ثبت أن أنظمة الذكاء الاصطناعي قادرة على تحليل كميات كبيرة من البيانات وإجراء تنبؤات حول جوانب مختلفة من المجتمع، بما في ذلك كيفية تمثيل المجموعات المختلفة في وسائل الإعلام، وكيفية تفاعلها مع بعضها البعض، والقوالب النمطية الموجودة حول هويات معينة. ومع ذلك، لا يزال هناك الكثير من العمل الذي يتعين القيام به فيما يتعلق بضمان أن تلتقط هذه الأنظمة بدقة الفروق الدقيقة في السلوك البشري والخبرة عندما يتعلق الأمر بفهم الهويات الجنسية المختلفة. في حين أن بعض أنظمة الذكاء الاصطناعي قد تكون قادرة على التعرف على خصائص محددة مرتبطة بهوية معينة، مثل خيارات الملابس أو السمات المادية، فقد لا تفهم دائمًا المعاني الأعمق وراء تلك الخيارات أو السمات. يمكن أن يؤدي ذلك إلى مفاهيم خاطئة أو سوء فهم يمكن أن يضر بالأفراد الذين يحددون هويتهم بأنفسهم خارج المعايير الجنسانية التقليدية. بالإضافة إلى ذلك، يجب أن تأخذ أنظمة الذكاء الاصطناعي في الاعتبار أيضًا الاختلافات في كل مجموعة، مثل العمر والعرق والعرق والحالة الاجتماعية والاقتصادية، لتمثيل تجاربهم بدقة حقيقية. من خلال دمج مجموعة واسعة من وجهات النظر في الخوارزميات وعمليات التعلم، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي أن تعكس بشكل أفضل تعقيد التجربة البشرية وتساعد في إنشاء مجتمعات أكثر شمولاً حيث يتم التعرف على جميع الهويات واحترامها.
أحد التحديات التي تواجه أنظمة الذكاء الاصطناعي في هذا المجال هو اعتمادها على الفئات الثنائية، مثل الذكور/الإناث أو الذكور/الإناث، التي لا تعكس بشكل كاف النطاق المتنوع للأجناس والسمات الجنسية الموجودة في عالمنا.
على سبيل المثال، يمكن للأشخاص غير الثنائيين التعرف على أنهم إما ذكر أو أنثى، أو كليهما. بالإضافة إلى ذلك، قد يختبر الأشخاص المتحولين هويتهم الجنسية على أنها سائلة بمرور الوقت أو في سياقات مختلفة. ولا يمكن تغطية هذه التعقيدات من خلال مخططات التصنيف البسيطة، ولكنها تتطلب نهجاً أكثر تفصيلاً تأخذ في الاعتبار الاختلافات الفردية.
التحدي الآخر هو كيفية تعلم أنظمة الذكاء الاصطناعي من مجموعات البيانات الحالية، والتي يميل العديد منها نحو الرجال المتوافقين مع الجنس (غير المتحولين جنسياً). يمكن أن يؤدي هذا إلى تنبؤات غير دقيقة حول كيفية تفاعل مجموعات معينة مع بعضها البعض أو السلوكيات التي تعتبر مقبولة في مجتمع معين.
على سبيل المثال، إذا تم تدريب نظام الذكاء الاصطناعي على مجموعة بيانات تتميز في الغالب بالرجال البيض، فقد يفوتها إشارات مهمة تتعلق بالعنصرية أو التحيز الجنسي أو أشكال التمييز الأخرى. لمواجهة هذه التحديات، يجب على الباحثين العمل على تنويع مجموعات البيانات الخاصة بهم وتطوير طرق للتعرف على التحيز وتصحيحه في نماذج التعلم الآلي. وأخيراً، هناك أيضاً مسألة ما إذا كان ينبغي استخدام نظم الذكاء الاصطناعي لفرض المعايير الجنسانية التقليدية أو لتعزيز المزيد من القبول والفهم للاختلافات. يجادل البعض بأنه يمكن استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحديد الاعتداءات الدقيقة بين الجنسين والتدخل ضدها في الأماكن العامة، بينما يشعر البعض الآخر بالقلق من أنها ستؤدي إلى زيادة المراقبة والسيطرة على المجتمعات المهمشة. سيكون من المهم للمطورين والمستخدمين النظر بعناية في الآثار الأخلاقية لاستخدام الذكاء الاصطناعي لإدارة الأعراف والتوقعات الاجتماعية حول الجنس والجنس. من خلال الانخراط في حوار مع أصحاب المصلحة من خلفيات ووجهات نظر متنوعة، يمكننا إنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي تدعم المجتمعات الشاملة حيث يتم الاعتراف بجميع الهويات واحترامها.
كيف تؤثر أنظمة الذكاء الاصطناعي على فهم المجتمع وتصنيفه والاعتراف بالهويات الجنسانية المختلفة ؟
يمكن أن يكون لأنظمة الذكاء الاصطناعي آثار إيجابية وسلبية مختلفة على فهم المجتمع وتصنيفه والاعتراف بالهويات الجنسانية المختلفة. من ناحية أخرى، تشير بعض الأبحاث إلى أن خوارزميات الذكاء الاصطناعي يمكنها اكتشاف الأنماط في البيانات المتعلقة بالهوية الجنسية وإجراء تنبؤات أكثر دقة حول جنس الشخص من البشر وحدهم. قد يؤدي هذا إلى قبول وإدماج أكبر للأشخاص غير الثنائيين والمتحولين جنسيًا في المجتمع.