يتناول قسم ورقة البحث الطبيعة المزدوجة للتقنيات المعتمدة على البيانات، مسلطًا الضوء على إمكانياتها التحويلية والأضرار الكبيرة التي يمكن أن تسببها، مثل تعزيز عدم المساواة وخلق المخاطر النظامية. يؤكد المؤلفون على الحاجة إلى فحص دقيق لهذه التقنيات ضمن بيئات اجتماعية معقدة، مشيرين إلى أنه على الرغم من أن التقدم في قياس البيانات وتحليلها كان كبيرًا،…

تناقش هذه الفقرة المجال غير المستكشف بشكل كافٍ لتجانس المخرجات في سياق الذكاء الاصطناعي (AI) والتحيزات الخوارزمية. وتبرز أنه بينما تلمس الأبحاث حول تحيزات الذكاء الاصطناعي، كما أشار غيتشوا وآخرون ولي وجون (2025)، بشكل غير مباشر تجانس المخرجات، إلا أن الظاهرة نفسها لم تحظ باهتمام أكاديمي كبير. إن مشكلة انهيار النموذج، خاصة عندما يؤدي التدريب…

تقوم هذه الورقة بتقييم نقدي لتوافق أنظمة الذكاء الاصطناعي (AI)، ولا سيما نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، مع القيم الإنسانية من خلال طرق التعلم المعزز من التغذية الراجعة (RLHF) وتغذية الذكاء الاصطناعي (RLAIF). تحدد الورقة أوجه القصور الكبيرة في الأهداف التوافقية التي يتم السعي إليها على نطاق واسع، مثل المساعدة، وعدم الإيذاء، والصدق، والتي يشار إليها…

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…

تقدم الورقة نظرة شاملة على المجال المتطور بسرعة للانحياز والعدالة في الذكاء الاصطناعي (fair-AI)، مع تسليط الضوء على التحديات التي يواجهها الباحثون والممارسون في التنقل عبر هذا المشهد المعقد. تهدف إلى استعراض أحدث الأساليب والموارد والسياسات المتعلقة بالانحياز في الذكاء الاصطناعي، وبالتالي تقديم إطار موحد لفهم وإدارة هذه القضايا. يؤكد المؤلفون على أهمية المبادرات السياسية…