A experiência de encarnação, a fluência de identidade e a pluralidade temporária criam problemas significativos na forma como os algoritmos de inteligência artificial interpretam e prevêem o comportamento humano. Estas perspectivas únicas podem não se encaixar cuidadosamente em categorias pré-definidas ou de acordo com as normas estabelecidas, o que pode causar erros de previsão. À medida que mais pessoas aprendem sobre esses problemas e defendem uma visão mais ampla no desenvolvimento de algoritmos, é importante entender como as estranhas expectativas formam as formas com que as máquinas aprendem com dados.
Considere a experiência de implementação. Os queer-humanos costumam desafiar os binários tradicionais de gênero, apagando os limites entre as características masculinas e femininas. Esta rotatividade pode confundir modelos de aprendizado de máquina que dependem de classificações binárias, tais como «masculino» e «feminino».
Se uma pessoa se apresenta como não-independente, mas usa seus pronomes, seu sexo pode ser mal interpretado por um algoritmo desenvolvido para analisar modelos de linguagem. O mesmo se aplica às pessoas transgêneros, cujas identidades mudam ao longo do tempo, quebrando suposições de traços estáveis. Além disso, algumas pessoas estranhas podem não se identificar com um sexo específico, o que torna a categorização ainda mais difícil.
Considere a fluência de personalidade. Muitas pessoas quir não correspondem a rótulos rígidos, como heterossexuais, homossexuais, bissexuais ou assexuais. Em vez disso, suas orientações e atrações sexuais são nubladas, deslocando-se com o tempo, dependendo do contexto ou experiência. Esta rotatividade pode dificultar os sistemas de IA para prever exatamente preferências ou comportamentos, especialmente quando esses sistemas dependem de dados históricos de interações anteriores. Da mesma forma, as relações poliamóricas incluem vários parceiros que podem mudar com o tempo, contestando suposições de monogamia e compromisso.
Multiplicidade de tempo refere-se a como as experiências de tempo estranhas podem ser diferentes das expectativas básicas. Algumas pessoas estranhas podem mover-se no tempo a diferentes velocidades ou percebê-lo de várias maneiras, enquanto outras não experimentam as coisas de acordo com a ordem. Isso pode causar dificuldades na simulação, porque os algoritmos estão a tentar levar em conta estruturas de tempo não convencionais.
Algumas pessoas estranhas foram lesadas ou maltratadas, o que pode afetar a forma como elas olham para si mesmas no tempo.
Para resolver esses problemas, os pesquisadores devem ampliar o alcance de seus conjuntos de dados para incluir diferentes perspectivas e considerar formas alternativas de organizar as informações. Eles também devem desenvolver algoritmos que ofereçam maior flexibilidade e adaptação às circunstâncias em evolução. Reconhecendo as perspectivas e experiências únicas das comunidades queer, podemos criar modelos mais precisos e inclusivos de aprendizagem de máquinas que reflitam melhor a realidade humana.
Encarnação, fluência de identidade e pluralidade temporária criam problemas significativos para suposições de modelagem de IA previdenciária.
Reconhecendo e incluindo a experiência quir em design algoritmico, podemos criar sistemas mais precisos e representativos que atendam melhor todos os usuários.
Como uma experiência estranha de implementação, a rotatividade da identidade e a pluralidade temporária questionam as suposições de uma modelagem de IA?
Queer experiences of implementation, identity fluidity, and temporal multiplicity have significant implications for artificial intelligence (AI) predictive modeling допущения. Estes conceitos sugerem que as pessoas podem não se encaixar cuidadosamente em categorias pré-definidas ou adequar-se às noções convencionais de campo, sexualidade ou tempo. Como resultado, os sistemas de IA desenvolvidos com base nestes pressupostos podem não representar ou prever exatamente as necessidades e comportamentos de pessoas estranhas.