يعتمد وعد الذكاء الاصطناعي على أساس البيانات. تتعلم النماذج من الأمثلة، وتظهر الأنماط من الملاحظات، ويتم إجراء التنبؤات بناءً على المعلومات التاريخية. تحدد جودة وكمية هذه البيانات ما إذا كان نظام الذكاء الاصطناعي ناجحًا أم فاشلاً. ومع ذلك، في الوقت الذي تتسابق فيه المؤسسات لجمع مجموعات البيانات المطلوبة لأنظمة الذكاء الاصطناعي التنافسية، انتقل سؤال حاسم من المحيط إلى مركز المحادثة:
كيف يتم جمع هذه البيانات، وبأي تكلفة للخصوصية الفردية والثقة المجتمعية؟
لم تعد الإجابة على هذا السؤال مسألة تنفيذ تقني فقط. إنها ضرورة استراتيجية وأخلاقية تشكل سمعة العلامة التجارية والامتثال التنظيمي وجدوى الأعمال على المدى الطويل.
المنظمات التي تتعامل مع جمع البيانات كتمرين تقني بحت، بعيدًا عن الاعتبارات الأخلاقية، تعرض نفسها لمخاطر كبيرة. تعتبر العقوبات التنظيمية والأضرار التي تلحق بالسمعة وتآكل ثقة العملاء عواقب حقيقية وقابلة للقياس لممارسات البيانات السيئة. وعلى العكس من ذلك، فإن أولئك الذين يدمجون المبادئ الأخلاقية في استراتيجيات البيانات الخاصة بهم يبنون ميزة تنافسية ترتكز على الثقة والشفافية والمساءلة.
تبحث هذه المقالة في الاعتبارات الأخلاقية التي يجب أن توجه جمع البيانات للذكاء الاصطناعي، وتوفر أطرًا لتقييم الممارسات الحالية، وتوضح كيف تدعم الإدارة المسؤولة للبيانات كلاً من التطوير الفعال للذكاء الاصطناعي ونمو الأعمال المستدام.
الأسس الأخلاقية لجمع البيانات
يعتمد جمع البيانات الأخلاقية على ستة مبادئ أساسية: الموافقة والشفافية وإخفاء الهوية وأخذ العينات المدروسة والامتثال وجودة البيانات. هذه المبادئ ليست مُثُل مجردة. إنها إرشادات عملية تعمل، عند تنفيذها بشكل صحيح، على حماية الأفراد وتقليل المخاطر القانونية وإنتاج أنظمة ذكاء اصطناعي أفضل.
#1 الموافقة
إن الحصول على موافقة صريحة من الأفراد قبل جمع بياناتهم هو المطلب الأساسي للذكاء الاصطناعي الأخلاقي. الموافقة ليست مربع اختيار مدفون في اتفاقية شروط الخدمة. إنها عملية مستمرة وديناميكية تحترم استقلالية الفرد وتقر بأن استخدام بياناته قد يتطور بمرور الوقت.
فكر في منظمة رعاية صحية تجمع نتائج اختبارات الدم بموافقة المريض لغرض تشخيص الحالات البدنية. إذا قامت هذه المنظمة لاحقًا بتطوير نموذج الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بحالات الصحة العقلية بناءً على نفس اختبارات الدم، فإن الموافقة الأصلية غير كافية. لقد تغيرت حالة الاستخدام، ويجب إبلاغ المرضى ومنحهم الفرصة لتقديم موافقة جديدة أو إلغاء الاشتراك. يمتد هذا المبدأ عبر الصناعات. لا يمكن لشركة البيع بالتجزئة التي تجمع سجل الشراء لتوصيات المنتج إعادة استخدام تلك البيانات لتقييم مخاطر الائتمان دون الحصول على موافقة إضافية.
يؤدي الفشل في التعامل مع الموافقة كعملية ديناميكية إلى مخاطر قانونية ومخاطر تتعلق بالسمعة. لوائح مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR)) في أوروبا و قانون خصوصية المستهلك في كاليفورنيا (CCPA) تنص الولايات المتحدة على أن تحصل المنظمات على موافقة مستنيرة واضحة وتسمح للأفراد بسحب تلك الموافقة في أي وقت. تواجه المنظمات التي تنتهك هذه المتطلبات عقوبات كبيرة. بالإضافة إلى الامتثال القانوني، فإن ممارسة الحصول على الموافقة واحترامها تبني الثقة. إنه يشير للعملاء إلى أن استقلاليتهم تحظى بالتقدير وأن المنظمة ملتزمة بالسلوك الأخلاقي.
#2 الشفافية
تكمل الشفافية الموافقة من خلال تزويد الأفراد بنظرة ثاقبة حول كيفية استخدام بياناتهم ولأي غرض. بعبارة أخرى، تتعلق الشفافية بجعل العمليات المعقدة مفهومة للمستخدم العادي وتقديم تفسيرات واضحة لكيفية استفادة البيانات من النظام، وبالتالي الفرد.
تلتزم المؤسسات بتوثيق البيانات التي يتم جمعها وكيفية معالجتها وسبب اتخاذ قرارات محددة. يجب أن تكون هذه الوثائق متاحة ومكتوبة بلغة واضحة وغير مخفية في مستندات قانونية طويلة. يجب أن تكون عمليات التدقيق المتكررة ومشاورات أصحاب المصلحة جزءًا من نهج استباقي للشفافية، مما يضمن بقاء الممارسات متوافقة مع السياسات المعلنة.
أحد المكونات الحاسمة للشفافية هو قابلية التفسير الخوارزمي.
التفسير الخوارزمي هو نظام جعل التفكير الداخلي لنظام الذكاء الاصطناعي مفهومًا للبشر. وهي تركز على الكشف عن كيفية معالجة الخوارزمية لبيانات الإدخال، والميزات أو الأنماط التي تعطيها الأولوية، ولماذا تنتج مخرجات معينة.
عندما يتخذ نظام الذكاء الاصطناعي قرارًا له آثار كبيرة على الفرد، مثل رفض القرض أو قرار التوظيف أو التشخيص الطبي، يكون لهذا الفرد الحق في فهم الأسباب الكامنة وراء القرار. تعد قابلية التفسير صعبة من الناحية الفنية، خاصة بالنسبة للنماذج المعقدة مثل الشبكات العصبية العميقة، ولكن يجب بذل الجهود لتقديم تفسيرات مفهومة. كما يدعم إصدار البيانات، الذي يتتبع التغييرات في مجموعات البيانات بمرور الوقت، الشفافية من خلال إنشاء سجل لكيفية تطور البيانات وكيفية اختلاف الإصدارات المختلفة من مجموعة البيانات.
#3 إخفاء الهوية
يعد إخفاء هوية البيانات الشخصية تكتيكًا رئيسيًا لحماية الخصوصية في أنظمة الذكاء الاصطناعي. يتضمن إخفاء الهوية إلغاء تعريف البيانات بشكل لا رجعة فيه بحيث لا يمكن إرجاعها إلى أفراد محددين. تساهم تقنيات مثل إخفاء البيانات، حيث يتم استبدال قيم البيانات الأصلية ببيانات عشوائية، والتشفير القوي، وضوابط الوصول، وتقليل البيانات، في إخفاء الهوية بشكل قوي.
ومع ذلك، فإن إخفاء الهوية ليس ضمانًا مطلقًا للخصوصية. تنطوي فئات معينة من البيانات على مخاطر أعلى لإعادة تحديد الهوية، ويمكن للهجمات المعقدة أحيانًا عكس إخفاء الهوية. يحدث هجوم استدلال العضوية، على سبيل المثال، عندما يحدد المهاجم ما إذا كانت نقطة بيانات معينة جزءًا من مجموعة التدريب لنموذج التعلم الآلي. حتى إذا كانت البيانات مجهولة المصدر، فإن الأنماط في تنبؤات النموذج يمكن أن تكشف عن معلومات حساسة عن غير قصد. تؤكد هذه الثغرة الأمنية على الحاجة إلى طبقات متعددة من تقنيات إخفاء الهوية والمراقبة المستمرة لاكتشاف مخاطر إعادة تحديد الهوية والتخفيف من حدتها.
يجب أن تدرك المنظمات أيضًا أن إخفاء الهوية يعتمد على السياق. قد لا تكون مجموعة البيانات المجهولة لحالة استخدام واحدة مجهولة المصدر بشكل كافٍ لحالة استخدام أخرى. يجب أن يتماشى مستوى إخفاء الهوية المطلوب مع حساسية البيانات والتأثير المحتمل لإعادة تحديد الهوية على الأفراد.
#4 أخذ العينات المدروس وتخفيف التحيز
يجب أن تكون البيانات المستخدمة لتدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي ممثلة للسكان الذين سيخدمهم النظام. أخذ عينات مدروسة ينطوي على ضمان أن جمع البيانات يلتقط وجهات نظر متنوعة ويتجنب الاستبعاد المنهجي لمجموعات معينة. عندما تكون مجموعات البيانات منحرفة، فإن أنظمة الذكاء الاصطناعي الناتجة ترث هذه التحيزات وتضخيمها، مما يؤدي إلى نتائج غير عادلة أو تمييزية.
يمكن أن ينشأ التحيز في الذكاء الاصطناعي من مصادر متعددة. يحدث تحيز البيانات عندما لا تمثل مجموعة بيانات التدريب سكان العالم الحقيقي. يحدث التحيز الخوارزمي عندما يتم تضمين الافتراضات الموجودة مسبقًا في تصميم الخوارزمية. يمكن أن يؤدي كلا النوعين من التحيز إلى أنظمة ذات أداء ضعيف لمجموعات معينة، أو تديم الصور النمطية، أو تتخذ قرارات تنتهك مبادئ الإنصاف.
تخفيف التحيز يتطلب نهجًا منهجيًا طوال دورة حياة نموذج الذكاء الاصطناعي. تركز استراتيجيات ما قبل التدريب على المعالجة المسبقة للبيانات، بما في ذلك تحويل مجموعات البيانات وتنظيفها وموازنتها للحد من تأثير التمييز. خلال مرحلة التدريب، يمكن إجراء تعديلات على مستوى الخوارزمية لتعزيز الإنصاف. يعد التدريب اللاحق والمراقبة المستمرة والتدقيق المنتظم ضروريين لاكتشاف وتصحيح التحيزات في النماذج المنشورة. تؤكد الأبحاث المنشورة في المعاهد الوطنية للصحة على أهمية تحديد التحيز بشكل منهجي وإشراك أنشطة التخفيف ذات الصلة في كل مرحلة، بدلاً من التركيز على الإصلاحات على مستوى السطح.
العدالة الخوارزمية هي عملية التأكد من أن الخوارزميات ونتائجها غير متحيزة ولا تميز ضد الأفراد أو المجموعات. يتضمن ذلك تطوير طرق لضمان نتائج عادلة عبر المجموعات الديموغرافية المختلفة مع موازنة الإنصاف مع الأهداف الأخرى مثل الدقة والكفاءة. يجب على المنظمات وضع تعريفات واضحة للإنصاف تكون مناسبة لحالات الاستخدام الخاصة بها وتنفيذ آليات لقياس وإنفاذ هذه التعريفات.
#5 الامتثال
يخضع جمع البيانات للذكاء الاصطناعي لمشهد تنظيمي معقد ومتطور. تنص اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR)، التي تنطبق على المنظمات التي تعالج بيانات المقيمين في الاتحاد الأوروبي، على التوثيق الصارم والالتزام بمبادئ الشرعية والإنصاف والشفافية. تعطي CCPA الأولوية للوضوح في ممارسات البيانات وتمنح مستهلكي كاليفورنيا الحق في معرفة البيانات التي يتم جمعها، والحق في حذف المعلومات الشخصية، والحق في إلغاء الاشتراك في بيع البيانات. تظهر لوائح مماثلة في الولايات القضائية في جميع أنحاء العالم، ولكل منها متطلباتها وعقوبات عدم الامتثال.
تواجه المنظمات التي تفشل في تلبية المتطلبات التنظيمية غرامات كبيرة وإجراءات قانونية وإلحاق الضرر بالسمعة. وبالإضافة إلى العواقب المالية والقانونية المباشرة، يؤدي عدم الامتثال إلى تآكل ثقة العملاء ويمكن أن يؤدي إلى فقدان الوصول إلى الأسواق. الامتثال، عند التعامل معه بشكل استباقي، يدعم أيضًا ممارسات البيانات الأخلاقية من خلال مواءمة السلوك التنظيمي مع المعايير القانونية المعمول بها.
يجب على المؤسسات وضع سياسات داخلية واضحة تحدد كيفية جمع البيانات واستخدامها وحمايتها. يجب مراجعة هذه السياسات بانتظام للتأكد من أنها لا تزال متوافقة مع اللوائح المتطورة وأفضل الممارسات. يساعد التعامل مع الهيئات التنظيمية واتحادات الصناعة المنظمات على البقاء على اطلاع بالتغييرات والمساهمة في تطوير معايير الصناعة.
#6 جودة البيانات
تعد البيانات عالية الجودة ضرورية لأداء النموذج الدقيق. تشمل جودة البيانات الدقة والاكتمال والاتساق والملاءمة. تؤدي البيانات ذات الجودة الرديئة إلى نماذج رديئة الجودة، والتي بدورها تنتج تنبؤات وقرارات غير موثوقة. تدعم ممارسات جمع البيانات الأخلاقية جودة البيانات من خلال ضمان جمع البيانات بطريقة منظمة ومتسقة وتحديد الأخطاء والتناقضات وتصحيحها.
جودة البيانات ليست مجرد مشكلة فنية. إنها أخلاقية. عندما تتخذ أنظمة الذكاء الاصطناعي قرارات تؤثر على حياة الأفراد، مثل تحديد الأهلية للرعاية الصحية أو التوظيف أو الخدمات المالية، فإن جودة البيانات التي تدعم هذه القرارات تؤثر بشكل مباشر على الإنصاف والدقة. تتحمل المنظمات مسؤولية الاستثمار في العمليات والأدوات والخبرات المطلوبة للحفاظ على معايير جودة البيانات العالية.
بناء ثقة العملاء من خلال ممارسات البيانات المسؤولة
الثقة هي أحد الأصول الاستراتيجية. نحن نعيش في عصر مخاوف الخصوصية المتزايدة، حيث يختار العملاء بشكل متزايد المنظمات التي يتعاملون معها. إنهم يفضلون الشركات التي تظهر التزامًا بحماية بياناتها واستخدامها بمسؤولية. تُترجم هذه الثقة إلى ولاء العملاء والتصور الإيجابي للعلامة التجارية والاستعداد لمشاركة البيانات التي يمكن أن تحسن المنتجات والخدمات.
تسلط الأبحاث من PwC الضوء على ذلك أصبح قادة الخصوصية لاعبين رئيسيين في استراتيجية الذكاء الاصطناعي، حيث أن الاستخدام المسؤول للبيانات أمر أساسي لبناء ثقة أصحاب المصلحة وتجنب مخاطر السمعة. يمكن للمنظمات التي تعطي الأولوية لممارسات الذكاء الاصطناعي المسؤولة أن تميز نفسها في السوق وأن تجذب المستهلكين المهتمين بالخصوصية. إن إظهار الالتزام بالخصوصية يعزز سمعة العلامة التجارية ويعزز ولاء العملاء. عندما تستخدم المؤسسات الذكاء الاصطناعي دون الاعتماد على البيانات الشخصية، فإن الإعلان عن هذه الحقيقة يمكن أن يكون عاملاً مميزًا. عند استخدام البيانات الشخصية، فإن الشفافية حول حواجز الخصوصية تطمئن العملاء وتبني الثقة.
لا يتم بناء الثقة من خلال المطالبات التسويقية وحدها. يجب أن يتم بناؤه من خلال إجراءات متسقة يمكن التحقق منها. يجب على المنظمات إنشاء أطر حوكمة تشمل قادة الخصوصية في صنع القرار بالذكاء الاصطناعي، وتنفيذ ممارسات الإفصاح والموافقة الواضحة، والاستثمار في تقنيات تعزيز الخصوصية، وتنمية ثقافة تنظيمية تقدر الخصوصية. تُظهر عمليات التدقيق المنتظمة لأنظمة الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك مراجعات استخدام بيانات التدريب وتتبع الموافقة ومخرجات النماذج، التزامًا بالمساءلة.
تقليل المخاطر التنظيمية مع دعم التطوير الفعال للذكاء الاصطناعي
لا تتعارض ممارسات البيانات المسؤولة مع التطوير الفعال للذكاء الاصطناعي. إنها شرط أساسي لذلك. تنتج البيانات عالية الجودة والتمثيلية وذات المصادر الأخلاقية نماذج أفضل. تعمل النماذج المدربة على البيانات المتحيزة أو منخفضة الجودة بشكل سيئ، وتفشل في التعميم، وتنتج نتائج تضر بسمعة المؤسسة وتعرضها للمسؤولية القانونية.
تمثل المخاطر التنظيمية مصدر قلق كبير للمؤسسات التي تنشر الذكاء الاصطناعي. يمكن أن تصل عقوبات عدم الامتثال للوائح حماية البيانات إلى ملايين الدولارات. بالإضافة إلى العقوبات المالية، يمكن أن تؤدي الانتهاكات التنظيمية إلى فرض قيود على معالجة البيانات وفقدان الوصول إلى السوق وإلحاق الضرر طويل الأجل بسمعة العلامة التجارية. من خلال دمج المبادئ الأخلاقية في ممارسات جمع البيانات منذ البداية، تقلل المؤسسات من احتمالية الانتهاكات التنظيمية وتضع نفسها للاستجابة بسرعة وفعالية للوائح الجديدة عند ظهورها.
كما تدعم ممارسات البيانات المسؤولة الابتكار. عندما يثق العملاء في أن بياناتهم سيتم استخدامها بشكل أخلاقي، فإنهم أكثر استعدادًا لمشاركتها. وهذا يخلق دورة حميدة حيث يتيح الوصول إلى البيانات عالية الجودة تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي أفضل، والتي بدورها تقدم المزيد من القيمة للعملاء وتعزز الثقة. المنظمات التي تنظر إلى الخصوصية والأخلاق كقيود على الابتكار تفتقد الصورة الأكبر. الخصوصية والأخلاق من عوامل التمكين للابتكار المستدام طويل الأجل.
التطلع إلى الأمام
إن عصر مخاوف الخصوصية هو واقع جديد يجب أن تعمل فيه أنظمة الذكاء الاصطناعي. لذلك، فإن بناء الذكاء الاصطناعي بمسؤولية ليس عبئًا ولكنه فرصة لإنشاء أنظمة تخدم الأفراد والمجتمع مع تقديم قيمة الأعمال. ستقود المنظمات التي تغتنم هذه الفرصة الجيل القادم من ابتكارات الذكاء الاصطناعي.
