• صاحب المنشور: طلال بن وازن
  
  ملخص النقاش:
  في السنوات الأخيرة، حققت تقنيات التعلم الآلي تقدماً مذهلاً في مجموعة متنوعة من المجالات مثل الرعاية الصحية، المالية، والنقل. رغم هذه الإنجازات، فإن هناك مخاوف متنامية حول الشفافية والثقة المرتبطة بتلك الأنظمة الذكية. يركز هذا المقال على التحديات التي تواجه استخدام التعلم الآلي وكيف يمكن معالجتها لتعزيز الشفافية والأمان.

بالرغم من القدرة الهائلة للذكاء الصناعي المستند إلى خوارزميات التعلم العميق، إلا أنها غالباً ما تكون غير شفافة بطبيعتها. هذه المعرفة الغامضة قد تشكل تحدياً كبيراً عندما يتعلق الأمر باتخاذ القرارات الحرجة أو العمليات الحساسة للمعلومات الشخصية. على سبيل المثال، في مجال الرعاية الصحية، حيث يتم الاعتماد بشكل أكبر على نماذج التعلم الآلي لتشخيص الأمراض وتقديم العلاج المناسب، فمن الضروري أن نفهم كيف وصل النظام إلى نتائج معينة حتى نتمكن من التحقق منها وضمان دقتهم.

إحدى الطرق الرئيسية للتغلب على مشكلة عدم الشفافية هي تطبيق الأساليب القابلة للإيضاح ("Explainable AI"). تتضمن هذه الأساليب تحليل خوارزميات التعلم الآلي لفهم كيفية عملها وأسباب اتخاذ قراراتها. تُعتبر تقنية الـ "LIME" (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) مثالاً جيداً لذلك. بالإضافة إلى ذلك، يُمكن أيضاً تصميم النماذج الأولية بنفسها لتكون أكثر قابلية للفهم عبر الحد من تعقيد الخوارزميات واستخدام البيانات المشروحة.

وبالإضافة إلى قضايا الشفافية، هناك أيضًا مخاوف بشأن العدالة والاستقرار في بيانات التدريب الخاصة بالأنظمة المبنية على التعلم الآلي. إذا كانت البيانات المستخدمة لتدريب هذه النماذج متحيزة، فقد يؤدي ذلك إلى نتائج غير عادلة ومشكوك فيها أخلاقيًا. لهذا السبب أصبح التركيز الآن ينصبّ نحو تطوير أفضل طرق تنظيف البيانات وتحضيرها قبل التدريب للحفاظ على العدالة الاجتماعية والدعم المتساوي لكل الفئات المجتمعية المختلفة.

أخيراً، يعد الأمن أحد أهم الجوانب الواجب النظر فيها عند بناء أي نظام قائم على التعلم الآلي. فالهجمات المحتملة ضد هذه الأنظمة تحمل الكثير من المخاطر بسبب حجم تأثيرها المحتمل. بالتالي، فإن ضمان حماية المعلومات الحساسة أثناء عملية تدريب الشبكات ومنع الوصول غير المصرح به إليها أمر ضروري لحماية خصوصيتنا واحترام ثقتنا.

هذه بعض الخطوط العريضة لأبرز التحديات الأخلاقية المثارة حول تكنولوجيا التعلم الآلي. بينما يستمر البحث والتطوير لهذه التقنيات بسرعة كبيرة، سنحتاج جميعاً لمراقبة مدى احترامها لقيمنا الإنسانية والقانون الدولي فيما يتعلق بحماية حقوق الأفراد والكائنات الأخرى ضمن بيئتنا العالمية المترابطة اليوم.