اشرح كيف يمكن أن تساهم بيانات التدريب المتحيزة في تحقيق نتائج ذكاء اصطناعي متحيزة:
ورد هذا السؤال: اشرح كيف يمكن أن تساهم بيانات التدريب المتحيزة في تحقيق نتائج ذكاء اصطناعي متحيزة بيت العلم، في الاختبارات ويبحث الطلاب والطالبات على الإجابة الصحيحة للحصول على النتيجة الكاملة للسؤال
اشرح كيف يمكن أن تساهم بيانات التدريب المتحيزة في تحقيق نتائج ذكاء اصطناعي متحيزة.
نعرض لكم في موقع "الأفـق" التعليمي حلول الإختبارت النصفية والنهائية والوزارية، وحرصا منا على مساعدة الطلاب للتفوق والنجاح، نلتزم بتوفير الحلول والإجابات الصحيحة والمعتمدة لكل المواد والفصول الدراسية، بما في ذلك إجابة سؤالكم التالي:
اشرح كيف يمكن أن تساهم بيانات التدريب المتحيزة في تحقيق نتائج ذكاء اصطناعي متحيزة ؟
الإجابة الصحيحة هي:
يعد نظام التوظيف الآلي الذي يستخدم الذكاء الـ الاصطناعي لفحص المرشحين للوظائف من أبرز الأمثلة على الخوارزمية المتحيزة. افترض أن الخوارزمية مدربة على بيانات متحيزة، مثل أنماط التوظيف التاريخية التي تفضل مجموعات ديموغرافية معينة، ففي هذه الحالة قد يعمل الذكاء الاصطناعي على استمرار تلك التحيزات ويستبعد المرشحين المؤهلين بشكل غير عادل من بين المجموعات متجاهلا الفئات غير الممثلة جيدا في مجموعة البيانات، على سبيل المثال، افترض أن الخوارزمية تفضل المرشحين الذين التحقوا بجامعات النخبة، أو عملوا في شركات مرموقة، ففي هذه الحالة قد يلحق ذلك الضرر بالمرشحين الذين لم يحظوا بتلك الفرص، أو الذين ينتمون إلى بيئات أقل حظا، ويمكن أن يؤدي ذلك إلى نقص التنوع في مكان العمل وإلى استمرارية عدم المساواة، ولذلك من المهم تطوير واستخدام خوارزميات توظيف للذكاء الاصطناعي تستند على معايير عادلة وشفافة، وغير متحيزة..
