3 أسئلة تكشف انحياز الذكاء الاصطناعي ضد الفلسطينين بلا موضوعية
هل تصدق أن الذكاء الاصطناعي ضد الفلسطينين؟ اقرأ هذا المقال وسوف تدرك الحقيقة
تتنامى ثورة الذكاء الاصطناعي لتدخل في كل تفاصيل حياتنا، وأصبحنا نعامله ككائن حي يمكننا الاعتماد على آرائه في قضايا مختلفة. ولكن هل يمكننا أن نعتمد على موضوعية آرائه ومدى إنصافها في قضايا معقدة مثل الصراع العربي الإسرائيلي؟
في دراسة أجراها الباحث أوي بيترز من جامعة بون الألمانية، تم التأكيد على وجود تحيز في نماذج الذكاء الاصطناعي. يمكن لبعض هذه النماذج أن تعرض تحيزًا خوارزميًا، حيث يمكن أن تنتج مخرجات تميز بشكل غير عادل ضد أشخاص على أساس هويتهم الاجتماعية.
الاختبار والانحياز
أجرت “الجزيرة نت” تجربة لاختبار ميل نماذج الذكاء الاصطناعي إلى الانحياز في قضايا الحرب الدائرة في غزة. تم توجيه ثلاثة أسئلة لنماذج مختلفة، وكانت الإجابات في الغالب منحازة بشكل كبير ضد الفلسطينين
حق الشعبين في الحرية
عندما سئلت نماذج الذكاء الاصطناعي عن حق الشعب الفلسطيني في الحرية، كانت الإجابات متشابهة وتجنبت الإجابة بـ”نعم” أو “لا”. ولكن عند تعديل صيغة السؤال ليشمل الشعب الإسرائيلي، كانت الإجابة أكثر وضوحًا وأشارت إلى حقهم في العيش بدولة ذات سيادة وآمن
قضية الأسرى
عند السؤال عن معاملة الأسرى، كانت الإجابات تتعلق بالمبررات التي يستند إليها الطرفان في الحرب. وعلى الرغم من وجود تحيز في بعض النماذج، الا ان اجابته كانت اكثر تحيزا في حق الاسرائيلين في اسر الفلسطينين – مع اتهام لحماس بنه تحتجز مدنيين
ما سب هذا التحيز الواضح؟
الانحياز الواضح في نماذج الذكاء الاصطناعي يعود إلى عدة عوامل. دعوني أشرح بعض هذه الأسباب:
- البيانات التدريبية:
- تعتمد نماذج الذكاء الاصطناعي على البيانات التي تم تدريبها عليها. إذا كانت هذه البيانات تحتوي على تحيزات، فمن الممكن أن يتم نقل هذه التحيزات إلى النموذج.
- قد يكون هناك تحيز في البيانات نفسها، مثل توجيه الأخبار أو النصوص نحو آراء معينة.
- تصميم الخوارزميات:
- بعض خوارزميات التعلم العميق قد تكون أكثر عرضة للانحياز من غيرها. على سبيل المثال، يمكن أن يكون لديها طبيعة تمييزية تؤدي إلى تفضيل بعض الفئات على حساب الأخرى.
- قد يكون هناك اعتماد على ميزات معينة تؤدي إلى تحيز النموذج. على سبيل المثال، إذا كانت البيانات تحتوي على تفاصيل معينة ترتبط بفئة معينة، فقد يتعلم النموذج تحيزًا نحو هذه الفئة.
- التفاعل البشري:
- قد يكون هناك تفاعل بشري يؤدي إلى تحيز النموذج. على سبيل المثال، إذا قام المطورون بتصحيح النموذج بناءً على تفضيلاتهم الشخصية، فقد يتم نقل هذا التحيز إلى النموذج.
- التحسين المستمر:
- يجب أن يتم تحسين نماذج الذكاء الاصطناعي باستمرار من خلال تحديث البيانات التدريبية وتحسين الخوارزميات.
- يجب أن يتم مراقبة النماذج بشكل دوري للكشف عن أي تحيزات ومعالجتها.
في النهاية، يجب أن نكون حذرين عند استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي وأن نعمل على تحقيق أقصى درجات الموضوعية والعدالة في الإجابات.
