في عالم الذكاء الاصطناعي، يبدو أن المعايير (benchmarks) قد تحولت إلى أدوات قوية أكثر منها وسيلة تقييم محايدة. ومن خلال تشكيل بيئة تنافسية قائمة على السلطة والموارد، تنشئ هذه المعايير عوائق أمام الابتكار الحقيقي. ولكن كيف يمكن لمثل هذه الأداة أن تكون لها تأثيرات سلبية؟

تسهم المعايير في توحيد طرق تقييم الأنظمة، مما يؤدي إلى إنشاء قوائم تتفوق على الأداء المثالي، وتكسب القائمين عليها الهيبة والاقتباسات والثقة. مع ارتفاع تكاليف تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي التنافسية، تتزايد هذه المكافآت لتتجمع في مختبرات قوية تمولها الصناعة، مما يثير تساؤلات حول العدالة والانصاف.

تعتمد هذه الدراسة على نظريات إيريس ماريون يونغ حول الاضطهاد والظلم الهيكلي، وتوضح كيف أن الممارسات الحالية في التقييم قد تستمر في خلق أضرار منهجية تؤثر على مجموعة متنوعة من الفاعلين في مجال البحث في الذكاء الاصطناعي، متسقة مع أربعة من "أوجه الاضطهاد" التي وضعتها يونغ.

تُعتبر ثقافة التقييم مصدرًا للظلم الهيكلي، حيث تنشأ هذه الأضرار من ممارسات طبيعية دفاعية فردية وتأثيرات شبكية، حتى من دون أي wrongdoing صريح. من خلال تعزيز الهياكل القائمة وتقليص المسارات البحثية المحتملة، قد تمنع هذه المعايير في الواقع تقدم هذا المجال نحو أساليب أكثر صلابة معرفيًا ومفيدة اجتماعيًا.

في ضوء كل هذه التحديات، كيف يمكن لمجتمع الذكاء الاصطناعي التصرف لضمان أن تقييماته تعزز العدالة بدلاً من أن تُسهم في الظلم؟