أخلاقيات الذكاء الاصطناعي - بناء الثقة في عصر الذكاء الاصطناعي

مع تزايد انخراط الذكاء الاصطناعي في الأعمال والحياة اليومية، أصبح النهج الأخلاقي أكثر إلحاحًا.

تُعدّ أخلاقيات الذكاء الاصطناعي بمثابة بوصلة للنزاهة في الابتكار التكنولوجي. فهي تُلهم قادة الأعمال لضمان أن تُفيد التطورات التكنولوجية المجتمع، وتحترم حقوق الإنسان، وتمنع استخدام الذكاء الاصطناعي لأغراض ضارة.

استخدام الذكاء الاصطناعي بأخلاقية ومسؤولية. الصورة: ميدجورني

وهذا يضع على القادة مسؤولية تعزيز السلوك الأخلاقي.

التحديات في نشر الذكاء الاصطناعي الأخلاقي

العدالة والتمييز

يجب على الذكاء الاصطناعي ضمان معاملة مجموعات المستخدمين المختلفة بإنصاف عند اتخاذ القرارات. ومع ذلك، لا تزال العديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي اليوم تتأثر بالتحيزات الناتجة عن بيانات التدريب أو الخوارزميات نفسها، مما يؤدي إلى سلوكيات متحيزة. وقد يتجلى ذلك في تصنيفات متحيزة للملفات الشخصية، أو تقييم ائتماني غير عادل، أو تفاوتات في الرعاية الصحية.

غالبًا ما تنشأ الأخطاء من بيئات بيانات لا تغطي سيناريوهات العالم الحقيقي بشكل كافٍ، أو بيانات مشوهة. لذلك، ينبغي أن تبدأ مبادرات الذكاء الاصطناعي بدمج البيانات من مصادر متعددة - مُهيكلة، وغير مُهيكلة، وآنية، وتاريخية - لضمان بناء نماذج الذكاء الاصطناعي على أساس بيانات موثوقة وحديثة.

الخصوصية وحماية البيانات

يتطلب الذكاء الاصطناعي الفعّال كميات هائلة من البيانات، بما في ذلك معلومات العملاء الحساسة أو معلومات الشركة الداخلية. وهذا يثير مخاوف تتعلق بالخصوصية، خاصةً عند استخدام الذكاء الاصطناعي لاتخاذ قرارات مهمة في المجالين القانوني والطبي . السؤال هو: من أين يحصل الذكاء الاصطناعي على البيانات وكيف يُجمعها؟

أحد الأساليب الفعالة هو الالتزام بمعايير صارمة لأمن البيانات. على سبيل المثال، تلتزم شركة DeepL لترجمة الذكاء الاصطناعي بمعايير مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR)، ومعيار ISO 27001، ومعيار SOC 2 من النوع الثاني (SOC 2 Type II) للتحكم في عملية تطوير الذكاء الاصطناعي بأكملها وضمان أمن البيانات. تحظى DeepL الآن بثقة شركات التصنيع لدقتها العالية والتزامها بالأمن.

الحوكمة والمسؤولية

يجب على الشركات ضمان استخدام الذكاء الاصطناعي وفقًا للأنظمة السارية ومراقبته. والسؤال الرئيسي هو: "إذا أخطأ الذكاء الاصطناعي، فمن المسؤول عن إصلاحه؟". لا يكفي تحديد المسؤولية لشخص واحد، بل ينبغي أن تشمل عملية تحديد المسؤولية جهات متعددة لضمان رقابة شاملة.

يجب على أصحاب المصلحة مواكبة أحدث اللوائح، مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) أو قانون الذكاء الاصطناعي للاتحاد الأوروبي. على سبيل المثال، تستخدم شركة CUBE، وهي شركة تقدم حلول استخبارات قانونية قائمة على الذكاء الاصطناعي، منصة RegAI لمراقبة التحديثات التنظيمية العالمية ومعالجتها باستمرار، مما يضمن الاستخدام الآمن والمسؤول للذكاء الاصطناعي في القطاع المالي.

بالإضافة إلى ذلك، لزيادة الشفافية والمساءلة، ينبغي للشركات أن تتماشى عمليات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها مع المبادئ التوجيهية الأخلاقية مثل المبادئ التوجيهية الأخلاقية للاتحاد الأوروبي للذكاء الاصطناعي الجدير بالثقة والتصميم الأخلاقي المتوافق مع معايير معهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات.

التأثير البيئي

للذكاء الاصطناعي بصمةٌ هائلةٌ من انبعاثات ثاني أكسيد الكربون. ووفقًا لشركة H2OIQ، فإن تدريب نموذج ذكاء اصطناعي (مثل نموذج لغوي كبير) قد يستهلك آلاف الميغاواط/ساعة من الكهرباء، ويُطلق مئات الأطنان من الكربون - أي ما يعادل انبعاثات مئات المنازل الأمريكية سنويًا. وتتوقع شركة جارتنر أنه بحلول عام 2030، قد يستهلك الذكاء الاصطناعي ما يصل إلى 3.5% من الكهرباء العالمية.

اتخذت بعض الشركات إجراءاتٍ بالفعل. على سبيل المثال، ركزت شركة NVIDIA على تصميمات وحدات معالجة الرسومات الموفرة للطاقة، حيث تتميز وحدات معالجة الرسومات Blackwell بكفاءة طاقة أعلى بعشرين مرة من وحدات المعالجة المركزية عند تشغيل بعض مهام الذكاء الاصطناعي. كما تستخدم مراكز بيانات NVIDIA التبريد السائل ذي الحلقة المغلقة والطاقة المتجددة للحفاظ على موارد المياه.

الآثار المترتبة على الأعمال التجارية

بالنسبة لقادة الأعمال، يعني "الذكاء الاصطناعي الأخلاقي" بناء الثقة في أنظمة الذكاء الاصطناعي والحفاظ عليها. إليكم خمسة مناهج:

تمكين الناس، وليس استبدالهم

بناء الذكاء الاصطناعي لتحسين الأداء، لا ليحل محل الأدوار البشرية. على سبيل المثال، يمكن للمبرمجين زيادة الإنتاجية بنسبة 40% باستخدام Copilot لأتمتة المهام المتكررة.

التدقيق المتحيز والإشراف البشري

إجراء عمليات تدقيق دورية للكشف عن التحيز والحفاظ على ضوابط بشرية. على سبيل المثال، عندما يُقيّم الذكاء الاصطناعي درجات الائتمان، يتعين على المدققين البشريين مراجعتها لضمان نزاهتها.

الشفافية في استخدام البيانات

التزم دائمًا بالشفافية بشأن كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي للبيانات الشخصية ومشاركتها. على سبيل المثال، ينبغي على منصات التجارة الإلكترونية شرح كيفية استخدام بيانات العملاء لتقديم توصيات بالمنتجات.

تدريب فريقك على أخلاقيات الذكاء الاصطناعي

وضع مبادئ توجيهية أخلاقية وتدريب الموظفين على رصد التحيز في الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، يجب على موظفي خدمة العملاء تعلم كيفية رصد التحيز في روبوتات الدردشة الذكية.

مواءمة الذكاء الاصطناعي مع أهداف التنمية المستدامة

تأكد من مساهمة مبادرات الذكاء الاصطناعي في تحقيق أهداف الاستدامة للشركة. على سبيل المثال، استخدم الذكاء الاصطناعي لتخطيط عمليات التسليم الذكية لتقليل انبعاثات الكربون.

إن أخلاقيات الذكاء الاصطناعي ليست مجرد مجموعة من المفاهيم والمعايير، بل هي أيضًا التزام من القادة بنشر الذكاء الاصطناعي بشكل عادل وآمن ومسؤول.

(وفقا لموقع Forbes.com)

المصدر: https://vietnamnet.vn/dao-duc-ai-nen-tang-xay-dung-niem-tin-trong-ky-nguyen-tri-tue-nhan-tao-2407517.html