تزداد أهمية التحديات والضمانات الأساسية اللازمة للدمج الأخلاقي والفعال لتقنيات الذكاء الاصطناعي في الشركات. لقد أدى التسارع في تطوير واعتماد هذه التقنيات في الذكاء الاصطناعي، وخاصة نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي للنصوص مثل «تشات جي بي تي» إلى تحقيق فوائد كبيرة، إلا أنه لا يمكن الاستهانة بالمخاطر المحتملة والمرتبطة باستخدامها.
التحيزات والمعايير
تقع نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي فريسة لإدامة التحيزات المتأصلة في بيانات التدريب الخاصة بها. ويمكن تصنيف هذه التحيزات في تصنيفات عدة، وفقاً لشركة «آرثر دي ليتل» العاملة في الحلول والتقنيات:
التحيّز الزمني: تولد نماذج الذكاء الاصطناعي محتوى يعكس اتجاهات ووجهات نظر قديمة.
التحيّز اللغوي: تؤدي بيانات التدريب باللغة الإنجليزية في الغالب إلى ضعف الأداء في اللغات الأخرى.
التحيّز التأكيدي: يؤكد الذكاء الاصطناعي المعلومات المخزنة بطريقة معينة (الذاكرة البارامترية)، حتى لو وجدت أدلة جديدة تتعارض معها.
التحيّز الديموغرافي: تُظهر نماذج الذكاء الاصطناعي سلوكاً متحيزاً تجاه الجنس أو العرق أو الفئات الاجتماعية المعينة، مثل إنشاء صور لمضيفات الطيران في الغالب على أنهن نساء من ذوات البشرة البيضاء.
التحيّز الثقافي: يؤدي الذكاء الاصطناعي إلى تفاقم التحيزات الثقافية القائمة.
التحيّز الأيديولوجي والسياسي: ينشر الذكاء الاصطناعي وجهات نظر سياسية وأيديولوجية محددة.
الهلوسات والقيود
تنتج نماذج الذكاء الاصطناعي في بعض الأحيان معلومات خاطئة، تعرف باسم الهلوسات، يمكن أن تشمل:
هلوسات مبنية على المعرفة: تقدم معلومات واقعية غير صحيحة.
هلوسات حسابية: تؤدي إلى حسابات خاطئة.
التزييف والتهديدات
لقد أدى تطور تقنيات الذكاء الاصطناعي إلى تصعيد المخاطر المرتبطة بالتزييف العميق والأمن السيبراني. تمثّل سهولة إنشاء التزييف العميق والتلاعب بالآراء.
