الذكاء الاصطناعي والتحليل الإحصائي: إشكالات ومآلات
Artificial intelligence and specialist analysis: problems and consequences
مصطفى إبراهيم شعيب (عضو المجلس الأعلى للغة العربية في أفريقيا، نيجيريا)
Mustafa Ibrahim Shoaib (Member of the Supreme Council for the Arabic Language in Africa, Nigeria)
مقال منشور في مجلة جيل العلوم الانسانية والاجتماعية العدد112 الصفحة 67.
مستخلص:
يشهد الذكاء الاصطناعي تطورًا متسارعًا جعله أداة رئيسية في التحليل الإحصائي، حيث يسهم في تحسين الكفاءة وتعزيز دقة القرارات.
تهدف هذه الدراسة إلى دراسة الإشكالات المرتبطة باستخدام الذكاء الاصطناعي في التحليل الإحصائي، مع استعراض المآلات المستقبلية والتوصيات اللازمة لضمان استخدام آمن وعادل لهذه التقنية. تركز الدراسة على ثلاثة محاور أساسية:
أولًا، تناول الإشكالات الرئيسية المتمثلة في التحيز الخوارزمي، حيث تعكس الخوارزميات التحيزات الموجودة في البيانات، مما يؤدي إلى قرارات غير منصفة؛ الخصوصية وحماية البيانات، نتيجة الاعتماد على كميات كبيرة من البيانات الشخصية؛ وفقدان الشفافية، الذي يعوق فهم القرارات الناتجة عن الأنظمة الذكية.
ثانيًا، استعرض المآلات المحتملة، مع التركيز على تحسين الكفاءة، حيث يقلل الذكاء الاصطناعي من الزمن اللازم لتحليل البيانات ويقلل الأخطاء البشرية، وكذلك التأثيرات الاجتماعية والاقتصادية، بما في ذلك أتمتة الوظائف التقليدية وإيجاد فرص عمل جديدة تتطلب مهارات متقدمة.
ثالثًا، ناقش تطور التشريعات والسياسات، مشددًا على الحاجة إلى أطر قانونية تُعزز الشفافية، تحمي الخصوصية، وتكافح التحيز. يخلص الدراسة إلى أن الاستخدام الفعّال للذكاء الاصطناعي في التحليل الإحصائي يتطلب تحسين جودة البيانات، تطوير التشريعات، وتعزيز التعليم والتدريب. كما يوصي بتعزيز التعاون بين الحكومات والمؤسسات الأكاديمية والقطاع الخاص، مع دعم الابتكار المحلي لضمان عدالة استخدام الذكاء الاصطناعي.
الكلمات المفتاحية: الذكاء الاصطناعي، التحليل الإحصائي، الإشكالات والمآلات.Abstract
Artificial intelligence is witnessing rapid development, making it a key tool in statistical analysis, as it contributes to improving efficiency and enhancing the accuracy of decisions. This research aims to study the problems associated with using artificial intelligence in statistical analysis, with a review of future outcomes and recommendations necessary to ensure this technology’s safe and fair use.
The research focuses on three main axes:
first, addressing the main problems of algorithmic bias, where algorithms reflect biases in data, leading to unfair decisions; privacy and data protection, as a result of relying on large amounts of personal data; and loss of transparency, which hinders understanding of decisions resulting from smart systems.
Second, review the potential outcomes, focusing on improving efficiency, where AI reduces the time required to analyze data and reduces human errors and socio-economic impacts, including automating traditional jobs and creating new jobs requiring advanced skills.
Third, he discussed the evolution of legislation and policy, stressing the need for legal frameworks that promote transparency, protect privacy, and combat bias. The research concludes that the effective use of AI in statistical analysis requires improving data quality, developing legislation, and enhancing education and training.
It also recommends strengthening cooperation between governments, academia, and the private sector, while supporting local innovation to ensure the fair use of AI.
Keywords: artificial intelligence, statistical analysis, problems and consequences.
