خطرات امروزی: سوگیری (Bias) و عدالت
ما برای آموزش الگوریتمهای هوش مصنوعی خود به داده نیاز داریم، و باید تمام تلاش خود را کنیم تا هرگونه سوگیری را از این دادهها حذف کنیم.
برای مثال، یک دیتابیس خارجی چهرههای سفید پوست بسیار بیشتری نسبت به چهرههای غیر سفیدپوست دارد. وقتی الگوریتمهای هوش مصنوعی را برای شناسایی ویژگیهای چهره با استفاده از چنین دیتابیسی آموزش میدهیم که توازن درستی از انواع چهرهها ندارد، الگوریتم در شناسایی چهرههای غیر سفیدپوست عملکرد ضعیفتری خواهد داشت. این موضوع نوعی سوگیری ذاتی ایجاد میکند که میتواند تأثیر بسیار بزرگی در آینده این هوش مصنوعی داشته باشد.
چگونه الگوریتمها نژادپرست یا جنسیت زده میشوند؟
الگوریتمها زمانی نژادپرست یا جنسیت زده میشوند که از دادههایی آموزش میبینند که خود بازتابدهندهی سوگیریها، کلیشهها و نابرابریهای تاریخی و اجتماعی موجود هستند. این تعصبات انسانی در مراحل مختلف توسعه در سیستمهای تصمیمگیری خودکار نهادینه میشوند.
دلایل اصلی بروز سوگیری الگوریتمی
1- دادههای آموزشی سوگیرانه:
این رایجترین علت است. الگوریتمها با شناسایی الگوها در مجموعه دادههای بزرگ یاد میگیرند. اگر این دادهها نمایندهی واقعی از دنیای بیرونی نباشند یا شامل تبعیضهای تاریخی باشند، الگوریتم همان الگوهای تحریفشده را ثبت میکند.
2- نابرابری تاریخی:
ابزار استخدامی مبتنی بر هوش مصنوعی که با رزومههای تاریخی یک شرکت (که عمدتاً از مردان بودهاند) آموزش دیده است، یاد گرفته که مردان را ترجیح دهد و زنان را نادیده بگیرد.
3- سوگیری در طراحی الگوریتم:
طراحان و برنامهنویسان ممکن است بهصورت ناخودآگاه یا آگاهانه، سوگیریهای شخصی خود را از طریق انتخابهای ذهنی وارد الگوریتم کنند.
4- متغیرهای جانشین (Proxy Variables):
ویژگیهای حساس مانند نژاد یا جنسیت ممکن است بهصورت صریح از داده حذف شوند، اما الگوریتم میتواند از دادههای ظاهراً خنثی مانند کد پستی، سطح تحصیلات یا نامها استفاده کند که با این ویژگیها همبستگی دارند و در نتیجه تبعیض غیرمستقیم ایجاد شود.
5- چرخههای بازخورد (Feedback Loops):
وقتی خروجی یک الگوریتم سوگیرانه بهعنوان دادهی آموزشی جدید برای نسخههای بعدی استفاده شود، این سوگیری در طول زمان تقویت و تشدید میشود.
6- سوگیری در ارزیابی:
اگر معیارهایی که برای سنجش عملکرد الگوریتم استفاده میشوند خود سوگیرانه باشند، ممکن است مدلی ظاهراً «دقیق» همچنان نتایج ناعادلانهای برای گروههای خاص تولید کند.
در نهایت، الگوریتمها بیطرف نیستند؛ آنها محصول تصمیمات انسانی و دادههایی هستند که اغلب بازتابدهندهی نابرابریهای اجتماعی و تاریخی دنیایی هستند که برای مدلسازی آن طراحی شدهاند.
چالش شفافیت: مسئله “جعبه سیاه” (Black Box)
هوش مصنوعی (AI) به توسعهی سیستمهای کامپیوتری اشاره دارد که میتوانند وظایفی را انجام دهند که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند. سیستمهای هوش مصنوعی، از جمله مدلهای موسوم به جعبه سیاه، این توانایی را دارند که وظایف پیچیده را خودکار کرده و قابلیتهای پیشبینی را بهبود ببخشند. با این حال، نبود شفافیت در سیستمهای هوش مصنوعی جعبه سیاه چالشهای قابلتوجهی مثل مشکلات امنیت داده، سوگیری، و دشواری در اعتبارسنجی نتایج ایجاد میکند.
هوش مصنوعی جعبه سیاه به سیستمی گفته میشود که فرآیند درونی تصمیمگیری آن مبهم بوده و حتی توسعهدهندگانی که آن را ساختهاند نمیتوانند به خوبی درکش کنند.. این اصطلاح از مفهوم «جعبه سیاه» در مهندسی گرفته شده است: داده وارد سیستم میشود و نتیجه بیرون میآید، اما مکانیسمهای درونی ناشناخته باقی میمانند. این مکانیسمها معمولاً مدلهای یادگیری ماشینی یا یادگیری عمیق هستند.
راه حل: هوش مصنوعی قابل توضیح (Explainable AI – XAI)
هوش مصنوعی قابل توضیح یا همان Explainable AI یا XAI مجموعهای از فرآیندها و روشها بوده که به کاربران انسانی امکان میدهد نتایج و خروجیهای تولیدشده توسط الگوریتمهای یادگیری ماشین را درک کرده و به آنها اعتماد کنند.
از هوش مصنوعی قابل توضیح برای توصیف یک مدل هوش مصنوعی، تأثیرات مورد انتظار آن و همچنین سوگیریهای احتمالیاش استفاده میشود.
چالشهای اجتماعی و اقتصادی
جامعهی تکنولوژی مدتها است دربارهی تهدیدهای ناشی از هوش مصنوعی بحث میکند. بیکاری ناشی از اتوماسیون و آینده مشاغل، دیپ فیک و انتشار اطلاعات غلط و ظهور تسلیحات مجهز به هوش مصنوعی از جمله بزرگترین خطراتی هستند که این تکنولوژی میتواند به همراه داشته باشد.
سوالاتی مانند اینکه چه کسانی در حال توسعهی هوش مصنوعی هستند و با چه اهدافی، اهمیت درک جنبههای منفی و خطرات بالقوهی آن را دوچندان میکند. در ادامه، نگاهی دقیقتر به مهمترین چالشهای اجتماعی و اقتصادی هوش مصنوعی خواهیم داشت و بررسی میکنیم که چگونه میتوان این ریسکها را مدیریت کرد.
بیکاری ناشی از اتوماسیون و آینده مشاغل
اتوماسیون مبتنی بر هوش مصنوعی یکی از نگرانیهای جدی در صنایع مختلف مانند بازاریابی، تولید و مراقبتهای بهداشتی است. طبق گزارش مؤسسهی مککینزی، تا سال ۲۰۳۰ وظایفی که در حال حاضر حدود ۳۰ درصد از ساعات کاری در اقتصاد ایالات متحده را تشکیل میدهند، میتوانند بهطور کامل خودکار شوند. بانک گلدمن ساکس نیز پیشبینی کرده است که حدود ۳۰۰ میلیون شغل تماموقت ممکن است توسط اتوماسیون هوش مصنوعی از بین برود.
خطرات امنیتی: دیپفیک و انتشار اطلاعات غلط
یکی از بزرگترین تهدیدهای هوش مصنوعی در دنیای امروز، دیپفیکها (Deepfake) و گسترش اطلاعات غلط (Misinformation) هستند. این تکنولوژی با استفاده از الگوریتمهای یادگیری عمیق میتواند تصاویر، ویدیوها یا صداهای ساختگی ایجاد کند که واقعی بودن آن قابل تشخیص نیستند.
در ظاهر، دیپفیک میتواند برای سرگرمی یا سینما مفید باشد، اما در دنیای واقعی، ابزاری خطرناک برای جعل هویت، تخریب اعتبار افراد و دستکاری افکار عمومی محسوب میشود. نمونههای زیادی وجود دارد که از دیپفیک برای انتشار اخبار دروغ، سوءاستفاده سیاسی یا حملات سایبری استفاده شده است.
از طرفی، ترکیب دیپفیک با شبکههای اجتماعی باعث میشود که اطلاعات نادرست با سرعت بسیار بالایی پخش شود. وقتی کاربران نتوانند مرز بین واقعیت و جعل را تشخیص دهند، اعتماد عمومی و امنیت اطلاعاتی جامعه به خطر میافتد.
به همین دلیل، توسعه تکنولوژیهای تشخیص محتوای جعلی، آموزش سواد رسانهای کاربران و تدوین قوانین مشخص برای استفاده از هوش مصنوعی در تولید محتوا از مهمترین اقدامات برای مقابله با این خطرات هستند.
قوانین و مقررات (AI Governance): چگونه AI را کنترل کنیم؟
قوانین و مقررات (AI Governance) به مجموعهای از قوانین، سیاستها و چارچوبهایی اشاره دارد که روی توسعه، استقرار و استفاده از تکنولوژیهای مبتنی بر هوش مصنوعی نظارت میکنند.
حاکمیت مسئولانهی هوش مصنوعی تضمین میکند که مدلهای هوش مصنوعی بهصورت اخلاقی، شفاف و در راستای منافع عمومی جامعه طراحی و بهکار گرفته شوند. توسعهی ابزارهای قابلاعتماد در این حوزه به معنای اطمینان از حفظ حریم خصوصی افرادی است که دادههای آنها برای آموزش مدلها استفاده شده است.
این ابزارها همچنین باید فاقد سوگیری بوده و در تصمیمگیریهای خود منصفانه عمل کنند. بخشی از حاکمیت موثر هوش مصنوعی نیز شامل تعیین مسئولیتپذیری و همچنین پرداختن به مسائل ایمنی و مخاطرات احتمالی در استفاده از این تکنولوژی است.
سؤالات متداول (FAQ) اخلاق و خطرات AI
بزرگترین خطر هوش مصنوعی، سوءاستفاده انسانی از آن است. اگر بدون قوانین و نظارت اخلاقی استفاده شود، میتواند منجر به انتشار اطلاعات نادرست، نقض حریم خصوصی، یا تصمیمهای ناعادلانه در سیستمهای مالی و قضایی شود.
دیپفیک ویدیو یا تصویری است که با کمک هوش مصنوعی ساخته میشود تا چهره یا صدای فردی را بهطور واقعگرایانه جعل کند. تشخیص آن به شدت دشوار است، اما میتوان به جزئیاتی مثل حرکت غیرطبیعی لبها، نور نامناسب، سایههای اشتباه و صداهای مصنوعی توجه کرد.
سوگیری الگوریتمی یعنی وقتی یک مدل هوش مصنوعی بهصورت ناخواسته تصمیمهایی میگیرد که به نفع یک گروه و به ضرر گروهی دیگر است. این اتفاق معمولاً به دلیل دادههای آموزشی نابرابر رخ میدهد.
هوش مصنوعی بسیاری از کارهای تکراری و تحلیلی را خودکار میکند، اما در عین حال شغلهای جدیدی هم ایجاد میکند. در واقع، شغلهایی از بین میروند که با تغییر سازگار نمیشوند.
