Выявление предвзятости в системах ИИ в отношении ЛГБТ-групп населения
Одним из способов выявления предвзятости в системах ИИ является изучение наборов данных, используемых для их обучения. Если набор данных не точно отражает разнообразие населения, это может привести к предвзятым результатам.
Например, если набор данных включает изображения гетеросексуальных пар, но не однополых пар, алгоритм, обученный на этих данных, может быть не в состоянии распознать пары геев и лесбиянок. Чтобы смягчить этот тип предвзятости, исследователи могут собирать более разнообразные наборы данных или дополнять существующие дополнительными выборками.
Кроме того, алгоритмы могут быть разработаны для явного учета пола и сексуальной ориентации при принятии решений. Это включает в себя определение правил интерпретации данных системой и соответствующих результатов в различных ситуациях.
Другим подходом является аудит кода, лежащего в основе системы искусственного интеллекта. Проверяя логику и процессы принятия решений алгоритма, исследователи могут искать закономерности, которые указывают на предвзятость по отношению к конкретным группам. Затем они могут изменить алгоритм, чтобы устранить эти предубеждения.
Наконец, тестирование системы искусственного интеллекта на реальных данных может помочь выявить любые непреднамеренные последствия ее разработки. Подвергая систему различным сценариям, исследователи могут гарантировать, что она дает справедливые результаты среди всех групп населения.
Стратегии смягчения предвзятости в системах ИИ
Существует несколько стратегий смягчения предвзятости в системах ИИ в отношении ЛГБТ-групп населения. Одним из подходов является использование состязательного обучения, которое включает в себя обучение алгоритма распознавать и исправлять неправильные предсказания. Другая стратегия заключается в разработке новых алгоритмов, специально разработанных для обработки неоднозначных или сложных случаев, связанных с сексуальной ориентацией или гендерной идентичностью. Эти алгоритмы могут включать контекстную информацию и социальные нормы в процесс принятия решений.
Наконец, исследователи могут также работать с заинтересованными сторонами из недостаточно представленных сообществ, чтобы совместно разрабатывать решения, адаптированные к их потребностям.
Например, поставщик медицинских услуг может сотрудничать с пациентами ЛГБТ, чтобы создать алгоритм, который точно диагностирует ИППП на основе симптомов. Сотрудничая с членами сообщества, исследователи могут гарантировать, что полученный алгоритм отвечает уникальным потребностям маргинальных групп.
В целом, выявление и смягчение предвзятости в системах ИИ требует многогранного подхода. Исследователи должны учитывать данные, используемые для обучения алгоритма, то, как написан код, и реальные применения технологии. Работая вместе с различными заинтересованными сторонами, они могут создать более инклюзивные и эффективные системы, которые одинаково обслуживают всех.
Какие существуют структуры для выявления и смягчения предвзятости в системах ИИ в отношении ЛГБТ-групп населения и насколько эффективны эти стратегии?
Исследователи предложили несколько основ для выявления предвзятости в системах искусственного интеллекта (ИИ), которые могут повлиять на лесбиянок, геев, бисексуалов и трансгендеров (ЛГБТ). Одной из таких рамок является структура «разнообразие в дизайне», которая подчеркивает важность различных перспектив в развитии систем ИИ.