الرئيسية ← المصطلحات ← المخاطر والحوكمة
مصطلحات المخاطر والحوكمة
السلامة والتحيّز والتنظيم — الجانب الذي يُهمَل غالباً.
| المصطلح | فيمَ يُستخدم عملياً |
|---|---|
| الهلوسة Hallucination | أن يُنتج النموذج معلومة غير صحيحة بثقة تامة وكأنها حقيقة. أخطر سلوك عملياً، ويُعالَج بـRAG والتحقق البشري لا بالثقة. |
| التحيّز Bias | انحياز غير مقصود في المخرجات ناتج عن انحياز في بيانات التدريب — قد يظهر ثقافياً أو لغوياً أو جندرياً. |
| محاذاة القيم AI Alignment | ضمان أن يتصرّف النظام وفق نوايا وقيم مستخدميه، وتزداد أهميته كلما زادت قدرة النموذج واستقلاليته. |
| حقن الأوامر Prompt Injection | هجوم يُخفي فيه المهاجم تعليمات داخل محتوى يقرأه النموذج (صفحة، ملف، بريد) ليجعله يتجاهل تعليماتك الأصلية. |
| التزييف العميق Deepfake | محتوى مُفبرك واقعي المظهر لشخص حقيقي. التحدي الأكبر أمام مصداقية الصورة والصوت كدليل. |
| الشفافية والتفسيرية Explainable AI — XAI | قدرة تفسير سبب وصول النموذج لقرار معيّن — شرط تنظيمي في القطاعات الحساسة كالائتمان والتوظيف والطب. |
| الإنسان في الحلقة Human-in-the-loop | تصميم يُبقي القرار النهائي بيد إنسان في المهام الحرجة، ويستخدم الآلة للفرز والاقتراح لا للحسم. |
| حوكمة الذكاء الاصطناعي AI Governance | إطار السياسات والضوابط الذي ينظّم بناء الأنظمة واستخدامها، ويحدّد المسؤولية عند الخطأ. |
| الذكاء الاصطناعي العام AGI | ذكاء اصطناعي يضاهي الإنسان في أي مهمة معرفية عامة. لا يوجد اليوم نظام مصنّف كذلك، لكنه هدف معلن لكبرى الشركات. |
| الذكاء الفائق ASI | مستوى افتراضي يتجاوز الذكاء البشري في كل المجالات — محور نقاش السلامة طويل المدى. |
| انحراف البيانات Data Drift / Concept Drift | تغيّر بيانات الواقع عن بيانات التدريب مع الزمن، فيتآكل أداء النموذج تدريجياً بلا خطأ برمجي واحد. أهم سبب لفشل النماذج الإنتاجية. |
| بطاقة النموذج Model Card | وثيقة تُرفق بالنموذج تشرح بيانات تدريبه واستخداماته المقصودة وحدوده المعروفة. صارت متطلباً في المشتريات المؤسسية. |
| الاختبار العدائي Red Teaming | محاولة كسر النموذج عمداً قبل إطلاقه: استخراج محتوى ضار، أو تجاوز قيوده، أو استدراجه لكشف بيانات. اختبار اختراق للنماذج. |
| قانون الذكاء الاصطناعي الأوروبي EU AI Act | أول إطار تشريعي شامل يصنّف الأنظمة حسب درجة الخطورة ويفرض التزامات متدرّجة عليها. يؤثر على أي جهة تخدم مستخدمين في أوروبا. |
| العلامة المائية الرقمية Watermarking / Provenance | إشارة مضمّنة في المحتوى المولَّد لإثبات مصدره. أداة أساسية في مواجهة التزييف، لكنها ما تزال قابلة للإزالة عملياً. |
أين تلتقي هذه المصطلحات عملياً؟
هذه الفئة ليست تعريفات معزولة — كل مصطلح فيها يظهر في سياق تطبيقي داخل المنصة:
- الشرح الموسّع لكل مفهوم في صفحة المفاهيم الأساسية.
- التطبيق القطاعي الفعلي في استخدامات الذكاء الاصطناعي.
- الأدوات التي تجسّد هذه المفاهيم في دليل الأدوات.
- البعد التنظيمي والحكومي في الحكومات وتجربة الإمارات.
⚡جرّبها الآنخطوة واحدة · خمس دقائق
1
خذ آخر مخرَج اعتمدت عليه في عملك، واسأل: ما الذي كان سيحدث لو كان خاطئاً ولم ألاحظ؟
الخطر ليس في احتمال الخطأ بل في غياب من يكتشفه. هذا السؤال يكشف أين تحتاج مراجعة بشرية إلزامية.
أمر جاهز — عدّل ما بين الأقواس
اعمل كمدقّق مخاطر يفترض الفشل لا النجاح. السياق: استخدمت مخرَج نموذج في [صف الاستخدام]، وقد وصل إلى [من يراه أو يعتمد عليه]. المهمة: حدّد ثلاثة أنواع خطأ محتملة في هذا الاستخدام تحديداً، وأثر كل واحد لو مرّ دون اكتشاف، ونقطة الفحص التي تمنعه. الصيغة: جدول — نوع الخطأ، كيف يبدو، أثره، الفحص الذي يكشفه. القيود: ركّز على الأخطاء التي تبدو معقولة ولا تُكتشف بالقراءة السريعة، لا على الأخطاء الفاضحة.
عد إلى المسرد الكامل ←
الصقه في أي نموذج لغوي