• صاحب المنشور: الكوهن بن عمر
  
  ملخص النقاش:
  تواجه تقنيات التعلم الآلي العديد من التحديات التي تهدد فعالية وأخلاقيتها. يعالج هذا المقال الجوانب الرئيسية لهذه التحديات، والتي تتراوح بين مشاكل البيانات غير المتوازنة إلى مخاوف الخصوصية والأمان. سنستكشف أيضًا تأثير هذه القيود على تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحالية والمستقبلية.

**1. المشكلات المتعلقة بالبيانات**

*أ* عدم تكافؤ البيانات

إحدى أكبر العقبات أمام تطوير نماذج تعليم آلي قوية هي توافر بيانات تدريب كافية ومتنوعة وممثلة. قد تؤدي البيانات المتحيزة أو غير الكاملة إلى نتائج تمييزية وغير دقيقة للنماذج. ومن الأمثلة البارزة على ذلك حالات حيث اهتمت الشبكات العصبية بنمط معين في الصورة أكثر من الأهداف المهمة الأخرى بسبب التركيب الإحصائي لبيانات التدريب.[1] لتفادي مثل هذه المواقف ينبغي مراعاة اتباع أفضل الممارسات أثناء جمع وتنظيف وتوزيع مجموعات البيانات المستخدمة للتدريب[2].

*ب* خصوصية البيانات

تعمل معظم خوارزميات تعلم الآلات باستخدام كميات هائلة من المعلومات الشخصية التي يمكن تحديدها للمستخدمين الأفراد. وهذا يثير مخاوف جديرة بالملاحظة حول الخصوصية والأمن الرقمي. فمثلاً، عند استخدام خدمة توصية المنتجات بناءً على سجل شراء العملاء السابق، فإن التطبيق يتطلب فهمًا عميقًا لسلوك كل مستخدم فرديًا مما يشكل خطورة كبيرة إذا تعرض نظام قاعدة بيانات تلك الخدمة للاختراق. وقد أدى ذلك أيضاً لإثارة تساؤلات بشأن مدى احترام سياسات حماية البيانات العالمية وإمكاناتها للحفاظ بالفعل على سرية معلوماتنا الخاصة [3][4]. إحدى الحلول المحتملة تتمثل في تطبيق طرق مختلفة لتحويل أو حذف خصائص الهوية خلال مرحلة المعالجة الأولية قبل تغذيتها داخل نموذجML الخاص بنا بهدف ضمان بقائها مجهولة المصدر قدر المستطاع وبالتالي التقليل من احتمالات التعرض للأضرار نتيجة عمليات الاستغلال الضارة المحتملة عبر الإنترنت. كما ناقش البعض كذلك موضوع الاعتماد الزائد لدى مصمم الخوارزمية تجاه دقة النموذج مقارنة بأهمية المحافظة عليه آمناً وخالي الدسم تماماً مما يحمل من تفاصيل حساسة سواء كانت متعلقة بكائن حي أم لا! لذلك بات الآن ضرورياً النظر بعناية أكبر نحو تحسين مستوى الأمن وإنشاء شبكة أمان شاملة لحماية جميع أنواع المعرفات بغض النظرعن مصدر نشوئها الأصلى مما سيضمن لنا مجتمع رقمي آمن وسلمي لكل أفراده بدون استثناء لأحد منهم تحت أي ظرف كان حتى وان حدث وأصبح المنظومة قادرةٌ ذات يومٍ بإتمام عملية التعرف الذاتية والتكيّفية المكتسبة حديثاً لنفسِها داخليا خارج حدود التأثير الخارجي المفروض عليها سابقا .

**2. التحديات الهندسية والفنية**:

*أ* قابلية شرح النماذج :

مع ازدياد اعتماد المؤسسات والشركات العاملة بمجال تكنولوجيا المعلوميات الحديثة اعتمادها الكبير حالياُ علي نظم ذكية تعمل وفق عقد منطقية معقدة للغاية يصعب فهْم طبيعة عملها لفريق متخصص فقط ، ظهرت بوادر حاجتنا الملحة لغرس ثقافة الشفافيه والجلاء ضمن جسد عالم الروبوتات الذكى وذلك بتزويده بجدار حصينا يسمح باستعراض الوصف الدقيق لكيفيه تصنيف القرار النهائي واتخاذ المسارات المناسبة له لاحقا لاحدا