زيادة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي ميّزت المشهد التكنولوجي في السنوات الأخيرة، مما أدى إلى نتائج مبتكرة وأحيانًا مشكلات. يعتمد المستخدمون بشكل متزايد على الذكاء الاصطناعي لأغراض متنوعة، مما يكشف عن قدرات ملفتة وتحجيم قلق حيال التحيز.
في الأسابيع الأخيرة، أبرزت حالات عالية الملف العديد من قضايا التحيز في المحتوى الذي تنشئه التكنولوجيا الذكية، مما جذب انتباها كبيرًا. غالبًا ما تتجلى هذه المخرجات المثيرة للجدل على أنها تحمل نغمات عرقية أو جنسية. على سبيل المثال، طلبات لتقديم تقديرات حديثة للوحة “موناليزا” من خدمات إنشاء الصور تنتج مجموعة من التفسيرات المتنوعة المصحوبة بالصور النمطية.
أثارت حالة خاصة تتعلق بالروبوت المتحدث “جيميني” الخاص بجوجل الجدل عندما أنتج صورًا غير مقبولة، مثل تصوير الأمريكان من أصول إفريقية بزي نازي. اضطرت جوجل إلى تعليق الميزة مؤقتًا للقيام بالتصحيحات الضرورية.
يوجه الكثيرون اتهامات بالعنصرية نحو الذكاء الاصطناعي، لكن التكنولوجيا نفسها تفتقر إلى الوعي. إذ لا تزال لم تفهم تمامًا تعقيدات التاريخ البشري والثقافة والحياة اليومية. يتجاهل محاولات توضيح إلحاح الأمور تفاهات تاريخية معينة. يزيد من هذه الصعوبة واقع أن الشركات غالبًا ما تطبق تصفيات لحجب المخرجات المشكلة، معوقة بذلك قدرة الذكاء الاصطناعي على التعلم من أخطائه أو، الأسوأ، يؤدي إلى عمليات تعلم معيوبة.
هذا النهج المحترس يُفهم بسهولة نظرًا للمخاطر التي تواجهها شركات تكنولوجيا المعلومات العالمية، التي تواجه ضغوطًا من الأسواق المالية والاستثمارات الباهظة وسمعتها. نظرًا لذلك، من الأولى بالنظر فاحجاموا قرار تعليق الميزات أو فرض التصفيات بينما يعملون على تنقيح التكنولوجيا بأنفسهم.
تُعد البيانات المستخدمة لتدريب الخوارزميات مجالًا آخر قلق. تُستغل بشكل رئيسي من الإنترنت، وهو مليء بعدم الدقة والانحياز والدعاية الموجهة، مما يجعل من الصعب تصفية الصحة. يمكن أن ينتج ذلك في ذكاء اصطناعي يفهم فقط البيانات الأكاديمية، مما يعيق قدرته على التواصل بشكل طبيعي مع الجمهور العام.
تؤكد الشركات أن خبراءها يراجعون قواعد البيانات، ويواطون الخوارزميات الضرورية، والإعدادات، والتصحيح. ومع ذلك، مثل الطفل يتعلم من والديه ومعلميه، فإن ما يتعلمه الذكاء الاصطناعي وكيف يتعلم في النهاية يعتمد على البرمجيات ومديرون البيانات، الذين قد ينقلون التحيزات عن غير قصد.
على عكس البشر، الذين يمكن أن يكونوا عنيدين في تغيير تصوراتهم بمجرد تحديد طريقهم، يمكن أن يعتمد الذكاء الاصطناعي معرفةً جديدة بسهولة نسبية. لقد تحسنت جودة الصور التي تنشئها الذكاء الاصطناعي بشكل كبير خلال عام واحد، مما ينتقل من الواعد ولكن غير المثالي إلى واقعية ملفتة للنظر.
ومع ذلك، تتمثل المسؤولية في تدريب الذكاء الاصطناعي أخلاقيًا وبدقة مع البشر، وربما يمكن أن يكشف الذكاء الاصطناعي حقائق نحن مترددون في الاعتراف بها. أشارت دراسة بارزة من جامعة ستانفورد إلى بيانات من بيانات مكتب العمل الأمريكي للإحصاء لمقارنة تصوير النماذج الاصطناعية للأدوار المهنية بتحديد الأشخاص لأنفسهم، مكشوفةً نزعة الذكاء الاصطناعي لتعزيز التصورات النمطية.
في الختام، بينما لا يمكن للذكاء الاصطناعي تغيير الواقع حسب رغبته، إلا أنه يعكس الرؤية الرقمية على عالمنا، والتي قد لا تتماشى دائمًا مع تصوراتنا أو رغباتنا. تكمن التحدي في التوفيق بين عرض الذكاء الاصطناعي مع المعايير الاجتماعية المعاصرة.
التطورات في الذكاء الاصطناعي وتأثيراتها
نمت الذكاء الاصطناعي بصورة هائلة، وأصبحت شائعة في مجالات مختلفة مثل الرعاية الصحية والتمويل والترفيه والأمن. واحدة من التقدمات الملحوظة تتضمن تطوير النماذج التوليدية مثل GPT-3 من OpenAI والذكاء الاصطناعي في إنشاء الصور التي يمكن أن تخلق فنًا وتكتب قصصًا وحتى تؤلف موسيقى. هذا يعد بثورة في الإبداع والإنتاجية من خلال أتمتة أجزاء من العملية الإبداعية.
التحديات المتعلقة بالتحيز في الذكاء الاصطناعي
التحدي المركزي المحيط بالذكاء الاصطناعي هو وجود التحيز، والذي ينشأ من مجموعة من العوامل. يُستشهد عادة بالبيانات التدريبية المحيطة بالتحيز المصدر، حيث تتعلم أنظمة الذكاء الاصطناعي اتخاذ القرارات استنادًا إلى الأنماط التي يلاحظونها في مجموعات بيانات كبيرة. عندما تعكس البيانات التفاوتات التاريخية أو التحيزات الثقافية، يقوم الذكاء الاصطناعي عن غير قصد بتوسيع هذه التحيزات.
التحدي الذي يتصل بذلك ينبع من نقص التنوع في فرق تطوير الذكاء الاصطناعي. أظهرت الدراسات أن الفرق ذات التنوع المحدود قد يغفلون عن بعض التحيزات أو يفشلون في توقع كيف يمكن أن تتأثر مجموعات مختلفة بأنظمة الذكاء الاصطناعي.
جانب آخر مثير للجدل هو التصفية أو التصحيح المبادر للبيانات، الذي قد يخفض التمثيلات الصالحة ويعزز رؤية محسنة ولا تعبر عن العالم بشكل أنيق وجسد الجميع.
الاستخدام المسئول وتطوير الذكاء الاصطناعي
تدور نقطة الجدل الرئيسية في الذكاء الاصطناعي حول من يتحمل مسؤولية منع التحيز وتصحيحه. هناك جدل مستمر حول ما إذا كان يجب على شركات التكنولوجيا، الحكومات، أو مزيج من مختلف الأطراف ارساء لوائح صارمة وأطر أخلاقية.
علاوة على ذلك، هناك المسألة المتعلقة بالشفافية – ما إذا كانت الشركات ينبغي أن تكشف المزيد عن كيفية عمل نماذجها الذكية وطبيعة مجموعات البيانات التي تتدرب عليها. وسيسمح هذا بنظرة أوسع على عمليات التشغيل وعمليات صنع القرارات لأنظمة الذكاء الاصطناعي.
مزايا وعيوب الذكاء الاصطناعي
تشمل المزايا زيادة الكفاءة، والقدرة على القيام بحسابات وتحليلات معقدة تتجاوز بكثير سعة الإنسان، وأتمتة المهام الروتينية، مما يحرر البشر لأنشطة أكثر إبداعًا.
تتمثل العيوب في مخاطر تعزيز التحيزات المجتمعية، وإمكانية إبعاد الوظائف، والتحديات في ضمان خصوصية وأمان البيانات. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن تثير قدرات الذكاء الاصطناعي للتصور مناقشات أخلاقية عند اتخاذ القرارات في سيناريوهات حاسمة مثل الحكم القضائي أو الأسلحة الذاتية.
أسئلة رئيسية وإجابات
– س: هل يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي خاليًا تمامًا من التحيز؟
– ج: نظرًا لأن أنظمة الذكاء الاصطناعي تُبنى وتُدرَّب بواسطة البشر، فإن تحقيق النزاهة الكاملة يعتبر أمرًا صعبًا. الهدف هو تقليل التحيزات قدر المستطاع من خلال استخدام مجموعات بيانات متنوعة ووجود فرق تطوير مختلفة.
– س: كيف يمكن تدريب الذكاء الاصطناعي لتجنب تعزيز الصورة النمطية؟
– ج: يمكن أن يُخفف تدريب الذكاء الاصطناعي بمجموعات بيانات متوازنة تمثل مختلف الفئات العرقية والعليا المراقبة المستمرة لنتائجه هذه المشكلات. يمكن أيضًا أن تلعب الفحوصات الخارجية والتشريعات دورًا في تقليل التحيزات.
– س: من المسؤول عن عواقب الذكاء الاصطناعي المحيطة بالتحيز؟
– ج: المسؤولية مشتركة بين مطوري الذكاء الاصطناعي والشركات والمستخدمين النه