كيف تسعى الإمارات لنفوذ عالمي في الذكاء الاصطناعي؟
تاريخ النشر: 16th, March 2024 GMT
قالت صحيفة "فايننشال تايمز" البريطانية، الجمعة، إن "شركة أم جي أكس الاستثمارية، المدعومة من حكومة أبوظبي، تجري مناقشات للاستثمار في مشروع الرقائق التابع لشركة أوبن إيه آي المسؤولة عن برنامج شات جي بي تي".
وأوضحت الصحيفة، نقلا عن مصدرين "أن شركة أم جي أكس الإماراتية، في المراحل الأولية لنقاشات بخصوص صفقة تمويل مع أوبن إيه آي"؛ فيما نوّهت إلى أن الرئيس التنفيذي لأوبن إيه آي، وهو سام ألتمان، يبحث في إمكانية إطلاق مشاريع متخصصة بأشباه الموصلات بغرض تقليل اعتمادها على شرائح "انفيديا" الشهيرة.
وفي السياق نفسه، كشفت الصحيفة، أن "التقديرات التي قدمها ألتمان وغيره بشأن تكلفة إنشاء بنية تحتية للذكاء الاصطناعي، تراوحت بين مئات المليارات، وصولا إلى سبعة تريليون دولار خلال الأعوام المقبلة، ما قد يحد من دخول شركات التكنولوجيا في هذه الاستثمارات مباشرة والبحث عن دول ممولة لتلك المشاريع".
وكانت "فاينانشال تايمز" البريطانية، قد أشارت في وقت سابق من هذا الشهر، إلى أن شركة "أوبن إيه آي" قد أجرت مباحثات مع شركة "تماسيك" القابضة، في سنغافورة، وذلك من أجل صفقة تمويل أيضا.
إلى ذلك، أعلنت شركة "إم جي إكس" التي تركز على الذكاء الاصطناعي، ويترأسها مستشار الأمن القومي الإماراتي، الشيخ طحنون بن زايد، هذا الأسبوع، أنه "لتستعين الدولة بثروتها ومصادر الطاقة الوفيرة والدعم السياسي من أجل منحها ميزة في السباق في سبيل أن تصبح مركزا عالميا للذكاء الاصطناعي".
وتابعت الصحيفة، وفقا لمصادرها: "الإماراتيون، يتطلعون لخلق بنية من شأنها أن تضع أبوظبي في محور استراتيجيات الذكاء الاصطناعي مع شركاء دوليين حول العالم".
وقال الوزير الإماراتي للذكاء الاصطناعي، عمر العلماء، إن "مالك شركة "تسلا"، إيلون ماسك، الذي أطلق مؤخرا شركة "إكس إيه آي" لمنافسة "أوبن إيه آي"، مهتم أيضا بالشراكة مع الدولة الخليجية"، مضيفا: "لا أعتقد أن الأمر بعيد بالنسبة إليه (ماسك) للقيام بشيء (يتعلق بالذكاء الاصطناعي) هنا".
وفي سياق متصل، أكد عدد من العلماء الذين التقاهم ماسك لأول مرة عام 2017، ومرات عدة بعدها أنه "سوف يملي الاقتصاد ما سيفعله هو (ماسك وآخرون هنا)"، فيما لم يستجب ماسك لطلب الصحيفة البريطانية في التعليق.
وأضافت الصحيفة أن "الشيخ طحنون، وهو شقيق رئيس الإمارات، الشيخ محمد بن زايد، يشرف على إمبراطورية مترامية الأطراف بقيمة 1.5 تريليون دولار تضم صندوقين للثروة السيادية بالإضافة إلى شركات خاصة. ويرأس مجموعة "جي 42"، التي تضم شركات تركز على الذكاء الاصطناعي ومقرها الإمارات، وتحظى بدعم صندوق الاستثمار السيادي في أبوظبي "مبادلة"، وتفتخر بشراكات مع "أوبن إيه آي" و"مايكروسوفت" و"سيريبراس".
وأكد العلماء للصحيفة أن "الإمارات لم تتخذ قرارا سياسيا لتفضيل الولايات المتحدة على الصين في أي مشروع يتعلق بالذكاء الاصطناعي". فيما طوّرت الإمارات، علاقات مهمة مع الصين، خصوصا في مجال التكنولوجيا.
وكانت واشنطن قد فرضت قيودا على تصدير مكونات رقمية إلى الصين، بما في ذلك رقائق الذكاء الاصطناعي المتطورة، لأسباب تتعلق بالأمن القومي وبسبب استخدامها المحتمل في أنشطة تعتبرها الولايات المتحدة تتعارض مع الحقوق الأساسية.
المصدر: عربي21
كلمات دلالية: سياسة اقتصاد رياضة مقالات صحافة أفكار عالم الفن تكنولوجيا صحة تفاعلي سياسة اقتصاد رياضة مقالات صحافة أفكار عالم الفن تكنولوجيا صحة تفاعلي اقتصاد اقتصاد دولي اقتصاد عربي اقتصاد دولي الإماراتية الذكاء الاصطناعي الأمن القومي الصين الصين الأمن القومي الإمارات الذكاء الاصطناعي المزيد في اقتصاد اقتصاد دولي اقتصاد دولي اقتصاد دولي اقتصاد دولي اقتصاد دولي اقتصاد دولي اقتصاد اقتصاد اقتصاد سياسة سياسة اقتصاد اقتصاد اقتصاد اقتصاد اقتصاد اقتصاد اقتصاد اقتصاد اقتصاد اقتصاد سياسة اقتصاد رياضة صحافة أفكار عالم الفن تكنولوجيا صحة الذکاء الاصطناعی أوبن إیه آی
إقرأ أيضاً:
الأخلاقيات في الأتمتة: معالجة التحيز في الذكاء الاصطناعي
مع تزايد اعتماد الشركات على الأنظمة الآلية، أصبحت الأخلاقيات مصدر قلق رئيسي. وباتت الخوارزميات تتخذ، بشكل متزايد، القرارات التي كان يتخذها البشر سابقًا، وتؤثر هذه الأنظمة على العديد من مناحي الحياة. تتطلب هذه القوة، التي يملكها الذكاء الاصطناعي، مسؤولية. فبدون قواعد ومعايير أخلاقية واضحة، يمكن للأتمتة أن تُؤدي إلى الظلم وتُسبب الضرر.
يؤثر التحيز وتجاهل الأخلاقيات على الناس بطرق حقيقية. يمكن للأنظمة المتحيزة، على سبيل المثال، أن ترفض منح القروض أو الوظائف أو الرعاية الصحية، ويمكن للأتمتة أن تزيد من سرعة اتخاذ القرارات الخاطئة في حال عدم وجود حواجز حماية. عندما تتخذ الأنظمة قرارًا خاطئًا، غالبًا ما يكون من الصعب الاعتراض عليه أو حتى فهم السبب، ويؤدي غياب الشفافية إلى تحويل الأخطاء الصغيرة إلى مشاكل أكبر.
سبب التحيز في الذكاء الاصطناعي
غالبًا ما ينشأ التحيز في الأتمتة من البيانات. إذا تضمنت البيانات التاريخية تمييزًا، فقد تُكرر الأنظمة المُدربة عليها هذه الأنماط. على سبيل المثال، قد ترفض أداة ذكاء اصطناعي تُستخدم لفحص المتقدمين للوظائف المرشحين بناءً على الجنس أو العرق أو العمر إذا كانت بيانات التدريب الخاصة بها تعكس تلك التحيزات السابقة. ويدخل التحيز أيضًا من خلال التصميم، حيث يمكن للاختيارات المتعلقة بما يجب قياسه، والنتائج التي يجب تفضيلها، وكيفية تصنيف البيانات أن تؤدي إلى نتائج منحرفة.
هناك أنواع عديدة من التحيز. يحدث تحيز العينات عندما لا تُمثل مجموعة البيانات جميع الفئات، بينما قد ينشأ تحيز التصنيف من مدخلات بشرية ذاتية. حتى الخيارات التقنية، مثل نوع الخوارزمية، قد تُشوّه النتائج.
المشاكل ليست نظرية فحسب. فقد تخلت شركة "أمازون" للتجارة الإلكترونية عن استخدام أداة توظيف في عام 2018 بعد أن فضّلت المرشحين الذكور، ووُجد أن بعض أنظمة التعرف على الوجه تُخطئ في تحديد الأشخاص ذوي البشرة الملونة بمعدلات أعلى من غيرهم. تُزعزع هذه المشاكل الثقة في نماذج الذكاء الاصطناعي وتُثير المخاوف.
وهناك مصدر قلق حقيقي آخر. فحتى عندما لا تُستخدم سمات مثل العرق، بشكل مباشر، فإن سمات أخرى مثل الرمز البريدي أو المستوى التعليمي قد تُمثّل بدائل، مما يعني أن النظام قد يُميّز حتى لو بدت المدخلات محايدة، على سبيل المثال، بناءً على المناطق الأكثر ثراءً أو فقرًا. يصعب اكتشاف التحيز دون اختبار دقيق. ويُعدّ ارتفاع حالات تحيز الذكاء الاصطناعي علامة على الحاجة إلى مزيد من الاهتمام بتصميم النظام.
المعايير المهمة
القوانين تُواكب التطور وتحاول معالجة التحيز. يُصنّف قانون الذكاء الاصطناعي للاتحاد الأوروبي، الصادر عام 2024، أنظمة الذكاء الاصطناعي حسب درجة خطورتها. يجب أن تستوفي الأنظمة عالية الخطورة، كتلك المستخدمة في التوظيف أو تقييم الجدارة الائتمانية، متطلبات صارمة، تشمل الشفافية والرقابة البشرية والتحقق من التحيز. في الولايات المتحدة، تعمل الجهات التنظيمية بفاعلية. وتُحذّر لجنة تكافؤ فرص العمل أصحاب العمل من مخاطر أدوات التوظيف المُدارة بالذكاء الاصطناعي، كما أشارت لجنة التجارة الفيدرالية إلى أن الأنظمة المتحيزة قد تُخالف قوانين مكافحة التمييز.
أنظمة أكثر عدالة
لا تنشأ أخلاقيات الأتمتة صدفة، بل تتطلب تخطيطًا دقيقًا، وأدوات مناسبة، واهتمامًا مستمرًا. يجب دمج التحيز والإنصاف في العملية منذ البداية، لا إضافتهما لاحقًا. وهذا يستلزم تحديد الأهداف، واختيار البيانات المناسبة، وإشراك الأطراف المعنية.
يتطلب تحقيق ذلك اتباع بعض الاستراتيجيات الرئيسية:
إجراء تقييمات التحيز
الخطوة الأولى للتغلب على التحيز هي اكتشافه. يجب إجراء تقييمات التحيز مبكرًا وبشكل متكرر، من مرحلة تطوير النموذج إلى نشره، لضمان عدم تحقيق الأنظمة لنتائج غير عادلة. قد تشمل المقاييس القرارات التي يكون لها تأثير أكبر على مجموعة واحدة من غيرها.
يجب أن تُجري جهات خارجية عمليات تدقيق التحيز كلما أمكن ذلك. قد تُغفل المراجعات الداخلية قضايا رئيسية أو تفتقر إلى الاستقلالية، كما أن الشفافية في عمليات التدقيق الموضوعية تبني ثقة الجمهور.
مجموعات بيانات متنوعة
تساعد بيانات التدريب المتنوعة على تقليل التحيز من خلال تضمين عينات من جميع مجموعات المستخدمين، وخاصةً تلك التي غالبًا ما يتم استبعادها. فمساعد صوتي مُدرّب في الغالب على أصوات الرجال لن يُجدي نفعًا مع النساء، ونموذج تقييم الائتمان الذي يفتقر إلى بيانات المستخدمين ذوي الدخل المحدود قد يُسيء تقديرهم.
يساعد تنوع البيانات أيضًا النماذج على التكيف مع الاستخدام الفعلي. ينتمي المستخدمون إلى خلفيات مختلفة، وينبغي أن تعكس الأنظمة ذلك. فالتنوع الجغرافي والثقافي واللغوي جميعها عوامل مهمة. تنوع البيانات لا يكفي بمفرده. فيجب أن تكون دقيقة ومُصنّفة جيدًا.
الشمولية في التصميم
يُشرك التصميم الشامل الأشخاص المتأثرين. ينبغي على المطورين استشارة المستخدمين، وخاصةً المعرضين لخطر الضرر (أو الذين قد يُسببون ضررًا باستخدام الذكاء الاصطناعي المتحيز)، لأن ذلك يُساعد على كشف الجوانب السلبية.
يعني التصميم الشامل أيضًا فرقًا متعددة التخصصات. إن إشراك خبراء الأخلاق والقانون والعلوم الاجتماعية يُمكن أن يُحسّن عملية اتخاذ القرار، لأن هذه الفرق أكثر ميلًا لطرح أسئلة مختلفة ورصد المخاطر.
يجب أن تكون الفرق متنوعة أيضًا. فالأشخاص ذوو التجارب الحياتية المختلفة يكتشفون قضايا مختلفة، والنظام الذي تُنشئه مجموعة متجانسة قد يتغاضى عن مخاطر قد يكتشفها الآخرون.
الخلاصة أن الأتمتة باقية، لكن الثقة في أنظمة الذكاء الاصطناعي تعتمد على عدالة النتائج ووضوح القواعد. إذ قد يُسبب التحيز في أنظمة الذكاء الاصطناعي ضررًا.
وفد سنغالي يبحث التعاون مع «ألف للتعليم»