معالجة المخاوف المتعلقة بالذكاء الاصطناعي في التعلم المؤسسي
مع تبني الشركات بشكل متزايد لقوة الذكاء الاصطناعي (AI)، فإنها تدرك أن تنفيذ الذكاء الاصطناعي بشكل مسؤول لا يقل أهمية عن تنفيذه على الإطلاق. هذا المشهد مليء بالوعود والمزالق. هنا، نتعمق في أهم المخاوف المحيطة باستخدام الذكاء الاصطناعي، مع تفصيل تعقيداته وفروقه الدقيقة أثناء تقدمنا.
5 مخاطر ومخاوف محتملة في اعتماد الذكاء الاصطناعي
1. التحيز في خوارزميات الذكاء الاصطناعي
نحن البشر لدينا تحيز متأصل في حمضنا النووي. إنها غريزة راسخة أبقتنا على قيد الحياة ومزدهرة طوال تطورنا. ولكن عندما يتعلق الأمر بخوارزميات الذكاء الاصطناعي، فإن القصة أكثر تعقيدًا. فهم، في نهاية المطاف، غير متحيزين بقدر البيانات التي يتعرضون لها. ومع ازدياد ذكاء هذه الأنظمة، يجب مراقبة البيانات التي تدربها بعناية. إذا قمنا بتغذية خوارزمية الذكاء الاصطناعي ببيانات متحيزة، فيمكن أن ترثها وربما تعمل على تضخيمها. وهذا يعني أن خوارزميات الذكاء الاصطناعي يمكن أن تؤدي عن غير قصد إلى إدامة التحيزات المجتمعية القائمة.
غالبًا ما يتم تدريب معظم الأنظمة على بيانات محدودة لا تمثل تنوع مواقف العالم الحقيقي. قد تعكس البيانات تحيزات منشئيها أو تأتي من مصادر ضيقة. أو يمكن أن يعكس وينشر الارتباطات النمطية. قد تقوم الخوارزمية بربط وظائف أو مسارات وظيفية معينة بجنس معين، على سبيل المثال. لا يتعلق الأمر حتى بنشر الصور النمطية، بل له آثار في العالم الحقيقي، ويشكل بمهارة عمليات صنع القرار التي انحرفت عن غير قصد عن طريق معتقدات عفا عليها الزمن.
ويجب علينا معالجة مخاطر التحيز بشكل استباقي من خلال تدقيق البيانات والخوارزميات، وتوسيع تنوع البيانات، وتوثيق نماذج الذكاء الاصطناعي، واستشارة الخبراء. يمكن لهذه الأساليب مواجهة معضلة التحيز في الذكاء الاصطناعي وتعزيز تجارب التعلم العادلة والشاملة.
2. الخصوصية وأمن البيانات
البيانات هي شريان الحياة، وأمنها غير قابل للتفاوض. نحن نتحدث عن التفاصيل السرية لموظفيك، أو الرؤى الإستراتيجية، أو الأطر التنظيمية التي تتطلب أعلى مستوى من الحماية. قد يكون للوصول غير المصرح به إلى هذه المعلومات تداعيات تتراوح من انتهاكات الخصوصية إلى المساس بسلامة الفرق والمؤسسات بأكملها.
يجب على الشركات اتخاذ نهج استباقي لأمن البيانات وتنفيذ جدران الحماية والتشفير وآليات التحكم في الوصول. بالإضافة إلى ذلك، يجب على الشركات إعطاء الأولوية لخصوصية الموظفين والتحلي بالشفافية بشأن البيانات التي يجمعونها وكيفية استخدامها.
التواصل حول كيفية استخدام البيانات. اشرح للموظفين بوضوح كيف سيتم تطبيق بياناتهم. على سبيل المثال:
- سيتم تجميع البيانات من أنشطة التعلم الرقمي لتحسين النظام وتخصيص التوصيات. سيتم الحفاظ على خصوصية البيانات الفردية.
- المشاركة في التعلم القائم على الذكاء الاصطناعي أمر اختياري. يمكن للموظفين اختيار إلغاء الاشتراك في جمع البيانات مع الاستمرار في الوصول إلى محتوى التعلم.
3. الافتقار إلى الشفافية في أنظمة الذكاء الاصطناعي
بينما نشهد تقدمًا سريعًا في التكنولوجيا، فمن السهل الافتراض أن الآلات معصومة من الخطأ. والحقيقة هي أن كفاءة الذكاء الاصطناعي تتوقف على جودة البيانات التي يتم تغذيتها. إذا كانت البيانات معيبة، فكذلك هي القرارات التي تتخذها. تعتمد العديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي على خوارزميات غير مرئية أو مفهومة للشخص العادي. قد يكونون على درجة عالية من الكفاءة، ولكن بدون الفهم الصحيح، يصبحون “صندوقًا أسود”.
يؤدي هذا النقص في الشفافية إلى انعدام الثقة بين المستخدم والنظام، مما يعني أنهم بحاجة إلى تقديم المزيد من المعرفة حول كيفية اتخاذ الخوارزمية لقراراتها. وهذا أمر مثير للقلق بشكل خاص في مجال التعلم المؤسسي لأنه من الضروري فهم سبب اتخاذ قرار معين لتقديم تعليقات بناءة وقياس الفعالية.
بالإضافة إلى ذلك، فإن هذا التعتيم يثير القلق من أن المتعلمين قد يتخذون قرارات بناءً على بيانات خاطئة أو متحيزة. من المفهوم سبب تردد المؤسسات في تبني مثل هذا المفهوم غير المألوف والغامض، خاصة وأن دقة وشفافية الذكاء الاصطناعي في التعلم غالبًا ما تكون موضوعات محل نقاش حاد.
4. التكاليف
تتطلب تقنيات الذكاء الاصطناعي استثمارات مالية كبيرة لتشغيلها وتشغيلها. قد تحتاج إلى تعيين فريق من المطورين، أو الاستثمار في الأجهزة، أو ترخيص البرامج الموجودة. يمكن أن تتراكم التكاليف بسرعة، وقد ترفض بعض الشركات احتمال مثل هذا الاستثمار.
ومع ذلك، فإن التكاليف الأولية هي مجرد تكاليف مقدمة. مع الذكاء الاصطناعي، يمكن أن يكون عائد الاستثمار (ROI) كبيرًا، خاصة فيما يتعلق بالوقت الذي يوفره الموظفون. في تقرير عام 2020، قدرت شركة برايس ووترهاوس كوبرز أنه بحلول عام 2030، سيساهم الذكاء الاصطناعي بمبلغ 15.7 تريليون دولار في الاقتصاد العالمي. وهذا رقم مذهل جدا! عندما يتعلق الأمر بالذكاء الاصطناعي للتعلم الرقمي للشركات، فمن المفيد إجراء تحليل شامل للتكلفة والعائد لمعرفة ما إذا كان الاستثمار مبررًا. تحتاج الشركات إلى إلقاء نظرة طويلة المدى على استثماراتها، والنظر إلى ما هو أبعد من التكاليف الأولية، لمعرفة التأثير الإجمالي الذي يمكن أن تحدثه على المنظمة.
5. قلة التواصل البشري
ولسوء الحظ، فإن الافتقار إلى التفاعل البشري هو نقطة ضعف معروفة في التعلم الرقمي بشكل عام، وليس فقط التعلم القائم على الذكاء الاصطناعي، خاصة عند التعامل مع المفاهيم المعقدة. لا يمكن للذكاء الاصطناعي، من خلال التعلم المخصص وردود الفعل السريعة، أن يحل محل اللمسة الإنسانية والدعم العاطفي الضروريين لنجاح المتعلم. وعلى نحو مماثل، قد يؤدي الاعتماد المفرط على أدوات الذكاء الاصطناعي إلى نتائج عكسية. ولكن يمكننا دائمًا أن نسعى جاهدين لتقليل هذا القصور وتعزيز نظامنا لتقديم تجربة مستخدم مثالية.
ولمعالجة هذه المشكلة، تحتاج الشركات إلى التركيز بشكل كبير على خطط التعلم الشخصية. ومن خلال تحليل تفضيلات التعلم الفريدة للمستخدم ومستوى كفاءته، يمكنه تكييف برامجه وفقًا لذلك. علاوة على ذلك، فإن دمج مجموعة من الأدوات التعاونية مثل المناقشات الجماعية والجلسات المباشرة مع المعلمين وجلسات التعليقات يضمن بقاء التواصل والتفاعل البشري على رأس الأولويات.
خاتمة
مع انتشار الذكاء الاصطناعي، فمن السهل الوقوع في هذه الضجة والتغاضي عن بعض المخاطر. وبينما نتصور مستقبلًا حيث يعمل الذكاء الاصطناعي على التمكين بدلاً من الإعاقات، دعونا نستعد للتعاون والبحث عن حلول لهذه المخاوف.
تعليم ديكسلر
تطوير المحتوى المخصص، وإستراتيجية التعلم، وحلول التدريب على محتوى SAP القياسي للمساعدة في التعلم السريع، والتي يتم تقديمها بخبرة صناعية تمتد لعقدين من الزمن.
