أولاً: ما هو الذكاء الاصطناعي المسؤول؟
الذكاء الاصطناعي المسؤول هو عبارة عن مبادئ محددة تركز على تصميم وتطوير ونشر أنظمة الذكاء الاصطناعي بطريقة تعزز ثقة المستخدمين للذكاء الاصطناعي، وتراعي القيم الإنسانية والأخلاقية مثل: العدالة، الشفافية، الأمان، الخصوصية، والمساءلة.
ويهدف الذكاء الاصطناعي المسؤول إلى تفعيل هذه المبادئ والقيم الإنسانية والأخلاقية في تطبيقات الذكاء الاصطناعي؛ وذلك للتخفيف من مخاطر استخدام الحكومات والمؤسسات الكبيرة وحتى الأفراد لتقنيات الذكاء الاصطناعي بدون هذه المبادئ.
ثانياً: ما هي المبادئ الأساسية للذكاء الاصطناعي المسؤول؟
هناك العديد من المبادئ للذكاء الاصطناعي المسؤول، ومن أهمها:
- العدالة (Fairness): وهي تجنّب التحيّز في النماذج والتأكد من معاملة جميع الفئات بعدالة.
- الشفافية (Transparency): وهي إتاحة فهم واضح لكيفية اتخاذ القرارات باستخدام الذكاء الاصطناعي.
- المساءلة (Accountability): وهي تحديد المسؤول عن نتائج الأنظمة الذكية، سواء إيجابية أو سلبية.
- الخصوصية (Privacy): وهي حماية بيانات المستخدمين وضمان عدم إساءة استخدامها.
- الأمان (Safety): وهو التأكد من أن الأنظمة الذكية لا تسبب ضررًا ماديًا أو اجتماعيًا.
ثالثًا: لماذا تحتاج المؤسسات والحكومات إلى تبنّي مبادئ الذكاء الاصطناعي المسؤول؟
1. حماية الثقة المجتمعية
عندما يشعر المواطن أو العميل أن النظام الذكي عادل وآمن، تزداد ثقته بالمؤسسة، سواء كانت حكومية أو خاصة.
2. الالتزام بالقوانين والتنظيمات
مع تزايد تشريعات الذكاء الاصطناعي حول العالم (مثل لائحة الاتحاد الأوروبي للذكاء الاصطناعي)، أصبحت المؤسسات بحاجة لتطبيق ممارسات مسؤولة لتجنّب المخاطر القانونية.
3. تجنّب المخاطر الأخلاقية والسمعة السلبية
أمثلة عديدة لنظم ذكاء اصطناعي تسببت في جدل عام واسع بسبب نتائج منحازة أو غير أخلاقية.
رابعًا: كيف تطبّق المؤسسات والحكومات مبادئ الذكاء الاصطناعي المسؤول عمليًا؟
1. وضع إطار حوكمة للذكاء الاصطناعي
مثل إنشاء لجنة أخلاقيات تقنية تتبع مجلس الإدارة، مسؤولة عن مراجعة مشاريع الذكاء الاصطناعي من منظور أخلاقي وتنظيمي.
مثال تطبيقي:
وزارة العدل في دولة ما أنشأت وحدة داخلية لفحص نماذج الذكاء الاصطناعي المستخدمة في تصنيف السجناء، لضمان عدم تحيّز النظام ضد فئات معينة.
2. تدريب وتوعية فرق العمل
دمج مبادئ الذكاء الاصطناعي المسؤول ضمن تدريبات الفرق التقنية وفرق اتخاذ القرار.
مثال تطبيقي:
هيئة حكومية للتأمينات الاجتماعية نظّمت ورش عمل دورية لمهندسي البيانات ومديري الأنظمة حول المخاطر الأخلاقية لاستخدام الخوارزميات، مع أمثلة على التحيّزات المحتملة وكيفية الحد منها.
3. تدقيق البيانات والنماذج
إجراء تقييمات لتحيز البيانات وجودتها، والتحقق من مخرجات النماذج قبل استخدامها على نطاق واسع.
مثال تطبيقي:
مؤسسة تعمل في قطاع النقل أجرت مراجعة مستقلة لبيانات المرور المستخدمة في نموذج توقّع الحوادث، واكتشفت وجود نقص في التمثيل من بعض الأحياء منخفضة الدخل، فقامت بإعادة موازنة البيانات لضمان العدالة في الخدمة.
4. الاختبار المستمر وإدارة المخاطر
وضع آليات لاختبار أداء النماذج بمرور الوقت، ورصد أية تغيّرات غير متوقعة أو ضارة.
مثال تطبيقي:
مؤسسة حكومية صحية طورت نظامًا للتنبيه المبكر يُصدر تقارير أداء شهرية لنظام ذكاء اصطناعي يُستخدم في تشخيص الأشعة، وتوقف استخدامه مؤقتًا بعد ملاحظة زيادة الأخطاء في فئات عمرية معينة.
5. إشراك أصحاب العلاقة
التشاور مع المستخدمين المتأثرين، والمجتمع المدني، وحتى الأكاديميين في مراحل تصميم النظام.مثال تطبيقي:
عند تطوير نظام ذكي لتوزيع الإعانات الاجتماعية، قامت وزارة التنمية بإشراك منظمات المجتمع المدني وممثلين عن الفئات المستفيدة لعقد جلسات استماع وجمع ملاحظاتهم قبل إطلاق النظام رسميًا.
الخلاصة:
الذكاء الاصطناعي المسؤول ليس ضروري لضمان تحقيق أقصى قيمة من الذكاء الاصطناعي دون المساس بالقيم والمبادئ التي تحكم المجتمعات. وكل مؤسسة أو حكومة تسعى للاستدامة والابتكار تحتاج لتفعيل ذكاء اصطناعي مسؤول، ليس فقط لتجنّب المخاطر، بل لبناء مستقبل رقمي عادل، آمن، ومفيد للجميع.
