DOI: https://doi.org/10.1007/s00146-024-02099-4
تاريخ النشر: 2024-10-19
المؤلف: Jason Edward Lewis وآخرون
الموضوع الرئيسي: الإدراك المتجسد والممتد
نظرة عامة
تتناول ورقة البحث القيود المعرفية في التطور الحالي للذكاء الاصطناعي (AI)، مع تسليط الضوء بشكل خاص على التحيزات ضد السكان غير البيض، وغير الذكور، وغير الغربيين. تفترض أن هذه النواقص تنبع من المعرفيات العقلانية الغربية التي تتجاهل طرق المعرفة المتنوعة. لمواجهة ذلك، يقترح المؤلفون أجندة بحثية جديدة تُسمى الذكاءات الوفيرة، وهي مبادرة متعددة التخصصات يقودها السكان الأصليون تهدف إلى إعادة تصور الذكاء الاصطناعي من خلال أنظمة المعرفة الأصلية (IK). تسعى هذه المقاربة إلى دمج تنوع وجهات النظر الأصلية لإعادة بناء الأسس المعرفية للذكاء الاصطناعي، وتحويله من أداة تعزز الممارسات الاستعمارية إلى أداة تعزز رعاية المجتمع والوفرة.
في الختام، يؤكد المؤلفون على أهمية دمج الذكاء الاصطناعي داخل المجتمعات الأصلية، حيث يمكن التفاوض بشكل تعاوني على معنى الذكاء ومساءلة تقنيات الذكاء الاصطناعي. يبرزون السياق التاريخي لعدم الثقة بين العلماء والشعوب الأصلية، داعين إلى التحول من اتخاذ القرارات من الأعلى إلى تطوير الذكاء الاصطناعي المدفوع من قبل المجتمع. يتضمن ذلك بناء القدرات داخل المجتمعات للمشاركة في محادثات ذات مغزى حول الذكاء الاصطناعي، مما يتحدى المفاهيم السائدة للذكاء كشيء مجرد ومنفصل عن السياقات الثقافية والبيئية. تتصور الورقة في النهاية مستقبلاً حيث يتم تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي “بواسطة” و”لصالح” المجتمعات الأصلية، مما يعزز حواراً تحويلياً يجسر الفجوة بين التقدم التكنولوجي والنزاهة الثقافية.
مقدمة
تنتقد مقدمة هذه الورقة البحثية الأطر المعرفية السائدة في مجال الذكاء الاصطناعي (AI)، حيث تجادل بأن هذه الأطر تعزز التحيزات ضد المجموعات المهمشة، وخاصة غير البيض، وغير الذكور، وغير الغربيين. يؤكد المؤلفون أن المسار الحالي لتطوير الذكاء الاصطناعي معيب جوهرياً بسبب اعتماده على المعرفيات العقلانية الغربية، التي تفشل في احتواء طرق المعرفة المتنوعة. هذه الإغفالات تعرض للخطر تعزيز عدم المساواة الاقتصادية، والسيطرة الحكومية، والظلم العنصري المنهجي مع تزايد دمج الذكاء الاصطناعي في الهياكل الاجتماعية.
لمعالجة هذه القضايا، يقترح المؤلفون مشروع “الذكاءات الوفيرة”، وهو مبادرة يقودها السكان الأصليون تهدف إلى إعادة تصور الذكاء الاصطناعي من خلال أنظمة المعرفة الأصلية (IK). تسعى هذه الأجندة البحثية متعددة التخصصات إلى إعادة تعريف الذكاء وتطوير أنظمة ذكاء اصطناعي قائمة على الثقافة تدعم السيادة الأصلية وطرق المعرفة. يتم تنظيم المشروع حول ثلاثة محاور: التكاملات، التي تعزز التعاون عبر التخصصات والمجتمعات؛ الخيالات، التي تستكشف التصاميم التخيلية للذكاء الاصطناعي الأصلي؛ والذكاءات، التي تطبق وجهات النظر الأصلية على التحديات التقنية في أبحاث الذكاء الاصطناعي. من خلال الانخراط مع هذه الأطر، يهدف المؤلفون إلى تحويل الذكاء الاصطناعي من أداة تعزز الممارسات الاستعمارية إلى أداة تعزز الوفرة والرعاية للمجتمعات والبيئة.
الطرق
تتركز المنهجية الموضحة في هذا البحث على دمج المعرفة الأصلية (IK) مع أنظمة الذكاء الاصطناعي (AI) من خلال الانخراط التعاوني مع المجتمعات الأصلية. يتم هيكلة المقاربة حول ثلاثة محاور: التكاملات، الخيالات، والذكاءات. يهدف محور التكاملات إلى دمج ممارسات المعرفة الأصلية مع الأطر السائدة للذكاء الاصطناعي، مع معالجة التحديات المعرفية لترجمة المعرفة الثقافية الغنية إلى صيغ حسابية. يعزز محور الخيالات تطوير “خيالات المستقبل”، وهي رؤى جماعية توجه تصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي المتوافقة مع القيم والطموحات الأصلية. يتضمن ذلك ورش عمل تشجع الاستكشاف الإبداعي لمستقبلات الذكاء الاصطناعي البديلة، مع التركيز على أولويات المجتمع والتكرار التعاوني.
يتناول محور الذكاءات التحديات التقنية في الذكاء الاصطناعي من خلال دمج وجهات النظر الأصلية في مجالات مثل معالجة اللغة الطبيعية، ورواية القصص، ورعاية البيئة، وأنظمة الوكلاء المتعددة، والذكاء الاصطناعي الاجتماعي العصبي. يسعى كل من هذه المجالات إلى تعزيز فعالية الذكاء الاصطناعي وملاءمته من خلال الاستفادة من الرؤى والممارسات الأصلية. تؤكد المنهجية الدقيقة على عملية من ست مراحل – الفهم، التخيل، التشكيل، التطوير، التنفيذ، والدمج – لضمان أن تصميم وتطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي يبقى متماشياً مع أهداف وقيم المجتمع الأصلي. تعزز هذه العملية التكرارية الثقة، والتعاون، والمشاركة النشطة، مما يمكّن المجتمعات الأصلية من تشكيل المشهد التكنولوجي بطرق تعكس معرفتهم وسياقاتهم الثقافية.
المناقشة
تناقش هذه القسم مفهوم “الذكاءات الوفيرة”، الذي يدمج أنظمة المعرفة الأصلية (IK) لتحدي التعريفات التقليدية للذكاء في أبحاث الذكاء الاصطناعي (AI). يجادل المؤلفون بأن وجهات النظر الأصلية تؤكد على العلاقات، والتجديد، والمجتمع، مما يتناقض بشكل حاد مع الآراء السائدة، التي غالباً ما تكون اختزالية في نماذج الذكاء الاصطناعي. من خلال تأطير الذكاء كظاهرة جماعية وموجودة ثقافياً، يدعو المؤلفون إلى فهم أوسع يشمل طرق المعرفة والوجود المتنوعة، مما يمكن أن يؤدي إلى أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر صلة اجتماعيًا وفعالية.
تنتقد الورقة التحيزات التاريخية والهيكلية المدمجة في الذكاء الاصطناعي، وخاصة تلك المرتبطة بالاستعمار وتفوق البيض، التي شكلت التعريفات السائدة للذكاء. تبرز الحاجة إلى التعاون بين التخصصات الذي يحترم ويشمل المعرفيات الأصلية، مما يعزز الابتكار القائم على السياقات الثقافية. يؤكد المؤلفون أن التقدم الحقيقي في الذكاء الاصطناعي يتطلب الابتعاد عن الاستخراج والاستغلال نحو ممارسات تدعم كل من المجتمعات البشرية وغير البشرية، مع الهدف النهائي لإنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي تغذي بدلاً من تقليل ثراء الذكاءات المتنوعة.
DOI: https://doi.org/10.1007/s00146-024-02099-4
Publication Date: 2024-10-19
Author(s): Jason Edward Lewis et al.
Primary Topic: Embodied and Extended Cognition
Overview
The research paper addresses the epistemological limitations in the current development of artificial intelligence (AI), particularly highlighting the biases against non-white, non-male, and non-Western populations. It posits that these shortcomings stem from Western rationalist epistemologies that overlook diverse ways of knowing. To counteract this, the authors propose a new research agenda called Abundant Intelligences, which is an Indigenous-led, interdisciplinary initiative aimed at reimagining AI through Indigenous knowledge (IK) systems. This approach seeks to integrate a plurality of Indigenous perspectives to reconstruct the epistemological foundations of AI, transforming it from a tool that perpetuates colonial practices into one that fosters community care and abundance.
In the conclusion, the authors emphasize the importance of embedding AI within Indigenous communities, where the meaning of intelligence and the accountability of AI technologies can be collaboratively negotiated. They highlight the historical context of mistrust between scientists and Indigenous peoples, advocating for a shift from top-down decision-making to community-driven development of AI. This involves building capacity within communities to engage in meaningful conversations about AI, thereby challenging mainstream notions of intelligence as abstract and disconnected from cultural and environmental contexts. The paper ultimately envisions a future where AI technologies are developed “by” and “for” Indigenous communities, fostering a transformative dialogue that bridges the gap between technological advancement and cultural integrity.
Introduction
The introduction of this research paper critiques the prevailing epistemological frameworks within the artificial intelligence (AI) field, arguing that these frameworks perpetuate biases against marginalized groups, particularly non-white, non-male, and non-Western populations. The authors contend that the current trajectory of AI development is fundamentally flawed due to its reliance on Western rationalist epistemologies, which fail to encompass diverse ways of knowing. This oversight risks entrenching economic inequality, state control, and systemic racial injustices as AI becomes more integrated into societal structures.
To address these issues, the authors propose the “Abundant Intelligences” project, an Indigenous-led initiative aimed at reimagining AI through Indigenous knowledge (IK) systems. This interdisciplinary research agenda seeks to redefine intelligence and develop culturally grounded AI systems that support Indigenous sovereignty and ways of knowing. The project is organized around three axes: Integrations, which fosters collaboration across disciplines and communities; Imaginaries, which explores speculative designs of Indigenous AI; and Intelligences, which applies Indigenous perspectives to technical challenges in AI research. By engaging with these frameworks, the authors aim to transform AI from a tool that reinforces colonial practices into one that promotes abundance and care for communities and the environment.
Methods
The methodology outlined in this research focuses on integrating Indigenous knowledge (IK) with artificial intelligence (AI) systems through collaborative engagement with Indigenous communities. The approach is structured around three axes: Integrations, Imaginaries, and Intelligences. The Integrations Axis aims to synthesize IK practices with mainstream AI frameworks, addressing the epistemic challenges of translating culturally rich knowledge into computational formats. The Imaginaries Axis fosters the development of “future imaginaries,” which are collective visions that guide the design of AI systems aligned with Indigenous values and aspirations. This involves workshops that encourage creative exploration of alternative AI futures, emphasizing community priorities and collaborative iteration.
The Intelligences Axis addresses technical challenges in AI by incorporating Indigenous perspectives into areas such as natural language processing, storytelling, environmental stewardship, multi-agent systems, and socio-neuro AI. Each of these areas seeks to enhance AI’s effectiveness and relevance by leveraging Indigenous insights and practices. The micro methodology emphasizes a six-phase process—understand, imagine, formalize, develop, implement, and integrate—ensuring that the design and development of AI technologies remain closely aligned with Indigenous community goals and values. This iterative process fosters trust, co-creation, and active participation, ultimately empowering Indigenous communities to shape the technological landscape in ways that reflect their knowledge and cultural contexts.
Discussion
The section discusses the concept of “Abundant Intelligences,” which integrates Indigenous knowledge systems (IK) to challenge conventional definitions of intelligence in artificial intelligence (AI) research. The authors argue that Indigenous perspectives emphasize relationality, regeneration, and community, contrasting sharply with the dominant, often reductionist views prevalent in AI paradigms. By framing intelligence as a collective and culturally situated phenomenon, the authors advocate for a broader understanding that includes diverse ways of knowing and being, which can lead to more socially relevant and effective AI systems.
The paper critiques the historical and structural biases embedded in AI, particularly those linked to colonialism and white supremacy, which have shaped mainstream definitions of intelligence. It highlights the need for interdisciplinary collaboration that respects and incorporates Indigenous epistemologies, thereby fostering innovation grounded in cultural contexts. The authors assert that true progress in AI requires moving away from extraction and exploitation towards practices that sustain both human and non-human communities, ultimately aiming to create AI systems that nurture rather than diminish the richness of diverse intelligences.