Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
ور و وحشت اسلام مانند هر دین دیگری است.» او در ژانویه ۲۰۱۵ مقاله ای با عنوان "اسلام، تو مشکلی بسیار جدی داری" برای روزنامه "دیلی تلگراف" نوشت. وب سایت خبری نیو ماتیلدا نامه سرگشاده یک جوان ۱۸ ساله خارج از کشور را در انتقاد از مقاله پناهی منتشر کرد. پناهجویان. او می گوید که اردوگاه های بازداشت فراساحلی، که توسط سازمان های حقوق بشر مورد انتقاد قرار گرفته اند ضرورتی ناخوشایند برای بازداشتن افراد ناامید از تلاش برای شرکت در سفرهای دریایی خطرناک و بی سرانجام است. پادشاهی در استرالیا. پناهی گفت که قبلاً طرفدار جمهوری خواهی در استرالیا بود اما اکنون از حفظ پادشاهی استرالیا حمایت می کند و استدلال می کند که سلطنت یک سیستم معیوب است اما «واقعیت این است که برای استرالیا کار می کند. ما یک سیستم دولتی باثبات با شخصیتی خوش خیم و بسیار تحسین شده که علاقه ای به دخالت در امور ما ندارد داریم.» او همچنین مخالفت خود را با دیدگاه های پیتر فیتزسیمون، رئیس سابق جنبش جمهوری خواهی استرالیا اعلام کرده و با ارزیابی سناتور سابق دیوید لیونهلم موافق است که بحث های مربوط به سلطنت برای استرالیایی های طبقه متوسط مهم نیستند، اما با وسواس خاصی
توسط جمهوری خواهان مطرح می شوند. با این حال، پناهی از اظهارات سیاسی مگان مارکل و شاهزاده هری انتقاد کرده و استدلال می کند که آنها میراث ملکه الیزابت را "خراب" کرده اند. قبل از مرگ ملکه الیزابت در سال ۲۰۲۲، پناهی معتقد بود که تاج پادشاهی باید به جای پسرش، چارلز، به نوه اش شاهزاده ویلیام واگذار شود. سیاست های ایالات متحده آمریکا. پیش از انتخابات ریاست جمهوری ایالات متحده در ۲۰۲۰، پناهی اظهار داشت که در حالی که درباره دونالد ترامپ اختلاف نظرها و ملاحظاتی دارد، از انتخاب مجدد او حمایت می کند و استدلال کرد که پیروزی ترامپ برای امنیت ملی استرالیا نسبت به ریاست جمهوری جو بایدن مفیدتر است. او همچنین رسانه ها را به نادیده گرفتن افزایش حمایت سیاه پوستان، همجنس گرایان و هیسپانیک ها از ترامپ متهم کرد تا او را به نژادپرستی متهم کنند.
گئورگی مکرتچی نالباندیان (؛ در چیتا - درگذشته ) ایران شناس و استاد اهل ارمنستان بود. وی در دانشگاه دولتی ایروان فعالیت می کرد و به زبان های زبان ارمنی زبان فارسی و زبان روسی تسلط داشت. زندگی نامه. در خانواده ای کارگر زاده شد. در ۱۹۳۰م به ایران کوچید. دوره های دبستان و دبیرستان را در تهران به پایان رساند و در پی آن در ۱۹۲۶م به ارمنستان رفت و در آن جا سکنی گزید. در ۱۹۵۱م موفق به دریافت مدرک کارشناسی زبان و ادبیات فارسی از دانشگاه دولتی ایروان شد. وی دورهٔ کارشناسی ارشد را در همان دانشگاه، در رشتهٔ فقه اللغه به پایان رساند. نعلبندیان در ۱۹۵۵م از رسالهٔ دکتری خود با نام «زبان فارسی باستان» و در ۱۹۷۲م از رسالهٔ فوق دکتری خود با نام «اسم های سخصی فارسی اصل ارمنی» دفاع کرد. از ۱۹۵۲م در دانشکدهٔ زبان و ادبیات دانشگاه دولتی ایروان آغاز به کار کرد. در ۱۹۶۰م به عضویت شورای علمی دانشگاه ایروان و در ۱۹۶۳م به ریاست کرسی زبان شناسی ایرانی همان دانشگاه درآمد. نعلبندیان همزمان با تأسیس دانشکدهٔ خاورشناسی در ۱۹۶۸م ریاست این دانشکده را برعهده گرفت. وی همچنین ریاست انجمن دوستی ایران و ایروان را برعهده داشت و تا پایان زندگی در ای
ن مقام به فعالیت پرداخت. از آثارش: مقاله ای از او با نام «احیای کلمات نامفهوم و گم شدهٔ زبان فارسی به کمک زبان ارمنی» (ایزوستیا، ایروان، ۱۹۶۲م، شماره ۱, صص ۷۸–۸۷؛ پیام نوین، تهران، ۱۳۴۲ش، شمارهٔ ۶, صص ۴۸–۵۵) به چاپ رسیده است. همچنین فرهنگ پهلوی، فارسی، ارمنی، روسی، انگلیسی نوشتهٔ ر. آبرامیان با نظارت علمی نعلبندیان چاپ و منتشر شده است (ایروان، ۱۹۶۵م).
سات یاح (؛ به معنای "دختر ماه") ملکه همسر مصر باستان و همسر بزرگ سلطنتی فرعون تحوتموس سوم بود. زندگی نامه. سات یاح دختر دایهٔ سلطنتی ایپو بود. احتمالاً پدر او مقام مهم آحمس پن-نخبِت بوده است. به احتمال زیاد، او مادر شاهزاده آمنمحات، بزرگ ترین پسر تحوتموس سوم (که گاهی به عنوان پسر نفرو رع شناخته می شود)، بود که در دوران سلطنت پدرش درگذشت. سات یاح در دوران سلطنت همسرش فوت کرد، درست بعد از مرگ حتشپسوت و پس از او مریت رع-حتشپسوت همسر بزرگ سلطنتی بعدی تحوتموس سوم بود. لقب های سلطنتی رسمی سات یاح عبارتند از: "همسر پادشاه" (ḥmt-nisw)، "همسر بزرگ پادشاه" (ḥmt-niswt-wrt) و "همسر خدا" (ḥmt-ntr). سات یاح در چندین مکان مورد تأیید قرار گرفته است. در ابیدوس متنی روی یک میز قربانی به مادرش، "دایهٔ خدا" ایپو اشاره می کند. این میز قربانی توسط کشیش لِکتور تِریکیتی تقدیم شده است. همچنین یک سردست برنزی (که هم اکنون در موزه قاهره است)، که نام ملکه سات یاح بر روی آن حک شده، در ابیدوس پیدا شد. در معبد مونت در الطود، یک تندیس از ملکه توسط تحوتموس سوم پس از مرگ او تقدیم شده است (این تندیس هم اکنون در موزه قاهره نگهداری می شود). ملکه
سات یاح در پشت ملکه مریت رع-حتشپسوت و تحوتموس سوم روی ستونی در مقبره پادشاه (کی وی۳۴) به تصویر کشیده شده است. در پشت سات یاح شاهدخت نبِتو ("همسر پادشاه") و شاهدخت نفرتاری ("دختر پادشاه") دیده می شوند. سات یاح در یک نقش برجسته از کَرنک قبل از تحوتموس سوم به تصویر کشیده شده است. یک سنگ یابود در موزه قاهره نشان می دهد که ملکه سات یاح در پشت تحوتموس سوم ایستاده است.
فلفل تی T ترینیداد اسکورپیون بوچ (Trinidad Scorpion Butch T) یک رقم "فلفل دلمه ای چینی" است که در میان تندترین فلفل های جهان قرار دارد. این فلفل ترکیبی است و بنابراین در هیچ کجا بومی نیست. با این حال، نسب هیبریدی آن از عقرب ترینیداد موروگا بومی ترینیداد و توباگو گرفته شده است. این نام توسط نیل اسمیت از شرکت دانه های هیپی، پس از اینکه او دانه ها را در اصل از بوچ تیلور (صاحب مزارع Zydeco در وودویل/ کراسبی، می سی سی پی ، و یک شرکت سس تند ) که مسئول تکثیر دانه های فلفل است، گرفت. فلفل «عقرب» به این دلیل نامیده می شود که انتهای نوک تیز فلفل شبیه نیش عقرب است. رکورد جهانی. فلفل "تی بوچ" عقرب ترینیداد برای سه سال تندترین ("تند") فلفل جهان بر اساس "رکوردهای جهانی گینس" بود. یک آزمایش آزمایشگاهی که در مارس ۲۰۱۱ انجام شد، یک نمونه را در ۱٬۴۶۳٬۷۰۰ واحد حرارتی مقیاس اسکویل اندازه گیری کرد و رسماً آن را به عنوان تندترین فلفل جهان در آن زمان رتبه بندی کرد. به گفته یکی از پرورش دهندگان فلفل، یکی از رازهای احتمالی گرمای فلفل، بارور کردن خاک با رواناب مایع یک است. در اوت ۲۰۱۷، رکوردهای جهانی گینس، کارولینا ریپر را به عنوان تن
دترین فلفل جهان با ۱٬۶۴۱٬۱۸۳ SHU (واحد حرارتی مقیاس اسکویل) به رسمیت شناخت.
فمینیسم انتخاب یک اصطلاح انتقادی برای بیان فمینیسم است که بر آزادی انتخاب زنان تأکید دارد. این گونه عبارات به دنبال «غیر قضاوتی» بودن و رسیدن به بیشترین تعداد از هواداران است که از نظر منتقدان، سیاست زدایی تلقی می شود. علی رغم جنبه فردگرایانه، فمینیسم انتخاب با فمینیسم فردگرا تفاوت دارد، زیرا یک جنبش نیست، و با نئولیبرالیسم و پست فمینیسم همراه بوده است. ریشه ها. لیندا هیرشمن اولین بار از این اصطلاح در اثر خود "دست به کار: مانیفست برای زنان جهان" (۲۰۰۶)، و برای مخالفت با انتخاب آزادانه زنان خانه دار استفاده کرد. بحث او حول محور آسیب های اجتماعی زنانی بود که آرزوهای شغلی خود را به دلیل ماندن در خانه فدا می کنند.«فمینیسم انتخاب»، باقیمانده پنهان جنبش اصلی، به زنان می گوید که انتخاب های آن ها، انتخاب های همه زن ها، «انتخاب های» محدودی که داشته اند، انتخاب های خوبی هستند.مایکل فرگوسن، محقق مطالعات جنسیتی، در مقاله اش «فمینیسم انتخاب و ترس از سیاست» استدلال می کند که فمینیسم انتخاب در پاسخ به اتهامات علیه فمینیسم که آن ها را بیش از حد رادیکال، طردکننده و قضاوت کننده می داند، پدیدار می شود.فمینیسم انتخاب که به عنوان
یک جهت گیری شناخته می شود، سه ویژگی مهم دارد. ۱) آزادی را به عنوان ظرفیت انتخاب فردی، و ستم را به عنوان ناتوانی در انتخاب می داند. در نتیجه، تا زمانی که یک زن می تواند بگوید که کاری را انتخاب کرده است، از نظر فمینیست های انتخاب، مظهر رهایی است. ۲) از آنج ایی که تنها معیار ارزیابی آزادی زنان، انتخاب فردی است، باید از قضاوت در مورد محتوای انتخاب های زنان خودداری کنیم. به طور قطع برای یک زن غیر ممکن است که ظلم را انتخاب کند. تمام انتخاب هایی که او می کند به یک اندازه بیانگر آزادی او هستند و بنابراین باید مورد حمایت قرار گیرند. ۳) این دیدگاه از آزادی توسط یک روایت تاریخی پشتیبانی می شود: این جنبش زنان در گذشته است که امکان انتخاب آزادانه را برای زنان در زمان حال فراهم کرده است.فرگوسن عنوان می کند که فردگرایی لیبرال تأثیر بزرگی در فمینیسم انتخاب داشته است. او از امی ریچاردز، جنیفر بامگاردنر، ناومی وولف و ربکا واکر به عنوان نمونه هایی از فمینیست های انتخاب یاد می کند.
هویت مربعی ضرب و تقسیم. هویت مربعی ضرب و تقسیم یک هویت ساده و شهودی در ریاضیات مقدماتی است که نشان می دهد ترکیب خاصی از ضرب و تقسیم می تواند منجر به مربع یک عدد شود. این هویت برای اعداد حقیقی غیرصفر formula_1 و formula_2 به صورت زیر بیان می شود: formula_3 اثبات. با فرض اینکه formula_4 و formula_5: formula_6 کاربرد واقعی. فرض کنید کارخانه ای برای تولید formula_2 واحد محصول، به formula_1 واحد انرژی نیاز دارد. در این صورت، رابطهٔ زیر بین کل انرژی مصرف شده، نسبت مصرف، و بهره وری برقرار است: formula_3 برای مثال، اگر کارخانه ای برای تولید ۴ واحد محصول، ۱۰۰ کیلووات ساعت انرژی مصرف کند: formula_13 این می تواند در مدلسازی بهینه سازی و تحلیل بهره وری کاربرد داشته باشد. جایگاه آموزشی. این هویت، علی رغم سادگی ظاهری، در آموزش مفاهیم پایه ای جبر بسیار مفید است. می توان از آن برای درک بهتر ترکیب عملیات، تبدیل بین ضرب و تقسیم، و معرفی ساده ای به هویت های جبری استفاده کرد. این هویت در کتاب های درسی کلاسیک به طور خاص بیان نشده اما به عنوان تمرینی مفید در سطح متوسطه قابل استفاده است.
بوم فمینیسم گیاه خواری یا اکوفمینیسم گیاه خواری یک جنبش فعال است که بیان می کند همه انواع سرکوب به هم مرتبط هستند و باید با تمرکز بر تسلط انسان بر حیوانات و غیرانسان ریشه کن شوند. از طریق مفهوم فمینیستی معروف به اینترسکشنالیتی، تشخیص داده می شود که جنسیت گرایی، نژادپرستی، طبقه گرایی و سایر اشکال تبعیض بین بشر همگی به هم مرتبط هستند. بوم فمینیسم گیاه خواری قصد دارد تسلط بر نه تنها محیط زیست، بلکه بر حیوانات غیرانسان را نیز در این فهرست قرار دهد. اکوفمینیسم گیاه خواری بخشی از حوزه آکادمیک و فلسفی بوم فمینیسم است که بیان می کند شیوه های تسلط نخبگان بر ستمدیدگان باید شامل شیوه تسلط انسان بر طبیعت باشد. یکی از موضوعات اصلی در اکوفمینیسم این باور است که بین سلطه بر زنان و سلطه بر طبیعت ارتباط قوی وجود دارد و برای پایان دادن به ستم باید هر دو را ریشه کن کرد. بوم فمینیسم گیاه خواری فراتر از اکوفمینیسم است، زیرا معتقد است که شیوه استثمار و کشتن حیوانات غیرانسان توسط انسان ها باید شناخته شود چون ظلم به انسان ها با ظلم به حیوانات غیرانسان مرتبط است. مفهوم گونه گرایی برای تمایز بین اکوفمینیسم گیاه خواری و اکوفمینیسم اصلی
است و به شدت سلسله مراتب ایجاد شده در بین حیوانات غیر انسان را به سلسله مراتب ایجادشده در بین انسان ها پیوند می دهد. تمایز بین اکوفمینیسم و بوم فمینیسم گیاه خواری مهم است، زیرا تمرکز اکوفمینیسم گیاه خواری بر سرکوب حیوانات غیرانسان، ارتباط بین سایر اشکال مرتبط ستم، اما به طور خاص ستم بر زنان را فراهم می کند.
فمینیسم انتقادی جنسیتی که با عنوان فمینیسم رادیکال فراحذفی یا ترفیسم نیز شناخته می شود، ایدئولوژی یا جنبشی است که با آنچه از آن به عنوان «ایدئولوژی جنسیتی» یاد می شود، مخالف است. فمینیست های منتقد جنسیت معتقدند که جنسیت بیولوژیکی، تغییرناپذیر و دوتایی است و مفاهیم هویت جنسیتی و خودهویتی جنسیتی را ساختارهای ظالمانه ذاتی می دانند که به نقش های جنسیتی گره خورده است. آن ها هویت تراجنسیتی را رد می کنند. برای مثال، زنان ترنس را مرد توصیف می کنند. فمینیسم رادیکال فراحذفی که یک جنبش حاشیه ای در درون فمینیسم رادیکال است از ایالات متحده، بریتانیا و کره جنوبی، که در مرکز جنجال های مطرح بوده است به شهرت رسیده است. با ترویج اطلاعات نادرست به جنبش ضد جنسیتی مرتبط شده است. لفاظی های ضدجنسیتی از سال ۲۰۱۶ شاهد افزایش گردش در گفتمان فمینیستی انتقادی جنسیتی بوده است، از جمله استفاده از اصطلاح «ایدئولوژی جنسیتی». در چندین کشور، گروه های فمینیستی منتقد جنسیتی با سازمان های جناح راست، راست افراطی و ضد زن ائتلاف کرده اند. فمینیسم انتقادی جنسیتی توسط منتقدان فمینیست و محقق به عنوان تراجنسیت هراسی توصیف شده است. . بسیاری از سازمان ها
ی فمینیستی، حقوق دگرباشان جنسی و حقوق بشر با آن مخالفت می کنند. شورای اروپا ایدئولوژی انتقادی جنسیتی را در میان ایدئولوژی های دیگر محکوم کرده و آن را با «حمله های خشونت آمیز به حقوق افراد بیناجنس و ال جی بی تی» در مجارستان، لهستان، روسیه، ترکیه، بریتانیا و سایر کشورها مرتبط کرده است. زنان سازمان ملل جنبش انتقادی جنسیتی را، در میان سایر جنبش ها، به عنوان جنبش های افراطی ضدحقوقی توصیف کرده است که از نفرت پراکنی و اطلاعات نادرست استفاده می کنند.
دیپتو تی وی ()، یک کانال تلویزیونی کابلی و ماهواره ای بنگالی زبان بنگلادشی است که تحت مالکیت و اداره Kazi Media Limited، یکی از شرکت های تابعه Kazi Farms Group است. پخش رسمی آن در ۱۸ نوامبر ۲۰۱۵ آغاز شد و در عرض دو هفته به پربیننده ترین کانال تلویزیونی در بنگلادش تبدیل شد.
نوئل پاتریک زانکانلا () تهیه کننده موسیقی و ترانه نویس آمریکایی ساکن لس آنجلس، کالیفرنیا است. او با هنرمندانی مانند تیلور سوئیفت، وان ریپابلیک و مارون ۵ همکاری کرده است. او در سال ۲۰۱۶ برای آلبوم "۱۹۸۹" سوئیفت برندهٔ جایزه گرمی آلبوم سال شد.
گریز از الگوریتم (انگلیسی: Algorithm aversion) به عنوان «ارزیابی مغرضانه از یک الگوریتم که به شکل رفتارها و نگرش های منفی نسبت به آن، در مقایسه با یک عامل انسانی، بروز می کند» تعریف شده است. این پدیده به گرایش انسان ها برای نادیده گرفتن یا رد پیشنهادها و توصیه های ارائه شده توسط الگوریتم ها اشاره دارد، حتی در شرایطی که همان توصیه ها در صورت ارائه توسط یک انسان مورد پذیرش قرار می گرفتند. الگوریتم ها، به ویژه آن هایی که از روش های یادگیری ماشینی یا هوش مصنوعی بهره می برند، نقش فزاینده ای در فرایند تصمیم گیری در حوزه های گوناگون ایفا می کنند. نمونه هایی از این کاربردها شامل سامانه های پیشنهاددهنده در تجارت الکترونیک برای شناسایی کالاهای مورد علاقهٔ مشتری، و سامانه های هوشمند در حوزهٔ سلامت برای کمک به تشخیص بیماری و تصمیم گیری های درمانی هستند. با وجود توانایی اثبات شدهٔ الگوریتم ها در پیشی گرفتن از انسان در بسیاری از زمینه ها، پیشنهادهای ارائه شده توسط آن ها اغلب با تردید یا رد مواجه می شود، که می تواند به کاهش کارایی و نتایج غیربهینه منجر شود. مطالعه دربارهٔ گریز از الگوریتم اهمیت بالایی دارد، زیرا الگوریتم ها
به طور روزافزون در زندگی روزمرهٔ ما جای می گیرند. عواملی همچون برداشت عمومی از مسئولیت پذیری، نبود شفافیت، و تردید نسبت به قضاوت ماشین ها، در شکل گیری این گریز نقش دارند. در مقابل، در برخی موقعیت ها افراد ممکن است به توصیه های الگوریتمی بیش از توصیه های انسانی اعتماد کنند؛ پدیده ای که با عنوان «قدردانی از الگوریتم» شناخته می شود. درک این پویایی ها برای بهبود تعامل میان انسان و الگوریتم و همچنین برای افزایش پذیرش تصمیم گیری های مبتنی بر هوش مصنوعی ضروری است. نمونه هایی از گریز از الگوریتم. گریز از الگوریتم در حوزه های گوناگونی دیده می شود که در آن ها الگوریتم ها برای کمک به تصمیم گیری یا جایگزینی انسان ها به کار گرفته می شوند. در ادامه، نمونه هایی از زمینه های مختلف ارائه شده است که نشان می دهند در چه شرایطی افراد تمایل دارند در برابر توصیه ها یا تصمیمات الگوریتمی مقاومت نشان دهند: سلامت. بیماران اغلب در برابر تشخیص های پزشکی و پیشنهادهای درمانی مبتنی بر هوش مصنوعی مقاومت می کنند، حتی با وجود دقت اثبات شدهٔ این سامانه ها. برای نمونه، بیماران معمولاً به پزشکان انسانی بیشتر اعتماد دارند، زیرا سامانه های هوش مصن
وعی را فاقد همدلی و توانایی درک تعاملات احساسی پیچیده می دانند. با گسترش نقش هوش مصنوعی در تصمیم گیری های مرتبط با سلامت، احتمال بروز احساسات منفی در بیماران افزایش می یابد. استخدام و اشتغال. عوامل الگوریتمی که در فرایند استخدام به کار می روند، اغلب در ایفای نقش های ارتباطی مانند حمایت عاطفی یا توسعهٔ شغلی، کمتر توانمند در نظر گرفته می شوند. در حالی که به الگوریتم ها در انجام وظایف تراکنشی، مانند مذاکره دربارهٔ حقوق و دستمزد، اعتماد می شود، برای وظایف ارتباطی معمولاً استخدام کنندگان انسانی ترجیح داده می شوند، زیرا توانایی آن ها برای برقراری ارتباط عاطفی بیشتر درک می شود. رفتار مصرف کننده. مصرف کنندگان معمولاً واکنش های مطلوب کمتری نسبت به تصمیم هایی دارند که توسط الگوریتم ها گرفته شده اند، در مقایسه با تصمیم های انسانی. برای نمونه، در مواردی که تصمیمی منجر به نتیجه ای مثبت می شود، پذیرش و درونی سازی این موفقیت برای مصرف کنندگان دشوارتر است اگر منبع آن الگوریتم باشد. در مقابل، واکنش به نتایج منفی اغلب مشابه است، چه تصمیم توسط انسان گرفته شده باشد و چه توسط الگوریتم. بازاریابی و تولید محتوا. در حوزهٔ بازاریابی،
تأثیرگذاران مبتنی بر هوش مصنوعی می توانند در ترویج محصولات به اندازهٔ تأثیرگذاران انسانی مؤثر باشند. با این حال، سطح اعتماد به توصیه های الگوریتمی پایین تر باقی می ماند، زیرا مصرف کنندگان اغلب تأثیرگذاران انسانی را اصیل تر و واقعی تر تلقی می کنند. به طور مشابه، مخاطبان معمولاً محتوایی را که به صراحت به عنوان تولیدشده توسط انسان مشخص شده است، بر محتوای تولیدشده توسط هوش مصنوعی ترجیح می دهند، حتی در مواردی که کیفیت محتوای هوش مصنوعی با محتوای انسانی برابری می کند یا از آن پیشی می گیرد. تفاوت های فرهنگی. هنجارهای فرهنگی نقش مهمی در گریز از الگوریتم دارند. در فرهنگ های فردگرایانه مانند ایالات متحده، تمایل بیشتری برای رد توصیه های الگوریتمی وجود دارد، چرا که بر خودمختاری و تصمیم گیری شخصی تأکید می شود. در مقابل، فرهنگ های جمع گرا مانند هند، به ویژه در شرایطی که آشنایی با الگوریتم ها بیشتر است یا تصمیمات با هنجارهای اجتماعی همخوانی دارد، گریز کمتری از الگوریتم نشان می دهند. تصمیم گیری های اخلاقی و احساسی. در وظایفی که شامل قضاوت های اخلاقی یا احساسی هستند، اعتماد به الگوریتم ها کمتر است؛ مانند موقعیت هایی که در آن
ها باید تصمیم های همدلانه یا اخلاقی گرفته شود. برای مثال، افراد ممکن است تصمیمات الگوریتمی را در شرایطی که در آن ها مسائل اخلاقی پررنگ هستند، مانند انتخاب های حیاتی خودروهای خودران یا تصمیم های پزشکی مربوط به مرگ و زندگی، رد کنند. سازوکارهای زیربنایی گریز از الگوریتم. گریز از الگوریتم از ترکیبی از عوامل روان شناختی، مرتبط با وظیفه، فرهنگی و طراحی ناشی می شود. این سازوکارها با یکدیگر تعامل دارند و در نهایت درک ها و رفتارهای منفی افراد نسبت به الگوریتم ها را شکل می دهند؛ حتی در مواردی که عملکرد الگوریتم ها به طور عینی برتر از تصمیم گیری انسانی است. سازوکارهای روان شناختی. مسئولیت پذیری ادراک شده. افراد معمولاً هنگام استفاده از توصیه های الگوریتمی، احساس مسئولیت بیشتری نسبت به زمانی دارند که از توصیه های انسانی استفاده می کنند. این احساس ناشی از این باور است که اگر تصمیم اشتباهی گرفته شود، مسئولیت آن به طور کامل بر عهدهٔ کاربر خواهد بود، چرا که الگوریتم توانایی به اشتراک گذاری تقصیر را ندارد. در مقابل، تصمیماتی که با مشارکت انسان ها اتخاذ می شوند، بیشتر به صورت همکاری تلقی می شوند و امکان تقسیم مسئولیت فراهم می
شود. برای نمونه، کاربران کمتر تمایل دارند در حوزه های حساس مانند سلامت یا مشاوره مالی به توصیه های الگوریتمی تکیه کنند، چرا که عواقب اشتباه در این زمینه ها می تواند سنگین باشد. کانون کنترل. افرادی که دارای کانون کنترل درونی هستند ــ یعنی باور دارند که به طور مستقیم بر نتایج تأثیر دارند ــ کمتر به الگوریتم ها اعتماد می کنند. این افراد ممکن است تصمیم گیری الگوریتمی را تهدیدی برای خودمختاری خود تلقی کنند و ورودی انسانی را ترجیح دهند، چرا که آن را انعطاف پذیرتر و شخصی تر احساس می کنند. در مقابل، کسانی که دارای کانون کنترل بیرونی هستند ــ یعنی موفقیت یا شکست را به نیروهای خارجی نسبت می دهند ــ ممکن است تصمیمات الگوریتمی را راحت تر بپذیرند و الگوریتم ها را به عنوان ابزارهایی خنثی و کارآمد در نظر بگیرند. این گرایش به ویژه در موقعیت هایی که کاربران در پی حفظ عاملیت خود هستند، آشکارتر می شود. عصبی مزاجی. افراد عصبی مزاج، که بیشتر مستعد اضطراب و ترس از عدم قطعیت هستند، معمولاً کمتر به الگوریتم ها اعتماد می کنند. این گریز ممکن است ناشی از نگرانی دربارهٔ «سردی» درک شدهٔ الگوریتم ها یا ناتوانی آن ها در درک عوامل احساسی پ
یچیده باشد. برای نمونه، در وظایفی که حساسیت عاطفی بالایی دارند ــ مانند خدمات درمانی یا فرآیندهای استخدام ــ افراد عصبی مزاج ممکن است ورودی های الگوریتمی را رد کنند و توصیه های انسانی را ترجیح دهند، حتی در شرایطی که عملکرد الگوریتم با انسان برابر یا حتی بهتر باشد. سازوکارهای مرتبط با وظیفه. پیچیدگی و ریسک وظیفه. ماهیت وظیفه نقش مهمی در میزان گریز از الگوریتم ایفا می کند. در وظایف روتین و کم ریسک ــ مانند پیشنهاد فیلم یا پیش بینی ترجیحات مصرف کننده ــ کاربران معمولاً به استفاده از الگوریتم ها راحتی نشان می دهند. اما در وظایف پرمخاطره یا ذهنی تر ــ مانند تشخیص پزشکی، تصمیم گیری مالی یا داوری های اخلاقی ــ گریز از الگوریتم افزایش می یابد. کاربران این نوع وظایف را نیازمند همدلی، استدلال اخلاقی یا درک ظرایف انسانی می دانند؛ ویژگی هایی که تصور می شود الگوریتم ها فاقد آن ها هستند. این تفاوت به خوبی توضیح می دهد که چرا الگوریتم ها در حوزه های فنی مانند لجستیک بهتر پذیرفته می شوند، اما در حوزه های انسان محور با مقاومت روبه رو هستند. ارزش گذاری پیامد. واکنش افراد به تصمیمات الگوریتمی تحت تأثیر نوع پیامد آن تصمیم است. ز
مانی که الگوریتم ها نتایج مثبت ارائه می دهند، کاربران بیشتر به آن ها اعتماد کرده و تصمیمشان را می پذیرند. اما در صورت بروز نتایج منفی، کاربران تمایل بیشتری دارند که الگوریتم ها را رد کرده و مسئولیت خطا را به گردن آن ها بیندازند. این پدیده به این باور مربوط می شود که الگوریتم ها برخلاف تصمیم گیرندگان انسانی فاقد پاسخگویی هستند، زیرا نمی توانند توجیهی ارائه دهند یا مسئولیت شکست را بر عهده بگیرند. سازوکارهای فرهنگی. فردگرایی در برابر جمع گرایی. هنجارهای فرهنگی تأثیر چشم گیری بر نگرش افراد نسبت به تصمیم گیری الگوریتمی دارند. در فرهنگ های فردگرایانه، مانند ایالات متحده، افراد برای خودمختاری و تصمیم گیری شخصی ارزش بالایی قائل هستند. به همین دلیل، نسبت به سامانه های الگوریتمی که آن ها را غیرشخصی یا سخت گیرانه تلقی می کنند، بدبینی بیشتری دارند. در مقابل، در فرهنگ های جمع گرایانه مانند هند، افراد تمایل بیشتری به پذیرش توصیه های الگوریتمی دارند، به ویژه زمانی که این سیستم ها با هنجارهای گروهی یا انتظارات اجتماعی هم راستا باشند. آشنایی بیشتر با الگوریتم ها در چنین جوامعی نیز میزان گریز از آن ها را کاهش می دهد، چراکه الگ
وریتم ها نه به عنوان تهدیدی برای استقلال فردی، بلکه به عنوان ابزاری برای تقویت اهداف اجتماعی تلقی می شوند. تأثیرات فرهنگی. ارزش ها و باورهای فرهنگی نقش مهمی در پذیرش یا گریز از الگوریتم ایفا می کنند. در فرهنگ های فرد محور مانند ایالات متحده، گرایش به استقلال فردی، عاملیت شخصی و بی اعتمادی به سامانه های کلی گرا باعث افزایش گریز از الگوریتم می شود. در مقابل، فرهنگ های جمع محور مانند هند، در صورت آشنایی بالا با الگوریتم ها و هم راستایی تصمیم با هنجارهای اجتماعی، پذیرش بیشتری نسبت به آن ها نشان می دهند. این تفاوت ها بر اهمیت طراحی و اجرای سیستم های الگوریتمی متناسب با انتظارات فرهنگی تأکید دارند. پشتیبانی سازمانی. نقش سازمان ها در حمایت و تبیین استفاده از الگوریتم ها می تواند به طور مؤثری بر میزان گریز از آن ها تأثیر بگذارد. زمانی که سازمان ها به طور فعال ابزارهای الگوریتمی را ترویج داده و آموزش های لازم برای استفاده از آن ها را فراهم می کنند، کارکنان کمتر در برابر آن ها مقاومت می کنند. شفاف سازی دربارهٔ نحوهٔ پشتیبانی الگوریتم ها از فرایندهای تصمیم گیری نیز اعتماد را افزایش داده و به ویژه در موقعیت های حساس یا م
حیط های کاری، اضطراب کاربران را کاهش می دهد. عاملیت و نقش الگوریتم. الگوریتم های مشورتی در برابر الگوریتم های خودمختار. گریز از الگوریتم در مورد سامانه هایی که به صورت مستقل تصمیم گیری می کنند (الگوریتم های اجرایی یا خودمختار) بیشتر از سامانه هایی است که نقش مشورتی دارند و اختیار تصمیم نهایی را برای انسان محفوظ نگه می دارند. کاربران معمولاً الگوریتم های مشورتی را به عنوان ابزارهایی پشتیبان می پندارند که به افزایش کنترل آن ها کمک می کند، در حالی که الگوریتم های خودمختار ممکن است به عنوان تهدیدی برای اختیار و توانایی مداخلهٔ انسانی تلقی شوند. درک توانایی های الگوریتم. الگوریتم ها اغلب فاقد مهارت هایی در نظر گرفته می شوند که مختص انسان است؛ مهارت هایی مانند همدلی یا استدلال اخلاقی. این تصور باعث افزایش گریز از الگوریتم در وظایفی می شود که قضاوت های ذهنی، چالش های اخلاقی یا تعاملات احساسی را دربر می گیرد. در مقابل، در وظایف عینی و فنی که در آن ها ویژگی های انسانی کمتر نقش دارند، پذیرش الگوریتم ها بیشتر است. ویژگی های اجتماعی و عامل انسانی. تخصص. در وظایف حساس یا نیازمند تخصص بالا، کاربران معمولاً کارشناسان انسانی
را به الگوریتم ها ترجیح می دهند. این ترجیح ناشی از این باور است که انسان های متخصص می توانند زمینه، ظرافت و پیچیدگی های موقعیتی را بهتر از الگوریتم ها در نظر بگیرند. گریز از الگوریتم به ویژه زمانی شدیدتر است که در کنار الگوریتم، گزینه ای انسانی و متخصص نیز در دسترس باشد. فاصله اجتماعی. کاربران زمانی که گزینهٔ جایگزین، نظر خودشان یا نظر فردی آشنا و مورد اعتماد باشد، بیشتر تمایل به رد الگوریتم دارند. در مقابل، هنگامی که گزینهٔ جایگزین یک عامل انسانی ناشناس یا دور از دسترس باشد، ممکن است دیدگاه مثبتی نسبت به الگوریتم شکل بگیرد. این ترجیح برای عاملان انسانی نزدیک و قابل درک، نشان دهندهٔ نقش مهم پیوندهای اجتماعی ادراک شده در پذیرش تصمیم های الگوریتمی است. سازوکارهای مربوط به طراحی. شفافیت. فقدان شفافیت در سامانه های الگوریتمی — که اغلب به آن «مسئلهٔ جعبهٔ سیاه» گفته می شود — باعث بی اعتمادی کاربران می شود. زمانی که نحوهٔ تصمیم گیری الگوریتم ها به روشنی توضیح داده نشود، کاربران ممکن است نسبت به اتکا به خروجی های آن ها، به ویژه در موقعیت های حساس، احساس تردید داشته باشند. برای نمونه، در سامانه های هوش مصنوعی پزشکی،
ارائهٔ توضیحاتی دربارهٔ توصیه های تشخیصی می تواند به طور قابل توجهی اعتماد کاربران را افزایش داده و از گریز از الگوریتم بکاهد. شفافیت به کاربران حس کنترل بیشتری می دهد و فرایند تصمیم گیری را قابل درک تر می سازد. تحمل خطا. کاربران در مقایسه با خطاهای انسانی، نسبت به خطاهای الگوریتمی تحمل کمتری دارند، حتی اگر میزان بروز خطا در الگوریتم کمتر باشد. این حساسیت بیشتر ناشی از این تصور است که الگوریتم ها باید «بی نقص» باشند، برخلاف انسان ها که اشتباه کردنشان پذیرفته شده است. با این حال، الگوریتم هایی که توانایی یادگیری از اشتباهات و تطبیق با بازخورد را دارند، می توانند اعتماد بیشتری ایجاد کنند. به عنوان نمونه، در پیش بینی های مالی، اگر کاربران شاهد بهبود عملکرد الگوریتم بر پایهٔ بازخورد باشند، احتمال پذیرش آن افزایش می یابد. طراحی انسان مانند. طراحی الگوریتم ها با ویژگی های شبیه انسان، مانند آواتارها، رابط های مکالمه ای یا زبان صمیمانه، می تواند از میزان گریز از آن ها بکاهد، زیرا تعامل با آن ها را طبیعی تر و شخصی تر جلوه می دهد. برای مثال، چت بات های مبتنی بر هوش مصنوعی که از سبک گفت وگوی همدلانه استفاده می کنند، در