أهمية تنوع البيانات لدعم وتدريب الذكاء الاصطناعي.
يعتبر تنوع البيانات أمرًا ضروريًا من أجل دعم وتدريب الذكاء الاصطناعي الأخلاقي والشفاف من وجهات نظر متنوعة، وللتأكد من أن البيانات المستخدمة لتدريب الذكاء الاصطناعي متنوعة ولضمان أن يكون لدينا مقبض حول كيفية تغيير هذه الأدوات لحياتنا.
أهمية الذكاء الاصطناعي.
نظرًا لأن الذكاء الاصطناعي (AI) يزداد قوة ويكتسب قدرات بسرعة، يبحث الناس عن كثب في سبب أهمية وجود تمثيل متنوع – سواء في البيانات التي يتم إدخالها في هذه الخوارزميات، وفي فرق الأشخاص الذين يعملون عليه أيضاً.
نحن نعلم بشكل بديهي أن هذا النوع من التنوع يجب أن يكون موجودًا. نحن نرى الجهود المبذولة لجلب مجموعة متنوعة من الأصوات إلى المشاريع.
كما أننا نعلم مدى صعوبة التصحيح من النماذج القديمة التي غالبًا ما كانت متجانسة جدًا. إذن كيف يبدو التنوع في الذكاء الاصطناعي؟
حسنًا، لسبب واحد، يتعين على الشركات أن تعمل بجدية أكبر لجعل بيئة الفريق أشبه ببوتقة انصهار بطرق طبيعية، وبطرق لا تفرد الأشخاص أو تقود قضايا أخرى مع التمييز.
ولكن إذا تمكنوا من ربط هذه الإبرة جيدًا، فقد يمنح ذلك الشركات التي لديها أفضل الاستراتيجيات والسياسات ميزة قابلة للتنفيذ في مجال سريع التطور.
إن أفضل برامج الذكاء الاصطناعي يمكن أن تقدم الكثير للعمال الفرديين، بما في ذلك “زيادة الكفاءة … زيادة الاستقلالية … وعلاقات أقوى” – ولكن هذا فقط إذا كانت التحيزات الضارة لا تضعف النظام.
في المستقبل، يجب تدريب الذكاء الاصطناعي باستخدام بيانات من مصادر متعددة، بما في ذلك من خلفيات وثقافات مختلفة، لضمان اتخاذ قرارات عادلة ومنصفة للجميع.
أضرار البيانات ذات الجودة السيئة.
يتحدث جزء من المنتدى الاقتصادي العالمي (WEF) عن كيف أن التحيزات في الخوارزميات هي “رقابة بشرية مكلفة”، واصفة الذكاء الاصطناعي بأنه جبهة جديدة للحقوق المدنية، ويرجع ذلك جزئيًا إلى المقدار الذي يمكن أن تقدمه أنظمة الذكاء الاصطناعي هذه الامتيازات.
بما أن النماذج تُستخدم لتوزيع كل شيء من القروض الشخصية إلى المنح الدراسية، كما يقول الخبراء، فإن وجود هذا التنوع في مكانه سيكون أمرًا ضروريًا.
يشير الخبراء إلى العديد من دراسات الحالة حيث سينتهي الذكاء الاصطناعي في نهاية المطاف بمنح فوائد ملموسة للأفراد. وذلك بناءً على الخوارزميات ومدخلاتهم مرة أخرى.
على سبيل المثال، يحتفظ المنتدى الاقتصادي العالمي أيضًا بالموارد التي تناقش كيف يمكن أن تكون أتمتة التحليل الاقتصادي خطرة على إحساسنا بالموضوعية.
حيث كتب الخبراء: “في الوقت الحالي، آلات الذكاء الاصطناعي عرضة للتحيز ضد النظريات أو تجاهها”. “المصدران الرئيسيان لتحيز الذكاء الاصطناعي مشابهان لتلك التي تقف وراء التحيز المعرفي البشري: التحيز في المدخلات … والتحيز في منهجية النظر إلى البيانات … حيث قد يحصل الاقتصاديون على نتائج مختلفة اعتمادًا على تفضيلاتهم المنهجية عند النظر إلى نفس الشيء أو بيانات مختلفة. ستحصل الروبوتات أيضًا على نتائج مختلفة اعتمادًا على الأدبيات أو المعلومات التي يتم تغذيتها والنماذج التي من المفترض أن تنظر إليها … يمكن إدارة هذا التحيز أو تقييده ، لكن لا يمكن تجنبه تمامًا.”
وهذا فقط في علم الاقتصاد – وهو موضوع يبدو، لمعظم الناس، عنيدًا ومجرّدًا. انتظر حتى يصبح الذكاء الاصطناعي مسؤولاً عن معرفة من هو التالي في الطابور لشيء ما. أو من يستحق قدرًا معينًا من التساهل في سياق العدالة الجنائية أو أي شيء آخر من هذا النوع.
إقرأ أيضاً… مستقبل الروبوت: كيف ستغير الروبوتات حياتنا؟
الحفاظ على مجموعات البيانات المتنوعة.
بالنسبة للآخرين، هناك تركيز أكبر على البيانات الفعلية: حيث أن البيانات ستقود ما يحدث مع النتائج في سياق الذكاء الاصطناعي.
كما أن المركزية هي مشكلة رئيسية. اليوم، براعة البرمجيات الاستهلاكية تكمن في أيدي عدد قليل من شركات البرمجيات العملاقة.
تتحكم هذه الشركات في تطوير المنتجات التي ستؤثر على غالبية سكان العالم وتقودها. تعمل التكنولوجيا على تغيير نمط الحياة والسلوك البشري الخارج عن إرادتنا.
يتمتع الذكاء الاصطناعي بالقدرة على تطوير سيارات ذاتية القيادة وروبوتات تتحدث إلينا وغير ذلك الكثير. لذلك، يعد التنوع في الذكاء الاصطناعي ضروريًا لتجنب التحيز في جذور هذه الأنظمة. المشكلة الفعلية هي الاستقطاب والنظامية، وتتطلب الشمولية والملكية الحقيقية.
