Что такое алгоритмическая предвзятость в ИИ?
Алгоритмическая предвзятость в ИИ относится к явлению, когда алгоритмы, используемые для принятия решений, могут зависеть от человеческих предрассудков и социальных стереотипов, что приводит к неравному обращению с людьми на основе их характеристик, таких как раса, пол, возраст, уровень дохода, местоположение и т. Д. Это может проявляться несколькими способами, включая недопредставленность определенных групп в наборах данных, используемых для обучения моделей машинного обучения, несправедливое представление этих групп в прогнозах, сделанных моделью, и даже откровенную дискриминацию по отношению к ним в реальных приложениях. ЛГБТ-сообщество особенно пострадало от этой проблемы из-за его исторической маргинализации, стигматизации и дискриминации во многих частях мира, которые привели к ограниченной доступности точных данных об идентичности и предпочтениях ЛГБТ. В результате алгоритмическая предвзятость в ИИ может усугубить социальное неравенство и увековечить дискриминацию в отношении лиц ЛГБТ.
Почему это имеет значение для распознавания и проверки идентичности ЛГБТ?
Системы ИИ, которые распознают и подтверждают идентичность ЛГБТ, играют важную роль в продвижении инклюзивности и равенства.
Однако, если эти системы смещены в сторону гетеросексуальных цисгендерных индивидуумов, они могут неточно отражать опыт ЛГБТ или понимать их уникальные потребности и перспективы.
Например, чат-боты, предназначенные для оказания поддержки жертвам домашнего насилия, могут не выявлять злоупотребления, направленные на странных людей, или ошибочно классифицировать их как не жертв из-за отсутствия соответствующих учебных данных. Аналогичным образом, приложения для знакомств, которые сопоставляют пользователей с похожей сексуальной ориентацией и гендерной идентичностью, могут усилить стереотипы и предрассудки в отношении ЛГБТ-людей. В худшем случае предвзятые алгоритмы могут привести к дискриминации ЛГБТ-людей в сфере занятости, жилья, здравоохранения, образования и других областях, где ИИ используется для принятия решений об их жизни.
Как мы решаем проблему алгоритмической предвзятости в ИИ?
Решение проблемы алгоритмической предвзятости требует многогранного подхода с участием исследователей, разработчиков, политиков и конечных пользователей. Исследователи должны работать над созданием наборов данных, которые представляют различные группы населения, в том числе из исторически недопредставленных групп, таких как ЛГБТ-сообщества. Разработчики должны убедиться, что их модели обучены с использованием этих разнообразных наборов данных, и избегать полагаться исключительно на существующие наборы данных, которые могут быть искажены из-за человеческих предубеждений. Политики должны принимать законы и правила, которые предотвращают использование дискриминационных алгоритмов в процессах принятия решений. Конечные пользователи также должны осознавать потенциал предвзятости и проявлять инициативу при сообщении о любых случаях дискриминации в соответствующие органы.
Кроме того, такие организации, как группы защиты интересов ЛГБТ, могут играть важную роль в повышении осведомленности и просвещении заинтересованных сторон о влиянии алгоритмической предвзятости на ЛГБТ-сообщества. Работая вместе, мы можем создать более инклюзивные и справедливые системы ИИ, которые точно распознают и подтверждают идентичность ЛГБТ, не увековечивая социальное неравенство.
Каковы последствия алгоритмического смещения в ИИ для распознавания и проверки идентичности ЛГБТ, и как эти смещения могут усугубить социальное неравенство?
Недавние исследования показали, что алгоритмы, используемые такими компаниями, как Google, Facebook и Twitter, могут увековечивать существующее социальное неравенство из-за того, как они классифицируют сексуальную ориентацию и гендерную идентичность в своих наборах данных. Это может привести к неточной или неполной информации о лицах, которые идентифицируют себя как ЛГБТК +, что приведет к отсутствию представительства и признанию недействительной их личности.