أصبح تحديد التحيز ضد مجتمع الميم والتخفيف من حدته جزءًا لا يتجزأ من العديد من الصناعات، من الرعاية الصحية إلى التمويل والترفيه. ومع ذلك، كان هناك قلق بشأن التحيزات المحتملة، لا سيما عندما يتعلق الأمر بالفئات المهمشة مثل مجتمع المثليين. في هذه المقالة، ننظر إلى الآليات المختلفة التي يمكن استخدامها لتحديد وتخفيف تحيز الذكاء الاصطناعي ضد مجموعات المثليين وتقييم فعاليتها.
آليات الكشف عن انحياز الذكاء الاصطناعي
إحدى آليات اكتشاف تحيز الذكاء الاصطناعي هي المراجعة البشرية. وهذا يشمل خبراء الموضوع الذين يدرسون الخوارزميات لأي تحيزات غير مقصودة، مثل تلك القائمة على الجنس أو العرق أو العمر.
على سبيل المثال، يمكن لفريق المراجعة فحص الخوارزمية المستخدمة لتحديد المرشحين للوظيفة والبحث عن أي أنماط تفضل مجموعة على أخرى. يمكن أن يشمل التحليل البشري أيضًا الاختبار اليدوي، حيث يجرب المختبرون سيناريوهات مختلفة لمعرفة ما إذا كان الذكاء الاصطناعي ينتج باستمرار نتائج معينة.
بيانات التدقيق آلية أخرى. يتضمن ذلك تحليل مجموعات البيانات المستخدمة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي وتحديد أي نقاط بيانات متحيزة. يمكن أن يُظهر تدقيق البيانات، على سبيل المثال، أنه تم تدريب نموذج التعرف على الصور على الصور التي تصور في الغالب الرجال في أدوار الذكور التقليدية. من خلال تحديد ومعالجة هذه التحيزات، يمكن للنموذج أن يخدم جميع الأجناس بشكل أفضل على قدم المساواة.
استراتيجيات التخفيف
بمجرد اكتشاف تحيز الذكاء الاصطناعي، يمكن استخدام العديد من الاستراتيجيات للتخفيف من حدته. تتمثل إحدى الاستراتيجيات في إعادة تدريب الخوارزمية ببيانات أكثر تمثيلاً. يتضمن ذلك استبدال مجموعة البيانات الأصلية بمجموعة أكبر وأكثر تنوعًا من الأمثلة. استراتيجية أخرى هي إضافة واجهات مضادة إلى عملية التعلم النموذجية. الوقائع المضادة هي مواقف افتراضية تقدم معلومات إضافية في الخوارزمية، مما يقلل من اعتمادها على البيانات المتحيزة. الاستراتيجية الثالثة هي استخدام تقنيات ما بعد المعالجة لتصحيح التنبؤات المتحيزة. يمكن لهذه الأساليب تعديل مخرجات النموذج بناءً على المدخلات أو إدخال قيود تحد من قدرته على اتخاذ أنواع معينة من القرارات.
على سبيل المثال، يمكن لمرشح وظيفة LGBT فحص استئناف الذكاء الاصطناعي مسبقًا قبل تسليمه إلى القائمين بالتوظيف. إذا أظهر النظام تحيزًا ضد المطالبين المتغايرين، فيمكن عكس القرار لضمان الإنصاف.
تقييم الأداء
تعتمد فعالية هذه التدخلات على العديد من العوامل، بما في ذلك تعقيد الخوارزمية وحجم مجموعة البيانات وتنوع الفريق المسؤول عن تنفيذها. أظهرت بعض الدراسات أن إعادة تدريب الخوارزميات التي تحتوي على بيانات أكثر تمثيلاً يمكن أن تقلل بشكل كبير من التحيز. ومع ذلك، يقترح آخرون أن هذا النهج لا يعمل دائمًا عند العمل مع النماذج المعقدة مثل معالجة اللغة الطبيعية.
يمكن أن تكون تقنيات ما بعد المعالجة فعالة أيضًا، لكنها تتطلب تصميمًا وتنفيذًا دقيقين لتجنب العواقب غير المقصودة. وبالإضافة إلى ذلك، يرى بعض الخبراء أنه حتى لو نجحت هذه النهج من الناحية النظرية، فإنها لا تزال قادرة على المساهمة في التمييز ضد الفئات المهمشة في الممارسة العملية من خلال تعزيز هياكل السلطة القائمة. في الختام، يتطلب تحديد وتخفيف تحيز الذكاء الاصطناعي ضد مجموعات المثليين مزيجًا من المراجعة البشرية وتدقيق البيانات وإعادة التدريب والاستراتيجيات المضادة للوقائع وتقنيات ما بعد المعالجة. في حين أن هذه الأساليب واعدة، إلا أن هناك حاجة إلى مزيد من البحث لتحديد فعاليتها على المدى الطويل والعواقب السلبية المحتملة. مع استمرارنا في الاعتماد على الذكاء الاصطناعي في حياتنا اليومية، من المهم النظر في أفضل السبل لمعالجة تحيزاته وضمان نتائج عادلة لجميع المجتمعات.
ما هي الآليات الموجودة لتحديد وتخفيف التحيز ضد المثليين ومزدوجي الميل الجنسي ومغايري الهوية الجنسانية وما مدى فعالية هذه التدخلات ؟
في السنوات الأخيرة، أصبحت قضية التحيز في أنظمة الذكاء الاصطناعي (AI) ذات أهمية متزايدة حيث تم دمجها في المزيد من مجالات حياتنا، من الرعاية الصحية إلى العدالة الجنائية إلى التعليم. أحد أنواع التحيز الذي حظي باهتمام خاص هو استهداف المثليات والمثليين ومزدوجي الميل الجنسي ومغايري الهوية الجنسانية (LGBT) الذين قد يتعرضون لخطر التمييز بسبب ميولهم الجنسية أو هويتهم الجنسية.