مسؤولية مطوري الذكاء الاصطناعي عن ضمان عدم إدامة الأنظمة للتمييز ضد المثليين
يلعب مطورو الذكاء الاصطناعي دورًا مهمًا في ضمان عدم إدامة أنظمتهم للتمييز ضد المثليين. تبدأ هذه المسؤولية بفهم احتياجات واهتمامات مجتمع المثليين، الذي غالبًا ما يواجه التمييز في العديد من مجالات الحياة، بما في ذلك التوظيف والإسكان والرعاية الصحية والتعليم والأماكن العامة. من خلال تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي الشاملة وغير التمييزية، يمكن للمطورين المساعدة في إنشاء مجتمع أكثر عدلاً حيث يتم معاملة جميع الأشخاص على قدم المساواة بغض النظر عن هويتهم الجنسية أو توجههم الجنسي. لتحقيق هذه المسؤولية، يجب على مطوري الذكاء الاصطناعي اتباع إرشادات معينة، مثل استخدام مجموعات بيانات متنوعة، وتجنب الخوارزميات المتحيزة، واختبار العدالة والدقة.
استخدام مجموعات بيانات متنوعة
تتمثل إحدى الطرق لضمان عدم إدامة أنظمة الذكاء الاصطناعي للتمييز في استخدام مجموعات بيانات متنوعة تعكس تنوع السكان الذين تخدمهم. عند تطوير نظام الذكاء الاصطناعي، من المهم تضمين بيانات من المجموعات الممثلة تمثيلاً ناقصًا، بما في ذلك الأشخاص المثليين، لتجنب التحيز والقوالب النمطية.
على سبيل المثال، إذا تم استخدام نظام الذكاء الاصطناعي لتحديد أهلية الائتمان، يجب على المطورين استخدام مجموعة بيانات تتضمن معلومات حول الأشخاص من خلفيات وديموغرافيات مختلفة، بما في ذلك أولئك الذين يعتبرون LGBT. سيساعد هذا في منع النظام من اتخاذ قرارات متحيزة بناءً على عوامل مثل الجنس أو العرق أو التوجه الجنسي.
تجنب الخوارزميات المتحيزة
هناك طريقة أخرى للتأكد من أن أنظمة الذكاء الاصطناعي لا تديم التمييز وهي تجنب الخوارزميات المتحيزة. يجب أن يكون المطورون على دراية بالمصادر المحتملة للتحيز في خوارزمياتهم، مثل اللغة المستخدمة في مدخلات النص والصور ومصادر البيانات الأخرى. يجب عليهم أيضًا مراعاة المعايير والمعتقدات الثقافية التي يمكن أن تؤثر على كيفية تفسير الخوارزمية للبيانات. على سبيل المثال، إذا تم تدريب نظام التعرف على الوجه على الصور التي تم التقاطها في البلدان الغربية ذات الوجوه القوقازية في الغالب، فقد يواجه صعوبة في التعرف بشكل صحيح على الوجوه غير القوقازية. لتجنب هذا النوع من التحيز، يمكن للمطورين تدريب خوارزمياتهم على مجموعات بيانات أكثر تنوعًا واختبارها على نطاق واسع لضمان أدائهم بشكل جيد على قدم المساواة في جميع المجموعات السكانية.
اختبار الإنصاف والدقة
يجب على مطوري الذكاء الاصطناعي أيضًا اختبار أنظمتهم بدقة للتأكد من أنها عادلة ودقيقة. وهذا يعني اختبارها على أنواع مختلفة من المستخدمين والسيناريوهات لمعرفة كيفية تصرفهم.
على سبيل المثال، إذا تم تصميم نظام الذكاء الاصطناعي للتعرف على أنماط الكلام، فيجب اختباره بلهجات ولهجات مختلفة لتجنب التصنيف الخاطئ لمجموعات معينة من الناس. وبالمثل، إذا تم استخدام نظام الذكاء الاصطناعي لتقييم المرشحين للوظائف، فيجب اختباره باستخدام السير الذاتية من مصادر مختلفة للتأكد من أنه لا يفضل مجموعة على أخرى. من خلال اختبار العدالة والدقة، يمكن للمطورين التقاط أي تحيزات محتملة قبل إطلاق نظامهم في العالم. في الختام، يتحمل مطورو الذكاء الاصطناعي مسؤولية التأكد من أن أنظمتهم لا تديم التمييز ضد المثليين. لتحقيق هذه المسؤولية، يجب على المطورين استخدام مجموعات بيانات مختلفة، وتجنب الخوارزميات المتحيزة، واختبار الإنصاف والدقة. من خلال القيام بذلك، يمكنهم المساعدة في إنشاء مجتمع أكثر عدلاً حيث يتمتع الجميع بإمكانية متساوية للوصول إلى التكنولوجيا والفرص.
ما هي المسؤوليات التي يتحملها مطورو الذكاء الاصطناعي في ضمان عدم إدامة الأنظمة للتمييز ضد المثليين، وكيف يمكن تنفيذ هذه المسؤوليات ؟
نظرًا لأن تقنية الذكاء الاصطناعي أصبحت مندمجة بشكل متزايد في الحياة اليومية، فمن المهم لمطوري الذكاء الاصطناعي النظر في التأثير المحتمل لعملهم على مختلف الفئات الاجتماعية، بما في ذلك الأشخاص المثليين. يجب على المطورين اتخاذ خطوات استباقية لضمان تصميم خوارزمياتهم مع مراعاة الشمولية، والتي تتضمن النظر في التحيزات المحتملة التي قد تكون موجودة في مجموعات البيانات المستخدمة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. تتمثل إحدى طرق حل هذه المشكلة في تنفيذ الإجراءات التي تتطلب مدخلات من وجهات نظر مختلفة أثناء عملية التصميم.