“`html
الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق: مفتاح تحقيق التوازن بين الابتكار والثقة في سياسات الذكاء الاصطناعي
هذه المقالة هي مساهمة من فيليكس شو، مؤسس شبكة ARPA.
شهد النهج الذي تتبعه الحكومة الأمريكية تجاه الذكاء الاصطناعي (AI) تحولاً جذرياً، حيث تم التركيز على تسريع الابتكار بدلاً من الرقابة التنظيمية. وعلى وجه الخصوص، حدد الأمر التنفيذي للرئيس دونالد ترامب، “إزالة الحواجز أمام الريادة الأمريكية في الذكاء الاصطناعي”، نبرة جديدة لتطوير الذكاء الاصطناعي، متجذرة في تعزيز حرية التعبير والنهوض بالتقدم التكنولوجي. وبالمثل، فإن رفض نائب الرئيس الأمريكي، جيه دي فانس، تأييد اتفاقية عالمية لسلامة الذكاء الاصطناعي يشير إلى أن أمريكا ستعطي الأولوية للابتكار دون المساس بميزتها التنافسية.
ومع ذلك، مع تزايد تأثير أنظمة الذكاء الاصطناعي في الأسواق المالية والبنية التحتية الحيوية والخطاب العام، يبقى السؤال: كيف يمكننا ضمان الثقة والموثوقية في القرارات والمخرجات المدفوعة بنماذج الذكاء الاصطناعي دون خنق الابتكار؟
هنا يأتي دور الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق، الذي يقدم نهجًا شفافًا وآمنًا من الناحية المشفرة للذكاء الاصطناعي، مما يضمن المساءلة دون تنظيمات صارمة.
التحدي الذي يواجهه الذكاء الاصطناعي بدون شفافية
أدى التقدم السريع للذكاء الاصطناعي إلى ظهور عصر جديد من وكلاء الذكاء الاصطناعي الأذكياء القادرين على اتخاذ قرارات معقدة ومستقلة. ولكن بدون الشفافية، يمكن أن تصبح هذه الأنظمة غير قابلة للتنبؤ وغير خاضعة للمساءلة.
على سبيل المثال، تعمل وكلاء الذكاء الاصطناعي الماليون، الذين يعتمدون على نماذج تعلم الآلة المتطورة لتحليل مجموعات البيانات الضخمة، الآن بموجب متطلبات إفصاح أقل. في حين أن هذا يشجع الابتكار، فإنه يثير أيضًا فجوة في الثقة: بدون رؤية لكيفية توصل وكلاء الذكاء الاصطناعي هؤلاء إلى استنتاجاتهم، قد تكافح الشركات والمستخدمون للتحقق من دقتها وموثوقيتها.
إن انهيار السوق الناتج عن اتخاذ نموذج الذكاء الاصطناعي لقرار معيب ليس مجرد خطر نظري، بل هو احتمال إذا تم نشر نماذج الذكاء الاصطناعي دون ضمانات قابلة للتحقق. التحدي ليس في إبطاء تقدم الذكاء الاصطناعي، ولكن في ضمان إمكانية إثبات مخرجاته والتحقق منها والوثوق بها.
كما قال عالم النفس الشهير في جامعة هارفارد، ب. ف. سكينر ذات مرة: “المشكلة الحقيقية ليست ما إذا كانت الآلات تفكر ولكن ما إذا كان الرجال يفعلون ذلك”. في الذكاء الاصطناعي، القضية الرئيسية ليست فقط مدى ذكاء هذه الأنظمة، ولكن كيف يمكن للبشر التحقق من ذكائهم والثقة به.
كيف يسد الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق فجوة الثقة
يلخص راسل والد، المدير التنفيذي في معهد ستانفورد للذكاء الاصطناعي الذي يركز على الإنسان، نهج الذكاء الاصطناعي الأمريكي:
“لن تكون السلامة هي التركيز الأساسي، ولكن بدلاً من ذلك، سيكون الابتكار المتسارع والاعتقاد بأن التكنولوجيا هي فرصة”.
هذا هو بالضبط سبب أهمية الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق. فهو يتيح ابتكار الذكاء الاصطناعي دون المساس بالثقة، مما يضمن إمكانية التحقق من مخرجات الذكاء الاصطناعي بطريقة لامركزية تحافظ على الخصوصية.
يستفيد الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق من التقنيات المشفرة مثل إثباتات المعرفة الصفرية (ZKPs) وتعلم الآلة بالمعرفة الصفرية (ZKML) لتزويد المستخدمين بالثقة في قرارات الذكاء الاصطناعي دون الكشف عن البيانات الاحتكارية.
- تسمح إثباتات المعرفة الصفرية (ZKPs) لأنظمة الذكاء الاصطناعي بإنشاء إثباتات مشفرة تؤكد أن المخرجات مشروعة دون الكشف عن البيانات أو العمليات الأساسية. وهذا يضمن النزاهة حتى في بيئة ذات رقابة تنظيمية قليلة.
- يجلب ZKML نماذج الذكاء الاصطناعي القابلة للتحقق إلى السلسلة، مما يسمح بمخرجات الذكاء الاصطناعي غير الموثوقة والتي يمكن إثباتها رياضيًا. وهذا أمر بالغ الأهمية بشكل خاص لأوراكل الذكاء الاصطناعي واتخاذ القرارات القائمة على البيانات في صناعات مثل التمويل والرعاية الصحية والحوكمة.
- تقوم ZK-SNARKs بتحويل حسابات الذكاء الاصطناعي إلى إثباتات قابلة للتحقق، مما يضمن تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل آمن مع حماية حقوق الملكية الفكرية وخصوصية المستخدم.
بمعنى آخر، يوفر الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق طبقة تحقق مستقلة، مما يضمن بقاء أنظمة الذكاء الاصطناعي شفافة وخاضعة للمساءلة وربما دقيقة.
الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق: مستقبل المساءلة في الذكاء الاصطناعي
تم تعيين مسار الذكاء الاصطناعي في أمريكا للابتكار القوي. ولكن بدلاً من الاعتماد فقط على الرقابة الحكومية، يجب على الصناعة أن تناصر الحلول التكنولوجية التي تضمن التقدم والثقة على حد سواء.
قد تستغل بعض الشركات اللوائح الأكثر مرونة في مجال الذكاء الاصطناعي لإطلاق منتجات دون فحوصات سلامة كافية. ومع ذلك، يقدم الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق بديلاً قوياً يمكّن المؤسسات والأفراد من بناء أنظمة ذكاء اصطناعي يمكن إثباتها وموثوقة ومقاومة لسوء الاستخدام.
في عالم تتخذ فيه الذكاء الاصطناعي قرارات ذات عواقب متزايدة، فإن الحل ليس إبطاء التقدم، بل جعل الذكاء الاصطناعي قابلاً للتحقق. هذا هو المفتاح لضمان بقاء الذكاء الاصطناعي قوة للابتكار والثقة والتأثير العالمي طويل الأجل.
“`
