A relação entre orientação sexual e identidade de gênero desempenha um papel significativo na inteligência artificial e sua aplicação em vários setores. À medida que mais empresas usam algoritmos de aprendizado de máquina para tomar decisões, há uma crescente preocupação com preconceitos involuntários que favorecem indivíduos cisgender heterossexuais por conta de outros. O termo «preconceito» refere-se a qualquer conceito preconceituoso ou julgamento resultante de informações incompletas ou dados imprecisos. Nesse contexto, isso implica que determinados grupos estão em situação precária quando suas características não correspondem às características usadas para a aprendizagem de modelos de IA.
Por exemplo, se um algoritmo foi treinado usando conjuntos de dados de homens e mulheres diretos, mas excluindo gays, seria difícil para ele fazer previsões precisas sobre a população LGBT. Isso gera disparidades nos resultados e aumenta os estereótipos negativos, que podem ser prejudiciais para os indivíduos e para a sociedade em geral.
Vários mecanismos contribuem para o preconceito contra as populações LGBT nos sistemas de IA. Um desses mecanismos é deslocar a seleção de dados. Especialistas em dados geralmente usam grandes conjuntos de dados para aprender modelos de aprendizado de máquina, mas eles podem excluir grupos específicos por falta de visão ou problemas de privacidade. Outro mecanismo é o deslocamento algoritmico, em que os algoritmos estudam modelos a partir de dados existentes e os aplicam a novos casos sem considerar as circunstâncias individuais.
Além disso, preconceitos humanos podem ser incluídos na IA por designers de linguagens de programação que codificam com suposições baseadas em sua visão de mundo.
Finalmente, o deslocamento da verificação ocorre durante as etapas de teste, quando os avaliadores medem o desempenho do modelo com base nos resultados esperados, em vez dos resultados reais.
Para resolver esses problemas, os fundamentos éticos devem orientar o desenvolvimento justo de algoritmos. A ética está ligada aos princípios morais e valores que guiam o comportamento. Assim, fornece recomendações para a criação de algoritmos justos e justos que se aplicam igualmente a todos os usuários.
Por exemplo, os desenvolvedores podem usar critérios claros para garantir a diversidade no treinamento de conjuntos de dados e fazer testes rigorosos antes de implantar soluções de IA. Também podem incluir medidas de detecção de preconceito em tempo real e correção adequada.
Além disso, a transparência é crucial porque os usuários precisam de explicações claras sobre como suas informações pessoais serão usadas e medidas de proteção contra uso indevido. Seguindo as melhores práticas, os desenvolvedores podem criar produtos inclusivos que beneficiem a todos, independentemente da orientação sexual ou identidade de gênero.
Quais são os mecanismos da IA que contribuem para o preconceito contra as populações LGBT e como os marcos éticos podem guiar o desenvolvimento algoritmático justo?
Os mecanismos que promovem o preconceito contra a população LGBT na IA incluem a apresentação de dados e métodos de aprendizagem que perpetuam estereótipos culturais e preconceitos existentes. Estes fatores levam os algoritmos a tomar decisões com base em informações incompletas, o que muitas vezes marginaliza as pessoas LGBT, limitando seu acesso a recursos, serviços e oportunidades. Os marcos éticos podem guiar o desenvolvimento algoritmico justo, promovendo a transparência, a responsabilização e a inclusão no desenvolvimento e implantação da IA.