Развитие искусственного интеллекта быстро развивается, но растет обеспокоенность его влиянием на маргинальные сообщества, включая ЛГБТ-людей. Дискриминация в отношении них была распространена на протяжении веков, что привело к социальной изоляции, насилию и экономическому ущербу. Чтобы ИИ не увековечивал эти предубеждения, должны быть разработаны и эффективно внедрены этические рамки. В этой статье будут рассмотрены различные структуры и стратегии их реализации для предотвращения дискриминационных практик.
Этические структуры
Существует несколько этических структур, которые могут направлять развитие ИИ для предотвращения дискриминации в отношении ЛГБТ-групп населения. Одним из подходов является принятие таких принципов, как справедливость, подотчетность, прозрачность, надежность, конфиденциальность, безопасность и соответствие требованиям регулирования. Эти принципы направлены на создание алгоритмов, которые одинаково относятся ко всем независимо от пола, расы, возраста или сексуальной ориентации.
Например, справедливость требует, чтобы алгоритмы не дискриминировали на основе защищенных характеристик, таких как пол или сексуальность. Подотчетность гарантирует, что разработчики берут на себя ответственность за свои действия и придерживаются правовых стандартов и общественных норм. Прозрачность подразумевает принятие прозрачных и понятных пользователям решений, а надежность - обеспечение корректного функционирования систем при любых обстоятельствах. Конфиденциальность защищает личные данные от несанкционированного доступа, в то время как безопасность защищает их от кибератак.
Наконец, соблюдение законов и нормативных актов имеет решающее значение для поддержания общественного доверия.
Стратегии внедрения
Для эффективного внедрения вышеупомянутых структур разработчики должны следовать передовым практикам, таким как включение различных точек зрения в процесс принятия решений. Они также должны учитывать вклад членов сообщества, включая людей ЛГБТ, на этапе проектирования.
Кроме того, они могут использовать такие методы, как увеличение данных, активное обучение и генеративные состязательные сети, чтобы уменьшить предвзятость. Увеличение данных включает в себя создание новых наборов данных путем объединения существующих, что позволяет более точно прогнозировать. Активное обучение позволяет машинам непрерывно учиться на основе человеческой обратной связи, улучшая точность с течением времени. Генерирующие состязательные сети используют нейронные сети для генерации синтетических данных со специфическими характеристиками, уменьшая предубеждения, присутствующие в реальных наборах данных.
Примеры
Несколько компаний успешно внедрили эти стратегии, демонстрируя их эффективность.
Например, команда искусственного интеллекта Google использовала технику, называемую «обучение с обратным подкреплением», чтобы научить алгоритм распознавать кошек лучше, чем людей. Компания обучила свою систему миллионам маркированных изображений, но обнаружила, что она изо всех сил пыталась отличить кошек от собак, поэтому создала вторую модель, которая научила себя различать их, давая неправильные метки обоим. Этот подход повысил точность для разных типов животных и предотвратил дискриминацию определенных пород. Другим примером является программное обеспечение Amazon для набора персонала, которое было разработано для устранения гендерной предвзятости, но вместо этого научилось отдавать предпочтение кандидатам-мужчинам. Чтобы решить эту проблему, компания переквалифицировала алгоритм, используя набор данных из резюме без имен или другой идентифицирующей информации, что привело к повышению производительности.
В заключение, этические рамки и стратегии реализации могут помочь разработчикам создать алгоритмы, которые не дискриминируют ЛГБТ-население. Следуя передовым практикам, таким как разнообразие, циклы обратной связи и постоянное улучшение, они могут обеспечить справедливость и прозрачность, сохраняя при этом конфиденциальность и безопасность. Поскольку ИИ продолжает развиваться, разработчики должны сохранять бдительность в предотвращении предвзятости и продвижении справедливости для всех людей.
Какие этические рамки определяют развитие ИИ для предотвращения дискриминации в отношении ЛГБТ-групп населения и как их можно эффективно реализовать?
Разработчики ИИ должны учитывать различные этические рамки, такие как справедливость, подотчетность, прозрачность и инклюзивность, при разработке систем ИИ, чтобы избежать предвзятости и способствовать разнообразию. Эти принципы направлены на то, чтобы все люди, включая членов ЛГБТ-сообществ, имели равный доступ к возможностям и с ними обращались справедливо.