人工智能曾被誉为公正的黎明，一种能够消除决策中人类偏见的工具。从全球企业到国家政策，人工智能承诺在情感曾经主导的地方带来逻辑。
然而，如今大大小小的决策都由机器做出，算法越来越决定谁获得贷款、谁得到晋升以及哪位患者接受治疗。我们所有人都需要承认并接受的一个现实是，人工智能继承了我们的偏见。"固有偏见"这一术语并不意味着机器有观点；它意味着偏见已植根于其基础之中。
每个人工智能模型都在人类生成的数据上进行训练，这些数据反映了我们的行为、不平等和历史偏见。本质上，机器从我们身上学习，而我们作为社会并不中立。全球研究表明，面部识别系统错误识别女性和有色人种的比率远高于其他群体。
这不是欺骗或恶意，而是一种失衡。在这些算法训练中使用的数据主要以浅肤色男性面孔为主。当应用于数百万用户时，这种差异微妙地转化为偏见。
同样，基于数十年公司数据训练的招聘算法可能会无意识地偏爱男性简历，信用评分系统可能会降低来自特定社区的申请人的评分，在医疗保健领域，在西方数据集上训练的人工智能可能会误诊其他族裔背景的患者。
这些系统是基于继承而非意图进行歧视。人工智能的固有偏见不是技术缺陷；它是社会的镜子。这些系统反映了人类，放大了我们的长处和短处。
解决方案不在于放弃人工智能，而在于有意识地设计它。这意味着实施人工智能伦理委员会，定期进行偏见审计，并确保开发人员、政策制定者和用户不仅了解人工智能的预测结果，还了解其原因。
包括欧盟在内的全球监管机构正在制定法规，以分类和监管"高风险人工智能系统"。最终目标是开发负责任的算法，而非完美的算法。真正的考验将是各种文化是否决定承认并解决偏见，而这种偏见将以某种形式始终存在。
从区域角度看，在"2040愿景"下，阿曼正迅速采用人工智能来驱动其医疗系统、物流网络和创新治理。作为未来的基础，国家人工智能和先进技术战略高度重视创新、数字技能和本地数据主权。
然而，随着人工智能成为国家决策的重要因素，当前的辩论焦点在于阿曼应如何负责任地使用人工智能，而非是否应该使用它。如果源数据来自具有不同社会规范或人口统计特征的地区，生成的算法可能无法准确反映阿曼的现实。
招聘系统可能会忽略地区适当的资格；教育人工智能可能会误解文化学习模式；预测算法可能会高估本地公司的成功。为应对这一问题，阿曼必须确保每个AI项目都基于本地数据、伦理和治理。除了有效运行外，人工智能还应被训练得充满尊重，考虑文化细微差别并维护公平和透明。在制定符合自身国家和艺术理想的政策的同时，阿曼及其海湾合作委员会(GCC)盟友可能会扩大这些国际倡议。
"如果人工智能是我们文明的镜子，那么算法的公平始于社会本身的公平。"
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