إضفاء الطابع الديمقراطي على الذكاء الاصطناعي: 3 مخاطر يجب على قادة الأعمال مواجهتها

في العام الماضي، انتقلت القوة الكاملة للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي من أيدي المطورين وعلماء الكمبيوتر إلى أيدي المستهلكين. ومن خلال القيام بذلك، أدرك العالم بأسره، بما في ذلك قادة الأعمال على جميع المستويات، مدى ثورة هذه التكنولوجيا. على المدى القريب، سيعمل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي (ML) على إعادة تعريف إجراءات العمل، وزيادة الإنتاجية، وتضخيم حجم المحتوى الذي تستطيع الشركات إنتاجه لتلبية احتياجات العملاء الفردية.

إن إضفاء الطابع الديمقراطي على الذكاء الاصطناعي، والذي يتم تسهيله من خلال الأدوات والمنصات الجديدة المتاحة للجمهور، يمثل سيفا ذا حدين للشركات. فمن ناحية، فهو يوفر فرصًا غير مسبوقة للابتكار والكفاءة والربحية. فهو يسمح للشركات بتسخير قوة التقنيات المتطورة دون الحاجة إلى استثمارات كبيرة في الخبرة المتخصصة. ومع ذلك، فإن هذه الديمقراطية يمكن أن تخلق أيضًا عددًا لا يحصى من المخاطر التي يجب على الشركات التعامل معها بحذر.

مع توافر أدوات الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع وتقديم شركات الذكاء الاصطناعي عمليات تكامل أعمق للشركات في جميع أنحاء العالم، يزداد خطر الأخطاء وسوء الاستخدام بشكل كبير. دعونا نستكشف أماكن وجود هذه المخاطر وكيف يمكن للشركات الحماية منها، مع إطلاق العنان للقوة التحويلية للذكاء الاصطناعي.

ضمان أمن البيانات

مع إضفاء الطابع الديمقراطي على أدوات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، لم يتم تخفيف التحديات الحالية في أمن البيانات والخصوصية؛ تتفاقم. يُعهد إلى الشركات بكميات كبيرة من المعلومات الحساسة، كما أن إضفاء الطابع الديمقراطي على الذكاء الاصطناعي يزيد من احتمالية الوصول غير المصرح به إلى هذه البيانات أو إساءة استخدامها. إن إمكانية الوصول التي تجعل أدوات الذكاء الاصطناعي جذابة تزيد أيضًا من احتمالات التهديدات السيبرانية. وهذا يعرض الشركات لمخاطر انتهاكات البيانات وسرقة الملكية الفكرية وعدم الامتثال التنظيمي.

بينما تقوم الشركات بدمج الذكاء الاصطناعي في عملياتها، يجب عليها إعطاء الأولوية لتدابير الأمن السيبراني القوية والاعتبارات الأخلاقية لحماية أصولها والحفاظ على ثقة عملائها وأصحاب المصلحة. يتطلب الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي البيانات للتعلم. ولذلك تقع على عاتق الشركات مسؤولية التأكد من أن البيانات المستخدمة لتدريس هذه النماذج تظل ضمن بيئتها الخاصة. يجب أن يكونوا قادرين على امتلاك نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم والحفاظ على السيطرة الكاملة على بيانات عملائهم والمعلومات الأخرى.

تجنب الاعتماد المفرط على بائع واحد للذكاء الاصطناعي

إلى جانب أمن البيانات، تحتاج الشركات اليوم إلى توخي الحذر بشأن تطوير الاعتماد المفرط على أداة واحدة للذكاء الاصطناعي. نظرًا للمرحلة الناشئة للعديد من أدوات الذكاء الاصطناعي الحالية، فمن المحتمل أن الشركات التي تقف وراء هذه التقنيات، إن لم تكن قد واجهت بالفعل، تواجه عدم استقرار مالي أو صعوبات قانونية. يمكن أن تعرض هذه التحديات استمرارية وموثوقية أداة الذكاء الاصطناعي نفسها للخطر. إذا أصبحت الشركة المسؤولة عن أداة معينة غير مستقرة ماليًا أو تعاني من نزاعات قانونية، فقد يؤدي ذلك إلى توقف التحديثات والصيانة والدعم للأداة. قد يترك هذا السيناريو مستخدمي الأعمال مع تكنولوجيا قديمة أو ضعيفة. وفي نهاية المطاف، قد يؤدي هذا إلى تعطيل الصناعات المختلفة التي قامت بدمج الذكاء الاصطناعي في عملياتها.

وللتخفيف من هذه المخاطر، يعد اتباع نهج متنوع وتعاوني في تطوير ونشر أدوات الذكاء الاصطناعي أمرًا ضروريًا. ويجب على مجتمع الأعمال التأكد من أن فشل أي كيان منفرد لن يؤدي إلى عواقب غير متناسبة على المشهد التكنولوجي الأوسع. يجب على الشركات أن تبحث عن شركاء يتعاملون مع الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة ونماذج اللغات الكبيرة (LLM) من منظور لاأدري. وهذا يعني أنها تدعم نماذج متعددة مع التأكد من أن النماذج المستخدمة من قبل شركة معينة مناسبة ودائمة ومدعومة جيدًا.

مراقبة الجودة والعائد على الاستثمار

أخيرًا، تجدر الإشارة إلى أن مجرد قدرة الشركة على أتمتة مهمة معينة، لا يعني أنه ينبغي لها ذلك. قد لا يكون عائد الاستثمار (ROI) أو جودة النتيجة كافيين لتلبية احتياجات العمل. نماذج ML غالية الثمن. تجد العديد من المؤسسات التي تجرب هذه الأدوات أنها باهظة الثمن أو غير موثوقة بدرجة كافية للانتقال إلى الإنتاج أو الاستخدام الكامل.

يمكن أن يكون تقييم قيمة وموثوقية وجودة تطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي أمرًا معقدًا. يجب على الشركات البحث عن شركاء يمكنهم مساعدتها في فهم ما إذا كانت نتائج أداة معينة كافية لتحقيق أهدافها ويمكن الاعتماد عليها مع مرور الوقت. بالإضافة إلى ذلك، يمكن لهؤلاء الشركاء مساعدة الشركات على التأكد من أنها تنفذ سير العمل المناسب لحل مشكلاتها وضمان الضوابط والتوازنات المناسبة.

في السنوات المقبلة، سنشهد انفجارًا في عدد نماذج التعلم الآلي المخصصة والمتخصصة التي تظهر حول العالم. وهذا يعني أن الشركات اليوم يجب أن تعمل على فهم أفضل مكان لتطبيق هذه الأدوات داخل مؤسساتهم. ويجب عليهم التأكد من أنهم يوفرون الأمان والموثوقية والقيمة المطلوبة. وفي حين أن إضفاء الطابع الديمقراطي على الذكاء الاصطناعي أمر واعد للغاية، يجب على الشركات أن تظل يقظة بشأن المخاطر المرتبطة به من أجل ضمان التكامل المسؤول والمستدام لهذه التقنيات في عملياتها.

عن المؤلف

Simone Bohnenberger-Rich، دكتوراه، هو الرئيس التنفيذي للمنتجات في جملة، شركة رائدة عالميًا في مجال تكنولوجيا الترجمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي. انضمت إلى Phrase بعد أن عملت لمدة خمس سنوات في Eigen Technologies، وهي شركة تعمل بالذكاء الاصطناعي تعمل في مجال B2B بدون تعليمات برمجية، وتعمل على تمكين المستخدمين من حل أصعب مشكلات البيانات لديهم، وعملت في النهاية كنائب أول للرئيس للمنتج. وقد سبقت فترة وجودها في Eigen سنوات من الاستشارات الإستراتيجية في شركة Monitor Deloitte، حيث قدمت المشورة للعملاء بشأن استراتيجيات النمو عند تقاطع البيانات والتكنولوجيا.

قم بالتسجيل مجانًا في insideBIGDATA النشرة الإخبارية.

انضم إلينا على تويتر: https://twitter.com/InsideBigData1

انضم إلينا على لينكد إن: https://www.linkedin.com/company/insidebigdata/

انضم إلينا على فيس بوك: https://www.facebook.com/insideBIGDATANOW