Il pregiudizio di genere nell’AI è un problema serio che deve essere assolutamente affrontato.
L’intelligenza artificiale (AI) ha il potenziale per plasmare il nostro futuro, ma se il pregiudizio di genere rimane incontrollato, potrebbe portare a una società ingiusta e disuguale. Per poter garantire un accesso e risultati equi da parte dei sistemi di intelligenza artificiale, dobbiamo adottare misure per eliminare i bias di genere presenti in queste tecnologie.
Il primo passo verso la riduzione del pregiudizio di genere nell’AI è riconoscere che esiste a tutti i livelli di sviluppo, a partire dai metodi di raccolta dei dati utilizzati dagli sviluppatori fino ad arrivare agli algoritmi che creano. Ciò può essere ottenuto conducendo audit approfonditi dei set di dati esistenti che vengono utilizzati per l’addestramento dei modelli, nonché esaminando il modo in cui gli algoritmi sono progettati e implementati in diverse applicazioni della tecnologia dell’intelligenza artificiale. Inoltre, le organizzazioni dovrebbero lottare per la diversità, per creare ecosistemi eterogenei quando reclutano ingegneri che svilupperanno queste tecnologie avanzate; questo aiuta a garantire che diverse prospettive siano incluse durante il processo di progettazione, il che contribuisce a ridurre i pregiudizi non intenzionali introdotti nei modelli di apprendimento automatico o in altre forme di processi decisionali guidati dall’intelligenza artificiale.
Infine, è necessario condurre ulteriori ricerche sui modi in cui possiamo misurare i pregiudizi impliciti all’interno dei sistemi di intelligenza artificiale in modo che possano identificare meglio eventuali problemi sottostanti correlati specificamente a fonti di dati di genere o decisioni di progettazione algoritmica prese durante le fasi di sviluppo, prima della distribuzione in ambienti di produzione in cui gli utenti reali vadano ad interagire con loro ogni giorno. Comprendendo quali tipi di presupposti inconsci sono stati incorporati nelle tecnologie esistenti, possiamo quindi lavorare insieme in modo collaborativo allo sviluppo di soluzioni che promuovano l’equità, pur fornendo risultati accurati basati sulle informazioni immesse dall’utente. Con una vigilanza continua su questo argomento, alla fine raggiungeremo un luogo in cui tutti si sentiranno potenziati indipendentemente dalla loro identità quando interagiscono con macchine alimentate da programmi software intelligenti.
