Can we trust AI to detect healthy multilingual English speakers among the cognitively impaired cohort in the UK? An investigation using real-world conversational speech
تكشف هذه الدراسة أن نماذج الذكاء الاصطنا تش الحالية، رغم فعاليتها للمتحدثين بلغة واحدة، تظهر تحيزاً كبيراً ضد المتحدثين بالإنجليزية متعددي اللغات ولهجات إقليمية محددة في المملكة المتحدة، مما يؤدي إلى خطر أعلى في تشخيص الأفراد الأصحاء من خلفيات الأقليات العرقية خطأً بأنهم يعانون من ضعف إدراكي ويجعل هذه الأدوات غير موثوقة للاستخدام السريري في المجموعات السكانية المتنوعة.
البحث الأصلي مرخَّص بموجب CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). هذا شرح مولَّده بالذكاء الاصطناعي للبحث أدناه. لم يكتبه المؤلفون ولم يصادقوا عليه. وللتحقق من الدقة التقنية، يرجى الرجوع إلى البحث الأصلي. اقرأ إخلاء المسؤولية الكامل
تخيل أن لديك محققاً ذكياً للغاية وعالي التقنية يُدعى "الذكاء الاصطناعي". مهمة هذا المحقق هي الاستماع إلى الناس وتحديد ما إذا كانت عقولهم تعمل بشكل مثالي أو ما إذا كانوا قد يظهرون علامات مبكرة لمرض الخرف (وهي حالة تؤثر على الذاكرة والتفكير).
لفترة طويلة، كان هذا المحقق بارعاً جداً في عمله، ولكن فقط عندما يستمع إلى الأشخاص الذين يتحدثون الإنجليزية كلغة أولى، تماماً كما تم تعليمه.
السؤال الكبير:
سأل الباحثون سؤالاً حاسماً: هل يمكننا الوثوق بهذا المحقق الذكي ليكون عادلاً عند الاستماع إلى الأشخاص الذين يتحدثون الإنجليزية كلغة ثانية؟ في المملكة المتحدة، ينتمي واحد من كل أربعة أشخاص إلى مجموعة عرقية أقلية، والعديد منهم يتحدث لغات متعددة (مثل الصومالية، أو الصينية، أو الهندية، أو الأردية) إلى جانب الإنجليزية. إذا كان الذكاء الاصطناعي منحازاً، فقد يتهم شخصاً معافى خطأً بأنه يعاني من الخرف لمجرد لهجته أو الطريقة التي تعلم بها الإنجليزية.
التجربة: "اختبار تذوق" للذكاء الاصطناعي
قام الباحثون بإعداد "اختبار تذوق" ضخم شمل 1,395 شخصاً.
- مجموعة "المتحدثين الأصليين": أشخاص يتحدثون الإنجليزية فقط، تم استقطابهم من جميع أنحاء المملكة المتحدة.
- مجموعة "متعددي اللغات": أشخاص أصحاء من شيفيلد وبرادفورد يتحدثون الإنجليزية بالإضافة إلى لغة أخرى (الصومالية، أو الصينية، أو لغات جنوب آسيا). كما كانت لديهم لهجات مختلفة (مثل اللهجات المميزة لجنوب يوركشاير أو غرب يوركشاير).
ملاحظة: نظرًا لأن الدراسة لم تجد عدداً كافياً من المصابين بالخرف الذين يتحدثون هذه اللغات الأخرى بطلاقة كافية لإجراء الاختبار، فقد اختبروا فقط الأشخاص الأصحاء من المجموعات متعددة اللغات. كان هذا يشبه اختبار ما إذا كان إنذار الحريق سيعمل عند عدم وجود حريق، فقط لمعرفة ما إذا كان الإنذار حساساً للغاية.
النتائج: لدى المحقق نقطة عمياء
- "الأذن" (التعرف على الكلام) عادلة:
أولاً، تحققوا مما إذا كان بإمكان الذكاء الاصطناعي ببساطة سماع وتدوين ما يقوله الناس. استخدموا ثلاثة "آذان" مختلفة (أنظمة ذكاء اصطناعي تسمى Whisper وWav2Vec 2.0 وNeMo).
- النتيجة: عملت الآذان بشكل جيد للجميع. لم تواجه صعوبة كبيرة مع اللهجات. كان الأمر يشبه ميكروفوناً جيداً يلتقط الصوت بوضوح سواء كنت تمتلك لهجة بريطانية، أو صومالية، أو صينية.
- "الدماغ" (التشخيص) منحاز:
بعد ذلك، طلبوا من الذكاء الاصطناعي تحليل الكلام لتخمين ما إذا كان الشخص معافى أو يعاني من مشاكل إدراكية.
- النتيجة: هنا بدأت المشاكل. كان "دماغ" الذكاء الاصطناعي منحازاً بشدة.
- الاستعارة: تخيل معلماً يصحح المقالات. إذا كان المعلم معتاداً على قراءة مقالات مكتوبة بأسلوب معين، فقد يقلل من درجة طالب يكتب بجمال ولكن يستخدم أسلوباً مختلفاً، ظناً منه أن الطالب "مرتبك" أو "يعاني".
- ما حدث: نظر الذكاء الاصطناعي إلى متحدثين أصحاء من متعددي اللغات وظن: "هممم، إنهم يستخدمون كلمات مختلفة، أو يتوقفون عن الكلام بشكل مختلف، أو لديهم لهجة. لا بد أنهم مرتبكون! لا بد أنهم يعانون من الخرف!"
- الأسوأ على الإطلاق: كان الذكاء الاصطناعي قاسياً بشكل خاص على الأشخاص ذوي لهجات جنوب يوركشاير (من شيفيلد). فقد وصف هؤلاء الأشخاص الأصحاء بشكل متكرر بأن لديهم خرفاً (المرحلة الأكثر خطورة)، بدلاً من مجرد مشاكل طفيفة في الذاكرة.
- لماذا حدث هذا؟
بحث الباحثون فيما كان الناس يقولونه.
- المتحدثون الأصليون: عندما سُئلوا عن الأخبار الأخيرة، تحدثوا عن رؤساء وزراء بريطانيين ومدن محلية في المملكة المتحدة.
- متعددو اللغات: عندما طُرحت نفس الأسئلة عليهم، تحدثوا بشكل طبيعي عن بلدانهم الأصلية (مثل باكستان أو الهند) أو مدن مثل لاهور.
- خطأ الذكاء الاصطناعي: لم يفهم الذكاء الاصطناعي أن التحدث عن لاهور هو ذكرى طبيعية وصحية لشخص من باكستان. بدلاً من ذلك، رأى هذه الكلمات ككلمات "غريبة" أو "خارج السياق" واستخدمها كدليل على التدهور المعرفي. كان الأمر أشبه بمحقق يعتقد أن الشاهد يكذب لمجرد أنه ذكر مدينة لم يسمع بها المحقق من قبل.
الخلاصة: ليس جاهزاً للمستشفى بعد
خلصت الدراسة إلى أنه بينما يعد الذكاء الاصطناعي "أذناً" رائعة، فإنه حالياً "قاضٍ" سيء بالنسبة للأشخاص متعددي اللغات في المملكة المتحدة.
إذا استخدمنا هذه الأداة في مستشفى اليوم، فمن المرجح أن تسبب الكثير من الذعر. ستخبر الكثير من الأشخاص متعددي اللغات الأصحاء بأنهم يعانون من الخرف، مما يؤدي إلى توتر غير ضروري وهدر للموارد الطبية.
ما الخطوة التالية؟
الباحثون لا يستسلمون. إنهم يبنون ذكاءً اصطناعياً جديداً وأكثر عدلاً. يخططون لـ:
- تعليم الذكاء الاصطناعي عن الثقافات واللهجات المختلفة حتى يفهم أن التحدث عن "لاهور" أمر طبيعي لبعض الناس.
- استقطاب أشخاص مصابين بالخرف الفعلي يتحدثون هذه اللغات لتدريب الذكاء الاصطناعي بشكل أفضل.
- التأكد من أن الذكاء الاصطناعي لا ينظر فقط إلى ما هي الكلمات المستخدمة، بل يفهم أيضاً سياق حياة المتحدث.
باختصار: لدينا أداة قوية، ولكنها حالياً تشبه سيارة ذات نظام تحديد مواقع (GPS) يعرف فقط كيفية القيادة في لندن. إذا حاولت القيادة في شيفيلد أو برادفورد بلهجة مختلفة، فستضيع وتظن أنك تقود في الاتجاه الخاطئ. نحن بحاجة إلى تحديث الخريطة قبل أن نسمح لها بقيادة أي شخص إلى المستشفى.
غارق في أبحاث مجالك؟
تصلك نشرة يومية بأحدث الأبحاث المطابقة لكلماتك البحثية المفتاحية — مع ملخصات تقنية، بلغتك.