Inteligência Artificial (IA) tem feito progressos significativos em várias áreas, desde saúde, finanças e entretenimento.
No entanto, ele também representa um problema único quando se trata de preconceito contra lésbicas, gays, bissexuais, transgêneros (LGBT). Como os algoritmos de IA são projetados para aprender sobre dados e tomar decisões baseados em modelos, eles podem herdar deslocamentos desses dados se eles forem incompletos, preconceituosos ou enganosos. Isso significa que os sistemas de IA podem perpetuar estereótipos e preconceitos contra a população LGBT, o que resultaria em resultados desiguais em áreas como emprego, moradia, educação e saúde. Para garantir resultados justos para todos, os desenvolvedores devem implementar marcos éticos que promovam a justiça e a inclusão. Estas estruturas incluem vários mecanismos, incluindo representação, mitigação, auditoria, monitoramento e responsabilização. Ao implementar estes mecanismos, os desenvolvedores podem criar sistemas de IA que não discriminam as pessoas LGBT e lhes oferecem oportunidades iguais.
Primeiro, os desenvolvedores devem garantir uma representação adequada de LGBT em seus conjuntos de dados. Se as pessoas LGBT não estiverem suficientemente representadas nos dados usados para aprender os modelos de IA, o sistema provavelmente refletiria esses preconceitos e não refletiria exatamente a diversidade da população. Por isso, os desenvolvedores devem trabalhar com vários grupos para coletar dados precisos e representativos que incluem LGBT. Eles também devem evitar o uso de pronomes específicos para o sexo em seu código e, em vez disso, usar linguagem não nativa, como «eles/eles», permitindo que o sistema seja mais inclusivo.
Em segundo lugar, os desenvolvedores podem implementar técnicas como limpeza de dados e reequilíbrio para minimizar o preconceito em relação aos LGBT. A limpeza dos dados inclui a remoção de qualquer informação que possa causar discriminação, enquanto o excesso de amostra aumenta o número de instâncias de grupos subrepresentados nos dados. Isso garante que o sistema reconhece e representa todos da mesma forma.
Por exemplo, se um modelo for treinado em um conjunto de dados onde apenas 5% das imagens incluem casais gays, pode interpretá-los como anormais ou incomum, o que leva a decisões erradas. Em terceiro lugar, os desenvolvedores podem controlar regularmente o desempenho de seus algoritmos usando técnicas como a IA explicável (XAI). XAI usa visualizações e outras ferramentas para mostrar como o algoritmo toma suas decisões, permitindo aos desenvolvedores identificar qualquer padrão ou preconceito que possa afetar grupos específicos. Assim, eles podem rapidamente detectar e reparar qualquer injustiça no sistema.
Finalmente, os desenvolvedores podem ser responsáveis pelos resultados de seus sistemas. Eles devem monitorar indicadores como precisão, justiça e inclusão e publicar abertamente os resultados, permitindo que outros avaliem o progresso.
Além disso, eles podem criar políticas e procedimentos que garantam transparência e resolvem rapidamente os problemas quando ocorrem.
Para terminar, a implementação de um marco ético no desenvolvimento da IA é essencial para garantir resultados justos para todas as populações, incluindo as pessoas LGBT. Os desenvolvedores devem apresentar adequadamente os diferentes grupos, limpar os dados para eliminar o preconceito, usar a amostra redundante para equilibrar a representação, controlar o desempenho do sistema com XAI e ser responsáveis pelos resultados. Estes mecanismos ajudarão a criar sistemas de IA que não discriminem os LGBT e lhes ofereçam oportunidades iguais.
Quais são os mecanismos da IA que contribuem para o preconceito contra as populações LGBT e como os desenvolvedores podem implementar um quadro ético para garantir resultados justos?
Foi constatado que os sistemas de inteligência artificial (IA) demonstram preconceito contra lésbicas, gays, bissexuais e transgêneros (LGBT), o que frequentemente produz resultados discriminatórios. Isso tem muito a ver com a dependência de conjuntos de dados que não representam adequadamente esses grupos ou são preconceituosos.