Zillow publie son classificateur de logement équitable open-source, qui établit des garde-fous pour promouvoir un comportement responsable et impartial dans les conversations immobilières alimentées par la technologie des grands modèles de langage (LLM). De nombreux outils d'IA ne tiennent pas compte des exigences en matière de logement équitable et, lorsqu'ils sont déployés, peuvent perpétuer les préjugés et saper les progrès accomplis dans la défense du logement équitable. L'outil de classification des logements équitables de Zillow vise à réduire le risque d'orientation illégale, c'est-à-dire la pratique consistant à influencer le choix d'un acheteur en fonction de ses caractéristiques protégées par la loi fédérale.

Le "Fair Housing Classifier" agit comme une mesure de protection, afin d'encourager des conversations plus équitables grâce à la technologie de l'IA. Il détecte les questions qui pourraient conduire à des réponses discriminatoires sur les groupes légalement protégés dans les expériences immobilières, telles que la recherche ou les chatbots. Le classificateur identifie les cas de non-conformité dans l'entrée ou la sortie, laissant la décision d'intervenir entre les mains des développeurs de systèmes.

La décision de proposer le Fair Housing Classifier en open-source souligne l'engagement de Zillow en faveur de la transparence, de l'équité et du logement équitable dans l'immobilier. Les organisations qui souhaitent adopter le Fair Housing Classifier peuvent accéder au code et au cadre complet sur GitHub. Les partenaires de confiance qui souhaitent contribuer au classificateur et l'améliorer peuvent contacter l'alias de courriel figurant sur la page GitHub, par l'intermédiaire duquel ils peuvent demander l'accès aux données d'entraînement et à un modèle pré-entraîné, après avoir présenté un véritable cas d'utilisation.

Cette transparence est essentielle pour encourager les contributions visant à améliorer le modèle. Les améliorations apportées au classificateur de logements équitables peuvent être soumises via le processus de demande standard sur GitHub.