نور الجبوري ||
لقد أصبح الذكاء الاصطناعي مصطلحًا شاملاً للتطبيقات التي تؤدي مهام مُعقدة كانت تتطلب في الماضي إدخالات بشرية مثل التواصل مع العملاء عبر الإنترنت أو ممارسة لعبة الشطرنج. يُستخدم هذا المصطلح غالبًا بالتبادل مع مجالاته الفرعية، والتي تشمل التعلم الآلي (ML) والتعلم العميق ومع ذلك، هناك اختلافات.. على سبيل المثال، يُركز التعلم الآلي على إنشاء أنظمة تتعلم أو تحسّن من أدائها استنادًا إلى البيانات التي تستهلكها. ومن المهم أن نلاحظ أنه على الرغم من أن كل سُبل التعلم الآلي ما هي إلّا ذكاء اصطناعي، فإنه ليس كل ذكاء اصطناعي يُعد تعلمًا آليًا.
للحصول على القيمة الكاملة من الذكاء الاصطناعي، تقوم العديد من الشركات باستثمارات كبيرة في فرق علوم البيانات. إن علوم البيانات، التي تُعد مجالاً متعدد التخصصات يستخدم الأساليب العلمية وأساليب أخرى لاستخلاص القيمة من البيانات، تجمع بين المهارات المستمدة من مجالات مثل الإحصاء وعلوم الكمبيوتر مع المعرفة العلمية لتحليل البيانات التي يتم جمعها من مصادر متعددة.
يقدم الذكاء الاصطناعي قيمة لمعظم الوظائف والأعمال والمجالات. فهو يشمل تطبيقات عامة وتطبيقات لمجالات معينة، مثل
• استخدام البيانات الخاصة بالمعاملات والبيانات الديموغرافية للتنبؤ بمدى إنفاق عملاء معينين على مدى علاقتهم مع الشركة (أو القيمة الدائمة للعميل)
• تحسين الأسعار استنادًا إلى سلوك العميل وتفضيلاته
• استخدام خاصية التعرف على الصور لتحليل صور الأشعة السينية لعلامات السرطان
إضافة إلى ذلك، هناك مخاوف بشأن عدم الدقة المحتمل لبرامج الذكاء الاصطناعي. يستخدم الذكاء الاصطناعي بيانات جُمعت في سياق معين، وإذا تم تطبيقها في مجال آخر فقد لا تكون ذات صلة، أو قد تكون قديمة إذا طُبقت في وقت لاحق.
”ينبغي دائمًا تصميم أدوات الذكاء الاصطناعي محليًّا؛ للاسترشاد بالسياق والحساسيات ذات الصلة بكيفية تعامُل مطوري البرمجيات مع تصميم الأدوات وتقييمها“، كما يوصي تقرير الوكالة الأمريكية للتنمية الدولية الذي يحمل عنوان تسخير الذكاء الاصطناعي في التنمية الدولية. ويدعو التقرير إلى ”شراكات محلية عميقة“، تشمل مستخدمي التكنولوجيا وأصحابها والمنظمين في مرحلة التصميم، والتشاور معهم في وقت مبكر من هذه العملية.
يشير هذا التقرير أيضًا إلى واحد من أكثر المخاطر التي غالبًا ما يرد ذكرها لتطبيق الذكاء الاصطناعي، على الصعيدين العالمي وفي سياق التنمية: الخطر المتمثل في احتمال دمج التحيزات والإجحافات المجتمعية القائمة في برامج الذكاء الاصطناعي. تعتمد نماذج الذكاء الاصطناعي على البيانات، وهذه البيانات قد تعكس بالفعل تلك التحيُّزات. بل إن البرنامج قد يعكس في الواقع التحيُّزات المتأصلة لدى مصممه. وفي كلتا الحالتين، قد تكون النتيجة زيادة تهميش الفئات الضعيفة أو المستبعدة بالفعل من السكان.
وأخيرًا، ثمة خوف من أن يستحوذ الذكاء الاصطناعي على وظائف الناس، ولكن هل لهذا الخوف أساس؟ بالتأكيد، للذكاء الاصطناعي القدرة على جعل العديد من الوظائف زائدةً عن الحاجة، عندما تصبح العمليات مؤتمتة (مميكنة) والخدمات مبسطة. ومع ذلك، هناك رأي سائد مفاده أن هذه الخسائر ستعوض عن طريق خلق وظائف جديدة في هذا المجال.
ــــــــــــــــــــــ
https://telegram.me/buratha
