تحدي تحيز الذكاء الاصطناعي في النشر
مع دمج الشركات للذكاء الاصطناعي (AI) في عملياتها، تواجه خطورة كبيرة تتمثل في التصورات ذات التحيز. يمكن أن يكون هذا التحيز، إذا كان مرتبطًا بالبيانات الشخصية، عامّلاً في تعزيز التمييز ضد مجموعات معينة بناءً على الجنس أو العرق أو الأصل العرقي أو المعتقدات وعوامل أخرى، مع الآثار المحتملة على سمعة الشركات المعنية. يمكن ببساطة اعتبار التحيز في الذكاء الاصطناعي كشكل من أشكال التمييز التي تؤثر على عملية اتخاذ القرارات والنتائج.
الأسباب الجذرية وآثار التحيز في الذكاء الاصطناعي
ينبثق التحيز في منهجيات الذكاء الاصطناعي من الأخطاء النظامية ويظهر عندما تُفضل بشكل غير مبرر بعض الردود على الأخرى. لفهم طبيعة تلك الانحيازات، من الضروري أن نفهم أن النماذج العقلية للذكاء الاصطناعي ليست خالية من العيوب. يمكن لهذه النماذج أن تعكس التحيزات الموجودة في بيانات التدريب الأولية الخاصة بها والتي قد تكون غير كافية أو غير دقيقة أو تكون قد تمت التلاعب فيها. بالإضافة إلى ذلك، نظرًا لاعتماد الذكاء الاصطناعي على التعلم المراقب، فإنه يتكيف باستمرار بناءً على البيانات الجديدة، مما يعني أنه حتى النظم المدربة بشكل جيد قد تطوي آفات عبر الزمن.
كيفية تجسد التحيز وتؤثر في المجتمع والأعمال
يمكن أن يظهر التحيز في مراحل مختلفة من استخدام الذكاء الاصطناعي، خاصة أثناء عملية التعلم الخاصة به، مما يؤدي إلى نتائج متحيزة غير مرغوب فيها. على سبيل المثال، قد يؤدي برنامج التعرف على الوجوه إلى أداء مختلف عبر الجماعات العرقية المختلفة، أو قد تفضل خوارزميات التوظيف عن طريق الخطأ جنسًا ما بناءً على إشارات متحيزة للمحتوى التعليمي. قد تعزز خوارزميات الإعلان مذاهب معينة بينما تهمل الأخرى. يمكن أن يؤثر هذا التحيز على القرارات ويفضل بعض الشرائح الديمغرافية وربما يؤدي إلى عدم الامتثال للتنظيمات.
أفضل الممارسات للتخفيف من تحيز الذكاء الاصطناعي
للحد من التحيزات في أنظمة الذكاء الاصطناعي، تحتاج الشركات إلى وضع منهجيات تدريبية صارمة لنماذج الذكاء الاصطناعي. ويشمل ذلك تنفيذ خوارزميات محددة مصممة للتصدي للتحيز، مثل: خوارزميات التعلم بالمقاييس، فحص بيانات التدريب لبيانات التحيز الكامنة، إجراء اختبارات للتأكد من أداء النموذج خاليًا من التحيز عبر مجموعات ديمغرافية مختلفة، وإنشاء أنظمة رصد لتحديد وتصحيح التحيزات.
في الختام، فإن الرقابة المستمرة والاحترافية لمراحل تعلم الذكاء الاصطناعي وتطبيقها ضرورية لضمان بقاء أنظمة الذكاء الاصطناعي عادلة ويمكن الوثوق بها وتتماشى وفقًا مع السلوك الإنساني المحايد والأخلاقي.
The source of the article is from the blog foodnext.nl