منصات الذكاء الاصطناعي المفتوحة للخير الاجتماعي: أنماط مشتركة لتحقيق تأثير حقيقي

جدول المحتويات

1. المقدمة

وصلت حركة الذكاء الاصطناعي للخير الاجتماعي إلى مفترق طرق حاسم حيث أظهرت العديد من العروض التوضيحية إمكانات الشراكات بين ممارسي الذكاء الاصطناعي ومنظمات التغيير الاجتماعي. ومع ذلك، فإن الانتقال من العروض التوضيحية المنفردة إلى التأثير القابل للقياس والدائم يتطلب تحولاً جوهرياً في النهج. تقدم هذه الورقة منصات مفتوحة تحتوي على قدرات ذكاء اصطناعي أساسية لدعم الاحتياجات المشتركة عبر العديد من المنظمات العاملة في مجالات متشابهة.

استخدمت الحركة نماذج مشاركة متنوعة بما في ذلك مسابقات علم البيانات، والفعاليات التطوعية، وبرامج الزمالة، والعمل الخيري المؤسسي. على الرغم من هذه الجهود، لا تزال هناك اختناقات كبيرة: عدم إمكانية الوصول إلى البيانات، ونقص المواهب، وتحديات تنفيذ "الميل الأخير". يتناول النهج القائم على المنصة هذه القيود من خلال إنشاء حلول قابلة لإعادة الاستخدام والتوسع.

2. أنماط المشكلات في الذكاء الاصطناعي للخير الاجتماعي

2.1 معالجة اللغة الطبيعية لتقارير التنمية

تنتج منظمات التنمية الدولية كميات هائلة من تقارير النصوص غير المنظمة التي توثق تقدم المشروع، والتحديات، والنتائج. إن التحليل اليدوي لهذه المستندات يستغرق وقتاً طويلاً وغالباً ما يفوت الرؤى الحرجة. يمكن لمنصات معالجة اللغة الطبيعية أتمتة استخراج المعلومات الرئيسية، وتحديد الموضوعات الناشئة، وتتبع التقدم مقابل أهداف التنمية المستدامة.

2.2 الاستدلال السببي للأفراد الضعفاء

تحتاج منظمات الخدمات الاجتماعية إلى فهم الآثار السببية للتدخلات على الفئات الضعيفة. غالباً ما تعاني الدراسات القائمة على الملاحظة التقليدية من المتغيرات المربكة وانحياز الاختيار. يمكن لطرق الاستدلال السببي، بما في ذلك مطابقة نقاط الميل والمتغيرات الآلية، أن توفر تقديرات أكثر موثوقية لفعالية التدخل.

2.3 التصنيف الواعي بالتمييز

يجب أن تكون قرارات التخصيص في الخدمات الاجتماعية عادلة وغير متحيزة. يمكن لنماذج التعلم الآلي القياسية أن تستمر أو تضخم التحيزات الموجودة عن غير قصد. تضمن تقنيات التصنيف الواعية بالتمييز أن خوارزميات تخصيص الموارد لا تضع الفئات المحمية في وضع غير مؤات مع الحفاظ على دقة التنبؤ.

3. التنفيذ التقني

3.1 الأسس الرياضية

يعتمد التنفيذ التقني على عدة مفاهيم متقدمة للتعلم الآلي. للاستدلال السببي، نستخدم إطار النتائج المحتملة:

لنفترض أن $Y_i(1)$ و $Y_i(0)$ يمثلان النتائج المحتملة للوحدة $i$ تحت العلاج والتحكم، على التوالي. يتم تعريف متوسط تأثير العلاج (ATE) على النحو التالي:

$$\text{ATE} = \mathbb{E}[Y_i(1) - Y_i(0)]$$

لتحقيق التصنيف العادل، ننفذ قيود التكافؤ الديموغرافي. لنفترض أن $\hat{Y}$ هو الناتج المتوقع و $A$ هو السمة المحمية. يتطلب التكافؤ الديموغرافي:

$$P(\hat{Y} = 1 | A = a) = P(\hat{Y} = 1 | A = b) \quad \forall a, b$$

3.2 النتائج التجريبية

تظهر تجاربنا فعالية النهج القائمة على المنصة عبر مجالات متعددة:

3.3 تنفيذ الكود

فيما يلي تنفيذ مبسط للمصنف الواعي بالتمييز:

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from fairlearn.reductions import ExponentiatedGradient, DemographicParity

class FairSocialClassifier:
    def __init__(self):
        self.base_estimator = LogisticRegression()
        self.constraint = DemographicParity()
        self.model = ExponentiatedGradient(
            self.base_estimator,
            self.constraint
        )
    
    def fit(self, X, y, sensitive_features):
        self.model.fit(X, y, sensitive_features=sensitive_features)
    
    def predict(self, X):
        return self.model.predict(X)

# مثال على الاستخدام
classifier = FairSocialClassifier()
classifier.fit(X_train, y_train, sensitive_features=A_train)
predictions = classifier.predict(X_test)

4. التطبيقات المستقبلية والاتجاهات

يظهر نهج المنصة إمكانات لتوسيع نطاق تأثير الذكاء الاصطناعي عبر مجالات متعددة. تشمل الاتجاهات المستقبلية:

• تعلم النقل عبر المجالات: تطوير نماذج يمكنها نقل الرؤى عبر مجالات الخير الاجتماعي المختلفة
• التعلم الموحد: تمكين التدريب التعاوني للنماذج دون مشاركة البيانات الحساسة
• مراجعة العدالة الآلية: بناء أدوات للمراقبة المستمرة لعدالة الخوارزميات
• دمج الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير: جعل قرارات النماذج قابلة للتفسير للعاملين الاجتماعيين وصناع السياسات

تقدم التقنيات الناشئة مثل هندسات المحولات والشبكات العصبية البيانية فرصاً جديدة لفهم النظم الاجتماعية المعقدة. سيعزز دمج هذه التقنيات في المنصات المفتوحة قدراتها بشكل أكبر.

5. المراجع

1. Varshney, K. R., & Mojsilović, A. (2019). Open Platforms for Artificial Intelligence for Social Good: Common Patterns as a Pathway to True Impact. arXiv:1905.11519.
2. Chui, M., Harrysson, M., Manyika, J., Roberts, R., Chung, R., & Van Heteren, A. (2018). Applying AI for social good. McKinsey Global Institute.
3. He, K., Zhang, X., Ren, S., & Sun, J. (2016). Deep residual learning for image recognition. Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition.
4. Devlin, J., Chang, M. W., Lee, K., & Toutanova, K. (2018). BERT: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding. arXiv:1810.04805.
5. Pearl, J. (2009). Causality: Models, reasoning, and inference. Cambridge University Press.
6. Kairouz, P., McMahan, H. B., Avent, B., Bellet, A., Bennis, M., & Bhagoji, A. N. (2021). Advances and open problems in federated learning. Foundations and Trends® in Machine Learning.
7. Goodfellow, I., Pouget-Abadie, J., Mirza, M., Xu, B., Warde-Farley, D., Ozair, S., ... & Bengio, Y. (2014). Generative adversarial nets. Advances in neural information processing systems.