## هل يمكن للذكاء الاصطناعي أن يتعلم الأخلاق من البشر؟

مع تقدم الذكاء الاصطناعي (AI) بسرعة مذهلة، يصبح السؤال حول ما إذا كانت الآلات يمكن أن تتعلم القيم الأخلاقية من البشر أكثر أهمية من أي وقت مضى.

**التحديات أمام تعليم الأخلاق للذكاء الاصطناعي**

* غياب السياق: غالبًا ما تواجه الأنظمة القائمة على الذكاء الاصطناعي صعوبة في فهم السياقات الدقيقة التي تتطلب حكمًا أخلاقيًا بشريًا.

قد يكون من الصعب عليها تحديد ما هو صحيح وما هو خطأ في حالات معقدة حيث لا يوجد حل واضح.

* تحيزات البيانات: غالبًا ما تتم برمجة الذكاء الاصطناعي باستخدام بيانات كبيرة ومجموعة متنوعة من المصادر، لكن هذه البيانات قد تحتوي على تحيزات كامنة مثل العنصرية أو التمييز الجنساني.

وقد يؤدي ذلك إلى اتخاذ القرارات الخاطئة وغير الأخلاقية.

* الأخلاق المتغيرة: تتغير المفاهيم والمبادئ الأخلاقية باستمرار بمرور الوقت وفي مختلف الثقافات والمجتمعات.

ومن ثم، يجب على أي نظام يقوم بتعلم الأخلاق أن يتكيف وأن يكون قادرًا على التعامل مع هذه المرونة.

**الحلول والفرص**

على الرغم من وجود تحديات، هناك عدة طرق يمكن اتباعها لجعل الذكاء الاصطناعي متعلمًا أفضل للأخلاقيات:

1.

دمج المبادئ الأخلاقية الأساسية: يجب برمجته بمعرفة أساسية بالأخلاقيات العالمية المتعارف عليها بين المجتمعات المختلفة مثل العدالة والاحترام ورفاهية الإنسان وغيرها.

وهذا يشمل قواعد بسيطة وعامة مثل عدم إلحاق الضرر بالناس وعدم سرقة المعلومات الشخصية للمستخدمين.

2.

التغذية الراجعة الأخلاقية: إن السماح للبشر بتقديم ملاحظات بشأن تصرفات وسلوكيات الذكاء الاصطناعي سوف يساعد كثيراً في تطوير قدراتها الفهمية والسلوكية للأبعاد الأخلاقية.

ويمكن تحقيق ذلك من خلال إنشاء منصات تفاعل مباشر بين المستخدمين والأنظمة القائمة عليه حتى تتمكن الأخيرة من تعلم أخطائها وتصحيح نفسها وفق ضوابط ومعايير أخلاقية ملائمة لكل حالة.

3.

تشجيع التعاون البشري: يعد الجمع بين خبرة الإنسان وقدرات معالجته للسياقات الغنية بالإضافة لقدرات الحاسوب عالية السرعة لمعالجة كم هائل من البيانات أحد وسائل تطوير نظم ذكاء اصطناعي ذات توجه أخلاقي قوي.

فعندما يعمل المختصون في علم النفس الاجتماعي والأخلاقي جنبا إلى جنبٍ مع خبراء التقنية، فقد يساهمون سوياً بخلقِ نوع جديد من النظمِ التي تستطيع تبني مجموعة واسعة من الاعتبارات عند القيام باتخاذ القرار.

4.

تقليل التحيز في البيانات: يقع عبء الحدِّ من احتمالية حدوث نتائج متح

#3076