مع تسارع اعتماد الذكاء الاصطناعي، تعمل الحكومات في جميع أنحاء العالم على إنشاء أطر تنظيمية لتوجيه تطويره ونشره. هذه اللوائح الناشئة لها آثار كبيرة على كيفية قيام المنظمات بجمع البيانات ومعالجتها وإدارتها. لم تعد استراتيجية البيانات الاستباقية والقابلة للتكيف ممارسة جيدة ولكنها ضرورة للامتثال والتشغيل المستدام.
المشهد التنظيمي العالمي
يختلف نهج حوكمة الذكاء الاصطناعي بشكل كبير عبر الولايات القضائية المختلفة. هذا الاختلاف يخلق بيئة امتثال معقدة للمنظمات العالمية. وقد اعتمد الاتحاد الأوروبي إطارا قانونيا شاملا قائما على المخاطر. تعتمد الولايات المتحدة حاليًا على مزيج من القوانين الحالية والمبادئ التوجيهية الطوعية، مما يؤدي إلى خليط من القواعد على مستوى الدولة. تقوم دول أخرى، بما في ذلك الصين والمملكة المتحدة، بتطوير نماذج تنظيمية متميزة خاصة بها. يتطلب هذا المشهد المجزأ استراتيجية بيانات مرنة وقادرة على استيعاب مجموعة من المتطلبات القانونية.
قانون الاتحاد الأوروبي للذكاء الاصطناعي: إطار شامل
يعد قانون الذكاء الاصطناعي للاتحاد الأوروبي تشريعًا تاريخيًا يضع معيارًا لتنظيم الذكاء الاصطناعي. إنه ينشئ نظام تصنيف قائم على المخاطر يفرض التزامات مختلفة على أنظمة الذكاء الاصطناعي اعتمادًا على احتمالية تعرضها للضرر. يصنف القانون تطبيقات الذكاء الاصطناعي إلى أربعة مستويات: المخاطر غير المقبولة والمخاطر العالية والمخاطر المحدودة والحد الأدنى من المخاطر.
بالنسبة للمؤسسات التي تقوم بتطوير أو نشر أنظمة الذكاء الاصطناعي عالية المخاطر، فإن أحكام إدارة البيانات في قانون الذكاء الاصطناعي مهمة بشكل خاص. وتنص المادة 10 من القانون على أن مجموعات بيانات التدريب والتحقق والاختبار يجب أن تكون ذات جودة عالية. هذا يعني أنها يجب أن تكون ذات صلة وتمثيلية وخالية من الأخطاء والتحيزات قدر الإمكان. يجب على المؤسسات تنفيذ ممارسات حوكمة البيانات وإدارتها التي تتناول خيارات التصميم وعمليات جمع البيانات وأصل البيانات وعمليات إعداد البيانات مثل التعليقات التوضيحية ووضع العلامات والتنظيف والتحديث والإثراء والتجميع.
يمكنك قراءة النص القانوني الكامل لـ المادة 10 من قانون الاتحاد الأوروبي للذكاء الاصطناعي على الموقع المرجعي الرسمي لقانون الذكاء الاصطناعي هنا:
https://www.artificial-intelligence-act.com/Artificial_Intelligence_Act_Article_10.html
كما يتطلب القانون من المنظمات تقييم توافر مجموعات البيانات وكميتها وملاءمتها، وفحصها بحثًا عن التحيزات المحتملة التي يمكن أن تؤثر على الصحة والسلامة والحقوق الأساسية أو تؤدي إلى التمييز. عندما يتم تحديد التحيزات، يجب اتخاذ التدابير المناسبة لاكتشافها ومنعها والتخفيف من حدتها. في بعض الحالات، قد تقوم المؤسسات بمعالجة فئات خاصة من البيانات الشخصية لاكتشاف التحيز وتصحيحه، ولكن فقط في ظل ظروف صارمة تشمل القيود الفنية على إعادة الاستخدام، وإجراءات الأمان الحديثة، والاسم المستعار، وحذف البيانات بمجرد اكتمال تصحيح التحيز.
يتم تنفيذ الجدول الزمني لتنفيذ قانون الاتحاد الأوروبي للذكاء الاصطناعي على مراحل. بدأ سريان الحظر على أنظمة الذكاء الاصطناعي ذات المخاطر غير المقبولة في فبراير 2025. تنطبق متطلبات الشفافية لنماذج الذكاء الاصطناعي للأغراض العامة بعد 12 شهرًا من دخولها حيز التنفيذ، بينما أصبحت الالتزامات الكاملة للأنظمة عالية المخاطر قابلة للتطبيق في أغسطس 2026. يمنح هذا الجدول الزمني المؤسسات نافذة للاستعداد، ولكنه يسلط الضوء أيضًا على الحاجة الملحة لبناء استراتيجيات بيانات متوافقة الآن.
الولايات المتحدة: نهج مجزأ
وعلى النقيض من النهج المركزي للاتحاد الأوروبي، لم تسن الولايات المتحدة بعد تشريعات فدرالية شاملة للذكاء الاصطناعي. تؤكد الاستراتيجية الفيدرالية الحالية على الابتكار وتعتمد على القوانين الحالية والأطر الطوعية، مثل إطار إدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي للمعهد الوطني للمعايير والتكنولوجيا (NIST). وقد أدى ذلك إلى قيام عدد متزايد من الدول بتقديم فواتيرها الخاصة المتعلقة بالذكاء الاصطناعي. قانون كولورادو للذكاء الاصطناعي، على سبيل المثال، يظهر كنموذج محتمل للولايات الأخرى، مما يخلق بيئة تنظيمية معقدة ومجزأة للشركات العاملة في جميع أنحاء الولايات المتحدة.
يمثل هذا المزيج من قوانين الولاية تحديًا للامتثال. يجب على المنظمات مراقبة مجموعة متنوعة من المتطلبات والتكيف معها، والتي قد تختلف في تعريفاتها للذكاء الاصطناعي وتصنيفات المخاطر والتزامات الإفصاح. بدون قانون اتحادي موحد، يجب على الشركات بناء استراتيجيات بيانات مرنة بما يكفي للتعامل مع هذا التعقيد القضائي.
خطة عمل الذكاء الاصطناعي الأمريكية لإدارة ترامب، الذي نُشر في يوليو 2025، يحدد أكثر من 90 إجراءً من إجراءات السياسة الفيدرالية التي تهدف إلى تأمين قيادة الولايات المتحدة في مجال الذكاء الاصطناعي. تؤكد الخطة على الابتكار بدلاً من التنظيم الذي يركز على المخاطر وتثبط التمويل الفيدرالي للولايات ذات لوائح الذكاء الاصطناعي المرهقة. يتناقض هذا النهج بشكل حاد مع الإطار الشامل للاتحاد الأوروبي ويخلق حالة من عدم اليقين للشركات العاملة في كلا السوقين. أشارت لجنة التجارة الفيدرالية إلى أنها قد تستخدم السلطة الحالية لتنظيم الذكاء الاصطناعي، لا سيما في الحالات التي تنطوي على ممارسات خادعة أو تمييز حسابي، على الرغم من أن مدى الإنفاذ في ظل الإدارة الحالية لا يزال غير واضح.
الأطر الناشئة في مناطق أخرى
تعمل دول أخرى أيضًا بنشاط على تشكيل سياسات حوكمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بها. كانت الصين سباقة في تنظيم الذكاء الاصطناعي، مع التركيز على كل من الأمن والتنمية الاقتصادية. تمثل تدابير الذكاء الاصطناعي المؤقتة الخاصة بها أول لائحة إدارية محددة بشأن خدمات الذكاء الاصطناعي التوليدية، وقد كشفت الدولة عن خطة عمل عالمية لحوكمة الذكاء الاصطناعي. تعمل منطقة الآسيان على تطوير نهج منسق، مع دليل نُشر في فبراير 2024 يسلط الضوء على سبعة مبادئ بما في ذلك الشفافية والإنصاف والأمن. تسعى المملكة المتحدة إلى إطار تنظيمي داعم للابتكار قائم على القطاع يعتمد على المنظمين الحاليين بدلاً من إنشاء سلطة جديدة خاصة بالذكاء الاصطناعي.
تنظم دولة الإمارات العربية المتحدة الذكاء الاصطناعي من خلال نهج متعدد الأوجه، بما في ذلك الاستراتيجية الوطنية للذكاء الاصطناعي 2031، ال قانون حماية البيانات الشخصية (PDPL)، وقواعد محددة لقطاعات مثل الإعلام والمناطق الحرة المالية. تشمل اللوائح الرئيسية حظر استخدام الذكاء الاصطناعي لتصوير الرموز الوطنية دون موافقة والتركيز على ضمان الاستخدام الأخلاقي وحماية البيانات وحقوق الملكية الفكرية للمحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي. كما كانت الدولة رائدة في دمج الذكاء الاصطناعي في الحوكمة، حيث استخدمته لتسريع الصياغة التشريعية وإنشاء نظام بيئي تنظيمي للذكاء.
بناء استراتيجية بيانات قابلة للتكيف
للتنقل في هذا المشهد التنظيمي المتطور، يجب على المؤسسات بناء استراتيجيات بيانات مرنة وقابلة للتكيف. نهج مربع الاختيار القائم على الامتثال غير كافٍ. بدلاً من ذلك، يجب على الشركات اعتماد
نموذج الحوكمة الحية المدمج في دورة حياة الذكاء الاصطناعي بأكملها.
التوصيات الرئيسية لاستراتيجية البيانات الخاصة بك
يجب أن تتضمن استراتيجية البيانات الفعالة لحوكمة الذكاء الاصطناعي العديد من العناصر الرئيسية. يمكن أن تساعد هذه التوصيات المؤسسات على بناء إطار يستوعب متطلبات الامتثال المتطورة مع الحفاظ على الكفاءة التشغيلية.
1. إنشاء هيكل حوكمة متعدد الوظائف
إن حوكمة الذكاء الاصطناعي ليست مسؤولية قانونية أو مسؤولية تقنية معلومات فقط. يتطلب جهدًا تعاونيًا عبر المنظمة. يجب إنشاء لجنة حوكمة متعددة الوظائف، بما في ذلك ممثلين عن الفرق القانونية والتقنية والمنتجة والأخلاقيات. يجب أن تكون هذه اللجنة مسؤولة عن وضع سياسات الذكاء الاصطناعي، والإشراف على تقييمات المخاطر، وضمان تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي ونشرها بطريقة تتوافق مع قيم المنظمة والتزاماتها القانونية.
2. تنفيذ تسلسل البيانات الشامل والتوثيق
بموجب لوائح مثل قانون الاتحاد الأوروبي للذكاء الاصطناعي، يجب أن تكون المنظمات قادرة على إثبات جودة ومصدر بياناتها. يتطلب ذلك إطار نسب البيانات الذي يتتبع البيانات من مصدرها من خلال جميع التحولات والاستخدامات. يعد التوثيق الشامل لمجموعات البيانات، بما في ذلك خصائصها وطرق جمعها وأي خطوات للمعالجة المسبقة، أمرًا ضروريًا للامتثال وبناء الثقة مع المنظمين والمستخدمين.
3. إعطاء الأولوية لاكتشاف التحيز والتخفيف من حدته
أحد أهم المخاطر المرتبطة بالذكاء الاصطناعي هو احتمال التحيز الخوارزمي. يجب أن تتضمن استراتيجيات البيانات عمليات للكشف عن التحيز ومنعه والتخفيف من حدته في كل من مجموعات البيانات والنماذج. يتضمن ذلك اختبار الإنصاف المنتظم عبر المجموعات الديموغرافية المختلفة وتوثيق الخطوات المتخذة لمعالجة أي تحيزات محددة. بالنسبة للأنظمة عالية المخاطر، هذه ليست مجرد أفضل الممارسات ولكنها مطلب قانوني.
4. تطوير برنامج إدارة البائعين
تعتمد العديد من المؤسسات على نماذج ومنصات الذكاء الاصطناعي التابعة لجهات خارجية. يقدم هذا طبقة إضافية من التعقيد لحوكمة الذكاء الاصطناعي. هناك حاجة إلى برنامج شامل لإدارة البائعين للتأكد من أن أنظمة الطرف الثالث تلبي معايير الامتثال الخاصة بالمؤسسة. ويشمل ذلك إجراء العناية الواجبة على مزودي الذكاء الاصطناعي، ودمج بنود محددة لإدارة البيانات في العقود، وإجراء عمليات تدقيق منتظمة للتحقق من الامتثال.
5. استثمر في المراقبة والتدقيق في الوقت الفعلي
أنظمة الذكاء الاصطناعي ليست ثابتة. يمكن أن يتغير أداؤهم بمرور الوقت عندما يواجهون بيانات جديدة، وهي ظاهرة تعرف باسم انحراف النموذج. يجب أن تأخذ استراتيجية البيانات في الاعتبار ذلك من خلال تضمين المراقبة في الوقت الفعلي ومراجعة أنظمة الذكاء الاصطناعي في الإنتاج. وهذا يسمح بالكشف المبكر عن تدهور الأداء أو انحراف الامتثال أو غيرها من الحالات الشاذة التي قد تؤدي إلى انتهاكات تنظيمية أو ضرر.
6. قم ببناء بنية مرنة ونموذجية
نظرًا للطبيعة المجزأة والمتطورة لتنظيم الذكاء الاصطناعي، تعد بنية البيانات المرنة والنموذجية أمرًا بالغ الأهمية. يسمح هذا للمؤسسة بالتكيف مع المتطلبات الجديدة دون الحاجة إلى إعادة تصميم البنية التحتية للبيانات بالكامل. من خلال تصميم أنظمة يمكن تهيئتها لتلبية المتطلبات القضائية المختلفة، يمكن للشركات تحقيق الامتثال بشكل أكثر كفاءة وفعالية.
إن بناء استراتيجية بيانات قابلة للتكيف ترتكز على مبادئ الحوكمة الرشيدة والشفافية والمساءلة هي الخطوة الأولى للمؤسسات للتعامل مع هذا العصر الجديد من التنظيم بنجاح. لا يقتصر النهج الاستباقي لحوكمة الذكاء الاصطناعي على الامتثال فحسب؛ بل يتعلق ببناء الثقة وإدارة المخاطر وضمان استخدام الذكاء الاصطناعي بطريقة تفيد المجتمع ككل.
