Искусственный интеллект (ИИ) добился значительных успехов в различных областях, от здравоохранения до финансов и развлечений.
Однако он также представляет собой уникальную проблему, когда речь идет о предвзятости по отношению к лесбиянкам, геям, бисексуалам, трансгендерам (ЛГБТ). Поскольку алгоритмы ИИ предназначены для обучения на данных и принятия решений на основе шаблонов, они могут наследовать смещения от этих данных, если они являются неполными, предвзятыми или вводящими в заблуждение. Это означает, что системы ИИ могут увековечить стереотипы и предрассудки в отношении ЛГБТ-населения, что приведет к неравным результатам в таких областях, как занятость, жилье, образование и здравоохранение. Чтобы обеспечить справедливые результаты для всех, разработчики должны внедрить этические рамки, которые способствуют справедливости и инклюзивности. Эти структуры включают несколько механизмов, включая представительство, смягчение последствий, аудит, мониторинг и подотчетность. Реализуя эти механизмы, разработчики могут создавать системы ИИ, которые не дискриминируют ЛГБТ-людей и предоставляют им равные возможности.
Во-первых, разработчики должны обеспечить адекватное представительство ЛГБТ в своих наборах данных. Если ЛГБТ-люди недостаточно представлены в данных, используемых для обучения моделей ИИ, система, вероятно, будет отражать эти предубеждения и не будет точно отражать разнообразие населения. Поэтому разработчики должны работать с различными группами, чтобы собрать точные и репрезентативные данные, которые включают ЛГБТ. Они также должны избегать использования специфических для пола местоимений в своем коде и вместо этого использовать небинарный язык, например, «они/они», что позволяет системе быть более инклюзивной.
Во-вторых, разработчики могут внедрять такие методы, как очистка данных и передискретизация, чтобы минимизировать предвзятость в отношении ЛГБТ. Очистка данных включает в себя удаление любой информации, которая может привести к дискриминации, в то время как избыточная выборка увеличивает количество экземпляров недопредставленных групп в данных. Это гарантирует, что система распознает и представляет всех одинаково.
Например, если модель обучена на наборе данных, где только 5% изображений включают гей-пары, она может интерпретировать их как ненормальные или необычные, что приводит к неправильным решениям. В-третьих, разработчики могут регулярно контролировать производительность своих алгоритмов с помощью таких методов, как объяснимый ИИ (XAI). XAI использует визуализации и другие инструменты, чтобы показать, как алгоритм принимает свои решения, позволяя разработчикам выявлять любые закономерности или предубеждения, которые могут повлиять на конкретные группы. Таким образом они могут быстро обнаружить и исправить любую несправедливость в системе.
Наконец, разработчики могут нести ответственность за результаты своих систем. Они должны отслеживать такие показатели, как точность, справедливость и инклюзивность, и открыто публиковать результаты, позволяя другим оценивать свой прогресс.
Кроме того, они могут создавать политики и процедуры, которые обеспечивают прозрачность и оперативно решают проблемы, когда они возникают.
В заключение, внедрение этических рамок в развитие ИИ имеет важное значение для обеспечения справедливых результатов для всех групп населения, включая ЛГБТ-людей. Разработчики должны адекватно представлять различные группы, очищать данные для устранения предвзятости, использовать избыточную выборку для балансировки представления, контролировать производительность системы с помощью XAI и нести ответственность за результаты. Эти механизмы помогут создать системы ИИ, не допускающие дискриминации ЛГБТ и предоставляющие им равные возможности.
Какие механизмы в ИИ способствуют предвзятости в отношении ЛГБТ-групп населения и как разработчики могут внедрить этические рамки для обеспечения справедливых результатов?
Было установлено, что системы искусственного интеллекта (ИИ) демонстрируют предвзятость по отношению к лесбиянкам, геям, бисексуалам и трансгендерам (ЛГБТ), что часто приводит к дискриминационным результатам. Во многом это связано с зависимостью от наборов данных, которые неадекватно представляют эти группы или сами предвзяты.