تحولت مفاجأة عيد الشكر لطالبة جامعية إلى كابوس عندما تم احتجازها في مطار بوسطن وترحيلها إلى هندوراس، وهي دولة لم ترها منذ سنوات. 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 واتخاذ القرارات القائمة على البيانات. أقرت إدارة ترامب لاحقًا بأن الترحيل كان "خطأ"، لكن الحادث يثير تساؤلات مهمة حول دور التكنولوجيا في الهجرة واحتمال التحيز والخطأ.

تسلط القضية الضوء على قلق متزايد: استخدام الذكاء الاصطناعي في إنفاذ قوانين الهجرة. في حين أن الذكاء الاصطناعي يعد بالكفاءة والموضوعية، فإن تطبيقه في المواقف عالية المخاطر مثل الترحيل يثير تحديات أخلاقية وعملية. تستخدم إدارة الهجرة والجمارك (ICE) أدوات مختلفة تعمل بالذكاء الاصطناعي لمهام تتراوح من تحديد حالات تجاوز مدة التأشيرة المحتملة إلى التنبؤ بالأفراد الأكثر عرضة لارتكاب الجرائم مرة أخرى. غالبًا ما تعتمد هذه الأدوات على مجموعات بيانات واسعة، بما في ذلك سجلات السفر والسجلات الجنائية ونشاط وسائل التواصل الاجتماعي.

تتكشف قصة لوبيز بيلوزا على هذه الخلفية. بعد احتجازها في 20 نوفمبر، تم ترحيلها على الرغم من أمر قضائي طارئ يوجه الحكومة بإبقائها في الولايات المتحدة لمدة 72 ساعة على الأقل. هذا التجاهل الصارخ للإجراءات القانونية الواجبة، والذي تفاقم بسبب الاعتراف بالخطأ، يؤكد إمكانية أن يؤدي التحيز الخوارزمي إلى تفاقم أوجه عدم المساواة القائمة داخل نظام الهجرة. حتى مع الاعتذار، جادلت الإدارة بأن الخطأ لا ينبغي أن يؤثر على قضية الهجرة الخاصة بها، وهو موقف يراه الكثيرون مقلقًا.

تشرح الدكتورة سارة ويليامز، أستاذة أخلاقيات البيانات في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا: "تكمن مشكلة الذكاء الاصطناعي في الهجرة في أنه غالبًا ما يضخم التحيزات القائمة". "إذا كانت البيانات المستخدمة لتدريب هذه الخوارزميات تعكس أنماطًا تاريخية من التمييز، فمن المحتمل أن يكرر الذكاء الاصطناعي تلك الأنماط. في سياق الهجرة، يمكن أن يؤدي ذلك إلى استهداف غير متناسب لمجتمعات معينة."

أحد مفاهيم الذكاء الاصطناعي الرئيسية المعمول بها هنا هو التعلم الآلي. يتم تدريب الخوارزميات على مجموعات بيانات كبيرة لتحديد الأنماط وإجراء التنبؤات. ومع ذلك، إذا كانت البيانات منحرفة، فستكون التنبؤات الناتجة منحرفة أيضًا. على سبيل المثال، إذا تم تدريب خوارزمية على بيانات تُظهر وجود علاقة بين جنسيات معينة والنشاط الإجرامي، فقد تصنف بشكل غير عادل الأفراد من تلك الجنسيات على أنهم أكثر عرضة للخطر، بغض النظر عن سلوكهم الفعلي.

الآثار المترتبة على المجتمع بعيدة المدى. مع تزايد اندماج الذكاء الاصطناعي في إنفاذ قوانين الهجرة، هناك خطر من إنشاء نظام يتسم بالغموض والتمييز. قد يُمنع الأفراد من الدخول أو يتم ترحيلهم بناءً على قرارات تتخذها الخوارزميات التي لا يمكنهم فهمها أو الطعن فيها. هذا النقص في الشفافية يقوض المبادئ الأساسية للإجراءات القانونية الواجبة والعدالة.

تدفع التطورات الأخيرة في أخلاقيات الذكاء الاصطناعي نحو مزيد من المساءلة والشفافية في اتخاذ القرارات الخوارزمية. يقوم الباحثون بتطوير تقنيات للكشف عن التحيز في أنظمة الذكاء الاصطناعي والتخفيف منه، ويستكشف صانعو السياسات لوائح لضمان استخدام الذكاء الاصطناعي بمسؤولية. يقترح قانون الذكاء الاصطناعي للاتحاد الأوروبي، على سبيل المثال، قواعد صارمة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي عالية المخاطر، بما في ذلك تلك المستخدمة في إنفاذ القانون والهجرة.

تعتبر قضية لوبيز بيلوزا بمثابة تذكير صارخ بالتكلفة البشرية للخطأ الخوارزمي. في حين أن الذكاء الاصطناعي لديه القدرة على تحسين الكفاءة والدقة في إنفاذ قوانين الهجرة، إلا أنه يجب نشره بحذر وإشراف. تجادل الدكتورة ويليامز: "نحن بحاجة إلى التأكد من أن الذكاء الاصطناعي يستخدم لتعزيز العدالة والإجراءات القانونية الواجبة، وليس تقويضها". "يتطلب ذلك التزامًا بالشفافية والمساءلة والاستعداد لمعالجة احتمالية التحيز." مع استمرار توسع استخدام الذكاء الاصطناعي في الهجرة، من الضروري إجراء محادثة مجتمعية أوسع حول الآثار الأخلاقية والحاجة إلى ضمانات لحماية حقوق الأفراد. يعتمد مستقبل إنفاذ قوانين الهجرة على قدرتنا على تسخير قوة الذكاء الاصطناعي بمسؤولية وإنصاف.