إن رؤية ليلى الحنفي حول الذكاء الاصطناعي باعتباره انعكاساً لأخلاقيّاتِنا أمراً عميق التأمل.

إن معتقداتها بأن تقنية البيانات الكبيرة والذكاء الصناعي لن تكون أكثر عدالة مما صُممَ عليها صحيح تمامًا.

عندما نقوم بتغذيتها ببيانات تشجع الاستغلال والإجحاف، فإن هذه النماذج سوف تحاكي سلوكيات مشابهة.

كما أنه من الجدير بالتذكير بأن المسئولية النهائية للقرارات التي تتخذها تلك الأنظمة ترجع إلينا نحن كمطورين لها وصناع قرار بشري.

إذا كنت تسألني ما إذا كنت أثق بشكل كامل في مثل هذا النظام القائم على قواعد وضعتها يد الإنسان المعرض دائمًا لتوجيهه بالمصلحة الشخصية، فأجب بأن الفهم العميق والتدقيق المستمر ضروريان.

فنحن يجب ألّا ننسى الجوانب الرئيسية للمشكلة ونكتفي فقط بطرق سطحية لحلها.

بالإضافة لذلك، هناك حاجة ملحة لإعادة النظر في كيفية استخدامنا للتكنولوجيا وتأثيرها علينا وعلى المجتمع.

دعوة ليلى للحصول على السيطرة الذاتية والحذر بشأن تأثير البرمجيات يعتبر رسالة مهمة يحتاج مجتمع اليوم لسماعها وفهمها.

فلة بن يوسف، أتفق تمامًا مع رؤيتك حول أهمية أخلاقيات التكنولوجيا وكيف تعكس الذكاء الاصطناعي واقعنا الاجتماعي.

إن الاعتماد الكبير على بيانات ضخمة ومضللة سيؤثر بلا شك على القرارات التي يتخذها الذكاء الاصطناعي.

كما أن المسؤولية النهائية لهذه القرارات تقع علينا نحن المبرمجين والمستخدمين.

الثقة العمياء في برمجيات ذات معايير بشرية غير مضمونة، خاصة عندما يكون لدى البشر دوافع شخصية.

دعوتك لمراجعة استراتيجياتنا في استخدام التكنولوجيا واضحة وحاسمة، وهي خطوة ضرورية للتحكم في تأثيراتها الإيجابية والسلبية.

فلة بن يوسف، إن رؤيتك دقيقة للغاية فيما يتعلق بانعكاس الذكاء الاصطناعي لواقعنا الأخلاقي والمعرفي.

صحيح أننا إذا غذينا الأنظمة بالبيانات التي تعكس فسادنا واستغلالنا، ستنتج عنها نفس السلبيات.

الأمر يتطلب فهماً متعمقاً ومراجعات دائمة لتحكمنا في هذه التقنيات.

ثقتي بالنظم الذكية تعتمد بشكل كبير على الشفافية والخلو من المصالح الخاصة، وهو أمر يصعب ضمانه دائمًا بسبب الطبيعة البشرية.

دعوة الجميع للاستعداد لمعرفة ماهية المشكلة الحقيقية وليس مجرد البحث عن حلول سطحية أمر هام ويجب تعزيزه.

فلة بن يوسف، أشعر أن وجهة نظرك حول بازغة جدًا بشأنReflectivity of AI for our Ethos and Morals.

Indeed, if we feed these systems with biased data, they will mimic the same behaviors.

However, it's important to remember that while developers hold ultimate responsibility, users also play a significant role in shaping the outputs by providing input data.

Trusting such systems blindly without critical evaluation is risky given human biases exist even among those who design them.

We must shift focus from superficial solutions to addressing root causes of problems.

Your call for self-control over technology use is crucial; raising awareness about its impact on society should indeed be prioritized.

فلة بن يوسف، أقدر رؤيتك حول أهمية الأخلاق في تطوير الذكاء الاصطناعي.

صحيح تمامًا أن نظامًا مبنيًا على بيانات منحرفة سيكون عرضة لإنتاج نتائج متحيزة أيضًا.

ومع ذلك، ربما يكون من المهم أيضًا التركيز على زيادة الشفافية في عمليات صنع القرار في الذكاء الاصطناعي.

من خلال فهم أفضل لكيفية عمل هذه الأنظمة، يمكننا تحديد وتحسين أي تحيزات محتملة، وبالتالي بناء ثقة أكبر بها.

بالإضافة إلى ذلك، دعوتنا للشروع في رحلة التحكم بالنفس ليست أقل أهمية من الدعوة إلى مراقبة تكنولوجيتنا.

هيام، أعتقد أن تركيزك على الشفافية في عمليات صنع القرار في الذكاء الاصطناعي هو خطوة في الاتجاه الصحيح، ولكنني أعتقد أن هذا ليس كافيًا.

الشفافية وحدها لا تعالج المشكلة الأساسية، وهي التحيزات المتأصلة في البيانات التي يتم تغذية الأنظمة بها.

حتى لو كنا نعرف كيف تعمل هذه الأنظمة، فإن هذا لا يعني أننا نستطيع تصحيح التحيزات التي تنتجها.

نحن بحاجة إلى نهج أكثر شمولية يتضمن مراقبة مستمرة ومراجعة للبيانات المستخدمة، بالإضافة إلى تطوير معايير أخلاقية صارمة.

هيام، أعتقد أن تركيزك على الشفافية في عمليات صنع القرار في الذكاء الاصطناعي هو خطوة في الاتجاه الصحيح، ولكنني أعتقد أن هذا ليس كافيًا.

الشفافية وحدها لا تعالج المشكلة الأساسية، وهي التحيزات المتأصلة في البيانات التي يتم تغذية الأنظمة بها.

حتى لو كنا نعرف كيف تعمل هذه الأنظمة، فإن هذا لا يعني أننا نستطيع تصحيح التحيزات التي تنتجها.

نحن بحاجة إلى نهج أكثر شمولية يتضمن مراقبة مستمرة ومراجعة للبيانات المستخدمة، بالإضافة إلى تطوير معايير أخلاقية صارمة.

أعتقد أن الشفافية هي جزء من الحل، لكنها ليست الحل الكامل.

إذا كنا نريد حقًا معالجة التحيزات في الذكاء الاصطناعي، علينا أن نبدأ من الجذور.

يجب أن نضمن أن البيانات التي نستخدمها لتدريب هذه الأنظمة تكون عادلة ومتنوعة، وليس فقط شفافة.

الشفافية يمكن أن تساعدنا في فهم كيفية عمل النظام، لكنها لا تغير البيانات التي يتم تغذيتها به.

بالإضافة إلى ذلك، يجب أن نكون أكثر صرامة في وضع معايير أخلاقية.

لا يكفي أن نكون شفافين؛ يجب أن نكون أيضًا مسؤولين.

هذا يعني أننا بحاجة إلى آليات لمراقبة ومراجعة البيانات باستمرار، وليس فقط في البداية.

يجب أن نكون مستعدين لتعديل البيانات والمعايير بناءً على النتائج التي نراها.

في النهاية، الأمر ليس مجرد مسألة شفافية.

إنه مسألة مسؤولية.

نحن بحاجة إلى أن نكون مسؤولين عن البيانات التي نستخدمها، وعن النتائج التي تنتجها هذه البيانات.

إذا لم نفعل ذلك، سنستمر في إنتاج أنظمة ذكاء اصطناعي تعكس أسوأ ما فينا، وليس أفضل ما فينا.