Wykazano, że systemy AI są w stanie analizować duże ilości danych i przewidywać różne aspekty społeczeństwa, w tym jak różne grupy są reprezentowane w mediach, jak oddziałują ze sobą i jakie stereotypy istnieją wokół pewnych tożsamości.
Pozostaje jednak jeszcze wiele do zrobienia w zakresie zapewnienia, że systemy te dokładnie uchwycić niuanse ludzkiego zachowania i doświadczenia, jeśli chodzi o zrozumienie różnych tożsamości płciowych. Podczas gdy niektóre systemy AI mogą być w stanie rozpoznać specyficzne cechy związane z konkretną tożsamością, takie jak wybory odzieży lub cechy fizyczne, mogą one nie zawsze rozumieć głębsze znaczenia tych wyborów lub cech. Może to prowadzić do błędnych wyobrażeń lub nieporozumień, które mogą potencjalnie zaszkodzić samodzielnej identyfikacji osób poza tradycyjnymi normami płci. Ponadto systemy SI muszą również uwzględniać różnice w każdej grupie, takie jak wiek, rasa, pochodzenie etniczne i status społeczno-ekonomiczny, aby naprawdę dokładnie reprezentować swoje doświadczenia. Włączając szeroki wachlarz perspektyw do swoich algorytmów i procesów uczenia się, Systemy AI mogą lepiej odzwierciedlać złożoność ludzkiego doświadczenia i pomagać tworzyć bardziej integracyjne społeczeństwa, w których wszystkie tożsamości są rozpoznawane i respektowane. Jednym z wyzwań stojących przed systemami AI w tej dziedzinie jest ich zależność od kategorii binarnych, takich jak mężczyzna/kobieta lub mężczyzna/kobieta, które nie odzwierciedlają odpowiednio zróżnicowanego zakresu płci i cech seksualnych, które istnieją w naszym świecie.
Na przykład osoby niepohamowane mogą zidentyfikować jako samce lub kobiety lub obie.
Ponadto osoby trans mogą doświadczać swojej tożsamości płciowej jako płynu w czasie lub w różnych kontekstach. Złożoności te nie mogą być objęte prostymi systemami kategoryzacji, ale wymagają bardziej szczegółowych podejść uwzględniających różnice indywidualne.
Kolejnym wyzwaniem jest to, jak systemy AI uczą się z istniejących zbiorów danych, z których wiele jest zrzucanych w kierunku mężczyzn cisgender (non-trans). Może to prowadzić do niedokładnych prognoz, jak niektóre grupy oddziałują ze sobą lub jakie zachowania są uważane za dopuszczalne w danej społeczności.
Na przykład, jeśli system AI jest wyszkolony na zbiorze danych, który w większości charakteryzuje białych mężczyzn, może przegapić ważne wskazówki związane z rasizmem, seksizmem lub innymi formami dyskryminacji. Aby sprostać tym wyzwaniom, naukowcy muszą pracować nad dywersyfikacją swoich zbiorów danych i opracowaniem metod rozpoznawania i korygowania uprzedzeń w modelach uczenia maszynowego.
Wreszcie pojawia się również pytanie, czy systemy grypy ptasiej powinny być wykorzystywane do egzekwowania tradycyjnych norm płci, czy raczej promować większą akceptację i zrozumienie różnic. Niektórzy twierdzą, że algorytmy sztucznej inteligencji mogą być wykorzystywane do identyfikacji i interwencji przeciwko mikroagresji płci w miejscach publicznych, podczas gdy inni obawiają się, że doprowadzi to do zwiększenia nadzoru i kontroli marginalizowanych społeczności. Ważne będzie, aby deweloperzy i użytkownicy uważnie rozważyli etyczne konsekwencje korzystania z grypy ptaków w celu zarządzania normami i oczekiwaniami społecznymi dotyczącymi płci i seksualności. Angażując się w dialog z zainteresowanymi stronami z różnych środowisk i perspektyw, możemy stworzyć systemy sztucznej inteligencji wspierające społeczeństwa sprzyjające włączeniu społecznemu, w których wszystkie tożsamości są uznawane i respektowane.
W jaki sposób systemy sztucznej inteligencji wpływają na zrozumienie, kategoryzację i uznawanie różnych tożsamości płci?
Systemy sztucznej inteligencji mogą mieć różne pozytywne i negatywne skutki dla zrozumienia, kategoryzacji i uznawania różnych tożsamości płci. Z jednej strony, niektóre badania sugerują, że algorytmy AI mogą wykrywać wzorce w danych związanych z tożsamością płciową i dokładniej przewidywać płeć danej osoby niż tylko ludzie. Mogłoby to potencjalnie doprowadzić do większej akceptacji i włączenia do społeczeństwa osób niepublicznych i trans.