O deslocamento AI pode ser definido como um erro que surge, quando um modelo algoritmico mostra um comportamento diferencial em relação a um grupo em comparação com outro grupo baseado em suas características protegidas, como gênero, raça, idade, deficiência, religião etc. Nos últimos anos, os pesquisadores descobriram evidências de preconceito da IA em várias aplicações, incluindo algoritmos de recrutamento, sistemas de avaliação de crédito, ferramentas de diagnóstico em saúde e software de reconhecimento de imagem.
No entanto, há uma compreensão limitada de como esses preconceitos se manifestam contra lésbicas, gays, bissexuais, transgêneros (LGBT) especificamente. Esta falta de conhecimento levou a pedidos de melhores mecanismos de detecção, prevenção e mitigação do preconceito da IA contra as populações LGBT.
Mecanismos para identificar preconceitos de IA contra grupos LGBT
Um dos mecanismos para identificar preconceitos de IA contra grupos LGBT é a análise de dados. Especialistas em dados podem fazer testes estatísticos para determinar se os resultados do algoritmo de aprendizagem de máquinas variam significativamente entre os diferentes grupos da comunidade LGBT.
Por exemplo, eles poderiam verificar se o algoritmo fornece previsões diferentes para nomes neutros de gênero em comparação com nomes não anônimos ou recomendando produtos diferentes para pessoas que são identificadas como estranhas em comparação com aqueles que não o fazem.
Além disso, analistas de dados podem usar métodos de processamento de linguagem natural para detectar discriminação implícita em dados de texto. Eles podem analisar revisões online ou postagens em redes sociais relacionadas com problemas LGBT para identificar qualquer modelo de preconceito.
Prevenir o preconceito da IA contra as populações LGBT
Para prevenir o preconceito da IA contra as populações LGBT, os desenvolvedores devem desenvolver algoritmos que sejam inclusivos desde o início. Eles devem coletar dados de várias fontes, incluindo a comunidade LGBT, e levar em conta as necessidades e experiências únicas de cada grupo ao criar seus modelos. Os desenvolvedores também devem usar indicadores de justiça para avaliar a eficácia de seus modelos em conjuntos de dados LGBT antes de lançá-los em produção. Os indicadores de justiça medem o quanto o algoritmo funciona em diferentes grupos populacionais e ajudam a garantir que ele não afeta desproporcionalmente um grupo em comparação com o outro.
Mitigar o preconceito da IA contra grupos LGBT
Assim que o preconceito da IA foi identificado e evitado, há várias maneiras de mitigar seus efeitos. Uma das abordagens é o pós-processamento, quando as pessoas intervêm manualmente para corrigir qualquer erro encontrado pelo algoritmo. Isso pode incluir alterar os parâmetros do modelo ou fornecer mais dados de entrada para melhorar a precisão. Outro método é o débito algoritmico, que inclui o treinamento do modelo através de exemplos contrafativos para reduzir sua dependência de sinais preconceituosos.
Por exemplo, um modelo treinado para reconhecer rostos pode ser transformado usando imagens de indivíduos não-pessoais para minimizar o preconceito de gênero.
Finalmente, os métodos de IA explicável (XAI) permitem que os usuários compreendam por que o algoritmo fez certas previsões para garantir uma tomada de decisões mais razoável.
Eficácia dos mecanismos de detecção, prevenção, e mitigação do preconceito da IA contra a população LGBT
A eficácia dos mecanismos de detecção, prevenção e mitigação do preconceito da IA contra grupos LGBT depende de vários fatores, como complexidade do problema, disponibilidade de dados e recursos disponíveis para a implementação de soluções.
No entanto, estudos mostram que essas abordagens podem ser eficazes para reduzir o preconceito da IA quando aplicadas corretamente.
Por exemplo, estudos mostram que as métricas de justiça podem melhorar o desempenho dos modelos de aprendizado de tarefas de gênero. Da mesma forma, os métodos XAI podem aumentar a confiança dos usuários nas soluções de algoritmos e também melhorar sua compreensão de como eles funcionam.
Em última instância, resolver o problema do preconceito da IA requer uma abordagem multilateral com a participação de várias partes interessadas no mundo científico, industrial e governamental.
Quais são os mecanismos disponíveis para identificar, prevenir e mitigar o preconceito da IA contra as populações LGBT e como elas são eficazes?
Sistemas de inteligência artificial foram desenvolvidos com algoritmos integrados para detectar e corrigir preconceitos em relação a vários dados demográficos, incluindo a comunidade LGBT. Esses mecanismos incluem técnicas de filtragem de dados, como a remoção de informações de identificação de conjuntos de dados usados para treinamento de modelos de aprendizado de máquina e a inclusão de diferentes perspectivas durante o desenvolvimento do modelo. Além disso, monitorar e avaliar regularmente a eficácia da IA pode ajudar a identificar quaisquer desvios potenciais que possam surgir com o tempo.