في الآونة الأخيرة أصبح أغلب التركيز على فوائد ومزايا الذكاء الاصطناعي، ولكن ماذا عن التحديات المصاحبة لاستخدامه، خصوصاً أن بعض هذه التحديات يمكن التغلب عليها. نناقش بعض هذه التحديات أدناه:
- قلة الموظفين المدربين: يعد هذا أحد أكبر التحديات التي تواجه اعتماد الذكاء الاصطناعي لعدة أسباب. أولاً، تفتقر العديد من البلدان إلى البنية التحتية التعليمية والتدريبية المناسبة، وخاصة في المواد المتقدمة مثل التعلم الآلي، وعلوم البيانات، والذكاء الاصطناعي. وينتج عن ذلك ندرة الخريجين ذوي قدرات الذكاء الاصطناعي بالإضافة إلى نقص برامج التدريب لتحسين مهارات الموظفين الحاليين. والسبب الآخر هو أن الأفراد الموهوبين من المنطقة غالباً ما يذهبون إلى بلدان تتمتع بمرافق بحثية أفضل وفرص عمل ومؤسسات تعليمية أفضل. وللتغلب على هذا التحدي، يتطلب الأمر استثمارات مستدامة في التعاون الدولي، ودعم السياسات، والتعليم، والبحث.
- تكاليف التنفيذ المرتفعة: تمثل عائقاً رئيسياً أمام اعتماد تقنيات الذكاء الاصطناعي؛ لأنها تحتاج إلى استثمار كبير مقدماً في الأجهزة والبرامج والأدوات. وبما أن العديد من المنظمات، وخاصة الشركات الصغيرة والمتوسطة الحجم، لا تستطيع تحمل هذه التكاليف الأولية، فإن اعتمادها أمر صعب. بالإضافة إلى ذلك، قد يؤدي الافتقار إلى الميزانيات الحكومية المستمرة إلى توقف مبادرات القطاع العام، في حين تكافح الشركات الناشئة والمبتكرون في العديد من البلدان لتمويل مشاريع الذكاء الاصطناعي؛ بسبب تقييد الوصول إلى التمويل والاستثمار.
- مقاومة التغيير: تشكل عائقاً رئيسياً أمام اعتماد تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي. تميل بعض من المنظمات، وخاصة في القطاع العام، إلى تفضيل أساليب العمل التقليدية؛ لأنها تخشى استبدالها بأنظمة الذكاء الاصطناعي.
- الاعتبارات الأخلاقية: ترتبط التحديات الأخلاقية بالمعايير المجتمعية، وأنظمة الحكم، والأطر القانونية التي تنفرد بها منطقة معينة. تعتمد معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي على بيانات متحيزة، مما قد يؤدي عن غير قصد إلى تعزيز التمييز ضد الأفراد على أساس جنسهم أو عرقهم وما إلى ذلك. وقد يجد الناس صعوبة في فهم الاختيارات التي تتخذها أنظمة الذكاء الاصطناعي إذا لم تكن هناك قنوات واضحة للاستئناف أو الانتصاف.
- توافر البيانات وجودتها: تتضمن العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي مجموعات بيانات ضخمة، والتي تكون إما غير متوفرة، أو تتم إدارتها بشكل سيئ. في المناطق التي لديها تاريخ من ضعف الشفافية، قد يتردد الناس في تقديم المعلومات الشخصية.
- الحاجة إلى الأطر التنظيمية وحماية البيانات: تقوم أنظمة الذكاء الاصطناعي بتحليل كميات هائلة من البيانات الشخصية، مما يثير قضايا خطيرة حول استغلال البيانات وانتهاكات الخصوصية. تساعد الأطر التنظيمية على ضمان احترام حق الأشخاص في الخصوصية، ومراعاة القوانين والقيم المحلية، وجمع البيانات، واستخدامها بشفافية. ليس لدى العديد من البلدان تشريعات شاملة لحماية البيانات على الإطلاق، أو إذا كانت لديها تشريعات، فقد تكون قديمة، أو لا يتم تنفيذها بشكل جيد. تعمل الحماية القانونية القوية على تعزيز ثقة الأشخاص والشركات في أنظمة الذكاء الاصطناعي ذات البيانات الحساسة. يتم أيضاً إعاقة استخدامات الذكاء الاصطناعي؛ بسبب عدم معرفة بعض المنظمات بشأن كيفية إدارة البيانات بشكل قانوني. تعمل السياسات القوية أيضاً على زيادة الثقة بين الأفراد والشركات والمنظمات الحكومية، مما يجعل الأشخاص يضمنون استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل قانوني ومسؤول.
* أكاديمية
