الذكاء الاصطناعي بهدف الصالح العام
يتألف الذكاء الاصطناعي (AI) من عدد من التكنولوجيات المتنوعة اختلافا كبيراً، والتي يمكن تعريفها على مستوى ممتد وتنصيبها سوياً على أساس أنها “أنظمة التعلم الذاتي التكيفية”. وهنالك نُهج مغايرة لتعريف الذكاء الاصطناعي:
من إذ التكنولوجيات و/أو التقنيات و/أو النُهج (كمثال على هذا، نسق الشبكة العصبية للترجمة الآلية)؛
من إذ القصد (التعرف على الوجه، والتعرف على الصور)؛
من إذ الوظائف (مثال على ذلك، التمكن من أدرك اللغة والتعرف على الصور وحل المشكلات والتعلم، استناداً لقاموس كامبردج)؛
من إذ الأدوات أو الآلات أو الخوارزميات (مثل الروبوتات والسيارات ذاتية التقدم).
ويتألف الذكاء الاصطناعي من مجموعة غنية من الطرق والتخصصات، بما في هذا البصيرة والفهم والكلام والحوار والقرارات والتخطيط وحل المشكلات والروبوتات والتطبيقات الأخرى التي إستطاع التعلم الذاتي. ويُنظر إلى الذكاء الاصطناعي على أحسن وجه على أساس أنه عدد من التكنولوجيات والتقنيات المستعملة لتكملة التفاصيل الشكلية الآدمية الكلاسيكية، مثل الذكاء والقدرة التحليلية والإمكانيات الأخرى. وقد تم ترسيخ الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي (ML) وتقنيات المعلومات القريبة العهد بشكل ملحوظ عن طريق التقدمات القريبة العهد في معالجة الحاسب الآلي وقوته وسرعته، وتعتمد التقدمات في الذكاء الاصطناعي بدورها على الريادة في تقنيات المعلومات.
التحديات.
ما تزال الأطر السياساتية والتنظيمية المرتبطة بالذكاء الاصطناعي في الفترة الأولية من تكوينها. وترتبط المسائل الأساسية ذات العلاقة بالسياسات والتي نشأت بما يلي:
الاستخدام والدقة والطرق التي تستعملها أجهزة الذكاء الاصطناعي، بما في ذاك ما يكون على ارتباط بالبشر، ومنها تعديل التحيز في نماذج التعلم الآلي والبيانات المستعملة لتدريبها؛
المساءلة والمسؤولية المرافقة لاستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي؛
الغايات التي تُستعمل من أجلها؛ وايضا
من إذ التكنولوجيات و/أو التقنيات و/أو النُهج (كمثال على هذا، نظام الشبكة العصبية للترجمة الآلية)؛
مجموعات المعلومات المستعملة لتدريبها، والأساليب المستعملة لجمع (أو “القضاء على“) المعلومات.
وتبرز أسئلة أساسية بخصوص بجودة وتمثيل مجموعات المعلومات التي تُستعمل لتمرين الذكاء الاصطناعي. ويعمل الباحثون ايضاًًً على ترقية دقة معدات وخوارزميات البرمجيات، وسط مخاوف من تضخيمها للتحيزات الإثنية والاجتماعية والاقتصادية. وكمثال على هذا، بينما أن وباء كوفيد-19 قد أثرت، في الكمية الوفيرة من البلاد والمدن، بأسلوب غير متناسب على الأقليات، ولقد لا تشتمل نماذج التنبؤ اللائحة على الذكاء الاصطناعي طول الوقتً تباينات صحية أخرى ذات علاقة، وهكذا قد لا تقيّم طول الوقتً المجازفات الخطيرة بأسلوب صحيح لجميع فرد أو مجموعة ما.
وبرزت مال المعلومات كقضية أساسية. ويجب تنصيب المعلومات دائما للمساعدة في حماية وحفظ كل قدوة حسَن ودقيق وناجع لدى تكهن النتائج. وهنالك انتشار متصاعد للتزييف العميق (مثل المشاهد المرئية المبرمجة المقنعة لأفراد بارزة تقول أو تفعل أشياء طلبها صانع المقطع المرئي) وغيرها من المواد التي يكمل إنشاؤها من خلال الذكاء الاصطناعي. وفي الواقع، استعملت تكنولوجيات التزييف العميق لتوليد مشاهد مرئية مضللة في الفضائيات والمواقع والصحف الأساسية، وايضاً لتحريك صور المشهورين الذين ماتوا منذ مدة طويلة. وبخلاف المسائل الأخلاقية الحاسمة بخصوص الاستخدام والدقة، فمن لديه حقوق الطبع والنشر لتلك الإجراءات “العصرية“؟
يتلذذ الذكاء الاصطناعي بإمكانيات استثنائية للعمل كقوة للصالح العام. ومع هذا، ما تزال ثمة تحديات عارمة:
1- الثقة الضرورية في النماذج وشفافيتها: بالعادةً ما لا يكون من الملحوظ كيف تبلغ نماذج التعلم العميق إلى استنتاجاتها وقد تكون النماذج مبهمة وغير شفافة جدا. وبحسب الغاية، ما زال قليل من المنقبين يفضلون نماذج الذكاء الاصطناعي البسيطة والقابلة للتفسير على النماذج الأكثر دقة، إلا أن الأكثر غموضاً، بصرف النظر عن أنهم يرغبون أن يتوصل الذكاء الاصطناعي إلى تكهنات دقيقة. ويود قليل من الشخصيات في “الوثوق” بالآلات ذات الأنظمة المعقدة والقرارات الشاقة، فيما قد يؤْثر القلائل الآخر في الأساسً الاحتفاظ بدرجة محددة من التدخل الآدمي.
2- التحيز: فيما يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لأهداف نافعة بشكل كبير، فإنه يمكن كذلكً أن يولد عن غير غاية أغراضاً سيئة أو غير لائقة أو نتائج غير متعمدة. وهنالك توتر متصاعد بما يختص قضايا التحيز العرقي والتحيز المرتبط بالإعاقة والجنس في خوارزميات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، وتأثيرها الأوسع على المجتمع ككل. وتعتمد دقة قدوة التعلم الآلي للذكاء الاصطناعي على براعة وحجم المعلومات التي ينهي مران قدوة الذكاء الاصطناعي أعلاها. وفي الحياة الواقعية، عادةًً ما ينهي توسيم المعلومات بأسلوب سيئ. وهنالك طلب إلى توحيد مجموعات المعلومات. وغالباً ما تكون المعلومات متحيزة كذلكً. وهنالك مطلب إلى دورات تدريبية على التطبيقات الأخلاقية للذكاء الاصطناعي، وليس لتلامذة هندسة الكمبيوتر لاغير.
3- توافر المعلومات وملكيتها: إن الاستحواذ على المعلومات وجّه عسير جدا. ويجب تحديد أحسن الإجراءات في وجود الأحوال التي يمكن فيها توفير وإتاحة المعلومات ولمن، مع تقدير ومراعاة المال والوعود الصريحة بالسرية لأنواع محددة من المعلومات.
4- فضل المعلومات وأمنها: من الممكن أن تتسبب الانتهاكات الطموح الناجمة عن هجمات الإختراق للمواقع في عواقب مروعة. ومن الممكن لتقنيات مثل التعلم المتحد أن تقلل من المجازفات الخطيرة من خلال توطيد نماذج الذكاء الاصطناعي بحيث يمكن تدريبها عبر الأجهزة التي تحتفظ بالبيانات داخلياً، دون تبادلها، في حين تساند تكنولوجيات حماية وحفظ الفضل في ضمان حراسة المعلومات الشخصية.
5- الإلمام المحصورة: من الممكن أن يأكل الذكاء الاصطناعي العدد الكبير من المشكلات، غير أن لا تبقى سوى مجموعة مقيدة من المتخصصون الذين يعرفون أسلوب وكيفية تنفيذ الذكاء الاصطناعي بأسلوب أخلاقي. ويشير العدد الكبير من المستقصين إلى الاحتياج إلى إشراك علماء اللقاء ومصنعي الخطط والإستراتيجيات في المباحثات، عوضاً عن افتراض أن الذكاء الاصطناعي الذي تصممه مجموعة ضيقة من “التقنيين” ومهندسي الحاسب الآلي وعلماء المعلومات سوف يُستعمل على نحو أخلاقي. ويعتبر التعليم أداة أساسية للوقوف على المزيد عن الاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي.
6- الاستعمالات المنصفة للذكاء الاصطناعي: تمثل دراسات الذكاء الاصطناعي عملية حسابية مكثفة. ويؤدي عدم التكافؤ في النفاذ إلى قوة الحوسبة والبيانات إلى تعميق الانقسام بين عدد يسير من المؤسسات وجامعات النخبة التي عندها موارد، وبقية العالم التي لا لديها هذه الموارد.
استخدام إمكانات الذكاء الاصطناعي لتلبية وإنجاز الصالح العام
يحوز الذكاء الاصطناعي الكمية الوفيرة من التطبيقات الوظيفة التي من الممكن أن تساند في تسريع القيادة باتجاه تقصي غايات الإنماء الدائمة للأمم المتحدة (SDG). ويقدم الذكاء الاصطناعي الخدمات العصرية في الكثير من الميادين الوظيفة لأغراض الإنماء الدائمة – مثال على ذلك:
في ميدان الحفظ الصحية لتلبية وإنجاز المبتغى 3 من مقاصد الإنماء الدائمة، يُستعمل الذكاء الاصطناعي للمساعدة في تقديم الفحوصات الصحية عن بُعد وأدوات المواصلة. ومن الممكن أن يحلل الذكاء الاصطناعي معدلات عظيمة من المعلومات لتجميع الرؤى من مجموعات ضخمة من السقماء، وتنقيح التشخيص والتحليل التنبئي. وتم تنفيذ الذكاء الاصطناعي ببعض الفوز على نماذج تشخيص كوفيد من فحوصات الرئة والصور، أو للتفريق بين سعال “كوفيد” وأصناف السعال الأخرى. ويتلذذ الذكاء الاصطناعي والبيانات العظيمة بالقدرة على ترقية أنظمة الاستظهار الصحية عن طريق تنقيح سير المجهود في المستشفيات، وتوفير تشخيصات أكثر دقة، وتنقيح اتخاذ الأحكام السريرية وتقديم أدوية أرقى وعناية أفضل جودة بقيمة أصغر.