از آنجا که هوش مصنوعی (AI) به تغییر شکل صنایع و زندگی روزمره ادامه می دهد ، نمی توان اهمیت فراگیر بودن را بیش از حد بیش از حد کرد. با قدرت بزرگی مسئولیت بزرگی به وجود می آید ، و افرادی که در حال توسعه سیستم های هوش مصنوعی هستند باید در اولویت قرار بگیرند تا اطمینان حاصل شود که فناوری از همه بخش های جامعه سود می برد ، نه فقط تعداد معدودی از افراد. پل زدن تقسیم دیجیتال در دستیابی به این امر بسیار مهم است ، زیرا اختلافات در دسترسی به فناوری می تواند نابرابری های موجود را تحریک و حتی تشدید کند.
درک شکاف دیجیتال
شکاف دیجیتال به شکاف بین افرادی که دسترسی آسان به فناوری دیجیتال دارند و کسانی که این کار را نمی کنند ، اشاره دارد. این شکاف را می توان به عوامل مختلفی از جمله وضعیت اقتصادی اقتصادی ، آموزش ، جغرافیا و سن نسبت داد. در بسیاری از موارد ، جوامع حاشیه نشین باقی مانده اند و فاقد منابع لازم برای استفاده از پیشرفت در فناوری ، از جمله هوش مصنوعی هستند.
چرا شمول در AI مهم است
-
ملاحظات اخلاقی: AI پتانسیل خوبی را برای خوب و آسیب دیده است. تصمیمات گرفته شده توسط سیستم های هوش مصنوعی می تواند پیامدهای عمیقی داشته باشد ، بر مراقبت های بهداشتی ، شیوه های استخدام و اجرای قانون از جمله سایر زمینه ها تأثیر بگذارد. اطمینان از اینکه صداهای متنوع در روند توسعه گنجانده شده است ، به جلوگیری از تعصبات منجر به نتایج ناعادلانه کمک می کند.
-
فرصت اقتصادی: هوش مصنوعی می تواند رشد اقتصادی را هدایت کند ، اما تنها در صورتی که همه به ابزارها و آموزش های لازم برای شرکت در آن دسترسی داشته باشند. هوش مصنوعی فراگیر می تواند فرصت های شغلی ایجاد کند و سرمایه گذاری های کارآفرینی را در جوامع تحت نظارت ترویج کند.
- ارتباط فرهنگی: سیستم های AI اغلب چشم انداز و تجربیات سازندگان خود را منعکس می کنند. ترکیب دیدگاههای متنوع در طراحی AI نه تنها عملکرد این سیستم ها را تقویت می کند بلکه تضمین می کند که آنها با مخاطبان گسترده تری طنین انداز می شوند.
استراتژی هایی برای ساخت هوش مصنوعی بیشتر
1. تیم های متنوع را در اولویت قرار دهید
تیم های پشت سیستم AI باید به اندازه جمعیتی که در آن خدمت می کنند متنوع باشند. این بدان معناست که شامل افراد با پیشینه های مختلف نژادی ، قومی ، جنسیتی ، اقتصادی و اقتصادی و جغرافیایی در تمام مراحل توسعه هوش مصنوعی – از ایده ها تا استقرار است. شرکت ها و سازمان ها باید به طور فعال استعداد را از جوامع کم نماینده استخدام کنند و فرصت های آموزشی را برای ایجاد خط لوله متنوع تری از متخصصان فناوری فراهم کنند.
5. در آموزش و آموزش سرمایه گذاری کنید
مؤسسات آموزشی ، سازمان های غیرانتفاعی و شرکت های فناوری باید برای دسترسی به منابع آموزش هوش مصنوعی و آموزش برای جوامع کم نماینده همکاری کنند. ارائه اردوگاه های بوت برنامه نویسی ، کارگاه های آموزشی و دوره های آنلاین می تواند به ایجاد شکاف مهارت کمک کند. بورس های تحصیلی و برنامه های مربیگری برای متخصصان مشتاق هوش مصنوعی از پیشینه های حاشیه نشین نیز می تواند تنوع در این زمینه را ارتقا بخشد.
3. ابزارهای AI در دسترس را توسعه دهید
سیستم های AI باید با دسترسی به ذهن طراحی شوند. این شامل ایجاد رابط هایی است که کاربران دارای معلولیت را در خود جای می دهد ، و همچنین ایجاد نرم افزار به زبان های مختلف. اطمینان از اینکه ابزارهای AI کاربر پسند و شهودی هستند می تواند مخاطبان گسترده تری را برای تعامل با این فناوری توانمند سازد.
4. انجام تحقیقات فراگیر و جمع آوری داده ها
تعصب در هوش مصنوعی اغلب از داده های مورد استفاده برای آموزش الگوریتم ها ناشی می شود. محققان باید برای جمع آوری مجموعه داده های متنوع که به طور دقیق جمعیت تحت تأثیر سیستم های AI را نشان می دهند ، آگاهانه تلاش کنند. آنها همچنین باید الگوریتم های خود را با دقت آزمایش کنند تا هرگونه تعصب ذاتی را شناسایی و کاهش دهند و از نتایج عادلانه تر اطمینان حاصل کنند.
5. مشارکت جامعه
تعامل با جوامعی که تحت تأثیر فناوری های هوش مصنوعی قرار خواهند گرفت ، ضروری است. از طریق انجمن های عمومی ، گروه های متمرکز و نظرسنجی ها ، توسعه دهندگان می توانند بینش های ارزشمندی را جمع آوری کنند که می توانند از طراحی و کاربرد هوش مصنوعی مطلع شوند. برقراری روابط طولانی مدت با رهبران جامعه همچنین می تواند به اطمینان حاصل شود که راه حلها از نظر فرهنگی مرتبط و پاسخگو به نیازهای خاص هستند.
6. مدافع سیاست های فراگیر
سیاست گذاری باید با پیشرفت های تکنولوژیکی همگام باشد. وکالت برای مقررات مربوط به مهارکننده می تواند به محافظت از گروه های حاشیه نشین در برابر پیامدهای منفی هوش مصنوعی کمک کند. سیاست گذاران باید چارچوب هایی را که باعث دسترسی عادلانه به فناوری می شوند ، در نظر بگیرند و نیاز دارند که سیستم های AI تحت بررسی های تعصب و ممیزی شفافیت قرار بگیرند.
پایان
فراگیرتر ساختن هوش مصنوعی صرفاً یک مسئولیت اجتماعی نیست. این یک گام اساسی در جهت آینده ای پایدار و عادلانه است. پل زدن به تقسیم دیجیتال نیاز به اقدام جمعی از مربیان ، تکنسین ها ، سیاستگذاران و جامعه وسیع تر دارد. با اولویت بندی شمول در هر سطح ، می توانیم سیستم های هوش مصنوعی ایجاد کنیم که به همه خدمت می کنند ، به نابرابری ها می پردازند و پتانسیل کامل فناوری را برای منافع اجتماعی باز می کنیم. سفر به هوش مصنوعی فراگیر تازه آغاز شده است ، اما وقتی ما استعدادها و دیدگاههای متنوعی را برای ایجاد شکاف دیجیتال متحد می کنیم ، امکانات بی حد و حصر است.