• صاحب المنشور: علاء الدين اليحياوي
  
  ملخص النقاش:
  تواجه تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي تحديات أخلاقية متزايدة مع تزايد اعتمادها في مختلف القطاعات. هذه التقنيات، رغم قدرتها على تحسين كفاءتنا وكفاءة العمليات، تحمل أيضاً مخاطر كبيرة تتعلق بالخصوصية، العدالة الاجتماعية، والاستقلالية البشرية. هذا المقال يناقش الأبعاد الأخلاقية لهذه المشكلة ويستعرض بعض الحلول المقترحة.

الخصوصية

تعتبر الخصوصية قضية رئيسية مرتبطة بتكنولوجيا التعلم الآلي. البيانات التي يتم استخدامها لتدريب هذه النماذج غالبًا ما تحتوي على معلومات شخصية حساسة. إذا لم يتم إدارة هذه البيانات بشكل صحيح، فقد يؤدي ذلك إلى انتهاكات خطيرة للخصوصية الفردية. بالإضافة إلى ذلك، يمكن لاستخدام خوارزميات التعلم العميق أن يجعل من الصعب فهم كيفية وصول النظام إلى قراراته، مما يزيد من الشكوك حول الشفافية والمساءلة.

العدالة الاجتماعية

هناك خطر آخر يتعلق بالتحيز البنيوي الذي قد يعكس الخوارزميات المستخدمة في التعلم الآلي. إذا تم تدريب هذه النماذج باستخدام بيانات ذات تحيزات موجودة بالفعل داخل المجتمع، فقد تولد نتائج غير عادلة أو حتى تمييزية ضد مجموعات سكانية محددة. وهذا يشكل تحدياً هائلاً للأخلاقيات لأن الأمر يتطلب تحقيق عدالة رقمية حقيقية لضمان عدم تكريس التحيزات القائمة عبر جميع المستويات الحضرية والفئات الاجتماعية والثقافية المختلفة.

استقلال الإنسان

مع ظهور الروبوتات والأتمتة المتقدمة مدعومة بالتكنولوجيا الذكية، هناك قلق بشأن تأثيرها المحتمل على العمل والإنسانية عموماً. الرغبة في زيادة الكفاءة قد تؤدي إلى استبدال العمالة البشرية بطرق قد تعتبر غير أخلاقية اجتماعياً واقتصاديا واجتماعيا. لذلك أصبح الحفاظ على استقلال الإنسان وتوفير الفرص له أمر ضروري خلال فترة الانتقال نحو اقتصاد ذكي أكثر بكثير مما هو عليه اليوم.

الحلول المقترحة

للتعامل مع هذه القضايا، يقترح العديد من الخبراء مجموعة متنوعة من الاستراتيجيات:

1. التنظيم القانوني: إنشاء قوانين جديدة لحماية خصوصية الأفراد وضمان شفافية عملية صنع القرار بواسطة الأنظمة المدربة بالذكاء الاصطناعي.

1. زيادة التدريب المهني: تزويد المهندسين والمطورين الذين يعملون في مجال الذكاء الاصطناعي بمبادئ وقوانين أخلاقية ثابتة حتى يتمكنوا من دمج مراعاة الجانب الأخلاقي أثناء تصميمهم وبنائهم للتطبيقات والقواعد اللغوية للمعالجة الطبيعية للغة (NLP).

1. اختبارات أكثر صرامة للتحقق من التحيز: تطبيق اختبارات روتينية للمراجعة قبل نشر أي نظام تعلم آلي جديد للتأكيد على أنه يخلو بأقصى حد ممكن من التحيزات المبنية لتحقيق المساواة بين جميع مستخدميه بغض النظر عن خلفياتهم الثقافية والجغرافية والدينية وغيرها الكثير مما يعيق الإنصاف والعادل عند الوصول للمعلومات ومشاركتها واستخدام خدمات الشبكة العنكبوت العالمية بنطاق واسع عالمياً وليس محليا فحسب .

1. تشجيع البحث الهادف والمستدام: دعم بحوث تبحث بكثافة في التأثيرات طويلة المدى للتكنولوجيات المرتبطة بالأتمتة والصناعة 4 أ بهدف تحديد العوائق الرئيسية أمام التطبيق الناجع لهذا النوع ومن ثم وضع حلول مبتكرة مناسبة للحالات الطارئة حال وجود تهديد مباشر للإنسان والبيئة المحيطة به وفقاً لمنطق الإنسانية والكرامة كقاعدة عامة مشتركة تعكس احترام الذات وصيانة حقوق الآخرين أيضا ممن هم خارج حدود الدول الغربية أساسا والتي تعد المصدر الرئيسي لتلك الثورات العلمية الحديثة مؤخراً بالمقام الأول .

هذا المقال يسعى لعرض وجهات نظر مختلفة وأساليب مقترحة لحل مشاكل اخلاقيتها المعاصرة في ظل انتشار علوم وهندسة وتعليم Automata وعلاقات Binaries وما يرتبط بها من أدوات وخوارزميات متعلقة بتحلل المفاهيم وتحويل