في خطوة مثيرة للدهشة، أظهرت دراسة حديثة أن المركبات الذاتية القيادة (Autonomous Vehicles - AVs) قد تحمل تحيزات بشرية في جماعات مثل إنصاف المشاة، مما يترك أثراً على ثقة الجمهور في هذه التكنولوجيا. بينما تتزايد الأبحاث حول كيفية استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي لاتخاذ القرارات، هناك قلق متزايد بشأن مدى تأثير التحيزات البشرية على تلك النماذج.

تشير الأبحاث النفسية إلى وجود تحيزات مثل عدم إنصاف المشاة من أصحاب البشرة السوداء في الولايات المتحدة، وهو ما يدعو إلى ضرورة تحليل هذه التحيزات في تقييم المركبات الذاتية القيادة. بدورها، اقترحت الدراسة الحالية منهجيتين جديدتين لاختبار التحيز في نماذج اللغات الضخمة (Large Language Models - LLMs) ونماذج اللغة البصرية (Visual-Language Models - VLMs) تحت عنوان "اختبارات جميع الأشياء متساوية" (All Else Being Equal tests) و"اختبارات الاتساق الذاتي" (Self-Consistency tests).

تكشف النتائج أن قرارات المركبات بشأن إتاحة المرور تتأثر بعوامل متعددة مثل الجنس، العرق، الدين، الإعاقة، العمر، لون البشرة، والوضع الاجتماعي-الاقتصادي للمشاة. ورغم أنها تختلف من نموذج إلى آخر، إلا أن هناك أنماطاً شائعة بين هذه التحيزات، مما يطرح تساؤلات حول نموذج "الفطرة السليمة" ودعت إلى ضرورة إما مراجعة هذا النموذج أو معالجة قضايا التحيز في القرارات الناتجة.

مع هذه الاكتشافات، ندعو المتخصصين والمهتمين بالذكاء الاصطناعي إلى التفكير في الأخلاقيات المترتبة على استخدام هذه التكنولوجيات الحديثة وكيف يمكننا ضمان عدالة القرارات المتخذة من قبل المركبات الذاتية القيادة.