EN
نشرت الهيئة السعودية للبيانات والذكاء الاصطناعي (سدايا) دليل المرجعي الأول لتحيزات الذكاء الاصطناعي في المملكة، وفق ما أوردته «سعودي غازيت» في 21 يوليو 2026. يسرد الدليل أكثر من 100 نوع من التحيزات التي قد تعرض دقة أنظمة الذكاء الاصطناعي وعدالتها للخطر، مع تعريف كل نوع وتوضيح أسبابه وتقييم آثاره المجتمعية المحتملة. ويضم أمثلة واقعية إلى جانب استراتيجيات عملية يمكن للمنظمات تطبيقها عبر مراحل تطوير الذكاء الاصطناعي المختلفة لتقليل المخاطر.
أكدت سدايا أن التبني السريع للذكاء الاصطناعي في قطاعات مثل القضاء والرعاية الصحية والتعليم يجعل مواجهة التحيز أمراً أساسياً نظراً لتعقيد هذه التقنيات. وحذر الدليل من أن التحيز غير الخاضع للرقابة قد يقوض فعالية هذه الأنظمة، محولاً إياها من أداة تعزز العدالة إلى وسيلة للتمييز. كما يهدد مثل هذا الإغفال سمعة المؤسسات ويعرضها للمسؤولية القانونية والشكاوى الاستهلاكية.
يعد نقص تمثيل جميع فئات السكان في بيانات التدريب أحد أبرز مصادر التشوه التي يحددها الدليل. ويمثل الميل الخوارزمي غير المقصود الذي يفضل سمات معينة مصدراً آخر، فيما تُدخل الافتراضات التفسيرية أثناء تحليل البيانات تعقيدات إضافية. وقدمت سدايا هذا المرجع كأداة أساسية تساعد المطورين والمستخدمين على التعامل مع هذه المسائل بطريقة منهجية.
يأتي إصدار الدليل دعماً للاستراتيجية الوطنية للبيانات والذكاء الاصطناعي المعروفة باسم «أسباير»، والتي تربطها تحليلات «أكسس بارتنرشيب» بنحو ثلثي أهداف رؤية 2030. تسعى هذه الاستراتيجية إلى جعل المملكة مركزاً عالمياً للبيانات والذكاء الاصطناعي، مع تعزيز مساهمة قطاع تكنولوجيا المعلومات والاتصالات في الناتج المحلي الإجمالي من خلال الابتكار المسؤول. وسبق لسدايا أن أصدرت دراسات سابقة حول تحديات التحيز وحلولها، مما يعكس بناءها لجسم متطور من التوجيهات.
وجدت مراجعة أجرتها المعاهد الوطنية للصحة أن أنظمة الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية تُديم التفاوتات العرقية في كثير من الأحيان لأن مجموعات بيانات التدريب لا تمثل السكان الأقليات بشكل كافٍ. فعلى سبيل المثال، تكون أجهزة قياس التأكسج النبضي أكثر عرضة ثلاث مرات لعدم كشف نقص الأكسجين الخفي لدى المرضى السود مقارنة بالمرضى البيض، بينما تفقد مصنفات آفات الجلد التي دربت أساساً على ألوان بشرة فاتحة نحو نصف دقتها التشخيصية عند تطبيقها على البشرة الداكنة. وتمتد هذه الأنماط إلى تطبيقات الصحة النفسية حيث يضعف أداء النماذج في التنبؤ بالاكتئاب لدى الأفراد السود مقارنة بنظرائهم البيض.
ووثقت أبحاث «كيه إف إف» الصادرة في أبريل 2026 كيف أنتجت خوارزميات جدولة المواعيد التي تعتمد على مؤشرات اجتماعية اقتصادية مرتبطة بالعرق أوقات انتظار أطول بنسبة 33% للمرضى السود. وبرزت تحيزات مماثلة في أدوات التنبؤ بالانتحار التي تكتشف 10% فقط من الحالات بين المرضى السود مقابل 62% بين المرضى البيض وفقاً للتحليل ذاته. ويوفر دليل سدايا المرجعي استراتيجيات مثل جمع بيانات متنوعة وإجراء مراجعات مستمرة للتحيز تتماشى مع الممارسات الدولية لمواجهة هذه المخاطر.
يشكل الإصدار الأخير جزءاً من الجهود التنظيمية المتواصلة لإدماج الاعتبارات الأخلاقية في حوكمة الذكاء الاصطناعي داخل القطاعين العام والخاص. ويعتمد على دراسات سابقة أجرتها سدايا حول مواضع نشوء التحيز في مراحل التعلم الآلي وكيفية الحد من انتشاره عبر تدخلات موجهة. وأصبح بين يدي المطورين في القطاعات الحساسة الآن هذا الكتالوج المفصل لتعزيز العدالة والامتثال في أنظمتهم.
