العدالة في الذكاء الاصطناعي

يستكشف هذا النموذج التعليمي العدالة في الذكاء الاصطناعي (AI)، مع التركيز على تحديد التحيزات في أنظمة الذكاء الاصطناعي ومعالجتها. يغطي مصادر التحيز، وطرق تقييم وتحسين العدالة، والآثار الأخلاقية لقرارات الذكاء الاصطناعي على الفئات المختلفة، بهدف تعزيز المساواة ومنع التمييز في تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

منشئ المناهج الدراسية

هل تحتاج إلى مساعدة؟ انقر هنا للحصول على التعليمات.

أنجوين وجوليا وجيف لارسون وسوريا ماتو ولورين كيرشنر. “تحيز الآلة”. بروبابليكا ، 23 مايو 2016.

https://www.propublica.org/article/machine-bias-risk-assessments-in-criminal-sentencing

جريرا ونزار ومحمد كروتشيانو. “التجميع غير الخاضع للإشراف وشبه الخاضع للإشراف: مسح موجز” ، 2004.

https://www.semanticscholar.org/paper/Unsupervised-and-Semi-supervised-Clustering-%3A-a-%E2%88%97-Grira-Crucianu/acb799150e4cd3a75fe79ca262047612bd8e5194

أولتينو ، ألكسندرا ، كارلوس كاستيلو ، فرناندو دياز ، وإيمري كيجيمان. “البيانات الاجتماعية: التحيزات والمزالق المنهجية والحدود الأخلاقية.” الحدود في البيانات الضخمة 2 (11 يوليو 2019): 13.

https://doi.org/10.3389/fdata.2019.00013

محرابي ، نيناريه ، فريد مورستاتر ، نانيون بينغ ، وأرام جالستيان. “الكشف عن المجتمع غير المتحيز: أهمية العقد المتواضعة الاتصال.” arXiv ، 2019.

https://doi.org/10.48550/ARXIV.1903.08136

فورتوناتو وسانتو وداركو هريك. “اكتشاف المجتمع في الشبكات: دليل المستخدم.” تقارير الفيزياء 659 (2016): 1-44.

https://doi.org/10.1016/j.physrep.2016.09.002

تشاو ، جييو ، تيانلو وانغ ، مارك ياتسكار ، فيسنتي أوردونيز ، وكاي وي تشانغ. “الرجال أيضا يحبون التسوق: الحد من تضخيم التحيز بين الجنسين باستخدام قيود على مستوى الجسم.” arXiv ، 2017.

https://doi.org/10.48550/ARXIV.1707.09457

محرابي ، نيناريه ، فريد مورستاتر ، نريبسوتا ساكسينا ، كريستينا ليرمان ، وأرام جالستيان. “دراسة استقصائية حول التحيز والإنصاف في التعلم الآلي.” استطلاعات الحوسبة ACM 54 ، رقم 6 (13 يوليو 2021): 1-35.

https://doi.org/10.1145/3457607