حکمرانی الگوریتمی: پیمایش در چشم‌انداز اخلاقی تصمیم‌گیری هوش مصنوعی

هوش مصنوعی (AI) به سرعت در حال دگرگون کردن جامعه جهانی است و بر همه چیز، از مراقبت‌های بهداشتی و امور مالی گرفته تا آموزش و عدالت کیفری، تأثیر می‌گذارد. در قلب این تحول، حکمرانی الگوریتمی قرار دارد – چارچوبی که بر اساس آن سیستم‌های هوش مصنوعی طراحی، مستقر و تنظیم می‌شوند تا اطمینان حاصل شود که به طور مسئولانه، اخلاقی و در جهت منافع جامعه عمل می‌کنند. این راهنمای جامع، ماهیت چندوجهی حکمرانی الگوریتمی را بررسی کرده و چالش‌ها، فرصت‌ها و ملاحظات اخلاقی پیرامون تصمیم‌گیری هوش مصنوعی را برجسته می‌کند.

حکمرانی الگوریتمی چیست؟

حکمرانی الگوریتمی شامل سیاست‌ها، شیوه‌ها و سازوکارهای نظارتی است که برای مدیریت توسعه، استقرار و تأثیر الگوریتم‌ها، به ویژه الگوریتم‌های مورد استفاده در سیستم‌های هوش مصنوعی، طراحی شده‌اند. این حوزه به سؤالات حیاتی مانند موارد زیر پاسخ می‌دهد:

• چه کسی مسئول تصمیمات اتخاذ شده توسط سیستم‌های هوش مصنوعی است؟
• چگونه می‌توانیم اطمینان حاصل کنیم که الگوریتم‌ها منصفانه و بدون سوگیری هستند؟
• چه سطحی از شفافیت در فرآیندهای تصمیم‌گیری الگوریتمی مورد نیاز است؟
• چگونه می‌توانیم توسعه‌دهندگان و مجریان سیستم‌های هوش مصنوعی را در قبال اقداماتشان پاسخگو بدانیم؟
• چه سازوکارهایی برای کاهش خطرات مرتبط با هوش مصنوعی مانند جابجایی شغلی، نقض حریم خصوصی و تبعیض الگوریتمی لازم است؟

برخلاف مدل‌های حکمرانی سنتی که بر کنشگران انسانی متمرکز هستند، حکمرانی الگوریتمی باید با چالش‌های منحصر به فردی که سیستم‌های هوش مصنوعی مستقل و اغلب غیرشفاف ایجاد می‌کنند، دست و پنجه نرم کند. این امر نیازمند یک رویکرد چند رشته‌ای است که از تخصص‌های علوم کامپیوتر، حقوق، اخلاق، علوم اجتماعی و سیاست‌گذاری عمومی بهره می‌برد.

اهمیت روزافزون حکمرانی الگوریتمی

نیاز به حکمرانی الگوریتمی قوی با ادغام سیستم‌های هوش مصنوعی در جنبه‌های حیاتی زندگی ما، به طور فزاینده‌ای فوری می‌شود. نمونه‌های فراوانی در بخش‌های مختلف در سراسر جهان وجود دارد:

• خدمات مالی: الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای امتیازدهی اعتباری، تأیید وام، تشخیص تقلب و معاملات الگوریتمی استفاده می‌شوند. سوگیری در این الگوریتم‌ها می‌تواند منجر به شیوه‌های تبعیض‌آمیز در وام‌دهی و محرومیت مالی شود و بر افراد و جوامع به طور نامتناسبی تأثیر بگذارد. به عنوان مثال، مطالعات نشان داده‌اند که سیستم‌های امتیازدهی اعتباری مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند سوگیری‌های نژادی موجود را تداوم بخشند، حتی زمانی که نژاد به صراحت به عنوان یک عامل حذف شده باشد.
• مراقبت‌های بهداشتی: هوش مصنوعی در تشخیص پزشکی، برنامه‌ریزی درمان، کشف دارو و پزشکی شخصی‌سازی شده به کار می‌رود. در حالی که هوش مصنوعی پتانسیل بهبود نتایج بهداشتی را دارد، سوگیری در داده‌های آموزشی می‌تواند منجر به تشخیص‌های نادرست و دسترسی نابرابر به درمان شود. به عنوان مثال، مدل‌های هوش مصنوعی که عمدتاً بر روی داده‌های جمعیت‌های خاص آموزش دیده‌اند، ممکن است برای افراد از گروه‌های کمتر نمایندگی شده عملکرد ضعیفی داشته باشند. در سطح جهانی، داده‌های بهداشتی متنوع همیشه برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی قوی و عادلانه به راحتی در دسترس نیستند.
• عدالت کیفری: الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای ارزیابی ریسک، پلیس پیش‌بینی‌کننده و توصیه‌های صدور حکم استفاده می‌شوند. نگرانی‌هایی در مورد انصاف و دقت این الگوریتم‌ها مطرح شده است و شواهد نشان می‌دهد که آنها می‌توانند سوگیری‌های نژادی را در سیستم عدالت کیفری تداوم بخشند. الگوریتم COMPAS (پروفایل مدیریت مجرمان اصلاحی برای مجازات‌های جایگزین) در ایالات متحده، به عنوان مثال، به دلیل برچسب زدن نامتناسب به متهمان سیاه‌پوست به عنوان پرخطر مورد انتقاد قرار گرفته است. سیستم‌های مشابهی در کشورهای دیگر در حال بررسی یا استقرار هستند که نیاز به ارزیابی و نظارت دقیق را برجسته می‌کند.
• آموزش: هوش مصنوعی در پلتفرم‌های یادگیری شخصی‌سازی شده، سیستم‌های نمره‌دهی خودکار و جذب دانشجو استفاده می‌شود. سوگیری در این سیستم‌ها می‌تواند منجر به فرصت‌های آموزشی نابرابر و تداوم نابرابری‌های موجود شود. به عنوان مثال، سیستم‌های نمره‌دهی انشا مبتنی بر هوش مصنوعی ممکن است علیه دانش‌آموزانی که از انگلیسی غیر استاندارد استفاده می‌کنند یا از پیشینه‌های محروم می‌آیند، سوگیری داشته باشند. دسترسی به فناوری و اینترنت با کیفیت بالا نیز یک مسئله جهانی در زمینه برابری است که بر استقرار مؤثر هوش مصنوعی در آموزش تأثیر می‌گذارد.
• اشتغال: هوش مصنوعی در غربالگری رزومه، انتخاب نامزدها و ارزیابی عملکرد کارکنان استفاده می‌شود. سوگیری در این الگوریتم‌ها می‌تواند منجر به شیوه‌های استخدامی تبعیض‌آمیز و محدود کردن فرصت‌ها برای افراد واجد شرایط شود. ابزارهای استخدام مبتنی بر هوش مصنوعی نشان داده‌اند که سوگیری‌های جنسیتی و نژادی از خود نشان می‌دهند و نابرابری‌ها را در محیط کار تداوم می‌بخشند. استفاده روزافزون از هوش مصنوعی برای نظارت بر کارگران از راه دور نیز نگرانی‌هایی در مورد حریم خصوصی و نظارت ایجاد می‌کند.
• رفاه اجتماعی: هوش مصنوعی برای تعیین صلاحیت دریافت مزایای اجتماعی و تخصیص منابع استفاده می‌شود. سوگیری الگوریتمی در اینجا می‌تواند منجر به نتایج ناعادلانه و تبعیض‌آمیز برای جمعیت‌های آسیب‌پذیر شود.

این نمونه‌ها بر نیاز حیاتی به حکمرانی الگوریتمی پیشگیرانه و جامع برای کاهش خطرات و به حداکثر رساندن مزایای هوش مصنوعی در تمام بخش‌ها تأکید می‌کنند.

چالش‌های کلیدی در حکمرانی الگوریتمی

اجرای حکمرانی الگوریتمی مؤثر مملو از چالش است. برخی از مهم‌ترین آنها عبارتند از:

۱. سوگیری و تبعیض

هوش مصنوعی بر اساس داده‌ها آموزش می‌بیند و اگر آن داده‌ها منعکس‌کننده سوگیری‌های اجتماعی موجود باشند، الگوریتم احتمالاً آن سوگیری‌ها را تداوم بخشیده یا حتی تقویت خواهد کرد. این می‌تواند منجر به نتایج تبعیض‌آمیز شود، حتی اگر الگوریتم به صراحت برای تبعیض طراحی نشده باشد. مقابله با سوگیری نیازمند توجه دقیق به جمع‌آوری داده‌ها، پیش‌پردازش و ارزیابی مدل است. استراتژی‌ها عبارتند از:

• ممیزی داده‌ها: انجام ممیزی‌های دقیق بر روی داده‌های آموزشی برای شناسایی و کاهش سوگیری‌های بالقوه.
• ابزارهای تشخیص سوگیری: استفاده از ابزارها و تکنیک‌ها برای تشخیص سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی.
• الگوریتم‌های آگاه از انصاف: توسعه الگوریتم‌هایی که به صراحت برای منصفانه و بدون سوگیری بودن طراحی شده‌اند.
• مجموعه داده‌های متنوع: استفاده از مجموعه داده‌های متنوع و نماینده برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی. این امر اغلب شامل تلاش‌های مشترک برای جمع‌آوری و به اشتراک‌گذاری داده‌ها در مناطق و گروه‌های جمعیتی مختلف است.

۲. شفافیت و توضیح‌پذیری

بسیاری از الگوریتم‌های هوش مصنوعی، به ویژه مدل‌های یادگیری عمیق، "جعبه‌های سیاه" هستند که درک چگونگی رسیدن آنها به تصمیماتشان را دشوار می‌کند. این عدم شفافیت می‌تواند اعتماد را از بین ببرد و شناسایی و اصلاح خطاها را چالش‌برانگیز کند. ترویج شفافیت و توضیح‌پذیری نیازمند موارد زیر است:

• هوش مصنوعی توضیح‌پذیر (XAI): توسعه تکنیک‌هایی برای شفاف‌تر و قابل فهم‌تر کردن فرآیندهای تصمیم‌گیری هوش مصنوعی.
• مستندسازی مدل: ارائه مستندات واضح و جامع از مدل‌های هوش مصنوعی، شامل هدف، طراحی، داده‌های آموزشی و محدودیت‌های آنها.
• الگوریتم‌های قابل ممیزی: طراحی الگوریتم‌هایی که به راحتی قابل ممیزی و بررسی دقیق باشند.

۳. پاسخگویی و مسئولیت‌پذیری

تعیین اینکه چه کسی مسئول است زمانی که یک سیستم هوش مصنوعی اشتباه می‌کند یا باعث آسیب می‌شود، یک چالش پیچیده است. آیا توسعه‌دهنده، مجری، کاربر یا خود هوش مصنوعی مسئول است؟ ایجاد خطوط روشن پاسخگویی برای اطمینان از استفاده مسئولانه از سیستم‌های هوش مصنوعی حیاتی است. این امر نیازمند موارد زیر است:

• چارچوب‌های قانونی: توسعه چارچوب‌های قانونی که مسئولیت آسیب‌های مرتبط با هوش مصنوعی را تعیین می‌کند.
• دستورالعمل‌های اخلاقی: ایجاد دستورالعمل‌های اخلاقی برای توسعه و استقرار سیستم‌های هوش مصنوعی.
• ممیزی و نظارت: پیاده‌سازی سازوکارهای ممیزی و نظارت برای ردیابی عملکرد سیستم‌های هوش مصنوعی و شناسایی مشکلات بالقوه.

۴. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها

سیستم‌های هوش مصنوعی اغلب به حجم عظیمی از داده‌ها متکی هستند که نگرانی‌هایی را در مورد حریم خصوصی و امنیت داده‌ها ایجاد می‌کند. حفاظت از داده‌های حساس و اطمینان از استفاده مسئولانه از آنها برای حفظ اعتماد عمومی به هوش مصنوعی ضروری است. این امر نیازمند موارد زیر است:

• به حداقل رساندن داده‌ها: جمع‌آوری تنها داده‌هایی که برای یک هدف خاص ضروری هستند.
• ناشناس‌سازی داده‌ها: ناشناس‌سازی داده‌ها برای حفاظت از حریم خصوصی افراد.
• اقدامات امنیتی داده‌ها: پیاده‌سازی اقدامات امنیتی قوی برای محافظت از داده‌ها در برابر دسترسی و استفاده غیرمجاز.
• پایبندی به مقررات: رعایت مقررات حریم خصوصی داده‌ها مانند GDPR (مقررات عمومی حفاظت از داده‌ها) در اروپا و قوانین مشابه در سایر حوزه‌های قضایی.

۵. فقدان استانداردها و مقررات جهانی

فقدان استانداردها و مقررات جهانی منسجم برای توسعه و استقرار هوش مصنوعی، عدم قطعیت ایجاد می‌کند و مانع توسعه هوش مصنوعی مسئولانه می‌شود. کشورها و مناطق مختلف رویکردهای متفاوتی را اتخاذ می‌کنند که منجر به یک چشم‌انداز نظارتی تکه‌تکه می‌شود. هماهنگ‌سازی استانداردها و ترویج همکاری بین‌المللی برای اطمینان از توسعه و استفاده مسئولانه از هوش مصنوعی در سراسر جهان حیاتی است. این امر نیازمند موارد زیر است:

• همکاری بین‌المللی: تقویت همکاری بین دولت‌ها، محققان و ذینفعان صنعت برای توسعه استانداردها و بهترین شیوه‌های مشترک.
• مشارکت چندجانبه ذینفعان: مشارکت دادن طیف گسترده‌ای از ذینفعان در توسعه سیاست و مقررات هوش مصنوعی.
• چارچوب‌های انطباق‌پذیر: ایجاد چارچوب‌های نظارتی که انعطاف‌پذیر و قابل انطباق با سرعت سریع تغییرات تکنولوژیکی باشند.

توسعه یک چارچوب حکمرانی الگوریتمی

توسعه یک چارچوب حکمرانی الگوریتمی مؤثر نیازمند یک رویکرد چند وجهی است که به چالش‌های کلیدی ذکر شده در بالا می‌پردازد. در اینجا برخی از مؤلفه‌های ضروری آورده شده است:

۱. اصول و دستورالعمل‌های اخلاقی

اصول و دستورالعمل‌های اخلاقی روشنی را برای هدایت توسعه و استقرار سیستم‌های هوش مصنوعی ایجاد کنید. این اصول باید به مسائلی مانند انصاف، شفافیت، پاسخگویی، حریم خصوصی و امنیت بپردازند. بسیاری از سازمان‌ها و دولت‌ها چارچوب‌های اخلاقی برای هوش مصنوعی توسعه داده‌اند. نمونه‌ها عبارتند از:

• دستورالعمل‌های اخلاقی کمیسیون اروپا برای هوش مصنوعی قابل اعتماد: این دستورالعمل‌ها الزامات کلیدی برای هوش مصنوعی قابل اعتماد را مشخص می‌کنند، از جمله عاملیت و نظارت انسانی، استحکام فنی و ایمنی، حریم خصوصی و حکمرانی داده‌ها، شفافیت، تنوع، عدم تبعیض و انصاف، و رفاه اجتماعی و زیست‌محیطی.
• اصول هوش مصنوعی OECD: این اصول، مدیریت مسئولانه هوش مصنوعی قابل اعتمادی را ترویج می‌کنند که به حقوق بشر و ارزش‌های دموکراتیک احترام می‌گذارد.
• توصیه‌نامه یونسکو در مورد اخلاق هوش مصنوعی: این توصیه‌نامه یک چارچوب جهانی برای توسعه و استفاده اخلاقی از هوش مصنوعی فراهم می‌کند.

۲. ارزیابی و کاهش ریسک

ارزیابی‌های ریسک دقیقی را برای شناسایی آسیب‌های بالقوه مرتبط با سیستم‌های هوش مصنوعی انجام دهید و استراتژی‌های کاهش را توسعه دهید. این باید شامل موارد زیر باشد:

• ارزیابی‌های تأثیر: ارزیابی تأثیر بالقوه سیستم‌های هوش مصنوعی بر افراد، جوامع و جامعه به طور کلی.
• ممیزی‌های سوگیری: انجام ممیزی‌های منظم برای تشخیص و کاهش سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی.
• ارزیابی‌های امنیتی: ارزیابی آسیب‌پذیری‌های امنیتی سیستم‌های هوش مصنوعی و پیاده‌سازی اقداماتی برای محافظت از آنها در برابر حمله.

۳. سازوکارهای شفافیت و توضیح‌پذیری

سازوکارهایی را برای ترویج شفافیت و توضیح‌پذیری در فرآیندهای تصمیم‌گیری هوش مصنوعی پیاده‌سازی کنید. این باید شامل موارد زیر باشد:

• مستندسازی مدل: ارائه مستندات واضح و جامع از مدل‌های هوش مصنوعی.
• تکنیک‌های هوش مصنوعی توضیح‌پذیر (XAI): استفاده از تکنیک‌های XAI برای قابل فهم‌تر کردن فرآیندهای تصمیم‌گیری هوش مصنوعی.
• رابط‌های کاربرپسند: توسعه رابط‌های کاربرپسندی که به کاربران اجازه می‌دهد نحوه کار سیستم‌های هوش مصنوعی را درک کنند.

۴. سازوکارهای پاسخگویی و نظارت

خطوط روشن پاسخگویی و نظارت را برای سیستم‌های هوش مصنوعی ایجاد کنید. این باید شامل موارد زیر باشد:

• نهادهای نظارتی تعیین شده: ایجاد نهادهای نظارتی مستقل برای نظارت بر توسعه و استقرار سیستم‌های هوش مصنوعی.
• الزامات ممیزی و گزارش‌دهی: پیاده‌سازی الزامات ممیزی و گزارش‌دهی برای سیستم‌های هوش مصنوعی.
• سازوکارهای جبرانی: ایجاد سازوکارهایی برای رسیدگی به آسیب‌های ناشی از سیستم‌های هوش مصنوعی.

۵. چارچوب‌های حکمرانی داده‌ها

چارچوب‌های حکمرانی داده قوی را برای اطمینان از جمع‌آوری، استفاده و حفاظت مسئولانه از داده‌ها توسعه دهید. این باید شامل موارد زیر باشد:

• سیاست‌های حریم خصوصی داده‌ها: پیاده‌سازی سیاست‌های حریم خصوصی داده‌های واضح و جامع.
• اقدامات امنیتی داده‌ها: پیاده‌سازی اقدامات امنیتی قوی برای محافظت از داده‌ها در برابر دسترسی و استفاده غیرمجاز.
• آموزش اخلاق داده‌ها: ارائه آموزش اخلاق داده‌ها به همه افرادی که با داده‌ها کار می‌کنند.

۶. چارچوب‌های نظارتی

چارچوب‌های نظارتی را برای حاکمیت بر توسعه و استقرار سیستم‌های هوش مصنوعی توسعه دهید. این چارچوب‌ها باید:

• مبتنی بر ریسک باشند: متناسب با ریسک‌های خاص مرتبط با انواع مختلف سیستم‌های هوش مصنوعی.
• انعطاف‌پذیر باشند: قابل انطباق با سرعت سریع تغییرات تکنولوژیکی.
• قابل اجرا باشند: با سازوکارهای اجرایی قوی پشتیبانی شوند.

دیدگاه‌های جهانی در مورد حکمرانی الگوریتمی

کشورها و مناطق مختلف رویکردهای متفاوتی را در قبال حکمرانی الگوریتمی در پیش گرفته‌اند که منعکس‌کننده ارزش‌های فرهنگی، سیستم‌های حقوقی و اولویت‌های سیاستی منحصر به فرد آنهاست. برخی از نمونه‌های قابل توجه عبارتند از:

• اتحادیه اروپا: اتحادیه اروپا با قانون پیشنهادی هوش مصنوعی خود (AI Act) در خط مقدم مقررات هوش مصنوعی قرار دارد که هدف آن ایجاد یک چارچوب قانونی جامع برای هوش مصنوعی است. این قانون سیستم‌های هوش مصنوعی را بر اساس سطح ریسک آنها طبقه‌بندی کرده و الزامات سختی را بر سیستم‌های پرخطر اعمال می‌کند.
• ایالات متحده: ایالات متحده رویکردی انعطاف‌پذیرتر و مبتنی بر بخش خاص را برای مقررات هوش مصنوعی در پیش گرفته است. آژانس‌های مختلف فدرال در حال توسعه راهنمایی‌ها و مقرراتی برای هوش مصنوعی در حوزه‌های قضایی مربوطه خود هستند.
• چین: چین به شدت در تحقیق و توسعه هوش مصنوعی سرمایه‌گذاری می‌کند و همچنین در حال توسعه مقرراتی برای حاکمیت بر استفاده از هوش مصنوعی است. رویکرد چین بر نوآوری و رشد اقتصادی تأکید دارد، در حالی که به نگرانی‌های اجتماعی و اخلاقی نیز می‌پردازد.
• کانادا: کانادا یک اکوسیستم قوی هوش مصنوعی ایجاد کرده و از طریق ابتکاراتی مانند اعلامیه مونترال برای هوش مصنوعی مسئولانه، توسعه هوش مصنوعی مسئولانه را ترویج می‌کند.

این رویکردهای متنوع، نیاز به همکاری و هماهنگی بین‌المللی را برای اطمینان از توسعه و استفاده مسئولانه از هوش مصنوعی در سراسر جهان برجسته می‌کند. سازمان‌هایی مانند OECD و یونسکو نقش کلیدی در تسهیل این همکاری ایفا می‌کنند.

آینده حکمرانی الگوریتمی

حکمرانی الگوریتمی یک حوزه در حال تحول است که به انطباق با سرعت سریع تغییرات تکنولوژیکی ادامه خواهد داد. برخی از روندهای کلیدی که باید مراقب آنها بود عبارتند از:

• ظهور اخلاق هوش مصنوعی: تأکید روزافزون بر ملاحظات اخلاقی در توسعه و استقرار هوش مصنوعی.
• توسعه ابزارهای جدید حکمرانی هوش مصنوعی: ظهور ابزارها و تکنیک‌های جدید برای ممیزی، نظارت و توضیح سیستم‌های هوش مصنوعی.
• نقش فزاینده مشارکت ذینفعان: مشارکت بیشتر ذینفعان در توسعه سیاست و مقررات هوش مصنوعی.
• جهانی شدن حکمرانی هوش مصنوعی: افزایش همکاری بین‌المللی برای توسعه استانداردها و بهترین شیوه‌های مشترک برای هوش مصنوعی.

بینش‌های عملی برای پیمایش در حکمرانی الگوریتمی

چه سیاست‌گذار، توسعه‌دهنده، رهبر کسب‌وکار یا یک شهروند نگران باشید، در اینجا چند بینش عملی برای کمک به شما در پیمایش چشم‌انداز پیچیده حکمرانی الگوریتمی آورده شده است:

• آگاه بمانید: از آخرین تحولات در هوش مصنوعی و حکمرانی الگوریتمی مطلع باشید.
• در گفتگو شرکت کنید: در بحث‌ها و مناظرات مربوط به پیامدهای اخلاقی و اجتماعی هوش مصنوعی شرکت کنید.
• شفافیت را مطالبه کنید: از شفافیت بیشتر در فرآیندهای تصمیم‌گیری هوش مصنوعی حمایت کنید.
• انصاف را ترویج دهید: برای اطمینان از منصفانه و بدون سوگیری بودن سیستم‌های هوش مصنوعی تلاش کنید.
• هوش مصنوعی را پاسخگو بدانید: از تلاش‌ها برای ایجاد خطوط روشن پاسخگویی برای سیستم‌های هوش مصنوعی حمایت کنید.
• حریم خصوصی را در اولویت قرار دهید: از داده‌های خود محافظت کنید و از مقررات قوی حریم خصوصی داده‌ها حمایت کنید.
• از نوآوری مسئولانه حمایت کنید: توسعه و استقرار هوش مصنوعی را که به نفع کل جامعه است، تشویق کنید.

نتیجه‌گیری

حکمرانی الگوریتمی برای بهره‌برداری از قدرت تحول‌آفرین هوش مصنوعی و در عین حال کاهش خطرات آن ضروری است. با پذیرش اصول اخلاقی، ترویج شفافیت، ایجاد پاسخگویی و تقویت همکاری بین‌المللی، می‌توانیم اطمینان حاصل کنیم که هوش مصنوعی به طور مسئولانه و در جهت بهترین منافع همگان استفاده می‌شود. همانطور که هوش مصنوعی به تکامل خود ادامه می‌دهد، حکمرانی الگوریتمی پیشگیرانه و انطباق‌پذیر برای شکل دادن به آینده‌ای که در آن هوش مصنوعی به نفع تمام بشریت باشد، حیاتی خواهد بود.