اتمنى ان تصلك هذه الرسالة وانت في حالة جيدة. بلغ الحماس لأدوات الذكاء الاصطناعي أعلى مستوياته على الإطلاق في الجامعات الأكاديمية في جميع أنحاء البلاد. لقد جعلت التطورات الحديثة في تقنيات الذكاء الاصطناعي إمكانية الوصول إلى هذه الأدوات أسهل من أي وقت مضى، مما أثار مخاوف البعض وإثارة حماس البعض الآخر.

يسرّنا أن نُطلق سلسلة من ثلاثة أجزاء بعنوان "الذكاء الاصطناعي هنا. ماذا بعد؟". تهدف هذه السلسلة إلى تبسيط فهم دور الذكاء الاصطناعي في البحث العلمي والرعاية الصحية. سيركز الجزء الأول على فوائد الذكاء الاصطناعي في مجالنا، مع التركيز بشكل خاص على الذكاء الاصطناعي التوليدي.

تاريخ موجز للذكاء الاصطناعي 

على الرغم من أن مصطلح "الذكاء الاصطناعي" لم يُصاغ إلا في عام 1956، إلا أن مفهوم "الآلات المفكرة" كان موجودًا منذ فك شفرة إنجما عام 1941. وبالعودة إلى عام 2014، فقد بزغ فجر جديد للذكاء الاصطناعي: الذكاء الاصطناعي التوليدي. تستطيع هذه التقنية توليد النصوص والصور والوسائط الأخرى استجابةً للمُدخلات. تستخدم الجيل الجديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي - مثل ChatGPT وScribe وJasper وDALL-E 2 وBard - معالجة اللغة الطبيعية لتوليد نصوص متماسكة وذات صلة بالسياق، وإنشاء صور رقمية، وحتى تطوير برامج حاسوبية.

لماذا الضجيج الآن؟ 

ظهر الذكاء الاصطناعي التوليدي منذ عام ٢٠١٤، لكنه حظي باهتمام كبير مؤخرًا. والسبب؟ أنه أصبح أكثر سهولة في الاستخدام وأقل تكلفة. فبفضل التطورات التقنية وتوفر تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي المجانية، بات بإمكان أي شخص التفاعل مع الذكاء الاصطناعي بطريقة حوارية ومشاهدة ردود فعل شبيهة بالبشر. تشرح هذه المقالات من رويترز وماكينزي كيف غيّر برنامج ChatGPT ونماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي الأخرى نظرتنا إلى الذكاء الاصطناعي.

فوائد الذكاء الاصطناعي في البحث والرعاية الصحية 

المساعدة البحثية: يُعزز الذكاء الاصطناعي التوليدي، بقدرته على معالجة كميات هائلة من البيانات بسرعة، الجهود البحثية بشكل ملحوظ. فهو يُساعد في جمع البيانات وتحليلها، مما قد يكشف عن اتجاهات أو علاقات أو رؤى حديثة ربما تم إغفالها باستخدام أساليب البحث التقليدية. وهذا بدوره يُؤدي إلى نتائج أكثر شمولية ودقة، مما يُسرّع وتيرة الاكتشاف العلمي.

تنظيم المعلومات: يلعب الذكاء الاصطناعي التوليدي دورًا محوريًا في مجال إدارة البيانات. فهو قادر على تنظيم وتصنيف مجموعات البيانات الضخمة بكفاءة، مما يُبسط عمليات استرجاع البيانات وإدارتها. ومن خلال أتمتة هذه المهمة، يُمكن للباحثين والمتخصصين في الرعاية الصحية التركيز بشكل أكبر على تحليل البيانات وتفسيرها.

تصوير البيانات: تستطيع أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي تحويل البيانات المعقدة إلى تمثيلات بصرية سهلة الفهم، مثل المخططات والرسوم البيانية التفاعلية والإنفوغرافيك. لا تُسهّل هذه التمثيلات فهم البيانات فحسب، بل تُيسّر أيضًا التواصل الفعال لنتائج الأبحاث ورؤاها ضمن فرق متعددة التخصصات. كما أنها تُقرّب المسافة بين محللي البيانات وأصحاب المصلحة غير التقنيين، مما يضمن فهمًا أشمل لأهمية البيانات.

تحسين التشخيص: يُعدّ دور الذكاء الاصطناعي في التشخيص من أبرز تطبيقاته التحويلية في مجال الرعاية الصحية. إذ تستطيع خوارزميات الذكاء الاصطناعي تحليل الصور الطبية، كالأشعة السينية والرنين المغناطيسي والتصوير المقطعي المحوسب، بالإضافة إلى شرائح علم الأمراض والتسلسلات الجينية، بدقة فائقة. وهذا من شأنه تسريع عملية التشخيص وتقليل احتمالية الأخطاء، ما يُحسّن نتائج المرضى.

تحليلات البيانات والرؤى: يتفوق الذكاء الاصطناعي في التعامل مع مجموعات البيانات الضخمة والمعقدة وتحليلها. فهو قادر على فرز كميات هائلة من البيانات لتحديد الأنماط والاتجاهات والشذوذات المعقدة التي قد لا يلاحظها الباحثون البشريون. تُعد هذه الرؤى بالغة الأهمية لكل من المساعي البحثية وتطوير خطط العلاج الشخصية في مجال الرعاية الصحية. تُمكّن التحليلات المدعومة بالذكاء الاصطناعي من اتخاذ قرارات قائمة على البيانات، مما يُسهم في تدخلات أكثر فعالية ودقة.

هل تريد معرفة المزيد حول كيفية تطوير واستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي؟  

اطلع على هذه المقالات من IBM و Data Science UA و HealthTech حول فوائد الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية والبحث العلمي.

من تسريع وتيرة البحث العلمي إلى تحسين إدارة البيانات، وتبسيط عرضها، وإحداث ثورة في التشخيص وتحليل البيانات، يُعدّ الذكاء الاصطناعي أداةً بالغة الأهمية. فهو يمتلك القدرة على إحداث نقلة نوعية في مجالات الرعاية الصحية. إن فهم فوائد الذكاء الاصطناعي، ولا سيما الذكاء الاصطناعي التوليدي، يُساعدنا على تسخير إمكاناته لتحسين نتائج المرضى وتبسيط عمليات البحث. تابعونا في الجزء الثاني من هذه السلسلة، حيث سنتناول بالتفصيل مخاطر استخدام الذكاء الاصطناعي في مجالات الرعاية الصحية والبحث العلمي، والاعتبارات الأخلاقية المرتبطة به.

 شكرًا لانضمامك إلينا في هذا الاستكشاف لإمكانات الذكاء الاصطناعي التوليدي.

أهلاً بكم في الجزء الثاني من سلسلتنا "الذكاء الاصطناعي هنا. ماذا بعد؟". في الجزء الأول، استكشفنا الفوائد المذهلة للذكاء الاصطناعي، مع التركيز على الذكاء الاصطناعي التوليدي. في هذا الجزء الثاني، دعونا نستكشف الجوانب المعقدة لأخلاقيات الذكاء الاصطناعي والمخاطر المحتملة، بينما نواصل رحلتنا في عالم الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية والبحث العلمي.

 الذكاء الاصطناعي: الجانب المظلم 

لتسخير إمكانات الذكاء الاصطناعي لتحسين نتائج المرضى وتبسيط عمليات البحث، من الضروري فهم التحديات والمعضلات الأخلاقية التي تأتي مع هذه التكنولوجيا القوية. أدناه، قمنا بتجميع بعض التحديات الرئيسية للذكاء الاصطناعي التوليدي في مجال الرعاية الصحية والبحث. 

التحديات والمخاطر في الذكاء الاصطناعي 

نقاء البيانات: يكمن أحد أبرز تحديات الذكاء الاصطناعي في محدودية فهم المؤسسات للبيانات التي تدعم أنظمة الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك نقص المعرفة حول كيفية تدريب الذكاء الاصطناعي وسلوكه في مختلف السياقات. تشكل هذه الفجوة المعرفية خطراً جسيماً من خلال تقويض الثقة ونشر حالة من عدم اليقين. علاوة على ذلك، فإنها تُصعّب عملية التحقق من صحة الاستجابات التي يُنتجها الذكاء الاصطناعي.

تزداد أهمية مسألة نقاء البيانات عند النظر إلى ما يُعرف بـ"هلوسات الذكاء الاصطناعي"، حيث تقوم نماذج لغوية ضخمة مثل GPT-4 أو Google PaLM بتوليد معلومات خاطئة بثقة . وفي خضم هذه التعقيدات، يواجه المستخدمون مهمة التمييز بين المحتوى الصحيح والمُختلق، مما يُبرز الأهمية القصوى لنقاء البيانات في مجال تطبيقات الذكاء الاصطناعي. للمزيد من المعلومات حول " هلوسات الذكاء الاصطناعي"، يُرجى الاطلاع على هذه المقالة.

المخاوف الأخلاقية: قد ترث خوارزميات الذكاء الاصطناعي، وخاصة نماذج التعلم الآلي، تحيزات موجودة في البيانات التي تُدرَّب عليها. قد يؤدي هذا التحيز إلى قرارات غير عادلة أو تمييزية. على سبيل المثال، في مجال الرعاية الصحية، قد توصي الخوارزميات المتحيزة بعلاجات تُفضِّل فئة ديموغرافية على أخرى، مما ينتج عنه نتائج غير عادلة في الرعاية الصحية. لذا، تُعدّ الاعتبارات الأخلاقية ضرورية لضمان استخدام الذكاء الاصطناعي بطريقة عادلة ومنصفة.

مخاوف تتعلق بخصوصية البيانات: في مجال الرعاية الصحية، تُعد حماية بيانات المرضى والامتثال لقانون HIPAA أمرًا بالغ الأهمية. يتم تدريب الذكاء الاصطناعي التوليدي باستخدام مجموعات بيانات اصطناعية؛ أي أنه أشبه بطفل يستمع إلى كل كلمة تقولها ثم يعيد ترديدها متى شاء. تذكر أن الذكاء الاصطناعي سيأخذ أي معلومات تقدمها وقد يستخدمها عند الاستجابة لطلبات الذكاء الاصطناعي الخاصة بمؤسسات أخرى . لا يجوز مطلقًا تحميل أو استخدام المعلومات السرية (مثل المعلومات الصحية الشخصية أو المعلومات الشخصية الحساسة) أو المعلومات المقيدة (مثل المعلومات غير العامة كالبيانات البحثية أو المالية) في أي تطبيق للذكاء الاصطناعي. يُرجى إدخال البيانات المتاحة للعامة فقط.

للحصول على مزيد من المعلومات حول العلاقة بين خصوصية الرعاية الصحية والذكاء الاصطناعي، يُرجى الاطلاع على مقالات من مجلة "ذا ريغولاتوري ريفيو" وموقع "بانك إنفو سيكيوريتي". ولا تزال حماية بيانات المرضى والالتزام بالمعايير التنظيمية أولوية قصوى في ظل التطورات المتسارعة التي يشهدها مجال الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية والبحوث.

الثغرات الأمنية: لا يُستثنى الذكاء الاصطناعي من الاستغلال من قِبل الجهات الخبيثة. إذ يستغل مجرمو الإنترنت الذكاء الاصطناعي بالفعل لإنشاء هجمات تصيّد متطورة ووسائط اصطناعية، مثل مقاطع الفيديو والأصوات المُعدّلة رقميًا لخداع الضحايا المستهدفين. حتى أن برنامج ChatGPT استُخدم في تصميم برامج ضارة وفيروسات لسرقة المعلومات قادرة على تجاوز ضوابط الأمان الحديثة. يُسلّط هذا التوجه المقلق الضوء على الجهود المتزايدة التي يبذلها مجرمو الإنترنت لتسليح أدوات الذكاء الاصطناعي، مما يجعل النقاشات على منصات مثل ChatGPT من أكثر المواضيع رواجًا على الإنترنت المظلم.

ماذا تعرف أكثر عن مخاطر الذكاء الاصطناعي؟  

اطلع على هذه المقالات من Built In و Forbes.

في التعامل مع "الجانب المظلم" للذكاء الاصطناعي، من المهم بالنسبة لنا أن نبقى على اطلاع، وننفذ تدابير قوية للأمن السيبراني، ونعطي الأولوية للاعتبارات الأخلاقية. ويمكن لتطوير واستخدام الذكاء الاصطناعي بشكل مسؤول أن يخفف من هذه التحديات ويضمن تحقيق فوائد الذكاء الاصطناعي مع تقليل المخاطر المرتبطة به. ترقبوا الجزء 3 من هذه السلسلة، حيث سنناقش ما يجب فعله وما لا يجب فعله في الذكاء الاصطناعي والخطوات التي يتعين عليك اتخاذها لاستخدام الذكاء الاصطناعي في عملك.  

شكرًا لانضمامك إلينا في هذا الاستكشاف للذكاء الاصطناعي التوليدي في الرعاية الصحية والأبحاث

أهلاً بكم مجدداً في سلسلتنا المكونة من ثلاثة أجزاء حول دور الذكاء الاصطناعي في البحث العلمي والرعاية الصحية. كشف الجزء الأول من سلسلتنا، بعنوان "الذكاء الاصطناعي موجود. ماذا بعد؟"، عن الإمكانات الهائلة للذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية والبحث العلمي. استكشفنا نشأة الذكاء الاصطناعي التوليدي، وتطوره، ومدى سهولة استخدامه للأفراد اليوم. كما أوضحنا فوائد الذكاء الاصطناعي في البحث العلمي والرعاية الصحية، بما في ذلك دوره في تحليل البيانات، وتنظيم المعلومات، وتصوير البيانات، والتشخيص، وتحليل البيانات.

تناول الجزء الثاني المخاطر والاعتبارات الأخلاقية المرتبطة بالذكاء الاصطناعي في مجالنا. وناقشنا تحديات مثل نقاء البيانات، والمخاوف الأخلاقية الناجمة عن الخوارزميات المتحيزة، والامتثال لقوانين خصوصية البيانات، والثغرات الأمنية. يجب علينا التغلب على هذه التحديات لضمان تطوير الذكاء الاصطناعي واستخدامه بشكل مسؤول.

والآن، مع انطلاق الجزء الثالث من سلسلتنا، نُحوّل تركيزنا إلى الإرشادات العملية. في هذا الجزء، سنناقش ما يجب فعله وما يجب تجنبه في استخدام الذكاء الاصطناعي، ونُحدد الخطوات الأساسية التي عليك اتخاذها لاستخدامه في عملك.

ما يجب فعله وما لا يجب فعله في مجال الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية والأبحاث

مع استمرار الذكاء الاصطناعي في تشكيل مشهد الرعاية الصحية والأبحاث، فإن فهم كيفية تسخير قوته بشكل مسؤول وفعال أمر بالغ الأهمية.

لا تتجاهل المسؤولية الأخلاقية: تُعدّ الاعتبارات الأخلاقية في بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي بالغة الأهمية، إذ قد يؤدي التحيز إلى نتائج غير متكافئة. من الضروري إعطاء الأولوية للإنصاف والعدالة في استخدام الذكاء الاصطناعي لتجنب إغفال القضايا الأخلاقية، لا سيما في مجالات مثل الرعاية الصحية.

لا تتسرع في استخدام الذكاء الاصطناعي دون دراسة متأنية: في حين أن قدرات تحليل البيانات للذكاء الاصطناعي يمكن أن تكشف عن أنماط واتجاهات خفية، مما يفيد كلاً من البحث والرعاية الصحية، فمن المهم للمستخدمين أن يفكروا بعناية في كيفية ووقت استخدام الذكاء الاصطناعي بطريقة آمنة.

لا تُدخل معلومات شخصية حساسة أو معلومات صحية محمية: يجب أن تبقى خصوصية المريض وخصوصيته الشخصية أولويتنا القصوى. تذكر أن الذكاء الاصطناعي التوليدي سيستخدم أي معلومات تُقدمها، وقد يستخدمها عند الرد على جهات أخرى. لذا، لا تُحمّل أبدًا أي معلومات سرية أو مقيدة إلى منصة الذكاء الاصطناعي التوليدي.

لا تتجاهل العنصر البشري: مع أن الذكاء الاصطناعي قد يساعد في إنجاز المهام، لا تسمح له بالتفكير نيابةً عنك. فالذكاء الاصطناعي خالٍ من المشاعر والأفكار الإنسانية. تذكر أهمية التحقق من الحقائق والتفكير النقدي.

أعطِ الأولوية للأمن السيبراني: ركّز على الأمن السيبراني للحماية من التهديدات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي. يستخدم مجرمو الإنترنت الذكاء الاصطناعي في هجمات متطورة، مثل التزييف العميق والبرمجيات الخبيثة متعددة الأشكال، مما يجعل اليقظة أمراً بالغ الأهمية.

يجب معالجة مسألة نقاء البيانات: ينبغي على الجميع فهم أساس بيانات الذكاء الاصطناعي والتحيزات المحتملة. هذا يقلل من مشاكل الثقة ويساعد في التحقق من الاستجابات التي يولدها الذكاء الاصطناعي.

احرص على ضمان خصوصية البيانات في مجال الرعاية الصحية: التزم بقانون HIPAA لحماية خصوصية المرضى. استخدم تقنيات إخفاء الهوية ومجموعات البيانات الاصطناعية لحماية معلومات المرضى عند توظيف الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية.

توخّ الحذر: يُسرّع الذكاء الاصطناعي العديد من جوانب عملنا، مما قد يُسهّل ارتكاب الأخطاء والتصرفات غير المرغوب فيها. لذا، كن دقيقًا وواضحًا عند استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي في مكان العمل.

كيف أبدأ باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في منطقتي؟

الآن بعد أن فهمت فوائد وتحديات الذكاء الاصطناعي التوليدي مثل ChatGPT أو Bard، قد تتساءل كيف يمكن لفريقك الاستفادة من هذه التكنولوجيا القوية.

خبر سار! يمكنك تجربة الذكاء الاصطناعي التوليدي باستخدام Copilot ، ميزة الدردشة المحمية داخليًا على Bing! ابدأ الدردشة ببضع خطوات بسيطة!

1. قم بتسجيل الدخول إلى شبكة UNM للصحة والعلوم الصحية.
2. انتقل إلى مايكروسوفت بينج.       

1. انقر فوق الدردشة في الزاوية اليسرى العليا.
2. ابدأ الدردشة!     

إذا اخترت استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي في عمل آخر غير الدردشة المحمية داخليًا الموضحة أعلاه، فهناك بعض الأشياء التي يتعين عليك القيام بها.

• سيقوم مكتب أمن المعلومات وفرق الأمن السيبراني لدينا بتتبع طلبات الذكاء الاصطناعي التوليدي من خلال Learning Central.
• يجب على أي شخص يتطلع إلى استخدام الذكاء الاصطناعي بخلاف Copilot إكمال وحدة تعلم الذكاء الاصطناعي التوليدي.
• لإكمال هذه الوحدة، يرجى تسجيل الدخول إلى Learning Central والبحث عن CLT 303 الذكاء الاصطناعي التوليدي في البحث والرعاية الصحية.

 هل تريد معرفة المزيد عن الذكاء الاصطناعي؟

لم تتناول سلسلتنا المكونة من ثلاثة أجزاء حول الذكاء الاصطناعي التوليدي سوى جزء يسير من الموضوع! هناك الكثير مما يمكنك تعلمه حول كيفية إحداث الذكاء الاصطناعي التوليدي نقلة نوعية في البحث العلمي والرعاية الصحية وغيرها الكثير! اطلع على هذه المقالة من جمعية نظم إدارة المعلومات الصحية (HIMSS) حول قوة وإمكانات نماذج اللغة الضخمة في مجال الرعاية الصحية.

 هل ترغب في اختبار الذكاء الاصطناعي للقيادة ولكنك لا تعرف من أين تبدأ؟

اطلع على هذا الدليل للمبتدئين حول أساسيات كتابة الأسئلة للحصول على أفضل الإجابات. هل ترغب في التعمق أكثر؟ احصل على معلومات أكثر تفصيلاً حول كتابة أسئلة فعّالة من خلال هذه المدونة من phData.

 في الخلاصة

لقد استكشفت سلسلتنا الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية والبحث. لقد بدأنا بالكشف عن الإمكانات والاعتبارات الأخلاقية للذكاء الاصطناعي التوليدي. والآن، في الجزء الأخير، نقدم إرشادات عملية: إعطاء الأولوية للأمن السيبراني، وفهم نقاء البيانات وضمان خصوصية البيانات.

شكرًا لانضمامك إلينا في هذا الاستكشاف لإمكانيات الذكاء الاصطناعي وتحدياته وتطبيقاته العملية. ونحن نتطلع إلى رؤية التأثير الإيجابي الذي سيستمر الذكاء الاصطناعي في إحداثه في مجال الرعاية الصحية والبحث بينما نمضي قدمًا معًا.