GLAADの会長兼CEOであるサラ・ケイト・エリス氏は水曜日、AIのバイアスがLGBTQ+の人々にリスクをもたらすと述べた [1]。

この警告は、人工知能がシステム的な偏見を拡大させ、欠陥のある学習データを自動化された誤情報へと変え、現実世界の安全や市民権に影響を及ぼす可能性を浮き彫りにしている。

2026年6月3日にニューヨーク市で開催された「Axios AI+ NY」サミットでの講演で [1]、エリス氏は、偏ったデータで学習したAIシステムが有害なステレオタイプを強化する可能性があると語った。また、こうした技術的な欠陥は単独で存在するのではなく、LGBTQ+コミュニティに関する誤情報を積極的に拡散させる可能性があると述べた [2]。

エリス氏は、さらなる疎外を防ぐためには、これらのアルゴリズムの失敗に対処することが急務であるとした。また、現在のデジタル攻撃の状況は、注意深く見ていれば明白であると述べた。

「（現在起きている）攻撃に気づかないのは、ハンドルを握ったまま眠っているようなものだと思います」とエリス氏は語った [1]。

サミットで提起された懸念の中心は、大規模言語モデル（LLM）や生成AIが、インターネット上の膨大なデータをどのように取り込むかという点にある。これらのデータには歴史的な偏見やヘイトスピーチが含まれていることが多いため、結果としてAIの出力がそれらの偏見を反映し、差別のフィードバックループを生み出す可能性がある [2]。

エリス氏は、これらのモデルの開発および監視方法において、より大きな責任（アカウンタビリティ）が必要であると述べた。介入がなければ、AIはLGBTQ+のアイデンティティを自動的に抹消したり、中傷したりするためのツールになりかねないと、同組織は警鐘を鳴らした [1]。

“AIのバイアスがLGBTQ+の人々にリスクをもたらす”

生成AIと社会的バイアスの交差は、技術的な効率性が必ずしも中立性を意味しないことを示唆している。AIモデルが精査されていないウェブデータで学習されると、既存の社会的偏見がソフトウェアとしてコード化されるリスクがある。社会的弱者にとって、これは「アルゴリズムによる差別」のリスクを意味し、採用、モデレーション、情報検索などのAI駆動ツールが、偏った学習セットに基づいて、彼らを体系的に不利に扱ったり、誤って表現したりする可能性がある。