تصميم ذكاء اصطناعي أكثر شمولًا يبدأ ببنية بيانات صحيحة

• يجب أن يُبنى الذكاء الاصطناعي على بيانات شاملة وممثلة — ويبدأ ذلك من خلال الوصول.
• تحديث البنية التحتية للبيانات أمر ضروري لتوسيع نطاق الذكاء الاصطناعي بشكل مسؤول وآمن.
• يتطلب الذكاء الاصطناعي الشامل التعاون، والحوكمة، والالتزام طويل الأجل بالتصميم الأخلاقي.

بينما يعيد الذكاء الاصطناعي تشكيل الاقتصاد العالمي، تزداد وضوحًا حقيقة واحدة: الذكاء الاصطناعي لا يكون قويًا أو عادلًا أو بصيرًا إلا بقدر جودة البيانات التي يتعلم منها. واليوم، تروي هذه البيانات قصة غير مكتملة. ففي عالم لا يزال فيه نحو 2.6 مليار شخص غير متصلين بالإنترنت، لا تعكس مجموعات البيانات التي يقوم عليها الذكاء الاصطناعي حتى الآن كامل تنوع التجربة الإنسانية.

خذ اللغات كمثال. هناك أكثر من 7,000 لغة تُنطق في العالم، ومع ذلك فإن معظم روبوتات الدردشة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي تُدرّب على حوالي 100 لغة فقط. اللغة الإنجليزية، التي يتحدث بها أقل من 20% من سكان العالم، تهيمن على ما يقرب من ثلثي محتوى الويب، ولا تزال المحرك الرئيسي لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، وفقًا لمركز الديمقراطية والتكنولوجيا. هذا لا يتعلق فقط بالشمول، بل هو مشكلة بيانات. مع التفاوت في مستويات الرقمنة، تفتقر العديد من اللغات الممثلة تمثيلًا ناقصًا إلى محتوى رقمي منظم، مما يصعّب على أنظمة الذكاء الاصطناعي التعلم منها.

هذه المشكلة في البيانات ليست مجرد إغفال تقني — إنها خطر مجتمعي. فمن دون تصميم مقصود، سيستمر الذكاء الاصطناعي في استبعاد قطاعات واسعة من العالم، مما يعزز أوجه عدم المساواة القائمة ويفوت الفرصة للاستفادة من وجهات النظر الغنية للمجتمعات الممثلة تمثيلًا ناقصًا.

يتطلب سد هذه الفجوة تحولًا جذريًا في كيفية بناء الذكاء الاصطناعي. وهذا يعني تطوير أدوات ونماذج متنوعة مصممة خصيصًا لأنظمة لغوية مختلفة. تعتبر النماذج اللغوية الكبيرة المدربة إقليميًا، مثل ""جيس""، والنماذج مفتوحة المصدر، مثل ""فالكون""، أمثلة واعدة على كيفية عكس الفروق السياقية الدقيقة للمجتمعات غير الناطقة بالإنجليزية وجلب الصلة الثقافية إلى قلب تصميم الذكاء الاصطناعي.

الاتصال ليس سوى نقطة البداية
يبدأ الذكاء الاصطناعي الشامل من خلال الوصول. لا يزال نحو ثلث سكان العالم يفتقرون إلى اتصال موثوق بالإنترنت، مما يجعل هذه المجتمعات غير مرئية للخوارزميات التي تقود اقتصاداتنا.
في حين وصلت نسبة الاتصال العالمي إلى 68%، مع وجود 5.5 مليار شخص متصلين بالإنترنت، وتغطية 5G تصل الآن إلى 51% من سكان العالم، لا تزال الفجوات عميقة. ففي البلدان منخفضة الدخل، لا تزال نسبة انتشار 5G عند 4% فقط.

للمساعدة في سد هذه الفجوة، التزمت شركة e& باستثمار أكثر من 6 مليارات دولار لتوسيع الوصول إلى الشبكات الميسورة التكلفة في 16 دولة في الشرق الأوسط وأفريقيا وآسيا بحلول عام 2026. لكن الشمولية لا تنتهي بمجرد الاتصال. كما أوضحنا في دراستنا المشتركة الأخيرة مع IBM — ميزة الذكاء الاصطناعي في منطقة الشرق الأوسط وشمال أفريقيا: فرصة للقفز إلى الأمام والقيادة — فإن تطوير بنية تحتية قوية للبيانات هو الخطوة الحاسمة التالية لضمان أن يتم رؤية وسماع وتمثيل أولئك الذين يتصلون بالإنترنت في أنظمة الذكاء الاصطناعي.

من التجزئة إلى النماذج الاتحادية
تقف منطقة الشرق الأوسط وشمال أفريقيا عند نقطة تحول. فقد أطلقت الحكومات استراتيجيات طموحة للذكاء الاصطناعي، واستثمرت في البنية التحتية، ورعت بيئات الابتكار. يتسارع اعتماد الذكاء الاصطناعي، لكن الثقة في البنية التحتية الرقمية تتراجع. فقد انخفضت ثقة الرؤساء التنفيذيين في المنطقة من 82% إلى 64% خلال عام واحد.