نظرة عامة على الضوابط الكندية للذكاء الاصطناعي التوليدي

المساهمون

أنس بيج

مدير تسويق المنتجات في Securiti

عمر عمران مالك

Data Privacy مدير الشؤون القانونية، Securiti

FIP، CIPT، CIPM، CIPP/US

نُشر في ٢٢ سبتمبر ٢٠٢٣

استمع إلى المحتوى

أصبحت كندا قوة رائدة في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي، من خلال تطويره بشكل مسؤول وأخلاقي، في ظل التطور السريع لهذا المجال. وقد مهدت البلاد الطريق لوضع ضوابط شاملة للذكاء الاصطناعي، مع التزامها الدائم بتعزيز الابتكار ودعم مبادئ الشفافية والنزاهة والمساءلة .

رغم ما تتمتع به تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي من مزايا عديدة، إلا أنها أداة قوية تجذب جهات خبيثة لاستخدامها بشكل ضار أو غير لائق، مما يثير مخاوف جدية في القطاعين العام والخاص وبين كبار خبراء صناعة الذكاء الاصطناعي. ونتيجة لذلك، لا تكتفي الحكومة الكندية بوضع ضوابط طوعية في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي، بل تعمل على وضع معايير لأنظمة "عالية التأثير"، مثل قانون الذكاء الاصطناعي والبيانات (AIDA).

بالإضافة إلى ذلك، أصدرت وزارة الابتكار والعلوم والتنمية الاقتصادية الكندية (ISED)، وهي وزارة اتحادية تابعة لحكومة كندا مسؤولة عن العديد من الواجبات، بما في ذلك تنظيم الصناعة والتجارة، وتعزيز الابتكار والعلوم، والمساعدة في التنمية الاقتصادية، الضوابط الكندية للذكاء الاصطناعي التوليدي - مدونة قواعد الممارسة.

بموجب الوثيقة المقترحة، تسعى حكومة كندا إلى الحصول على تعليقات حول عناصر مدونة الممارسات المقترحة لأنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي. وسيستضيف المجلس الاستشاري للذكاء الاصطناعي التابع لحكومة كندا سلسلة من جلسات النقاش الافتراضية والمختلطة، بالإضافة إلى تقييمات الخبراء، كجزء من هذه العملية.

في هذه المدونة، سننطلق في رحلة لاستكشاف المشهد متعدد الأوجه للضوابط الكندية للذكاء الاصطناعي التوليدي، ولا سيما الضوابط الكندية للذكاء الاصطناعي التوليدي - مدونة قواعد الممارسة التي تم تقديمها مؤخرًا.

مدونة قواعد الممارسة – العناصر

منذ تقديم مشروع القانون C-27 في يونيو 2022، انخرطت حكومة كندا بنشاط مع أصحاب المصلحة فيما يتعلق بقانون المساعدة على الانتحار (AIDA).

تدرس حكومة كندا العناصر المقترحة التالية لمدونة قواعد الممارسة لأنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدية للحصول على تعليقات بناءً على المدخلات الواردة حتى الآن من مجموعة واسعة من أصحاب المصلحة.

أمان

يجب مراعاة السلامة بشكل شامل طوال دورة حياة نظام الذكاء الاصطناعي، مع الأخذ في الاعتبار جميع الآثار المحتملة، لا سيما فيما يتعلق بإساءة الاستخدام. تتميز العديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي بتطبيقات متنوعة؛ لذا، يجب تقييم مخاطر السلامة الخاصة بها بشكل أكثر شمولاً من الأنظمة ذات التطبيقات المحدودة.

ينبغي على مطوري ومستخدمي أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدية إدراك إمكانية الاستخدام الضار للنظام، مثل استخدامه لانتحال شخصيات حقيقية أو شن هجمات صيد الأسماك بالرمح، واتخاذ تدابير لمنع حدوث ذلك.

ينبغي على مطوري ومستخدمي ومشغلي أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي إدراك المخاطر المحتملة المرتبطة بالنظام، مثل استخدام نموذج لغوي ضخم لتقديم المشورة القانونية أو الطبية، واتخاذ الاحتياطات اللازمة لتجنبها. ومن هذه التدابير إعلام المستخدمين بقدرات النظام وحدوده.

العدالة والإنصاف

قد تؤثر أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي سلبًا على العدالة والمساواة في المجتمع، وذلك من خلال، على سبيل المثال، ترسيخ التحيزات والأفكار المسبقة الضارة نتيجةً لضخامة مجموعات البيانات التي تُدرَّب عليها ونطاق تطبيقها الواسع. لذا، يُعدّ ضمان تدريب النماذج على بيانات ذات صلة وممثلة، وإنتاج مخرجات دقيقة وغير متحيزة وذات صلة، أمرًا بالغ الأهمية.

ينبغي لمطوري أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي تقييم البيانات وتنقيحها لتجنب مجموعات البيانات المتحيزة أو منخفضة الجودة. من جهة أخرى، ينبغي لمطوري أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي ومنفذيها ومشغليها تطبيق إجراءات لتقييم مخاطر المخرجات المتحيزة والحد منها (مثل الضبط الدقيق).

الشفافية

فيما يتعلق بأنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي، تُعدّ الشفافية تحديًا كبيرًا. فقد لا تُتاح بيانات التدريب وشفرات المصدر للجمهور، وقد يصعب فهم مخرجاتها أو تبريرها. لذا، من الضروري ضمان وعي الأفراد عند التعامل مع نظام ذكاء اصطناعي أو مخرجات أدواته، مع تطور أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي وازدياد كفاءتها.

ينبغي لمطوري ومستخدمي أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي توفير طريقة محايدة ومتاحة للجميع لتحديد المحتوى الذي ينتجه النظام (مثل وضع العلامات المائية)، وتقديم وصف شامل لعملية التطوير، بما في ذلك مصدر بيانات التدريب والخطوات المتخذة لتحديد المخاطر والتخفيف من حدتها. إضافةً إلى ذلك، ولمنع الخلط بين الأنظمة والبشر، يجب على مشغلي أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي التأكد من تصنيفها بوضوح وجلاء.

الرقابة والمتابعة البشرية

يُعدّ الإشراف والمراقبة البشرية أمرًا بالغ الأهمية لضمان تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي وتطبيقها واستخدامها بمسؤولية. قبل إتاحة أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدية على نطاق واسع، يجب على المطورين والمشغلين اتخاذ تدابير محددة لضمان الإشراف البشري الكافي وآليات تحديد الآثار السلبية والإبلاغ عنها. ويعود ذلك إلى حجم النشر وتعدد الاستخدامات المحتملة لهذه الأنظمة، فضلًا عن إساءة استخدامها.

بالنظر إلى نطاق النشر، والطريقة التي يتم بها إتاحة النظام للاستخدام، وقاعدة مستخدميه، ينبغي على القائمين على نشر وتشغيل أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي توفير إشراف بشري في نشر وتشغيل أنظمتهم.

ينبغي على مطوري ومنفذي ومشغلي أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدية وضع إجراءات لتمكين تحديد الآثار السلبية والإبلاغ عنها بمجرد نشر النظام (على سبيل المثال، الاحتفاظ بقاعدة بيانات للحوادث)، وينبغي عليهم الالتزام بإجراء تحسينات روتينية على النموذج بناءً على النتائج (على سبيل المثال، الضبط الدقيق).

الصلاحية والمتانة

يتطلب الاعتماد على أنظمة الذكاء الاصطناعي ضمان عملها على النحو المنشود وقدرتها على الصمود في مختلف الظروف التي قد تتعرض لها. ونظرًا لإمكانية استخدامها في سياقات متنوعة، واحتمالية تعرضها لسوء الاستخدام والهجمات، فقد باتت الثقة بنماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي تحديًا متزايدًا. ورغم أن مرونة الذكاء الاصطناعي تجعله واعدًا، إلا أنه لا بد من تطبيق ضوابط صارمة واختبارات دقيقة لمنع إساءة استخدامه وتجنب العواقب غير المتوقعة.

لتقييم الأداء وتحديد نقاط الضعف، ينبغي لمطوري أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي استخدام مجموعة واسعة من تقنيات الاختبار في مختلف الأنشطة والظروف، بما في ذلك الاختبارات المعادية (مثل اختبارات الفريق الأحمر). علاوة على ذلك، ولمنع أو كشف الهجمات المعادية على النظام (مثل تسميم البيانات)، ينبغي لمطوري أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي ومشغليها ومنفذيها استخدام تدابير الأمن السيبراني المناسبة.

المساءلة

تتسم المخاطر المرتبطة بأنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي بالشمولية والتعقيد. وبينما تُعدّ آليات الحوكمة الداخلية أساسية لأي مؤسسة تُطوّر أو تنشر أو تُشغّل أنظمة الذكاء الاصطناعي، يجب إيلاء اهتمام وعناية خاصين لأنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي لضمان اتباع عملية إدارة مخاطر شاملة ومتعددة الجوانب، وأن يكون جميع الموظفين في سلسلة قيمة الذكاء الاصطناعي على دراية بمسؤولياتهم.

لضمان سلامة نظامهم، يجب على مطوري ومشغلي أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدية وضع خطوط متعددة من الضمانات، مثل إجراء عمليات تدقيق داخلية وخارجية (مستقلة) قبل وبعد تشغيل النظام، ووضع سياسات وإجراءات وتدريب لضمان تحديد الأدوار والمسؤوليات بوضوح وأن يكون الموظفون على دراية بواجباتهم وممارسات إدارة المخاطر في المنظمة.

خاتمة

ينبغي على المؤسسات الالتزام بهذه الإرشادات وغيرها من أفضل الممارسات العالمية في مجال الذكاء الاصطناعي لمنع أنظمة الذكاء الاصطناعي لديها من العمل بطرق قد تُعرّض الأفراد للخطر، مثل انتحال الشخصية أو إعطاء نتائج غير صحيحة. إضافةً إلى ذلك، يجب على المؤسسات استخدام أساليب مثل "الاختبارات التجريبية" لتحديد مشاكل النظام وإصلاحها، وتدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي لديها على مجموعات بيانات نموذجية للحد من النتائج المتحيزة.

ينبغي على المؤسسات تصنيف المحتوى المُنشأ بواسطة الذكاء الاصطناعي بشكل واضح لتجنب تعارضه مع المحتوى البشري، وتزويد المستهلكين بالمعلومات اللازمة لاتخاذ القرارات. كما يُحثّ على مشاركة تفاصيل مهمة حول آلية عمل أنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بها لتعزيز ثقة المستخدمين وفهمهم.

قم بتحليل هذه المقالة باستخدام الذكاء الاصطناعي

تظهر المطالبات في أدوات الذكاء الاصطناعي التابعة لجهات خارجية.
انضم إلى قائمتنا البريدية

احصل على أحدث المعلومات والتحديثات القانونية والمزيد مباشرةً في بريدك الإلكتروني



قصص أخرى قد تهمك
مقاطع فيديو
عرض المزيد
ريحان جليل، من شركة Veeam، يتحدث عن Agent Commander: theCUBE + NYSE Wired: قادة الأمن السيبراني
بعد استحواذ شركة Veeam على Securiti يمثل إطلاق برنامج Agent Commander خطوة هامة نحو مساعدة المؤسسات على تبني وكلاء الذكاء الاصطناعي بثقة أكبر. في...
عرض المزيد
تخفيف مخاطر قائمة OWASP لأهم 10 مخاطر لتطبيقات ماجستير القانون 2025
أحدث الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) تحولاً جذرياً في طريقة عمل الشركات وتوسعها ونموها. يوجد تطبيق للذكاء الاصطناعي لكل غرض، بدءاً من زيادة إنتاجية الموظفين وصولاً إلى تبسيط العمليات...
عرض المزيد
أفضل 6 DSPM حالات الاستخدام
مع ظهور الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI)، أصبحت البيانات أكثر ديناميكية. يتم توليد بيانات جديدة بوتيرة أسرع من أي وقت مضى، ونقلها إلى أنظمة وتطبيقات متنوعة...
عرض المزيد
قانون الخصوصية في كولورادو (CPA)
ما هو قانون خصوصية كولورادو؟ قانون خصوصية كولورادو هو قانون شامل لحماية الخصوصية، تم توقيعه في 7 يوليو 2021. وقد وضع معايير جديدة لحماية البيانات الشخصية...
عرض المزيد
Securiti لمساعد الطيار في البرمجيات كخدمة (SaaS)
تسريع اعتماد Copilot بأمان وثقة: تتطلع المؤسسات إلى اعتماد Microsoft 365 Copilot لزيادة الإنتاجية والكفاءة. ومع ذلك، تظل المخاوف الأمنية، مثل حماية البيانات...
عرض المزيد
أهم عشرة اعتبارات لاستخدام البيانات غير المهيكلة بأمان مع الذكاء الاصطناعي العام
نسبة مذهلة تصل إلى 90% من بيانات المؤسسات غير منظمة. وتُستخدم هذه البيانات بسرعة لتغذية تطبيقات الذكاء الاصطناعي من الجيل الجديد، مثل روبوتات الدردشة والبحث المدعوم بالذكاء الاصطناعي.
عرض المزيد
جينكور للذكاء الاصطناعي: بناء أنظمة ذكاء اصطناعي آمنة وعالية الجودة للمؤسسات في دقائق
مع تبني المؤسسات للذكاء الاصطناعي التوليدي، تواجه فرق البيانات والذكاء الاصطناعي العديد من العقبات: ربط مصادر البيانات غير المهيكلة والمهيكلة بشكل آمن، والحفاظ على الضوابط والحوكمة المناسبة،...
عرض المزيد
كيفية التعامل مع قانون حماية خصوصية المستهلك في كاليفورنيا: رؤى أساسية للشركات
ما هو قانون حقوق الخصوصية في كاليفورنيا (CPRA)؟ هو تشريع ولاية كاليفورنيا الذي يهدف إلى حماية خصوصية سكانها الرقمية. وقد دخل حيز التنفيذ في يناير...
عرض المزيد
التكيف مع التحول: الانتقال إلى معيار أمان بيانات صناعة بطاقات الدفع (PCI DSS) الإصدار 4.0
ما هو معيار أمان بيانات صناعة بطاقات الدفع (PCI DSS)؟ هو مجموعة من معايير الأمان لضمان المعالجة والتخزين الآمنين للبيانات، و...
عرض المزيد
تأمين البيانات والذكاء الاصطناعي: دليل إدارة الثقة والمخاطر والأمن (TRiSM)
أثارت المخاطر الأمنية المتزايدة للذكاء الاصطناعي قلق 48% من مسؤولي أمن المعلومات حول العالم. انضموا إلى هذه الجلسة الرئيسية للتعرف على دليل عملي لتمكين الثقة في الذكاء الاصطناعي، وإدارة المخاطر،...
أحدث
عرض المزيد
مفتاح واحد غير قابل للإلغاء، 37.5 مليون شخص: ما يكشفه اختراق بيانات كوبانغ عن الوصول إلى البيانات
ملخص تنفيذي: في يونيو 2026، فرضت لجنة حماية المعلومات الشخصية في كوريا الجنوبية غرامة على شركة كوبانغ قدرها 624.68 مليار وون (حوالي 409 مليون دولار أمريكي)، وهي أكبر غرامة...
لا يعني توفر المزيد من الأدوات بالضرورة الحصول على رؤى أسرع أو أكثر دقة. عرض المزيد
لا يعني توفر المزيد من الأدوات بالضرورة الحصول على رؤى أسرع أو أكثر دقة.
أشارت أداة مراجعة الوصول إلى حساب يتمتع بصلاحيات تفوق متطلبات دوره: حساب روتيني، مؤرشف، منسي. وفي الأسبوع نفسه، أظهر فحص منفصل أن الحساب نفسه...
Data Security Posture Management ( DSPM أفضل الممارسات عرض المزيد
Data Security Posture Management ( DSPM أفضل الممارسات
يستكشف DSPM أفضل الممارسات لاكتشاف البيانات الحساسة، والحد من التعرض لها، وإدارة الوصول إليها، وتحديد أولويات المخاطر، وتعزيز أمن بيانات المؤسسة.
ما هو
جديد