L'équité de l'IA n'est pas un jeu à somme nulle

Prioriser l'Équité

L'équité n'est pas un jeu à somme nulle. Donner la priorité à l'équité pour des groupes spécifiques, les plus susceptibles d'être lésés, ne signifie pas retirer des droits ou des opportunités aux autres. Cependant, nous manquons souvent de précision dans les données pour les groupes classés comme "autres", ce qui rend difficile l'analyse de leur représentation et des préjudices potentiels. Chaque "case à cocher" sur un formulaire représente une priorité donnée à un attribut spécifique, et ceux qui ne sont pas représentés font face à des défis uniques.

Pour aborder ces problèmes, nous devons adopter une pensée contrefactuelle, en donnant la priorité à ceux qui ont été historiquement marginalisés et sous-représentés dans la technologie.

Le projet Gender Shades, dans ce contexte, qui a mis en évidence des différences pratiques dans les taux d'erreur de classification de genre entre les groupes, a souligné la moindre qualité de service que subissent les femmes noires en reconnaissance faciale par rapport aux hommes blancs. Cela démontre l'importance de l'intersectionnalité : examiner ensemble les facteurs qui se chevauchent, comme le genre et la race, révèle les préjudices uniques auxquels sont confrontés certains groupes.

Construire une Technologie Inclusive

Créer une technologie qui inclut le plus grand nombre possible de personnes est essentiel pour construire des systèmes d'IA robustes et équitables. Exclure des identités diverses des données conduit à des modèles non robustes qui peuvent perpétuer des biais et des préjudices. Remettre en question la nécessité des outils qui prédisent des attributs sensibles comme le genre est également crucial, car les systèmes d'IA se basent sur des caractéristiques observables plutôt que sur des qualités inhérentes. De plus, les biais historiques dans le développement technologique, comme l'optimisation des caméras pour les tons de peau plus clairs, doivent être reconnus et corrigés.

L'inclusivité va au-delà de la représentation ; il s'agit de savoir quelles voix sont entendues et comment leurs retours sont intégrés.

En engageant activement les communautés diverses et en intégrant leurs perspectives tout au long du processus de développement de l'IA, nous pouvons créer des systèmes plus inclusifs et équitables.

Aller de l'Avant

Pour créer des systèmes d'IA plus justes et équitables, nous devons activement prendre en compte l'équité et l'inclusivité tout au long du processus de développement. Cela nécessite un effort continu, une réflexion critique et un engagement à prioriser les besoins de ceux qui sont les plus susceptibles d'être lésés par des systèmes biaisés.

L'équité et l'inclusivité sont des considérations essentielles dans le développement des systèmes d'IA. En comprenant les préjudices potentiels, en adoptant une mentalité contrefactuelle et en donnant la priorité aux besoins des groupes historiquement marginalisés, nous pouvons créer des solutions technologiques plus équitables et justes. En tant que praticiens et parties prenantes de l'IA, il est de notre responsabilité de travailler activement à la construction de systèmes d'IA inclusifs qui bénéficient à tous les membres de la société.

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