تتلاشى أضواء الفلورسنت في مطار بوسطن لوغان الدولي بينما كانت آني لوسيا لوبيز بيلوزا، وهي طالبة جامعية جديدة تبلغ من العمر 19 عامًا، تتمسك ببطاقة صعودها إلى الطائرة. كان الإثارة تغلي بداخلها؛ كانت متوجهة إلى تكساس لمفاجأة عائلتها بمناسبة عيد الشكر. لكن دفء الترقب سرعان ما تحول إلى رعب مروع. فبدلاً من لم شمل بهيج، وجدت نفسها محتجزة، واصطدم حلمها الأمريكي فجأة بالواقع القاسي لإنفاذ قوانين الهجرة. وفي غضون 48 ساعة، كانت على متن طائرة، ليس إلى تكساس، ولكن إلى هندوراس، وهي دولة بالكاد تعرفها.

اعترفت إدارة ترامب لاحقًا بأن ترحيل لوبيز بيلوزا كان "خطأ"، وهو اعتراف صارخ بنظام غالبًا ما ينتقد بسبب غموضه واحتمالية الخطأ فيه. لكن الاعتذار، الذي قُدِّم في المحكمة، لم يقدم سوى القليل من الراحة للوبيز بيلوزا، التي انقلبت حياتها بسبب خطأ بيروقراطي. تسلط هذه القضية، على الرغم من أنها تبدو معزولة، الضوء على قلق متزايد في عصر إنفاذ قوانين الهجرة المتطورة بشكل متزايد والموجهة بالذكاء الاصطناعي: احتمال التحيز الخوارزمي وتآكل الإجراءات القانونية الواجبة.

تكشفت تفاصيل الحادث في نوفمبر عندما تم الإبلاغ عن لوبيز بيلوزا، وهي طالبة في كلية بابسون، خلال فحص أمني روتيني. على الرغم من أمر المحكمة الطارئ الذي يوجه الحكومة بوقف ترحيلها لمدة 72 ساعة للسماح بالإجراءات القانونية، إلا أنها وُضعت على متن طائرة إلى هندوراس. هذا التجاهل الصارخ لأمر المحكمة يثير تساؤلات جدية حول المساءلة والرقابة على وكالات إنفاذ قوانين الهجرة.

إن استخدام الذكاء الاصطناعي في إنفاذ قوانين الهجرة يتوسع بسرعة. تُستخدم الخوارزميات الآن لتقييم طلبات الحصول على التأشيرة، وتحديد التهديدات الأمنية المحتملة، وحتى التنبؤ باحتمالية تجاوز الفرد مدة تأشيرته. تعتمد هذه الأنظمة، التي غالبًا ما تكون محاطة بالسرية، على مجموعات بيانات ضخمة لاتخاذ قرارات يمكن أن يكون لها عواقب وخيمة على حياة الناس.

أحد التحديات الرئيسية التي تواجه الذكاء الاصطناعي هو احتمال التحيز. إذا كانت البيانات المستخدمة لتدريب هذه الخوارزميات تعكس التحيزات المجتمعية القائمة، فمن المحتمل أن يقوم نظام الذكاء الاصطناعي بإدامة هذه التحيزات بل وتضخيمها. على سبيل المثال، إذا تم تدريب خوارزمية على بيانات تربط بشكل غير متناسب بين أعراق معينة والنشاط الإجرامي، فقد تبلغ بشكل غير عادل عن أفراد من تلك المجموعات كتهديدات أمنية محتملة. هذا مثال كلاسيكي على "التحيز الخوارزمي"، وهي ظاهرة يشعر الباحثون بقلق متزايد بشأنها.

توضح الدكتورة إميلي كارتر، أستاذة علوم الكمبيوتر المتخصصة في أخلاقيات الذكاء الاصطناعي: "إن أنظمة الذكاء الاصطناعي جيدة فقط بقدر جودة البيانات التي يتم تدريبها عليها". "إذا كانت البيانات متحيزة، فسيكون الذكاء الاصطناعي متحيزًا. ولأن هذه الأنظمة غالبًا ما تكون معقدة وغير شفافة، فقد يكون من الصعب تحديد هذه التحيزات وتصحيحها."

تؤكد قضية لوبيز بيلوزا على أهمية الشفافية والمساءلة في استخدام الذكاء الاصطناعي في إنفاذ قوانين الهجرة. في حين أن الحكومة اعترفت بـ "خطأ"، إلا أن الأسباب الكامنة وراء الخطأ لا تزال غير واضحة. هل كان خطأ في إدخال البيانات؟ عيب في الخوارزمية؟ أم فشل نظامي في التواصل بين الوكالات المختلفة؟ بدون مزيد من الشفافية، من الصعب منع حدوث أخطاء مماثلة في المستقبل.

تمتد آثار إنفاذ قوانين الهجرة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي إلى ما هو أبعد من الحالات الفردية. مع ازدياد تطور هذه الأنظمة، فإن لديها القدرة على إعادة تشكيل طبيعة السيطرة على الهجرة نفسها. يخشى بعض الخبراء من أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يؤدي إلى نظام أكثر آلية وأقل إنسانية، حيث يتم التعامل مع الأفراد كنقاط بيانات بدلاً من كونهم بشرًا.

تحذر سارة تشين، محامية الهجرة: "نحن بحاجة إلى توخي الحذر الشديد بشأن كيفية استخدامنا للذكاء الاصطناعي في الهجرة". "هذه قرارات لها تأثير عميق على حياة الناس. نحن بحاجة إلى التأكد من أن هذه الأنظمة عادلة وشفافة وخاضعة للمساءلة."

تعتبر قضية لوبيز بيلوزا بمثابة قصة تحذيرية، تسلط الضوء على المخاطر المحتملة للاعتماد بشكل كبير على الذكاء الاصطناعي في إنفاذ قوانين الهجرة. في حين أن الذكاء الاصطناعي يقدم وعدًا بزيادة الكفاءة والدقة، إلا أنه يحمل أيضًا خطر إدامة التحيز وتآكل الإجراءات القانونية الواجبة. مع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي، من الضروري أن نطور ضمانات قوية لضمان استخدام هذه الأنظمة بشكل أخلاقي ومسؤول. قد يعتمد مستقبل إنفاذ قوانين الهجرة على ذلك.