تشكل تجارب الكوير في التجسيد وسيولة الهوية والتعدد الزمني تحديات كبيرة لكيفية تفسير خوارزميات الذكاء الاصطناعي للسلوك البشري والتنبؤ به. قد لا تتناسب هذه المنظورات الفريدة بدقة مع الفئات المحددة مسبقًا أو تفي بالمعايير المعمول بها، مما قد يؤدي إلى أخطاء في دقة التنبؤ. نظرًا لأن المزيد من الأشخاص يصبحون على دراية بهذه المشكلات ويدعون إلى رؤية أوسع في تصميم الخوارزميات، فمن المهم فهم كيفية تشكيل الهويات الغريبة للطرق التي تتعلم بها الآلات من البيانات.
دعونا نلقي نظرة على تجربة التنفيذ. غالبًا ما يتحدى الأشخاص المثليون الثنائيات التقليدية بين الجنسين من خلال طمس الخطوط الفاصلة بين خصائص الذكور والإناث. يمكن أن تربك هذه السيولة نماذج التعلم الآلي التي تعتمد على التصنيفات الثنائية مثل «الذكور» و «الإناث».
إذا قدم شخص ما على أنه غير ثنائي ولكنه يستخدمه/ضمائره، فقد يساء تفسير جنسه من خلال خوارزمية مصممة لتحليل نماذج اللغة. الأمر نفسه ينطبق على الأشخاص المتحولين جنسيًا، الذين تتغير شخصياتهم بمرور الوقت، مما يكسر الافتراضات حول السمات المستقرة. علاوة على ذلك، قد لا يتعرف بعض الأشخاص المثليين على أي جنس معين على الإطلاق، مما يجعل التصنيف أكثر صعوبة.
ضع في اعتبارك سيولة الشخصية. لا يتوافق العديد من الأشخاص المثليين مع الملصقات الصارمة مثل المغايرين جنسياً أو المثليين أو ثنائيي الجنس أو اللاجنسيين. بدلاً من ذلك، فإن توجهاتهم الجنسية ومحركاتهم دقيقة، وتتغير بمرور الوقت اعتمادًا على السياق أو الخبرة. يمكن أن تجعل هذه السيولة من الصعب على أنظمة الذكاء الاصطناعي التنبؤ بدقة بالتفضيلات أو السلوكيات، خاصة عندما تعتمد هذه الأنظمة على البيانات التاريخية من التفاعلات السابقة. وبالمثل، تتضمن العلاقات متعددة الزوجات شركاء متعددين، والتي يمكن أن تتغير بمرور الوقت، وتتحدى الافتراضات حول الزواج الأحادي والالتزام. يشير التعدد الزمني إلى كيف يمكن أن تختلف التجارب الغريبة للوقت عن التوقعات الأساسية. قد يتحرك بعض الأشخاص الغريبين عبر الزمن بسرعات مختلفة أو ينظرون إليه بشكل مختلف، بينما يواجه آخرون أحداثًا خارج النظام. يمكن أن يؤدي هذا إلى صعوبات في النمذجة التنبؤية حيث تكافح الخوارزميات لحساب الهياكل الزمنية غير التقليدية.
تعرض بعض الأشخاص الغريبين للإصابة أو الإساءة، مما قد يؤثر على نظرتهم إلى أنفسهم بمرور الوقت. لمعالجة هذه القضايا، يجب على الباحثين توسيع نطاق مجموعات بياناتهم لتشمل وجهات نظر مختلفة والنظر في طرق بديلة لتنظيم المعلومات. يجب عليهم أيضًا تطوير خوارزميات توفر مرونة وتكيفًا أكبر مع الظروف المتغيرة. من خلال التعرف على وجهات النظر والخبرات الفريدة لمجتمعات المثليين، يمكننا إنشاء نماذج تعلم آلي أكثر دقة وشمولية تعكس الواقع البشري بشكل أفضل.
التجسيد وسيولة الهوية والتعدد الزمني تشكل تحديات كبيرة لافتراضات النمذجة التنبؤية للذكاء الاصطناعي.
من خلال التعرف على الخبرة الشاذة ودمجها في التصميم الخوارزمي، يمكننا إنشاء أنظمة أكثر دقة وتمثيلاً تخدم جميع المستخدمين بشكل أفضل.
كيف تتحدى تجارب التنفيذ الغريبة وسيولة الهوية والتعدد الزمني افتراضات النمذجة التنبؤية للذكاء الاصطناعي ؟
تجارب كوير في التنفيذ، وسيولة الهوية، والتعدد الزمني لها آثار كبيرة على допущения النمذجة التنبؤية للذكاء الاصطناعي (AI). تشير هذه المفاهيم إلى أن الناس قد لا يتناسبون بدقة مع الفئات المحددة مسبقًا أو يتوافقون مع الأفكار التقليدية حول الجنس أو الجنس أو الوقت. نتيجة لذلك، قد لا تمثل أنظمة الذكاء الاصطناعي المصممة مع وضع هذه الافتراضات في الاعتبار بدقة أو تتوقع احتياجات وسلوكيات الأشخاص الغريبين.