[ad_1]
في مايو/أيار 2023، زار فريق من البنك الدولي سيكوندا، وهي مدينة في جنوب أفريقيا تحددها منشأة ساسول التجارية الفريدة لتحويل الفحم إلى سوائل، للمشاركة في ورشة عمل حول التحول الأخضر العادل في منطقة مبومالانجا الغنية بالفحم. خلال ورشة العمل، ناقشت أصوات متنوعة من قادة المجتمع والخبراء العالميين التحديات الهائلة التي يواجهها التحول الأخضر، وهي محادثة يتردد صداها خارج حدود هذه المدينة الصغيرة.
وفي هذه المناقشات، أصبح هناك أمر واحد واضح وضوح الشمس: وهو أن هذا التحول ليس مجرد مبادلة تكنولوجية بسيطة من الفحم إلى مصادر الطاقة الخضراء. إنها قصة متجذرة بعمق في القصص الإنسانية – التي تتعلق بسبل العيش والمجتمعات وجيل كامل في منعطف تاريخي.
وألسنا على مفترق طرق مماثل مع الذكاء الاصطناعي؟ وكما هو الحال مع تغير المناخ، يمثل الذكاء الاصطناعي تحولا رئيسيا آخر يتعين علينا أن نتعامل معه بشكل تعاوني. وهذان التحولان معًا سيعيدان تعريف عالمنا بطرق بدأنا للتو في فهمها.
توفر تجربتنا في معالجة التحول المناخي رؤى مهمة للمناقشة الجارية بشأن حوكمة الذكاء الاصطناعي. إن مبادئ العدالة الأساسية – التوزيع، والإجرائية، والاعتراف – التي توجه العمل المناخي تنطبق أيضًا على التحول إلى الذكاء الاصطناعي.
كيف يمكننا أن نجعل التحول إلى الذكاء الاصطناعي عادلاً وشاملاً؟
إن معالجة تغير المناخ لا تقتصر على التكنولوجيا أو التمويل فحسب؛ يتعلق الأمر بشكل أساسي بالناس. على سبيل المثال، في جنوب أفريقيا، تشعر المجتمعات المعتمدة على الفحم بالقلق بشأن مستقبلها، وتواجه تغيرات غير مسبوقة في سبل عيشها وتماسكها الاجتماعي. فيما يلي ثلاث طرق يمكننا من خلالها ضمان تضمين الجميع:
التمكين من خلال التدريب والمهارة
ومن الممكن أن يؤدي تنفيذ استراتيجية استباقية للتنويع الاقتصادي، إلى جانب دعم سبل العيش والتدريب على المهارات، إلى تحويل التحديات إلى فرص ــ وخاصة إذا كانت المجتمعات المحلية هي التي تقود هذا التغيير. وهذا ما نطلق عليه “العدالة التوزيعية”: تحويل الجوانب السلبية للتحولات الكبرى إلى فرص جديدة لأولئك الذين سيخسرون أكثر من غيرهم. ويمكن أيضًا تطبيق مبدأ مماثل على الذكاء الاصطناعي. يحذر بنك جولدمان ساكس من أن أدوات الذكاء الاصطناعي، مثل ChatGPT، يمكن أن تحل محل ما يقرب من خمس الوظائف في جميع أنحاء العالم. خلال الدورات السابقة من الاستقلال الذاتي، فقد العمال وظائفهم. والآن، أصبح العمال ذوو الياقات البيضاء، وخاصة النساء، عرضة للخطر، حيث يتفوق الذكاء الاصطناعي في المهام المعرفية، التي تعتبر أساسية للعمل المكتبي.
وباتباع نموذج العدالة التوزيعية، يمكن تدريب الموظفين على إدارة أنظمة الذكاء الاصطناعي، وبالتالي تعزيز إنتاجيتهم. أظهرت دراسة حديثة أجرتها مجموعة بوسطن الاستشارية أن المستشارين الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي أنجزوا مهام أكثر بنسبة 12.2%، وأسرع بنسبة 25.1%، ونتائج ذات جودة أعلى بنسبة 40% من أولئك الذين لا يستخدمون الذكاء الاصطناعي. وسلطت الدراسة الضوء أيضًا على الذكاء الاصطناعي باعتباره أداة لتسوية المهارات، حيث شهد المستشارون الذين حصلوا على أقل الدرجات في البداية زيادة في الأداء بنسبة 43 بالمائة عند استخدامه.
في الوقت الحالي، تشير التقديرات إلى أن 1 فقط من كل 8 عمال على مستوى العالم يتمتع بالمهارات الخضراء اللازمة، على الرغم من توظيف القطاع لأكثر من 67 مليونًا في عام 2022، وتفتقر 90 بالمائة من النساء إلى هذه المهارات. وتعد الجهود التعاونية من جانب الحكومات والصناعات والمؤسسات التعليمية ضرورية لسد هذه الفجوة.
يعد التعامل مع تنمية مهارات الذكاء الاصطناعي أمرًا أساسيًا لتحقيق العدالة التوزيعية. وتوفر برامج مثل مبادرة مهارات الذكاء الاصطناعي من ميكروسوفت تدريبا حيويا في مجال الذكاء الاصطناعي لمجموعات سكانية متنوعة، ويمكن للتعليم المعزز بالذكاء الاصطناعي أن يضفي طابعا ديمقراطيا على التعلم على أعلى المستويات، ويخفف من هجرة الأدمغة ويعزز أسواق المواهب في الاقتصادات النامية.
ضمان الشمولية من خلال الاستماع إلى كل صوت
هذا هو ما شهدناه في سيكوندا، وعلى نطاق أوسع، نعمل على ضمان سماع صوت المجتمعات المحلية وجعلها جزءًا من تصميم الحلول المناخية مثل البنية التحتية المقاومة للمناخ أو استخراج المعادن الخضراء. علاوة على ذلك، يمكن لتقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي تعزيز مشاركة المواطنين من خلال ترسيخ التدخلات المناخية في تجارب المجتمع، واستخدامها في تمويل المناخ يوجه الأموال إلى المشاريع المؤثرة، مما يضمن الشفافية والمساءلة “الخضراء”.
في ظل تحول الذكاء الاصطناعي الذي يؤثر على الوظائف والرعاية الصحية والتعليم، من الضروري تضمين أصوات متنوعة في الحوكمة لضمان فوائد واسعة النطاق. تستلزم الشمولية في الذكاء الاصطناعي أيضًا تعزيز مشاركة المجتمع وكفاءته لحماية الثقة وسلامة المعلومات، وهو أمر حيوي في مجالات مثل العدالة المناخية.
الحفاظ على الكرامة والمساواة للمجتمعات المهمشة
يعد احترام حقوق وقيم الفئات المجتمعية المتنوعة أمرًا بالغ الأهمية أيضًا في “التحولات العادلة”، سواء في مجال المناخ أو الذكاء الاصطناعي. وهذا يسلط الضوء على كرامة كل فرد ويعالج التحديات الفريدة التي تواجهها المجتمعات المهمشة، وهو بالضبط ما نركز عليه في عملنا بشأن الأبعاد الاجتماعية لتغير المناخ. ونسلط الضوء على كيفية تأثير تأثيرات المناخ بشكل غير متناسب على النساء والفئات المهمشة مثل الشعوب الأصلية، مما يزيد من تعميق عدم المساواة المجتمعية. وتأكيدًا على أهمية مشاركة المجتمع، فإننا ندعو إلى الاستفادة من المعرفة المحلية للمشاركة في تصميم حلول فعالة ومصممة خصيصًا للتخفيف من آثار تغير المناخ والتكيف معه.
قم بالتسجيل للحصول على النشرات الإخبارية المجانية AllAfrica
احصل على آخر الأخبار الإفريقية التي يتم تسليمها مباشرة إلى صندوق الوارد الخاص بك
نجاح!
تقريبا انتهيت…
نحن نحتاج إلى تأكيد عنوان بريدك الإلكتروني.
لإكمال العملية، يرجى اتباع التعليمات الواردة في البريد الإلكتروني الذي أرسلناه إليك للتو.
خطأ!
حدثت مشكلة أثناء معالجة إرسالك. الرجاء معاودة المحاولة في وقت لاحق.
اكتشف الباحثون حالات من الذكاء الاصطناعي الذي يديم التحيز الخوارزمي، مثل أخطاء التعرف على الوجه مع مجموعات عرقية وإثنية معينة وأدوات فحص السيرة الذاتية للذكاء الاصطناعي التي تظهر التمييز بين الجنسين بسبب بيانات التدريب التي يهيمن عليها الذكور. ومعالجة هذه القضايا تتطلب تطبيق مبادئ عدالة الاعتراف.
نحو مستقبل عادل ومستدام في عصر الذكاء الاصطناعي
من المهم ألا يقتصر التقدم التكنولوجي لدينا على دعم مبادئ العدالة فحسب، بل يجب أيضًا إعطاء الأولوية للاستدامة البيئية، ومعالجة التأثيرات البيئية لزيادة الحوسبة الضرورية لتوسيع الذكاء الاصطناعي.
نواصل تعلم دروس قيمة من رحلتنا نحو كوكب أكثر ملاءمة للعيش فيه. والآن، بينما نحتضن ثورة الذكاء الاصطناعي، دعونا نطبق الدروس ذات الصلة. في هذا العالم الجديد من الممارسات الخضراء والذكاء الاصطناعي، يمكننا معًا تعزيز بيئة نزدهر فيها جميعًا بشكل جماعي، متحدين بمبادئ العدالة والإنصاف.
(إزجي كانبولات أخصائي تنمية اجتماعية، البنك الدولي. وعلي رحيم هو مدير برنامج، الشراكة العالمية للمساءلة الاجتماعية (GPSA)، البنك الدولي).
ساهم بها ازجي كانبولات وعلي رحيم
[ad_2]
المصدر