باختصار
Reporting Bias (تحيّز الإبلاغ) هو إن عدد المرّات اللي الناس بتكتب فيها عن أفعال أو نتايج أو صفات ما بيعكسش تكرارها في الواقع، ولا قد إيه الصفة دي مميّزة لمجموعة معيّنة.
بالتفصيل
الناس بتكتب عن اللي يلفت النظر، مش عن العادي. محدّش بيكتب «صحيت النهارده واتنفّست»، لكن ممكن يكتب «ضحكت لحدّ ما عيّطت».
حسب مسرد Google، تحيّز الإبلاغ ممكن يأثّر على تكوين البيانات اللي أنظمة تعلّم الآلة بتتعلّم منها. وده مهمّ جدًا للنماذج اللغوية الكبيرة، لأنها بتتعلّم أساسًا من نصوص كتبها بشر. فهي بتتعلّم «العالم زي ما الناس بتكتب عنه»، مش العالم زي ما هو.
مثال عملي
مثال المسرد: في الكتب، كلمة laughed (ضحك) منتشرة أكتر من breathed (اتنفّس). نموذج بيقدّر التكرار النسبي للضحك والتنفّس من مجموعة كتب هيستنتج على الأرجح إن الضحك أشيع من التنفّس.
طبّق نفس الفكرة على الأخبار: حوادث الطيران بتتكتب عنها أخبار كتير، والرحلات اللي وصلت بسلام ما حدّش بيكتب عنها. نموذج متعلّم من الأخبار بس ممكن «يحسّ» إن الطيران أخطر من الحقيقة.
الدرس العملي: لما تسأل نموذج لغوي «قد إيه الحاجة دي منتشرة؟»، خد الإجابة بحذر، لأنه بيعرف قد إيه الناس بتتكلّم عنها، مش بالضرورة قد إيه بتحصل.
مصطلحات مرتبطة
- Selection Bias — تحيّز الاختيار.
- Training Data — بيانات التدريب.
- Historical Bias — التحيّز التاريخي.
- Bias — التحيّز.
المصادر: Google ML Glossary
