Гендерная идентификация всегда была важным аспектом социальной конструкции общества. Испокон веков считалось, что существует два рода; мужчины и женщины.
Однако последние технологические достижения дали возможность идентифицировать не только два пола. Искусственный интеллект сейчас используется для выявления различных типов полов, в том числе трансгендерных и небинарных. Хотя это нововведение выгодно, при обучении искусственного интеллекта пониманию гендерного разнообразия возникает множество этических проблем. В этой статье эти этические соображения будут подробно объяснены.
Этические соображения Первое: вопросы конфиденциальности
Одним из важных этических соображений, возникающих при использовании искусственного интеллекта для категоризации гендерной идентичности, являются вопросы конфиденциальности. Например, если кто-то хочет обучить систему искусственного интеллекта распознавать пол человека, он должен предоставить личную информацию, такую как имя, возраст, местоположение и фотографии. Эти данные могут включать конфиденциальную информацию, которая может привести к несанкционированному доступу или нарушению безопасности.
Кроме того, люди, которые не хотят, чтобы их личности были публично известны, могут не захотеть делиться такими подробностями с другими, не понимая последствий.
Этическое соображение второе: предвзятость и дискриминация
Еще одна этическая проблема - предвзятость и дискриминация. При проектировании алгоритма инженеры должны следить за тем, чтобы он не отдавал предпочтение какой-то конкретной группе перед другой. В противном случае технология может привести к необъективным результатам, основанным на расе, религии, сексуальной ориентации, инвалидности и т. Д., Которые могут нанести непреднамеренный вред.
Например, модель машинного обучения, обученная обнаруживать беременных женщин, будет маркировать все женские изображения как таковые независимо от того, беременны они или нет. Это может привести к ложным срабатываниям, которые ставят тех, кто не ожидает, под угрозу отказа в обслуживании. Чтобы решить эту проблему, разработчики должны включить такие меры, как переобучение моделей после их тестирования на реальных сценариях.
Этическое соображение 3: Сбор и использование данных
Системы искусственного интеллекта нуждаются в большом количестве данных для точного обучения; поэтому возникает вопрос о том, что происходит с собранной информацией после завершения процесса обучения. Будет ли она храниться? Как он будет использоваться? Можно ли им поделиться? Эти вопросы вызывают проблемы с конфиденциальностью, поскольку большинство пользователей, скорее всего, не будут иметь контроля над тем, как их данные обрабатываются третьими лицами.
Например, когда пользователь загружает фотографии в целях гендерной классификации, другие компании могут покупать данные или получать к ним доступ без разрешения. Это вызывает опасения по поводу владения данными и злоупотребления ими.
В заключение, искусственный интеллект произвел революцию в нашем мире, но его использование в категоризации гендерной идентичности требует тщательного рассмотрения различных этических вопросов. Разработчики должны отдавать приоритет безопасности, минимизировать предвзятость и защищать личные данные, собранные в процессе обучения. Они также должны учитывать долгосрочные последствия использования ИИ для интерпретации гендерной идентичности и избегать возникновения дискриминации или исключения доступа определенных групп к необходимым услугам.
Какие этические соображения возникают, когда искусственный интеллект обучается категоризации или интерпретации гендерной идентичности человека?
Существует несколько этических соображений, которые могут возникнуть в результате обучения систем ИИ для классификации или интерпретации гендерной идентичности человека. Одной из основных проблем является конфиденциальность; поскольку личная информация, такая как гендерная идентичность, часто является конфиденциальной и может использоваться в дискриминационных целях, должны быть приняты строгие меры предосторожности для обеспечения того, чтобы эти данные оставались конфиденциальными и безопасными.