لقد تحوّل الذكاء الاصطناعي من مرحلة تجريبية إلى عامل تمكين أساسي في معظم المؤسسات الحديثة. وسواء كان ذلك لتعزيز قدرات اتخاذ القرار أو لتشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي الوكيل، فإن المؤسسات في مختلف القطاعات تستفيد من الذكاء الاصطناعي بسرعات فائقة لم يسبق لها مثيل في أي تقنية أخرى.
مع توسع هذه الأنظمة ونموها عشرة أضعاف، فإنها تُدخل مخاطر جديدة مثل تحيز النموذج، والكشف غير المقصود عن البيانات، والغموض، كل ذلك مع جذبها لمزيد من التدقيق التنظيمي. وهذا يستلزم من المؤسسات تضمين ممارسات مسؤولة AI governance عند نشر أنظمة الذكاء الاصطناعي. ولكن أولاً، ما هي الجهة المسؤولة؟ AI governance وكيف يفيد ذلك؟
ما هي المسؤولية؟ AI Governance ؟
تُعرّف شركة IBM الذكاء الاصطناعي المسؤول بأنه مجموعة من المبادئ التوجيهية التي تساعد في توجيه تصميم وتطوير ونشر وتطبيق الذكاء الاصطناعي، وتعزيز الثقة في حلول الذكاء الاصطناعي التي يمكن أن تفيد الشركات وأصحاب المصلحة فيها.
باختصار، الذكاء الاصطناعي المسؤول هو إطار عمل قائم على المبادئ يأخذ في الاعتبار كيف يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي أن تؤثر على المجتمع الأوسع، بالإضافة إلى الخطوات اللازمة لجعل هذه التقنيات متوافقة مع المعايير الأخلاقية والمتطلبات القانونية وقيم أصحاب المصلحة.
في جوهرها، تشير الحوكمة والذكاء الاصطناعي المسؤول إلى إدارة الإطار والسياسات والممارسات المطبقة في جميع أنحاء المنظمة، مما يضمن تطوير نماذج وأنظمة الذكاء الاصطناعي ونشرها وتشغيلها بطريقة أخلاقية وشفافة ومتوافقة مع القوانين.
يُدمج جانب الحوكمة إطار عمل يوفر منهجًا منظمًا، يربط بين متطلبات العمل والمتطلبات التنظيمية مع الحفاظ على أمان البيانات طوال دورة حياتها . وهذا يساعد على تخفيف مخاطر انكشاف البيانات، وتقليل التدقيق التنظيمي.
لماذا المسؤولية AI Governance مهم؟
مع قيام المؤسسات بجمع ومعالجة وتخزين ومشاركة كميات هائلة من البيانات، يصبح تتبع دورة حياة البيانات بأكملها أمرًا معقدًا، لا سيما عند تطوير أو نشر أنظمة الذكاء الاصطناعي داخل المؤسسة. ويعود ذلك أساسًا إلى أن إدخال أنظمة الذكاء الاصطناعي يزيد بشكل كبير من احتمالية حدوث تهديدات نظرًا لقدرتها الهائلة على معالجة كميات هائلة من البيانات.
بالإضافة إلى جمع البيانات ومعالجتها على نطاق واسع، يقدم الذكاء الاصطناعي الوكيل أبعادًا جديدة للمخاطر من خلال التفكير المستقل (الذي يتطلب القليل من التدخل البشري أو لا يتطلب أي تدخل على الإطلاق)، واتخاذ القرارات غير الخاضعة للإشراف (غالبًا عبر بيئات بيانات مختلفة تحمل بيانات حساسة )، ويتخذ إجراءات بشكل مستقل عبر الأنظمة وسير العمل.
وينتج عن ذلك ثغرات في العمليات، والتي إذا تُركت دون إدارة، يمكن أن تؤدي إلى تحيز الذكاء الاصطناعي، وتسريب البيانات ، وكشف البيانات الحساسة ، وممارسات غير أخلاقية في التعامل مع البيانات، وانعدام الشفافية والوضوح، والأسوأ من ذلك كله، عقوبات باهظة لعدم الامتثال التنظيمي.
مسؤول AI Governance هي ممارسة تهدف إلى تجنب المخاطر الناجمة عن الذكاء الاصطناعي والتخفيف من حدتها. وتحقق ذلك من خلال بناء ثقافة شفافة تضمن اتباع الممارسات الأخلاقية، ووجود سياسات وأطر عمل تساعد المؤسسات على الامتثال لبيئة تنظيمية سريعة التطور، حيث تدخل حيز التنفيذ لوائح مثل قانون الذكاء الاصطناعي للاتحاد الأوروبي ، واللائحة العامة لحماية البيانات ، واللوائح العالمية الناشئة المتعلقة بالذكاء الاصطناعي .
يساعد هذا في بناء الثقة مع أصحاب المصلحة الذين يمكنهم ممارسة الأعمال التجارية بثقة، كما أنه يحاسب الأفراد الرئيسيين على أفعالهم.
المكونات الرئيسية للمسؤولية AI Governance
مسؤول AI Governance لا يُعدّ هذا نهجًا أحادي الخطوة، بل يتطلب تعاونًا بين الفرق والعمليات في جميع أنحاء المؤسسة لضمان التطوير والنشر الآمنين لدورة حياة الذكاء الاصطناعي بأكملها. وتشمل المكونات الرئيسية ما يلي:
أ. سياسات وأطر ومعايير قوية
لا يمكن تحقيق الحوكمة دون سياسات فعّالة تحدد قواعد واضحة، وإرشادات تشغيلية، ومبادئ، وتُحدد المساءلة والمسؤولية عن تصميم ونشر أنظمة الذكاء الاصطناعي. يجب على جميع الفرق فهم هذا المفهوم وإدراك ما يستلزمه من مسؤولية. تبدأ الحوكمة من القيادة التي تُظهر المسؤولية، ثم تمتد لتشمل جميع الفرق في المؤسسة.
ب. قائم على المخاطر AI Governance
تتسم أنظمة الذكاء الاصطناعي بطبيعتها بالمخاطر وكثرة الثغرات الأمنية. ويُعدّ غياب بنية حوكمة متينة وصفةً لكارثة. ينبغي تكييف الحوكمة بناءً على حساسية المجال، مع مراعاة تأثيرها على الأنظمة اللاحقة. وهذا يضمن تطبيق ضوابط حوكمة وأمن كافية عند الضرورة، دون الإفراط في تنظيم الأنظمة منخفضة المخاطر.
ج. إمكانية تتبع مخرجات نموذج الذكاء الاصطناعي
جزء أساسي من المسؤولية AI Governance يهدف ذلك إلى ضمان توثيق سجلات القرارات بشكل سليم (المدخلات، والأهم من ذلك، المخرجات). يجب أن يكون هناك مسار واضح يوضح بالتفصيل كيفية اتخاذ الذكاء الاصطناعي للقرارات، أي البيانات التي استخدمها ( data lineage ) لإنتاج مخرجات، وكيفية استخدامها، والقرار الآلي الذي أدى إلى تلك المخرجات. تُظهر إمكانية التتبع المساءلة والمسؤولية في حال حدوث أي خطأ.
د. التعلم المسؤول للذكاء الاصطناعي
تميل أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى التحسين الذاتي من خلال فهم أنماط المستخدمين وكيفية تفاعلهم مع النموذج. وإذا تُرك النموذج دون تنظيم، فقد يحلل أنماط بيانات خاطئة وينتج عنه مخرجات متحيزة. تساعد الحوكمة في تنظيم هذه العملية من خلال الحد من المخاطر مثل التحيز، والهلوسة، وتسريب البيانات، والثغرات الأمنية. كما تحدد الحوكمة الحالات التي يتطلب فيها التدخل البشري حماية نموذج الذكاء الاصطناعي من التشويه الذاتي.
هـ. مستمر AI Governance
مسؤول AI Governance لا يقتصر الأمر على قائمة مراجعة لمرة واحدة، بل يتطلب أكثر من مجرد سياسات وإرشادات رسمية. بدلاً من ذلك، يُعدّ التدخل البشري المستمر أمراً بالغ الأهمية لضمان سلاسة عمل النموذج وتوافقه مع متطلبات الشركة والجهات التنظيمية.
مسؤول AI Governance نطاق
مسؤول AI Governance يشير مصطلح "الإطار" إلى النهج المنظم لربط مكونات إطار AI Governance ، حيث يتم تطبيق السياسات والقواعد والممارسات عبر مختلف الفرق وسير العمل. تحدد المكونات العناصر الأساسية، بينما يحدد الإطار كيفية دمج هذه المكونات معًا وتفعيلها.
مسؤول AI Governance يتضمن الإطار أدوات وممارسات يمكن نشرها عبر دورة حياة الذكاء الاصطناعي لضمان عمل الذكاء الاصطناعي على النحو المقصود (بشكل أخلاقي ومتوافق مع اللوائح).
مسؤول AI Governance لأنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي، وأنظمة التعلم القائم على التعلم، وأنظمة الذكاء الاصطناعي الوكيل.
تُشكّل تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي ونماذج التعلم الآلي تحدياتٍ في مجال الحوكمة، إذ تتمتع هذه الأنظمة بقدرة على إنشاء محتواها الخاص، والإجابة على مجموعات كبيرة من الأسئلة بشكل فوري، واتخاذ قرارات ذاتية، مما يؤدي إلى نتائج غير متوقعة. ويعود ذلك أساسًا إلى أن هذه التقنيات تُراكم كميات هائلة من البيانات، دون ضمان data quality ودقتها.
مسؤول AI Governance يضع هذا النظام قواعد وإرشادات واضحة للذكاء الاصطناعي التوليدي ونماذج التعلم الآلي، ويوضح كيفية الاستفادة منها. كما يضيف طبقة إضافية من الضوابط الأمنية لضمان استخدامها بأمان دون مخاطر عالية. ويضمن الإشراف البشري المستمر عمل الأنظمة وفقًا للخطة الموضوعة، وعدم انحرافها عن سلوكها. ويمكن التحقيق فورًا في أي نشاط مشبوه للنموذج، والحد من تسريب البيانات الحساسة.
كيف Securiti يُمكّن من المسؤولية AI Governance
Securiti يُمكّن المسؤول AI governance من خلال نهج منصة موحدة يجمع بين ضوابط الأمن والخصوصية والحوكمة عبر دورة حياة الذكاء الاصطناعي بأكملها. تُمكّن الرؤية المركزية المؤسسات من إدارة البيانات المستخدمة في نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل آمن. وهذا يساعد المؤسسات على فهم البيانات المستخدمة، ومكان وجودها، وكيفية تدفقها إلى نماذج الذكاء الاصطناعي، مما يضمن ذكاءً قويًا للبيانات وتحكمًا واعيًا بالسياق.
تُطبّق المنصة حوكمة قائمة على السياسات من خلال تطبيق ضوابط متسقة للخصوصية والأمان والامتثال، مثل إدارة الوصول وتصنيف البيانات وسياسات الاستخدام، مباشرةً على مسارات الذكاء الاصطناعي وتفاعلات إدارة دورة حياة التعلم. كما تُقدّم جدران حماية وضوابط أمان مُدمجة لإدارة دورة حياة التعلم للحماية من مخاطر مثل تسريب البيانات الحساسة، والمطالبات غير الآمنة، والمخرجات الضارة، مما يضمن تفاعلات أكثر أمانًا مع الذكاء الاصطناعي.
من خلال الجمع بين تنسيق البيانات والحوكمة والضوابط في الوقت الفعلي، يمكن للمؤسسات بناء ونشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي الوكيل بثقة مع الحفاظ على الثقة والامتثال والتحكم الكامل في بياناتها.
اطلب عرضًا توضيحيًا لمعرفة المزيد.
