كيف يمكن لتقنيات الذكاء الاصطناعي أن تعزز عن غير قصد التحيزات الاجتماعية في تفسير أو تصنيف الهوية الجنسية ؟
أصبحت مسألة كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي (AI) للتعرف على الهوية الجنسية أو تفسيرها أو تصنيفها أكثر إلحاحًا حيث أصبحت هذه الأنظمة أكثر شيوعًا في حياتنا اليومية. في حين أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يوفر العديد من الفوائد للمجتمع، إلا أن هناك أيضًا مخاوف بشأن كيفية تعزيز الأعراف الاجتماعية والتحيزات القائمة المتعلقة بالجنس عن غير قصد. ستنظر هذه المقالة في بعض الطرق المحتملة لحدوث ذلك.
أحد المجالات التي قد تكافح فيها أنظمة الذكاء الاصطناعي لتمثيل الهوية الجنسية بدقة هو تقنية التعرف على الوجه. غالبًا ما يعتمد برنامج التعرف على الوجه على مجموعات البيانات التي تم تدريبها باستخدام صور لأشخاص من مجموعات البيض في الغالب. نتيجة لذلك، قد لا تتعرف الخوارزمية بدقة على الوجوه التي تنتمي إلى الأشخاص الذين لا يتناسبون مع هذا الشكل، بما في ذلك أولئك الذين يحددون خارج الثنائيات التقليدية بين الجنسين. على سبيل المثال، قد يتم التعرف على النساء المتحولات جنسيًا بشكل خاطئ على أنهن ذكور بسبب ملامح وجههن التي لا تفي بتعريف مجموعة التدريب لما يشكل الأنوثة. بالإضافة إلى ذلك، قد يتم تصنيف الوجوه غير الثنائية بشكل غير صحيح على أنها ذكر أو أنثى، اعتمادًا على الخيار الذي يختارونه أثناء الإعداد. وبالمثل، قد تعاني أنظمة الذكاء الاصطناعي المصممة لتحليل أنماط الصوت أيضًا من التعرف بدقة على أصوات الأشخاص الذين لا يلبي حديثهم التوقعات النموذجية حول تعبيرهم عن الجنس.
هناك مشكلة أخرى في الذكاء الاصطناعي والاعتراف بالجنسين تتعلق بمعالجة اللغة. تعتمد خوارزميات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) بشكل كبير على مجموعات بيانات اللغة المكتوبة والمنطوقة، والتي قد تحتوي على مصطلحات وتعبيرات متحيزة جنسيًا أو معادية للمثليين. وإذا تم تدريب نظام البرنامج على هذه البيانات، فإنه يمكن أن يديم القوالب النمطية الضارة وتشوهات المجتمعات المهمشة.
على سبيل المثال، إذا واجه نظام الذكاء الاصطناعي اقتراح «يطبخ جيدًا»، فقد يفسره على أنه أكثر إيجابية مما لو كان «هو» بدلاً من ذلك. وهذا يعزز الأدوار والتحيزات بين الجنسين فيما يتعلق بالسلوك المناسب من قبل الرجال والنساء.
في بعض الحالات، يمكن أن يحدث التحيز أيضًا عندما تحاول أنظمة الذكاء الاصطناعي تصنيف أو تصنيف العناصر بناءً على هويتها الجنسية المتصورة. على سبيل المثال، قد يصنف برنامج التعرف على الصور عن طريق الخطأ أنواعًا معينة من الملابس على أنها ذكر أو أنثى، مما يؤدي إلى نتائج غير دقيقة عند محاولة تحديد جنس مرتديها. حتى المنتجات أو الخدمات التي تبدو محايدة يمكن أن تقع ضحية لأخطاء وضع العلامات هذه، مما قد يحرم من الوصول إلى الأشخاص الذين لا يتطابقون مع المعايير الجنسانية التقليدية.
لمعالجة هذه المشكلات، يجب على المطورين التفكير بعناية في كيفية تدريب واختبار أنظمة الذكاء الاصطناعي من أجل الدقة والشمول. وينبغي لها أن تضمن أن تتضمن مجموعات البيانات التدريبية أمثلة تمثل مجموعات وسياقات مختلفة وأن تتجنب الاعتماد فقط على وجهات نظر وافتراضات متفقة مع الجنس. بالإضافة إلى ذلك، يجب أن يكونوا شفافين بشأن أي تحيز محتمل في نماذجهم حتى يتمكن المستخدمون من اتخاذ خطوات للتخفيف من آثاره. من خلال إعطاء الأولوية لممارسات التصميم الشاملة، يمكننا التأكد من أن تقنيات الذكاء الاصطناعي لا تعزز عن غير قصد التحيزات الاجتماعية حول الهوية الجنسية.
الذكاء الاصطناعي لديه إمكانات هائلة لإحداث ثورة في العديد من الصناعات، ولكن يجب أيضًا استخدامه بمسؤولية. يجب على المطورين إعطاء الأولوية لمبادئ التصميم الشاملة حتى لا يعزز الذكاء الاصطناعي المعايير الاجتماعية الحالية حول الهوية الجنسية. سيساعد هذا في خلق عالم أكثر عدلاً حيث يُعامل الجميع باحترام وكرامة بغض النظر عن هويتهم.
كيف يمكن لتقنيات الذكاء الاصطناعي أن تعزز عن غير قصد التحيزات الاجتماعية في تفسير أو تصنيف الهوية الجنسية ؟
تطور الذكاء الاصطناعي (AI) يتطور بسرعة، مع نمو التطبيقات في مختلف القطاعات، بما في ذلك الرعاية الصحية والتمويل والتعليم والبحوث الجنسانية مؤخرًا. أحد المجالات التي يتم فيها استخدام الذكاء الاصطناعي هو تحليل الهوية الجنسية من خلال تحديد السمات التي ترتبط عادةً بكل جنس.