دراسة: الفاكهة المجفّفة تقلل خطر السكري نصائح لتجاوز العادات المسببة للأرق ليلاً البكاء.. فوائد جمّة للنفس والجسد الاستحمام الصباحي أم المسائي.. أيهما الأفضل؟ كل ما تود معرفته عن أسباب الشقيقة ماذا يحدث لجسمك عند تناول التين يوميا؟ الارصاد : طقس حار نسبيا غدا مع انخفاض طفيف على الحرارة الاربعاء. ارتفاع مؤشرات الأسهم الأميركية الأردن يشارك بفعاليات نموذج محاكاة برلمان الشباب العربي حسين الجغبير يكتب:نسب تصويت عمان.. العاصمة الغائبة "عمان الغربية" النسبة الاقل مشاركة بالانتخابات البرلمانية!!! لماذا؟؟؟ الحركة الشرائية.. نشاط ظاهري وأزمة كامنة اربد.. محال تجارية وبسطات متحركة تعتدي على الأرصفة الحنيطي يستقبل عدداً من السفراء المعتمدين لدى المملكة الأردن يدين قرار الكنيست الإسرائيلي بتصنيف الأونروا منظمة إرهابية الإحصاءات: إعلان نتائج نشاط الاقتصاد غير الرسمي في الربع الأول 2025 أورنج الشرق الأوسط وإفريقيا تصدر تقرير أنشطة المسؤولية المجتمعية لعام 2023 "بذور التغيير" الهناندة : الأردن ليس في وضع سيئ بالتحول الرقمي د. مكاحلة يفتتح فعاليات حملة الكشف عن خلع الورك الولادي بمركز صحي المفرق الشامل. ارتفاع عدد شهداء القصف العشوائي على خان يونس إلى 57 شهيدا
تكنولوجيا

دراسة حديثة تكشف "عنصرية" الذكاء الاصطناعي!

{clean_title}
الأنباط -

 

دبي - العربية.نت

كشفت دراسة أجراها معهد "ماساتشوستس للتكنولوجيا" عن الطريقة التي يجمع من خلالها نظام الذكاء الاصطناعي البيانات، ما يجعله عنصرياً ومتحيزاً جنسياً.

ودرس الباحثون مجموعة من الأنظمة، فوجدوا أن العديد منها أظهر تحيزاً صادماً، لذا قاموا بتطوير نظام يساعدهم على التأكد من أن أنظمتهم أقل تحيزاً، بحسب ما أوردته صحيفة "ديلي ميل" البريطانية.

وقالت كبيرة الباحثين، إيرين تشن: "إن علماء الكمبيوتر يسارعون في كثير من الأحيان إلى القول بأن الطريقة التي تجعل هذه الأنظمة أقل انحيازاً، هي ببساطة تصميم خوارزميات أفضل.. وتظهر الأبحاث أنه يمكنك في كثير من الأحيان إحداث فرق أكبر إذا تم إدخال بيانات أفضل"، في إشارة إلى أن عدم إدخال بيانات دقيقة وبكميات كبيرة يؤدي إلى ظهور الخلل في نتائج البحث التي قد تظهر في صورة "عنصرية" من أنظمة الذكاء الاصطناعي.

وفي أحد الأمثلة، درس فريق البحث نظام التنبؤ بالدخل، فوجد أنه من المرجح أن يُساء تصنيف الموظفات على أساس دخلهن المنخفض، والموظفين على أنهم من ذوي الدخل المرتفع.

ووجد الباحثون أنهم إذا قاموا بزيادة مجموعة البيانات الدقيقة، فإن تلك الأخطاء ستقل بنسبة 40%.

وتقول تشن إن واحدة من أكبر المفاهيم الخاطئة، تتمثل في أن زيادة البيانات (بغض النظر عن الدقة) تكون دائماً أفضل لإعطاء نتائج قريبة إلى الحقيقة.

ومن المقرر أن يقدم الفريق الورقة البحثية في ديسمبر، خلال المؤتمر السنوي المتعلق بنظم معالجة المعلومات العصبية (NIPS)، في مونتريال.