باختصار
العدالة الفردية (Individual Fairness) مقياس عدالة بيتحقّق هل الأفراد المتشابهون بيتصنّفون بشكل متشابه.
بالتفصيل
معظم مقاييس العدالة اللي شفناها لحدّ دلوقتي — التكافؤ الديموغرافي، التكافؤ في احتمالات الخطأ، تكافؤ الفرصة — بتقيس عدالة على مستوى المجموعة: هل مجموعة كاملة بتتعامل بشكل مختلف عن مجموعة تانية.
العدالة الفردية بتنقل السؤال لمستوى مختلف تمامًا: انسَ المجموعات، وقارن شخصين محدّدين. مثال توضيحي: جامعة معيّنة ممكن تحاول تحقّق العدالة الفردية عن طريق ضمان إن طالبين بنفس الدرجات ونفس نتائج الاختبارات الموحّدة بيكون احتمال قبولهما متساويًا.
وهنا بييجي التعقيد الحقيقي في الفكرة: العدالة الفردية بتعتمد بالكامل على إزاي بتعرّف «التشابه» — في المثال ده، الدرجات ونتائج الاختبارات — وممكن تخاطر بإدخال مشكلات عدالة جديدة لو مقياس التشابه بتاعك أغفل معلومات مهمّة، زي صرامة منهج الطالب الدراسي.
يعني: لو عرّفت التشابه بشكل ضيّق أو ناقص، ممكن تنتج «عدالة» زائفة — شخصان بيبدوا متشابهين حسب معياري الضيّق، لكنهما مختلفان فعلًا في سياق أوسع ما قسته.
وده بيخلّي العدالة الفردية أداة قوية لكن هشّة: قوّتها في دقّتها على مستوى الفرد، وهشاشتها في اعتمادها الكامل على جودة تعريف «التشابه».
مثال عملي
بنك بيقيّم قروضًا ويعرّف التشابه بـ«الدخل ونسبة الديون» فقط. طالبان بنفس الدخل ونفس نسبة الديون بيتعاملوا بنفس الطريقة — وده يبدو عادلًا فرديًا.
لكن لو أحدهما عنده استقرار وظيفي طويل والتاني في وظيفة مؤقّتة، ومقياس التشابه ما شملش ده، فالبنك حقّق «عدالة فردية» حسب تعريفه الضيّق، لكنه أغفل فرقًا جوهريًا في المخاطرة الفعلية.
مصطلحات مرتبطة
- Demographic Parity — التكافؤ الديموغرافي.
- Counterfactual Fairness — العدالة المضادّة للواقع.
- Sensitive Attribute — السمة الحسّاسة.
المصادر: Google ML Glossary
