مرحبًا بأبنائنا الطلاب في المملكة العربية السعودية، أتمنى أن تكونوا في أتم الصحة والعافية، وأن تستفيدوا من رحلتكم التعليمية اليوم. عندما نتحدث عن أنظمة الذكاء الاصطناعي، من المهم أن نفهم المصطلحات التي تصف الأخطاء التي قد تظهر فيها. أحد هذه المصطلحات هو
أي من المصطلحات التالية يصف الأخطاء المنهجية في أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تولد قرارات غير عادلة، سواء عن قصد أو عن غير قصد؟
، وهو مصطلح يشير إلى وجود تحيز أو انحراف في البيانات أو النماذج المستخدمة.
الانحياز في أنظمة الذكاء الاصطناعي وتأثيره على العدالة
الانحياز هو أحد الأخطاء المنهجية التي تؤدي إلى قرارات غير عادلة في أنظمة الذكاء الاصطناعي. يحدث الانحياز عندما تتضمن البيانات المستخدمة في تدريب النماذج عناصر غير متوازنة، مما يؤدي إلى نتائج غير عادلة أو غير موضوعية. يمكن أن يظهر الانحياز عن قصد، مثلا عند اختيار بيانات تعكس تحيزات اجتماعية، أو عن غير قصد، من خلال البيانات غير المتوازنة التي تتضمن تحيزات غير مرصودة.
أمثلة على أنواع الانحياز في أنظمة الذكاء الاصطناعي
- انحياز البيانات: عندما تكون البيانات غير متوازنة تمثيلًا لمجموعات معينة.
- انحياز التقييم: عندما تكون معايير التقييم غير عادلة أو غير موضوعية.
- انحياز المخرجات: عندما تؤدي النماذج إلى نتائج تفضّل فئة معينة على أخرى.
طرق تقليل الانحياز وتحقيق العدالة
- توازن البيانات: ضمان تمثيل جميع الفئات بشكل عادل.
- الاختبار المستمر: تقييم أداء الأنظمة بشكل دوري للكشف عن الانحياز.
- الشفافية: شرح كيفية اتخاذ القرارات وتفسير النتائج.
| النوع | الوصف | النتيجة |
|---|---|---|
| انحياز البيانات | تمثيل غير متوازن للمعلومات | قرارات غير عادلة |
| انحياز التقييم | معايير غير عادلة في التقييم | تحيز في النتائج |
| انحياز المخرجات | نتائج تفضل فئة على أخرى | قرارات غير عادلة |
الانحياز يعد من أكبر التحديات التي تواجه نظام الذكاء الاصطناعي لضمان العدالة، ويحتاج إلى جهود مستمرة لتقليل تأثيره. الجواب: "أي من المصطلحات التالية يصف الأخطاء المنهجية في أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تولد قرارات غير عادلة، سواء عن قصد أو عن غير قصد؟" هو الانحياز، الذي يشير إلى وجود تحيزات تؤدي إلى نتائج غير عادلة سواء كانت مقصودة أو غير مقصودة.