Системы рекомендаций широко используются для предоставления пользователям персонализированных предложений на основе их предпочтений.
Однако растет обеспокоенность тем, что эти алгоритмы могут быть предвзятыми по отношению к членам ЛГБТК-сообщества из-за ограниченных наборов данных и возможности дискриминации. Чтобы решить эту проблему, исследователи предложили такие меры, как повышение алгоритмической прозрачности и регулирования для обеспечения справедливости и инклюзивности. В этом эссе я расскажу об этических проблемах, возникающих в системах рекомендаций, основанных на ИИ, в отношении представительства ЛГБТК, и о том, как алгоритмическая прозрачность и регулирование могут улучшить справедливость и инклюзивность.
Этические проблемы в системах рекомендаций:
Одна этическая проблема возникает из-за ограниченных данных, доступных для ЛГБТК-людей, что может привести к необъективным рекомендациям.
Например, рекомендации Amazon по продуктам основаны на покупках, сделанных клиентами, которые идентифицируют себя как натуралы, что приводит к неточным предложениям для геев. Это отсутствие разнообразия может увековечить стереотипы о сексуальности и маргинализировать ЛГБТК-сообщества. Другой проблемой является предвзятость в самих алгоритмах, которая может привести к несправедливому обращению или исключению.
Например, если система рекомендаций узнает, что определенные продукты связаны с гетеросексуальными отношениями, она может предложить их исключительно прямым людям, игнорируя при этом тех, кто идентифицирует иначе.
Алгоритмическая прозрачность:
Для решения этих проблем компаниям необходимо повысить алгоритмическую прозрачность и дать пользователям возможность понять, почему они получают конкретные рекомендации. Предоставляя объяснения предложенных элементов, пользователи могут получить представление о лежащей в основе логике и выявить любые предубеждения.
Кроме того, пользователи должны иметь возможность отказаться от персонализированных рекомендаций, чтобы предотвратить дискриминационное таргетирование. Такая прозрачность позволяет пользователям привлекать компании к ответственности за свои рекомендации и обеспечивать равное отношение независимо от личности.
Нормативные акты:
Правительственные нормативные акты также могут способствовать обеспечению справедливости и инклюзивности в рекомендательных системах. Компании должны придерживаться законов о конфиденциальности и избегать дискриминации по таким защищенным признакам, как пол, раса и сексуальная ориентация. Регулирующие органы могут предписывать меры по соблюдению, включая раскрытие информации о том, как используются пользовательские данные, и варианты доступности для всех демографических данных.
В целом, системы рекомендаций, основанные на искусственном интеллекте, создают значительные этические проблемы, связанные с представительством ЛГБТК.
Однако повышение прозрачности и регулирующего надзора может улучшить справедливость и включение, обеспечивая точные предложения и уменьшая потенциальную предвзятость. Эти меры являются критически важными шагами в направлении поощрения равенства и расширения прав и возможностей маргинализированных групп в обществе.
Какие этические проблемы возникают из-за систем рекомендаций, основанных на ИИ, в отношении представительства ЛГБТК, и как алгоритмическая прозрачность и регулирование могут улучшить справедливость и инклюзивность?
Этические проблемы возникают, когда системы рекомендаций, основанные на искусственном интеллекте, рекомендуют контент, который увековечивает стереотипы о ЛГБТК-людях, поскольку они не точно представляют свои голоса или перспективы. Проблема усугубляется отсутствием разнообразных наборов данных, доступных для обучения таких алгоритмов, что приводит к предвзятым результатам.