التحيز الخفي في الذكاء الاصطناعي المالي – هل يمكن للبلوكشين حله أخيرًا؟ | رأي

إخلاء المسؤولية: الآراء الواردة هنا تعبر عن رأي المؤلف وحده ولا تعكس بالضرورة وجهة نظر فريق تحرير crypto.news.

الذكاء الاصطناعي والتحيز في الأسواق المالية

أصبح الذكاء الاصطناعي قوة مؤثرة في النظام المالي، حيث يوفر تحليلات أسرع وأكثر دقة. لكن هناك مشكلة رئيسية: التحيز.

رغم الدقة والسرعة التي يقدمها، فإن أنظمة الذكاء الاصطناعي المالية تحمل نفس التحيزات التي يحاول القطاع التخلص منها منذ عقود. على سبيل المثال، أظهرت دراسة لجامعة ليهاي أن نموذج GPT-4 Turbo من OpenAI – عند محاكاة مستشار الرهن العقاري – طلب من بعض المتقدمين الحصول على نقاط ائتمان أعلى بـ 120 نقطة مقارنة بالمتقدمين البيض للحصول على الموافقة، رغم تساوي الدخل والتاريخ الائتماني.

تأثير التحيز على التمويل اللامركزي والعملات الرقمية

لا يؤثر هذا التحيز على الأسواق المالية التقليدية فحسب، بل يمتد إلى نظام التمويل اللامركزي والعملات المشفرة. خذ منصات التنبؤ بالسوق المدعومة بالذكاء الاصطناعي كمثال. نظرًا لأن بياناتها تعتمد على تاريخ الأسعار أو اتجاهات الأخبار، فقد تبالغ في رد فعلها تجاه أحداث السوق غير المتوقعة – مثل انهيار “تيرا” أو إفلاس FTX.

نتيجة لذلك، قد تصبح هذه الأدوات شديدة العدوانية أو تعطي وزنًا زائدًا للضجاج الاجتماعي، مما يؤدي إلى توقعات غير دقيقة.

بلوكشين وXAI: الحل الممكن

تعاني العديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي من غموض في آلية عملها، مما يجعلها غير قابلة للمساءلة. بعضها يوصف بـ”الصناديق السوداء” بسبب نقص الشفافية.

هنا يأتي دور تقنية البلوكشين والذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI). يمكن لهذا المزيج أن يوفر عدم القابلية للتغيير والشفافية التي توفرها السجلات اللامركزية، مما يحسن أساليب التدقيق أيضًا.

تضمن نماذج XAI أن تكون عملية صنع القرار عادلة وأخلاقية. بينما تعزز تقنية البلوكشين هذه العدالة من خلال تسجيل قرارات الذكاء الاصطناعي بشكل دائم، مما يجعل كل إجراء قابل للتتبع والتحقق.

من النظرية إلى التطبيق

تمتلك تقنيات البلوكشين والتمويل اللامركزي الفرصة لتعزيز العدالة والشفافية في نماذج الذكاء الاصطناعي – وهو ما فشلت فيه الشركات المالية التقليدية.

يمكن أن يغير الجمع بين XAI والتحقق على السلسلة طريقة صنع القرار في نظام الويب 3.0. على سبيل المثال، يمكن استخدام XAI لشرح آلية التصويت في المنظمات اللامركزية، أو لتقييم المخاطر في بروتوكولات الإقراض اللامركزية.

كما يمكن أن يصبح هذا المزيج أداة قوية للكشف عن التلاعب في الأسواق، حيث يتميز الذكاء الاصطناعي بتحليل أنماط الهجمات مثل “هجمات الساندويتش” أو التداول الوهمي.

المشاريع الرائدة

بدأت بعض مشاريع الويب 3.0 بالفعل في تعزيز شفافية الذكاء الاصطناعي. منها:

• SingularityNET: تركز على جعل عمليات الذكاء الاصطناعي قابلة للتدقيق.
• Ocean Protocol: تتعقب أصل البيانات لضمان مصداقيتها.

الخاتمة

نحن في بداية رحلة دمج البلوكشين مع الذكاء الاصطناعي. يبحث العلماء الآن عن نماذج هجينة تجمع بين نزاهة البلوكشين ووضوح XAI وأدوات كشف التحيز.

لكن التكنولوجيا وحدها لن تحل المشكلة. نحتاج أيضًا إلى:

• انتباه المنظمين
• تدقيق المستخدمين
• تواضع المطورين

كما علمتنا أزمة 2008 المالية، فإن الثقة العمياء في الأدوات المعقدة والمركزية خطيرة. الأهم من ذلك، أن الذكاء لا يعني دائمًا العدالة. مع ظهور عصر الذكاء الاصطناعي السائد، يجب على المستخدمين البحث عن الشفافية بالإضافة إلى الكفاءة.

الأسئلة الشائعة

ما هي مشكلة التحيز في الذكاء الاصطناعي المالي؟

بعض أنظمة الذكاء الاصطناعي تظهر تحيزًا ضد فئات معينة، مثل مطالبة متقدمي القروض من خلفيات محددة بشروط ائتمانية أعلى رغم تساوي المؤهلات.

كيف يمكن للبلوكشين وXAI حل هذه المشكلة؟

يوفر XAI شفافية في آلية صنع القرار، بينما يسجل البلوكشين هذه القرارات بشكل دائم وغير قابل للتغيير، مما يسمح بالتتبع والمراجعة.

هل هناك مشاريع تعمل على تحسين شفافية الذكاء الاصطناعي؟

نعم، مثل SingularityNET التي تركز على جعل عمليات الذكاء الاصطناعي قابلة للتدقيق، وOcean Protocol التي تتعقب مصدر البيانات.