أضافت Google أن جزءًا من المشكلة التي تواجهها في إنشاء نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي هو أنه بالنسبة لبعض الاستعلامات المحددة للغاية، هناك غياب لمعلومات عالية الجودة على الويب. وليس هناك شك في أن عمل لين ليس عالي الجودة.
وقال سير: “إن العلوم التي تقوم عليها قاعدة بيانات لين الخاصة بـ “معدلات الذكاء الوطنية” ذات نوعية رديئة لدرجة أنه من الصعب تصديق أن قاعدة البيانات ليست سوى احتيالية”. “لم يصف لين أبدًا منهجيته في اختيار العينات في قاعدة البيانات؛ العديد من الدول لديها معدل ذكاء يتم تقديره من عينات صغيرة وغير تمثيلية بشكل سخيف.
ويشير سير إلى أن تقدير لين لمعدل الذكاء في أنجولا يستند إلى معلومات من 19 شخصًا فقط، بينما يستند تقدير إريتريا إلى عينات من الأطفال الذين يعيشون في دور الأيتام.
وقال رذرفورد: “المشكلة في ذلك هي أن البيانات التي استخدمتها لين لإنشاء مجموعة البيانات هذه هي مجرد هراء، وهو هراء في أبعاد متعددة”، مشيراً إلى أن الرقم الصومالي في مجموعة بيانات لين يعتمد على عينة واحدة من اللاجئين الذين تتراوح أعمارهم بين ثمانية أعوام و 18 شخصًا تم اختبارهم في مخيم للاجئين الكينيين. ويضيف أن نتيجة بوتسوانا تعتمد على عينة واحدة مكونة من 104 من طلاب المدارس الثانوية الناطقين باللغة التسوانية والذين تتراوح أعمارهم بين 7 و20 عامًا، والذين تم اختبارهم باللغة الإنجليزية.
لا يشير منتقدو استخدام اختبارات الذكاء الوطنية للترويج لفكرة التفوق العنصري إلى أن جودة العينات التي يتم جمعها ضعيفة فحسب، بل يشيرون أيضًا إلى أن الاختبارات نفسها مصممة عادةً للجمهور الغربي، وبالتالي فهي متحيزة قبل أن يتم نشرها. حتى تدار.
وأضاف سيرز: “هناك أدلة على أن لين انحياز قاعدة البيانات بشكل منهجي من خلال تضمين العينات ذات معدلات الذكاء المنخفضة بشكل تفضيلي، مع استبعاد أولئك الذين لديهم معدلات ذكاء أعلى، بالنسبة للدول الأفريقية”، وهو استنتاج مدعوم بدراسة ما قبل الطباعة من عام 2020.
نشر لين إصدارات مختلفة من مجموعة بيانات معدل الذكاء الوطنية الخاصة به على مدار عقود، أحدثها، بعنوان “ذكاء الأمم”، تم نشره في عام 2019. على مر السنين، تم استخدام عمل لين المعيب من قبل اليمين المتطرف والعنصري. المجموعات كدليل لدعم ادعاءات التفوق الأبيض. كما تم تحويل البيانات إلى خريطة مرمزة بالألوان للعالم، تظهر دول أفريقيا جنوب الصحراء الكبرى ذات معدل الذكاء المنخفض المزعوم باللون الأحمر مقارنة بالدول الغربية الملونة باللون الأزرق.
“هذا هو تصور البيانات الذي تراه في جميع أنحاء تويتر، وفي جميع أنحاء وسائل التواصل الاجتماعي، وإذا كنت تقضي الكثير من الوقت في جلسات Hangout العنصرية على الويب، فإنك ترى هذا كحجة من قبل العنصريين الذين يقولون “انظر إلى البيانات”. يقول رذرفورد: “انظر إلى الخريطة”.
لكن اللوم، كما يعتقد رذرفورد، لا يقع على عاتق أنظمة الذكاء الاصطناعي وحدها، بل على عاتق المجتمع العلمي الذي ظل يستشهد بعمل لين لسنوات دون انتقاد.
“ليس من المفاجئ في الواقع (أن تقتبس أنظمة الذكاء الاصطناعي ذلك) لأن عمل لين في مجال معدل الذكاء تم قبوله دون أدنى شك من منطقة كبيرة من الأوساط الأكاديمية، وإذا نظرت إلى عدد المرات التي تم فيها الاستشهاد بقواعد بيانات معدل الذكاء الوطنية الخاصة به في الأعمال الأكاديمية، فستجد أنه قال رذرفورد: “بالمئات”. “لذا فإن الخطأ ليس في الذكاء الاصطناعي، بل الخطأ في الأوساط الأكاديمية.”
