كيف يمكن تجنب المخاطر الأخلاقية للذكاء الاصطناعي عند استخدامه؟

مع تزايد الاعتماد على تقنيات الذكاء الاصطناعي التي تغزو حياتنا اليومية، تبرز مسألة التحديات الأخلاقية للذكاء الاصطناعي التي تُعرف بأنها مجموعة من المبادئ التي تهدف إلى التمييز بين الصواب والخطأ في استخدام الذكاء الاصطناعي، يركز هذا المفهوم على تعزيز التأثير الإيجابي مع تقليل المخاطر الأخلاقية للذكاء الاصطناعي والنتائج السلبية المحتملة[1].

ومن هذا المنطلق يبرز دور المخاطر الأخلاقية للذكاء الاصطناعي كموضوع حيوي يجب معالجته لضمان استخدام آمن وعادل لهذه التقنيات سواء في التوظيف، أو اتخاذ القرارات الإدارية، أو الرعاية الصحية، حيث من الممكن أن يؤثر للذكاء الاصطناعي بشكل مباشر على حقوق الأفراد ومن هنا تأتي الحاجة لتبني سياسات وعمليات تقلل هذه المخاطر وتضمن اتخاذ قرارات أخلاقية تتماشى مع قيم الشفافية والمساءلة.

كيفية تجنب المخاطر الأخلاقية للذكاء الاصطناعي

مع تزايد الاعتماد على الذكاء الاصطناعي يبرز التحدي الأكبر من تحديات الذكاء الاصطناعي في كيفية استخدامه بشكل أخلاقي ومسؤول لتجنب المخاطر الأخلاقية، لذا من الضروري تبني سياسات واضحة تضمن حماية الحقوق وتقلل من التأثيرات السلبية من ضمنها [2]:

وضع سياسات حماية البيانات

واحدة من المخاطر الأخلاقية للذكاء الاصطناعي هي مسألة خصوصية البيانات لاسيما وأن الأساس للعديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي، مثل المساعدين الافتراضيين وروبوتات المحادثة تتم برمجتها من خلال تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي التي تستخدم كميات هائلة من البيانات الشخصية التي غالباً ما تُجمع من الإنترنت دون موافقة المستخدمين.

وللحد من هذه المخاطر ينبغي تبني سياسات صارمة تفرض قيوداً على جمع واستخدام البيانات الشخصية وتلتزم بقوانين تهدف إلى حماية خصوصية المستخدمين.

تقليل التحيز في الخوارزميات

أحد أكبر التحديات الأخلاقية في الذكاء الاصطناعي هو التحيز في البيانات والخوارزميات التي تؤدي إلى نتائج غير عادلة تؤثر سلباً على الأفراد والمجتمعات، فالذكاء الاصطناعي يمكن أن يعكس التحيزات البشرية المخفية في البيانات التي يتعلم منها فعندما يتم استخدم بيانات تدريب تحتوي على تحيزات غير مقصودة، فإن الخوارزميات تتبنى تلك التحيزات مما يؤدي إلى نتائج غير عادلة.

على سبيل المثال قد يتم التمييز في أنظمة التوظيف بناءً على الجنس، وعليه يكمن الحل في تجنب الاعتماد على مصادر بيانات محدودة أو منحازة في تدريب الأنظمة، كما يجب أن تشمل عملية تطوير الذكاء الاصطناعي فحصاً دورياً للكشف عن أي انحرافات أو تحيزات قد تتسرب إلى الخوارزميات بشكل غير متناسب لضمان تقليل التحيز طوال دورة حياة الذكاء الاصطناعي.

ضمان الشفافية في الأنظمة

الشفافية في الذكاء الاصطناعي تعني القدرة على فهم كيفية اتخاذ الأنظمة لقراراتها، وبطبيعة الحال يتم وصف أنظمة الذكاء الاصطناعي بأنها “صناديق سوداء” نظراً لعدم وضوح طريقة عملها حتى لمطوريها.

وللتغلب على هذه المشكلة، يجب تبني تقنيات الذكاء الاصطناعي القابلة للتفسير، مثل LIME التي تساعد في تفسير التنبؤات الصادرة عن الخوارزميات، وDeepLIFT التي تكشف ارتباطات بين الخلايا العصبية في الشبكات العصبية كما يجب تعزيز الإجراءات الدورية كالتقييم المستمر وتفسير النتائج بوضوح لمساعدة المستخدمين والمطورين على فهم وتحليل مخرجات الأنظمة.

تعزيز المسؤولية القانونية

في حال حدوث أخطاء أو اتخاذ قرارات ضارة يجب أن تكون هناك مسؤولية قانونية واضحة لأي أضرار تنجم عن استخدام الذكاء الاصطناعي، فمن المهم أن تكون هناك آليات قانونية للمساءلة تتم من خلال تبني سياسات مثل إنشاء فرق لأخلاقيات الذكاء الاصطناعي داخل الشركات لضمان مراقبة الأنظمة وضمان الامتثال للمعايير الأخلاقية، كما ينبغي الاحتفاظ بسجلات واضحة لمسارات التدقيق المتعلقة بقرارات النظام، وكذلك توثيق جميع القرارات البشرية أثناء مراحل تطوير واختبار الذكاء الاصطناعي لضمان الشفافية والمساءلة. 

في الختام، لتجنب المخاطر الأخلاقية للذكاء الاصطناعي، يجب على الشركات والحكومات تبني سياسات الحلول الأخلاقية التي تعزز الشفافية، تقليل التحيز، وحماية البيانات بالإضافة إلى تعزيز المساءلة القانونية والالتزام بأطر أخلاقيات الذكاء الاصطناعي التي تضمن استخداماً آمناً ومسؤولاً لهذه التكنولوجيا المتقدمة.