IE é uma nova tecnologia excitante que tem muitos benefícios potenciais para a sociedade, mas também envolve riscos. Uma das áreas em que a IA pode ser particularmente prejudicial é a sua interação com comunidades marginalizadas, como a população LGBT. Quando os algoritmos de IA são usados para tomar decisões sobre contratação, moradia, empréstimo, saúde ou justiça criminal, podem perpetuar preconceitos e discriminação existentes, a menos que eles tenham sido desenvolvidos corretamente. Este artigo examinará quais são os mecanismos práticos para identificar, prevenir e mitigar o preconceito da IA contra as populações LGBT e o quanto elas são eficazes na prática.
Para começar, vamos definir alguns termos. O termo «IA» refere-se a sistemas de computador que podem realizar tarefas que normalmente requerem inteligência humana, tais como reconhecimento de voz, tomada de decisões ou treinamento baseado em dados. O termo «deslocamento» refere-se a um erro sistemático nesses processos causado por dados de entrada errados ou má programação. O termo LGBT designa lésbicas, gays, bissexuais e transgêneros. Inclui pessoas que não se identificam como homens ou mulheres, ou que são atraídas por pessoas de sexos diferentes.
Finalmente, «população» se refere a qualquer grupo de pessoas com características comuns.
Uma forma de prevenir o preconceito da IA contra grupos LGBT é aprender conjuntos de dados. Conjuntos de dados de treinamento são conjuntos de exemplos usados para ensinar algoritmos de aprendizado por máquina a reconhecer padrões de dados. Se estes exemplos incluem apenas imagens de pessoas diretas e cisgêneradas (ou seja, pessoas cuja identidade de gênero corresponde ao sexo atribuído ao nascimento), o algoritmo de IA pode ter problemas para reconhecer indivíduos não nativos, por exemplo. Para combater isso, os pesquisadores podem criar uma variedade de conjuntos de dados de aprendizagem que incluem imagens de pessoas LGBT.
No entanto, esta abordagem tem limitações: coletar dados suficientes para aprender modelos grandes é caro e demorado, e não resolve a discriminação existente dentro dos bancos de dados existentes.
Outro mecanismo consiste em usar indicadores de equidade no desenvolvimento do modelo. Os indicadores de justiça medem o grau em que o sistema de inteligência artificial é igualmente bom para diferentes grupos.
Por exemplo, um indicador pode ser a precisão que mede o quão exato o modelo prevê se alguém pertence a uma determinada categoria, como «homem» ou «mulher». Outra métrica pode ser a probabilidade de equalização, que mede se a probabilidade de classificação entre grupos difere significativamente. Ao medir a justiça, os desenvolvedores podem determinar quando seus modelos são preconceituosos e fazer ajustes apropriados.
No entanto, os indicadores de justiça exigem um cuidadoso projeto e implementação, e nem sempre são eficazes para detectar todas as formas de preconceito.
Finalmente, outra estratégia é implantar sistemas de IA explicáveis. Os sistemas de IA explicáveis garantem a transparência dos processos decisórios para que os usuários possam entender por que fizeram uma previsão. Isso pode ajudar os usuários a detectar e corrigir erros no sistema, se necessário.
No entanto, os sistemas de IA explicáveis ainda podem conter preconceitos, pois dependem da interpretação humana, e as pessoas também tendem a ter preconceitos.
Em geral, embora esses mecanismos existam para prevenir preconceitos de II contra grupos LGBT, eles nem sempre são eficazes na prática. Os desenvolvedores devem continuar a trabalhar duro para que os seus algoritmos tratem todos com justiça e sem preconceito.Assim, podemos criar uma sociedade mais justa e igualitária, onde todos tenham acesso às vantagens desta nova e emocionante tecnologia.
Quais são os mecanismos práticos para identificar, prevenir e mitigar o preconceito da IA contra as populações LGBT e quão eficazes são na prática?
O preconceito da IA refere-se a um fenômeno em que os sistemas de IA demonstram comportamento injusto em relação a determinados grupos de pessoas com base em suas características, tais como gênero, raça, orientação sexual, etc. A prevenção do preconceito da IA inclui o uso de técnicas como auditoria algoritmica e treinamento de diversidade para desenvolvedores.