في عصرنا الحالي، أصبح الذكاء الاصطناعي جزءًا لا يتجزأ من حياتنا اليومية، حيث نستخدمه في مختلف التطبيقات التي تساعدنا في اتخاذ القرارات، وتحليل البيانات، وحتى في التفاعل الاجتماعي. ومع ذلك، فإن هذه التكنولوجيا المتقدمة ليست محصنة ضد التأثيرات السلبية للأحكام المسبقة، والتي يمكن أن تهدد دقة وموضوعية أنظمة الذكاء الاصطناعي،الأحكام المسبقة في الذكاء الاصطناعي،الأحكام المسبقة، أو ما يعرف بالـ “باياس”هي تحيزات أو تفضيلات غير مبررة تؤثر على الحكم أو القرار. في سياق الذكاء الاصطناعي، يمكن أن تتسلل هذه الأحكام المسبقة إلى الخوارزميات بطرق مختلفة، سواء من خلال البيانات المستخدمة في تدريب النماذج أو من خلال الافتراضات المدمجة في التصميم،مصادر الأحكام المسبقة البيانات المنحازة: إذا كانت البيانات المستخدمة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي منحازة، فإن النتائج ستكون منحازة أيضًا. على سبيل المثال، إذا كانت بيانات التوظيف تاريخيًا تميل إلى تفضيل مجموعة معينة على حساب أخرى، فإن خوارزميات الذكاء الاصطناعي ستعكس هذا التحيز،التصميم البشري: يقوم المهندسون والمبرمجون بتصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي، وهؤلاء الأشخاص قد يحملون تحيزات غير واعية يمكن أن تنعكس في الأنظمة التي يطورونها،نقص التنوع في فرق العمل: عدم تنوع الفرق التي تصمم وتدرب نماذج الذكاء الاصطناعي يمكن أن يؤدي إلى نقص في الوعي بالتحديات المرتبطة بالأحكام المسبقة، وبالتالي يزيد من احتمال تضمنها في النماذج،تأثير الأحكام المسبقة على الذكاء الاصطناعي،وجود الأحكام المسبقة في أنظمة الذكاء الاصطناعي يمكن أن يؤدي إلى مجموعة من النتائج السلبية، منها،قرارات غير عادلة: قد تتخذ أنظمة الذكاء الاصطناعي قرارات غير عادلة أو تمييزية في مجالات مثل التوظيف، والرعاية الصحية، والتطبيقات القانونية،فقدان الثقة: عندما يكتشف المستخدمون أن أنظمة الذكاء الاصطناعي تتحيز، قد يفقدون الثقة في هذه الأنظمة، مما يقلل من فعاليتها واعتمادها،تعميق الفجوات الاجتماعية: يمكن أن تسهم الأحكام المسبقة في تعميق الفجوات الاجتماعية والاقتصادية إذا لم يتم معالجتها بشكل فعال،كيفية مواجهة الأحكام المسبقة لمعالجة مشكلة الأحكام المسبقة في الذكاء الاصطناعي، يجب اتخاذ مجموعة من الإجراءات، منها،تنويع البيانات: ضمان تنوع وشمولية البيانات المستخدمة في تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي يمكن أن يقلل من احتمالية التحيز،اختبار النماذج بانتظام: يجب اختبار نماذج الذكاء الاصطناعي بانتظام لكشف التحيزات المحتملة وتصحيحها،توعية الفرق المطورة: تدريب الفرق المطورة للذكاء الاصطناعي على الوعي بالتحيز وأهمية الشمولية يمكن أن يساعد في تصميم أنظمة أكثر عدالة،إشراك المجتمعات المتأثرة: إشراك المجتمعات التي قد تتأثر بقرارات الذكاء الاصطناعي في عملية تطوير هذه الأنظمة لضمان أنها تلبي احتياجاتهم بشكل عادل،رغم الفوائد الهائلة التي يمكن أن يوفرها الذكاء الاصطناعي، إلا أن الأحكام المسبقة تظل تحديًا كبيرًا يهدد فعالية وعدالة هذه التكنولوجيا. من خلال اتخاذ خطوات فعالة لمعالجة هذه التحيزات، يمكننا ضمان أن أنظمة الذكاء الاصطناعي تعمل لصالح الجميع بشكل عادل ومنصف.
بقلم:جلال يياوي.
