هل تساءلت يومًا كيف يمكن لخوارزمية أن تقرر مصير شخص؟ في عام 2015، اكتشفت العالمة جو بوالامويني أن بعض برامج التعرف على الوجوه لم تستطع اكتشاف وجهها ذي البشرة الداكنة إلا عندما ارتدت قناعًا أبيض! تخيّل معي! التكنولوجيا ما هي بريئة زي ما نحب نفكر أحيانًا، أحيانًا الجمايل البشرية تصير على الآلة! دعونا نستكشف معًا كيف يمكن للبيانات المتحيزة أن تؤثر على قرارات الذكاء الاصطناعي، وما يمكننا فعله لضمان مستقبل أكثر إنصافًا للجميع في مواجهة التمييز في الذكاء الاصطناعي.
كيف ينشأ التمييز في الذكاء الاصطناعي من البيانات المتحيزة؟
تخيل أنك تطبخ وصفة عائلية موروثة – لكنك تستخدم مكونات غير طازجة أو مغلوطة. النتيجة؟ طعم لا يعكس الجودة الحقيقية للوصفة! هكذا تعمل خوارزميات الذكاء الاصطناعي أحيانًا: إذا غذيتها ببيانات تاريخية تحوي تحيزًا ضد فئات معينة، ستكرر هذا التحيز وتضخمه. كما وجدت الأمم المتحدة، أن البيانات المستخدمة غالبًا ما تكون غير ممثلة للمجموعات المهمشة، مما يعزز التمييز العرقي والاقتصادي.
في عام 2018، كشفت دراسة أن أنظمة التعرف على الوجوه أخطأت في التعرف على النساء ذوات البشرة الداكنة بنسبة تصل إلى 34٪، بينما كانت دقتها مع الرجال ذوي البشرة الفاتحة عالية جدًا (~0.8٪). هذا ليس مجرد خطأ تقني – إنه انعكاس لتحيزات مجتمعية عميقة. المصدر: معمل MIT Media.
من الأمثلة على التمييز في الذكاء الاصطناعي تأثير البيانات المتحيزة على النتائج.
كيف ينتقل التمييز في الذكاء الاصطناعي إلى الحياة الواقعية؟
لنتحدث عن كيفية تأثير هذا على حياتنا اليومية. في التوظيف، استخدمت أمازون خوارزمية لفرز السير الذاتية – لكنها ended up بمعاقبة كلمة \”امرأة\” وتفضيل المتقدمين الذكور! لحسن الحظ، تم سحبها عند اكتشاف التحيز، لكنها تظهر كيف يمكن للآلات أن تعزز عدم المساواة. المصدر: دراسة من NIH.
وفي القضاء، أظهرت أداة COMPAS المستخدمة في الولايات المتحدة لتقييم خطر العودة إلى الجريمة تحيزًا في تصنيف المدعى عليهم البيض والسود. هذا يؤكد أن الخوارزميات يمكن أن تعكس التفاوتات الاجتماعية القائمة – بل وتجعلها أسوأ. المصدر: IBM Think Topics.
هذه الأمثلة تبرز حجم التمييز في الذكاء الاصطناعي في مجالات مختلفة.
كيف نحقق عدالة أكثر في الذكاء الاصطناعي؟
بعد ما شفنا قصص التمييز هذي، خلونا ننتقل سوا إلى خطوات بسيطة نقدر نخليها جزء من حياتنا اليومية. لا داعي للقلق – هناك أمل! يمكننا جميعًا أن نلعب دورًا في جعل الذكاء الاصطناعي أكثر إنصافًا. إليك بعض الأفكار البسيطة:
- تنوع البيانات: كمن يزرع حديقة متنوعة، يجب أن نضمن أن مجموعات البيانات تشمل جميع الفئات بشكل متوازن.
- الشفافية: مثل النقاش العائلي المفتوح، يجب أن تكون الخوارزميات قابلة للفحص والمراجعة.
- التعليم المستمر: شجع الفضول والتعلم عن كيفية عمل هذه التقنيات – المعرفة قوة!
- مراقبة التمييز في الذكاء الاصطناعي: راقبوا الأنماط غير العادلة وتعامَلُوا معها مبكرًا.
كما تقترح الأمم المتحدة، يمكن للدول تطوير أطر تنظيمية تستند إلى فهم أعمق للتمييزSystemic وحقوق الإنسان. هذا ليس فقط مسؤولية التقنيين – بل مسؤولية جماعية.
كيف نساهم معًا في مستقبل أكثر عدالة بالذكاء الاصطناعي؟
في صباح مشمس، وأنا أمشي مع بنتي اللي عمرها سبع سنين عند المدرسة على بعد خطوات، فكّرت: لو الذكاء الاصطناعي يخطئ بنفس الطريقة اللي نراها في البيانات، بيكون مثل الخريطة المقلوبة تمامًا! في النهاية، الذكاء الاصطناعي هو أداة – وكأي أداة، تأثيرها يعتمد على كيفية استخدامنا لها. بقليل من الوعي والعمل الجماعي، يمكننا تحويل هذه التحديات إلى فرص لبناء مجتمع أكثر شمولية وعدالة. تذكر: كمجتمع، لدينا القدرة على تشكيل التكنولوجيا لتعكس قيمنا الأفضل – القيم التي تركز على الكرامة والمساواة للجميع.
لنستمر في الحوار، ونطرح الأسئلة الصعبة، ونسعى دائمًا إلى التحسين. المستقبل بين أيدينا – فلنجعله مشرقًا للجميع!
التوعية المستمرة بالتمييز في الذكاء الاصطناعي تعزز فرص بناء مستقبل أفضل.
المصدر: The Problem with AI Discrimination, HLFF SciLogs, 2025/09/10 12:00:00