ظرفیت ها و چالش های هوش مصنوعی در تبیین پدیده های اجتماعی: از پیش بینی آماری تا تحلیل معرفت شناختی (تقاطع هوش مصنوعی و معرفت شناسی علوم اجتماعی)

تحولات بسیار گسترده و سریع در حوزه فناوری های دیجیتال و گسترش هوش مصنوعی در دهه های اخیر، چشم انداز جدیدی برای مطالعه و تحلیل پدیده های اجتماعی فراهم کرده است. ظهور کلان داده ها، شبکه های اجتماعی آنلاین و ابزارهای تحلیل الگوریتمی باعث شده است که پژوهشگران علوم اجتماعی بتوانند رفتارهای فردی و جمعی را در مقیاس های بی سابقه بررسی نمایند. در این میان، هوش مصنوعی به ویژه در قالب یادگیری ماشین، تحلیل شبکه های اجتماعی و پردازش زبان طبیعی، ظرفیت های قابل توجهی برای تحلیل الگوهای پیچیده اجتماعی و پیش بینی روندهای اجتماعی ارائه می دهد. با ظهور هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، پارادایم پژوهش در علوم اجتماعی با تحولی اساسی روبرو شده است. اگرچه مدل های محاسباتی توانسته اند در پیش بینی رفتارهای پیچیده انسانی و شناسایی الگوهای پنهان در داده های عظیم دقت بی نظیر و شگفت انگیزی از خود نشان دهند، اما این توانایی ها با چالش های عمیق معرفت شناختی و اخلاقی همراه است. این مقاله با رویکردی تحلیلی مروری با هدف بررسی شکاف میان «پیش بینی آماری» و «تبیین علمی»، به تحلیل چالش های مدل های جعبه سیاه، سوگیری های ساختاری در داده ها و ضرورت گذار از رویکردهای مبتنی بر همبستگی به رویکردهای مبتنی بر علیت می پردازد. در نهایت، یک چارچوب عملیاتی برای استفاده مسئولانه و علمی از هوش مصنوعی در علوم اجتماعی ارائه می دهد. یافته های این پژوهش نشان می دهد که اگرچه هوش مصنوعی می تواند ابزار قدرتمندی برای تحلیل پدیده های اجتماعی باشد، اما برای اینکه هوش مصنوعی به یک ابزار تبیین گر اجتماعی تبدیل شود، نیازمند بهره گیری هوشمندانه و گذار به سمت مدل های تفسیرپذیر، توجه به سوگیری های فرهنگی و تقویت پیوند میان داده و نظریه است.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، علوم اجتماعی ، معرفت شناسی ، علیت ، سوگیری الگوریتمی ، هوش مصنوعی تفسیرپذیر