تحولت مفاجأة عيد الشكر لطالبة جامعية في ولاية ماساتشوستس إلى كابوس عندما تم احتجازها في مطار بوسطن وترحيلها إلى هندوراس. كانت آني لوسيا لوبيز بيلوزا، وهي طالبة جديدة تبلغ من العمر 19 عامًا في كلية بابسون، تحاول ببساطة مفاجأة عائلتها في تكساس. وبدلاً من ذلك، وجدت نفسها عالقة في الشبكة المعقدة لإنفاذ قوانين الهجرة، وهو نظام يخضع لتدقيق متزايد بسبب اعتماده على الخوارزميات وصنع القرار القائم على البيانات. أقرت إدارة ترامب لاحقًا بأن الترحيل كان "خطأ"، لكن الحادث يثير تساؤلات مهمة حول دور الذكاء الاصطناعي في الهجرة واحتمال التحيز والأخطاء.

تسلط القضية الضوء على الاستخدام المتزايد للذكاء الاصطناعي في إنفاذ قوانين الهجرة. تُستخدم الخوارزميات الآن لتقييم طلبات الحصول على التأشيرة، وتحديد التهديدات الأمنية المحتملة، وحتى التنبؤ باحتمالية تجاوز الأفراد مدة تأشيراتهم. تحلل هذه الأنظمة كميات هائلة من البيانات، بما في ذلك سجل السفر ونشاط وسائل التواصل الاجتماعي والسجلات الجنائية، لاتخاذ قرارات يمكن أن يكون لها عواقب تغير مجرى الحياة.

بدأت محنة لوبيز بيلوزا في 20 نوفمبر عندما تم احتجازها في المطار. على الرغم من صدور أمر قضائي طارئ في اليوم التالي يأمر الحكومة بإبقائها في الولايات المتحدة للإجراءات القانونية، فقد تم ترحيلها إلى هندوراس في 22 نوفمبر. اعتراف الحكومة بالخطأ يؤكد على قابلية هذه الأنظمة للخطأ واحتمال فشل الرقابة البشرية.

تشرح الدكتورة سارة ميلر، أستاذة علوم الكمبيوتر المتخصصة في أخلاقيات الذكاء الاصطناعي: "إن استخدام الذكاء الاصطناعي في الهجرة سلاح ذو حدين". "فمن ناحية، يمكن أن يساعد في تبسيط العمليات وتحديد التهديدات الأمنية الحقيقية. ومن ناحية أخرى، يمكن أن يديم التحيزات القائمة ويؤدي إلى نتائج غير عادلة، خاصة عندما تعكس البيانات المستخدمة لتدريب هذه الخوارزميات التحيزات المجتمعية".

أحد الشواغل الرئيسية هو التحيز الخوارزمي. إذا كانت البيانات المستخدمة لتدريب نظام الذكاء الاصطناعي متحيزة، فمن المحتمل أن يديم النظام هذه التحيزات بل ويضخمها. على سبيل المثال، إذا تم تدريب خوارزمية على بيانات تربط بشكل غير متناسب بين بعض الأعراق والنشاط الإجرامي، فقد يكون من المرجح أن تصنف الأفراد من تلك الأعراق على أنهم تهديدات أمنية محتملة، بغض النظر عن المخاطر الفعلية التي يشكلونها.

تقول الدكتورة ميلر: "نحن بحاجة إلى توخي الحذر الشديد بشأن البيانات التي نغذي بها هذه الأنظمة". "إذا كانت البيانات معيبة، فستكون النتائج معيبة. وفي سياق الهجرة، يمكن أن يكون لهذه العيوب عواقب وخيمة على الأفراد والعائلات".

تثير قضية لوبيز بيلوزا أيضًا تساؤلات حول الشفافية والمساءلة. غالبًا ما يكون من الصعب فهم كيف تصل هذه الخوارزميات إلى قراراتها، مما يجعل من الصعب الطعن فيها أو استئنافها. يمكن أن يؤدي هذا النقص في الشفافية إلى تآكل الثقة في النظام ويجعل من الصعب ضمان العدالة.

تدفع آخر التطورات في أخلاقيات الذكاء الاصطناعي نحو قدر أكبر من الشفافية والمساءلة في صنع القرار الخوارزمي. يطور الباحثون تقنيات لجعل أنظمة الذكاء الاصطناعي أكثر قابلية للتفسير، مما يسمح للمستخدمين بفهم الأسباب الكامنة وراء قراراتهم. هناك أيضًا حركة متنامية لوضع مبادئ توجيهية ولوائح أخلاقية لتطوير ونشر أنظمة الذكاء الاصطناعي، لا سيما في المجالات الحساسة مثل الهجرة.

في حين أن إدارة ترامب اعتذرت عن "الخطأ" في ترحيل لوبيز بيلوزا، إلا أنها جادلت بأن الخطأ لا ينبغي أن يؤثر على قضية الهجرة الخاصة بها. يسلط هذا الموقف الضوء على الجدل الدائر حول دور الخطأ البشري والتحيز الخوارزمي في إنفاذ قوانين الهجرة. مع تزايد دمج الذكاء الاصطناعي في النظام، من الضروري التأكد من أن هذه التقنيات تستخدم بمسؤولية وأخلاقية، مع وجود ضمانات مناسبة لحماية حقوق الأفراد ومنع النتائج غير العادلة. تعد قضية آني لوسيا لوبيز بيلوزا بمثابة تذكير صارخ بالتكلفة البشرية للأخطاء الخوارزمية والحاجة الملحة إلى مزيد من الرقابة والمساءلة في استخدام الذكاء الاصطناعي في الهجرة.