1. نظرة عامة على خوارزميات الذكاء الاصطناعي في وسائل التواصل الاجتماعي
2. عواقب الرؤية الخوارزمية والتمثيل ومحو أصوات LGBTQ
3. التحيز والاستراتيجيات لمعالجة عدم المساواة النظامية
4. الحلول المحتملة لتقليل التحيز وزيادة الأسهم
5. وجهات نظر مستقبلية حول رؤية LGBTQ والتمثيل في خوارزميات الذكاء الاصطناعي
6. الأفكار النهائية
نظرة عامة على خوارزميات الذكاء الاصطناعي على وسائل التواصل الاجتماعي
أصبحت منصات التواصل الاجتماعي تعتمد بشكل متزايد على خوارزميات الذكاء الاصطناعي (AI) لتحديد المحتوى الذي يراه المستخدمون. تم تصميم الخوارزميات لتحسين المشاركة والربحية من خلال إظهار المحتوى الذي يمكنهم التفاعل معه للمستخدمين. ومع ذلك، يمكن لهذه الخوارزميات أيضًا أن تديم التحيز وعدم المساواة المنهجية التي تؤثر على الفئات المهمشة، مثل مجتمع المثليات والمثليين ومزدوجي الميل الجنسي ومغايري الهوية الجنسانية والمثليين والقضايا (LGBTQ). تدرس هذه المقالة كيف تؤثر خوارزميات الذكاء الاصطناعي على رؤية وتمثيل ومحو أصوات LGBTQ على وسائل التواصل الاجتماعي، وتقترح حلولًا محتملة لمعالجة هذه المشكلة.
عواقب الرؤية الخوارزمية وتمثيل ومحو أصوات LGBTQ
الرؤية الخوارزمية لأصوات LGBTQ على وسائل التواصل الاجتماعي أمر بالغ الأهمية لأنها يمكن أن تساعد في لفت الانتباه إلى القضايا التي تواجه المجتمع وزيادة الوعي بتجاربهم
ومع ذلك، هناك مخاوف بشأن كيفية مساهمة الخوارزميات نفسها في التمثيلات المتحيزة أو غير المكتملة لأفراد مجتمع الميم. على سبيل المثال، تشير بعض الدراسات إلى أن بعض أنواع المحتوى المرتبطة بأشخاص LGBTQ قد تكون أقل وضوحًا من غيرها بسبب التحيزات الخوارزمية. بالإضافة إلى ذلك، هناك مخاوف من أن الخوارزميات يمكن أن تمحو أصواتًا مهمة داخل المجتمع، مثل المجموعات الفرعية المهمشة مثل الأشخاص المتحولين جنسيًا أو الأشخاص الملونين.
إحدى الطرق التي يمكن أن تؤثر بها خوارزميات الذكاء الاصطناعي على رؤية LGBTQ هي من خلال توصيات الهاشتاج. تُستخدم علامات التصنيف لتصنيف المحتوى على منصات التواصل الاجتماعي، وقد أصبحت العديد من علامات التصنيف المتعلقة بمجتمع الميم شائعة بمرور الوقت. ومع ذلك، تظهر الأبحاث أن علامات التصنيف هذه قد لا تؤدي دائمًا إلى تمثيل إيجابي لمجتمع الميم. وجدت الدراسة أن عددًا كبيرًا من نتائج البحث «المثليين» لا علاقة لها بقضايا مجتمع الميم، ولكنها تتعلق بمواضيع أخرى مثل الطعام والأزياء. وبالمثل، عند البحث عن علامات تصنيف شهر LGBTQ + Pride، قد يواجه المستخدمون صورًا ومقاطع فيديو لا تعكس بدقة تنوع المجتمع. يوضح كيف يمكن للخوارزميات أن تحد من رؤية أصوات LGBTQ وتديم الصور النمطية.
استراتيجيات لمعالجة التحيز وعدم المساواة النظامية
يمكن تنفيذ العديد من الاستراتيجيات لمعالجة التحيز المحتمل وعدم المساواة النظامية في خوارزميات الذكاء الاصطناعي التي تؤثر على رؤية وتمثيل مجتمع الميم. يتمثل أحد الأساليب في زيادة التنوع بين مطوري بناء الخوارزميات من خلال تجنيد أشخاص من خلفيات ووجهات نظر مختلفة. تتمثل استراتيجية أخرى في دمج التعليقات الواردة من مجتمعات LGBTQ في عملية تطوير الخوارزمية لضمان مراعاة احتياجاتهم وخبراتهم الفريدة. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن تساعد فحوصات الأداء المنتظمة للخوارزميات في تحديد أي انحرافات أو فجوات في التغطية والسماح بالتعديلات اللازمة. من المهم أيضًا النظر في طرق التخفيف من المحو في الخوارزمية.
على سبيل المثال، طورت بعض المنصات ميزات تعطي الأولوية للأصوات المهمشة، مثل أداة Twitter التي تسلط الضوء على حسابات معينة تستند إلى كلمات رئيسية مثل «BlackLivesMatter». يمكن توسيع هذا ليشمل مصطلحات خاصة بمجتمع LGBTQ لمنح المزيد من التعرض لأولئك الذين قد يتم تجاهلهم لولا ذلك.
الحلول المحتملة للتخفيف من التحيز وزيادة المساواة
هناك العديد من الحلول لمعالجة هذه المشكلات وتعزيز معاملة أكثر عدلاً لأصوات مجتمع الميم في خوارزميات وسائل التواصل الاجتماعي. أحد الحلول الممكنة هو تنفيذ أنظمة تصنيف أكثر تفصيلاً لعلامات التصنيف المتعلقة بالتوجه الجنسي والهوية الجنسية.
على سبيل المثال، بدلاً من استخدام مصطلح عام واحد فقط، يمكن لـ «مثلي الجنس» إنشاء فئات فرعية مختلفة لتعكس بشكل أفضل الهويات المختلفة تحت هذا التسمية. وبالمثل، فإن تضمين الصور ومقاطع الفيديو التي تظهر أشخاصًا متحولين جنسيًا جنبًا إلى جنب مع الأشخاص المتوافقين مع الجنس سيوفر تمثيلًا أكبر للمجتمع بأكمله.
خيار آخر هو استخدام طرق التعلم الآلي لتحليل محتوى المنشورات وتحديد الأنماط في كيفية تلقيها من قبل المستخدمين. سيسمح هذا النهج للخوارزميات بمعرفة أنواع المحتوى المرتبط بـ LGBTQ الأكثر جاذبية وتوضيحه وفقًا لذلك. أخيرًا، يمكن أن يمنحهم منح المستخدمين التحكم في تجربتهم الخوارزمية من خلال مرشحات أو إعدادات قابلة للتخصيص القدرة على رؤية المحتوى الذي يريدون رؤيته دون أن تكون مقيدة بالتوصيات الافتراضية.
آفاق المستقبل لرؤية LGBTQ وتمثيلهم في خوارزميات الذكاء الاصطناعي
مع استمرار تطور التكنولوجيا، قد تكون هناك فرص جديدة لتحسين رؤية وتمثيل أصوات LGBTQ على وسائل التواصل الاجتماعي.
على سبيل المثال، يمكن أن تؤدي التطورات في معالجة اللغة الطبيعية إلى تفسيرات أكثر دقة للاتصال بالنص بين المستخدمين، والقدرة على استهداف المحتوى ذي الصلة بشكل أكثر دقة.
ما وراء وسائل التواصل الاجتماعي التقليدية
ما هي الآثار المترتبة على خوارزميات الذكاء الاصطناعي على وسائل التواصل الاجتماعي لرؤية وتمثيل ومحو أصوات مجتمع الميم، وكيف يمكن معالجة التحيز وعدم المساواة النظامية ؟
أدى الاستخدام المتزايد لخوارزميات الذكاء الاصطناعي على وسائل التواصل الاجتماعي إلى تضخيم بعض الأصوات مع إسكات أصوات أخرى، بما في ذلك تلك الموجودة في مجتمع LGBTQ. وقد ثبت أن هذه الخوارزميات تروج لأنواع معينة من المحتويات التي تتوافق مع المعايير والقيم الاجتماعية الأساسية، والتي يمكن أن تؤدي إلى تهميش مجموعات الأقليات.