الأخلاق والتحيز والمساءلة في العدالة القائمة على الذكاء الاصطناعي

سلسلة رؤى بريدج كونكت: الذكاء الاصطناعي في علم الجريمة | الجزء 4

هل تستطيع الآلات تحقيق العدالة؟

لطالما كانت العدالة من صنع الإنسان. فالقوانين يكتبها البشر، ويفسرها البشر، وينفذها البشر. ويتحدى الذكاء الاصطناعي هذه الفرضية - ليس باستبدال البشر تمامًا، بل بإدخال أحكام خوارزمية في عمليات كانت في السابق خاضعة للتقدير الشخصي البحت.

في مختلف قطاعات الشرطة والمحاكم وخدمات المراقبة وأنظمة الإصلاح، باتت أدوات الذكاء الاصطناعي تؤثر على القرارات بشكل كبير، ما يُفضي إلى تحديد أماكن دوريات الشرطة، وتحديد من يُصنّف على أنه عالي الخطورة، وتحديد أولويات الأدلة، وفي بعض الأنظمة القضائية، كيفية تحديد الأحكام. وبينما تعد هذه الأنظمة بالاتساق والكفاءة، فإنها تُعرّض أنظمة العدالة لمخاطر أخلاقية جديدة، كالتحيز المُضمّن في البيانات، والغموض في عملية صنع القرار، والتباس المسؤولية عند حدوث أخطاء.

تستكشف هذه المقالة مواطن الخلل الأخلاقية في العدالة القائمة على الذكاء الاصطناعي، ولماذا

لماذا أصبحت الأخلاق محورية في الذكاء الاصطناعي في مجال العدالة

لم يدخل الذكاء الاصطناعي إلى نظام العدالة الجنائية بهدوء. فقد أثارت تطبيقاته المبكرة، لا سيما في مجال الشرطة التنبؤية وتقييم المخاطر، جدلاً واسعاً. وشككت منظمات المجتمع المدني في مدى عدالة هذه التطبيقات، وشككت المحاكم في مدى شفافيتها، وشككت الهيئات التنظيمية في مدى قانونيتها.

يكمن في صميم هذه النقاشات توتر أساسي:

• أنظمة الذكاء الاصطناعي

• أنظمة العدالة

عندما يتقاطع هذان الأمران، تصبح الأخلاق أمراً لا مفر منه.

وقد لخصت

فهم التحيز: البيانات ليست محايدة

التحيز التاريخي، رقمنة

من أكثر المفاهيم الخاطئة شيوعاً حول الذكاء الاصطناعي الاعتقاد بأن الخوارزميات موضوعية بطبيعتها. في الواقع، تتعلم أنظمة الذكاء الاصطناعي من البيانات التاريخية، وبيانات العدالة مرتبطة ارتباطاً وثيقاً بالسياق.

تعكس إحصاءات الجريمة ما يلي:

• أولويات العمل الشرطي

• ممارسات الإبلاغ

• التفاوتات الاجتماعية والاقتصادية

• ممارسة الشرطة المفرطة تاريخياً لبعض المجتمعات

عندما تُستخدم مجموعات البيانات هذه لتدريب نماذج تنبؤية،

من الأمثلة الشائعة أداة تقييم المخاطر COMPAS المستخدمة في بعض أجزاء النظام القضائي الأمريكي. وقد كشف تحليل مستقل أجرته

الدرس بالغ الأهمية:

نادراً ما يكون التحيز في الذكاء الاصطناعي خبيثاً، بل هو تحيز بنيوي.

حلقات التغذية الراجعة والأنظمة ذاتية التعزيز

إن التحيز في العدالة في مجال الذكاء الاصطناعي ليس ثابتاً، بل يتفاقم بمرور الوقت.

يُقدّم نظام الشرطة التنبؤية مثالاً واضحاً على ذلك. فعندما توصي الخوارزميات بزيادة الدوريات في مناطق معينة، يتم رصد المزيد من الجرائم فيها، ليس بالضرورة بسبب زيادة عدد الجرائم، بل بسبب

وهذا يُنشئ حلقة تغذية راجعة:

1. تم تصنيف المنطقة على أنها عالية الخطورة

2. زيادة التواجد الأمني

3. زيادة في الحوادث المسجلة

4. تُعاد تدريب الخوارزمية على بيانات جديدة

5. لا تزال المنطقة مرفوعة العلم

بدون تدخل متعمد، يصبح النظام مبرراً لنفسه.

تحاول بعض قوات الشرطة الآن التخفيف من ذلك عن طريق:

• دمج أخذ عينات الدوريات العشوائية

• تعديل كثافة الدوريات في بيانات التدريب

• باستخدام النمذجة المضادة للواقع

ومع ذلك، لا تزال هذه التقنيات غير معتمدة بشكل متساوٍ وغير مفهومة بشكل جيد خارج الأوساط المتخصصة.

مشكلة الصندوق الأسود: عندما يتعذر تفسير القرارات

إمكانية التفسير كشرط من شروط العدالة

تتميز العديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة، ولا سيما نماذج التعلم العميق، بدقة عالية ولكن يصعب تفسيرها. قد يكون هذا الغموض مقبولاً في البيئات التجارية، ولكنه غير مقبول في الأنظمة القضائية.

مبادئ قانونية مثل:

• الإجراءات القانونية الواجبة

• الحق في الطعن في الأدلة

• الحق في التفسير

وهي غير متوافقة مع القرارات التي لا يمكن التعبير عنها بمصطلحات بشرية.

يُعرف هذا باسم

تشترط المحاكم بشكل متزايد أن يكون أي إدخال خوارزمي يؤثر على نتيجة قانونية ما يلي:

• قابل للتفسير

• قابلة للتدقيق

• قابل للطعن

يصنف قانون الذكاء الاصطناعي للاتحاد الأوروبي صراحةً العديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي المتعلقة بالعدالة على أنها

المساءلة: من المسؤول عندما يخطئ الذكاء الاصطناعي؟

تُعدّ مسألة المسؤولية من أكثر المسائل التي لم يتم حلها في مجال العدالة القائمة على الذكاء الاصطناعي.

إذا ساهم نظام الذكاء الاصطناعي في:

• اعتقال غير قانوني

• نمط تفتيش وإيقاف تمييزي

• توصية غير عادلة بشأن الحكم

من المسؤول؟

تشمل الإجابات المحتملة ما يلي:

• ضابط الشرطة أو القاضي الذي اعتمد على النظام

• الوكالة التي قامت بشرائه

• البائع الذي قام بتطويره

• مزود البيانات الذي قام بتدريبه

في الواقع العملي، غالباً ما تكون المسؤولية موزعة، مما يخلق فجوات في المساءلة تقوض الثقة.

يصف فقهاء القانون هذا الوضع بأنه

لذا، فإن أفضل الممارسات الناشئة تؤكد على ما يلي:

• ملكية واضحة لأنظمة الذكاء الاصطناعي

• المسؤولية العليا المحددة (غالباً على مستوى قائد الشرطة أو السكرتير الدائم)

• آليات التجاوز البشري الإلزامي

تتقارب الأطر الأخلاقية، لكنها ليست متطابقة.

على الصعيد العالمي، تُظهر أطر الذكاء الاصطناعي الأخلاقية توافقاً متزايداً، وإن كان ذلك مع وجود اختلافات إقليمية.

الاتحاد الأوروبي

• تصنيف الذكاء الاصطناعي القائم على المخاطر

• التركيز القوي على الحقوق الأساسية

• تقييمات المطابقة الإلزامية

المملكة المتحدة

• توجيهات خاصة بكل قطاع بدلاً من تنظيم شامل

• التركيز على التناسب والسياق التشغيلي

• دور قوي لهيئات الرقابة المستقلة

الولايات المتحدة

• بيئة تنظيمية مجزأة

• التركيز على الأطر الطوعية (مثل إطار إدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي التابع للمعهد الوطني للمعايير والتكنولوجيا).

• التدقيق القضائي المتزايد بدلاً من التفويضات الفيدرالية

على الرغم من الاختلافات، إلا أن هناك جوهرًا مشتركًا يتبلور:

• الإشراف البشري

• الشفافية

• الإنصاف

• المساءلة

بالنسبة لوكالات العدالة وموردي التكنولوجيا على حد سواء،

الأخلاق كاستراتيجية، لا كقيد

من أهم الأفكار التي يجب على كبار القادة إدراكها أن الأخلاق ليست مجرد التزام بالامتثال، بل هي رصيد استراتيجي.

أنظمة الذكاء الاصطناعي التي هي:

• شفاف

• قابل للتفسير

• تمت مراجعته بشكل مستقل

من المرجح أن:

• كسب القبول العام

• النجاة من التحدي القانوني

• نطاق واسع عبر مختلف الولايات القضائية

وعلى النقيض من ذلك، فإن الأنظمة المبهمة - حتى وإن كانت متفوقة تقنياً - تواجه مقاومة في النشر، وتضرراً في السمعة، وردود فعل سياسية عنيفة.

وهذا يعكس أنماطاً مماثلة لتلك الموجودة في قطاعات أخرى خاضعة للتنظيم، مثل القطاع المالي والرعاية الصحية. أما في مجال العدالة، فإن المخاطر المتعلقة بالسمعة تكون أكبر بكثير.

كيف تبدو الحوكمة الرشيدة في الممارسة العملية

تتبنى منظمات العدالة الرائدة بشكل متزايد نماذج حوكمة متعددة المستويات، بما في ذلك:

• مجالس أخلاقيات الذكاء الاصطناعي

• يسجل الخوارزمية

• تقييمات الأثر قبل النشر

• المراقبة المستمرة

• التواصل العام الواضح

يقدم سجل الخوارزميات العامة في أمستردام وإطار تدقيق الذكاء الاصطناعي الناشئ التابع لمكتب مفوض المعلومات في المملكة المتحدة أمثلة مبكرة لكيفية تفعيل الشفافية دون تقويض الأمن.

الآثار الاستراتيجية على صناع القرار

للحكومات وقادة العدالة

• تعامل مع أخلاقيات الذكاء الاصطناعي كبنية أساسية، وليس كفكرة ثانوية في السياسة.

• ضمان أن تكون خطوط المساءلة واضحة وقابلة للتنفيذ

• استثمر في تعزيز الوعي بالذكاء الاصطناعي في جميع أنحاء السلطة القضائية وإنفاذ القانون

لمزودي التكنولوجيا

• صمم من أجل إمكانية التفسير منذ البداية

• افترض أن عملاء قطاع العدالة سيطلبون إمكانية التدقيق الكامل

• من المتوقع أن تصبح الأخلاقيات عاملاً مميزاً في مجال المشتريات

للمستثمرين

• تُعتبر المتانة الأخلاقية مؤشراً على الاستدامة على المدى الطويل

• ستعكس تقييمات شركات تكنولوجيا العدالة بشكل متزايد نضج الحوكمة

• يساهم التوافق مع الأنظمة في تقليل مخاطر النشر

نظرة مستقبلية: نحو عدالة خوارزمية خاضعة للمساءلة

لن يُلغي الذكاء الاصطناعي السلطة التقديرية من الأنظمة القضائية، ولكنه سيُعيد تشكيل موقعها. ستستخدم النماذج الأكثر استدامة الذكاء الاصطناعي لإثراء

لن يُحسم مستقبل العدالة القائمة على الذكاء الاصطناعي بالخوارزميات وحدها، بل سيُحسم بالقيم التي تُحيط بها، من خلال الحوكمة والرقابة والمساءلة.

وبهذا المعنى، فإن الأخلاق ليست عائقاً أمام الابتكار، بل هي آلية التوجيه.

"بدون الشفافية والمساءلة، يُخاطر الذكاء الاصطناعي بأتمتة الظلم على نطاق واسع."