تغییر در تخصیص منابع کم‌یاب با استفاده از تصادفی‌سازی در هوش مصنوعی
تکنیک‌های تصادفی‌سازی ساختاریافته می‌توانند به بهبود عدالت در تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر مدل‌های یادگیری ماشینی کمک کنند، بدون اینکه کارایی این مدل‌ها کاهش یابد.
با استفاده روزافزون از مدل‌های یادگیری ماشینی برای تخصیص منابع کم‌یاب، سازمان‌ها به دنبال کاهش سوگیری در پیش‌بینی‌ها هستند. تکنیک‌های مختلفی برای این منظور استفاده می‌شوند، اما محققان MIT و دانشگاه نورث‌ایسترن پیشنهاد می‌کنند که تصادفی‌سازی می‌تواند به بهبود عدالت در این تصمیم‌گیری‌ها کمک کند.
مطالعات نشان می‌دهد که افزودن تصادفی‌سازی در هوش مصنوعی به تصمیمات مدل‌ها می‌تواند به جلوگیری از نابرابری‌های ساختاری و تکراری کمک کند. به عنوان مثال، در انتخاب نامزدهای مصاحبه شغلی، تصادفی‌سازی می‌تواند مانع از این شود که یک فرد مستحق همیشه در پایین‌ترین رتبه قرار گیرد.
تصادفی‌سازی ساختاریافته در تصمیم‌گیری‌های مدل‌های هوش مصنوعی
محققان چارچوبی را برای تنظیم میزان تصادفی‌سازی در تصمیمات مدل‌ها معرفی کرده‌اند که بر اساس عدم قطعیت در تصمیم‌گیری‌ها تنظیم می‌شود. تصمیماتی که کمترین قطعیت را دارند باید بیشتر تصادفی‌سازی شوند.
تحلیل‌ها نشان می‌دهد که تصادفی‌سازی در هوش مصنوعی می‌تواند به ویژه در مواردی که تصمیمات مدل‌ها شامل عدم قطعیت است یا زمانی که یک گروه به طور مداوم تصمیمات منفی دریافت می‌کنند، مفید باشد.
این تحقیق نشان می‌دهد که تصادفی‌سازی در هوش مصنوعی می‌تواند منجر به نتایج منصفانه‌تری برای افراد شود بدون اینکه به طور قابل‌توجهی بر سودمندی یا کارایی مدل تأثیر بگذارد. در برخی موارد، تصادفی‌سازی ممکن است عدالت را بهبود نبخشد و حتی می‌تواند به افراد آسیب برساند، مانند در زمینه‌های عدالت کیفری.
کاربردهای آینده تصادفی‌سازی در هوش مصنوعی
محققان قصد دارند موارد استفاده دیگری را در آینده بررسی کنند و بررسی کنند که چگونه تصادفی‌سازی می‌تواند بر عوامل دیگر، مانند رقابت یا قیمت‌ها، تأثیر بگذارد و چگونه می‌تواند برای بهبود استحکام مدل‌های یادگیری ماشینی استفاده شود.
امید است که این تحقیق اولین گام به سوی نشان دادن مزایای بالقوه تصادفی‌سازی باشد و به عنوان ابزاری مؤثر برای بهبود عدالت در تخصیص منابع کم‌یاب استفاده شود.
محققان امیدوارند که این تحقیق به عنوان اولین گام در جهت نشان دادن مزایای بالقوه تصادفی‌سازی در تخصیص منابع کم‌یاب باشد. این روش می‌تواند به جلوگیری از تشدید نابرابری‌های موجود کمک کرده و اطمینان حاصل کند که سیستم‌ها و مدل‌های هوش مصنوعی به شکلی منصفانه‌تر و عادلانه‌تر عمل می‌کنند.
چالش‌ها و فرصت‌های آینده
این تحقیق نشان می‌دهد که تصادفی‌سازی در هوش مصنوعی می‌تواند به عنوان ابزاری قدرتمند برای بهبود عدالت در تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی به کار گرفته شود. با این حال، محققان تأکید می‌کنند که استفاده از تصادفی‌سازی باید با دقت و با در نظر گرفتن تمامی عوامل مرتبط انجام شود تا از آسیب به افراد جلوگیری شود.
در ادامه، محققان قصد دارند موارد استفاده بیشتری را در حوزه‌های مختلف مانند پذیرش دانشگاه‌ها، استخدام و تخصیص منابع بهداشتی و درمانی بررسی کنند. آنها همچنین می‌خواهند بررسی کنند که چگونه تصادفی‌سازی می‌تواند به بهبود رقابت و کاهش قیمت‌ها کمک کند و چگونه می‌تواند به عنوان یک ابزار برای افزایش استحکام و پایداری مدل‌های یادگیری ماشینی استفاده شود.
نتیجه‌گیری
تحقیقاتی که توسط محققان MIT و دانشگاه نورث‌ایسترن انجام شده است، نشان می‌دهد که تصادفی‌سازی ساختاریافته می‌تواند به طور قابل‌توجهی عدالت را در تخصیص منابع کم‌یاب بهبود بخشد. این تحقیق مبنای ارزشمندی برای مطالعات بیشتر و کاربردهای عملی در زمینه‌های مختلف فراهم می‌کند و به بهبود رویکردهای موجود در استفاده از هوش مصنوعی برای تصمیم‌گیری کمک می‌کند.
محققان امیدوارند که یافته‌های آنها بتواند به تصمیم‌گیرندگان و توسعه‌دهندگان کمک کند تا از تصادفی‌سازی در هوش مصنوعی به عنوان ابزاری مؤثر برای افزایش عدالت و کاهش نابرابری‌های ساختاری استفاده کنند.
استفاده از هوش مصنوعی در مراکز داده
