Одной из основных проблем, связанных с развитием искусственного интеллекта, является его потенциал для увековечивания предубеждений, которые уже существуют в обществе, в том числе основанных на гендерной идентичности, расе и сексуальной ориентации. Это может быть особенно проблематично для членов маргинальных групп, которые могут столкнуться с дискриминацией как в своей повседневной жизни, так и в рамках систем ИИ. К счастью, разрабатывается несколько стратегий для выявления и смягчения предвзятости в отношении лесбиянок, геев, бисексуалов и трансгендеров. (ЛГБТ) населения в алгоритмах ИИ.
С точки зрения идентификации, исследователи обнаружили, что определенные типы наборов данных, используемых для обучения моделей ИИ, могут способствовать смещению.
Например, изображения с участием ЛГБТ могут быть недостаточно представлены или неправильно маркированы в наборах данных распознавания изображений, приводя к ошибкам в системах ИИ.
Кроме того, языковые шаблоны, обычно используемые людьми ЛГБТ, могут также отсутствовать в больших языковых моделях, что приводит к отсутствию понимания при интерпретации текста, генерируемого такими системами. Чтобы решить эту проблему, некоторые компании работают над созданием более разнообразных наборов данных и модельных методов обучения, которые включают в себя уникальный опыт и индивидуальность всех людей.
После выявления вмешательства должны быть реализованы, чтобы уменьшить предвзятость. Один из подходов включает использование методов машинного обучения для обнаружения и исправления закономерностей в данных, которые указывают на несправедливое обращение с ЛГБТ-людьми. Другая стратегия включает в себя разработку метрик справедливости для измерения того, насколько хорошо алгоритм обрабатывает различные подгруппы, что позволяет разработчикам оценивать влияние новых функций или изменений на существующий код.
Наконец, эксперты рекомендуют внедрить процессы проверки на людях, где обученные специалисты изучают и оценивают результаты ИИ для обеспечения точности и справедливости.
Однако эти методы не всегда эффективны на практике. Во многих случаях для их внедрения требуются значительные ресурсы и опыт, которые небольшим организациям может быть трудно предоставить. Более того, даже при всесторонних усилиях трудно гарантировать полное искоренение предвзятости без тщательного понимания ее основных причин и механизмов. Таким образом, для дальнейшего повышения эффективности этих вмешательств со временем будут необходимы постоянные исследования и сотрудничество между учеными, профессионалами отрасли и группами защиты интересов.
Какие существуют механизмы для выявления и смягчения предвзятости ИИ в отношении ЛГБТ-групп населения и насколько эффективны эти вмешательства на практике?
Было предложено множество методов для выявления и смягчения искажений искусственного интеллекта (ИИ), которые могут присутствовать в алгоритмах, используемых компаниями и организациями. Один из распространенных подходов заключается в проведении статистического анализа наборов данных, чтобы убедиться, что они не содержат каких-либо непреднамеренных предубеждений, таких как те, которые связаны с расой, полом, сексуальной ориентацией, возрастом или социально-экономическим статусом. Другой метод предполагает использование алгоритмов машинного обучения, которые могут обнаруживать закономерности в данных и помечать потенциальные источники предвзятости.