تحرير نصيرة بنيوال/جريدة أرض بلادي
الجزء الثاني : الظلال على اللوحة: سلبيات ومخاطر الذكاء الاصطناعي
إذا كان الجزء السابق قد أبرز الإمكانيات الهائلة والمزايا العديدة للذكاء الاصطناعي، فإن التحليل المتوازن يقتضي أيضا التطرق إلى التحديات والسلبيات والمخاطر غير القليلة التي تصاحب تطوره السريع. فالتفاؤل الذي تثيره وعود الذكاء الاصطناعي يجب أن يقابل بوعي واقعي بالعقبات التقنية، والآثار الاجتماعية والأخلاقية العميقة، بالإضافة إلى التهديدات الأمنية والبيئية التي قد تنجم عنه. ويهدف هذا الفصل إلى رسم لوحة شاملة لهذه “الظلال”، من خلال فحص الصعوبات الكامنة في التكنولوجيا نفسها، وتأثيراتها السلبية المحتملة على مجتمعاتنا وحرياتنا، والمخاطر العالمية التي قد تمثلها.
2.1 التحديات التقنية والعملية
رغم التقدم المذهل، ما يزال تطوير ونشر أنظمة ذكاء اصطناعي فعالة وموثوقة يواجه العديد من التحديات التقنية والعملية الكبرى. أحد أكثر المشكلات شيوعا هو ما يعرف بـ”الصندوق الأسود” (Black Box). العديد من نماذج الذكاء الاصطناعي، خصوصًا تلك المعتمدة على التعلم العميق وشبكات الأعصاب المعقدة متعددة الطبقات، تعمل بطريقة يصعب على البشر تفسيرها. فقد يكون من الصعب، بل ومن المستحيل، فهم كيف توصل النظام إلى قرار أو تنبؤ معين. ويشكل هذا الغموض في التفسير مشكلة حرجة في مجالات تتطلب تبريرا واضحا للقرارات، مثل الطب، والعدالة، والمالية. كيف يمكن الوثوق بتشخيص طبي أو قرار ائتماني إذا لم نفهم أسسه المنطقية؟ كما أن هذا الغموض يجعل من الصعب تحديد وتصحيح الأخطاء أو الانحيازات المحتملة.
تشكل التكاليف المرتبطة بتطوير ونشر الذكاء الاصطناعي عقبة أخرى كبيرة. يتطلب إنشاء نماذج فعالة للذكاء الاصطناعي موارد ضخمة: فرقا من الخبراء المؤهلين (علماء بيانات، مهندسو ذكاء اصطناعي)، وحجما هائلا من بيانات التدريب عالية الجودة، وقوة حسابية كبيرة غالبا ما توفرها بنى تحتية متخصصة (مثل وحدات GPU أو TPU). كما أن جمع البيانات وتحضيرها، وتدريب النماذج (وهو ما قد يستغرق أياما أو أسابيع)، ودمجها في الأنظمة القائمة، كلها تحتاج إلى استثمارات أولية ضخمة. فضلا عن ذلك، فإن صيانة هذه الأنظمة وتحديثها ومراقبتها بشكل مستمر ينتج تكاليف تشغيلية متواصلة. وهذه المتطلبات المالية قد تحد من الوصول إلى الذكاء الاصطناعي بالنسبة إلى الشركات الصغيرة أو البلدان النامية، مما يعمّق الفجوة الرقمية.
كما أن اعتماد الذكاء الاصطناعي الكبير على البيانات يعدّ من أبرز نقاط ضعفه. إن جودة وكمية وتمثيلية البيانات المستخدمة في تدريب النماذج هي عوامل حاسمة في تحديد أدائها. فبيانات غير مكتملة أو ضوضائية أو قديمة أو منحازة ستؤدي حتما إلى أنظمة غير موثوقة، بل وخطيرة في بعض الأحيان. غير أن جمع البيانات المناسبة وتحضيرها غالبا ما يكون عملية معقدة ومكلفة. كما أن النماذج المدربة على مجموعة معينة من البيانات قد تجد صعوبة في تعميم أدائها على بيانات جديدة أو مختلفة قليلا (وهو ما يُعرف بمشكلة التعميم والمرونة). وتظهر هذه الحساسية تجاه مدخلات البيانات هشاشة النظم أمام التغيرات السياقية والتلاعبات الخبيثة (مثل الهجمات الموجهة).
وأخيرا، ما تزال قضايا استقرار وموثوقية أنظمة الذكاء الاصطناعي مصدر قلق كبير. فرغم قدرتها على تحقيق أداء مميز في مهام محددة، إلا أنها قد تفشل بشكل مفاجئ وغير متوقع في حالات مختلفة قليلا عن تلك التي تم تدريبها عليها. ويمكن أن يفتقر سلوكها إلى الصلابة عند مواجهة الاضطرابات أو الحالات القصوى. وضمان سلامة هذه الأنظمة وموثوقيتها ومتانتها، خاصة في التطبيقات الحرجة (كالنقل الذاتي، والتحكم الصناعي، والتشخيص الطبي)، يبقى تحديا تقنيا معقدا يتطلب أساليب تحقق وتقييم صارمة لا تزال قيد التطوير…..
تتمة
