L'Equità nell'AI Non è un Gioco a Somma Zero

L'equità non è un gioco a somma zero. Dare priorità all'equità per gruppi specifici che hanno più probabilità di essere danneggiati non significa togliere ad altri. Tuttavia, spesso manca la risoluzione dei dati per i gruppi categorizzati come "altro", rendendo difficile investigare la loro rappresentazione e i potenziali danni. Ogni "casella di spunta" su un modulo rappresenta una prioritizzazione di un attributo specifico, e coloro che non sono rappresentati affrontano sfide uniche.

5/2/20243 min read

Prioritizzare l'Equità

L'equità non è un gioco a somma zero. Dare priorità all'equità per i gruppi più vulnerabili non significa togliere qualcosa ad altri. Tuttavia, spesso ci manca la risoluzione dei dati per i gruppi classificati come "altri", il che rende difficile indagare sulla loro rappresentazione e sui potenziali danni. Ogni "casella di controllo" su un modulo rappresenta una priorità di un attributo specifico, e coloro che non sono rappresentati affrontano sfide uniche.

Per affrontare questi problemi, dobbiamo adottare un pensiero controfattuale, dando priorità a coloro che sono stati storicamente emarginati e sottorappresentati nella tecnologia.

Il progetto Gender Shades, in questo contesto, ha evidenziato le differenze pratiche nei tassi di errore della classificazione di genere tra i gruppi, mostrando la qualità inferiore del servizio sperimentata dalle donne nere nel riconoscimento facciale rispetto agli uomini bianchi. Questo dimostra l'importanza dell'intersezionalità: esaminando insieme fattori sovrapposti come genere e razza, si rivelano danni unici per gruppi specifici.

Costruire Tecnologia Inclusiva

Creare tecnologia che includa il maggior numero possibile di persone è essenziale per costruire sistemi AI robusti ed equi. Escludere identità diverse dai dati porta a modelli non robusti che possono perpetuare pregiudizi e danni. È anche cruciale mettere in discussione la necessità di strumenti che prevedano attributi sensibili come il genere, poiché i sistemi AI si basano su caratteristiche osservabili piuttosto che su qualità intrinseche. Inoltre, i pregiudizi storici nello sviluppo tecnologico, come l'ottimizzazione delle fotocamere per le tonalità della pelle più chiare, devono essere riconosciuti e affrontati.

L'inclusività va oltre la rappresentazione; riguarda di chi vengono ascoltate le voci e come viene incorporato il loro feedback.

Impegnandosi attivamente con le comunità diverse e incorporando le loro prospettive durante tutto il processo di sviluppo dell'AI, possiamo creare sistemi più inclusivi ed equi.

Andare Avanti

Per creare sistemi AI più giusti ed equi, dobbiamo considerare attivamente l'equità e l'inclusività durante l'intero processo di sviluppo. Questo richiede uno sforzo continuo, una riflessione critica e un impegno a dare priorità ai bisogni di coloro che sono più suscettibili di essere danneggiati da sistemi pregiudizievoli.

L'equità e l'inclusività sono considerazioni essenziali nello sviluppo dei sistemi AI. Comprendendo i potenziali danni, adottando una mentalità controfattuale e dando priorità ai bisogni dei gruppi storicamente emarginati, possiamo creare soluzioni tecnologiche più eque e giuste. È nostra responsabilità, come praticanti dell'AI e stakeholder, lavorare attivamente per costruire sistemi AI inclusivi che beneficino tutti i membri della società.

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