Um dos principais problemas relacionados com o desenvolvimento da inteligência artificial é o seu potencial para perpetuar preconceitos que já existem na sociedade, incluindo a identidade de gênero, raça e orientação sexual. Isso pode ser particularmente problemático para os membros de grupos marginalizados que podem enfrentar discriminação tanto no seu dia a dia como nos sistemas de IA. Felizmente, várias estratégias foram desenvolvidas para identificar e aliviar o preconceito contra lésbicas, gays, bissexuais e transgêneros. (LGBT) da população em algoritmos de IA.
Em termos de identificação, os pesquisadores descobriram que certos tipos de conjuntos de dados usados para aprender modelos de IA podem contribuir para o deslocamento.
Por exemplo, imagens LGBT podem não ser apresentadas ou marcadas corretamente em conjuntos de dados de reconhecimento de imagem, causando erros em sistemas de IA.
Além disso, modelos de linguagem normalmente usados por pessoas LGBT também podem não estar disponíveis em modelos linguísticos maiores, o que leva à falta de compreensão na interpretação do texto gerado por esses sistemas. Para resolver este problema, algumas empresas estão trabalhando para criar uma variedade de conjuntos de dados e métodos de aprendizagem modelados que incluem a experiência e personalidade únicas de todas as pessoas.
Uma vez identificadas as intervenções devem ser implementadas para reduzir o preconceito. Uma das abordagens inclui o uso de técnicas de aprendizado de máquina para detectar e corrigir padrões de dados que apontam para o tratamento injusto de pessoas LGBT. Outra estratégia inclui o desenvolvimento de métricas de justiça para medir o quanto o algoritmo processa diferentes subgrupos, permitindo que os desenvolvedores avaliem o impacto de novas funções ou alterações no código existente.
Finalmente, especialistas recomendam a implementação de processos de verificação em pessoas, onde especialistas treinados estudam e avaliam os resultados da IA para garantir precisão e justiça.
No entanto, estes métodos nem sempre são eficazes na prática. Em muitos casos, a sua implementação requer recursos e experiência consideráveis que pequenas organizações podem ter dificuldade de fornecer. Além disso, mesmo com um esforço abrangente, é difícil garantir a erradicação total do preconceito sem compreender cuidadosamente suas causas e mecanismos básicos. Assim, para melhorar ainda mais a eficácia dessas intervenções, ao longo do tempo, será necessária uma investigação permanente e cooperação entre cientistas, profissionais do setor e grupos de defesa dos interesses.
Quais são os mecanismos disponíveis para identificar e aliviar o preconceito da IA contra os grupos LGBT e quão eficazes são essas intervenções na prática?
Foram oferecidos muitos métodos para identificar e mitigar distorções de inteligência artificial (IA) que podem estar presentes em algoritmos usados por empresas e organizações. Uma das abordagens comuns é fazer uma análise estatística dos conjuntos de dados para garantir que eles não contêm qualquer preconceito involuntário, como aqueles relacionados com raça, sexo, orientação sexual, idade ou status socioeconômico. Outro método envolve o uso de algoritmos de aprendizado de máquina que podem detectar padrões de dados e marcar potenciais fontes de preconceito.