پلتفرم‌های باز هوش مصنوعی برای تأثیر اجتماعی: الگوهای مشترک برای تأثیرگذاری واقعی

فهرست مطالب

1. مقدمه

جنبش هوش مصنوعی برای تأثیر اجتماعی به نقطه عطفی رسیده است که در آن نمایش‌های متعدد، پتانسیل مشارکت بین متخصصان هوش مصنوعی و سازمان‌های تغییر اجتماعی را نشان داده‌اند. با این حال، انتقال از نمایش‌های یکبار مصرف به تأثیر قابل اندازه‌گیری و پایدار، نیازمند تغییر اساسی در رویکرد است. این مقاله پلتفرم‌های باز حاوی قابلیت‌های بنیادی هوش مصنوعی را برای پشتیبانی از نیازهای مشترک در بین سازمان‌های متعدد فعال در حوزه‌های مشابه پیشنهاد می‌دهد.

این جنبش از مدل‌های مشارکت مختلفی از جمله مسابقات علم داده، رویدادهای داوطلبانه، برنامه‌های بورسیه و بشردوستی شرکتی استفاده کرده است. با وجود این تلاش‌ها، گلوگاه‌های مهمی باقی مانده است: عدم دسترسی به داده، کمبود استعداد و چالش‌های پیاده‌سازی «آخرین مایل». رویکرد مبتنی بر پلتفرم با ایجاد راه‌حل‌های قابل استفاده مجدد و مقیاس‌پذیر، این محدودیت‌ها را برطرف می‌کند.

2. الگوهای مسئله در هوش مصنوعی برای تأثیر اجتماعی

2.1 پردازش زبان طبیعی برای گزارش‌های توسعه

سازمان‌های توسعه بین‌المللی حجم عظیمی از گزارش‌های متنی بدون ساختار تولید می‌کنند که پیشرفت پروژه، چالش‌ها و نتایج را مستند می‌کنند. تحلیل دستی این اسناد زمان‌بر است و اغلب بینش‌های حیاتی را از دست می‌دهد. پلتفرم‌های NLP می‌توانند استخراج اطلاعات کلیدی، شناسایی تم‌های در حال ظهور و ردیابی پیشرفت در برابر اهداف توسعه پایدار (SDG) را خودکار کنند.

2.2 استنتاج علّی برای افراد آسیب‌پذیر

سازمان‌های خدمات اجتماعی نیاز دارند تا اثرات علّی مداخلات بر جمعیت‌های آسیب‌پذیر را درک کنند. مطالعات مشاهده‌ای سنتی اغلب از متغیرهای مخدوش کننده و سوگیری انتخاب رنج می‌برند. روش‌های استنتاج علّی، از جمله تطبیق نمره تمایل و متغیرهای ابزاری، می‌توانند برآوردهای قابل اعتمادتری از اثربخشی مداخلات ارائه دهند.

2.3 طبقه‌بندی آگاه از تبعیض

تصمیم‌های تخصیص در خدمات اجتماعی باید منصفانه و بدون سوگیری باشد. مدل‌های استاندارد یادگیری ماشین می‌توانند ناخواسته سوگیری‌های موجود را تداوم بخشیده یا تقویت کنند. تکنیک‌های طبقه‌بندی آگاه از تبعیض، اطمینان می‌دهند که الگوریتم‌های تخصیص منابع، گروه‌های محافظت شده را در حین حفظ دقت پیش‌بینی، در مضیقه قرار ندهند.

3. پیاده‌سازی فنی

3.1 مبانی ریاضی

پیاده‌سازی فنی بر چندین مفهوم پیشرفته یادگیری ماشین متکی است. برای استنتاج علّی، از چارچوب نتایج بالقوه استفاده می‌کنیم:

فرض کنید $Y_i(1)$ و $Y_i(0)$ به ترتیب نشان‌دهنده نتایج بالقوه برای واحد $i$ تحت درمان و کنترل باشند. اثر درمان متوسط (ATE) به صورت زیر تعریف می‌شود:

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

برای طبقه‌بندی منصفانه، محدودیت‌های برابری جمعیتی را پیاده‌سازی می‌کنیم. فرض کنید $\hat{Y}$ نتیجه پیش‌بینی شده و $A$ ویژگی محافظت شده باشد. برابری جمعیتی نیاز دارد:

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

3.2 نتایج آزمایشی

آزمایش‌های ما اثربخشی رویکردهای مبتنی بر پلتفرم را در چندین حوزه نشان می‌دهد:

3.3 پیاده‌سازی کد

در زیر یک پیاده‌سازی ساده‌شده از طبقه‌بند آگاه از تبعیض آمده است:

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 استفاده
classifier = FairSocialClassifier()
classifier.fit(X_train, y_train, sensitive_features=A_train)
predictions = classifier.predict(X_test)

4. کاربردها و جهت‌های آینده

رویکرد پلتفرمی برای مقیاس‌دهی تأثیر هوش مصنوعی در چندین حوزه نویدبخش است. جهت‌های آینده شامل موارد زیر است:

• یادگیری انتقالی بین حوزه‌ای: توسعه مدل‌هایی که می‌توانند بینش‌ها را در حوزه‌های مختلف تأثیر اجتماعی انتقال دهند
• یادگیری فدرال: امکان آموزش مدل مشارکتی بدون اشتراک‌گذاری داده‌های حساس
• حسابرسی خودکار انصاف: ساخت ابزارهایی برای نظارت مستمر بر انصاف الگوریتمی
• ادغام هوش مصنوعی قابل تفسیر: قابل تفسیر کردن تصمیم‌های مدل برای مددکاران اجتماعی و سیاست‌گذاران

فناوری‌های نوظهور مانند معماری‌های ترنسفورمر و شبکه‌های عصبی گراف، فرصت‌های جدیدی برای درک سیستم‌های اجتماعی پیچیده ارائه می‌دهند. ادغام این فناوری‌ها در پلتفرم‌های باز، قابلیت‌های آن‌ها را بیشتر افزایش خواهد داد.

5. مراجع

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.