اشترك

الاستمرار بالحساب الحالي

شارك
شارك
Article image
مصدر الصورة: دوج مالوني/ أنسبلاش



هذا هو السبب وراء صعوبة التخلص من التحيز على أساس الإعاقة مقارنة بالتحيز على أساس الجنس أو العرق.

2018-12-06 12:33:13

04 ديسمبر 2018
يعتبر التحيز من أشهر المشاكل التي يعاني منها الذكاء الاصطناعي، خصوصاً فيما يتعلق بالعرق أو الجنس. ومن المحتمل أنك قد رأيت بعض العناوين الإخبارية حول هذا الموضوع، مثل أنظمة التعرف على الوجوه التي تفشل في التعرف على النساء من الأصول الأفريقية، أو أدوات التوظيف المؤتمتة التي تتجاوز النساء في اختياراتها. وعلى الرغم من المحاولات الجادة للباحثين لمعالجة بعض أكثر تلك المسائل إلحاحاً (وفضائحية)، إلا أن هناك مجموعة واحدة من الأشخاص ما زالت لم تحظ بالاهتمام الكافي، وهم أصحاب الهِمَم. وعلى سبيل المثال، فإن السيارات ذاتية القيادة تعمل بخوارزميات تعتمد على معلومات التدريب حتى تعرف شكل المشاة بحيث تتفاداهم السيارة، وإذا لم تتضمن معلومات التدريب هذه شكل الأشخاص في الكراسي المتحركة، فقد تُؤدِّي هذه التكنولوجيا إلى تهديد حياتهم. وبالنسبة لشاري تريوين (الباحثة في فريق قيادة إمكانية الوصول في آي بي إم)، فإن هذا الأمر غير مقبول على الإطلاق، وهي تعمل -ضمن مبادرتها الجديدة- على دراسة عمليات تصميمية جديدة وأساليب تقنية للتخفيف من آثار الانحياز ضد أصحاب الهمم. وقد تحدثت معنا حول بعض التحديات، إضافة إلى بعض الحلول المحتملة. تم تعديل المقابلة من أجل التحكم في الطول وزيادة التوضيح. لمَ تُعتبر العدالة بالنسبة لأصحاب الهمم مشكلة مختلفة عن العدالة المتعلقة بصفات أخرى مثل العرق والجنس؟ تؤثر الإعاقة على الناس بأشكال متنوعة ومعقدة إلى حد كبير، وتقوم الكثير من الأنظمة بنمذجة العرق أو الجنس على شكل متحول بسيط مع عدد صغير من القيم المحتملة، لكن فيما يتعلق بالإعاقة، هناك الكثير من الأشكال المختلفة ودرجات الإصابة المختلفة؛ فبعض هذه الإعاقات

أدخل بريدك الإلكتروني واقرأ المقال مجاناً

أنشئ حساباً مجاناً واقرأ مقالتين مجاناً كل شهر من أوسع تشكيلة محتوى أنتجته ألمع العقول العالمية والعربية.

مصطلح اليوم


HEATMAP

الخريطة الحرارية

تمثيل رسومي ثنائي الأبعاد للبيانات يستخدم نظام ترميز لوني للتعبير عن القيم المختلفة ويقدم ملخصاً بصرياً فورياً للمعلومات؛ مما يسهل عملية فهم مجموعات البيانات المُعقدة.