يبدو المصطلح نبيلًا، لكن الهدف عملي للغاية: جعل أنظمة الذكاء الاصطناعي جديرة بالثقة، لأنها مصممة ومبنية ومستخدمة بطرق تحترم حقوق الإنسان، وتقلل الضرر، وتحقق فائدة حقيقية. هذا كل ما في الأمر - حسنًا، في الغالب.
مقالات قد ترغب في قراءتها بعد هذه المقالة:
🔗 ما هو MCP في الذكاء الاصطناعي
يوضح بروتوكول الحوسبة المعيارية ودوره في الذكاء الاصطناعي.
🔗 ما هو الذكاء الاصطناعي الحافة
يتناول كيفية تمكين المعالجة المستندة إلى الحافة من اتخاذ قرارات الذكاء الاصطناعي المحلية بشكل أسرع.
🔗 ما هو الذكاء الاصطناعي التوليدي
يقدم نماذج لإنشاء النصوص والصور والمحتوى الأصلي الآخر.
🔗 ما هو الذكاء الاصطناعي الوكيل
يصف وكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلين القادرين على اتخاذ القرارات بناءً على الأهداف.
ما هي أخلاقيات الذكاء الاصطناعي؟ تعريفها البسيط 🧭
أخلاقيات الذكاء الاصطناعي هي مجموعة المبادئ والعمليات والحواجز التي تُوجّه تصميمنا للذكاء الاصطناعي وتطويره ونشره وإدارته بما يضمن حقوق الإنسان والإنصاف والمساءلة والشفافية والصالح العام. تخيلها كقواعد يومية للخوارزميات، مع ضوابط إضافية للجوانب غير المألوفة التي قد تسوء فيها الأمور.
تُؤكد المعايير العالمية هذا الأمر: تُركز توصية اليونسكو على حقوق الإنسان، والرقابة الإنسانية، والعدالة، مع اعتبار الشفافية والإنصاف مبادئَ أساسيةً لا غنى عنها [1]. وتهدف مبادئ الذكاء الاصطناعي لمنظمة التعاون الاقتصادي والتنمية إلى بناء موثوق يحترم القيم الديمقراطية، مع الحفاظ على طابعه العملي لفرق السياسات والهندسة [2].
باختصار، أخلاقيات الذكاء الاصطناعي ليست مجرد شعارات، بل هي دليل إرشادي تستخدمه الفرق لتوقع المخاطر، وإثبات الجدارة بالثقة، وحماية الأفراد. يُعامل إطار عمل إدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي التابع للمعهد الوطني للمعايير والتكنولوجيا الأخلاقيات كإدارة فعالة للمخاطر طوال دورة حياة الذكاء الاصطناعي [3].
ما الذي يجعل الذكاء الاصطناعي أخلاقيًا جيدًا ✅
إليكم النسخة الصريحة. برنامج أخلاقيات الذكاء الاصطناعي جيد:
-
يتم العيش، وليس التصفيح - السياسات التي تحرك الممارسات والمراجعات الهندسية الحقيقية.
-
يبدأ الأمر عند تحديد المشكلة - إذا كان الهدف خاطئًا، فلن يتمكن أي إصلاح عادل من إنقاذه.
-
قرارات الوثائق - لماذا هذه البيانات، لماذا هذا النموذج، لماذا هذه العتبة.
-
الاختبارات مع السياق - التقييم حسب المجموعة الفرعية، وليس فقط الدقة الشاملة (موضوع أساسي في المعهد الوطني للمعايير والتكنولوجيا) [3].
-
يظهر عمله - بطاقات النماذج، وتوثيق مجموعة البيانات، واتصالات المستخدم الواضحة [5].
-
بناء المساءلة - المالكين المعينين، ومسارات التصعيد، وإمكانية التدقيق.
-
يوازن بين التنازلات في العلن - السلامة مقابل المنفعة مقابل الخصوصية، مكتوبة.
-
يرتبط بالقانون - متطلبات تعتمد على المخاطر تعمل على توسيع نطاق الضوابط مع التأثير (انظر قانون الذكاء الاصطناعي للاتحاد الأوروبي) [4].
إذا لم يؤدي القرار الخاص بمنتج واحد إلى تغيير هذا، فهذا لا يعد أخلاقاً، بل مجرد ديكور.
إجابة سريعة على السؤال الكبير: ما هي أخلاقيات الذكاء الاصطناعي؟ 🥤
إنها الطريقة التي تجيب بها الفرق على ثلاثة أسئلة متكررة، مرارًا وتكرارًا:
-
هل يجب علينا أن نبني هذا؟
-
إذا كانت الإجابة بنعم، فكيف يمكننا الحد من الضرر وإثباته؟
-
عندما تسوء الأمور، من يتحمل المسؤولية وماذا يحدث بعد ذلك؟
عمليٌّ بشكلٍ مُملّ. صعبٌ بشكلٍ مُفاجئ. يستحقّ العناء.
حالة مصغرة مدتها 60 ثانية (تجربة عملية) 📎
قام فريق متخصص في التكنولوجيا المالية بتقديم نموذج احتيال بدقة إجمالية عالية. بعد أسبوعين، ارتفعت طلبات الدعم من منطقة محددة - تم حظر المدفوعات الشرعية. أظهرت مراجعة مجموعة فرعية أن معدل التذكر لتلك المنطقة أقل من المتوسط بمقدار 12 نقطة. أعاد الفريق النظر في تغطية البيانات، وأعاد التدريب بتمثيل أفضل، ونشر بطاقة نموذج توثق التغيير والتحذيرات المعروفة ومسار جذب المستخدم. انخفضت الدقة بمقدار نقطة واحدة؛ وارتفعت ثقة العملاء. هذه هي الأخلاقيات في إدارة المخاطر واحترام المستخدم ، وليست مجرد ملصق إعلاني [3][5].
الأدوات والأطر التي يمكنك استخدامها فعليًا 📋
(تم تضمين بعض العيوب البسيطة عن قصد - هذه هي الحياة الحقيقية.)
| أداة أو إطار عمل | جمهور | سعر | لماذا ينجح؟ | ملحوظات |
|---|---|---|---|---|
| إطار عمل إدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي التابع للمعهد الوطني للمعايير والتكنولوجيا | المنتج، المخاطر، السياسة | حر | وظائف واضحة - الحوكمة، والتخطيط، والقياس، والإدارة - محاذاة الفرق | تطوعي، مرجع واسع النطاق [3] |
| مبادئ الذكاء الاصطناعي لمنظمة التعاون الاقتصادي والتنمية | المديرون التنفيذيون وصناع السياسات | حر | القيم والتوصيات العملية للذكاء الاصطناعي الجدير بالثقة | نجم الشمال القوي للحكم [2] |
| قانون الذكاء الاصطناعي للاتحاد الأوروبي (القائم على المخاطر) | الشؤون القانونية والامتثال ومديري التكنولوجيا | حر* | تحدد مستويات المخاطر ضوابط متناسبة للاستخدامات ذات التأثير العالي | تختلف تكاليف الامتثال [4] |
| بطاقات نموذجية | مهندسو التعلم الآلي ومديرو المشاريع | حر | يقوم بتوحيد ما هو النموذج وما يفعله وأين يفشل | الورقة + الأمثلة موجودة [5] |
| توثيق مجموعة البيانات ("أوراق البيانات") | علماء البيانات | حر | يوضح مصدر البيانات والتغطية والموافقة والمخاطر | تعامل معه مثل ملصق التغذية |
الغوص العميق 1 - المبادئ في الحركة، وليس في النظرية 🏃
-
العدالة - تقييم الأداء عبر التركيبة السكانية والسياقات؛ حيث تخفي المقاييس الإجمالية الضرر [3].
-
المساءلة - عيّن المسؤولين عن البيانات والنماذج وقرارات النشر. احتفظ بسجلات القرارات.
-
الشفافية - استخدام بطاقات النموذج؛ وإخبار المستخدمين بمدى أتمتة القرار وما هي الحلول المتاحة [5].
-
الإشراف البشري - وضع البشر على رأس عملية اتخاذ القرارات عالية المخاطر، مع سلطة حقيقية للإيقاف/التجاوز (التي أبرزتها اليونسكو صراحةً) [1].
-
الخصوصية والأمان - تقليل البيانات وحمايتها؛ والنظر في تسرب وقت الاستدلال وإساءة الاستخدام اللاحقة.
-
الإحسان - إظهار المنفعة الاجتماعية، وليس فقط مؤشرات الأداء الرئيسية (منظمة التعاون الاقتصادي والتنمية تضع إطارًا لهذا التوازن) [2].
استطراد بسيط: أحيانًا تتجادل الفرق لساعات حول أسماء المقاييس، متجاهلةً مسألة الضرر الفعلي. من المضحك كيف يحدث ذلك.
الغوص العميق 2 - المخاطر وكيفية قياسها 📏
يصبح الذكاء الاصطناعي الأخلاقي ملموسًا عندما تتعامل مع الضرر باعتباره خطرًا قابلًا للقياس:
-
رسم خرائط السياق - من المتأثر، بشكل مباشر وغير مباشر؟ ما هي سلطة القرار التي يتمتع بها النظام؟
-
لياقة البيانات - التمثيل، الانحراف، جودة الوسم، مسارات الموافقة.
-
سلوك النموذج - أوضاع الفشل أثناء تحول التوزيع، أو المطالبات المعادية، أو المدخلات الضارة.
-
تقييم الأثر - الشدة × الاحتمالية، والتخفيفات، والمخاطر المتبقية.
-
عناصر التحكم في دورة حياة المنتج - من تأطير المشكلة إلى المراقبة بعد النشر.
يقسم المعهد الوطني للمعايير والتكنولوجيا هذا إلى أربع وظائف يمكن للفرق تبنيها دون الحاجة إلى إعادة اختراع العجلة: الحوكمة، والتخطيط، والقياس، والإدارة [3].
الغوص العميق 3 - التوثيق الذي يوفر عليك لاحقًا 🗂️
قطعتان أثريتان متواضعتان تفعلان أكثر من أي شعار:
-
بطاقات النموذج - ما هو الغرض من النموذج، وكيف تم تقييمه، وأين يفشل، والاعتبارات الأخلاقية، والتحذيرات - قصيرة، ومنظمة، وقابلة للقراءة [5].
-
توثيق مجموعة البيانات ("أوراق البيانات") - سبب وجود هذه البيانات، وكيف تم جمعها، ومن يمثلها، والفجوات المعروفة، والاستخدامات الموصى بها.
إذا اضطررتَ يومًا لشرح سبب سوء سلوك أحد العارضين للجهات التنظيمية أو الصحفيين، فستشكر ذاتك السابقة على كتابة هذه السطور. في المستقبل، ستشتري قهوة الماضي.
الغوص العميق 4 - الحوكمة التي تؤتي ثمارها بالفعل 🧩
-
تحديد مستويات المخاطر - استعارة فكرة المخاطرة حتى تحصل حالات الاستخدام ذات التأثير العالي على تدقيق أعمق [4].
-
بوابات المرحلة - مراجعة أخلاقية عند القبول، وقبل الإطلاق، وبعده. ليس خمسة عشر بوابة. ثلاثة كافية.
-
فصل المهام - يقترح المطورون، ويراجع شركاء المخاطر، ويوقع القادة. خطوط واضحة.
-
الاستجابة للحوادث - من الذي يوقف النموذج مؤقتًا، وكيف يتم إخطار المستخدمين، وكيف يبدو العلاج.
-
التدقيق المستقل - داخلي أولاً، وخارجي حيث تتطلب المخاطر ذلك.
-
التدريب والحوافز - مكافأة إظهار المشكلات في وقت مبكر، وليس إخفائها.
دعونا نكون صادقين: إذا لم تقل الحوكمة "لا" ، فهذا ليس حكمًا.
الغوص العميق 5 - الأشخاص في الحلقة، وليس كدعامات 👩⚖️
الرقابة البشرية ليست مجرد مربع اختيار، بل هي خيار تصميمي:
-
عندما يتخذ البشر القرارات - تحديد الحدود التي يجب على الشخص مراجعتها، خاصة بالنسبة للنتائج عالية المخاطر.
-
إمكانية التفسير لصناع القرار - إعطاء الإنسان السبب وعدم اليقين .
-
حلقات ردود فعل المستخدم - تسمح للمستخدمين بالاعتراض على القرارات الآلية أو تصحيحها.
-
إمكانية الوصول - واجهات يمكن للمستخدمين المختلفين فهمها واستخدامها بالفعل.
توجيهات اليونسكو بسيطة هنا: كرامة الإنسان والرقابة جوهرية، وليست اختيارية. صمّم المنتج بحيث يتدخل البشر قبل وقوع الضرر [1].
ملاحظة جانبية - الحدود التالية: التكنولوجيا العصبية 🧠
مع تداخل الذكاء الاصطناعي مع التكنولوجيا العصبية، الخصوصية العقلية وحرية الفكر من الاعتبارات التصميمية الحقيقية. وينطبق النهج نفسه: مبادئ تُركز على الحقوق [1]، وحوكمة موثوقة من حيث التصميم [2]، وضمانات متناسبة للاستخدامات عالية المخاطر [4]. ضعوا حواجز أمان مبكرة بدلًا من تثبيتها لاحقًا.
كيف تُجيب الفرق على سؤال "ما هي أخلاقيات الذكاء الاصطناعي؟" عمليًا - سير عمل 🧪
جرب هذه الحلقة البسيطة. ليست مثالية، لكنها فعّالة جدًا:
-
التحقق من الغرض - ما هي المشكلة الإنسانية التي نقوم بحلها، ومن يستفيد أو يتحمل المخاطر؟
-
خريطة السياق - أصحاب المصلحة، البيئات، القيود، المخاطر المعروفة.
-
خطة البيانات - المصادر، الموافقة، التمثيل، الاحتفاظ، التوثيق.
-
التصميم من أجل السلامة - الاختبار التنافسي، والتنسيق بين الفرق، والخصوصية من خلال التصميم.
-
تحديد العدالة - اختيار المقاييس المناسبة للمجال؛ وتوثيق المقايضات.
-
خطة إمكانية التفسير - ما الذي سيتم شرحه، ولمن، وكيف ستتحقق من الفائدة.
-
بطاقة النموذج - قم بإعداد مسودة مبكرة، وقم بالتحديث أثناء العمل، ثم قم بالنشر عند الإطلاق [5].
-
بوابات الحوكمة - مراجعة المخاطر مع المالكين المسؤولين؛ الهيكل باستخدام وظائف المعهد الوطني للمعايير والتكنولوجيا [3].
-
المراقبة بعد الإطلاق - المقاييس، وتنبيهات الانحراف، وكتب اللعب الخاصة بالحوادث، ونداءات المستخدم.
إذا شعرتَ بثقلِ خطوةٍ ما، فخفّضها بما يتناسب مع المخاطر. هذه هي الحيلة. الإفراط في هندسة روبوت تصحيح الإملاء لن يُجدي نفعًا.
الأخلاق مقابل الامتثال - التمييز المثير ولكن الضروري 🌶️
-
السؤال الأخلاقي هل هذا هو الشيء الصحيح للناس؟
-
السؤال المتوافق هل يتوافق هذا مع كتاب القواعد؟
أنت بحاجة إلى كليهما. يُمكن أن يُمثل نموذج الاتحاد الأوروبي القائم على المخاطر أساس امتثالك، ولكن ينبغي لبرنامجك الأخلاقي أن يتجاوز الحدود الدنيا - خاصةً في حالات الاستخدام الغامضة أو الجديدة [4].
استعارة سريعة (معيبة): الامتثال هو السياج؛ والأخلاق هي الراعي. السياج يحفظك ضمن حدودك؛ والراعي يبقيك على الطريق الصحيح.
الأخطاء الشائعة - وماذا تفعل بدلاً من ذلك 🚧
-
المأزق: مسرح الأخلاق - مبادئ مُبالغ فيها دون موارد.
الحل: تخصيص وقت، ومسؤولين، ومراجعة نقاط التفتيش. -
المشكلة: حساب متوسط الضرر - المقاييس العامة الرائعة تُخفي فشل المجموعات الفرعية.
الحل: التقييم دائمًا حسب المجموعات الفرعية ذات الصلة [3]. -
إخفاء التفاصيل عن المستخدمين
بذريعة السرية الحل: الكشف عن الإمكانيات والحدود والانتصاف بلغة واضحة [5]. -
المشكلة: التدقيق في النهاية - اكتشاف المشاكل قبل الإطلاق مباشرةً.
الحل: تحويل التركيز إلى الجانب الأخلاقي - دمج الأخلاقيات في التصميم وجمع البيانات. -
المشكلة: قوائم المراجعة دون حكم - اتباع النماذج لا يُعقل.
الحل: دمج القوالب مع مراجعة الخبراء وأبحاث المستخدمين.
الأسئلة الشائعة - الأشياء التي سيتم سؤالك عنها على أي حال ❓
هل تُعارض أخلاقيات الذكاء الاصطناعي الابتكار؟
كلا، بل هي داعمة للابتكار المفيد. تتجنب الأخلاقيات الطرق المسدودة، كالأنظمة المتحيزة التي تُثير ردود فعل سلبية أو مشاكل قانونية. يُشجع إطار منظمة التعاون الاقتصادي والتنمية صراحةً الابتكار مع مراعاة السلامة [2].
هل نحتاج إلى هذا إذا كان منتجنا منخفض المخاطر؟
نعم، ولكن أقل خطورة. استخدم ضوابط نسبية. هذه الفكرة القائمة على المخاطر هي المعيار في نهج الاتحاد الأوروبي [4].
ما هي المستندات الأساسية؟
على الأقل: توثيق مجموعة البيانات لمجموعات البيانات الرئيسية، وبطاقة نموذج لكل نموذج، وسجل قرار الإصدار [5].
من يملك أخلاقيات الذكاء الاصطناعي؟
الجميع يملك سلوكياتهم، لكن فرق المنتجات وعلوم البيانات والمخاطر تحتاج إلى مسؤوليات محددة. وظائف المعهد الوطني للمعايير والتكنولوجيا (NIST) تُعدّ دعامة جيدة [3].
طويل جدًا ولم أقرأه - ملاحظات ختامية 💡
إذا قرأت كل هذا بتمعن، فإليك جوهر الموضوع: ما هي أخلاقيات الذكاء الاصطناعي؟ إنها منهجية عملية لبناء ذكاء اصطناعي موثوق. استند إلى توجيهات مقبولة على نطاق واسع - رؤية اليونسكو التي تركز على الحقوق ومبادئ منظمة التعاون الاقتصادي والتنمية الموثوقة في مجال الذكاء الاصطناعي. استخدم إطار عمل المخاطر التابع للمعهد الوطني للمعايير والتكنولوجيا (NIST) لتطبيقه عمليًا، وأرفق بطاقات نموذجية ووثائق مجموعات بيانات لتكون خياراتك واضحة. ثم استمر في الاستماع - للمستخدمين، وأصحاب المصلحة، ومتابعتك الشخصية - وعدّل. الأخلاقيات ليست أمرًا يُطبق لمرة واحدة؛ إنها عادة.
نعم، أحيانًا تُصحّح مسارك. هذا ليس فشلًا، بل هو العمل. 🌱
مراجع
-
اليونسكو - توصية بشأن أخلاقيات الذكاء الاصطناعي (2021). رابط
-
منظمة التعاون الاقتصادي والتنمية - مبادئ الذكاء الاصطناعي (2019). رابط
-
إطار عمل إدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي (AI RMF 1.0) (2023) (ملف PDF). رابط
-
EUR-Lex - اللائحة (الاتحاد الأوروبي) 2024/1689 (قانون الذكاء الاصطناعي). رابط
-
ميتشل وآخرون - "بطاقات نموذجية لإعداد التقارير النموذجية" (ACM، ٢٠١٩). رابط