هوش مصنوعی اخلاق‌محور؛ ضرورت، چالش‌ها و پیامدهای نادیده‌گرفتن اخلاق

هوش مصنوعی دیگر صرفاً یک فناوری نوظهور نیست؛ بلکه تبدیل به ابزاری قدرتمند در دست نهادهای دولتی، شرکت‌های فناورانه و حتی افراد عادی شده است. از الگوریتم‌های پیش‌بینی رفتار مصرف‌کننده تا سیستم‌های قضاوت خودکار در محاکم قضایی، هوش مصنوعی مرز میان ابزار و تصمیم‌گیرنده را کمرنگ کرده است. در این میان، سؤال اساسی این است که آیا می‌توان هوش مصنوعی را به‌گونه‌ای طراحی و به‌کار گرفت که با اصول اخلاقی سازگار باشد؟

هوش مصنوعی اخلاق‌محور؛ مفهومی پیچیده و چندلایه
هوش مصنوعی اخلاق‌محور به مجموعه‌ای از اصول و روش‌ها اطلاق می‌شود که هدف آن‌ها تضمین عدالت، شفافیت، عدم تبعیض، حفظ حریم خصوصی و مسئولیت‌پذیری در طراحی و اجرای سیستم‌های هوشمند است. با این حال، این اصول اغلب در تقابل با منافع اقتصادی، سیاسی یا حتی امنیتی قرار می‌گیرند و پیاده‌سازی عملی آن‌ها با چالش‌های نظری و فنی جدی مواجه است. علاوه بر این، تفاوت‌های فرهنگی، قانونی و ارزشی در جوامع مختلف، تعریف واحدی از «اخلاق» را دشوار می‌سازد.

نمونه‌هایی از پیامدهای غیراخلاقی در کاربردهای واقعی

1. تبعیض الگوریتمی در سیستم‌های استخدام:
شرکت آمازون در سال ۲۰۱۸ از یک سیستم هوش مصنوعی برای رتبه‌بندی رزومه‌های شغلی استفاده کرد. اما این سیستم به‌دلیل داده‌های آموزشی مردمحور، به‌صورت سیستماتیک متقاضیان زن را با امتیاز پایین‌تری رتبه‌بندی می‌کرد. این نمونه نشان‌دهنده آن است که حتی در غیاب نیت تبعیض‌آمیز، الگوریتم‌ها می‌توانند بازتولیدکننده نابرابری‌های ساختاری باشند.

2. نقض حریم خصوصی در نظام‌های نظارتی:
برنامه امتیاز اجتماعی دولت چین نمونه‌ای از استفاده گسترده از هوش مصنوعی در نظارت و کنترل اجتماعی است. این سیستم با ترکیب داده‌های رفتاری و اجتماعی شهروندان، به آن‌ها امتیازهایی اختصاص می‌دهد که بر دسترسی آن‌ها به خدمات عمومی، وام، یا حتی سفر تأثیرگذار است. چنین کاربردی گرچه کارآمد به نظر می‌رسد، اما نگرانی‌های جدی درباره آزادی‌های فردی و نظارت مفرط دولت ایجاد کرده است.

داده‌های پزشکی؛ منبعی حیاتی و در عین حال حساس
یکی از پرچالش‌ترین حوزه‌های کاربرد هوش مصنوعی، استفاده از داده‌های پزشکی افراد برای تشخیص، درمان و پیشگیری از بیماری‌هاست. الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای رسیدن به دقت بالا نیازمند حجم زیادی از داده‌های واقعی هستند؛ از جمله اسکن‌های پزشکی، سوابق دارویی، آزمایش‌های ژنتیکی، سابقه خانوادگی و حتی سبک زندگی بیماران. اما همین داده‌ها که منبعی گران‌بها برای پیشرفت پزشکی محسوب می‌شوند، در صورت استفاده نادرست، می‌توانند تهدیدی جدی برای حریم خصوصی، کرامت انسانی و امنیت فردی باشند.

پیامدهای منفی دسترسی عمومی یا تجاری به داده‌های پزشکی:
• نقض حریم خصوصی و برچسب‌زنی اجتماعی: امکان شناسایی هویت افراد—even در صورت ناشناس‌سازی اولیه—وجود دارد و می‌تواند منجر به تبعیض در بیمه، استخدام و جامعه شود.
• تجاری‌سازی و فروش اطلاعات سلامت: استفاده تجاری بدون رضایت روشن بیماران، نقض آشکار اخلاق پزشکی و اعتماد عمومی است.
• امنیت سایبری و سوءاستفاده: نشت داده‌ها از مراکز درمانی می‌تواند به اخاذی، سرقت هویت و تهدیدات امنیتی منجر شود.

جمع‌بندی
هوش مصنوعی اخلاق‌محور ضرورتی انکارناپذیر در جهان امروز است، اما تحقق آن نیازمند درک عمیق‌تری از ابعاد فرهنگی، سیاسی و فلسفی اخلاق است. نباید از یاد برد که الگوریتم‌ها نه تنها بازتاب داده‌ها، بلکه بازتاب ارزش‌ها و قدرت‌ها هستند. از این رو، گفت‌وگو میان متخصصان فناوری، فلاسفه، جامعه‌شناسان و سیاست‌گذاران امری حیاتی برای شکل‌دهی آینده‌ای منصفانه و مسئولانه است.
به قلم بهمن فرشباف هلالی/ کارشناس ارشد مدیریت استراتژیک

منابع
۱. Fjeld, J., et al. (2020). Principled Artificial Intelligence: Mapping Consensus in Ethical and Rights-Based Approaches to Principles for AI. Berkman Klein Center for Internet & Society.
۲. Binns, R. (2018). Fairness in Machine Learning: Lessons from Political Philosophy. In Proceedings of the 2018 Conference on Fairness, Accountability, and Transparency.
۳. Hao, K. (2019). Amazon scrapped a secret AI recruiting tool that showed bias against women. MIT Technology Review.
۴. Creemers, R. (2018). China’s Social Credit System: An Evolving Practice of Control. SSRN.
۵. Price, W. N., & Cohen, I. G. (2019). Privacy in the Age of Medical Big Data. Nature Medicine.
انتهای پیام/