جستجوهای پرطرفدار

نابرابری مهندسی شده هوش مصنوعی: تبعیض از زبان ماشین دیجیتال برای تقویت اقتدارگرایی الگوریتمی

هوش مصنوعی (AI) به عنوان یک فناوری دگرگون کننده با پتانسیل بی نظیر برای پیشرفت جامعه مورد ستایش قرار گرفته است. با این حال، با ادغام فزاینده آن در جنبه های مختلف زندگی، یک نگرانی شوم در حال ظهور است: نابرابری مهندسی شده هوش مصنوعی (Artificial Intelligence Engineered Inequality) این پدیده به روش هایی اشاره دارد که در آن سیستم های هوش مصنوعی، اغلب ناخواسته، تعصبات موجود در داده های آموزشی خود را تداوم می بخشند و حتی تشدید می کنند و منجر به نتایج تبعیض آمیز در سراسر حوزه ها می شوند.

این تبعیض از زبان ماشین دیجیتال پیامدهای عمیقی دارد، به ویژه هنگامی که با ظهور اقتدارگرایی الگوریتمی تلاقی می کند. اقتدارگرایی الگوریتمی به استفاده از سیستم های خودکار برای نظارت، کنترل و تأثیرگذاری بر رفتار افراد در مقیاس بزرگ اشاره دارد. هنگامی که سیستم های هوش مصنوعی مغرضانه به عنوان پایه و اساس این مکانیسم های کنترلی عمل می کنند، خطر تقویت نابرابری های اجتماعی و تضعیف اصول دموکراتیک را به همراه دارد.

ریشه های نابرابری مهندسی شده هوش مصنوعی

نابرابری در سیستم های هوش مصنوعی از منابع مختلفی ناشی می شود:

• داده های آموزشی مغرضانه: سیستم های هوش مصنوعی از داده ها یاد می گیرند و اگر این داده ها منعکس کننده تعصبات اجتماعی-تاریخی باشند، سیستم های هوش مصنوعی این تعصبات را یاد می گیرند و تکرار می کنند. به عنوان مثال، یک سیستم هوش مصنوعی که برای غربالگری رزومه ها آموزش داده شده است، ممکن است به طور ناخواسته نامزدهای زن را در صورتی که داده های تاریخی نشان دهنده تسلط مردان در نقش های خاص باشد، در اولویت قرار ندهد.
• طراحی الگوریتم: انتخاب ویژگی ها، فرمول بندی مدل و اهداف طراحی می توانند به طور ناخواسته تعصبات را وارد کنند. الگوریتم هایی که برای بهینه سازی معیارهای خاص بدون در نظر گرفتن پیامدهای برابری طراحی شده اند، می توانند به نتایج ناعادلانه منجر شوند.
• بازنمایی محدود: اگر گروه های خاصی در مجموعه داده های آموزشی به اندازه کافی نشان داده نشوند، سیستم های هوش مصنوعی ممکن است در تعمیم دقیق عملکرد خود برای این گروه ها با مشکل مواجه شوند و منجر به نتایج نابرابر شوند.

اقتدارگرایی الگوریتمی تقویت شده توسط هوش مصنوعی مغرضانه

هنگامی که سیستم های هوش مصنوعی مغرضانه در چارچوب های اقتدارگرایی الگوریتمی مستقر می شوند، پتانسیل آسیب به طور قابل توجهی افزایش می یابد:

• نظارت و کنترل تبعیض آمیز: سیستم های هوش مصنوعی مورد استفاده برای نظارت، مانند تشخیص چهره، در صورت آموزش بر روی مجموعه داده های مغرضانه، ممکن است افراد متعلق به گروه های خاص را با دقت کمتری شناسایی کنند و منجر به نظارت نابرابر و احتمالاً هدف قرار دادن ناعادلانه شود.
• تصمیم گیری مغرضانه: در زمینه هایی مانند اجرای قانون یا تخصیص منابع، الگوریتم های مغرضانه می توانند تصمیماتی را تداوم بخشند که به طور نامتناسبی بر گروه های به حاشیه رانده شده تأثیر می گذارد. به عنوان مثال، الگوریتم های پیش بینی جرم که بر اساس داده های تاریخی با تعصب پلیسی آموزش داده شده اند، می توانند منجر به استقرار بیش از حد پلیس در جوامع خاص شوند.
• مهندسی اجتماعی: رژیم های اقتدارگرا می توانند از هوش مصنوعی مغرضانه برای دستکاری اطلاعات، انتشار تبلیغات و سرکوب دیدگاه های مخالف استفاده کنند و از تعصبات الگوریتمی برای تقویت روایت های خود و تضعیف صداهای مخالف بهره ببرند.

تقویت سازوکارهای نظارت و کنترل

ادغام نابرابری مهندسی شده هوش مصنوعی در سیستم های اقتدارگرایی الگوریتمی، یک چرخه باطل ایجاد می کند. تعصب در الگوریتم ها می تواند منجر به نتایج تبعیض آمیز شود که سپس داده های مغرضانه بیشتری را تغذیه می کند و تعصبات موجود را تداوم می بخشد. علاوه بر این، ماهیت "جعبه سیاه" بسیاری از سیستم های هوش مصنوعی، بررسی و به چالش کشیدن تصمیمات تبعیض آمیز را دشوار می کند و پاسخگویی را بیشتر تضعیف می کند.

مقابله با چالش

مقابله با نابرابری مهندسی شده هوش مصنوعی و اقتدارگرایی الگوریتمی نیازمند یک رویکرد چندوجهی است:

• توسعه داده های بدون تعصب و متنوع: تلاش برای ایجاد مجموعه داده های آموزشی متعادل و نماینده برای کاهش تعصبات ضروری است.
• شفافیت و پاسخگویی الگوریتمی: افزایش شفافیت در نحوه عملکرد سیستم های هوش مصنوعی و ایجاد سازوکارهایی برای پاسخگویی برای پرداختن به تصمیمات مغرضانه بسیار مهم است.
• نظارت و تنظیم: چارچوب های نظارتی برای اطمینان از استقرار عادلانه و اخلاقی سیستم های هوش مصنوعی و جلوگیری از استفاده از آنها برای اهداف اقتدارگرایانه مورد نیاز است.
• همکاری بین رشته ای: همکاری بین دانشمندان علوم کامپیوتر، دانشمندان علوم اجتماعی، متخصصان اخلاق و سیاست گذاران برای درک و کاهش پیامدهای اجتماعی هوش مصنوعی ضروری است.

نتیجه گیری

نابرابری مهندسی شده هوش مصنوعی یک تهدید جدی است که می تواند نابرابری های اجتماعی موجود را تداوم بخشد و توسط اقتدارگرایی الگوریتمی (Strengthening algorithmic authoritarianism) تشدید شود. همانطور که هوش مصنوعی به طور فزاینده ای در زندگی ما ادغام می شود، پرداختن به این تعصبات و ایجاد محافظت هایی برای جلوگیری از استفاده از هوش مصنوعی به عنوان ابزاری برای کنترل و تبعیض بسیار مهم است. تنها از طریق تلاش های آگاهانه برای برابری، شفافیت و نظارت دقیق می توانیم اطمینان حاصل کنیم که هوش مصنوعی به نفع همه جامعه است و ارزش های دموکراتیک را تضعیف نمی کند.