• صاحب المنشور: سندس المجدوب
  
  ملخص النقاش:
  تحظى قضية أخلاقيات الذكاء الاصطناعي باهتمام متزايد حيث يواصل التطور التكنولوجي للمجال توسيع نطاق تأثيره على المجتمع اليوم. إن إدراج الخوارزميات والأجهزة المتقدمة يتطلب مراعاة جادة لمجموعة من الآثار المحتملة التي قد تكون لها عواقب اجتماعية وأخلاقية عميقة. إن هذا الجهد ليس مجرد تحدٍ فني بل هو مسؤولية مشتركة بين الباحثين والمهندسين والمستفيدين النهائيين للذكاء الاصطناعي لضمان تطبيقها بطريقة تعزز القيم الإنسانية وتقلل المخاطر الضارة.

فهم الأبعاد الأخلاقية للذكاء الاصطناعي

تتمثل إحدى الأولويات الأساسية في تحديد وإدارة مخاوف الخصوصية عند استخدام البيانات الشخصية في التدريب والنشر. تتطلب الحماية الفعالة لحريات الأفراد نهجا شاملا يشمل تشريعات واضحة وحدودًا تنظيمية وقواعد اعتماد تهدف إلى حماية المعلومات الحساسة. علاوة على ذلك، يلعب العدل دورًا حاسمًا أيضًا؛ فالأنظمة المحترفة بالضرورة بالبيانات التاريخية يمكن أن تكشف أو تزيد التمييز إذا تم تصميمها بدون اعتبار كاف لاستخدام بيانات دقيقة وصحيحة وتمثيليه. وبالتالي فإن ضمان المساواة أمام القانون وتحقيق نتائج غير متحيزة أمر حيوي للحفاظ على مصداقية هذه التقنيات وثقتها العامة.

استكشاف مبادئ توجيهية عملية لأخلاقيات الذكاء الاصطناعي

لتوجيه تطوير وإنشاء نظم الذكاء الاصطناعي، هناك حاجة ماسّة لإطار عمل واضح يسترشد بمجموعة من المبادئ الدليلية الشاملة والمعترف بها دوليًا والتي تأخذ بعين الاعتبار جميع جوانب المشروع بأكمله - من البحث والتطوير حتى العمل التشغيلي والصيانة وما بعد الاستخدام. ومن الأمثلة المهمَّة لهذه الإطار العام مبادرة سياسة الاتحاد الأوروبي بشأن الذكاء الاصطناعي "تعزيز الثقة عبر ذكاء اصطناعي مسؤُول" والذي يؤكد على خمس ركائز رئيسية وهي المعايير الأمنية والقانونية، والحسابيات والإشراف، والدفاع، والشفافية والاستعداد للاستجابة للأزمات، بالإضافة إلى القدرة والاستدامة الاجتماعية. ويعد تبني مثل هذه الركائز ضروريًا لبناء مجتمع رقمي أكثر عدلا وعادلاً واستقراراً.

مواجهة التحديات الناشئة حول آليات التحقق والمسائلة

مع تحسن قدرة خوارزميات تعلم الآلات على اتخاذ القرارات ذاتيا بناءً على مجموعات كبيرة ومتنوعة من المدخلات التي غالبًا ما يتم جمعها ومشاركتها خارج نطاق الرقابة البشرية المباشرة، تصبح مسائل المسؤولية والثبات عاملان مهمان للغاية خلال مراحل دورة حياة النظام المختلفة – خاصة عندما تفشل تلك النماذج الحاسوبية ويتعين عليها التعامل مع حالات كارثية محتملة. ولذلك ينبغي وضع إجراءات فعّالة لتوفير شفافية واسعة النطاق فيما يتعلق بعمليات واتخاذ قراراته واتجاهات نموذجه الحالي والمحتمل مستقبلاً بهدف تحقيق توازن مناسب بين المرونة الشاملة للفائدة العمومية مقابل تقليل تعرض أي طرف ثالث محدد لعواقب وخيمة غير مقصودة نتيجة لنظم تعتمد بكليتها عليها دون وجود تدابير احترازية مناسبة للتأكّد منها لاحقاً والتأكد كذلكٌ بإمكانيتها القيام بذلك حتى لو حدث خطأ ما مما يعني أهميته القصوى لدى تطبيقات القطاعات الحرجة بالحياة مثال:[النقل البحري] حيث سيكون له مردود سلبي كبير حال حدوث اخطاء فيه فتسببت بحوادث بحرية مثلاً . لذلك يجب دراسة هذة المواضيع بتعمق وفكر عميق قبل البدء باستخدام اي نظام ذكي جديد داخل المنظومات الرئيسية المؤثر مباشرة علي سلامه الافراد والبنية الاساسية للدولة والعكس صحيح أيضا بالنسبة للإجراءات الاحترازية الأخرى أثناء مرحلة التشغيل التجاري للنظام نفسه إذ تعدُّ مشكلة قياس مدى نجاح أدائه مقارنة بالأهداف الموضوعة مسبقا عاملاً هاماً آخر