يُشكّل تحقيق العدالة العرقية والنوعية في التعلم الآلي تحدياً كبيراً، إذ يعاني الكثير من نماذج الذكاء الاصطناعي من تحيزات مدمجة ضمن البيانات المستخدمة للتدريب. هذا التحيز ينشأ غالباً عن عدم تمثيل كافٍ لمختلف المجموعات العرقية والجنسانية في هذه البيانات، مما يُؤدي إلى قدرة محدودة للنماذج على التعامل مع سياقات جديدة ومتنوعة.
نتيجة لذلك، قد تُظهر نماذج الذكاء الاصطناعي إجحافاً وتبقى غير فعّالة في مواجهة التحديات التي يواجهها العالم الحقيقي. للمساعدة في تجاوز هذه المشكلة، يُنصح بتوسيع تنوع البيانات المستخدمة في التدريب، ووضع معايير أخلاقية صارمة لتصميم نماذج الذكاء الاصطناعي، وإعادة تدريب النماذج بشكل مستمر.
إقرأ أيضا:كتاب علوم الأرض والبيئة للهواةمقالات قد تكون مفيدة من موسوعة دار المترجم:
- أدالبرتو إسكوبر
- صليت صلاة جنازة في مسجد كبير، ولم يكن بمقدور كل الناس رؤية الإمام، فأخطأ الإمام وكبر ثلاث تكبيرات عو
- Takanobu Nishi
- حلف علي زوجي بالطلاق بالثلاثة بعد خلاف حاد وغضب شديد أن لا يأكل شيئا عند بيت أهلي حتى لو أرسلوا شيئا
- أنا مقيم في دولة خليجية، وزوجتي حامل، وفي مشافي الدولة يقوم الأطباء أغلب الأحيان بإجراء حالات الولاد
