تحديات تواجه الذكاء الاصطناعي (2)

نستكمل معاً الحديث حول تحديات التي تواجه الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته حالياً وفي المستقبل. ففي المقال السابق تعرضنا لثلاثة من التحديات واليوم نستكمل التحديات الأخرى: 4. القضايا الأخلاقية: تتضمن الأخلاقيات في الذكاء الاصطناعي مناقشات حول قضايا مختلفة، بما في ذلك انتهاكات الخصوصية، وإدامة التحيز، والتأثير الاجتماعي. فقد أصبحت المساءلة والشفافية والإنصاف في القرارات التي تتخذها أنظمة الذكاء الاصطناعي هي التحدي الأكبر في الوقت الراهن. بالإضافة إلى ذلك، يجب استخدام نهج أكثر تركيزًا عند تنفيذ الذكاء الاصطناعي في المجالات الحساسة مثل الصحة والعدالة الجنائية التي تستدعي مزيدًا من النظر في المبادئ الأخلاقية اللازمة لتحقيق نتائج عادلة. إن إيجاد توازن بين التطور التكنولوجي والقضايا الأخلاقية أمر ضروري لاستخدام الذكاء الاصطناعي من أجل المنفعة المجتمعية مع تجنب المخاطر وتشجيع الابتكار الأخلاقي. 5. انعكاس القيم المتضمنة في تقنيات الذكاء الاصطناعي تعكس تطبيقات الذكاء الاصطناعي نيات مطوّريها ومموليها بشكلٍ أو بآخر. ويتمّ توجيه تلك النيات بافتراضات وأهداف القيمة الذاتية لهؤلاء المطورين. وهذه بدورها مرتبطة بثقافاتهم وظروف التنشئة الاجتماعية وما إلى ذلك. ونظرًا لأن مجالات الحياة الاجتماعية قد تؤثر على تطبيقات الذكاء الاصطناعي فهذا أيضًا قد ينقل المشكلات الاجتماعية بشكلٍ متزايد إلى وظائف تلك التقنية. وبعد ذلك تتحول هذه الاعتبارات إلى تساؤلاتٍ تتعلّق بتصاميم الخوارزميات وطبيعتها على مستويات عدة مثل الإنصاف، أو العدالة، أو الشفافية، أو التحيّز وفهم وتحرير تلك المصطلحات في التقنيات المختلفة. وتكمن المشكلة في أنّ الحديث عن بناء خوارزميات عادلة وغير تمييزية، يصرف الانتباه عن حقيقة مفادها أنّ الخوارزميات ليست هي الموجه الفعلي للسياقات الاجتماعية، بل من يقف وراء تلك الخوارزميات من مهندسي البرمجيات المسؤولين عن كتابة وتكويد لغة البرامج. ولكن ليست فقط الافتراضات والقيم التي يقوم بها مهندسو البرمجيات هي التي تشكل تصميم التكنولوجيات، بل أيضاً هناك عامل البيئة، وحيثما يتمّ وضع بيانات التدريب، يجري دمج الافتراضات الثقافية لهؤلاء الأشخاص الذين يقومون بوضع هذه البيانات. علاوةً على ذلك، فإنّ العديد من عمليات البحث والتطوير في تطبيقات الذكاء الاصطناعي لا تعني فقط حساب الصيغ المجردة، بل تتعلّق بافتراضات القيمة الذاتية عند الاختيار لبيانات التدريب أو لمجموعات البيانات قبل المعالجة واختيار نماذج معينة أو تفسير النتائج. 6. نقص التنوع في مجال بحوث وصناعة الذكاء الاصطناعي تسود حالة من نقص التنوّع في مجال البحث والتطوير في هذا الحقل التقني، وكذلك في ثقافات مكان العمل التي تشكل صناعة الذكاء الاصطناعي. وحالياً، فإن 80% من العاملين في المجال من أساتذة في جامعات العالم الرائدة مثل «ستانفورد» أو «أكسفورد» أو «بيركلي» وغيرها، هم من فئة الذكور. وفي الولايات المتحدة على سبيل المثال، يشكّل الرجال أكثر من 70% من المتقدمين لوظائف الذكاء الاصطناعي. وفي الولايات المتحدة هناك 14% فقط من الموظفين من ذوي البشرة الداكنة أو ذوي الأصول الإسبانية على الرغم من أنهم يمثلون 27% من إجمالي عدد السكان في البلاد. ويقدم المكتب الإحصائي في ألمانيا بيانات إضافية تؤكّد هذا النوع من التفاوت، حيث تبلغ نسبة النساء بين طلاب علوم الحاسوب في السنة الأولى حوالي 20% فقط. ما يؤكد الحاجة إلى زيادة عاجلة في نسبة مطوري البرمجيات من الإناث، من أجل تمثيل مصالحهنّ وقيمهنّ بشكلٍ أفضل في مجتمعات الذكاء الاصطناعي وتقليل فجوة النقص. 7. المسائل القانونية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي: تغطي المخاوف القانونية حول الذكاء الاصطناعي طيفًا واسعًا منها، المسؤولية وحقوق الملكية الفكرية والامتثال التنظيمي. تظهر القضايا القانونية المتعلقة بحقوق الطبع والنشر بسبب ملكية المحتوى الذي أنشأه الذكاء الاصطناعي وخوارزمياته. علاوة على ذلك، يجب ملاحظة الأنظمة التنظيمية، التي عادة ما تكون آخر من يتكيف مع التغيرات التكنولوجية، لتجنب الالتزامات والمخاطر القانونية. تتطلب معالجة هذه القضايا مزيجًا من المتخصصين القانونيين وواضعي السياسات وخبراء التكنولوجيا الذين يعملون معًا لوضع قواعد وسياسات واضحة توازن بين الابتكار والمساءلة وتحمي حقوق أصحاب المصلحة. @hussainhalsayed