В последнее время растет интерес к системам рекомендаций по искусственному интеллекту (ИИ), особенно из-за их способности предоставлять персонализированный и индивидуальный опыт для пользователей.
Однако эти системы склонны к предубеждениям, которые могут привести к несправедливому обращению и дискриминации в отношении определенных групп, включая ЛГБТК-сообщество. Одним из таких предубеждений является недопредставленность контента ЛГБТК в рекомендациях СМИ, что может привести к ограниченной видимости и представлению личностей и опыта этого сообщества. В этом эссе рассматриваются этические проблемы, связанные с системами рекомендаций ИИ и их влиянием на представительство ЛГБТК, и предлагаются стратегии повышения справедливости и инклюзивности посредством алгоритмической прозрачности и регулирования.
Одной из этических проблем, поднятых системами рекомендаций ИИ, является потенциал для вредных стереотипов и дезинформации о ЛГБТК.
Например, некоторые исследования показали, что поисковые термины, связанные с сексуальностью, дают больше порнографических результатов, чем гендерно-нейтральные, предполагая возможную связь между странностью и сексуальностью в алгоритмах поисковых систем.
Кроме того, ЛГБТК-люди часто сталкиваются с негативными стереотипами и стигмой со стороны общества, делая их уязвимыми для преследования или исключения на основе их личности. В результате они могут с меньшей вероятностью искать информацию, связанную с их сексуальной ориентацией или гендерной идентичностью, что еще больше снижает их подверженность позитивным представлениям о себе.
Еще одной проблемой является отсутствие разнообразия в обучающих данных, используемых для обучения моделей ИИ. Во многих существующих наборах данных отсутствует адекватное представительство групп меньшинств, включая сообщество ЛГБТК. Без достаточных данных об обучении модели ИИ могут изо всех сил пытаться точно идентифицировать темы, специфичные для ЛГБТК, или правильно классифицировать их по соответствующим категориям. Это может привести к предвзятым рекомендациям и снижению видимости для создателей контента ЛГБТК и предприятий. Кроме того, использование социальных сетей и других онлайн-платформ в качестве обучающих данных для алгоритмов рекомендаций было подвергнуто критике за увековечивание вредных стереотипов и предрассудков в отношении маргинализированных сообществ.
Для решения этих проблем были предложены меры регулирования, такие как Общее положение о защите данных (GDPR), чтобы обеспечить справедливое обращение со всеми людьми. GDPR требует от компаний обеспечить прозрачность в отношении того, как собираются, обрабатываются и используются пользовательские данные, что позволяет отдельным лицам осуществлять контроль над своей личной информацией. Аналогичным образом, инициативы алгоритмической прозрачности направлены на то, чтобы сделать процессы принятия решений в области ИИ более понятными и подотчетными, предоставляя объяснения того, почему определенный контент рекомендуется пользователям. Повышая прозрачность, компании могут работать над устранением предвзятости и дискриминации, одновременно продвигая инклюзивность и справедливость.
В заключение, этические проблемы, связанные с системами рекомендаций ИИ и представительством ЛГБТК, подчеркивают необходимость большей осведомленности и регулирования этих технологий. С помощью повышения прозрачности и регулирования компании могут создавать более справедливые условия, которые способствуют позитивному представлению о различных личностях и опыте. Поскольку общество продолжает развиваться и расти в принятии ЛГБТК-людей, важно обеспечить, чтобы технологии отражали этот прогресс и поддерживали инклюзивные практики.
Какие этические проблемы возникают из систем рекомендаций ИИ в отношении представительства ЛГБТК и как алгоритмическая прозрачность и регулирование могут улучшить справедливость и инклюзивность?
Этические проблемы, которые могут возникнуть из-за систем рекомендаций ИИ в отношении представительства ЛГБТК +, включают дискриминацию странных людей из-за предвзятых алгоритмов и входных данных, используемых для рекомендаций. В целях содействия справедливости и инклюзивности могут быть реализованы алгоритмическая прозрачность и регулирование.