В последние годы достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) произвели революцию в том, как работают предприятия и общаются люди.
Однако, несмотря на свой потенциал для преобразования общества, ИИ склонен увековечивать предубеждения, которые могут остаться незамеченными, но могут значительно повлиять на социальное равенство. В этой статье будет обсуждаться, как системы ИИ могут непреднамеренно продвигать гендерные стереотипы и нормы, которые могут поставить в невыгодное положение определенные группы, и предлагают решения для обуздания таких предубеждений, одновременно поощряя технологическое развитие.
Некоторые программные алгоритмы, используемые в приложениях ИИ, такие как технология распознавания лиц, голосовые помощники и языковые модели, может кодировать предрассудки, коренящиеся в гендерной и сексуальной идентичности.
Например, эти программы предназначены для распознавания шаблонов на основе существующих наборов данных, которые могут отражать гендерные стереотипы. Алгоритмы распознавания лиц обучаются с помощью изображений белых мужских лиц, что приводит к предвзятому отношению к женщинам и цветным людям. То же самое относится и к голосовым помощникам вроде Siri или Alexa, чьи настройки по умолчанию предполагают мужские голоса, заставляя их игнорировать вопросы, когда к ним обращаются женщины. Языковые модели также опираются на прошлые текстовые данные, которые обычно отражают гетеронормативные отношения между мужчиной и женщиной, что приводит к ограниченному пониманию небинарных полов и отношений вне моногамии.
Эти предубеждения могут привести к несправедливым результатам, включая дискриминацию на работе, неравный доступ к здравоохранению и отсутствие представительства в образовании. Поэтому исправление таких отклонений требует более разнообразных наборов данных, инклюзивных принципов проектирования и постоянного мониторинга. Предприятия должны обеспечить, чтобы их данные о тренировках включали различные пол, расы, возраст, типы тела и ориентации, чтобы минимизировать предубеждения. Кроме того, разработчики должны включить меры защиты конфиденциальности для предотвращения эксплуатации личной информации.
Наконец, регулярное тестирование и аудит могут помочь выявить и устранить любые неосознанные предубеждения в системе, продвигая равенство без удушающих инноваций.
В заключение, системы ИИ могут продвигать гендерные нормы и стереотипы, которые увековечивают неравенство, если их не исправить сознательными усилиями. Собирая разнообразные данные, применяя инклюзивные принципы проектирования и регулярно тестируя, предприятия и отдельные лица могут создать справедливое общество, продолжая пользоваться преимуществами технологических достижений.
Каковы механизмы, с помощью которых системы ИИ непреднамеренно увековечивают гетеронормативные или циснормативные смещения, и как эти смещения можно исправить, не подавляя инновации?
Алгоритмы ИИ, несмотря на присущую им нейтральность, могут воспроизводить существующие социальные нормы, если они обучены на данных, которые не являются репрезентативными для всех полов, сексуальных ориентаций или гендерных идентичностей. Это может привести к неправильным прогнозам, решениям и рекомендациям, которые могут еще больше увековечить дискриминацию маргинализированных групп. Чтобы решить эту проблему, разработчики должны собирать более разнообразные наборы данных и гарантировать, что их алгоритмы разработаны с учетом справедливых принципов.