التحيز في الذكاء الاصطناعي يشير إلى عدم الإنصاف المنهجي في النماذج — حيث تنتج نتائج تضر بشكل غير عادل مجموعات معينة، غالباً ما تعكس التحيزات في بيانات التدريب. وهو مصدر قلق أخلاقي وعملي خطير، لأن الذكاء الاصطناعي المتحيز قد يسبب ضررًا حقيقيًا ويديم التمييز.
ما هو التحيز في الذكاء الاصطناعي
AI BIAS → systematic, unfair skew in a model's outputs:
→ the model treats certain groups unfairly (e.g. by race, gender, age) or makes skewed
decisions
→ usually stems from BIASED TRAINING DATA (the model learns the biases in the data)
→ 'bias in, bias out' → models reflect and can AMPLIFY societal biases in their data
→ AI can perpetuate or worsen unfairness/discrimination
