نعم، قد يضيف مشرفي نماذج الذكاء الاصطناعي بعض التحيزات الاجتماعية الخاصة بهم إلى النموذج الذي يعملون على تدريبه. يحدث هذا لعدة أسباب، منها:
- البيانات المستخدمة لتدريب النموذج: قد تكون البيانات المستخدمة لتدريب النموذج تحتوي على تحيزات اجتماعية. على سبيل المثال، إذا تم تدريب نموذج على مجموعة بيانات من المقالات الإخبارية، فقد يتعلم النموذج أن الرجال أكثر أهمية من النساء.
- الخوارزميات المستخدمة لتدريب النموذج: قد تحتوي الخوارزميات المستخدمة لتدريب النموذج على تحيزات اجتماعية. على سبيل المثال، قد تميل الخوارزميات التي تستند إلى التعلم الآلي إلى تكرار التحيزات الموجودة في البيانات التدريبية.
- الافتراضات التي يصنعها المشرفون: قد يصنع مشرفي نماذج الذكاء الاصطناعي افتراضات اجتماعية غير صحيحة، والتي يمكن أن تؤدي إلى تحيزات في النموذج. على سبيل المثال، قد يفترض المشرف أن الرجال أكثر ذكاءً من النساء، مما قد يؤدي إلى أن يتعلم النموذج أن الرجال أفضل في المهام المعرفية.
هناك عدة طرق لتقليل التحيزات الاجتماعية في نماذج الذكاء الاصطناعي، منها:
- استخدام بيانات تدريب أكثر تنوعًا: يمكن أن يساعد استخدام بيانات تدريب أكثر تنوعًا في تقليل التحيزات الاجتماعية في النموذج. على سبيل المثال، يمكن أن يساعد تضمين مجموعة متنوعة من المقالات الإخبارية من مصادر مختلفة في تقليل التحيز الجنسي في النموذج.
- استخدام خوارزميات أقل تحيزًا: يمكن أن تساعد استخدام خوارزميات أقل تحيزًا في تقليل التحيزات الاجتماعية في النموذج. على سبيل المثال، يمكن أن تساعد خوارزميات التعلم الآلي التي تعتمد على التعلم غير الموجه في تقليل التحيزات الموجودة في البيانات التدريبية.
- زيادة الوعي والتحسس للمشرفين: يمكن أن يساعد زيادة الوعي والتحسس للمشرفين في تقليل التحيزات الاجتماعية في النموذج. على سبيل المثال، يمكن أن يساعد تدريب المشرفين على كيفية تحديد التحيزات الاجتماعية في البيانات التدريبية في تقليل التحيزات الموجودة في النموذج.
من المهم أن تكون على دراية بإمكانية وجود تحيزات اجتماعية في نماذج الذكاء الاصطناعي. يمكن أن تؤدي هذه التحيزات إلى نتائج غير عادلة أو غير مرغوب فيها.
