الذكاء لا يعني الحياد.. كيف تنتج الخوارزميات تحيّزًا مؤسَّسًا؟

AI بالعربي – متابعات

مقدمة

لطالما ارتبط مفهوم الذكاء الاصطناعي بفكرة الدقة والموضوعية، باعتباره نتاج عمليات حسابية محايدة لا تعرف العاطفة ولا الميول. لكن الواقع يكشف مفارقة مدهشة: هذه الأنظمة التي نراها محايدة قد تحمل في داخلها تحيزًا مؤسسًا، يتسرب من البيانات إلى القرارات، ومن الكود إلى السياسات.

الذكاء لا يعني الحياد؛ فالخوارزميات، مهما بدت متقنة، هي انعكاس للبيئة التي صُمِّمت فيها، وللمجتمعات التي تغذيها بياناتها.

ما هو “التحيز المؤسَّس” في الخوارزميات؟

• التحيز المؤسَّس (Systemic Bias) هو انحراف غير مقصود يترسخ في خوارزميات الذكاء الاصطناعي بسبب طبيعة البيانات أو طريقة تصميمها.

• لا يعود إلى خطأ تقني بسيط، بل إلى منظومات كاملة من الافتراضات التي تُبنى عليها النماذج.

• يظهر هذا التحيز في نتائج البحث، التوصيات، وحتى في أنظمة التوظيف أو التمويل.

كيف يتشكل هذا التحيز؟

1. البيانات المتحيزة: إذا كانت البيانات تعكس تحيزات المجتمع (جندرية، عرقية، لغوية)، فإن النماذج ستكررها وتضخمها.

2. التصميم البشري: المبرمجون يضعون افتراضاتهم الخاصة ضمن الشيفرة، حتى لو دون قصد.

3. التحيز الخفي: الخوارزميات التي تركز على “الأكثر شيوعًا” قد تهمش الفئات الأقل تمثيلًا.

4. الأهداف التجارية: إذا كان الهدف هو الربح، فستُصمم الخوارزميات لتعظيم العائد حتى لو أدى ذلك لإقصاء مجموعات معينة.

أمثلة واقعية

• التوظيف: شركة عالمية أوقفت أداة توظيف آلية بعدما اكتشفت أنها تفضل السير الذاتية للذكور لأنها تدربت على بيانات تاريخية منحازة.

• العدالة: أنظمة توقّع معدلات الجريمة في بعض المدن الأمريكية أظهرت تحيزًا ضد الأقليات.

• البحث: عند البحث عن صور “المدير التنفيذي“، لفترة طويلة كانت النتائج تُظهر رجالًا بيضًا بالأساس.

• الترجمة: بعض الأنظمة كانت تفترض أن الطبيب رجل والممرضة امرأة، ما يعكس تحيزًا جندريًا.

لماذا يُعتبر أخطر من التحيز الفردي؟

• الانتشار الواسع: خوارزمية واحدة قد تؤثر في ملايين القرارات.

• غياب الشفافية: المستخدم غالبًا لا يعرف أن النتائج منحازة.

• تضخيم الفوارق: بدلاً من تقليل التمييز، قد تكرّسه الخوارزميات.

• الشرعية التقنية: عندما تأتي النتيجة من “آلة”، يظن الناس أنها صحيحة ومحايدة.

التحديات الأخلاقية والسياسية

• الثقة: إذا فقد الناس الثقة في الذكاء الاصطناعي، قد تتراجع فرص تبنيه.

• العدالة: كيف نضمن أن الأنظمة لا تُقصي مجموعات بعينها؟

• المساءلة: من المسؤول عن أخطاء الخوارزميات؟ الشركة أم المبرمج أم البيانات؟

كيف يمكن مواجهة التحيز؟

1. تنويع البيانات: إدخال بيانات تمثل مختلف الفئات والثقافات.

2. الاختبارات المستمرة: فحص النتائج دوريًا لكشف أي انحرافات.

3. الخوارزميات التفسيرية: تطوير أنظمة يمكن فهم طريقة عملها.

4. التشريعات: قوانين تُلزم الشركات بالكشف عن مصادر البيانات وآليات التدريب.

5. مشاركة المجتمع: إشراك خبراء من علوم اجتماعية وإنسانية لفحص النتائج.

لوحة بيانية توضح مسار البيانات المتحيزة داخل الأنظمة

مثال واقعي لتأثير الخوارزميات في أنظمة التوظيف

رمزية لفقدان الثقة في الذكاء الاصطناعي بسبب التحيز

س: ما المقصود بالتحيز المؤسَّس في الخوارزميات؟
ج: هو تحيز يتسرب من البيانات والتصميم والأهداف التجارية إلى قرارات الأنظمة بشكل غير واعٍ.

س: هل الخوارزميات محايدة بطبيعتها؟
ج: لا، لأنها تعكس تحيزات المجتمع ومصمميها.

س: ما أبرز مخاطره؟
ج: نشر التمييز على نطاق واسع، وفقدان الثقة في التقنية، وإضعاف العدالة.

س: كيف يمكن الحد منه؟
ج: عبر تنويع البيانات، تطوير أنظمة تفسيرية، وسن تشريعات تضمن الشفافية.

الخلاصة

الذكاء الاصطناعي قد يكون ذكيًا، لكنه ليس محايدًا. فالخوارزميات، مهما بلغت دقتها، تحمل داخلها تحيزًا مؤسسًا ينعكس على القرارات اليومية لملايين البشر. إدراك هذه الحقيقة هو الخطوة الأولى لبناء أنظمة أكثر عدالة وإنسانية، قادرة على خدمة المجتمع بدلًا من إعادة إنتاج مشكلاته.

اقرأ أيضًا: من التنبؤ بالطلب إلى تقليل الهدر… الذكاء الاصطناعي يقود الإمداد الطبي في الخليج