ما هي التحيزات الموجودة في مولدات الصور التي تعمل بالذكاء الاصطناعي؟
تدمج مولدات صور الذكاء الاصطناعي العديد من التحيزات في صورها المنتجة. إنهم يتمسكون بالأنماط التي يتعرفون عليها ويكررونها، حتى لو كانت هذه الأنماط تنطوي على قوالب نمطية أو أشكال أخرى من التحيز. على سبيل المثال، قد يتعلم المولد الذي تم تدريبه على مجموعات البيانات التي غالبًا ما تصور النساء في البيئات المنزلية إنتاج صور تربط النساء في المقام الأول بالأعمال المنزلية. هذه التحيزات هي انعكاس للبيانات التي تم تدريبهم عليها والخوارزميات المستخدمة لتفسير تلك البيانات.
لماذا يعد فهم تحيز الذكاء الاصطناعي أمرًا ضروريًا؟
باعتبارك مطورًا للذكاء الاصطناعي أو باحثًا أو عالم بيانات أو صحفيًا تقنيًا، فإن فهم هذه التحيزات يعد أمرًا بالغ الأهمية لعدة أسباب. يمكن أن يؤدي ذلك إلى تحسين الأنظمة الحالية، حيث تعمل على التأكد من أن بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي الخاص بك متنوعة وممثلة. وبدون فهم هذه التحيزات، من المستحيل تصحيحها. وبصرف النظر عن هذا التطبيق العملي، فإن الفهم الأفضل لهذه التكنولوجيا يمكن أن يساعد في تعزيز تطوير الذكاء الاصطناعي الأخلاقي. علاوة على ذلك، بالنسبة لأولئك الذين يكتبون عن التكنولوجيا، يمكن أن تؤدي هذه المعرفة إلى إنتاج مقالات أكثر استنارة.
هل يمكن لدراسات الحالة توضيح تحيز الذكاء الاصطناعي؟
إحدى الدراسات البارزة التي توضح هذا التحيز – وأهمية فهمه – هي ImageNet. على الرغم من أهميته الكبيرة في تطوير التعلم الآلي، إلا أنه جاء محملاً بالتحيزات. بعد المراجعة، وجد الباحثون علامات متحيزة جنسيًا وعنصرية ضمن التعليقات التوضيحية للصورة. ومن خلال الكشف عن قضايا التحيز هذه، قطع الباحثون خطوات واسعة في تصحيحها.
هل توجد مصادر تعليمية لتحيز الذكاء الاصطناعي؟
لمساعدتك في استكشاف التحيز في مولدات الصور التي تعمل بالذكاء الاصطناعي بشكل أكثر عمقًا، تتوفر العديد من الأدوات والموارد عبر الإنترنت.
أدوات برمجة الذكاء الاصطناعي: تقدم OpenAI مجموعة من أدوات الذكاء الاصطناعي القوية على مجموعة متنوعة من نماذج التسعير. إنها توفر واجهات برمجة التطبيقات التي تمنحك تحكمًا دقيقًا في الذكاء الاصطناعي لديك، مما يتيح لك فحص كيفية معالجة المدخلات لإنتاج المخرجات، وربما تحديد التحيزات أثناء اللعب. ومع ذلك، يتطلب استخدام هذه الأداة فهمًا جيدًا للبرمجة والذكاء الاصطناعي.
خوارزميات توليد الصور: تُستخدم شبكات الخصومة التوليدية (GANs) على نطاق واسع لتوليد الصور. وهي متاحة مجانًا على GitHub هنا. ومع ذلك، للاستفادة الكاملة من إمكاناتها، ستحتاج إلى فهم التعقيد الرياضيات وراءهم، والتي قد تكون خدعة بالنسبة للبعض.
منتديات أو مجتمعات الخبراء: تقدم منتديات مثل AI Stack Exchange رؤى قيمة حول الذكاء الاصطناعي والتحيزات دون أي تكلفة. لكن تذكر أن المناقشات في هذه المنصات قد تؤدي أحيانًا إلى معلومات مضللة بسبب نقص الخبرة أو التحقق من المصداقية.
وأخيرًا، يمكن الوصول بسهولة إلى العديد من المقالات والمدونات المتحيزة التي تركز على الذكاء الاصطناعي من خلال بحث سريع على Google.
ما هو مستقبل الذكاء الاصطناعي والتحيز؟
وبالنظر إلى السنوات العشر القادمة، يمكننا أن نتوقع تقدمًا كبيرًا في الذكاء الاصطناعي، ونأمل أن يكون هناك تقدم في تعاملنا مع التحيزات الموجودة فيه.
وكما ذكر روشير بوري، كبير العلماء في أبحاث شركة IBM، “نحن بحاجة إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تبدأ من وجهة نظر محايدة”. سيواصل التقنيون العمل على تحسين تنوع ودقة بيانات التدريب والخوارزميات المستخدمة في الذكاء الاصطناعي، مما قد يقلل من التحيزات الموجودة حاليًا.
علاوة على ذلك، مع ظهور لوائح وأخلاقيات الذكاء الاصطناعي، ستستمر أدوات تحديد التحيز ومعالجته في الابتكار والتطور. كما أن زيادة الوعي العام والضغوط السياسية من الممكن أن تدفع شركات التكنولوجيا إلى تدقيق الذكاء الاصطناعي لديها بشكل أوثق، مما يقلل من نطاق التحيز بشكل كبير.
على الرغم من أن الرحلة إلى الذكاء الاصطناعي غير المتحيز طويلة، فمن خلال فهم ومعالجة التحيز في مولدات صور الذكاء الاصطناعي، فإننا نقترب خطوة واحدة من هذا الهدف.
