تعريف
يشير التحيز في الذكاء الاصطناعي إلى أخطاء منهجية في مخرجات الذكاء الاصطناعي، ناجمة عن بيانات منحرفة، أو تصميم معيب، أو عدم مساواة مجتمعية تنعكس في مجموعات البيانات. وقد يؤدي ذلك إلى نتائج غير عادلة أو تمييزية.
الهدف
تهدف دراسة التحيز إلى تحديد أوجه عدم العدالة في أنظمة الذكاء الاصطناعي والحد منها. وتهدف المؤسسات إلى بناء نماذج أكثر إنصافًا من خلال معالجة هذه القضايا.
أهمية
- يؤدي إلى التمييز في التوظيف أو الإقراض أو الرعاية الصحية إذا لم يتم معالجته.
- يؤدي إلى تقويض الثقة في أنظمة الذكاء الاصطناعي.
- يتطلب الامتثال التنظيمي في الصناعات الحساسة.
- متعلق بالعدالة وممارسات الذكاء الاصطناعي المسؤولة.
كيف تعمل هذه التقنية؟
- تحديد المصادر المحتملة للتحيز (جمع البيانات، والتصنيف، والنمذجة).
- تحليل مجموعات البيانات بحثًا عن الخلل.
- تطبيق أساليب التدريب التي تراعي العدالة.
- اختبار المخرجات مع مقاييس العدالة.
- ضبط التصميم وإعادة التدريب إذا لزم الأمر.
أمثلة (العالم الحقيقي)
- أداة تقييم المخاطر COMPAS: تعرضت لانتقادات بسبب التحيز العنصري.
- خوارزمية التوظيف في أمازون: تم التخلص منها بسبب التحيز الجنسي.
- التعرف على الوجه: معروف بتصنيف مجموعات ديموغرافية معينة بشكل خاطئ.
المراجع / قراءات إضافية
- تحيز الذكاء الاصطناعي - المعهد الوطني للمعايير والتكنولوجيا.
- العدالة والتعلم الآلي - باروكاس، هاردت، ونارايانان (كتاب).
- التحيز الخوارزمي - وقائع مؤتمر ACM FAccT.
- بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي المتنوعة: مفتاح القضاء على التحيز
