Os LGBT enfrentam preconceito e discriminação em várias áreas, incluindo tecnologia. A inteligência artificial (IA) é uma das áreas em que houve progressos significativos na redução desses preconceitos.
No entanto, alguns deles ainda são comuns, o que gera injustiça em relação aos LGBT. Este ensaio discute as estruturas existentes para detectar e eliminar preconceitos contra eles em sistemas de inteligência artificial e sua eficácia.
Existem várias estruturas para identificar preconceitos em sistemas de inteligência artificial. Uma das abordagens é a anotação de dados, que inclui a marcação de dados usados para o treinamento de modelos de IA. Isso requer especialistas que entendam o assunto o suficiente para determinar qualquer preconceito implícito ou explícito que possa existir no não. Ambos os métodos exigem pessoal qualificado especialmente treinado para identificar preconceitos contra pessoas LGBT.
Após a identificação, você pode usar estratégias para eliminar preconceitos em sistemas de IA. Uma das estratégias é mudar a arquitetura do sistema para eliminar ou reduzir preconceitos.
Por exemplo, os desenvolvedores podem criar um sistema que não se baseia na linguagem de gênero ou que se baseia mais em dicas contextuais do que em categorias binárias. Outra opção é usar algoritmos de aprendizado de máquina que aprendem em vários conjuntos de dados que apresentam diferentes pontos de vista, como as comunidades LGBT.
No entanto, apesar desses esforços, a solução do preconceito nos sistemas de IA continua a ser um desafio devido à complexidade da tecnologia utilizada. A taxa de sucesso depende de fatores como o tipo e a gravidade do deslocamento, a disponibilidade de vários conjuntos de dados e a complexidade das ferramentas usadas para detectar o deslocamento. Além disso, alguns preconceitos são difíceis de reconhecer porque são subconscientes ou ocultos dentro de complexos processos decisórios.
Para terminar, embora tenha havido progresso na redução dos preconceitos contra as pessoas LGBT nos sistemas de IA, ainda há muito trabalho a fazer para garantir um tratamento justo a todas as pessoas, independentemente da orientação sexual ou identidade de gênero. Resolver este problema requer atenção cuidadosa aos detalhes, experiências e cooperação entre as diferentes partes interessadas, incluindo desenvolvedores, pesquisadores, políticos e usuários.
Quais são as estruturas para identificar e eliminar preconceitos contra pessoas LGBT em sistemas de IA e quão eficazes são essas estratégias?
Os sistemas de IA são frequentemente dependentes de conjuntos de dados que podem conter informações preconceituosas, o que pode levar a decisões e resultados preconceituosos. Este preconceito pode ser particularmente prejudicial quando se trata de identificar orientação sexual e identidade de gênero, porque pessoas de comunidades insuficientemente representadas podem não ter acesso a uma representação precisa e diversificada de dados.