نفّذ فريق بحثي من الدنمارك والسويد دراسة حديثة بهدف استكشاف إمكانية استخدام تقنيات التعلم العميق، مثل تقنية التعرف على الوجه وتحليلات التنبؤ بالوجوه، للتنبؤ بآراء الأفراد السياسية. أشار الباحثون في الدراسة التي نُشرت في مجلة Nature إلى أن هدفهم الأساسي هو تسليط الضوء على التهديد الجسيم الذي تشكله هذه التقنيات على الخصوصية. ويمكن لتقنيات التعلم العميق استغلال البيانات العامة، مثل صور الوجوه، للتنبؤ بالمعلومات الشخصية الحساسة. وفي هذه الدراسة، قام الباحثون باستخدام 3233 صورة لوجوه مرشحين سياسيين دنماركيين الذين ترشحوا لمنصب محلي. تم استخدام مجموعة واسعة من التقنيات في هذا السياق، وتشمل الشبكات العصبية التلافيفية، وخرائط الحرارة، وتحليل تعابير الوجه، وتقييمات الخصائص الجسدية مثل الذكورة والجمال. ووفقًا للدراسة، توصلت التقنيات المستخدمة إلى أنها تستطيع التنبؤ بالانتماءات السياسية للمرشحين بنسبة دقة وصلت إلى 61%. كما كشفت هذه التقنيات أن المرشحين المحافظين يبدون أكثر سعادة من نظرائهم اليساريين، بينما يتمتع المرشحين الليبراليين بمزيد من الحيادية والجدية. كما وجد الباحثون أيضاً أن النموذج قد ربط مستوى جاذبية المرشحين بسياساتهم. وتوقع أن تكون لدى النساء، اللواتي وُصِفن بأنهن جذابات، وجهات نظر متحفظة، بينما لم يكن هناك علاقة مشابهة بين مستوى جاذبية الرجال والميول اليمينية. ورغم عدم جديدية الروابط بين الجاذبية والأيديولوجية السياسية، فإن نتائج الدراسة تكشف عن مدى فاعلية الذكاء الاصطناعي في استنتاج تلك المعلومات. وقد وصف الباحثون الذين أجروا هذه الدراسة هذا الأمر بأنه يشكل تهديدًا للخصوصية. كما تستخدم المفاهيم السابقة حول معايير الجمال والجنس في كثير من الأحيان لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، ويمكن أن تعزز هذه المفاهيم الصور النمطية التي قد تؤدي إلى نتائج محددة فيما يتعلق بقرارات التوظيف، على سبيل المثال. وأشار الباحثون إلى أن هناك توافر عام لصور الوجوه لأصحاب العمل المحتملين والمشاركين في عمليات التوظيف، وحذروا من خطر استخدام هذه التقنيات في عملية التوظيف لاختيار الموظفين بناءً على ايديولوجيتهم السياسية. كما أنه وفقًا لدراسة منفصلة تم نشرها في مارس الماضي، توصلت منصة DALL-E 2، التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي لتوليد الصور، إلى إنتاج صور تربط الرجال البيض بوظيفة الرئيس التنفيذي أو المدير بنسبة 97% من الوقت. وهذا يشير إلى وجود تحيز في نتائجها، وحذّر الباحثون من أنها قد تعزز النماذج العنصرية المسبقة.
هذا النص هو مثال لنص يمكن أن يستبدل في نفس المساحة،هذا النص هو مثال لنص يمكن أن يستبدل في نفس المساحة
تحويل كودإخفاء محول الأكواد الإبتساماتإخفاء