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 الأعدادمقالات قد تكون مفيدة من موسوعة دار المترجم:
- National Revolutionary Army
- قبل نحو ثماني سنوات كانت قضية استئجار منزل مستحيلة في لبنان وكانت بداية أخذ قروض من البنوك، وقد أنشأ
- متزوج منذ 13 عامًا، ولم يرزقني الله أولادًا، وزوجتي تلحّ في أن أكتب لها الشقة، أو نصفها؛ خوفًا من إخ
- أحببت بنتاً ولكن اهتدينا وعرفنا الصواب وتركنا ما كنا فيه حين يريد الله ولكن أريد أن أطمئن عليها فقط
- عندما تستعصي علي فتاة أذهب إلى أهلها وأتقدم لهم وأعشمهم بالزواج كي أخرج معها ثم تحدث بيننا تجاوزات و
