Люди ЛГБТ часто сталкиваются с дискриминацией на основе своей идентичности, что может иметь негативные последствия в различных аспектах жизни, таких как занятость, здравоохранение, образование и общественное жилье. В дополнение к предрассудкам и фанатизму со стороны отдельных лиц, существуют также системные формы предвзятости, которые могут усилить эту дискриминацию, в том числе встроенные в алгоритмы, используемые в системах искусственного интеллекта (ИИ). В этой статье рассматривается, как алгоритмические предубеждения увековечивают дискриминацию ЛГБТ-людей, и обсуждаются стратегии этического решения этих предубеждений.
Алгоритмы - это наборы инструкций, которые говорят компьютерам, что делать. Они предназначены для принятия решений на основе вводимых данных, часто используя статистический анализ для выявления закономерностей и тенденций.
Однако, когда данные, используемые для обучения системы ИИ, являются неполными или предвзятыми, это может привести к ошибкам при принятии решений, которые приведут к несправедливым результатам.
Например, система ИИ, обученная анализировать заявления о приеме на работу, может пропустить квалифицированных кандидатов, у которых встречаются необычные имена или гендерные несоответствующие характеристики, что приводит к отсутствию разнообразия в практике найма. Аналогичным образом, система искусственного интеллекта, предназначенная для обнаружения мошеннических операций с кредитными картами, может с меньшей вероятностью помечать покупки, совершенные трансгендерными людьми, из-за исторических моделей дискриминации в финансовых услугах.
Существует несколько способов, которыми алгоритмические предубеждения могут влиять на ЛГБТ-людей.
Например, приложения для знакомств, которые используют алгоритмы машинного обучения для подбора пользователей на основе их предпочтений, могут увековечить вредные стереотипы об определенных сексуальных ориентациях или гендерных идентичностях. Эти стереотипы могут способствовать социальной изоляции и изоляции среди ЛГБТ-людей и еще больше укреплять стигмы, связанные с их идентичностью.
Кроме того, Технологии здравоохранения на основе искусственного интеллекта, такие как чат-боты, могут не позволить точно диагностировать состояния, влияющие на ЛГБТ-пациентов, если им не хватает исчерпывающих данных о конкретных потребностях этой группы населения.
Наконец, было показано, что программное обеспечение для распознавания лиц, обычно используемое в правоохранительных органах, ошибочно идентифицирует трансгендерных лиц как другой пол, приводя к неправильным арестам и задержаниям.
Для решения этих этических проблем, исследователи и разработчики должны работать вместе, чтобы системы ИИ были справедливыми и инклюзивными. Один из подходов включает использование различных наборов данных, которые включают людей ЛГБТ в процесс разработки. Это может включать партнерство с такими организациями, как GLAAD или HRC, для сбора данных об опыте и потребностях ЛГБТ-сообществ. Другая стратегия заключается в разработке процессов принятия решений, которые учитывают множество факторов, а не полагаются исключительно на бинарные категории, такие как мужской/женский или гетеросексуальный/гомосексуальный. Признавая сложности человеческой идентичности и поведения, системы ИИ со временем могут стать более точными и справедливыми.
В заключение, алгоритмические искажения в ИИ могут усилить дискриминацию ЛГБТ-людей, увековечивая существующие социальные предрассудки.
Однако, при тщательном рассмотрении и сотрудничестве между экспертами по различным дисциплинам можно создать системы ИИ, которые способствуют равенству и расширению прав и возможностей в рамках маргинализированных групп.
Какую роль играют алгоритмические предубеждения в искусственном интеллекте в сохранении дискриминации в отношении ЛГБТ-людей и как этически можно устранить эти предубеждения?
Алгоритмическая предвзятость относится к ситуации, когда алгоритмы дают результаты, которые не являются беспристрастными, непредвзятыми и основываются на объективных критериях, а скорее отражают социальные стереотипы и предрассудки программистов. Например, с точки зрения технологий искусственного интеллекта, применяемых на рабочем месте, такие предубеждения могут привести к несправедливому выбору работы и решениям о продвижении по службе.