An ontological approach to foster the convergence, interoperability and operationalization of frameworks for Trustworthy AI
تقدم هذه الورقة "أنطولوجيا أخلاقيات الذكاء الاصطناعي" (AI-EO)، وهي بنية تحتية دلالية مبنية على تقنيات الويب تهدف إلى توحيد وتشغيل أطر عمل الذكاء الاصطناعي الموثوق عبر عملية تطوير ديناميكية وتكرارية تم التحقق من صحتها من خلال دراسات حالة.
البحث الأصلي مرخَّص بموجب CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). هذا شرح مولَّده بالذكاء الاصطناعي للبحث أدناه. لم يكتبه المؤلفون ولم يصادقوا عليه. وللتحقق من الدقة التقنية، يرجى الرجوع إلى البحث الأصلي. اقرأ إخلاء المسؤولية الكامل
تخيل أنك تحاول بناء مكتبة عالمية ضخمة لـ "الذكاء الاصطناعي الجيد".
في الوقت الحالي، نواجه مشكلة: دول ومنظمات مختلفة تكتب قواعدها الخاصة حول كيفية جعل الذكاء الاصطناعي آمنًا وعادلًا وجديرًا بالثقة.
- أستراليا كتبت قائمة مكونة من 8 قواعد.
- الاتحاد الأوروبي كتب قانونًا أطول وأكثر تعقيدًا يقوم على ركائز "القانونية، والأخلاقية، والمتانة".
- شركات التكنولوجيا لديها قوائم مراجعة داخلية خاصة بها.
المشكلة هي أن هذه الكتب القاعدة مكتوبة بلغات مختلفة، وتستخدم كلمات مختلفة لأشياء هي ذاتها، وهي منظمة بشكل مختلف. إذا أراد مطور في أستراليا التحقق مما إذا كان ذكاؤه الاصطناعي "عادلًا"، فقد يبحث عن تعريف لا يتطابق مع تعريف الاتحاد الأوروبي لـ "العدالة". الأمر يشبه محاولة بناء منزل حيث تستخدم المخططات التي وضعها المهندس المعماري، والكهربائي، والسباك رموزًا مختلفة لـ "مفتاح الضوء". ينتهي بك الأمر بفوضى مربكة.
يقدم هذا البحث حلاً يسمى "أنطولوجيا أخلاقيات الذكاء الاصطناعي" (AI-EO).
فكر في (AI-EO) ليس ككتاب قواعد جديد، بل كمترجم عالمي ونظام أرشفة رئيسي لكل قواعد أخلاقيات الذكاء الاصطناعي المختلفة هذه.
الفكرة الجوهرية: "حجر رشيد" لقواعد الذكاء الاصطناعي
قام المؤلف، سالفاتوري بيليجي، بإنشاء "خريطة" رقمية (تسمى أنطولوجيا) تربط كل هذه الكتب القاعدة ببعضها البعض.
إليك كيف يعمل ذلك، باستخدام تشبيه بسيط:
1. مشكلة "القاموس"
تخيل أن الاتحاد الأوروبي يقول: "يجب أن تكون مسؤولاً (Accountable)". وتقول أستراليا: "يجب أن تكون مسؤولاً (Responsible)".
بالنسبة للكمبيوتر، هاتان كلمتان مختلفتان تمامًا. أما بالنسبة للبشر، فهما تعنيان الشيء نفسه تقريبًا.
- بدون AI-EO: الكمبيوتر الذي يتحقق من "المساءلة" سيتجاهل القاعدة الأسترالية المتعلقة بـ "المسؤولية".
- مع AI-EO: النظام يعرف أن "المساءلة" و"المسؤولية" هما توأمان. إنه يربطهما معًا. الآن، إذا سألت النظام: "هل هذا الذكاء الاصطناعي مسؤول؟" فإنه يتحقق تلقائيًا من قواعد الاتحاد الأوروبي وأستراليا معًا.
2. "الخريطة الحية" (التطور التكراري)
عادةً، عندما تكتب كتاب قواعد، يكون ثابتًا. بمجرد طباعته، ينتهي الأمر به. لكن الذكاء الاصطناعي يتغير كل يوم. أنواع جديدة من الذكاء الاصطناعي (مثل "الذكاء الاصطناعي الوكيل" الذي يعمل من تلقاء نفسه) تظهر باستمرار.
- الطريقة القديمة: تنتظر سنوات لتحديث القانون.
- طريقة AI-EO: صمم المؤلف هذا النظام ليكون مرنًا. إنه مثل "خرائط جوجل" التي تُحدث في الوقت الفعلي.
- الخطوة 1: يأخذ النظام القواعد الأسترالية ويقوم برسم خريطتها.
- الخطوة 2: يأخذ قواعد الاتحاد الأوروبي ويرسم خريطتها.
- الخطوة 3: يجد أين تتداخل وأين تختلف، مما يخلق "رؤية اتحادية" (لوحة تحكم موحدة واحدة).
- الخطوة 4: إذا ظهرت قاعدة جديدة غدًا، يمكن للنظام ببساًطة إضافتها إلى الخريطة دون كسر الهيكل بأكمله.
3. "خزانة الملفات الذكية"
يصف البحث عملية يستخدم فيها النظام الذكاء الاصطناعي لقراءة هذه الكتب القاعدة، واستخراج الكلمات المفتاحية المهمة (مثل "العدالة"، "الخصوصية"، "السلامة")، وتصنيفها في قاعدة بيانات مهيكلة.
- الإشراف البشري: يعمل البشر كأمناء مكتبات للتأكد من أن الذكاء الاصطناعي يصنف الأشياء بشكل صحيح.
- الإثراء الدلالي: النظام لا يقوم فقط بتصنيف الكلمة؛ بل يضيف ملاحظات، ويربطها بالقانون الأصلي، ويشرح لماذا هي مهمة.
لماذا يهم هذا؟ (ما الفائدة من ذلك؟)
تخيل أنك شركة تحاول إطلاق روبوت دردشة (Chatbot) جديد يعتمد على الذكاء الاصطناعي. تريد التأكد من أنك لا تخالف أي قواعد في أي مكان في العالم.
- قبل AI-EO: توظف فريقًا من 50 محاميًا لقراءة كل وثيقة أخلاقيات ذكاء اصطناعي على كوكب الأرض. يستغرق الأمر شهورًا ويكلف ثروة.
- مع AI-EO: تقوم بتوصيل نظام الذكاء الاصطنا الخاص بك بهذا "المترجم العالمي". يقوم فورًا بمسح الكود الخاص بك مقابل الخريطة الموحدة لجميع القواعد العالمية. ويخبرك: "مهلاً، روبوت الدردشة الخاص بك ممتاز بالنسبة للاتحاد الأوروبي، لكنك أغفلت متطلبًا محددًا لـ 'الشفافية' تتطلبه أستراليا."
"السر الخفي": الوصفي مقابل الإلزامي
يؤكد المؤلف أن هذا النظام وصفي (Descriptive) وليس إلزاميًا (Prescriptive).
- الإلزامي (Prescriptive) يشبه معلمًا صارمًا يقول: "يجب عليك فعل ذلك بهذه الطريقة".
- الوصفي (Descriptive) يشبه مرشدًا مفيدًا يقول: "إليك كيف يفعل الآخرون ذلك، وإليك كيف تتناسب فكرتك معهم".
هذا يجعل النظام مرنًا. فهو لا يجبر الجميع على التفكير بنفس الطريقة تمامًا؛ بل يساعدهم فقط على فهم بعضهم البعض بشكل أفضل.
الملخص
ببساطة، يقدم هذا البحث جسرًا رقميًا.
- المشكلة: قواعد أخلاقيات الذكاء الاصطناعي مشتتة، ومربكة، ويصعب مقارنتها.
- الحل: خريطة ذكية قابلة للقراءة بواسطة الكمبيوتر (أنطولوجيا) تترجم بين كتب القواعد المختلفة.
- النتيجة: عالم يمكننا فيه بناء ذكاء اصطناعي أكثر أمانًا وموثوقية بشكل أسرع لأن الجميع يتحدث نفس "اللغة الأخلاقية"، حتى لو كُتبت كتب قواعدهم الأصلية بشكل مختلف.
إنه يشبه تحويل غرفة فوضوية مليئة بأشخاص يتحدثون لغات مختلفة إلى غرفة حيث يمتلك الجميع مترجمًا عالميًا، مما يسمح لهم أخيرًا بالاتفاق على كيفية بناء مستقبل آمن معًا.
غارق في أبحاث مجالك؟
تصلك نشرة يومية بأحدث الأبحاث المطابقة لكلماتك البحثية المفتاحية — مع ملخصات تقنية، بلغتك.