ومن المعروف أن الهيئات التنظيمية تتحرك ببطء ــ في حين تتطور نماذج الذكاء الاصطناعي بسرعة لا يمكن تصورها، وتتجاوز سرعة الحوكمة سواء عن قصد أو بغير قصد. إن الفوائد المحتملة للشبكات المستقلة التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي هائلة، ولكن هناك أيضًا احتمال حدوث كارثة إذا تمكن عملاء الذكاء الاصطناعي من التصرف دون مساءلة.
لقد برز قانون الاتحاد الأوروبي للذكاء الاصطناعي كحامل معياري أولي فيما يتعلق بحوكمة الذكاء الاصطناعي، وفي حين أن فكرة تنظيم الذكاء الاصطناعي على المستوى الإقليمي قد تبدو غير مجدية، إلا أن هناك اعتراف عالمي بضرورة الوصول إلى معيار دولي – حتى بين الأسواق الحريصة على اعتماد الذكاء الاصطناعي في أسرع وقت ممكن. في مقال هذا الأسبوع، نستكشف حالة حوكمة الذكاء الاصطناعي وكيف يؤثر ذلك على الأسواق الناشئة.
قانون الاتحاد الأوروبي للذكاء الاصطناعي والبحث عن المعايير
يشير نيك كيرينوس، الرئيس التنفيذي والمؤسس المشارك لمنصة مراقبة الذكاء الاصطناعي Rids AI، إلى أنه على الرغم من أن قانون الاتحاد الأوروبي للذكاء الاصطناعي يمثل تشريعًا معقدًا، إلا أنه كان لا بد من تقليص العديد من تطلعاته الأصلية نظرًا للسرعة التي يتقدم بها الذكاء الاصطناعي. إن الذكاء الاصطناعي اليوم لم يعد من الممكن التعرف عليه مقارنة بالذكاء الاصطناعي الذي كان موجوداً قبل عامين، وسوف ينطبق هذا بنفس القدر بعد عامين من الآن. ونظراً لأن الهيئات التنظيمية تتحرك بسرعات بطيئة للغاية، فإن هذا يمثل تحديات هائلة في تحديد ما يتطلب التنظيم.
يوضح كيرينوس أن المصادر التي عملت على قانون الاتحاد الأوروبي للذكاء الاصطناعي كانت تحاول في مرحلة ما القول بأن الذكاء الاصطناعي لا يمكن اعتباره قانونيًا إذا لم يتمكن من تفسير نفسه – وهو اقتراح صعب نظرًا لطبيعة الصندوق الأسود للتعلم العميق.
يوضح كيرينوس: “حتى أفضل الباحثين في مجال الذكاء الاصطناعي في العالم لا يفهمون حقًا كيفية عمل النموذج – فهم يفهمون البنية والخوارزميات والوظائف المختلفة وما إلى ذلك، ولكنهم لا يفهمون حقًا كيف يرسم النموذج الأشياء داخل الشبكات العصبية”.
ووصف كايرينوس قانون الاتحاد الأوروبي بشأن الذكاء الاصطناعي بأنه بمثابة قطرة أولية في المحيط، وأشار إلى أنه أدى إلى إطلاق العديد من اللوائح التنظيمية على مستوى العالم، والتي ركز كل منها على جوانب مختلفة من الذكاء الاصطناعي. ويلاحظ أن كوريا الجنوبية ربما تتبنى النهج الأكثر تشابهاً مع قانون الاتحاد الأوروبي، في حين تتبنى الصين نهجاً رشيقاً يركز إلى حد كبير على إدارة المحتوى.
كما أدى هذا الخليط التنظيمي المتنامي إلى تسريع الاهتمام بالمعايير المشتركة. ويشير كايرينوس إلى معيار ISO 42001، الذي يصفه بأنه “حجر رشيد” لتنظيم الذكاء الاصطناعي.
“في الشركات والحكومات وغيرها من الجهات التي تكتسب الذكاء الاصطناعي بمعدل متزايد بسرعة كبيرة، فإنها تريد الحصول على شهادة ISO42001، لأن محاولة مواكبة جميع اللوائح المختلفة أمر مستحيل.”
لماذا تعتبر المراقبة مهمة؟
يشير كايرينوس إلى أن أحد المواضيع المشتركة بين مناهج حوكمة الذكاء الاصطناعي هو التركيز على المراقبة في الوقت الفعلي. لم تعد نماذج الذكاء الاصطناعي أنظمة ثابتة؛ فهي تتطور من خلال التعرض لبيانات جديدة وبشكل متزايد من خلال قدرات التحسين الذاتي. ونتيجة لذلك، سرعان ما تصبح التقييمات في الوقت المحدد قديمة.
يقول كيرينوس: “أحد المواضيع الرئيسية هي فكرة المراقبة في الوقت الفعلي، لأن الشيء الوحيد الذي يمكنه مواكبة الذكاء الاصطناعي هو الذكاء الاصطناعي. يجب أن يكون هناك مسار تدقيق عندما تسوء الأمور. يجب أن تكون قابلية الشرح أحد مكوناتها. في الأصل كانوا يحاولون اتباع هذه الفكرة بأكملها وهي أن النموذج يجب أن يشرح كل قرار صغير يتخذه، وهو أمر غير ممكن”.
بالنسبة لمشغلي الاتصالات الذين يتقدمون نحو شبكات أكثر استقلالية، ستظل المراقبة والقياس ضرورية مع إدخال أنظمة الذكاء الاصطناعي المعقدة بشكل متزايد في الشبكة.
يشرح نائب الرئيس التنفيذي لمنتدى TM آندي تيلر كيف قام الأعضاء الذين يعملون في مشروع الشبكات المستقلة لمنتدى TM بتطوير أدوات يمكنها قياس مستوى الاستقلالية عبر نطاق واسع من السيناريوهات.
“إنهم يحددون مستوى التفاصيل”، كما يشير تيلر. “نحن نقيس الاستقلالية – ليس للشبكة، بل إنها واسعة جدًا – عليك أن تبنيها وصولاً إلى مستوى إدارة الأخطاء في شبكة RAN أو تحسين كفاءة الطاقة في شبكة النقل.”
الطريق إلى الحكم الذاتي المستوى الخامس
وفيما يتعلق بالاستقلالية، فإن هدف الصناعة الحالي هو المستوى الرابع، حيث يتولى الذكاء الاصطناعي عملية صنع القرار في سيناريوهات تشغيلية محددة. أبعد من ذلك يكمن المستوى الخامس، حيث تعمل أنظمة مستقلة متعددة معًا عبر الشبكة.
يسلط تيلر الضوء على أهمية التنسيق بين الأنظمة الوكيلة. على سبيل المثال، من المحتمل أن يتعارض تطبيق الذكاء الاصطناعي الذي يعمل على تحسين كفاءة الطاقة مع نظام آخر مصمم لتحقيق أقصى قدر من تجربة العملاء.
يوضح تيلر: “هنا نصل إلى هذا المجال، حيث يتعين عليك التنسيق عبر أنظمة وكيلة مختلفة قد تكون لها نوايا مختلفة مدمجة”. “هذا هو مكان العمل في الوقت الحالي – لدينا بعض الأدوات الناضجة بالفعل حول سيناريوهات محددة وعالية القيمة، ونحن نستكشف الآن كيف يمكن ضم هذه السيناريوهات ودمجها في شيء أكثر تماسكًا، وهو ما يأخذك إلى ما بعد المستوى الرابع نحو المستوى الخامس، وهو حيث يتم ربط كل شيء وتشغيله بواسطة الآلات.”
المسار الأسرع في آسيا لاعتماد الذكاء الاصطناعي
ومن المثير للاهتمام أن تيلر يشير إلى أن المشغلين في آسيا يتفوقون إلى حد كبير على نظرائهم الغربيين، مشيرًا إلى أن الصين على وجه الخصوص متقدمة بشكل جيد، بعد أن توقعت التحول نحو الشبكات المستقلة وبالتالي اعتمدت الذكاء الاصطناعي بسرعة.
ويشير تيلر إلى أن “الصين تميل إلى طرح التكنولوجيا الجديدة أولاً في مقاطعة عادة ما تكون في حجم دولة أوروبية. وفي زيجيانغ أو قوانغدونغ على الساحل الشرقي، لديهما بعض حلول الأتمتة المتقدمة بشكل رائع لسيناريوهات معينة في تلك المقاطعات”.
ويؤكد أنه تم تصدير هذه الحلول عالميًا إلى عملاء المشغلين في أمريكا اللاتينية والشرق الأوسط وأجزاء أخرى من آسيا حيث يتمتع البائعون الصينيون مثل Huawei وZTE بعلاقات قوية مع الموردين. ويضيف تيلر أن إريكسون ونوكيا لديهما أيضًا عمليات نشر متقدمة للغاية عبر قواعد العملاء في آسيا والشرق الأوسط.
وتتميز أفريقيا وأمريكا اللاتينية والشرق الأوسط باعتماد أكبر على الموردين مقارنة بالعديد من كبار المشغلين الغربيين، الذين غالبًا ما يمتلكون قدرات كبيرة في مجال هندسة البرمجيات الداخلية وقدرات الذكاء الاصطناعي. يعتمد مشغلو الأسواق الناشئة في كثير من الأحيان بشكل أكبر على البائعين مثل Huawei أو Ericsson أو Google أو Microsoft لتقديم حلول الذكاء الاصطناعي.
يمكن لهذا النموذج الذي يقوده المورد تسريع النشر والاعتماد، ولكنه يمثل أيضًا تحديات عندما يسعى المشغلون إلى دمج العديد من التطبيقات والبائعين في بيئة شبكة مستقلة موحدة.
“في اللحظة التي تريد فيها دمج كل هذه الأشياء، عليك أن تبدأ في وضعها على أساس مشترك، وهنا إما أن تقبل أنك ستكون محبوسًا، أو تقول “علينا أن نبني على بعض الأسس القياسية.”
الشرق مقابل الغرب
إذن ما الذي يدفع هذا الاختلاف بين الشرق والغرب؟ بالنسبة لتيلر، العديد من العوامل ثقافية. ورغم أن التنظيم يلعب دورا، فإن معدل اعتماد التكنولوجيات الجديدة في جميع أنحاء الصين غالبا ما يكون أسرع من أي مكان آخر، سواء في المركبات ذاتية القيادة، أو الإنترنت عبر الهاتف المحمول، أو المدفوعات الرقمية.
ويشير إلى أن نموذج الاستثمار المركزي في الصين مكن من إطلاق مبادرات تكنولوجية كبرى، لكنه يرى أن جاهزية البيانات كانت أيضا بالغة الأهمية. يعتمد نشر الذكاء الاصطناعي بشكل كبير على تحطيم صوامع البيانات، وإعداد مجموعات البيانات وجعلها قابلة للاستخدام للتدريب والضبط والاستدلال.
ووفقا لتيلر، كان المشغلون الصينيون متقدمين بالفعل في هذه المجالات قبل طفرة الذكاء الاصطناعي الحالية. وإلى جانب الوصول العالمي لموردين مثل Huawei وZTE، ساعد ذلك في تسريع عملية النشر عبر العديد من الأسواق الناشئة.
“على الرغم من أنني أود أن أقول إن آسيا تتقدم، فإن ذلك ليس فقط لأن المشغلين الآسيويين أكثر تقدمًا – بل أيضًا لأنهم اعتمدوا التكنولوجيا، سواء كان ذلك في الشرق أو الغرب. إنها تأتي بسرعة أكبر، وأعتقد أن ما يميز آسيا هو هذا التحرك السريع؛ يميل المشغلون الغربيون إلى أن يكونوا أكثر حذرًا بشأن المقدمة والتكنولوجيا الجديدة، وربما أبطأ قليلاً وأكثر تعمدًا بشأنها.”
وتظل الثقة هي التحدي الرئيسي
غالبًا ما تنظر شركات التكنولوجيا إلى قانون الاتحاد الأوروبي بشأن الذكاء الاصطناعي – واللوائح المماثلة – باعتباره عائقًا أمام التبني بشكل أسرع. تيلر يحث على الحذر. يتطلب تحقيق المستوى الخامس من الاستقلالية أن يثق المشغلون في الآلات التي تتخذ قرارات تشغيلية متزايدة الأهمية.
للوصول إلى هذه المرحلة، يجب بناء حواجز الحماية والضوابط وآليات الأمان في أسس الشبكات المستقلة. لا يمكن منح الأنظمة الوكيلة وصولاً غير مقيد إلى النماذج ومجموعات البيانات؛ يجب تطبيق الحوكمة بشكل متسق عبر البيئة وليس بشكل منفصل لكل تطبيق.
يقول تيلر: “عندما تبدأ في تجميع كل ذلك معًا، يتعين عليك بناء مستوى عالٍ جدًا من الثقة”. “لا أستطيع أن أقول إن التنظيم هو الشيء الذي سينجح أو يكسره. سيكون هذا شريطًا واحدًا يمكن أن يكون مرتفعًا أو أقل ارتفاعًا، ولكن هناك الكثير من العوائق الأخرى أيضًا التي سيرغب كل مشغل في الالتزام بها من أجل الثقة في الذكاء الاصطناعي لتولي العمليات.”
