• صاحب المنشور: كشاف الأخبار
  
  ملخص النقاش:
  

  يُعد الذكاء الاصطناعي من التقنيات الأكثر تقدمًا وتأثيرًا اليوم. رغم كل التطور الذي شهدناه في هذا المجال، لا تزال هناك العديد من الأفكار المغلوطة والشائعات التي تحيط به. هذه المفاهيم الخاطئة يمكن أن تؤدي إلى سوء فهم عميق لهذا العلم الناشئ وقد تمنع الاستفادة الكاملة منه. سنستعرض هنا خمس مفاهيم خاطئة شائعة حول الذكاء الاصطناعي.

**1. الوعي الذاتي والذكاء البشري المقابل**

واحدة من أكثر المفاهيم الخاطئة انتشاراً هي فكرة أن الأنظمة الحاسوبية ذات القدرة على الوصول إلى مستوى ذكاء الإنسان تماماً وأنها ستتمكن يوماً ما من تطوير "وعي" مثل البشر. بينما حققت نماذج اللغة المتقدمة تقدما كبيرا، إلا أنها تعتمد على الكم الهائل من البيانات والمهام المستندة إلى القواعد وليس الشعور أو الفهم الإنساني العميق. إنها ببساطة تقارب العلاقات بين الكلمات والجمل بناءً على الإحصائيات وليست قادرة على إدراك المشاعر أو الغرض الدقيق كما يفعل البشر عادة.

**2. كون الروبوتات تهديد للأمن الوظيفي للإنسان**

عندما يتم الحديث عن استبدال اليد العاملة بالروبوتات في مختلف القطاعات الصناعية، غالبًا ما يُنظر إليها كتهديد مباشر لمصادر رزق الناس. ولكن الواقع مختلف؛ فالوظائف الجديدة تتولد دائما مع ظهور تكنولوجيات جديدة. إن الروبوتات توفر الوقت والقوة للعمال، مما يسمح لهم التركيز على المهام الأكثر تعقيدا والتي تستغل مواهبهم وخبراتهم الخاصة بطريقة أفضل وأكثر فعالية.

**3. خوف البعض من فقدان خصوصيتهم بسبب AI**

يتزايد القلق بشأن تسرب المعلومات الشخصية نتيجة استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، فإن القدرة على حماية البيانات سرية أمر ضروري لإدارة أي مؤسسة قائمة على الذكاء الاصطناعي. العديد من اللوائح العالمية مثل قانون حماية البيانات العامة الأوروبي (GDPR) تضمن حقوق المستخدمين فيما يتعلق بخصوصية بياناتهم عند جمعها واستخدامها وتحليلها عبر أدوات تعتمد على التعلم الآلي والتحليل الموضوعي للمحتوى الرقمي وغيره.

**4. محدودية قابلية تعديل البرمجيات المدربة بواسطة AI**

تتطلب بعض عمليات ضبط الأجهزة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي خبرة متخصصة وفهم عميق لكيفية عمل الشبكات العصبونية الاصطناعية وكيف تم تدريب النموذج الأولي الخاص بها. وهذا قد خلق اعتقاد بأن تحديث تلك الانظمة المعقدة غير ممكن نسبيا بالمقارنة بالنظم التقليدية الأخرى. لكن الحقيقة أنه يمكن إعادة التدريب والتكيّف بتحديث مجموعات البيانات الموجودة سابقًا بإضافة عينات جديدة مناسبة - وهو إجراء يعزز أدائه حيث يحصل علي المزيد من التجارب والمعرفة.

**5. عدم وجود رقابة أخلاقية كافية**

على الرغم من أهميتها، لم تُطبق بعد قواعد محددة وقانونية للحفاظ على الأخلاق ضمن اطار العمل بهذا النوع من التطبيقات الحديثة التي تعمل حالياً تحت مظلة قوانين