## الفن في الذكاء الاصطناعي: تسخير الروبوت لخدمة الصالح العام

_IMF Blog, January 11, 2018_

## Source details

**Canonical URL:** [الفن في الذكاء الاصطناعي: تسخير الروبوت لخدمة الصالح العام](https://www.imf.org/ar/blogs/articles/2018/01/11/the-art-in-artificial-intelligence-make-the-robots-serve-the-public-good)

## Other formats

- [Markdown version](/ar/blogs/articles/2018/01/11/the-art-in-artificial-intelligence-make-the-robots-serve-the-public-good/index.md)
- [Structured JSON version](/ar/blogs/articles/2018/01/11/the-art-in-artificial-intelligence-make-the-robots-serve-the-public-good/index.json)
- [Bundle manifest](/ar/blogs/articles/2018/01/11/the-art-in-artificial-intelligence-make-the-robots-serve-the-public-good/bundle-manifest.json)

## Bibliographic details
- Authors: Brian McNeill
- Published: January 11, 2018

---

### ملخص عام
- على مدار السنوات القليلة الماضية، حدث تطور سريع في الذكاء الاصطناعي حتى أصبح مجالا حيويا من مجالات التكنولوجيا.
- آلات تتعلم من التجربة وتتكيف مع المدخلات الجديدة وتقوم بمهام كانت في السابق حكرا على البشر.
- المسألة الأساسية لصانعي السياسات: كيفية الاستفادة من منافع الذكاء الاصطناعي وجعل الروبوتات تعمل لصالحنا بدلا من الانغماس في مخاوف سيطرة الروبوتات.

### خبراء مدعوّون وجلسة النقاش
- دعت السيدة كريستين لاغارد، مدير عام الصندوق، عددا من أبرز الشخصيات في مجال الذكاء الاصطناعي، ومنهم:
  - مالكولم فرانك من شركة كوغنيزانت (Cognizant)
  - مارتن فورد مؤلف كتاب "صعود الروبوتات: التكنولوجيا وخطر مستقبل بلا وظائف" (Rise of the Robots: Technology and the Threat of a Jobless Future)
  - مارتن فليمينغ كبير المحللين في شركة آي بي إم
  - أندرو ماكافي الأستاذ في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا
  - سيمون جونسون كبير الاقتصاديين في صندوق النقد الدولي سابقا والأستاذ في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا

### مجالات عمل الصندوق المتعلقة بالذكاء الاصطناعي وتعلُّم الآلات
- الحوكمة
  - ضرورة معالجة منشأ البيانات وقضايا الخصوصية والموافقة المطلعة قبل إجراء التحليلات وتقديم المشورة بشأن السياسات استنادا إلى البيانات الضخمة أو الخوارزميات.
  - البيانات الضخمة تتسم بالديناميكية والتباين وقد تنشأ في قطاعات لا تتناظر بدقة مع خطوط المسؤولية أو الخبرة المتخصصة الحالية في الصندوق.
  - أمثلة على مصادر بيانات تحتاج إلى تطوير خبرة متخصصة: التجارة الإلكترونية، "إنترنت الأشياء"، بيانات القمر الصناعي، بيانات سلاسل العرض واللوجستيات.
  - تحتاج كل من الصندوق وبلدانه الأعضاء لتطوير خبرة متخصصة في استخدام مثل هذه البيانات ذات المستوى الجزئي.

- أسواق العمل
  - ستبدو أسواق العمل مختلفة في السنوات القليلة القادمة؛ ستقل الوظائف التي تتطلب مهارات متوسطة مثل معالجة مطالبات التأمين، أو الوظائف التي تؤدَّى في حيز مادي محدود مثل تشغيل الرافعة الشوكية أو تعجيل الطلبات.
  - على الرغم من صعوبة نقل بعض هذه الوظائف أو تشغيلها آليا حاليا، قد تختفي قريبا مع تحسن الذكاء الاصطناعي وزيادة قدرة الروبوتات على اتخاذ القرارات في المواقف الغامضة.
  - انعكاسات محتملة على التعليم والتقاعد وبرامج الرعاية الاجتماعية:
    - إلغاء أعداد كبيرة من وظائف الطبقة المتوسطة قد يؤدي إلى البطالة الكلية أو الجزئية.
    - بعض الوظائف ستتطلب تدريباً تحويلياً مكثفاً.
    - مشكلة التزايد السريع في أعداد المسنين قد تجعل تمويل مستحقات الرعاية الاجتماعية والتقاعد أكثر صعوبة إذا غادرت أعداد كبيرة من العمالة سوق العمل مبكرا.

- الضرائب
  - سينبغي أن تصبح الهياكل الضريبية انعكاسا لتناقص مساهمة الأجور والرواتب في إجمالي الناتج المحلي إذا فقدت أسواق العمل الوظائف متوسطة المهارات أو منخفضة المهارات بسرعة.
  - في بلدان منظمة التعاون والتنمية في الميدان الاقتصادي يأتي "حوالي نصف الإيرادات الحكومية* من ضرائب الدخل الفردي أو التأمينات الاجتماعية."
  - ضرورة تعديل الهياكل الضريبية للحفاظ على الإيرادات الحكومية قريبا من مستوياتها الحالية وتجنب المزيد من الحوافز السلبية أمام خلق فرص العمل.
  - مثال مقترحات النقاش: ما طرحه بيل غيتس من إمكانية فرض ضريبة على الروبوتات*.

- العدالة الاجتماعية
  - ينبغي أن تكون عملية صنع القرار بمساعدة الكمبيوتر مفتوحة للفحص والتمحيص، وألا تكون نسخة آلية من نماذج ذهنية تفتقر إلى العدالة الاجتماعية.
  - أمثلة من الممارسات الضارة المحتملة:
    - التسعير المخصص بناء على نماذج تنبؤية قد يدفع بعض العملاء "الذين لا تنطبق عليهم المواصفات المثلى" إلى المغادرة بهدوء*.
    - قد يؤدي الامتناع عن التعامل مع مجموعة من العملاء إلى مزيد من التهميش وتحقيق نبوءة محققة لذاتها.
  - تحدي الشفافية: كثير من نماذج الذكاء الاصطناعي تتسم بالإحكام أمام التحليل الخارجي لأن البرمجيات تتعلم وتتكيف، وتتغير الخوارزمية نفسها بعد ملايين التكرارات.
  - لا يكفي القول "الخوارزمية قالت لي أن أفعل هذا أو ذاك" كأساس لتطوير السياسات؛ مطلوب فحص وتحليل خارجي.

### الخطوات القادمة وتوصيات السياسات
- على كل المؤسسات مواكبة آثار التغير السريع في التكنولوجيا.
- سيواصل الصندوق دعوة الخبراء لتشجيع تبادل المعلومات وتطوير التدريب لتمكين خبراء الصندوق من استخدام هذه التكنولوجيات الجديدة.
- الهدف: مساعدة الصندوق على العمل مع بلدانه الأعضاء لكي يصبح الذكاء الاصطناعي في خدمة الصالح العام.

### معلومات عن المؤلف والمؤسسة
- برايان ماكنيل
  - رئيس قسم البيانات الضخمة وتحليل البيانات في إدارة تكنولوجيا المعلومات بالصندوق.
  - كان سابقا رئيسا للقسم المسؤول عن نشر البيانات الاقتصادية (data.imf.org).
  - شغل مناصب سابقة في تخطيط الموارد المؤسسية (ERP)، والمحاكم الفيدرالية الأمريكية، والاستشارات لصناعة المحاماة.
  - حاصل على درجة الدكتوراه في الإدارة من الكلية الجامعية في جامعة ميريلاند.
- عن مدونة الصندوق
  - مدونة الصندوق (IMFBlog) منبر لآراء الخبراء والمسؤولين في صندوق النقد الدولي.
  - يقع مقر صندوق النقد الدولي في واشنطن العاصمة، وهو منظمة تضم 191 بلدا عضوا وتهدف إلى تعزيز التعاون النقدي العالمي والاستقرار المالي.
  - "وتعبر وجهات النظر الواردة في هذه التدوينة عن آراء مؤلفها (مؤلفيها) ولا تمثل بالضرورة وجهات نظر الصندوق أو مجلسه التنفيذي."

*المصدر: صفحة مدونة صندوق النقد الدولي: الفن في الذكاء الاصطناعي: تسخير الروبوت لخدمة الصالح العام، 11 يناير 2018 — برايان ماكنيل*

---


_Source: https://www.imf.org/ar/blogs/articles/2018/01/11/the-art-in-artificial-intelligence-make-the-robots-serve-the-public-good_