التمييز

يشير التمييز في الذكاء الاصطناعي إلى المعاملة غير العادلة أو غير المتكافئة للأفراد أو المجموعات بناءً على خصائص محمية مثل العرق أو الجنس أو العمر أو الإعاقة. غالبًا ما يكون هذا التمييز نتيجة لتحيزات مدمجة في أنظمة الذكاء الاصطناعي، والتي قد تظهر أثناء جمع البيانات أو تطوير الخوارزميات أو مراحل النشر. يمكن أن يكون للتمييز تأثيرات كبيرة على العدالة الاجتماعية والاقتصادية، مما يؤدي إلى نتائج سلبية للمجتمعات المهمشة أو غير المخدومة. ومع تزايد اندماج أنظمة الذكاء الاصطناعي في عمليات اتخاذ القرار، يزداد احتمال التمييز، مما يستدعي تدقيقًا دقيقًا وإجراءات استباقية للحد من هذه الآثار.

فهم جذور التمييز في الذكاء الاصطناعي

تعتمد أنظمة الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة بشكل كبير على البيانات لاتخاذ القرارات. إذا كانت البيانات المستخدمة في تدريب هذه الأنظمة متحيزة أو غير ممثلة، فقد يؤدي ذلك إلى تحيز خوارزمي، مما قد ينتج عنه ممارسات تمييزية. على سبيل المثال، إذا تم تدريب نظام تعرف على الوجوه في الغالب على صور لأشخاص بيض، فقد يكون أداؤه ضعيفًا عند التعرف على وجوه أشخاص من ذوي البشرة الملونة.

يمكن تتبع جذور التمييز في الذكاء الاصطناعي إلى عدة عوامل:

• تحيز البيانات: تتعلم أنظمة الذكاء الاصطناعي من البيانات التي تُدرَّب عليها. إذا كانت هذه البيانات تحتوي على تحيزات، فستعكس مخرجات الذكاء الاصطناعي هذه التحيزات بطبيعتها. على سبيل المثال، يمكن أن تؤدي بيانات التدريب المتحيزة إلى توجيه أنظمة الذكاء الاصطناعي لتفضيل مجموعات معينة على حساب أخرى.
• تصميم الخوارزميات: قد يتم تصميم الخوارزميات نفسها بطريقة تعطي عن غير قصد أولوية لمتغيرات معينة على حساب أخرى، مما يؤدي إلى نتائج متحيزة. يمكن أن يحدث ذلك عندما يقوم المطورون بترميز تحيزاتهم الشخصية دون قصد في النظام.
• التحيزات المجتمعية: يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي أن تعكس التحيزات المجتمعية القائمة، وتعكس بذلك القضايا المنهجية المنتشرة في البيانات التي تستخدمها. يشمل ذلك التحيزات المتعلقة بالعرق والجنس والوضع الاجتماعي والاقتصادي.

مفاهيم أساسية

• التحيز الخوارزمي: أخطاء أو تحيزات في أنظمة الذكاء الاصطناعي تؤدي إلى نتائج غير عادلة لبعض المجموعات. يمكن أن ينشأ التحيز الخوارزمي من بيانات تدريب متحيزة أو تصميم خوارزمي معيب أو كلاهما. عندما تتخذ أنظمة الذكاء الاصطناعي قرارات استنادًا إلى أنماط متحيزة، يمكن أن تكرّس وتضخم أوجه عدم المساواة المجتمعية.
• بيانات التدريب: مجموعة البيانات المستخدمة لتعليم أنظمة الذكاء الاصطناعي. إذا كانت هذه البيانات متحيزة، فقد يتعلم الذكاء الاصطناعي هذه التحيزات ويكرّسها. ضمان تنوع وتوازن بيانات التدريب أمر بالغ الأهمية لتطوير أنظمة ذكاء اصطناعي عادلة.
• الممارسات التمييزية: ممارسات تؤدي إلى معاملة غير عادلة للأفراد بناءً على خصائص محمية من خلال أنظمة الذكاء الاصطناعي. يمكن أن تحدث الممارسات التمييزية في مجالات متعددة، مثل التوظيف والعدالة الجنائية والرعاية الصحية، حيث يتم نشر أنظمة الذكاء الاصطناعي.

أمثلة على التمييز في الذكاء الاصطناعي

1. التعرف على الوجوه: أظهرت هذه الأنظمة دقة أقل في تحديد هوية الأفراد من المجموعات العرقية الأقلية بسبب بيانات تدريب غير متوازنة. أدى ذلك إلى ارتفاع معدلات الخطأ في التعرف على الأشخاص ذوي البشرة الملونة، مما أثار مخاوف بشأن الخصوصية وانتهاكات الحقوق المدنية.
2. خوارزميات الرعاية الصحية: مثال بارز هو خوارزمية استخدمت في المستشفيات الأمريكية، حيث أعطت أولوية للمرضى البيض على المرضى السود بسبب بيانات متحيزة تتعلق بتكاليف الرعاية الصحية. نشأ ذلك من اعتماد الخوارزمية على الإنفاق الصحي التاريخي كمؤشر للاحتياجات الصحية، مما أضر بالمرضى السود الذين كان لديهم وصول أقل تاريخيًا لموارد الرعاية الصحية.
3. خوارزميات التوظيف: تبيّن أن نظام ذكاء اصطناعي استخدمته أمازون كان متحيزًا ضد النساء لأنه تم تدريبه على سير ذاتية قُدمت في الغالب من قبل الرجال. أدى هذا التحيز إلى تفضيل الخوارزمية للمرشحين الذكور، مما كرّس الفجوة بين الجنسين في التوظيف التقني.

حالات الاستخدام والآثار المترتبة

تُستخدم أنظمة الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد في قطاعات متعددة، بما في ذلك التوظيف والرعاية الصحية والعدالة الجنائية والتمويل. وقد ظهر في كل من هذه المجالات احتمال لحدوث التمييز:

• التوظيف: يمكن لأنظمة التوظيف المدعومة بالذكاء الاصطناعي أن تعزز دون قصد التحيزات القائمة في بيانات التوظيف التاريخية، مما يؤدي إلى ممارسات توظيف تمييزية. يمكن أن تنشأ هذه التحيزات من بيانات غير متوازنة تفرط في تمثيل بعض الفئات السكانية، مما يؤدي إلى استبعاد غير مقصود لمتقدمين مؤهلين بناءً على الجنس أو العرق أو غيرها من الخصائص.
• العدالة الجنائية: قد تكرّس الأدوات الخوارزمية المستخدمة لتقييم المخاطر التحيزات العرقية الموجودة في بيانات الجريمة، مما يؤدي إلى معاملة غير عادلة للمجموعات الأقلية. يمكن أن تؤثر هذه الأدوات على قرارات الكفالة والأحكام والإفراج المشروط، مع إمكانية تفاقم الظلم المنهجي بواسطة خوارزميات متحيزة.
• الخدمات المالية: قد تميز خوارزميات تقييم الجدارة الائتمانية ضد بعض الفئات السكانية بسبب بيانات إدخال متحيزة، مما يؤثر على الموافقة على القروض. يمكن أن تنشأ هذه التحيزات من بيانات تاريخية تعكس ممارسات إقراض تمييزية، مما يؤدي إلى استمرار عدم المساواة الاقتصادية.

التخفيف من التمييز في الذكاء الاصطناعي

لمعالجة التمييز في الذكاء الاصطناعي، يمكن اعتماد عدة استراتيجيات:

• اختبار التحيز: إجراء اختبارات منتظمة لأنظمة الذكاء الاصطناعي لاكتشاف التحيزات والحد منها قبل النشر. يشمل ذلك تقييم مخرجات النظام بحثًا عن آثار متباينة عبر مجموعات سكانية مختلفة وتعديل الخوارزميات وفقًا لذلك.
• جمع بيانات شاملة: ضمان تمثيل مجموعات بيانات التدريب لجميع فئات السكان، بما في ذلك المجتمعات المهمشة. يمكن للبيانات المتنوعة أن تساعد في بناء أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر عدالة وتعكس تنوع المجتمع.
• شفافية الخوارزميات: جعل أنظمة الذكاء الاصطناعي أكثر شفافية لتمكين أصحاب المصلحة من فهم التحيزات المحتملة وتصحيحها. تتضمن الشفافية توثيقًا واضحًا لكيفية تصميم الخوارزميات، والبيانات التي تستخدمها، وعمليات اتخاذ القرار التي تعتمدها.
• الحوكمة الأخلاقية: إنشاء رقابة داخلية وخارجية لضمان التزام أنظمة الذكاء الاصطناعي بالمعايير الأخلاقية وعدم تكريس التمييز. يشمل ذلك تنفيذ سياسات تعزز العدالة والمساءلة والشمولية في تطوير ونشر الذكاء الاصطناعي.

الاعتبارات القانونية والأخلاقية

التمييز في الذكاء الاصطناعي ليس مجرد قضية أخلاقية، بل هو أيضًا قضية قانونية. تحظر قوانين متعددة، مثل قانون المساواة البريطاني، التمييز بناءً على خصائص محمية. الامتثال لهذه القوانين أمر أساسي للمنظمات التي تنشر أنظمة الذكاء الاصطناعي. توفر الأطر القانونية إرشادات لضمان أن تقنيات الذكاء الاصطناعي تحترم حقوق الإنسان ولا تسهم في عدم المساواة. تتعلق الاعتبارات الأخلاقية بتقييم الآثار المجتمعية الأوسع للذكاء الاصطناعي وضمان استخدام التقنيات بمسؤولية وعدالة.

التمييز في الذكاء الاصطناعي: أوراق علمية

يشير التمييز في الذكاء الاصطناعي إلى المعاملة غير العادلة أو غير المتساوية للأفراد من قبل أنظمة الذكاء الاصطناعي بناءً على خصائص معينة. ومع التأثير المتزايد لتقنيات الذكاء الاصطناعي على اتخاذ القرار في قطاعات متعددة، أصبح معالجة التحيز والتمييز أمرًا بالغ الأهمية. فيما يلي بعض الأوراق العلمية التي تتناول هذا الموضوع:

1. Bias and Discrimination in AI: a cross-disciplinary perspective
   المؤلفون: Xavier Ferrer, Tom van Nuenen, Jose M. Such, Mark Coté, Natalia Criado
   تسلط هذه الورقة الضوء على القلق المتزايد بشأن التحيز في أنظمة الذكاء الاصطناعي، والذي يؤدي غالبًا إلى التمييز. يستعرض المؤلفون الأدبيات من منظور تقني وقانوني واجتماعي وأخلاقي لفهم العلاقة بين التحيز والتمييز في الذكاء الاصطناعي. ويؤكدون على ضرورة التعاون بين التخصصات لمعالجة هذه القضايا بفعالية. اقرأ المزيد
2. “Weak AI” is Likely to Never Become “Strong AI”, So What is its Greatest Value for us?
   المؤلف: Bin Liu
   رغم أن هذه الورقة لا تركز بشكل مباشر على التمييز، إلا أنها تناقش الجدل المحيط بالذكاء الاصطناعي، بما في ذلك حدوده وآثاره المجتمعية. تفرق بين “الذكاء الاصطناعي الضعيف” و"الذكاء الاصطناعي القوي" (الذكاء الاصطناعي العام)، وتستكشف القيمة المحتملة للذكاء الاصطناعي الضعيف. يمكن أن يوفر فهم هذه النماذج رؤى حول كيفية استمرار التحيزات في أنظمة الذكاء الاصطناعي المختلفة. اقرأ المزيد
3. Putting AI Ethics into Practice: The Hourglass Model of Organizational AI Governance
   المؤلفون: Matti Mäntymäki, Matti Minkkinen, Teemu Birkstedt, Mika Viljanen
   تقدم هذه الورقة إطارًا لحوكمة الذكاء الاصطناعي يسمى نموذج الساعة الرملية، ويهدف إلى ترجمة مبادئ الذكاء الاصطناعي الأخلاقي إلى ممارسات عملية. تتناول المخاطر مثل التحيز والتمييز من خلال توفير متطلبات الحوكمة على مستويات متعددة، بما في ذلك البيئة والمنظمة ومستوى النظام الذكي. تم تصميم الإطار ليتماشى مع قانون الذكاء الاصطناعي الأوروبي القادم وضمان تطوير ذكاء اصطناعي مسؤول اجتماعيًا. اقرأ المزيد