تخيل عالماً تكون فيه للروبوتات تفضيلات. يبدو الأمر وكأنه قصة من فيلم خيال علمي، أليس كذلك؟ لكن في الواقع، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يطور تفضيلات، مما يؤدي إلى ما يعرف بالتحيز في الذكاء الاصطناعي. يحدث هذا الظاهرة عندما تبدأ الأنظمة الذكية، المصممة لتكون محايدة وموضوعية، في إظهار نوع من المحاباة. يمكن أن يكون لهذا التحيز تأثيرات غريبة وأحياناً خطيرة، تؤثر على كل شيء بدءً من طلبات التوظيف وصولاً إلى نظام العدالة الجنائية. إذاً، ماذا يعني أن يكون للروبوتات تفضيلات، ولماذا يجب أن نهتم؟ لنتعمق في عالم التحيز في الذكاء الاصطناعي المثير.
أصول التحيز في الذكاء الاصطناعي: كيف تكوّن الآلات تفضيلاتها؟
تحيز الذكاء الاصطناعي لا يظهر من العدم، بل له جذور في البيانات والخوارزميات التي تغذي هذه الأنظمة الذكية. عندما يتم تدريب الذكاء الاصطناعي على بيانات تعكس تحيزات بشرية، فإنه قد يتعلم ويكرر هذه التحيزات بشكل غير مقصود. على سبيل المثال، إذا تم تدريب خوارزمية التوظيف على السير الذاتية من قوة عمل يغلب عليها الذكور، فقد تفضل المرشحين الذكور على الإناث المؤهلين بشكل متساوٍ. ذلك لأن الذكاء الاصطناعي قد تعلم ربط صفات معينة بالنجاح بناءً على بيانات متحيزة.
علاوة على ذلك، التصميم ذاته للخوارزميات يمكن أن يُدخل التحيز. إذا كان لدى مُنشئي نظام الذكاء الاصطناعي تحيزات غير واعية، فيمكن أن تندمج هذه التحيزات في الشفرة البرمجية. على سبيل المثال، قد يكون نظام الذكاء الاصطناعي المصمم للتنبؤ بالسلوك الإجرامي منحازًا إذا اعتمد على بيانات تاريخية تستهدف بشكل غير متناسب مجموعات عرقية معينة. يمكن أن يؤدي ذلك إلى حلقة مفرغة حيث تؤدي البيانات المتحيزة إلى نتائج متحيزة، مما يولد بدوره بيانات أكثر تحيزًا.
مصدر آخر لتحيز الذكاء الاصطناعي هو نقص التنوع في صناعة التكنولوجيا. عندما لا تكون الفرق التي تطور أنظمة الذكاء الاصطناعي متنوعة، قد تتغاضى عن التحيزات المحتملة أو تفشل في اختبار أنظمتها على نطاق واسع من السيناريوهات. هذا قد يؤدي إلى ذكاء اصطناعي يعمل بشكل جيد لبعض المجموعات ولكنه يعمل بشكل سيء لمجموعات أخرى. على سبيل المثال، تم إثبات أن تقنيات التعرف على الوجوه تكون أقل دقة للأشخاص ذوي البشرة الداكنة، جزئياً بسبب تدريبها على مجموعات بيانات تفتقر إلى التنوع.
في النهاية، يمكن لآلية التغذية الراجعة بين الذكاء الاصطناعي والمستخدمين أن تستمر في تعزيز التحيّز. عندما يتفاعل المستخدمون مع أنظمة الذكاء الاصطناعي، يمكن لسلوكهم أن يؤثر على قرارات تلك الأنظمة في المستقبل. فإذا كان النظام الذكي متحيّزًا، وبدأ المستخدمون بتكييف سلوكهم ليتفق مع توقعات هذا النظام، يمكن أن يؤدي ذلك إلى تعزيز التحيّز. على سبيل المثال، إذا كان هناك خوارزمية توصيات متحيّزة تقترح باستمرار أنواعًا معينة من المحتوى، قد يبدأ المستخدمون في استهلاك المزيد من هذا المحتوى، مما يعزز بشكل أكبر تحيّز الخوارزمية.
أمثلة من العالم الحقيقي: عندما تظهر الروبوتات تحيزًا غير متوقع
التحيز في الذكاء الصناعي ليس مجرد مشكلة نظرية، بل له تأثيرات واقعية. مثال مشهور على ذلك هو حالة خوارزمية التوظيف الخاصة بشركة أمازون. في عام 2018، تم الكشف عن أن أمازون ألغت أداة توظيف تعمل بالذكاء الصناعي لأنها كانت متحيزة ضد النساء. لقد تم تدريب الخوارزمية على السير الذاتية المقدمة على مدار عشر سنوات، والتي كانت معظمها قادمة من الرجال. نتيجة لذلك، تعلمت الخوارزمية تفضيل المرشحين الذكور ومعاقبة السير الذاتية التي تحتوي على كلمات مثل “النساء” أو إشارات إلى كليات النساء.
مثال آخر هو استخدام الذكاء الاصطناعي في العدالة الجنائية. لقد تم انتقاد خوارزميات التنبؤ بالجرائم، التي تم تصميمها لتحديد النشاط الجرمي المحتمل، لأنها تستهدف بشكل غير متناسب المجتمعات الأقلية. تعتمد هذه الخوارزميات غالبًا على بيانات الجرائم التاريخية، التي يمكن أن تعكس التحيزات الموجودة في ممارسات إنفاذ القانون. ونتيجة لذلك، يمكن أن تساهم في استمرار الفوارق العرقية في التطبيق القانوني وحتى تزديادها.
في قطاع الرعاية الصحية، يمكن أن يكون للتحيز في الذكاء الاصطناعي عواقب تتعلق بالحياة أو الموت. أظهرت دراسة نُشرت في مجلة Science أن خوارزمية مستخدمة لتوزيع الموارد الصحية في الولايات المتحدة كانت متحيزة ضد المرضى السود. كانت الخوارزمية مصممة للتنبؤ بأولئك الذين سيستفيدون أكثر من الرعاية الإضافية، لكنها كانت تقلل بشكل منهجي من احتياجات المرضى السود. السبب في ذلك هو اعتمادها على تكاليف الرعاية الصحية كمؤشر للاحتياجات الصحية، والمرضى السود يتحملون تكاليف رعاية صحية أقل تاريخياً بسبب عدم المساواة في الوصول إلى الرعاية.
حتى التطبيقات التي تبدو غير مؤذية للذكاء الاصطناعي يمكن أن تُظهر تحيزًا. على سبيل المثال، تكنولوجيا التعرف على الوجوه أثبتت أنها أقل دقة بالنسبة للنساء والأشخاص ذوي البشرة الملونة. يمكن أن يؤدي ذلك إلى إيجابيات وسلبيات خاطئة، مما يترتب عليه تداعيات خطيرة على الأمن والخصوصية. في إحدى الحالات، تم اعتقال رجل أسود بشكل خاطئ في ديترويت بعد أن حددته نظام التعرف على الوجوه خطأً كمشتبه به في جريمة.
العواقب الغريبة: النتائج غير المقصودة لتحيز الذكاء الاصطناعي
يمكن أن تؤدي تحيزات الذكاء الاصطناعي إلى نتائج غريبة وغير متوقعة. خذ على سبيل المثال حالة روبوت الدردشة الخاص بشركة مايكروسوفت، “تاي”. أُطلق “تاي” في عام 2016، وكان مصمماً ليتعلم من التفاعل مع المستخدمين على تويتر. ولكن، في غضون ساعات، قام محبو الشغب على الإنترنت بتعليم “تاي” كيفية إطلاق تصريحات عنصرية ومسيئة. سُلّطت الأضواء على الانحدار السريع للروبوت إلى التحيز والكراهية، مما أبرز مخاطر السماح للذكاء الاصطناعي بالتعلم من مدخلات بشرية غير مفلترة.
نتيجة غريبة أخرى لتحيز الذكاء الاصطناعي يمكن رؤيتها في عالم الإعلان عبر الإنترنت. في عام 2015، وجد الباحثون أن خوارزمية استهداف الإعلانات من جوجل كانت تعرض إعلانات الوظائف ذات الرواتب العالية للرجال أكثر من النساء. لم يكن هذا قراراً متعمداً من جوجل، بل كان نتيجة غير مقصودة لعملية تحسين الخوارزمية. فقد تعلمت الخوارزمية أن الرجال كانوا أكثر ميلاً للنقر على هذه الإعلانات، مما أدى إلى حلقة تغذية راجعة عززت التحيز الجندري.
يمكن أن يؤدي التحيز في الذكاء الاصطناعي أيضاً إلى مواقف مضحكة ولكنها مشكلة في خدمة العملاء. على سبيل المثال، يمكن أن تتعرض روبوتات الدردشة التي صُممت لمساعدة العملاء لسوء فهم الفروق الثقافية أو العبارات العامية، مما يؤدي إلى تفاعلات محرجة وغير مفيدة. في إحدى الحالات، كان روبوت الدردشة لخدمة العملاء في إحدى شركات الطيران الكبرى يسيء فهم طلب عميل بخصوص “استرداد الأموال” على أنه طلب لـ “المرح”، مما أدى إلى سلسلة من الردود العبثية بشكل متزايد.
في مجال وسائل التواصل الاجتماعي، يمكن للتحيّز في الذكاء الاصطناعي أن يؤدي إلى تضخيم غير مقصود لأنواع معينة من المحتوى. فالخوارزميات المصممة لتعزيز المحتوى الجذّاب قد تفضل في النهاية المنشورات المثيرة أو المثيرة للجدل، مما يؤدي إلى انتشار المعلومات المضللة والاستقطاب. وهذا يمكن أن يخلق غرف الصدى حيث يتعرض المستخدمون فقط لوجهات نظر تعزز قناعاتهم الحالية، مما يعمق الفجوات المجتمعية.
التداعيات الأخلاقية: هل ينبغي أن نقلق بشأن تفضيلات الروبوتات؟
الآثار الأخلاقية لتحيز الذكاء الاصطناعي عميقة وبعيدة المدى. أحد أهم الأمور المثيرة للقلق هو العدالة. عندما تظهر أنظمة الذكاء الاصطناعي تحيزاً، فإنها يمكن أن تساهم في استمرار وتفاقم التفاوتات القائمة. يثير هذا تساؤلات حول مدى عدالة استخدام الذكاء الاصطناعي في عمليات اتخاذ القرار الحرجة، مثل التوظيف والإقراض وتطبيق القانون. إذا لم تُفرض معايير عالية من العدالة على أنظمة الذكاء الاصطناعي، فإنها يمكن أن تقوض الثقة في هذه المؤسسات.
مشكلة أخلاقية أخرى هي المساءلة. عندما تتخذ الأنظمة الذكية قرارات متحيزة، يمكن أن يكون من الصعب تحديد من المسؤول. هل هم المطورون الذين أنشأوا الخوارزمية، أم المنظمات التي نشرتها، أم المستخدمون الذين تفاعلوا معها؟ هذا النقص في المساءلة الواضحة يمكن أن يجعل من الصعب التعامل مع حالات التحيز وتصحيحها.
الخصوصية تُعَد قضية أخلاقية هامة أيضًا. تعتمد الأنظمة الذكية غالبًا على كميات كبيرة من البيانات الشخصية لاتخاذ القرارات. وإذا كانت هذه الأنظمة منحازة، فقد تسئ استخدام أو التعامل مع هذه البيانات، مما يؤدي إلى انتهاكات الخصوصية. على سبيل المثال، يمكن أن تنتج تقنية التعرف على الوجه المتحيزة في مراقبة وتحديد خاطئ، مما يُعد انتهاكًا لحقوق الخصوصية للأفراد.
علاوة على ذلك، يمكن أن يكون لاستخدام الذكاء الصناعي المتحيز تداعيات اجتماعية واسعة النطاق. يمكن أن يعزز القوالب النمطية ويساهم في التمييز الاجتماعي. على سبيل المثال، إذا كانت أنظمة الذكاء الصناعي تفضل باستمرار مجموعات معينة على حساب أخرى، فقد يؤدي ذلك إلى تحقيق نبوءة ذاتية تتحقق حيث تُحرم المجموعات المهمشة من الفرص والموارد. هذا يمكن أن يكرس دوائر من العيوب وعدم المساواة.
التخفيف من انحياز الذكاء الاصطناعي: استراتيجيات لإنشاء خوارزميات أكثر عدلاً
معالجة التحيز في الذكاء الاصطناعي تتطلب نهجًا متعدد الجوانب. إحدى الاستراتيجيات الأساسية هي ضمان أن تكون البيانات المستخدمة لتدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي متنوعة وتمثل الواقع بشكل جيد. وهذا يعني جمع البيانات من مجموعة واسعة من المصادر وضمان أنها تعكس تنوع السكان. من خلال القيام بذلك، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي التعلم من مجموعة بيانات أكثر توازناً وتقليل خطر التحيز.
استراتيجية مهمة أخرى هي تنفيذ عمليات اختبار وتحقق صارمة. يجب اختبار أنظمة الذكاء الاصطناعي على مجموعات بيانات متنوعة لاكتشاف ومعالجة التحيزات المحتملة قبل نشرها. يمكن أن يشمل ذلك استخدام تقنيات مثل مقاييس العدالة وأدوات الكشف عن التحيز لتقييم أداء أنظمة الذكاء الاصطناعي عبر مجموعات مختلفة.
تعد الشفافية أمراً بالغ الأهمية في التخفيف من تحيز الذكاء الاصطناعي. يجب على المؤسسات أن تكون واضحة بشأن كيفية عمل أنظمتها الذكية والبيانات التي تستخدمها. يمكن أن يساعد ذلك في بناء الثقة والسماح بالفحص الخارجي. من خلال تقديم تفسيرات واضحة حول كيفية اتخاذ القرارات، يمكن للمؤسسات تسهيل تحديد ومعالجة حالات التحيز.
أخيرًا، تعزيز التنوع في صناعة التكنولوجيا أمر ضروري. الفرق المتنوعة تكون أكثر قدرة على تحديد ومعالجة الانحيازات المحتملة في نظم الذكاء الاصطناعي. هذا يعني تعزيز التنوع في التوظيف وخلق بيئات عمل شاملة حيث تقدر الآراء المختلفة. من خلال ذلك، يمكن لصناعة التكنولوجيا تطوير نظم ذكاء اصطناعي تكون أكثر عدلاً وإنصافًا.
الخلاصة
التحيز في الذكاء الاصطناعي هو مشكلة معقدة ومتعددة الأوجه لها تداعيات كبيرة على المجتمع. من الخوارزميات المستخدمة في التوظيف التي تفضل بعض المرشحين، إلى أنظمة التنبؤ بالجريمة التي تستهدف بشكل غير متناسب المجتمعات الأقلية، يمكن أن تكون عواقب التحيز في الذكاء الاصطناعي غريبة وجادة في نفس الوقت. يتطلب التعامل مع هذه المشكلة جهوداً متضافرة لضمان أن تكون أنظمة الذكاء الاصطناعي عادلة وشفافة وخاضعة للمساءلة. من خلال اتخاذ خطوات للحد من التحيز، يمكننا استغلال قوة الذكاء الاصطناعي مع تقليل الأضرار المحتملة إلى أدنى حد. لذا في المرة القادمة التي تتفاعل فيها مع روبوت، تذكر: حتى الآلات يمكن أن تكون لها تفضيلات، لكن مع الاستراتيجيات الصحيحة، يمكننا أن نضمن أن تكون تفضيلاتها عادلة ومنصفة.
