في السنوات الأخيرة، أحدثت التطورات في الذكاء الاصطناعي ثورة في طريقة عمل الشركات وتواصل الناس. ومع ذلك، على الرغم من قدرته على تغيير المجتمع، فإن الذكاء الاصطناعي يميل إلى إدامة التحيزات التي قد تمر دون أن يلاحظها أحد ولكنها يمكن أن تؤثر بشكل كبير على المساواة الاجتماعية. ستناقش هذه المقالة كيف يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي أن تروج عن غير قصد للقوالب النمطية والمعايير الجنسانية التي قد تضر بمجموعات معينة، وتقدم حلولاً للحد من مثل هذه التحيزات مع تشجيع التطور التكنولوجي.
يمكن لبعض خوارزميات البرامج المستخدمة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي، مثل تقنية التعرف على الوجه والمساعدين الصوتيين ونماذج اللغة، ترميز الأحكام المسبقة المتجذرة في الجنس والهوية الجنسية. على سبيل المثال، تم تصميم هذه البرامج للتعرف على الأنماط بناءً على مجموعات البيانات الحالية التي قد تعكس القوالب النمطية الجنسانية. يتم تدريب خوارزميات التعرف على الوجه من خلال صور وجوه الذكور البيض، مما يؤدي إلى التحيز ضد النساء والأشخاص الملونين. وينطبق الشيء نفسه على المساعدين الصوتيين مثل Siri أو Alexa، الذين تفترض إعداداتهم الافتراضية أصواتًا ذكورية، مما يجبرهم على تجاهل الأسئلة عند معالجتها من قبل النساء. تعتمد نماذج اللغة أيضًا على البيانات النصية السابقة التي تعكس عادةً العلاقات غير المتجانسة بين الذكور والإناث، مما يؤدي إلى فهم محدود للأجناس غير الثنائية والعلاقات خارج الزواج الأحادي.
يمكن أن تؤدي هذه التحيزات إلى نتائج غير عادلة، بما في ذلك التمييز في العمل، وعدم المساواة في الوصول إلى الرعاية الصحية ونقص التمثيل في التعليم. لذلك يتطلب تصحيح مثل هذه الانحرافات مجموعات بيانات أكثر تنوعًا ومبادئ تصميم شاملة ورصدًا مستمرًا. يجب أن تضمن الشركات أن بيانات التدريب الخاصة بها تشمل الأجناس والأجناس والأعمار وأنواع الجسم والتوجهات المختلفة لتقليل التحيزات. بالإضافة إلى ذلك، يجب على المطورين تضمين حماية الخصوصية لمنع استغلال المعلومات الشخصية. أخيرًا، يمكن أن يساعد الاختبار والتدقيق المنتظمان في تحديد ومعالجة أي تحيزات غير واعية في النظام، وتعزيز المساواة دون خنق الابتكار. في الختام، يمكن لنظم الذكاء الاصطناعي أن تعزز المعايير والقوالب النمطية الجنسانية التي تديم عدم المساواة إذا لم يتم تصحيحها بجهود واعية. من خلال جمع بيانات متنوعة، وتطبيق مبادئ التصميم الشاملة، والاختبار المنتظم، يمكن للشركات والأفراد إنشاء مجتمع عادل مع الاستمرار في الاستفادة من التقدم التكنولوجي.
ما هي الآليات التي تعمل بها أنظمة الذكاء الاصطناعي عن غير قصد على إدامة التحيزات غير المتجانسة أو التحيزات التعويضية، وكيف يمكن تصحيح هذه التحيزات دون خنق الابتكار ؟
خوارزميات الذكاء الاصطناعي، على الرغم من حيادها المتأصل، يمكن أن تعيد إنتاج الأعراف الاجتماعية الحالية إذا تم تدريبها على بيانات لا تمثل جميع الأجناس أو التوجهات الجنسية أو الهويات الجنسانية. ويمكن أن يؤدي ذلك إلى تنبؤات وقرارات وتوصيات خاطئة يمكن أن تزيد من إدامة التمييز ضد الفئات المهمشة. لحل هذه المشكلة، يجب على المطورين جمع مجموعات بيانات أكثر تنوعًا والتأكد من تصميم خوارزمياتهم مع وضع المبادئ العادلة في الاعتبار.