1. Гендерная предвзятость - это системный вопрос, который затрагивал общества на протяжении веков. Однако системы искусственного интеллекта могут непреднамеренно увековечить эти предубеждения, что приведет к несправедливому отношению к маргинальным группам, таким как сексуальные и гендерные меньшинства. Это создает серьезные проблемы для усилий общества по обеспечению равенства и инклюзивности.
2. Одним из примеров того, как ИИ может способствовать предвзятости в отношении сексуальных и гендерных меньшинств, является набор рабочих мест. Когда алгоритмы искусственного интеллекта используются для проверки кандидатов на работу, они часто полагаются на исторические данные, которые могут быть смещены в сторону одного пола или сексуальной ориентации.
Например, если большинство предыдущих сотрудников были инженерами-мужчинами, алгоритм может отдавать предпочтение мужчинам при выборе кандидатов на будущие инженерные должности. Такой подход поставил бы в невыгодное положение женщин-инженеров и других недопредставленных полов, которые могли бы иметь равную квалификацию, но не иметь равных возможностей из-за своей идентичности.
3. Еще один способ непреднамеренного влияния искусственного интеллекта на гендерную предвзятость - системы рекомендаций.
Например, платформы онлайн-покупок, такие как Amazon, могут рекомендовать товары на основе прошлых покупок пользователей с похожей демографией. Если большинство покупателей, купивших товар, были гетеросексуальными мужчинами, платформа может предположить, что все клиенты также являются гетеросексуальными мужчинами, и предложить аналогичные товары. Это исключает небинарных пользователей, которые могут предпочитать продукты других типов, отличных от рекомендованных алгоритмом.
4. Чтобы решить эти проблемы, разработчики должны включить справедливость и инклюзивность в алгоритмический дизайн. Они должны обучать машины, используя различные наборы данных, которые отражают разнообразие общества, чтобы устранить предубеждения. Они также должны создать механизмы, которые отслеживают и выявляют потенциальную дискриминацию и принимают соответствующие корректирующие меры.
Наконец, им следует рассмотреть возможность разработки моделей, которые позволяют людям отказаться от персонализированных услуг, если они считают, что они нацелены или профилированы несправедливо.
5. Содействие справедливости и инклюзивности в ИИ требует сотрудничества между различными заинтересованными сторонами, включая политиков, бизнес, исследователей и активистов. Политика должна гарантировать, что алгоритмы разработаны ответственно, чтобы избежать увековечивания предрассудков в отношении маргинализированных групп. Предприятия должны инвестировать в программы обучения и образования, которые помогают сотрудникам понять, как работает ИИ и как это влияет на равенство. Исследователи должны проводить исследования, чтобы разработать более точные и справедливые алгоритмы, в то время как активисты должны выступать за политику, которая защищает права меньшинств.
6.
В заключение, ИИ имеет значительные преимущества, но также представляет уникальные проблемы, касающиеся гендерной предвзятости и исключения сексуальных меньшинств. Разработчики должны осознавать эту проблему при проектировании систем и работать с другими заинтересованными сторонами, чтобы способствовать справедливости и инклюзивности. Поступая таким образом, мы можем создать более справедливое и равное общество, в котором к каждому будут относиться справедливо независимо от его идентичности.
Как системы искусственного интеллекта могут непреднамеренно увековечить предубеждения против сексуальных и гендерных меньшинств и какие вмешательства необходимы для обеспечения справедливости и инклюзивности в алгоритмическом дизайне?
Системы искусственного интеллекта могут непреднамеренно отражать социальные стереотипы и предрассудки, которые ущемляют сексуальные и гендерные меньшинства. Эти предубеждения можно обнаружить в языковых моделях, технологии распознавания лиц и других алгоритмах, используемых для принятия решений. Чтобы решить эту проблему, исследователи предложили несколько решений, таких как сбор данных из различных источников, тестирование предвзятости и надзор за людьми на этапах обучения и развертывания ИИ.