بقلم: كارين بيرسيت، آنا بيتيكاينن
تُعد بيئات الاختبار التنظيمية واحدة من أبرز الأدوات التي بات يعتمد عليها صانعو السياسات في مجال حوكمة الذكاء الاصطناعي. وقد اكتسبت هذه الأداة أهمية متزايدة لأنها تتيح اختبار الابتكارات تحت إشراف منظم، وفي ظروف محددة وزمن محدود. ويساعد ذلك على اكتشاف المخاطر في مراحل مبكرة، وتعزيز تعلم الجهات التنظيمية، وتحسين الأطر التنظيمية قبل تطبيقها على نطاق واسع.
ومع انتشار هذه البيئات عبر دول وقطاعات مختلفة، بدأت تتشكل ملامح مشتركة في تصميمها، كما برزت تحديات متكررة وفرص لتعزيز فعاليتها وتحقيق قدر أكبر من الاتساق في السياسات. وفي هذا السياق، تزداد أهمية التعاون المؤسسي وتبادل المعرفة لضمان تجارب تنظيمية متماسكة وفعالة، سواء على المستوى الوطني أو عبر الحدود.
في نوفمبر 2025، جمع مؤتمر افتراضي نظمته منظمة التعاون الاقتصادي والتنمية بعنوان “بيئات اختبار الذكاء الاصطناعي: تبادل المعرفة من أجل النجاح” مسؤولين حكوميين ومنظمين وخبراء سياسات من سبع دول لمناقشة تصميم وتنفيذ هذه البيئات. وأسفر النقاش عن مجموعة من الاستنتاجات المهمة.
ما المقصود ببيئة الاختبار التنظيمية للذكاء الاصطناعي
لا يوجد تعريف موحد متفق عليه، لكن المفهوم العام يشير إلى إطار يتيح قدرًا مؤقتًا من المرونة التنظيمية أو الإعفاءات، بما يسمح باختبار منتجات أو خدمات أو نماذج أعمال مبتكرة ضمن بيئة خاضعة للرقابة. ويهدف هذا النهج إلى دعم الابتكار المسؤول، مع الحفاظ في الوقت ذاته على حماية المصلحة العامة.
فعلى سبيل المثال، تقدم سنغافورة بيئة اختبار في مجال الرعاية الصحية تعتمد على استخدام بيانات اصطناعية لتقليل مخاطر الخصوصية مع الحفاظ على واقعية الاختبارات. وفي المملكة المتحدة ودول أخرى، يجري اختبار الابتكارات المالية القائمة على الذكاء الاصطناعي تحت إشراف تنظيمي يحد من المخاطر مثل التحيز في التقييم أو القرارات الآلية غير العادلة.
ويتوافق هذا النهج مع مبادئ الذكاء الاصطناعي لمنظمة التعاون الاقتصادي والتنمية، لا سيما المبدأ الذي يشجع الحكومات على دعم التجريب من أجل اختبار الأنظمة بشكل آمن قبل توسيع نطاقها. كما يتماشى مع التوصيات الداعية إلى تبني حوكمة تنظيمية مرنة تتيح الابتكار تحت إشراف مناسب.
توفر هذه البيئات قيمة كبيرة عندما تكون المخاطر مرتفعة أو عندما تكون القواعد غير ناضجة بعد. أما في الحالات التي تكون فيها المخاطر محدودة أو الأطر التنظيمية واضحة، فقد تكون فائدتها أقل. لذلك، ينبغي أن يستند استخدامها إلى معايير واضحة تضمن توجيه الجهود نحو المبادرات ذات القيمة الأعلى، خصوصًا تلك التي تجمع بين إمكانات الابتكار العالية والمخاطر الكبيرة وفرص تحسين الأطر التنظيمية. كما ينبغي إشراك الجهات التنظيمية الرئيسية والقطاع الخاص وأصحاب المصلحة في هذه العملية.
في عام 2023، نشرت منظمة التعاون الاقتصادي والتنمية تقريرًا يسلط الضوء على فوائد هذه البيئات، مثل تسريع دخول المنتجات إلى السوق، وتعزيز فهم الجهات التنظيمية، وتحفيز الاستثمار. لكنه أشار أيضًا إلى التحديات الخاصة التي يطرحها الذكاء الاصطناعي، باعتباره تقنية عابرة للقطاعات تتقاطع مع أبعاد قانونية وأخلاقية وتقنية متعددة، ما يتطلب تنسيقًا قويًا بين جهات تنظيمية مختلفة.
ومنذ ذلك الحين، تسارع انتشار هذه البيئات. فبحلول فبراير 2025، تم رصد أكثر من 60 مبادرة حول العالم مرتبطة بالذكاء الاصطناعي والبيانات والتكنولوجيا. كما بدأت أطر تنظيمية كبرى، مثل تشريعات الاتحاد الأوروبي وخطط الولايات المتحدة، تنظر إلى هذه البيئات باعتبارها أدوات أساسية لتعزيز الابتكار وضمان تطوير آمن للتقنيات.
وقد كشفت تجارب دول مثل إسبانيا والبرازيل وسنغافورة وغيرها عن دروس مهمة في كيفية تصميم هذه البيئات وتشغيلها، مع اختلاف الأساليب بحسب السياقات الوطنية. فإسبانيا، على سبيل المثال، تركز على تقديم إرشادات واضحة لتسهيل الامتثال، بينما تعتمد البرازيل نهجًا تدريجيًا يبدأ ببناء القدرات قبل الانتقال إلى التجريب والتقييم.
ستة دروس من تجارب دولية
أولًا، لا يوجد نموذج واحد لهذه البيئات. فهي تتنوع بين بيئات تنظيمية تركز على التعاون بين الجهات التنظيمية والمبتكرين، وبيئات تشغيلية توفر بنية تحتية لاختبار البيانات، ونماذج هجينة تجمع بين الاثنين. وتُستخدم هذه النماذج في مراحل مختلفة من دورة السياسات، سواء قبل سنّ التشريعات أو أثناء تطويرها أو عند تطبيقها.
ثانيًا، التنسيق عنصر حاسم. فالذكاء الاصطناعي لا يندرج بسهولة ضمن حدود قطاع واحد، بل يمتد عبر مجالات متعددة. لذلك، تتطلب إدارته تعاونًا وثيقًا بين جهات مختلفة، لكل منها أولوياتها وخبراتها. ويمكن لهذه البيئات أن توفر مساحة محايدة لتقريب وجهات النظر وبناء الثقة.
ثالثًا، تسهم هذه البيئات في ربط السياسات بالتطبيق العملي. فهي تساعد على ترجمة النصوص التنظيمية إلى خطوات قابلة للتنفيذ، كما تتيح تغذية راجعة تسهم في تحسين التشريعات. وبذلك، تنشأ حلقة تفاعلية بين التجربة العملية وصياغة السياسات.
رابعًا، الحوافز ضرورية لضمان المشاركة. فالتجريب في مجال الذكاء الاصطناعي يتطلب موارد كبيرة، وقد يتردد كل من المنظمين والشركات في الانخراط دون دعم مناسب. لذلك، تقدم بعض الدول دعمًا ماليًا أو استشاريًا لتشجيع المشاركة، مع الحرص على تنوع المشاركين لضمان شمولية النتائج.
خامسًا، تزداد الحاجة إلى التعاون الدولي. نظرًا لأن أنظمة الذكاء الاصطناعي تعمل عبر الحدود، فإن التنسيق بين الدول يصبح ضروريًا لتجنب استغلال الفروقات التنظيمية. كما أن التجارب المشتركة تساعد على فهم أداء الأنظمة في بيئات قانونية وثقافية مختلفة.
سادسًا، هذه البيئات ليست خالية من التحديات. فهي تتطلب خبرات تقنية وتنظيمية متقدمة، وقد تواجه صعوبات في التنسيق بين الجهات المختلفة. كما أن تصميم الضوابط المناسبة يمثل تحديًا، إذ يجب تحقيق توازن بين حماية المستخدمين وعدم إعاقة الابتكار. بالإضافة إلى ذلك، يبقى قياس أثر هذه المبادرات أمرًا معقدًا، خاصة في غياب مؤشرات واضحة.
في النهاية، تشير التجارب إلى أن بيئات الاختبار التنظيمية للذكاء الاصطناعي تمثل أداة واعدة، لكنها تتطلب تصميمًا دقيقًا وتعاونًا واسعًا لتحقيق أهدافها. فهي ليست مجرد مساحة للتجريب، بل آلية لبناء فهم مشترك بين الابتكار والتنظيم، وتعزيز الثقة في التقنيات التي ستشكل مستقبلنا.
