خوارزميات الجمال: عندما يقرر الذكاء الاصطناعي من هو الجذاب

يحدد الذكاء الاصطناعي معايير الجمال على وسائل التواصل وتطبيقات المواعدة. كيف تؤثر الخوارزميات على الإدراك الجمالي والثقة بالنفس.

عندما يقرر الخوارزمي ما إذا كنت جميلًا بما يكفي

تتلقى صورتك الشخصية على إنستغرام 50 إعجابًا، بينما تحصل صديقتك على 500. على تيندر، تمرر عشرات الملفات الشخصية لكنك تحصل على تطابقات قليلة. يظهر تيك توك باستمرار منشئي محتوى يتمتعون بخصائص متشابهة. هذا ليس صدفة: إنه خوارزمي الجمال الذي يقرر من يستحق الظهور ومن يبقى غير مرئي.

الذكاء الاصطناعي يعيد تعريف معايير الجمال العالمية بصمت، مؤثرًا على مليارات الأشخاص من خلال مرشحات وسائل التواصل الاجتماعي، وأنظمة ترتيب المنصات، وتطبيقات المواعدة. بينما نعتقد أننا نعبر بحرية عن أذواقنا، فإن الخوارزميات تقرر بالفعل ما نعتبره جذابًا.

كيف يتعلم الذكاء الاصطناعي الجمال (وتحيزاته)

لا تنشأ خوارزميات الجمال من العدم: يتم تدريبها على مجموعات بيانات ضخمة من الصور والتفاعلات البشرية. عندما يضع الملايين من المستخدمين "إعجابًا" على صور معينة، يتعلم الذكاء الاصطناعي أنماطًا خفية: تناسق الوجه، لون البشرة، العمر الظاهر، وزن الجسم. المشكلة هي أن هذه الأنماط تعكس التحيزات الاجتماعية الموجودة.

يستخدم إنستغرام خوارزميات تحلل آلاف المعلمات للتنبؤ بمشاركة كل منشور. وفقًا لأبحاث داخلية من ميتا كشف عنها فرانسيس هوغن في عام 2021، فإن خوارزمية إنستغرام تفضل بشكل منهجي المحتوى الذي يولد تفاعلات أكثر، معاقبة الصور التي تعتبر "أقل جاذبية" وفقًا للأنماط التي تعلمتها.

تستخدم FaceApp، التطبيق الروسي الذي انتشر بسبب مرشحات الشيخوخة، شبكات عصبية تم تدريبها على مجموعات بيانات معظمها قوقازية. النتيجة: مرشحات "التجميل" تقوم تلقائيًا بتفتيح البشرة الداكنة وتنعيم السمات التي تعتبر "غير غربية". حالة رمزية لكيفية تضخيم الذكاء الاصطناعي للتحيزات العرقية عبر التكنولوجيا.

تطبيقات المواعدة هي ربما المثال الأكثر مباشرة. نقاط ELO في تيندر، نظام التصنيف السري للتطبيق، يقيم جاذبية المستخدمين بناءً على عمليات السحب والتطابقات. من يحصل على سحب لليمين أكثر، يتم عرضه بشكل متكرر، مما يخلق حلقة مفرغة حيث يعتمد الظهور على الجاذبية الخوارزمية الأولية.

مصنع الوجوه المثالية: المرشحات والتعديلات التلقائية

تمثل مرشحات الجمال الجانب الأكثر وضوحًا للخوارزميات الجمالية. تستخدم سناب شات وإنستغرام وتيك توك الذكاء الاصطناعي لتعديل الوجوه في الوقت الفعلي: بشرة ناعمة، عيون مكبرة، أنف أضيق، شفاه ممتلئة. هذه المرشحات ليست محايدة: فهي تتضمن مُثُل جمالية محددة تم تعلمها من البيانات.

Beauty Plus، إحدى أشهر تطبيقات تحسين الصور في آسيا، تستخدم خوارزميات "التجميل التلقائي" التي تعدل الصور تلقائيًا وفقًا لمعايير جمالية إقليمية. في الصين، تركز على البشرة الفاتحة والعيون الكبيرة، بينما في كوريا الجنوبية تفضل الوجوه على شكل حرف V والشفتين الممتلئتين. الذكاء الاصطناعي يخلق تجانسًا جماليًا عالميًا مع اختلافات ثقافية مبرمجة.

وفقًا لدراسة أجرتها جامعة بوسطن، فإن الاستخدام المستمر لمرشحات الذكاء الاصطناعي يؤثر على طلبات الجراحة التجميلية، حيث يظهر المرضى صورهم المفلترة للجراحين كـ "هدف جمالي". وقد أطلق على هذه الظاهرة اسم "Snapchat dysmorphia".

يستخدم YouTube خوارزميات تحلل الصور المصغرة للفيديوهات للتنبؤ بمعدل النقر. اكتشف المبدعون والوكالات أن الوجوه النسائية الشابة والجذابة وفقًا لمعايير الذكاء الاصطناعي تولد بشكل منهجي مشاهدات أكثر، مما يدفع نحو تمثيل نمطي في المحتوى.

الصناعة الخفية وراء الجمال الخوارزمي

يبلغ سوق خوارزميات الجمال مليارات الدولارات ويشمل شركات غالبًا ما تكون غير معروفة للجمهور العام. Meitu، الشركة الصينية المدرجة في هونغ كونغ، تطور أدوات تطوير البرمجيات (SDK) لمرشحات الجمال التي تباع لمئات التطبيقات العالمية. تعالج خوارزمياتها أكثر من 2 مليار صورة شهريًا.

Perfect Corp، الشركة الناشئة التايوانية، توفر تقنيات "المكياج الافتراضي" لعلامات تجارية مثل L'Oréal و Estée Lauder و Sephora. يحلل ذكاءها الاصطناعي وجوه العملاء ويقترح منتجات تجميلية "مخصصة"، لكنه يعتمد على خوارزميات تم تدريبها على مجموعات بيانات لا تمثل التنوع البشري.

بدأت الآثار النفسية تظهر في أبحاث حديثة. وجدت دراسة نُشرت في JAMA Facial Plastic Surgery علاقات ارتباط كبيرة بين استخدام مرشحات الذكاء الاصطناعي واضطرابات تشوه صورة الجسم، خاصة بين المراهقين المعرضين يوميًا لإصدارات "محسنة" من أنفسهم.

استثمرت Microsoft مليار دولار في أبحاث "الذكاء الاصطناعي الشامل"، معترفة بأن خوارزميات رؤية الحاسوب الخاصة بها أظهرت تحيزًا كبيرًا في التعرف على الوجوه للأشخاص غير القوقازيين. المشكلة هي أن هذه التحيزات تمتد حتمًا إلى خوارزميات الجمال المشتقة من نفس التقنيات.

النقاط الرئيسية لخوارزميات الجمال

تضخيم التحيزات: لا يخلق الذكاء الاصطناعي معايير جمالية جديدة، بل يضخم ويبلور تلك الموجودة في بيانات التدريب.

التوحيد العالمي: تروج المنصات العالمية لمعايير جمالية غربية/آسيوية موحدة، مما يقلل من التنوع الجمالي.

التأثير النفسي: يؤثر التعرض المستمر للجمال "المُحسّن" خوارزميًا على تقدير الذات وإدراك صورة الجسد.

الإقصاء المنهجي: يتلقى من لا يتطابق مع الأنماط الخوارزمية رؤية أقل، مما يديم الاستبعاد الاجتماعي.

المقاومة والبدائل: من يحارب هيمنة الخوارزميات

بدأت تظهر حركات مقاومة لجمال الخوارزميات. تروج هاشتاغ #NoFilter على إنستغرام للصور غير المعدلة، بينما تقدم تطبيقات مثل Dazed نفسها كبدائل "مضادة للخوارزميات" لا تستخدم فلاتر الجمال.

بعض الدول تشرع قوانين. فرضت النرويج على المؤثرين واجب الإفصاح عن الصور المعدلة أو التي استخدمت فيها الفلاتر. تدرس فرنسا لوائح مماثلة بعد أن ربطت دراسات حكومية بين فلاتر الذكاء الاصطناعي وزيادة اضطرابات الأكل لدى المراهقين.

يعمل باحثون في أوروبا على تطوير استراتيجيات لتقليل التحيز في خوارزميات الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك نهج تعتمد مجموعات بيانات أكثر تمثيلاً وخوارزميات "تراعي الإنصاف" تأخذ العدالة في الاعتبار أثناء التصميم. حدد المنتدى الاقتصادي العالمي الحاجة الملحة لجعل أنظمة الذكاء الاصطناعي أكثر شمولاً وأقل تمييزًا.

بدأت شركات التكنولوجيا في الاعتراف بالمشكلة. قدمت تيك توك تحذيرات على الفلاتر التي تغير المظهر بشكل كبير، بينما تختبر إنستغرام خيارات لتقليل ظهور المحتوى الذي يستخدم فلاتر مكثفة.

أسئلة شائعة

من يقرر ما هو جميل بالنسبة للخوارزمية؟ لا أحد بشكل مباشر: يتعلم الذكاء الاصطناعي من السلوكيات المجمعة لملايين المستخدمين، مما يعكس التحيزات الاجتماعية الموجودة مسبقًا.

هل فلاتر الذكاء الاصطناعي ضارة بالشباب؟ تشير أبحاث ناشئة إلى وجود علاقات مع اضطرابات صورة الجسد، لكن هناك حاجة لمزيد من الدراسات الطولية المتعمقة.

هل يمكنني تجنب هذه الخوارزميات على وسائل التواصل الاجتماعي؟ جزئيًا: يمكنك إيقاف تشغيل بعض الفلاتر، لكن خوارزميات ترتيب المنصات تعمل في الخلفية على أي حال.

هل يمكن للذكاء الاصطناعي خلق معايير جمالية أكثر شمولاً؟ نظريًا نعم، لكن ذلك يتطلب مجموعات بيانات متنوعة وتصميمًا مقصودًا لمكافحة التحيز، وهو أمر نادر حاليًا في الصناعة.

كيف تستخدم العلامات التجارية هذه الخوارزميات؟ من خلال شراكات مع شركات متخصصة توفر أدوات تطوير البرمجيات (SDK) لدمج تحليل الجمال بالذكاء الاصطناعي في خدماتها.

نحو جمال خوارزمي أكثر أخلاقية

خوارزميات الجمال ليست محايدة: إنها مرايا تعكس وتضخم تحيزات المجتمع الذي أنشأها. التحدي ليس في إزالة الذكاء الاصطناعي من عالم الجماليات، بل في جعله أكثر شمولاً وإدراكاً لتداعياته الاجتماعية.

قد يشهد المستقبل خوارزميات مصممة للاحتفاء بالتنوع بدلاً من توحيده، والتي تروج لتمثيلات أصيلة بدلاً من الكمال الاصطناعي. لكن هذا يتطلب إرادة سياسية وضغطاً اجتماعياً وجيلاً جديداً من المطورين الواعين بالقوة التي يبرمجونها.

في المرة القادمة التي "تحسن" فيها فلتر صورتك تلقائياً، أو عندما يحصل منشور على تفاعل أكثر غموضاً من آخر، تذكر: وراء هذا القرار توجد خوارزمية تعلمت ما تعتبره جميلاً. السؤال هو: هل نريد حقاً أن تقرر آلات مُدرَّبة على تحيزاتنا معايير الجماليات المستقبلية؟