الشناخت الگو، یک جزء کلیدی از هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین، به طور فزاینده‌ای در حال دگرگونی جامعه ما و متحول کردن نحوه زندگی و کار ماست. این فناوری‌ها که به توانایی غربالگری مجموعه‌های داده‌ای عظیم و تشخیص الگوها و روندها مجهز هستند، پیش‌بینی‌ها یا تصمیمات آگاهانه می‌گیرند. قدرت تشخیص الگو به ماشین‌ها این امکان را می‌دهد تا اطلاعات پیچیده را درک و رمزگشایی کنند. این مقاله به اهمیت تشخیص الگو در هوش مصنوعی و تأثیر گسترده آن بر صنایع مختلف می‌پردازد.

نقش تشخیص الگو در هوش مصنوعی
تشخیص الگو فرآیندی برای شناسایی و طبقه‌بندی الگوها یا نظم‌ها در داده‌ها است. این شامل استخراج اطلاعات معنادار از داده‌های خام و شناسایی شباهت‌ها یا تفاوت‌ها بین الگوهای مختلف است. در هوش مصنوعی، تشخیص الگو برای آموزش ماشین‌ها به منظور تشخیص و تفسیر الگوها برای ایجاد پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری استفاده می‌شود.

تشخیص الگو به روش‌های مختلفی در هوش مصنوعی استفاده می‌شود. به عنوان مثال، در تشخیص تصویر، ماشین‌ها برای تشخیص الگوها در تصاویر و طبقه‌بندی آن‌ها به دسته‌های مختلف آموزش داده می‌شوند. این فناوری در کاربردهایی مانند تشخیص چهره، تشخیص اشیا و تصویربرداری پزشکی استفاده می‌شود. در تشخیص گفتار، ماشین‌ها برای تشخیص الگوها در گفتار و تبدیل آن‌ها به متن آموزش داده می‌شوند. این فناوری در کاربردهایی مانند دستیارهای صوتی و خدمات رونویسی استفاده می‌شود.

یکی دیگر از کاربردهای تشخیص الگو در هوش مصنوعی، در زمینه تحلیل پیش‌بینی‌کننده است. در اینجا، ماشین‌ها برای شناسایی الگوها در داده‌های تاریخی برای پیش‌بینی نتایج آینده آموزش داده می‌شوند. این فناوری در بخش‌هایی مانند امور مالی و بازاریابی بسیار مهم است. به عنوان مثال، مؤسسات مالی از آن برای پیش‌بینی روندها و خطرات بازار استفاده می‌کنند، در حالی که بازاریابان از آن برای پیش‌بینی رفتار مصرف‌کننده و تنظیم استراتژی‌ها بر اساس آن استفاده می‌کنند.

تشخیص الگو همچنین در پردازش زبان طبیعی (NLP) حیاتی است. ماشین‌ها برای درک ساختار و معنای زبان انسان با تشخیص الگوها در متن آموزش داده می‌شوند. NLP اساس برنامه‌های مختلفی مانند چت‌بات‌ها، تحلیل احساسات و خدمات ترجمه خودکار است.

در نتیجه، تشخیص الگو جنبه اساسی از هوش مصنوعی است که به ماشین‌ها امکان می‌دهد از تجربه بیاموزند، سناریوهای پیچیده را درک کنند و تصمیمات یا پیش‌بینی‌های آگاهانه بگیرند. این نیروی محرکه توانایی هوش مصنوعی برای خودکارسازی وظایف و فرآیندهای متعدد در صنایع مختلف است که منجر به افزایش کارایی و دقت می‌شود. پتانسیل تشخیص الگو در هوش مصنوعی بسیار زیاد است و با پیشرفت فناوری، می‌توانیم انتظار داشته باشیم که کاربردهای آن متنوع‌تر و تأثیرگذارتر شود.

تکامل الگوریتم‌های یادگیری ماشین
الگوریتم‌های یادگیری ماشین در طول زمان به طور قابل توجهی تکامل یافته‌اند و پیچیده‌تر و قادر به انجام وظایف پیچیده شده‌اند. در روزهای اولیه هوش مصنوعی، از الگوریتم‌های ساده‌ای مانند رگرسیون خطی و درخت‌های تصمیم‌گیری استفاده می‌شد. این الگوریتم‌ها در توانایی خود برای مدیریت داده‌ها و الگوهای پیچیده محدود بودند.

با این حال، با پیشرفت در قدرت محاسباتی و در دسترس بودن مجموعه‌های داده بزرگ، الگوریتم‌های قدرتمندتری مانند شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق ظهور کرده‌اند. این الگوریتم‌ها قادر به یادگیری از مقادیر زیادی داده و شناسایی الگوهای پیچیده هستند. آن‌ها در برنامه‌های مختلفی مانند تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی و رانندگی خودکار موفق بوده‌اند.

تشخیص الگو نقش مهمی در تکامل الگوریتم‌های یادگیری ماشین داشته است. با شناسایی و استخراج الگوها از داده‌ها، این الگوریتم‌ها می‌توانند یاد بگیرند و پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری کنند. توانایی تشخیص الگو چیزی است که به ماشین‌ها امکان می‌دهد اطلاعات پیچیده را درک و تفسیر کنند.

کاربردهای تشخیص الگو در هوش مصنوعی
تشخیص الگو در طیف گسترده‌ای از کاربردها در هوش مصنوعی استفاده می‌شود.

یکی از رایج‌ترین کاربردها، تشخیص تصویر است که در آن ماشین‌ها برای تشخیص و طبقه‌بندی اشیاء در تصاویر آموزش داده می‌شوند. این فناوری در صنایع مختلفی مانند مراقبت‌های بهداشتی، خرده‌فروشی و امنیت استفاده می‌شود.

در مراقبت‌های بهداشتی، تشخیص الگو در تصویربرداری پزشکی برای تشخیص و تشخیص بیماری‌ها استفاده می‌شود. به عنوان مثال، ماشین‌ها می‌توانند تصاویر پزشکی مانند اشعه ایکس یا MRI را تجزیه و تحلیل کنند و الگوهایی را که نشان‌دهنده وجود بیماری یا شرایط خاص هستند، شناسایی کنند. این فناوری پتانسیل بهبود دقت و کارایی تشخیص را دارد و منجر به نتایج بهتر برای بیمار می‌شود.

یکی دیگر از کاربردهای تشخیص الگو، تشخیص گفتار است که در آن ماشین‌ها برای تشخیص و تفسیر الگوها در گفتار آموزش داده می‌شوند. این فناوری در برنامه‌هایی مانند دستیارهای صوتی، خدمات رونویسی و اتوماسیون مراکز تماس استفاده می‌شود. با درک و تفسیر الگوها در گفتار، ماشین‌ها می‌توانند کلمات گفته شده را به طور دقیق رونویسی کنند یا به دستورات صوتی پاسخ دهند.

پردازش زبان طبیعی یکی دیگر از حوزه‌هایی است که در آن از تشخیص الگو در هوش مصنوعی استفاده می‌شود. ماشین‌ها برای تشخیص الگوها در متن و درک معنای پشت آن‌ها آموزش داده می‌شوند. این فناوری در برنامه‌هایی مانند چت‌بات‌ها، تحلیل احساسات و ترجمه زبان استفاده می‌شود. با درک الگوها در متن، ماشین‌ها می‌توانند پاسخ‌های دقیق و معناداری به سؤالات کاربر ارائه دهند یا برای به دست آوردن بینش، مقادیر زیادی از داده‌های متنی را تجزیه و تحلیل کنند.

تأثیر تشخیص الگو بر کسب و کار و صنعت
تشخیص الگو تأثیر قابل توجهی بر کسب و کارها و صنایع در بخش‌های مختلف داشته است. با توانمندسازی ماشین‌ها برای درک و تفسیر اطلاعات پیچیده، تشخیص الگو پتانسیل ایجاد نوآوری و بهبود کارایی را دارد.

در صنعت خرده‌فروشی، تشخیص الگو برای تجزیه و تحلیل رفتار و ترجیحات مشتری استفاده می‌شود. با تجزیه و تحلیل الگوها در داده‌های مشتری مانند سابقه خرید، رفتار مرور و فعالیت رسانه‌های اجتماعی، کسب و کارها می‌توانند بینش‌هایی در مورد ترجیحات مشتری به دست آورند و استراتژی‌های بازاریابی خود را بر اساس آن تنظیم کنند. این فناوری پتانسیل بهبود رضایت مشتری و افزایش فروش را دارد.

در صنعت مالی، تشخیص الگو برای شناسایی فعالیت‌های متقلبانه استفاده می‌شود. با تجزیه و تحلیل الگوها در داده‌های تراکنش، ماشین‌ها می‌توانند الگوهای مشکوکی را که نشان‌دهنده رفتار متقلبانه هستند، شناسایی کنند. این فناوری پتانسیل صرفه‌جویی میلیون‌ها دلار برای کسب و کارها و مصرف‌کنندگان با جلوگیری از کلاهبرداری را دارد.

در صنعت تولید، تشخیص الگو برای بهینه‌سازی فرآیندهای تولید استفاده می‌شود. با تجزیه و تحلیل الگوها در داده‌های حسگر از ماشین‌ها و تجهیزات، کسب و کارها می‌توانند الگوهایی را که نشان‌دهنده خرابی یا ناکارآمدی بالقوه هستند، شناسایی کنند. این فناوری پتانسیل بهبود بهره‌وری و کاهش زمان توقف را دارد.

تشخیص الگو با امکان رمزگشایی اطلاعات پیچیده برای ماشین‌ها، صنایع مختلف را متحول کرده است و منجر به نوآوری و کارایی بهبود یافته است. در خرده‌فروشی، به درک رفتار مشتری و تنظیم استراتژی‌های بازاریابی کمک می‌کند و در نتیجه رضایت مشتری و رشد فروش را افزایش می‌دهد. در امور مالی، تشخیص الگو به شناسایی فعالیت‌های متقلبانه کمک می‌کند و از کسب و کارها و مصرف‌کنندگان در برابر زیان‌های مالی قابل توجه محافظت می‌کند. در تولید، این فناوری فرآیندهای تولید را با شناسایی خرابی‌ها یا ناکارآمدی‌های بالقوه از طریق تجزیه و تحلیل داده‌های حسگر بهینه می‌کند و در نتیجه بهره‌وری را افزایش می‌دهد و زمان توقف را به حداقل می‌رساند. بنابراین، تأثیر تشخیص الگو بر کسب و کار و صنعت قابل توجه است و فرآیندهای عملیاتی را متحول می‌کند و به سودآوری افزایش یافته کمک می‌کند.

آینده هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
آینده هوش مصنوعی و یادگیری ماشین نوید و پتانسیل زیادی دارد. با ادامه پیشرفت فناوری، می‌توانیم شاهد پیشرفت‌های بیشتری در تشخیص الگو و کاربردهای آن باشیم.

یکی از حوزه‌های پیشرفت بالقوه، در زمینه وسایل نقلیه خودران است. تشخیص الگو برای فعال کردن خودروهای خودران برای درک و تفسیر محیط اطراف خود بسیار مهم است. با تشخیص الگوها در داده‌های حسگر مانند تصاویر، لیدار و رادار، وسایل نقلیه خودران می‌توانند تصمیمات آگاهانه بگیرند و با خیال راحت حرکت کنند.

یکی دیگر از حوزه‌های پیشرفت بالقوه، در زمینه مراقبت‌های بهداشتی است. تشخیص الگو پتانسیل ایجاد انقلاب در نحوه تشخیص و درمان بیماری‌ها را دارد. با تجزیه و تحلیل الگوها در داده‌های بیمار مانند تصاویر پزشکی، اطلاعات ژنتیکی و سوابق سلامت الکترونیکی، ماشین‌ها می‌توانند الگوهایی را که نشان‌دهنده وجود بیماری یا شرایط خاص هستند، شناسایی کنند. این فناوری پتانسیل بهبود دقت و کارایی تشخیص را دارد و منجر به نتایج بهتر برای بیمار می‌شود.

در زمینه در حال تکامل هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، انتظار می‌رود توسعه قابل توجهی در بخش آموزش نیز رخ دهد. استفاده از هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی و تشخیص چهره، نحوه یادگیری انسان‌ها در تمام سنین را متحول می‌کند. با دیجیتالی کردن آموزش، یادگیری شخصی‌سازی شده تسهیل می‌شود و آموزش را در دسترس‌تر و مؤثرتر می‌کند (منبع).

علاوه بر این، پیش‌بینی می‌شود که هوش مصنوعی در بخش بانکداری انقلابی ایجاد کند. توانایی هوش مصنوعی برای پیش‌بینی روندهای آینده بر اساس تشخیص الگو، در ارزیابی ریسک، تشخیص کلاهبرداری و خدمات مشتری بسیار مهم خواهد بود. این نه تنها امنیت را افزایش می‌دهد، بلکه عملیات مالی را نیز ساده می‌کند و منجر به بهبود رضایت مشتری و کارایی عملیاتی می‌شود (منبع).

در نتیجه، آینده هوش مصنوعی و یادگیری ماشین امیدوارکننده است و پتانسیل آن در بخش‌های مختلف - از وسایل نقلیه خودران گرفته تا مراقبت‌های بهداشتی، آموزش و بانکداری - شناخته شده است. با پیشرفت فناوری، می‌توانیم انتظار داشته باشیم که هوش مصنوعی به طور فزاینده‌ای فراگیر شود و نوآوری را پیش ببرد، کارایی را افزایش دهد و نحوه زندگی و کار ما را متحول کند. پیشرفت‌ها در تشخیص الگو نقش محوری در این تکامل ایفا خواهند کرد و تأثیر هوش مصنوعی را بر آینده ما بیشتر تثبیت می‌کنند.

چالش‌ها و فرصت‌ها در تشخیص الگو
در حالی که تشخیص الگو نوید زیادی دارد، برخی از چالش‌ها باید مورد توجه قرار گیرند. یکی از چالش‌های اصلی، در دسترس بودن داده‌های با کیفیت بالا است. الگوریتم‌های تشخیص الگو برای یادگیری و ایجاد پیش‌بینی‌ها یا تصمیمات دقیق به مقادیر زیادی داده نیاز دارند. با این حال، به دست آوردن داده‌های با کیفیت بالا می‌تواند چالش‌برانگیز باشد، به ویژه در صنایعی که حریم خصوصی و امنیت داده‌ها نگران‌کننده است.

چالش دیگر، پتانسیل سوگیری و تبعیض در هوش مصنوعی است. الگوریتم‌های تشخیص الگو به اندازه داده‌هایی که با آن آموزش داده می‌شوند، خوب هستند. اگر داده‌های آموزشی مغرضانه یا تبعیض‌آمیز باشد، الگوریتم‌ها نیز مغرضانه یا تبعیض‌آمیز خواهند بود. این می‌تواند پیامدهای جدی داشته باشد، به ویژه در برنامه‌هایی مانند استخدام، وام‌دهی و عدالت کیفری.

چالش دیگر در تشخیص الگو، قابلیت تفسیر مدل‌های هوش مصنوعی است. اغلب، مدل‌های هوش مصنوعی پیچیده که از تشخیص الگو استفاده می‌کنند، مانند الگوریتم‌های یادگیری عمیق، به عنوان "جعبه سیاه" دیده می‌شوند زیرا درک نحوه تصمیم‌گیری یا پیش‌بینی آن‌ها دشوار است. این فقدان شفافیت می‌تواند مشکل‌ساز باشد، به ویژه در صنایعی مانند مراقبت‌های بهداشتی یا امور مالی که توضیح‌پذیری برای اعتماد و پاسخگویی حیاتی است.

در مقابل، یکی از فرصت‌ها در زمینه یادگیری بدون نظارت است. در حالی که بخش زیادی از هوش مصنوعی فعلی بر اساس یادگیری نظارتی است (که در آن الگوریتم بر روی داده‌های برچسب‌گذاری شده آموزش داده می‌شود)، علاقه فزاینده‌ای به یادگیری بدون نظارت وجود دارد (که در آن الگوریتم از داده‌های بدون برچسب یاد می‌گیرد). این رویکرد می‌تواند به کشف الگوهای ناشناخته در داده‌ها کمک کند و امکانات جدیدی را برای نوآوری و کاربرد باز کند.

در نتیجه، در حالی که چالش‌هایی در تشخیص الگو مربوط به کیفیت داده‌ها، سوگیری، تبعیض و قابلیت تفسیر وجود دارد، این‌ها با فرصت‌های زیادی متعادل می‌شوند. پیشرفت در فناوری، افزایش در دسترس بودن داده‌ها و پتانسیل یادگیری بدون نظارت همگی به سوی آینده‌ای اشاره می‌کنند که در آن تشخیص الگو می‌تواند نوآوری قابل توجهی را پیش ببرد و قابلیت‌های هوش مصنوعی را افزایش دهد. با پرداختن به این چالش‌ها و استفاده از فرصت‌ها، می‌توانیم اطمینان حاصل کنیم که تشخیص الگو به ایفای نقش محوری در تکامل هوش مصنوعی ادامه می‌دهد.

ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی و تشخیص الگو
ملاحظات اخلاقی از اهمیت بالایی در هوش مصنوعی و تشخیص الگو برخوردار هستند. با فراگیرتر شدن این فناوری‌ها در جامعه ما، اطمینان از استفاده اخلاقی و مسئولانه از آن‌ها بسیار مهم است.

یکی از ملاحظات اخلاقی اصلی در تشخیص الگو، پتانسیل سوگیری و تبعیض است. همانطور که قبلاً ذکر شد، اگر داده‌های آموزشی مغرضانه یا تبعیض‌آمیز باشد، الگوریتم‌ها نیز مغرضانه یا تبعیض‌آمیز خواهند بود. این می‌تواند پیامدهای جدی داشته باشد، به ویژه در برنامه‌هایی مانند استخدام، وام‌دهی و عدالت کیفری. اطمینان از تنوع و نمایندگی داده‌های آموزشی برای جلوگیری از سوگیری و تبعیض مهم است.

شفافیت و پاسخگویی همچنین ملاحظات اخلاقی مهمی در تشخیص الگو هستند. کاربران باید درک روشنی از نحوه استفاده از داده‌های خود داشته باشند و کنترل بر نحوه استفاده از آن داشته باشند. کسب و کارها و سازمان‌ها باید در مورد شیوه‌های جمع‌آوری و استفاده از داده‌های خود شفاف باشند و باید در قبال هرگونه سوء استفاده یا سوء مدیریت داده‌ها پاسخگو باشند.

یکی دیگر از ملاحظات اخلاقی مهم در هوش مصنوعی و تشخیص الگو، تأثیر بر سلامت روان است. با ظهور برنامه‌های هوش مصنوعی مانند الگوریتم‌های رسانه‌های اجتماعی، خطر بهره‌برداری از الگوهای رفتاری کاربر برای تعامل طولانی‌مدت وجود دارد که اغلب منجر به اثرات منفی بر سلامت روان می‌شود. این معضل اخلاقی مستلزم استفاده مسئولانه از هوش مصنوعی است و اولویت دادن به رفاه کاربر بر معیارهای تجاری.

علاوه بر این، جنبه‌های اخلاقی هوش مصنوعی به استفاده از آن در جنگ و دفاع نیز گسترش می‌یابد. سلاح‌های خودکار که با هوش مصنوعی و تشخیص الگو کار می‌کنند، می‌توانند تصمیماتی بگیرند که پیامدهای مرگ و زندگی دارند. فقدان مداخله انسانی در چنین تصمیمات مهمی سؤالات اخلاقی عمیقی را ایجاد می‌کند و مستلزم دستورالعمل‌های سختگیرانه و اجماع بین‌المللی است.

ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی و تشخیص الگو برای اطمینان از استفاده منصفانه و مسئولانه از این فناوری‌ها بسیار مهم است. یکی از این نگرانی‌ها مربوط به نظارت و حریم خصوصی است. با توانایی هوش مصنوعی در تشخیص الگوها در داده‌ها، خطر سوء استفاده برای نظارت مزاحم وجود دارد که منجر به نقض حریم خصوصی بالقوه می‌شود. به عنوان مثال، فناوری تشخیص چهره می‌تواند برای ردیابی افراد بدون رضایت آن‌ها استفاده شود و سؤالات اخلاقی جدی ایجاد کند.

یکی دیگر از ملاحظات اخلاقی مهم، جابجایی شغلی ناشی از هوش مصنوعی است. با فراگیرتر شدن هوش مصنوعی و تشخیص الگو، خطر اتوماسیون برخی از مشاغل، به ویژه مشاغلی که شامل وظایف تکراری هستند، وجود دارد که منجر به از دست دادن شغل می‌شود. پیامدهای اخلاقی این جابجایی شغلی بالقوه باید به دقت در نظر گرفته شود و استراتژی‌هایی برای آموزش مجدد یا ارتقاء مهارت کارگران در محل وجود داشته باشد.

در نتیجه، با ادامه نفوذ هوش مصنوعی و تشخیص الگو در زندگی ما، پیمایش دقیق این آب‌های اخلاقی بسیار مهم است. مسائلی مانند سوگیری، شفافیت، پاسخگویی، سلامت روان و استفاده در جنگ تنها تعدادی از ملاحظات اخلاقی هستند که باید به آن‌ها رسیدگی شود. ایجاد گفتگوی باز بین متخصصان فناوری، اخلاق‌دانان، قانون‌گذاران و جامعه در کل برای اطمینان از استفاده مسئولانه و سودمند از هوش مصنوعی ضروری است.

نقش داده در تشخیص الگو و یادگیری ماشین
داده نقش مهمی در تشخیص الگو و یادگیری ماشین ایفا می‌کند. بدون داده‌های با کیفیت بالا، الگوریتم‌های تشخیص الگو نمی‌توانند یاد بگیرند و پیش‌بینی‌ها یا تصمیمات دقیقی بگیرند.

در دسترس بودن مقادیر زیادی داده، نیروی محرکه پیشرفت در تشخیص الگو و یادگیری ماشین بوده است. با داده‌های بیشتر، الگوریتم‌ها می‌توانند به طور مؤثرتری یاد بگیرند و پیش‌بینی‌ها یا تصمیمات دقیق‌تری بگیرند. با این حال، اطمینان از کیفیت داده‌های مورد استفاده و نمایندگی آن از جمعیت برای جلوگیری از سوگیری و تبعیض مهم است.

حریم خصوصی و امنیت داده‌ها نیز ملاحظات مهمی در تشخیص الگو و یادگیری ماشین هستند. با فراگیرتر شدن این فناوری‌ها، نیاز به اطمینان از استفاده اخلاقی و مسئولانه از داده‌ها وجود دارد. کاربران باید کنترل بر داده‌های خود داشته باشند و بتوانند به امنیت آن اعتماد کنند.

نقش داده در تشخیص الگو و یادگیری ماشین به تشخیص ناهنجاری نیز گسترش می‌یابد. الگوریتم‌های تشخیص الگو می‌توانند مجموعه‌های داده‌ای عظیمی را تجزیه و تحلیل کنند تا الگوها یا نقاط پرت غیرعادی را شناسایی کنند. به عنوان مثال، در امنیت سایبری، این الگوریتم‌ها برای تشخیص ترافیک شبکه غیرعادی که می‌تواند نشان‌دهنده حمله سایبری باشد، استفاده می‌شوند. این کاربرد بر اهمیت داده‌ها در افزایش اقدامات امنیتی و کاهش تهدیدات بالقوه تأکید می‌کند (منبع: PixelPlex).

علاوه بر این، داده نقش مهمی در مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده، یکی دیگر از کاربردهای تشخیص الگو و یادگیری ماشین ایفا می‌کند. با تجزیه و تحلیل داده‌های تاریخی، این الگوریتم‌ها می‌توانند روندهای یا نتایج آینده را پیش‌بینی کنند. به عنوان مثال، در صنعت مراقبت‌های بهداشتی، مدل‌های پیش‌بینی‌کننده می‌توانند شیوع بیماری‌ها یا بستری مجدد بیماران را پیش‌بینی کنند و به بهبود ارائه مراقبت‌های بهداشتی و نتایج کمک کنند (منبع: Simplilearn).

در نتیجه، داده بدون شک نبض حیات تشخیص الگو و یادگیری ماشین است. کاربردهای آن در تشخیص ناهنجاری، مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده و بسیاری از زمینه‌های دیگر نقش حیاتی آن را نشان می‌دهد. با این حال، با ادامه استفاده از داده‌ها برای این فناوری‌های پیشرفته، رعایت استانداردهای حریم خصوصی و امنیت داده‌ها بسیار مهم است. تعادل بین این ملاحظات اخلاقی و پیشرفت‌های فناوری تضمین می‌کند که تشخیص الگو و یادگیری ماشین به طور مسئولانه تکامل یابند.

نتیجه‌گیری: وعده و پتانسیل تشخیص الگو در هوش مصنوعی
در نتیجه، تشخیص الگو نقش مهمی در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین ایفا می‌کند. با توانمندسازی ماشین‌ها برای درک و تفسیر اطلاعات پیچیده، تشخیص الگو پتانسیل ایجاد نوآوری و بهبود کارایی در صنایع مختلف را دارد.

با این حال، برخی از چالش‌ها باید مورد توجه قرار گیرند، مانند در دسترس بودن داده‌های با کیفیت بالا و پتانسیل سوگیری و تبعیض. ملاحظات اخلاقی، مانند شفافیت و پاسخگویی، نیز در اطمینان از استفاده اخلاقی و مسئولانه از این فناوری‌ها مهم هستند.

علیرغم این چالش‌ها، فرصت‌هایی برای رشد و توسعه در تشخیص الگو وجود دارد. با پیشرفت در فناوری و در دسترس بودن مجموعه‌های داده بزرگ، می‌توانیم شاهد پیشرفت‌های بیشتری در الگوریتم‌های تشخیص الگو باشیم. با پرداختن به چالش‌ها و استفاده از فرصت‌ها، می‌توانیم به پیشبرد نوآوری و بهبود قابلیت‌های هوش مصنوعی ادامه دهیم.


تا به حال فکر کرده‌اید که چگونه تلفن هوشمند شما با یک نگاه ساده باز می‌شود؟ یا چگونه ایمیل‌های شما هرزنامه‌ها را فیلتر می‌کنند، گویی می‌دانند چه چیزی را هرزنامه می‌دانید؟ پشت این شگفتی‌های فناوری، ابزاری قدرتمند به کار رفته در هوش مصنوعی نهفته است، یعنی تشخیص الگو. تشخیص الگو یکی از تکنیک‌های هوش مصنوعی است که به ماشین‌ها امکان می‌دهد الگوهای داده را شناسایی و طبقه‌بندی کنند و توانایی مشابه انسان در تشخیص و پردازش اطلاعات را تقلید کنند.

این راهنمای جامع به بررسی مبانی تکنیک‌های تشخیص الگوی هوش مصنوعی، انواع و کاربردهای تشخیص الگو می‌پردازد و بر اهمیت این تکنیک در دنیای امروز که این فناوری‌ها همه‌جا حاضر هستند، تأکید می‌کند. از متحول کردن تشخیص پزشکی تا بهبود سیستم‌های امنیتی، تشخیص الگو در حال شکل‌دهی به استفاده روان از هوش مصنوعی است.

ادامه دهید تا دریابید این فناوری نوآورانه چگونه کار می‌کند و تأثیر آن بر بخش‌های مختلف اقتصاد چیست.

آیا نمی‌دانید چگونه مجموعه‌داده‌های خود را حاشیه‌نویسی کنید؟
از حاشیه‌نویسان ما برای پیچیده‌ترین کارهای حاشیه‌نویسی داده خود کمک بگیرید و کیفیت داده خود را تا 99٪ قابلیت اطمینان بهبود بخشید! امروز با برچسب‌گذاران داده ما همکاری کنید.

تشخیص الگو در هوش مصنوعی چیست؟

تشخیص الگو را می‌توان به عنوان روشی که مغز اطلاعات متنوع را شناسایی و مرتب می‌کند، در نظر گرفت. در علوم کامپیوتر، این بدان معناست که به کامپیوترها آموزش داده شود تا همین کار را انجام دهند - الگوها را در داده‌ها تشخیص دهند - تا بتوانند تصمیمات هوشمندانه‌ای بگیرند.

چگونه می‌توانیم این اصل را نشان دهیم؟ بیایید یک مثال بزنیم. تصور کنید که به یک کودک تصاویر زیادی از گربه‌ها و سگ‌ها نشان داده می‌شود. با گذشت زمان، کودک یاد می‌گیرد که با توجه به ویژگی‌هایی مانند شکل گوش‌ها یا اندازه دم، بین آنها تمایز قائل شود. به طور مشابه، تشخیص الگو شامل آموزش ماشین‌ها برای تشخیص این تفاوت‌ها است، اما به جای گربه‌ها و سگ‌ها، ممکن است، برای مثال، ایمیل‌ها را به "صندوق ورودی" یا "هرزنامه" مرتب کنند یا چهره‌ها را در عکس‌ها شناسایی کنند. آیا تا به حال فکر کرده‌اید که چگونه آیفون شما می‌تواند فیلترهای "هوشمند" را به شما پیشنهاد دهد و مرتب‌سازی را با چهره یک فرد یا مکان‌های خاص پیشنهاد کند؟

این مکانیسم با تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده‌ها (که به عنوان داده‌های آموزشی نیز شناخته می‌شوند)، شناسایی الگوهای اساسی و استفاده از این الگوها برای طبقه‌بندی یا پیش‌بینی داده‌های جدید امکان‌پذیر می‌شود. این یک فرآیند پیچیده است که شامل تکنیک‌های مختلفی از یادگیری ماشین است.

این تکنیک‌ها به ماشین‌ها امکان می‌دهند داده‌ها را به روشی مشابه شناخت انسان تجزیه و تحلیل و درک کنند، اما در مقیاس و سرعت بسیار بزرگتر. از کاربردهای ساده مانند مرتب‌سازی ایمیل‌ها تا کاربردهای پیچیده‌تر مانند تشخیص بیماری از تصاویر پزشکی، تشخیص الگو نقش مهمی ایفا می‌کند. این در قلب بسیاری از فناوری‌های مدرن قرار دارد، از تشخیص نوری کاراکترها که یادداشت‌های دست‌نویس را به متن قابل ویرایش تبدیل می‌کند، تا سیستم‌های تشخیص نفوذ که از داده‌های ما در برابر هکرها محافظت می‌کنند.

با استفاده از الگوریتم‌ها، شبکه‌های عصبی و تکنیک‌های متعدد بینایی کامپیوتر، سیستم‌های تشخیص الگو به ماشین‌ها کمک می‌کنند تا جهان را درک کنند.

الگوها در داده‌ها چیست؟

الگوها در داده‌ها به ویژگی‌های تکراری یا سازگار اشاره دارند که می‌توان آنها را شناسایی کرد و برای طبقه‌بندی یا پیش‌بینی داده‌های جدید استفاده کرد. این الگوها می‌توانند اشکال مختلفی داشته باشند و نشان‌دهنده رنگ‌ها، صداها یا ترکیبی از این عناصر باشند. در اصل، آنها بلوک‌های سازنده اطلاعاتی هستند که به ماشین‌ها امکان درک و پردازش داده‌ها را می‌دهند.

تشخیص الگو چگونه کار می‌کند؟

تشخیص الگو یک فرآیند سیستماتیک است که شامل چندین مرحله است. در اینجا یک نمای کلی ساده از نحوه کار این تکنیک تشخیص ارائه شده است که در چند مرحله آسان برای درک توضیح داده شده است!

1. جمع‌آوری داده‌ها
اولین مرحله در تشخیص الگو، جمع‌آوری مجموعه بزرگی از داده‌ها است که به عنوان داده‌های آموزشی شناخته می‌شود. این داده‌ها شامل نمونه‌هایی مرتبط با وظیفه‌ای هستند که سیستم در حال یادگیری آن است.

2. استخراج ویژگی
پس از جمع‌آوری داده‌ها، سیستم ویژگی‌هایی را از آن استخراج می‌کند. یک بردار ویژگی، یک ویژگی یا جنبه متمایز از داده‌ها است که به شکلی قابل پردازش توسط کامپیوتر، مانند یک عدد یا مجموعه اعداد در یک بردار ویژگی، نشان داده می‌شود.

به عنوان مثال، در پردازش تصویر، ویژگی‌ها ممکن است شامل لبه‌ها، گوشه‌ها یا رنگ‌ها در یک تصویر باشد.

3. تشخیص الگو
پس از استخراج ویژگی‌ها، یک سیستم تشخیص الگو از الگوریتم‌ها برای جستجوی الگوها یا نظم‌های خاص (یا بی‌نظمی‌ها) در داده‌ها استفاده می‌کند.

این می‌تواند شامل رویکردهای مختلفی باشد، مانند تشخیص الگوی آماری، که در آن سیستم به دنبال شباهت‌های آماری در بین نقاط داده است، یا تشخیص الگوی نحوی، که روابط ساختاری بین عناصر در داده‌ها را تجزیه و تحلیل می‌کند.

4. طبقه‌بندی یا تشخیص
مرحله نهایی این است که سیستم داده‌های ورودی را بر اساس الگوهایی که تشخیص داده است، طبقه‌بندی کند یا یک الگوی خاص را در داده‌ها شناسایی کند. این ممکن است شامل، به عنوان مثال، تمایز بین انواع مختلف اشیاء در یک تصویر یا تشخیص یک چهره خاص در میان بسیاری در یک پایگاه داده باشد.

مراحل مختلف تشخیص در الگوریتم‌های تشخیص الگو

تشخیص الگوی اکتشافی
تشخیص الگوی اکتشافی اولین مرحله‌ای است که توسط الگوریتم‌های تشخیص الگو استفاده می‌شود. این از یادگیری ماشین برای بررسی عمیق داده‌ها، بدون دسته‌بندی‌های از پیش تعریف شده استفاده می‌کند.

آن را به عنوان کارآگاهی در نظر بگیرید که نمی‌داند (هنوز) به دنبال چه چیزی است، اما مطمئن است که سرنخی در جایی پنهان شده است. ابزارهای اصلی در اینجا الگوریتم‌هایی هستند که به برچسب یا دسته‌بندی نیاز ندارند.

این الگوریتم‌ها داده‌ها را مشاهده می‌کنند، نحوه رفتار آن را می‌بینند و عناصر مشابه را با هم گروه‌بندی می‌کنند. این به عنوان طبقه‌بندی بدون نظارت شناخته می‌شود. این مانند مرتب‌سازی جوراب‌های خود بر اساس رنگ بدون فهرست کردن رنگ‌هایی است که دارید. در تشخیص الگوی اکتشافی، سیستم الگوها را در گروه‌هایی که خود پیدا می‌کند، مرتب می‌کند.

تشخیص الگوی توصیفی
هنگامی که تشخیص الگوی اکتشافی مجموعه‌ای از الگوهای پنهان را کشف کرد، تشخیص الگوی توصیفی وارد عمل می‌شود. این مرحله شامل نام‌گذاری و درک این الگوها با قرار دادن آنها در جعبه‌ها یا کلاس‌های از پیش تعریف شده است.

به عبارت دیگر، این مانند دانستن اینکه گروه‌های جوراب شما یا "قرمز"، "آبی" یا "سبز" هستند. در این مرحله، یادگیری ماشین به طبقه‌بندی نظارت شده متکی است. این بدان معناست که الگوریتم بر روی مجموعه داده‌ای آموزش داده می‌شود که در آن هر مورد داده با کلاس صحیح خود برچسب‌گذاری شده است.

تشخیص الگوی توصیفی برای کارهایی مانند تصمیم‌گیری در مورد اینکه آیا یک ایمیل هرزنامه است یا خیر، تشخیص آنچه در یک تصویر است یا درک کلمات گفتاری در یک ضبط صوتی مورد نیاز است.

به عبارت ساده، تشخیص الگو به کامپیوترها کمک می‌کند تا جهان را کمی بیشتر مانند انسان‌ها درک کنند. این از قدرت الگوریتم‌ها برای مرتب‌سازی، نام‌گذاری و تشخیص الگوهای بی‌نهایت در داده‌ها استفاده می‌کند.

آیا می‌دانستید؟
تشخیص الگوی هوش مصنوعی منجر به کشف سیارات فراخورشیدی جدید با تجزیه و تحلیل داده‌های تلسکوپ فضایی کپلر شده است. الگوریتم‌های یادگیری ماشین الگوهای ظریفی را در تغییرات روشنایی ستاره‌ها شناسایی کردند که نشان‌دهنده وجود سیارات در حال چرخش است، حتی سیاراتی که از روش‌های تشخیص سنتی پنهان مانده بودند.

آموزش و یادگیری در تشخیص الگو: چگونه کار می‌کند؟

در هوش مصنوعی، آموزش برای آموزش یک سیستم به تشخیص شکل‌ها یا الگوها ضروری است. در این مرحله است که یک سیستم برای تشخیص و طبقه‌بندی دقیق داده‌ها آموزش داده می‌شود.

دو مجموعه داده اصلی در این مرحله استفاده می‌شوند:

1. مجموعه درایو
یک مجموعه آموزشی شامل داده‌هایی است که سیستم از آن برای یادگیری استفاده می‌کند. معمولاً حدود 80٪ از مجموعه داده برای این منظور رزرو می‌شود. آموزش شامل تغذیه سیستم با مجموعه‌ای از تصاویر یا داده‌ها، همراه با دستورالعمل‌ها یا الگوریتم‌هایی در مورد نحوه پردازش این اطلاعات است. این به سیستم کمک می‌کند تا اطلاعات مربوطه را استخراج کند و یاد بگیرد که ورودی‌های خاص را با خروجی‌های صحیح مرتبط کند.

2. مجموعه تست
پس از آموزش، سیستم با استفاده از مجموعه داده متفاوتی آزمایش می‌شود که به عنوان مجموعه تست شناخته می‌شود. این مجموعه داده، که معمولاً حدود 20٪ از کل داده‌ها را نشان می‌دهد، برای بررسی دقت سیستم در ایجاد پیش‌بینی‌ها یا طبقه‌بندی‌ها بر اساس آنچه در طول آموزش یاد گرفته است، استفاده می‌شود. به عنوان مثال، اگر سیستمی که هدف آن شناسایی صحیح دسته‌های گل است، 7 دسته از 10 دسته را بدون اشتباه شناسایی کند، دقت آن 70٪ در نظر گرفته می‌شود.

چه تکنیک‌های رایجی در تشخیص الگو وجود دارد؟

تشخیص الگو شامل چندین تکنیک است. اینها برای شناسایی انواع مختلف داده‌ها بر اساس الزامات مورد استفاده استفاده می‌شوند. در اینجا برخی از انواع رایج تکنیک‌های تشخیص الگو توضیح داده شده است:

تشخیص الگوی آماری
تشخیص الگوی آماری شامل شناسایی نظم‌های آماری در مجموعه داده‌ها است. این روش از الگوریتم‌های کامپیوتری برای تجزیه و تحلیل و طبقه‌بندی داده‌ها بر اساس اطلاعات آماری استفاده می‌کند.

یک مثال استفاده از یک رویکرد تشخیص الگوی آماری برای فیلتر کردن ایمیل است، جایی که سیستم‌ها یاد می‌گیرند که هرزنامه را از غیر هرزنامه با بررسی فراوانی کلمات یا عبارات خاص تشخیص دهند.

تشخیص الگوی نحوی یا ساختاری
تشخیص الگوی نحوی که به عنوان تشخیص الگوی ساختاری نیز شناخته می‌شود، شامل تشخیص الگوها بر اساس خواص هندسی یا ساختاری آنها است.

این نوع تشخیص الگو در برنامه‌هایی استفاده می‌شود که به تجزیه و تحلیل اشکال و ساختارهای پیچیده نیاز دارند، مانند تشخیص دست‌نویس یا تجزیه و تحلیل توالی بیولوژیکی.

شبکه‌های عصبی برای تشخیص الگو
شبکه‌های عصبی الهام گرفته از معماری مغز انسان، ابزاری قدرتمند برای تشخیص الگو هستند. آنها در تشخیص الگوها در مجموعه داده‌های بدون ساختار، مانند تصاویر یا استخراج صدا، عالی هستند.

شبکه‌های عصبی یاد می‌گیرند که الگوها را از طریق یک فرآیند آموزشی تشخیص دهند، که در آن پارامترهای خود را بر اساس داده‌های ورودی که دریافت می‌کنند تنظیم می‌کنند. این روش تشخیص الگو به طور گسترده در سیستم‌های بینایی کامپیوتر و تشخیص گفتار استفاده می‌شود.

یادگیری ماشین و تشخیص الگو
یادگیری ماشین به شدت با تشخیص الگو مرتبط است، زیرا الگوریتم‌ها و تکنیک‌هایی را که به سیستم‌ها امکان می‌دهد از داده‌ها یاد بگیرند و پیش‌بینی کنند، ارائه می‌دهد. الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند برای شناسایی خودکار الگوها در داده‌ها و بهبود دقت آنها در طول زمان استفاده شوند. این قابلیت برای برنامه‌هایی از سیستم‌های توصیه‌گر مورد استفاده توسط بازیگران تجارت الکترونیک تا وسایل نقلیه خودران ضروری است.

مزایا و معایب تشخیص الگو

مزایا

شناسایی دقیق اشیاء و شکل‌ها
سیستم‌های تشخیص الگو می‌توانند به دقت بالایی در شناسایی الگوها و ایجاد طبقه‌بندی‌ها، به ویژه در زمینه‌هایی مانند پردازش تصویر و ویدئو دست یابند.

پردازش کارآمد مجموعه داده‌های بزرگ
با پیشرفت در یادگیری ماشین و فناوری‌های پردازش داده، الگوریتم‌های تشخیص الگو می‌توانند به سرعت مقادیر زیادی از داده‌ها را برای شناسایی الگوهای مرتبط تجزیه و تحلیل کنند و در زمان و منابع سازمان‌ها صرفه‌جویی کنند.

انعطاف‌پذیری و سازگاری
شبکه‌های عصبی و الگوریتم‌های یادگیری ماشین مورد استفاده در تشخیص الگو می‌توانند با داده‌های جدید سازگار شوند و عملکرد خود را در طول زمان بهبود بخشند. این سازگاری در محیط‌های پویا که داده‌های ورودی دائماً در حال تغییر هستند، ارزشمند است.

اتوماسیون کارهای دستی
تشخیص الگو کارهایی را که برای انسان‌ها خسته‌کننده و وقت‌گیر است، خودکار می‌کند، مانند مرتب‌سازی مجموعه داده‌های بزرگ در پردازش سیگنال یا انجام تشخیص نوری کاراکترها در اسناد اسکن شده.

معایب

پیچیدگی و شدت استفاده از منابع فناوری اطلاعات
پیکربندی و آموزش سیستم‌های تشخیص الگو، به ویژه آنهایی که شامل شبکه‌های عصبی هستند، می‌تواند پیچیده باشد و به منابع محاسباتی قابل توجهی (CPU، GPU و غیره) نیاز دارد.

نگرانی‌های مربوط به محرمانگی داده‌ها
استفاده از تشخیص الگو در تجزیه و تحلیل داده‌های شخصی، مانند تشخیص چهره، و در سیستم‌های امنیتی، نگرانی‌هایی را در مورد محرمانگی داده‌ها و پتانسیل سوء استفاده ایجاد می‌کند.

وابستگی به کیفیت داده‌های آموزشی
اثربخشی سیستم‌های تشخیص الگو به شدت به کیفیت و کمیت داده‌های آموزشی بستگی دارد. داده‌های ضعیف انتخاب شده، حاشیه‌نویسی شده یا دارای سوگیری می‌توانند منجر به طبقه‌بندی‌ها و پیش‌بینی‌های نادرست شوند.

مشکل در درک فرآیند تصمیم‌گیری
شبکه‌های عصبی که ابزار کلیدی در تشخیص الگو هستند، اغلب به عنوان "جعبه سیاه" توصیف می‌شوند زیرا درک اینکه چگونه به یک تصمیم خاص می‌رسند دشوار است. این عدم شفافیت می‌تواند یک نقطه ضعف قابل توجه در برنامه‌هایی باشد که به هوش مصنوعی قابل توضیح و پاسخگو نیاز دارند.

کاربرد تشخیص الگو یک ستون واقعی محاسبات مدرن است که نوآوری‌ها را در زمینه هوش مصنوعی پیش می‌برد. اگرچه مزایای قابل توجهی از نظر کارایی و اتوماسیون به همراه دارد، چالش‌هایی که در مورد پیچیدگی، محرمانگی داده‌ها و شفافیت ایجاد می‌کند، همچنان زمینه‌های تحقیقات و توسعه مداوم است.

کاربردهای واقعی تشخیص الگو

تشخیص چهره برای امنیت
یکی از شناخته‌شده‌ترین کاربردهای تشخیص الگو، فناوری تشخیص چهره است. سیستم‌های امنیتی در فرودگاه‌ها، مشاغل و مکان‌های عمومی از تشخیص چهره برای اطمینان از ایمنی شخصی استفاده می‌کنند.
این فناوری چهره افراد عبوری را با پایگاه داده‌ای از چهره‌های شناخته شده مقایسه می‌کند تا تطابق پیدا کند.

تشخیص صدا در دستگاه‌های هوشمند
تلفن‌های هوشمند و دستگاه‌های خانه هوشمند از تشخیص صدا برای درک و پاسخ به دستورات صوتی استفاده می‌کنند.
این امر با تشخیص الگو و الگوریتم‌هایی که می‌توانند کلمات گفتاری را شناسایی کنند، امکان‌پذیر می‌شود. به عنوان مثال، وقتی از تلفن خود می‌خواهید با کسی تماس بگیرید، تشخیص الگو به تلفن شما کمک می‌کند تا درخواست شما را درک کند.

تشخیص تصویربرداری پزشکی
پزشکان از تشخیص الگو در تصویربرداری پزشکی، مانند MRI و اشعه ایکس، برای تشخیص بیماری در مراحل اولیه استفاده می‌کنند.
تکنیک‌های بینایی کامپیوتر به این متخصصان کمک می‌کند تا این تصاویر را دقیق‌تر و سریع‌تر از چشم انسان تجزیه و تحلیل کنند. این فناوری به طور فزاینده‌ای در تشخیص انواع خاصی از سرطان‌ها و سایر بیماری‌ها در بیماران حیاتی است.

تشخیص دست‌نویس برای ورودی دیجیتال
بسیاری از دستگاه‌ها اکنون می‌توانند یادداشت‌های دست‌نویس را به متن دیجیتال تبدیل کنند، به لطف تشخیص دست‌نویس. این فناوری در نرم‌افزار تشخیص نوری کاراکترها (OCR) استفاده می‌شود و دیجیتالی کردن اسناد بدون نیاز به تایپ دستی آنها را آسان می‌کند.

تشخیص تقلب در بخش بانکی
بانک‌ها و موسسات مالی از تشخیص الگو برای جلوگیری از تقلب استفاده می‌کنند. با تجزیه و تحلیل الگوهای خرج کردن، این سیستم‌ها می‌توانند تراکنش‌های غیرعادی را که ممکن است نشان‌دهنده تقلب باشند، شناسایی کنند. این به محافظت از پول و اطلاعات شخصی مشتریان کمک می‌کند.

وسایل نقلیه خودران
خودروهای خودران از الگوریتم‌های تشخیص الگو برای دیدن و درک دنیای اطراف خود استفاده می‌کنند. آنها داده‌ها را از دوربین‌ها و حسگرها پردازش می‌کنند تا وسایل نقلیه دیگر، عابران پیاده و علائم راهنمایی و رانندگی را شناسایی کنند. این فناوری تشخیص الگو برای ایمن و کارآمد کردن وسایل نقلیه خودران ضروری است.

بدون اینکه همیشه از آن آگاه باشیم، تشخیص الگو به طور مداوم در حال تغییر نحوه تعامل ما با فناوری است و در تقریباً هر زمینه‌ای کاربرد دارد. از بهبود ایمنی و مراقبت‌های بهداشتی گرفته تا تسهیل کارهای روزمره، قابلیت‌های تشخیص الگو از طریق هوش مصنوعی پیچیده‌تر... و مفیدتر... به طور مداوم در حال رشد است!

نتیجه‌گیری ما

ما به انتهای این مقاله رسیدیم. امیدواریم از خواندن آن لذت برده باشید. همانطور که تکنیک‌های تشخیص الگو را بررسی کردیم، تأثیر آن را در بخش‌های مختلف، از بهبود امنیت با تشخیص چهره تا پیشرفت مراقبت‌های بهداشتی با تصویربرداری پزشکی دقیق، دیدیم. مزایای دقت، کارایی و سازگاری در اتوماسیون کارهای دستی پتانسیل زیادی را ارائه می‌دهد، در حالی که چالش‌های پیچیدگی، محرمانگی داده‌ها و نیاز به داده‌های آموزشی با کیفیت، پیشرفت متفکرانه را طلب می‌کند.

ماهیت "جعبه سیاه" شبکه‌های عصبی، به ویژه، بر اهمیت پیگیری هوش مصنوعی قابل توضیح و پاسخگو تأکید می‌کند.

امیدواریم این راهنما به بهبود درک شما از تشخیص الگو و نقش آن در زمینه هوش مصنوعی کمک کرده باشد. آیا ایده‌ها یا کنجکاوی جدیدی در مورد نحوه شکل‌گیری دنیای ما توسط این فناوری‌ها ایجاد کرده است؟

برای کسانی که علاقه‌مند به کسب اطلاعات بیشتر هستند، به یاد داشته باشید که وب‌سایت ما مجموعه‌ای غنی از مقالات را در مورد جنبه‌های مختلف هوش مصنوعی و یادگیری ماشین ارائه می‌دهد. چه یک مبتدی باشید که به دنبال دانش اساسی هستید و چه یک متخصص مشتاق به به‌روز ماندن در لبه فناوری، منابع ما برای حمایت از سفر یادگیری شما طراحی شده‌اند. در هر صورت، ما اینجا هستیم تا موارد استفاده شما را مورد بحث قرار دهیم و به شما کمک کنیم تا برای حجم زیادی از داده‌های مورد نیاز برای آموزش هوش مصنوعی آماده شوید. ما منتظر شنیدن صدای شما هستیم!


فناوری تشخیص چهره وارد بازار گسترده شده است و اکنون چهره‌های ما می‌توانند تلفن‌ها و رایانه‌های ما را باز کنند. در حالی که توانایی بخشیدن توانایی بسیار انسانی شناسایی یک فرد با نگاهی سریع به چهره‌اش به ماشین‌ها هیجان‌انگیز است، اما بدون نگرانی‌های اخلاقی قابل توجهی نیست.

اگر شرکت شما در حال بررسی فناوری تشخیص چهره است، آگاهی از این نگرانی‌ها و آمادگی برای رسیدگی به آن‌ها ضروری است، که ممکن است حتی شامل کنار گذاشتن کامل تشخیص چهره شود.

(ارجاع به: سیاست‌های اخلاقی هوش مصنوعی (TechRepublic Premium))

هنگام ارزیابی این نگرانی‌های اخلاقی، در نظر بگیرید که مشتریان، کارکنان و عموم مردم در صورت اطلاع کامل از نحوه استفاده شما از این فناوری چه واکنشی نشان می‌دهند. اگر این فکر آزاردهنده است، ممکن است در حال ورود به یک "منطقه خطر" اخلاقی باشید.

چه مسائل اخلاقی در مورد فناوری تشخیص چهره وجود دارد؟

کمبود شفافیت و رضایت

یک مسئله اخلاقی اساسی در مورد تشخیص چهره این است که این فناوری‌ها اغلب بدون رضایت یا اطلاع‌رسانی به کار گرفته می‌شوند. داشتن دسترسی به دوربین‌های مداربسته یا فیدهای ویدیویی از کارکنان، مشتریان یا عموم مردم به این معنی نیست که استفاده از آن داده‌ها بدون اطلاع دادن به افراد ذینفع ایده خوبی است.

شناسایی افراد از طریق چهره‌شان، پتانسیل دسترسی به انواع دیگری از داده‌ها را بیشتر می‌کند، که می‌تواند نگرانی‌های اخلاقی را تشدید کند. به عنوان مثال، اگر از تشخیص چهره برای شناسایی افرادی که وارد یک فروشگاه می‌شوند استفاده می‌کنید، آیا باید از آن هویت برای بررسی سابقه خرید استفاده کنید؟ در مورد گزارش اعتباری چطور؟ آیا باید از ارائه خدمات به افرادی با امتیاز اعتباری پایین خودداری کنید و بر روی مشتریان "با ارزش" تمرکز کنید؟

یک مثال مشابه، دستگاه‌های الکترونیکی مصرفی مانند زنگ در Ring است. طبق گزارش Politico، آمازون ویدیوها را از این دستگاه‌ها بدون رضایت کاربر با پلیس به اشتراک می‌گذارد.

نظارت جمعی

در حالی که نگرانی‌ها در مورد نظارت جمعی ممکن است مانند یک تئوری توطئه اغراق‌آمیز به نظر برسد، اما در ایالات متحده به طور چشمگیری ملموس شده است. حذف حمایت‌های فدرال از سقط جنین، نگرانی‌هایی را ایجاد کرده است که شرکت‌های بزرگ فناوری ممکن است احضار شوند تا کاربرانی را که به کلینیک‌های سقط جنین سفر کرده‌اند، شناسایی کنند.

همانطور که مثال کلینیک سقط جنین نشان می‌دهد، ثبت حرکات عمومی در مقیاس وسیع ممکن است تا زمانی که اینطور نباشد، خوب به نظر برسد. توانایی عموم مردم برای گرد هم آمدن و ابراز حمایت یا مخالفت با مسائل روز، عنصر اساسی بیشتر دموکراسی‌ها است. نظارت جمعی و تشخیص چهره می‌تواند سابقه "رفتار بد" درک شده‌ای را ایجاد کند که علیه شهروندان استفاده می‌شود. در حال حاضر عناصری از این نگرانی اخلاقی در حال تحقق است. طبق گزارش EFF، پلیس لس آنجلس از کاربران در طول تظاهرات ضد پلیس، فیلم‌های دوربین Ring را درخواست کرده است.

حتی مثال‌های کم‌اهمیت‌تر نیز نگرانی‌های اخلاقی ایجاد می‌کنند. فرض کنید شرکت شما مجموعه‌ای از فروشگاه‌های بستنی را اداره می‌کند و از تشخیص چهره برای شناسایی مشتریان مکرر و "غافلگیر" کردن آن‌ها با پاداش استفاده می‌کند. آیا ممکن است این مشتریان از اینکه "لذت گناه آلود" آن‌ها در حال نظارت و ردیابی است، احساس ناراحتی کنند؟

نگرانی‌های مربوط به سوگیری و دقت

یک نگرانی اخلاقی اغلب ذکر شده در مورد فناوری تشخیص چهره، وجود سوگیری نژادی در الگوریتم‌ها است. با این حال، این نگرانی نشان‌دهنده یک نگرانی عمیق‌تر در مورد دقت کلی فناوری‌های تشخیص چهره است. شواهد ادعایی سوگیری اغلب از الگوریتم‌های طبقه‌بندی جمعیتی ناشی می‌شود که به دنبال استفاده از یک چهره برای تعیین ویژگی‌هایی مانند نژاد، جنسیت و سن هستند. یک مطالعه MIT در سال 2018 نشان داد که اکثر الگوریتم‌های طبقه‌بندی، زنان با پوست تیره‌تر را بیشتر از هر گروه دیگری اشتباه شناسایی می‌کنند.

طرفداران تشخیص چهره استدلال می‌کنند که طبقه‌بندی و شناسایی دو چیز متفاوت هستند و الگوریتم‌ها از نظر فناوری و از طریق آموزش بهتر در طول سال‌ها تکامل یافته‌اند. با این حال، در شرایط "ایده‌آل"، فناوری‌های شناسایی چهره نرخ موفقیت 99.92٪ را دارند. این ممکن است تحت تأثیر قرار دهد، اما اگر به دنبال یک قاتل زنجیره‌ای در منهتن هستید، تشخیص چهره ممکن است 130000 مثبت کاذب بالقوه را پیشنهاد دهد و این هم در شرایط "ایده‌آل" است.

علاوه بر این، طیف وسیعی از عوامل می‌توانند الگوریتم‌ها را منحرف کنند، از سن یک عکس در مقابل چهره یک فرد گرفته تا دشواری در تشخیص ویژگی‌های معمول انسان مانند دوقلوها یا خواهر و برادر دوقلو. اگر در تلاش برای شناسایی خریداران ترجیحی هستید، این ممکن است یک نگرانی اغراق‌آمیز به نظر برسد، اما اگر تصمیمات اجرای قانون بر اساس فناوری تشخیص چهره بگیرید، بسیار نگران‌کننده است.

اخلاق ناشناس ماندن

بحث داغی در مورد ناشناس ماندن آنلاین وجود دارد که با نبردهای داغ بر سر همه چیز، از کوکی‌های ردیابی مورد استفاده برای بازاریابی گرفته تا نحوه و محل ذخیره داده‌ها در مورد آنچه ما به صورت آنلاین انجام می‌دهیم، نشان داده می‌شود. بخش زیادی از این بحث به این احساس برمی‌گردد که صرف اینکه می‌توانیم انواع مختلفی از رفتار آنلاین را ردیابی کنیم، به این معنی نیست که این کار اخلاقی یا مناسب است.

این بحث مشابه در مورد فناوری تشخیص چهره نیز صدق می‌کند، که در نهایت می‌تواند توانایی مشابهی برای ردیابی تمام رفتارهای ما در دنیای واقعی را فراهم کند، درست همانطور که بسیاری از رفتارهای آنلاین ما ردیابی می‌شوند. همانطور که این بحث تکامل می‌یابد، می‌تواند درس‌هایی را ارائه دهد که مربوط به فناوری‌های نوظهور مانند تشخیص چهره باشد.

متخصصان فناوری ممکن است احساس کنند که نگرانی‌های اخلاقی "بالاتر از حقوق و دستمزد آن‌ها" است. با این حال، فناوری‌هایی مانند تشخیص چهره قدرت و خطر اخلاقی زیادی دارند. به جای عجله در اجرای آن و فرض اینکه شخص دیگری بعداً در مورد اخلاق نگران خواهد شد، درک و بحث در مورد این نگرانی‌ها ارزشمند است.


با پیشرفت فناوری‌ها، سیستم‌های تشخیص چهره به رفع بسیاری از نیازهای جامعه بشری آمده‌اند. از باز کردن قفل گوشی‌های هوشمند گرفته تا سیستم‌های نظارتی در فضاهای عمومی، تشخیص چهره راحتی و امنیت بیشتری را به ارمغان آورده است. با این حال، پذیرش روزافزون این فناوری، سؤالات اخلاقی مهمی را نیز مطرح می‌کند که باید به آن‌ها پرداخته شود. این وبلاگ به بررسی پیامدهای اخلاقی فناوری تشخیص چهره و راه حل‌های آن می‌پردازد.

نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی
نقض حریم خصوصی
«گسترش بی‌رویه فناوری تشخیص چهره می‌تواند به طور جدی بر حریم خصوصی و آزادی‌های مدنی افراد تأثیر بگذارد. ما باید قوانین و مقررات روشنی را برای اطمینان از استفاده مسئولانه و اخلاقی از این فناوری ایجاد کنیم.» – تیم کوک، مدیرعامل اپل. یکی از نگرانی‌های اخلاقی اصلی در مورد تشخیص چهره، نقض حق حریم خصوصی افراد است. این فناوری مقادیر زیادی از داده‌های مربوط به چهره را جمع‌آوری و پردازش می‌کند و اغلب بدون رضایت صریح افراد، سایر شناسه‌های بیومتریک را نیز با هم ترکیب می‌کند. این امر سؤالاتی را در مورد سوء استفاده احتمالی از این داده‌ها توسط نهادهای دولتی و خصوصی ایجاد می‌کند. با توجه به نگرانی‌های مربوط به سرقت هویت و آزار و اذیت، نیاز به مقررات فوری برای چنین فناوری‌هایی وجود دارد. نقض داده‌های مربوط به چهره، به دلیل ماهیت منحصربه‌فرد آن، نگران‌کننده‌تر از هرگونه نقض داده دیگر است. کسب رضایت آگاهانه برای فناوری تشخیص چهره، به ویژه در فضاهای عمومی که افراد ممکن است از آن بی‌خبر باشند، چالش‌برانگیز است. چنین شکاف‌هایی در مکانیسم‌های امنیتی، حق حریم خصوصی افراد را به چالش می‌کشد.

دولت نظارتی و نظارت گسترده
در صورت عدم کنترل، فناوری تشخیص چهره می‌تواند به دولت‌های نظارتی منجر شود که در آن آزادی‌های فردی به خطر می‌افتد. سوء استفاده از چنین فناوری‌هایی می‌تواند حقوق دموکراتیک را نقض کند. بنابراین، پیشرفت‌های تکنولوژیکی بی‌رویه می‌تواند مانع پیشرفت بشری شود. ایجاد تعادل بین فناوری تشخیص چهره و حریم خصوصی فردی بسیار مهم است. در حالی که این فناوری به اجرای قانون با شناسایی تهدیدات احتمالی کمک می‌کند، باید تدابیری برای جلوگیری از سوء استفاده در نظر گرفته شود. دستورالعمل‌های روشن و مکانیسم‌های نظارتی می‌تواند به تعادل بین مزایای فناوری و حمایت از حقوق فردی کمک کند.

تعصب و تبعیض
تعصب نژادی و جنسیتی
«ملاحظات اخلاقی باید در صدر هرگونه بحث در مورد فناوری تشخیص چهره قرار گیرند. مزایای بالقوه قابل توجه است، اما نمی‌توانیم خطرات و پیامدهای ناخواسته‌ای را که ممکن است به همراه داشته باشد نادیده بگیریم.» – سوندار پیچای، مدیرعامل Alphabet Inc. (Google). استفاده گسترده از سیستم‌های تشخیص چهره می‌تواند تعصبات نژادی و جنسیتی را تشدید کند و در نتیجه به طرق مختلف به زندگی افراد آسیب برساند. الگوریتم‌های تشخیص چهره در دقت خود در بین گروه‌های نژادی و قومی مختلف، تفاوت‌های قابل توجهی از خود نشان داده‌اند. بیش از 117 میلیون نفر، که بیش از نیمی از بزرگسالان آمریکایی را تشکیل می‌دهند، عکس‌هایی در شبکه تشخیص چهره اجرای قانون دارند. نگران‌کننده است که این سیستم هنگام شناسایی افراد با پوست تیره، نسبت به افراد با پوست روشن، خطاهای بیشتری نشان می‌دهد. علاوه بر این، تعصبات جنسیتی نیز مشاهده شده است، به ویژه در مورد طبقه‌بندی‌های نادرست مربوط به ظاهر غیرباینری یا غیرمتعارف جنسیتی. این تعصبات می‌تواند منجر به پیامدهای تبعیض‌آمیز، مانند دستگیری‌های نادرست یا تقویت کلیشه‌ها شود.

تأثیر بر جوامع حاشیه‌نشین
«تعصب و نادرستی در الگوریتم‌های تشخیص چهره صرفاً نقص فنی نیستند. آن‌ها آسیب‌های واقعی به جوامع حاشیه‌نشین وارد می‌کنند و نابرابری‌های موجود را تشدید می‌کنند.» – مریدیت ویتکر، هم‌بنیان‌گذار، AI Now Institute. فناوری تشخیص چهره می‌تواند از طریق طبقه‌بندی‌های مغرضانه، نابرابری‌های اجتماعی را تشدید کرده و تأثیر منفی بر جوامع حاشیه‌نشین بگذارد. افراد رنگین‌پوست، مهاجران و گروه‌های کم‌درآمد اغلب با نظارت و تبعیض بیشتری مواجه می‌شوند که منجر به شرایط زندگی دشوار می‌شود. استفاده از سیستم‌های تشخیص چهره بدون رفع این تعصبات می‌تواند این مسائل را تداوم بخشد. رسیدگی به تعصبات در فناوری تشخیص چهره بسیار مهم است و نیازمند تلاش‌هایی از سوی توسعه‌دهندگان، تنظیم‌کننده‌ها و ذینفعان است. اطمینان از استفاده مسئولانه از این فناوری‌ها ضروری است.

نیاز به مقررات
وضعیت فعلی مقررات
«یک تطابق نادرست می‌تواند منجر به از دست دادن پروازها، بازجویی‌های طولانی، قرار دادن در لیست‌های تحت نظر، برخوردهای پرتنش با پلیس، دستگیری‌های نادرست یا بدتر شود.» جی استنلی، یک تحلیلگر سیاست در اتحادیه آزادی‌های مدنی آمریکا، در بیانیه‌ای اعلام کرد. «آژانس‌های دولتی از جمله FBI، گمرک و حفاظت از مرزها و اجرای قانون محلی باید فوراً استقرار این فناوری دیستوپیایی را متوقف کنند.» چشم‌انداز نظارتی برای فناوری تشخیص چهره در مناطق مختلف متفاوت است. برخی از کشورها مقرراتی دارند، در حالی که برخی دیگر فاقد چارچوب‌های جامع هستند. قوانین موجود اغلب بر حفاظت از داده‌ها و حریم خصوصی تمرکز دارند، اما برای رسیدگی به چالش‌های خاص نیاز به بازنگری دارند. ارزیابی محدودیت‌های فناوری تشخیص چهره برای حمایت از حقوق فردی و رسیدگی به تعصبات بسیار مهم است. تشویق به تحقیقات فناوری و شرکت‌ها می‌تواند به راه حل‌های بهتر منجر شود.

اصول و دستورالعمل‌های اخلاقی
چارچوب‌های اخلاقی، مانند شفافیت، پاسخگویی، انصاف و احترام به خودمختاری فردی، باید سیستم‌های تشخیص چهره را راهنمایی کنند. «ما به یک بحث عمومی متفکرانه و آگاهانه در مورد پیامدهای اخلاقی و اجتماعی فناوری تشخیص چهره نیاز داریم. این فقط در مورد پیشرفت فناوری نیست. بلکه در مورد ارزش‌هایی است که می‌خواهیم به عنوان یک جامعه حفظ کنیم.» – کیت کراوفورد، محقق ارشد، Microsoft Research. همکاری بین رهبران صنعت، محققان و اخلاق‌دانان می‌تواند دستورالعمل‌هایی را ایجاد کند که اولویت‌بندی حریم خصوصی، کاهش تعصبات و حمایت از حقوق فردی را در اولویت قرار دهد.

نقش دولت و قانون‌گذاری
با توجه به تأثیر فناوری تشخیص چهره بر جامعه، مداخلات دولتی و قانونی ضروری است. دولت‌ها باید از حقوق فردی محافظت کنند و چارچوب‌های نظارتی ایجاد کنند که پاسخگویی و شفافیت را تضمین کند. رویکردهای نظارتی می‌تواند از ممنوعیت‌های خاص تا اقدامات نظارت و پاسخگویی متغیر باشد. تلاش‌های مشترک بین دولت‌ها، ذینفعان و جامعه مدنی می‌تواند سیاست‌ها و استانداردهایی را شکل دهد که بهبود جامعه و حمایت از حقوق را متعادل کند.

نکات کلیدی: آیا تشخیص چهره حریم خصوصی شما را نقض می‌کند؟
نگرانی‌های اخلاقی پیرامون فناوری تشخیص چهره نیازمند توجه و اقدام است. حمایت از حریم خصوصی، رسیدگی به تعصبات و ایجاد مقررات برای استفاده اخلاقی از سیستم‌های تشخیص چهره حیاتی است. در عصر دیجیتال ما، حفظ اصول عدالت ضروری است. OLOID با پرداختن به نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی، شفافیت و انصاف، راه حل‌هایی ارائه می‌دهد. OLOID از برنامه‌هایی استفاده می‌کند که تعصبات را کاهش می‌دهد و شیوه‌های منصفانه را ترویج می‌کند. فناوری‌های آن سیستم‌های احراز هویت ساده و چندوجهی را ارائه می‌دهد که نیازهای انسان را برآورده می‌کند. پذیرش فناوری‌هایی که به استانداردهای اخلاقی پایبند هستند، با پیشرفت ما بسیار مهم است. همکاری بین توسعه‌دهندگان، تنظیم‌کننده‌ها و شهروندان می‌تواند تضمین کند که داده‌های مربوط به چهره به طور مسئولانه استفاده می‌شود و حقوق بشر به خطر نمی‌افتد.

پرسش‌های متداول
نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی در مورد تشخیص چهره چیست؟ نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی شامل پتانسیل نظارت غیرمجاز، ردیابی و جمع‌آوری داده‌های بیومتریک شخصی بدون رضایت است. تشخیص چهره چگونه به تعصب می‌پردازد؟ تشخیص چهره می‌تواند از طریق داده‌های آموزشی متنوع و نماینده، بهبود الگوریتم‌ها و آزمایش مداوم برای کاهش پیامدهای تبعیض‌آمیز، به تعصب بپردازد. چرا تنظیم تشخیص چهره مهم است؟ تنظیم برای اطمینان از استفاده مسئولانه، جلوگیری از سوء استفاده، حفظ حریم خصوصی و رسیدگی به پیامدهای اجتماعی و اخلاقی فناوری تشخیص چهره بسیار مهم است. آیا می‌توان از فناوری تشخیص چهره به طور اخلاقی در اجرای قانون استفاده کرد؟ استفاده اخلاقی در اجرای قانون شامل دستورالعمل‌های روشن، شفافیت، به حداقل رساندن تعصب و اطمینان از استقرار متناسب و پاسخگو برای ایجاد تعادل بین ایمنی عمومی و حقوق فردی است. چگونه می‌توان تعصب در الگوریتم‌های تشخیص چهره را کاهش داد؟ کاهش تعصب شامل داده‌های آموزشی متنوع و متعادل، تنظیمات الگوریتمی، ممیزی‌های منظم و نظارت مداوم برای اطمینان از نتایج منصفانه و برابر برای همه گروه‌های جمعیتی است.


شناسایی چهره به عنوان یکی از شگفتی‌های فناوری محسوب می‌شود.
به حق هم، زیرا می‌تواند یک چهره انسانی را از طریق عکس، ویدئو یا به صورت لحظه‌ای تشخیص دهد. سیستم‌های تشخیص تصویر از زمان پیدایش تا پذیرش در اجرای قانون و استفاده گسترده در دستگاه‌های مصرف‌کننده، از نظر دقت، سرعت و الگوریتم‌ها پیشرفت چشمگیری داشته‌اند.
با توجه به مناقشات فراوانی که در مورد اخلاق شناسایی چهره وجود دارد، مانند نگرانی‌های مربوط به تقلب در هویت و نقض حریم خصوصی که منتقدان و مدافعان حریم خصوصی ابراز می‌کنند، با این سوال مهم روبرو می‌شویم: آیا شناسایی چهره برای عادلانه‌تر و مؤثرتر شدن، به یک بازنگری اخلاقی نیاز دارد؟
مسائل اخلاقی استفاده از فناوری شناسایی چهره چیست؟
در سال‌های اخیر، منتقدان به دقت سیستم‌های شناسایی چهره و نقش آن در تقلب در هویت اعتراض کرده‌اند. در چندین مورد، سازمان‌های اجرای قانون به اشتباه افراد بی‌گناه را در شورش‌ها دخیل دانسته‌اند. علاوه بر این، مدیریت و ذخیره هویت برای بسیاری قابل سوال است و باعث آزار و اذیت مدافعان حریم خصوصی در سراسر جهان می‌شود. به نظر پیچیده می‌آید، اینطور نیست؟

منبع: مجله اخلاق AMA
شش نگرانی اخلاقی اصلی مربوط به سیستم‌های شناسایی چهره شامل سوگیری نژادی و اطلاعات نادرست، تبعیض نژادی در اجرای قانون، حریم خصوصی، عدم رضایت آگاهانه و شفافیت، نظارت گسترده، نقض داده‌ها و حمایت حقوقی ناکافی است. بیایید به تفصیل به هر یک از آنها بپردازیم.
1. سوگیری نژادی ناشی از عدم دقت در آزمایش‌ها
سوگیری نژادی همچنان یکی از نگرانی‌های اصلی سیستم‌های شناسایی چهره است. اگرچه الگوریتم‌های شناسایی چهره دقت طبقه‌بندی بیش از 90 درصد را تضمین می‌کنند، اما این نتایج جهانی نیستند.
توسعه‌های نگران‌کننده‌ای که اخلاق شناسایی چهره را به چالش می‌کشند، بارها و بارها در گذشته اخیر ظاهر شده‌اند. بیش از نیمی از بزرگسالان آمریکایی، یا تقریباً 117 میلیون نفر، عکس‌هایی در شبکه شناسایی چهره اجرای قانون دارند. با این حال، نگران‌کننده است که خطاهایی که در سیستم تشخیص چهره شناسایی شد، در چهره‌های تیره‌تر بیشتر و در هنگام تطبیق چهره‌های روشن‌تر کمتر بود.
در ژوئیه 2020، موسسه ملی استاندارد و فناوری (NIST) ارزیابی‌های مستقلی را برای تایید این نتایج انجام داد. این گزارش نشان داد که فناوری‌های شناسایی چهره برای 189 الگوریتم، سوگیری نژادی نسبت به زنان رنگین‌پوست را نشان می‌دهد. NIST همچنین به این نتیجه رسید که حتی بهترین الگوریتم‌های شناسایی چهره مورد مطالعه، نمی‌توانند به درستی فردی را که ماسک به صورت دارد، تقریباً 50 درصد مواقع شناسایی کنند.
2. تبعیض نژادی در اجرای قانون
در یک افشاگری اخیر، دولت فدرال ایالات متحده گزارشی منتشر کرد که تبعیض در الگوریتم‌های شناسایی چهره خود را تایید کرد. سیستم آن معمولاً برای چهره‌های مردان سفیدپوست میانسال به خوبی کار می‌کرد، اما برای افراد رنگین‌پوست، افراد مسن، زنان و کودکان به خوبی کار نمی‌کرد. این الگوریتم‌های مستعد خطا و دارای سوگیری نژادی می‌توانند خسارات زیادی وارد کنند، از جمله دستگیری‌های نادرست، زندان‌های طولانی و حتی خشونت مرگبار پلیس.
35٪
از خطاهای شناسایی چهره هنگام شناسایی زنان رنگین‌پوست رخ می‌دهد، در حالی که این رقم برای مردان سفیدپوست 1 درصد است.
منبع: G2
سازمان‌های اجرای قانون مانند پلیس کاپیتول ایالات متحده برای شناسایی افراد از پایگاه داده‌های عکس‌های متهمان استفاده می‌کنند. این امر منجر به یک حلقه بازخورد می‌شود، جایی که استراتژی‌های پلیسی نژادپرستانه منجر به دستگیری‌های ناعادلانه و بی‌گناه می‌شود.
به طور کلی، داده‌های شناسایی چهره ناقص است. این می‌تواند منجر به مجازات برای جرایمی شود که مرتکب نشده‌اید. به عنوان مثال، یک تغییر جزئی در زاویه دوربین یا ظاهر، مانند یک مدل موی جدید، می‌تواند منجر به خطا شود.
3. حریم خصوصی
حریم خصوصی یکی از نگرانی‌های عموم مردم است، عمدتاً به دلیل عدم شفافیت در نحوه ذخیره و مدیریت اطلاعات. شناسایی چهره به حق ذاتی شهروندان برای تحت نظر بودن دائمی دولت و حفظ تصاویر خود بدون رضایت، تجاوز می‌کند.
در سال 2020، کمیسیون اروپا استفاده از فناوری شناسایی چهره در فضاهای عمومی را به مدت تا پنج سال ممنوع کرد تا تغییراتی در چارچوب قانونی خود ایجاد کند و دستورالعمل‌هایی در مورد حریم خصوصی و سوء استفاده اخلاقی ارائه دهد.
نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی در مورد شناسایی چهره مربوط به شیوه‌های ناامن ذخیره داده‌ها است که می‌تواند داده‌های شناسایی چهره و سایر تهدیدات امنیتی بالقوه را در معرض خطر قرار دهد. بیشتر سازمان‌ها همچنان داده‌های چهره خود را در سرورهای محلی میزبانی می‌کنند که منجر به آسیب‌پذیری‌های امنیتی و کمبود متخصصان امنیت اطلاعات برای اطمینان از امنیت شبکه می‌شود.
فناوری‌های شناسایی چهره می‌توانند حداکثر امنیت داده‌ها را در صورت میزبانی در فضای ابری تضمین کنند. با این حال، یکپارچگی داده‌ها تنها از طریق رمزگذاری مناسب قابل تضمین است. استقرار پرسنل امنیت سایبری برای ذخیره سازی مناسب داده‌ها و ارائه کنترل مصرف کننده برای بهبود پاسخگویی و جلوگیری از ترافیک مخرب ضروری است.
در جنبه روشن‌تر، محصولات مصرفی مجهز به فناوری‌های شناسایی چهره کمتر بحث‌برانگیز هستند، با توجه به گزینه غیرفعال کردن یا عدم استفاده از این ویژگی. با این حال، شرکت‌های کالاهای مصرفی همچنان قربانی ممنوعیت‌ها به دلیل فرسایش حریم خصوصی می‌شوند. اما آنها همچنان با بازاریابی آنها به عنوان یک ویژگی امنیتی پیشرفته، محصولات مجهز به فناوری چهره را ارائه می‌دهند.
تمایل به پیگیری مسیر قانونی برای دستگاه‌هایی که به قربانی اجازه می‌دهند برای نقض حریم خصوصی غرامت مالی دریافت کنند، وجود دارد. به عنوان مثال، غول رسانه‌های اجتماعی فیس‌بوک یک دعوی حقوقی دسته جمعی 650 میلیون دلاری در ایلینوی به دلیل جمع‌آوری عکس‌هایی که به صورت عمومی در دسترس نبودند برای شناسایی چهره، حل و فصل کرد.
با این حال، حریم خصوصی همچنان برای سازمان‌های اجرای قانون که از فناوری شناسایی چهره برای نظارت، اسکن و ردیابی شهروندان بدون اطلاع آنها برای حفظ امنیت عمومی استفاده می‌کنند، یک مسئله است. این امر باعث اعتراضات متعددی شده است که خواستار مقررات سختگیرانه‌تر برای دادن کنترل بیشتر به شهروندان بر مشارکت و شفافیت در مورد ذخیره‌سازی و حکمرانی است.
4. عدم رضایت آگاهانه و شفافیت
حریم خصوصی با هر نوع استخراج داده، به ویژه به صورت آنلاین، یک مسئله است، جایی که بیشتر اطلاعات جمع‌آوری شده ناشناس است. الگوریتم‌های شناسایی چهره زمانی بهتر کار می‌کنند که بر روی مجموعه‌های داده بزرگ تصاویر آزمایش و آموزش داده شوند، که در حالت ایده‌آل چندین بار در شرایط نوری و زوایای مختلف گرفته شده باشند.
بزرگترین منابع تصاویر سایت‌های آنلاین، به ویژه تصاویر عمومی Flickr هستند که تحت مجوزهای حق چاپ بارگذاری شده‌اند که امکان استفاده آزادانه و گاهی اوقات پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی نامشروع را فراهم می‌کنند.
دانشمندان در Microsoft Research مستقر در واشنگتن، بزرگترین مجموعه داده جهان، MSCeleb5 را جمع‌آوری کردند که شامل تقریباً 10 میلیون تصویر از 100000 نفر، از جمله موسیقی‌دانان، روزنامه‌نگاران و محققان است که از اینترنت خراشیده شده‌اند.
در سال 2019، وب‌سایت MegaPixels متعلق به هنرمند برلینی، Adam Harvey، این و سایر مجموعه‌های داده را پرچم‌گذاری کرد. او به همراه یک متخصص فناوری و برنامه‌نویس، Jules LaPlace، نشان داد که اکثر آپلودکنندگان تصاویر خود را به صراحت به اشتراک گذاشته‌اند. اما آنها در حال سوء استفاده برای ارزیابی و بهبود محصولات نظارتی تجاری هستند.
5. نظارت گسترده
هنگامی که همراه با دوربین‌های فراگیر و تجزیه و تحلیل داده‌ها استفاده شود، شناسایی چهره منجر به نظارت گسترده می‌شود که می‌تواند آزادی و حقوق حریم خصوصی شهروندان را به خطر بیندازد. در حالی که فناوری شناسایی چهره به دولت‌ها در اجرای قانون با ردیابی مجرمان کمک می‌کند، اما حقوق حریم خصوصی اساسی افراد عادی و بی‌گناه را نیز به خطر می‌اندازد.
به تازگی، کمیسیون اروپا نامه باز از 51 سازمان دریافت کرد که خواستار ممنوعیت کامل همه ابزارهای شناسایی چهره برای نظارت گسترده بود. در تحولی دیگر، بیش از 43000 شهروند اروپایی دادخواست Reclaim Your Face را امضا کردند که خواستار ممنوعیت شیوه‌های نظارت زیستی گسترده در اتحادیه اروپا است.
رویدادهای اخیر اخلاق فناوری شناسایی چهره را به دلیل استفاده بی‌رویه از هوش مصنوعی (AI) برای دستکاری و تهدید مردم، آژانس‌های دولتی و دموکراسی جمعی به چالش کشیده است.
هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (ML) فناوری‌های مخرب هستند که می‌توانند از فناوری‌های امن شناسایی چهره استفاده کنند. مهم است که قبل از سوء استفاده از آنها برای سرقت هویت و کلاهبرداری، خطوط قرمز را تعیین کنیم.
6. نقض داده‌ها و حمایت حقوقی ناکافی
نقض داده‌ها می‌تواند نگرانی‌های جدی حریم خصوصی را برای هر دو عموم مردم و دولت ایجاد کند.
در حالی که نقض امنیت یک نگرانی عمده برای شهروندان است، توسعه این فناوری منجر به پیشرفت در امنیت سایبری و افزایش استفاده از ذخیره‌سازی مبتنی بر ابر شده است. با لایه امنیتی اضافی مانند رمزگذاری، داده‌های ذخیره شده در فضای ابری می‌توانند از سوء استفاده مخرب محافظت شوند.
در کنفرانس هکری سالانه Black Hat که توسط محققان امنیتی در لاس وگاس سازماندهی شد، هکرها احراز هویت FaceID آیفون اپل را در عرض 120 ثانیه هک کردند.
چنین رویدادهایی آسیب‌پذیری داده‌های ذخیره شده را در برابر هکرها افزایش می‌دهد که در نهایت احتمال سرقت Face ID در جرایم جدی را افزایش می‌دهد. قربانیان سرقت چهره گزینه قانونی کمتری برای پیگیری دارند.
مقررات عمومی حفاظت از داده‌های اتحادیه اروپا (GDPR) به محققان مبنای قانونی برای جمع‌آوری عکس‌های چهره افراد برای تحقیقات زیستی بدون رضایت آنها نمی‌دهد. ایالات متحده قوانین متفاوتی در مورد استفاده از اطلاعات بیومتریک فرد بدون رضایت او دارد.
چگونه به طور اخلاقی از ابزارهای شناسایی چهره استفاده کنیم
کاربران شناسایی چهره می‌توانند اصول زیر را که توسط اتحادیه آزادی‌های مدنی آمریکا (ACLU) پیشنهاد شده است، برای اطمینان از استفاده اخلاقی از این فناوری اتخاذ کنند:

جمع‌آوری: موسسات باید قبل از گنجاندن داده‌های بیومتریک شهروندان در پایگاه داده شناسایی چهره، رضایت آگاهانه و کتبی آنها را دریافت کنند.
استفاده: کاربران باید از استفاده از سیستم‌های شناسایی چهره برای تعیین رنگ پوست، نژاد، مذهب، ملیت، جنسیت، سن یا معلولیت یک فرد خودداری کنند.
افشا: نتایج یک سیستم شناسایی چهره نباید بدون رضایت آگاهانه و کتبی موضوع داده معامله یا به اشتراک گذاشته شود.
دسترسی: شهروندان باید حق داشته باشند به اطلاعات چهره خود دسترسی داشته باشند، آنها را ویرایش کنند و حذف کنند، همراه با سوابق هرگونه تغییری در داده‌ها.
سوء استفاده: سازمان‌هایی که سوابق در دسترس عموم مربوط به هویت یک فرد را میزبانی می‌کنند، باید اقدامات پیشگیرانه و کنترل‌های مناسب را برای جلوگیری از سوء استفاده از آنها برای ایجاد پایگاه داده چاپ چهره انجام دهند. برخی از اقدامات شامل محدود کردن دسترسی خودکار به پایگاه داده‌های حساس و الزام شرکا به رعایت دستورالعمل‌های استفاده اخلاقی است.
امنیت: سازمان‌ها باید متخصصان امنیتی اختصاصی برای میزبانی، مدیریت و ایمن‌سازی اطلاعات شناسایی چهره داشته باشند.
پاسخگویی: کاربران نهایی باید یک مسیر ممیزی را حفظ کنند که شامل اطلاعات جمع‌آوری، استفاده و افشا همراه با مهر زمان و جزئیات کاربرانی است که اطلاعات را درخواست می‌کنند.
دسترسی دولت: سازمان‌ها ممکن است به دولت اجازه دسترسی به اطلاعات محرمانه را تحت قانون حفاظت از داده‌ها 1974 یا با دریافت حکم احتمالی بدهند.
شفافیت: سازمان‌ها باید سیاست‌هایی را برای انطباق و استفاده از داده‌ها تعریف کنند و در عین حال اقدامات فنی لازم را برای تأیید پاسخگویی ارائه دهند.

نمونه‌هایی از استفاده اخلاقی از فناوری شناسایی چهره
فناوری شناسایی چهره در قلب بیشتر شرکت‌های فناوری قرار دارد که بر ایمنی مشتری تمرکز دارند و در عین حال از سیستم‌های خود در برابر تهدیدات امنیتی بالقوه محافظت می‌کنند. بیایید سه نمونه از شرکت‌هایی را که به طور اخلاقی از شناسایی چهره استفاده می‌کنند، بررسی کنیم.
IBM
غول فناوری IBM محدودیت‌های گسترده‌ای را بر فروش فناوری شناسایی چهره خود برای مقررات فدرال در ایالات متحده اعمال کرد. علاوه بر این، IBM پیشنهادات خاصی را به وزارت بازرگانی ایالات متحده ارائه کرد تا محدودیت‌های سختگیرانه‌تری را بر صادرات سیستم‌های شناسایی چهره در برخی موارد اعمال کند.
همچنین، او برای تنظیم دقیق، حرکتی برای اعمال محدودیت‌های سختگیرانه‌تر بر کاربردها و کاربرانی که می‌توانند آسیب اجتماعی قابل توجهی ایجاد کنند، فشار آورد. او همچنین شش تغییر در نحوه کار فناوری‌های شناسایی چهره برای یافتن تطابق‌ها پیشنهاد کرد، از جمله:

محدود کردن فناوری‌های شناسایی چهره که از کاربردهای "یک به چند" برای نظارت گسترده، پروفایل‌بندی نژادی و سایر حوزه‌های حساس که می‌تواند حقوق بشر را نقض کند، استفاده می‌کنند.
محدود کردن صادرات سیستم‌های "یک به چند" با کنترل صادرات هر دو دوربین‌های با وضوح بالا و الگوریتم‌های مورد استفاده برای جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل داده‌ها در برابر یک پایگاه داده
اعمال محدودیت بر روی دولت‌های خارجی خاص برای تهیه اجزای محاسباتی ابری در مقیاس بزرگ برای سیستم‌های شناسایی چهره یکپارچه.
محدود کردن دسترسی به پایگاه داده‌های تصویر آنلاین که می‌توانند برای آموزش سیستم‌های شناسایی چهره "یک به چند" استفاده شوند.
به‌روزرسانی آخرین سوابق حقوق بشر از گروه‌های مبارزه با جرم وزارت بازرگانی و اجرای سختگیرانه‌ترین کنترل بر صادرات فناوری‌های شناسایی چهره که از سیستم‌های تطبیق "یک به چند" پشتیبانی می‌کنند.
در نهایت، محدود کردن توانایی رژیم‌های سرکوبگر برای تهیه فناوری‌های کنترل شده فراتر از مرزهای ایالات متحده از طریق مکانیسم‌هایی مانند توافق‌نامه واسنار

Microsoft
مایکروسافت چندین اصل را برای رسیدگی به مسائل اخلاقی سیستم‌های شناسایی چهره ایجاد کرده است. او منابع آموزشی و مواد جدیدی را منتشر کرده است تا به مشتریان خود کمک کند تا از استفاده اخلاقی از این فناوری آگاه‌تر شوند.
علاوه بر همکاری نزدیک با مشتریان خود، مایکروسافت سخت در تلاش است تا توانایی فناوری خود را برای تشخیص چهره در طیف گسترده‌ای از سنین و رنگ پوست بهبود بخشد. فناوری‌های شناسایی چهره مایکروسافت به تازگی توسط NIST ارزیابی شده است که گزارش می‌دهد الگوریتم‌های آن در 127 آزمایش به عنوان دقیق‌ترین یا نزدیک به دقیق‌ترین رتبه بندی شده‌اند.
مایکروسافت برای قوانین جدیدی برای رسیدگی به شفافیت و آزمایش و مقایسه شخص ثالث تلاش می‌کند. برای تشویق شفافیت، مایکروسافت پیشنهاد می‌کند که شرکت‌های فناوری مستندات و خدمات شناسایی چهره را ارائه دهند تا قابلیت‌ها و محدودیت‌های فناوری را مشخص کنند.
او همچنین بر نیاز به قانونگذاری برای استخدام ارائه‌دهندگان شخص ثالث برای آزمایش مستقل ارائه‌دهندگان خدمات شناسایی چهره تجاری و انتشار نتایج آنها برای رسیدگی به مسائل مربوط به سوگیری و تبعیض تأکید کرد.
Amazon
در سال 2020، آمازون یک تعلیق یک ساله بر استفاده از فناوری شناسایی چهره خود "Amazon Rekognition" توسط اجرای قانون اعمال کرد. علاوه بر این، آمازون استفاده از آن را در سناریوهای ایمنی عمومی و اجرای قانون تأیید کرده است تا تطابق‌های بالقوه را محدود کند.
آمازون همچنین برای تحقیق لایه‌های احراز هویت اضافی برای اطمینان از حداکثر امنیت، درخواست پتنت داده است. برخی از این موارد شامل درخواست از کاربران برای انجام اقداماتی مانند لبخند زدن، چشمک زدن یا کج کردن سرشان است.
آیا شناسایی چهره تهاجمی است؟
مشکلات و شکست‌های اصلی فناوری شناسایی چهره ناشی از کمبود پیشرفت، تنوع در مجموعه‌های داده و مدیریت ناکارآمد سیستم است. با این حال، اتخاذ برخی از اصول اخلاقی می‌تواند از تهاجمی شدن آن جلوگیری کند.
از بین بردن بی‌طرفی در شناسایی چهره برای جلوگیری یا به حداقل رساندن سوگیری با رفع اشکالات در برنامه‌های اجرای قانون، ارائه شفافیت در مورد نحوه عملکرد هوش مصنوعی در داخل، اجرای پاسخگویی ذینفعان، نظارت با رضایت و اطلاع قبلی و تصویب قوانین سختگیرانه‌تر برای جلوگیری از نقض حقوق بشر.
فناوری شناسایی چهره پتانسیل بی‌نهایتی برای کاربردهای مختلف در نیازهای دنیای واقعی دارد. با این حال، رسیدگی به نگرانی‌های اخلاقی این فناوری برای تبدیل شدن آن به یک نعمت برای بشریت بسیار مهم است.
در صورت بروز حادثه امنیتی چه باید کرد؟ با پاسخگویی به حادثه آن را مدیریت و کنترل کنید تا در زمان و هزینه صرفه‌جویی شود.

Katam Raju Gangarapu یک مروج فناوری، نویسنده، بازاریاب و متخصص بازاریابی دیجیتال با تجربه است. او دوست دارد چشم به پلتفرم‌های ابری پیشرو داشته باشد و در تجارت الکترونیک، برنامه‌های B2B، بازارهای آنلاین، Drupal، Adobe، Salesforce و پلتفرم‌های Microsoft Dynamics تخصص دارد. در 17 سال اخیر از حرفه حرفه‌ای خود، نقش‌های مختلفی از جمله مدیر محصول، رئیس تحویل، متخصص تحول دیجیتال و مشاور را بر عهده داشته است.


مانند اختراع تلفن یا اینترنت، ظهور هوش مصنوعی (AI) در حال تغییر اساسی بافت جامعه‌ای است که در آن زندگی می‌کنیم. هوش مصنوعی نه تنها چشم‌انداز فناوری را برای همیشه دگرگون کرده است، بلکه تأثیرات عظیمی و بالقوه مخرب بر زمینه‌های اقتصادی، سیاسی و روابط بین فردی دارد که زندگی روزمره ما را تشکیل می‌دهند.

نوآوران، بنیانگذاران شرکت‌ها و سایر علاقه‌مندان به فناوری مدت‌هاست که سعی کرده‌اند ایده اینکه هوش مصنوعی مسیری به سوی آینده‌ای روشن‌تر ایجاد می‌کند را به مردم بفروشند. اما فناوری‌های جدیدی مانند هوش مصنوعی وارد دنیایی می‌شوند که از قبل با نابرابری‌های عمیق آمیخته شده‌اند و به صورت بی‌عدالتی‌ها و تحقیر برای افراد حاشیه‌نشین بروز می‌کنند. و به جای ایجاد یک چشم‌انداز عادلانه‌تر و برابرتر، هوش مصنوعی با نهادینه کردن قدرت در گروه‌های غالب جامعه، نابرابری‌ها را تشدید می‌کند.

مطالعات از طریق آزمایش فناوری بر روی چهره‌های مختلف از نظر جنسیت و رنگ پوست، میزان تشدید نژادپرستی، جنسیت‌گرایی و تقاطع آنها توسط فناوری تشخیص چهره را بررسی کرده‌اند.

یکی از جدیدترین و سریع‌ترین پیشرفت‌های هوش مصنوعی، فناوری تشخیص چهره است. به عبارت ساده، فناوری تشخیص چهره ابزاری بیومتریک است که برای شناسایی چهره‌ها استفاده می‌شود. برای شناسایی یک چهره، این فناوری اندازه و شکل چهره و ویژگی‌های صورت، فاصله بین این ویژگی‌ها و سایر جنبه‌های ظاهر چهره را ترسیم می‌کند. سپس این نقشه را با چهره‌های دیگر - معمولاً به صورت تصاویر در یک پایگاه داده ذخیره شده - برای تأیید مقایسه می‌کند. نکته قابل توجه این است که چهره‌های مورد استفاده برای آموزش این سیستم‌ها عمدتاً چهره‌های مردان سفیدپوست بوده و سایر گروه‌ها از آن مستثنی شده‌اند. در نتیجه، این سیستم‌ها تا حد زیادی قادر به شناسایی دقیق چهره افراد رنگین‌پوست، زنان و به ویژه زنان رنگین‌پوست نیستند.

**تحقیقات در مورد موضوع**

مطالعات از طریق آزمایش فناوری بر روی چهره‌های مختلف از نظر جنسیت و رنگ پوست، میزان تشدید نژادپرستی، جنسیت‌گرایی و تقاطع آنها توسط فناوری تشخیص چهره را بررسی کرده‌اند. در سال 2018، اتحادیه آزادی‌های مدنی آمریکا (ACLU) یک مطالعه مشابه را با آزمایش فناوری نظارت بر چهره آمازون به نام "Rekognition" انجام داد. محققان ACLU، Rekognition را بر روی عکس‌های اعضای کنگره آزمایش کردند که منجر به 28 تطابق نادرست شد. افراد رنگین‌پوست به طور قابل توجهی در میان نتایج مثبت کاذب بیش از حد نشان داده شده بودند و 40 درصد از کسانی را که به اشتباه با یک عکس جنایی در پایگاه داده Rekognition مطابقت داده شده بودند، تشکیل می‌دادند، در حالی که افراد رنگین‌پوست تنها 20 درصد از کنگره را در آن زمان تشکیل می‌دادند.

گزارش سال 2019 یک مطالعه دولتی نشان داد که "نتایج مثبت کاذب در زنان 2 تا 5 برابر بیشتر از مردان است." همان گزارش - که به بررسی نابرابری‌ها در میان چندین گروه نژادی و قومی، مردان و زنان پرداخته بود - نشان داد که تطابق‌های نادرست برای عکس‌های جنایی در میان زنان سیاهپوست بیشترین است. طبق تحقیقات دانشگاه کلرادو بولدر، از آنجایی که این سیستم‌ها بر روی چهره‌هایی آموزش داده شده‌اند که دوقطبی جنسیتی را تقویت می‌کنند، در تشخیص افراد کوئیر، غیرباینری و ترنسجندر نیز ناکارآمد هستند.

مطالعات اخیرتر تأیید کرده‌اند که فناوری تشخیص چهره همچنان قادر به تشخیص دقیق افراد غیرمرد و افراد با رنگ پوست تیره‌تر نیست و استراتژی‌هایی برای کاهش سوگیری را پیشنهاد می‌کنند.

**ظهور یک اکوسیستم**

در زمینه انجام تحقیقات در مورد فناوری تشخیص چهره، طراحی مطالعات برای آزمایش دقت فناوری، صحبت کردن در مورد پیامدهای بالقوه ویرانگر فناوری تشخیص چهره برای جوامع آسیب‌پذیر و تلاش برای سیاست‌هایی که به محافظت از مردم در برابر این سوء استفاده‌ها کمک کند، زنان سیاهپوست پیشرو بوده‌اند. و این رهبری فراتر از دنیای دانشگاه و تحقیقات به حوزه‌های مداخله‌گری، سازماندهی و رهبری فکری در مورد فناوری تشخیص چهره در چارچوب بزرگتر سوگیری الگوریتمی گسترش یافته است.

گسترش استفاده از آن به این معنی است که فناوری تشخیص چهره اغلب به فناوری نظارت بر چهره تبدیل می‌شود که می‌تواند به حاشیه‌نشینی جمعیت‌های آسیب‌پذیر کمک کند.

یک اکوسیستم از سازمان‌های غیرانتفاعی به رهبری دانشمندان و محققان برای مبارزه با سوگیری در سیستم‌های هوش مصنوعی شکل گرفته است. بسیاری از این سازمان‌های غیرانتفاعی توسط زنان رنگین‌پوست، به ویژه زنان سیاهپوست رهبری می‌شوند - گروهی که به احتمال زیاد توسط فناوری تشخیص چهره نادیده گرفته می‌شوند، ناشناخته می‌مانند یا با آنها مطابقت نادرستی دارند، یا سوگیری الگوریتمی را به اشکال دیگر تجربه می‌کنند. جوی بولاموینی، که تحقیقات اولیه و سخنرانی TED او فناوری تشخیص چهره و نابرابری‌های آن را در سال 2016 به توجه ملی رساند، لیگ عدالت الگوریتمی (AJL) را تأسیس کرد. AJL "هنر و تحقیق را برای روشن کردن پیامدهای اجتماعی و آسیب‌های هوش مصنوعی" ترکیب می‌کند. بولاموینی اخیراً کتابی در این زمینه منتشر کرده است، "Unmasking AI: My Mission to Protect What Is Human in a World of Machines."

تیمیت گبرو، پس از اخراج علنی از گوگل در سال 2020، که همکار و هم‌نویس مکرر بولاموینی بود، مؤسسه تحقیقات هوش مصنوعی توزیع‌شده (DAIR) را تأسیس کرد که "فضایی برای تحقیقات هوش مصنوعی مستقل و ریشه‌دار در جامعه" ایجاد می‌کند. AI for the People، که توسط موتاله نکونده تأسیس و رهبری می‌شود، به عنوان "مدافع سیاست‌هایی که بیان سوگیری الگوریتمی را کاهش می‌دهند" عمل می‌کند. سازمان غیرانتفاعی دیگری - Women in AI Ethics - که توسط میا داند تأسیس شده است، برای "افزایش شناخت، نمایندگی و توانمندسازی زنان در اخلاق هوش مصنوعی" کار می‌کند.

**فناوری تشخیص چهره و تبعیض**

یکی از نگران‌کننده‌ترین جنبه‌های فناوری تشخیص چهره، فراگیری آن است. این فناوری‌ها در فروشگاه‌های خرده‌فروشی، فرودگاه‌ها و مدارس چهره‌های ما را اسکن می‌کنند، اغلب بدون اطلاع یا رضایت ما. نگران‌کننده است که فناوری تشخیص چهره همچنین برای نظارت بر جمعیت در تظاهرات و اعتراضات عمومی استفاده شده است. گسترش استفاده از آن به این معنی است که فناوری تشخیص چهره اغلب به فناوری نظارت بر چهره تبدیل می‌شود که می‌تواند به حاشیه‌نشینی جمعیت‌های آسیب‌پذیر کمک کند.

متأسفانه، همانطور که تحقیقات نشان می‌دهد، عدم دقت فناوری تشخیص چهره منجر به تبعیض در چندین زمینه از زندگی روزمره شده است. در زیر به برخی از زمینه‌هایی که فناوری تشخیص چهره در حال تشدید تبعیض در آنها است اشاره می‌شود.

**اجرای قانون**

در میان انبوهی از مسائل بالقوه‌ای که فناوری تشخیص چهره ایجاد می‌کند، استفاده از این فناوری توسط مجریان قانون برجسته‌ترین است، زیرا همچنین خطرناک‌ترین و مرگبارترین مورد استفاده از این فناوری است. فناوری تشخیص چهره منجر به چندین دستگیری نادرست شده است. یک مقاله در Wired سه مورد از این دستگیری‌ها را شرح می‌دهد - رابرت ویلیامز، مایکل اولیور و نیجیر پارکز - و اینکه چگونه دستگیری‌های بی‌مورد آنها بر زندگی آنها تأثیر گذاشت. فناوری تشخیص چهره همچنین منجر به دستگیری پر سر و صدای یک زن سیاهپوست به اتهام سرقت خودرو در حالی که هشت ماهه باردار بود، همانطور که نیویورک تایمز جزئیات آن را شرح داد. در هر مورد، افراد سیاهپوست به دلیل جرایمی دستگیر شدند که مرتکب نشده بودند زیرا هوش مصنوعی تشخیص چهره به طور بدنامی برای چهره‌هایی با رنگ پوست تیره‌تر غیردقیق است.

به دلیل عدم دقت آن و به دلیل واکنش‌های عمومی، استفاده از فناوری تشخیص چهره توسط مجریان قانون در برخی شهرها ممنوع شده است. با این حال، این فناوری هنوز توسط سازمان‌های مجری قانون در سراسر ایالات متحده استفاده می‌شود. طبق موسسه بروکینگز، Clearview AI، یکی از پرکاربردترین ارائه‌دهندگان تجاری فناوری تشخیص چهره، با بیش از 3100 آژانس مجری قانون فدرال و محلی "همکاری کرده است."

**حق اعتراض**

فناوری تشخیص چهره برای هدف قرار دادن فعالان استفاده شده است. دریک اینگرام پس از حضور در اعتراض Warriors in the Garden و متهم شدن به فریاد زدن در گوش یک افسر پلیس با یک مگافون، توسط پلیس ردیابی شد که سعی کرد به آپارتمان او در شهر نیویورک یورش ببرد. اگرچه اتهامات بعداً رد شد، اما نقض حریم خصوصی دریک اینگرام همچنان نگران‌کننده است.

طبق گفته سازمان بین‌المللی عفو، "این فعالیت‌های نظارتی نگرانی‌های جدی در مورد حقوق بشر را ایجاد می‌کند، زمانی که شواهدی وجود دارد که افراد سیاهپوست از قبل به طور نامتناسبی تحت جنایت‌کاری قرار می‌گیرند و توسط پلیس هدف قرار می‌گیرند."

برای جوامع آسیب‌پذیر - که سابقه طولانی از جنایت‌کاری، هدف قرار گرفتن، تحت نظر قرار گرفتن، بیش از حد پلیس شدن و نقض توسط سازمان‌های مجری قانون و همچنین مجازات بیش از حد توسط سیستم عدالت کیفری را دارند - فناوری تشخیص چهره می‌تواند به طور موثری حق اعتراض مسالمت‌آمیز بدون ترس از تلافی را که توسط متمم اول قانون اساسی محافظت می‌شود، باطل کند.

**آموزش**

به دلیل تعداد بی‌سابقه و غم‌انگیز تیراندازی‌های مدرسه‌ای در ایالات متحده، مدارس تحت فشار زیادی قرار گرفته‌اند تا به مسائل ایمنی و امنیت مدرسه رسیدگی کنند. همانطور که آریانا پروترو در مقاله‌ای برای EducationWeek اشاره می‌کند، در این فضای اضطراب و ناامیدی در مورد خشونت مدرسه، "راه حل‌های فناوری پیشرفته مانند فناوری تشخیص چهره و سلاح... می‌تواند یک راه حل جذاب برای هیئت مدیره مدارس و مدیران ارشد باشد که به دنبال اطمینان دادن به والدین در مورد ایمن بودن محوطه مدرسه خود هستند." با این حال، این مقاله همچنین استدلال می‌کند که تعامل با دانش‌آموزان اغلب مستقیم‌ترین راه برای تشخیص تهدیدات امنیتی مدرسه است تا منحرف کردن زمان کارکنان به مدیریت سیستم‌های امنیتی پیچیده از نظر فناوری.

**اشتراک در خبرنامه‌های رایگان ما**

برای دریافت مهم‌ترین اخبار ما مستقیماً در صندوق ورودی خود، در خبرنامه‌های NPQ مشترک شوید.

با ثبت‌نام، با سیاست حفظ حریم خصوصی و شرایط استفاده ما موافقت می‌کنید و پیام‌هایی از NPQ و شرکای ما دریافت خواهید کرد.

علاوه بر این، یک مطالعه از مدرسه سیاست عمومی فورد دانشگاه میشیگان به سوء استفاده‌های بالقوه دیگر از فناوری تشخیص چهره در یک محیط مدرسه اشاره می‌کند و اشاره می‌کند که این فناوری همچنین می‌تواند برای ردیابی تماس‌ها و نظارت بر حضور و رفتار دانش‌آموزان در کلاس استفاده شود. اینکه آیا مزایای بالقوه می‌تواند خطرات فناوری تشخیص چهره در مدارس را جبران کند یا خیر، هنوز مورد بحث است. بسیاری از مدارس هنوز در حال بررسی تصمیم به اجازه دادن به فناوری تشخیص چهره در محوطه خود هستند. با این حال، در سپتامبر 2023، وزارت آموزش ایالتی نیویورک اولین وزارت آموزش در این کشور شد که استفاده از فناوری تشخیص چهره را ممنوع کرد زیرا کاربرد و مناسب بودن این فناوری در مدارس ناکافی تشخیص داده شد.

در حالی که مشکلات فناوری تشخیص چهره منجر به دستگیری‌های نادرست، تقویت تاکتیک‌های مورد استفاده برای نظارت و ارعاب فعالان و ردیابی افراد (از جمله دانش‌آموزان) بدون اطلاع یا رضایت آنها شده است، کاربردهای مثبتی از این فناوری نیز وجود دارد که می‌تواند به جای مانع شدن به جوامع حاشیه‌نشین کمک کند. به عنوان مثال، طبق مقاله مایکل گنتزل با عنوان "فناوری تشخیص چهره مغرضانه مورد استفاده دولت: مشکلی برای دموکراسی لیبرال"، فناوری تشخیص چهره "می‌تواند به پزشکان در تشخیص بیماری‌ها و نظارت بر بیماران در محیط‌های مراقبت‌های بهداشتی، یافتن افراد گمشده و کمک به مجریان قانون در دستگیری مجرمان خطرناک کمک کند."

اگر فناوری تشخیص چهره عمدتاً کنترل نشده باقی بماند، سوء استفاده از آن، که بیشتر و عمیق‌تر توسط آمریکایی‌های سیاهپوست احساس شده است، احتمالاً در آینده توسط بخش بزرگتری از مردم آمریکا احساس خواهد شد.

با این حال، با توجه به عدم دقت آشکار فناوری تشخیص چهره در تشخیص چهره افراد رنگین‌پوست و زنان، احتمال اینکه جوامعی که بیشترین آسیب را از فناوری تشخیص چهره متحمل می‌شوند، به طور کامل از موارد استفاده مثبت آن بهره‌مند شوند، ناچیز است. و همانطور که گنتزل استدلال می‌کند، خطرات به مراتب بیشتر از مزایا به نظر می‌رسند، به ویژه برای گروه‌های حاشیه‌نشین.

در کتاب خود، Race After Technology، روها بنجامین در مورد اینکه چرا درک آنچه او "فناوری‌های ضد سیاهپوست" مانند فناوری تشخیص چهره می‌نامد برای درک دامنه بی‌عدالتی ناشی از فناوری حتی زمانی که این فناوری‌ها "آسیب خود را محدود به کسانی که به عنوان سیاهپوست کدگذاری شده‌اند" محدود نمی‌کنند، بسیار مهم است، بحث می‌کند:

وضعیت مردم سیاهپوست به طور مداوم پیش‌درآمدی از فرآیندهای گسترده‌تر بوده است - بانکداران با استفاده از فناوری‌های مالی برای شکار صاحبان خانه‌های سیاهپوست، مجریان قانون با استفاده از فناوری‌های نظارتی برای کنترل محله‌های سیاهپوست، یا سیاستمداران با استفاده از تکنیک‌های قانون‌گذاری برای محروم کردن رأی‌دهندگان سیاهپوست - که سپس در مقیاس وسیع‌تری اجرا می‌شوند.

اگر فناوری تشخیص چهره عمدتاً کنترل نشده باقی بماند، سوء استفاده از آن، که بیشتر و عمیق‌تر توسط آمریکایی‌های سیاهپوست احساس شده است، احتمالاً در آینده توسط بخش بزرگتری از مردم آمریکا احساس خواهد شد.

**پیامدهای سیاستی**

مانند هر فناوری، فناوری تشخیص چهره ابزاری است که می‌تواند برای خیر یا شر عمومی استفاده شود. تا زمانی که مردم به تلاش برای تغییر مثبت ادامه دهند، هنوز امیدی به آینده‌ای وجود دارد که در آن فناوری تشخیص چهره به نفع همه اعضای جامعه باشد. اگرچه کارشناسان در زمینه اخلاق هوش مصنوعی در حال پیشبرد این کار هستند، اما نقش مهمی نیز برای همه افراد دیگری که تحت تأثیر فناوری تشخیص چهره قرار می‌گیرند یا در مورد سوء استفاده از آن نگران هستند وجود دارد.

آلوندرا نلسون یکی از صداهایی است که خواستار شفافیت و پاسخگویی بیشتر در استفاده از هوش مصنوعی و در عین حال ایجاد چارچوب‌های حکمرانی هوش مصنوعی است که مسیری را برای استفاده اخلاقی‌تر، پایدارتر و عادلانه‌تر از این فناوری هموار می‌کند. به گفته نلسون، در یک مقاله در مرکز پیشرفت آمریکا، یکی از نشانه‌های امید در مورد استفاده از هوش مصنوعی این است که یک "بحث عمومی مداوم و غنی در مورد استفاده فعلی و آینده از هوش مصنوعی" را برانگیخته است.

از آنجایی که فناوری تشخیص چهره بر کل جامعه ما تأثیر خواهد گذاشت، نلسون استدلال می‌کند که "همه ما سهمی در شکل‌دهی و تعیین شرایط نحوه عدم استفاده از آن داریم." بولاموینی در یک پادکست نیویورک تایمز در سال 2021، احساسات مشابهی را در مورد حق مردم برای مشارکت در بحث در مورد زمان، نحوه و اینکه آیا فناوری تشخیص چهره باید استفاده شود، ابراز کرد. او با اشاره به فراگیری این فناوری گفت: "اگر صورت دارید، در این گفتگو جایگاهی دارید."

علاوه بر سازمان‌های غیرانتفاعی و سایر سازمان‌های متمرکز بر مأموریت که منحصراً بر اثرات مخرب فناوری تمرکز دارند، نلسون همچنین استدلال می‌کند که سیاست هوش مصنوعی پیامدهایی در سراسر چشم‌انداز گسترده‌تر غیرانتفاعی، جنبش‌های اجتماعی و مداخله‌گری دارد. او اظهار داشت که "هر کسی که در مداخله‌گری در یک جنبش درگیر است - از حقوق سلامت زنان و حقوق مدنی تا فعال‌گرایی بحران آب و هوا و فعال‌گرایی کارگری - باید هوش مصنوعی را به عنوان ابزاری ببیند که ممکن است کار آنها را پیش ببرد یا آن را تضعیف کند و بر این اساس عمل کند."

اما زمان در کنار مدافعان و فعالانی که در مورد دامنه و پیامدهای مخرب فناوری تشخیص چهره نگران هستند، نیست. اگرچه در دولت و بخش غیرانتفاعی برای درک و رفع آسیب‌های آن حرکت زیادی وجود داشته است، اما شرکت‌های بزرگ و کوچک فناوری به طور تهاجمی به بازاریابی نرم‌افزار نظارتی تشخیص چهره به آژانس‌های مجری قانون، مناطق مدرسه و مشاغل خصوصی ادامه می‌دهند. در نتیجه، این فناوری هنوز در فرودگاه‌ها، مدارس، محیط‌های بالینی، فروشگاه‌ها، مجتمع‌های آپارتمانی و جاهای دیگر استفاده می‌شود. به‌طور کنایه‌آمیز، مانند پایگاه‌های داده‌ای که این فناوری از آنها می‌کشد و به آنها تغذیه می‌کند، فناوری تشخیص چهره خود چهره‌های زیادی دارد.

**یادداشت‌ها**

1. آمازون بیانیه‌ای منتشر کرد که مطالعه ACLU را رد می‌کند زیرا، طبق گفته آمازون، محققان ACLU در حین انجام آزمایش خود از تنظیمات نادرستی استفاده کردند. ACLU از سطح اطمینان پیش‌فرض 80 درصد برای آزمایش خود استفاده کرد، در حالی که آمازون سطح اطمینان "99 درصد را برای موارد استفاده‌ای که تطابق‌های دقیق چهره مهم هستند" توصیه می‌کند.
2. اشرف خلیل، صهى گلل احمد، اسد مسعود ختاک، نبیل ال-قریم، "بررسی سوگیری در سیستم‌های تحلیل چهره"، IEEE Access 8 (ژوئن 2020): 130751–130761. 10.1109/ACCESS.2020.3006051
3. اینیولووا دبرا راجی، تیمیت گبرو، مارگارت میچل، جوی بولاموینی، جون‌سوک لی و امیلی دنتون، "نجات چهره: بررسی نگرانی‌های اخلاقی ممیزی تشخیص چهره." وقایع کنفرانس AAAI/ACM در مورد هوش مصنوعی، اخلاق و جامعه (فوریه 2020): 145–151. https://doi.org/10.48550/arXiv.2001.00964
4. سینگ، ریچا، پوشپیتا ماجومدار، سوربهی میتال و مایانک واتسا، "تشریح سوگیری در تحلیل چهره"، وقایع کنفرانس AAAI در مورد هوش مصنوعی 36، شماره 11 (2022): 12351–58. https://doi.org/10.1609/aaai.v36i11.21500
5. روها بنجامین، Race After Technology (کمبریج: Polity Press، 2019)، 32.


فناوری تشخیص چهره به طور روزانه توسط بسیاری برای دسترسی به تلفن‌های همراه خود استفاده می‌شود، اما پذیرش این فناوری همیشه فراتر از استفاده شخصی نیست. بسیاری از حوزه‌های قضایی این فناوری را «به حالت تعلیق درآورده‌اند»، زیرا این فناوری معضلات اخلاقی پیچیده‌ای را ایجاد می‌کند.

فرانک بویِندیک، تحلیلگر ارشد متمایز گارتنر، می‌گوید: «احساس منفی قوی‌ای در مورد استفاده از فناوری تشخیص چهره وجود دارد. این فناوری به عنوان نقض حریم خصوصی و گامی به سوی نظارت گسترده تلقی می‌شود.»

آیا امنیت یا حریم خصوصی در خیابان‌ها و ساختمان‌های عمومی مهم‌تر است؟ استفاده مناسب از فناوری تشخیص چهره به فرهنگ، اخلاق، قوانین و رویه‌های رایج بستگی دارد.

بیشتر بخوانید: چگونه با هوش مصنوعی اخلاقی از خطرات هوش مصنوعی جلوگیری کنیم

در حال حاضر، هیچ مقررات گسترده یا پذیرفته‌شده‌ای برای تنظیم فناوری تشخیص چهره وجود ندارد، به این معنی که رهبران داده و تحلیل باید به اخلاق دیجیتال روی آورند تا از این فناوری به طور مسئولانه استفاده کنند.

با افزایش قابلیت اطمینان، با مشکلات سوگیری و نتایج مثبت کاذب مقابله کنید

تشخیص چهره هنوز کامل نیست. سوگیری در آموزش به این معنی است که این فناوری همیشه برای همه انواع چهره‌ها به یک اندازه دقیق نیست. به عنوان مثال، برخی از فناوری‌های تشخیص چهره ممکن است نتوانند نژاد یا جنسیت افراد را به درستی شناسایی کنند. این عدم دقت منجر به شناسایی اشتباه افراد می‌شود.

علاوه بر این، تشخیص چهره به راحتی می‌تواند عبارات چهره ظریف را اشتباه تفسیر کند. به عنوان مثال، عبارتی که در یک فرهنگ نشان‌دهنده احوالپرسی مؤدبانه است، ممکن است در فرهنگ دیگر نشان‌دهنده تأیید یا توافق باشد.

قبل از تصمیم‌گیری برای عملیاتی کردن فناوری تشخیص چهره، به قابلیت اطمینان آن توجه کنید. وقت بگذارید تا اقدامات متقابل یا رویه‌های تأیید کافی برای مقابله با مشکلات سوگیری و نتایج مثبت کاذب ایجاد کنید.

بیشتر بخوانید: ۳ راه برای پذیرش اخلاق داده فعال

با ارزیابی فناوری‌های کمتر تهاجمی، استفاده متناسب از تشخیص چهره را برقرار کنید

تناسب یک مفهوم اخلاقی بسیار مهم است. در یک زمینه فناوری، به این معنی است که یک سازمان باید از فناوری قدرتمند کافی برای حل یک مشکل خاص استفاده کند، اما نه قدرتمندتر از آن. درک دلیل انجام یک فعالیت و زیر سوال بردن استقرار فناوری همراه و ایجاد و استفاده بعدی داده‌ها مهم است.

در نظر بگیرید که آیا می‌توان با استفاده از فناوری کمتری تهاجمی به هدف نهایی رسید. بویِندیک می‌گوید: «یافتن استفاده مناسب و تمرکز بر جمع‌آوری تنها داده‌های ضروری کلید ایجاد تعادل مناسب است.»

به عنوان مثال، برای یک فروشگاه خرده‌فروشی، داشتن نظارت دوربین‌های امنیتی که می‌تواند از سرقت جلوگیری کند، مفید به نظر می‌رسد، اما قطعاً نقض حریم خصوصی است. در این سناریو، یک دوربین امنیتی ضبط ویدئویی استاندارد کافی است.

با تعیین مرزهای هدف، استفاده از داده‌های تشخیص چهره را محدود کنید

داده‌ها ترجیحاً برای اهداف خاص، عمدی و از پیش تعریف‌شده پردازش شوند. مسائل اخلاقی اغلب زمانی ایجاد می‌شوند که استفاده از داده‌ها از مرزهای هدف بیان‌شده اولیه فراتر رود، که به آن «تبار قصد» نیز گفته می‌شود.

به عنوان مثال، نتایج تشخیص چهره که خارج از یک پارکینگ برای باز کردن موانع و تسهیل ورود و خروج سریع وسایل نقلیه استفاده می‌شود، می‌تواند توسط فروشندگان خودرو به عنوان سرنخ‌های تجاری نیز استفاده شود. اما این مشکل‌ساز خواهد بود زیرا کاربران موافقت نکرده‌اند که داده‌های تشخیص چهره را برای تسهیل کسب‌وکار خرده‌فروشان خودرو به اشتراک بگذارند.

برای هر داده‌ای که از طریق فناوری تشخیص چهره جمع‌آوری می‌شود، برای رهبران داده و تحلیل بسیار مهم است که تبار قصد آن را به صراحت تعیین و مستند کنند و استفاده از آن را فقط به آن هدف از پیش تعریف‌شده محدود کنند.

با گسترش حقوق افراد شناسایی‌شده در تصاویر، به تفاوت‌های حوزه‌ای قضایی پاسخ دهید

مالکیت داده‌های تشخیص چهره در بسیاری از حوزه‌های قضایی موضوع مورد اختلاف است، زیرا اغلب به عنوان نقض حریم خصوصی توسط دولت‌ها تلقی می‌شود. رهبران داده و تحلیل باید این سوالات مهم را بپرسند: «چه کسی مالک تصویر چهره شماست؟» «چه کسی مالک تصویر عباراتی است که شما در انظار عمومی می‌کنید؟» «آیا احساسات به درستی در حوزه عمومی منتقل می‌شوند؟» «آیا طرفی که داده‌ها را ایجاد، اندازه‌گیری و نگهداری می‌کند، مالک آن داده‌ها است؟»

از یک طرف، عبارات چهره‌ای که در یک مکان عمومی ساخته می‌شوند، به طور بالقوه برای همه افراد حاضر قابل مشاهده هستند، بنابراین کاملاً خصوصی نیستند. از طرف دیگر، عبارات چهره اغلب به طور ناخودآگاه ساخته می‌شوند و گذرا هستند. آنها به سادگی برای ضبط، ذخیره و تجزیه و تحلیل سیستماتیک در نظر گرفته نشده‌اند.

رهبران داده و تحلیل باید با تیم‌های حقوقی خود همکاری کنند تا حقوق مالکیت معنوی مربوط به تصاویر و تجزیه و تحلیل تشخیص چهره را درک کنند. داده‌های تشخیص چهره را نه از منظر حقوق سازمان، بلکه از منظر حقوق افرادی که در تصاویر نشان داده شده‌اند، در نظر بگیرید.

منابع پیشنهادی برای مشتریان گارتنر*:

اخلاق دیجیتال: از فناوری تشخیص چهره به طور مسئولانه استفاده کنید

*توجه داشته باشید که برخی از اسناد ممکن است برای همه مشتریان گارتنر در دسترس نباشند.


در دنیایی که بسیاری از افراد می‌توانند به راحتی با استفاده از دستگاه‌های دیجیتال ویدیو ضبط کرده و آن را در فضای ابری ذخیره کنند، حفظ مواد فیلم‌برداری اغلب بدیهی تلقی می‌شود. اگر یک رویداد یا داستان روی فیلم ثبت شود، برای همیشه باقی می‌ماند - درست است؟
در واقعیت، اوضاع آنقدرها هم ساده نیست. حفظ فیلم‌ها، چه به صورت فیزیکی و چه دیجیتالی، پیچیده است. اما منافعی که حفظ فیلم برای جامعه به ارمغان می‌آورد، آرشیوهای فیلم را در سراسر جهان به تلاش وا می‌دارد تا تاریخ ما را با دقت حفظ و دیجیتالی کنند.
ما از راشل استولتجه، مدیر آرشیو تصویر متحرک کتابخانه‌های IU و رئیس انجمن آرشیوهای تصویر متحرک، در مورد گذشته و حال آرشیوهای فیلم سوال کردیم. استولتجه - که کتاب اخیراً منتشر شده‌اش، "داستان‌هایی از گاوصندوق‌ها: فناوری‌های فیلم در طول سال‌ها و در سراسر قاره‌ها"، شامل ۱۰۰ مقاله از آرشیوهای سراسر جهان و مقدمه‌ای از کریستوفر نولان، فیلمساز است - به سوالاتی در مورد چگونگی ارائه آرشیوهای فیلم دریچه‌ای به تاریخ قرن بیستم برای عموم و محققان پاسخ می‌دهد.
سوال: آرشیو فیلم چگونه به جامعه سود می‌رساند؟
پاسخ: بخش زیادی از تاریخ مستند ما در طول زمان به سادگی گم شده و برای همیشه از بین رفته است.
این امر به دلیل عوامل متعددی از جمله فرسودگی، عدم ارزش فرهنگی درک شده و منابع برای حفظ این مواد و فقدان دانش لازم برای تضمین طول عمر است. آنچه آرشیوها به حوزه آرشیو فیلم و رسانه می‌آورند، دانش لازم برای حفظ و ارائه دسترسی به تاریخ‌های ثبت شده ما - روی فیلم، فرمت‌های ویدیویی منسوخ و رسانه‌های دیجیتال است. هدف آرشیوهای فیلم تضمین این است که فیلم‌ها و رسانه‌های ما برای نسل‌های آینده باقی بمانند تا ببینند چه اتفاقی افتاده است، چه رویدادهای مهمی رخ داده و فرهنگ ما در دهه‌های گذشته چگونه بوده است.
[تصویر با کیفیت چاپ] کارمل کرتیس، یک آرشیوگر در آرشیو تصویر متحرک کتابخانه‌های IU، نوارهای فیلم ۱۶ میلی‌متری را برای بازدیدکنندگان از یک رویداد "یک قرن فیلم ۱۶ میلی‌متری" در مرکز میراث مادام واکر در آوریل ۲۰۲۳ نمایش می‌دهد. عکس از لیز کی، دانشگاه ایندیانا
فیلم‌های سینمایی، نوارهای ویدیویی و اکنون فرمت‌های دیجیتال شکننده هستند و به مراقبت مداوم نیاز دارند، و مأموریت آرشیوها حفظ و در دسترس قرار دادن تمام این رسانه‌ها است که سرشار از تاریخ هستند. همانطور که به تاریخ فیلم‌های سینمایی نگاه می‌کنیم، متوجه می‌شویم که حدود ۸۵ درصد از تمام فیلم‌های صامت به سادگی از بین رفته‌اند، و اکنون شاهد تولید رسانه‌های جدید به صورت دیجیتالی هستیم که تلاش کمی برای انتقال رسانه‌ها یا بررسی پوسیدگی دیجیتال انجام شده است. تعداد کمی از فیلمسازان از مراحل لازم برای اطمینان از اینکه فیلم‌هایشان در ۵ تا ۱۵ سال آینده به دلیل سهل‌انگاری از بین نمی‌روند، آگاه هستند.
ما دوباره در معرض خطر مواجهه با یک ضرر قابل توجه جدید در تمام رسانه‌هایی هستیم که امروزه ایجاد می‌شوند که منجر به یک عصر تاریک دیجیتال برای فیلم‌های معاصر خواهد شد. با کمک و راهنمایی آرشیوها، می‌توانیم از بخشی از این ضرر جلوگیری کنیم.
سوال: آیا می‌توانید کمی در مورد تاریخچه آرشیو فیلم صحبت کنید؟ چه زمانی شروع شد و در طول زمان چگونه تغییر کرده است؟
پاسخ: آرشیو فیلم یک حرفه نسبتاً جوان است. از آنجایی که فیلم‌های سینمایی در دهه ۱۸۹۰ آغاز شدند و در ابتدا به عنوان یک ارزش فرهنگی دیده نمی‌شدند، مدتی طول کشید تا درک شود که این رسانه جدید چقدر مهم است که حفظ شود. تا دهه ۱۹۳۰ اولین آرشیوهای فیلم ایجاد نشدند.
از این سال‌های اولیه، تغییرات گسترده‌ای در حرفه آرشیو فیلم ایجاد شده است، و بخش زیادی از این امر به دلیل پیشرفت در فناوری‌های مربوط به تکثیر (دیجیتالی کردن) فیلم و پیشرفت در ابزارهایی است که برای ارائه دسترسی به رسانه‌های تاریخی و به تازگی دیجیتالی شده استفاده می‌شوند.
حتی ۳۰ سال پیش، می‌توانم به یاد بیاورم که بسیاری از افراد در حوزه ما برای به دست آوردن یک مجموعه فیلم ۱۶ میلی‌متری خصوصی بسیار مورد تقاضا رقابت می‌کردند که در کتابخانه لیلی دانشگاه ایندیانا فرود آمد. در آن زمان، یافتن و قرض گرفتن عناوین فیلم برای نمایش عمومی و در کلاس دشوار بود. این در زمانی بود که نوارهای VHS ممکن است تنها جایگزین فیلم بودند، و نوارهای VHS از نظر کیفیت پایین‌تر بودند، نمی‌توانستند نمایش داده شوند و عناوین در دسترس محدودی داشتند.
[تصویر با کیفیت چاپ] قفسه‌های تاسیسات کتابخانه کمکی در IU Bloomington. عکس از اریک راد، دانشگاه ایندیانا
آنچه در دهه‌های اخیر به طور چشمگیری تغییر کرده است، روش‌های دیجیتالی‌سازی با کیفیت بالا و کم‌هزینه‌تر است که پیشرفت کرده‌اند و توسعه پلتفرم‌های دسترسی که امروز بخش زیادی از تاریخ سینمایی ما را به صورت آنلاین در دسترس قرار می‌دهند. این یک تغییر بزرگ نسبت به زمانی است که برای دیدن یک فیلم در محل در یک بیننده تخت به آرشیوهای فیلم در سراسر کشور یا جهان سفر می‌کردید. امروزه بسیاری از آرشیوها مجموعه‌ها را به صورت آنلاین به اشتراک می‌گذارند.
البته، چالشی که با پیشرفت همراه است این است که عموم و حامیان ما در سراسر جهان اکنون انتظار دارند که همه چیز دیجیتالی شود و همه چیز بتواند به صورت آنلاین در دسترس باشد. هزینه‌های نگهداری مواد در محیط‌های با کنترل آب و هوا، دیجیتالی کردن رسانه‌های منسوخ، ذخیره فایل‌های دیجیتال بسیار بزرگ، توصیف مناسب فیلم‌ها تا بتوان آنها را یافت و پشتیبانی از پلتفرم‌های پخش آنلاین، همگی تعهدات مالی قابل توجهی هستند.
به طور کلی، اکثر آرشیوهای فیلم از حمایت مالی مناسب برخوردار نیستند. بنابراین، تنها درصد کمی از فیلم‌های جهان دیجیتالی شده و به صورت آنلاین برای مشاهده در دسترس قرار می‌گیرند. تلاش برای حمایت از بودجه برای انجام این کار یک مبارزه مداوم است.
سوال: در مورد آرشیو تصویر متحرک کتابخانه‌های IU بگویید. چه چیزی آن را خاص می‌کند و چه منابعی را به دانشجویان، محققان و عموم مردم ارائه می‌دهد؟
پاسخ: آرشیو تصویر متحرک کتابخانه‌های IU به چند دلیل به عنوان یک آرشیو فیلم منحصر به فرد است. آرشیو ما با حدود ۳۵۰۰۰ عنوان فیلم تشکیل شده است که توسط IU از طریق مرکز صوتی-تصویری IU به مدت بیش از یک قرن توزیع و تولید شده است. اینها فیلم‌های آموزشی بودند که دهه‌ها توسط مدارس، گروه‌های مدنی، YMCA و سازمان‌های حرفه‌ای اجاره می‌شدند و به عنوان ابزارهای آموزشی، مدل‌های راهنمایی اجتماعی برای رفتار مناسب، راهنماهای آموزشی حرفه‌ای و غیره استفاده می‌شدند.
فیلم‌های ما دوره‌هایی را مستند می‌کنند که در آنها، به عنوان مثال، فیلم‌های دولتی درباره "چه کاری در یک قرار ملاقات انجام دهیم" (۱۹۵۱) یا مشکلات "نظارت بر کارگران زن" (۱۹۴۴) از سری "مشکلات در نظارت" وجود دارد. "دختر شما در IU" از IU در سال ۱۹۵۳ نمونه دیگری از چگونگی ارائه این فیلم‌ها نگاهی به وضعیت فرهنگ ما در آن زمان و ارزش‌های گذشته در مورد مسائل جنسیتی، انتظارات اجتماعی و حتی شرایط اقتصادی است.
فیلم‌های بی‌شماری از قرن گذشته در IU وجود دارد که محققان، دانشجویان و محققان می‌توانند آنها را بررسی کنند که بخشی از این سیستم توزیع فیلم آموزشی بوده‌اند.
سوال: برخی از "جواهرات" ذخیره شده در آرشیو تصویر متحرک IU چیست؟
پاسخ: ما در سال ۲۰۱۰ آرشیو را با هسته اصلی مجموعه‌های خود که فیلم‌های آموزشی قبلی در IU بودند، تأسیس کردیم. در طول دهه گذشته، مجموعه‌ها را چهار برابر کرده‌ایم و با به دست آوردن مجموعه‌های منحصر به فرد متنوع، آنها را گسترش داده‌ایم.
برخی از موارد قابل توجه عبارتند از مجموعه جوایز تبلیغاتی کلیو که شامل ده‌ها هزار تبلیغات از سال ۱۹۵۹ تا دهه ۱۹۹۰ است که برای دریافت جوایز کلیو، "اسکار تبلیغات" ارسال شده‌اند. مجموعه ادوارد و نائومی فیل شامل فیلم‌های آموزشی، فیلم‌برداری خانگی و فیلم‌های رویدادهای تاریخی منحصربه‌فرد مانند نمایشگاه جهانی ۱۹۶۴ است.
ما اکنون مجموعه‌ای از فناوری شامل دوربین‌ها و پروژکتورهای قرن گذشته داریم که به ما امکان می‌دهد آموزش دهیم که فیلم‌ها قبلاً چگونه ساخته و نمایش داده می‌شدند. حتی مجموعه‌ای از یک ایستگاه خبری محلی سابق وجود دارد. ما مجموعه آنها را دیجیتالی کردیم و پوشش دهه ۱۹۸۰ از بیماری همه‌گیر HIV/AIDS و تجربه رایان وایت، اهل ایندیانا را کشف کردیم که به ما نگاهی به بیماری همه‌گیر جهانی تاریخی و نحوه واکنش جهان در سال‌های اولیه می‌اندازد.