Представители ЛГБТ сталкиваются с предубеждениями и дискриминацией в различных областях, включая технологии. Искусственный интеллект (ИИ) - одна из таких областей, где был достигнут значительный прогресс в снижении этих предубеждений.
Однако некоторые из них все еще остаются распространенными, что приводит к несправедливому отношению к ЛГБТ. В этом эссе обсуждаются существующие структуры для обнаружения и устранения предубеждений против них в системах искусственного интеллекта и их эффективность.
Существует несколько структур для выявления предубеждений в системах искусственного интеллекта. Одним из подходов является аннотация данных, которая включает в себя маркировку данных, используемых для обучения моделей ИИ. Это требует экспертов, которые понимают предмет достаточно хорошо, чтобы определить любые неявные или явные предубеждения, которые могут существовать в нем. Другой метод - алгоритмический аудит, который исследует, как алгоритмы принимают решения на основе входных данных, и сравнивает их вывод с суждением человека. Оба метода требуют квалифицированного персонала, специально обученного для выявления предубеждений против ЛГБТ-людей.
После выявления можно использовать стратегии для устранения предубеждений в системах ИИ. Одна из стратегий заключается в изменении архитектуры системы, чтобы устранить или уменьшить предубеждения.
Например, разработчики могут создать систему, которая не полагается на гендерный язык или в большей степени полагается на контекстные подсказки, а не на бинарные категории. Другой вариант - использование алгоритмов машинного обучения, которые учатся на различных наборах данных, представляющих различные точки зрения, например, из ЛГБТ-сообществ.
Однако, несмотря на эти усилия, решение проблемы предвзятости в системах ИИ остается сложной задачей из-за сложности используемой технологии. Частота успеха зависит от таких факторов, как тип и серьезность смещения, доступность различных наборов данных и сложность инструментов, используемых для обнаружения смещения. Более того, некоторые предубеждения трудно распознать, потому что они подсознательны или скрыты в рамках сложных процессов принятия решений.
В заключение, хотя был достигнут прогресс в снижении предубеждений в отношении ЛГБТ-людей в системах ИИ, остается много работы для обеспечения справедливого обращения со всеми людьми независимо от сексуальной ориентации или гендерной идентичности. Решение этой проблемы требует тщательного внимания к деталям, опыту и сотрудничеству между различными заинтересованными сторонами, включая разработчиков, исследователей, политиков и пользователей.
Какие существуют структуры для выявления и устранения предвзятости в отношении ЛГБТ-людей в системах ИИ и насколько эффективны эти стратегии?
Системы ИИ часто полагаются на наборы данных, которые могут содержать предвзятую информацию, что может привести к предвзятым решениям и результатам. Эта предвзятость может быть особенно вредной, когда речь идет о выявлении сексуальной ориентации и гендерной идентичности, поскольку люди из недостаточно представленных сообществ могут не иметь доступа к точному и разнообразному представлению данных.