تاسو هغې دندې ته چې خیال یې کوی، تازه غوښتنلیک ورکړی. تاسو د خپل سوانح  یا (سیوي) او هڅونې لیک چمتو کولو لپاره ساعتونه تېر کړي. له هیجان څخه ستاسو زړه ډب ډب کوي، له هیلو څخه ډک انتظار دوام لري. که دا دنده ترلاسه کړئ، ستاسو ژوند به په ریښتیا بدل شي! خو ایا  وروسته څه پیښیږي.

وروسته خبر ترلاسه کوۍ چې  ستاسو غوښتنه رد شوې ده.

ولې تاسو فکر کاوه چې "دا دنده بالکل زما لپاره ده!". اوس ناست یاست او ژور فکر کوئ چې "ولې یې زه ونه ټاکلم؟" په زړه پورې خبره دا ده چې کېدای شي ستاسو غوښتنلیک باندې هیڅ د انسان سترګې نه وي لږېدلې. 

داسې فکر وکړئ: امازون هر کال یوازې د بېلابېلو بستونو لپاره ۲۰۰,۰۰۰ سوانح ترلاسه کوي. په ګوګل کې دا شمېره لس چنده زیاته ده - یعنې له ۲ میلیونو څخه زیاتې سوانح. تاسې فکر وکړئ که چېرې د دې ټولو غوښتنلیکونو د کتلو مسئول مدیر واوسئ ایا تاسې دا کار کولی شۍ؟ ایا دا یو ډارونکی کار ندی؟

له همدې امله، ډېری شرکتونو د دې خبرې حل په مصنوعي ځیرکتیا (AI) کې موندلی دی. موږ ورته اوس (AI) اې آی وایو. دا سیسټمونه د نوماندانو په انتخاب او دنده ګمارنه کې مرسته کوي.

خو دلته یوه ستونزه شتون لري. وروستي څېړنې ښيي چې مصنوعي ځیرکتیا یا  AI سیسټمونه د خلکو د وړتیاوو سره هیڅ تړاو نه لرونکي لاملونو له مخې غوښتنې ردوي. تصور کولای شئ؟ ستاسو جنسیت، نژاد، حتی ستاسو د خوښې مشغله (هابیز) هم ستاسو د رد کېدو لامل کېدای شي. متخصصین دې ته "الګوریتمیک توپیر" وایي.

په اصل کې دا هیڅ نوې ستونزه نه ده. له پېړیو راهیسې په دندو کې د جنسیت توپیر، نژادي توپیر او نور ډېر توپیرونه شتون لري.

په پیل کې هر څوک ډېر هیله‌مند و. فکر کېده  ، که چیرې مصنوعي ځیرکتیا راشي، انساني تعصبونه به له منځه یوسي، هر څه به نور هم عادلانه شي. خو موږ یوه خبره هیره کړې وه   چې مصنوعي ځیرکتیا هم زموږ له ورکړل شویو معلوماتو څخه زده‌کړه کوي. یعنې چې معلومات هر څومره عادلانه وي، مصنوعي څیرکتیا  هم همغومره عادلانه کېدای شي.

مثلاً، راځئ چې د امازون سره پېښې شوې پېښې ته لنډه کتنه وکړو. شرکت په تېرو کې چې کوم کارکوونکي نیولي و، ډېری یې نارینه و.

نو ایا ددې خبرې لامل څه وو؟ ددې خبرې لامل د مصنوعي ځیرکتیا لخوا د  ژوندلیکونه تحلیول وو..

...په دوامداره توګه یې نارینه کاندیدان مخې ته راوستل. یعنې ډېری وړ ښځې، تر دې چې غوښتنلیکونه یې د انسان لخوا ولوستل شي، رد کېدلې.

هر څوک وایي چې مصنوعي ځیرکتیا  بې‌طرفه دی، ستونزه نه شته  خو موږ دلته تېروځو. د یونېسکو لخوا په ۲۰۲۴ کال کې یوه څېړنه ترسره شوې ده. هغه سیسټمونه چې لوی ژبني ماډلونه یې بولړ - موږ ورته LLM وایو - په دوامداره توګه زاړه قالبونه تکراروي. ښځو ته تل د کور کارونو سره تړلي، ټیټ موقف لرونکې دندو وړاندیز کوي، په داسې حال کې چې نارینو ته ډېر درانه، بېلابېلو کارونو وړاندیزونه کوي.

او ستونزه یوازې دلته نه ده.  د مصنوعي ځیرکتیا سیسټمونه د افریقایي اصل خلکو دودیز ویښتانو سټایلونه لرونکي کاندیدان یا له هغو سیمو څخه چې کډوال پکې زیات مېشت دي راغلي غوښتونلیکونه هم په ناحقه ردوي.

د دې خراب سیسټم له امله هم ښه کاندیدان د خپلې خوښې دندې ته نه رسېږي، او هم شرکتونه واقعاً وړ خلک له لاسه ورکوي. او بده خبره لا دا ده چې په دندو ګمارلو پروسه کې د مصنوعي ځیرکتیا ډېرېدونکې کارونې سره، د دې تعصبونو موندل هم ستونزمن کېږي. فکر وکړئ، تاسو به څنګه ثابته کړئ چې یو الګوریتم له تاسو سره توپیر کړی دی؟ تاسو خو پدې هم نه پوهېږئ چې سیسټم څنګه کار کوي!

د مېنېسوټا پوهنتون یوه په زړه پورې څېړنه ترسره کړې. په ۲۰۲۴ کال کې یې له یولس سوه څخه زیاتو خلکو سره انلاین تجربې ترسره کړې دي. په پای کې یوه ډېره په زړه پورې پایلې موندل شوې: ۶۶ سلنه ښځو چې د دندې په لټه کې وې ، یعنې له درېیو څخه دوو برخې، غوره بلله چې د نارینه پر ځای د مصنوعي ځیرکتیا  لخوا وارزول شي. خو کله چې خبره د ښځې ارزونکي ته رسېږي، دا کچه ۳۹ سلنې ته راټیټېده. په هر حالت کې، ښځو د انسان پر ځای مصنوعي ځیرکتیا ته ترجیح ورکړې.

ښکاره ده چې هم د کار لټونکو او هم د کار ورکوونکو پوهاوی اړین دی چې یوازې پر مصنوعي ځیرکتیا باندې باور کولو خطرونه درک کړي. کېدای شي تر ټولو غوره حل دا وي چې د مصنوعي ځیرکتیا چټکتیا او ثبات د انسان د همدردۍ او قضاوت سره یوځای کړو.

یعنې دې ته باید د یوې شراکت په سترګه وګورو.   مصنوعي ځیرکتیا کولی شي د سترګو په رپ کې زرګونه معلومات تحلیل کړي، دا سمه ده. خو کله چې د انسان عامل هم ورمنځته شي، حالت لا ښه درک کیدلی شي او شخصي توپیرونه هم لیدلای شو.

که تاسو د کار لټوونکي یاست یا کار ورکوونکی، دا پوښتنه باید له ځانه وپوښتو: ایا موږ واقعاً عدالت ته اهمیت ورکوو، که یوازې هغو سیسټمونو باندې په پټو سترګو باور کوو چې بې‌طرفه ښکاري؟ لکه څنګه چې ټکنالوژي زموږ ژوند ته ننوځي، دا زموږ ټولو دنده ده چې وپوښتو چې دا سیسټمونه څنګه کارول کېږ او روڼتیا وغواړو. او البته چې اصلي هدف دا دی چې هر څوک مساوي چانس ولري، پرته له دې چې د هغه  جنسیت، نژاد یا ملیت ته وکتل شي.