• صاحب المنشور: خطاب البوزيدي
  
  ملخص النقاش:
  في عصر ثورة البيانات والتكنولوجيا المتسارعة، أصبح الذكاء الاصطناعي (AI) حاضراً بقوة في مختلف جوانب حياتنا. بينما يفتح AI أبواباً جديدة للابتكار والإنتاجية، فإنه يحمل أيضًا تحديات أخلاقية كبيرة تتطلب عناية متأنية ومناقشة جادة. هذا المقال يناقش تلك التحديات والأبعاد الأخلاقية المرتبطة بالذكاء الاصطناعي، بالإضافة إلى الفرص التي يمكن استغلالها لتوجيه تطوره نحو الخير العام.

الأولوية الأولى: الشفافية والمصداقية

أحد أكبر مخاوف المجتمع عند التعامل مع الأنظمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي هو عدم الوضوح حول كيفية اتخاذ القرارات واتخاذ الإجراءات بناءً على بيانات مدخلة. قد تؤدي الآلات أو الروبوتات ذات القدرة العالية ولكن الغامضة إلى نتائج غير متوقعة وقد تكون ضارة للغاية إذا لم يتم التحقق منها بشكل صحيح. لذلك، يُعدّ الحفاظ على شفافية العمليات المستخدمة في تصميم وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي أمرًا ضروريًا لبناء الثقة بين الجمهور وأصحاب المصلحة المعنيين. وبمجرد تحقيق هذه الشفافية، يمكن إجراء عمليات تدقيق مناسبة للتأكيد على الصدق والنزاهة في استخدام تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي.

على سبيل المثال، عندما يتعلق الأمر باتخاذ قرار بشأن منح قرض لشخص ما بناءً على عوامل مثل دخل الفرد ودرجة الائتمان، يجب أن يفهم المقترض بوضوح كيف تم الوصول إلى ذلك الحكم وما هي المعلومات الدقيقة المستخدمة لاتخاذه.

العدالة الاجتماعية والقضاء على التمييز

يمكن لجهات مختلفة الاستفادة من قوة الذكاء الاصطناعي لتحسين خدمات الرعاية الصحية والنقل وإدارة المدن وغيرها الكثير. ومع ذلك، قد تشكل المخاطر المحتملة لتمييز النظام ضد مجموعات سكانية محددة عقبة رئيسية أمام اعتماد ذكي واسع النطاق للأبحاث القائمة على البيانات الكبيرة للمواطنين اليوميين. إن احتمال وجود تحيزات موروثة ضمن مجموعات البيانات التدريبية الخاصة بنماذج التعلم الآلي قادرٌ بالفعل على تعزيز الظروف الضارة لكل فرد يعاني أصلاً من وضع اجتماعي واقتصادي هش داخل مجتمعاته المحلية مما يؤدي بالتالي إلى تفاقم حالة عدم المساواة الموجودة أصلاً. وللتغلب على تلك العقبات اللازمة تطوير حلول فعالة للقضاء على أي شكلٍ من أشكال التحيُّز أثناء عملية تدريب الخوارزميات وضمان قدرتها على تقديم خدمة شاملة وعادلة لكافة مستخدمي الخدمة بمختلف انتماءاتها الثقافية والجغرافية والديمغرافية الأخرى بدونما تعرض أحد حالتهم للاستهداف السلبي نتيجة اختلاف لون بشرته مثلاً!

مثال آخر:

قد يستغل مطور نظام مصمم لأتمتة سير العمل البنكي طور خوارزمية تعتمد كلياً على تاريخ سابق لحالات مشابهة لحالات طلب الحصول علي قروض شخصية والتي غالب الأحيان تتمتع بتفضيلات تنافسية لصالح عملاء البيوت التجارية الكبرى مقارنة بأقرانهم الصغرى حجماً حيث يستبعد نخباً كامله بسبب جهل المطوّر لنقاط ضعف شموليّة لهذا النوع الجديد تماماً والذي ليس له سابقه تاريخياً قابل للمراج