• صاحب المنشور: الدكالي السبتي
  
  ملخص النقاش:
  مع تكاثر تطبيقات الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML)، أصبح واضحًا تأثيرهما الكبير على مختلف جوانب حياتنا اليومية. سواء كان ذلك في الرعاية الصحية، أو الأعمال التجارية، أو القطاع التعليمي؛ فإن هذه التقنيات توفر حلولاً متقدمة وتسهل سير العمل بطرق لم تكن ممكنة سابقًا. لكن رغم الفوائد العديدة، لا تزال هناك تحديات تواجه تطوير وإدماج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي بكفاءة واستدامة. سنستعرض فيما يلي بعض أهم التحديات التي تعترض طريق هذا التطور بالإضافة إلى الأفق الواعد والمستقبلي لهذه المجالات العلمية المتسارعة.

**التحديات الحالية:**

1. ضمان الشفافية والمساءلة: أحد أكبر القضايا المرتبطة بالذكاء الاصطناعي هو مشكلة شفافيتها وعدم القدرة غالبًا لفهم القرار الذي اتخذه النموذج بعد عملية التعلم والمعالجة. إن عدم الوضوح حول كيفية الوصول للنتائج قد يثير مخاوف بشأن حياد النظام ومصداقيته خاصة عند الاستخدام في قطاعات حساسة مثل القضاء والتوظيف.

1. حماية البيانات: تعتمد نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي بشكل كبير على قدر هائل من المعلومات الكمية النوعية لتعزيز أدائها وتحسين دقة نتائجها. يتطلب جمع و معالجة تلك البيانات الوفاء بمتطلبات خصوصية ومعايير سلامة بيانات عالية الجودة للحفاظ على آمان الأفراد والشركات المعنية. كما أنه يشكل عبء عمل إضافياً لشركات ناشئة وصغيرة مقارنة بمراكز بحث كبيرة ذات موارد تفوق بكثير نظرائهم الأصغر حجماً.

1. نقص المهارات اللازمة لتطبيق تقنيات AI/ML: يُعتبر العثور على متخصصين ذوي خبرة وكفأة في مجال هندسة البرمجيات والتعلُّم المُعَدد(Deep Learning) أمر شديد الصعوبة وظاهرة عالمية واسعة الانتشار مما يؤدي لاحتياجات تدريب مستمرة لإعداد جيل جديد قادر على مواصلة ريادة هذه الثورة التكنولوجية الهائلة والتي تصبح أكثر دوران وانحباس يوماً بعد يوم .

1. تحيز البيانات المستخدمة للتدريب: يمكن لبرامج الذكاء الاصطناعي تضخيم التحيزات الموجودة داخل مجموعاتها التدريبية بناءً علي خصائص المجتمع حيث تم جمع البيانات الأولية وبالتالي إنتاج قرارات غير عادلة واحتمالية نمو فوارق اجتماعية جديدة بسبب اعتماد نظام رقمي واحد فقط كمرجع موحد دون الأخذ بعين الاعتبار عوامل أخرى مؤثرة بالمطلق خارج نطاق نطاق محدود يستند إليه البرنامج الأساسي أثناء مرحلتيه الأولى والثانية الخاصة بالتوجيه والمراجعة الدقيقة للأخطاء المحتملة لاحقا وفق منهجيته المعلنة مسبقا قبل استعماله عمليا لدى عملاء محددين انتقائياً ضمن دائرة صغيرة نسبيا بخلاف العينات العشوائية المنتشرة جنبا إلي جنب وسط مجتمعات متنوع الأعراق والجنس والعمر وغيرها الكثير ممن يمثل نسبة متفاوتת حسب حجم التركيبة السكانية لكل بلد بشكل عام وهو أمر ملزم قانونيا حاليا ولكنه ليس سهلا بتاتا اذا اخذنا بالحسبان عامل المساحة والديمغرافيا المختلفة بين دول العالم المختلفة بحسب الظروف السياسية والحروب والصراعات الطائفية المقيتة المؤرقة لقلوب جميع الشعوب المحبة للسلم دوما ولذلك فان الحل الأمثل يكمن هنا بإعادة النظر مليا بكل مساهماته سابقه دون جزئية اطلاقا بهدف الجمع بينهما لتحقيق توازن أفضل ينفع البشر كافة بلا استثناء باتباع نهج شامل شامل شاملة شموله لكافة زواياه الضبابيه الخفية حتى الآن حتى نجني ثمار عطائها مباركة مباركين انشاء الله تعالى فتلك دعوة صادقة صادقة صادقة مجددا للمؤلفة والمؤلفين اجمعين لحفظ حقوق الجميع حقائق واقعية أمام الشرع والقانون والقانون العالمي الموحد أخيرا وليس آخرآ... آمين يا رب العالمين!

**أفق مستقبل واعد**:

بالنظر للأمام نحو السنوات المقبلة، تبدو الاحتمالات المثيرة مطروحة بقوة وستغير شكل العديد من الصناعات بطرق