• صاحب المنشور: عبد الحق النجاري
  
  ملخص النقاش:
  في السنوات الأخيرة، شهدنا تطبيقات مبتكرة ومتطورة للتعلم الآلي عبر مختلف الصناعات. ولكن رغم التقدم الكبير الذي حققه هذا المجال، إلا أنه يواجه تحديات كبيرة فيما يتعلق بالعدالة العرقية والنوعية. هذه القضية ليست مجرد مسألة أخلاقية، بل هي قضية أساسية تتصل بكفاءة واستدامة الأنظمة التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي.

مشكلة التحيز:

الأدلة واضحة - الكثير من نماذج التعلم الآلي تعاني من تحيزات مدمجة ضمن البيانات المستخدمة للتدريب. هذا يمكن أن يحدث بسبب عدم تمثيل كافٍ أو حتى غياب مجموعات بيانات متوازنة عرقياً وجنسياً. عندما يتم تدريب نموذج باستخدام مجموعة بيانات غير متنوعة، فإنه قد يصبح ماهراً للغاية في الاستنتاجات التي تشابه تلك الموجودة في مجموعته الأصلية لكنه قد يفشل فشلاً ذريعاً عند مواجهة سياقات جديدة ومختلفة. هذا الأمر ليس فقط مؤثراً على دقة النماذج ولكنه أيضًا يشكل قضايا حقوق الإنسان ويؤثر سلباً على ثقة الجمهور في تقنيات الذكاء الاصطناعي.

حلول محتملة:

1. زيادة التنويع والشمول: يجب زيادة التركيز على جمع وتوفير مجموعات بيانات متنوعة تمثل جميع الفئات الاجتماعية والثقافية. هذا يعني العمل مع مجتمعات محلية لتحقيق الاتفاق حول نوع البيانات الضرورية وكيف يمكن الحصول عليها بطريقة آمنة ومحمية.

1. اعتماد معايير الأخلاقيات: وضع وإقرار معايير أخلاقية صارمة لتصميم وبناء وتقييم نماذج التعلم الآلي. وهذا يتضمن الشفافية في عملية التدريب والقدرة على شرح قرارات النموذج.

1. إعادة التدريب الدائم: ينبغي إعادة تدريب النماذج باستمرار لتجنب الانزلاق نحو التحيز المحتمل نتيجة تغير البيانات أو الافتراضات الأولية للمدربين البشر.

1. استخدام أدوات الكشف عن التحيز: هناك العديد من الأدوات المتاحة حاليا والتي تستطيع تحديد وتحليل احتمالات وجود تحيزات داخل البيانات. استخدام هذه الأدوات يمكن أن يساعد في التصدي لهذه المشاكل مبكراً.

هذه بعض الخطوات الأساسية التي يجب اتخاذها لمواجهة تحدي تحقيق العدالة العرقية والنوعية في مجال التعلم الآلي. إنها مهمة تحتاج إلى جهد مستمر وجهود مشتركة بين الباحثين والمطورين والمستخدمين النهائيين للنظام لضمان أن تكنولوجيا المستقبل تكون أكثر إنصافًا وعدلًا لكل الناس بغض النظر عن خلفياتهم المختلفة.