كيف يمكن لتقنيات الذكاء الاصطناعي إعادة إنتاج التحيزات عن غير قصد أو تعزيز الصور النمطية حول الهوية الجنسية ؟ كان تطوير الذكاء الاصطناعي أحد أهم التطورات التكنولوجية في السنوات الأخيرة. لقد أحدثت ثورة في كيفية عمل الشركات، وكيفية تواصل الناس، وحتى كيفية تفاعل الناس مع الآلات. نظرًا لأن أنظمة الذكاء الاصطناعي أصبحت أكثر شيوعًا عبر الصناعات، فهناك قلق متزايد من أنها قد تديم التحيزات والقوالب النمطية حول الهوية الجنسية. وينبغي معالجة هذه المشكلة لأنها يمكن أن تؤدي إلى نتائج سلبية، مثل التمييز ضد الأفراد على أساس هويتهم الجنسانية. يوضح ما يلي سبب حدوث ذلك، ويقدم أمثلة، ويناقش الحلول المحتملة.
إحدى الطرق التي يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي من خلالها تكرار التحيزات عن غير قصد أو تعزيز الصور النمطية حول الهوية الجنسية هي من خلال جمع البيانات. البيانات هي الأساس لنظم الذكاء الاصطناعي ؛ لذلك، إذا لم يمثل بدقة جميع الأجناس، فيمكن للنظام أن يضع افتراضات غير صحيحة بشأنهم. على سبيل المثال، قد يتعلم روبوت الدردشة بالذكاء الاصطناعي المصمم للاستجابة لطلبات خدمة العملاء من تفاعلات العملاء، ولكن من المحتمل أن يعكس تفضيلات معظم المستخدمين الذكور. إذا لم تستخدم النساء روبوت الدردشة في كثير من الأحيان، فقد يقترح نظام الذكاء الاصطناعي أن النساء لديهن أسئلة أو مشاكل أقل من الرجال، مما قد يؤدي إلى معاملة غير عادلة.
طريقة أخرى يمكن أن تنشر بها أنظمة الذكاء الاصطناعي التحيزات هي باستخدام خوارزميات مدربة على البيانات التاريخية التي تظهر أنماط السلوك بين الجنسين. على سبيل المثال، إذا تم تدريب خوارزمية التوظيف على السير الذاتية للمتقدمين السابقين للوظائف، فقد تفضل المرشحين الذكور على المرشحات لأن المزيد من الرجال تقدموا تاريخيًا لهذه المناصب. بالإضافة إلى ذلك، يمكن لنظم الذكاء الاصطناعي أن تعكس القوالب النمطية الثقافية في صنع القرار، مما يؤدي إلى التحيز. على سبيل المثال، يمكن للمساعد الافتراضي المبرمج للتعرف على المشاعر تفسير الحزن بشكل مختلف للنساء والرجال، مما يؤدي إلى استجابات غير متكافئة.
هناك عدة خطوات يمكنك اتخاذها للتخفيف من هذه المشكلات. أولاً، يجب على المطورين التأكد من أن أنظمة الذكاء الاصطناعي تتلقى مجموعة متنوعة من مجموعات البيانات. وهذا يعني جمع البيانات من مصادر مختلفة وضمان تمثيلها لجميع الجنسين على قدم المساواة. ثانيًا، يمكن أن يساعد تطوير الخوارزميات التي تعتمد بشكل أقل على البيانات التاريخية والمزيد على الاتجاهات الحالية في تقليل التحيزات الثقافية. أخيرًا، يجب على الشركات إجراء عمليات تدقيق منتظمة لتحديد أي تحيزات غير مقصودة واتخاذ إجراءات تصحيحية فورية.
في الختام، في حين أن تقنيات الذكاء الاصطناعي تقدم فوائد كبيرة، فإنها تشكل أيضًا مخاطر. من خلال فهم كيف يمكن لهذه الأنظمة أن تديم التحيزات والقوالب النمطية حول الهوية الجنسية، يمكننا تطوير حلول تمنعها من القيام بذلك.
كيف يمكن لتقنيات الذكاء الاصطناعي تكرار التحيزات عن غير قصد أو تعزيز الصور النمطية حول الهوية الجنسية ؟
في محاولة لإنشاء المزيد من توليد اللغة الطبيعية لروبوتات الدردشة، جمع الباحثون مجموعات بيانات كبيرة من المحادثات البشرية لتدريب نماذج التعلم الآلي. غالبًا ما تحتوي مجموعات البيانات هذه على تعليقات متحيزة جنسيًا وكراهية للنساء تعكس الأعراف والتوقعات الاجتماعية حول أدوار الجنسين. نتيجة لذلك، يمكن للخوارزميات تعلم هذه الأنماط المتحيزة من البيانات وإدامتها في مخرجاتها الخاصة.