يجب أن تعلم | في صلب الموضوع | للاطلاع | رقم اليوم | شخصية اليوم | مصطلح اليوم
كيف فقدنا التحكم في بيانات وجوهنا؟
أظهرت دراسة جديدة إلى أي مدى تسببت تكنولوجيا التعرف على الوجوه في تقويض خصوصيتنا. وقد أجرت الدراسة كل من ديبورا راجي الباحثة في مؤسسة موزيلا غير الربحية، وجنيفيف فريد التي تقدم المشورة إلى أعضاء الكونجرس الأميركي بشأن عملية “المساءلة الخوارزمية”. وقامتا فيها بفحص أكثر من 130 مجموعة من بيانات التعرف على الوجوه تم جمعها على مدار 43 عاماً.
وبعد استعراض لمراحل التطور التاريخي التي مرت بها هذه التكنولوجيا، توصلتا إلى أن الباحثين -المدفوعين بكمية البيانات الضخمة التي تتطلبها أنظمة التعلم العميق- قد تخلوا تدريجياً عن طلب الموافقة من الناس؛ ما أدى إلى إدراج أعداد متزايدة من الصور الشخصية في أنظمة المراقبة دون علم أصحابها.
تسبب هذا الأمر كذلك في تزايد الفوضى بشكل كبير في مجموعات البيانات، فقد تتضمن -دون قصد- صوراً للقُصّر، أو تستخدم تصنيفات عنصرية ومتحيزة جنسياً، أو تتضمن صوراً غير متسقة من حيث درجة الجودة والإضاءة. وقد يساعد هذا التوجه على تفسير سبب تزايد حالات فشل أنظمة التعرف على الوجوه، وما يترتب على ذلك من عواقب مثيرة للقلق.
تقول راجي إن التحقيق الذي أجرته في مجال البيانات جعلها تشعر بقلق بالغ إزاء أنظمة التعرف على الوجوه القائمة على تقنيات التعلم العميق. وتضيف: “إنها أكثر خطورة بكثير؛ فالطلب على البيانات يجبرك على جمع معلومات حساسة للغاية عن عشرات الآلاف من الأشخاص على الأقل، ويجبرك على انتهاك خصوصيتهم، وهذا في حد ذاته أساس الضرر".
وتأمل راجي أن تستحث هذه الورقة الباحثين على التفكير في المفاضلة بين مكاسب الأداء المستمدة من التعلم العميق من ناحية، وفقدان الموافقة والتحقق الدقيق من البيانات والتوثيق الشامل من ناحية أخرى. وتتساءل: “هل كان الأمر يستحق التخلي عن كل هذه الممارسات من أجل التعلم العميق؟”. كما تحث أولئك الذين يرغبون في مواصلة بناء أنظمة التعرف على الوجوه على التفكير في تطوير تقنيات مختلفة.
تابع القراءة: الرابط
كيف يمكن للشركات الناشئة الاستفادة من الذكاء الاصطناعي؟
تستخدم العديد من الشركات الذكاء الاصطناعي حالياً لتحسين كل العمليات، بداية من خدمة العملاء وحتى التسويق الرقمي، لذلك لم يعد من الممكن أن تتجاهل الشركات الناشئة التي تريد تحقيق النجاح والتميز في السوق تقنيات الذكاء الاصطناعي. وتقدم المقالة 5 طرق يمكن أن تستفيد بها الشركات الناشئة من الذكاء الاصطناعي:
- تقديم تجربة متميزة للعملاء بتكلفة قليلة وبدقة كبيرة من خلال حلول مثل روبوتات الدردشة.
- التسويق: يمكن لمنصة "آي بي إم واتسون بيرسوناليتي إنسايتس" على سبيل المثال أن تقوم بمسح قنوات الشركات الناشئة عبر مواقع التواصل الاجتماعي، بالإضافة إلى قنوات المنافسين، لإنشاء ملفات مفصلة للعملاء المستهدفين بما يتيح التواصل معهم بالطرق التي من المحتمل أن يستجيبوا لها.
- منتجات وخدمات مدعومة بتقنيات الذكاء الاصطناعي: تدمج بعض الشركات في موقعها الإلكتروني على سبيل المثال أدوات تسمح للعملاء بإجراء محادثة مع روبوتات الدردشة، وغير ذلك من خدمات تساعد على تحقيق تفاعل أكبر مع العملاء.
- توفير معلومات مهمة عن السوق: حيث تقدم شركات مثل كرايون بيانات قيمة في الوقت الفعلي للشركات الناشئة، تساعدها على معرفة ما إذا قام المنافسون بخفض سعر منتجاتهم، أو بدء حملة تسويقية جديدة، أو أي معلومات أخرى مفيدة قد تساعد الشركات الناشئة على وضع خطة للتفوق على المنافسين.
- جذب المواهب والحفاظ عليها باستخدام منصات الموارد البشرية والتوظيف المدعومة بتقنيات الذكاء الاصطناعي، والتي يمكنها تحديد أفضل المرشحين للوظيفة من بين عدد كبير من المتقدمين لها.
الرابط
مقالاتنا في العمق حول الموضوع:
- كيف يمكن أن يعود الذكاء الاصطناعي بالفائدة الحقيقية على الشركات؟ الرابط
- كيف يقوم الذكاء الاصطناعي بتحويل العمليات التجارية؟ الرابط
ماذا جاء في الورقة البحثية التي أدت لطرد تيمنيت جيبرو من جوجل؟
في الثاني من ديسمبر الجاري، صُدم مجتمع الباحثين في مجال الذكاء الاصطناعي بخبر طرد تيمنيت جيبرو من منصبها بشركة جوجل. وجيبرو -التي تُعد أحد الأصوات الرائدة في بحوث الذكاء الاصطناعي المسؤول- تشتهر بجملة أمور، منها عملها الرائد في الكشف عن الطابع التمييزي الذي تتسم به تقنية التعرف على الوجوه، ومشاركتها في تأسيس مجموعة (Black in AI)، ودعوتها دون كلل إلى تحقيق التنوع في صناعة التكنولوجيا.
أظهرت سلسلة من التغريدات ورسائل البريد الإلكتروني المسربة والمقالات الصحفية أن مغادرة جيبرو لشركة جوجل كانت حصيلة نزاع حول ورقة بحثية شاركت في تأليفها. وقد قال جيف دين، رئيس قسم الذكاء الاصطناعي في جوجل، إن الورقة البحثية “لم تتوافق مع معاييرنا الخاصة بالنشر”. وقد تمكنت أن إم آي تي تكنولوجي ريفيو من الحصول على نسخة من الورقة البحثية من إحدى مؤلفيها، إميلي إم بيندر، أستاذة اللسانيات الحاسوبية في جامعة واشنطن.
تحمل الورقة البحثية عنوان:”حول مخاطر الببغاوات العشوائية: هل يمكن أن تكون النماذج اللغوية ضخمة جداً؟”، وتقدم تاريخَ معالجة اللغات الطبيعية ولمحة عامة عن أربعة مخاطر رئيسية ناجمة عن النماذج اللغوية الضخمة وهي:
- التكاليف البيئية والمالية الكبيرة.
- إمكانية وصول الخطابات العنصرية والمسيئة والمتحيزة على أساس الجنس إلى بيانات تدريب هذه النماذج.
- الجهود البحثية سيئة التوجيه.
- قدرة هذه النماذج على تقليد لغة بشرية حقيقية، مما يسهل استخدامها لخداع الناس.
وقد قال دين إن أحد أسباب “عدم توافق الورقة البحثية مع معاييرنا الخاصة بالنشر” هو أنها “تجاهلت الكثير من الأبحاث ذات الصلة”. وأضاف أنها على وجه التحديد لم تذكر الأبحاث الأخيرة حول كيفية جعل النماذج اللغوية الضخمة أكثر كفاءة من حيث استهلاك الطاقة وتخفيف مشاكل التحيز.
تابع القراءة: الرابط
|
