Key points are not available for this paper at this time.
مع التكامل السريع لتقنية الذكاء الاصطناعي عبر مختلف مجالات المجتمع، برزت الأبعاد الأخلاقية للذكاء الاصطناعي كمنطقة تحدٍ أساسية. يتعمق هذا البحث في عالم أخلاقيات الذكاء الاصطناعي المعقد، مع التركيز على ثلاثة مكونات حيوية: التحيز، العدالة، والمسؤولية. إن معالجة التحيز في أنظمة الذكاء الاصطناعي أمر حيوي لأن هذه الأنظمة غالبًا ما ترث وتكرّر التحيزات المجتمعية الموجودة في البيانات التي قد يتم تدريبها عليها. فهم الأنواع والمصادر المختلفة للتحيز، من تحيزات الاختيار في السجلات التعليمية إلى التحيزات الخوارزمية، ضروري لتقليل تأثيرها الضار على مختلف المستخدمين. علاوة على ذلك، يتطلب ضمان العدالة في الذكاء الاصطناعي التنقل بين مفاهيم معقدة للإنصاف عبر الثقافات والسياقات. إضافة إلى ذلك، تظهر المساءلة كركيزة أساسية للأخلاقيات في الذكاء الاصطناعي، وتشمل المسؤولية عن قرارات ونتائج أدوات الذكاء الاصطناعي. إن دراسة الأدوار والأطراف المعنية في ضمان المساءلة، من المطورين إلى صناع السياسات، يبرز الحاجة إلى خوارزميات ذكاء اصطناعي واضحة وقابلة للتفسير. كما يستعرض البحث الأطر والتنظيمات القائمة التي تهدف إلى تعزيز المساءلة في تطوير ونشر الذكاء الاصطناعي. تهدف هذه الدراسة إلى الإسهام في النقاش المستمر حول تعزيز أنظمة ذكاء اصطناعي أخلاقية من خلال التأكيد على أهمية معالجة التحيز، تعزيز العدالة، وإنشاء آليات مسؤولية قوية ضمن مشهد الذكاء الاصطناعي.
Building similarity graph...
Analyzing shared references across papers
Loading...
Divyani Jigyasu
Navneet Anand
Harsh Tiwari
Institute of Engineering
Building similarity graph...
Analyzing shared references across papers
Loading...
درس جيجياسو وآخرون (Fri,) هذا السؤال.
www.synapsesocial.com/papers/68e76a16b6db6435876df5ed — DOI: https://doi.org/10.48047/resmil.v10i1.9
Synapse has enriched 4 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: