التحيز الخوارزمي في الذكاء الاصطناعي
يتم استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد لاتخاذ القرارات التي تؤثر على حياة الناس، بما في ذلك التوظيف والموافقات على القروض وطلبات الإسكان ونتائج العدالة الجنائية. ومع ذلك، تظهر الأبحاث أن هذه الخوارزميات غالبًا ما تديم التمييز المنهجي الحالي، لا سيما ضد الفئات المهمشة مثل مجتمع المثليين. أحد أسباب ذلك هو التحيز الخوارزمي، والذي يحدث عندما تقوم الخوارزمية بعمل تنبؤات غير صحيحة بناءً على الخصائص الديموغرافية بدلاً من السلوك أو الأداء الفعلي. يمكن أن يؤدي ذلك إلى معاملة غير عادلة للأفراد الذين ينتمون إلى مجموعات معينة، بما في ذلك أعضاء مجتمع المثليين.
كيف يمكن للخوارزميات أن تديم التمييز ضد مجتمعات المثليين ؟
إحدى الطرق التي يمكن أن تديم بها الخوارزميات التمييز ضد مجتمعات LGBTQ هي من خلال تحيز البيانات. إذا كانت بيانات التدريب المستخدمة لإنشاء الخوارزمية تتضمن أنماطًا تاريخية للتمييز، فقد يؤدي ذلك عن غير قصد إلى ترميز هذه التحيزات في عملية صنع القرار. على سبيل المثال، إذا تم تدريب خوارزمية التوظيف على السير الذاتية من الشركات التي مارست التمييز تاريخياً ضد المثليين والمتحولين جنسياً، فقد يفترض خطأً أن هذه المجموعات أقل تأهيلاً من غيرها. وبالمثل، إذا تم تدريب خوارزمية تسجيل الائتمان على البيانات من المقرضين الذين يفرضون أسعار فائدة أعلى على الأزواج من نفس الجنس، فقد يتوقع بشكل غير صحيح أنهم أكثر عرضة للتخلف عن سداد القروض.
طريقة أخرى يمكن أن تديم بها الخوارزميات التمييز هي من خلال التحيز في الاختيار. يمكن أن تعطي الخوارزمية الأفضلية لمجموعة واحدة، واختيار نقاط البيانات التي تتوافق مع ملف تعريف معين فقط. على سبيل المثال، قد يركز برنامج الذكاء الاصطناعي المصمم للكشف عن الادعاءات الاحتيالية فقط على اللغة القائمة على النوع الاجتماعي مثل «هو» و «هي»، والتي يمكن أن تؤثر بشكل غير متناسب على الأشخاص المتحولين جنسياً. أخيرًا، يمكن أيضًا أن تتحيز الخوارزميات من خلال افتراضات مصمميها حول ما يشكل نجاحًا أو فشلًا. على سبيل المثال، قد تعطي الخوارزمية التي أنشأها الرجال المتوافقون مع الجنس الأولوية للسمات المتعلقة بالذكورة، مثل الحزم، حتى لو لم تكن هذه الصفات ضرورية للوظيفة الحالية.
تخفيف التحيز الخوارزمي
هناك العديد من الهياكل للكشف عن التحيز الخوارزمي والتخفيف منه في الذكاء الاصطناعي. يتمثل أحد الأساليب في استخدام أدوات التدقيق التي تتعقب كيفية اتخاذ الخوارزميات للقرارات وتحديد أي تأثيرات متباينة بناءً على الخصائص الديموغرافية. هناك طريقة أخرى تتمثل في جمع وتسمية بيانات تدريب أكثر تنوعًا حتى تتمكن الخوارزميات من تعلم التعرف على أنماط السلوك بدلاً من الاعتماد على الأنماط التاريخية للتمييز. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للباحثين إنشاء نماذج جديدة تفسر الاختلافات المنهجية بين المجموعات واختبارها باستخدام سيناريوهات العالم الحقيقي.
لتقليل تحيز الاختيار، يمكن للمطورين تضمين وجهات نظر متعددة عند إنشاء الخوارزميات وتدريب نماذجهم للتعرف على الفروق الدقيقة والتعقيد. يمكن أن تتضمن أيضًا قيودًا على الإنصاف في رمزها، مثل طلب تمثيل متساوٍ في جميع التركيبة السكانية قبل إجراء التنبؤات.
أخيرًا، يمكن للمطورين تقييم ما إذا كانوا يصممون نماذجهم وفقًا لمجموعات سكانية معينة عن طريق اختبارها على مجموعات بيانات غير مرئية ومقارنتها بعمليات صنع القرار البشري.
الاستخدام المسؤول للخوارزميات
يتطلب الاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي دراسة متأنية لتحيزاته المحتملة وكيف يمكنها إدامة أنظمة الاضطهاد الحالية. من خلال الاعتراف بهذه التحديات ومواجهتها، يمكننا إنشاء تقنية تفيد الجميع على قدم المساواة، بما في ذلك أعضاء مجتمع LGBTQ. نظرًا لأن الخوارزميات أصبحت أكثر شيوعًا في حياتنا، فمن الأهمية بمكان التأكد من أنها لا تعزز هياكل السلطة الحالية ولكنها تساعدنا بدلاً من ذلك على التحرك نحو مجتمع أكثر عدلاً.
كيف يمكن للتحيز الخوارزمي في الذكاء الاصطناعي زيادة التمييز المنهجي ضد مجتمعات المثليين وما هو الإطار المعمول به لتحديد هذه التحيزات والتخفيف منها بمسؤولية ؟
يشير التحيز الخوارزمي في الذكاء الاصطناعي (AI) إلى المواقف التي يتم فيها تدريب الخوارزميات باستخدام بيانات قد تحتوي على تحيزات ضمنية أو صريحة تجاه مجموعات معينة من الأشخاص، بما في ذلك أعضاء مجتمع LGBT. يمكن أن تؤدي هذه التحيزات إلى معاملة الأشخاص بشكل غير عادل على أساس ميولهم الجنسية أو هويتهم الجنسية، مما يعزز التمييز المنهجي ضدهم.