الإجابة: نعم، قد يضيف مشرفو نموذج الذكاء الاصطناعي بعض التحيزات الاجتماعية الخاصة بهم إلى النموذج الذي يعملون على تدريبه.
يمكن أن يحدث ذلك لعدة أسباب، منها:
- الاختيار اللاواعي للبيانات: قد يختار المشرفون بيانات تدريب غير متجانسة، مما يؤدي إلى نموذج متحيز. على سبيل المثال، إذا كان المشرفون جميعهم من البيض، فقد يختارون بيانات تدريب تحتوي على نسبة أعلى من الأشخاص البيض.
- التدخل البشري في التدريب: قد يتدخل المشرفون في عملية التدريب بطريقة تحيز النموذج. على سبيل المثال، قد يضبطون المعلمات أو يقومون بتعديل البيانات بطريقة تؤدي إلى نتائج أكثر تفضيلاً لمجموعة معينة من الأشخاص.
- التفسير البشري للمخرجات: قد يفسر المشرفون نتائج النموذج بطريقة تحيزها. على سبيل المثال، إذا أظهر النموذج أن مجموعة معينة من الأشخاص أكثر عرضة للجريمة، فقد يفسر المشرفون ذلك على أنه علامة على أن هذه المجموعة من الأشخاص أكثر إجرامية.
هناك عدة طرق يمكن من خلالها تقليل خطر إضافة التحيزات الاجتماعية إلى نموذج الذكاء الاصطناعي، منها:
- استخدام مجموعة بيانات تدريب متجانسة: يمكن أن يساعد ذلك في ضمان أن يتعلم النموذج من مجموعة متنوعة من التجارب.
- استخدام تقنيات التدريب التي تقلل من التحيز: هناك العديد من التقنيات المتاحة التي يمكن أن تساعد في تقليل التحيز في نماذج الذكاء الاصطناعي.
- إجراء مراجعة مستقلة للمخرجات: يمكن أن يساعد ذلك في ضمان أن يتم تفسير نتائج النموذج بطريقة عادلة.
من المهم أن يكون المشرفون على دراية بالمخاطر المحتملة لتحيز الذكاء الاصطناعي وأن يتخذوا خطوات لتقليلها.