Как технологии искусственного интеллекта могут непреднамеренно усиливать социальные предубеждения при категоризации или интерпретации гендерной идентичности?
Искусственный интеллект (ИИ) добился значительных успехов в последние годы и в настоящее время используется для различных целей, таких как системы распознавания лиц, голосовые помощники, чат-боты и автономные транспортные средства.
Однако одной из областей, где ИИ может непреднамеренно увековечить социальные предубеждения, является его способность классифицировать или интерпретировать гендерные идентичности. В этом эссе будет рассмотрено, как алгоритмы ИИ могут быть обучены распознавать конкретные гендеры и их влияние на общество.
Одним из способов непреднамеренного усиления социальных предубеждений алгоритмами ИИ является использование моделей машинного обучения. Эти модели разработаны, чтобы учиться на наборах данных и делать прогнозы на основе шаблонов, найденных в этих наборах данных.
Однако, если эти наборы данных смещены в сторону определенных полов, они могут привести к алгоритмам ИИ, которые смещены в сторону других полов.
Например, если алгоритм ИИ обучен с использованием изображений мужчин и женщин, у него могут возникнуть трудности с распознаванием небинарных индивидуумов, которые не вписываются аккуратно ни в одну из категорий. Точно так же, если алгоритм искусственного интеллекта обучен на речевых паттернах людей с определенным акцентом или диалектом, он может изо всех сил пытаться понять людей из разных слоев общества.
Еще один способ, которым алгоритмы искусственного интеллекта могут непреднамеренно усилить социальные предубеждения, - это использование обработки естественного языка (NLP). NLP включает обучение машин понимать человеческий язык и реагировать соответствующим образом.
Однако, если входной текст содержит предвзятый язык, например: «он» или «она», результат может отражать эту предвзятость.
Например, если система ИИ запрограммирована на интерпретацию гендерных местоимений, она может предполагать, что все люди, которые используют «он» или «она» являются мужчинами или женщинами, соответственно, что может привести к неправильному отношению к трансгендерным или небинарным лицам.
Кроме того, Системы искусственного интеллекта могут также опираться на исторические данные, которые отражают культурные нормы или стереотипы о гендерных ролях.
Например, если модель распознавания изображений была обучена на фотографиях, где женщины часто изображаются в качестве домохозяек или медсестер, это может бороться за признание профессиональных женщин в других областях. Это может быть особенно проблематично для женщин, которые пытаются пробиться в традиционно мужские отрасли, такие как STEM.
Кроме того, Системы ИИ, используемые в процессах найма, могут непреднамеренно увековечить социальные предубеждения, отдавая предпочтение определенным полам.
Например, Программное обеспечение для распознавания лиц, используемое для проверки кандидатов на работу, может не идентифицировать небинарных лиц или женщин, которые не носят макияж или платье определенным образом. Точно так же голосовые помощники могут не распознавать женщин, у которых есть высокие голоса или акценты, связанные с конкретными регионами.
Чтобы смягчить эти проблемы, исследователи должны убедиться, что алгоритмы ИИ разработаны с учетом разнообразия. Это включает в себя обучение их на различных наборах данных, тестирование их на различных группах населения и включение обратной связи от маргинализированных сообществ.
Кроме того, разработчики должны стремиться создавать алгоритмы, которые в меньшей степени зависят от гендерного языка, а вместо этого сосредоточиться на передаче основных концепций.
Наконец, человеческий надзор и обзор должны быть встроены в системы ИИ для предотвращения дискриминации по признаку гендерной идентичности.
Как технологии искусственного интеллекта могут непреднамеренно усиливать социальные предубеждения при классификации или интерпретации гендерной идентичности?
Растущая распространенность технологий искусственного интеллекта (ИИ) позволила машинам выполнять различные задачи, которые ранее были зарезервированы для человека. Одна из таких задач - категоризация и интерпретация гендерной идентичности. Хотя системы ИИ разработаны так, чтобы быть объективными и беспристрастными, они все же могут непреднамеренно усиливать социальные предубеждения. Это может произойти, когда алгоритмы, используемые этими системами, полагаются на наборы данных, которые содержат смещенную информацию.