В этой статье обсуждается, как дизайн систем искусственного интеллекта (ИИ) может непреднамеренно кодировать гетеронормативные предположения, которые представляют собой убеждения о гендерных ролях и сексуальных нормах, отражающих традиционные, часто патриархальные ценности. Он исследует различные способы, которыми такие предубеждения могут проявляться в технологии ИИ, и предлагает потенциальные стратегии для их выявления и исправления.
Гетеронормативность относится к ожиданию, что люди будут придерживаться определенных гендерных ролей и вступать в моногамные, гетеросексуальные романтические отношения, при этом мужчины обычно занимают доминирующие позиции в рамках этих договоренностей. Эти предположения глубоко укоренились во многих культурах и обществах по всему миру и были подкреплены веками социализации и идеологической обработки. Однако в последние годы растет признание вредного воздействия гетеронормативных структур на людей, которые не соответствуют этим нормам, что приводит к увеличению числа призывов к их демонтажу.
Одной из областей, где эта проблема стоит особенно остро, является разработка систем искусственного интеллекта, которые в значительной степени зависят от наборов данных и алгоритмов, которые могут основываться на ранее существовавших культурных предубеждениях.
Например, модели машинного обучения, используемые для генерации чат-ботов или виртуальных помощников, могут включать в себя языковые шаблоны и ответы, которые предполагают бинарную гендерную структуру, увековечивая стереотипы о мужественности и женственности. Точно так же программное обеспечение для распознавания лиц может бороться за точную идентификацию небинарных полов, исключая их из важных сервисов и ресурсов.
К счастью, существует несколько методологий для обнаружения и исправления этих предубеждений в системах искусственного интеллекта. Один из подходов включает в себя проведение анализа чувствительности для оценки того, как различные демографические группы могут взаимодействовать с системой, и выявления любых потенциальных слепых зон или областей дискриминации. Другая стратегия включает разработку альтернативных наборов данных, которые отражают более разнообразные перспективы и опыт, такие как трансгендерные или интерсекс-личности.
Кроме того, исследователи могут использовать такие методы, как состязательное обучение, чтобы подвергать модели ИИ сценариям, которые бросают вызов их основным предположениям, позволяя им адаптироваться и развиваться соответствующим образом.
В целом, решение проблемы гетеронормативного смещения в дизайне ИИ требует как осознания его повсеместности, так и креативности при определении эффективных решений. Отдавая приоритет инклюзивности и справедливости в развитии технологий, мы можем помочь создать будущее, в котором все люди смогут в полной мере участвовать в нашем все более цифровом обществе, не опасаясь дискриминации или маргинализации.
Как дизайн систем ИИ может непреднамеренно кодировать гетеронормативные предположения и какие существуют методологии для обнаружения и исправления этих предубеждений?
Термин «гетеронормативность» относится к убеждению, что гетеросексуальность является единственной приемлемой сексуальной ориентацией, которая обычно подкрепляется социальными институтами, такими как брачные законы и семейные структуры. Это может быть проблематично, когда речь идет о проектировании систем искусственного интеллекта (ИИ), так как они могут непреднамеренно закодировать этот уклон в свои алгоритмы и процессы принятия решений.