أخلاقيات التعلم الآلي التي تتناول التحيز والإنصاف

أصبح التعلم الآلي (ML) الآن جزءًا أساسيًا من التكنولوجيا الحديثة. فهو يغذي مجموعة واسعة من التقنيات، من محركات البحث إلى المركبات ذاتية القيادة. ومع تحول هذه الأنظمة إلى جزء من حياتنا، تزايدت المخاوف بشأن أخلاقياتها. فالناس قلقون بشكل خاص بشأن التحيز والإنصاف. يمكن أن تؤدي تحيزات نماذج التعلم الآلي إلى إدامة عدم المساواة، وتعزيز الصور النمطية، والتسبب في الظلم. تستكشف هذه المقالة التحديات الأخلاقية في التعلم الآلي. وتركز على الحاجة إلى الإنصاف وطرق الحد من التحيز.
جدول المحتويات فهم التحيز في التعلم الآلي تأثير التحيز على المجتمع دور الإنصاف في التعلم الآلي استراتيجيات التخفيف من التحيز الاتجاهات المستقبلية في التعلم الآلي الأخلاقي الخاتمة
فهم التحيز في التعلم الآلي
التحيز في التعلم الآلي هو محاباة منهجية تجاه مجموعات معينة. وغالباً ما يأتي من البيانات المستخدمة لتدريب الخوارزميات. وقد ينشأ هذا التحيز من عدة عوامل مختلفة: جمع البيانات: قد يؤدي استخدام البيانات المتحيزة إلى فشل النموذج بالنسبة لبعض المجموعات. أنظمة التعرف على الوجه تخطئ في التعرف على الأشخاص ذوي البشرة الداكنة. فهي تركز في تدريبها على مجموعات البيانات التي تضم أشخاصاً ذوي بشرة فاتحة. يمكن أن تؤثر التحيزات البشرية على كيفية وضع العلامات على البيانات. وهذا يخلق تحيزاً في وضع العلامات، مما يؤثر على تدريب النموذج. إذا أظهرت بيانات الجريمة تحيزاً في وضع العلامات، فقد تستهدف النماذج المدربة عليها بعض المجموعات بشكل غير عادل. التحيز الخوارزمي: قد تُفضّل بعض الخوارزميات نتائج معينة بناءً على معالجتها للبيانات. على سبيل المثال، قد تغفل النماذج التي تركز على الدقة عن العدالة. وقد يؤدي ذلك إلى قرارات تضر بالمجموعات المهمشة.
تأثير التحيز على المجتمع
يمكن أن تسبب أنظمة التعلم الآلي المتحيزة أكثر من مجرد أخطاء. فقد تضر بالمجتمع. تعزيز عدم المساواة: يمكن أن تعزز الخوارزميات المتحيزة أوجه عدم المساواة القائمة. تؤثر هذه المشكلة على ممارسات التوظيف وعمليات الإقراض وتطبيق القانون. قد تؤدي خوارزمية التوظيف التي تفضل بعض المدارس إلى استبعاد بعض المرشحين المؤهلين. قد يكون هؤلاء المرشحين متنوعين. تآكل الثقة: تؤدي نتائج التعلم الآلي غير العادلة إلى الإضرار بالثقة في التكنولوجيا والمؤسسات. هذا الشك يمكن أن يعيق تبني التقنيات الجديدة. كما يمكن أن يخلق فجوة بين شركات التكنولوجيا والمجتمعات التي تخدمها. الآثار القانونية والأخلاقية: يمكن أن تضر أنظمة التعلم الآلي المتحيزة بالمؤسسات. فقد تواجه إجراءات قانونية وتضر بسمعتها. ومع تزايد الوعي بهذه القضايا، يزداد الطلب على الشفافية في مجال الذكاء الاصطناعي. ويضغط المنظمون والجمهور من أجل ذلك.
دور الإنصاف في التعلم الآلي
يتعلق الإنصاف في التعلم الآلي بالمساواة في المعاملة من قبل الخوارزميات، بغض النظر عن الخلفية. يمكننا استخدام معايير مختلفة للإنصاف. التكافؤ الديموغرافي: يتطلب هذا النهج توزيعاً متساوياً للنتائج بين المجموعات الديموغرافية. على سبيل المثال، في خوارزميات التوظيف، يجب أن يكون للمجموعات المختلفة معدلات اختيار متشابهة. تكافؤ الفرص: يتعلق هذا المعيار بالإنصاف. فهو يضمن حصول جميع الأشخاص المؤهلين على فرص متساوية للنجاح، بغض النظر عن التركيبة السكانية. في الموافقات على القروض، يجب أن يتمتع المتقدمون الذين لديهم ملفات ائتمانية متشابهة بفرص موافقة متساوية. الإنصاف الفردي: يسلط هذا المبدأ الضوء على أن الأفراد ذوي الخصائص المتشابهة يجب أن يحصلوا على نتائج متشابهة. وهو يحتاج إلى فهم أعمق للسياق والفروق الدقيقة لكل حالة.
استراتيجيات التخفيف من التحيز
للحد من التحيز وتعزيز الإنصاف في التعلم الآلي، يمكن للمؤسسات اتخاذ الخطوات التالية جمع البيانات المتنوعة: ضمان جمع بيانات متنوعة وتمثيلية أمر بالغ الأهمية. إن إشراك المجتمعات المتأثرة أثناء جمع البيانات يمكن أن يلتقط المزيد من وجهات النظر والتجارب. اكتشاف التحيز وقياسه: يجب علينا قياس التحيز في أنظمة التعلم الآلي. لذا، نحتاج إلى مقاييس قوية للقيام بذلك. يمكن لتقنيات مثل عمليات تدقيق الإنصاف والاختبارات المنتظمة أن تكتشف التحيزات في مرحلة مبكرة من التطوير. الشفافية الخوارزمية: يجب على الشركات الإفصاح عن خوارزمياتها. يجب أن يعرف أصحاب المصلحة كيفية اتخاذ القرارات. يمكن أن يؤدي تقديم تفسيرات للقرارات الخوارزمية إلى تعزيز المساءلة. مجالس المراجعة الأخلاقية: يمكن للمجالس المستقلة تقييم الآثار الاجتماعية لأنظمة التعلم الآلي. يمكن لهذه المجالس تقديم وجهات نظر وتوصيات متنوعة للممارسات الأخلاقية.
الاتجاهات المستقبلية في التعلم الآلي الأخلاقي
تُعد أخلاقيات تعلّم الآلة مجالاً سريع التطور. ومن المرجح أن تركز التطورات المستقبلية على عدة مجالات رئيسية: الأطر التنظيمية: مع تزايد المخاوف بشأن التحيز، تقوم الجهات التنظيمية بوضع مبادئ توجيهية أخلاقية للذكاء الاصطناعي. قد تفرض اللوائح المستقبلية تقييمات الإنصاف وتدابير المساءلة. النُهج متعددة التخصصات: لإصلاح التحيز في التعلّم الآلي، يجب أن نعمل في مختلف المجالات. وتشمل هذه المجالات علم الاجتماع والأخلاقيات والقانون. ويمكن أن يؤدي الجمع بين الخبرات المتنوعة إلى حلول أكثر شمولاً. تمكين المستخدم: يمكن أن تؤدي معرفة الخوارزميات وتحيزاتها إلى تمكين المستخدمين. ويمكنها تعزيز التفاعل النقدي مع التكنولوجيا. إن تثقيف الجمهور حول هذه القضايا أمر بالغ الأهمية لاتخاذ قرارات مستنيرة.
كيف تحصل على شهادة تعلم الآلة؟
نحن شركة تكنولوجيا تعليمية تقدم دورات تدريبية معتمدة لتسريع المسيرة المهنية للمهنيين العاملين في جميع أنحاء العالم. نحن نقدم التدريب من خلال ورش عمل في الفصول الدراسية بقيادة مدرب، ودورات تدريبية افتراضية مباشرة بقيادة مدرب، ودورات التعلم الإلكتروني ذاتية التعلم.
لقد أجرينا بنجاح دورات تدريبية في 108 دول في جميع أنحاء العالم ومكّنا الآلاف من المهنيين العاملين من تعزيز نطاق حياتهم المهنية.
تشمل محفظتنا التدريبية للمؤسسات دورات تدريبية معتمدة ومعترف بها عالمياً ومطلوبة في إدارة المشاريع، وإدارة الجودة، وتحليل الأعمال، وإدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات، و”أجايل” و”سكروم”، والأمن السيبراني، وعلوم البيانات، والتقنيات الناشئة. قم بتنزيل كتالوج تدريب المؤسسات من https://cciedump.spoto.net/ar/
تشمل الدورات الشائعة ما يلي: إدارة المشاريع: PMP و CAPM و PMI RMP إدارة الجودة: الحزام الأسود لستة سيجما، الحزام الأخضر لستة سيجما اللينة، الإدارة اللينة، Minitab، تحليل الأعمال CMMI: CBAP، CCBA، CCBA، ECBA التدريب الرشيق: تدريب PMI-ACP، CSM، CSPO Scrum تدريب Scrum: CSM إدارة برامج DevOps: PgMP تكنولوجيا الحوسبة السحابية: الحوسبة السحابية Exin الحوسبة السحابية إدارة عملاء سيتريكس: إدارة الحوسبة السحابية: Citrix Cloud Administration
الشهادات العشر الأعلى أجراً التي يجب استهدافها في عام 2024 هي محترف أمن نظم المعلومات المعتمد (CISSP) مهندس الحلول المعتمد من AWS مهندس الحلول المعتمد من AWS مهندس الحلول المعتمد من Google مهندس السحابة المعتمد من Google مهندس السحابة المعتمد شهادة البيانات الكبيرة شهادة علوم البيانات شهادة معتمدة في مراقبة المخاطر ونظم المعلومات (CRISC) مدير أمن المعلومات المعتمد (CISM) شهادة محترف إدارة المشاريع (PMP) ® شهادة مختص إدارة المشاريع (PMP) شهادة مخترق أخلاقي معتمد (CEH) شهادة خبير سكروم معتمد (CSM)
الخاتمة
في الختام، بما أن التكنولوجيا تشكل عالمنا، يجب أن نناقش أخلاقيات التعلم الآلي. يجب علينا معالجة التحيز في أنظمة التعلم الآلي. إنها ضرورة أخلاقية وليست تحدياً تقنياً. من خلال فهم التحيز وآثاره المجتمعية، يمكننا الحد منه. بعد ذلك، يمكننا استخدام التعلم الآلي لتعزيز المساواة والعدالة. يجب أن نعمل معاً لتعزيز التعلم الآلي الأخلاقي. وهذا أمر حيوي لجميع أصحاب المصلحة – المطورين والمنظمات وصانعي السياسات والجمهور. وسيعود بالنفع على المجتمع ككل.
اتصل بنا :