Взаимосвязь между сексуальной ориентацией и гендерной идентичностью играет значительную роль в области искусственного интеллекта и его применения в различных отраслях. По мере того, как все больше компаний используют алгоритмы машинного обучения для процессов принятия решений, растет беспокойство по поводу непреднамеренных предубеждений, которые благоприятствуют гетеросексуальным цисгендерным индивидуумам за счет других. Термин «предвзятость» относится к любому предвзятому понятию или суждению, возникающему в результате неполной информации или неточных данных. В этом контексте это подразумевает, что определенные группы находятся в неблагоприятном положении, когда их характеристики не соответствуют характеристикам, используемым для обучения моделей ИИ.
Например, если алгоритм был обучен с использованием наборов данных прямых мужчин и женщин, но исключил геев, ему было бы трудно делать точные прогнозы относительно ЛГБТ-групп населения. Это приводит к неравенству в результатах и усиливает негативные стереотипы, которые могут быть вредными как для отдельных лиц, так и для общества в целом.
Несколько механизмов способствуют предвзятости в отношении ЛГБТ-групп населения в системах ИИ. Одним из таких механизмов является смещение выбора данных. Специалисты по данным обычно используют большие наборы данных для обучения моделей машинного обучения, но они могут исключать конкретные группы из-за отсутствия представления или проблем конфиденциальности. Другим механизмом является алгоритмическое смещение, при котором алгоритмы изучают шаблоны из существующих данных и применяют их к новым случаям без учета индивидуальных обстоятельств.
Кроме того, человеческие предубеждения могут быть включены в ИИ дизайнерами языков программирования, которые кодируют с предположениями, основанными на их мировоззрении.
Наконец, смещение проверки происходит на этапах тестирования, когда оценщики измеряют производительность модели на основе ожидаемых результатов, а не фактических.
Для решения этих проблем этические основы должны направлять справедливую разработку алгоритмов. Этика связана с моральными принципами и ценностями, которые управляют поведением. Таким образом, он предоставляет рекомендации по созданию справедливых и справедливых алгоритмов, которые одинаково относятся ко всем пользователям.
Например, разработчики могут использовать явные критерии для обеспечения разнообразия при обучении наборов данных и проводить строгие тесты перед развертыванием решений ИИ. Они также могут включать в себя меры по обнаружению предвзятости в режиме реального времени и соответствующей ее коррекции.
Кроме того, прозрачность имеет решающее значение, поскольку пользователям необходимы четкие объяснения того, как будет использоваться их личная информация, и меры защиты от неправомерного использования. Следуя передовым практикам, разработчики могут создавать инклюзивные продукты, которые приносят пользу всем, независимо от сексуальной ориентации или гендерной идентичности.
Какие механизмы в ИИ способствуют предвзятости в отношении ЛГБТ-групп населения и как этические рамки могут направлять справедливое алгоритмическое развитие?
Механизмы, способствующие предвзятости в отношении ЛГБТ-населения в ИИ, включают представление данных и методы обучения, которые увековечивают существующие культурные стереотипы и предрассудки. Эти факторы приводят к тому, что алгоритмы принимают решения на основе неполной информации, что часто маргинализирует ЛГБТ-людей, ограничивая их доступ к ресурсам, услугам и возможностям. Этические рамки могут направлять справедливое алгоритмическое развитие, способствуя прозрачности, подотчетности и инклюзивности в разработке и развертывании ИИ.