هوش مصنوعی و تعصب الگوریتمی

آیا درباره تعصبات الگوریتمی در هوش مصنوعی کنجکاو هستید؟ به INVIAI بپیوندید تا در این مقاله درباره هوش مصنوعی و تعصب الگوریتمی بیشتر بیاموزید!

هوش مصنوعی (AI) به طور فزاینده‌ای در زندگی روزمره ما جای گرفته است – از تصمیمات استخدامی تا مراقبت‌های بهداشتی و پلیس – اما استفاده از آن نگرانی‌هایی درباره تعصب الگوریتمی ایجاد کرده است. تعصب الگوریتمی به تعصبات سیستماتیک و ناعادلانه در خروجی‌های سیستم‌های هوش مصنوعی گفته می‌شود که اغلب بازتاب‌دهنده کلیشه‌ها و نابرابری‌های اجتماعی است.

به طور خلاصه، یک الگوریتم هوش مصنوعی می‌تواند به طور ناخواسته تعصبات انسانی موجود در داده‌های آموزشی یا طراحی خود را بازتولید کند و منجر به نتایج تبعیض‌آمیز شود.

در ادامه، به بررسی علل تعصب الگوریتمی، نمونه‌های واقعی تأثیر آن و تلاش‌های جهانی برای عادلانه‌تر کردن هوش مصنوعی می‌پردازیم.

درک تعصب الگوریتمی و علل آن

تعصب الگوریتمی معمولاً نه به این دلیل که هوش مصنوعی "می‌خواهد" تبعیض کند، بلکه به دلیل عوامل انسانی به وجود می‌آید. سیستم‌های هوش مصنوعی از داده‌ها یاد می‌گیرند و قوانین ساخته شده توسط انسان‌ها را دنبال می‌کنند – و انسان‌ها تعصباتی دارند (اغلب ناخودآگاه). اگر داده‌های آموزشی مغرضانه یا بازتاب‌دهنده تعصبات تاریخی باشند، هوش مصنوعی احتمالاً آن الگوها را یاد می‌گیرد.

الگوریتم‌های هوش مصنوعی تعصبات سازندگان و داده‌های خود را به ارث می‌برند مگر اینکه گام‌های آگاهانه‌ای برای شناسایی و اصلاح آن‌ها برداشته شود.

— یافته کلیدی پژوهشی

مهم است بدانیم که تعصب الگوریتمی معمولاً غیرعمدی است. سازمان‌ها اغلب هوش مصنوعی را برای تصمیم‌گیری‌های عینی‌تر به کار می‌گیرند، اما اگر اطلاعات مغرضانه به سیستم داده شود یا عدالت در طراحی لحاظ نشود، نتیجه می‌تواند ناعادلانه باشد. تعصب هوش مصنوعی می‌تواند فرصت‌ها را ناعادلانه تخصیص دهد و نتایج نادرستی تولید کند که بر رفاه افراد تأثیر منفی گذاشته و اعتماد به هوش مصنوعی را کاهش می‌دهد.

درک علت تعصب اولین گام به سوی راه‌حل‌ها است – و این گامی است که دانشگاه‌ها، صنعت و دولت‌ها در سراسر جهان اکنون جدی گرفته‌اند.

درک علل ریشه‌ای تعصب و تبعیض الگوریتمی

نمونه‌های واقعی تعصب در هوش مصنوعی

تعصب در هوش مصنوعی فقط یک نگرانی فرضی نیست؛ موارد متعددی در دنیای واقعی نشان داده‌اند که تعصب الگوریتمی می‌تواند منجر به تبعیض شود. نمونه‌های برجسته تعصب هوش مصنوعی در بخش‌های مختلف عبارتند از:

تعصب در فناوری تشخیص چهره

فناوری تشخیص چهره در دقت خود تعصب قابل توجهی نشان داده است که در خطوط جمعیتی متفاوت است. مطالعه جامعی در سال ۲۰۱۹ توسط مؤسسه ملی استانداردها و فناوری آمریکا (NIST) تفاوت‌های نگران‌کننده‌ای را آشکار کرد:

• شناسایی‌های مثبت کاذب برای چهره‌های آسیایی و آفریقایی-آمریکایی ۱۰ تا ۱۰۰ برابر بیشتر از چهره‌های سفیدپوست بود
• بیشترین نرخ اشتباه شناسایی برای زنان سیاه‌پوست در جستجوهای یک به چند بود
• این تعصب خطرناک قبلاً منجر به دستگیری نادرست افراد بی‌گناه شده است

تعصب در هوش مصنوعی مولد و محتوا

حتی جدیدترین سیستم‌های هوش مصنوعی نیز از این قاعده مستثنی نیستند. مطالعه‌ای در سال ۲۰۲۴ توسط یونسکو نشان داد که مدل‌های زبانی بزرگ اغلب کلیشه‌های جنسیتی و نژادی واپس‌گرا تولید می‌کنند:

خطرات هوش مصنوعی بر نابرابری‌های موجود افزوده می‌شود و به گروه‌های حاشیه‌ای آسیب بیشتری می‌رساند.

— هشدار یونسکو

این نمونه‌ها نشان می‌دهند که تعصب الگوریتمی مشکلی دور یا نادر نیست – بلکه امروز در حوزه‌های مختلف رخ می‌دهد. از فرصت‌های شغلی تا عدالت، مراقبت‌های بهداشتی تا اطلاعات آنلاین، سیستم‌های هوش مصنوعی مغرض می‌توانند تبعیض‌های موجود را بازتولید و حتی تشدید کنند.

آسیب‌ها معمولاً بر گروه‌های تاریخی محروم وارد می‌شود و نگرانی‌های جدی اخلاقی و حقوق بشری را به همراه دارد. با توجه به اینکه میلیون‌ها نفر اکنون از هوش مصنوعی مولد در زندگی روزمره استفاده می‌کنند، حتی تعصبات ظریف در محتوا می‌تواند نابرابری‌ها را در دنیای واقعی تشدید کند و کلیشه‌ها را در مقیاس وسیع تقویت نماید.

نمونه‌های واقعی که تعصب هوش مصنوعی را در بخش‌های مختلف نشان می‌دهند

چرا تعصب هوش مصنوعی اهمیت دارد؟

اهمیت پرداختن به تعصب هوش مصنوعی بسیار بالاست. اگر کنترل نشود، الگوریتم‌های مغرض می‌توانند تبعیض سیستماتیک را پشت نقاب بی‌طرفی فناوری تثبیت کنند. تصمیماتی که توسط هوش مصنوعی گرفته یا هدایت می‌شوند – مانند اینکه چه کسی استخدام شود، چه کسی وام یا آزادی مشروط بگیرد، یا چگونه پلیس نظارت کند – پیامدهای واقعی برای زندگی افراد دارند.

اگر این تصمیمات به طور ناعادلانه علیه جنسیت‌ها، نژادها یا جوامع خاصی باشد، نابرابری‌های اجتماعی گسترش می‌یابد. این می‌تواند منجر به فرصت‌های از دست رفته، نابرابری‌های اقتصادی یا حتی تهدید آزادی و امنیت شخصی برای گروه‌های آسیب‌دیده شود.

در تصویر بزرگ‌تر، تعصب الگوریتمی حقوق بشر و عدالت اجتماعی را تضعیف می‌کند و با اصول برابری و عدم تبعیض که جوامع دموکراتیک به آن پایبندند، در تضاد است.

علاوه بر این، تعصب الگوریتمی می‌تواند مزایای بالقوه هوش مصنوعی را کاهش دهد. هوش مصنوعی وعده بهبود کارایی و تصمیم‌گیری را دارد، اما اگر نتایج آن برای بخش‌هایی از جمعیت تبعیض‌آمیز یا نادرست باشد، نمی‌تواند به تأثیر مثبت کامل خود برسد.

برای مثال، ابزاری در حوزه سلامت که برای یک جمعیت به خوبی کار می‌کند اما برای دیگران ضعیف است، واقعاً مؤثر یا قابل قبول نیست. همانطور که سازمان همکاری و توسعه اقتصادی (OECD) مشاهده کرده است، تعصب در هوش مصنوعی فرصت‌ها را ناعادلانه محدود می‌کند و می‌تواند اعتبار کسب‌وکارها و اعتماد کاربران را از بین ببرد.

به طور خلاصه، پرداختن به تعصب نه تنها یک الزام اخلاقی بلکه برای بهره‌برداری عادلانه از مزایای هوش مصنوعی برای همه افراد حیاتی است.

اهمیت حیاتی پرداختن به تعصب هوش مصنوعی برای جامعه

راهکارهای کاهش تعصب هوش مصنوعی

از آنجا که تعصب الگوریتمی اکنون به طور گسترده‌ای شناخته شده است، مجموعه‌ای از راهبردها و بهترین شیوه‌ها برای کاهش آن شکل گرفته است. اطمینان از عادلانه و فراگیر بودن سیستم‌های هوش مصنوعی نیازمند اقدام در مراحل مختلف توسعه و پیاده‌سازی است:

راهبردهای جامع برای کاهش تعصب هوش مصنوعی و تضمین عدالت

مسیر پیش رو: ساخت هوش مصنوعی اخلاقی

هوش مصنوعی و تعصب الگوریتمی چالشی جهانی است که ما تازه شروع به مقابله مؤثر با آن کرده‌ایم. نمونه‌ها و تلاش‌های فوق روشن می‌کند که تعصب هوش مصنوعی مسئله‌ای جزئی نیست – بلکه بر فرصت‌های اقتصادی، عدالت، سلامت و همبستگی اجتماعی در سراسر جهان تأثیر می‌گذارد.

رسیدن به این هدف نیازمند هوشیاری مداوم است: آزمایش مداوم سیستم‌های هوش مصنوعی برای تعصب، بهبود داده‌ها و الگوریتم‌ها، مشارکت ذینفعان متنوع و به‌روزرسانی مقررات با پیشرفت فناوری.

در اصل، مبارزه با تعصب الگوریتمی به معنای همسو کردن هوش مصنوعی با ارزش‌های ما درباره برابری و عدالت است. همانطور که آدری آزولای، مدیرکل یونسکو، اشاره کرده است، حتی «تعصبات کوچک در محتوای [هوش مصنوعی] می‌تواند نابرابری‌ها را در دنیای واقعی به طور قابل توجهی تشدید کند».

تعصبات کوچک در محتوای هوش مصنوعی می‌تواند نابرابری‌ها را در دنیای واقعی به طور قابل توجهی تشدید کند.

— آدری آزولای، مدیرکل یونسکو

بنابراین، پیگیری هوش مصنوعی بدون تعصب برای اطمینان از اینکه فناوری تمام بخش‌های جامعه را ارتقا می‌دهد نه اینکه تعصبات قدیمی را تقویت کند، حیاتی است.

با اولویت دادن به اصول اخلاقی در طراحی هوش مصنوعی – و پشتیبانی آن‌ها با اقدامات و سیاست‌های ملموس – می‌توانیم قدرت نوآورانه هوش مصنوعی را به کار بگیریم و در عین حال کرامت انسانی را حفظ کنیم.