تلاشت الأضواء الزرقاء والحمراء الوامضة لسيارة الشرطة في ذاكرة آني لوسيا لوبيز بيلوزا، في تناقض صارخ مع الحضن الدافئ الذي كانت تتوقعه من عائلتها في تكساس. فبدلاً من عشاء عيد الشكر، وجدت نفسها على متن طائرة متجهة إلى هندوراس، وهي دولة بالكاد تتذكرها. اعترفت إدارة ترامب لاحقًا بأن ترحيلها كان "خطأ"، وهي كلمة واحدة بالكاد شملت الكابوس البيروقراطي الذي قلب حياتها رأسًا على عقب.

تسلط هذه القضية، التي تبدو معزولة، الضوء على قلق متزايد في عصر التحكم الحدودي المتطور بشكل متزايد والموجه بالذكاء الاصطناعي: احتمال التحيز الخوارزمي وتآكل الرقابة البشرية. يتطور إنفاذ قوانين الهجرة بسرعة، ويتضمن أدوات مدعومة بالذكاء الاصطناعي لتقييم المخاطر والتعرف على الوجوه والمراقبة التنبؤية. بينما يروج المؤيدون للكفاءة والدقة، يحذر النقاد من مخاطر أتمتة القرارات التي تؤثر بشكل عميق على حياة الإنسان.

كانت آني لوسيا لوبيز بيلوزا، وهي طالبة تبلغ من العمر 19 عامًا في كلية بابسون، قد خططت لزيارة مفاجئة إلى الوطن. ولكن عند وصولها إلى مطار بوسطن في 20 نوفمبر، تم احتجازها. على الرغم من صدور أمر قضائي طارئ في اليوم التالي يطالب ببقائها في الولايات المتحدة لإجراءات قانونية، تم ترحيل لوبيز بيلوزا إلى هندوراس. اعترف اعتذار الحكومة اللاحق بخطأ إجرائي، لكن الحادث أثار تساؤلات جدية حول الضمانات المعمول بها لمنع مثل هذه الأخطاء.

يعتمد صعود الذكاء الاصطناعي في مراقبة الهجرة بشكل كبير على خوارزميات التعلم الآلي المدربة على مجموعات بيانات ضخمة. تم تصميم هذه الخوارزميات لتحديد الأنماط والتنبؤ بالمخاطر المحتملة، مثل تحديد الأفراد الذين من المحتمل أن يتجاوزوا مدة تأشيراتهم أو يشكلون تهديدًا أمنيًا. ومع ذلك، غالبًا ما تعكس البيانات المستخدمة لتدريب هذه الخوارزميات التحيزات المجتمعية القائمة، مما يؤدي إلى نتائج تمييزية. على سبيل المثال، إذا أظهرت البيانات التاريخية عددًا غير متناسب من الأفراد من بلد معين يتجاوزون مدة تأشيراتهم، فقد تصنف الخوارزمية بشكل غير عادل الأفراد من ذلك البلد على أنهم معرضون لخطر كبير، بغض النظر عن ظروفهم الفردية.

توضح الدكتورة إيفلين هايز، أستاذة أخلاقيات البيانات في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا: "التحيز الخوارزمي هو مصدر قلق كبير في سياق إنفاذ قوانين الهجرة". "إذا كانت البيانات المستخدمة لتدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي هذه تعكس التحيزات القائمة، فإن الخوارزميات ستضخم ببساطة تلك التحيزات، مما يؤدي إلى نتائج غير عادلة وتمييزية."

تمثل تقنية التعرف على الوجوه، وهي عنصر رئيسي آخر في التحكم الحدودي المدفوع بالذكاء الاصطناعي، تحديات أيضًا. أظهرت الدراسات أن خوارزميات التعرف على الوجوه أقل دقة في تحديد الأفراد ذوي البشرة الداكنة، مما قد يؤدي إلى تحديد خاطئ واحتجاز غير قانوني. يمكن أن يؤدي استخدام خوارزميات المراقبة التنبؤية، التي تحاول التنبؤ بالأماكن التي من المحتمل أن تحدث فيها الجرائم، إلى استهداف تمييزي لمجتمعات معينة.

يثير نشر هذه التقنيات أسئلة أساسية حول المساءلة والشفافية. عندما يرتكب نظام الذكاء الاصطناعي خطأ، من المسؤول؟ كيف يمكن للأفراد الطعن في القرارات التي تتخذها الخوارزميات التي لا يفهمونها؟ إن الافتقار إلى الشفافية المحيطة بهذه الأنظمة يجعل من الصعب تحديد وتصحيح التحيزات، مما يزيد من خطر النتائج غير العادلة.

تؤكد قضية لوبيز بيلوزا على الحاجة إلى مزيد من التدقيق والرقابة على إنفاذ قوانين الهجرة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي. في حين أن التكنولوجيا يمكن أن تحسن الكفاءة بلا شك، إلا أنه لا ينبغي أن يكون ذلك على حساب الإجراءات القانونية الواجبة وحقوق الإنسان الأساسية. مع تزايد اندماج الذكاء الاصطناعي في مراقبة الحدود، من الضروري التأكد من أن هذه الأنظمة عادلة وشفافة وخاضعة للمساءلة. يعتمد مستقبل إنفاذ قوانين الهجرة على تحقيق التوازن بين الابتكار التكنولوجي وحماية الحريات الفردية. إن "الخطأ" في قضية لوبيز بيلوزا بمثابة تذكير صارخ بالتكلفة البشرية للقوة الخوارزمية غير الخاضعة للرقابة.