Recentemente, o interesse por sistemas de recomendação de inteligência artificial (IA) tem aumentado, especialmente devido à sua capacidade de fornecer experiências personalizadas e personalizadas para os usuários.
No entanto, esses sistemas tendem a ter preconceitos que podem resultar em tratamento injusto e discriminação contra determinados grupos, incluindo a comunidade LGBT. Um desses preconceitos é a falta de representatividade do conteúdo dos TBTs nas recomendações da mídia, o que pode resultar em visibilidade e representação limitadas das personalidades e experiências da comunidade. Este ensaio aborda os problemas éticos relacionados com os sistemas de recomendação de IA e seus efeitos sobre a representação dos LGBT TQ e propõe estratégias para aumentar a justiça e a inclusão através da transparência e regulação algoritmicas.
Um dos problemas éticos levantados pelos sistemas de recomendação de IA é o potencial para estereótipos nocivos e desinformação sobre os LGBT.
Por exemplo, alguns estudos mostram que os termos de busca relacionados à sexualidade produzem mais resultados pornográficos do que os de gênero-neutro, sugerindo uma possível relação entre estranheza e sexualidade nos algoritmos dos motores de busca.
Além disso, as pessoas LGBT muitas vezes enfrentam estereótipos e estigmas negativos da sociedade, tornando-as vulneráveis à perseguição ou exclusão baseadas em sua personalidade. Como resultado, eles podem estar menos propensos a procurar informações relacionadas com a sua orientação sexual ou identidade de gênero, o que reduz ainda mais a sua exposição às percepções positivas de si mesmos.
Outro problema é a falta de diversidade nos dados de aprendizagem usados para aprender modelos de IA. Muitos conjuntos de dados existentes não contam com uma representação adequada de grupos minoritários, incluindo a comunidade LGBT. Sem dados suficientes sobre o aprendizado, os modelos de IA podem tentar identificar com precisão os tópicos específicos para os LGBT ou classificá-los corretamente em categorias apropriadas. Isso pode levar a recomendações preconceituosas e reduzir a visibilidade para os criadores de conteúdo LGBT e empresas. Além disso, o uso de redes sociais e outras plataformas online como dados de treinamento para algoritmos de recomendação foi criticado por perpetuar estereótipos nocivos e preconceitos contra comunidades marginalizadas.
Medidas regulatórias, como o Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR, na sigla em inglês), foram sugeridas para que todas as pessoas sejam tratadas de forma justa. A GDPR exige que as empresas garantam transparência sobre como os dados do usuário são coletados, processados e usados, permitindo que indivíduos controlem suas informações pessoais. Da mesma forma, as iniciativas de transparência algoritmica têm como objetivo tornar os processos de tomada de decisões de IA mais compreensíveis e responsáveis, fornecendo explicações sobre por que determinados conteúdos são recomendados aos usuários. Ao aumentar a transparência, as empresas podem trabalhar para eliminar o preconceito e a discriminação, ao mesmo tempo que promovem a inclusão e a justiça.
Para terminar, os problemas éticos relacionados com os sistemas de recomendação de IA e a representação de LGBT enfatizam a necessidade de maior sensibilização e regulação dessas tecnologias. Através da maior transparência e regulação, as empresas podem criar condições mais justas que contribuam para uma visão positiva de diferentes personalidades e experiências. Como a sociedade continua a desenvolver-se e a crescer na adoção de pessoas LGBT, é importante garantir que a tecnologia reflita esse progresso e mantenha práticas inclusivas.
Quais são os problemas éticos dos sistemas de recomendação da IA sobre a representação dos LGBT e como a transparência e regulação algoritmicas podem melhorar a justiça e a inclusão?
Os problemas éticos que podem ser causados pelos sistemas de recomendação de IA sobre a representação de LGBT + incluem a discriminação de pessoas estranhas devido a algoritmos preconceituosos e dados de entrada usados para recomendações. Para promover a justiça e a inclusão, a transparência e a regulação algoritmicas podem ser implementadas.