سوگیری الگوریتمی یا Algorithmic Bias چیست؟

سوگیری الگوریتمی یا Algorithmic Bias به خطاهای سیستمی و قابل تکرار در یک سیستم رایانه‌ای اشاره می‌کند که نتایج ناعادلانه‌ای ایجاد می‌کند، مانند امتیازدادن به یک گروه دلخواه از کاربران در مقایسه با دیگران. امروزه نگرانی درباره سوگیری الگوریتمی رایج است؛ زیرا برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) به‌طور فزاینده‌ای در همه جنبه‌های زندگی ما نفوذ کرده‌اند. در این مطلب به این سوگیری پرداخته‌ایم.

سوگیری الگوریتمی چیست؟

یک ابزار تصمیم‌گیری ساده را تصور کنید، مانند یک کلاه مرتب‌سازی که افراد را در دسته‌های مختلف قرار می‌دهد. اگر کلاه در حین یادگیری کارش فقط در معرض یک نوع خاص از افراد قرار گرفته باشد، چه اتفاقی می‌افتد؟ ممکن است افرادی را که با معیارهای «معمول» مطابقت ندارند اشتباه قضاوت کند و درمورد کسانی که این معیارها را دارند سوگیری نشان دهد. این اصل سوگیری الگوریتمی است.

این سوگیری از داده‌های ورودی نامرتبط یا محدود، الگوریتم‌های ناعادلانه یا اقدامات استثنایی در طول توسعه هوش مصنوعی سرچشمه می‌گیرد. پرداختن به این موضوع بسیار مهم است؛ زیرا سیستم‌های هوش مصنوعی اکنون در حوزه‌های مهمی مانند مراقبت‌های بهداشتی، مالی و عدالت کیفری درگیر هستند. در این موراد تصمیم‌های مغرضانه می‌تواند به اثرات مضر بینجامد.

عوامل مؤثر بر سوگیری الگوریتمی

عوامل متعددی در سوگیری الگوریتمی یا Algorithmic Bias نقش دارند. از جمله‌های آن‌ها می‌توان به این موارد اشاره کرد:

سوگیری داده‌ها

اگر داده‌های مورداستفاده برای آموزش یک سیستم هوش مصنوعی کل جمعیت را نشان ندهد، تصمیم‌های الگوریتم ممکن است به‌نفع گروهی باشد که در آن آموزش دیده است.

سوگیری در طراحی

اگر طراحان هوش مصنوعی سوگیری‌های ضمنی داشته باشند، این سوگیری‌ها می‌توانند ناآگاهانه به رفتار سیستم منتقل شوند.

عوامل اجتماعی و فنی

این‌ عوامل تأثیر زمینه‌های اجتماعی، اقتصادی و فرهنگی بر نحوه طراحی، استقرار و استفاده سیستم‌های هوش مصنوعی را شامل است که ممکن است سوگیری را رقم بزنند.

انواع سوگیری‌های الگوریتمی

انواع زیادی از سوگیری الگوریتمی وجود دارد که می‌توان در طول فرایند یادگیری ماشین معرفی کرد؛ برای مثال، سوگیری پیش‌پردازش از فرایندهای پاکسازی داده‌های جانبدارانه ناشی می‌شود یا سوگیری تأیید یا confirmation bias زمانی رخ می‌دهد که سیستم‌های هوش مصنوعی باورها یا کلیشه‌های از قبل موجود را تأیید کنند. سوگیری حذف یا exclusion bias زمانی اتفاق می‌افتد که گروه‌های خاصی به‌طور سیستمیک از داده‌های آموزشی کنار گذاشته می‌شوند و سوگیری الگوریتمی یا مدل از طرفداری از نتایج یا گروه‌های خاص ناشی می‌شود. درک این نوع سوگیری‌ها برای ساختن سیستم‌های هوش مصنوعی منصفانه و عادلانه بسیار مهم است.

نمونه‌هایی از سوگیری الگوریتمی

مثال‌های دنیای واقعی می‌توانند مفهوم سوگیری الگوریتمی را روشن کنند. در اینجا چند مثال از سوگیری الگوریتمی آورده‌ایم:

الگوریتم‌های استخدام

آمازون زمانی یک سیستم هوش مصنوعی ساخت تا فرایند استخدام خود را خودکار کند. این الگوریتم روی رزومه‌های ارسال‌شده به شرکت در طی ۱۰ سال آموزش داده شده بود که عمدتاً از مردان تهیه شده بود؛ درنتیجه، سیستم کاندیداهای مرد را در مقایسه با کاندیداهای زن برتری داد. به‌این ترتیب، یک سوگیری آشکار را نشان داد.

سیستم‌های تشخیص چهره

مطالعات متعدد نشان داده‌اند که الگوریتم‌های تشخیص چهره، مانند الگوریتم‌هایی که در نظارت یا بازکردن قفل گوشی‌های هوشمند، استفاده می‌شوند، اغلب با چهره‌های با پوست تیره‌تر و زنانه عملکرد ضعیفی دارند. این عمدتا به‌دلیل نداشتن تنوع در مجموعه داده‌های آموزشی است.

با نگاهی به آینده، همان‌طور که سیستم‌های هوش مصنوعی در زندگی روزمره ما یکپارچه‌تر می‌شوند، تأثیرات بالقوه سوگیری الگوریتمی کنترل‌نشده می‌تواند حتی بیشتر شود. پلیس پیش‌بینی‌کننده می‌تواند به‌طور ناعادلانه جوامع خاصی را هدف قرار دهد، الگوریتم‌های امتیازدهی اعتبار ممکن است به‌طور نامتناسبی به ضرر گروه‌های اجتماعی‌ـ‌اقتصادی خاصی باشد؛ همین‌طور ابزارهای آموزشی شخصی‌شده می‌تواند فرصت‌های یادگیری را برای برخی از دانش‌آموزان محدود کند. تأثیر آینده هوش مصنوعی بر جامعه بر اهمیت پرداختن به سوگیری الگوریتمی موجود برای اطمینان از این امر تأکید می‌کند که تصمیم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی منصفانه، عادلانه و نماینده همه جنبه‌های جامعه هستند.

پیشنهاد می‌کنیم درباره تشخیص چهره (Face Recognition) هم مطالعه کنید.

بهترین روش‌ها برای جلوگیری از سوگیری الگوریتمی

پرداختن به سوگیری الگوریتمی مستلزم تلاش‌های مستمر و البته برآمده از وجدان کاری و اخلاقی در مرحله‌های مختلف توسعه سیستم هوش مصنوعی است. این تلاش‌ها می‌تواند این موارد را در بر گیرد:

• داده‌های متنوع و نماینده: اطمینان حاصل کنید که داده‌های مورداستفاده برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشین نشان‌دهنده همه جمعیت‌ است که سیستم ارائه می‌کند.

• حسابرسی سوگیری یا Bias auditing: به‌طور منظم، سیستم‌های هوش مصنوعی را برای سوگیری و انصاف بالقوه آزمایش و بررسی کنید.

• شفافیت: مستندات واضحی را درمورد نحوه تصمیم‌گیری توسط سیستم هوش مصنوعی حفظ کنید.
• تیم‌های توسعه فراگیر: داشتن یک تیم متنوع از توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی می‌تواند به بررسی و تعادل سوگیری‌هایی کمک کند؛ در غیر این صورت، ممکن است به سوگیری‌ها توجه نشود.

برای غلبه بر سوگیری الگوریتمی به رویکردی متفاوت نیاز داریم!

حرف آخر

به‌طور کلی، همه داده‌ها احتمالاً برخی سوگیری‌ها را در بر دارند؛ زیرا از انسان‌هایی جمع‌آوری شده‌اند که سوگیری‌های ذاتی مرتبط با نژاد، رنگ، مذهب، سیستم‌ها و عقاید دارند. در حال حاضر حذف کامل این موضوع بسیار دشوار است؛ با‌این‌حال با ظهور هوش مصنوعی پیشرفته‌تر، ممکن است الگوریتم‌هایی را ببینیم که می‌توانند به روش‌های متعادل‌تری از محیط خود بیاموزند و برنامه‌هایی بسازند که به‌طور عادلانه برای همه افراد کار کنند.

این امیدواری وجود دارد که با پیشرفت قابلیت‌های هوش مصنوعی بتوانیم از آن‌ها برای مقابله با سوگیری‌های انسانی و توسعه هوش مصنوعی استفاده کنیم که به‌نفع همه ما باشد، نه به‌ضرر ما. نظارت مناسب و طراحی متفکرانه کلید بازکردن ظرفیت هوش مصنوعی برای مبارزه با سوگیری سیستمی خواهد بود.

پرسش‌های متداول

تعصب الگوریتمی (Algorithmic Bias) چگونه می‌تواند بر فرایندهای استخدام تأثیر بگذارد و چه راهکارهایی برای مقابله با آن وجود دارد؟

تعصب الگوریتمی در استخدام می‌تواند تبعیض ناعادلانه دربرابر داوطلبان را رقم بزند، به‌خصوص اگر داده‌های آموزشی حاوی سوگیری‌های نژادی، جنسیتی یا فرهنگی باشند. برای مقابله با این مسئله، استفاده از داده‌ها، ارزیابی مداوم برای شناسایی و اصلاح تعصبات و همین‌طور ترکیب تیم‌های توسعه‌دهنده شامل افراد با زمینه‌های متفاوت توصیه می‌شود.

در زمینه شناسایی چهره (Facial Recognition) تعصب الگوریتمی چه تأثیراتی می‌تواند بگذارد و چگونه می‌توان این تعصبات را کاهش داد؟

در شناسایی چهره تعصب الگوریتمی می‌تواند به نرخ خطای بالاتر در تشخیص افراد با پوست تیره‌تر یا زنان بینجامد. برای کاهش این تعصبات لازم است مجموعه داده‌های آموزشی شامل تنوع نژادی و جنسیتی باشد و الگوریتم‌ها به‌طور مرتب برای شناسایی شوند و اصلاح این تعصبات بررسی شود.

چگونه می‌توان تعصب الگوریتمی را در سیستم‌های هوش مصنوعی شناسایی و اصلاح کرد؟

شناسایی و اصلاح تعصب الگوریتمی در هوش مصنوعی به رویکردهای چندوجهی نیازمند است. این کار استفاده از داده‌های آموزشی متنوع و بی‌طرف، انجام‌دادن ارزیابی‌های دوره‌ای برای شناسایی تعصبات و افزایش شفافیت در نحوه عملکرد و تصمیم‌گیری الگوریتم‌ها را شامل است؛ همچنین مشارکت کاربران و متخصصان از زمینه‌های متفاوت می‌تواند به ایجاد سیستم‌هایی عادلانه‌تر کمک کند.

چگونه داده‌های آموزشی متعصب بر عملکرد الگوریتم‌های هوش مصنوعی تأثیر می‌گذارد؟

داده‌های آموزشی متعصب به این می‌انجامد که الگوریتم‌های هوش مصنوعی نتایجی متعصب و غیرعادلانه تولید کنند؛ زیرا آن‌ها براساس داده‌های ورودی خود یاد می‌گیرند. این امر می‌تواند به نتایج نادرست یا تبعیض‌آمیز در زمینه‌هایی مانند استخدام، پزشکی و تصمیم‌گیری‌های قضایی بینجامد. برای مقابله با این مشکل تنوع در جمع‌آوری داده‌ها و بررسی‌های دقیق برای شناسایی تعصبات قبل از استفاده از داده‌ها در الگوریتم‌های آموزشی ضروری است.

چرا شفافیت الگوریتمی (Algorithmic Transparency) در کاهش تعصب الگوریتمی مهم است؟

شفافیت الگوریتمی اجازه می‌دهد فرایندهای تصمیم‌گیری هوش مصنوعی به‌راحتی بررسی و درک شوند. این امر به کاربران و متخصصان امکان می‌دهد نحوه عملکرد الگوریتم‌ها و احتمال وجود تعصب در آن‌ها را شناسایی کنند. افزایش شفافیت می‌تواند به توسعه‌دهندگان کمک کند تا مسائل مرتبط با تعصب را بهتر درک و اصلاح کنند و درنتیجه، ایجاد سیستم‌هایی عادلانه‌تر و قابل‌اعتمادتر را رقم بزنند.

یادگیری ماشین لرنینگ را از امروز شروع کنید!

ورود به شاخه جذاب ماشین لرنینگ با ورود به دنیای دیتا ساینس آغاز می‌شود. اگر دوست دارید به این حوزه جذاب و آینده‌دار وارد شوید، پیشنهاد می‌کنیم با کلیک روی این لینک قدم اول را همین حالا بردارید.

مشاوران کافه‌تدریس به شما کمک می‌کنند مسیر یادگیری برای ورود به این حوزه را شروع کنید:

دوره جامع دیتا ساینس و ماشین لرنینگ