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:رمضان كريممقالات قد تكون مفيدة من موسوعة دار المترجم:
- بعض العمال في الشركة سافروا إلى بلادهم أثناء جائحة فيروس كورونا، ومنهم من سافر في إجازة. ولم يستطيعو
- تشاجرت مع زوجتي، وأثناء الشجار أخبرتني أنها ستخرج من البيت، فقلت: «إذا خرجت بدون إذني، فأنت طالق»، ف
- فرانسيس جوناس
- الدائرة الانتخابية تونغوا
- من المقصود بهذه الآية الكريمة: «إِذَا تُتْلَى عَلَيْهِ آيَاتُنَا قَالَ أَسَاطِيرُ الْأَوَّلِينَ»؟
