أهم 7 تحديات تواجه الذكاء الاصطناعي في 2025

التحيز والتمييز، والمخاوف المتعلقة بانتهاك الخصوصية، والمخاوف الأخلاقية، والمخاطر الأمنية، ومخاوف من حملات التضليل ونشر المعلومات الخطأ، وتركيز السلطة في عدد قليل من الشركات المطوِّرة للذكاء الاصطناعي!

عناوين ضخمة تشير إلى أهم وأخطر التحديات التي تواجه الذكاء الاصطناعي في 2025، والتي يمكنها عرقلة نموه المتسارع.

ففي الوقت الذي أحدث فيه الذكاء الاصطناعي ثورة في عالم التكنولوجيا، وأصبح فيه ركيزة أساسية تعتمد عليه كامل القطاعات في عملها، تتزايد التحديات التي يواجهها يومًا بعد يوم.

وعلى رأس هذه التحديات تأتي القضايا الأخلاقية، وخطر انتهاك الخصوصية وأمن البيانات، والامتثال للوائح والقوانين المحلية والدولية.

في هذا المقال، سوف نستعرض لك أهم التحديات التي تواجه مستقبل الذكاء الاصطناعي وتطبيقه داخل مؤسسات الأعمال المختلفة في القطاعين الحكومي والخاص.

أهم التحديات التي تواجه الذكاء الاصطناعي

1. التحديات الأخلاقية: الحفاظ على الأخلاقيات والامتثال والالتزام بها

واحدة من أهم وأخطر التحديات التي تواجه الذكاء الاصطناعي وتعوق انتشاره وتطبيقه على نطاق واسع، هي المخاوف الأخلاقية والامتثال والالتزام بالأخلاقيات.

وتشير المخاوف الأخلاقية من الذكاء الاصطناعي بوضوح إلى الخوف من الاستخدام الخاطئ لتلك التقنيات التكنولوجية الحديثة فيما يُضر بالأخلاق العامة في المجتمع بشكل عام.

ومن أهم الأخلاقيات في الذكاء الاصطناعي التي يدور حولها الكثير من النقاشات ومعظم المخاوف، قضايا تتعلق بانتهاك الخصوصية، والتأثير على العلاقات الاجتماعية، وإدامة التحيز، وتطوير الأسلحة ذاتية التشغيل، والتأثير على الوظائف، وغيرها. 

هذا بالإضافة إلى تحديات أخلاقية أخرى مُثيرة للجدل مثل:

السيطرة: كيف نضمن أن يظل البشر مسيطرين على الذكاء الاصطناعي، وليس العكس؟

القيم: كيف نضمن أن تعكس أنظمة الذكاء الاصطناعي القيم الأخلاقية التي نريدها؟

الوصول: كيف نضمن أن يستفيد الجميع من الذكاء الاصطناعي، وليس فقط الشركات الكبرى أو الحكومات؟

2. تحديات البيانات: أمن البيانات وحماية الخصوصية

يعُد أمن وحماية البيانات والخصوصية من أهم وأكبر التحديات التي تواجه الذكاء الاصطناعي، خصوصًا بالنسبة للشركات الكبيرة قطاعات الأعمال سواء الحكومي أو الخاص التي تتعامل مع بيانات حساسة للغاية لا يجب الوصول إليها أو اختراقها.

ويشكل أمن البيانات عند استخدام تطبيقات أو نماذج الذكاء الاصطناعي هذه الخطورة الكبيرة بسبب اعتماد تلك النماذج على كميات ضخمة وهائلة من البيانات اللازمة لتشغيلها وتدريبها.

ومن أبرز تلك التحديات المتعلقة بأمن وحماية البيانات والخصوصية ما يلي:

• جمع البيانات واستخدامها: 

كما ذكرنا تحتاج نماذج الذكاء الاصطناعي إلى كميات هائلة من البيانات لتدريبها عليها، وما يمكن أن يكون مفرطًا لدرجة تصل إلى جمع بيانات شخصية بشكل مزعج. هذا بالإضافة إلى الاستخدام غير المتوقع لتلك البيانات الشخصية، فقد يتم استخدامها لأغراض أخرى غير مرغوب فيها. ولا يمكن ان نغفل أيضًا التحليل العميق للبيانات من قبل تلك النماذج الذي قد يتسبب قي الكشف عن معلومات حساسة بشكل عميق.

• الأمن السيبراني:

يشكل الأمن السيبراني جزءاً كبيرًا من تحديات أمن البيانات والخصوصية في الذكاء الاصطناعي، وذلك في حالة كانت نماذج الذكاء الاصطناعي عُرضة للاختراق على صعيد الهجمات السيبرانية التي بدورها تُعرض البيانات الشخصية والحساسة إلى السرقة أو التلاعب بها للتأثير على نتائجها. هذا إلى جاني التسمم بالبيانات والتلاعب بالنماذج بعد اختراقها، بمعنى تسميم البيانات التي يتم تدريب النموذج عليها، بما يعني الوصول إلى نتائج خاطئة وضارة في بعض الأحيان.

💡لكن، ماذا يمكن أن يكون الحل من أجل التغلب على هذه التحديات؟

هناك حلول قد تكون مُرضية بشكل كبير في هذا السياق، من أهمها الآتي:

• وضع قوانين ولوائح تنظم استخدام الذكاء الاصطناعي: يجب وضع قوانين ولوائح تحمي خصوصية البيانات الشخصية وتضمن استخدام الذكاء الاصطناعي بطريقة مسؤولة.
• تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي آمنة وموثوقة: يجب تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي تحمي البيانات الشخصية من الهجمات السيبرانية والتلاعب.
• تعزيز الشفافية والمساءلة: يجب جعل أنظمة الذكاء الاصطناعي أكثر شفافية وقابلة للمساءلة.
• توعية الجمهور بأهمية خصوصية البيانات: يجب توعية الجمهور بأهمية خصوصية البيانات وكيفية حماية بياناتهم الشخصية.

هذا التحدي يؤدي بنا إلى تحدي آخر لصيق به ولا يقل خطورة عنه، وهو تحدي نشر نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بالشركات والمؤسسات الكبرى والحكومات. دعنا نستكشف ونتعمق أكثر!

3. تحدي نشر نماذج الذكاء الاصطناعي: نشر قواعد البيانات 

يشكل نشر نماذج الذكاء الاصطناعي تحديًا كبيرًا أمام مستقبل الذكاء الاصطناعي. ويؤثر هذا التحدي بشكل كبير على قرار المؤسسات الحكومية والشركات الكبيرة حول إمكانية استخدامها لنماذج الذكاء الاصطناعي وتطبيقها داخل المؤسسة. ذلك لأن مثل هذه المؤسسات تتعامل مع كميات هائلة من البيانات الحساسة والتي تمثل في كثير من الأحيان أمن دول.

ويُقصد هنا بنشر نماذج الذكاء الاصطناعي، العملية التي يتم فيها تحويل الخوارزميات المدربة من تجارب إلى حلول عملية. بمعنى آخر الطريقة التي يتم بها استضافة البيانات الخاصة بنماذج الذكاء الاصطناعي، سواء الاستضافة المحلية أو السحابية أو الاستضافة الهجينة.

وهناك ثلاثة أنواع رئيسية لنشر قواعد بيانات نماذج الذكاء الاصطناعي، لكل نوع منهم مميزاته وعيوبه حسب متطلبات واحتياجات المؤسسات المختلفة. إليك هذه الأنواع الثلاثة:

• النشر المحلي On-Premises Deployment:

النشر المحلي هو النوع الذي يُقصد به نشر نماذج الذكاء الاصطناعي داخل أماكن عمل المؤسسات واستضافتها على خوادم محلية أو قواعد بيانات داخل البنية التحتية للمؤسسة.

وتُفضل المؤسسات الحكومية هذا النوع من نشر نماذج الذكاء الاصطناعي لما يحققه من أمان البيانات وحماية الخصوصية والتحكم الكبير، وخاصة تلك الحماية التي يوفرها للبيانات الحساسة التي تتعامل معها الحكومات بشكل يومي.

ومن ضمن مميزات النشر المحلي On-Premises أيضًا سرعة الوصول للبيانات، وهو أمر مناسب بشكل كبير للجهات التي تتطلب تفاعلات سريعة للغاية.

• النشر المستند إلى السحابة Cloud-Based Deployment:

أما النوع الثاني لنشر نماذج الذكاء الاصطناعي هو النشر السحابي الذي يُتيح تلك النماذج على خوادم سحابية للمستخدمين. 

وهنا لابد من الاعتماد على مزود خدمة الاستضافة السحابية مثل أمازون ويب Amazon Web Services ومنصة جوجل السحابية Google Cloud Platform ومايكروسوفت آزور Microsoft Azure، وغيرها.

هذا النوع من النشر لقواعد البيانات يتميز بالقابلية للتوسع وإمكانية الوصول وكذلك التكلفة المُنخفضة مقارنة بالنشر المحلي، إلا أنه قد يكون عُرضة للهجمات السيبرانية واختراق قواعد البيانات وسرقة البيانات الحساسة.

لذلك ترفض المؤسسات الحكومية والشركات الكبيرة هذا النوع من النشر ولا يمكنها التعامل مع نماذج ذكاء اصطناعي يتم استضافتها على خوادم سحابية خارج الحدود الجغرافية للدولة بسبب اعتبارات أمنية والامتثال للمعايير والضوابط.

انطلاقًا من هذا التحدي والاحتياجات المخصصة من قبل الحكومات، نجحت شركة وايدبوت للذكاء الاصطناعي من إطلاق أول نموذج ذكاء اصطناعي توليدي مُستضاف على خوادم سحابية محلية داخل المملكة العربية السعودية، ليكون أول نموذج ذكاء اصطناعي يمتثل للمعايير والضوابط المحلية التي تحكم العمل بالذكاء الاصطناعي.

• النشر الهجين Hybrid: 

أما النوع الثالث فهو النشر الهجين لنماذج الذكاء الاصطناعي، فهو يقع في منطقة وسط ما بين نوعي النشر المحلي والسحابي.

فهو أفضل ما في الخيارين _السحابي والمحلي_، يجمع بين راحة السحابة والتحكم في البنية التحتية المحلية، مما يتيح لك الموازنة بين المرونة واحتياجات الأمان والامتثال المحددة.

4. التحديات القانونية: المخاوف القانونية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي

هناك الكثير من المخاوف القانونية التي تدور حول استخدام الذكاء الاصطناعي والاعتماد عليه في كثير من المهام والأعمال. 

وتلك المخاوف واحدة من أهم المعوقات التي تحد وتعوق مستقبل الذكاء الاصطناعي. ومن أهم المحاور والقضايا القانونية في هذا الشأن الآتي:

• المسؤولية القانونية:

تتمثل المخاوف القانونية هنا في تحديد المسؤولية عند وقوع حوادث أو ضرر أو أخطاء، بمعنى أنه عندما يُخطأ نموذج الذكاء الاصطناعي في أي من النتائج أو القرارات من يتحمل المسؤولية وقتها؟

هل يتحمل المطور أو الشركة المُبرمجة المسؤولية؟ أم يتحملها المستخدم؟ أم أنها تقع على النظام نفسه؟  هذا السؤال يثير تحديات قانونية كبيرة.

على سبيل المثال، عند وقوع حادث في حالة السيارات ذاتية القيادة التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي، كيف يتم تحديد المسؤولية وقتها؟ هل تتحمل الشركة المصنعة المسؤولية، أم المستخدم، أم النظام نفسه؟

• الملكية الفكرية:

تدور المخاوف القانونية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي فيما يخص الملكية الفكرية حول قضيتين أساسيتين، وهما حقوق التأليف والنشر، وبراءات الاختراع.

فيما يتعلق بحقوق التأليف والنشر فإن الجدال هنا يدور حول لمن تكون حقوق النشر والتأليف في المحتويات التي تُنشأ بواسطة نماذج الذكاء الاصطناعي؟ 

أما بالنسبة لبراءات الاختراع، فالسؤال هنا يدور حول كيف يتم التعامل مع براءات الاختراع المتعلقة بالذكاء الاصطناعي؟

وبناءً عليه، فإن الأمر يتطلب وضع وسن القوانين التي يمكنها تنظيم استخدام الذكاء الاصطناعي أو الاعتماد عليه بشكل موسع في المهام والأعمال.

ويحتاج هذا إلى التعاون بين المتخصصين القانونيين وواضعي السياسات وخبراء التكنولوجيا الذين يعملون معًا لوضع قواعد وسياسات واضحة توازن بين الابتكار والمساءلة وتحمي حقوق أصحاب المصلحة.

هذا إلى جانب التنظيم الدولي الذي يضمن تنظيم الذكاء الاصطناعي على المستوى الدولي.

5. تحديات التحيز في الذكاء الاصطناعي

يُشكل التحيز في الذكاء الاصطناعي واحد من أبرز التحديات التي تواجه هذه الثورة التكنولوجية في عصرنا الحديث. وببساطة، يُقصد بالتحيز هنا هو أن تأتي نتائج أو قرارات نماذج الذكاء الاصطناعي متحيزة لصالح مجموعات او فئات على حساب فئات أخرى.

يمكن أن يحدث ذلك نتيجة عدة أسباب، أهمها تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على بيانات تدريب غير محايدة ومتحيزة بشكل كبير، وبالتالي ينعكس ذلك على النتائج التي تكون غير عادلة وغير أخلاقية كذلك.

وهناك أمثلة كثيرة على هذا النوع من التحيز من قبل الذكاء الاصطناعي، منها إجراءات التوظيف المتحيزة، والموافقات على القروض، والأحكام الجنائية غير المتكافئة.

لكن، ما هي مصادر التحيز؟ وما هي أنواع التحيز في الذكاء الاصطناعي؟ دعنا نرى!

ما هي مصادر التحيز في الذكاء الاصطناعي؟

يمكن تقسيم مصادر التحيز في الذكاء الاصطناعي إلى ثلاثة مصادر أساسية، هي:

• بيانات التدريب المتحيزة:

تعتمد نماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة على البيانات لتعلم الأنماط والتدرب على اتخاذ القرارات. إذا كانت هذه البيانات بها تحيزات تاريخية أو اجتماعية أو غيرها، فسوف تكتسب النماذج هذه التحيزات بالضرورة وتتأثر نتائجها وقراراتها بها في المقابل.

مثال: إذا تم تدريب نظام التعرف على الوجوه على بيانات تتضمن بشكل أساسي صورًا لسكان أوروبا البيض، فقد يكون أقل دقة في التعرف على وجوه الأشخاص من أفريقيا على سبيل المثال.

• التحيزات البشرية في البرمجة:

قد يتسلل التحيز إلى نماذج الذكاء الاصطناعي عبر المبرمجين من البشر من خلال طريقة كتابة الشيفرات البرمجية أو اختيار الخوارزميات.

وقد يكون هؤلاء المُطورون البرمجيون غير واعين لتلك التحيزات الخاصة، مما يؤدي إلى انعكاسها على النماذج التي يصممونها.

• نقص التنوع في الفرق التقنية:

إذا كانت الفرق التي تطور أنظمة الذكاء الاصطناعي تفتقر إلى التنوع، فقد لا تكون قادرة على تحديد التحيزات المحتملة في البيانات أو الخوارزميات.

ما هي أنواع التحيز في الذكاء الاصطناعي؟

هناك ثلاثة أنواع أساسية للتحيز في الذكاء الاصطناعي، وهي:

• التحيز في التمثيل: هو ذلك النوع من التحيز الذي يقع عندما لا تمثل بيانات تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل كافٍ جميع المجموعات السكانية ذات الصلة.
• التحيز في القياس: هذا النوع يقع عندما يتم قياس المتغيرات بشكل مختلف لمجموعات سكانية مختلفة.
• التحيز في التقييم: أما هذا النوع من التحيز يقع عندما يتم تقييم أداء نموذج الذكاء الاصطناعي بشكل مختلف لمجموعات سكانية مختلفة.

ما هي عواقب وتأثيرات التحيز في الذكاء الاصطناعي؟

هناك عدة عواقب تقع نتيجة التحيز في نماذج الذكاء الاصطناعي التي يتم استخدامها على نطاق واسع، وهي:

• التمييز: التحيز في الذكاء الاصطناعي من المتوقع أن يؤدي بتلك الأنظمة إلى قرارات تمييزية يترتب عليها عواقب وخيمة في مجالات مثل التوظيف والإقراض والعدالة الجنائية.
• عدم المساواة: تفاقم عدم المساواة قد يكون نتيجة حتمية للتحيز في نماذج الذكاء الاصطناعي، ويمكن أن يكون له عواقب وخيمة لا يتحملها المجتمع.
• فقدان الثقة: يمكن أن يؤدي التحيز إلى فقدان الثقة في أنظمة الذكاء الاصطناعي، مما يعيق اعتمادها واستخدامها على نطاق واسع في المستقبل.

6. تحديات المعرفة المحدودة: محدودية المعرفة بالذكاء الاصطناعي

لا شك أن الذكاء الاصطناعي قد أحدث تطورًا هائلًا وتقدم غير مسبوق في السنوات القليلة الماضية، إلا إنه يواجه الكثير من التحديات التي تعوق قدرته على محاكاة الذكاء البشري بشكل دقيق.

وفيما يلي نلقي الضوء على بعض أبرز تحديات محدودية المعرفة في الذكاء الاصطناعي:

• نقص الفهم الحقيقي:

الذكاء الاصطناعي لا يفهم العالم بنفس الكيفية التي يفهم بها البشر ويستكشف العالم من حوله. 

إذ تعتمد نماذج الذكاء الاصطناعي على الأنماط والعلاقات التي يتعلمها من البيانات، إلا أنه ليس لديه قدرة كاملة على تكوين فهمًا حقيقيًا للمعنى أو السياق.

• صعوبة التعامل مع المعرفة العامة:

البشر لديهم قدرة فطرية على فهم المعرفة العامة، والتي يُقصد بها المعلومات الأساسية التي نكونها عن العالم من حولنا.

على الصعيد الآخر، فإن الذكاء الاصطناعي بنماذجه المختلفة يجد صعوبة في التعامل مع المعرفة العامة، إذ يحتاج الأمر إلى كميات هائلة من البيانات والقدرة على استخلاص المعلومات من مصادر متنوعة.

• تضائُل القدرة على الإبداع والتفكير النقدي:

لا يزال البشر يتفوقون بشكل كبير على نماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة في مجال الإبداع والتفكير النقدي.

على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي يمكنه إنشاء محتوى جديد، إلا أنه غالبًا ما يفتقر إلى الأصالة والقدرة على التفكير خارج الصندوق.

• محدودية الوعي الذاتي والوعي العاطفي:

من المعروف أن الذكاء الاصطناعي لا يمتلك أو ليس لديه وعيًا ذاتيًا أو وعيًا عاطفيًا، وهو ما ينتقص من قدرته على فهم المشاعر البشرية والتفاعل معها بشكل مناسب.

ومحدودية الوعي الذاتي والوعي العاطفي هذه تجعل من الصعب على نماذج الذكاء الاصطناعي بناء علاقات وثيقة مع البشر أو اتخاذ قرارات أخلاقية معقدة.

7. تحديات الربط والتكامل: دمج نماذج الذكاء الاصطناعي في الأنظمة الأخرى

يشير تكامل الذكاء الاصطناعي ودمج نماذجه في الأنظمة الأخرى إلى عملية تضمين قدرات وأدوات الذكاء الاصطناعي في التطبيقات والبرامج أو الأجهزة التي تعتمد عليها المؤسسات المختلفة في تسيير أعمالها. وهذا يعني ببساط دمج نماذج الذكاء الاصطناعي في عمليات التشغيل والإنتاج والخدمات لتحسين الأتمتة والكفاءة وتسهيل أداء المهام المختلفة داخل سير العمل، مما يسمح لها بأداء مهام كانت تتطلب في السابق تدخلًا بشريًا.

إلا أن دمج نماذج الذكاء الاصطناعي في الأنظمة والتطبيقات الأخرى يواجه أيضًا تحديات عدة تعوق من استخدامه في كثير من القطاعات والمؤسسات على نطاف واسع. فيما يلي أبرز هذه التحديات:

• التكلفة العالية: يمكن أن يكون تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي ودمجها في الأنظمة الأخرى مكلفًا.
• التعقيد: يشوب دمج نماذج الذكاء الاصطناعي في الأنظمة الأخرى بعض التعقيدات، وهو ما يتطلب خبرة فنية متخصصة في هذا الشأن.
• الخصوصية والأمان: أمن البيانات وكما أشرنا في سطور سابقة من أبرز التحديات التي تواجه الذكاء الاصطناعي، لذا يجب مراعاة قضايا الخصوصية والأمان عند جمع البيانات واستخدامها في أنظمة الذكاء الاصطناعي.

ختامًا:

الذكاء الاصطناعي سهّل أداء الكثير والكثير من المهام والوظائف الأساسية سواء على المستوى الشخصي أو على مستوى قطاع الأعمال، وأصبح هناك اتجاه متزايد نحو التوسع في الاعتماد عليه بشكل أساسي في كثير من المهام الروتينية وكذلك المهام المُعقدة.

كل هذا أمر جميل ومُبشر بدرجة كبيرة لقطاعات عريضة من الأشخاص والشركات والمؤسسات، إلا أن التحديات التي يواجهها الذكاء الاصطناعي تتزايد وتشكل تهديدًا كبيرًا لخطط التوسع والنمو في المستقبل، وكذلك خطط توظيفه داخل المؤسسات الحكومية والشركات، خاصة تلك القطاعات التي تتعامل مع بيانات ومعلومات غاية في الحساسية.

وخلال هذا المقال، استعرضنا 7 من أهم التحديات التي تواجه الذكاء الاصطناعي وتطوير نماذجه في 2025، بعد الثورة التكنولوجية التي حققتها هذه التكنولوجيا في خلال الأعوام القليلة الماضية.

سواء كنت فردًا أو مؤسسة، وكنت ترغب أو لديك خطط لاستخدام الذكاء الاصطناعي وتوظيفه لأداء بعض المهام أو الأعمال الرئيسية، فعليك أن تبحث جيدًا في هذه التحديات الـ7 قبل أن تقع فريسة الجزء الغامض من التكنولوجيا.