لقد حقق الذكاء الاصطناعي تقدما ملحوظا في الصناعات، ولكن لا بد من معالجة المخاوف الأخلاقية من أجل الاستخدام المسؤول. يعد إيجاد التوازن أمرًا بالغ الأهمية لاستخدام الذكاء الاصطناعي بشكل أخلاقي وفعال. ومن خلال معالجة جميع معضلات الذكاء الاصطناعي الحديثة، يمكننا تطوير الذكاء الاصطناعي بشكل مسؤول وضمان الاستخدام الأخلاقي.
يُحدث الذكاء الاصطناعي (AI) ثورة في صناعات مثل الرعاية الصحية والسيارات والتمويل وتجارة التجزئة والتصنيع، مما يؤدي إلى تحسينات وتعزيز الإنتاجية. ومع ذلك، مثل أي تقنية، لها جانبها المظلم.
يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل غير أخلاقي، ونشر معلومات مضللة ، وشن هجمات إلكترونية ، بل وحتى تطوير أسلحة ذاتية التشغيل. علاوة على ذلك، عندما يتم استخدامه دون رعاية مناسبة، فإنه يمكن أن يؤدي إلى مشاكل مثل التنبؤات المتحيزة ، والتمييز، وانتهاكات الخصوصية.
على هذا النحو، من الضروري إيجاد توازن بين تطوير الذكاء الاصطناعي وضمان الاستخدام المسؤول.
ما هو الذكاء الاصطناعي الأخلاقي؟
يشير الذكاء الاصطناعي الأخلاقي إلى الذكاء الاصطناعي الذي يتبع إرشادات أخلاقية واضحة. تعتمد هذه الإرشادات على قيم مهمة مثل الحقوق الفردية والخصوصية والعدالة وتجنب التلاعب. عندما تستخدم المؤسسات الذكاء الاصطناعي الأخلاقي، يكون لديها سياسات محددة جيدًا وعمليات مراجعة للتأكد من أنها تتبع هذه الإرشادات.
يتجاوز الذكاء الاصطناعي الأخلاقي ما يسمح به القانون. وفي حين تحدد القوانين الحد الأدنى من المعايير المقبولة لاستخدام الذكاء الاصطناعي، فإنها تضع معايير أعلى لاحترام القيم الإنسانية الأساسية.
إنه قانوني، لكن هل هو أخلاقي؟
يمكن أن تكون خوارزميات الذكاء الاصطناعي المصممة لزيادة تفاعل المستخدمين وإبقائهم مشاركين قانونية. ومع ذلك، قد تقود الخوارزمية المستخدمين إلى سلوك إدماني، مما قد يؤثر سلبًا على صحتهم العقلية. في هذه الحالة، تعتبر الخوارزمية غير أخلاقية لأنها تعطي الأولوية لنمو النظام الأساسي والربحية على حساب رفاهية المستخدم.
في الأربعينيات من القرن العشرين، طور كاتب مشهور يُدعى إسحاق أسيموف ثلاثة مبادئ تُعرف باسم " قوانين الروبوتات الثلاثة " للاستخدام الأخلاقي للذكاء الاصطناعي. ويمكن اعتبار ذلك محاولة أولية لتطوير المبادئ:
تؤكد القاعدة الأولى على أنه لا ينبغي للروبوتات أبدًا أن تتسبب في ضرر للإنسان أو أن تسمح بإلحاق الأذى به دون أي إجراء؛
القاعدة الثانية توجه الروبوتات إلى طاعة واتباع أوامر الإنسان ما لم تخالف تلك الأوامر القانون الأول؛
وتنص القاعدة الثالثة على أن الروبوتات يجب أن تعطي الأولوية لرفاهيتها طالما أنها لا تتعارض مع القاعدتين الأوليين.
وفي عام 2017، عُقد مؤتمر في Asilomar Conference Grounds في كاليفورنيا لمناقشة التأثير السلبي للذكاء الاصطناعي على المجتمع وإيجاد طرق لمواجهة التحديات. ونتيجة لذلك، ابتكر الخبراء كتاب رموز يحتوي على 23 مبدأ، تُعرف باسم مبادئ أسيلومار للذكاء الاصطناعي ، والتي توفر مبادئ توجيهية حول الاستخدام الأخلاقي للذكاء الاصطناعي.
معضلات الذكاء الاصطناعي الأخلاقي
ومع ذلك، فإن ضمان أخلاقيات الذكاء الاصطناعي يتطلب مواجهة ومعالجة العديد من التحديات التي تنشأ على طول الطريق.
في هذا القسم، نسلط الضوء على بعض المعضلات الرئيسية ونناقش التقدم المحرز نحو الذكاء الاصطناعي الأخلاقي.
الأداء مقابل القابلية للتفسير
يواجه الذكاء الاصطناعي مقايضة بين الأداء وقابلية التفسير . الأداء يعني مدى جودة أداء نظام الذكاء الاصطناعي للمهام، وتشير قابلية التفسير إلى فهم كيفية اتخاذ نظام الذكاء الاصطناعي للقرارات، مثل إلقاء نظرة خاطفة داخل "دماغه".
المعضلة الآن هي أن أقوى نماذج الذكاء الاصطناعي غالبًا ما تكون معقدة ويصعب فهمها. إنها تعمل مثل السحر، لكننا لا نستطيع فهم "الخدعة". من ناحية أخرى، فإن نماذج الذكاء الاصطناعي الأبسط تكون أسهل في الفهم ولكنها قد لا تكون دقيقة. إنه مثل الحصول على رؤية واضحة ولكن بدقة أقل.
اقرأ ايضا:تعزيز القدرات الإدراكية للذكاء الاصطناعي من خلال التفكير المتسلسل من هنا
مع زيادة حجم وتعقيد نماذج الذكاء الاصطناعي لتحسين الأداء، أصبح الذكاء الاصطناعي أكثر غموضًا أو يصعب فهمه. إن الافتقار إلى القدرة على التفسير يجعل من الصعب دعم الممارسات الأخلاقية، لأنه يؤدي إلى فقدان الثقة في نتائج النموذج. إن إيجاد التوازن الصحيح بين أداء الذكاء الاصطناعي وقابلية التفسير يعني تحسين أنظمة الذكاء الاصطناعي دون فقدان قدرتنا على فهم كيفية عملها.
الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير هو نهج ناشئ يهدف إلى جعل الذكاء الاصطناعي أكثر قابلية للفهم، حتى نتمكن من الحصول على نتائج دقيقة مع الاستمرار في معرفة كيفية إنشاء هذه النتائج.
وفي هذا الصدد، يجري تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي القابلة للتفسير لمرحلة ما بعد الدكتوراه لشرح النماذج المدربة دون المساس بدقتها.
الخصوصية مقابل استخدام البيانات
تشبه المعضلة بين الخصوصية واستخدام البيانات إيجاد توازن بين الحفاظ على خصوصية المعلومات الشخصية والاستفادة من البيانات لتحسين أنظمة الذكاء الاصطناعي.
من ناحية، تعني حماية الخصوصية حماية البيانات الحساسة وضمان عدم إساءة استخدامها أو الوصول إليها دون إذن. من ناحية أخرى، يتضمن استخدام البيانات استخدام المعلومات لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي وتقديم تنبؤات أو توصيات دقيقة. إن تحقيق التوازن يعني إيجاد طرق لاستخدام البيانات مع احترام حقوق الخصوصية، والحصول على الموافقة، وتنفيذ تدابير لحماية المعلومات الشخصية.
يتطلب الذكاء الاصطناعي الأخلاقي الاستفادة من فوائد البيانات دون المساس بالخصوصية الفردية. يعمل الباحثون على طرق مختلفة للحفاظ على التوازن بين الخصوصية واستخدام البيانات. وفي هذا الصدد، تشمل بعض التطورات الرئيسية تقنيات الذكاء الاصطناعي التالية:
التعلم الاتحادي
الخصوصية التفاضلية
إخفاء الهوية والتجميع
تقنيات الذكاء الاصطناعي التي تحافظ على الخصوصية
الابتكار مقابل الاعتبارات الأخلاقية
إن إيجاد التوازن بين الابتكار والاعتبارات الأخلاقية أمر بالغ الأهمية عند تطوير أفكار وتقنيات جديدة بشكل مسؤول. يتضمن الابتكار استكشاف واختبار مفاهيم جديدة لتحقيق اختراعات رائدة، في حين تتطلب الاعتبارات الأخلاقية التعامل مع عواقب هذه التطورات على الأفراد والمجتمعات والبيئة.
وهذا تحدٍ متعدد الجوانب والأبعاد. بعض الجوانب الرئيسية مذكورة أدناه.
الابتكار مقابل المسؤولية البيئية أشارت العديد من الدراسات إلى التأثير السلبي لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على البيئة، ومساواة ذلك بانبعاثات السيارة طوال عمرها الافتراضي. وهذا يؤكد الحاجة إلى تحقيق التوازن بين الابتكار والعواقب البيئية لتطوير الذكاء الاصطناعي.
لقد برز الذكاء الاصطناعي المستدام كمجال يركز على تقليل البصمة البيئية لابتكارات الذكاء الاصطناعي وعمليات نشره. ويتضمن ذلك إعطاء الأولوية للبيانات عالية الجودة على الكمية ، وإنشاء نماذج ذكاء اصطناعي أصغر لكنها فعالة، وإنشاء بنية تحتية للذكاء الاصطناعي تتسم بالكفاءة في استخدام الطاقة، وتنفيذ سياسات مستدامة، وتعزيز الوعي من خلال التعليم.
الابتكار مقابل النزوح الوظيفي فمن ناحية، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحقق تطورات مثيرة ويعزز الإنتاجية. وعلى الجانب الآخر، يمكن أن يؤدي أيضًا إلى الاستيلاء على وظائف معينة بواسطة الآلات، مما يتسبب في فقدان الناس لفرص العمل. في حين أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يخلق وظائف جديدة ، فمن المهم إيجاد التوازن ومعالجة التأثير المحتمل على العمال.
تشمل الحلول تقديم برامج تدريبية لتعلم مهارات جديدة، وإعادة التفكير في الأدوار الوظيفية بالتعاون مع الذكاء الاصطناعي، وضمان الدعم للمتأثرين بالأتمتة.
الابتكار مقابل التضليل تشكل المعضلة بين الابتكار والمعلومات الخاطئة في الذكاء الاصطناعي الأخلاقي مصدر قلق كبير. هناك مثالان يسلطان الضوء على هذا التحدي وهما التزييف العميق وروبوتات الدردشة . تعد المقاطع المزيفة العميقة مقاطع فيديو واقعية ولكن تم التلاعب بها ويمكن أن تنشر معلومات كاذبة، في حين يمكن أيضًا استخدام روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي لنشر محتوى مضلل أو ضار.
ويتطلب تحقيق التوازن بين تشجيع الابتكارات ومنع انتشار المعلومات الخاطئة تحسين أساليب الكشف، وتثقيف المستخدمين، وتنفيذ اللوائح. من الضروري ضمان الاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي مع تقليل الضرر المحتمل.
الخاتمه
لقد حقق الذكاء الاصطناعي تقدما ملحوظا في الصناعات، ولكنه يثير أيضا مخاوف أخلاقية. ويمكن استخدامه بشكل غير أخلاقي، ونشر معلومات مضللة وانتهاك الخصوصية. إيجاد التوازن أمر بالغ الأهمية. تشمل المعضلات الرئيسية ما يلي:
• الأداء مقابل قابلية التفسير : يمكن أن تكون نماذج الذكاء الاصطناعي معقدة، مما يجعل من الصعب فهم كيفية عملها. يهدف الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير إلى الحفاظ على الدقة مع جعل الذكاء الاصطناعي أكثر قابلية للفهم.
• الخصوصية مقابل استخدام البيانات : من المهم حماية الخصوصية أثناء استخدام البيانات لتحسين الذكاء الاصطناعي. تساعد تقنيات مثل التعلم الموحد والخصوصية التفاضلية على تحقيق التوازن.
• الابتكار مقابل الاعتبارات الأخلاقية : يعد تحقيق التوازن بين الابتكار والأخلاق أمرًا حيويًا. يعالج الذكاء الاصطناعي المستدام الأثر البيئي، وهناك حاجة إلى تقديم الدعم للمتضررين من نزوح الوظائف. علاوة على ذلك، هناك حاجة إلى أدوات الكشف لمعالجة المعلومات الخاطئة.
ومن خلال معالجة هذه المعضلات، يمكننا تطوير الذكاء الاصطناعي مع ضمان الاستخدام الأخلاقي والمسؤول.
مرحبا بكم في جريدة وموقع كلام فور يو