عرض مصدر AI Fairness Evaluation Metrics

## مقاييس تقييم عدالة الذكاء الاصطناعي

'''مقدمة'''

في عالمنا المتزايد الاعتماد على الذكاء الاصطناعي (AI)، أصبح من الضروري بشكل متزايد التأكد من أن هذه الأنظمة عادلة وغير متحيزة. فمع تزايد استخدام الذكاء الاصطناعي في اتخاذ القرارات التي تؤثر على حياة الناس، مثل قرارات التوظيف، والإقراض، والعدالة الجنائية، يصبح فهم وتقييم عدالة هذه الأنظمة أمرًا بالغ الأهمية.  لا يتعلق الأمر فقط بتجنب التمييز القانوني، بل أيضًا ببناء ثقة الجمهور في هذه التقنيات. هذه المقالة موجهة للمبتدئين وتهدف إلى تقديم شرح شامل لمقاييس تقييم عدالة الذكاء الاصطناعي. سنستكشف المفاهيم الأساسية، وأنواع التحيزات، والمقاييس المختلفة المستخدمة لتقييم العدالة، والتحديات المرتبطة بها، وكيفية تطبيقها في سياقات مختلفة، مع ربطها ببعض المفاهيم المالية مثل [[العقود الآجلة للعملات المشفرة]] حيث يمكن أن يكون للتحيزات آثار كبيرة.

'''ما هي عدالة الذكاء الاصطناعي؟'''

[[العدالة]] في سياق الذكاء الاصطناعي لا تعني ببساطة المساواة في النتائج. بل يتعلق الأمر بضمان أن النظام لا يفضل أو يعاقب بشكل غير عادل مجموعات معينة من الأشخاص بناءً على خصائص محمية مثل العرق، والجنس، والدين، أو أي سمة أخرى غير ذات صلة بالمهمة التي يقوم بها النظام.  هناك تعريفات متعددة للعدالة، وغالبًا ما تكون متعارضة مع بعضها البعض، مما يجعل تقييمها عملية معقدة.

'''مصادر التحيز في الذكاء الاصطناعي'''

قبل الخوض في مقاييس التقييم، من المهم فهم مصادر التحيز التي يمكن أن تتسلل إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي:

*   **تحيز البيانات:** غالبًا ما يتم تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على بيانات تاريخية تعكس التحيزات المجتمعية الموجودة. على سبيل المثال، إذا كانت بيانات التوظيف التاريخية تظهر تمثيلًا ناقصًا للنساء في المناصب التقنية، فقد يتعلم النموذج أن يفضل المرشحين الذكور.
*   **تحيز الخوارزمية:** يمكن أن تنشأ التحيزات أيضًا من الخوارزميات نفسها، أو من كيفية تصميمها وتنفيذها. على سبيل المثال، قد تستخدم بعض الخوارزميات ميزات ترتبط بشكل غير مباشر بخصائص محمية.
*   **تحيز التقييم:** يمكن أن يحدث التحيز أيضًا في كيفية تقييم أداء النموذج. إذا تم تقييم النموذج على مجموعة بيانات لا تمثل التنوع الكامل للسكان، فقد لا يتم اكتشاف التحيزات.
*   **تحيز التطبيق:** حتى نموذج عادل من الناحية الفنية يمكن أن يؤدي إلى نتائج غير عادلة إذا تم تطبيقه بطريقة متحيزة.

'''أنواع مقاييس تقييم العدالة'''

هناك العديد من المقاييس المستخدمة لتقييم عدالة الذكاء الاصطناعي، وكل منها يركز على جانب مختلف من العدالة.  يمكن تصنيف هذه المقاييس على نطاق واسع إلى ثلاث فئات رئيسية:

*   **مقاييس المساواة في الفرص:** تهدف هذه المقاييس إلى ضمان حصول جميع المجموعات على فرص متساوية للاستفادة من النظام.
*   **مقاييس المساواة في النتائج:** تهدف هذه المقاييس إلى ضمان حصول جميع المجموعات على نتائج مماثلة من النظام.
*   **مقاييس المساواة في المعاملة:** تهدف هذه المقاييس إلى ضمان معاملة جميع المجموعات بنفس الطريقة من قبل النظام.

فيما يلي بعض المقاييس الأكثر شيوعًا:

{| class="wikitable"
|+ مقاييس تقييم عدالة الذكاء الاصطناعي
|-
| '''المقياس''' || '''الوصف''' || '''التركيز''' || '''ملاحظات'''
| '''Statistical Parity Difference''' || الفرق في نسبة التنبؤ الإيجابي بين المجموعات. || المساواة في النتائج || يهدف إلى ضمان أن نسبة التنبؤات الإيجابية متساوية عبر المجموعات.
| '''Equal Opportunity Difference''' || الفرق في معدل الإيجابيات الحقيقية بين المجموعات. || المساواة في الفرص || يركز على ضمان أن المجموعات لديها فرصة متساوية في الحصول على نتيجة إيجابية عند استحقاقها.
| '''Predictive Equality Difference''' || الفرق في معدل السلبيات الكاذبة بين المجموعات. || المساواة في الفرص || يركز على ضمان أن المجموعات لديها فرصة متساوية في تجنب نتيجة سلبية خاطئة.
| '''Equalized Odds Difference''' || أقصى فرق بين مقاييس الإيجابيات الحقيقية والسلبيات الكاذبة بين المجموعات. || المساواة في الفرص || يجمع بين Equal Opportunity Difference و Predictive Equality Difference.
| '''Average Odds Difference''' || متوسط الفرق بين مقاييس الإيجابيات الحقيقية والسلبيات الكاذبة بين المجموعات. || المساواة في الفرص || بديل لـ Equalized Odds Difference.
| '''Demographic Parity''' || متى تكون نسبة التنبؤات الإيجابية متساوية عبر المجموعات. || المساواة في النتائج || غالبًا ما يكون صعبًا أو غير مرغوب فيه تحقيقه.
| '''Treatment Equality''' || يضمن أن النموذج يتصرف بنفس الطريقة تجاه الأفراد المتشابهين بغض النظر عن المجموعة التي ينتمون إليها. || المساواة في المعاملة || يتطلب تعريفًا واضحًا للتشابه.
|}

'''شرح تفصيلي لبعض المقاييس الرئيسية'''

*   **Statistical Parity Difference:**  يقيس هذا المقياس الفرق في نسبة التنبؤات الإيجابية بين المجموعات. على سبيل المثال، إذا كان نموذج الإقراض يوافق على القروض بنسبة 60٪ للمرشحين البيض و 30٪ للمرشحين السود، فإن Statistical Parity Difference سيكون 30٪.  القيمة المثالية لهذا المقياس هي 0.
*   **Equal Opportunity Difference:** يركز هذا المقياس على ضمان أن المجموعات لديها فرصة متساوية في الحصول على نتيجة إيجابية عند استحقاقها. على سبيل المثال، إذا كان نموذج التوظيف يوظف 80٪ من المرشحين المؤهلين البيض و 60٪ من المرشحين المؤهلين السود، فإن Equal Opportunity Difference سيكون 20٪.  القيمة المثالية لهذا المقياس هي 0.
*   **Predictive Equality Difference:** يركز هذا المقياس على ضمان أن المجموعات لديها فرصة متساوية في تجنب نتيجة سلبية خاطئة. على سبيل المثال، إذا كان نموذج العدالة الجنائية يصنف بشكل خاطئ 10٪ من المجرمين البيض و 20٪ من المجرمين السود، فإن Predictive Equality Difference سيكون 10٪. القيمة المثالية لهذا المقياس هي 0.
*   **Equalized Odds Difference:**  هذا المقياس يجمع بين Equal Opportunity Difference و Predictive Equality Difference، ويسعى إلى تحقيق العدالة في كل من الإيجابيات الحقيقية والسلبيات الكاذبة.

'''التحديات في تقييم العدالة'''

تقييم عدالة الذكاء الاصطناعي ليس بالأمر السهل. هناك العديد من التحديات التي يجب معالجتها:

*   **تعريف العدالة:** كما ذكرنا سابقًا، هناك تعريفات متعددة للعدالة، وغالبًا ما تكون متعارضة مع بعضها البعض.  لا يوجد تعريف واحد "صحيح" للعدالة، ويعتمد التعريف الأنسب على السياق المحدد.
*   **اختيار المقاييس:**  يعتمد اختيار المقاييس المناسبة على تعريف العدالة المستخدم والهدف من النظام.
*   **المقايضات بين المقاييس:** غالبًا ما تكون هناك مقايضات بين المقاييس المختلفة.  على سبيل المثال، قد يكون من الصعب تحقيق المساواة في الفرص والمساواة في النتائج في نفس الوقت.
*   **البيانات غير الكاملة:** قد لا تكون البيانات المتاحة كافية لتقييم العدالة بشكل كامل.  على سبيل المثال، قد لا تكون هناك بيانات حول الخصائص المحمية لجميع الأفراد.
*   **تفسير النتائج:** قد يكون من الصعب تفسير نتائج مقاييس العدالة.  على سبيل المثال، قد يشير Statistical Parity Difference إلى وجود تحيز، ولكنه لا يحدد سبب التحيز.

'''تطبيق مقاييس العدالة في سياقات مختلفة'''

يمكن تطبيق مقاييس العدالة في مجموعة متنوعة من السياقات، بما في ذلك:

*   **التوظيف:**  لتقييم ما إذا كانت أنظمة التوظيف التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي تميز ضد مجموعات معينة من المرشحين.
*   **الإقراض:** لتقييم ما إذا كانت أنظمة الإقراض التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي تمنح القروض بشكل غير عادل لمجموعات معينة من المقترضين.
*   **العدالة الجنائية:** لتقييم ما إذا كانت أنظمة العدالة الجنائية التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي تعامل الأفراد بشكل غير عادل بناءً على العرق أو الجنس أو عوامل أخرى.
*   **الرعاية الصحية:** لتقييم ما إذا كانت أنظمة الرعاية الصحية التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي تقدم رعاية غير متكافئة لمجموعات معينة من المرضى.

'''العدالة والعملات المشفرة والعقود الآجلة'''

قد يتساءل البعض عن الصلة بين عدالة الذكاء الاصطناعي والعقود الآجلة للعملات المشفرة.  تتزايد استخدام الخوارزميات في التداول الآلي، وإدارة المخاطر، وتحليل السوق في مجال العملات المشفرة.  إذا كانت هذه الخوارزميات متحيزة، فقد يؤدي ذلك إلى نتائج غير عادلة للمتداولين، أو إلى تقلبات غير مبررة في الأسعار.  على سبيل المثال، قد يفضل نظام تداول آلي بشكل غير عادل أوامر الشراء من مجموعة معينة من المستخدمين، مما يمنحهم ميزة غير عادلة.  لذلك، من المهم التأكد من أن الخوارزميات المستخدمة في تداول العملات المشفرة عادلة وغير متحيزة.  يمكن تطبيق مقاييس العدالة لتقييم أداء هذه الخوارزميات وتحديد أي تحيزات محتملة.

'''أدوات وموارد إضافية'''

هناك العديد من الأدوات والموارد المتاحة لمساعدة مطوري الذكاء الاصطناعي على تقييم العدالة في أنظمتهم:

*   **AI Fairness 360:** مجموعة أدوات مفتوحة المصدر من IBM لتقييم العدالة وتخفيف التحيزات. [[AI Fairness 360]]
*   **Fairlearn:** مجموعة أدوات مفتوحة المصدر من Microsoft لتقييم العدالة وتخفيف التحيزات. [[Fairlearn]]
*   **What-If Tool:** أداة تفاعلية من Google لتقييم أداء نماذج التعلم الآلي. [[What-If Tool]]

'''الخلاصة'''

تقييم عدالة الذكاء الاصطناعي هو عملية معقدة ولكنها ضرورية. من خلال فهم مصادر التحيز، والمقاييس المختلفة المتاحة، والتحديات المرتبطة بها، يمكننا بناء أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر عدالة وإنصافًا.  هذا لا يقتصر على الامتثال القانوني والأخلاقي، بل يتعلق أيضًا ببناء الثقة في هذه التقنيات وضمان استفادة الجميع منها.  في مجالات مثل تداول [[العملات المشفرة]]، حيث تعتمد القرارات على الخوارزميات، يصبح تقييم العدالة أمرًا بالغ الأهمية لحماية المستثمرين والحفاظ على نزاهة السوق.  يجب أن يكون تقييم العدالة جزءًا لا يتجزأ من دورة حياة تطوير الذكاء الاصطناعي بأكملها، من جمع البيانات إلى نشر النموذج.

[[التعلم الآلي]]
[[تحيز البيانات]]
[[الخوارزميات]]
[[الذكاء الاصطناعي الأخلاقي]]
[[الشبكات العصبية]]
[[التحيز المعرفي]]
[[التعلم العميق]]
[[الخوارزميات الجينية]]
[[التحيز في البيانات الكبيرة]]
[[التحيز في الخوارزميات]]
[[التحيز في التقييم]]
[[تحيز التطبيق]]
[[تحليل الانحدار]]
[[تحليل السلاسل الزمنية]]
[[التحليل الفني]]
[[حجم التداول]]
[[مؤشر القوة النسبية (RSI)]]
[[التقارب والتباعد المتوسط المتحرك (MACD)]]
[[خطوط بولينجر]]
[[مستويات فيبوناتشي]]
[[شمعة الانعكاس]]

[[Category:**Category:الذكاء_الاصطناعي** ]]


== منصات تداول العقود الآجلة الموصى بها ==
{| class="wikitable"
! المنصة
! مميزات العقود الآجلة
! التسجيل
|-
| Binance Futures
| رافعة مالية تصل إلى 125x، عقود USDⓈ-M
| [https://www.binance.com/ar/futures/ref/Z56RU0SP سجّل الآن]
|-
| Bybit Futures
| عقود دائمة عكسية
| [https://partner.bybit.com/b/16906 ابدأ التداول]
|-
| BingX Futures
| التداول بالنسخ
| [https://bingx.com/invite/S1OAPL انضم إلى BingX]
|-
| Bitget Futures
| عقود مضمونة بـ USDT
| [https://partner.bybit.com/bg/7LQJVN افتح حساب]
|-
| BitMEX
| منصة العملات المشفرة، رافعة مالية تصل إلى 100x
| [https://www.bitmex.com/app/register/s96Gq- BitMEX]
|}

=== انضم إلى مجتمعنا ===
اشترك في قناة Telegram [https://t.me/strategybin @strategybin] للحصول على المزيد من المعلومات.
[http://redir.forex.pm/paybis2 أفضل منصات الربح – اشترك الآن].

=== شارك في مجتمعنا ===
اشترك في قناة Telegram [https://t.me/cryptofuturestrading @cryptofuturestrading] للحصول على التحليل، الإشارات المجانية والمزيد!