0
يشير التحيز والإنصاف في الذكاء الاصطناعي إلى التحديات المتمثلة في ضمان عدم إنتاج نماذج التعلم الآلي لنتائج تمييزية أو منحرفة. يمكن أن ينشأ التحيز من بيانات التدريب غير المتوازنة، أو الافتراضات الخاطئة، أو الخوارزميات المتحيزة، مما يؤدي إلى معاملة غير عادلة لمجموعات معينة على أساس العرق أو الجنس أو عوامل أخرى.
يهدف الإنصاف إلى معالجة هذه القضايا من خلال تطوير تقنيات للكشف عن التحيزات في أنظمة الذكاء الاصطناعي وتخفيفها ومنعها. يتضمن ضمان الإنصاف تحسين تنوع البيانات، وتطبيق قيود الإنصاف أثناء تدريب النموذج، ومراقبة النماذج باستمرار في الإنتاج لتجنب العواقب غير المقصودة، وتعزيز الاستخدام الأخلاقي والعادل للذكاء الاصطناعي.