تعتبر التكنولوجيا الذكاء الاصطناعي (AI) تكنولوجيا قوية وواسعة المجال تقدم فرصًا هائلة وتحمل مخاطر كبيرة. وكلما اعتمدت المجتمعات بشكل متزايد على أنظمة الذكاء الاصطناعي لاتخاذ القرارات، يصبح من الضروري تنظيم والسيطرة على استخدامها. يشدد الخبراء على ضرورة اتباع نهج متعدد الجوانب لمواجهة التحديات المرتبطة بالذكاء الاصطناعي، بما في ذلك نشر المعلومات الخاطئة، وتقنيات التلاعب بالفيديوهات، والتمييز.
يعتمد الذكاء الاصطناعي على خوارزميات معقدة، وهي معادلات رياضية تحتوي على عدد لا يحصى من المعلمات. يمكن لهذه الخوارزميات إنتاج نتائج مختلفة في كل تشغيل، مما يجعل تصرفها غير قابل للتنبؤ. ومع ذلك، لديها أيضًا القدرة على تعزيز التحيز والتمييز. على سبيل المثال، خوارزمية تحليل طلبات الوظائف التي أنشأتها أمازون استنادًا إلى البيانات التاريخية انتهت بتفضيل المرشحين الذكور، معززة بذلك التحيز الجنسي في عملية التوظيف.
للتغلب على هذه المسائل، قررت الحكومة الأسترالية وضع إرشادات شاملة لاستخدام الذكاء الاصطناعي في البلاد. وفقًا لبروفيسور القانون في جامعة ملبورن جيني ماري باترسون، يتطلب تطبيق الذكاء الاصطناعي المسؤول إطار تنظيمي شامل يضمن الجانب التقني والتدريب والاندماج الاجتماعي والقانون. من الأمور الأساسية إيجاد توازن بين تشجيع الابتكار وتخفيف المخاطر.
تتابع الحكومة الأسترالية في هجرة الاتحاد الأوروبي بتبني استراتيجية مبنية على تقدير المخاطر. وهذا يعني تنفيذ إجراءات ضمان الجودة لأنظمة الذكاء الاصطناعي عالية المخاطر، مثل تلك المستخدمة في المركبات الذاتية القيادة أو الأجهزة الطبية. يؤكد طوبي والش، أستاذ الذكاء الاصطناعي في معهد الذكاء الاصطناعي بجامعة نيو ساوث ويلز، على ضرورة استجابة معقدة لتنظيم الذكاء الاصطناعي، تتضمن فرض اللوائح القائمة وتطوير لوائح جديدة لمعالجة المخاطر الناشئة.
بينما تعتبر التنظيمات أمرًا حيويًا، يكمن الجانب المسؤول أيضًا في قطاع التكنولوجيا نفسه. يشدد بيتار بيلوفيتش، مدير في Atturra، على أهمية التفكير النقدي في فرق تطوير البرمجيات. الإدخال البشري ضروري لضمان تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على مجموعات بيانات مسؤولة وغير متحيزة. قدمت شركات مثل Salesforce آليات حوكمة داخلية، مثل “مكتب الاستخدام الأخلاقي”، لمعالجة المخاوف المتعلقة بالتحيز في الذكاء الاصطناعي.
مع ذلك، لا تزال التحديات قائمة. تعتمد أنظمة الذكاء الاصطناعي بشكل كبير على البيانات، وجودة واكتمال هذه المجموعات يمكن أن يؤثر بشكل كبير على نتائجها. يشير أوري جال، أستاذ في كلية الأعمال بجامعة سيدني، إلى أن أنظمة الذكاء الاصطناعي غالبًا ما تستخدم بيانات من مصادر مختلفة، حتى لو كانت محمية بحقوق الطبع أو مقصودة لأغراض مختلفة. وهذا يؤكد على ضرورة اتباع استراتيجيات بديلة، مثل إنشاء بيانات اصطناعية، للحد من مخاطر التحيز وضمان التمثيل.
مع استمرار تطور مجال الذكاء الاصطناعي، يجب على المشرعين إيجاد توازن حساس بين تيسير الابتكار وحماية الجوانب غير المقصودة. يعتبر الاقتصادي بيتار بيلوفيتش بشكل ملائم: “نحتاج إلى أن نكون حذرين، ونحتاج إلى أن نكون محافظين”.
أسئلة تكرارية
The source of the article is from the blog anexartiti.gr