5 سبتمبر، 2024
تعلم كيفية تطوير حلول ذكاء اصطناعي مسؤولة مع Ultralytics YOLOv8 من خلال اتباع أفضل الممارسات الأخلاقية والأمنية وإعطاء الأولوية لابتكارات الذكاء الاصطناعي العادلة والمتوافقة.
يكمن مستقبل الذكاء الاصطناعي في أيدي المطورين وعشاق التكنولوجيا وقادة الأعمال وأصحاب المصلحة الآخرين الذين يستخدمون أدوات ونماذج مثل Ultralytics YOLOv8 لدفع عجلة الابتكار. ومع ذلك، فإن إنشاء حلول الذكاء الاصطناعي المؤثرة لا يقتصر فقط على استخدام التكنولوجيا المتقدمة. بل يتعلق أيضاً بالقيام بذلك بطريقة مسؤولة.
كان الذكاء الاصطناعي المسؤول موضوعًا شائعًا للنقاش في مجتمع الذكاء الاصطناعي مؤخرًا، مع تزايد عدد الأشخاص الذين يتحدثون عن أهميته ويشاركون أفكارهم. من المناقشات عبر الإنترنت إلى فعاليات الصناعة، هناك تركيز متزايد على كيف يمكننا جعل الذكاء الاصطناعي ليس فقط قويًا ولكن أيضًا أخلاقيًا. أحد الموضوعات الشائعة في هذه المحادثات هو التأكيد على التأكد من أن كل شخص يساهم في مشروع ذكاء اصطناعي يحافظ على عقلية تركز على الذكاء الاصطناعي المسؤول في كل مرحلة.
في هذه المقالة، سوف نبدأ باستكشاف بعض الأحداث والمناقشات الأخيرة المتعلقة بالذكاء الاصطناعي المسؤول. ثم، سنلقي نظرة فاحصة على التحديات الأخلاقية والأمنية الفريدة لتطوير مشاريع الرؤية الحاسوبية وكيفية التأكد من أن عملك مبتكر وأخلاقي على حد سواء. من خلال تبني مبادئ الذكاء الاصطناعي المسؤول، يمكننا إنشاء ذكاء اصطناعي يفيد الجميع حقًا!
في السنوات الأخيرة، كان هناك دفعة ملحوظة نحو جعل الذكاء الاصطناعي أكثر أخلاقية. في عام 2019، كان لدى 5٪ فقط من المؤسسات إرشادات أخلاقية للذكاء الاصطناعي، ولكن بحلول عام 2020، قفز هذا الرقم إلى 45٪. ونتيجة لذلك، بدأنا نرى المزيد من الأخبار المتعلقة بتحديات ونجاحات هذا التحول الأخلاقي. على وجه الخصوص، كان هناك الكثير من الضجة حول الذكاء الاصطناعي التوليدي وكيفية استخدامه بمسؤولية.
في الربع الأول من عام 2024، نوقش على نطاق واسع روبوت الدردشة الآلي Gemini من Googleالذي يمكنه إنشاء صور بناءً على مطالبات نصية. وعلى وجه الخصوص، استُخدِم Gemini لإنشاء صور تُصوِّر شخصيات تاريخية مختلفة، مثل جنود الحرب العالمية الثانية الألمان، على أنهم أشخاص ملوّنون. صُمم روبوت الدردشة الآلي لتنويع تصوير الأشخاص في الصور التي تم إنشاؤها ليكون شاملاً عن قصد. ومع ذلك، في بعض الأحيان، أساء النظام تفسير سياقات معينة، مما أدى إلى ظهور صور اعتُبرت غير دقيقة وغير مناسبة.
أوضح رئيس قسم البحث في Googleبرابهاكار راغافان، في منشور على مدونة أن الذكاء الاصطناعي أصبح حذرًا بشكل مفرط بل ورفض توليد الصور استجابةً للمطالبات المحايدة. بينما تم تصميم ميزة توليد الصور في Gemini لتعزيز التنوع والشمولية في المحتوى المرئي، مما أثار مخاوف بشأن دقة التمثيلات التاريخية والآثار الأوسع نطاقًا للتحيز والتطوير المسؤول للذكاء الاصطناعي. هناك نقاش مستمر حول كيفية تحقيق التوازن بين هدف تعزيز التمثيلات المتنوعة في المحتوى الذي يولده الذكاء الاصطناعي والحاجة إلى الدقة والضمانات ضد التحريف.
توضح قصص مثل هذه أنه مع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي واندماجه بشكل أكبر في حياتنا اليومية، يمكن أن تؤثر القرارات التي يتخذها المطورون والشركات بشكل كبير على المجتمع. في القسم التالي، سنتعمق في النصائح وأفضل الممارسات لبناء وإدارة أنظمة الذكاء الاصطناعي بمسؤولية في عام 2024. سواء كنت بدأت للتو أو تتطلع إلى تحسين أسلوبك، ستساعدك هذه الإرشادات على المساهمة في مستقبل أكثر مسؤولية للذكاء الاصطناعي.
عند بناء حلول الرؤية الحاسوبية باستخدام YOLOv8من المهم مراعاة بعض الاعتبارات الأخلاقية الرئيسية، مثل التحيز والإنصاف والخصوصية وإمكانية الوصول والشمولية. دعونا نلقي نظرة على هذه العوامل بمثال عملي.
لنفترض أنك تقوم بتطوير نظام مراقبة لمستشفى يراقب الممرات بحثًا عن أي سلوك مريب. يمكن للنظام أن يستخدم YOLOv8 detect أشياء مثل الأشخاص الذين يتسكعون في المناطق المحظورة، أو الدخول غير المصرح به، أو حتى اكتشاف المرضى الذين قد يحتاجون إلى المساعدة، مثل أولئك الذين يتجولون في مناطق غير آمنة. وسيقوم بتحليل لقطات الفيديو الحية من كاميرات المراقبة في جميع أنحاء المستشفى وإرسال تنبيهات في الوقت الفعلي إلى موظفي الأمن عند حدوث شيء غير عادي.
إذا تم تدريب نموذج YOLOv8 الخاص بك على بيانات متحيزة، فقد ينتهي به الأمر إلى استهداف مجموعات معينة من الأشخاص بشكل غير عادل بناءً على عوامل مثل العرق أو الجنس، مما يؤدي إلى تنبيهات خاطئة أو حتى التمييز. لتجنب ذلك، من الضروري موازنة مجموعة البيانات الخاصة بك واستخدام تقنيات detect أي تحيزات وتصحيحها، مثل:
الخصوصية هي مصدر قلق كبير آخر، خاصة في أماكن مثل المستشفيات حيث المعلومات الحساسة. يمكن أن يلتقط YOLOv8 التفاصيل الشخصية للمرضى والموظفين، مثل وجوههم أو أنشطتهم. ولحماية خصوصيتهم، يمكنك اتخاذ خطوات مثل إخفاء هوية البيانات لإزالة أي معلومات يمكن التعرف عليها، أو الحصول على الموافقة المناسبة من الأفراد قبل استخدام بياناتهم، أو طمس الوجوه في بث الفيديو. من الجيد أيضًا تشفير البيانات والتأكد من تخزينها ونقلها بشكل آمن لمنع الوصول غير المصرح به.
من المهم أيضًا تصميم نظامك بحيث يكون متاحًا وشاملًا. يجب عليك التأكد من أنه يعمل للجميع، بغض النظر عن قدراتهم. في بيئة المستشفى، هذا يعني أن النظام يجب أن يكون سهل الاستخدام لجميع الموظفين والمرضى والزوار، بمن فيهم ذوو الإعاقة أو ذوو الاحتياجات الأخرى المتعلقة بإمكانية الوصول. يمكن أن يحدث وجود فريق متنوع فرقًا كبيرًا هنا. يمكن لأعضاء الفريق من خلفيات مختلفة تقديم رؤى جديدة والمساعدة في تحديد المشكلات المحتملة التي قد يتم تفويتها. من خلال إدخال وجهات نظر مختلفة، من المرجح أن تقوم ببناء نظام سهل الاستخدام ويمكن الوصول إليه لمجموعة واسعة من الأشخاص.
عند نشر YOLOv8 في تطبيقات العالم الحقيقي، من المهم إعطاء الأولوية للأمان لحماية كل من النموذج والبيانات التي يستخدمها. خذ على سبيل المثال، نظام إدارة طوابير الانتظار في أحد المطارات الذي يستخدم الرؤية الحاسوبية مع YOLOv8 لمراقبة تدفق الركاب. يمكن استخدام YOLOv8 track حركة المسافرين عبر نقاط التفتيش الأمني وبوابات الصعود إلى الطائرة وغيرها من المناطق للمساعدة في تحديد نقاط الازدحام وتحسين تدفق الأشخاص لتقليل أوقات الانتظار. قد يستخدم النظام كاميرات موضوعة بشكل استراتيجي حول المطار لالتقاط بث مباشر للفيديو، حيث يقوم YOLOv8 باكتشاف المسافرين وإحصائهم في الوقت الفعلي. يمكن بعد ذلك استخدام الرؤى المستخلصة من هذا النظام لتنبيه الموظفين عندما تطول الطوابير أكثر من اللازم، أو فتح نقاط تفتيش جديدة تلقائياً، أو تعديل مستويات التوظيف لجعل العمليات أكثر سلاسة.
في هذا الإعداد، يعد تأمين نموذج YOLOv8 ضد الهجمات والعبث أمرًا بالغ الأهمية. يمكن القيام بذلك عن طريق تشفير ملفات النموذج بحيث لا يمكن للمستخدمين غير المصرح لهم الوصول إليها أو تغييرها بسهولة. يمكنك نشر النموذج على خوادم آمنة وإعداد ضوابط وصول لمنع التلاعب. يمكن أن تساعد عمليات الفحص والتدقيق الأمني المنتظمة في اكتشاف أي نقاط ضعف والحفاظ على أمان النظام. يمكن استخدام طرق مماثلة لحماية البيانات الحساسة، مثل مقاطع الفيديو الخاصة بالركاب.
ولتعزيز الأمان بشكل أكبر، يمكن دمج أدوات مثل Snyk وGitHub CodeQL وDeendabot في عملية التطوير. تساعد Snyk في تحديد وإصلاح الثغرات الأمنية في التعليمات البرمجية والتبعيات، بينما تقوم GitHub CodeQL بفحص التعليمات البرمجية بحثًا عن مشكلات أمنية، بينما تحافظ Dependabot على تحديث التبعيات بأحدث التصحيحات الأمنية. في Ultralytics تم تنفيذ هذه الأدوات detect الثغرات الأمنية ومنعها.
على الرغم من النوايا الحسنة واتباع أفضل الممارسات، يمكن أن تحدث ثغرات، مما يترك ثغرات في حلول الذكاء الاصطناعي لديك، خاصةً عندما يتعلق الأمر بالأخلاقيات والأمان. إن إدراكك لهذه المشكلات الشائعة يمكن أن يساعدك على معالجتها بشكل استباقي وبناء نماذج YOLOv8 أكثر قوة. فيما يلي بعض المزالق التي يجب الانتباه لها ونصائح حول كيفية تجنبها:
إن بناء حلول الذكاء الاصطناعي باستخدام YOLOv8 يوفر الكثير من الإمكانيات المثيرة، ولكن من الضروري مراعاة الأخلاقيات والأمان. من خلال التركيز على الإنصاف والخصوصية والشفافية واتباع الإرشادات الصحيحة، يمكننا إنشاء نماذج تعمل بشكل جيد وتحترم حقوق الأشخاص. من السهل التغاضي عن أشياء مثل التحيز في البيانات، أو حماية الخصوصية، أو التأكد من أن الجميع يمكنهم استخدام النظام، ولكن تخصيص الوقت لمعالجة هذه القضايا يمكن أن يغير قواعد اللعبة. بينما نستمر في دفع حدود ما يمكن أن يفعله الذكاء الاصطناعي بأدوات مثل YOLOv8 دعونا نتذكر الجانب الإنساني للتكنولوجيا. من خلال التحلي بالوعي والاستباقية، يمكننا بناء ابتكارات ذكاء اصطناعي مسؤولة ومتقدمة!
تأكد من الانضمام إلى مجتمعنا للحصول على آخر التحديثات في مجال الذكاء الاصطناعي! أيضًا، يمكنك معرفة المزيد عن الذكاء الاصطناعي من خلال زيارة مستودع GitHub الخاص بنا واستكشاف حلولنا في مختلف المجالات مثل التصنيع و القيادة الذاتية.
