تلاشت الأضواء الفلورية 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 على وشك مفاجأة عائلتها في تكساس بمناسبة عيد الشكر. لكن الفرح تبخر عندما أوقفها مسؤولو الهجرة، وفي غضون 48 ساعة، وجدت آني لوسيا نفسها مُبعدة إلى هندوراس، وهي دولة بالكاد تعرفها. أقرت إدارة ترامب لاحقًا بأن هذا كان "خطأ"، لكن الحادث يثير أسئلة حاسمة حول دور الخوارزميات والبيانات في إنفاذ قوانين الهجرة، واحتمال التحيز في هذه الأنظمة.

تسلط قضية آني لوسيا الضوء على قلق متزايد: الاعتماد المتزايد على الأدوات المدعومة بالذكاء الاصطناعي في عمليات الهجرة. في حين أن تفاصيل الخوارزمية المستخدمة في قضيتها لا تزال غير معلنة، فمن المحتمل أن يكون النظام المصمم لتحديد انتهاكات الهجرة المحتملة قد أشار إليها. غالبًا ما تحلل هذه الأنظمة مجموعات بيانات واسعة، بما في ذلك سجل السفر ونشاط وسائل التواصل الاجتماعي وحتى بيانات التعرف على الوجه، لتقييم المخاطر. الهدف هو تبسيط العملية وتحديد التهديدات المحتملة وتخصيص الموارد بكفاءة. ومع ذلك، فإن الطبيعة المبهمة لهذه الخوارزميات، والتي يشار إليها غالبًا باسم "الصناديق السوداء"، تجعل من الصعب فهم كيفية اتخاذ القرارات وما إذا كانت عادلة.

تكمن القضية الأساسية في احتمال التحيز الخوارزمي. تتعلم أنظمة الذكاء الاصطناعي من البيانات، وإذا كانت هذه البيانات تعكس التحيزات المجتمعية القائمة، فإن الخوارزمية ستديمها بل وتضخمها. على سبيل المثال، إذا كانت مجموعة البيانات المستخدمة لتدريب خوارزمية تحتوي على حالات غير متناسبة لأفراد من خلفيات عرقية معينة يتم الإبلاغ عنهم لانتهاكات الهجرة، فقد تستهدف الخوارزمية بشكل غير عادل أفرادًا من نفس الخلفيات في المستقبل. يمكن أن يؤدي هذا إلى نتائج تمييزية، حتى لو لم يتم تصميم الخوارزمية نفسها لتكون متحيزة بشكل صريح.

توضح الدكتورة ميريديث ويتاكر، رئيسة معهد AI Now، وهو مركز أبحاث رائد يدرس الآثار الاجتماعية للذكاء الاصطناعي: "التحيز الخوارزمي هو مصدر قلق بالغ في جميع المجالات التي يتم فيها استخدام الذكاء الاصطناعي لاتخاذ قرارات تؤثر على حياة الناس". "في سياق الهجرة، تكون المخاطر عالية للغاية. يمكن أن تؤدي الخوارزمية المتحيزة إلى عمليات احتجاز وترحيل وفصل عائلات غير قانونية."

إن اعتراف إدارة ترامب بالخطأ في قضية آني لوسيا يؤكد على قابلية هذه الأنظمة للخطأ. حتى مع وجود خوارزميات متطورة، يمكن أن تحدث أخطاء، ويمكن أن تكون العواقب مدمرة. في حين أن الإدارة اعتذرت، إلا أنها جادلت في الوقت نفسه بأن الخطأ لا ينبغي أن يؤثر على قضية الهجرة الخاصة بها، مما يزيد من تسليط الضوء على التعقيدات والمظالم المحتملة الكامنة في النظام.

يثير استخدام الذكاء الاصطناعي في إنفاذ قوانين الهجرة أيضًا مخاوف بشأن الشفافية والمساءلة. عندما يرتكب إنسان خطأ، عادة ما تكون هناك عملية للمراجعة والاستئناف. ومع ذلك، عندما ترتكب خوارزمية خطأ، قد يكون من الصعب فهم سبب اتخاذ القرار وكيفية الطعن فيه. إن الافتقار إلى الشفافية يجعل من الصعب محاسبة النظام والتأكد من أنه عادل ومنصف.

يتخذ الاتحاد الأوروبي خطوات لمعالجة هذه المخاوف من خلال قانون الذكاء الاصطناعي، وهو لائحة مقترحة من شأنها وضع قواعد لتطوير ونشر أنظمة الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك تلك المستخدمة في الهجرة. سيتطلب القانون أن تكون أنظمة الذكاء الاصطناعي عالية المخاطر شفافة وخاضعة للمساءلة وخاضعة للإشراف البشري. يمكن أن يكون هذا بمثابة نموذج للدول الأخرى التي تسعى إلى تنظيم استخدام الذكاء الاصطناعي في إنفاذ قوانين الهجرة.

تعتبر تجربة آني لوسيا لوبيز بيلوزا بمثابة تذكير صارخ بالمزالق المحتملة للاعتماد على الذكاء الاصطناعي في إنفاذ قوانين الهجرة. في حين أن هذه الأنظمة يمكن أن توفر الكفاءة والسرعة، إلا أنه يجب تصميمها ومراقبتها بعناية لضمان العدالة والشفافية والمساءلة. مع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي، من الضروري إجراء محادثات مفتوحة وصادقة حول آثاره على المجتمع ووضع سياسات تحمي حقوق وكرامة جميع الأفراد. يعتمد مستقبل إنفاذ قوانين الهجرة على قدرتنا على تسخير قوة الذكاء الاصطناعي بمسؤولية وأخلاقية.