أفضل 9 طرق للتغلب على انحياز الذكاء الاصطناعي أو منعه

يعد تحيز الذكاء الاصطناعي أمرًا خطيرًا لأنه يمكن أن يؤدي بسهولة إلى قرارات سيئة مع عواقب وخيمة. أنا متأكد من أنك قد صادفت أمثلة على تحيز الذكاء الاصطناعي في الأخبار ، مثل عدم قدرة الذكاء الاصطناعي على التعرف على الأقليات وما إلى ذلك. لذلك ، ليس من الصعب تخيل الشركات تجد نفسها في كابوس قانوني.

كيف تتغلب على تحيز الذكاء الاصطناعي أو تمنعه؟

لسوء الحظ ، يعد القضاء على تحيز الذكاء الاصطناعي أمرًا صعبًا ، ويجب أن نقبل أنه لا يمكننا إيقافه تمامًا. ومع ذلك ، يمكننا تقليل التحيز من خلال اتخاذ خطوات استباقية لمنعه. تتمثل الخطوة الأولى في هذه العملية في فهم كيف يمكن أن تساعد مجموعات البيانات التدريبية في إنشاء نماذج الذكاء الاصطناعي وتطويرها.

إنه أمر مهم لأن الأبحاث تشير إلى أننا نفتقر بشدة عندما يتعلق الأمر بمجموعات بيانات شاملة ومتنوعة للغاية. على سبيل المثال ، أفاد ما يصل إلى 24٪ من الشركات التي شملها الاستطلاع أن المهمة بالغة الأهمية لتمكين الوصول إلى مجموعات بيانات الذكاء الاصطناعي العالمية غير المتحيزة والمتنوعة.

كيف يقود انحياز الذكاء الاصطناعي؟

من المفترض أن يتدخل الذكاء الاصطناعي عندما يكتشف تحيزًا بشريًا. لذلك ، من الطبيعي أن نعتقد أن الخوارزميات الذكية غير متحيزة. لكنك ستكون مخطئا ، مخطئا جدا!

يتم إنشاء كل من نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي من قبل الأشخاص وغالبًا ما يتم تدريبهم على مجموعات البيانات المدربة اجتماعيًا. لذلك ، هناك دائمًا خطر تسلل التحيزات البشرية الحالية إلى نماذج ML وتضخيم العواقب السلبية التي تصاحبها.

تحلل خوارزميات ML جداول البيانات التاريخية وتنتج نموذج تدريب. بمجرد إنشائه ، يتم إدخال صف جديد من البيانات في النموذج ، ويعيد التنبؤ. على سبيل المثال ، يمكنك تدريب نموذج على معاملات السيارات ثم الاستفادة من النموذج للتنبؤ بأسعار البيع المستقبلية للمركبات غير المباعة المتبقية في ساحة الانتظار.

تكمن مشكلة هذه العملية في أنها تخلق مشكلة " الصندوق الأسود ". هذا لأنه بينما يمكن لنماذج ML أن تقدم تنبؤات عالية الدقة ، فإنها غير قادرة على تفسير الأسباب الكامنة وراء التنبؤات غير المفهومة لعقلنا البشري. بدلاً من ذلك ، يقدمون فقط درجة تعكس ثقتهم في التنبؤ.

يجب أن نفهم جميعًا أن الخوارزميات لا يمكنها التفكير فيما وراء البيانات المستخدمة لتدريبها. لذلك ، إذا تركت التحيز في بيانات التدريب دون رادع ، فيمكنك المراهنة على أنه سيكون حاضرًا في التنبؤات. سيتعين على المنظمات أيضًا التعامل مع حلقة مفرغة من القرارات السيئة التي تتراكم على مدار فترة زمنية.

يجب على المنظمات المسؤولة فهم المشكلة واتخاذ خطوات استباقية لمنع أو تقليل تحيز الذكاء الاصطناعي. بعد كل شيء ، ستنهار معظم مبادرات الذكاء الاصطناعي في النهاية وتحترق دون بذل أي جهد لتقليل تحيز الخوارزمية.

ما الذي يمكننا فعله للتخفيف من مخاطر انحياز الذكاء الاصطناعي؟ فيما يلي أهم تسعة طرق للتخلص من أو منع تحيز الذكاء الاصطناعي.

1. حدد مشكلة عملك ، وحصرها

عندما تحاول الشركات حل المشكلات المتعلقة بسيناريوهات متعددة ، فإنها غالبًا ما تؤدي إلى الفشل. هذا لأنه يجب أن يكون لديك عدد هائل من الملصقات عبر العديد من الفئات التي ستصبح سريعًا غير قابلة للإدارة.

لتقليل أو منع حدوث هذا الموقف ، من الأفضل تحديد المشكلة التي تريد حلها باستخدام الذكاء الاصطناعي بدقة. من الضروري أيضًا التأكد من أن نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بك يعمل جيدًا ويفعل بالضبط ما تم إنشاؤه من أجله قبل إطلاقه في مواقف العالم الحقيقي.

2. استخدم دائمًا البيانات المنظمة

لكي يكون للذكاء الاصطناعي تأثير حقيقي ، يجب أن تتدرب الخوارزميات الذكية على مجموعات بيانات متنوعة وشاملة. في الوقت الحالي ، نجمع كميات هائلة من البيانات في الوقت الفعلي لنماذج الذكاء الاصطناعي. تأتي في ثلاثة أشكال - منظمة ، وغير منظمة ، وشبه منظمة.

يجب على الشركات تدريب الخوارزميات فقط على البيانات المنظمة في الوقت الفعلي للقضاء على تحيز الذكاء الاصطناعي. هذا لأن البيانات المنظمة تسمح بآراء مختلفة تساعد في إنشاء نماذج ذكاء اصطناعي أكثر مرونة. على سبيل المثال ، يمكن أن يكون هناك العديد من الآراء (أو التصنيفات) الصحيحة لنقطة بيانات واحدة. من خلال جمع كل ما هو شرعي (ولكن غالبًا ما يكون غير موضوعي) والمحاسبة عليه ، ستساعد الاختلافات في الرأي في جعل النموذج مرنًا.

3. فهم واستخدام بيانات التدريب المناسبة

عندما تقدم الشركات بيانات تدريب مناسبة في نماذج بيانات الذكاء الاصطناعي ، فإن الخوارزميات الذكية لديها فرصة أفضل للتعلم من مجموعات بيانات التدريب المتنوعة تمامًا. من المهم أن البيانات ذات الفئات المتعددة تنطوي على خطر إدخال التحيز في كل من نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.

4. قم ببناء فريق ML متنوع يطرح أسئلة مختلفة

لطرح مجموعة متنوعة من الأسئلة ، فأنت بحاجة إلى فريق ML متنوع وشامل للغاية من المهندسين ذوي الخبرات والأفكار المختلفة. هذا يجعل من المهم بناء فريق ML من خلفيات وأعمار وأجناس وأعراق وثقافات متنوعة (جيولوجية واقتصادية) وما إلى ذلك.

عندما تفعل الشركات ذلك ، يمكنها طرح أسئلة مختلفة بطبيعتها والتفاعل مع نماذج الذكاء الاصطناعي بطرق مختلفة إلى حد كبير. يساعد هذا النهج مهندسي ML على تحديد المشكلات المتعلقة بالتحيز في النموذج قبل أن يدخل حيز الإنتاج.

5. ضع جمهورك المستهدف أولاً

من الضروري أيضًا أن تفهم أن المستخدمين النهائيين لديك سيكونون مختلفين عن فريق ML الداخلي الخاص بك (حتى أثناء دعم التنوع). من الآمن أن نقول أنك لن تكون قادرًا على تمثيل الجمهور المستهدف بشكل كافٍ والذي يفتخر بمجموعة كاملة من التفضيلات والتجارب والتأثيرات الثقافية الخاصة بالموقع وغير ذلك الكثير.

على هذا النحو ، من الضروري أن يكون لديك فهم قوي ومتعمق للمستخدمين النهائيين لتدريب الخوارزميات الذكية واشتقاق رؤى غير متحيزة. في هذه الحالة ، يجب على فرق التعلم الآلي توقع كيفية تفاعل الأشخاص المختلفين والذين لا يشبهونهم مع التطبيق.

تابع أيضا: لماذا يجب على الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي تخويف المسوقين الرقميين؟

6. علق مع التنوع

سيساعد فريق متنوع من المعلقين على تضمين وجهات نظر أكثر تنوعًا. يمكن لهذا النهج أن يقلل بشكل كبير من تحيز الذكاء الاصطناعي بمجرد تشغيل التطبيق وما بعده إذا كنت تقوم باستمرار بتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي وإعادة تدريبها.

7. باستمرار مراقبة بيانات التدريب

يمكنك البحث بسرعة عن الثغرات ونقاط الضعف والمجالات التي تتطلب التحسين من خلال مراقبة بيانات الأداء في الوقت الفعلي. في هذا السيناريو ، سيعتمد أداء نماذج الذكاء الاصطناعي على عوامل مختلفة يمكن أن تؤدي إلى التحيز. لذا ، فإن المراقبة أمر بالغ الأهمية للقضاء على التحيز.

8. اختبار ونشر والانتباه إلى ردود الفعل

لا تظل معظم نماذج الذكاء الاصطناعي ثابتة طوال دورة حياتها. غالبًا ما ترتكب الشركات خطأً فادحًا من خلال نشر نماذج الذكاء الاصطناعي دون السماح للمستخدمين النهائيين بتقديم ملاحظات حول كيفية تطبيق النموذج في مواقف العالم الحقيقي.

يعد الاختبار والاستماع إلى تعليقات المستخدم النهائي أمرًا أساسيًا للحفاظ على مستويات الأداء المثلى للجمهور المستهدف.

تابع أيضا: ما هي طرق الإستفادة من حلول الذكاء الاصطناعي في التجارة الإلكترونية؟

9. ضع خطة قوية لتحسين نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل مستمر

بمجرد أن يتم إنتاج نموذج الذكاء الاصطناعي ، يجب أن يكون لدى فرق التعلم الآلي خطة للمراجعة والتحسين بسلاسة من خلال الاستماع إلى ملاحظات المستخدم ، أو حالات الحافة ، أو عمليات التدقيق المستقلة ، أو أي حالات محتملة من التحيز غاب عنها أثناء مرحلة التطوير.

يجب أن تحصل فرق ML أيضًا على تعليقات من النموذج وتزويده بتعليقات خاصة بهم لتعزيز الأداء. من خلال التغيير والتبديل المستمر في النموذج ، يمكنهم التكرار نحو تنبؤات أكثر دقة.

كما ترون مما سبق ، لإطلاق العنان لقوة الأتمتة الكاملة ودفع التغيير الحقيقي ، نحتاج إلى فهم أفضل لكيفية إنشاء تحيزات الذكاء الاصطناعي ، وفهم العواقب بعيدة المدى ، واتخاذ خطوات استباقية لتجنبها.