بدآموزی های هوش مصنوعی و راهکارهای شناخت آن

«باسمه تعالی» 

موضوع:«بدآموزی های هوش مصنوعی و راهکارهای شناخت آن»

نویسنده:دکتر محمد بنائیان سفید «بدآموزی‌های هوش مصنوعی» و راهکارهای شناخت آن را به صورت خلاصه و ساختاریافته بررسی می کنیم:

۱. بدآموزی‌های رایج هوش مصنوعی (AI Misbehaviors).

منظور از “بدآموزی” معمولاً رفتارها یا خروجی‌های نامناسب، مغرضانه یا نادرستی است که یک سیستم هوش مصنوعی ممکن است از خود نشان دهد. این موارد می‌تواند شامل موارد زیر باشد:

الف. سوگیری،یاتعصب(Bias):

· سیستم هوش مصنوعی بر اساس داده‌های آموزشی، ممکن است نسبت به گروه‌های خاصی تبعیض قائل شود (مثلاً در استخدام، وام‌دهی، یا تشخیص چهره).

· مثال: اگر داده‌های آموزشی بیشتر مربوط به مردان باشد، سیستم در تشخیص چهره زنان دقت کمتری خواهد داشت.

ب. تولید اطلاعات نادرست(توهم) (Hallucination).

· مدل‌های مبتنی بر متن (مثل ChatGPT) ممکن است اطلاعاتی ساختگی یا اشتباه را با اطمینان بالا ارائه دهند.

· مثال: اشاره به منبع یا مقاله‌ای که وجود خارجی ندارد.

ج. تقلید از رفتارهای نامناسب

· اگر داده‌های آموزشی حاوی گفتار توهین‌آمیز، خشونت‌آمیز یا غیراخلاقی باشند، ممکن است مدل چنین رفتاری را تقلید کند؛  د. نقض حریم خصوصی

· برخی سیستم‌ها ممکن است به طور ناخواسته اطلاعات شخصی موجود در داده‌های آموزشی را فاش کنند.

ه. آسیب‌پذیری در برابر حملات مخرب

· مانند «حملات ایذایی» (Adversarial Attacks) که با تغییر کوچکی در ورودی، خروجی سیستم را به شدت تغییر می‌دهند.

۲. راهکارهای شناخت بدآموزی‌های هوش مصنوعی.

الف. آزمایش گسترده و ارزیابی مستمر (Testing & Evaluation).

· استفاده از مجموعه‌داده‌های متنوع و مستقل برای آزمایش عملکرد مدل در شرایط مختلف.

· ارزیابی عادلانه‌ بودن یا انصاف وعدالت (Fairness Audits) با نگاه ویژه به گروه‌های حساس.

ب. شفافیت و تفسیرپذیری: (Transparency & Explainability)

· تلاش برای ساخت مدل‌هایی که قابل تفسیر باشند (Explainable AI یا XAI).

· ارائه‌ی توضیح درباره‌ی اینکه مدل چگونه به جواب رسیده است.

ج. نظارت انسانی (Human-in-the-Loop)

· در مراحل حساس، نظارت انسانی روی خروجی سیستم قرار داده شود.

· امکان گزارش‌دهی کاربران درباره‌ی خطاهای مدل.

د. مدیریت داده‌های آموزشی (Data Curation).

· پالایش داده‌های آموزشی از محتوای نامناسب، مغرضانه یا غیرواقعی.

· استفاده از منابع معتبر و متنوع برای آموزش مدل.

ه. رعایت چارچوب‌های اخلاقی و قانونی

· پایبندی به اصول اخلاقی هوش مصنوعی (مانند منصفانه بودن، مسئولیت‌پذیری و شفافیت).

· تطابق با قوانین محلی و بین‌المللی (مثل GDPR در اروپا).یعنی حفاظت از اطلاعات عمومی؛. و. آموزش کاربران: کاربران باید درباره‌ی محدودیت‌های هوش مصنوعی آگاه باشند. تأکید بر این که خروجی هوش مصنوعی همیشه درست نیست و نیاز به بررسی دارد.

۳. جمع‌بندی: بدآموزی‌های هوش مصنوعی معمولاً ناشی از داده‌های ناقص یا مغرضانه، طراحی نادرست، یا عدم نظارت کافی است.

برای کاهش این risks، باید:

· پیش از به کارگیری سیستم، به دقت ارزیابی شود.در طول به کارگیری، تحت نظارت باشدو کاربران درباره محدودیت‌های آن آموزش ببینند.