- May 2024
تتناول هذه المقالة مشاريع حقيقة تستخدم الخوارزميات للمطابقة بين اللاجئين المُعاد توطينهم والجهات الراعية والخدمات. فيرى المؤلفان أنه متى استُخدمت بالشكل الصحيح، يمكن للخوارزميات أن تدعم إعادة التوطين على نطاق أوسع وبصورةٍ مستنيرة بشكلٍ أفضل.
التشكيك في التكنولوجيا والتفاؤل بالتكنولوجيا
يمكن تقسيم جهود البحث والمدافعة المتعلقة بالبيانات والتكنولوجيا والرامية إلى إدارة التنقل الدولي إلى معسكرين: التشكيك في التكنولوجيا والتفاؤل بها. وفي حين نقرّ بأن هذا التقسيم هو لأغراض استكشافية، تلفت مسارات البحث الموازية الانتباه إلى وظيفة الاستخدام المزدوج لأي تكنولوجيا.
تُثير الأبحاث وجهود المدافعة المشكّكة في التكنولوجيا مخاوف وجيهة حول استخداماتٍ مثل المقاييس الحيوية والرقابة في وسائل ضبط الحدود، أو عمليات اتخاذ القرار الآلية بشأن التأشيرات، أو استخدام الذكاء الاصطناعي للتنبؤ باتجاهات اللجوء أو النزوح. تستند هذه الأبحاث إلى حدٍ كبير إلى الالتزام بحقوق المهاجرين في التنقل وطلب الحماية. فعلى سبيل المثال، تلفت الأبحاث المشكّكة الانتباه إلى الآثار الأخلاقية المترتبة عن جمع البيانات لأجل مراقبة المهاجرين، وغياب آليات طعن القرارات المتخذة آليًا أو استئنافها، والتهديد المتمثل في ترسيخ أوجه التحيز على أساس المجموعات وباختصار، تركّز على استخدام التكنولوجيا للحد من الهجرة “غير المرغوب فيها” بدلًا من تيسير التنقل الدولي.
تفترض إحدى أبرز الفرضيات غير المعلن عنها بشكلٍ رسمي في المؤلفات المشكّكة في التكنولوجيا أن أنظمة اتخاذ القرار الحالية أكثر عدلًا وأقل تحيزًا بطريقة أو بأخرى مقارنةً باستخدام البيانات أو التكنولوجيا. لكن القرارات التي يتخذها البشر هي على الأقل عرضةً على قدم المساواة وربما أكثر لارتكاب الأخطاء والتحيز وإطلاق الأحكام القائمة على قيم غير موضوعية. وعند تطبيقها على سياق إعادة توطين اللاجئين على سبيل المثال، نادرًا ما تحتفظ البيروقراطيات ومنظمات المجتمع المدني بسجلات يمكن التحقق منها تبيّن سبب وضع اللاجئين في مواقع محددة، أو الأساس المنطقي وراء قرارات مطابقة الأفراد أو الأسر مع الجهات الراعية في المجتمع أو إلى مواقع محددة.
أما في الجانب المتفائل بالتكنولوجيا، أثبت العمل التجريبي القائم على البيانات السابقة أن الخوارزميات يمكن أن تحسّن بشكلٍ كبير نتائج الاندماج للاجئين المعاد توطينهم حديثًا، وبالأخص في ما يتعلق بأداء سوق العمل. تُشير الأبحاث في المملكة المتحدة وسويسرا والولايات المتحدة إلى أن استخدام الخوارزميات لمطابقة اللاجئين مع الوجهات يمكن أن يحسّن نتائج التوظيف بشكلٍ كبير. لكن أحد مواطن ضعف هذا النهج هو أنه قد يؤدي في الكثير من الأحيان إلى تبسيط مسارات حياة الناس وتحويلها إلى مجرد مؤشرات اقتصادية، والاعتماد على افتراضات لم يتم التحقق منها حول أولويات اللاجئين وتطلّعاتهم، وتوليد مخاوف أخلاقية حول الموافقة المستنيرة أخلاقيًا بشكلٍ حقيقي.
تأتي مسارات البحث المتوازية هذه وسط قلقٍ متزايدٍ بشأن دور الخوارزميات والذكاء الاصطناعي في المجالات الاجتماعية والسياسية. وتعمل البلدان والمنظمات فوق الوطنية، وبالأخص الاتحاد الأوروبي (EU)، على مواكبة سرعة التغيير التكنولوجي من خلال تنظيم الذكاء الاصطناعي والخوارزميات. ويشمل ذلك اعتماد هذه التكنولوجيات في سياسة الهجرة واللجوء التي وصفتها المفوضية الأوروبية (European Commission) بأنها مجال “عالي المخاطر” بسبب ضُعف المجموعات المتأثرة بها والمخاوف بشأن الحقوق الأساسية.
التدخلات المدعومة بالخوارزميات
في حين أنه نادرًا ما تنخرط جهود المدافعة والبحث في الحوار، تقدّم مرئياتٍ تستكمل بعضها البعض تبيّن أن تطبيق التكنولوجيا على مجال التنقل الدولي ليس عمليةً صفرية المكاسب. فقد أظهرت تجربتنا في مطابقة اللاجئين مع الجهات الراعية والخدمات في أمريكا الشمالية وأوروبا أن مجرد استخدام مصطلح “خوارزمية” يمكن أن يؤدي إلى نشوء مخاوف أخلاقية فورية، وأنه أيضًا غالبًا ما يتم دمج الخوارزميات مع الذكاء الاصطناعي، مما يوحي بأن الخوارزميات تستخدم البيانات الضخمة أو تعمل بالاستناد إلى مصادر متحيزة بطبيعتها. على سبيل المثال، في برنامج «ري:ماتش» (Re:Match)، تقترح خوارزمياتنا المطابقات الأمثل لنقل الأوكرانيين النازحين من بولندا إلى ألمانيا، وتتم بعدها دراسة هذه المطابقات ويوافق عليها موظفو البرنامج. سألنا الصحفيون الذين أجروا المقابلات معنا بشأن المشروع منذ البداية عن التحيز وعن تسليم عملية اتخاذ القرار للآلات. وإن منطق السؤال هذا صالح ومرحّب به، ولكنه أيضًا نموذج عن الافتراضات حول كيفية عمل الخوارزميات في الممارسة العملية.
يمكن كتابة الخوارزميات لتسهيل التنقل وتحسين النتائج، تمامًا مثل ما يمكن تدريبها لرفض التأشيرات للجنسيات التي يُعتبر أنها تشكّل “خطرًا” على طلبات اللجوء. وفي معظم الأحيان، تكون الخوارزميات المطبقة مجرد أدوات حسابية لمعالجة المشكلة المعقّدة المتمثلة في دراسة كميات كبيرة من البيانات بقصد تحسين تخصيص الموارد النادرة، مثل المواقع في برامج الرعاية المجتمعية أو الإسكان ميسور التكلفة أو الخدمات للاجئين ذوي الاحتياجات الخاصة. ويمكن للجهات الفاعلة في المجتمع المدني أن تفهم قيمة هذه الخوارزميات في دعم أعمال إعادة التوطين عندما ترى كيف يمكن لاستخدام الخوارزميات المستنيرة أخلاقيًا أن يسهّل الهجرة بدلًا من تقييدها.
على المستوى الأساسي، يمكن أن تساعد عمليات المطابقة القائمة على الخوارزميات على توسيع نطاق إعادة التوطين، وهو أمر استكشفناه في ورقة السياسة الصادرة عن معهد سياسة الهجرة (Migration Policy Institute)، فهي تسمح أولًا في تحرير الموارد البشرية لدعم اللاجئين بشكلٍ مباشر في عملية إعادة التوطين والتركيز على المناصرة حول دعم وتحسين قوانين وأعراف الحماية الدولية. وثانيًا، يمكنها تحسين إعادة التوطين باستخدام قواعد موضوعية لضمان التوافق الجيد بين اللاجئين ووجهاتهم وتعزيز الاعتماد على الذات في أقرب وقتٍ ممكن.
تستلزم مطابقة اللاجئين مع الوجهات أو الجهات الراعية المجتمعية جمع وتخزين وتحليل كميات كبيرة من البيانات. إلا أن إجراء هذه العملية “يدويًا” يتطلب جهودًا كبيرة وسرعان ما يواجه حواجز أمام التوسع ويؤدي إلى تحيز متأصل، بصرف النظر عن وجود نوايا حسنة. فعلى سبيل المثال، يفترض العديد من المنظمات أنه يجب وضع اللاجئين مع السكان من الشتات في البلد المستقبِل. ولكن بالاستناد إلى تجربتنا في جمع التفضيلات من اللاجئين، صنّفت نسبة كبيرة منهم الصلة مع السكان من الشتات على أنها أقل أهميةً من التفضيلات ذات الصلة بالعمل أو التعليم أو التقارب مع الهياكل الأسرية للمجموعات الراعية.
بالإضافة إلى ذلك، يقتصر معظم برامج المطابقة التي تديرها المنظمات غير الحكومية أو موظفو الخدمة المدنية في نهاية المطاف على بعض الأفراد الذين يطلّعون على جداول بيانات كثيفة غالبًا وما يتخذون قرارات سريعة. يُعدّ التحيز متأصلًا لأن عدم القدرة على معالجة ومقارنة كميات كبيرة من البيانات تعني الاعتماد على الافتراضات أو التركيز بوعي على عدد قليل من نقاط البيانات بالنظر إلى التجارب الشخصية مع السكان السابقين أو البروتوكولات المحددة مسبقًا. وتشكّل الخوارزميات أداةً للتخفيف من هذه التحديات.
الحالات التي يمكن أن تؤدي فيها المطابقة القائمة على الخوارزميات إلى تحسين تجارب إعادة التوطين
نعتقد أنه في بعض الظروف، يمكن أن توفر المطابقة القائمة على الخوارزميات توافقًا أوثق بين الوجهات وسمات اللاجئين وأهدافهم وتفضيلاتهم.
تم تصميم آلية التضامن الطوعي الخاصة الاتحاد الأوروبي (EU) لتشارُك مسؤولية الحماية على مستوى أوروبا، لكنها تعاني من مآزق سياسية وغياب معايير موضوعية تحدد أي لاجئين يمكن أن يكونوا في أفضل حال في مختلف الوجهات. وتوجّه المؤلفات السياسية الحديثة الانتباه إلى الدور الذي قد تؤديه البيانات والخوارزميات في تشارك المسؤولية.
غالبًا ما تُعتبر مسارات إعادة توطين اللاجئين المختلفة في كندا نجاحًا تامًا من حيث التوافق بين المجتمعات المستقبلة ونتائج الإدماج الإيجابية للاجئين. إلا أن عددًا كبيرًا من اللاجئين الوافدين حديثًا يغادرون أماكن وصولهم خلال السنة الأولى عادةً للحصول على وظائف أفضل أو ليكونوا قريبين من الأسرة أو للبحث فرص أفضل للأطفال. وعلى نطاقٍ أصغر بكثير، يعاني البعض من انهيار العلاقات مع الجهات الراعية، وغالبًا ما يكون ذلك بسبب عدم تطابق التوقعات. ونلاحظ هذا الاتجاه نفسه لدى اللاجئين في الولايات المتحدة.
تُعد الهجرة الثانوية ومشاكل الكفالة من التحديات الدائمة، وغالبًا ما تؤدي إلى فجوات في الخدمات، على سبيل المثال عند نقل مزايا الرعاية الاجتماعية بين الولايات القضائية دون الوطنية وسوء تخصيص الموارد الشحيحة. ولا يعني استخدام معايير موضوعية لمطابقة اللاجئين مع الوجهات التي تتناسب بشكلٍ أفضل مع الخصائص المهنية والاجتماعية تنفيذ تخصيص أفضل للموارد فحسب، ولكن أيضًا بداية فورية لرحلات الاندماج.
علاوةً على ذلك، يمكن أن تساعد المطابقة الأكثر دقةً على تعزيز العلاقات المباشرة والهادفة بين المجتمعات المستقبلة والوافدين الجدد من اللاجئين، وبالتالي المساهمة في بناء رأي عام إيجابي حول برامج الهجرة الإنسانية. وتوفر عمليات المطابقة القائمة على الخوارزميات فرصةً فريدةً وربما لا مثيل لها لجمع البيانات الأساسية وفهم العلاقات بين الروابط الاجتماعية والنتائج طويلة الأجل، وهي افتراضات تدعم الأبحاث حول سبب تأثير الرعاية بشكلٍ إيجابي على الإدماج.
من الناحية العملية، تضمن المطابقة القائمة على الخوارزميات عملية أفضل لجمع البيانات الأساسية (بما في ذلك تفضيلات اللاجئين) تقييمات النتائج التي تتجاوز مجرد المقاييس البسيطة نسبيًا، مثل العمل واللغة، وتشمل رضا اللاجئين عن الجهات الراعية والمواقع المخصصة. ويمكن أن يساعد وجود بيانات أكثر وأفضل على كشف العمليات الاجتماعية المتنوعة والمعقدة التي يتعامل من خلالها اللاجئون مع الحياة الاجتماعية في مجتمعات جديدة، ويمكن بعد ذلك إعادة استخدام هذه النتائج في خوارزميات المطابقة من أجل تحسين النتائج بشكلٍ تكراري. إلا أنه لا يكون نوع التعلم هذا لأجل تطوير برنامج متسق أمرًا ممكنًا عندما تتم مطابقة اللاجئين يدويًا وتكون السجلات غير مكتملة أو غير موضوعية.
الاستخدام الأخلاقي للمطابقة القائمة على الخوارزميات في الممارسة العملية
أتاحت مشاريعنا في أمريكا الشمالية وأوروبا الفرصة للتفكير في بعض الدروس الشاملة التي يمكن الاستفادة منها في الاستخدام الأخلاقي للخوارزميات.
- الحرص على التحلي بالخبرة المناسبة
يجب أن يشمل الموظفون الذين يضعون مفاهيم الخوارزميات ويصممونها ويكتبون تعليماتها البرمجية الخبراء في إعادة توطين اللاجئين، وأخلاقيات جمع واستخدام البيانات المستخلصة من المجموعات الضعيفة، والأمن السيبراني.
يجب أن يعمل مصممو الخوارزميات عن كثب مع المنظمات الشريكة وموظفي الخطوط الأمامية لضمان دقة واكتمال البيانات الإدارية للاجئين، وطلب بيانات عالية الجودة من الجهات الراعية المجتمعية ووكالات الدعم ومختلف المستويات الحكومية. سيؤدي ضمان جودة مدخلات المطابقة إلى مخرجات أفضل وأكثر موثوقية. كما أن الخبراء في الأمن السيبراني يتمتعون بالقدر نفسه من الأهمية في حماية البيانات وضمان خصوصية اللاجئين والجهات الراعية.
يجب أن تقوم منظمات التوطين بالتدقيق في المطابقات التي تقترحها الخوارزمية وأن يقبلها المشاركون في البرنامج أو يرفضونها.
- مراعاة تفضيلات اللاجئين وقدرتهم على التصرف
يجب أن تراعي خوارزمية المطابقة تنوّع تفضيلات اللاجئين وأن توفر مساحةً لهم لممارسة قدرتهم على التصرف.
يمكن أن يؤدي التركيز على الإنتاجية الاقتصادية حصرًا إلى تلطيخ برامج الهجرة الإنسانية والاقتصادية أو القائمة على المهارات. ويمكن لجمع البيانات حول تفضيلات اللاجئين أن يعرض الآراء المتنوعة حول العوامل التي يجب أن تحدد مكان التوطين. تستخدم برامجنا في جميع أنحاء أوروبا المقابلات واستطلاعات ترتيب التفضيلات لتضمين قدرة اللاجئين على التصرف في عملية المطابقة. وفي أحدث أعمالنا مع النازحين الأوكرانيين، حددت تفضيلاتهم العوامل المرجحة المخصصة للمتغيرات المطابقة. وصنّف الكثيرون القرب من الشتات والثقافة الأوكرانية والتعليم العالي وفرص الأطفال على أنها أهم من خبرة العمل. وفي المقابل، أفسح ذلك المجال ضمن عمليات المطابقة أمام المشاركين الذين أعربوا عن أفضلية أكبر للعمل.
يمكن أن يسمح استخدام التفضيلات كبيانات إلى تصميم خوارزميات تحد من التحيز وتقلل من الاعتماد على الافتراضات والقوالب النمطية التي لم يتم التحقق منها. فعلى غرار افتراضات سوق العمل، يمكن أن تنتج تبعات أخلاقية عن الافتراض الشائع وغير الضار في ظاهره بأن اللاجئين يفضلون الانتقال إلى موقع قريب من أبناء وطنهم أو دينهم، بالأخص بالنسبة لأولئك الفارين من التمييز بسبب عوامل ذات صلة بهويتهم، مثل العرق أو الدين أو الميل الجنسي والتعبير الجندري. ويسمح تضمين تفضيلات اللاجئين في الخوارزميات بتقليل هذه الهفوات المحتملة.
أما في سياق برامج الرعاية المجتمعية، فيجب أن تراعي المطابقة أيضًا تلقّي تفضيلات المجتمع. فنظرًا لشُح موارد إعادة التوطين لدى الجهات الراعية، يشكل الحفاظ على رضاهم وتفاعلهم أمرًا بالغ الأهمية لنجاح البرنامج وربما لتحقيق أثر اجتماعي وسياسي أوسع. ويجب أن تحظى تفضيلات اللاجئين بأهمية مساوية لتفضيلات الجهات الراعية في الحالات المثالية. ولكن المؤكد أن البيئة السياسية غير المثالية والتحديات اللوجستية التي تواجه التواصل مع اللاجئين في تدفقات إعادة التوطين غالبًا ما تعني الاعتماد على البيانات الإدارية، ولكن يمكن حتى للتفضيلات أحادية الجانب أن تُضمّن آراءً أكثر في قرارات إعادة التوطين وأن تفتح الباب أمام تغيير السياسات.
- مراعاة التداعيات الأخلاقية للمطابقة
يجب أن تشكّل الأخلاقيات جوهر تصميم الخوارزميات ودراسة الآثار المترتبة على المطابقة.
حتى إذا تم تصميم خوارزمية توفر نتائج عادلة وعالية الجودة، تبقى الآثار الأخلاقية المحتملة قائمة. ومن الأسئلة الرئيسية المطروحة في هذا الصدد: ألا يؤدي عدم المطابقة أو تلقي مطابقة منخفضة الجودة (مما قد يعني من الناحية المنطقية رفض التعيين) إلى حرمان النازحين من إعادة التوطين أو من الوصول إلى الخدمات الأخرى؟ وفي أي حالة تعني المخاوف ذات الصلة بالحماية أو الضعف أن المطابقة الأسرع أفضل من انتظار مطابقة ذات جودة أعلى؟ وهل يجب أن يشارك النازحون في برامج المطابقة، أو هل يكون نظام يتيح الانسحاب الاختياري أفضل إذا كان ذلك يعني إعادة توطين المزيد من الأشخاص؟
- يجب أن تكون عمليات الخوارزميات واضحةً للوكالات الخارجية
يجب أن تكون الخوارزميات والمطابقات التي تنتجها واضحةً بالنسبة إلى صانعي السياسات والمنظمات الشريكة. ويعني ذلك إزالة عمليات الخوارزميات ونتائجها من الصندوق الأسود. وفي حين يجب حماية حقوق الملكية الخاصة بمصممي الخوارزميات لتعزيز الابتكار الفني في المجالات الإنسانية، يجب أن تكون مدخلات ونتائج المطابقة واضحةً لضمان الشفافية.
يجب إعلام المشاركين، بمن فيهم اللاجئين والجهات الراعية والوكالات المنفذة والحكومات، بأغراض الحصول على بياناتهم واستخداماتها. ويجب أن تكون الموافقة مستنيرةً بحق، وحيثما أمكن، يجب السماح للاجئين برفض المطابقة وإعادة توطينهم بموجب مسار تقليدي.
- يجب الحفاظ على الوضوح بشأن قيود المطابقة القائمة على الخوارزميات
على أي منظمة أو مشروع بحثي يدافع عن عمليات المطابقة القائمة على الخوارزميات أن يبلّغ عن حدود هذه العمليات وأن يُدير التوقعات في هذا الصدد.
تُعدّ الخوارزميات أدوات لتحسين تخصيص الموارد، ولكن نطاقها مقيّد بمدى توافُر هذه الموارد. ومن الضروري تعميم أن عمليات المطابقة لا يمكن أن تتجاوز من حيث جودتها مواقع إعادة التوطين المعروضة، وأنها تعكس تنوّع الجهات الراعية واللاجئين. وفي حين أنه نادرًا ما يكون من الممكن تلبية جميع التفضيلات، يمكن أن تضم الخوارزميات كمًا واسعًا من البيانات لضمان أفضل عمليات مطابقة ممكنة مع مراعاة القيود من العالم الحقيقي، علمًا أن القيود هذه من العالم الحقيقي موجودة دائمًا.
الخاتمة
على الرغم من انقسام الخطابات حول استخدام التكنولوجيا في سياسات الهجرة، يمكن اعتبار الحلول القائمة على الخوارزميات المستنيرة أخلاقيًا لإعادة توطين اللاجئين هي الحل الوسطي في هذا المجال. ويتطلب إبراز هذا الحل وصف دور الخوارزمية والغرض منها. فيمكن تشبيه هذه الحلول بمنصات التواصل التي يتاح فيها للاجئين والمستضيفين والموارد المتاحة إمكانية إدخال أصواتهم على شكل بيانات، مما يتيح للأشخاص الأكثر تأثرًا بإعادة التوطين القدرة على التأثير على النتائج. وتساهم الحلول هذه في هياكل صنع القرار التي تُضمن القواعد الأخلاقية بشكلٍ منهجي للحد من التحيز وضمان الإنصاف، كما تعد مُخزنًا للمعارف يمكن أن يحفظ ويرتب البيانات ذات القيمة لصانعي السياسات والباحثين لتطوير برامج أكثر فعاليةً لإعادة توطين اللاجئين. وليست الخوارزميات حلًا سحريًا ولا كبش فداء، وإنما واحدة من بين العديد من الأدوات التي تُستخدم في إعداد سياسات عادلة وفعالة.
أحمد عز الدين محمد
أستاذ مساعد في العلوم السياسية، معهد الدراسات المتقدمة في كلية تولوز للاقتصاد (Institute for Advanced Study in Toulouse School of Economics) ومهندس خوارزميات ومحلل بيانات في شركة بيريتي (Pairity)
amohamed@pairity.ca linkedin.com/in/ahmed-ezzeldin-mohamed-4b6a07a2/
كريغ داميان سميث (Craig Damian Smith)
مؤسس مشارك والمدير التنفيذي لشركة بيريتي (Pairity) وباحث منتسب في مركز دراسات اللاجئين (Centre for Refugee Studies) في جامعة يورك (York University)
csmith@pairity.ca linkedin.com/in/craigdamiansmith