قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
التمييز المنهجي
شكل من أشكال التمييز متكامل في الهياكل والعمليات المنهجية، حيث تقوم الخوارزميات بإعادة إنتاج وتضخيم المفاوتات القائمة بطريقة آلية وعلى نطاق واسع. يظهر هذا من خلال قرارات سلبية مستمرة تجاه مجموعات معينة.
مساواة الاحتمالات
معيار للإنصاف يتطلب أن تكون معدلات الإيجابيات الحقيقية والإيجابيات الكاذبة متساوية بين مختلف المجموعات الديموغرافية. هذا النهج أكثر صرامة من مساواة الفرص ويضمن أداء تنبؤي متكافئ عبر المجموعات.
الأثر المختلف
مفهوم قانوني وأخلاقي يحدد متى يكون للسياسة أو الممارسة التي تبدو محايدة آثار غير متناسبة وسلبية على المجموعات المحمية. في الذكاء الاصطناعي، ينطبق عندما تنتج الخوارزميات نتائج غير عادلة حتى بدون نية تمييزية.
تحيز التمثيل
التمثيل الناقص أو الزائد بشكل منهجي لبعض المجموعات في مجموعات البيانات، مما يؤدي إلى نماذج أقل أداء للمجموعات الممثلة بشكل ناقص. يؤثر هذا التحيز بشكل مباشر على جودة وإنصاف التنبؤات.
العدالة المضادة للواقع
نهج للإنصاف يستند إلى مقارنة النتائج لفرد ما مع وبدون سمة محمية، مع تساوي جميع الظروف الأخرى. يهدف إلى ضمان ألا تتغير القرارات فقط بسبب السمات الحساسة.