لقد تغير نهج الحكومة الأمريكية تجاه الذكاء الاصطناعي (AI) بشكل جذري، حيث يركز على تسريع الابتكار بدلاً من الرقابة التنظيمية. على وجه الخصوص، قد حدد الأمر التنفيذي للرئيس دونالد ترامب، إزالة الحواجز أمام القيادة الأمريكية في الذكاء الاصطناعي، نغمة جديدة لتطوير الذكاء الاصطناعي، نابعة من تعزيز حرية التعبير والتقدم التكنولوجي. وبالمثل، فإن رفض نائب الرئيس الأمريكي JD Vance دعم اتفاقية سلامة الذكاء الاصطناعي العالمية يشير إلى أن أمريكا ستعطي الأولوية للابتكار دون المساومة على ميزتها التنافسية.
ومع ذلك، مع تزايد تأثير أنظمة الذكاء الاصطناعي في الأسواق المالية والبنية التحتية الحيوية والنقاش العام، تبقى السؤال: كيف يمكننا ضمان الثقة والموثوقية في قرارات ونواتج النماذج المعتمدة على الذكاء الاصطناعي دون كبح الابتكار؟
هنا يأتي الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق، حيث يقدم نهجًا شفافًا وآمنًا تشفيرياً للذكاء الاصطناعي يضمن المساءلة دون تنظيم صارم.
تحدي الذكاء الاصطناعي بدون شفافية
لقد أدت التقدم السريع للذكاء الاصطناعي إلى ushered في عصر جديد من الوكلاء الذكيين القادرين على اتخاذ قرارات معقدة ومستقلة. ولكن بدون الشفافية، يمكن أن تصبح هذه الأنظمة غير متوقعة وغير مسؤولة.
على سبيل المثال، تعمل وكلاء الذكاء الاصطناعي المالي، الذين يعتمدون على نماذج تعلم الآلة المتطورة لتحليل مجموعات البيانات الضخمة، الآن تحت متطلبات إفصاح أقل. بينما يشجع هذا الابتكار، فإنه يثير أيضًا فجوة ثقة: بدون فهم لكيفية وصول هؤلاء الوكلاء إلى استنتاجاتهم، قد تواجه الشركات والمستخدمون صعوبة في التحقق من دقتها وموثوقيتها.
إن انهيار السوق الناتج عن قرارات خاطئة لنموذج ذكاء اصطناعي ليس مجرد خطر نظري، بل هو احتمال إذا تم نشر نماذج الذكاء الاصطناعي دون تدابير أمان قابلة للتحقق. التحدي ليس في إبطاء تقدم الذكاء الاصطناعي ولكن في ضمان أن مخرجاته يمكن إثباتها والتحقق منها والثقة بها.
كما قال عالم النفس الشهير ب.ف. سكينر من جامعة هارفارد: "المشكلة الحقيقية ليست ما إذا كانت الآلات تفكر، بل ما إذا كان البشر يفكرون." في الذكاء الاصطناعي، القضية الرئيسية ليست فقط مدى ذكاء هذه الأنظمة، بل كيف يمكن للبشر التحقق من ذكائها والثقة به.
كيف تسد الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق فجوة الثقة
رسل والد، المدير التنفيذي لمعهد ستانفورد للذكاء الاصطناعي المتمركز حول الإنسان، يُلخص النهج الأمريكي في الذكاء الاصطناعي:
“السلامة لن تكون التركيز الأساسي، بل بدلاً من ذلك، ستصبح الابتكارات المتسارعة والاعتقاد بأن التكنولوجيا هي فرصة.”
لهذا السبب بالذات تعتبر الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق أمرًا حيويًا. إنه يمكّن الابتكار في الذكاء الاصطناعي دون المساس بالثقة، مما يضمن إمكانية التحقق من مخرجات الذكاء الاصطناعي بطريقة لامركزية وتحافظ على الخصوصية.
تستخدم الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق تقنيات التشفير مثل الإثباتات صفر المعرفة (ZKPs) وتعلم الآلة صفر المعرفة (ZKML) لتزويد المستخدمين بالثقة في قرارات الذكاء الاصطناعي دون الكشف عن البيانات الملكية.
تتيح ZKPs لأنظمة الذكاء الاصطناعي إنشاء أدلة تشفيرية تؤكد أن المخرجات شرعية دون الكشف عن البيانات أو العمليات الأساسية. وهذا يضمن النزاهة حتى في بيئة ذات إشراف تنظيمي ضئيل.
تقدم ZKML نماذج الذكاء الاصطناعي يمكن التحقق منها على السلسلة ، مما يسمح بمخرجات الذكاء الاصطناعي غير موثوقة يمكن إثباتها رياضيا. هذا أمر بالغ الأهمية بشكل خاص لأوراكل الذكاء الاصطناعي واتخاذ القرارات القائمة على البيانات في صناعات مثل التمويل والرعاية الصحية والحوكمة.
ZK-SNARKs تحول حسابات الذكاء الاصطناعي إلى إثباتات قابلة للتحقق، مما يضمن عمل نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل آمن مع حماية حقوق الملكية الفكرية وخصوصية المستخدم.
جوهر الأمر هو أن الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق يوفر طبقة تحقق مستقلة، مما يضمن أن تظل أنظمة الذكاء الاصطناعي شفافة وقابلة للمحاسبة ودقيقة على الأرجح.
الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق: مستقبل المساءلة في الذكاء الاصطناعي
مسار الذكاء الاصطناعي في أمريكا مُعد للتجديد بشكل عدواني. ولكن بدلاً من الاعتماد فقط على الرقابة الحكومية، يجب على الصناعة أن تدعم الحلول التكنولوجية التي تضمن كل من التقدم والثقة.
قد تستفيد بعض الشركات من تنظيمات الذكاء الاصطناعي الأكثر ليونة لإطلاق منتجات دون فحوصات أمان كافية. ومع ذلك، فإن الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق يقدم بديلاً قويًا يمكّن المنظمات والأفراد من بناء أنظمة ذكاء اصطناعي يمكن إثباتها وموثوقة ومقاومة للاستخدام غير الصحيح.
في عالم تتخذ فيه الذكاء الاصطناعي قرارات ذات عواقب متزايدة، فإن الحل ليس في إبطاء التقدم، بل في جعل الذكاء الاصطناعي قابلاً للتحقق. هذه هي المفتاح لضمان بقاء الذكاء الاصطناعي قوة للابتكار والثقة والأثر العالمي على المدى الطويل.
المحتوى هو للمرجعية فقط، وليس دعوة أو عرضًا. لا يتم تقديم أي مشورة استثمارية أو ضريبية أو قانونية. للمزيد من الإفصاحات حول المخاطر، يُرجى الاطلاع على إخلاء المسؤولية.
الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق: المفتاح لتحقيق التوازن بين الابتكار والثقة في سياسة الذكاء الاصطناعي
الآتي هو منشور ضيف من فيليكس شو، مؤسس شبكة ARPA.
لقد تغير نهج الحكومة الأمريكية تجاه الذكاء الاصطناعي (AI) بشكل جذري، حيث يركز على تسريع الابتكار بدلاً من الرقابة التنظيمية. على وجه الخصوص، قد حدد الأمر التنفيذي للرئيس دونالد ترامب، إزالة الحواجز أمام القيادة الأمريكية في الذكاء الاصطناعي، نغمة جديدة لتطوير الذكاء الاصطناعي، نابعة من تعزيز حرية التعبير والتقدم التكنولوجي. وبالمثل، فإن رفض نائب الرئيس الأمريكي JD Vance دعم اتفاقية سلامة الذكاء الاصطناعي العالمية يشير إلى أن أمريكا ستعطي الأولوية للابتكار دون المساومة على ميزتها التنافسية.
ومع ذلك، مع تزايد تأثير أنظمة الذكاء الاصطناعي في الأسواق المالية والبنية التحتية الحيوية والنقاش العام، تبقى السؤال: كيف يمكننا ضمان الثقة والموثوقية في قرارات ونواتج النماذج المعتمدة على الذكاء الاصطناعي دون كبح الابتكار؟
هنا يأتي الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق، حيث يقدم نهجًا شفافًا وآمنًا تشفيرياً للذكاء الاصطناعي يضمن المساءلة دون تنظيم صارم.
تحدي الذكاء الاصطناعي بدون شفافية
لقد أدت التقدم السريع للذكاء الاصطناعي إلى ushered في عصر جديد من الوكلاء الذكيين القادرين على اتخاذ قرارات معقدة ومستقلة. ولكن بدون الشفافية، يمكن أن تصبح هذه الأنظمة غير متوقعة وغير مسؤولة.
على سبيل المثال، تعمل وكلاء الذكاء الاصطناعي المالي، الذين يعتمدون على نماذج تعلم الآلة المتطورة لتحليل مجموعات البيانات الضخمة، الآن تحت متطلبات إفصاح أقل. بينما يشجع هذا الابتكار، فإنه يثير أيضًا فجوة ثقة: بدون فهم لكيفية وصول هؤلاء الوكلاء إلى استنتاجاتهم، قد تواجه الشركات والمستخدمون صعوبة في التحقق من دقتها وموثوقيتها.
إن انهيار السوق الناتج عن قرارات خاطئة لنموذج ذكاء اصطناعي ليس مجرد خطر نظري، بل هو احتمال إذا تم نشر نماذج الذكاء الاصطناعي دون تدابير أمان قابلة للتحقق. التحدي ليس في إبطاء تقدم الذكاء الاصطناعي ولكن في ضمان أن مخرجاته يمكن إثباتها والتحقق منها والثقة بها.
كما قال عالم النفس الشهير ب.ف. سكينر من جامعة هارفارد: "المشكلة الحقيقية ليست ما إذا كانت الآلات تفكر، بل ما إذا كان البشر يفكرون." في الذكاء الاصطناعي، القضية الرئيسية ليست فقط مدى ذكاء هذه الأنظمة، بل كيف يمكن للبشر التحقق من ذكائها والثقة به.
كيف تسد الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق فجوة الثقة
رسل والد، المدير التنفيذي لمعهد ستانفورد للذكاء الاصطناعي المتمركز حول الإنسان، يُلخص النهج الأمريكي في الذكاء الاصطناعي:
لهذا السبب بالذات تعتبر الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق أمرًا حيويًا. إنه يمكّن الابتكار في الذكاء الاصطناعي دون المساس بالثقة، مما يضمن إمكانية التحقق من مخرجات الذكاء الاصطناعي بطريقة لامركزية وتحافظ على الخصوصية.
تستخدم الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق تقنيات التشفير مثل الإثباتات صفر المعرفة (ZKPs) وتعلم الآلة صفر المعرفة (ZKML) لتزويد المستخدمين بالثقة في قرارات الذكاء الاصطناعي دون الكشف عن البيانات الملكية.
جوهر الأمر هو أن الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق يوفر طبقة تحقق مستقلة، مما يضمن أن تظل أنظمة الذكاء الاصطناعي شفافة وقابلة للمحاسبة ودقيقة على الأرجح.
الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق: مستقبل المساءلة في الذكاء الاصطناعي
مسار الذكاء الاصطناعي في أمريكا مُعد للتجديد بشكل عدواني. ولكن بدلاً من الاعتماد فقط على الرقابة الحكومية، يجب على الصناعة أن تدعم الحلول التكنولوجية التي تضمن كل من التقدم والثقة.
قد تستفيد بعض الشركات من تنظيمات الذكاء الاصطناعي الأكثر ليونة لإطلاق منتجات دون فحوصات أمان كافية. ومع ذلك، فإن الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق يقدم بديلاً قويًا يمكّن المنظمات والأفراد من بناء أنظمة ذكاء اصطناعي يمكن إثباتها وموثوقة ومقاومة للاستخدام غير الصحيح.
في عالم تتخذ فيه الذكاء الاصطناعي قرارات ذات عواقب متزايدة، فإن الحل ليس في إبطاء التقدم، بل في جعل الذكاء الاصطناعي قابلاً للتحقق. هذه هي المفتاح لضمان بقاء الذكاء الاصطناعي قوة للابتكار والثقة والأثر العالمي على المدى الطويل.
المذكور في هذه المقالة