🤖 @PerceptronNTWK: الثقة في عصر الذكاء الاصطناعي: عندما تكون البيانات وقودا لكن هناك نقص في الإجماع!! يتطور الذكاء الاصطناعي (AI) بمعدل غير مسبوق، ليصبح جزءا لا يتجزأ من الحياة. ومع ذلك، خلف هذا الذكاء يكمن معضلة أخلاقية: كيف يتم الوصول إلى البيانات واستخدامها وتخزينها؟ 1⃣ أزمة الإجماع 🔸أنظمة الذكاء الاصطناعي تحتاج إلى كميات هائلة من البيانات ل "التعلم". يأتي الكثير من هذا الوقود من النشاط البشري نفسه: المحادثة، والنصوص، والسلوك الرقمي. 🔸 المصدر غير واضح: غالبا ما يتم جمع البيانات من منصات عامة لم يوقع فيها المستخدمون أبدا على تأييد يسمح بتدريب الذكاء الاصطناعي. 🔸 الحدود الهشة: الارتباك بين "البيانات العامة" و"البيانات القابلة للاستخدام" يخلق سوابق سيئة. 🔸 تساؤلات مفتوحة: من يملك حقا البيانات التي تم إنشاؤها في الفضاء الإلكتروني؟ 2⃣ الخصوصية ومخاطر البيانات الشخصية 🔸 لا يقتصر الأمر على مسألة الملكية الفكرية فقط، بل يواجه الذكاء الاصطناعي أيضا تحدي تأمين المعلومات الحساسة. 🔸 مشاكل لاحقة، نقص السرية، تسريب معلومات شخصية إلى نماذج الذكاء الاصطناعي. السياق الثقافي: يمكن أن تشوه النماذج أو تسيء استخدام بيانات محددة. فقدان السيطرة: ينشئ المستخدمون بيانات دون أن يكون لهم رأي في تنظيمها. 3⃣ مشاكل نظامية 🔸 هذا ليس خطأ فرد أو منظمة واحدة، بل نتيجة لطريقة عمل الإنترنت حتى الآن. 🔸 النموذج التقليدي: التركيز على التوسع وتحقيق الدخل بدلا من جمع الموافقة. 🔸 الحدود الأخلاقية: انفجار الذكاء الاصطناعي يدفع نماذج البيانات القديمة إلى ما هو أبعد من حدود التسامح القانوني والاجتماعي. 🔸 مسؤوليات الأطراف: المديرون والمطورون يضطرون لإيجاد حل للمشكلة: الابتكار ولكن المسؤولية. 4⃣ الطريق إلى الأمام: نحو الشفافية 🔸 مستقبل الذكاء الاصطناعي المستدام يعتمد كليا على تحسين ممارسات البيانات. 🔸 تعمل شبكات مثل Perceptron على إعادة تعريف اللعبة من خلال توفير بنية تحتية حيث: 🔸 الإجماع شرط أساسي. 🔸 الشفافية في مصدر البيانات مضمونة. 🔸 يصبح التعاون بين منشئي البيانات ومطوري الذكاء الاصطناعي هو المعيار الأساسي. #PERCEPTRON #PERC