Как технологии искусственного интеллекта могут непреднамеренно усилить социальные предубеждения при интерпретации или категоризации гендерной идентичности?
Вопрос о том, как искусственный интеллект (ИИ) может использоваться для распознавания, интерпретации или категоризации гендерной идентичности, становится все более актуальным, поскольку эти системы становятся все более распространенными в нашей повседневной жизни. Хотя ИИ может обеспечить многочисленные выгоды для общества, существуют также опасения по поводу того, как он может непреднамеренно усилить существующие социальные нормы и предубеждения, связанные с полом. В этой статье будут рассмотрены некоторые потенциальные способы, которыми это может произойти.
Одной из областей, где системы искусственного интеллекта могут испытывать трудности с точным представлением гендерной идентичности, является технология распознавания лиц. Программное обеспечение для распознавания лиц часто опирается на наборы данных, которые были обучены с использованием изображений людей из преимущественно белых цисгендерных популяций. В результате алгоритм может не точно распознавать лица, принадлежащие людям, которые не подходят под эту форму, включая тех, кто идентифицирует себя вне традиционных гендерных двойных.
Например, трансгендерные женщины могут быть ошибочно идентифицированы как мужчины из-за их черт лица, не соответствующих определению обучающего набора того, что составляет женственность. Кроме того, небинарные лица могут быть неправильно помечены как мужчины или женщины, в зависимости от того, какой вариант они выбирают во время настройки. Аналогичным образом, системы искусственного интеллекта, разработанные для анализа голосовых паттернов, могут также бороться с точным распознаванием голосов людей, чья речь не соответствует типичным ожиданиям относительно их гендерного выражения.
Еще одна проблема с ИИ и распознаванием пола связана с обработкой языка. Алгоритмы обработки естественного языка (NLP) в значительной степени полагаются на наборы данных письменной и устной речи, которые могут содержать сексистские или гомофобные термины и выражения. Если система НЛП обучена на таких данных, это может увековечить вредные стереотипы и искажения маргинализированных сообществ.
Например, если система ИИ сталкивается с предложением типа «она хорошо готовит», она может интерпретировать это как более позитивное, чем если бы это был «он» вместо этого. Это усиливает гендерные роли и предубеждения в отношении надлежащего поведения мужчин и женщин.
В некоторых случаях, предвзятость также может возникнуть, когда системы искусственного интеллекта пытаются классифицировать или классифицировать элементы на основе их предполагаемой гендерной идентичности.
Например, программное обеспечение для распознавания изображений может ошибочно классифицировать определенные типы одежды как мужские или женские, приводит к неточным результатам при попытке идентифицировать пол владельца. Даже кажущиеся нейтральными продукты или услуги могут стать жертвой таких ошибок в маркировке, потенциально лишая доступа к ним людей, которые не соответствуют традиционным гендерным нормам.
Для решения этих проблем разработчики должны тщательно продумать, как обучать и тестировать системы ИИ на точность и инклюзивность. Они должны обеспечить, чтобы наборы обучающих данных включали примеры, представляющие различные группы и контексты, и избегать полагаться исключительно на цисгендерные перспективы и предположения.
Кроме того, они должны быть прозрачны в отношении любого потенциального смещения в своих моделях, чтобы пользователи могли предпринять шаги для смягчения его последствий. Отдавая приоритет инклюзивным практикам проектирования, мы можем гарантировать, что технологии ИИ не будут непреднамеренно усиливать социальные предубеждения вокруг гендерной идентичности.
ИИ обладает огромным потенциалом, чтобы революционизировать многие отрасли, но также должен использоваться ответственно. Разработчики должны уделять приоритетное внимание принципам инклюзивного дизайна, чтобы ИИ не укреплял существующие социальные нормы, касающиеся гендерной идентичности. Это поможет создать более справедливый мир, в котором к каждому будут относиться с уважением и достоинством независимо от его идентичности.
Как технологии искусственного интеллекта могут непреднамеренно усилить социальные предубеждения при интерпретации или категоризации гендерной идентичности?
Развитие искусственного интеллекта (ИИ) быстро развивается, с ростом приложений в различных секторах, включая здравоохранение, финансы, образование, а в последнее время и гендерные исследования. Одной из областей, где ИИ используется, является анализ гендерной идентичности путем выявления признаков, которые обычно связаны с каждым полом.