هل أعجبتك المعاينة؟
هذا هو الدرس الأول المجاني. احصل على وصول كامل — اطلب عرضًا تجريبيًا أو سجّل الدخول.
أخلاقيات الذكاء الاصطناعي والمساءلة: الخصوصية والسلامة والأمن في الذكاء الاصطناعي
تعرف على الخصوصية والسلامة والأمن في الذكاء الاصطناعيشاهد الدرس الأول مجانًا — احصل على وصول كامل إلى جميع الدروس الـ6.
متوسط مقدِّم الخدمة : Briana Brownell 6 الدروس · 13m باللغات: العربية, الألمانية, الإنجليزية, الإسبانية, الفرنسية, البرتغالية, Chinese
وصف الدورة
ستناقش هذه الدروس حول الخصوصية والسلامة والأمن في الذكاء الاصطناعي اللائحة العامة لحماية البيانات، والموافقة، وإمكانية نقل البيانات، والقدرة على تقييد المعالجة، والحق في التصحيح، والحق في المحو. سوف تتعلم مفاهيم مهمة تتعلق بالموثوقية والسلامة وتكتشف كيف يمكن للمراقبة اكتشاف المخاطر المحتملة وتخفيف الضرر بسرعة إذا كان النظام لا يعمل على النحو المطلوب. ستغطي هذه الدروس أيضًا مدى أهمية إمكانية التتبع للسلامة.
في مناقشة مجموعة واسعة من المفاهيم المحيطة بالخصوصية والسلامة والأمن في الذكاء الاصطناعي، سنلقي نظرة على قيمة وتأثير اللائحة العامة لحماية البيانات للاتحاد الأوروبي (GDPR) التي دخلت حيز التنفيذ في عام 2018. وسنراجع أيضًا العلاقة بين الموثوقية والسلامة. لكي يكون النظام آمنًا، يجب أن يكون هناك مستوى معين من الموثوقية في الأداء والقرارات التي يتخذها النظام. يمكن استخدام نهج إدارة المخاطر لمعرفة إجراءات الاختبار ذات الصلة بمجال معين وتحديد المخاطر التي قد يشكلها النظام على اعتبارات مهمة مثل الخصوصية وحقوق الإنسان.
بنهاية هذه الدروس، ستتعلم أن أمان أنظمة الذكاء الاصطناعي يرتبط أيضًا بالاستخدام غير المصرح به للبيانات أو نظام الذكاء الاصطناعي. ستكتشف أن الاستخدام غير المصرح به يمكن أن يسبب ضررًا لمنشئي النظام ومستخدميه، ولهذا السبب تفكر العديد من المؤسسات في مبدأ الأمان حسب التصميم في تنفيذ أي نظام للذكاء الاصطناعي.
ما ستتعلمه
- فهم المبادئ التي تحكم خصوصية الذكاء الاصطناعي وسلامته وأمنه، بما في ذلك اللائحة العامة لحماية البيانات للاتحاد الأوروبي GDPR التي دخلت حيز التنفيذ في عام 2018
- توضيح كيفية ترابط الموثوقية والسلامة في أنظمة الذكاء الاصطناعي
- وصف كيف يمكن للمراقبة الكشف عن المخاطر المحتملة والتخفيف من الضرر بسرعة عندما لا يعمل النظام بالشكل المطلوب
- تقييم المبادئ الأمنية ذات الصلة لنظام الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك مشكلات الاستخدام غير المصرح به للبيانات
- تطبيق مفاهيم الموافقة، ونقل البيانات، وتقييد المعالجة، والحق في التصحيح، والحق في المحو
- فحص إجراءات الاختبار ونهج إدارة المخاطر لتحديد المخاطر التي قد يشكلها نظام الذكاء الاصطناعي
النقاط الرئيسية
- تتناول اللائحة العامة لحماية البيانات للاتحاد الأوروبي GDPR، التي دخلت حيز التنفيذ في عام 2018، الموافقة، ونقل البيانات، والقدرة على تقييد المعالجة، والحق في التصحيح، والحق في المحو.
- لكي يكون نظام الذكاء الاصطناعي آمناً، يجب أن يتوفر مستوى معين من الموثوقية في الأداء والقرارات التي يتخذها النظام.
- يمكن للمراقبة اكتشاف المخاطر المحتملة والتخفيف من الضرر بسرعة إذا كان النظام لا يعمل بالشكل المطلوب، كما أن إمكانية التتبع أمر مهم للسلامة.
- يمكن استخدام نهج إدارة المخاطر لتحديد إجراءات الاختبار ذات الصلة وتحديد المخاطر التي قد يشكلها النظام على اعتبارات مثل الخصوصية وحقوق الإنسان.
- يتعلق أمن أنظمة الذكاء الاصطناعي بالاستخدام غير المصرح به للبيانات أو النظام، مما قد يضر بالمبتكرين والمستخدمين، مما يدفع العديد من المؤسسات إلى التفكير في الأمن بالتصميم.
الأسئلة الشائعة
ما هي الموضوعات التي تغطيها هذه الدورة؟
تغطي الخصوصية والسلامة والأمن في الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك GDPR، والموافقة، ونقل البيانات، وتقييد المعالجة، والحق في التصحيح والمحو، والموثوقية والسلامة، والمراقبة، وإمكانية التتبع، وإجراءات الاختبار، وأمن البيانات والنتائج.
ما الذي سأكون قادراً على فعله بعد إكمال هذه الدورة؟
ستكون قادراً على فهم المبادئ التي تحكم خصوصية الذكاء الاصطناعي وسلامته وأمنه، وتوضيح كيفية ترابط الموثوقية والسلامة، ووصف كيفية كشف المراقبة للمخاطر والتخفيف من الأضرار، وتقييم المبادئ الأمنية ذات الصلة لنظام الذكاء الاصطناعي.
ماذا تقول الدورة عن الارتباط بين الموثوقية والسلامة؟
توضح الدورة أنه لكي يكون النظام آمناً، يجب أن يتوفر مستوى معين من الموثوقية في الأداء والقرارات التي يتخذها النظام.
لماذا يعد الأمن مهماً لأنظمة الذكاء الاصطناعي وفقاً لهذه الدورة؟
يرتبط أمن أنظمة الذكاء الاصطناعي بالاستخدام غير المصرح به للبيانات أو لنظام الذكاء الاصطناعي، مما قد يسبب ضرراً للمبتكرين والمستخدمين، ولهذا السبب تفكر العديد من المؤسسات في الأمن بالتصميم عند التنفيذ.
ما هي الدروس المدرجة في هذه الدورة؟
الدروس هي: الموافقة والتحكم في استخدام البيانات؛ والقدرة على تقييد المعالجة؛ والحق في التصحيح والمحو؛ وموثوقية ومرونة أنظمة الذكاء الاصطناعي؛ وإجراءات الاختبار؛ وأمن البيانات والنتائج.
