تطور الذكاء الاصطناعي يتطور بسرعة، ولكن هناك قلق متزايد بشأن تأثيره على المجتمعات المهمشة، بما في ذلك المثليين. وينتشر التمييز ضدهم منذ قرون، مما يؤدي إلى الاستبعاد الاجتماعي والعنف والأذى الاقتصادي. لمنع الذكاء الاصطناعي من إدامة هذه التحيزات، يجب تطوير الأطر الأخلاقية وتنفيذها بفعالية. ستدرس هذه المادة مختلف الهياكل والاستراتيجيات لتنفيذها لمنع الممارسات التمييزية.
الهياكل الأخلاقية
هناك العديد من الهياكل الأخلاقية التي يمكن أن توجه تطوير الذكاء الاصطناعي لمنع التمييز ضد مجتمع الميم. يتمثل أحد النهج في اعتماد مبادئ مثل الإنصاف والمساءلة والشفافية والموثوقية والخصوصية والأمن والامتثال. تهدف هذه المبادئ إلى إنشاء خوارزميات تعامل الجميع على قدم المساواة بغض النظر عن الجنس أو العرق أو العمر أو التوجه الجنسي. على سبيل المثال، تتطلب المساواة ألا تميز الخوارزميات على أساس الخصائص المحمية مثل الجنس أو الجنس. تضمن المساءلة للمطورين تحمل المسؤولية عن أفعالهم والالتزام بالمعايير القانونية وقواعد المجتمع. تعني الشفافية اتخاذ قرارات شفافة ومفهومة للمستخدمين، والموثوقية تعني ضمان عمل النظم بشكل صحيح تحت أي ظرف من الظروف. تحمي الخصوصية البيانات الشخصية من الوصول غير المصرح به، بينما يحميها الأمن من الهجمات الإلكترونية. أخيرًا، يعد الامتثال للقوانين والأنظمة أمرًا بالغ الأهمية للحفاظ على ثقة الجمهور.
استراتيجيات التنفيذ
من أجل التنفيذ الفعال للأطر المذكورة أعلاه، يجب على المطورين اتباع أفضل الممارسات، مثل دمج وجهات نظر متنوعة في صنع القرار. يجب عليهم أيضًا النظر في المدخلات من أفراد المجتمع، بما في ذلك الأشخاص المثليين، خلال مرحلة التصميم. بالإضافة إلى ذلك، يمكنهم استخدام تقنيات مثل زيادة البيانات والتعلم النشط وشبكات الخصومة التوليدية لتقليل التحيز. يتضمن زيادة البيانات إنشاء مجموعات بيانات جديدة من خلال الجمع بين المجموعات الموجودة، مما يسمح بتنبؤ أكثر دقة. يسمح التعلم النشط للآلات بالتعلم المستمر من ردود الفعل البشرية، مما يحسن الدقة بمرور الوقت. يستخدم توليد الشبكات العدائية الشبكات العصبية لتوليد بيانات اصطناعية ذات خصائص محددة، مما يقلل من التحيزات الموجودة في مجموعات البيانات الحقيقية.
أمثلة
نجحت العديد من الشركات في تنفيذ هذه الاستراتيجيات، مما يدل على فعاليتها.
على سبيل المثال، استخدم فريق الذكاء الاصطناعي في Google تقنية تسمى «تعلم التعزيز الخلفي» لتعليم خوارزمية للتعرف على القطط بشكل أفضل من البشر. قامت الشركة بتدريب نظامها على ملايين الصور الموسومة، لكنها وجدت أنها تكافح من أجل تمييز القطط عن الكلاب، لذلك ابتكرت نموذجًا ثانيًا علم نفسه تمييزها من خلال إعطاء العلامات الخاطئة لكليهما. أدى هذا النهج إلى تحسين الدقة لأنواع الحيوانات المختلفة ومنع التمييز ضد سلالات معينة. مثال آخر هو برنامج التوظيف في أمازون، والذي تم تصميمه لمعالجة التحيز الجنساني ولكنه تعلم بدلاً من ذلك تفضيل المتقدمين الذكور. لمعالجة هذا الأمر، أعادت الشركة تدريب الخوارزمية باستخدام مجموعة بيانات من سيرة ذاتية بدون أسماء أو معلومات تعريف أخرى، مما أدى إلى تحسين الأداء. في الختام، يمكن للأطر الأخلاقية واستراتيجيات التنفيذ أن تساعد المطورين على إنشاء خوارزميات لا تميز ضد مجتمع المثليين. ومن خلال اتباع أفضل الممارسات مثل التنوع ودورات التغذية المرتدة والتحسين المستمر، يمكنها ضمان الإنصاف والشفافية مع الحفاظ على السرية والأمن. مع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي، يجب على المطورين أن يظلوا يقظين في منع التحيز وتعزيز العدالة لجميع الناس.
ما هي الأطر الأخلاقية التي توجه تطوير الذكاء الاصطناعي لمنع التمييز ضد المثليات والمثليين ومزدوجي الميل الجنسي ومغايري الهوية الجنسانية وكيف يمكن تنفيذها بفعالية ؟
يجب على مطوري الذكاء الاصطناعي النظر في أطر أخلاقية مختلفة، مثل الإنصاف والمساءلة والشفافية والشمول، عند تصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي لتجنب التحيز وتعزيز التنوع. تهدف هذه المبادئ إلى ضمان حصول جميع الأشخاص، بما في ذلك أفراد مجتمعات المثليات والمثليين ومزدوجي الميل الجنسي ومغايري الهوية الجنسانية، على فرص متساوية ومعاملتهم بإنصاف.