الأمم المتحدة تعتمد أول قرار دولي حول الذكاء الاصطناعي
تاريخ النشر: 22nd, March 2024 GMT
قال مسؤولون أميركيون إن الجمعية العامة للأمم المتحدة اعتمدت بالإجماع -أمس الخميس- أول قرار بشأن الذكاء الاصطناعي، بهدف تشجيع حماية البيانات الشخصية وحقوق الإنسان ومراقبة المخاطر.
ويذكر هؤلاء المسؤولون -في مؤتمر صحفي قبل التصديق على القرار غير الملزم الذي اقترحته الولايات المتحدة ودعمته الصين و121 دولة أخرى- أن عملية التفاوض على القرار الذي يدعو لتعزيز سياسات حماية الخصوصية استغرقت 3 أشهر.
وقالت السفيرة الأميركية الأممية ليندا توماس غرينفيلد "اليوم، تحدث جميع أعضاء الجمعية العامة للأمم المتحدة البالغ عددهم 193 عضوا بصوت واحد، واختاروا معا أن يتحكموا في الذكاء الاصطناعي بدلا من السماح له بالتحكم فينا".
القرار هو الأحدث في سلسلة من المبادرات أطلقتها الحكومات في جميع أنحاء العالم لتنظيم التطور في مجال الذكاء الاصطناعي، وسط مخاوف متعددة من بينها إمكانية استخدامه لتقويض الممارسات الديمقراطية، أو زيادة الاحتيال، أو فقدان الوظائف على نطاق واسع.
ولم تكن أغلب المبادرات السابقة فعالة في التعامل مع تلك المخاوف.
وجاء في القرار أن "التصميم الضار أو غير السليم لأنظمة الذكاء الاصطناعي وتطويرها ونشرها واستخدامها يشكل مخاطر يمكن أن تقوض حماية وتعزيز وممارسة حقوق الإنسان والحريات الأساسية".
وقال أحد المسؤولين متحدثا لرويترز شريطة عدم الكشف عن هويته "نعتقد أن القرار يحقق التوازن المناسب بين تعزيز التنمية والاستمرار في حماية حقوق الإنسان".
وفي نوفمبر/تشرين الثاني الماضي، كشفت الولايات المتحدة وبريطانيا وأكثر من 12 دولة عن أول اتفاق دولي مفصل حول مواجهة أضرار هذه التقنية، مما دفع الشركات إلى تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي "آمنة من حيث التصميم".
المصدر: الجزيرة
كلمات دلالية: رمضان 1445 هـ حريات الذکاء الاصطناعی
إقرأ أيضاً:
الذكاء الاصطناعي يساعد على توقع الخصائص الكيميائية
طور باحثون تطبيقا أطلقوا عليه اسم "ChemXploreML" يتنبأ بالخصائص الكيميائية ويسرعها، دون الحاجة إلى مهارات برمجة متعمقة.
من الأهداف الأساسية المشتركة لمعظم باحثي الكيمياء الحاجة إلى التنبؤ بخصائص الجزيء، مثل درجة غليانه أو انصهاره. بمجرد أن يتمكن الباحثون من تحديد هذا التنبؤ بدقة، يصبحون قادرين على المضي قدمًا في عملهم، محققين اكتشافات تُفضي إلى أدوية ومواد وغيرها. مع ذلك، ارتبطت الطرق التقليدية للكشف عن هذه التنبؤات، تاريخيًا، بتكلفة باهظة، استنزاف الوقت والجهد المبذول في المعدات، بالإضافة إلى التمويل.
تمكن فرع من الذكاء الاصطناعي، يُعرف باسم التعلم الآلي machine learning (ML)، من تخفيف عبء التنبؤ بخصائص الجزيئات إلى حد ما، لكن الأدوات المتقدمة التي تُسرّع العملية بشكل أكثر فعالية، من خلال التعلم من البيانات الموجودة لإجراء تنبؤات سريعة للجزيئات الجديدة، تتطلب من المستخدم امتلاك مستوى عالٍ من الخبرة البرمجية. هذا يُشكّل عائقًا أمام العديد من الكيميائيين، الذين قد لا يمتلكون الكفاءة الحسابية اللازمة لاجتياز عملية التنبؤ.
للتخفيف من هذا التحدي، ابتكر باحثون في مجموعة "ماكغواير" للأبحاث في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) تطبيق ChemXploreML، وهو تطبيق سطح مكتب سهل الاستخدام يُساعد الكيميائيين على إجراء هذه التنبؤات المهمة دون الحاجة إلى مهارات برمجة متقدمة. هذا التطبيق متاح مجانًا وسهل التنزيل ويعمل على المنصات الرئيسية، كما أنه مصمم للعمل دون اتصال بالإنترنت، مما يُحافظ على خصوصية بيانات البحث.
وقد تم توضيح هذه التقنية الجديدة والمثيرة في مقال نُشر مؤخرًا في مجلة المعلومات والنمذجة الكيميائية Journal of Chemical Information and Modeling.
اقرأ أيضا... أداة ذكاء اصطناعي مجانية تعد تقارير طبية مثل الأنظمة التجارية
إحدى العقبات المحددة في مجال التعلم الآلي الكيميائي هي ترجمة البنى الجزيئية إلى لغة رقمية تفهمها أجهزة الكمبيوتر. يُؤتمت برنامج ChemXploreML هذه العملية المعقدة باستخدام "مُضمِّنات جزيئية" مدمجة قوية تُحوّل البنى الكيميائية إلى متجهات رقمية غنية بالمعلومات. بعد ذلك، يُطبّق البرنامج خوارزميات متطورة لتحديد الأنماط والتنبؤ بدقة بالخصائص الجزيئية، مثل درجات الغليان والانصهار، كل ذلك من خلال واجهة رسومية تفاعلية سهلة الاستخدام.
يقول أرافيند نيفاس ماريموثو، باحث في مجموعة ماكغواير والمؤلف الرئيسي للمقالة "يهدف ChemXploreML إلى تعميم استخدام التعلم الآلي في العلوم الكيميائية"، مضيفا "من خلال إنشاء تطبيق سطح مكتب سهل الاستخدام وقوي وقابل للعمل دون اتصال بالإنترنت، نضع أحدث النمذجة التنبؤية بين يدي الكيميائيين مباشرةً، بغض النظر عن خبراتهم البرمجية. هذا العمل لا يُسرّع البحث عن أدوية ومواد جديدة من خلال تسريع عملية الفحص وتخفيض تكلفتها فحسب، بل يفتح تصميمه المرن آفاقًا جديدة للابتكارات المستقبلية".
صُمم تطبيق ChemXploreML ليتطور مع مرور الوقت. لذا، مع تطور التقنيات والخوارزميات المستقبلية، يُمكن دمجها بسلاسة في التطبيق، مما يضمن للباحثين الوصول الدائم إلى أحدث الأساليب وتطبيقها. تم اختبار التطبيق على خمس خصائص جزيئية رئيسية للمركبات العضوية: نقطة الانصهار، ونقطة الغليان، وضغط البخار، ودرجة الحرارة الحرجة، والضغط الحرج، وحقق درجات دقة عالية وصلت إلى 93% لدرجة الحرارة الحرجة. كما أظهر الباحثون أن طريقة جديدة وأكثر إحكامًا لتمثيل الجزيئات كانت دقيقة تقريبًا مثل الطرق القياسية ولكنها كانت أسرع بما يصل إلى 10 مرات.
يقول ماريموثو: "نتصور مستقبلًا يُمكن فيه لأي باحث تخصيص وتطبيق التعلم الآلي بسهولة لحل تحديات فريدة، من تطوير مواد مستدامة إلى استكشاف الكيمياء المعقدة للفضاء بين النجوم".
مصطفى أوفى (أبوظبي)
ترحيب كبير من لاعبي سيراميكا بـ عمرو السولية...صور