اكتشف كيفية تحديد التحيز في أنظمة الذكاء الاصطناعي والتخفيف من حدته ومنعه من خلال الاستراتيجيات والأدوات والأمثلة الواقعية لتطوير الذكاء الاصطناعي الأخلاقي.
يشير مصطلح التحيز في الذكاء الاصطناعي إلى الأخطاء المنهجية في مخرجات نماذج التعلم الآلي التي تفضل مجموعات معينة على مجموعات أخرى، مما يؤدي إلى نتائج غير عادلة أو غير دقيقة. وغالبًا ما تنشأ هذه التحيزات من البيانات المستخدمة لتدريب النماذج، مما يعكس التحيزات المجتمعية القائمة أو القيود في جمع البيانات. وعندما يتم تدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي على مثل هذه البيانات، فإنها قد تتعلم عن غير قصد هذه التحيزات وتديمها، مما يؤدي إلى تنبؤات تمييزية أو منحرفة. إن معالجة التحيز أمر بالغ الأهمية لتطوير أنظمة ذكاء اصطناعي أخلاقية وموثوقة ومنصفة.
يمكن أن تظهر عدة أنواع من التحيز في أنظمة الذكاء الاصطناعي. يحدث التحيز الخوارزمي عندما تقدم الخوارزمية نفسها أخطاءً منهجية، وغالبًا ما يكون ذلك بسبب التصميم المعيب أو الافتراضات المعيبة. ينشأ التحيز في العينة عندما لا تمثل بيانات التدريب السكان بدقة، مما يؤدي إلى نماذج ذات أداء ضعيف على المجموعات الممثلة تمثيلاً ناقصًا. على سبيل المثال، قد تكون دقة نظام التعرف على الوجه الذي يتم تدريبه بشكل أساسي على صور أحد الأعراق أقل دقة بالنسبة للأعراق الأخرى. ويحدث التحيز المسبق عندما تعكس بيانات التدريب القوالب النمطية والتحيزات القائمة، مما يؤدي إلى إدامة الذكاء الاصطناعي لهذه التحيزات. ومن الأمثلة على ذلك أداة التوظيف التي تم تدريبها على بيانات التوظيف التاريخية التي فضلت بعض الخصائص الديموغرافية، مما يؤدي إلى توصيات توظيف متحيزة. ويحدث التحيز في القياس عندما تكون البيانات التي يتم جمعها غير دقيقة أو غير متسقة بشكل منهجي، مما يؤثر على قدرة النموذج على إجراء تنبؤات دقيقة. إن فهم هذه الأنواع من التحيز أمر ضروري لتحديد وتخفيف تأثيرها على أنظمة الذكاء الاصطناعي.
يمكن أن يكون للتحيز في الذكاء الاصطناعي عواقب كبيرة في العالم الحقيقي، مما يؤثر على مختلف المجالات. أحد الأمثلة البارزة على ذلك هو تقنية التعرف على الوجه. فقد أظهرت الدراسات أن بعض أنظمة التعرّف على الوجه تُظهر معدلات خطأ أعلى بالنسبة للأفراد ذوي البشرة الداكنة أو من خلفيات عرقية معينة. ويمكن أن يؤدي ذلك إلى الخطأ في تحديد الهوية والاتهامات الخاطئة، لا سيما في تطبيقات إنفاذ القانون. مثال آخر هو في معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، حيث قد تنتج النماذج اللغوية محتوى متحيزًا أو مسيئًا بسبب البيانات النصية المتحيزة التي تم تدريبها عليها. على سبيل المثال، قد يربط نموذج اللغة بين مهن معينة وأجناس معينة بناءً على التحيزات التاريخية في بيانات التدريب. تسلط هذه الأمثلة الضوء على أهمية معالجة التحيز لضمان العدالة والدقة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي. تعرف على المزيد حول التحيز الخوارزمي هنا.
يمكن استخدام عدة استراتيجيات للتخفيف من التحيز في أنظمة الذكاء الاصطناعي. يتمثل أحد الأساليب في ضمان تنوع بيانات التدريب وتمثيلها. ويتضمن ذلك جمع البيانات التي تعكس بدقة السكان وتتضمن مجموعة واسعة من الخصائص والخصائص الديموغرافية. وثمة استراتيجية أخرى تتمثل في الإنصاف الخوارزمي الذي يركز على تصميم خوارزميات تراعي صراحةً الإنصاف وتهدف إلى تقليل النتائج التمييزية إلى أدنى حد ممكن. يمكن استخدام تقنيات مثل المعالجة المسبقة والمعالجة الداخلية والمعالجة اللاحقة لتعديل البيانات أو النموذج للحد من التحيز. تتضمن المعالجة المسبقة تعديل بيانات التدريب لإزالة التحيزات، بينما تقوم المعالجة الداخلية بتعديل خوارزمية التعلم لتعزيز العدالة. تتضمن المعالجة اللاحقة تعديل مخرجات النموذج لتصحيح التحيزات. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن تساعد عمليات التدقيق والمراقبة المنتظمة لأنظمة الذكاء الاصطناعي في تحديد ومعالجة التحيزات التي قد تظهر مع مرور الوقت. من خلال تنفيذ هذه الاستراتيجيات، يمكن للمطورين العمل على إنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر إنصافًا وعدم تحيزًا. تعرف على المزيد حول العدالة في الذكاء الاصطناعي هنا.
تتوفر أدوات وتقنيات مختلفة للمساعدة في اكتشاف التحيز في أنظمة الذكاء الاصطناعي ومعالجته. إحدى الأدوات الشائعة هي أداة Fairlearn، وهي حزمة مفتوحة المصدر Python توفر خوارزميات لتقييم التحيز في نماذج التعلم الآلي والتخفيف من حدته. وهناك أداة أخرى هي أداة AI Fairness 360 من IBM، والتي تقدم مجموعة شاملة من المقاييس والخوارزميات لاكتشاف التحيز في مجموعات البيانات والنماذج والتخفيف من حدته. يمكن دمج هذه الأدوات في مسار التطوير لمساعدة المطورين على تحديد التحيزات وتصحيحها أثناء عملية التدريب. وبالإضافة إلى ذلك، يمكن استخدام تقنيات مثل الإنصاف في الواقع المضاد والتحيز العدائي لتقييم وتحسين إنصاف نماذج الذكاء الاصطناعي. يتضمن الإنصاف في الواقع المضاد تقييم ما إذا كان تنبؤ النموذج سيتغير إذا كانت السمة الحساسة مختلفة، بينما يستخدم تصحيح التحيزات العدائية التدريب العدائي لتقليل اعتماد النموذج على السمات المتحيزة. من خلال استخدام هذه الأدوات والتقنيات، يمكن للمطورين تعزيز عدالة وموثوقية أنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم.
في حين أن مصطلحات "التحيز في الذكاء الاصطناعي" و"تحيز البيانات" و"التحيز الخوارزمي" مرتبطة ببعضها البعض، إلا أنها تشير إلى جوانب مختلفة من المشكلة. التحيز في الذكاء الاصطناعي مصطلح واسع يشمل أي خطأ منهجي في أنظمة الذكاء الاصطناعي يؤدي إلى نتائج غير عادلة. يشير تحيز البيانات على وجه التحديد إلى التحيزات الموجودة في بيانات التدريب، والتي يمكن أن تنشأ من مصادر مختلفة مثل التحيزات التاريخية أو أخذ العينات المنحرفة أو القياسات غير الدقيقة. عندما يتم تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على بيانات متحيزة، فمن المحتمل أن تتعلم هذه التحيزات وتديمها. من ناحية أخرى، يشير التحيز الخوارزمي إلى التحيزات التي تدخلها الخوارزمية نفسها بشكل مستقل عن البيانات. يمكن أن يحدث هذا بسبب التصميم المعيب أو الافتراضات غير الصحيحة أو معايير التحسين غير المناسبة. في حين أن التحيّز في البيانات والتحيّز الخوارزمي مختلفان، إلا أنهما غالبًا ما يتفاعلان ويعززان بعضهما البعض. على سبيل المثال، يمكن أن تؤدي مجموعة البيانات المتحيزة إلى تطوير خوارزمية متحيزة، ويمكن للخوارزمية المتحيزة أن تزيد من التحيزات في البيانات. وتتطلب معالجة التحيز في الذكاء الاصطناعي نهجًا شاملاً يأخذ بعين الاعتبار جوانب البيانات والخوارزمية على حد سواء. ويتضمن ذلك جمع البيانات بعناية ومعالجتها مسبقًا، وتصميم خوارزمية مدروسة، ومراقبة وتقييم مستمرين لأنظمة الذكاء الاصطناعي لضمان العدالة والدقة.
