چالش های حقوقی و اخلاقی استفاده از داده های آموزشی

دسته بندی موضوعی : برنامه ریزی درسی و آموزشی

زبان : فارسی

نوع فایل : PDF

تعداد صفحات : 15

وضعیت : این مقاله توسط هیات داوران پایگاه ایران ژورنال داوری شده است
فصل نامه علمی تخصصی پژوهش برتر - سال اول شماره اول - بهار 1404

نویسندگان :
آذر بیژنی لیسانس تربیت بدنی دانشگاه آزاد اسلامی واحد شوشتر
نسا لرکی لیسانس زبان و ادبیات فارسی دانشگاه پیام نور اهواز
بتول پاکذات لیسانس علوم اجتماعی دانشگاه پیام نور اهواز
نزاکت مرادی دیپلم اقتصاد شهر باغ‌ملک

ثبت شده توسط : ایران ژورنال

لینک مستقیم مقاله : https://iran-journals.com/doc/425

چکیده فارسی :

در استفاده از داده‌های آموزشی برای توسعه سامانه‌های هوش مصنوعی، چالش‌های حقوقی و اخلاقی متعددی وجود دارد که توجه به آن‌ها برای جلوگیری از آسیب‌های فردی و اجتماعی ضروری است. یکی از مهم‌ترین چالش‌های حقوقی، مسئله مالکیت داده‌هاست، زیرا بسیاری از داده‌های مورد استفاده بدون رضایت صریح صاحبان آن‌ها جمع‌آوری یا بازاستفاده می‌شوند. این موضوع می‌تواند ناقض قوانین کپی‌رایت و حقوق مؤلف باشد، به‌ویژه زمانی که آثار متنی، تصویری یا صوتی بدون مجوز در فرآیند آموزش مدل‌ها به کار می‌روند. از منظر اخلاقی نیز استفاده از داده‌ها بدون آگاهی افراد، اصل رضایت آگاهانه را زیر سؤال می‌برد و اعتماد عمومی به فناوری را تضعیف می‌کند. چالش دیگر، نقض حریم خصوصی است، زیرا داده‌های آموزشی ممکن است شامل اطلاعات شخصی، حساس یا قابل شناسایی باشند که حتی پس از ناشناس‌سازی نیز امکان بازیابی هویت افراد وجود دارد. این مسئله می‌تواند منجر به تبعیض، سوءاستفاده یا آسیب‌های روانی و اجتماعی شود. از نظر حقوقی، قوانین حفاظت از داده‌ها مانند GDPR مسئولیت‌های سنگینی را برای جمع‌آوری، پردازش و نگهداری داده‌ها تعریف کرده‌اند که رعایت نکردن آن‌ها پیامدهای قانونی جدی دارد. در بعد اخلاقی، سوگیری داده‌ها یکی از چالش‌های اساسی است، زیرا اگر داده‌های آموزشی نماینده عادلانه همه گروه‌های اجتماعی نباشند، مدل‌ها نیز تصمیم‌ها و خروجی‌های ناعادلانه تولید می‌کنند. این سوگیری می‌تواند تبعیض‌های جنسیتی، نژادی، فرهنگی یا اقتصادی را بازتولید و حتی تشدید کند. مسئله شفافیت نیز اهمیت بالایی دارد، زیرا کاربران اغلب نمی‌دانند داده‌های آن‌ها چگونه و برای چه هدفی استفاده شده است. نبود شفافیت، پاسخ‌گویی توسعه‌دهندگان را کاهش می‌دهد و پیگیری حقوقی تخلفات را دشوار می‌کند. همچنین مسئولیت‌پذیری در قبال خطاهای ناشی از داده‌های آموزشی مبهم است، زیرا مشخص نیست مسئول اصلی آسیب، تولیدکننده داده، توسعه‌دهنده مدل یا استفاده‌کننده نهایی است.

کلمات کلیدی فارسی :
تولید،اهمیت ، داده ، قوانین، اموزش.