أخلاقيات الذكاء الاصطناعي: دليل عالمي للكشف عن التحيز الخوارزمي

الذكاء الاصطناعي (AI) يحول الصناعات بسرعة ويؤثر على حياة الناس في جميع أنحاء العالم. مع ازدياد انتشار أنظمة الذكاء الاصطناعي، من الضروري التأكد من أنها عادلة وغير متحيزة ومتوافقة مع المبادئ الأخلاقية. التحيز الخوارزمي، وهو خطأ منهجي ومتكرر في نظام الكمبيوتر الذي يخلق نتائج غير عادلة، هو مصدر قلق كبير في أخلاقيات الذكاء الاصطناعي. يستكشف هذا الدليل الشامل مصادر التحيز الخوارزمي، وتقنيات الكشف عنه وتخفيفه، واستراتيجيات تعزيز العدالة في أنظمة الذكاء الاصطناعي على مستوى العالم.

فهم التحيز الخوارزمي

يحدث التحيز الخوارزمي عندما ينتج نظام الذكاء الاصطناعي نتائج أقل تفضيلاً بشكل منهجي لبعض فئات الأشخاص مقارنة بفئات أخرى. يمكن أن ينشأ هذا التحيز من مصادر مختلفة، بما في ذلك البيانات المتحيزة والخوارزميات المعيبة والتفسيرات المتحيزة للنتائج. فهم أصول التحيز هو الخطوة الأولى نحو بناء أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر عدلاً.

مصادر التحيز الخوارزمي

بيانات التدريب المتحيزة: غالبًا ما تعكس البيانات المستخدمة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي التحيزات المجتمعية الحالية. إذا كانت البيانات تحتوي على تمثيلات منحرفة لفئات معينة، فسيتعلم نموذج الذكاء الاصطناعي هذه التحيزات ويديمها. على سبيل المثال، إذا تم تدريب نظام التعرف على الوجوه بشكل أساسي على صور عرق واحد، فقد يكون أداؤه ضعيفًا على وجوه الأعراق الأخرى. وهذا له آثار كبيرة على إنفاذ القانون والأمن والتطبيقات الأخرى. ضع في اعتبارك خوارزمية COMPAS (نظام إدارة المخالفين التصحيحي لملفات التعريف الخاصة بالعقوبات البديلة)، التي وُجد أنها تميز بشكل غير متناسب المتهمين السود باعتبارهم أكثر عرضة لخطر العودة إلى الإجرام.
تصميم الخوارزمية المعيب: يمكن للخوارزميات نفسها أن تدخل التحيز، حتى مع البيانات التي تبدو غير متحيزة. يمكن أن يؤثر اختيار الميزات وبنية النموذج ومعايير التحسين على النتائج. على سبيل المثال، إذا كانت الخوارزمية تعتمد بشكل كبير على الميزات المرتبطة بالخصائص المحمية (مثل الجنس والعرق)، فقد تميز عن غير قصد ضد فئات معينة.
تصنيف البيانات المتحيز: يمكن لعملية تصنيف البيانات أن تدخل التحيز أيضًا. إذا كان لدى الأفراد الذين يصنفون البيانات تحيزات غير واعية، فقد يصنفون البيانات بطريقة تعكس هذه التحيزات. على سبيل المثال، في تحليل المشاعر، إذا ربط المعلقون أنماط لغوية معينة بفئات ديموغرافية محددة، فقد يتعلم النموذج تصنيف المشاعر التي تعبر عنها تلك الفئات بشكل غير عادل.
حلقات التغذية الراجعة: يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي إنشاء حلقات تغذية راجعة تؤدي إلى تفاقم التحيزات الموجودة. على سبيل المثال، إذا كانت أداة التوظيف التي تعمل بالذكاء الاصطناعي متحيزة ضد النساء، فقد توصي بعدد أقل من النساء للمقابلات. هذا يمكن أن يؤدي إلى توظيف عدد أقل من النساء، مما يعزز بدوره التحيز في بيانات التدريب.
نقص التنوع في فرق التطوير: يمكن لتكوين فرق تطوير الذكاء الاصطناعي أن يؤثر بشكل كبير على عدالة أنظمة الذكاء الاصطناعي. إذا كانت الفرق تفتقر إلى التنوع، فقد يكونون أقل عرضة لتحديد ومعالجة التحيزات المحتملة التي يمكن أن تؤثر على الفئات الممثلة تمثيلاً ناقصًا.
التحيز السياقي: يمكن للسياق الذي يتم فيه نشر نظام الذكاء الاصطناعي أن يدخل التحيز أيضًا. قد لا تعمل الخوارزمية التي تم تدريبها في سياق ثقافي أو مجتمعي واحد بشكل عادل عند نشرها في سياق آخر. يمكن أن تلعب الأعراف الثقافية والفروق الدقيقة اللغوية والتحيزات التاريخية دورًا. على سبيل المثال، قد يستخدم برنامج الدردشة الآلي الذي يعمل بالذكاء الاصطناعي والمصمم لتقديم خدمة العملاء في بلد ما لغة تعتبر مسيئة أو غير لائقة في بلد آخر.

تقنيات للكشف عن التحيز الخوارزمي

يعد الكشف عن التحيز الخوارزمي أمرًا بالغ الأهمية لضمان العدالة في أنظمة الذكاء الاصطناعي. يمكن استخدام تقنيات مختلفة لتحديد التحيز في مراحل مختلفة من دورة حياة تطوير الذكاء الاصطناعي.

تدقيق البيانات

يتضمن تدقيق البيانات فحص بيانات التدريب لتحديد المصادر المحتملة للتحيز. ويشمل ذلك تحليل توزيع الميزات وتحديد البيانات المفقودة والتحقق من وجود تمثيلات منحرفة لفئات معينة. تتضمن تقنيات تدقيق البيانات ما يلي:

التحليل الإحصائي: حساب الإحصائيات الموجزة (مثل المتوسط والوسيط والانحراف المعياري) لمجموعات مختلفة لتحديد التباينات.
التصور: إنشاء تصورات (مثل المدرجات التكرارية والمخططات المبعثرة) لفحص توزيع البيانات وتحديد القيم المتطرفة.
مقاييس التحيز: استخدام مقاييس التحيز (مثل التأثير المتباين وفرصة المساواة) لتحديد مدى تحيز البيانات.

على سبيل المثال، في نموذج تسجيل الائتمان، قد تقوم بتحليل توزيع درجات الائتمان لمجموعات ديموغرافية مختلفة لتحديد التباينات المحتملة. إذا وجدت أن مجموعات معينة لديها درجات ائتمانية أقل بكثير في المتوسط، فقد يشير ذلك إلى أن البيانات متحيزة.

تقييم النموذج

يتضمن تقييم النموذج تقييم أداء نموذج الذكاء الاصطناعي على مجموعات مختلفة من الأشخاص. ويشمل ذلك حساب مقاييس الأداء (مثل الدقة والاسترجاع والدقة ومقياس F1) بشكل منفصل لكل مجموعة ومقارنة النتائج. تتضمن تقنيات تقييم النموذج ما يلي:

مقاييس عدالة المجموعة: استخدام مقاييس عدالة المجموعة (مثل التكافؤ الديموغرافي وتكافؤ الفرص والتكافؤ التنبئي) لتحديد مدى عدالة النموذج عبر مجموعات مختلفة. يتطلب التكافؤ الديموغرافي أن يقدم النموذج تنبؤات بنفس المعدل لجميع المجموعات. يتطلب تكافؤ الفرص أن يكون للنموذج نفس معدل الإيجابية الحقيقية لجميع المجموعات. يتطلب التكافؤ التنبئي أن يكون للنموذج نفس القيمة التنبؤية الإيجابية لجميع المجموعات.
تحليل الأخطاء: تحليل أنواع الأخطاء التي يرتكبها النموذج لمجموعات مختلفة لتحديد أنماط التحيز. على سبيل المثال، إذا كان النموذج يصنف باستمرار صور عرق معين بشكل خاطئ، فقد يشير ذلك إلى أن النموذج متحيز.
الاختبار العدائي: استخدام أمثلة عدائية لاختبار قوة النموذج وتحديد نقاط الضعف تجاه التحيز. الأمثلة العدائية هي مدخلات مصممة لخداع النموذج لتقديم تنبؤات غير صحيحة.

على سبيل المثال، في خوارزمية التوظيف، قد تقوم بتقييم أداء النموذج بشكل منفصل للمرشحين الذكور والإناث. إذا وجدت أن النموذج لديه معدل دقة أقل بكثير للمرشحات الإناث، فقد يشير ذلك إلى أن النموذج متحيز.

الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI)

يمكن أن تساعد تقنيات الذكاء الاصطناعي القابلة للتفسير (XAI) في تحديد الميزات الأكثر تأثيرًا في تنبؤات النموذج. من خلال فهم الميزات التي تقود قرارات النموذج، يمكنك تحديد المصادر المحتملة للتحيز. تتضمن تقنيات XAI ما يلي:

أهمية الميزة: تحديد أهمية كل ميزة في تنبؤات النموذج.
قيم SHAP: حساب قيم SHAP (SHapley Additive exPlanations) لشرح مساهمة كل ميزة في تنبؤات النموذج للحالات الفردية.
LIME: استخدام LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) لشرح تنبؤات النموذج للحالات الفردية عن طريق إنشاء تقريب خطي محلي للنموذج.

على سبيل المثال، في نموذج طلب قرض، يمكنك استخدام تقنيات XAI لتحديد الميزات الأكثر تأثيرًا في قرار النموذج بالموافقة على القرض أو رفضه. إذا وجدت أن الميزات المتعلقة بالعرق أو الأصل العرقي مؤثرة للغاية، فقد يشير ذلك إلى أن النموذج متحيز.

أدوات تدقيق العدالة

تتوفر العديد من الأدوات والمكتبات للمساعدة في الكشف عن التحيز الخوارزمي وتخفيفه. غالبًا ما توفر هذه الأدوات تطبيقات لمقاييس وتقنيات تخفيف التحيز المختلفة.

AI Fairness 360 (AIF360): مجموعة أدوات مفتوحة المصدر طورتها IBM توفر مجموعة شاملة من المقاييس والخوارزميات للكشف عن التحيز وتخفيفه في أنظمة الذكاء الاصطناعي.
Fairlearn: حزمة Python طورتها Microsoft توفر أدوات لتقييم وتحسين العدالة في نماذج تعلم الآلة.
Responsible AI Toolbox: مجموعة شاملة من الأدوات والموارد طورتها Microsoft لمساعدة المؤسسات على تطوير ونشر أنظمة الذكاء الاصطناعي بمسؤولية.

استراتيجيات لتخفيف التحيز الخوارزمي

بمجرد الكشف عن التحيز الخوارزمي، من المهم اتخاذ خطوات لتخفيفه. يمكن استخدام تقنيات مختلفة لتقليل التحيز في أنظمة الذكاء الاصطناعي.

المعالجة المسبقة للبيانات

تتضمن المعالجة المسبقة للبيانات تعديل بيانات التدريب لتقليل التحيز. تتضمن تقنيات المعالجة المسبقة للبيانات ما يلي:

إعادة الترجيح: تعيين أوزان مختلفة لمثيلات مختلفة في بيانات التدريب للتعويض عن التمثيلات المنحرفة.
أخذ العينات: أخذ عينات أقل من الفئة الغالبة أو أخذ عينات زائدة من الفئة الأقلية لموازنة البيانات.
زيادة البيانات: إنشاء نقاط بيانات اصطناعية جديدة لزيادة تمثيل الفئات الممثلة تمثيلاً ناقصًا.
إزالة الميزات المتحيزة: إزالة الميزات المرتبطة بالخصائص المحمية. ومع ذلك، كن حذرًا لأن الميزات التي تبدو غير ضارة لا تزال مرتبطة بالسمات المحمية بشكل غير مباشر (المتغيرات الوكيلة).

على سبيل المثال، إذا كانت بيانات التدريب تحتوي على أمثلة أقل للنساء مقارنة بالرجال، فيمكنك استخدام إعادة الترجيح لإعطاء وزن أكبر لأمثلة النساء. أو يمكنك استخدام زيادة البيانات لإنشاء أمثلة اصطناعية جديدة للنساء.

تعديل الخوارزمية

يتضمن تعديل الخوارزمية تغيير الخوارزمية نفسها لتقليل التحيز. تتضمن تقنيات تعديل الخوارزمية ما يلي:

قيود العدالة: إضافة قيود العدالة إلى هدف التحسين للتأكد من أن النموذج يفي بمعايير عدالة معينة.
إزالة التحيز العدائي: تدريب شبكة عدائية لإزالة المعلومات المتحيزة من تمثيلات النموذج.
التنظيم: إضافة شروط تنظيمية إلى دالة الخسارة لمعاقبة التنبؤات غير العادلة.

على سبيل المثال، يمكنك إضافة قيد عدالة إلى هدف التحسين الذي يتطلب أن يكون للنموذج نفس معدل الدقة لجميع المجموعات.

المعالجة اللاحقة

تتضمن المعالجة اللاحقة تعديل تنبؤات النموذج لتقليل التحيز. تتضمن تقنيات المعالجة اللاحقة ما يلي:

تعديل العتبة: تعديل عتبة التصنيف لتحقيق مقياس عدالة مطلوب.
المعايرة: معايرة احتمالات النموذج للتأكد من أنها متوافقة تمامًا مع النتائج المرصودة.
تصنيف خيار الرفض: إضافة "خيار رفض" للحالات الحدودية حيث يكون النموذج غير متأكد من تنبؤاته.

على سبيل المثال، يمكنك تعديل عتبة التصنيف للتأكد من أن النموذج لديه نفس معدل الإيجابية الخاطئة لجميع المجموعات.

تعزيز العدالة في أنظمة الذكاء الاصطناعي: منظور عالمي

يتطلب بناء أنظمة ذكاء اصطناعي عادلة اتباع نهج متعدد الأوجه لا يشمل الحلول التقنية فحسب، بل يشمل أيضًا الاعتبارات الأخلاقية والأطر السياسية والممارسات التنظيمية.

المبادئ التوجيهية والمبادئ الأخلاقية

طورت العديد من المنظمات والحكومات مبادئ توجيهية ومبادئ أخلاقية لتطوير ونشر الذكاء الاصطناعي. غالبًا ما تؤكد هذه المبادئ التوجيهية على أهمية العدالة والشفافية والمساءلة والإشراف البشري.

مبادئ أسيلومار للذكاء الاصطناعي: مجموعة من المبادئ التي طورها الباحثون والخبراء في مجال الذكاء الاصطناعي لتوجيه التطوير والاستخدام المسؤولين للذكاء الاصطناعي.
المبادئ التوجيهية الأخلاقية للاتحاد الأوروبي للذكاء الاصطناعي الجدير بالثقة: مجموعة من المبادئ التوجيهية التي وضعتها المفوضية الأوروبية لتعزيز تطوير واستخدام الذكاء الاصطناعي الجدير بالثقة.
توصية اليونسكو بشأن أخلاقيات الذكاء الاصطناعي: إطار عمل عالمي لتوجيه التطوير والاستخدام المسؤولين للذكاء الاصطناعي، وضمان أنه يفيد البشرية جمعاء.

حوكمة وتنظيم الذكاء الاصطناعي

تدرس الحكومات بشكل متزايد اللوائح لضمان تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي ونشرها بمسؤولية. قد تتضمن هذه اللوائح متطلبات لعمليات تدقيق التحيز وتقارير الشفافية وآليات المساءلة.

قانون الذكاء الاصطناعي للاتحاد الأوروبي: لائحة مقترحة تهدف إلى وضع إطار قانوني للذكاء الاصطناعي في الاتحاد الأوروبي، ومعالجة قضايا مثل تقييم المخاطر والشفافية والمساءلة.
قانون المساءلة الخوارزمية لعام 2022 (الولايات المتحدة): تشريع يهدف إلى مطالبة الشركات بتقييم وتخفيف الأضرار المحتملة لأنظمة اتخاذ القرار الآلية.

الممارسات التنظيمية

يمكن للمؤسسات تنفيذ ممارسات مختلفة لتعزيز العدالة في أنظمة الذكاء الاصطناعي:

فرق تطوير متنوعة: التأكد من أن فرق تطوير الذكاء الاصطناعي متنوعة من حيث الجنس والعرق والأصل العرقي والخصائص الأخرى.
إشراك أصحاب المصلحة: إشراك أصحاب المصلحة (مثل المجتمعات المتضررة ومنظمات المجتمع المدني) لفهم مخاوفهم ودمج ملاحظاتهم في عملية تطوير الذكاء الاصطناعي.
الشفافية وقابلية التفسير: جعل أنظمة الذكاء الاصطناعي أكثر شفافية وقابلية للتفسير لبناء الثقة والمساءلة.
المراقبة والتقييم المستمر: المراقبة والتقييم المستمر لأنظمة الذكاء الاصطناعي لتحديد ومعالجة التحيزات المحتملة.
إنشاء مجالس أخلاقيات الذكاء الاصطناعي: تشكيل لجان داخلية أو خارجية للإشراف على الآثار الأخلاقية لتطوير ونشر الذكاء الاصطناعي.

أمثلة عالمية ودراسات حالة

يعد فهم أمثلة واقعية للتحيز الخوارزمي واستراتيجيات التخفيف أمرًا بالغ الأهمية لبناء أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر عدلاً. فيما يلي بعض الأمثلة من جميع أنحاء العالم:

الرعاية الصحية في الولايات المتحدة: وُجد أن الخوارزمية المستخدمة في المستشفيات الأمريكية للتنبؤ بالمرضى الذين سيحتاجون إلى رعاية طبية إضافية متحيزة ضد المرضى السود. استخدمت الخوارزمية تكاليف الرعاية الصحية كبديل للاحتياج، لكن المرضى السود تاريخيًا لديهم وصول أقل إلى الرعاية الصحية، مما يؤدي إلى انخفاض التكاليف والتقليل من احتياجاتهم. (Obermeyer et al., 2019)
العدالة الجنائية في الولايات المتحدة: وُجد أن خوارزمية COMPAS، المستخدمة لتقييم خطر العودة إلى الإجرام للمتهمين الجنائيين، تميز بشكل غير متناسب المتهمين السود باعتبارهم أكثر عرضة للخطر، حتى عندما لم يعودوا إلى الإجرام. (Angwin et al., 2016)
التوظيف في المملكة المتحدة: ألغت أمازون أداة التوظيف الخاصة بها التي تعمل بالذكاء الاصطناعي بعد أن اكتشفت أن النظام متحيز ضد النساء. تم تدريب النظام على بيانات التوظيف التاريخية، التي كانت تضم في الغالب مرشحين ذكور، مما أدى إلى معاقبة الذكاء الاصطناعي للسير الذاتية التي تحتوي على كلمة "نساء".
التعرف على الوجه في الصين: أثيرت مخاوف بشأن احتمال التحيز في أنظمة التعرف على الوجه المستخدمة للمراقبة والسيطرة الاجتماعية في الصين، لا سيما ضد الأقليات العرقية.
تسجيل الائتمان في الهند: إن استخدام مصادر البيانات البديلة في نماذج تسجيل الائتمان في الهند لديه القدرة على إدخال التحيز إذا كانت مصادر البيانات هذه تعكس أوجه عدم المساواة الاجتماعية والاقتصادية القائمة.

مستقبل أخلاقيات الذكاء الاصطناعي والكشف عن التحيز

مع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي، سيصبح مجال أخلاقيات الذكاء الاصطناعي والكشف عن التحيز أكثر أهمية. يجب أن تركز جهود البحث والتطوير المستقبلية على:

تطوير تقنيات أكثر قوة ودقة للكشف عن التحيز.
إنشاء استراتيجيات أكثر فعالية للتخفيف من التحيز.
تعزيز التعاون متعدد التخصصات بين باحثي الذكاء الاصطناعي وعلماء الأخلاق وصانعي السياسات وعلماء الاجتماع.
وضع معايير عالمية وأفضل الممارسات لأخلاقيات الذكاء الاصطناعي.
تطوير موارد تعليمية لزيادة الوعي حول أخلاقيات الذكاء الاصطناعي والتحيز بين ممارسي الذكاء الاصطناعي وعامة الناس.

خاتمة

يمثل التحيز الخوارزمي تحديًا كبيرًا في أخلاقيات الذكاء الاصطناعي، لكنه ليس مستعصيًا على الحل. من خلال فهم مصادر التحيز واستخدام تقنيات الكشف والتخفيف الفعالة وتعزيز المبادئ التوجيهية الأخلاقية والممارسات التنظيمية، يمكننا بناء أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر عدلاً وإنصافًا تفيد البشرية جمعاء. يتطلب هذا جهدًا عالميًا، يشمل التعاون بين الباحثين وصانعي السياسات وقادة الصناعة والجمهور، لضمان تطوير الذكاء الاصطناعي ونشره بمسؤولية.

المراجع:

Angwin, J., Larson, J., Mattu, S., & Kirchner, L. (2016). Machine Bias. ProPublica.
Obermeyer, Z., Powers, B., Vogeli, C., & Mullainathan, S. (2019). Dissecting racial bias in an algorithm used to manage the health of populations. Science, 366(6464), 447-453.