Decolonizing AI Ethics in Education: A Systematic Review and Glocalized Framework (FGAIEE)

تخيل عالماً تُكتب فيه القواعد التي تحدد كيفية تعاملنا مع بعضنا البعض من قبل مجموعة واحدة من الناس، باستخدام تاريخهم ولغتهم الخاصة فقط، ثم تُطبق على الجميع غيرهم. هذا هو الواقع الحالي للذكاء الاصطناي في المدارس. ومع ازدياد ذكاء الحواسيب، أصبحت تُستخدم بشكل متزايد لتصحيح الاختبارات، واقتراح الدروس، وحتى تقرير من يتم قبوله في الجامعة. لكن المبادئ التوجيهية الأخلاقية الرامية إلى الحفاظ على عدالة هذه الأنظمة يتم وضعها في الغالب في الدول الغنية والغربية. وتفترض هذه المبادئ أن الجميع يفكرون ويتحدثون ويتعلمون بنفس الطماثل. وعندما تُطبق هذه القواعد على الطلاب في أفريقيا أو آسيا أو أمريكا اللاتينية، فإنها غالباً ما تفشل؛ فقد لا تفهم لهجة الطالب، أو تتجاهل القيم الثقافية المحلية، أو ببساطة لا تعمل بسبب ضعف الاتصال بالإنترنت. والنتيجة هي نظام يدعي العدالة ولكنه في الواقع يدفع مجموعات معينة نحو التهميش.

لقد أثار هذا الخلل تساؤلاً جديداً بين الباحثين: من الذي يقرر ما هو صحيح؟ لقد شرع فريق من العلماء من إندونيسيا في الإجابة على ذلك من خلال تحليل كيفية استخدام أخلاقيات الذكاء الاصطناعي فعلياً في الفصول الدراسية حول العالم. لم يكتفوا بقراءة القواعد فحسب، بل فحصوا 84 دراسة منشورة تناقش الأشخاص الذين كتبوا تلك المبادئ، والطلاب الذين تتأثر بهم، والأماكن التي تُستخدم فيها. كان هدفهم هو إيجاد طريقة لجعل أخلاقيات الذكاء الاصطناعي تعمل من أجل الجميع، وليس فقط من أجل القلة التي تملك السلطة لكتابة المبادئ التوجيهية. وهم يسمون هذا النهج "المحلي العالمي" (glocal)، وهو مزيج من "العالمي" و"المحلي"، مما يشير إلى أن القواعد الجيدة يجب أن تُصنع مع وضع العالم أجمع في الاعتبار، ولكن يجب أن تُبنى لتناسب الاحتياجات المحددة لكل مجتمع.

بدأ الباحثون بجمع 84 دراسة مختلفة نُشرت بين عامي 2015 و2025. بحثوا عن أي بحث يناقش كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي في التعليم وما إذا كان عادلاً. قاموا بفرز آلاف المقالات، ولم يحتفظوا إلا بتلك التي قدمت أدلة حقيقية أو تحليلاً عميقاً لكيفية عمل هذه الأنظمة في الممارسة العملية. وقد أولوا اهتماماً خاصاً للدراسات من "الجنوب العالمي"، وهو مصطلح يُستخدم لوصف المناطق التي غالباً ما تم استبعادها من الحوارات الرئيسية حول التكنولوجيا، بما في ذلك دول في أفريقيا وأمريكا اللاتينية وأجزاء من آسيا. ومن خلال التركيز على هذه الأصوات ضمن الأدبيات الموجودة، أملاً في رؤية صورة مختلفة لما ينبغي أن تبدو عليه أخلاقيات الذكاء الاصطناعي.

ما وجدوه كان انقساماً واضحاً. فغالبية القواعد والمبادئ التوجيهية تأتي من مؤسسات في أوروبا وأمريكا الشمالية. وغالباً ما تُكتب هذه القواعد كقائمة مراجعة بسيطة للقيم، مثل "كن عادلاً" أو "كن شفافاً". ومع ذلك، تُظهر الدراسة أن قوائم المراجعة هذه نادراً ما تغير طريقة العمل الفعلية في المدارس في أجزاء أخرى من العالم. وفي كثير من الحالات، تُطلب من المدارس في الجنوب العالمي تبني هذه القواعد الغربية دون سؤالهم عن رأيهم. ووجد الباحثون أنه عندما تُبنى أنظمة الذكاء الاصطناعي باستخدام بيانات باللغة الإنجليزية وأفكار غربية فقط، فإنها ترتكب أخطاءً أكثر تكراراً مع الطلاب الذين يتحدثون لغات أخرى أو ينتمون لخلفيات ثقافية مختلفة. فعلى سبيل المثال، غالباً ما تواجه أدوات التصحيح الآلي صعوبة مع المتحدثين بغير اللغة الإنجليزية كلغة أم، مما يمنحهم درجات أقل ليس لأن عملهم أسوأ، بل لأن الكمبيوتر لا يفهم طريقتهم في التحدث.

كما كشفت الدراسة أن الأشخاص الذين يُفترض حمايتهم بموجب هذه القواعد — المعلمين والطلاب والقادة المحليين — نادراً ما يكونون جزءاً من عملية صنع القرار. وفي الحالات القليلة التي شاركت فيها المجتمعات المحلية، كان هذا الاشتراك غالباً مجرد إجراء شكلي، أي خانة يجب التأشير عليها بدلاً من كونه شراكة حقيقية. وأشار الباحثون إلى أنه عندما يتم تجاهل الأصوات المحلية، فإن التكنولوجيا غالباً ما تفشل في حل المشكلات التي كان من المفترض أن تعالجها. وبدلاً من مساعدة الجميع على التعلم، يمكنها تعميق عدم المساواة القائمة، مما يجعل الأمر أكثر صعوبة على أولئك الذين يعانون بالفعل لمواكبة الركب.

ومع ذلك، فإن القصة لا تنتهي بالفشل. فقد اكتشف الباحثون أيضاً حركة متنامية من الحلول المحلية التي تعمل بشكل أفضل بكثير. ففي غانا، على سبيل المثال، تستخدم المدارس مفهوماً يسمى "أوبونتو" (Ubuntu)، والذي يؤكد أن الشخص هو شخص من خلال الآخرين. ويُستخدم هذا المفهوم لتصميم أنظمة ذكاء اصطناعي تركز على الثقة المجتمعية والمسؤولية المشتركة بدلاً من مجرد الدرجات الفردية. وفي جنوب شرق آسيا، يُستخدم نهج آخر يسمى "غوتونغ رويونغ" (gotong royong)، والذي يعني العمل معاً من أجل الصالح العام، لضمان أن يكون للجميع رأي في كيفية استخدام التكنولوجيا. هذه الأساليب المحلية ليست مجرد تعديلات صغيرة على القواعد العالمية الكبرى؛ بل هي طرق تفكير مختلفة تماماً حول ما هو صحيح وما هو خطأ. إنها تعامل المعرفة المحلية باعتبارها لا تقل أهمية عن العلم الغربي.

خلص الفريق إلى أن الطريقة الحالية في العمل معطلة لأنها تعامل الأخلاق كمنتج واحد يناسب الجميع. ويجادلون بأننا بحاجة إلى التوقف عن محاولة فرض مجموعة واحدة من القواعد على العالم أجمع. وبدلاً من ذلك، يقترحون إطاراً جديداً يسمى "إطار أخلاقيات الذكاء الاصطناعي المحلية العالمية في التعليم". ويقترح هذا النهج أن القواعد الأخلاقية يجب أن تُبنى من القاعدة إلى القمة. وهذا يعني أنه عندما ترغب مدرسة في بلد آخر في استخدام الذكاء الاصطناعي، يجب أن تكون قادرة على تشكيل القواعد لتناسب ثقافتها ولغتها واحتياجاتها. كما يعني هذا أن الشركات التي تبيع هذه الأدوات يجب أن تُطالب بإثبات أن أنظمتها تعمل بعدالة للطلاب المحليين قبل أن تتمكن من بيعها.

يقترح الباحثون ثلاث خطوات رئيسية لتحقيق ذلك. أولاً، يجب أن تأتي المعرفة التي توجه هذه الأنظمة من أماكن متنوعة، وليس من مكان واحد فقط. ثانياً، يجب أن يكون للأشخاص الذين يستخدمون التكنولوجيا صوت حقيقي في كيفية تصميمها وفحصها. ثالثاً، يجب أن تكون هناك عواقب حقيقية إذا فشلت التكنولوجيا في أن تكون عادلة، مثل رفض شراء الأدوات التي لا تعمل من أجل الجميع. هذا ليس مجرد مسألة لطف؛ بل يتعلق بالتأكد من أن التكنولوجيا تعمل فعلياً. وتظهر الدراسة أنه عندما يشارك المجتمع المحلي في التصميم، تزداد الثقة في النظام، وتصبح التكنولوجيا أكثر فائدة للجميع.

هذه الطريقة الجديدة في التفكير لا تعني التخلي عن كل القواعد القديمة. بدلاً من ذلك، تعني تغيير كيفية صنعها. إن الأمر يتعلق بالاعتراف بأن هناك طرقاً عديدة لتكون أخلاقياً، تماماً كما توجد طرق عديدة للتحدث بلغة ما أو لتدريس درس ما. ويعتقد الباحثون أنه إذا استطعنا بناء نظام يحترم هذه الاختلافات، فيمكننا إنشاء ذكاء اصطناعي يساعد جميع الطلاب حقاً على التعلم. هم لا يقولون إن هذا أمر سهل أو أنه سيحدث بين عشية وضحاها. لكنهم واضحون في أن المسار الحالي، حيث تقرر مجموعات قليلة قوية للجميع، لا يعمل. إن مستقبل الذكاء الاصطناعي في التعليم يعتمد على الاستماع إلى الأشخاص الذين يستخدمونه بالفعل، والتأكد من أن أصواتهم مسموعة في تصميم الأدوات التي ستشكل مستقبلهم.