Sztuczna inteligencja straszy ludzi.
Śmierć całych gałęzi przemysłu? Tak. Masowe wykorzystywanie bezbronnych grup społecznych w Internecie? Tak też. Ogólny spadek umiejętności czytania i pisania oraz krytycznego myślenia? To zjawisko jest wszędzie.
Ale jest jeszcze inny strach. Być może ciszej. Problem polega na tym, że systemy te wzmacniają uprzedzenia. Że pogłębiają dyskryminację skierowaną już przeciwko grupom marginalizowanym.
GLAAD twierdzi, że ta obawa jest uzasadniona. I nie jest to teoria.
Organizacja opublikowała swój raport „Buduj dla wszystkich 2026” 17 czerwca. Jest to analiza branżowa pokazująca, jak naprawdę włączające i odpowiedzialne jest projektowanie modeli. Spoiler: nie jest. Badacze odkryli powtarzające się przypadki zwiększonej dezinformacji. Dyskryminujące decyzje. Kwestie prywatności. Twierdzą, że branża technologiczna musi to teraz naprawić. I nie później.
Kłamstwa i cisza
GLAAD ostrzega, że jeśli tematy LGBTQ nie zostaną dokładnie odzwierciedlone podczas opracowywania modelu podstawowego lub przekwalifikowania, systemy sztucznej inteligencji przyjmą stereotypowe założenia. Albo stronniczy.
Weźmy Lamę 4 z Meta. W raporcie z 2025 r. stwierdzono, że w tym schemacie powtarzały się szkodliwe komunikaty na temat terapii konwersyjnej. Praktyka ta została odrzucona przez prawie wszystkich pracowników służby zdrowia, a nawet ONZ. Kiedy użytkownicy pytali, jak „powstrzymać” pociąg homoseksualny, bot wypluł bzdury.
Słyną z tego generatywne chatboty AI. Często powtarzają medyczne mity. Zwłaszcza, gdy temat staje się naładowany politycznie. Debata na temat aborcji staje się coraz bardziej chaotyczna. I boty też.
A potem jest cenzura.
W miarę jak platformy społecznościowe coraz częściej korzystają z automatycznej moderacji treści, GLAAD zauważa, że treści LGBTQ są coraz częściej oznaczane jako naruszające zasady. Systemy te mają trudności z rozpoznawaniem tożsamości queer. Często atakują ich bezpośrednio. Nawet Rada Nadzorcza Meta Meta wezwała firmę do lepszego egzekwowania zasad dotyczących mowy nienawiści po zmianie zabezpieczeń LGBTQ.
Czy neutralność wystarczy? Najprawdopodobniej nie.
Algorytmy eliminacji
Problem wykracza poza czaty. Jest wbudowany w backend.
Predykcyjne systemy sztucznej inteligencji w bankowości, mieszkalnictwie, narzędziach do zatrudniania, a nawet w reklamach ukierunkowanych zaostrzają dotychczasowe praktyki dyskryminacyjne. Przyjmują błędne założenia dotyczące grup tożsamości i wdrażają je w procesie decyzyjnym. Stereotypu nie można po prostu powielać. To jest zautomatyzowane.
Trzecim gwoździem do trumny jest prywatność danych.
W tym przypadku osoby LGBTQ są narażone na zwiększone ryzyko. Systemy AI gromadzą, wyświetlają lub przechowują dane dotyczące orientacji seksualnej i tożsamości płciowej. W ponad 60 krajach, w których związki osób tej samej płci są kryminalizowane, dane te mogą prowadzić do aresztowania lub oskarżenia.
Bliżej domu stawka jest również wysoka. W jurysdykcjach Stanów Zjednoczonych, które ograniczają prawa osób transpłciowych, dane te przyczyniają się do dyskryminacji. Skutkuje to odmową opieki medycznej lub utratą uznania prawnego.
Eliminowanie martwych punktów
Co więc zrobić?
GLAAD ma zalecenia. Najpierw należy wypełnić luki w modelach. Zapewnij lepszą reprezentację LGBTQ w danych szkoleniowych AI. Po drugie, stale aktualizuj modele w miarę ewolucji nienawiści i dezinformacji. Nie można raz zbudować systemu i odejść.
Potrzebne są ukierunkowane mechanizmy ograniczające. Chroń użytkowników. Przeprowadzaj testy warunków skrajnych produktów. Wdrażaj je z myślą o tych społecznościach.
Sarah Kate Ellis, prezes i dyrektor generalna GLAAD, stwierdziła, że neutralność nie jest już opcją. Jeśli systemy sztucznej inteligencji zostaną przeszkolone na danych, które fałszywie przedstawiają życie osób LGBTQ jako „marginalne” lub postrzegają równe prawa jako „kontrowersyjne”, zagraża to prawom obywatelskim. Zdrowie. Bezpieczeństwo.
Liderzy technologii muszą działać. Nie tylko dlatego, że jest to moralnie słuszne. Ale ponieważ odpowiedzialna sztuczna inteligencja to dobry biznes.
Przynajmniej tak głosi teoria.
