ذا كونفرزيشن
أحدثت تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي ثورة في شتى القطاعات، انطلاقاً من الرعاية الصحية إلى التمويل، عبر أتمتة العمليات وتعزيز عملية صنع القرار، ومع ذلك، أظهرت الدراسات الحديثة أن أنظمة الذكاء الاصطناعي يمكن أن تظهر تحيزات ثقافية، مما يؤدي إلى نتائج تمييزية، وإن فهم سبب وجود هذه التحيزات واستكشاف الحلول المحتملة أمر بالغ الأهمية لإنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر شمولاً وعدالة.
وصممت خوارزميات الذكاء الاصطناعي للتعلم لكميات هائلة من البيانات، والتي تعكس عن غير قصد التحيزات المجتمعية الموجودة في البيانات، على سبيل المثال، إذا كانت البيانات التاريخية المستخدمة لتدريب نموذج الذكاء الاصطناعي تحتوي على تحيزات ضد مجموعات معينة، فقد يؤدي النموذج إلى إدامة هذه التحيزات في عملية صنع القرار، ويمكن أن يؤدي ذلك إلى نتائج تمييزية، مثل ممارسات التوظيف المتحيزة أو عدم المساواة في الوصول إلى الموارد.
أحد الأمثلة البارزة على التحيزات الثقافية في الذكاء الاصطناعي هو تقنية التعرف إلى الوجه، وأظهرت الدراسات أن أنظمة التعرف إلى الوجه أقل دقة في تحديد الأفراد ذوي البشرة الداكنة، مما يؤدي إلى التعرف الخاطئ إلى الأشخاص واحتمال حدوث ضرر، وينبع هذا التحيز من نقص بيانات التدريب المتنوعة المستخدمة لتطوير هذه الأنظمة، مما يسلط الضوء على أهمية معالجة التحيزات الثقافية في الذكاء الاصطناعي.
وهناك عدة طرق للتخفيف من التحيزات الثقافية في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي:
بيانات التدريب المتنوعة لأن ضمان تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على مجموعات بيانات متنوعة وتمثيلية يمكن أن يساعد على تقليل التحيزات من خلال توفير رؤية أكثر شمولاً للسكان.
والشفافية الخوارزمية، إذ يساعد جعل خوارزميات الذكاء الاصطناعي أكثر شفافية وقابلية للفهم في تحديد التحيزات وتصحيحها في عملية صنع القرار.
