O desenvolvimento da inteligência artificial está evoluindo rapidamente, mas há uma crescente preocupação com o seu impacto sobre comunidades marginais, incluindo pessoas LGBT. A discriminação contra eles tem sido comum durante séculos, causando exclusão social, violência e danos econômicos. Para que a IA não perpetue esses preconceitos, os marcos éticos devem ser desenvolvidos e eficazmente implementados. Este artigo abordará as diferentes estruturas e estratégias para prevenir práticas discriminatórias.
Estruturas éticas
Existem várias estruturas éticas que podem orientar o desenvolvimento da IA para prevenir a discriminação contra grupos LGBT. Uma das abordagens é a adoção de princípios como justiça, responsabilidade, transparência, confiabilidade, privacidade, segurança e conformidade. Estes princípios visam criar algoritmos que se aplicam igualmente a todos, independentemente de sexo, raça, idade ou orientação sexual.
Por exemplo, a justiça exige que os algoritmos não discriminem com base em características protegidas, tais como sexo ou sexualidade. A responsabilização garante que os desenvolvedores assumem a responsabilidade pelas suas ações e seguem as normas legais e comunitárias. A transparência implica a adoção de soluções transparentes e compreensíveis para os usuários, e a confiabilidade para garantir que os sistemas funcionem corretamente em qualquer circunstância. A privacidade protege os dados pessoais de acesso não autorizado, enquanto a segurança protege-os contra ciberataques.
Finalmente, o cumprimento das leis e regulamentos é fundamental para manter a confiança pública.
Estratégias de implementação
Para implementar efetivamente as estruturas acima mencionadas, os desenvolvedores devem seguir as melhores práticas, como incluir diferentes pontos de vista no processo de tomada de decisões. Eles também devem considerar a contribuição de membros da comunidade, incluindo pessoas LGBT, na fase de design.
Além disso, eles podem usar técnicas como aumento de dados, treinamento ativo e redes de competição genérica para reduzir o preconceito. O aumento dos dados inclui a criação de novos conjuntos de dados combinando os existentes, permitindo uma previsão mais precisa. O treinamento ativo permite que as máquinas aprendam com base no feedback humano, melhorando a precisão ao longo do tempo. As redes de geração estão usando redes neurais para gerar dados sintéticos com características específicas, reduzindo os preconceitos presentes em conjuntos reais de dados.
Exemplos
Várias empresas implementaram essas estratégias com sucesso, demonstrando sua eficácia.
Por exemplo, a equipe de inteligência artificial do Google usou uma técnica chamada «treinamento com reforços retroativos» para ensinar o algoritmo a reconhecer os gatos melhor do que as pessoas. A empresa ensinou milhões de imagens marcadas, mas descobriu que estava a tentar distinguir gatos de cães, por isso criou um segundo modelo que se ensinou a distingui-los, dando marcas erradas a ambos. Esta abordagem melhorou a precisão de vários tipos de animais e evitou a discriminação de certas rochas. Outro exemplo é o software de recrutamento da Amazon, que foi desenvolvido para eliminar preconceito de gênero, mas, em vez disso, aprendeu a preferir candidatos masculinos. Para resolver este problema, a empresa transformou o algoritmo usando um conjunto de dados de currículos sem nomes ou outras informações de identificação que resultaram em ganhos de produtividade.
Para terminar, marcos éticos e estratégias de implementação podem ajudar os desenvolvedores a criar algoritmos que não discriminam a população LGBT.Seguindo as melhores práticas, tais como diversidade, ciclos de feedback e melhorias contínuas, elas podem garantir justiça e transparência, mantendo a privacidade e a segurança. Como a IA continua a evoluir, os desenvolvedores devem permanecer vigilantes na prevenção do preconceito e promoção da justiça para todas as pessoas.
Quais são os marcos éticos que definem o desenvolvimento da IA para prevenir a discriminação contra as populações LGBT e como podem ser efetivamente implementados?
Os desenvolvedores de IA devem considerar vários marcos éticos, como justiça, responsabilidade, transparência e inclusão, ao desenvolver sistemas de IA para evitar preconceito e promover a diversidade. Estes princípios têm como objetivo garantir que todas as pessoas, incluindo os membros das comunidades LGBT, tenham acesso igualitário às oportunidades e sejam tratadas com justiça.