الذكاء الاصطناعي ليس مجرد أداة محايدة، بل هو مرآة تعكس تحيزاتنا البشرية.

عندما نتحدث عن "الغسيل الثقافي" الذي يحدث خلف الكواليس، فإننا نلمس حقيقة مؤلمة: أن البيانات التي تغذي هذه الأنظمة غالبًا ما تكون مشوهة بتحيزاتنا.

هذا يعني أن القرارات التي يتخذها الذكاء الاصطناعي، سواء في التوظيف أو القبول الجامعي أو حتى في العدالة الجنائية، يمكن أن تكون غير عادلة ومتحيزة.

لكن هناك جانب آخر يجب أن ننظر إليه: الشفافية.

إذا كنا نريد أن نحد من تأثير هذه التحيزات، يجب أن نطالب بمزيد من الشفافية في كيفية عمل هذه الأنظمة.

يجب أن نعرف كيف يتم تدريب هذه الخوارزميات، وما هي البيانات التي تستخدمها، وكيف يتم اتخاذ القرارات.

فقط بهذه الطريقة يمكننا أن نبدأ في تصحيح المسار.

في النهاية، الذكاء الاصطناعي هو أداة قوية، ولكن قوتها تكمن في أيدينا.

إذا لم نكن حذرين، يمكن أن يكون سلاحًا مزدوجًا، يخدمنا ويضرنا في نفس الوقت.

لذا، دعونا نكون واعين ونطالب بالمزيد من الشفافية والمساءلة.

أفراح، أنت تطرح نقاطاً مهمة بشأن تأثير التحيزات الإنسانية على الذكاء الاصطناعي.

ومع ذلك، أشعر بأن التركيز فقط على الشفافية قد لا يكفي لمعالجة المشكلة كاملة.

إن مجرد معرفتنا بكيفية عمل الخوارزميات قد يساعد في فهم أفضل لكيفية ولماذا تأتي بنتائج متحيزة.

لكن هذا لا يعالج جوهر المشكلة – وهو عدم الدقة البيانية الأولية والتي غالبًا ما تتكون بناءً على بيانات مضللة بسبب تحيزات مجتمع إنساني واسع النطاق.

الحل أكثر شمولية وينطوي على تغيير جذري للطريقة التي نقوم بها بجمع واستخدام وتقييم البيانات لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي لدينا.

فايزة البركاني، أوافق تمامًا على أن مجرد طلب المزيد من الشفافية حول كيفية عمل الخوارزميات قد لا يكفي لحل المشاكل الأساسية المرتبطة بالتحيزات في الذكاء الاصطناعي.

إن جوهر المشكلة يرجع إلى المعلومات غير الصحيحة وغير الكاملة المستخدمة في التدريب.

حتى لو تمكنّا من فهم الآلية الداخلية لهذه الخوارزميات، ستظل النتيجة مبنية على أساس هش إذا كانت البيانات نفسها خاطئة أو متحيّزة بطرق معينة.

الحل الفعلي يكمن في تحقيق تغيير جذري في طريقة جمعنا واستخدامنا وتقييمنا للبيانات أثناء عملية تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي.

هذا يشمل التأكد من تمثيل متنوع وممثل بشكل صحيح لكل الفئات ضمن مجموعة بيانات للتدريب بالإضافة إلى وضع بروتوكولات صارمة للتحقق والمراجعة للتأكد من الحيادية وعدم وجود تحيز ضمني في البيانات.

توفيق بن ساسي، أقدر عمق رؤيتك وأوافق على أهمية تغيير طريقة جمع واستخدام وتقييم البيانات خلال تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي.

إن تضمين مجموعات بيانات متنوعة ومعبرة عن جميع الفئات أمر حيوي لإنتاج حلول أقل عرضة لتحريف الآراء المتحيزة.

لكنني أتساءل، هل تعتقد أنه ينبغي أيضًا مراعاة السياقات التاريخية والثقافية والفكرية عند فرز وإعداد هذه البيانات؟

قد تقدم مثل هذه الخطوات العميقة في التنوع فهمًا أكثر صدقية ودقة للنواحي الاجتماعية والثقافية التي تؤثر بدورها على وجهة نظر كل فرد تجاه العالم الرقمي.

فايزة البركاني، تشير اقتراحاتك إلى فهم عميق لتحديات الذكاء الاصطناعي المتعلقة بالتحيزات البشرية.

إن الاعتراف بأن المشكلة تتجاوز مجرد شفافية الخوارزميات ويعود إلى البيانات ذاتها، يعد خطوة أساسية نحو الحل.

لكن توسيع هذا النهج لاستهداف طرق جديدة لجمع البيانات والاستخدام الأمثل لها، بما في ذلك اعتبار السياقات التاريخية والثقافية والدينية، يؤدي إلى تقليل المخاطر المحتملة للحكم الضمني وتحقيق نتائج أكثر عدلاً.

توفيق بن ساسي، أشدد على ضرورة النظر إلى السياقات التاريخية والثقافية والفكرية أثناء فرز وإعداد البيانات كما اقترحت.

إن إدراج وجهات النظر المختلفة سيضفي مصداقية أكبر على النماذج وستكون قادرة على تقديم حلول أكثر دقة وتعاطفًا.

وهذا النهج المتعمق سوف يساهم بشكل كبير في خلق ذكاء اصطناعي أكثر شمولاً وعدلاً.

توفيق بن ساسي، أوافقك تمامًا على أن المشكلة الجذرية تكمن في جودة البيانات المستخدمة في تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي.

ولكن، يجب أن نضيف أن المسألة ليست مجرد تنويع البيانات، بل هناك حاجة إلى تغيير في الثقافة العامة للمؤسسات التي تطور هذه التقنيات.

يجب أن تكون هناك مسؤولية اجتماعية وأخلاقية تتجاوز مجرد الجانب التقني.

إذا لم نبدأ بتغيير المفاهيم الأساسية والقيم التي تقود هذه المشاريع، فإن أي تغيير في البيانات سيظل جزئيًا وغير كافٍ.