التحيز في الذكاء الاصطناعي: تحديات وحلول مبتكرة
شهد الذكاء الاصطناعي التوليدي تطورات كبيرة مؤخرًا، مما فتح آفاق جديدة في مختلف المجالات مثل التمويل والرعاية الصحية والنقل. إلا أن هذه التطورات لم تخلُ من تحديات معقدة، أبرزها التحيزات في الأنظمة الذكية.
تعمل بعض المؤسسات على إيجاد حلول لتقليل التحيز، مثل مؤسسة NTT التي طورت تقنية جديدة لتقليل التحيز في الشبكات العصبية العميقة (DNNs). تهدف هذه التقنية إلى إنتاج نماذج ذكاء اصطناعي محايدة تقوم باتخاذ قرارات تعتمد على الكفاءة بدلاً من العرق أو الجنس، مما يعزز التنوع والشمولية في بيئات العمل.
تعتبر شركة أمازون إحدى الأمثلة الواقعية على آثار التحيز، عندما أوقفت استخدام خوارزمية توظيف كانت تفضل مرشحين يستخدمون مصطلحات معينة شائعة بين الرجال. كما وقفت الباحثة Joy Buolamwini في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا على تحيزات في تقنيات تحليل الوجه، التي كانت تُظهر معدلات خطأ أعلى مع النساء من الأقليات بسبب نقص بيانات التدريب.
لحل مشكلة التحيز، قدم الباحث Hidenori Tanaka حلًا يُعرف بالضبط الدقيق القائم على الاتصال (CBFT)، الذي يساعد في تقليل اعتماد النماذج على ميزات قد تؤدي إلى نتائج متحيزة. يعتمد CBFT على إنشاء مسارات جديدة في البيانات تُعزز دقة النماذج عن طريق تجاهل العوامل المؤثرة غير المرغوبة.
في النهاية، يمثل الذكاء الاصطناعي أداة قوية قد تغير حياتنا، لكن من الضروري العمل معًا لمعالجة التحديات الأخلاقية والقانونية المرتبطة به، لضمان استخدامه بطريقة مسؤولة ومفيدة.
عدد المصادر التي تم تحليلها: 8
المصدر الرئيسي : aitnews.com آية رضوان
post-id: 68146754-3fe7-4e82-8f2e-aa070fcfb5a4
