تسلط دراسة أجريت على ثمانية أنظمة لكشف المشاة تستخدم في السيارات ذاتية القيادة، الضوء على تحيز كبير تجاه نوعين من الأشخاص على وجه الخصوص. تدريب الذكاء الاصطناعي هو السبب.
القيادة بدون استخدام اليدين أصبحت حقيقة واقعة بالفعل.وفي فرنسا، تم ترخيصه منذ عام بالفعل. لكن هذا لا يعني أنه يكفي الحصول على سيارة مجهزة بمثل هذا النظام وتشغيلها وأخذ قيلولة أثناء الرحلة.المركبات ذاتية القيادة بعيدة كل البعد عن كونها آمنةمن خلال قبول بعض الشركات المصنعة. بانتظام، نتعلموقوع حوادث أكثر أو أقل خطورة تكون هي السبب فيها.
وليست هذه الدراسة الأخيرة هي التي ستحسن الأمور. الباحثون منكينغز كوليدج لندن(KCL) تم اختبارها8 أنظمة لكشف المشاةمن بين الأكثر استخداما. بعد أن طلب منهم ذلكتحليل أكثر من 8000 صورة للمشاة، يستخلصون استنتاجات مثيرة للقلق إلى حد ما.لا يتم التعرف على جميع الأشخاص بنفس الفعالية. تتأثر فئتان من المشاة بشكل خاص بأخطاء الكشف.
تواجه السيارات ذاتية القيادة صعوبة في اكتشاف الأطفال والأشخاص ذوي البشرة الداكنة
وتظهر الدراسة ذلكلا يتم التعرف على الأطفال بشكل جيد من قبل السيارات ذاتية القيادة مقارنة بالبالغين. هماكتشاف البالغين بكفاءة أكبر بنسبة 20%للأطفال. من المحتمل أن يتم اكتشاف المشاة الآخرين بشكل سيءذوي البشرة الداكنة. وبذلك تكون الأنظمة أكثر فعالية بنسبة 7.5% في تحديد الشخص ذو البشرة الفاتحة. والسبب بسيط للغاية بالنسبة للدكتور جي تشانغ، أستاذ علوم الكمبيوتر في KCL:إن تعلم الذكاء الاصطناعي الذي يدير الكشف متحيز.
إقرأ أيضاً –السيارات ذاتية القيادة تتسبب في ازدحام مروري كبير بسبب الضباب
ووفقا له، "معارض الصور مفتوحة المصدر المستخدمة لتدريب هذه الأنظمة [...] لا تمثل جميع المشاة وتميل نحو البالغين ذوي البشرة الفاتحة. ومع قلة البيانات التي يمكن التدريب عليها، يصبح الذكاء الاصطناعي أقل دقة عند اكتشاف المجموعات الممثلة تمثيلاً ناقصًا. الشيء نفسه ينطبق على الأطفال. وتظهر الدراسة أيضا ذلككلما انخفضت ظروف الإضاءة، زادت أخطاء الكشف في كلتا الفئتين.
وبالتالي فإن الحل سهل التنفيذ على الورق: "يجب على الشركات المصنعة أن تسعى جاهدة لضمان أن أنظمة الذكاء الاصطناعي لديها عادلة وتمثيلية". بالنسبة للأستاذ، يتطلب هذا زخمًا على المستوى السياسي ولوائح أكثر صرامة حول العدالة في الذكاء الاصطناعي.
مصدر :الويب التالي