القضايا الأخلاقية في الذكاء الاصطناعي

Algorithmic bias (التحيّز الخوارزمي)

تحيّز في أحكام AI سببه تحيّز بيانات التدريب. مثال: AI توظيف بيظلم جنس معين، أو التعرف على الوجه بيغلط أكتر مع مجموعات عرقية معينة.

• الأسباب: بيانات ناقصة لفئات معينة، أو بيانات تعكس تمييز قديم.
• ممكن كمان يدخل من تصميم النظام: اختيار متغيرات غير مناسبة، أو proxy variable بتمثل بشكل غير مباشر صفة محمية.

قضايا الخصوصية (Privacy)

• المراقبة بالتعرف على الوجه: كاميرات في الأماكن العامة تحدد وتتبع الأفراد.
• جمع بيانات شخصية ضخمة: سلوكك على الإنترنت بيتجمع ويتحلل.

Explainable AI والمسؤولية

• XAI: تقنية بتخلّي الإنسان يفهم ليه AI اتخذ قرار معين.
• لما العملية غامضة (black box) يصعب التأكد من صحة النتيجة.
• المسؤولية: مين المسؤول لو AI غلط؟ المطوّر؟ المستخدم؟ المشغّل؟ لسه مفيش معيار واضح.

المبادئ الأربعة لأخلاقيات AI

• Fairness (العدالة): ما يظلمش شخص أو مجموعة.
• Transparency (الشفافية): يوضّح طريقة اتخاذ القرار.
• Privacy protection (حماية الخصوصية): يتعامل مع البيانات الشخصية بشكل مناسب.
• Accountability (المساءلة): يكون فيه جهة مسؤولة عن قرارات AI.