DOI: https://doi.org/10.1016/j.techfore.2024.123925
تاريخ النشر: 2024-12-02
المؤلف: Tuba Bircan وآخرون
الموضوع الرئيسي: الأخلاقيات والآثار الاجتماعية للذكاء الاصطناعي
نظرة عامة
تقدم هذه المقالة فحصًا بين تخصصي لتفاعل الذكاء الاصطناعي (AI) وعدم المساواة الاجتماعية، مستفيدة من رؤى العلوم الاجتماعية ودراسات التكنولوجيا. تحلل بشكل نقدي ديناميات القوة التي تؤثر على تطوير واستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي، وخاصة كيف تؤثر هذه الديناميات على الوصول إلى موارد الذكاء الاصطناعي والسيطرة عليها. من خلال تطبيق إطار الواقعية الاجتماعية لمارجريت آرتشر، يبرز المؤلفون الطرق التي يمكن أن تستمر بها أنظمة الذكاء الاصطناعي في تعزيز أشكال مختلفة من عدم المساواة، مع التركيز على التفاعل بين السياق الاجتماعي، والوكالة الفردية، وعمليات المورفوساتيس والمورفوجينيسيس. تشمل المناقشة تحديات مثل الفجوة في الوصول والفرص، وقضايا الخصوصية والمراقبة، والفجوة الرقمية، مما يقترح في النهاية الملكية المشتركة لموارد الذكاء الاصطناعي كوسيلة للتخفيف من عدم المساواة الاقتصادية.
في الاستنتاجات، يؤكد المؤلفون على ضرورة الالتزام المستمر بالتدخلات المقترحة، داعين إلى أبحاث مستقبلية تهدف إلى تعزيز الشفافية الخوارزمية وإقامة أطر حوكمة عادلة للذكاء الاصطناعي. يدعون إلى بذل الجهود لتحسين الوصول إلى تقنيات الذكاء الاصطناعي عبر مجتمعات متنوعة، مع معالجة الحواجز المتعلقة بالبيانات، والموارد الحاسوبية، والخبرة التقنية. يجادل المؤلفون بأن الحوكمة العالمية المستدامة للذكاء الاصطناعي والبيانات الكبيرة يجب أن تعطي الأولوية للشمولية ومحو الأمية الرقمية، وبالتالي تضييق الفجوة في الوصول والفرص. من خلال التعاون بين التخصصات والتركيز على العدالة الاجتماعية، تتصور المقالة مستقبلًا حيث يكون الذكاء الاصطناعي بمثابة محفز للتقدم العادل، مما يضمن الوصول والفوائد المتساوية للجميع.
مقدمة
تضع مقدمة هذه الورقة النقاش في سياق الثورة الصناعية الرابعة، مع التأكيد على التأثير التحويلي للذكاء الاصطناعي (AI) عبر مختلف القطاعات، بما في ذلك الرعاية الصحية والتعليم. تسلط الضوء على الحاجة الملحة لفحص المبادئ الأساسية للذكاء الاصطناعي وآثاره على عدم المساواة في المجتمع. السؤال البحثي المركزي يستقصي كيف تتفاعل تقنيات الذكاء الاصطناعي مع الهياكل الاجتماعية لتستمر أو تفاقم هذه عدم المساواة. يهدف المؤلفون إلى توضيح آليات هذا التفاعل واقتراح حلول تحويلية تعطي الأولوية للعدالة والشمولية والإنصاف في تصميم ونشر الذكاء الاصطناعي.
لتحقيق هذه الأهداف، تستخدم الورقة نهجًا مختلطًا، يجمع بين التحليلات النوعية والكمية، ويستفيد من رؤى بين تخصصية من مجالات مثل علوم الكمبيوتر، والعلوم الاجتماعية، والأخلاق. ينتقد المؤلفون نقص التخصصات المتعددة في تطوير الذكاء الاصطناعي، مما يؤدي غالبًا إلى تركيز ضيق على الجوانب التقنية مع إغفال الآثار الاجتماعية الأوسع. باستخدام الأطر السوسيولوجية، وخاصة مفاهيم مارجريت آرتشر عن المورفوجينيسيس والمورفوساتيس، تستكشف الورقة كيف يمكن أن يؤدي تركيز تطوير الذكاء الاصطناعي وملكيته إلى استقطاب الثروة وتعزيز ديناميات القوة القائمة. يدعو المؤلفون إلى ممارسات مفتوحة وتعاونية وحوار مستمر عبر التخصصات لضمان أن تسهم تقنيات الذكاء الاصطناعي بشكل إيجابي في المساواة الاجتماعية والعدالة.
الطرق
تستخدم منهجية هذه الدراسة إطارًا بين تخصصي، مستفيدة من علوم الكمبيوتر، وعلم الاجتماع، والأخلاق، والقانون لاستكشاف التفاعل بين تقنيات الذكاء الاصطناعي وعدم المساواة الاجتماعية. تسهم كل تخصص في وجهات نظر مميزة: توضح علوم الكمبيوتر آليات الذكاء الاصطناعي، يقيم علم الاجتماع الآثار الاجتماعية، تأخذ الأخلاق في الاعتبار القضايا المعيارية، ويفحص القانون السياقات التنظيمية. يسهل هذا النهج الشامل فهمًا دقيقًا لكيفية تأثير الذكاء الاصطناعي على هياكل اجتماعية مختلفة (بروسارد، 2018؛ باوم، 2021).
تستخدم الدراسة عملية اختيار دراسة حالة منهجية، مستندة إلى مراجعة شاملة للأدبيات الأكاديمية، وتقارير السياسات، والبيانات المتاحة للجمهور. تم البحث في قواعد البيانات الرئيسية مثل سكوبس، وويب أوف ساينس، وجوجل سكولار باستخدام كلمات مفتاحية مستهدفة تتعلق بالذكاء الاصطناعي وعدم المساواة، مما أسفر عن مجموعة أولية متنوعة من الحالات. أكدت معايير الاختيار على التنوع الجغرافي، مشمولة مناطق مثل هولندا، وأستراليا، والولايات المتحدة، وتركيا، والمملكة المتحدة، بالإضافة إلى تمثيل قطاعي من أنظمة الرفاهية، والخدمات المالية، والتعليم، وإنفاذ القانون، واقتصاد العمل الحر. يضمن هذا التنوع استكشافًا شاملاً لتداعيات الذكاء الاصطناعي عبر بيئات ثقافية وتنظيمية مختلفة. تم تصنيف الحالات المختارة موضوعيًا لتسليط الضوء على أبعاد معينة من عدم المساواة، مثل الفجوات الاقتصادية في الخدمات المالية والتحيزات العرقية في الشرطة التنبؤية، مما ينظم التحليل ويعزز الصلة التجريبية للدراسة (أوبيرماير وآخرون، 2019).
المناقشة
في هذا القسم، يستخدم المؤلفون إطار مارجريت آرتشر للواقعية الاجتماعية لاستكشاف العلاقة المعقدة بين الذكاء الاصطناعي (AI) وعدم المساواة الاجتماعية. يجادلون بأن أنظمة الذكاء الاصطناعي، ككيانات اجتماعية تقنية، متجذرة بعمق داخل الهياكل الاجتماعية، وغالبًا ما تستمر في تعزيز وتفاقم عدم المساواة القائمة. تعتبر مفاهيم المورفوجينيسيس والمورفوساتيس مركزية في تحليلهم، حيث تشير المورفوجينيسيس إلى التغيير المدفوع بالوكالة الفردية والتفاعل الاجتماعي، بينما تمثل المورفوساتيس الحفاظ على الأعراف والهياكل الاجتماعية القائمة. هذه الثنائية ضرورية لفهم كيف يمكن أن تعزز تقنيات الذكاء الاصطناعي التحيزات المتجذرة أو تسهل التغيير التحويلي.
يوسع المؤلفون إطارهم من خلال تحليل نقدي لدراسات حالة من قطاعات مختلفة، بما في ذلك أنظمة الرفاهية، وإقراض الرهن العقاري، والتعليم، وإنفاذ القانون، لتوضيح كيف يمكن أن reproduce AI وتضخيم عدم المساواة الاجتماعية. على سبيل المثال، استهدفت أنظمة الكشف عن الاحتيال المدفوعة بالذكاء الاصطناعي في أنظمة الرفاهية بشكل غير متناسب الفئات الضعيفة، بينما استمرت خوارزميات الشرطة التنبؤية في تعزيز التحيزات العرقية. تؤكد هذه الأمثلة على الحاجة إلى المراقبة الانعكاسية وأطر تنظيمية قوية لضمان أن تسهم تقنيات الذكاء الاصطناعي في تعزيز العدالة والإنصاف. يدعو المؤلفون إلى نهج استباقي يركز على الاعتبارات الأخلاقية والعمل الجماعي لمعالجة القضايا النظامية التي تكمن وراء عدم المساواة الناتجة عن الذكاء الاصطناعي، مع تسليط الضوء على أهمية اليقظة المستمرة في تطوير ونشر أنظمة الذكاء الاصطناعي.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.techfore.2024.123925
Publication Date: 2024-12-02
Author(s): Tuba Bircan et al.
Primary Topic: Ethics and Social Impacts of AI
Overview
This article presents an interdisciplinary examination of the interplay between artificial intelligence (AI) and social inequality, utilizing insights from social sciences and technology studies. It critically analyzes the power dynamics influencing the development and use of AI technologies, particularly how these dynamics affect access to and control over AI resources. By applying Margaret Archer’s social realism framework, the authors highlight the ways AI systems can perpetuate various forms of inequality, emphasizing the interaction between social context, individual agency, and the processes of morphostasis and morphogenesis. The discussion encompasses challenges such as the access and opportunity divide, privacy and surveillance issues, and the digital divide, ultimately proposing co-ownership of AI resources as a means to mitigate economic inequalities.
In the conclusions, the authors stress the necessity of ongoing commitment to the proposed interventions, advocating for future research aimed at enhancing algorithmic transparency and establishing equitable AI governance frameworks. They call for efforts to improve access to AI technologies across diverse communities, addressing barriers related to data, computational resources, and technical expertise. The authors argue that sustainable global governance of AI and big data should prioritize inclusivity and digital literacy, thereby narrowing the access and opportunity gap. Through interdisciplinary collaboration and a focus on social justice, the article envisions a future where AI serves as a catalyst for equitable progress, ensuring equal access and benefits for all.
Introduction
The introduction of this paper situates the discussion within the context of the Fourth Industrial Revolution, emphasizing the transformative impact of Artificial Intelligence (AI) across various sectors, including healthcare and education. It highlights the urgent need to scrutinize the foundational principles of AI and its implications for societal inequalities. The central research question investigates how AI technologies interact with social structures to perpetuate or exacerbate these inequalities. The authors aim to elucidate the mechanisms of this interplay and propose transformative solutions that prioritize fairness, inclusivity, and justice in AI design and deployment.
To achieve these objectives, the paper employs a mixed-methods approach, integrating qualitative and quantitative analyses, and draws on interdisciplinary insights from fields such as computer science, social sciences, and ethics. The authors critique the current lack of interdisciplinarity in AI development, which often leads to a narrow focus on technical aspects while neglecting broader societal implications. Utilizing sociological frameworks, particularly Margaret Archer’s concepts of morphogenesis and morphostasis, the paper explores how concentrated AI development and ownership can lead to wealth polarization and reinforce existing power dynamics. The authors advocate for open, collaborative practices and ongoing dialogue across disciplines to ensure that AI technologies contribute positively to societal equality and justice.
Methods
The methodology of this study employs an interdisciplinary framework, drawing from computer science, sociology, ethics, and law to explore the interplay between AI technologies and societal inequalities. Each discipline contributes distinct perspectives: computer science elucidates AI mechanisms, sociology assesses societal impacts, ethics considers normative issues, and law examines regulatory contexts. This comprehensive approach facilitates a nuanced understanding of how AI influences various social structures (Broussard, 2018; Baum, 2021).
The research utilizes a systematic case study selection process, informed by a thorough review of academic literature, policy reports, and publicly available data. Key databases such as Scopus, Web of Science, and Google Scholar were searched using targeted keywords related to AI and inequality, resulting in a diverse initial pool of cases. The selection criteria emphasized geographical diversity, encompassing regions like the Netherlands, Australia, the United States, Turkey, and the United Kingdom, as well as sectoral representation from welfare systems, financial services, education, law enforcement, and the gig economy. This diversity ensures a comprehensive exploration of AI’s implications across different cultural and regulatory environments. The selected cases were categorized thematically to highlight specific dimensions of inequality, such as economic disparities in financial services and racial biases in predictive policing, thereby structuring the analysis and enhancing the study’s empirical relevance (Obermeyer et al., 2019).
Discussion
In this section, the authors employ Margaret Archer’s social realism framework to explore the complex relationship between artificial intelligence (AI) and social inequality. They argue that AI systems, as socio-technical entities, are deeply embedded within societal structures, often perpetuating and exacerbating existing inequalities. The concepts of morphogenesis and morphostasis are central to their analysis, where morphogenesis signifies change driven by individual agency and social interaction, while morphostasis represents the preservation of existing social norms and structures. This duality is crucial for understanding how AI technologies can either reinforce entrenched biases or facilitate transformative change.
The authors extend their framework by critically analyzing case studies from various sectors, including welfare systems, mortgage lending, education, and law enforcement, to illustrate how AI can reproduce and amplify societal inequalities. For instance, AI-driven fraud detection in welfare systems has disproportionately targeted vulnerable populations, while predictive policing algorithms have perpetuated racial biases. These examples underscore the need for reflexive monitoring and robust regulatory frameworks to ensure that AI technologies promote fairness and equity. The authors advocate for a proactive approach that emphasizes ethical considerations and collective action to address the systemic issues underlying AI-induced inequalities, highlighting the importance of ongoing vigilance in the development and deployment of AI systems.