Смещение AI можно определить как ошибку, которая возникает, когда алгоритмическая модель демонстрирует дифференциальное поведение по отношению к одной группе по сравнению с другой группой на основе их защищенных характеристик, таких как пол, раса, возраст, инвалидность, религия и т. Д. В последние годы исследователи обнаружили доказательства предвзятости ИИ в различных приложениях, включая алгоритмы набора персонала, системы оценки кредитов, инструменты диагностики в здравоохранении и программное обеспечение для распознавания изображений.
Однако существует ограниченное понимание того, как эти предубеждения проявляются в отношении лесбиянок, геев, бисексуалов, трансгендеров (ЛГБТ) конкретно. Это отсутствие знаний привело к призывам к улучшению механизмов выявления, предотвращения и смягчения предвзятости ИИ в отношении ЛГБТ-групп населения.
Механизмы выявления предвзятости ИИ в отношении ЛГБТ-групп населения
Одним из механизмов выявления предвзятости ИИ в отношении ЛГБТ-групп населения является анализ данных. Специалисты по данным могут проводить статистические тесты, чтобы определить, значительно ли различаются результаты алгоритма машинного обучения между различными группами в ЛГБТ-сообществе.
Например, они могли бы проверить, дает ли алгоритм разные прогнозы для гендерно-нейтральных имен по сравнению с небинарными именами или рекомендует разные продукты людям, которые идентифицируются как странные, по сравнению с теми, кто этого не делает.
Кроме того, аналитики данных могут использовать методы обработки естественного языка для обнаружения неявной дискриминации в текстовых данных. Они могут анализировать онлайн-обзоры или посты в социальных сетях, связанные с проблемами ЛГБТ, чтобы выявить любые модели предрассудков.
Предотвращение предвзятости ИИ в отношении ЛГБТ-групп населения
Чтобы предотвратить предвзятость ИИ в отношении ЛГБТ-групп населения, разработчики должны разработать алгоритмы, которые с самого начала были бы инклюзивными. Они должны собирать данные из различных источников, включая ЛГБТ-сообщества, и учитывать уникальные потребности и опыт каждой группы при создании своих моделей. Разработчики также должны использовать показатели справедливости для оценки эффективности своих моделей на наборах данных ЛГБТ, прежде чем выпускать их в производство. Показатели справедливости измеряют, насколько хорошо алгоритм работает в разных демографических группах, и помогают гарантировать, что он не несоразмерно влияет на одну группу по сравнению с другой.
Смягчение предвзятости ИИ в отношении ЛГБТ-групп
Как только предвзятость ИИ была выявлена и предотвращена, есть несколько способов смягчить ее последствия. Одним из подходов является постобработка, когда люди вручную вмешиваются, чтобы исправить любые ошибки, обнаруженные алгоритмом. Это может включать изменение параметров модели или предоставление дополнительных входных данных для повышения точности. Другим методом является алгоритмическая дебиазация, которая включает в себя обучение модели с помощью контрфактивных примеров, чтобы уменьшить ее зависимость от предвзятых признаков.
Например, модель, обученная распознавать лица, может быть переквалифицирована с использованием изображений небинарных индивидуумов, чтобы минимизировать гендерную предвзятость.
Наконец, объяснимый ИИ (XAI) методы позволяют пользователям понять, почему алгоритм сделал определенные прогнозы, обеспечение более обоснованного принятия решений.
Эффективность механизмов выявления, предотвращения, и смягчить предвзятость ИИ в отношении ЛГБТ-населения
Эффективность механизмов выявления, предотвращение и смягчение предвзятости ИИ в отношении ЛГБТ-групп зависит от различных факторов, такие как сложность проблемы, доступность данных, и ресурсы, доступные для внедрения решений.
Однако исследования показывают, что эти подходы могут быть эффективными в снижении предвзятости ИИ при правильном применении.
Например, исследования показали, что метрики справедливости могут улучшить производительность моделей машинного обучения по гендерным задачам. Точно так же методы XAI могут повысить доверие пользователей к решениям алгоритмов, а также улучшить их понимание того, как они работают.
В конечном счете, решение проблемы предвзятости ИИ требует многостороннего подхода с участием множества заинтересованных сторон в научных кругах, промышленности и правительстве.
Какие существуют механизмы для выявления, предотвращения и смягчения предвзятости ИИ в отношении ЛГБТ-групп населения и насколько они эффективны?
Системы искусственного интеллекта были разработаны со встроенными алгоритмами для обнаружения и исправления предубеждений по отношению к различным демографическим данным, в том числе к ЛГБТ-сообществу. Эти механизмы включают методы фильтрации данных, такие как удаление идентифицирующей информации из наборов данных, используемых для обучения моделей машинного обучения, и включение различных перспектив во время разработки модели. Кроме того, регулярный мониторинг и оценка эффективности ИИ могут помочь выявить любые потенциальные отклонения, которые могут возникнуть со временем.