الشعبة البرلمانية الإماراتية تشارك في اجتماع لجنة الديمقراطية وحقوق الإنسان في الاتحاد البرلماني الدولي بجنيف
تاريخ النشر: 14th, October 2024 GMT
شاركت الشعبة البرلمانية للمجلس الوطني الاتحادي في الاتحاد البرلماني الدولي، ممثلة بسعادة مروان عبيد المهيري، وسعادة الدكتورة موزة محمد الشحي، في اجتماع لجنة الديمقراطية وحقوق الإنسان في الاتحاد البرلماني الدولي، الذي عقد اليوم ضمن اجتماعات الجمعية 149 للاتحاد في مدينة جنيف بسويسرا.
وأكدت الشعبة البرلمانية الإماراتية في المقترحات التي تقدمت بها خلال مناقشة مشروع قرار موضوع أثر الذكاء الاصطناعي على الديمقراطية وحقوق الإنسان وسيادة القانون، أن البرلمانات لها تأثير مباشر على العوامل السياسية والاقتصادية والاجتماعية، وتؤدي دورا رئيسيا في تعزيز الحكم الرشيد والنهوض به، ولذلك يجب اتخاذ إجراءات فورية لضمان أقصى قدر من السلامة والأمن والحرية لشعوبها، مع ضرورة رفع البرلمانيين لمستوى الوعي لشعوبها، وضمان أن يكون الناس على دراية بالتهديدات المستقبلية للذكاء الاصطناعي، وتثقيفهم حول كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي بطريقة صحيحة، وتفعيل دور البرلمانات بهذا الشأن.
كما يمكن للبرلمانات أن تأذن بإجراء تقييم للآثار على حقوق الإنسان لتحديد التهديدات التي تواجهه، وتخصيص لجانا للذكاء الاصطناعي ضمن أعمالها، بما يكفل أخذ أقصى قدر من الأهمية والتثقيف والوعي بآثار الذكاء الاصطناعي، فضلا عن وضع القوانين اللازمة لاستخداماته، ومكافحة الجرائم الجنائية المرتبطة به.وام
المصدر: جريدة الوطن
إقرأ أيضاً:
الذكاء الاصطناعي مجرد وهم.. باحثون يكشفون السبب
تابع أحدث الأخبار عبر تطبيق
في تطور جديد يعيد تقييم فعالية الذكاء الاصطناعي، أعلن باحثون بإحدى شركات التكنولوجيا العملاقة أن الذكاء الاصطناعي، وخصوصًا النماذج اللغوية الكبيرة، يُظهر سلوكًا يُوحي بالذكاء ولكنه في الواقع مجرد وهم، هذه النماذج تُظهر قدرة على الاستجابة والتفاعل مع المستخدمين، إلا أنها تفتقر إلى التفكير المنطقي الحقيقي وفهم السياق العميق.
ووفقا لموقع techxplore أن الباحثون يقولون رغم التقدم الكبير الذي حققته تطبيقات الذكاء الاصطناعي، توضح دراسة باحثي شركة التكنولوجيا أن هذه التقنيات ما زالت بعيدة عن تحقيق ذكاء حقيقي، والنماذج الحالية تعتمد على تقنيات تحليل الأنماط بدلاً من الفهم العميق أو التفكير المنطقي، مما يجعلها أداة مفيدة ولكنها ليست بديلاً عن العقل البشري، ونُشر البحث عبر منصة arXiv preprint.
نقاط البحث الأساسية:
• أجريت الدراسة على نماذج لغوية كبيرة، مثل تلك المستخدمة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي الشائعة.
• أظهرت النتائج أن هذه النماذج لا تفهم الأسئلة المطروحة فهمًا حقيقيًا، بل تعتمد على بنية الجمل والخوارزميات المكتسبة.
الفرضية الأساسية للدراسة:
افترض الباحثون أن الذكاء الحقيقي، سواء للكائنات الحية أو الآلات، يتطلب القدرة على:
1. التمييز بين المعلومات ذات الصلة وغير ذات الصلة: مثال ذلك، إذا سأل طفل والده عن عدد التفاح في حقيبة تحتوي على تفاح صغير الحجم، يمكن للعقل البشري تجاهل حجم التفاح كعامل غير ذي صلة بالإجابة.
2. إظهار التفكير المنطقي: القدرة على استخلاص الاستنتاجات الصحيحة بناءً على المعطيات المتاحة.
اختبار النماذج اللغوية الكبيرة:
• استخدم الباحثون مئات الأسئلة التي استُخدمت سابقًا لتقييم قدرة النماذج اللغوية.
• أضيفت معلومات غير ذات صلة إلى هذه الأسئلة لقياس قدرة الذكاء الاصطناعي على تجاهلها.
• النتيجة: أدى وجود معلومات زائدة إلى إرباك الذكاء الاصطناعي، مما نتج عنه إجابات خاطئة أو غير منطقية.
نتائج البحث:
1. عدم الفهم الحقيقي للسياق
النماذج اللغوية الكبيرة لا تفهم الأسئلة فهمًا عميقًا. بدلاً من ذلك، تستند إلى التعرف على الأنماط وتوليد إجابات تعتمد على البيانات السابقة.
2. إجابات مضللة
أعطت النماذج إجابات بدت صحيحة ظاهريًا، لكنها عند الفحص الدقيق تبين أنها خاطئة أو غير متسقة مع المنطق.
3. الوهم الذكي
النماذج تظهر وكأنها “تفكر” أو “تشعر”، لكنها في الواقع تعتمد على خوارزميات تعليم الآلة للتفاعل مع المستخدم، دون وجود ذكاء حقيقي أو إدراك.
أمثلة توضيحية من البحث:
• سؤال بسيط: عند طرح سؤال على الذكاء الاصطناعي يتضمن معلومات غير ضرورية، غالبًا ما يدمجها في إجابته بدلاً من تجاهلها.
• الشعور والإحساس: عند سؤال الذكاء الاصطناعي عن “شعوره” تجاه أمر معين، قد يقدم إجابات تُوحي بأنه يشعر، لكن هذه مجرد خدعة لغوية تعتمد على بيانات التدريب.
دلالات البحث:
• النتائج تعزز وجهة النظر التي ترى أن الذكاء الاصطناعي ليس “ذكاءً” حقيقيًا بالمعنى البشري، بل هو نموذج إحصائي معقد.
• تؤكد الدراسة أن الذكاء الاصطناعي الحالي غير قادر على التفكير المنطقي أو فهم السياق كما يفعل الإنسان.
التحديات المستقبلية:
• تحسين قدرة النماذج اللغوية على الفصل بين المعلومات ذات الصلة وغير ذات الصلة.
• تطوير نماذج ذكاء اصطناعي تفهم السياق بشكل أفضل وتُظهر منطقًا أقرب للإنسان.
• تقليل الاعتماد على الأنماط الإحصائية وزيادة التركيز على التفاعل الديناميكي.