هل يرث الإنسان «تحيزات» الذكاء الاصطناعي؟

مخاوف من تأثيراتها السلبية البالغة على القرارات البشرية

تستخدم العديد من المجالات الآن أدوات الذكاء الاصطناعي لدعم القرارات البشرية
تستخدم العديد من المجالات الآن أدوات الذكاء الاصطناعي لدعم القرارات البشرية
TT

هل يرث الإنسان «تحيزات» الذكاء الاصطناعي؟

تستخدم العديد من المجالات الآن أدوات الذكاء الاصطناعي لدعم القرارات البشرية
تستخدم العديد من المجالات الآن أدوات الذكاء الاصطناعي لدعم القرارات البشرية

رفعت النتائج المذهلة التي حققتها أنظمة الذكاء الاصطناعي مؤخراً، وقدرتها على الدخول في حوارات ممتدة مع البشر، من سقف توقعاتنا للأدوار التي يمكن أن تلعبها في حياتنا في المستقبل القريب. ويقوم كثير من المجالات المهنية الآن بتطبيق أدوات تعتمد على الذكاء الاصطناعي؛ لدعم عملية صنع القرار لدى المتخصصين، وتقليل الأخطاء المحتمل ارتكابها. ومع ذلك، ينبغي معرفة أن هذه التكنولوجيا لا تخلو من المخاطر؛ بسبب احتمالات «التحيز» التي بدأت تظهر ضمن نتائجها يوماً بعد آخر.

أخطاء تولِّد أخطاء

يجب الأخذ في الاعتبار أن البيانات المستخدمة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي تعكس قرارات بشرية؛ فإذا كانت هذه البيانات تتضمن أنماطاً من الأخطاء المنهجية، فسوف تتعلم خوارزميات الذكاء الاصطناعي هذه الأخطاء وتعيد إنتاجها مجدداً.

ويشير كثير من الأدلة العلمية، بالفعل، إلى أن أنظمة الذكاء الاصطناعي ترث التحيزات البشرية. غير أن الجديد علميّاً هو ما توصلت إليه نتائج الدراسة المنشورة في دورية «ساينتفيك روبوتس» في 3 أكتوبر (تشرين الأول)، من أن التأثير المعاكس قد يحدث، أي أن البشر أيضاً يرثون تحيزات الذكاء الاصطناعي، وهو ما يعني أن تلك التقنيات لن ترث تحيزاتها من البيانات البشرية فحسب، بل يمكن للبشر أن يرثوا تلك التحيزات مجدداً، وبالتالي زيادة خطر الوقوع في حلقة مفرغة لا تنتهي.

وتقول الباحثة الأولى المشاركة في الدراسة، لوسيا فيسنتي، من قسم علم النفس بجامعة ديوستو الإسبانية: «هناك قلق كبير بشأن احتمال قيام الذكاء الاصطناعي بنشر تلك التحيزات في القرارات البشرية». وأضافت لـ«الشرق الأوسط»: «يمكن لمجموعات البيانات المستخدمة لتدريب هذه النماذج أن تخفي أنماطاً من الأخطاء المنهجية وأوجه عدم المساواة، بحيث يتعلم الذكاء الاصطناعي، في كثير من الأحيان، الأخطاء البشرية ويعيد إنتاجها، كما يمكن للبشر توليد تلك التحيزات حتى بعد مرور بعض الوقت على انتهاء التفاعل مع هذه النظم».

وفي سلسلة تجارب ثلاث أجراها باحثو الدراسة، أجرى متطوعون تشخيصاً طبيّاً (أظهر خطأ منهجيّاً) بمساعدة نظام ذكاء اصطناعي متحيز، في حين لم تحصل مجموعة أخرى ضابطة على أي مساعدة. لقد كانت مهمة التشخيص الطبي بواسطة الذكاء الاصطناعي وهمية. كانت الإعدادات بأكملها عبارة عن محاكاة لتجنب التدخل عند الحاجة لذلك.

وكشفت النتائج أن الأطباء ارتكبوا بمساعدة النماذج التقنية المتحيزة، الأخطاء نفسها التي ارتكبها الذكاء الاصطناعي، في حين لم ترتكب المجموعة الضابطة هذه الأخطاء، وهو ما يعني أن توصيات الذكاء الاصطناعي أثرت على قرارات الأطباء.

تحيز موروث

ومع ذلك، تبقى النتيجة الأكثر أهمية أنه بعد انتهاء عمليات التفاعل مع نظام الذكاء الاصطناعي، استمر هؤلاء الأطباء في محاكاة خطئه المنهجي، حتى عندما تحولوا إلى أداء مهمة التشخيص دون مساعدته. بمعنى آخر، إن الأطباء الذين تلقوا المساعدة أولاً من الذكاء الاصطناعي المتحيز كرروا تحيزهم في سياق آخر جديد من دون هذا الدعم، وبالتالي أظهروا ما يطلق عليه علميّاً «تحيزاً موروثاً». في حين لم تتم ملاحظة هذا التأثير بالنسبة لأطباء المجموعة الضابطة، الذين قاموا بالمهمة دون مساعدة الذكاء الاصطناعي منذ البداية.

وتقول الباحثة المشاركة في الدراسة، الدكتورة هيلينا ماتوتي، من قسم علم النفس بجامعة ديوستو الإسبانية: «توضح هذه النتائج أن المعلومات المتحيزة بواسطة نموذج الذكاء الاصطناعي يمكن أن يكون لها تأثير سلبي دائم على القرارات البشرية». وأضافت لـ«الشرق الأوسط»: «هذا يعني أن الذكاء الاصطناعي لن يرث تحيزاته من البيانات البشرية فحسب، بل يمكن للأشخاص أن يرثوا تلك التحيزات منه، وهو ما ينذر بخطر وقوع البشر في فخ حلقة خطيرة من الأخطاء الممنهجة».

ويشير اكتشاف إمكانية توريث تأثير تحيزات الذكاء الاصطناعي إلى الحاجة لمزيد من الأبحاث النفسية ودراسات متعددة التخصصات حول عمليات التفاعل بين الذكاء الاصطناعي والإنسان. علاوة على ذلك، هناك حاجة إلى التنظيم القائم على الأدلة العلمية؛ لضمان «الوصول إلى تقنيات ذكاء اصطناعي عادلة وأخلاقية»، مع الأخذ في الاعتبار الجوانب النفسية للأنشطة التي ترتكز على التعاون بينه وبين البشر، وليس الميزات التقنية له فقط.

وعن إمكانية تفادي تلك الأخطاء، قالت ماتوتي: «من الضروري تحقيق فهم أفضل لكيفية بناء نماذج الذكاء الاصطناعي للتوقعات والنتائج، والأهم من ذلك نشر المستويات الفعلية لكل من الدقة والأخطاء في تلك النماذج».

وهو ما علقت عليه فيسنتي بالقول: «يمكن لزيادة المعرفة بأخطاء الذكاء الاصطناعي أن تقلل من ثقة الناس المفرطة في تلك النماذج، وربما يمكنهم اكتشاف تحيزاته ومواجهتها مبكراً». وأضافت: «يجب أن يحصل المتخصصون الذين يتعاونون مع الذكاء الاصطناعي على التدريب والوقت اللازمين لاكتشاف أخطائه، وكذلك التقييم الصحيح للنتائج والإجراءات المتولدة عنه عندما يكونون في شك منها».

وتفضل فيسنتي بدلاً من تنبيه البشر للأخطاء المحتملة للذكاء الاصطناعي أن «يتم تنفيذ تلك المهام من قِبل البشر، مع تنبيه نظم الذكاء الاصطناعي للأخطاء المحتملة، ومن ثم تدريبه على تلافيها».



ذكاء اصطناعي «شديد الحساسية للرائحة» يكتشف المصنوعات المقلَّدة

ذكاء اصطناعي «شديد الحساسية للرائحة» يكتشف المصنوعات المقلَّدة
TT

ذكاء اصطناعي «شديد الحساسية للرائحة» يكتشف المصنوعات المقلَّدة

ذكاء اصطناعي «شديد الحساسية للرائحة» يكتشف المصنوعات المقلَّدة

ابتكر أليكس ويلشكو، مؤسس شركة الذكاء الاصطناعي «أوسمو»، وفريقه نسخة «ألفا» من جهاز خيالي بحجم حقيبة الظهر مزودة بمستشعر شمّ يستخدم الذكاء الاصطناعي لتحديد المنتجات المقلدة من خلال تحليل تركيبها الكيميائي.

وأقامت شركة «أوسمو» (Osmo) شراكة مع منصات إعادة بيع الأحذية الرياضية لإظهار أن اختبار الشم عالي التقنية قادر على تحديد المنتجات المزيفة بدرجة عالية من الدقة.

الجزيئات المتطايرة تحدد الرائحة

كل شيء في العالم له رائحة، من الملابس إلى السيارات إلى جسمك. هذه الروائح هي جزيئات متطايرة، أو كيمياء «تطير» من تلك الأشياء وتصل إلى أنوفنا لتخبرنا بالأشياء. ويختبر الإنسان ذلك بوعي ووضوح عندما يكون هناك شيء جديد قرب أنفه، مثل شم سيارة جديدة أو زوج من الأحذية الرياضية. لكن حتى عندما لا تلاحظ الروائح، فإن الجزيئات موجودة دائماً.

رائحة المنتجات المقلَّدة

الأحذية المقلدة لها رائحة مختلفة عن الأحذية الحقيقية. إذ لا تختلف الأحذية الرياضية الأصلية والمقلدة في المواد، فحسب، لكن في التركيب الكيميائي. حتى الآن، اعتمدت شركات مثل «استوكس» (StockX) على اختبارات الشم البشري والفحص البصري لتمييز الأصالة - وهي عملية تتطلب عمالة مكثفة ومكلفة. وتهدف التقنية الجديدة إلى تبسيط العملية.

خريطة تحليل الفوارق اللونية

تدريب الذكاء الاصطناعي على الاختلافات الجزيئية

ووفقاً لويلشكو، درَّب فريقه «الذكاء الاصطناعي باستخدام أجهزة استشعار شديدة الحساسية للتمييز بين هذه الاختلافات الجزيئية».

وستغير هذه التكنولوجيا كيفية إجراء عمليات التحقق من الأصالة في الصناعات التي تعتمد تقليدياً على التفتيش اليدوي والحدس. وتهدف إلى رقمنة هذه العملية، وإضافة الاتساق والسرعة والدقة.

20 ثانية للتمييز بين المزيف والحقيقي

ويضيف أن آلة «أوسمو» تستغرق الآن نحو 20 ثانية للتمييز بين المنتج المزيف والحقيقي. وقريباً، كما يقول، ستقل الفترة إلى خمس ثوانٍ فقط. وفي النهاية، ستكون فورية تقريباً.

تم بناء أساس التقنية على سنوات من العمل المخبري باستخدام أجهزة استشعار شديدة الحساسية، كما يصفها ويلشكو، «بحجم غسالة الأطباق»، ويضيف: «تم تصميم أجهزة الاستشعار هذه لتكون حساسة مثل أنف الكلب، وقادرة على اكتشاف أضعف البصمات الكيميائية».

وتعمل هذه المستشعرات على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع، وتجمع باستمرار البيانات حول التركيب الكيميائي لكل شيء من البرقوق والخوخ إلى المنتجات المصنعة»، كما يوضح ويلشكو.

خريطة الرائحة الرئيسية

تشكل البيانات التي تم جمعها العمود الفقري لعملية تدريب الذكاء الاصطناعي الخاصة بالشركة، والتي تساعد في إنشاء فهم عالي الدقة للروائح المختلفة ومنحها موقعاً في نظام إحداثيات يسمى خريطة الرائحة الرئيسية.

إذا كنت على دراية بكيفية ترميز ألوان الصورة في الصور الرقمية، فان الطريقة تعمل بشكل مماثل. إذ تقريباً، يتوافق لون البكسل مع مكان على خريطة RGB، وهي نقطة في مساحة ثلاثية الأبعاد بها إحداثيات حمراء وخضراء وزرقاء.

تعمل خريطة الرائحة الرئيسية بشكل مشابه، باستثناء أن الإحداثيات في تلك المساحة تتنبأ بكيفية ورود رائحة مجموعات معينة من الجزيئات في العالم الحقيقي. يقول ويلشكو إن هذه الخريطة هي الصلصة السرية لشركة «أوسمو» لجعل الاختبار ممكناً في الوحدات المحمولة ذات أجهزة استشعار ذات دقة أقل وحساسة تقريباً مثل أنف الإنسان.

من المختبر إلى الأدوات اليومية

يقول ويلشكو إنه في حين أن أجهزة الاستشعار المحمولة أقل حساسية من وحدات المختبر، فإن البيانات المكثفة التي يتم جمعها باستخدام أجهزة الاستشعار عالية الدقة تجعل من الممكن إجراء اكتشاف فعال للرائحة. مثل الذكاء الاصطناعي لقياس الصورة القادر على استنتاج محتويات الصورة لإنشاء نسخة بدقة أعلى بناءً على مليارات الصور من نموذجه المدرب، فإن هذا يحدث بالطريقة نفسها مع الرائحة. تعدّ هذه القدرة على التكيف أمراً بالغ الأهمية للتطبيقات في العالم الحقيقي، حيث لا يكون نشر جهاز بحجم المختبر ممكناً.

من جهته، يشير روهينتون ميهتا، نائب الرئيس الأول للأجهزة والتصنيع في «أوسمو»، إلى أن مفتاح عملية التعريف لا يتعلق كثيراً بالروائح التي يمكننا إدراكها، لكن بالتركيب الكيميائي للكائن أو الشيء، وما يكمن تحته. ويقول: «الكثير من الأشياء التي نريد البحث عنها والتحقق من صحتها قد لا يكون لها حتى رائحة محسوسة. الأمر أشبه بمحاولة تحليل التركيب الكيميائي».

وهو يصف اختباراً تجريبياً أجرته الشركة مؤخراً مع شركة إعادة بيع أحذية رياضية كبيرة حقق معدل نجاح يزيد على 95 في المائة في التمييز بين الأحذية المزيفة والأحذية الحقيقية.

إلا أن الطريقة لا تعمل إلا مع الأشياء ذات الحجم الكبير، في الوقت الحالي. ولا يمكن للتكنولوجيا التحقق من صحة الأشياء النادرة جداً التي تم صنع ثلاثة منها فقط، مثلاً.

هذا لأنه، كما أخبرني ويلشكو، يتعلم الذكاء الاصطناعي باستخدام البيانات. لكي يتعلم رائحة طراز جديد معين من الأحذية، تحتاج إلى إعطائه نحو 10 أزواج من الأحذية الرياضية الحقيقية. في بعض الأحيان، تكون رائحة البصمة خافتة لدرجة أنه سيحتاج إلى 50 حذاءً رياضياً أصلياً ليتعلم الطراز الجديد.

خلق روائح جديدة

لا يشم مختبر «أوسمو» الأشياء التي صنعها آخرون فحسب، بل يخلق أيضاً روائح جديدة داخل الشركة باستخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي والروبوتات نفسها. أظهر علماء الشركة كيف يعمل هذا بطريقة عملية خلال تجربة أطلقوا عليها اسم مشروع نقل الرائحة. لقد التقطوا رائحة باستخدام مطياف الكتلة للتفريق اللوني الغازي (GCMS)، الذي يحللها إلى مكوناتها الجزيئية ويحمل البيانات إلى السحابة. أصبحت هذه البيانات الملتقطة إحداثيات على خريطة الرائحة الرئيسية. بمجرد رسم الخريطة، يتم توجيه روبوت التركيب في مكان آخر لخلط عناصر مختلفة وفقاً لوصفة الرائحة، وإعادة إنشاء الرائحة الأصلية بشكل فعال.

رائحة مصنّعة لتعريف المنتجات

باستخدام تقنية تصنيع الرائحة نفسها، يتخيل ويلشكو أن «أوسمو» يمكن أن تدمج جزيئات عديمة الرائحة مباشرة في المنتجات بصفتها معرفاتٍ فريدة؛ مما يخلق توقيعاً غير مرئي لن يكون لدى المزورين أي طريقة لاكتشافه أو تكراره. فكر في هذا باعتباره ختماً غير مرئي للأصالة.

وتعمل شركة «أوسمو» على تطوير هذه العلامات الفريدة لتُدمج في مواد مثل الغراء أو حتى في القماش نفسه؛ ما يوفر مؤشراً سرياً لا لبس فيه على الأصالة.

هناك فرصة كبيرة هنا. وكما أخبرني ويلشكو، فإن صناعة الرياضة هي سوق بمليارات الدولارات، حيث أعلنت شركة «نايكي» وحدها عن إيرادات بلغت 60 مليار دولار في العام الماضي. ومع ذلك، تنتشر النسخ المقلدة من منتجاتها على نطاق واسع، حيث أفادت التقارير بأن 20 مليار دولار من السلع المقلدة تقطع هذه الإيرادات. وقد صادرت الجمارك وحماية الحدود الأميركية سلعاً مقلدة بقيمة مليار دولار فقط في العام الماضي في جميع قطاعات الصناعة، وليس فقط السلع الرياضية. ومن الواضح أن تقنية الرائحة هذه يمكن أن تصبح سلاحاً حاسماً لمحاربة المنتجات المقلدة، خصوصاً في أصعب الحالات، حيث تفشل الأساليب التقليدية، مثل فحص العلامات المرئية.

الرائحة هي مفتاح المستقبل

يرى ويلشكو أن النظام جزء من استراتيجية أوسع لرقمنة حاسة الشم - وهو مفهوم بدأ العمل عليه عند عمله في قسم أبحاث «غوغل». إن أساس النظام يكمن في مفهوم يسمى العلاقة بين البنية والرائحة. وتتلخص هذه العلاقة في التنبؤ برائحة الجزيء بناءً على بنيته الكيميائية، وكان مفتاح حل هذه المشكلة هو استخدام الشبكات العصبية البيانية.

إمكانات طبية لرصد الأمراض

إن الإمكانات الطبية لهذه التقنية هي تحويلية بالقدر نفسه. ويتصور ويلشكو أن النظام يمكن استخدامه للكشف المبكر عن الأمراض - مثل السرطان أو السكري أو حتى الحالات العصبية مثل مرض باركنسون - من خلال تحليل التغييرات الدقيقة في رائحة الجسم التي تسبق الأعراض غالباً.

لكنه يقول إنه حذّر بشأن موعد حدوث هذا التقدم؛ لأنه يجب على العلماء أن يحددوا أولاً العلامات الجزيئية لهذه الروائح قبل أن تتمكن الآلة من اكتشاف أمراض مختلفة. وتعمل الشركة بالفعل مع عدد من الباحثين في هذا المجال.

* مجلة «فاست كومباني» - خدمات «تريبيون ميديا»