في سياق الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML)، يشير التحيز إلى وجود أخطاء منهجية في تنبؤات أو مخرجات الخوارزمية، والتي يمكن أن تعزى إلى المفاهيم المسبقة أو التحيزات التي يحملها نموذج الذكاء الاصطناعي. يمكن تقديم هذه التحيزات في مراحل مختلفة، مثل أثناء جمع البيانات، أو المعالجة المسبقة، أو التدريب النموذجي، أو النشر. يمكن أن تؤدي التحيزات في نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي إلى نتائج غير عادلة أو تمييزية، مما قد يؤثر على الأقليات أو المجموعات المهمشة.
تشير العدالة في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي إلى المعاملة العادلة للمجموعات أو الأفراد المختلفين من خلال نموذج الذكاء الاصطناعي. تهدف الخوارزميات العادلة إلى تقليل التحيزات وتجنب التمييز، مما يضمن أن تكون مخرجاتها عادلة وغير متحيزة. تم اقتراح مقاييس وتقنيات مختلفة لتقييم العدالة في أنظمة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، مثل التكافؤ الديموغرافي، والاحتمالات المتساوية، والعدالة الفردية. يعد تحقيق العدالة أمرًا ضروريًا لإنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي جديرة بالثقة وأخلاقية ومسؤولة اجتماعيًا.
في AppMaster ، وهي منصة no-code لإنشاء تطبيقات الواجهة الخلفية والويب والهاتف المحمول، فإن أهمية معالجة التحيز والعدالة في أنظمة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي مفهومة جيدًا. يوفر النظام الأساسي الأدوات والميزات التي تساعد المطورين على تحديد التحيزات والتخفيف منها قبل نشر تطبيقاتهم. على سبيل المثال، يمكّن نموذج البيانات المرئية (مخطط قاعدة البيانات) الخاص بالمنصة ومصمم العمليات التجارية (BP) المستخدمين من إنشاء وتصور العلاقات بين مصادر البيانات المختلفة، مما يساعدهم على اكتشاف مصادر التحيز المحتملة في وقت مبكر من عملية التطوير.
يمكن للمطورين أيضًا استخدام تقنيات مختلفة لتقليل التحيز وتحسين العدالة في نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي الخاصة بهم، مثل:
1. جمع مجموعات بيانات متنوعة وتمثيلية: جمع البيانات من مجموعة واسعة من المصادر وضمان التمثيل الكافي للمجموعات المختلفة يمكن أن يساعد في تخفيف التحيزات. يتضمن هذا غالبًا البحث عن بيانات حول المجموعات الممثلة تمثيلاً ناقصًا واستكمال مجموعات البيانات الحالية بنقاط بيانات إضافية لضمان تمثيل دقيق ومتوازن.
2. معالجة البيانات مسبقًا: يمكن أن يساعد تنظيف البيانات ومعالجتها مسبقًا في القضاء على التحيزات المختلفة، مثل تحيزات أخذ العينات والقياس والتجميع. تتضمن هذه العملية معالجة البيانات المفقودة ومعالجة القيم المتطرفة وتوحيد البيانات أو إعادة تشكيلها حسب الضرورة.
3. نماذج التنظيم: يمكن أن تساعد تقنيات التنظيم، مثل تنظيم L1 أو L2، في منع الإفراط في التخصيص وإنشاء نماذج أكثر استقرارًا وغير متحيزة من خلال معاقبة النماذج المعقدة وتشجيع البساطة.
4. استخدام خوارزميات تعلم الآلة المدركة للعدالة: تم تصميم العديد من الخوارزميات خصيصًا لتحسين العدالة في نماذج تعلم الآلة. تشمل الأمثلة إزالة التحيز الخصومي، وإعادة الوزن، وتعلم التمثيل العادل. يمكن أن تساعد هذه الخوارزميات في ضمان إنتاج نماذج الذكاء الاصطناعي لنتائج عادلة لمختلف المجموعات السكانية.
5. تقييم العدالة: يمكن للمطورين استخدام مجموعة متنوعة من مقاييس العدالة، مثل التكافؤ الديموغرافي، أو الاحتمالات المتساوية، أو العدالة الفردية، لتقييم أداء نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي الخاصة بهم. يمكن أن يساعد التقييم المستمر ومراقبة أداء النموذج في تحديد التحيزات وقضايا العدالة عند ظهورها، مما يمكّن المطورين من إجراء التعديلات اللازمة على نماذجهم.
6. الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI): تهدف تقنيات الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) إلى جعل أنظمة الذكاء الاصطناعي أكثر شفافية وقابلية للتفسير من خلال توفير رؤى حول كيفية اتخاذ الخوارزميات للقرارات. يمكن أن يساعد ذلك المطورين على الكشف عن مصادر التحيز المحتملة وتحسين العدالة الشاملة لنماذجهم.
يجب على المنظمات التي تدمج تطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في سير عملها أن تكون على دراية بالتحيزات المحتملة وتسعى جاهدة لإنشاء نماذج ذكاء اصطناعي عادلة ومنصفة. من خلال الاستفادة من مجموعة أدوات AppMaster الشاملة، يمكن للمطورين معالجة التحيزات بشكل فعال وتحسين العدالة لبناء تطبيقات ذكاء اصطناعي قوية وجديرة بالثقة ومسؤولة اجتماعيًا. مع استمرار تطور تقنيات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة وانتشارها في الحياة اليومية، فمن الضروري فهم مفاهيم التحيز والعدالة وتحديد أولوياتها لضمان إمكانية تقاسم فوائد هذه التقنيات بشكل عادل وعلى نطاق واسع في جميع أنحاء المجتمع.
