ما هي المخاطر التي يفتقدها المستثمرون في طفرة الذكاء الاصطناعي؟

في العام الماضي، أفصحت أكثر من 400 شركة مدرجة في البورصة تزيد قيمتها عن مليار دولار أمريكي عن المخاطر المتعلقة بالذكاء الاصطناعي في إيداعاتها، وهو ما يمثل قفزة بنسبة 46% عن عام 2024. في الوقت نفسه، استهلكت مراكز البيانات في الولايات المتحدة 183 تيراواط/ساعة في عام 2024 (أكثر من 4% من الاستخدام الوطني للكهرباء) ومن المتوقع أن تتضاعف هذه النسبة بحلول عام 2030. 

تُعد نقاط البيانات هذه بمثابة تذكير قوي للمستثمرين المؤسسيين ومديري الأصول: يمكن للذكاء الاصطناعي أن يكون أداة لتحقيق المكاسب، ولكنه أيضًا محرك للمخاطر النظامية التي تمس كل شيء بدءًا من إمدادات الطاقة والإشراف على الحوكمة إلى مصادر البيانات الأخلاقية وجدوى نموذج الأعمال.

تعرّف على الخبراء

في هذه الحلقة من برنامج Sustainability Wired، يجلس مقدم البرنامج لورينزو سا مع أليكس رايون، الرئيس التنفيذي لشركة Brain & Code، لاستكشاف المخاطر التي غالباً ما يتم تجاهلها والتي تأتي مع الانتشار السريع للذكاء الاصطناعي. 

في حين أن العديد من المحادثات في الصناعة تركز على الإنتاجية أو الأتمتة أو مكاسب الكفاءة، يدفعنا أليكس إلى توسيع نطاق النقاش. فهو يرى أن الذكاء الاصطناعي ينطوي على مخاطر اقتصادية واجتماعية وثقافية وأخلاقية، ولا يمكن للمستثمرين أن يتعاملوا مع هذه المخاطر من بُعد واحد.

استمع الآن لسماع المحادثة كاملة.

أهم اللحظات

00:00 - 02:11	مقدمة
02:12 - 05:13	كيف بدأت رحلة أليكس في الذكاء الاصطناعي وارتباطها بالاستدامة
05:14 - 08:21	المخاطر الحقيقية للأعمال التجارية والفردية والمجتمعية للذكاء الاصطناعي
08:22 - 10:04	لماذا الأمن السيبراني هو الحدود الجديدة
10:05 - 12:20	حقوق النشر وملكية البيانات وخرافة "الإلهام"
12:21 - 14:35	قابلية التفسير مقابل الثقة: هل لا يزال بإمكاننا استخدام ما لا نفهمه بالكامل؟
14:36 - 17:54	التكلفة البيئية للذكاء الاصطناعي ووهم الحوسبة الرخيصة
17:55 - 20:15	نماذج أكثر ذكاءً، وبيانات أنظف، ومسؤولية الشركات
20:16 - 22:27	هل يمكن أن يقلل الذكاء الاصطناعي من التحيز أو يعززه؟
22:28 - 23:59	البقع الثقافية العمياء وهيمنة البيانات الغربية
24:00 - 25:45	هل نستعين بمصادر خارجية لذكائنا؟ مخاطر التفريغ المعرفي
25:46 - 27:46	الجيل القادم وطبيعة العمل المتغيرة
27:47 - 29:51	تركيز السلطة: التكنولوجيا الكبيرة والمخاطر الكبيرة
29:52 - 31:36	لوائح الاتحاد الأوروبي مقابل اللوائح الأمريكية: عالمان وتكنولوجيا واحدة
31:37 - 34:36	الذكاء الاصطناعي للذكاء الاصطناعي وأسطورة وعي الآلة
34:37 - 36:47	التأثير الصافي للذكاء الاصطناعي: إيجابي، ولكن فقط إذا كان مكملاً لنا
36:48 - 37:35	فن الاستدامة
37:36 - 38:11	رسالة أليكس الأخيرة انخرط بمسؤولية وابق على اطلاع
38:12 - 39:48	الأسئلة السريعة
39:49	الملاحظات الختامية

اقتباسات ورؤى بارزة حول الذكاء الاصطناعي والاستثمار المستدام

في هذه الحلقة، يوضح أليكس التحديات الأساسية التي يغفلها المستثمرون عند الحديث عن الذكاء الاصطناعي، ويتجاوزون مكاسب الإنتاجية لاستكشاف المخاطر متعددة الأبعاد، والضغوط الاقتصادية الخفية، ومشاكل البيانات العميقة الجذور، ولماذا لا تزال الصناعة بعيدة كل البعد عن أي شيء يشبه الذكاء العام.

1. يقدم الذكاء الاصطناعي مخاطر متعددة الأبعاد

يشرح أليكس لماذا يجب على الشركات التوقف عن التعامل مع الذكاء الاصطناعي على أنه خطر مالي واحد والبدء في إدراك المسؤوليات الاجتماعية والثقافية الأوسع نطاقاً التي يخلقها.

"لذا، فإن أهم ما في الأمر هو المخاطرة في الجانب الاقتصادي للشركة هو الخوف من الفقدان. الخوف من الضياع، أن تكون خارج اللعبة. ولكن إذا تحدثنا بشكل عام، فالشركة ليست فقط هوية اقتصادية، بل هي أيضاً عامل اجتماعي، عامل ثقافي. علينا أن نفتح أذهاننا على أبعاد جديدة. لا يمكننا القول بأن لدينا خطر واحد فقط. لدينا الكثير من المخاطر متعددة الأبعاد التي نحتاج إلى أن ندخلها أيضًا في المسؤولية التي تقع على عاتق أي شركة في المجتمع."

2. التكلفة الحقيقية للذكاء الاصطناعي لم تظهر بعد

يوضح أليكس السبب في أن تسعير الذكاء الاصطناعي اليوم لا يعكس التكاليف الحقيقية للطاقة والبنية التحتية، وكيف يمكن لهذا الواقع أن يقلب نماذج الأعمال بأكملها رأساً على عقب.

"السعر الذي ندفعه مقابل هذه الماكينات ليس تكلفة الإنتاج الحقيقية. إنها استراتيجية الذهاب إلى السوق. وعندما ترتفع الأسعار لتعكس الاستخدام الحقيقي للطاقة، قد لا تعود بعض نماذج الأعمال مستدامة."

3. التحيز في الذكاء الاصطناعي يبدأ من البيانات

يسلط أليكس الضوء على كيفية تأثير ملكية البيانات والحوافز في تشكيل تحيز الذكاء الاصطناعي، مما يجعل مصدر البيانات تحديًا أساسيًا لأي مؤسسة تتبنى الذكاء الاصطناعي.

"من المستحيل محاربة التحيزات لأن المشكلة لا تتعلق بالذكاء الاصطناعي، بل بالبيانات. من الذي يولد البيانات؟ من لديه مصلحة اقتصادية في البيانات؟ المشكلة الأساسية هي أننا لا نعرف من يقوم بتوليد البيانات ونحارب لضمان عدم وجود تحيز فيها."

4. الذكاء الاصطناعي العام لا يزال هدفاً بعيد المنال ومبالغاً فيه

يتصدى أليكس للضجة حول الذكاء الاصطناعي العام (AGI)، ويذكرنا بأنه بدون فهم واضح للوعي، تظل فكرة "الذكاء الاصطناعي على مستوى الإنسان" بعيدة المنال.

 "نحن بعيدون تمامًا عن الذكاء الاصطناعي العام. وعادةً ما أشرح هذه الفكرة بواحدة من أكثر القدرات المميزة للبشر: الوعي. عندما أطلب من الجمهور تعريف ماهية الوعي، عادة ما أتلقى ما بين 15 و30 إجابة مختلفة. هذه مجرد استعارة لأقول أننا لا نفهم حقًا ما هو الوعي. لذا، هل يمكن لأي شخص أن يشرح لي كيف يمكننا أن نشرح للآلة كيف يمكن أن نوضح للآلة أن تُظهر وجهة النظر الذكية للغاية هذه؟ أعتقد أننا بعيدون جدًا جدًا جدًا حتى عن امتلاك شيء قريب من محاكاة ذكائنا البشري".