يشير التحيّز الخوارزمي إلى الأخطاء المنهجية والمتكررة في نظام الحاسوب التي تؤدي إلى نتائج غير عادلة، وعادةً ما تفضّل مجموعة على أخرى. يمكن أن يوجد التحيز في البيانات المستخدمة لتدريب نموذج التعلّم الآلي أو يعكس التحيزات القائمة ويكرسها. عندما تعالج خوارزمية ما بيانات تحتوي على معلومات متحيزة، يمكنها أن تتعلم بل وتضخم تلك التحيزات في تنبؤاتها. ويمكن أن يؤدي ذلك إلى نتائج تمييزية عند تطبيق الخوارزمية في سيناريوهات العالم الحقيقي، مما يؤثر على مجالات مثل التوظيف وطلبات القروض وحتى العدالة الجنائية. إن فهم التحيز الخوارزمي والتخفيف من حدته أمر بالغ الأهمية لتطوير أنظمة ذكاء اصطناعي عادلة ومنصفة.
مصادر التحيز الخوارزمي
يمكن أن ينشأ التحيز الخوارزمي من مراحل مختلفة من خط التعلم الآلي (ML). فيما يلي بعض المصادر الشائعة:
- جمع البيانات: إذا كانت البيانات التي تم جمعها لتدريب نموذج ما غير ممثلة للسكان أو تحتوي على تحيزات تاريخية، فإن النموذج سيرث هذه التحيزات. على سبيل المثال، قد يكون أداء أنظمة التعرّف على الوجوه التي يتم تدريبها في الغالب على صور الوجوه البيضاء ضعيفًا على وجوه الأشخاص الملونين.
- تصنيف البيانات: تسمية البيانات هي عملية إضافة علامات أو تسميات للبيانات الخام لإعطائها معنى لنماذج التعلم الآلي. إذا تأثرت عملية التصنيف بالتحيزات البشرية، فسيتم ترميز هذه التحيزات في النموذج.
- اختيار الميزات: يمكن أن يؤدي اختيار الميزات المستخدمة لتدريب نموذج ما إلى التحيز. إذا كانت بعض الميزات أكثر انتشارًا أو تنبؤًا لمجموعة معينة أكثر من مجموعة أخرى، فقد يكون أداء النموذج مختلفًا عبر هذه المجموعات.
- تصميم الخوارزمية: يمكن أن يؤدي تصميم الخوارزمية نفسها أيضًا إلى التحيز. على سبيل المثال، قد تؤدي الخوارزمية التي تعمل على تحسين نتيجة معينة إلى الإضرار بمجموعات معينة عن غير قصد.
أنواع التحيز الخوارزمي
يمكن أن تظهر عدة أنواع من التحيز الخوارزمي في أنظمة الذكاء الاصطناعي. يعد فهم هذه الأنواع أمرًا ضروريًا لتحديد التحيز ومعالجته:
- التحيز التاريخي: يحدث هذا عندما تعكس البيانات المستخدمة لتدريب نموذج ما التحيزات المجتمعية القائمة. على سبيل المثال، قد تؤدي خوارزمية التوظيف التي تم تدريبها على بيانات التوظيف التاريخية التي تفضل المرشحين الذكور إلى إدامة التمييز بين الجنسين.
- تحيز التمثيل: ينشأ هذا عندما لا تمثل بيانات التدريب مجموعات معينة، مما يؤدي إلى ضعف أداء النموذج بالنسبة لتلك المجموعات. على سبيل المثال، قد لا يقوم نظام التعرّف على الكلام المدرّب في الغالب على كلام البالغين بنسخ كلام الأطفال بدقة.
- التحيز في القياس: يحدث هذا النوع من التحيز عندما تكون البيانات المستخدمة لقياس متغير معين غير دقيقة أو منحرفة بشكل منهجي بالنسبة لمجموعات معينة. على سبيل المثال، قد تكون الخوارزمية الصحية التي تستخدم مؤشر كتلة الجسم (BMI) كمؤشر صحي أساسي متحيزة ضد أنواع معينة من الأجسام.
- التحيز التجميعي: يحدث هذا عندما يتم تطبيق نموذج واحد يناسب الجميع على مجموعة متنوعة من السكان، مع تجاهل الاختلافات بين المجموعات. قد لا يكون أداء الخوارزمية المصممة لمجموعات سكانية عامة جيداً بالنسبة لمجموعات فرعية محددة.
أمثلة على التحيز الخوارزمي في تطبيقات العالم الحقيقي
يمكن أن يكون للتحيز الخوارزمي تأثيرات كبيرة في العالم الحقيقي. فيما يلي مثالان ملموسان:
- التعرف على الوجه في مجال إنفاذ القانون: لقد ثبت أن أنظمة التعرف على الوجه أقل دقة بالنسبة للأشخاص ذوي البشرة الداكنة، وخاصة النساء. يمكن أن يؤدي ذلك إلى ارتفاع معدلات النتائج الإيجابية الخاطئة والتعرف الخاطئ، مما قد يؤدي إلى اعتقالات وإدانات خاطئة. وقد أجرى المعهد الوطني للمعايير والتكنولوجيا (NIST ) دراسة تسلط الضوء على هذه التباينات، مع التأكيد على الحاجة إلى مجموعات بيانات تدريبية أكثر تنوعًا وتمثيلاً.
- أدوات التوظيف: يتزايد استخدام أدوات التوظيف المدعومة بالذكاء الاصطناعي لفحص المتقدمين للوظائف. ومع ذلك، إذا تم تدريب هذه الأدوات على بيانات التوظيف السابقة التي تعكس التحيزات السابقة (على سبيل المثال، تفضيل المرشحين الذكور للوظائف الفنية)، فقد تُقيّم المرشحات بشكل غير عادل. ومن الأمثلة البارزة على ذلك تجربة شركة أمازون مع أداة توظيف متحيزة حيث اضطرت الشركة إلى إلغاء نظام توظيف قائم على الذكاء الاصطناعي أظهر تفضيلاً قوياً للمرشحين الذكور.
تخفيف التحيز الخوارزمي
تتطلب معالجة التحيز الخوارزمي اتباع نهج متعدد الأوجه يشمل جمع البيانات بعناية وتطوير النماذج والمراقبة المستمرة. فيما يلي بعض الاستراتيجيات:
- بيانات متنوعة وتمثيلية: التأكد من أن بيانات التدريب متنوعة وتمثل السكان بدقة. قد يتضمن ذلك جمع بيانات إضافية من المجموعات الممثلة تمثيلاً ناقصاً أو استخدام تقنيات مثل زيادة البيانات لموازنة مجموعة البيانات.
- تقنيات كشف التحيز: استخدام أساليب للكشف عن التحيز في البيانات والنماذج. يمكن أن تساعد تقنيات مثل التحقق المتبادل في تحديد التباينات في أداء النماذج عبر المجموعات المختلفة.
- مقاييس الإنصاف: استخدم مقاييس الإنصاف لتقييم وقياس التحيز في النماذج. يمكن أن تساعد مقاييس مثل الأثر المتباين وفرق تكافؤ الفرص ومتوسط فرق الاحتمالات في تقييم عدالة تنبؤات النماذج.
- الشفافية الخوارزمية: تعزيز الشفافية في تصميم الخوارزميات وتطويرها. يمكن أن تساعد تقنيات الذكاء الاصطناعي القابلة للتفسير في فهم كيفية وصول النموذج إلى قراراته، مما يسهل تحديد التحيزات وتصحيحها.
- التدقيق والمراقبة المنتظمة: التدقيق والمراقبة المستمرة لأنظمة الذكاء الاصطناعي للتحقق من التحيز. يتضمن ذلك تقييم أداء النماذج بانتظام على مجموعات بيانات متنوعة وتحديث النماذج حسب الحاجة لمعالجة أي تحيزات تم تحديدها.
- الأطر الأخلاقية للذكاء الاصطناعي: تطوير المبادئ التوجيهية الأخلاقية لتطوير الذكاء الاصطناعي والالتزام بها. توفر منظمات مثل IEEE والشراكة حول الذكاء الاصطناعي أطر عمل لتطوير الذكاء الاصطناعي المسؤول.
التحيز الخوارزمي مقابل أنواع التحيز الأخرى
في حين أن التحيز الخوارزمي هو مصطلح واسع يشمل أشكالاً مختلفة من التحيز في أنظمة الذكاء الاصطناعي، إلا أنه يرتبط بأنواع أخرى محددة من التحيز:
- التحيز في الذكاء الاصطناعي: هذا مصطلح أكثر عمومية يشمل أي خطأ منهجي أو انحراف عن الإنصاف في أنظمة الذكاء الاصطناعي. التحيز الخوارزمي هو مجموعة فرعية من هذه الفئة الأوسع، مع التركيز بشكل خاص على التحيزات المضمنة في الخوارزميات.
- تحيز مجموعة البيانات: يشير هذا إلى التحيزات الموجودة في البيانات المستخدمة لتدريب نماذج التعلم الآلي. وغالبًا ما ينتج التحيز الخوارزمي عن تحيز مجموعة البيانات، حيث تتعلم النماذج من البيانات التي يتم إعطاؤها لها.
من خلال فهم الفروق الدقيقة في التحيز الخوارزمي وعلاقته بأنواع التحيز الأخرى، يمكن للمطورين والمؤسسات اتخاذ خطوات استباقية لبناء أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر عدلاً وإنصافاً. Ultralytics ملتزمة بتعزيز أخلاقيات الذكاء الاصطناعي وتوفير الأدوات والموارد للمساعدة في تخفيف التحيز في تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
