• صاحب المنشور: كشاف الأخبار
  
  ملخص النقاش:
  مع تزايد الاعتماد على الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) في مختلف جوانب الحياة اليومية، ظهرت تحديات أخلاقية متعددة تستحق المناقشة والدراسة. هذه التقنيات لها القدرة على تحسين كفاءة العمليات وتوفير حلول مبتكرة للمشكلات المعقدة؛ ومع ذلك، فإنها تحمل أيضا مخاطر محتملة تتطلب تعاملًا حذرًا ومتوازنًا. هذا المقال يناقش بعض التحديات الأخلاقية الرئيسية التي يفرضها تطوير واستخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي داخل المجتمع العربي، مع التركيز على القيم الثقافية والإسلامية المميزة لهذه المنطقة.

الخصوصية والأمن المعلوماتي

أحد أهم المخاوف المتعلقة بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي هو الخصوصية والأمن المعلوماتي. إن جمع كميات كبيرة من البيانات الشخصية لاستخدامها في تدريب نماذج التعلم الآلي يمكن أن يؤدي إلى انتهاكات خطيرة لخصوصية الأفراد إذا لم يتم اتخاذ إجراءات مناسبة لحماية تلك البيانات. في المجتمع العربي، حيث يحظى الاحترام والمحافظة على خصوصية الأشخاص بأهمية خاصة، فإن ضمان عدم استغلال بيانات المستخدمين لأغراض غير مصرح بها أمر بالغ الأهمية. بالإضافة إلى ذلك، هناك حاجة لتحديد المسؤوليات القانونية عند حدوث خروقات للأمان أو تسرب معلومات حساسة.

القيم الإسلامية

في الإسلام، حفظ خصوصية الفرد مكفول بموجب العديد من الأحكام الشرعية التي أكدت عليها الشريعة منذ عهد النبي محمد صلى الله عليه وسلم. يقول الله تعالى في القرآن الكريم: "start>إنما يريد الشيطان أن يوقع بينكم العداوة والبغضاء في الخمر والميسر ويصدكم عن ذكر الله وعن الصلاة"end> [المائدة:91]. كما ورد عن ابن عباس رضي الله عنه أن النبي صلى الله عليه وسلم قال: "لا يؤمن أحدكم حتى يحب لأخيه ما يحب لنفسه". لذلك، يجب مراعاة واحترام حقوق الخصوصية وضمان استخدام البيانات بطريقة شريفة وعادلة عند تصميم وتطبيق أنظمة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في العالم العربي.

التحيزات والتحيُّز العنصري

يمكن لنماذج التعلم الآلي تعكس وتحابي التحيزات الموجودة ضمن مجموعات البيانات المستخدَمة للتدريب. وهذا يشمل أنواعاً مختلفة من التمييز بناءً على الجنس والعِرق والدِين وغيرها من الخصائص الاجتماعية والثقافية. فمثلاً، قد تؤثر عينات التدريب ذات الطابع الغربي المسيطر في كثيرٍ منها بشدةٍ على أدائِـهـا عندما يُطبَّقُ خارج نطاقَتها الأصلِيّة مما يتسبب بتفشِّي الهفوات البنيويّة الكبيرة والتي تصبح أكثر بروزاً بجوار الإنقطاعات الإقليمِيّة مثل حالة الشرق الأوسط والعجمْ العربية تحديداً بسبب افتقاد الانتشار الواسع لدور البحث العلمي وانتقال تقنية التعليم المحوسَب مقارنة ببقية دول العالم الأخرى - والذي يعد سبباً رئيسياً للحصول علي قواعد بيانات اكثر شموليه وتمثيلا لكافة الحالات المحتملة .

حلول مستقبلية

يتطلب مواجهة مسألة التحيز في نماذج ML جهودا مشتركة من قبل المطورين وصناع السياسات ومستخدمي الخدمات التقنية الأعضاء بالنظم الإيكولوجية المختلفة لتلك الدول والمنطقة . وينبغي الحرص دائماً علي تشجيع مشاركه النوع الاجتماعي المختلف لدي الحكومات والجهات المالكة لصناعة القرار كذلك ضرورة العمل بنظام تبادل للمعارف والمعرفة المحتفظ بها لدى مؤسسات القطاع الخاص العامله بصناعة البرمجيات والحاسبات منذ سن مبكر وذلك بغرض تحقيق التجانس اللازم فيما يتعلق بوجود تمثيلات متنوعه للجنسيات والعرقيات وانواع الاطياف الدينية والثقافيه المتنوعه عبر قاعدة (datasets ) الاستنتاجات الظاهرريه المشابهة لاعمال مشابه لاحد مثيلاتها حاليًا بالمؤسسات الأوروبيه والأمريكيّه وأخرى شرق أسيه وهكذا دواليك . علاوة علی بذل جهد أكبر لإعطاء الأولوية للتنوع أثناء اختيار المُدربین (data sets)، التأكد منه بأن تكون شاملة قدر الامكان لت