تخيل هذا: يستخدم مدير التسويق ChatGPT لصياغة حملة بريد إلكتروني مخصصة. في الوقت نفسه، يجرب مطور نموذج تعلم آلي مدربًا على بيانات العملاء، وتقوم فرق الموارد البشرية بدمج أداة ذكاء اصطناعي لفحص السير الذاتية. لا تمر أي من هذه الإجراءات عبر قسم تكنولوجيا المعلومات للموافقة. ما الذي يحدث هنا؟ هذا هو الذكاء الاصطناعي الظل قيد التنفيذ.
لم يكن استخدام تكنولوجيا المعلومات غير المعتمدة في العمل، والمعروف باسم Shadow IT، ظاهرة جديدة. ومع ذلك، مع التبني السريع للذكاء الاصطناعي، تطورت هذه الظاهرة إلى شيء أكثر تعقيدًا: الذكاء الاصطناعي الظل (Shadow AI). أصبح لدى الموظفين الآن إمكانية الوصول السهل إلى أدوات الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT، ومنصات AutoML، والنماذج مفتوحة المصدر، مما يمكنهم من الابتكار دون الحاجة إلى انتظار الموافقة. قد يبدو هذا وكأنه انتصار للإنتاجية، لكنه يحمل مخاطر خطيرة.
لم يكن استخدام تكنولوجيا المعلومات غير المعتمدة في العمل، والمعروف باسم Shadow IT، ظاهرة جديدة. ومع ذلك، مع التبني السريع للذكاء الاصطناعي، تطورت هذه الظاهرة إلى شيء أكثر تعقيدًا: الذكاء الاصطناعي الظل (Shadow AI). أصبح لدى الموظفين الآن إمكانية الوصول السهل إلى أدوات الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT، ومنصات AutoML، والنماذج مفتوحة المصدر، مما يمكنهم من الابتكار دون الحاجة إلى انتظار الموافقة. قد يبدو هذا وكأنه انتصار للإنتاجية، لكنه يحمل مخاطر خطيرة.
يعد الذكاء الاصطناعي الظل مصدر قلق متزايد للمؤسسات التي تتبنى الحلول المعتمدة على الذكاء الاصطناعي لأنه يعمل خارج نطاق حوكمة تكنولوجيا المعلومات. قد يؤدي استخدام الموظفين لهذه الأدوات دون وعي إلى كشف البيانات الحساسة، وانتهاك لوائح الخصوصية، أو إدخال نماذج ذكاء اصطناعي متحيزة في سير العمل الأساسي. لا يتعلق الأمر فقط بخرق القواعد—بل يتعلق بالعواقب الأخلاقية والقانونية والتشغيلية المحتملة.
ما هو الذكاء الاصطناعي الظل؟
يشير الذكاء الاصطناعي الظل (Shadow AI) إلى الاستخدام غير المصرح به أو غير المُدار لأدوات الذكاء الاصطناعي أو النماذج أو المنصات داخل المؤسسة. إنه شكل جديد من Shadow IT، حيث يتبنى الموظفون أو الفرق تقنيات الذكاء الاصطناعي دون موافقة من فرق تكنولوجيا المعلومات أو الحوكمة. على عكس الأدوات التقليدية، يعتمد الذكاء الاصطناعي على البيانات واتخاذ القرارات، مما يجعل مخاطره أكثر خطورة.
أمثلة على الذكاء الاصطناعي الظل قيد التنفيذ
فريق التسويق وChatGPT يتعرض متدرب في قسم التسويق لضغط لإنشاء بيان صحفي بسرعة. سمع عن قدرة ChatGPT على كتابة المحتوى وقرر تجربته. يقوم المتدرب بنسخ بيان صحفي سابق يحتوي على تفاصيل سرية عن العملاء ولصقه في مربع إدخال ChatGPT للحصول على "إلهام". ينشئ ChatGPT مسودة رائعة، لكن سياسة بيانات المنصة تسمح لها بالاحتفاظ بمدخلات المستخدم لتحسين النماذج. الآن، يتم تخزين معلومات العميل الحساسة على خوادم خارجية دون علم الشركة.
عالم البيانات والنموذج غير المصرح به يريد عالم بيانات إثبات قيمة التحليلات التنبؤية لقسم المبيعات في الشركة. يقوم بتنزيل سجل مشتريات العملاء دون الحصول على موافقة رسمية ويستخدمه لتدريب نموذج تعلم آلي. ولتسريع العملية، يضيف مجموعة بيانات مفتوحة المصدر لدعم بيانات التدريب. ومع ذلك، تحتوي مجموعة البيانات الخارجية على معلومات متحيزة. يقوم النموذج بتوقع سلوك الشراء، لكن نتائجه غير دقيقة بسبب التحيز في بيانات التدريب. دون رقابة، يتم نشر النموذج لاتخاذ قرارات مبيعات حاسمة. ونتيجة لذلك، يتم استبعاد عملاء من فئات ديموغرافية معينة بشكل غير عادل من العروض الترويجية، مما يؤدي إلى إلحاق ضرر بسمعة الشركة.
المطور والاختصار باستخدام API يُطلب من مطورة برمجيات إضافة ميزة الترجمة إلى بوابة خدمة العملاء الخاصة بالشركة. بدلاً من تطوير الحل داخليًا، تجد واجهة برمجية (API) تعتمد على الذكاء الاصطناعي توفر ترجمة فورية. تقوم المطورة بدمج هذه الواجهة في النظام دون التحقق من موثوقية مزود الخدمة أو إبلاغ قسم تكنولوجيا المعلومات. تحتوي الواجهة البرمجية على ثغرات أمنية لم تكن المطورة على علم بها. خلال أسابيع، يستغل المهاجمون هذه الثغرات للوصول إلى سجلات اتصالات العملاء الحساسة. تتعرض الشركة لخرق أمني كبير، مما يؤدي إلى توقف العمليات التشغيلية وتكبّد خسائر مالية.
عالم البيانات والنموذج غير المصرح به يريد عالم بيانات إثبات قيمة التحليلات التنبؤية لقسم المبيعات في الشركة. يقوم بتنزيل سجل مشتريات العملاء دون الحصول على موافقة رسمية ويستخدمه لتدريب نموذج تعلم آلي. ولتسريع العملية، يضيف مجموعة بيانات مفتوحة المصدر لدعم بيانات التدريب. ومع ذلك، تحتوي مجموعة البيانات الخارجية على معلومات متحيزة. يقوم النموذج بتوقع سلوك الشراء، لكن نتائجه غير دقيقة بسبب التحيز في بيانات التدريب. دون رقابة، يتم نشر النموذج لاتخاذ قرارات مبيعات حاسمة. ونتيجة لذلك، يتم استبعاد عملاء من فئات ديموغرافية معينة بشكل غير عادل من العروض الترويجية، مما يؤدي إلى إلحاق ضرر بسمعة الشركة.
المطور والاختصار باستخدام API يُطلب من مطورة برمجيات إضافة ميزة الترجمة إلى بوابة خدمة العملاء الخاصة بالشركة. بدلاً من تطوير الحل داخليًا، تجد واجهة برمجية (API) تعتمد على الذكاء الاصطناعي توفر ترجمة فورية. تقوم المطورة بدمج هذه الواجهة في النظام دون التحقق من موثوقية مزود الخدمة أو إبلاغ قسم تكنولوجيا المعلومات. تحتوي الواجهة البرمجية على ثغرات أمنية لم تكن المطورة على علم بها. خلال أسابيع، يستغل المهاجمون هذه الثغرات للوصول إلى سجلات اتصالات العملاء الحساسة. تتعرض الشركة لخرق أمني كبير، مما يؤدي إلى توقف العمليات التشغيلية وتكبّد خسائر مالية.
العوامل المحركة وراء الذكاء الاصطناعي الظل
ينتشر الذكاء الاصطناعي الظل (Shadow AI) بسرعة لأن الموظفين أصبحوا قادرين على تبني أدوات الذكاء الاصطناعي بشكل مستقل أكثر من أي وقت مضى. لكن هذه الاستقلالية تأتي مع مخاطر، بدءًا من مشكلات الامتثال وصولًا إلى الثغرات الأمنية.
إمكانية الوصول إلى أدوات الذكاء الاصطناعي أصبحت أدوات الذكاء الاصطناعي أكثر سهولة من أي وقت مضى، حيث تتوفر العديد منها مجانًا أو بتكلفة منخفضة أو بإعدادات بسيطة، مما يجعلها جذابة للموظفين الذين يبحثون عن حلول سريعة. على سبيل المثال، قد يستخدم فريق المبيعات روبوت دردشة ذكاء اصطناعي مجاني لإدارة استفسارات العملاء، دون علمهم بأنهم يقومون برفع بيانات عملاء حقيقية لتدريب النظام. قد يتم الاحتفاظ بهذه البيانات على خوادم خارجية، مما يشكل انتهاكًا محتملاً للخصوصية. تكمن المشكلة في غياب الحوكمة، حيث يؤدي استخدام الأدوات المتاحة بسهولة دون رقابة إلى تسريبات بيانات أو انتهاكات امتثال، مما يشكل مخاطر كبيرة على المؤسسة.
دمقرطة الذكاء الاصطناعي تسمح المنصات سهلة الاستخدام مثل AutoML وDataRobot، بالإضافة إلى النماذج الجاهزة على منصات مثل Hugging Face، للمستخدمين غير التقنيين بإنشاء نماذج ذكاء اصطناعي أو نشر حلول ذكاء اصطناعي بسرعة. على سبيل المثال، قد تستخدم محللة تسويق أداة Google AutoML للتنبؤ بمعدلات فقدان العملاء من خلال تحميل سجلات المشتريات لتدريب النموذج. بينما يعمل الأداة بسلاسة، قد تنتهك سياسات معالجة البيانات في الشركة دون قصد من خلال عدم إخفاء هوية المعلومات الحساسة، مما يؤدي إلى تعريض بيانات العملاء الخاصة لمنصة خارجية. تكمن المشكلة في غياب الإشراف التقني، حيث يؤدي ذلك إلى زيادة مخاطر الأخطاء، وإساءة استخدام البيانات، والقضايا الأخلاقية، مما قد يضر بأمن المؤسسة وامتثالها للوائح.
الضغط من أجل الابتكار يدفع السعي نحو الابتكار الموظفين في كثير من الأحيان إلى تجاوز الحوكمة الخاصة بتكنولوجيا المعلومات لتسريع نشر أدوات الذكاء الاصطناعي، خاصة عند مواجهة مواعيد نهائية ضيقة حيث يبدو انتظار الموافقة وكأنه عائق أمام الإنتاجية. على سبيل المثال، قد يكون فريق منتج تحت ضغط لإطلاق ميزة جديدة خلال أسابيع قليلة، فيتجاوز موافقة قسم تكنولوجيا المعلومات ويقوم بنشر نظام توصيات مفتوح المصدر تم العثور عليه على GitHub. بينما يعمل النظام، فإنه يقدم توصيات متحيزة تؤدي إلى استبعاد شرائح معينة من العملاء. يمكن أن يؤدي هذا التسرع في الابتكار دون إشراف مناسب إلى مشاكل طويلة الأجل، بما في ذلك اتخاذ قرارات متحيزة، تراكم ديون تقنية، وأضرار في السمعة، مما يقوض ثقة المؤسسة وأدائها.
ثغرات في استراتيجية الذكاء الاصطناعي التنظيمية غياب السياسات الواضحة للذكاء الاصطناعي أو الأدوات المعتمدة غالبًا ما يدفع الموظفين إلى البحث عن حلولهم الخاصة، مما يخلق بيئة تزدهر فيها ظاهرة الذكاء الاصطناعي الظل. على سبيل المثال، قد يحتاج موظف إلى تحليل مشاعر العملاء، لكنه يستخدم منصة خارجية دون فهم المخاطر المرتبطة بها إذا لم تكن هناك خيارات داخلية متاحة.
يؤدي غياب الحوكمة إلى تحديات في تبني الذكاء الاصطناعي بشكل مسؤول، ناتجة عن غياب إرشادات واضحة بشأن خصوصية البيانات وأمنها، ونقص التدريب على مخاطر الذكاء الاصطناعي، وعدم توفر أدوات أو منصات معتمدة، مما يعرض المؤسسة في النهاية لمخاطر الامتثال والثغرات الأمنية.
إمكانية الوصول إلى أدوات الذكاء الاصطناعي أصبحت أدوات الذكاء الاصطناعي أكثر سهولة من أي وقت مضى، حيث تتوفر العديد منها مجانًا أو بتكلفة منخفضة أو بإعدادات بسيطة، مما يجعلها جذابة للموظفين الذين يبحثون عن حلول سريعة. على سبيل المثال، قد يستخدم فريق المبيعات روبوت دردشة ذكاء اصطناعي مجاني لإدارة استفسارات العملاء، دون علمهم بأنهم يقومون برفع بيانات عملاء حقيقية لتدريب النظام. قد يتم الاحتفاظ بهذه البيانات على خوادم خارجية، مما يشكل انتهاكًا محتملاً للخصوصية. تكمن المشكلة في غياب الحوكمة، حيث يؤدي استخدام الأدوات المتاحة بسهولة دون رقابة إلى تسريبات بيانات أو انتهاكات امتثال، مما يشكل مخاطر كبيرة على المؤسسة.
دمقرطة الذكاء الاصطناعي تسمح المنصات سهلة الاستخدام مثل AutoML وDataRobot، بالإضافة إلى النماذج الجاهزة على منصات مثل Hugging Face، للمستخدمين غير التقنيين بإنشاء نماذج ذكاء اصطناعي أو نشر حلول ذكاء اصطناعي بسرعة. على سبيل المثال، قد تستخدم محللة تسويق أداة Google AutoML للتنبؤ بمعدلات فقدان العملاء من خلال تحميل سجلات المشتريات لتدريب النموذج. بينما يعمل الأداة بسلاسة، قد تنتهك سياسات معالجة البيانات في الشركة دون قصد من خلال عدم إخفاء هوية المعلومات الحساسة، مما يؤدي إلى تعريض بيانات العملاء الخاصة لمنصة خارجية. تكمن المشكلة في غياب الإشراف التقني، حيث يؤدي ذلك إلى زيادة مخاطر الأخطاء، وإساءة استخدام البيانات، والقضايا الأخلاقية، مما قد يضر بأمن المؤسسة وامتثالها للوائح.
الضغط من أجل الابتكار يدفع السعي نحو الابتكار الموظفين في كثير من الأحيان إلى تجاوز الحوكمة الخاصة بتكنولوجيا المعلومات لتسريع نشر أدوات الذكاء الاصطناعي، خاصة عند مواجهة مواعيد نهائية ضيقة حيث يبدو انتظار الموافقة وكأنه عائق أمام الإنتاجية. على سبيل المثال، قد يكون فريق منتج تحت ضغط لإطلاق ميزة جديدة خلال أسابيع قليلة، فيتجاوز موافقة قسم تكنولوجيا المعلومات ويقوم بنشر نظام توصيات مفتوح المصدر تم العثور عليه على GitHub. بينما يعمل النظام، فإنه يقدم توصيات متحيزة تؤدي إلى استبعاد شرائح معينة من العملاء. يمكن أن يؤدي هذا التسرع في الابتكار دون إشراف مناسب إلى مشاكل طويلة الأجل، بما في ذلك اتخاذ قرارات متحيزة، تراكم ديون تقنية، وأضرار في السمعة، مما يقوض ثقة المؤسسة وأدائها.
ثغرات في استراتيجية الذكاء الاصطناعي التنظيمية غياب السياسات الواضحة للذكاء الاصطناعي أو الأدوات المعتمدة غالبًا ما يدفع الموظفين إلى البحث عن حلولهم الخاصة، مما يخلق بيئة تزدهر فيها ظاهرة الذكاء الاصطناعي الظل. على سبيل المثال، قد يحتاج موظف إلى تحليل مشاعر العملاء، لكنه يستخدم منصة خارجية دون فهم المخاطر المرتبطة بها إذا لم تكن هناك خيارات داخلية متاحة.
يؤدي غياب الحوكمة إلى تحديات في تبني الذكاء الاصطناعي بشكل مسؤول، ناتجة عن غياب إرشادات واضحة بشأن خصوصية البيانات وأمنها، ونقص التدريب على مخاطر الذكاء الاصطناعي، وعدم توفر أدوات أو منصات معتمدة، مما يعرض المؤسسة في النهاية لمخاطر الامتثال والثغرات الأمنية.
المخاطر المرتبطة بالذكاء الاصطناعي الظل
يقدم الذكاء الاصطناعي الظل (Shadow AI) مخاطر كبيرة للمؤسسات، وغالبًا ما تتجاوز المخاطر المرتبطة بتكنولوجيا المعلومات غير المعتمدة التقليدية. من اختراق البيانات إلى المعضلات الأخلاقية، يمكن أن يؤدي الاستخدام غير المُدار للذكاء الاصطناعي إلى مشكلات يصعب اكتشافها ومكلفة لحلها.
المخاطر الأمنية تشكل أدوات الذكاء الاصطناعي غير المصرح بها مخاطر أمنية كبيرة، خاصة عند تحميل أو مشاركة بيانات حساسة دون تدابير أمان مناسبة، مما يجعلها عرضة للكشف أو الاختراق. على سبيل المثال، قد يقوم الموظفون باستخدام أدوات ذكاء اصطناعي توليدية مجانية مثل ChatGPT وتحميل معلومات حساسة دون قصد، مثل خطط العمل أو بيانات العملاء، والتي قد تحتفظ بها المنصة أو تشاركها لأغراض تدريب النماذج. بالإضافة إلى ذلك، قد يقوم المطورون بتنزيل نماذج ذكاء اصطناعي مفتوحة المصدر لتسريع مشاريعهم، لكنهم قد يدمجون دون علمهم نماذج خبيثة تحتوي على أبواب خلفية، مما يؤدي إلى تسريب البيانات الحساسة أثناء الاستخدام.
المخاطر القانونية والامتثال غالبًا ما ينتهك الذكاء الاصطناعي الظل قوانين خصوصية البيانات واتفاقيات الترخيص، مما يعرض المؤسسات لمخاطر تنظيمية وقانونية. على سبيل المثال، قد يستخدم مقدم خدمات صحية أداة ذكاء اصطناعي تشخيصية غير معتمدة، مما يؤدي إلى تحميل بيانات المرضى إلى خادم غير متوافق مع اللوائح، مما يشكل انتهاكًا لأنظمة مثل HIPAA أو GDPR، مما قد يؤدي إلى غرامات كبيرة. وبالمثل، قد يقوم فريق بتدريب نموذج تعلم آلي باستخدام مجموعة بيانات ذات شروط ترخيص مقيدة، وعند تسويق النموذج، قد تواجه المؤسسة إجراءات قانونية بتهمة انتهاك حقوق الملكية الفكرية.
المخاوف الأخلاقية يمكن أن تؤدي أدوات الذكاء الاصطناعي التي يتم نشرها دون إشراف مناسب إلى تعزيز التحيز، واتخاذ قرارات غير عادلة، وافتقارها إلى الشفافية، مما ينتج عنه مشكلات أخلاقية وسمعة سيئة. على سبيل المثال، قد يؤدي نظام توظيف مدرب على بيانات متحيزة إلى استبعاد المرشحين المؤهلين من الفئات الممثلة تمثيلًا ناقصًا، مما يعزز التفاوتات النظامية. وبالمثل، قد يؤدي نظام تقييم الائتمان للعملاء الذي يعتمد على نموذج ذكاء اصطناعي غامض إلى رفض القروض دون تفسيرات واضحة، مما يؤدي إلى تآكل الثقة والإضرار بمصداقية المؤسسة.
المخاطر التشغيلية غالبًا ما يؤدي الذكاء الاصطناعي الظل إلى أنظمة غير متكاملة، وتكرار الجهود، وتراكم الديون التقنية، مما يعطل العمليات التجارية والكفاءة التشغيلية. على سبيل المثال، عندما تعتمد الأقسام المختلفة أدوات ذكاء اصطناعي مستقلة لأداء مهام متشابهة، فإن ذلك يؤدي إلى عدم الكفاءة وتحديات في التكامل. أيضًا، قد يقوم فريق بتطوير نموذج تعلم آلي دون توثيق أو صيانة مناسبة، مما يجعل المؤسسة غير قادرة على استكشاف الأخطاء وإصلاحها أو إعادة بنائه عند فشله، مما يؤدي إلى تفاقم الديون التقنية وزيادة المخاطر التشغيلية.
المخاطر الأمنية تشكل أدوات الذكاء الاصطناعي غير المصرح بها مخاطر أمنية كبيرة، خاصة عند تحميل أو مشاركة بيانات حساسة دون تدابير أمان مناسبة، مما يجعلها عرضة للكشف أو الاختراق. على سبيل المثال، قد يقوم الموظفون باستخدام أدوات ذكاء اصطناعي توليدية مجانية مثل ChatGPT وتحميل معلومات حساسة دون قصد، مثل خطط العمل أو بيانات العملاء، والتي قد تحتفظ بها المنصة أو تشاركها لأغراض تدريب النماذج. بالإضافة إلى ذلك، قد يقوم المطورون بتنزيل نماذج ذكاء اصطناعي مفتوحة المصدر لتسريع مشاريعهم، لكنهم قد يدمجون دون علمهم نماذج خبيثة تحتوي على أبواب خلفية، مما يؤدي إلى تسريب البيانات الحساسة أثناء الاستخدام.
المخاطر القانونية والامتثال غالبًا ما ينتهك الذكاء الاصطناعي الظل قوانين خصوصية البيانات واتفاقيات الترخيص، مما يعرض المؤسسات لمخاطر تنظيمية وقانونية. على سبيل المثال، قد يستخدم مقدم خدمات صحية أداة ذكاء اصطناعي تشخيصية غير معتمدة، مما يؤدي إلى تحميل بيانات المرضى إلى خادم غير متوافق مع اللوائح، مما يشكل انتهاكًا لأنظمة مثل HIPAA أو GDPR، مما قد يؤدي إلى غرامات كبيرة. وبالمثل، قد يقوم فريق بتدريب نموذج تعلم آلي باستخدام مجموعة بيانات ذات شروط ترخيص مقيدة، وعند تسويق النموذج، قد تواجه المؤسسة إجراءات قانونية بتهمة انتهاك حقوق الملكية الفكرية.
المخاوف الأخلاقية يمكن أن تؤدي أدوات الذكاء الاصطناعي التي يتم نشرها دون إشراف مناسب إلى تعزيز التحيز، واتخاذ قرارات غير عادلة، وافتقارها إلى الشفافية، مما ينتج عنه مشكلات أخلاقية وسمعة سيئة. على سبيل المثال، قد يؤدي نظام توظيف مدرب على بيانات متحيزة إلى استبعاد المرشحين المؤهلين من الفئات الممثلة تمثيلًا ناقصًا، مما يعزز التفاوتات النظامية. وبالمثل، قد يؤدي نظام تقييم الائتمان للعملاء الذي يعتمد على نموذج ذكاء اصطناعي غامض إلى رفض القروض دون تفسيرات واضحة، مما يؤدي إلى تآكل الثقة والإضرار بمصداقية المؤسسة.
المخاطر التشغيلية غالبًا ما يؤدي الذكاء الاصطناعي الظل إلى أنظمة غير متكاملة، وتكرار الجهود، وتراكم الديون التقنية، مما يعطل العمليات التجارية والكفاءة التشغيلية. على سبيل المثال، عندما تعتمد الأقسام المختلفة أدوات ذكاء اصطناعي مستقلة لأداء مهام متشابهة، فإن ذلك يؤدي إلى عدم الكفاءة وتحديات في التكامل. أيضًا، قد يقوم فريق بتطوير نموذج تعلم آلي دون توثيق أو صيانة مناسبة، مما يجعل المؤسسة غير قادرة على استكشاف الأخطاء وإصلاحها أو إعادة بنائه عند فشله، مما يؤدي إلى تفاقم الديون التقنية وزيادة المخاطر التشغيلية.
استراتيجيات للحد من الذكاء الاصطناعي الظل
ينتشر الذكاء الاصطناعي الظل (Shadow AI) في البيئات التي تفتقر إلى الرقابة، والسياسات الواضحة، والأدوات المتاحة. للحد من مخاطره، تحتاج المؤسسات إلى نهج استباقي وشامل.
إنشاء إطار لحوكمة الذكاء الاصطناعي
يوفر إطار حوكمة الذكاء الاصطناعي سياسات وإرشادات واضحة لاستخدام الذكاء الاصطناعي داخل المؤسسة، مما يشكل أساسًا لإدارة المخاطر المرتبطة بأدوات ونماذج الذكاء الاصطناعي. يشمل ذلك تحديد السياسات التي تضع قواعد للأدوات المصرح بها، وتطوير النماذج، وممارسات التعامل مع البيانات، بالإضافة إلى تحديد الاستخدامات المقبولة مثل متطلبات إخفاء هوية البيانات والامتثال لترخيص الاستخدام.
يجب أن يشمل الإطار أيضًا إدارة دورة حياة النماذج من خلال تحديد عمليات تطوير النماذج ونشرها ومراقبتها وإيقافها، إلى جانب توثيق شامل للمجموعات البيانية والخوارزميات ومقاييس الأداء. أيضًا، تعيين مشرفين على الذكاء الاصطناعي—أفراد أو فرق مسؤولة عن تنفيذ سياسات الحوكمة والإشراف على مشاريع الذكاء الاصطناعي—يضمن الالتزام المستمر بهذه المعايير.
مثال على سياسة الحوكمة: "يجب أن تكون أدوات الذكاء الاصطناعي المستخدمة داخل المؤسسة معتمدة مسبقًا من قبل فرق تكنولوجيا المعلومات والأمن. أي بيانات يتم تحميلها إلى خدمات الذكاء الاصطناعي الخارجية يجب أن تكون مجهولة المصدر ومتوافقة مع قوانين حماية البيانات المعمول بها."
يجب أن يشمل الإطار أيضًا إدارة دورة حياة النماذج من خلال تحديد عمليات تطوير النماذج ونشرها ومراقبتها وإيقافها، إلى جانب توثيق شامل للمجموعات البيانية والخوارزميات ومقاييس الأداء. أيضًا، تعيين مشرفين على الذكاء الاصطناعي—أفراد أو فرق مسؤولة عن تنفيذ سياسات الحوكمة والإشراف على مشاريع الذكاء الاصطناعي—يضمن الالتزام المستمر بهذه المعايير.
مثال على سياسة الحوكمة: "يجب أن تكون أدوات الذكاء الاصطناعي المستخدمة داخل المؤسسة معتمدة مسبقًا من قبل فرق تكنولوجيا المعلومات والأمن. أي بيانات يتم تحميلها إلى خدمات الذكاء الاصطناعي الخارجية يجب أن تكون مجهولة المصدر ومتوافقة مع قوانين حماية البيانات المعمول بها."
زيادة الوعي
التوعية والتعليم ضروريان لمعالجة الذكاء الاصطناعي الظل، حيث يلجأ الموظفون غالبًا إلى الأدوات غير المصرح بها بسبب عدم إدراكهم للمخاطر المرتبطة بها. يمكن أن تساعد ورش العمل والدورات التدريبية حول أخلاقيات الذكاء الاصطناعي، وقوانين خصوصية البيانات (مثل GDPR وHIPAA)، ومخاطر الذكاء الاصطناعي الظل في تعزيز الفهم والمساءلة.
إرسال تحديثات منتظمة عبر نشرات داخلية أو اتصالات رسمية يبقي الموظفين مطلعين على الأدوات المعتمدة، والسياسات الجديدة، والمخاطر الناشئة. يمكن أيضًا إجراء تدريبات محاكاة أو سيناريوهات توعوية لإظهار العواقب المحتملة لانتهاكات الذكاء الاصطناعي الظل، مما يعزز أهمية الامتثال واليقظة.
مثال على تدريب: "تنظيم جلسة تدريبية شاملة تحت عنوان: ’المخاطر الخفية للذكاء الاصطناعي الظل: كيف نحمي مؤسستنا؟‘"
إرسال تحديثات منتظمة عبر نشرات داخلية أو اتصالات رسمية يبقي الموظفين مطلعين على الأدوات المعتمدة، والسياسات الجديدة، والمخاطر الناشئة. يمكن أيضًا إجراء تدريبات محاكاة أو سيناريوهات توعوية لإظهار العواقب المحتملة لانتهاكات الذكاء الاصطناعي الظل، مما يعزز أهمية الامتثال واليقظة.
مثال على تدريب: "تنظيم جلسة تدريبية شاملة تحت عنوان: ’المخاطر الخفية للذكاء الاصطناعي الظل: كيف نحمي مؤسستنا؟‘"
تنفيذ ضوابط أمنية
تعد الضوابط الأمنية ضرورية لمراقبة وتقييد الاستخدام غير المصرح به لأدوات الذكاء الاصطناعي، مما يمكن من الكشف المبكر والتعامل مع أنشطة الذكاء الاصطناعي الظل. يمكن لأدوات مراقبة الذكاء الاصطناعي مثل MLFlow وDomino Data Lab تتبع عمليات تطوير ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي داخل المؤسسة. كما تساعد أنظمة مراقبة سجلات الـAPI في اكتشاف التفاعلات غير المصرح بها مع منصات الذكاء الاصطناعي الخارجية.
توفر أدوات منع تسرب البيانات (DLP) القدرة على تحديد ومنع محاولات تحميل البيانات الحساسة إلى منصات الذكاء الاصطناعي غير المصرح بها. بالإضافة إلى ذلك، يمكن استخدام ضوابط الشبكة، بما في ذلك القوائم السوداء للخدمات الخارجية المعروفة، لتقييد الوصول إلى تطبيقات الذكاء الاصطناعي غير المصرح بها، مما يعزز الأمن العام.
توفر أدوات منع تسرب البيانات (DLP) القدرة على تحديد ومنع محاولات تحميل البيانات الحساسة إلى منصات الذكاء الاصطناعي غير المصرح بها. بالإضافة إلى ذلك، يمكن استخدام ضوابط الشبكة، بما في ذلك القوائم السوداء للخدمات الخارجية المعروفة، لتقييد الوصول إلى تطبيقات الذكاء الاصطناعي غير المصرح بها، مما يعزز الأمن العام.
توفير بدائل معتمدة
يلجأ الموظفون غالبًا إلى الذكاء الاصطناعي الظل بسبب عدم توفر الأدوات المعتمدة التي تلبي احتياجاتهم، مما يجعل توفير بدائل موثوقة أمرًا ضروريًا للحد من الاعتماد على المنصات غير المصرح بها. يمكن أن تساعد استطلاعات الرأي والمقابلات الداخلية في تحديد الأدوات التي يحتاجها الموظفون، بينما يضمن تجميع الخيارات المعتمدة في دليل موثق سهولة الوصول والوضوح.
أيضًا، تقديم واجهات مستخدم سهلة الاستخدام وتدريب الموظفين على الأدوات المصرح بها يشجع على تبنيها ويقلل من الاعتماد على الحلول غير المعتمدة.
مثال على الامتثال: "توفير وصول مسبق ومعتمد إلى منصات الذكاء الاصطناعي السحابية مثل Google Cloud AI أو Azure AI، مع تكوينها وفقًا لسياسات الأمان والامتثال الخاصة بالمؤسسة."
أيضًا، تقديم واجهات مستخدم سهلة الاستخدام وتدريب الموظفين على الأدوات المصرح بها يشجع على تبنيها ويقلل من الاعتماد على الحلول غير المعتمدة.
مثال على الامتثال: "توفير وصول مسبق ومعتمد إلى منصات الذكاء الاصطناعي السحابية مثل Google Cloud AI أو Azure AI، مع تكوينها وفقًا لسياسات الأمان والامتثال الخاصة بالمؤسسة."
تشجيع التعاون
يتطلب الإدارة الفعالة لمبادرات الذكاء الاصطناعي تعزيز التواصل والتنسيق بين فرق تكنولوجيا المعلومات والأمن والأقسام التشغيلية، لضمان دعم حوكمة الذكاء الاصطناعي للأهداف المؤسسية مع الحفاظ على الأمان والامتثال. يساهم تشكيل فرق متعددة التخصصات، مثل مجلس حوكمة الذكاء الاصطناعي الذي يضم ممثلين من تكنولوجيا المعلومات، الأمن، الشؤون القانونية، والأقسام التشغيلية، في تعزيز التعاون والرقابة الشاملة.
يمكن أن يساعد تنفيذ آليات التغذية الراجعة الموظفين في طلب أدوات جديدة أو التعبير عن مخاوفهم بشأن سياسات الحوكمة، مما يضمن أن أصواتهم مسموعة. أيضًا، مواءمة مبادرات الذكاء الاصطناعي مع الأهداف الاستراتيجية للمؤسسة يعزز أهميتها ويشجع الفرق على الالتزام المشترك.
مثال على التعاون: "عقد اجتماعات ربع سنوية لمجلس حوكمة الذكاء الاصطناعي لمناقشة الأدوات الجديدة، ومراجعة تحديثات الامتثال، والتعامل مع ملاحظات الموظفين."
يمكن أن يساعد تنفيذ آليات التغذية الراجعة الموظفين في طلب أدوات جديدة أو التعبير عن مخاوفهم بشأن سياسات الحوكمة، مما يضمن أن أصواتهم مسموعة. أيضًا، مواءمة مبادرات الذكاء الاصطناعي مع الأهداف الاستراتيجية للمؤسسة يعزز أهميتها ويشجع الفرق على الالتزام المشترك.
مثال على التعاون: "عقد اجتماعات ربع سنوية لمجلس حوكمة الذكاء الاصطناعي لمناقشة الأدوات الجديدة، ومراجعة تحديثات الامتثال، والتعامل مع ملاحظات الموظفين."
مستقبل الذكاء الاصطناعي الظل
مع تطور الذكاء الاصطناعي، تزداد تحديات إدارة استخدامه غير المصرح به. تؤدي الاتجاهات الناشئة في الذكاء الاصطناعي، مثل النماذج التوليدية (Generative AI) والأنظمة الأساسية (Foundation Models)، إلى خلق فرص جديدة ولكن أيضًا مخاطر متزايدة، مما يزيد من تعقيد ظاهرة الذكاء الاصطناعي الظل (Shadow AI).
دمج حوكمة الذكاء الاصطناعي في DevSecOps
أصبحت حوكمة الذكاء الاصطناعي عنصرًا أساسيًا في ممارسات DevSecOps الحديثة، مما يضمن دمج الأمان والامتثال والاعتبارات الأخلاقية عبر دورة حياة الذكاء الاصطناعي. يتضمن ذلك مفهوم "حوكمة الذكاء الاصطناعي المبكرة (Shift-Left AI Governance)"، حيث يتم دمج عمليات التحقق مثل فحص مجموعات البيانات واختبار تحيز النماذج في المراحل الأولية من التطوير.
كما أن ممارسات DevOps تتطور لدمج مسارات CI/CD مخصصة للذكاء الاصطناعي، تشمل التحقق من النماذج، قياس الأداء، وفحوصات الامتثال أثناء النشر. بالإضافة إلى ذلك، تلعب آليات المراقبة والاستجابة الفورية للحوادث، مثل التنبيهات التلقائية عند اكتشاف مخرجات غير متوقعة أو انتهاكات لسلامة البيانات، دورًا حاسمًا في ضمان نزاهة وموثوقية أنظمة الذكاء الاصطناعي.
كما أن ممارسات DevOps تتطور لدمج مسارات CI/CD مخصصة للذكاء الاصطناعي، تشمل التحقق من النماذج، قياس الأداء، وفحوصات الامتثال أثناء النشر. بالإضافة إلى ذلك، تلعب آليات المراقبة والاستجابة الفورية للحوادث، مثل التنبيهات التلقائية عند اكتشاف مخرجات غير متوقعة أو انتهاكات لسلامة البيانات، دورًا حاسمًا في ضمان نزاهة وموثوقية أنظمة الذكاء الاصطناعي.
التطور في أدوات مراقبة الذكاء الاصطناعي
تظهر أدوات وتقنيات جديدة لمواجهة التحديات الفريدة لمراقبة أنظمة الذكاء الاصطناعي، لا سيما تلك التي تعمل بشكل مستقل. تساعد أدوات التفسير والشفافية مثل SHAP وLIME وELI5 المؤسسات على فهم قرارات النماذج وضمان توافقها مع المعايير الأخلاقية.
توفر منصات المراقبة المستمرة للنماذج، مثل Arize AI وEvidently AI، تتبعًا مستمرًا للأداء للكشف عن المشكلات مثل انجراف النموذج أو تدهور الدقة. كما أن حلول المراقبة المستندة إلى الشبكة يمكنها أتمتة اكتشاف استخدام الذكاء الاصطناعي غير المصرح به من خلال تحديد التفاعلات مع واجهات برمجية (APIs) أو منصات غير معتمدة.
توفر منصات المراقبة المستمرة للنماذج، مثل Arize AI وEvidently AI، تتبعًا مستمرًا للأداء للكشف عن المشكلات مثل انجراف النموذج أو تدهور الدقة. كما أن حلول المراقبة المستندة إلى الشبكة يمكنها أتمتة اكتشاف استخدام الذكاء الاصطناعي غير المصرح به من خلال تحديد التفاعلات مع واجهات برمجية (APIs) أو منصات غير معتمدة.
تطور الذكاء الاصطناعي الظل مع الذكاء الاصطناعي التوليدي والنماذج الأساسية
أدى ظهور الذكاء الاصطناعي التوليدي والنماذج الأساسية مثل GPT وBERT إلى تقليل الحواجز أمام تطوير التطبيقات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، مما زاد من المخاطر والفوائد المرتبطة بالذكاء الاصطناعي الظل. تسمح سهولة الاستخدام لهذه التقنيات حتى للموظفين غير التقنيين بإنشاء حلول ذكاء اصطناعي متقدمة، مما يعزز إمكانية الوصول إليها.
ومع ذلك، فإن هذه السهولة تعقد عملية الحوكمة، حيث تعتمد هذه الأدوات غالبًا على مجموعات بيانات ضخمة وغير شفافة، مما يجعل الامتثال والرقابة الأخلاقية أكثر تحديًا. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن تنتج النماذج التوليدية محتوى متحيزًا أو غير مناسب أو سريًا، مما يزيد من المخاطر التي تهدد نزاهة المنظمة وسمعتها.
ومع ذلك، فإن هذه السهولة تعقد عملية الحوكمة، حيث تعتمد هذه الأدوات غالبًا على مجموعات بيانات ضخمة وغير شفافة، مما يجعل الامتثال والرقابة الأخلاقية أكثر تحديًا. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن تنتج النماذج التوليدية محتوى متحيزًا أو غير مناسب أو سريًا، مما يزيد من المخاطر التي تهدد نزاهة المنظمة وسمعتها.
الخاتمة: إدارة السيف ذو الحدين للذكاء الاصطناعي الظل
مع تبني المؤسسات بشكل متزايد الحلول القائمة على الذكاء الاصطناعي، يظهر الذكاء الاصطناعي الظل (Shadow AI) كعامل يدفع عجلة الابتكار ولكنه يشكل أيضًا مصدرًا لمخاطر كبيرة. فمن جهة، يمنح الموظفين القدرة على حل المشكلات، وأتمتة المهام، وتعزيز الكفاءة. ومن جهة أخرى، تؤدي طبيعته غير المُدارة إلى ثغرات أمنية، بدءًا من اختراق البيانات وانتهاكات الامتثال، وصولًا إلى التحديات الأخلاقية وعدم الكفاءة التشغيلية.
يُعد الذكاء الاصطناعي الظل نتاجًا مباشرًا لإمكانية الوصول إلى تقنيات الذكاء الاصطناعي ودمقرطتها، مما يعكس الدور المتزايد للتكنولوجيا في بيئات العمل الحديثة. ومع ذلك، لا يمكن تجاهل مخاطره. فإذا تُرك دون رقابة، يمكن أن يقوض الثقة، ويعطل العمليات، ويعرض المؤسسات لمخاطر تنظيمية وسمعة سيئة.
أصبحت أدوات الذكاء الاصطناعي منتشرة على نطاق واسع في بيئات العمل الحديثة، ولكن فوائدها المحتملة تأتي مع مسؤوليات كبيرة. لذلك، يجب على الموظفين وصناع القرار:
التفكير النقدي بشأن الأدوات التي يعتمدونها وتأثيرها الأوسع.
تقييم المخاطر بعناية، خاصة فيما يتعلق بخصوصية البيانات والامتثال والاعتبارات الأخلاقية.
التعاون عبر الفرق المختلفة لضمان مواءمة مبادرات الذكاء الاصطناعي مع قيم المؤسسة والمعايير المجتمعية.
في النهاية، السؤال ليس ما إذا كان الذكاء الاصطناعي الظل سيظل موجودًا أم لا—بل كيف نديره بفعالية.
المصدر: FreeCodeCamp
يُعد الذكاء الاصطناعي الظل نتاجًا مباشرًا لإمكانية الوصول إلى تقنيات الذكاء الاصطناعي ودمقرطتها، مما يعكس الدور المتزايد للتكنولوجيا في بيئات العمل الحديثة. ومع ذلك، لا يمكن تجاهل مخاطره. فإذا تُرك دون رقابة، يمكن أن يقوض الثقة، ويعطل العمليات، ويعرض المؤسسات لمخاطر تنظيمية وسمعة سيئة.
أصبحت أدوات الذكاء الاصطناعي منتشرة على نطاق واسع في بيئات العمل الحديثة، ولكن فوائدها المحتملة تأتي مع مسؤوليات كبيرة. لذلك، يجب على الموظفين وصناع القرار:
التفكير النقدي بشأن الأدوات التي يعتمدونها وتأثيرها الأوسع. تقييم المخاطر بعناية، خاصة فيما يتعلق بخصوصية البيانات والامتثال والاعتبارات الأخلاقية. التعاون عبر الفرق المختلفة لضمان مواءمة مبادرات الذكاء الاصطناعي مع قيم المؤسسة والمعايير المجتمعية.في النهاية، السؤال ليس ما إذا كان الذكاء الاصطناعي الظل سيظل موجودًا أم لا—بل كيف نديره بفعالية.
المصدر: FreeCodeCamp