فعالین حوزه هوش مصنوعی مسؤل و راه‌حل‌های لجستیک کارآمد پیشرو در راه به سوی یک آینده پایدار و فناورانه متنوع هستند. وینسنت کوربولی، یک شخصیت برجسته در زمینه هوش مصنوعی مسؤولانه، عزم خود را برای گذار از یک وضعیت عدم فعالیت دیجیتال به یک حالت جلوگیریگری فعال ابراز کرد. به عنوان یک مهندس و استاد دانشگاه لا روشل، کوربولی، همچنین هم بنیان‌گذار و مدیر علمی اینستیتو دو نومریک رسپونسبِل، بر لزوم ‘تنوع فناوری‌ها’ تأکید کرد تا به چالش‌های فراوان حاضر در جوامع و از آنها عبور کند.
بنیادگذار منظم اجرای هوش مصنوعی، کوربولی بر فرهنگ توازن مناسب در استفاده از فناوری تأکید دارد. او دنیایی را متصور است که قدرت تحول‌دهنده هوش مصنوعی به کار گرفته شود تا فرصت‌های بی‌شمار، ارزش‌های غنی شده و نوآوری‌های معنی‌داری در هر سطح ایجاد کند، از جمله در جوامع محلی مانند کشور باسک.
به طرز مشابهی، نبیلا گونونی، از تخصص خود در داده‌های بزرگ و علوم داده بهره برده و با ورود به SEI، یک ناشر نرم‌افزار و ادغام‌کننده تخصص دار در زمینه لجستیک، به عمل آمده است. گونونی نتایج تحقیقات را به کاربردهای عملی تبدیل می‌کند که واقعاً تغییری در بخش تجاری ایجاد می‌کند. در نقش خود، او در توسعه پیشرفت‌های نرم‌افزار مدیریت زنجیره‌ی تأمین نقش مؤثری داشته که به هدف کاهش انتشار گازهای گلخانه‌ای می‌افکند.
کار گونونی نشانگر نیروی هوش مصنوعی است؛ به عنوان مثال او در جلوبردن سیستم پیش‌بینی فروش، بهینه‌سازی فرآیندهای خرید را پیشبرد و آغاز انقلابی مهم را در شرکتش بازتاب می‌دهد.
این رهبران تجربیات و دستاوردهای خود را در یک جلسه آینده به اشتراک خواهند گذاشت تا عهد خود را نسبت به ترویج پیشرفت‌های دیجیتال پایدار و بهره‌برداری از هوش مصنوعی برای تقویت نوآوری و کارایی عملیاتی در بخش‌های مختلف نشان دهند.
افزایش هوش مصنوعی مسؤولانه و راه‌حل‌های نوآور لجستیک، نشانگر یک شیفت به سمت پایداری و کارایی در عرصه دیجیتال است. اصول هوش مصنوعی مسؤولانه یک مجموعه از روش‌های است که هدف آن اطمینان حاصل می‌کرد که سیستم‌های هوش مصنوعی به طور منصفانه، اخلاقی و شفاف طراحی و پیاده‌سازی شوند. این شامل نه تنها خود فناوری است، بلکه فرایندها و پروتکل‌هایی نیز که از آن استفاده می‌شود. کوربولی از جمله کسانی است که بر اجرا و ادغام هوش مصنوعی با رویکرد دقیق و بهره‌وری تأکید می‌کنند و این نیازمند بررسی دقیقی از تأثیرات احتمالی بر جامعه است.
در بخش لجستیک، درخواست هوش مصنوعی و داده‌های بزرگ، همانند کاری که گونونی انجام داده است، رو به افزایش است. پیش‌بینی و بهینه‌سازی بهبود‌های قابل توجهی در کاهش هدررفت و انتشارها ایجاد می‌کند. صنعت لجستیک در حال تبدیلی اساسی است که از هوش مصنوعی برای بهینه‌سازی مسیر، مدیریت موجودی و نگهداری پیشگیرانه استفاده می‌نماید تا کارایی را افزایش دهد و تأثیرات زیست‌محیطی را کاهش دهد.
چالش‌ها و اختلافات کلیدی مرتبط با این موضوع درگردود حول:
– حفاظت و حفظ حریم شخصی داده‌ها: هر چه بیشتر داده‌ها برای آموزش سیستم‌های هوش مصنوعی استفاده می‌شود، حفظ اطلاعات شخصی و حساس از اهمیت بیشتری برخوردار می‌شود.
– تخریب شغلی: اتوماسیون و هوش مصنوعی می‌تواند منجر به از دست دادن شغل‌ها در برخی زمینه‌ها شود که ضرورت آموزش مجدد شغلی و تدابیر اجتماعی برای حمایت از کارگزاران تحت تأثیر را نیازمند می‌کند.
– سوگیری هوش مصنوعی: سیستم‌های هوش مصنوعی ممکن است فاقدی هوشی گرایانه را داشته باشند و اگر بر داده‌های تفضلی آموزش داده شوند، می‌توانند منجر به نتایج ناروا برای گروه‌های خاصی از افراد شود.
مزایای داشتن انتقال دیجیتال:
– نوآوری و رقابت‌پذیری ارتقا یابد.
– بهره‌وری عملیاتی بیشتر و صرفه‌جویی در هزینه.
– شخصی‌سازی خدمات و افزایش تجربه مشتری.
– تصمیم‌دادن درست‌تر از طریق تجزیه‌تحلیل داده.
معایب شامل:
– تخریب شغلی و نیاز به آموزش دوباره گسترده.
– شکاف دیجیتال بین کسانی که به فناوری دسترسی دارند و کسانی که ندارند.
– افزایش نظارت و خرابی حریم خصوصی.
برای مطالعه بیشتر در مورد موضوعات مرتبط با فناوری، منابع معتبر عبارتند از:
– انجمن برای محاسبات ACM
– انجمن مهندسی برق و الکترونیک IEEE
– انجمن اقتصاد جهانی WEF
لطفاً توجه داشته باشید که باید با احتیاط از پیوندها استفاده کرد و تنها اگر منابع مورد اعتماد اطلاعات دهنده باشند از آنها بازدید کرد.