سوگیری الگوریتمی چیست؟ وقتی هوش مصنوعی عادل نیست!

(تحلیل و آموزش اختصاصی از تیم تحریریه خبر ICT)

مقدمه: وقتی هوش مصنوعی هم ممکن است اشتباه کند

تصور کنید یک سامانه هوش مصنوعی در یک بانک، تصمیم بگیرد که به برخی متقاضیان وام ندهد، فقط به دلیل جنسیت یا سن آنها، یا یک الگوریتم استخدام رزومه‌های افراد را ناعادلانه رد کند. این اتفاق‌ها فقط داستان نیستند؛ نمونه‌های واقعی از سوگیری الگوریتمی (Algorithmic Bias) هستند.

سوگیری الگوریتمی به این معناست که سیستم‌های هوش مصنوعی و تصمیم‌گیری خودکار، به دلایلی که اغلب از دید انسان پنهان هستند، قضاوت ناعادلانه می‌کنند. گاهی این ناعادلانی به دلیل داده‌های ناقص، گاهی به علت مدل‌های آماری و گاهی ناشی از پیش‌فرض‌های انسانی است که در آموزش الگوریتم وارد شده است.

به گزارش خبر ICT، مهم‌ترین نکته این است که حتی پیشرفته‌ترین الگوریتم‌ها هم بدون نظارت انسانی ممکن است خطا کنند یا رفتار تبعیض‌آمیز داشته باشند. بنابراین شناخت سوگیری الگوریتمی برای همه ما، از کاربران عادی تا مدیران فناوری، حیاتی است.

سوگیری الگوریتمی چیست؟

به زبان ساده، سوگیری الگوریتمی یعنی وقتی سیستم‌های هوش مصنوعی تصمیماتی می‌گیرند که منصفانه نیستند.
به جای اینکه مشکل از عملکرد فنی باشد، مشکل از داده‌ها یا فرض‌های پنهان در طراحی الگوریتم است.

مثال ساده: اگر یک الگوریتم استخدام، داده‌های رزومه‌های قبلی را بررسی کند و اکثر داده‌ها مربوط به مردان باشد، به طور ناخودآگاه رزومه زنان را کمتر ارزیابی می‌کند.

چرا الگوریتم‌ها سوگیری دارند؟

سوگیری الگوریتمی معمولا از چند عامل ناشی می‌شود:

1. داده‌های ناعادلانه یا ناقص: داده‌ها ممکن است نماینده همه گروه‌ها نباشند.

2. تصمیم‌گیری انسانی در طراحی: برنامه‌نویس یا تحلیلگر ممکن است پیش‌فرض‌های خود را وارد الگوریتم کند.

3. ویژگی‌های مدل: برخی مدل‌ها نسبت به داده‌های پرت یا نامتوازن حساس هستند.

4. تفسیر غلط نتایج: حتی داده درست می‌تواند به برداشت نادرست منجر شود.

مثال‌های واقعی از سوگیری الگوریتمی

• آمازون (Amazon Recruiting Algorithm): الگ‌های استخدام، رزومه‌های زنان را کمتر انتخاب می‌کرد.

• سیستم‌های وام‌دهی در آمریکا: برخی الگوریتم‌ها به دلیل داده‌های تاریخی، ناعادلانه به افراد با پیشینه قومی خاص امتیاز پایین می‌دادند.

• تشخیص چهره در پلیس: الگوریتم‌های شناسایی چهره، در شناسایی چهره زنان و افراد با پوست تیره، خطای بیشتری داشتند.

به گزارش خبر ICT، این نمونه‌ها نشان می‌دهد که بدون نظارت انسانی، هوش مصنوعی می‌تواند رفتار تبعیض‌آمیز داشته باشد و تصمیمات ناعادلانه بگیرد.

تأثیر سوگیری الگوریتمی بر کاربران ایرانی

با ورود هوش مصنوعی و سیستم‌های تحلیل داده به ایران، خطر این مساله هم جدی است.
مثلاً الگوریتم‌های ترجمه ماشینی، توصیه محتوا یا حتی اپلیکیشن‌های بانکی می‌توانند به طور ناخودآگاه برخی کاربران را کمتر یا بیشتر هدف قرار دهند.

به همین دلیل آگاهی کاربران و توسعه‌دهندگان داخلی بسیار مهم است.

راهکارهای کاهش سوگیری الگوریتمی

1. استفاده از داده‌های متوازن و متنوع

2. ممیزی دوره‌ای الگوریتم‌ها توسط انسان

3. شفافیت در تصمیم‌گیری و الگوریتم‌ها

4. آموزش تیم‌های توسعه‌دهنده درباره تبعیض و سوگیری

5. تست مدل‌ها روی گروه‌های مختلف و ارزیابی عدالت تصمیمات

جمع‌بندی

سوگیری الگوریتمی فقط یک مشکل فنی نیست؛ این یک چالش اخلاقی و اجتماعی در دنیای هوش مصنوعی است.
به گزارش خبر ICT، برای داشتن هوش مصنوعی منصفانه، ترکیبی از داده‌های درست، طراحی دقیق و نظارت انسانی ضروری است.
آگاهی و آموزش کاربران، کلید اصلی کاهش ریسک سوگیری است.

کاربرد هوش مصنوعی در سیاست

منابع

MIT Technology Review – Algorithmic Bias