حارس البوابة: بزوغ نجم أخلاقيات الذكاء الاصطناعي

مدار الساعة -لم يعد مستقبل الذكاء الاصطناعي ملكاً للمبرمجين وحدهم؛ فمع تزايد تعقيد أنظمة الذكاء الاصطناعي وحاجتها للشفافية والالتزام الأخلاقي والقانوني، ظهرت مجموعة جديدة من الوظائف التي تتطلب التفكير النقدي، والخبرة المتخصصة، والذكاء البشري بدلاً من مهارات الترميز التقليدية.

هذه الأدوار الجديدة، التي لم تكن موجودة قبل عامين، هي الآن الأكثر طلباً في الشركات الكبرى.

هذه هي الوظائف الأهم التي تظهر لتوجيه وتدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي بعد التطورات الأخيرة، المُقيّم القانوني لقرارات الذكاء الاصطناعي، حيث يتولى هذا الدور مسؤولية مراجعة مخرجات أنظمة الذكاء الاصطناعي (خاصة في القطاعات القانونية والمالية) لضمان توافقها مع القوانين واللوائح الحالية (مثل قانون الاتحاد الأوروبي للذكاء الاصطناعي)، لأنه مع تزايد الغرامات على عدم الامتثال، تحتاج الشركات إلى خبراء قانونيين يفهمون آليات عمل الذكاء الاصطناعي لتجنب الأخطاء القانونية، وضمان عدم تحيز الخوارزميات في قرارات الإقراض أو التوظيف.

مدققو البيانات الطبية والرعاية الصحية

ثم تأتي في المرتبة الثانية وظيفة «مدققو البيانات الطبية والرعاية الصحية»، وهم يعملون على تدقيق وتصنيف كميات هائلة من بيانات المرضى (صور الأشعة، سجلات الأمراض، نتائج المختبرات) لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي التشخيصية. يضمنون دقة البيانات وحماية خصوصيتها، وسبب الإقبال على هذه الوظيفة هو دقة نموذج الذكاء الاصطناعي الطبي تعتمد كلياً على جودة تصنيف البشر للبيانات.

أي خطأ في التدريب قد يؤدي إلى تشخيص خاطئ يهدد حياة المريض، ما يجعل المدقق الطبي خبيراً حاسماً.

وتأتي في المرتبة الثالثة وظيفة مهندس وفنان الموجهات، وهو متخصص في صياغة الأوامر والأسئلة لنماذج اللغات الكبيرة للحصول على أفضل وأدق وأكثر المخرجات إبداعاً. مهمته هي «التحدث» بلغة الذكاء الاصطناعي لفتح كامل قدراته.

وهذه الوظيفة تتطلب مهارات لغوية، وإبداعاً، وفهماً عميقاً لسلوك النموذج.

الشركات تدفع رواتب ضخمة لهؤلاء المهندسين لضمان أن نماذجهم التوليدية (Generative AI) تقدم محتوى عالياً الجودة لعملائهم.

خبير الأخلاقيات ومكافحة التحيز

فيما يُعتبر خبير الأخلاقيات ومكافحة التحيز الأهم في وظائف المستقبل، لأنه لا يشارك هذا الخبير في الترميز، بل يقيّم النماذج المصممة بحثاً عن أي تحيز خفي ضد فئات عرقية، أو جنسية، أو اجتماعية، بناء على البيانات التي تم تدريب النموذج عليها، ومهمته هي ضمان العدالة والإنصاف.

لأنه أصبحت المشاكل الأخلاقية للذكاء الاصطناعي قضية رأي عام. تحتاج الشركات الكبرى (خاصة في التوظيف والشرطة) إلى هذا الخبير لتجنب الأزمات الاجتماعية والقانونية الناجمة عن قرارات متحيزة للآلة.

أما وظيفة مُنشئ البيانات الاصطناعية فباتت ضرورة ملحة لأن هذا الخبير يستخدم خوارزميات الذكاء الاصطناعي لإنشاء مجموعات بيانات جديدة ومحاكاة خصائص البيانات الحقيقية دون أن تحتوي على أي معلومات شخصية فعلية.

مع تزايد لوائح حماية البيانات أصبح من الصعب على الشركات تدريب نماذجها على كميات هائلة من البيانات الحقيقية. توفر البيانات الاصطناعية حلاً يسمح بالتدريب المكثف مع حماية الخصوصية والقضاء على التحيز.