რაც უფრო მეტი ინდუსტრია იყენებს ალგორითმების ძალას ოპერაციების ავტომატიზაციისა და არჩევანის გასაკეთებლად, მანქანური სწავლება ხდება გადამწყვეტი კომპონენტი იმისა, თუ როგორ მუშაობს თანამედროვე სამყარო.
მანქანური სწავლების მიკერძოების საკითხი გადამწყვეტია გასათვალისწინებლად, როდესაც მანქანური სწავლების მოდელები ინტეგრირდება სხვადასხვა ორგანიზაციის გადაწყვეტილების მიღების პროცესში.
გარანტია იმისა, რომ ალგორითმებით გენერირებული არჩევანი მიუკერძოებელია და მიკერძოების გარეშე უნდა იყოს მიზანი ნებისმიერი ორგანიზაციისთვის, რომელიც იყენებს მანქანური სწავლის მოდელებს. იმის უზრუნველსაყოფად, რომ მოდელის შედეგები შეიძლება იყოს დაყრდნობილი და მიჩნეული, როგორც სამართლიანი, გადამწყვეტი მნიშვნელობა აქვს მანქანა სწავლის მიკერძოება
ეს დაკავშირებულია მოდელის ახსნადობის კითხვებთან, ან რამდენად ადვილია ადამიანისთვის იმის გაგება, თუ როგორ მივიდა მანქანათმცოდნეობის მოდელი დასკვნამდე. ტენდენციები და შაბლონები, რომლებსაც მანქანური სწავლების მოდელები ასახავს და სწავლობს, მოდის თავად მონაცემებიდან და არა უშუალოდ ადამიანის განვითარების გზით.
მანქანური სწავლების მიკერძოება შეიძლება წარმოიშვას სხვადასხვა მიზეზის გამო, თუ ის არ არის კონტროლირებადი და შემოწმებული. როდესაც მოდელი განლაგებულია, ის ხშირად ხვდება სიტუაციებს, რომლებიც ზუსტად არ არის ასახული სასწავლო მონაცემების ნიმუშში.
მოდელი შეიძლება ზედმეტად მოერგებოდა ამ არაწარმომადგენლობითი ტრენინგის მონაცემთა ნაკრებისთვის. ტრენინგის მონაცემების შესანიშნავი ხარისხის მიუხედავად, მოდელზე შეიძლება მაინც დაზარალდეს ისტორიული მიკერძოება უფრო ფართო კულტურული გავლენის შედეგად.
განხორციელების შემდეგ, მიკერძოებულმა მოდელმა შეიძლება ხელი შეუწყოს გარკვეულ ჯგუფებს ან დაკარგოს სიზუსტე მონაცემთა კონკრეტულ ქვეჯგუფებთან. ამან შეიძლება გამოიწვიოს განაჩენი, რომელიც უსამართლოდ სჯის ინდივიდთა გარკვეულ ჯგუფს, რამაც შეიძლება უარყოფითი გავლენა მოახდინოს რეალურ სამყაროზე.
ეს სტატია განიხილავს მანქანათმცოდნეობის მიკერძოებას, მათ შორის რა არის ეს, როგორ ამოვიცნოთ იგი, საფრთხეები, რაც მას უქმნის და მრავალი სხვა.
მაშ, რა არის მანქანათმცოდნეობის მიკერძოება?
ალგორითმი, რომელიც აწარმოებს შედეგებს, რომლებიც სისტემატურად არის მიკერძოებული მანქანური სწავლის პროცესში გაკეთებული მცდარი დაშვებების შედეგად, ცნობილია როგორც მანქანათმცოდნეობის მიკერძოება, ასევე ცნობილი როგორც ალგორითმის მიკერძოება ან ცნობილია როგორც AI მიკერძოება.
მანქანათმცოდნეობის მიკერძოება არის მოდელის ტენდენცია, რომელიც უპირატესობას ანიჭებს მონაცემთა კონკრეტულ კომპლექტს ან მონაცემთა ქვეჯგუფს; ის ხშირად გამოწვეულია არაწარმომადგენლობითი ტრენინგის მონაცემთა ნაკრებით. მონაცემთა გარკვეული შეგროვებით, მიკერძოებული მოდელი არასაკმარისია, რაც ზიანს აყენებს მის სიზუსტეს.
რეალურ სამყაროში, ეს შეიძლება გულისხმობდეს, რომ მიკერძოებული ტრენინგის მონაცემები მოჰყვა მოდელის გამომუშავებას, რომელიც ხელს უწყობს გარკვეულ რასას, დემოგრაფიულს ან სქესს.
შედეგად, მანქანური სწავლის შედეგები შეიძლება იყოს უსამართლო ან დისკრიმინაციული. არაწარმომადგენლობითი ტრენინგი მონაცემთა ნაკრები შეიძლება ხელი შეუწყოს მიკერძოებას მანქანათმცოდნეობაში.
შედეგად მიღებული მოდელი შეიძლება იყოს მიკერძოებული სხვა, ნაკლებად წარმოდგენილი კატეგორიების მიმართ, თუ ტრენინგის მონაცემები აკლია ან ზედმეტად არის წარმოდგენილი მონაცემთა კონკრეტული ჯგუფისთვის. ეს შეიძლება მოხდეს, თუ სასწავლო მონაცემების ნიმუში ზუსტად არ ემთხვევა რეალურ სამყაროში განლაგების გარემოს.
ჯანდაცვის ინდუსტრიაში მანქანათმცოდნეობა, რომელიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას პაციენტთა მონაცემების შესამოწმებლად ცნობილი დაავადებების ან დაავადებების წინააღმდეგ, არის მთავარი მაგალითი. მოდელებს შეუძლიათ დააჩქარონ სამედიცინო პრაქტიკოსების ჩარევები, როდესაც ისინი სათანადოდ გამოიყენება.
თუმცა, ცრურწმენა შესაძლებელია. როდესაც სთხოვენ ხანდაზმულ პაციენტში შესაძლო ავადმყოფობის პროგნოზირებას, მოდელი ვერ იმუშავებს კარგად, თუ ტრენინგის მონაცემები, რომლებიც გამოიყენება მის ასაგებად, ძირითადად შედგება მცირე ასაკობრივი დიაპაზონის პაციენტის მონაცემებზე.
გარდა ამისა, ისტორიული სტატისტიკა შეიძლება იყოს დამახინჯებული. მაგალითად, იმის გამო, რომ ისტორიულად, დასაქმებულთა უმრავლესობა მამაკაცი იყო, სამუშაოს კანდიდატების გაფილტვრისთვის გაწვრთნილი მოდელი მამრობითი სქესის აპლიკანტებს უპირატესობას ანიჭებდა.
მანქანათმცოდნეობის მიკერძოება გავლენას მოახდენს მოდელის სიზუსტეზე ორივე სცენარში და ყველაზე ცუდ ვითარებაში შეიძლება გამოიწვიოს დისკრიმინაციული და უსამართლო დასკვნებიც კი.
გადაწყვეტილებები გულდასმით უნდა განიხილებოდეს, რათა დარწმუნდეთ, რომ არ არსებობს მიკერძოება მანქანათმცოდნეობის მოდელები შეცვალოს უფრო და უფრო მეტი ხელით ოპერაციები. შედეგად, მოდელის მართვის პრაქტიკა ნებისმიერ ორგანიზაციაში უნდა მოიცავდეს მონიტორინგს მანქანათმცოდნეობის მიკერძოებისთვის.
მანქანური სწავლების მოდელებით სრულდება მრავალი სხვადასხვა ტიპის სამუშაო სხვადასხვა ინდუსტრიაში. დღეს მოდელები გამოიყენება მზარდი რთული პროცესების ავტომატიზაციისა და წინადადებების შესაქმნელად. ამ გადაწყვეტილების მიღების პროცესში, მიკერძოება ნიშნავს, რომ მოდელს შეუძლია უპირატესობა მიანიჭოს ერთ კონკრეტულ ჯგუფს მეორეზე დაფუძნებული მიკერძოებულობის საფუძველზე.
როდესაც გამოიყენება სახიფათო გადაწყვეტილების მისაღებად რეალური შედეგებით, ამან შეიძლება გამოიწვიოს მძიმე შედეგები. მაგალითად, როდესაც გამოიყენება სესხის განაცხადების ავტომატურად დასამტკიცებლად, მიკერძოებულმა მოდელმა შეიძლება ზიანი მიაყენოს გარკვეულ მოსახლეობას. რეგულირებად ბიზნესში, სადაც ნებისმიერი ქმედება შეიძლება შემოწმდეს ან შემოწმებული იყოს, ეს განსაკუთრებით გადამწყვეტი ფაქტორია გასათვალისწინებელი.
მანქანათმცოდნეობის მიკერძოების ტიპები
- ალგორითმის მიკერძოება – ეს ხდება მაშინ, როდესაც ალგორითმში არის ხარვეზი, რომელიც აკეთებს გამოთვლებს, რომლებიც ამოძრავებს მანქანათმცოდნეობის გამოთვლებს.
- ნიმუშის მიკერძოება – როცა მონაცემები ადრე ავარჯიშეთ მანქანათმცოდნეობა მოდელს აქვს პრობლემა, ეს ხდება. ამ სახის მიკერძოების შემთხვევაში, სისტემის მომზადებისთვის გამოყენებული მონაცემების რაოდენობა ან ხარისხი არასაკმარისია. ალგორითმი იქნება მომზადებული, რომ დაიჯეროს, რომ ყველა მასწავლებელი ქალია, თუ, მაგალითად, ტრენინგის მონაცემები მთლიანად შედგება ქალი მასწავლებლებისგან.
- გამორიცხვის მიკერძოება - ეს ხდება მაშინ, როდესაც არ არსებობს გადამწყვეტი მონაცემთა წერტილი გამოყენებული მონაცემთა ნაკრებიდან, რაც შეიძლება მოხდეს, თუ მოდელირებმა ვერ გააცნობიერონ დაკარგული მონაცემთა წერტილის მნიშვნელობა.
- ცრურწმენის მიკერძოება – ამ შემთხვევაში, თავად მანქანათმცოდნეობა არის მიკერძოებული, რადგან სისტემის მომზადებისთვის გამოყენებული მონაცემები ასახავს რეალურ სამყაროში არსებულ მიკერძოებებს, როგორიცაა ცრურწმენები, სტერეოტიპები და არასწორი სოციალური ვარაუდები. მაგალითად, თუ სამედიცინო პროფესიონალთა შესახებ მონაცემები შეტანილი იქნებოდა კომპიუტერულ სისტემაში, რომელიც მოიცავდა მხოლოდ მამრობითი სქესის ექიმებს და ქალ ექთნებს, რეალურ სამყაროში არსებული გენდერული სტერეოტიპი ჯანდაცვის მუშაკების შესახებ გაგრძელდებოდა.
- საზომი მიკერძოება – როგორც სახელი გულისხმობს, ეს მიკერძოება გამოწვეულია მონაცემთა ხარისხისა და მისი შეგროვების ან შეფასებისთვის გამოყენებული მეთოდების ფუნდამენტური საკითხებიდან. სისტემა, რომელიც ვარჯიშობს წონის ზუსტად შესაფასებლად, მიკერძოებული იქნება, თუ ტრენინგის მონაცემებში მოცემული წონები თანმიმდევრულად დამრგვალდება და კმაყოფილი თანამშრომლების გამოსახულების გამოყენება სამუშაო ადგილის გარემოს შესაფასებლად სისტემის მოსამზადებლად, შეიძლება მიკერძოებული იყოს, თუ სურათებში თანამშრომლებმა იცოდნენ. ისინი ბედნიერებისთვის იზომებოდნენ.
რა ფაქტორები უწყობს ხელს მიკერძოებას მანქანურ სწავლაში?
მიუხედავად იმისა, რომ მანქანური სწავლის მიკერძოების მრავალი მიზეზი არსებობს, ის ხშირად წარმოიქმნება თავად ტრენინგის მონაცემების მიკერძოებისგან. ტრენინგის მონაცემებში მიკერძოების რამდენიმე პოტენციური გამომწვევი მიზეზი არსებობს.
ყველაზე თვალსაჩინო ილუსტრაცია არის ტრენინგის მონაცემები, რომელიც არის პირობების ქვეჯგუფი, რომელიც ჩანს განლაგებულ სისტემაში, რომელიც არ არის ტიპიური. ეს შეიძლება იყოს ტრენინგის მონაცემები ერთი კატეგორიის ნაკლებად წარმომადგენლობით ან მეორის არაპროპორციული რაოდენობით.
ეს ცნობილია, როგორც ნიმუშის მიკერძოება და ეს შეიძლება იყოს არარანდომიზებული ტრენინგის მონაცემთა შეგროვების შედეგად. მონაცემთა შეგროვების, ანალიზის ან კლასიფიკაციისთვის გამოყენებული მეთოდებმა, ისევე როგორც მონაცემთა ისტორიულმა ფესვებმა, შეიძლება გამოიწვიოს თვით მონაცემების მიკერძოება.
ინფორმაცია შესაძლოა მიკერძოებული იყოს ისტორიულად უფრო დიდ კულტურაში, სადაც ის შეგროვდა.
მანქანათმცოდნეობის მიკერძოება ძირითადად გამოწვეულია:
- ისტორიულ მონაცემებში ადამიანების ან საზოგადოების მიერ გამოწვეული მიკერძოება გამოიყენება ალგორითმების მოსამზადებლად.
- ტრენინგის მონაცემები, რომლებიც არ ასახავს რეალურ გარემოებებს.
- მიკერძოება ეტიკეტირების ან ზედამხედველობის ქვეშ მყოფი მანქანური სწავლებისთვის მონაცემების მომზადებისას.
მაგალითად, ტრენინგის მონაცემების მრავალფეროვნების ნაკლებობამ შეიძლება გამოიწვიოს წარმოდგენის მიკერძოება. მანქანური სწავლების მოდელების სიზუსტეზე ხშირად გავლენას ახდენს ისტორიული მიკერძოება ფართო კულტურაში.
ამას ზოგჯერ უწოდებენ სოციალურ ან ადამიანურ მიკერძოებას. მონაცემთა უზარმაზარი კოლექციების პოვნა, რომელიც არ არის მიდრეკილი სოციალური მიკერძოებისკენ, შეიძლება იყოს რთული. მანქანური სწავლების სასიცოცხლო ციკლის მონაცემთა დამუშავების ეტაპი თანაბრად მგრძნობიარეა ადამიანის მიკერძოების მიმართ.
მონაცემები, რომლებიც ეტიკეტირებული და დამუშავებული იქნა მონაცემთა მეცნიერის ან სხვა ექსპერტის მიერ, აუცილებელია ზედამხედველობითი მანქანური სწავლისთვის. იქნება ეს გაწმენდილი მონაცემთა მრავალფეროვნებიდან გამომდინარე, მონაცემთა წერტილების ეტიკეტირების წესიდან თუ ფუნქციების არჩევით, ამ მარკირების პროცესში მიკერძოებამ შეიძლება გამოიწვიოს მიკერძოება მანქანათმცოდნეობაში.
მანქანათმცოდნეობის მიკერძოების რისკები
ვინაიდან მოდელები მონაცემებიზე ორიენტირებული გადაწყვეტილების მიღების ინსტრუმენტებია, ვარაუდობენ, რომ ისინი უზრუნველყოფენ მიუკერძოებელ მსჯელობას. მანქანათმცოდნეობის მოდელები ხშირად შეიცავს მიკერძოებას, რამაც შეიძლება გავლენა მოახდინოს შედეგებზე.
უფრო და უფრო მეტი ინდუსტრია ახორციელებს მანქანურ სწავლებას მოძველებული პროგრამული უზრუნველყოფისა და პროცედურების ნაცვლად. მიკერძოებულ მოდელებს შეიძლება ჰქონდეს უარყოფითი ეფექტი რეალურ სამყაროში, როდესაც უფრო რთული სამუშაოები ავტომატიზირებულია მოდელების გამოყენებით.
მანქანათმცოდნეობა არაფრით განსხვავდება გადაწყვეტილების მიღების სხვა პროცესებისგან იმით, რომ ორგანიზაციები და ინდივიდები მოელიან, რომ ის იყოს გამჭვირვალე და სამართლიანი. იმის გამო, რომ მანქანათმცოდნეობა ავტომატიზირებული პროცესია, მისი გამოყენებით მიღებული გადაწყვეტილებები ზოგჯერ უფრო დეტალურად განიხილება.
გადამწყვეტია, რომ ორგანიზაციები იყვნენ პროაქტიულები საფრთხის აღმოსაფხვრელად, რადგან მანქანათმცოდნეობაში მიკერძოებულობას ხშირად შეიძლება ჰქონდეს დისკრიმინაციული ან უარყოფითი გავლენა ზოგიერთ პოპულაციაზე. რეგულირებადი კონტექსტებისთვის, კერძოდ, მხედველობაში უნდა იქნას მიღებული მიკერძოების შესაძლებლობა მანქანურ სწავლებაში.
მაგალითად, მანქანათმცოდნეობა საბანკო საქმეში შეიძლება გამოყენებულ იქნას იპოთეკის განმცხადებლების ავტომატურად მიღების ან უარყოფისთვის თავდაპირველი შემოწმების შემდეგ. მოდელს, რომელიც არის მიკერძოებული კანდიდატების გარკვეული ჯგუფის მიმართ, შესაძლოა საზიანო ეფექტი ჰქონდეს როგორც კანდიდატზე, ასევე ორგანიზაციაზე.
ნებისმიერი მიკერძოება, რომელიც აღმოჩენილია განლაგების გარემოში, სადაც მოქმედებები შეიძლება განიხილებოდეს, შეიძლება გამოიწვიოს ძირითადი პრობლემები. მოდელი შეიძლება არ იმუშაოს და, ყველაზე ცუდ სცენარებში, შესაძლოა მიზანმიმართულად დისკრიმინაციულიც კი აღმოჩნდეს.
მიკერძოება გულდასმით უნდა იყოს შეფასებული და მომზადებული, რადგან ამან შეიძლება გამოიწვიოს მოდელი მთლიანად ამოღებულ იქნას განლაგებიდან. მოდელის გადაწყვეტილებებში ნდობის მოპოვება მოითხოვს მანქანათმცოდნეობის მიკერძოების გაგებას და მის მოგვარებას.
ორგანიზაციის შიგნით და გარე სერვისის მომხმარებელთა შორის ნდობის დონეზე შეიძლება გავლენა იქონიოს მოდელის გადაწყვეტილების მიღებისას მიკერძოებულობამ. თუ მოდელებს არ ენდობიან, განსაკუთრებით მაღალი რისკის არჩევის დროს, ისინი არ იქნება გამოყენებული ორგანიზაციის შიგნით მათი სრული პოტენციალით.
მოდელის ახსნადობის შეფასებისას, მიკერძოების აღრიცხვა უნდა იყოს გათვალისწინებული ფაქტორი. მოდელის არჩევანის ვალიდობასა და სიზუსტეზე შეიძლება სერიოზულად იმოქმედოს მანქანათმცოდნეობის შეუმოწმებელმა მიკერძოებამ.
ეს ზოგჯერ შეიძლება გამოიწვიოს დისკრიმინაციული ქმედებები, რამაც შეიძლება გავლენა მოახდინოს კონკრეტულ ადამიანებზე ან ჯგუფებზე. უამრავი აპლიკაცია არსებობს მანქანური სწავლების მოდელის სხვადასხვა ტიპებისთვის და თითოეული მათგანი გარკვეულწილად მგრძნობიარეა მანქანური სწავლის მიკერძოებისთვის.
მანქანათმცოდნეობის მიკერძოება ილუსტრირებულია:
- ვარჯიშის მონაცემებში მრავალფეროვნების არარსებობის გამო, სახის ამოცნობის ალგორითმები შეიძლება ნაკლებად ზუსტი იყოს ზოგიერთი რასობრივი ჯგუფისთვის.
- პროგრამას შეუძლია გამოავლინოს რასობრივი და გენდერული მიკერძოება მონაცემებში ადამიანური ან ისტორიული ცრურწმენების გამო.
- გარკვეული დიალექტის ან აქცენტის შემთხვევაში, ბუნებრივი ენის დამუშავება შეიძლება იყოს უფრო ზუსტი და მან შეიძლება ვერ შეძლოს აქცენტის დამუშავება, რომელიც ნაკლებად არის წარმოდგენილი სასწავლო მონაცემებში.
მიკერძოების გადაჭრა მანქანათმცოდნეობაში
მიკერძოების აღმოჩენის დროს მოდელების მონიტორინგი და გადამზადება არის მანქანური სწავლის მიკერძოების გადასაჭრელად. უმეტეს შემთხვევაში, მოდელის მიკერძოება არის მიკერძოების მაჩვენებელი ტრენინგის მონაცემებში, ან თუნდაც მიკერძოება შეიძლება დაკავშირებული იყოს მანქანათმცოდნეობის სასიცოცხლო ციკლის ტრენინგის ეტაპთან.
მოდელის სასიცოცხლო ციკლის ყველა ეტაპს უნდა ჰქონდეს პროცედურები მიკერძოების ან მოდელის დრიფტის დასაფიქსირებლად. ასევე შედის მანქანური სწავლების მონიტორინგის პროცესები განლაგების შემდეგ. მნიშვნელოვანია ხშირად შეამოწმოთ მოდელი და მონაცემთა ნაკრები მიკერძოებისთვის.
ეს შეიძლება მოიცავდეს ტრენინგის მონაცემთა ბაზის შემოწმებას, რათა ნახოთ, როგორ არის ჯგუფები განაწილებული და წარმოდგენილი იქ. შესაძლებელია მონაცემთა ნაკრების შეცვლა და/ან გაუმჯობესება, რომელიც არ არის მთლიანად წარმომადგენლობითი.
გარდა ამისა, მოდელის მუშაობის შეფასებისას უნდა იქნას გათვალისწინებული მიკერძოება. მოდელის მუშაობის ტესტირება მონაცემთა სხვადასხვა ქვეჯგუფებზე შეიძლება აჩვენოს, არის თუ არა ის მიკერძოებული ან ზედმეტად მორგებული გარკვეულ ჯგუფთან მიმართებაში.
შესაძლებელია მანქანური სწავლების მოდელის მუშაობის შეფასება მონაცემთა გარკვეულ ქვეჯგუფებზე ჯვარედინი ვალიდაციის ტექნიკის გამოყენებით. პროცედურა მოიცავს მონაცემთა დაყოფას ცალკეულ სასწავლო და ტესტირების მონაცემთა ნაკრებებად.
თქვენ შეგიძლიათ აღმოფხვრათ მიკერძოება მანქანათმცოდნეობაში შემდეგი გზით:
- საჭიროების შემთხვევაში, გადაამზადეთ მოდელი უფრო დიდი, უფრო წარმომადგენლობითი სასწავლო ნაკრების გამოყენებით.
- მიკერძოებული შედეგებისა და უჩვეულო გადაწყვეტილების პროაქტიულად ყურების პროცედურის დაწესება.
- მახასიათებლების გადაწონა და საჭიროებისამებრ ჰიპერპარამეტრების კორექტირება დაგეხმარებათ მიკერძოების ახსნაში.
- აღმოჩენილი მიკერძოების გადაჭრის წახალისება გამოვლენისა და ოპტიმიზაციის მუდმივი ციკლის მეშვეობით.
დასკვნა
მაცდურია იმის დაჯერება, რომ ტრენინგის შემდეგ, მანქანათმცოდნეობის მოდელი დამოუკიდებლად იმუშავებს. სინამდვილეში, მოდელის ოპერაციული გარემო ყოველთვის იცვლება და მენეჯერებმა უნდა გადაამზადონ მოდელები რეგულარულად ახალი მონაცემთა ნაკრების გამოყენებით.
მანქანათმცოდნეობა ამჟამად არის ერთ-ერთი ყველაზე მომხიბლავი ტექნოლოგიური შესაძლებლობა, რეალური ეკონომიკური სარგებლით. მანქანათმცოდნეობა, როდესაც დაწყვილებულია დიდი მონაცემების ტექნოლოგიებთან და უზარმაზარ გამოთვლით ძალასთან, რომელიც ხელმისაწვდომია საჯარო ღრუბლის საშუალებით, აქვს პოტენციალი გარდაქმნას, თუ როგორ ურთიერთობენ ინდივიდები ტექნოლოგიასთან და შესაძლოა მთელ ინდუსტრიებთან.
თუმცა, რამდენადაც პერსპექტიულია მანქანათმცოდნეობის ტექნოლოგია, ის ფრთხილად უნდა იყოს დაგეგმილი, რათა თავიდან იქნას აცილებული უნებლიე მიკერძოება. მანქანების მიერ მიღებული გადაწყვეტილებების ეფექტურობაზე შეიძლება სერიოზულად იმოქმედოს მიკერძოებულობამ, რაც უნდა გაითვალისწინონ მანქანათმცოდნეობის მოდელის შემქმნელებმა.
დატოვე პასუხი