قالت أليسون كوزيت، خبيرة الذكاء الاصطناعي ومؤسسة ورئيسة شركة أمريكية رائدة فى هذا المجال، إن أحد أكبر التحديات التي تواجه صناعة الذكاء الاصطناعي حاليا يتمثل في فهم حدود هذه التكنولوجيا ومعرفة إلى أي مدى يمكن أن تصل وما الذي يمكنها القيام به فعليا.

وأوضحت كوزيت فى لقاء مع عدد من الصحفيين المصريين فى السفارة الأمريكية بالقاهرة اليوم، أن جزءا كبيرا من العمل الجاري حاليا يتعلق بفهم كيفية ملاءمة الذكاء الاصطناعي للحياة اليومية، مشيرة إلى أن هذه المسألة لا تخص صناعة الذكاء الاصطناعي وحدها، وإنما تخص الجميع.

وأضافت أن الناس بحاجة إلى التفكير في تأثير التكنولوجيا على وظائفهم وحياتهم، وكذلك في المهارات التي يجب أن يمتلكها أبناؤهم حتى يتمكنوا من الاستفادة من أدوات الذكاء الاصطناعي بنجاح.

وقالت إن السؤال المطروح هو كيفية إعداد الأطفال لمستقبل لا يعرف أحد شكله، مشيرة إلى أنها لو عادت إلى نفسها عندما كانت في العاشرة من عمرها، لما كانت قادرة على تخيل الكثير مما أصبح ممكنا اليوم.

وأكدت أن الإجابة، من وجهة نظرها، ترتبط إلى حد كبير بالقيم التي يتم غرسها في الأطفال، لأن القيم ستؤثر في الطريقة التي يستخدمون بها الأدوات، إلى جانب التفكير النقدي الذي يحصلون عليه في التعليم، والذي سيؤثر بدوره على الاختيارات التي يتخذونها وكيفية بناء واستخدام هذه الأدوات.

وأشارت إلى أن الصناعة تركز من جانبها على معرفة ما هو ممكن وجعل الأنظمة قابلة للتفسير قدر الإمكان، بينما يتعين على المجتمع ككل التفكير في معنى هذه التكنولوجيا وكيف يريد دمجها في حياته.

التتبع والتدقيق مفاتيح الثقة
 

وأكدت أن التتبع وقابلية التدقيق يمثلان المفتاح الأساسي لتحقيق الشفافية في أنظمة الذكاء الاصطناعي وبناء الثقة فيها.

وأوضحت كوزيت أن الشفافية تبدأ من القدرة على تتبع كيفية وصول النظام إلى نتيجة معينة، مشيرة إلى أنه إذا سأل شخص عن كيفية حدوث أمر ما داخل مؤسسة، فيجب أن يكون من الممكن توضيح الخطوات التي أدت إلى النتيجة.

وأضافت أن الأمر نفسه ينطبق على أنظمة الذكاء الاصطناعي، إذ يجب بناؤها بطريقة تسمح بتتبع ما تقوم به وفهم كيفية وصولها إلى النتائج.

وأكدت أنه إذا حدث أمر داخل النظام بصورة تختلف عما كان مخططا له، فيجب أن يكون من الممكن الدخول إلى النظام وتحديد النقطة التي حدث فيها الخلل بالضبط.

وأشارت إلى أن بعض الأبحاث المثيرة للاهتمام التي تجريها الجامعات والشركات تركز على فهم الآليات التي تحدث داخل أنظمة الذكاء الاصطناعي نفسها.

وقالت إن التتبع وقابلية التدقيق سيؤديان إلى توفير الشفافية اللازمة لبناء الثقة في أنظمة الذكاء الاصطناعي والتأكد من أنها تعمل بالشكل المقصود.