المخاطر التي يجب أن تكون الشركات الأفريقية حذرة منها أثناء الشروع في التحول إلى الذكاء الاصطناعي
مع شروع الشركات الأفريقية في مبادرات التحول في مجال الذكاء الاصطناعي، من الضروري الانتباه إلى المخاطر المرتبطة بالذكاء الاصطناعي لأن هذه المخاطر يمكن أن يكون لها آثار سلبية على التكلفة وخصوصية البيانات.
في هذه المقالة، سأسلط الضوء على المخاطر وأناقشها بالتفصيل وكيف يمكنك التخفيف منها.
المخاطر الملحوظة المرتبطة بالذكاء الاصطناعي
- خصوصية البيانات: يعد هذا خطرًا في الذكاء الاصطناعي حيث يتم تسريب معلومات حساسة خاصة بالشركة أو معلومات شخصية إلى مجموعات بيانات التدريب التي يمكن أن يستخدمها نموذج الذكاء الاصطناعي لإجراء تنبؤات وتوليد مخرجاته. إذا كانت مجموعة البيانات الخاصة بك تحتوي على بيانات حساسة، ففكر في إخفاء هويتها في مرحلة تحويل البيانات.
- انحياز الإخراج: يعد هذا خطرًا في الذكاء الاصطناعي حيث يتم استبعاد مجموعة أو نوع معين من الأشخاص أو الكيانات أو حرمانهم من حقهم في تنبؤات نموذج التعلم الآلي. عادةً ما يتم تقديم هذا التحيز في مراحل استخراج مجموعة البيانات وتحويلها. على سبيل المثال، يمكن لشركة تستخدم الذكاء الاصطناعي لمراجعة السير الذاتية للوظائف أن تخلق تحيزًا يستبعد أشخاصًا معينين لديهم اختلافات عرقية أو جنسية.
يمكن أن تؤدي التحيزات إلى استبعاد بعض العملاء أثناء التنبؤات وتؤثر على تجربة العملاء. تأكد من أن نيتك عادلة للجميع.
- معلومات مضللة: نموذج الذكاء الاصطناعي التوليدي أو التعلم الآلي ينتج معلومات خاطئة سواء تم تقديمها أثناء إعداد البيانات أو عن طريق الهلوسة. تحدث الهلوسة عندما ينتج الذكاء الاصطناعي نتائج خاطئة أو مضللة، وهو أمر ليس في غير مكانه في نماذج الذكاء الاصطناعي اليوم.
تأكد من تنفيذ حواجز الحماية ذات الصلة للتخفيف من ذلك. حواجز الحماية عبارة عن مجموعة من القواعد والسياسات القابلة للتكوين والتي تساعد في التخفيف من المدخلات والهجمات العدائية. هناك أدوات للقيام بذلك أو يمكنك إنشاء أداة الدرابزين المخصصة الخاصة بك إذا كانت لديك القدرة الداخلية. اختبر بشكل شامل أثناء مرحلة محاذاة الذكاء الاصطناعي واستخدم أيضًا أدوات مراقبة الذكاء الاصطناعي للحصول على رؤية لحل الذكاء الاصطناعي الخاص بك لحل المشكلات بشكل استباقي عند حدوثها.
- العواقب غير المقصودة: هناك أيضًا خطر في الذكاء الاصطناعي حيث يتخذ النموذج قرارات عن غير قصد ضد عينة معينة من الأشخاص أو الكيانات حتى في حالة عدم وجود تحيز في مجموعات بيانات التدريب الخاصة بك. انتبه لذلك أثناء المراقبة.
- الحقن الفوري أو كسر الحماية: بمجرد توفر الحل الخاص بك، لا يمكنك التحكم في كيفية تفاعل الأشخاص معه. لا يمكن التنبؤ بالأشخاص ويمكنهم محاولة استخدام حل الذكاء الاصطناعي الخاص بك بطرق خارج سياق عملك. وهذا له آثار من حيث التكلفة، حيث يتم فرض رسوم على المحادثات مع نماذج اللغة الكبيرة من خلال عدد رموز الإدخال والإخراج. من المهم منع مثل هذا الاستخدام الخاطئ.
لتوفير التكاليف لشركتك، قم بتطبيق حواجز الحماية الرئيسية للتأكد من أن مساعد الذكاء الاصطناعي الخاص بك يحظر الأسئلة الخارجة عن السياق. ويمكن القيام بذلك من خلال الهندسة السريعة المتقدمة أو الحلول الأخرى.
- الظل AI: Shadow AI هو مفهوم في الذكاء الاصطناعي الحديث يتحدث عن الاستخدام غير المصرح به لأدوات الذكاء الاصطناعي من قبل الموظفين داخليًا لتسريع مهامهم. في حين أن Shadow AI يأتي مع فوائده حيث يقوم الموظفون بزيادة عملهم بما يصل إلى 10 مرات، إلا أنه من المهم أيضًا ملاحظة المخاطر المرتبطة به.
يمكن أن يتم تسريب بيانات الشركة الحساسة عن غير قصد من قبل الموظفين الذين يستخدمون هذه الأدوات التي يمكن لمقدمي خدمات الذكاء الاصطناعي الرئيسيين استخدامها لإعادة تدريب نماذجهم. يمكن أن تؤدي التداعيات هنا إلى تنبؤات نموذجية للغرباء باستخدام البيانات الحساسة لشركتك.
تحتاج الشركات إلى وضع وتنفيذ سياسات صارمة وتدريب الموظفين على الاستخدام المسؤول والأخلاقي لهذه الأدوات في سياق وظائفهم.
خاتمة
يمكن أن يكون تعزيز العمليات التجارية الداخلية أو المنتجات باستخدام الذكاء الاصطناعي أمراً مثيراً ومفيداً للغاية للشركات والموظفين وعملائهم، ولكن تأثيرات هذه المخاطر يمكن أن تؤثر سلبًا على مشروع التحول وتكلفك المزيد.
قم بتنفيذ عملية محاذاة مناسبة للذكاء الاصطناعي في نهاية مشروع تحويل الذكاء الاصطناعي الخاص بك لضمان توافق الحل الخاص بك مع الأهداف المحددة. قم بتنفيذ مراقبة مكثفة للحصول على رؤى أسرع وكن استباقيًا في معالجة هذه المخاطر والمشكلات الأخرى.
