مع ازدياد اعتماد الشركات على النظم الأوتوماتيكية، أصبحت الأخلاقيات مُهِمّة بالغة الأهمية. فقد أصبحت الخوارزميات تشكّل قراراتٍ كانت تُتخذ سابقاً بواسطة البشر، وهذه النظم لها تأثيرٌ على الوظائف والائتمان والرعاية الصحية والنتائج القانونية. هذه القوة تتطلّب المسؤولية، فبدون قواعدٍ واضحةٍ ومعايير أخلاقية، يمكن للأتمتة أن تُعزّز الظلم وتُسبب الأذى.
إنّ تجاهل الأخلاقيات يُؤثّر على الأشخاص الحقيقيين بطرقٍ حقيقية، ولا يُغيّر فقط درجات الثقة العامة. فالنظم المُتحيزة يمكن أن تُرفض القروض أو الوظائف أو الرعاية الصحية، ويمكن للأتمتة أن تُزيد من سرعة اتخاذ القرارات السيئة إذا لم تكن هناك ضوابط. وعندما تتخذ النظم القرار الخاطئ، فمن الصعب غالباً التظلّم أو حتى فهم السبب، ويُحوّل غياب الشفافية الأخطاء الصغيرة إلى مشاكلٍ أكبر.
فهم التحيز في أنظمة الذكاء الاصطناعي:
غالباً ما ينبع التحيز في الأتمتة من البيانات. فإذا تضمنت البيانات التاريخية تمييزاً، فإنّ النظم المُدرّبة عليها قد تُكرّر هذه الأنماط. على سبيل المثال، قد تُرفض أداة الذكاء الاصطناعيّ المُستخدمة في فحص متقدّمي الوظائف المُرشّحين على أساس الجنس أو العرق أو العمر إذا كانت بيانات التدريب تعكس هذه التحيزات السابقة. كما يدخل التحيز من خلال التصميم، حيث يمكن لاختيارات ما يجب قياسه، والنتائج التي يجب تفضيلها، وكيفية تصنيف البيانات أن تُنشئ نتائج مُنحازة.
هناك أنواعٌ كثيرة من التحيز. يحدث التحيز في العينة عندما لا تُمثّل مجموعة البيانات جميع الفئات، بينما يمكن أن ينبع التحيز في التسمية من مدخلات بشرية ذاتية. حتى الخيارات الفنية مثل أهداف التحسين أو نوع الخوارزمية يمكن أن تُشوّه النتائج.
الامتثال للمعايير المهمة:
تُحاول القوانين مواكبة هذا التطوّر. فقد صنّف قانون الذكاء الاصطناعيّ في الاتحاد الأوروبيّ أنظمة الذكاء الاصطناعيّ حسب مستوى المخاطر. يجب أن تُلبي النظم العالية المخاطر، مثل التي تُستخدم في التوظيف أو تقييم الائتمان، متطلباتٍ صارمة، بما في ذلك الشفافية والإشراف البشريّ والتحقّق من التحيز. وفي الولايات المُتحدة، لا يوجد قانونٌ واحدٌ للذكاء الاصطناعيّ، لكن المنظمين نشطون. تحذّر لجنة فرص التوظيف المُتساوية أصحاب العمل من مخاطر أدوات التوظيف التي تعتمد على الذكاء الاصطناعيّ، وقد أشارت أيضاً لجنة التجارة الاتحادية إلى أنّ النظم المُتحيزة قد تُخالف قوانين مكافحة التمييز.
كيفية بناء أنظمة أكثر عدلاً:
لا تحدث الأخلاقيات في الأتمتة بالمُصادفة. إنّها تتطلّب التخطيط والأدوات المناسبة والاهتمام المُستمر. يجب دمج التحيز والإنصاف في العملية من البداية، وليس إضافته لاحقاً. وهذا يتضمّن وضع الأهداف و اختيار البيانات الصحيحة وتضمين الأصوات الصحيحة في عملية اتخاذ القرار.
ما تفعله الشركات بشكل صحيح:
تتّخذ بعض الشركات والمؤسسات خطواتٍ لمعالجة تحيز الذكاء الاصطناعيّ و تحسين الامتثال. وتُظهر الأمثلة أنّ تحيز الذكاء الاصطناعيّ يمكن معالجته، لكنّه يتطلّب جهداً وأهدافاً واضحة والمساءلة القوية.
مستقبل الأتمتة:
الأتمتة باقية، لكن الثقة في النظم تعتمد على إنصاف النتائج وقواعدٍ واضحة. يمكن لتحيز أنظمة الذكاء الاصطناعيّ أن يُسبب الأذى والمخاطر القانونية، والامتثال ليس مجرد خانة يجب التحقّق منها، بل هو جزءٌ من القيام بالأمور بشكلٍ صحيح. تبدأ الأتمتة الأخلاقية بالتوعية. إنّها تتطلّب بياناتٍ قوية و اختباراتٍ منتظمة وتصميماً شاملاً. يمكن للقوانين أن تُساعد، لكن التغيير الحقيقيّ يعتمد أيضاً على ثقافة الشركة وقيادتها.
هذا المحتوى تم باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي.
