التحيز الضار
تحيز في البيانات أو النموذج يؤدي إلى ضرر أو تمييز غير مبرر. مفهوم أساسي في حوكمة الذكاء الاصطناعي يُستخدم داخل ضوابط ISO/IEC 42001 و NIST AI RMF لتحديد المسؤوليات وأدلة التدقيق المرتبطة بـ التحيز الضار.
شرح تفصيلي
يشمل التحيز التاريخي والإحصائي والمعرفي وتحيزات التصميم البشري. يُعدّ هذا المفهوم عنصراً عملياً في نظام إدارة الذكاء الاصطناعي (AIMS): يُوثَّق ضمن السياسات، ويُربط بسجل المخاطر، ويُدعم بأدلة قابلة للتحقق أثناء التدقيق الداخلي أو الخارجي. تحدّد المؤسسة مالكاً واضحاً له، ومقاييس أداء، وضوابط استعراض دورية تضمن استمرار ملاءمته لحالات الاستخدام الفعلية ولمتطلبات ISO/IEC 42001 و NIST AI RMF.
مثال عملي
نموذج ائتمان يرفض فئة سكانية بمعدل أعلى دون مبرر. مثال تطبيقي: توثيق هذا العنصر في بطاقة النموذج وربطه بضابط محدد في نظام إدارة الذكاء الاصطناعي مع دليل قابل للاسترجاع أثناء التدقيق.