تلعب العلاقة بين التوجه الجنسي والهوية الجنسية دورًا مهمًا في مجال الذكاء الاصطناعي وتطبيقه في مختلف الصناعات. نظرًا لأن المزيد من الشركات تستخدم خوارزميات التعلم الآلي لعمليات صنع القرار، فهناك قلق متزايد بشأن التحيزات غير المقصودة التي تفضل الأفراد من جنسين مختلفين على حساب الآخرين. يشير مصطلح «التحيز» إلى أي مفهوم أو حكم متحيز ناتج عن معلومات غير كاملة أو بيانات غير دقيقة. في هذا السياق، يعني ذلك أن مجموعات معينة تكون محرومة عندما لا تتطابق خصائصها مع تلك المستخدمة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، إذا تم تدريب خوارزمية باستخدام مجموعات بيانات من الرجال والنساء المستقيمين ولكنها استبعدت الرجال المثليين، فستواجه صعوبة في إجراء تنبؤات دقيقة حول مجموعات المثليين. وهذا يؤدي إلى عدم المساواة في النتائج ويعزز القوالب النمطية السلبية التي يمكن أن تضر بالأفراد والمجتمع ككل.
تساهم العديد من الآليات في التحيز ضد مجتمع الميم في أنظمة الذكاء الاصطناعي. إحدى هذه الآليات هي التحيز في اختيار البيانات. يستخدم علماء البيانات عادةً مجموعات بيانات كبيرة لتدريب نماذج التعلم الآلي، لكن يمكنهم استبعاد مجموعات معينة بسبب نقص التمثيل أو مخاوف الخصوصية. آلية أخرى هي التحيز الخوارزمي، حيث تتعلم الخوارزميات أنماطًا من البيانات الموجودة وتطبقها على الحالات الجديدة بغض النظر عن الظروف الفردية. بالإضافة إلى ذلك، يمكن دمج التحيزات البشرية في الذكاء الاصطناعي من قبل مصممي لغة البرمجة الذين يرمزون بالافتراضات بناءً على نظرتهم للعالم. أخيرًا، يحدث تحيز التحقق خلال مراحل الاختبار، حيث يقيس المقيمون أداء النموذج بناءً على النتائج المتوقعة بدلاً من النتائج الفعلية.
لمعالجة هذه القضايا، يجب أن توجه الأطر الأخلاقية تطوير الخوارزمية العادلة. تهتم الأخلاق بالمبادئ والقيم الأخلاقية التي تحكم السلوك. على هذا النحو، فإنه يوفر إرشادات لإنشاء خوارزميات عادلة وعادلة تعامل جميع المستخدمين على قدم المساواة.
على سبيل المثال، يمكن للمطورين استخدام معايير صريحة لضمان التنوع في مجموعات البيانات التدريبية وإجراء اختبارات صارمة قبل نشر حلول الذكاء الاصطناعي. قد تتضمن أيضًا تدابير لاكتشاف وتصحيح التحيز في الوقت الفعلي. بالإضافة إلى ذلك، تعد الشفافية أمرًا بالغ الأهمية حيث يحتاج المستخدمون إلى تفسيرات واضحة لكيفية استخدام معلوماتهم الشخصية والضمانات ضد إساءة الاستخدام. من خلال اتباع أفضل الممارسات، يمكن للمطورين إنشاء منتجات شاملة تفيد الجميع، بغض النظر عن التوجه الجنسي أو الهوية الجنسية.
ما هي الآليات في الذكاء الاصطناعي التي تساهم في التحيز ضد مجتمع الميم وكيف يمكن للأطر الأخلاقية أن توجه التنمية الخوارزمية العادلة ؟
تشمل الآليات التي تشجع التحيز ضد المثليات والمثليين ومزدوجي الميل الجنسي ومغايري الهوية الجنسانية في منظمة العفو الدولية الإبلاغ عن البيانات وطرق التدريب التي تديم القوالب النمطية والتحيزات الثقافية القائمة. تقود هذه العوامل الخوارزميات إلى اتخاذ قرارات بناءً على معلومات غير كاملة، والتي غالبًا ما تهمش الأشخاص المثليين، مما يحد من وصولهم إلى الموارد والخدمات والفرص. يمكن أن توجه الأطر الأخلاقية التطوير الخوارزمي العادل من خلال تعزيز الشفافية والمساءلة والشمولية في تصميم ونشر الذكاء الاصطناعي.