واجه المثليون والمثليون ومزدوجو الميل الجنسي ومغايرو الهوية الجنسانية التمييز في جوانب مختلفة من حياتهم لعدة قرون بسبب التوجه الجنسي والهوية الجنسية. ومع ذلك، فإن التطورات الأخيرة في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي جلبت تحديات جديدة لهذا المجتمع. الخوارزميات التي تقود العديد من عمليات صنع القرار قادرة الآن على تحقيق نتائج بناءً على أنماط البيانات التي يمكن أن تديم التحيز. وقد أثار هذا مخاوف بشأن الدور المحتمل لهذه الخوارزميات في تعزيز التحيزات الحالية ضد المثليين، مما قد يؤدي إلى مزيد من الاستبعاد من الفرص والخدمات والموارد. في هذه المقالة، ننظر إلى التحيزات الهيكلية والخوارزمية الموجودة في أنظمة الذكاء الاصطناعي ونناقش استراتيجيات التخفيف منها بشكل فعال.
التحيز الهيكلي
أحد التحيزات الهيكلية الموجودة في أنظمة الذكاء الاصطناعي هو عدم تمثيل أفراد مجتمع الميم في مجموعات بيانات التدريب. يتم جمع معظم بيانات التدريب المستخدمة في تصميم الخوارزميات من مجموعات غير متجانسة، مما يؤدي إلى منظور مشوه للعالم لا يعكس بدقة التجارب المتنوعة للأشخاص المثليين. على سبيل المثال، قد تحتوي النماذج اللغوية المدربة على نصوص corpora على لغة تعزز الصور النمطية السلبية أو المصطلحات المسيئة حول الأشخاص المثليين والتي قد تؤثر على كيفية تفاعلهم مع النظام. يعني الافتقار إلى تمثيل LGBT في بيانات التدريب أيضًا أن الأنظمة قد لا تعترف باحتياجات وتفضيلات هذا المجتمع، مما يؤدي إلى توصيات وخدمات دون المستوى الأمثل.
التحيز الخوارزمي
ينشأ نوع آخر من التحيز في أنظمة الذكاء الاصطناعي من استخدام السمات التمييزية. وتشمل هذه المتغيرات مثل العرق والعمر والجنس والموقع والحالة الاجتماعية والاقتصادية، وكلها قد تساهم في نتائج متحيزة عند استخدامها مع عوامل أخرى. على سبيل المثال، قد يستخدم صاحب العمل خوارزمية لفحص المتقدمين للوظائف بناءً على مؤهل معين، ولكن إذا تمت برمجة خوارزميتهم لصالح المتقدمين الذين لديهم خبرة عمل مماثلة للموظفين السابقين (أي الرجال البيض)، فقد يستبعد ذلك المتقدمين المؤهلين من مجتمع الميم. وبالمثل، يمكن لتطبيقات المواعدة عرض تطابقات بين الجنسين للمستخدمين فقط، باستثناء الأشخاص المثليين من العثور على شركاء متوافقين.
استراتيجيات التخفيف
يمكن تنفيذ العديد من الاستراتيجيات لمعالجة هذه القضايا لضمان تصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي مع مراعاة الشمولية:
1. زيادة التمثيل: تتمثل إحدى طرق التخفيف من التحيز الهيكلي في زيادة تمثيل المثليين في مجموعات بيانات التدريب. يجب أن تسعى الشركات إلى تنويع قوتها العاملة وقاعدة عملائها، مما يضمن أن تعكس منتجاتها مجموعة واسعة من الخبرات ووجهات النظر. يمكن تحقيق ذلك من خلال ممارسات التوظيف المستهدفة، والشراكات مع المنظمات التي تمثل المجتمعات الممثلة تمثيلا ناقصا وجمع البيانات من مختلف السكان.
2. عمليات تدقيق النماذج المنتظمة: من الأهمية بمكان مراقبة أداء أنظمة الذكاء الاصطناعي باستمرار لتحديد أي تحيزات محتملة ضد الأشخاص المثليين. يتضمن ذلك تقييم الخوارزميات بانتظام باستخدام معايير موضوعية مثل مقاييس الدقة ومقاييس الخطأ وأشجار القرار. من خلال تحديد ومعالجة أي اختلافات في وقت مبكر، يمكن للشركات منع التمييز المنهجي.
3. وينبغي للمنظمات أن توفر التعليم المستمر ومبادرات التوعية لتعزيز التنوع والإدماج في مجموعاتها. ويشمل ذلك تدريب الموظفين على كيفية التعرف على اللغة والسلوك المتحيزين وتجنبهما، وتوفير الموارد لأولئك الذين قد يتعرضون للتمييز أو المضايقة.
4. استخدام معرفات التحيز الصريحة: لمعالجة التحيز الخوارزمي، يمكن للمطورين استخدام معرفات واضحة مثل العمر والجنس والتوجه الجنسي لاستبعاد متغيرات معينة في صنع القرار. على سبيل المثال، يمكن لصاحب العمل إنشاء وصف وظيفي ينص على «عدم تفضيل» التوجه الجنسي بدلاً من الاعتماد فقط على السيرة الذاتية للمرشح.وبالمثل، يمكن أن تسمح تطبيقات المواعدة للمستخدمين بتصفية المطابقات بناءً على تفضيلات محددة بدلاً من الاعتماد فقط على الإعدادات الافتراضية. في الختام، تشكل التشوهات الهيكلية والخوارزمية في الذكاء الاصطناعي تهديدًا كبيرًا لوصول المثليين إلى الفرص والخدمات والموارد. يجب على الشركات اتخاذ تدابير استباقية للتخفيف من هذه التحيزات من خلال زيادة التمثيل، ومراجعة النماذج بانتظام، وتعزيز التدريب على التنوع، ودمج معرفات التحيز الصريحة في أنظمتها. من خلال القيام بذلك، يمكنهم ضمان تصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي مع وضع الشمولية في الاعتبار، مما يؤدي إلى نتائج أكثر عدلاً للجميع.
ما هي التحيزات الهيكلية والخوارزمية في الذكاء الاصطناعي التي تديم التمييز ضد المثليين وكيف يمكن التخفيف منها بشكل فعال ؟
يمكن للتحيزات الهيكلية والخوارزمية الشائعة في أنظمة الذكاء الاصطناعي (AI) أن تخلق حواجز أمام تمثيل الأشخاص المثليين في مجموعات البيانات المستخدمة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي هذه. يمكن أن يؤدي هذا النقص في التمثيل إلى تنبؤات غير دقيقة واتخاذ قرارات من قبل أنظمة الذكاء الاصطناعي، مما قد يزيد من تفاقم التمييز ضدها.