الذكاء الاصطناعي ودور المرأة

الذكاء الاصطناعي ودور المرأة 

 

 نحن نعيش في عصر لا يقل فيه تمثيل النساء في العديد من القطاعات الاقتصادية فحسب، بل قد تتسبب التكنولوجيا أيضًا في جعل الأمور أكثر سوءًا في هذا الشأن، حيث تستحوذ النساء على ما نسبته 19% فقط من عضوية مجالس الإدارة على مستوى الولايات المتحدة الأمريكي وأوروبا. لا تزال هذه الفجوة الجندرية في مجالس الإدارة موجودة وذلك على الرغم من حقيقة نيل النساء مؤهلات تعليمية أعلى من أقرانهم الرجال لأكثر من عقدين من الزمن في العديد من دول منظمة التعاون الاقتصادي والتنميةOECD ، والسبب الرئيسي يكمن في المحاباة الاجتماعية. ومع التوجه إلى الذكاء الاصطناعي فإن هذه الفجوة الجندرية مرشّحة لمزيد من الاتساع، ولا سيما ان البيانات الحالية التي يتم استخدامها لتدريب الآلات على التعلم هي في غالبيتها منحازة إلى الرجل على حساب المرأة.

في ظل التسخير السريع للذكاء الاصطناعي، فإن هذه البيانات المنحازة إلى الرجل ستؤثر على التنبؤات أو التقديرات التي تقوم بها الآلات. فكلما كان لديك قاعدة بيانات من القرارات البشرية فإنها ستتضمن انحيازا بشكل طبيعي، وهذا قد يتضمن قرارات التوظيف، ووضع العلامات لامتحانات الطلبة، والتشخيص الطبي، وموافقات القروض. ففي الواقع، فإن أي شيء مشروح بنص أو صورة أو صوت يتطلب معالجة للمعلومات، وهذا الأمر سيتأثر بالتحيز الثقافي والجندري والعرقي.

الذكاء الاصطناعي في الحياة العملية

تتضمن طريقة تعلم الآلات كحقل فرعي للذكاء الاصطناعي تغذية الكمبيوتر بمجموعات من البيانات سواء أكانت بصيغة نصية أو صور أو صوت، وإضافة تصنيفات لهذه البيانات. كمثال على ذلك عرض صورة امرأة تعمل في مكتب وتسميتها بعاملة مكتب نسائية.

مع مرور الوقت واستعراض الكثير من الصور، فإن الكمبيوتر سيتعلم التمييز بين صور مشابهة وسيكون قادرًا على ربط هذه الصور بالنساء العاملات في مكتب. ومع مرور الوقت وإضافة الحلول الحسابية سيكون بإمكان الكمبيوتر القيام بتنبؤات وتقديرات للأشياء مثل مراجعة المترشحين للوظيفة (عبر تحليل السير الذاتية للأشخاص)، وإصدار بوالص التأمين أو إصدار الموافقات للإقراض.

يظل تدريب الآلات باستخدام البيانات أمرا غير إشكالي طالما أن الأمر لا يؤدي إلى إجراءات تنبؤية تمييزية. ومع ذلك، مع تمديد استخدام البيانات أكثر فأكثر لاستبدال القرارات الإنسانية، يصبح هذا الأمر مشكلة، لذلك فإن التحيزات الأساسية التي تقوم بها هذه الصناديق السوداء بحاجة إلى أن تكون مفهومة.

طريقة واحدة لاختبار التحيزات هي عن طريق اختبار إجهاد النظام. وقد أظهر ذلك عالم الكمبيوتر (أنوبام داتا) الذي صمم برنامجًا لاختبار ما إذا كان الذكاء الاصطناعي قد أظهر تحيزًا في تعيين موظفين جدد.

يمكن استخدام التعلم الآلي لاختيار المرشحين بشكل مسبق بناءً على معايير مختلفة مثل المهارات والتعليم. وهذا ينتج نتيجة تشير إلى مدى ملاءمة المرشح لهذا المنصب. في برنامج اختيار المرشحين لشركات إزالة وتحريك الأغراض، قام برنامج Datta بتغيير الجنس والوزن الذي قالوا إنه يمكنهم رفعه في طلبهم بشكل عشوائي وإذا لم يكن هناك تغيير في عدد النساء اللاتي تم اختيارهن مسبقًا لإجراء المقابلات، فإن جنس مقدم الطلب ليس هو الذي يحدد عملية التوظيف.

كما يوضح هذا المثال، فإنه من الممكن إزالة التحيزات. ولكن هذا يتطلب الجهد والمال للقيام به ولذلك فإنه أمر غير مضمون حدوثه. في الواقع، من المرجح أن نشهد زيادة في التحيزات على المدى القصير، حيث يضخّمها الذكاء الاصطناعي.

على المدى البعيد، إذا كان الذكاء الاصطناعي سيؤدي إلى استبدال البشر بالآلات في بعض المواقف، فإن المستويات العالية للذكاء العاطفي لدى النساء فسوف تصبح أكثر قيمة. ستكون هناك حاجة أكبر للأدوار التي تفهم السلوك البشري بطرق تصعب على الآلات. ستتطلب هذه الأدوار فهم السياقات الاجتماعية والتعاطف والرحمة -وهنا يتفوق الأشخاص ذوو المستويات الأعلى من الذكاء العاطفي، لذلك، وعلى الرغم من أن التحيزات من المحتمل أن تزداد على المدى القصير، فإن المساواة بين الجنسين سوف تكون لديها فرصة على المدى الطويل.

د. جاسم حاجي - مدير تنفيذي تقنية المعلومات

أخبار الخليج - الأحد 24 مارس 2019