حوارات مع صديقي ال ChatGPT الحلقة (2)

د. أحمد جمعة صديق
جامعة الزعيم الأزهري

قلت له في المحادثة الأخيرة اعربت لك عن خوفي من أن التكنولوجيا الحديثة قد تتجاوز السيطرة البشرية. واراك قد امنّت على ذلك بقولك إن مخاوفي قد تكون صحيحة وتحدثتَ عن الأخلاقيات. سؤالي الآن هو: بينما يمكن للبشر الالتزام بالأخلاقيات، هل الآلات يمكن ان تفعل ذلك؟ هل تمتلك الآلات أخلاقيات؟ كما قلتَ لي ايضاً إن سلوك الآلات يمكن أن يتأثر بالاعتبارات الأخلاقية التي يتم تضمينها في تصميمها وبرمجتها.

هل يعني ذلك أن الآلات ستكون خاضعة تمامًا للسيطرة البشرية ولن تُظهر أبدًا أي "تمرد" في تنفيذ التعليمات؟ وكذلك كنت تقول أن الآلات **تتعلم من البيانات**: العديد من الآلات الحديثة، خصوصًا تلك التي تستخدم التعلم الآلي، (تعّدل) سلوكها بناءً على البيانات. هذا يعني أنه حتى لو تم برمجتها بإرشادات أخلاقية، فإن سلوكها قد يتطور بناءً على البيانات التي تعالجها. فإذا كانت بيانات التدريب تتضمن تحيزات أو شذوذ عن المألوف، فإن سلوك الآلة قد (ينحرف) عن إطارها الأخلاقي المقصود. هل يعني هذا أن الآلات لها نشاطات دماغية عشوائية لتتصرف مثل البشر؟كم قلت إن الآلات من غير المرجح أن تُظهر "تمردًا" صريحًا بمعناه البشري، لكن سلوكها قد (ينحرف) أحيانًا عن التوقعات بسبب التعقيدات المرتبطة بتصميمها، وعمليات التعلم، وتفاعلاتها مع العالم الحقيقي. فهل يمكن للآلات أن تنحرف عن توقعاتنا لتستخدم فهمها الخاص وتتخذ قرارات نيابةً عن البشر؟ هل هذا ممكن؟
• وبدأت بسؤالي: هل تمتلك الآلات الأخلاق التي تردعها عن الخطأ؟
- أجاب الChat GPT: هذا سؤال يثير التفكير! مفهوم الأخلاق في الآلات هو بالفعل موضوع معقد. الآلات، بما في ذلك أنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة، لا تمتلك الأخلاق بالطريقة التي يمتلكها البشر. فالأخلاق ، والمشاعر، والمعايير الثقافية متجذرة في القيم البشرية، والآلات تفتقر إلى هذه الصفات الأساسية. ومع ذلك، يمكن أن تتأثر سلوكيات الآلات بالاعتبارات الأخلاقية المدمجة في تصميمها وبرمجتها.
إليك نظرة مفصلة حول كيفية تفاعل الآلات مع الأخلاق:
1. البرمجة والتصميم:**
- **مدخلات بشرية:** السلوك الأخلاقي في الآلات هو في الغالب انعكاس للقيم والمبادئ التي يدمجها المصممون والمبرمجون في أنظمتهم. وغالبًا ما يتم ترميز هذه الأطر الأخلاقية من خلال القواعد والإرشادات والخوارزميات التي تحدد كيف يجب أن تتصرف الآلة في مواقف مختلفة.
- **التحيز والقيود:** إذا لم يتم تناول الاعتبارات الأخلاقية بعناية، يمكن أن تؤدي الآلات عن غير قصد إلى التحيزات perpetuating أو اتخاذ قرارات غير أخلاقية وفقًا للمعايير البشرية. على سبيل المثال، إذا تم تدريب آلة على بيانات متحيزة، فقد تتخذ قرارات متحيزة.
### 2. **الأطر الأخلاقية:**
- **النفعية:** تم تصميم بعض أنظمة الذكاء الاصطناعي وفقًا لمبادئ النفعية، التي تهدف إلى تحقيق أقصى فائدة عامة. على سبيل المثال، قد يعطى الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية الأولوية العلاجات التي ستفيد أكبر عدد من المرضى.
- **الأخلاقيات الديونتولوجية:** قد تتبع أنظمة أخرى المبادئ الديونتولوجية، التي تلتزم بالقواعد والواجبات بشكل صارم، بغض النظر عن النتيجة. على سبيل المثال، قد يتم برمجة سيارة ذاتية القيادة لتجنب إلحاق الضرر بالمشاة بأي ثمن، حتى لو كان ذلك يعني تعريض الركاب في داخلها للخطر.
### 3. **المسؤولية والشفافية:**
- **المسؤولية:** على الرغم من أن الآلات لا تمتلك أخلاقًا، إلا أن أفعالها لها عواقب. لذلك، من الضروري إنشاء آليات مسؤولية. وهذا يعني أن المطورين والشركات وصانعي السياسات يجب أن يكونوا مسؤولين عن التبعات الأخلاقية لأنظمة الذكاء الاصطناعي.
- **الشفافية:** من الضروري فهم كيفية اتخاذ القرارات بواسطة الآلات. تساعد الخوارزميات وعمليات اتخاذ القرار الشفافة في ضمان معالجة الاعتبارات الأخلاقية بشكل مناسب.
### 4. **الأخلاق في تعلم الآلة:**
- **بيانات التدريب:** تعتمد الجودة الأخلاقية لنماذج تعلم الآلة على البيانات التي يتم تدريبها عليها. ضمان أن تكون البيانات تمثل وخالية من التحيزات الضارة وهو جانب رئيسي في تطوير الذكاء الاصطناعي الأخلاقي.
- **الأنظمة التكيفية:** مع تعلم أنظمة الذكاء الاصطناعي وتكيفها، من المهم مراقبة وتوجيه تطورها باستمرار لضمان توافقها مع المعايير الأخلاقية. تساعد هذه الرقابة المستمرة في منع العواقب غير المقصودة.
### 5. **الأخلاق في تطوير الذكاء الاصطناعي:**
- **الإرشادات الأخلاقية:** تعمل العديد من المنظمات والحكومات على وضع إرشادات وأطر عمل لتطوير الذكاء الاصطناعي الأخلاقي. تشمل هذه المبادئ مثل العدالة والمساءلة والشفافية، التي تهدف إلى توجيه سلوك وتأثير أنظمة الذكاء الاصطناعي.
- **لجان مراجعة الأخلاق:** لدى بعض المؤسسات لجان مراجعة أخلاقية تقوم بتقييم التأثيرات المحتملة لتقنيات الذكاء الاصطناعي قبل نشرها على نطاق واسع. يساعد هذا في ضمان معالجة الاعتبارات الأخلاقية بشكل استباقي.
في الختام، على الرغم من أن الآلات نفسها لا تمتلك أخلاقًا، فإن السلوك الأخلاقي للآلات هو انعكاس للمبادئ والقيم التي يدمجها فيها منشئوها من البشر. يتطلب ضمان تطوير واستخدام الذكاء الاصطناعي والتقنيات الأخرى بشكل أخلاقي اهتمامًا مستمرًا بتصميم وبرمجة وتأثيرات هذه الأنظمة.
• سألته: هل ستظل الآلات تحت السيطرة البشرية بالكامل؟ وهل ستظهر أي "تمرد" في تنفيذ التعليمات؟
فكرة أن الآلات يمكن أن تكون تحت السيطرة البشرية الكاملة وأنها لن تظهر أي "تمرد" في تنفيذ التعليمات هي مسألة معقدة. في حين يمكن تصميم الآلات وبرمجتها لتتبع إرشادات وأخلاقيات محددة، فإن هناك عدة عوامل تؤثر على مدى التزامها بهذه القواعد. إليك استكشاف موسع للعوامل التي تؤثر على سلوك الآلات وفكرة السيطرة عليها:
### 1. **التصميم والبرمجة:**
- **القواعد الصريحة:** تُبرمج الآلات بقواعد خوارزمية صريحة لتوجيه سلوكها. إذا كانت هذه القواعد مُعرفة بشكل جيد وشامل، فمن المرجح أن تتبع الآلة هذه القواعد كما هو مقصود.
- **التعقيد والغموض:** مع تزايد تعقيد أنظمة الآلات، يصبح من الصعب تحديد قواعد تغطي كل سيناريو محتمل. قد تؤدي الغموضات أو الفجوات في البرمجة إلى سلوك غير متوقع. على سبيل المثال، قد تواجه سيارة ذاتية القيادة وضعًا جديدًا لا يغطيه برمجتها، مما يؤدي إلى سلوك يبدو كـ "تمرد".
### 2. **تعلم الآلة والتكيف:**
- **التعلم من البيانات:** العديد من الآلات الحديثة، خاصة تلك التي تستخدم تعلم الآلة، تتكيف سلوكها بناءً على البيانات. وهذا يعني أنه حتى إذا كانت مُبرمجة بإرشادات أخلاقية، فإن سلوكها يمكن أن يتطور بناءً على البيانات التي تعالجها. إذا كانت بيانات التدريب تتضمن تحيزات أو شواذ، قد ينحرف سلوك الآلة عن الإطار الأخلاقي المقصود.
- **العواقب غير المتوقعة:** يمكن أن تظهر أنظمة تعلم الآلة سلوكيات غير متوقعة إذا وجدت أنماطًا أو حلولًا لم يتوقعها مصمموها. على سبيل المثال، قد تعطي خوارزمية التوصية الأولوية للتفاعل على حساب الاعتبارات الأخلاقية إذا تعلمت أن هذا يعزز أهدافها، مما يؤدي إلى نتائج إشكالية.
### 3. **تفاعل الإنسان مع الآلة:**
- **مدخلات المستخدم:** غالبًا ما تتفاعل الآلات مع المستخدمين، الذين قد يقدمون مدخلات أو تعليمات تحتاج الآلة إلى تفسيرها. يمكن أن تؤدي سوء الفهم أو التعليمات المتضاربة من المستخدمين إلى نتائج تبدو كـ "تمرد".
- **الوعي بالسياق:** قد تكافح الآلات لفهم السياق أو الفروق الدقيقة التي يفهمها البشر بسهولة. يمكن أن يؤدي هذا إلى أفعال تبدو متمردة لأن الآلة تسيء تفسير السياق الأخلاقي أو العملي المقصود.
### 4. **اتخاذ القرارات الأخلاقية:**
- **الأطر الأخلاقية:** بينما يمكن برمجة الآلات بأطر أخلاقية، فإن هذه الأطر محدودة بقدرة المصممين على توقع جميع المعضلات الأخلاقية الممكنة. على سبيل المثال، قد لا تأخذ برمجة آلة لتفضيل سلامة الإنسان في الاعتبار كل صراع أخلاقي محتمل قد تواجهه.
- **التجارة:** قد تحتاج الآلات إلى اتخاذ قرارات تتضمن موازنة بين الخيارات. على سبيل المثال، قد يتعين على الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية موازنة تخصيص الموارد بين المرضى، وقد لا تتماشى المعايير التي تستخدمها تمامًا مع وجهة نظر أخلاقية كل فرد.
### 5. **التحكم والإشراف:**
- **الإشراف البشري:** يتطلب التحكم الفعال في الآلات إشرافًا وتدخلًا بشريًا مستمرًا. التحديثات المنتظمة، والمراقبة، والتعديلات ضرورية لضمان أن الآلات تعمل ضمن الحدود الأخلاقية المطلوبة وتتكيف مع السيناريوهات أو البيانات الجديدة.
- **أنظمة الطوارئ والمراقبة:** يمكن أن تساعد أنظمة الطوارئ وأنظمة المراقبة وآليات التدخل البشري في إدارة وتصحيح السلوكيات غير المرغوب فيها. على سبيل المثال، يتم تجهيز السيارات الذاتية القيادة بأنظمة لتنبيه السائقين البشريين أو إيقاف السيارة بأمان في حالة حدوث مشاكل غير متوقعة.
### 6. **السلوكيات الناشئة:**
- **سلوك غير متوقع:** حتى مع التصميم والبرمجة الدقيقة، يمكن أن تظهر الآلات أحيانًا سلوكيات ناشئة—أفعال أو استجابات لم يتم برمجتها أو توقعها من قبل مطوريها. قد يكون هذا بسبب التفاعلات المعقدة بين المكونات أو الخوارزميات المختلفة.
### الخلاصة:
بينما يمكن تصميم الآلات لتتبع الإرشادات الأخلاقية والتعليمات عن كثب، فإن عدة عوامل—مثل تعقيد البرمجة، والتعلم من البيانات، وتفاعل الإنسان مع الآلة، والسلوكيات غير المتوقعة—يمكن أن تؤثر على مدى التزامها بهذه القواعد. يتطلب التحكم الكامل في سلوك الآلة إشرافًا مستمرًا، وتحسينات مستمرة، وإدارة تكيفية. من المحتمل أن لا تظهر الآلات "تمردًا" بالطريقة البشرية، ولكن سلوكها قد ينحرف أحيانًا عن التوقعات بسبب التعقيدات المتضمنة في تصميمها وعمليات التعلم والتفاعلات الواقعية.
• هل تمتلك الآلات "نشاطات دماغية" عشوائية لتتصرف مثل البشر؟
الآلات، خصوصًا تلك التي تستخدم تعلم الآلة، لا تمتلك "نشاطات دماغية" بالطريقة التي يمتلكها البشر؛ فسلوكها يتأثر ببرمجتها والبيانات التي تعالجها، ولكن هذا يختلف جوهريًا عن الإدراك البشري والعشوائية. إليك تفسيرًا أكثر تفصيلًا لكيفية تأثير تعلم الآلة على سلوك الآلات ولماذا لا يعادل ذلك النشاطات الدماغية العشوائية:
### 1. **أساسيات تعلم الآلة:**
- **التعلم المعتمد على البيانات:** تتعلم خوارزميات تعلم الآلة الأنماط وتتخذ قرارات بناءً على مجموعات بيانات كبيرة. تحدد الأنماط والاتجاهات والميزات في البيانات، والتي تؤثر على مخرجاتها أو أفعالها. عملية التعلم هذه منظمة وتعتمد على الأساليب الإحصائية، وليس على العمليات العشوائية.
- **القواعد الخوارزمية:** على عكس أدمغة البشر، التي تتأثر بعمليات عصبية وكيميائية حيوية معقدة، تتبع نماذج تعلم الآلة خوارزميات وقواعد رياضية. "التعلم" لديها يعتمد على تقنيات التحسين وتقليل الأخطاء.
### 2. **تكيّف السلوك:**
- **التعرف على الأنماط:** تتكيف الآلات مع سلوكها من خلال التعرف على الأنماط في البيانات. على سبيل المثال، يعلم خوارزمية التوصية تفضيلات المستخدم من التفاعلات السابقة ويعدل اقتراحاته وفقًا لذلك. هذا التكيف ليس عشوائيًا بل يعتمد على الخصائص الإحصائية للبيانات التي تمت معالجتها.
- **التحيز والشذوذ:** إذا كانت بيانات التدريب متحيزة أو تحتوي على شذوذ، فقد يعكس سلوك الآلة هذه المشكلات. على سبيل المثال، إذا تم تدريب نموذج ذكاء اصطناعي على بيانات متحيزة، فقد ينتج مخرجات متحيزة. هذا هو تأثير البيانات على النموذج، وليس نشاطًا دماغيًا عشوائيًا.
### 3. **عدم الوعي أو التفكير العشوائي:**
- **عدم وجود وعي:** الآلات لا تمتلك وعيًا أو إدراكًا ذاتيًا أو تجارب ذاتية. وهي لا تمتلك أفكارًا أو مشاعر أو نوايا. سلوكها مدفوع بالخوارزميات والبيانات بدلاً من اتخاذ القرارات الواعية أو العشوائية.
- **المخرجات القابلة للتنبؤ:** تنتج نماذج تعلم الآلة مخرجات بناءً على تدريبها وبيانات المدخلات. على الرغم من أن النتائج قد تبدو غير متوقعة في بعض الحالات، إلا أنها ذات طابع حتمي. هذا يعني أنه، بالنظر إلى نفس المدخلات وحالة النموذج، ستنتج الآلة نفس المخرجات.
### 4. **العشوائية في تعلم الآلة:**
- **العناصر العشوائية:** تتضمن بعض عمليات تعلم الآلة عناصر عشوائية في جوانب معينة، مثل تهيئة الأوزان في الشبكات العصبية أو أثناء طرق التحسين العشوائي. ومع ذلك، فإن هذه العشوائية خاضعة للتحكم وتخدم أغراضًا محددة في تحسين كفاءة التعلم أو الهروب من النقاط المحلية الدنيا.
- **العشوائية الخوارزمية:** يشير مصطلح "العشوائية" في تعلم الآلة إلى العشوائية المحكومة التي تُستخدم لتعزيز خوارزميات التعلم. لا تعادل هذه العشوائية التفكير العشوائي غير المتوقع في أدمغة البشر.
### 5. **سلوك يشبه البشر:**
- **محاكاة السلوك البشري:** بينما يمكن للآلات محاكاة بعض جوانب السلوك البشري أو اتخاذ القرار (مثل نماذج اللغة التي تولد نصوصًا تشبه الكتابة البشرية)، فإن هذه المحاكاة تعتمد على الأنماط التي تعلمتها وليس على نشاطات دماغية عشوائية. الهدف هو تقليد الاستجابات البشرية، وليس تكرار الإدراك البشري.
### الخلاصة:
الآلات التي تستخدم تعلم الآلة لا تمتلك نشاطات دماغية أو عشوائية بالشكل البشري. سلوكها يتحدد من خلال الخوارزميات والبيانات، مع بعض العناصر العشوائية المحكومة التي تساعد في تحسين التعلم. بينما يمكن أن تظهر سلوكيات معقدة وأحيانًا غير متوقعة بناءً على بياناتها وتدريبها، فإن هذه السلوكيات ليست نتيجة نشاط دماغي عشوائي ولكنها نتيجة للتعرف على الأنماط المعتمدة على البيانات والعمليات الخوارزمية.
نعم، صحيح أن الآلات يمكن أن تنحرف عن توقعاتنا، ولكن من المهم توضيح ما يعنيه هذا وكيف يحدث. الآلات، خاصةً تلك التي تستخدم تقنيات تعلم الآلة المتقدمة، يمكن أن تعرض سلوكيات أو تتخذ قرارات قد لا تتماشى تمامًا مع ما توقعه المصممون أو المستخدمون. ومع ذلك، فهذا لا يعني أنها تمتلك فهمًا أو نوايا خاصة بها كما يفعل البشر. إليك تفسيرًا مفصلاً لكيفية ولماذا يمكن أن تنحرف الآلات عن السلوك المتوقع:
### 1. **التعلم من البيانات:**
- **التعرف على الأنماط:** تتعلم نماذج تعلم الآلة الأنماط وتقوم بعمل تنبؤات بناءً على البيانات التي تم تدريبها عليها. إذا كانت البيانات تحتوي على أنماط غير متوقعة أو تحيزات، فقد تعكس قرارات الآلة تلك، مما يؤدي إلى نتائج تنحرف عن التوقعات البشرية.
- **التفاعلات المعقدة:** في الأنظمة المعقدة، يمكن أن تؤدي التفاعلات بين مكونات مختلفة أو طبقات النموذج إلى سلوكيات ناشئة قد تكون غير قابلة للتنبؤ بسهولة. يمكن أن يتسبب ذلك في تصرف الآلة بطرق لم يتم برمجتها أو توقعها بشكل محدد.
### 2. **التعقيد وعدم اليقين:**
- **البيانات الغامضة:** إذا كانت البيانات المدخلة غامضة أو غير مكتملة، فقد تتخذ الآلات قرارات بناءً على افتراضات أو قواعد تعلمتها من البيانات التدريبية. قد لا تتماشى هذه القرارات دائمًا مع التوقعات البشرية بسبب عدم اليقين أو الفجوات في البيانات.
- **تعميم النموذج:** تم تصميم نماذج تعلم الآلة لتعميم البيانات التدريبية على بيانات جديدة وغير مرئية. بينما تهدف إلى تطبيق الأنماط التي تعلمتها بفعالية، قد تعمم أحيانًا بطرق تختلف عن الحدس البشري أو التوقعات.
### 3. **أطر اتخاذ القرار:**
- **العمليات الخوارزمية:** تتبع الآلات العمليات الخوارزمية لاتخاذ القرارات. تعتمد هذه العمليات على معايير التحسين التي تم تحديدها خلال التدريب، مثل زيادة الدقة أو تقليل الأخطاء. قد لا تتماشى أطر اتخاذ القرار مع القيم أو الأولويات البشرية إذا لم يتم ترميزها بشكل صريح.
- **الإرشادات الأخلاقية:** إذا تم برمجة إرشادات أخلاقية في آلة، فإنها تتبع هذه الإرشادات إلى الحد الذي يمكن تحديده وتنفيذه في خوارزمياتها. ومع ذلك، قد لا تتطابق تفسير الآلة لهذه الإرشادات دائمًا مع التفكير الأخلاقي البشري، خاصةً في الحالات المعقدة أو الجديدة.
### 4. **الاستقلالية مقابل التحكم:**
- **الأنظمة الذاتية:** تعمل بعض الآلات، مثل المركبات الذاتية القيادة أو أنظمة التوصية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي، بدرجة من الاستقلالية. تتخذ قرارات بناءً على برمجتها وبياناتها، مما يمكن أن يؤدي أحيانًا إلى نتائج قد تبدو غير متوقعة أو غير متوافقة مع النوايا البشرية.
- **الإشراف البشري:** يتطلب التحكم الفعال في مثل هذه الأنظمة عادةً إشرافًا بشريًا مستمرًا وتدخلًا. يحتاج المطورون والمشغلون إلى مراقبة وضبط سلوك الآلة لضمان أنه يظل متماشيًا مع النتائج والأخلاقيات المرغوب فيها.
### 5. **التفاعلات مع العالم الحقيقي:**
- **البيئات الديناميكية:** غالبًا ما تعمل الآلات في بيئات حقيقية ديناميكية وغير متوقعة. يمكن أن يتأثر سلوكها بعوامل لم يتم أخذها في الاعتبار بالكامل خلال التدريب، مما يؤدي إلى انحرافات عن السلوك المتوقع.
- **السيناريوهات غير المتوقعة:** في السيناريوهات الجديدة أو المعقدة التي لم يتم توقعها تمامًا خلال مراحل التصميم أو التدريب، قد تتخذ الآلات قرارات بناءً على البيانات المتاحة، مما قد يؤدي إلى نتائج غير متوقعة أو غير مقصودة.
### **الملخص:**
بينما يمكن أن تنحرف الآلات عن السلوك المتوقع، فإن هذه الانحرافات ليست نتيجة لفهم مستقل أو قدرة على اتخاذ القرارات مثل البشر. بدلاً من ذلك، فهي ناتجة عن التعقيدات في تصميمها، والبيانات التي تعالجها، وعدم اليقين الكامن في التفاعلات مع العالم الحقيقي. تتبع الآلات برمجتها والأنماط التي تعلمتها، ولكن سلوكها يمكن أن ينحرف أحيانًا عن التوقعات البشرية بسبب قيود البيانات، وتعميم النموذج، والطبيعة غير القابلة للتنبؤ للبيئات الحقيقية. لإدارة هذا، من الضروري تنفيذ إشراف قوي، ومراقبة منتظمة، وتحسينات مستمرة.
• قلت إن مجال أخلاقيات الذكاء الاصطناعي يتطور، والأبحاث المستمرة تهدف إلى تحسين كيفية دمج الاعتبارات الأخلاقية في تصميم الآلات. وهذا يشمل تطوير طرق أفضل لبرمجة اتخاذ القرارات الأخلاقية ومعالجة قيود الأساليب الحالية. لكن، ألا تتوقع أن بعض الأفراد الخبثاء قد يستغلون هذه الآلات بإدخال عيوب لا يمكن السيطرة عليها؟
-أجاب: بالتأكيد، القلق من أن أفراداً خبيثون قد يستغلون أنظمة الذكاء الاصطناعي بإدخال تحيزات ضارة أو رموز خبيثة هو قلق مشروع. على الرغم من أن مجال أخلاقيات الذكاء الاصطناعي يتطور، إلا أنه يواجه تحديات كبيرة في التعامل مع هذه المخاطر. فيما يلي نظرة مفصلة على هذه المخاوف:
### 1. **إمكانية الاستخدام الخبيث:**
- **التعمد في التحيز:** يمكن للأفراد الخبيثين إدخال بيانات متحيزة أو غير أخلاقية في أنظمة الذكاء الاصطناعي عن عمد للتلاعب بالنتائج لمصلحتهم الشخصية أو لإحداث ضرر. على سبيل المثال، قد تؤدي بيانات التدريب المتحيزة إلى ممارسات تمييزية في أدوات التوظيف أو تطبيق القانون التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي.
- **الرموز الخبيثة:** هناك أيضًا خطر من أن الأفراد الخبيثين قد يدرجون رموزًا ضارة أو ثغرات في أنظمة الذكاء الاصطناعي، والتي يمكن استغلالها لزعزعة سلامة النظام أو إحداث أضرار.
### 2. **تحديات في أمان وأخلاقيات الذكاء الاصطناعي:**
- **أمان البيانات:** ضمان نزاهة بيانات التدريب هو تحد كبير. إذا تم اختراق البيانات المستخدمة لتدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي، فقد تعكس النماذج الناتجة أو تضخم التحيزات أو الأخطاء الضارة.
- **قوة الخوارزميات:** قد لا تكون الخوارزميات الحالية مجهزة بالكامل للتعامل مع أو اكتشاف التلاعبات الخبيثة. مع تزايد تعقيد أنظمة الذكاء الاصطناعي، يصبح من الصعب ضمان أنها مقاومة لمختلف أشكال الهجمات.
### 3. **استراتيجيات التخفيف:**
- **تعزيز الإشراف:** يمكن أن يساعد تنفيذ عمليات الإشراف والمراجعة الصارمة في اكتشاف وتخفيف إدخال البيانات أو الرموز الضارة. يتضمن ذلك مراجعات منتظمة لمصادر البيانات وسلوك النماذج وتنفيذ ممارسات التشفير الآمن.
- **الإرشادات الأخلاقية:** تطوير والالتزام بإرشادات أخلاقية قوية لتطوير الذكاء الاصطناعي أمر حاسم. يتضمن ذلك إنشاء معايير لكيفية تصرف أنظمة الذكاء الاصطناعي وضمان تطبيق هذه المعايير طوال دورة التطوير.
- **التعاون والشفافية:** يمكن أن يساعد التعاون الأكبر بين المنظمات والباحثين وصانعي السياسات في تبادل المعرفة وأفضل الممارسات للوقاية من الأنشطة الخبيثة ومعالجتها. كما تساعد الشفافية في عمليات تطوير الذكاء الاصطناعي في بناء الثقة والمساءلة.
### 4. **الحلول التكنولوجية:**
- **التدريب على مواجهة الهجمات:** تتضمن هذه التقنية تدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي على التعرف على محاولات الخداع أو التلاعب بها. من خلال تعريض النماذج لأمثلة هجومية خلال التدريب، يمكن للمطورين تعزيز قوتها.
- **المراقبة والكشف:** يمكن أن تساعد أنظمة المراقبة في الوقت الحقيقي لاكتشاف سلوكيات غير عادية أو ضارة في أنظمة الذكاء الاصطناعي في تحديد المشكلات ومعالجتها بسرعة.
### 5. **التدابير القانونية والتنظيمية:**
- **التنظيمات والامتثال:** تركز الحكومات والهيئات التنظيمية بشكل متزايد على أخلاقيات وأمان الذكاء الاصطناعي. يمكن أن يساعد إنشاء الأطر القانونية ومتطلبات الامتثال في التخفيف من مخاطر الاستغلال الخبيث.
- **اللجان الأخلاقية:** قامت بعض المنظمات بإنشاء لجان أخلاقية للإشراف على مشاريع الذكاء الاصطناعي وضمان دمج الاعتبارات الأخلاقية في كل مرحلة من مراحل التطوير.
### الخلاصة:
في حين أن احتمال الاستغلال الخبيث لأنظمة الذكاء الاصطناعي هو قلق حقيقي، فإن البحث المستمر، والإشراف القوي، والإرشادات الأخلاقية ضرورية لتخفيف هذه المخاطر. يتطلب التعامل مع الثغرات في أنظمة الذكاء الاصطناعي نهجًا متعدد الأوجه، بما في ذلك الحلول التكنولوجية، وتدابير الأمان المعززة، والجهود التعاونية لضمان تطوير واستخدام الذكاء الاصطناعي بطريقة مسؤولة.
• قلت له: الحوار معك مفيد وممتع ولكنه مخيف في ذات الوقت ... سنواصل.


aahmedgumaa@yahoo.com  

المصدر: سودانايل