DOI: https://doi.org/10.1007/s10676-024-09811-4
تاريخ النشر: 2024-11-15
المؤلف: Marie Christin Decker وآخرون
الموضوع الرئيسي: الأخلاقيات والآثار الاجتماعية للذكاء الاصطناعي
نظرة عامة
تسلط ورقة البحث الضوء على القضية الحرجة المتعلقة بتطوير أنظمة اتخاذ القرار الخوارزمية (ADM) دون مشاركة كافية من الجمهور، مما يمكن أن يؤدي إلى استمرار التحيزات النظامية والظلم الهيكلي. يشير المؤلفون إلى أن الأساليب الرسمية الحالية للعدالة، التي تهدف إلى التخفيف من التحيز من خلال التقييمات الإحصائية للنتائج عبر المجموعات السكانية، غالبًا ما تتجاهل تعقيدات التجارب الفردية وتفاعل الخصائص السكانية. هذه الثنائية بين مقاييس العدالة القائمة على المجموعة والفرد تخلق غموضًا في معالجة الأسباب الجذرية للتحيز في أنظمة ADM.
في الختام، تدعو الورقة إلى التحول نحو العدالة الإجرائية في ADM، مع التأكيد على أهمية المشاركة العامة في عملية التطوير. يجادل المؤلفون بأن التركيز الرياضي على العدالة يمكن أن يحد من النقاش الاجتماعي والتفكير النقدي، مما يؤدي إلى وجهات نظر نخبويّة حول العدالة الخوارزمية. من خلال تعزيز المشاركة العامة، تهدف الأبحاث إلى خلق عملية اتخاذ قرار أكثر شمولية تسمح لغير الخبراء بتحدي القرارات غير العادلة وتشجع الحوار المستنير بين جميع أصحاب المصلحة، مما يسهم في سد الفجوة بين المجتمع العلمي والمجتمع.
مقدمة
تناقش مقدمة ورقة البحث هذه الآثار المترتبة على أنظمة اتخاذ القرار الخوارزمية (ADM)، التي تستخدم التعلم الآلي (ML) والذكاء الاصطناعي (AI) عبر مختلف القطاعات، بما في ذلك الإدارة العامة والطب والعدالة الجنائية. تسلط الضوء على الحاجة الملحة لمعالجة العدالة والإنصاف في ADM، مشيرة إلى أن مقاييس العدالة الحالية غالبًا ما تتعارض وأن حلاً واحدًا للعدالة غير ممكن دون النظر في السياق المحدد للتطبيق. يجادل المؤلفون من أجل نهج شامل للعدالة الخوارزمية يشمل كل من العدالة الإجرائية ونتائجها، مؤكدين أن العدالة لا يمكن تقييمها فقط من خلال الوسائل التقنية ولكن يجب أيضًا أن تأخذ في الاعتبار التوزيع الاجتماعي للسلع والديناميات العلائقية المعنية في عمليات اتخاذ القرار.
تدعو الورقة إلى تفسير جوهري للعدالة الإجرائية، يضمن أن تكون كل من العمليات والنتائج في ADM عادلة. تركز على الديناميات القوية الكامنة في اتخاذ القرار الخوارزمي، حيث يمكن أن تؤدي الخيارات المتخذة خلال تطوير النموذج ونشره إلى استمرار الظلم الهيكلي. يقترح المؤلفون أن تكون العدالة الإجرائية مستندة إلى مبادئ العدالة العلائقية، التي تركز على جودة العلاقات الاجتماعية والحاجة إلى الاحترام المتبادل بين أصحاب المصلحة. يقترحون أن الانخراط مع المشاركة العامة كجزء من إطار البحث والابتكار المسؤول يمكن أن يعزز العدالة الإجرائية من خلال معالجة عمليات اتخاذ القرار والمسؤوليات، مما يسهم في نهج أكثر شمولية وإنصافًا للعدالة الخوارزمية. ستتناول الأقسام اللاحقة من الورقة هذه الادعاءات والاعتبارات المعيارية المرتبطة بالعدالة الإجرائية.
نقاش
تؤكد قسم النقاش في ورقة البحث على الدور الحاسم للمشاركة العامة (PE) في إطار البحث والابتكار المسؤول (RRI)، خاصة في سياق الذكاء الاصطناعي (AI). يهدف RRI إلى ضمان أن تكون عمليات البحث والابتكار عادلة وتعكس القيم المجتمعية، داعيًا إلى التحول من مجرد إدارة المخاطر إلى نهج شامل يعتمد على التوافق. تسلط الورقة الضوء على ضرورة دمج خمسة أبعاد أساسية—الأخلاق، الجنس، المشاركة العامة، التعليم العلمي، والوصول المفتوح—في عمليات البحث والابتكار لتوافق التقدم التكنولوجي مع المخاوف والقيم العامة. كما تؤكد على أهمية النهج التشاركي في معالجة اتخاذ القرار الخوارزمي (ADM) والمخاطر المحتملة لـ “غسل المشاركة”، حيث تكون المشاركة سطحية ولا تؤدي إلى إعادة توزيع حقيقية للسلطة.
علاوة على ذلك، تناقش الورقة الضرورات الأخلاقية والقانونية للشفافية والفهم في ADM، مؤكدة على أن الأفراد المتأثرين يجب أن يكون لديهم الحق في فهم عمليات اتخاذ القرار التي تؤثر على حياتهم. تميز بين الشفافية الاستباقية والاسترجاعية، داعية إلى تفسيرات مصممة خصيصًا تتناسب مع الخلفيات المتنوعة لموضوعات القرار. يجادل المؤلفون بأن المشاركة العامة المعنوية يمكن أن empower الأفراد لتحدي وتأثير النتائج الخوارزمية، مما يعزز العدالة الإجرائية. يدعون إلى جهد جماعي لمعالجة غموض أنظمة الذكاء الاصطناعي وضمان تضمين وجهات نظر متنوعة في تصميم وتنفيذ التكنولوجيا، مما يعزز في النهاية التكنولوجيا الشاملة التي تحترم التنوع البشري وتعزز النتائج العادلة.
DOI: https://doi.org/10.1007/s10676-024-09811-4
Publication Date: 2024-11-15
Author(s): Marie Christin Decker et al.
Primary Topic: Ethics and Social Impacts of AI
Overview
The research paper highlights the critical issue of developing algorithmic decision-making (ADM) systems without adequate public involvement, which can lead to the perpetuation of systemic biases and structural injustices. The authors note that existing formal fairness approaches, which aim to mitigate bias through statistical evaluations of outcomes across demographic groups, often overlook the complexities of individual experiences and the interplay of demographic attributes. This duality of group-based and individual fairness metrics creates ambiguities in addressing the root causes of bias in ADM systems.
In conclusion, the paper advocates for a shift towards procedural fairness in ADM, emphasizing the importance of Public Engagement in the development process. The authors argue that a mathematical focus on fairness can limit social discourse and critical reflection, resulting in elitist perspectives on algorithmic fairness. By fostering Public Engagement, the research aims to create a more inclusive decision-making process that allows non-experts to challenge unfair decisions and encourages informed dialogue among all stakeholders, thereby bridging the gap between the scientific community and society.
Introduction
The introduction of this research paper discusses the implications of algorithmic decision-making (ADM) systems, which utilize machine learning (ML) and artificial intelligence (AI) across various sectors, including public administration, medicine, and criminal justice. It highlights the critical need to address fairness and justice in ADM, noting that existing fairness metrics often conflict and that a singular solution for fairness is unattainable without considering the specific context of application. The authors argue for a holistic approach to algorithmic fairness that encompasses both procedural and outcome fairness, emphasizing that fairness cannot be evaluated solely through technical means but must also consider the social distribution of goods and the relational dynamics involved in decision-making processes.
The paper advocates for a substantive interpretation of procedural fairness, which ensures that both the processes and outcomes of ADM are just. It draws attention to the power dynamics inherent in algorithmic decision-making, where choices made during model development and deployment can perpetuate structural injustices. The authors propose that procedural fairness should be informed by principles of relational justice, which focus on the quality of social relations and the need for mutual respect among stakeholders. They suggest that engaging with Public Engagement as part of the Responsible Research and Innovation framework can enhance procedural fairness by addressing decision-making processes and responsibilities, thereby fostering a more inclusive and equitable approach to algorithmic fairness. The subsequent sections of the paper will elaborate on these claims and the normative considerations associated with procedural fairness.
Discussion
The discussion section of the research paper emphasizes the critical role of Public Engagement (PE) in the framework of Responsible Research and Innovation (RRI), particularly in the context of Artificial Intelligence (AI). RRI aims to ensure that research and innovation processes are just and reflective of societal values, advocating for a shift from mere risk management to inclusive, consensus-driven approaches. The paper highlights the necessity of integrating five core dimensions—Ethics, Gender, Public Engagement, Science Education, and Open Access—into R&I processes to align technological advancements with public concerns and values. It also underscores the importance of participatory approaches in addressing algorithmic decision-making (ADM) and the potential risks of “participation-washing,” where engagement is superficial and does not lead to genuine power redistribution.
Furthermore, the paper discusses the moral and legal imperatives for transparency and understanding in ADM, asserting that affected individuals must have the right to comprehend the decision-making processes that impact their lives. It distinguishes between prospective and retrospective transparency, advocating for tailored explanations that resonate with the diverse backgrounds of decision-subjects. The authors argue that meaningful Public Engagement can empower individuals to contest and influence algorithmic outcomes, thereby enhancing procedural fairness. They call for a collective effort to address the opacity of AI systems and ensure that diverse perspectives are included in the design and implementation of technology, ultimately fostering inclusive technology that respects human diversity and promotes equitable outcomes.