Алгоритмическая предвзятость в ИИ
Системы ИИ все чаще используются для принятия решений, которые влияют на жизнь людей, включая наем, одобрение займов, заявки на жилье и результаты уголовного правосудия.
Тем не менее, исследования показывают, что эти алгоритмы часто увековечивают существующую системную дискриминацию, особенно в отношении маргинальных групп, таких как ЛГБТ-сообщество. Одной из причин этого является алгоритмическая предвзятость, которая возникает, когда алгоритм делает неверные прогнозы на основе демографических характеристик, а не фактического поведения или производительности. Это может привести к несправедливому обращению с лицами, которые принадлежат к определенным группам, включая членов ЛГБТ-сообщества.
Как алгоритмы могут увековечить дискриминацию в отношении ЛГБТ-сообществ?
Одним из способов, которым алгоритмы могут увековечить дискриминацию в отношении ЛГБТ-сообществ, является предвзятость данных. Если обучающие данные, используемые для создания алгоритма, включают исторические модели дискриминации, это может непреднамеренно закодировать эти предубеждения в процессе принятия решений.
Например, если алгоритм найма обучен на резюме от компаний, которые исторически дискриминировали геев и трансгендеров, он может ошибочно предположить, что эти группы менее квалифицированы, чем другие. Точно так же, если алгоритм кредитного скоринга обучен на данных от кредиторов, которые взимают более высокие процентные ставки с однополых пар, он может неправильно предсказать, что они с большей вероятностью допустят дефолт по кредитам.
Другим способом, которым алгоритмы могут увековечить дискриминацию, является предвзятость выбора. Алгоритм может отдавать предпочтение одной группе, выбирая только те точки данных, которые соответствуют определенному профилю.
Например, программа искусственного интеллекта, предназначенная для обнаружения мошеннических утверждений, может быть ориентирована исключительно на гендерный язык, такой как «он» и «она», которые могут непропорционально влиять на трансгендерных людей.
Наконец, алгоритмы также могут быть предвзятыми из-за предположений их дизайнеров о том, что представляет собой успех или неудачу.
Например, алгоритм, созданный прямыми цисгендерными мужчинами, может отдавать приоритет чертам, связанным с мужественностью, такие как напористость, даже если эти качества не являются необходимыми для текущей работы.
Смягчение алгоритмического смещения
Существует несколько структур для обнаружения и смягчения алгоритмического смещения в ИИ. Один из подходов заключается в использовании инструментов аудита, которые отслеживают, как алгоритмы принимают решения, и выявляют любые разрозненные воздействия на основе демографических характеристик. Другой метод состоит в сборе и маркировке более разнообразных обучающих данных, чтобы алгоритмы могли научиться распознавать модели поведения, а не полагаться на исторические модели дискриминации.
Кроме того, исследователи могут создавать новые модели, учитывающие систематические различия между группами, и тестировать их с использованием реальных сценариев.
Чтобы уменьшить смещение выбора, разработчики могут включать несколько перспектив при создании алгоритмов и обучать свои модели распознавать нюансы и сложность. Они также могут включить ограничения справедливости в свой код, такие как требование равного представления во всех демографических данных, прежде чем делать прогнозы.
Наконец, разработчики могут оценить, не подгоняют ли они свои модели под конкретные группы населения, проверяя их на невидимых наборах данных и сравнивая с процессами принятия решений человеком.
Ответственное использование алгоритмов
Ответственное использование ИИ требует тщательного рассмотрения его потенциальных предубеждений и того, как они могут увековечить существующие системы угнетения. Признавая и решая эти проблемы, мы можем создать технологию, которая принесет пользу всем в равной степени, включая представителей ЛГБТ-сообщества. Поскольку алгоритмы становятся все более распространенными в нашей жизни, крайне важно обеспечить, чтобы они не укрепляли существующие властные структуры, а вместо этого помогали нам двигаться к более справедливому обществу.
Как алгоритмическая предвзятость в ИИ может усилить системную дискриминацию ЛГБТ-сообществ и какие существуют рамки для ответственного выявления и смягчения этих предубеждений?
Алгоритмическое смещение в искусственном интеллекте (ИИ) относится к ситуациям, когда алгоритмы обучаются с использованием данных, которые могут содержать неявные или явные предрассудки по отношению к определенным группам людей, включая членов ЛГБТ-сообщества. Эти предубеждения могут привести к несправедливому обращению с людьми на основе их сексуальной ориентации или гендерной идентичности, усиливая системную дискриминацию в отношении них.