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:الدارجة المغربية : الخَيْمَة او الدارمقالات قد تكون مفيدة من موسوعة دار المترجم:
- ما هو سر إعجاز معجزة صالح عليه السلام ؟ و الرجاء إرفاق الدليل . مع الشكر
- 1السلام عليكم ورحمة الله وبركاته أنا طابة جامعية مرضت في أول أيام الامتحانات النصفية ولم أستطع الذها
- أود أن أشكركم على الموقع الجميل فعلاً ونفع الله بكم الإسلام والمسلمين وجعل ذلك في ميزان حسناتكم. آمي
- ماذا تفعل المرأة التي صوتها رقيق بطبعه ـ دون أن تتصنعَ ذلك ـ إذا اضطرت للحديث مع أي رجل (غير زوجها و
- في حديث الرسول صلى الله عليه وسلم: عبادة في الهرج كهجرة معي. السؤال: ما الهرج؟ وفي قولك صلي صحيح أم
