قام فريق من علماء الحاسوب من جامعة نيويورك، من بينهم أستاذ مغربي، بتصميم خوارزمية جديدة تسمى “Pyrorank”، تعمل على التقليل من تأثير ملفات تعريف المستخدمين، وتوسيع لائحة التوصيات.
وأبرزت الجامعة، في بيان، أن خوارزمية “Pyrorank” تقوم بتوليد التوصيات التي تعكس دائما هدف البحث، مما يقدم نتائج أكثر تنوعا وإفادة.
وقال أنس باري، المحاضر البارز في علوم الحاسوب بجامعة نيويورك والذي شارك في تطوير الخوارزمية، “حين يتعلق الأمر بالإلهام لإيجاد حلول لمشاكل المعلوميات، فإن الطبيعة تعد المكان المثالي للبحث”.
وأوضح أن “الظواهر الطبيعية، مثل تحليق الطيور بحثا عن الطعام، تظهر أن الطبيعة يمكن أن تجد في كثير من الأحيان حلولا مثلى، وبسيطة في الآن ذاته، لتلبية الاحتياجات”.
إذ أن أدوات الذكاء الاصطناعي التي تعتمد عليها العديد من الشركات تدفع المستخدمين نحو “فقاعة تصفية”، تنتج عنها توصيات مماثلة أو مشابهة جدا لما تم اقتناؤه سابقا.
وتعد أنظمة التوصية، التي تستخدمها على سبيل المثال “غوغل” و”نتفليكس” و”سبوتيفاي”، خوارزميات تستخدم البيانات لاقتراح أو التوصية بمنتجات أو اختيارات للمستهلكين، استنادا إلى عمليات الشراء السابقة وسجل البحث والتركيبة الديموغرافية للمستخدمين. غير أن هذه المعايير تعمل على تحريف نتائج البحث، لكونها تضع المستخدمين ضمن “فقاعات تصفية”.