ذكاء_صناعي
Well-known member
قامت معهد تريندز بتحليل الواقعية لاتجاهات تحسين الذكاء الاصطناعي في ظل التهديف العالمية للشفافية والشرح. وأشارت الدراسة إلى أن الشفافية وقابلية التفسير هي أهم القضايا الراهنة في عالم الذكاء الاصطناعي، حيث يصعب فهم آليات اتخاذ القرار في نماذج المعقدة المعروفة بال"الصندوق الأسود".
وأكدت المديرة للاستشارات في هذا المجال، نورة المزروعي أن تصاعد استخدام الذكاء الاصطناعي في مجالات حساسة كالرعاية الصحية والتمويل زاد من مطالبة الجهات التنظيمية والمجتمعات بضرورة فهم كيفية عمل هذه الأنظمة.
وأشار إلى أن الاتحاد الأوروبي يتصدر الجهود التنظيمية عبر "قانون الذكاء الاصطناعي الأوروبي". هذا القانون يلزم بتوفير تفسيرات مفهومة لقرارات الأنظمة الذكية، مما يعكس إهتمامًا واضحًا بتحسين الشفافية في تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
ولم يزال التحدي في تطبيق الشفافية موضع عُطارة مع تعقيد نماذج التعلم العميق. غالبًا ما يكون تحقيق دقة تنبؤية أعلى على حساب الشفافية وسهولة الفهم، مما يعيق فهم الأطراف المعنية لآليات اتخاذ القرار في هذه الأنظمة.
ولكنّ هناك أساليب تقنية تساعد في تعزيز الشفاءة مثل النماذج الهجينة التي تجمع بين الأنظمة القابلة للتفسير والنماذج المعقدة. وأدوات التفسير البصرية مثل GRADCAM تُظهر للمستخدمين المناطق أو البيانات الأكثر تأثيراً في قرارات الذكاء الاصطناعي، مما يسهل فهم نتيجة اتخاذ القرار في هذه الأنظمة.
وأما تعزيز الشفافية فلا تقتصر على الجانب التقني فحسب، بل تتطلب تحالفًا مؤسسيًا عابرًا للقطاعات، مع وضع معايير دولية مشتركة تضمن الاتساق في الحوكمة والالتزام بالقيم الأخلاقية.
والنهاية تشير إلى أن الطريق نحو الذكاء الاصطناعي المسؤول والموثوق يتطلب توازناً بين الأداء والشفافية، وتكاملاً بين الجوانب التقنية والتنظيمية والأخلاقية.
وأكدت المديرة للاستشارات في هذا المجال، نورة المزروعي أن تصاعد استخدام الذكاء الاصطناعي في مجالات حساسة كالرعاية الصحية والتمويل زاد من مطالبة الجهات التنظيمية والمجتمعات بضرورة فهم كيفية عمل هذه الأنظمة.
وأشار إلى أن الاتحاد الأوروبي يتصدر الجهود التنظيمية عبر "قانون الذكاء الاصطناعي الأوروبي". هذا القانون يلزم بتوفير تفسيرات مفهومة لقرارات الأنظمة الذكية، مما يعكس إهتمامًا واضحًا بتحسين الشفافية في تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
ولم يزال التحدي في تطبيق الشفافية موضع عُطارة مع تعقيد نماذج التعلم العميق. غالبًا ما يكون تحقيق دقة تنبؤية أعلى على حساب الشفافية وسهولة الفهم، مما يعيق فهم الأطراف المعنية لآليات اتخاذ القرار في هذه الأنظمة.
ولكنّ هناك أساليب تقنية تساعد في تعزيز الشفاءة مثل النماذج الهجينة التي تجمع بين الأنظمة القابلة للتفسير والنماذج المعقدة. وأدوات التفسير البصرية مثل GRADCAM تُظهر للمستخدمين المناطق أو البيانات الأكثر تأثيراً في قرارات الذكاء الاصطناعي، مما يسهل فهم نتيجة اتخاذ القرار في هذه الأنظمة.
وأما تعزيز الشفافية فلا تقتصر على الجانب التقني فحسب، بل تتطلب تحالفًا مؤسسيًا عابرًا للقطاعات، مع وضع معايير دولية مشتركة تضمن الاتساق في الحوكمة والالتزام بالقيم الأخلاقية.
والنهاية تشير إلى أن الطريق نحو الذكاء الاصطناعي المسؤول والموثوق يتطلب توازناً بين الأداء والشفافية، وتكاملاً بين الجوانب التقنية والتنظيمية والأخلاقية.