Квир-опыт воплощения, текучесть идентичности и временная множественность создают значительные проблемы для того, как алгоритмы искусственного интеллекта интерпретируют и предсказывают поведение человека. Эти уникальные перспективы могут не вписываться аккуратно в заранее определенные категории или соответствовать установленным нормам, что может привести к ошибкам в точности прогнозирования. По мере того, как все больше людей узнают об этих проблемах и выступают за более широкое представление в разработке алгоритмов, важно понимать, как странные тождества формируют способы, с помощью которых машины учатся на данных.
Рассмотрим опыт реализации. Квир-люди часто бросают вызов традиционным гендерным бинарностям, стирая границы между мужскими и женскими характеристиками. Эта текучесть может запутать модели машинного обучения, которые полагаются на бинарные классификации, такие как «мужской» и «женский».
Если человек представляет себя как небинарный, но использует их/их местоимения, его пол может быть неверно истолкован алгоритмом, разработанным для анализа языковых моделей. То же самое касается трансгендерных людей, личности которых со временем меняются, нарушая предположения о стабильных чертах. Более того, некоторые странные люди могут вообще не идентифицировать себя с каким-либо конкретным полом, что еще больше усложняет категоризацию.
Рассмотрите текучесть личности. Многие квир-люди не соответствуют жестким ярлыкам, таким как гетеросексуальные, гомосексуальные, бисексуальные или асексуальные. Вместо этого их сексуальные ориентации и влечения нюансированы, смещаясь со временем в зависимости от контекста или опыта. Эта текучесть может затруднить системам ИИ точное прогнозирование предпочтений или поведения, особенно когда эти системы зависят от исторических данных прошлых взаимодействий. Точно так же полиаморные отношения включают в себя нескольких партнеров, которые могут меняться со временем, оспаривая предположения о моногамии и приверженности.
Временная множественность относится к тому, как странные переживания времени могут отличаться от основных ожиданий. Некоторые странные люди могут двигаться во времени с разной скоростью или воспринимать это по-разному, в то время как другие испытывают события не по порядку. Это может привести к трудностям в прогнозном моделировании, поскольку алгоритмы изо всех сил пытаются учесть нетрадиционные временные структуры.
Некоторые странные люди получили травму или жестокое обращение, что может повлиять на то, как они смотрят на себя во времени.
Чтобы решить эти проблемы, исследователи должны расширить сферу своих наборов данных, чтобы включить различные перспективы и рассмотреть альтернативные способы организации информации. Они также должны разработать алгоритмы, которые обеспечивают большую гибкость и адаптацию к изменяющимся обстоятельствам. Признавая уникальные перспективы и опыт квир-сообществ, мы можем создавать более точные и инклюзивные модели машинного обучения, которые лучше отражают человеческую реальность.
Воплощение, текучесть идентичности и временная множественность создают значительные проблемы для предположений прогнозного моделирования ИИ.
Признавая и включая квир-опыт в алгоритмический дизайн, мы можем создавать более точные и репрезентативные системы, которые лучше обслуживают всех пользователей.
Как странный опыт реализации, текучесть идентичности и временная множественность ставят под сомнение предположения прогнозного моделирования ИИ?
Queer experiences of implementation, identity fluidity, and temporal multiplicity have significant implications for artificial intelligence (AI) predictive modeling допущения. Эти концепции предполагают, что люди могут не вписываться аккуратно в заранее определенные категории или соответствовать общепринятым представлениям о поле, сексуальности или времени. В результате системы ИИ, разработанные с учетом этих допущений, могут не точно представлять или предвидеть потребности и поведение странных людей.