أنتروبك تقود مبادرة لمكافحة تحيز الذكاء الاصطناعي والتمييز من خلال أبحاث رائدة

مع تزايد تأثير الذكاء الاصطناعي (AI) في حياتنا اليومية، تركز الشركات الناشئة مثل Anthropic على تقليل الأضرار المحتملة مثل التحيز والتمييز قبل إطلاق أنظمة الذكاء الاصطناعي الجديدة.

في دراسة مهمة، قدم باحثو Anthropic نتائجهم حول تحيز الذكاء الاصطناعي في ورقة بعنوان "تقييم وتخفيف التمييز في قرارات نماذج اللغة". لا تقتصر هذه الأبحاث على تحديد التحيزات الموجودة في اتخاذ قرارات الذكاء الاصطناعي، بل تقدم أيضًا استراتيجية شاملة لتطوير تطبيقات ذكاء اصطناعي أكثر عدلاً من خلال طريقة جديدة لتقييم التمييز.

توقيت هذه الدراسة مهم للغاية، حيث تتعامل صناعة الذكاء الاصطناعي مع التداعيات الأخلاقية للتقدم التكنولوجي السريع، خصوصًا بعد الأحداث الأخيرة في OpenAI المتعلقة بقيادة الرئيس التنفيذي سام ألتمان.

تقييم استباقي للتمييز في AI

نشرت الورقة البحثية على arXiv، وتقدم إطار عمل استباقيًا لتقييم آثار التمييز لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في سيناريوهات حساسة مثل التمويل والإسكان، وهي مناطق تثير القلق المتزايد مع تطور تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي.

قال المؤلف الرئيسي والباحث أليكس تامكين: "بينما لا ندعم استخدام نماذج اللغة في اتخاذ قرارات آلية حساسة، فإن التوقع المبكر للمخاطر أمر بالغ الأهمية. عملنا يمنح المطورين وصانعي السياسات الأدوات اللازمة لتفادي هذه القضايا." وأشار تامكين إلى قيود المنهجيات الحالية، مؤكدًا الحاجة إلى تقنية تقييم تمييز أوسع. "تركز الدراسات السابقة بعمق على تطبيقات محدودة"، كما أوضح. "ومع ذلك، فإن نماذج اللغة متعددة الاستخدامات ويمكن استخدامها عبر العديد من القطاعات. هدفنا كان إنشاء طريقة قابلة للتوسع تنطبق على مجموعة واسعة من الحالات."

توثيق أنماط التمييز في LLMs

لتحليل التمييز، استخدمت Anthropic نموذج لغة Claude 2.0 لإنشاء مجموعة متنوعة من 70 سيناريو قرار افتراضي. تضمنت هذه القرارات الحرجة مثل الموافقة على القروض والوصول إلى العلاج الطبي، مع التباين المنهجي في عوامل ديموغرافية مثل العمر والجنس والعرق.

كشفت الدراسة عن أنماط تمييز إيجابية وسلبية داخل نموذج Claude 2.0. من الملاحظ أن النموذج أظهر تمييزًا إيجابيًا تجاه النساء والأفراد غير البيض لكنه تميّز ضد الأفراد فوق سن 60.

استراتيجيات التخفيف للحد من التمييز

يدعو مؤلفو الدراسة المطورين وصانعي السياسات إلى معالجة هذه القضايا بصورة استباقية. قالوا: "مع توسع قدرات نماذج اللغة، يُعد بحثنا أداة تمكين للأطراف المعنية لتوقع وقياس التمييز."

تشمل استراتيجيات التخفيف المقترحة دمج بيانات تؤكد على عدم شرعية التمييز، وضرورة أن توضح النماذج reasoning الخاص بها. وقد أدت هذه التدخلات إلى تقليل التمييز القابل للقياس بشكل كبير.

تقدم أخلاقيات الذكاء الاصطناعي

تتوافق هذه الأبحاث مع عمل Anthropic السابق حول الذكاء الاصطناعي الدستوري، الذي وضع قيمًا إرشادية لنماذجه، مع التأكيد على الفائدة والأمان والشفافية. وشدد المؤسس المشارك جاريد كابلان على أهمية مشاركة هذه المبادئ لتعزيز الشفافية والحوار داخل مجتمع الذكاء الاصطناعي.

تتصل الدراسة الحالية أيضًا بالتزام Anthropic بتقليل المخاطر الكارثية في الذكاء الاصطناعي. وأبرز المؤسس المشارك سام ماكاندليش التحديات التي تواجه ضمان الإشراف المستقل أثناء التعامل مع تعقيدات اختبارات السلامة في تطوير الذكاء الاصطناعي.

الشفافية والمشاركة المجتمعية

من خلال إصدار هذه الورقة، إلى جانب مجموعات البيانات والمحفزات، تشجع Anthropic على الشفافية وتدعم التعاون في تحسين المعايير الأخلاقية للذكاء الاصطناعي. لاحظ تامكين: "تساعد طريقتنا في توقع واستكشاف مجموعة أوسع من تطبيقات نماذج اللغة عبر مختلف القطاعات الاجتماعية."

توفر هذه الأبحاث إطارًا حيويًا لقادة الأعمال لتقييم نشرات الذكاء الاصطناعي، وضمان الالتزام بالمعايير الأخلاقية. مع تطور مشهد الذكاء الاصطناعي المؤسسي، تبقى التحديات قائمة: تطوير تقنيات توازن بين الكفاءة والعدالة.