هل أعجبتك المعاينة؟
هذا هو الدرس الأول المجاني. احصل على وصول كامل — اطلب عرضًا تجريبيًا أو سجّل الدخول.
أخلاقيات الذكاء الاصطناعي والمساءلة: التحيز والشمول والإنصاف في الذكاء الاصطناعي
تعرف على سبب كون التحيز والعدالة من المفاهيم المهمة في أخلاقيات الذكاء الاصطناعيشاهد الدرس الأول مجانًا — احصل على وصول كامل إلى جميع الدروس الـ4.
متوسط مقدِّم الخدمة : Briana Brownell 4 الدروس · 8m باللغات: العربية, الألمانية, الإنجليزية, الإسبانية, الفرنسية, البرتغالية, Chinese
وصف الدورة
ستستكشف هذه الدروس حول التحيز والشمولية والعدالة في الذكاء الاصطناعي سبب كون التحيز أحد أكثر المفاهيم التي تمت مناقشتها والتي تتضمن أخلاقيات الذكاء الاصطناعي ولماذا يجب أن يكون منع التحيز جزءًا من إدارة كل نظام للذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى ذلك، ستستعرض هذه الدروس مفاهيم العدالة والتمثيل ومبدأ التأثير الشامل.
تقوم أنظمة الذكاء الاصطناعي بتوسيع نطاق الظلم الضار إلى درجة هائلة. ونتيجة لذلك، يجب أن يكون منع التحيز جزءًا من سير عمل بناء النموذج بالكامل بدءًا من التصميم وحتى جمع البيانات وحتى التدريب على النماذج واختبارها. تعد البيانات التمثيلية مهمة للتغلب على التحيز في بناء نموذج التعلم الآلي. لكي تكون البيانات ممثلة، يجب أن تمثل بدقة الحالات التي يهتم بها الذكاء الاصطناعي. سوف تتعلم الطرق التي يمكن من خلالها استخدام البيانات التمثيلية للتخفيف من التحيز أو القضاء عليه في أنظمة الذكاء الاصطناعي القائمة على التعلم الآلي.
تعني العدالة في جوهرها أنه يجب معاملة أصحاب البيانات بشكل محايد ومنصف، بغض النظر عن خصائص مثل العرق والجنس والعمر والمنطقة والجنسية وبلد المنشأ والمعتقدات السياسية والدين وما إلى ذلك. ومن خلال هذه الدروس، ستتعلم أيضًا استكشاف مفهوم العدالة وصلته بالتحيز، والتي تم استكشاف تعريفاتها المحددة باستفاضة في الأدبيات الأكاديمية.
وأخيرًا، ستتعرف على مبدأ التأثير الشامل وكيف يمكن استخدامه لتمكين الأشخاص ومشاركة المنافع بين الجميع.
ما ستتعلمه
- وصف الفرق بين الانحياز والعدالة في أنظمة الذكاء الاصطناعي
- معرفة المخاطر التي تشكلها أنظمة الذكاء الاصطناعي المنحازة
- شرح أهمية البيانات التمثيلية لإنشاء ذكاء اصطناعي عادل
- تطبيق البيانات التمثيلية للتخفيف من الانحياز أو القضاء عليه في أنظمة الذكاء الاصطناعي القائمة على تعلم الآلة
- فهم مبدأ الأثر الشامل وقدرته على تمكين المتعاملين مع الذكاء الاصطناعي
- استكشاف العدالة، والتمثيل، ومبدأ الأثر الشامل في أخلاقيات الذكاء الاصطناعي
النقاط الرئيسية
- يعد الانحياز أحد أكثر المفاهيم التي يتم مناقشتها في أخلاقيات الذكاء الاصطناعي، ويجب أن يكون منعه جزءًا من حوكمة كل نظام ذكاء اصطناعي.
- نظراً لأن أنظمة الذكاء الاصطناعي تزيد من حجم عدم العدالة الضار بدرجة هائلة، فإن منع الانحياز يجب أن يمتد ليشمل مسار بناء النموذج بأكمله من التصميم إلى جمع البيانات وحتى تدريب النموذج واختباره.
- تمثل البيانات التمثيلية بدقة الحالات التي يهتم بها الذكاء الاصطناعي وهي مهمة للتغلب على الانحياز في بناء نماذج تعلم الآلة.
- تعني العدالة أنه يجب معاملة أصحاب البيانات بنزاهة وإنصاف، بغض النظر عن خصائص مثل العرق، أو الجنس، أو العمر، أو المنطقة، أو الجنسية، أو بلد المنشأ، أو المعتقدات السياسية، أو الدين.
- يمكن استخدام مبدأ الأثر الشامل لتمكين الناس ومشاركة الفوائد بين الجميع.
الأسئلة الشائعة
ما هي الموضوعات التي تغطيها هذه الدورة؟
تغطي الانحياز، والشمولية، والعدالة في الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك كشف ومنع الانحياز، والبيانات التمثيلية، والعدالة في الذكاء الاصطناعي، والأثر الشامل.
ما هي المهارات التي سأكتسبها من هذه الدورة؟
ستبني مهارات في أنظمة الذكاء الاصطناعي، والذكاء الاصطناعي، والانحياز، والذكاء الحاسوبي، وأخلاقيات البيانات، وسياسات التنوع والعدالة والشمول.
ماذا تعني العدالة في سياق الذكاء الاصطناعي؟
تعني العدالة أنه يجب معاملة أصحاب البيانات بنزاهة وإنصاف، بغض النظر عن خصائص مثل العرق، أو الجنس، أو العمر، أو المنطقة، أو الجنسية، أو بلد المنشأ، أو المعتقدات السياسية، أو الدين.
لماذا تعد البيانات التمثيلية مهمة؟
لكي تكون البيانات تمثيلية يجب أن تمثل بدقة الحالات التي يهتم بها الذكاء الاصطناعي، ويمكن استخدام البيانات التمثيلية للتخفيف من الانحياز أو القضاء عليه في أنظمة الذكاء الاصطناعي القائمة على تعلم الآلة.
ما هو مبدأ الأثر الشامل؟
الأثر الشامل هو مبدأ يمكن استخدامه لتمكين الأشخاص الذين يتفاعلون مع الذكاء الاصطناعي ولمشاركة الفوائد بين الجميع.
