دليل المراجعة · GKU 8
دليل مراجعة الأخلاقيات والخصوصية والأمن (الذكاء الاصطناعي)
نظام الذكاء الاصطناعي برمجيات تتخذ قرارات عن الناس أو تؤثر فيها انطلاقاً من بيانات عن الناس، فهو يرث كل مشكلات الأخلاق والأمن في البرمجيات العادية ويضيف مشكلاته الخاصة. يتناول النصف الأول من هذه الوحدة المتأثرين: ما القضايا الأخلاقية وقضايا الخصوصية التي يثيرها الذكاء الاصطناعي، وكيف تؤطرها مبادئ أخلاقيات الذكاء الاصطناعي الصادرة عن سدايا ونظام حماية البيانات الشخصية في المملكة العربية السعودية؛ وكيف تُحمى الخصوصية بالتصميم، بإخفاء الهوية وإخفاء الهوية من الرتبة k والخصوصية التفاضلية؛ وكيف يُقاس الظلم ويُخفَّف، بمقاييس جماعية يمكن حسابها من جدول، وكيف تدعم قابليةُ التفسير الثقةَ. والنصف الثاني عن الأمن: السرية والسلامة والتوافر؛ والمخاطر والتهديدات والثغرات ونواقل الهجوم؛ والمصادقة والتخويل والتحكم في الوصول؛ وما الذي يجعل نظام الذكاء الاصطناعي جديراً بالثقة؛ وكيف تُمنع الهجمات الخاصة بالتعلم الآلي — التسميم والأمثلة العدائية واستخراج النموذج. وأسئلة الامتحان هنا في معظمها سيناريوهات: سمِّ الخاصية أو التهديد أو الضابطة.
مبني على المعيار التخصصي الرسمي لهيئة تقويم التعليم والتدريب لهذا الموضوع: كل موضوع مُدرج وكل مخرج تعلّم، مع المعادلات والأشكال والأمثلة المحلولة. الأقسام الكاملة متاحة للأعضاء في التطبيق.
SKU 8.1 · القضايا الأخلاقية والخصوصية
القضايا الأخلاقية وقضايا الخصوصية في الذكاء الاصطناعي والإطار السعودي
المخاوف الأخلاقية المتكررة في الأنظمة الحاسوبية وأنظمة الذكاء الاصطناعي — التحيز والخصوصية والمراقبة والغموض والمساءلة والسلامة والتلاعب والأثر في العمل — والمبادئ التي تستجيب لها، ومنها مبادئ أخلاقيات الذكاء الاصطناعي الصادرة عن سدايا ونظام حماية البيانات الشخصية.
تصميم حماية الخصوصية: إخفاء الهوية وإخفاء الهوية من الرتبة k والخصوصية التفاضلية
لماذا لا يُخفي حذف الأسماء الهوية، وكيف يُتحقق من إخفاء الهوية من الرتبة k ونقاط ضعفه على جدول، وكيف تضيف الخصوصية التفاضلية ضجيجاً معايَراً بضمان قابل للإثبات، وطرق التصميم — التقليل والتعلم على الجهاز والتعلم الاتحادي — التي تمنع البيانات من الانتقال أصلاً.
الإنصاف والتحيز والثقة وقابلية التفسير
من أين يأتي التحيز في الذكاء الاصطناعي، ومقاييس الإنصاف الجماعي المحسوبة من جدول (التكافؤ الديموغرافي والأثر المتباين وتكافؤ الفرص)، ولماذا لا يزيل حذف السمة المحمية التحيز، وكيف يخففه إعادة الترجيح وتعديل العتبة، وكيف تبني التفسيرات ثقة مسوَّغة.
SKU 8.2 · الأمن
السرية والسلامة والتوافر في أنظمة الذكاء الاصطناعي
خصائص الأمن الأساسية الثلاث، وما تعنيه كل منها لبيانات نظام الذكاء الاصطناعي ونموذجه وخدمته، والضوابط التي تحمي كلاً منها، وكيف تُسمّى الخاصية التي تنتهكها الحادثة.
المخاطر والتهديدات والثغرات ونواقل الهجوم
مفردات مخاطر الأمن — الأصل والتهديد والثغرة وناقل الهجوم والخطر والضابطة — مطبقة على أنظمة الذكاء الاصطناعي، مع تقدير نوعي للخطر على مصفوفة الاحتمال والأثر، وتقدير كمي للخسارة السنوية المتوقعة لتقرير هل تستحق الضابطة كلفتها.
المصادقة والتخويل والتحكم في الوصول والذكاء الاصطناعي الجدير بالثقة
كيف يقرر النظام من أنت وما يحق لك فعله، ونماذج التحكم في الوصول الرئيسية، وكيف تتسرب بيانات الاعتماد في تطبيقات الذكاء الاصطناعي، وما الذي يجعل نظام الذكاء الاصطناعي جديراً بالثقة لا موثوقاً به فحسب.
منع الهجمات على أنظمة التعلم الآلي
الهجمات الخاصة بالتعلم الآلي — تسميم البيانات، والأمثلة العدائية (التهرب)، واستخراج النموذج، وعكس النموذج، واستدلال العضوية — إلى جانب هجمات التطبيقات التقليدية، ولماذا يسهل خداع النموذج الخطي في الأبعاد العالية، والدفاعات المقابلة.
أدلة أخرى في الذكاء الاصطناعي
- دليل مراجعة أساسيات الذكاء الاصطناعيGKU 6 · عدد الأقسام: 12
- دليل مراجعة البرمجةGKU 2 · عدد الأقسام: 10
- دليل مراجعة التعلم الآليGKU 7 · عدد الأقسام: 13
- دليل مراجعة الشبكاتGKU 4 · عدد الأقسام: 4
- دليل مراجعة الخوارزميات والحوسبة والتعقيدGKU 1 · عدد الأقسام: 10
- دليل مراجعة هندسة البرمجياتGKU 5 · عدد الأقسام: 9
- دليل مراجعة علوم الحاسب التطبيقية: قواعد البيانات وأنظمة التشغيلGKU 3 · عدد الأقسام: 8