Было показано, что системы ИИ способны анализировать большие объемы данных и делать прогнозы о различных аспектах жизни общества, включая то, как различные группы представлены в СМИ, как они взаимодействуют друг с другом, и какие стереотипы существуют вокруг определенных идентичностей.
Однако предстоит еще много работы с точки зрения обеспечения того, чтобы эти системы точно фиксировали нюансы человеческого поведения и опыта, когда речь идет о понимании различных гендерных идентичностей. Хотя некоторые системы ИИ могут быть способны распознавать конкретные характеристики, связанные с конкретной идентичностью, такие как выбор одежды или физические атрибуты, они не всегда могут понимать более глубокие значения, стоящие за этими вариантами или атрибутами. Это может привести к неправильным представлениям или недоразумениям, которые потенциально могут нанести вред лицам, идентифицирующим себя вне традиционных гендерных норм. Кроме того, системы ИИ должны также учитывать различия в каждой группе, такие как возраст, раса, этническая принадлежность и социально-экономический статус, чтобы действительно точно представлять их опыт. Путем включения широкого спектра перспектив в свои алгоритмы и процессы обучения, Системы ИИ могут лучше отражать сложность человеческого опыта и помогать создавать более инклюзивные общества, где все идентичности признаются и уважаются.
Одной из проблем, стоящих перед системами ИИ в этой области, является их зависимость от бинарных категорий, такие как мужской/женский или мужской/женский, которые неадекватно отражают разнообразный спектр полов и сексуальных качеств, существующих в нашем мире.
Например, небинарные люди могут идентифицировать себя как ни мужчины, ни женщины или как мужчины, так и женщины одновременно.
Кроме того, трансгендерные люди могут испытывать свою гендерную идентичность как изменчивую с течением времени или в разных контекстах. Эти сложности не могут быть охвачены простыми схемами категоризации, но требуют более детальных подходов, учитывающих индивидуальные различия.
Еще одной проблемой является то, как системы ИИ учатся на существующих наборах данных, многие из которых смещены в сторону цисгендерных (не транс) мужчин. Это может привести к неточным прогнозам о том, как определенные группы взаимодействуют друг с другом или какое поведение считается приемлемым в данном сообществе.
Например, если система ИИ обучена на наборе данных, в котором в основном представлены белые мужчины, она может пропустить важные сигналы, связанные с расизмом, сексизмом или другими формами дискриминации. Чтобы решить эти проблемы, исследователи должны работать над тем, чтобы разнообразить свои наборы данных и разработать методы распознавания и исправления предвзятости в моделях машинного обучения.
Наконец, существует также вопрос о том, следует ли использовать системы ИИ для обеспечения соблюдения традиционных гендерных норм или вместо этого способствовать большему принятию и пониманию различий. Некоторые утверждают, что алгоритмы ИИ могут быть использованы для выявления и вмешательства против гендерной микроагрессии в общественных местах, в то время как другие обеспокоены тем, что это приведет к усилению наблюдения и контроля за маргинализированными сообществами. Для разработчиков и пользователей будет важно тщательно рассмотреть этические последствия использования ИИ для управления социальными нормами и ожиданиями в отношении пола и сексуальности. Участвуя в диалоге с заинтересованными сторонами из различных слоев общества и точек зрения, мы можем создать системы ИИ, которые поддерживают инклюзивные общества, где все идентичности признаются и уважаются.
Как системы ИИ влияют на понимание обществом, категоризацию и признание различных гендерных идентичностей?
Системы искусственного интеллекта могут оказывать различное положительное и отрицательное влияние на понимание обществом, категоризацию и признание различных гендерных идентичностей. С одной стороны, некоторые исследования показывают, что алгоритмы ИИ могут обнаруживать закономерности в данных, связанных с гендерной идентичностью, и давать более точные прогнозы относительно пола человека, чем только люди. Это может потенциально привести к большему признанию и включению небинарных и трансгендерных людей в общество.