# செயற்கை நுண்ணறிவின் அறநெறிகள்

## அறநெறி அறைகூவல்கள்

### செநு அமைப்புகளில் உள்ள சார்புநிலை

2020 இல் செயற்கை நுண்ணறிவில் இனப் பாகுபாடு பற்றி பேசுகிறார்]]
முகம், குரல் உணர்தல் அமைப்புகளில் செநு பேரளவில் உள்ளார்ந்ததாக மாறிவிட்டது. இந்த அமைப்புகள் சில உண்மையான வணிக பயன்பாடுகளைக் கொண்டுள்ளதோடு, அவை மக்களை நேரடியாக பாதிக்கின்றன. இந்த அமைப்புகள் அதன் மனித படைப்பாளர்களால் அறிமுகப்படுத்தப்பட்ட சார்புநிலைகளாலும் பிழைகளாலும் பாதிக்கப்படுகின்றன. மேலும் இந்த செநு அமைப்புகளைப் பயிற்றுவிக்கப் பயன்படுத்தப்படும் தரவுகளும் சார்புநிலைகளைக் கொண்டிருக்கலாம். எடுத்துகாட்டாக , மைக்ரோசாப்ட், ஐபிஎம், பேஸ்++ நிறுவனங்களால் உருவாக்கப்பட்ட முக உணர்தல் நெறிநிரல்கள் அனைத்தும் மக்களின் பாலினத்தை<nowiki/>க் கண்டறியும் போது சார்புநிலைகளைக் கொண்டிருந்தன. இந்த செயற்கை நுண்ணறிவு அமைப்புகளால் கருப்புத் தோல் ஆண்களின் பாலினத்தை விட வெள்ளைத் தோல் ஆண்களின் பாலினத்தை மட்டுமே மிகவும் துல்லியமாக கண்டறிய முடிந்தது. மேலும் , 2020 ஆம் ஆண்டு ஆய்வில் அமேசான், ஆப்பிள், கூகிள், ஐபிஎம், மைக்ரோசாப்ட் ஆகியவற்றின் குரல் உணர்தல் அமைப்புகள் வெள்ளை மக்களை விட கறுப்பின மக்களின் குரல்களை படியெடுப்பதில் அதிக பிழை விகிதங்களைக் கொண்டுள்ளன என்பதைக் கண்டறிந்தன. மேலும் , அமேசான் செநு பணியமர்த்தலிலும் ஆட்சேர்ப்பிலும் பயன்பாட்டை முன்னிறுத்தியது. ஏனெனில் நெறிநிரல் பெண் வேட்பாளர்களை விட ஆண் வேட்பாளர்களுக்குச் சாதகமாக இருந்தது. ஏனென்றால் , அமேசானின் அமைப்பு 10 ஆண்டு காலப்பகுதியில் திரட்டப்ப்பட்ட தரவுகளை வைத்து பயிற்சி பெற்றது , அவை பெரும்பாலும் ஆண் தரவாளர்களிடமிருந்து வந்தவையாகும்..  
சார்புநிலை பல வழிகளில் நெறிநிரல்களில் ஊடுருவலாம். செநு அமைப்புகளின் சார்புநிலை எவ்வாறு அறிமுகமாகிறது என்பதற்கான மிக சரியான பார்வை என்னவென்றால் , இது அமைப்பைப் பயிற்றுவிக்கப் பயன்படுத்தும் வரலாற்றுத் தரவுகளுக்குள் உட்பொதிந்துள்ளது. எடுத்துகாட்டாக , அமேசானின் செநு வழி இயங்கும் ஆட்சேர்ப்புக் கருவி, பல ஆண்டுகளாக திரட்டப்பட்ட அதன் சொந்த ஆட்சேர்ப்பு தரவுகளுடன் பயிற்சி பெற்றது , அந்த நேரத்தில் வெற்றிகரமாக வேலைபெற்ற தரவாளர்கள் பெரும்பாலும் வெள்ளை ஆண்கள் ஆகும். இதன் விளைவாக, நெறிநிரல்கள் வரலாற்றுத் தரவுகளிலிருந்து (சார்புநிலையுடைய) வடிவத்தைக் கற்றுக்கொண்டன , மேலும் இந்த வகையான தரவாளர்கள் வேலை பெறுவதில் வெற்றி பெற வாய்ப்புள்ளது என்று நிகழ்கால / எதிர்காலத்திற்கான கணிப்புகளை உருவாக்கினர். எனவே செயற்கை நுண்ணறிவு முறையால் எடுக்கப்பட்ட ஆட்சேர்ப்பு முடிவுகள் பெண், சிறுபான்மை மக்களுகளுக்கு எதிரான பக்கச்சார்பானவை யாகும். பிரீட்மன், நிசென்பாம் ஆகியோர் கணினி அமைப்புகளில் மூன்று வகையான சார்புநிலைகளை அடையாளம் காண்கின்றனர். அவை, தற்போதுள்ள சார்புநிலை, தொழில்நுட்பச் சார்புநிலை, உருவாகும் சார்புநிலை ஆகியன ஆகும். இயற்கையான மொழிச் செயலாக்கத்தில் சிக்கல்கள் உரை பனுவலில் இருந்து எழலாம். வெவ்வேறு சொற்களுக்கு இடையிலான உறவுகளைப் பற்றி அறிய நெரிநிரல் பயன்படுத்தும் மூலச் சொற்பொருளில் இருந்து எழலாம்.  
ஐபிஎம், கூகிள் போன்ற பெரிய நிறுவனங்கள் இந்த சார்புநிலைகளை ஆராய்ச்சி செய்து தீர்க்க முயற்சிகளை மேற்கொண்டுள்ளன. செநு அமைப்புகளைப் பயிற்றுவிக்கப் பயன்படுத்தப்படும் தரவுகளுக்கான ஆவணங்களை உருவாக்குவதே சார்புநிலையை தீர்ப்பதற்கான ஒரு தீர்வாகும். செயல்முறை சுரங்கம் என்பது நிறுவனங்கள் முன்மொழியப்பட்ட செநு விதிமுறைகளுக்கு இணங்குவதை அடைய ஒரு முதன்மையான கருவியாக இருக்கலாம். பிழைகளை அடையாளம் காண்பதால் கண்காணிப்பு செயல்முறைகள், முறையற்ற செயலாக்கம், பிற செயல்பாடுகளுக்குக் காரணமான மூலமுதல் காரணங்களை அடையாளம் காணுதல் இயலும்.  
இயந்திர கற்றலில் சார்புநிலைச் சிக்கல் மிகவும் குறிப்பிடத்தக்கதாக மாறக்கூடும் , ஏனெனில் தொழில்நுட்பம், மருத்துவம், சட்டம் போன்ற முதன்மைப் புலங்களுக்கு பரவுகிறது. மேலும் ஆழமான தொழில்நுட்ப புரிதல் இல்லாத பேரளவு மக்கள் இதைப் பயன்படுத்துவதில் ஈடுபட்டுள்ளனர். பல தொழில்துறைகளில் நெறிநிரல் சார்புநிலை ஏற்கனவே பரவலாக உள்ளது என்றும் , அதை அடையாளம் காணவோ சரிசெய்யவோ கிட்டத்தட்ட யாரும் முயற்சி செய்யவில்லை என்றும் சில வல்லுனர்கள் எச்சரிக்கின்றனர். குடிமைச் சமூகங்களின் சில திறந்த வாயில் கருவிகள் உள்ளன. அவை பக்கச்சார்பான செநுவுக்கு கூர்ந்த விழிப்புணர்வை ஏற்படுத்த விரும்புகின்றன.