ما هي الهياكل الموجودة لتحديد وتخفيف التحيز الخوارزمي ضد المثليين في الذكاء الاصطناعي، وما مدى فعاليتها في الممارسة ؟
يشير التحيز الخوارزمي إلى ميل خوارزميات التعلم الآلي إلى تحقيق نتائج غير عادلة بناءً على خصائص معينة مثل العرق والجنس والعمر والتوجه الجنسي والدين وما إلى ذلك. يمكن أن يحدث هذا عندما تكون البيانات المستخدمة لتدريب هذه الخوارزميات متحيزة أو عندما تحتوي الخوارزميات نفسها على أخطاء في الترميز تجعلها تتخذ قرارات سيئة. في السنوات الأخيرة، كان هناك وعي متزايد بأن التحيز الخوارزمي يمكن أن يؤثر على الفئات المهمشة، مثل المثليين، الذين قد يواجهون التمييز في التوظيف والإسكان والرعاية الصحية ومجالات الحياة الأخرى. تم اقتراح العديد من الأطر لمعالجة هذه المشكلة لتحديد وتخفيف التحيز الخوارزمي ضد المثليين في الذكاء الاصطناعي. يتمثل أحد الأساليب في تطوير أدوات تراقب أداء الخوارزمية عبر مجموعات فرعية مختلفة داخل مؤسسة أو صناعة. على سبيل المثال، توفر مجموعة أدوات الإنصاف، التي طورتها شركة IBM، مجموعة من المقاييس لقياس عدالة نماذج التعلم الآلي في مجموعات مختلفة، بما في ذلك الأشخاص المثليين. هناك نهج آخر يتمثل في استخدام تقنيات مثل الإنصاف المعاكس للوقائع، والذي يتضمن نمذجة سيناريوهات بديلة لتحديد ما إذا كانت نتائج محددة ستحدث إذا لم تتعرض المجموعة للتحيز. بالإضافة إلى ذلك، اقترح بعض الباحثين استخدام مناهج «عدائية» لتحييد التحيز الخوارزمي. يتضمن ذلك تدريب نموذج الخصم الذي يحاول التنبؤ بإنتاج نظام ذكاء اصطناعي معين مع تقليل دقته في مجموعات سكانية فرعية معينة. من خلال تغذية هذا الخصم بالنموذج الأصلي، يتعلم توليد تنبؤات أكثر عدلاً دون المساس بالدقة العامة. ومع ذلك، يجادل النقاد بأن الطريقة يمكن أن تؤدي إلى عواقب غير مقصودة وتثير مخاوف تتعلق بالخصوصية والأمن. غير أنه على الرغم من هذه الجهود، فإن فعالية النظم القائمة في الممارسة العملية لا تزال محدودة. تحاول العديد من المنظمات تنفيذ هذه الأساليب بسبب نقص الموارد أو الخبرة أو مشاركة أصحاب المصلحة. بالإضافة إلى ذلك، غالبًا ما تكون هناك أولويات متنافسة ومقايضات بين الأسهم وعوامل أخرى مثل الدقة وفعالية التكلفة وقابلية التوسع. على سبيل المثال، قد تجد الشركات صعوبة في تحقيق التوازن بين الحاجة إلى تنبؤات دقيقة والرغبة في القضاء على التحيز ضد مجموعات معينة.
بشكل عام، تتطلب معالجة التحيز الخوارزمي نهجًا متعدد الجوانب يتضمن التعاون بين الأوساط الأكاديمية والصناعة والحكومة والمجتمع المدني. على الرغم من التقدم الذي تم إحرازه، هناك المزيد الذي يتعين القيام به قبل أن نتمكن من القضاء بشكل كامل على التمييز في الذكاء الاصطناعي.
ما هي الهياكل الموجودة لتحديد وتخفيف التحيز الخوارزمي ضد المثليين في الذكاء الاصطناعي ومدى فعاليتها في الممارسة ؟
مشكلة التحيز الخوارزمي ضد المثليين ليست جديدة ؛ لطالما عرف الباحثون أن أنظمة الذكاء الاصطناعي يمكن أن تديم التمييز على أساس التوجه الجنسي والهوية الجنسية. أحد الأسس لتحديد هذه التحيزات هو نموذج الخصوصية والأمن، الذي يسلط الضوء على مخاوف الخصوصية والأمان كعوامل رئيسية في فهم التحيزات. يشير هذا الإطار إلى أن خوارزميات الذكاء الاصطناعي قد تعكس التحيزات الضمنية في مصادر البيانات، بما في ذلك منشورات وسائل التواصل الاجتماعي والبحث عبر الإنترنت والمقالات الإخبارية.