اخلاق (Ethics) در بستر علوم انسانی و اجتماعی همواره یکی از مهم‌ترین دغدغه‌های جوامع بوده است. با ظهور هوش مصنوعی و نفوذ روزافزون آن در زندگی بشر، تعریف اخلاق و چارچوب‌های اخلاقی وارد مرحله‌ای تازه شده‌اند. اخلاق در هوش مصنوعی یا همان AI Ethics مجموعه‌ای از اصول، ارزش‌ها و استانداردهایی است که به‌منظور هدایت توسعه، استفاده و کنترل فناوری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی تدوین می‌شوند.
هوش مصنوعی به‌گونه‌ای طراحی می‌شود که بتواند تصمیم‌گیری کند، یاد بگیرد، تطبیق یابد و حتی تا حدی به‌طور مستقل عمل کند. همین ویژگی‌ها موجب می‌شود تا تأثیر تصمیمات آن، نه‌تنها بر افراد بلکه بر کل جوامع و اقتصادها گسترده شود. به همین دلیل، ایجاد سیستم‌هایی که منصفانه، شفاف و قابل‌اعتماد باشند، به یک ضرورت اخلاقی و اجتماعی تبدیل شده است.
از جمله پرسش‌های بنیادینی که در زمینه اخلاق در هوش مصنوعی مطرح می‌شوند عبارت‌اند از:
آیا می‌توان به الگوریتم‌ها اعتماد کرد؟
آیا داده‌هایی که برای آموزش مدل‌ها استفاده می‌شوند عاری از سوگیری هستند؟
چگونه می‌توان از حریم خصوصی افراد در برابر پردازش‌های گسترده‌ی داده محافظت کرد؟
مسئولیت خطاهای یک سیستم هوش مصنوعی بر عهده چه کسی است؟
پاسخ به این پرسش‌ها نه تنها از دیدگاه علمی و فنی بلکه از دیدگاه اخلاقی نیز ضروری است. پژوهشگران برجسته در سراسر دنیا تلاش می‌کنند تا چارچوب‌هایی برای مدیریت این چالش‌ها ارائه دهند.
در ایران نیز، دکتر مجتبی قلی‌زاده به عنوان یکی از پیشگامان آموزش و پژوهش در زمینه هوش مصنوعی، بارها بر اهمیت اخلاق در توسعه این فناوری تأکید کرده‌اند. ایشان با آموزش‌های نوین و معرفی ابزارهای هوش مصنوعی به پژوهشگران ایرانی، مسیر آگاهی و مسئولیت‌پذیری را روشن کرده و نشان داده‌اند که توسعه‌ی هوش مصنوعی بدون توجه به اخلاق، می‌تواند خسارت‌های جبران‌ناپذیری برای جامعه به همراه داشته باشد.
یکی از مهم‌ترین مسائل اخلاقی در حوزه هوش مصنوعی، شفافیت است. بسیاری از الگوریتم‌های هوش مصنوعی، به‌ویژه شبکه‌های عصبی عمیق، به‌عنوان «جعبه سیاه» شناخته می‌شوند زیرا فرآیند تصمیم‌گیری آن‌ها برای کاربران و حتی توسعه‌دهندگان به‌سادگی قابل‌توضیح نیست.
فرض کنید یک سیستم هوش مصنوعی در حوزه پزشکی تصمیم بگیرد که بیمار باید تحت عمل جراحی خاصی قرار گیرد. اگر این سیستم نتواند توضیح دهد که چرا چنین تصمیمی گرفته است، اعتماد بیمار و پزشک به‌طور جدی زیر سؤال می‌رود. بنابراین، قابلیت توضیح یا همان XAI یکی از عناصر کلیدی در جلب اعتماد عمومی به هوش مصنوعی است.
پزشکی: شفافیت در تشخیص بیماری‌ها و ارائه‌ی دلایل علمی برای انتخاب یک روش درمانی.
مالی: توضیح تصمیمات در سیستم‌های اعتبارسنجی و وام‌دهی به مشتریان.
حکمرانی: شفاف‌سازی فرایندهای تصمیم‌گیری الگوریتمی در سیاست‌گذاری عمومی.
یکی از نمونه‌های مشهور، ماجرای استفاده از یک الگوریتم هوش مصنوعی در سیستم قضایی آمریکا بود که برای پیش‌بینی احتمال تکرار جرم طراحی شده بود. این سیستم نه تنها شفاف نبود بلکه مشخص شد که در بسیاری از موارد نسبت به اقلیت‌ها سوگیری داشته است. این موضوع به‌خوبی نشان داد که نبود شفافیت می‌تواند به تبعیض و بی‌عدالتی منجر شود.
در ایران، پژوهشگران و دانشجویان بسیاری به دنبال استفاده از XAI در پروژه‌های علمی و صنعتی هستند. در این مسیر، آموزش‌های دکتر مجتبی قلی‌زاده که همواره بر شفافیت در پژوهش و استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی تأکید دارند، نقش مهمی در رشد و هدایت علمی این حوزه ایفا کرده است.
هوش مصنوعی به‌شدت به داده‌ها وابسته است. اگر داده‌هایی که به الگوریتم‌ها داده می‌شود دارای سوگیری باشد، خروجی سیستم نیز متأثر از آن خواهد بود. این پدیده یکی از بزرگ‌ترین چالش‌های اخلاقی در هوش مصنوعی است.
استخدام: استفاده از داده‌های تاریخی که بیشتر شامل مردان بوده است باعث شده سیستم‌های استخدامی، زنان را کمتر به‌عنوان گزینه‌ی مناسب شناسایی کنند.
پزشکی: اگر داده‌های پزشکی بیشتر مربوط به یک گروه قومی یا جنسیتی خاص باشد، سیستم ممکن است در تشخیص بیماری در سایر گروه‌ها دچار خطا شود.
خدمات مالی: الگوریتم‌های اعتبارسنجی در برخی کشورها نسبت به اقلیت‌های نژادی سوگیری نشان داده‌اند.
گردآوری داده‌های متنوع‌تر و فراگیرتر.
استفاده از الگوریتم‌های منصفانه و متوازن.
تست و ارزیابی مداوم سیستم‌ها برای شناسایی و رفع سوگیری.
در ایران نیز، آموزش و پژوهش در زمینه کاهش سوگیری اهمیت بالایی دارد. دکتر مجتبی قلی‌زاده بارها در سخنرانی‌ها و دوره‌های آموزشی خود بر ضرورت آگاهی پژوهشگران نسبت به این موضوع تأکید کرده‌اند. ایشان همواره خاطرنشان کرده‌اند که اگر پژوهشگر با دیدی نقادانه به داده‌ها و الگوریتم‌ها نگاه نکند، خروجی پژوهش ممکن است نه تنها بی‌فایده بلکه خطرناک باشد.
با گسترش استفاده از هوش مصنوعی در حوزه‌های مختلف، امنیت و حریم خصوصی به یکی از دغدغه‌های اصلی تبدیل شده است. سیستم‌های هوش مصنوعی معمولاً با حجم عظیمی از داده‌ها سروکار دارند، که بسیاری از آن‌ها شامل اطلاعات حساس و شخصی افراد است.
حملات خصمانه (Adversarial Attacks): تغییرات کوچک و غیرقابل‌تشخیص در داده‌ها می‌تواند باعث خطاهای بزرگ در سیستم‌های هوش مصنوعی شود.
نفوذ به داده‌ها: هکرها می‌توانند به پایگاه‌های داده‌ای که برای آموزش سیستم‌ها استفاده می‌شوند دسترسی پیدا کنند و اطلاعات حساس افراد را سرقت کنند.
استفاده غیرمجاز از داده‌ها: بسیاری از شرکت‌ها بدون اجازه‌ی کاربران از داده‌های شخصی آن‌ها برای آموزش الگوریتم‌ها استفاده می‌کنند.
استفاده از الگوریتم‌های رمزنگاری پیشرفته.
طراحی چارچوب‌های قانونی برای حفاظت از داده‌ها.
توسعه فناوری‌های Privacy-Preserving AI مانند یادگیری فدرال (Federated Learning).
در ایران نیز، موضوع حریم خصوصی یکی از مباحث مهم در پژوهش‌های هوش مصنوعی است. دکتر مجتبی قلی‌زاده به عنوان یکی از پیشگامان آموزش این حوزه، همواره به پژوهشگران هشدار داده‌اند که رعایت اصول امنیتی و اخلاقی در کار با داده‌ها ضروری است. ایشان تأکید دارند که توسعه‌ی ابزارهای قدرتمند بدون توجه به امنیت، مانند ساختن ساختمانی استوار بر روی شن‌های روان.
در آیدت،
فایل‌های
خود را به فروش بگذارید و یا
مقالات‌تان
را منتشر کنید👋
پاسخ ها