ما المقصود من الذكاء الاصطناعي السيادي؟

يبدو الذكاء الاصطناعي السيادي حديثًا ورائعًا، مثل فريق تجسس جيمس بوند الدولي الذي يحرس مركز بيانات سري للغاية تحت الأرض. مع ذلك، على عكس فيلم بوند، فإن الذكاء الاصطناعي السيادي حقيقي وعملي، ويؤثر أكثر على الأمن القومي. يمكن أن تساعد سياسات حوكمة الذكاء الاصطناعي السيادية القوية والعناية التقنية في حماية أصول الشركات وحماية خصوصية العملاء وتعزيز البنية التحتية للحوسبة المدنية ضد الجهات الفاعلة الضارة.

يعتمد الذكاء الاصطناعي السيادي في الأكثر على ممارسات أمان تكنولوجيا المعلومات القوية، المُتأثرة بالقوانين الوطنية أو معايير الصناعة. قد تشعر مؤسستك أنه من الضروري اعتماد الذكاء الاصطناعي السيادي الآن أو في المستقبل القريب—وحتى لو لم يكن الأمر مُمكنًا، فقد ترغب في التفكير في اعتماد هذه الممارسات والسياسات على أي حال.

ما المقصود من الذكاء الاصطناعي السيادي؟

ببساطة، يهدف الذكاء الاصطناعي السيادي إلى ضمان الإنتاج المحلي للذكاء الاصطناعي، بما في ذلك البيانات المُستخدمة لتدريب الذكاء الاصطناعي، التي يستكشفها الذكاء الاصطناعي عند البحث في استعلام، والتي يتم إنشاؤها في شكل مخرجات بواسطة الذكاء الاصطناعي استجابةً إلى استعلام.

في هذا السياق، قد يشمل الذكاء الاصطناعي السيادي أي أنواع من التقنيات المُصنفة أو كلها على أنها "ذكاء اصطناعي"، بما في ذلك التعلم الآلي لفهم اتجاهات البيانات واكتشاف أوجه الخلل؛ واستخدامات الشبكات العصبية الانتقالية للتعرُّف على الأنماط أو تحديد الكائنات؛ والصور أو الأصوات أو النصوص التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي التوليدي. قد يتضمن الذكاء الاصطناعي السيادي أيضًا قواعد تحكم استخدامات تقنيات الذكاء الاصطناعي، مثل القواعد المُتعلقة بالخصوصية.

يمكنك اعتبار الذكاء الاصطناعي السيادي بأنه يرتبط بـ سيادة البيانات وليس مطابقًا لها. هذا هو الموضع الذي يجب أن تراعي فيه الشركة أو المؤسسة القواعد الوطنية حول مكان تخزين بياناتها ومعالجتها، حتى في طريقة نقلها عبر الشبكات. من الأمثلة على قاعدة السيادة اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) الخاصة بالاتحاد الأوروبي. يمكن للمؤسسات اتباع الممارسات الآن التي يمكن أن تسهِّل التعامل مع الامتثال في ظل تطور القواعد. على سبيل المثال، تتمتع معظم المؤسسات بسياسات لإدارة البيانات. قد يؤدي توسيع نطاق هذه السياسات إلى الذكاء الاصطناعي في وقت مُبكر من التجارب إلى تجنب المشكلات المواجهة وتوجيه الاستخدامات المسموح بها. قد تتطلب أنظمة الذكاء الاصطناعي أيضًا قواعد فريدة تراعي طريقة تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي وموضعها، بالإضافة إلى طريقة الوصول إلى بيانات المؤسسة وموقعها أثناء عملها لتوفير النتائج الأفيد.

الذكاء الاصطناعي السيادي مقابل الذكاء الاصطناعي العام

تخزِّن أنظمة الذكاء الاصطناعي السيادي وتدير نماذج الذكاء الاصطناعي وبياناته، والتي قد تتضمن بيانات تشغيلية وتدريبية تخضع إلى اللوائح والقيود الوطنية أو الإقليمية المحيطة باستخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعي من الأشخاص والأنظمة المعتمدة فحسب. تجد حلول الذكاء الاصطناعي السيادي قيد الاستخدام من الحكومات والمقاولين الحكوميين ومقدمي الخدمات والمؤسسات التي تعمل لصالح الحكومات وأي شركة قد تكون نظمت البيانات والتطبيقات.

يمكنك اعتبار "الذكاء الاصطناعي العام" بأنه كل شيء آخر—أي التطبيقات والبيانات التي لا تخضع إلى اعتبارات الذكاء الاصطناعي السيادية وغيرها من التزامات الامتثال. تتضمن هذه القائمة مجموعة واسعة من تطبيقات المُستهلكين وشبكات الأعمال. فكّر في نماذج اللغة الكبيرة المُستخدمة في وظائف الذكاء الاصطناعي في Google Chat وFacebook بالإضافة إلى العديد من أدوات إنشاء الصور ومجمعات الأخبار وأنظمة عقد مؤتمرات الفيديو ومترجمي اللغة. مع ذلك، لن يُنظر إلى جميع برامج الذكاء الاصطناعي للمستهلكين على أنها "ذكاء اصطناعي عام". قد تهتم البنوك ومؤسسات الرعاية الصحية والمؤسسات التعليمية وغيرها بالذكاء الاصطناعي السيادي.

النقاط الرئيسة

• يرتبط الذكاء الاصطناعي السيادي بسيادة البيانات، ويتم توسيعه ليشمل التقنيات والاستخدامات الجديدة للبيانات، بما في ذلك نماذج الذكاء الاصطناعي.
• تتضمن الفئة استخدام GenAI والتعلم الآلي عند تدريب تلك الأنظمة على مصادر البيانات الخاضعة إلى قيود قضائية أو قيود أخرى أو الوصول إليها.
• مع تقديم الشركاء خيارات من عناصر التحكم في السيادة، يمكن أن تساعدك البنية التحتية السحابية الموزَّعة في معالجة اعتبارات الذكاء الاصطناعي السيادية، بالإضافة إلى عناصر التحكم في إقامة البيانات والخصوصية والوصول.

شرح الذكاء الاصطناعي السيادي

إن الذكاء الاصطناعي السيادي مصطلح واسع وهو يشير إلى التحكم في أنظمة الذكاء الاصطناعي التي قد تتأثر بالقيود القضائية. يكون غالبًا الهدف الرئيس للذكاء الاصطناعي السيادي في المساعدة في الحفاظ على البيانات الحساسة أن تغادر الولاية القضائية أو من الوصول إليها من أشخاص دون بيانات الاعتماد المناسبة.

توجد ستة جوانب رئيسة يجب مراعاتها فيما يتعلق بالذكاء الاصطناعي السيادي: فهم اللوائح التي تنطبق على مؤسستك، وتحديد البنية التحتية المُفضلة للذكاء الاصطناعي، وتنفيذ ضوابط إقامة البيانات، وإعداد ضوابط خصوصية البيانات، ووضع ضوابط قانونية، وتأمين مجموعة الذكاء الاصطناعي لديك.

• فهم اللوائح. هل تفهم متطلبات سيادة البيانات في بلدك أو منطقتك؟ إذا كنت كذلك، فمن المحتمل أنك من الأقلية. تكون غالبًا هذه القواعد مُعقدة. باستخدام سيادة الذكاء الاصطناعي، قد تحتاج أولاً مراعاة قواعد سيادة البيانات، ومن ثم، ربما تجاوزها للنظر في طريقة استخدام البيانات لتدريب الخوارزميات والإجابات التي توفرها نماذج الذكاء الاصطناعي النهائية.

• تحديد البنية التحتية المُفضلة لديك للذكاء الاصطناعي. يمكن تنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي الخاصة بك محليًا، أو في السحابة، أو في نموذج سحابي/محلي هجين، أو حتى في السحابات المتعددة. يكون من الأسهل غالبًا إنشاء هذه البنية التحتية وإدارتها في السحابة، إذ يمكن لموفر الخدمة لديك المساعدة في الأسئلة وتوفير مجموعة غنية من خدمات الذكاء الاصطناعي.

  إذا كنت تبحث عن السحابة، فتحتاج إلى الوصول إلى النموذج المُفضل لديك. هل تبحث عن حلول البرامج كخدمة التي يمكن أن توفر للبرامج المؤسسية وظائف الذكاء الاصطناعي المُضمنة؟ هل هي المنصة كخدمة التي توفر العديد من أدوات الذكاء الاصطناعي التي يمكنك استخدامها لتجميع أنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بك؟ هل هي للبنية التحتية كخدمة حيث توجد، وفي الأساس استئجار الخوادم والشبكات وإنشاء كل شيء بنفسك؟ أم لمزيج من هذه؟ تحدد الخيارات التي تتخذها ما يلزمك للامتثال إلى اعتبارات الذكاء الاصطناعي السيادي.

• تطبيق عناصر التحكم في إقامة البيانات. مع توفر خيارات البنية التحتية، فقد حان الوقت لتقييم مقدار البيانات والتطبيقات وحركة مرور الشبكة التي تظل داخل الحدود الوطنية أو منطقتك المُفضلة. إذا كان مزود الخدمة لديك يمكنه مساعدتك في إدارة مشكلات سيادة البيانات، فيصبح الوقت أسهل عليك في سيادة الذكاء الاصطناعي.

  تبعًا إلى موفر السحابة، قد تجد أنه يمكنك إعداد عناصر تحكم دقيقة جدًا للبيانات والتطبيقات والشبكات والبنية التحتية للحوسبة وعناصر التحكم في وصول المستخدم اللازمة. وعلى حسب مجالك ومتطلبات محددة، قد تتمكن من معالجة الامتثال باستخدام عرض سحابة عامة تجاري مع مناطق في العديد من البلدان. أو، قد تحتاج إلى سحابة خاصة بالحكومة تلبي المتطلبات الإضافية. على سبيل المثال، في الاتحاد الأوروبي، قد تكون السحابة السيادية للاتحاد الأوروبي تناسبك. في بعض الحالات، قد ترغب في تشغيل سحابة كاملة داخل مركز بياناتك؛ تشير Oracle إلى هذا بالمنطقة المُخصصة. قد ترغب حتى في تنفيذ مناطق سحابية معزولة—بنية تحتية تبدو مثل السحابة لكنها تعمل غير متصلة بالإنترنت.

  يجب أن تكون جميع الخيارات المذكورة أعلاه مطروحة لبرنامج سيادة الذكاء الاصطناعي.

• إعداد عناصر التحكم في خصوصية البيانات. بينما تراعي إقامة البيانات مكان وجود البيانات، تركز خصوصية البيانات على نوع البيانات وطريقة استخدامها. هل يمكن للمستخدمين رؤية المعلومات الشخصية، أو النتائج المُجمعة فحسب من تقرير بيانات؟ ما أنواع الاستجابات التي يمكن أن يقدمها الذكاء الاصطناعي التوليدي استجابةً إلى الاستعلامات؟ قد يكون الأمر مُعقدًا، وقد يحتاج برنامجك إلى نظام تحكم مرن في الوصول يمكنه مساعدتك في التعامل مع حالات الاستخدام المُعقدة.

  قد لا يكون كافيًا، على سبيل المثال للتحكم في الوصول إلى روبوت محادثة الذكاء الاصطناعي التوليدي. قد يلزم تصميم روبوت محادثة خاص بك للرد على الاستعلامات بطُرق مُخصصة. يكون الخبر السار في أن موفري برامج السحابة الرئيسين، وخاصةً أولئك الذين يعرضون تطبيقات SaaS، ويتم استخدامها غالبًا للتعامل مع هذه السيناريوهات المُعقدة، وقد وسَّع العديد منها ضوابط خصوصية البيانات هذه إلى وكلاء الذكاء الاصطناعي وأدوات الذكاء الاصطناعي الأخرى.

  بالإضافة إلى ذلك، إذا رغبت المؤسسة في استخدام الذكاء الاصطناعي في السحابة، فقد يُطلب منها التحكم في مَن يمكنه الوصول إلى البيانات من منظور تشغيلي/داخلي. يمكن معالجة هذا في بعض الحالات، وذلك باستخدام تشفير قوي باستخدام مفاتيح مُقدمة من العميل وصيانتها من مقدمي الخدمات المحليين. تتطلب الحالات الأخرى عمليات تسوية وموظفي دعم.

• وضع ضوابط قانونية. قد يكون تحديد طريقة الامتثال إلى اللوائح مُعقدًا. حتى داخل شركة واحدة، قد توجد اعتبارات مُختلفة اعتمادًا على معلومات الموظف والبيانات—الصحية والشؤون المالية والملكية الفكرية. بالنسبة إلى الشركات متعددة الجنسيات، تتسم التوليفات والتبديلات بأنها مُذهلة.

  في هذه المرحلة، حان وقت التشاور مع المستشار القانوني. يمكن لجهات تخطيط تكنولوجيا المعلومات مساعدة شركائهم القانونيين في فهم الجوانب الداخلية والخارجية لوضع الأنظمة نحو الامتثال، ويمكن للمحامين المساعدة في توجيه تكنولوجيا المعلومات نحو نظام يقلل من مخاطر الامتثال. يمكن للمستشارين المساعدة في التقييمات والاختبار.

  يأتي جانب رئيس آخر عند تقييم موفري الحلول في إذا كان لديهم إمكانات وموارد قضائية لتلبية احتياجات الامتثال لديك. على سبيل المثال، إذا كنت تعمل في الاتحاد الأوروبي، فقد ترغب في أن يكون لدى موفر سحابة الذكاء الاصطناعي خيارات داخل الاتحاد الأوروبي.

• تأمين مجموعة الذكاء الاصطناعي. قد ترغب في أن تخضع أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى جهازك الأمني الحالي، لكن قد تعتقد أيضًا أن الذكاء الاصطناعي يتطلب المزيد من الجهد والاختبار. قد يكون من النادر أن تُدرِّب أنظمة الذكاء الاصطناعي لديك، لكن إذا قمت بذلك، فقد ترغب في إجراء اختبارات تهدف إلى حماية بيانات تدريبك. على الأرجح، تزود نظام الذكاء الاصطناعي ببعض بياناتك، وباستخدام التوليد المعزز بالاسترجاع غالبًا أو RAG. قد تقرر إجراء اختبارات للوصول إلى مثيلات يمكن للمستخدمين بها صياغة مطالبات تعرض لهم معلومات غير مصرح لهم برؤيتها.

  لاحظ أن تجاهل مهمة توسيع دور كل مستخدم وموقعه وعوامل أخرى من خلال محرك استرداد البيانات قد يؤدي إلى تسريبات بيانات يمكن أن تؤثر على توافق النظام. بالإضافة إلى وضع المستخدمين الذين يحصلون على وصول أكثر مما يحق لهم، تحتاج تدابير أمان مجموعة الذكاء الاصطناعي إلى المساعدة في معالجة الانقطاعات المؤقتة وانتهاكات البيانات التي يمكن أن تكون ناجمة عن هجمات ضارة أو كوارث إقليمية. تتطلب هذه المخاطر التي تزداد بسبب سرقة الهوية المحتملة من المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي استراتيجيات قوية للأمن السيبراني لتعزيز إدارة البيانات المسؤولة إلى جانب بنية تحتية احتياطية للمساعدة في توفير المرونة داخل نطاق الاختصاص.

لماذا الذكاء الاصطناعي السيادي مُهمًا؟

يعد الذكاء الاصطناعي السيادي، مثل سيادة البيانات هامًا لأنه يمكن أن يؤدي إلى تحسين المؤسسات لضمان وصول الأشخاص والأنظمة المعتمدين فحسب إلى التقنيات التحويلية ومنصات الحوسبة المُتطورة والبنية التحتية للشبكات والتطبيقات والملكية الفكرية والبيانات المحمية.

يجعل مشهد الذكاء الاصطناعي السيادي المُتطور بسرعة العديد من المؤسسات تعيد النظر في ممتلكات تكنولوجيا المعلومات بأكملها وتشكك في موفري الخدمات حول عروضهم السيادية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي. تتطلب حلول الذكاء الاصطناعي السيادي أن يتم تحديد ضوابط وسياسات الوصول بوضوح ومتابعتها عن كثب، ليس بسبب خطر عدم الامتثال إلى قوانين ولوائح سيادة البيانات الحالية فحسب. بالتأكيد، قد تعزز العوامل الخارجية مبادرات الذكاء الاصطناعي السيادية، لكنها فكرة جيدة مع ذلك.

مزايا الذكاء الاصطناعي السيادي

قد تضيف اعتبارات الذكاء الاصطناعي السيادي طبقة توافق وحوكمة إضافية إلى تكنولوجيا المعلومات والعمليات التجارية. فيما يلي بعض المزايا المحتملة لعمل التوافق الإضافي:

• الفرص التجارية. على نحو مُتزايد، مع سعي الحكومات والمؤسسات الأخرى إلى التحكم في البيانات التي يتم إنشاؤها داخل حدودها، قد تتطلب من شركائها الامتثال إلى مفاهيم الذكاء الاصطناعي السيادي، ويمكن أن يكون امتلاك أوائل المبادرين ميزة تنافسية.
• الأمان المحسن. قد يساعد تنفيذ إمكانات الذكاء الاصطناعي السيادي المؤسسات في القيام بعمل أفضل لحماية التطبيقات والبنية التحتية والبيانات المهمة.
• تعزيز الفهم التنظيمي. تتغير القواعد باستمرار، وقد يساعد العمل نحو الذكاء الاصطناعي السيادي الفِرق في فهم أهداف الحكومات والوكالات التنظيمية.

تحديات تواجه الذكاء الاصطناعي السيادي

يمكن أن توجد تكلفة مرتبطة بالتعامل مع اعتبارات الذكاء الاصطناعي السيادية. فيما يلي بعض التحديات بشأن الذكاء الاصطناعي السيادي:

• التكاليف القانونية. قد تحتاج المؤسسات إلى البحث بين العديد من الحكومات والولايات القضائية ثم تسوية القواعد المُعقدة، وربما المتناقضة، لتنفيذ برنامج الذكاء الاصطناعي السيادي. من المرجح أن يقوم المستشار بجزء كبير من هذا العمل.
• بطء وتيرة التغيير. كل مشروع امتثال له جدول زمني خاص به يعتمد على التعامل مع كيانات مُتعددة، والتي يمكن أن تشمل الحكومات والوكالات التنظيمية. يمكن أن يعني هذا التقدم البطيء في بعض المجالات، مع جداول تخرج عن تحكمك في كثير من الأحيان.
• نفقات الموظفين. قد تحتاج إلى توظيف موظفين أو مستشارين للمساعدة في كل من العمل القانوني وتنفيذ الحلول التقنية. نظرًا إلى أن هذا مجال ناشئ، فقد يكون العثور على هؤلاء الموظفين أو الاستشاريين صعبًا ومُكلفًا.
• التعقيد الفني. قد تتطلب تحديات الذكاء الاصطناعي السيادي إجراء تغييرات على البنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات ومجموعة التطبيقات. قد يلزم ترحيل البيانات من منطقة إلى أخرى. وقد تحتاج إلى كتابة برامج جديدة أو تعديل التعليمات البرمجية للمساعدة في معالجة الامتثال.

مستقبل الذكاء الاصطناعي السيادي

"المزيد." ذلك هو ملخص الكلمة الواحدة لمستقبل الذكاء الاصطناعي السيادي. يمكنك أيضًا توقع أن تُلهم تقنيات الذكاء الاصطناعي الناشئة—وحالات الاستخدام الجديدة—بظهور لوائح إضافية. هل تريد صور؟ هل تريد مقاطع فيديو؟ هل تريد وسائط اجتماعية؟ في أي مكان تصل فيه بيانات مؤسستك إلى الذكاء الاصطناعي وأي مكان قد يستخدم فيه عملاؤك وموظفوك الذكاء الاصطناعي، من المحتمل أن تجد مشكلات الذكاء الاصطناعي السيادي التي يتم طرحها.

كيف يمكنك الاستعداد على أفضل وجه لهذه البيئة التنظيمية المُعقدة والمُتغيرة باستمرار؟ قد يكون العمل الأولي للعثور على شركاء مقدمي الخدمة المناسبين، واختيار البنى ونماذج البيانات ذات أمان مُشدد، وإعداد أذونات شاملة جهدًا إضافيًا الآن، لكن يجب أن تدفع أرباحًا أثناء عملك لتحقيق أهداف الذكاء الاصطناعي السيادي.

كيف يمكن أن تساعدك OCI في تحقيق أهداف سيادة الذكاء الاصطناعي؟

إذا استفادت مبادرات الذكاء الاصطناعي داخل مؤسستك من الحوسبة السحابية—في بنية سحابة واحدة أو سحابة متعددة أو هجينة—فقد تمتلك Oracle الأدوات والتقنيات التي تحتاجها. تمثل النقطة المحورية البنية التحتية من Oracle Cloud (OCI)، التي توفر منصة قوية لإنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي الخاصة بك وإضافة وظائف الذكاء الاصطناعي إلى التطبيقات التي تستخدمها بالفعل. تدعم Oracle وOCI الذكاء الاصطناعي السيادي وسيادة البيانات في خمسة مجالات رئيسة: عرض الذكاء الاصطناعي، وإقامة البيانات، وخصوصية البيانات، والضوابط القانونية، والأمان. تدمج مجموعة خدمات الذكاء الاصطناعي والتطبيقات المُعززة بالذكاء الاصطناعي من Oracle أحدث الميزات الذكية مع تطبيقات آمنة للغاية وقابلة للتوسع بدرجة كبيرة. تساعد إمكانات إقامة البيانات من Oracle في الحفاظ على بياناتك داخل حدود دولتك أو منطقتك أو جهة اختصاص أخرى. بشكل افتراضي، يتم تقييد جميع بياناتك وبيانات التعريف لديك إلى منطقة Oracle Cloud واحدة. باستخدام السحابة المُخصصة، يتم أيضًا عزل بياناتك ماديًا عن بيانات المناطق الأخرى.

تساعدك Oracle في إدارة نماذج الذكاء الاصطناعي وتساعد في ضمان قيود الوصول باستخدام إمكانات الأمان المتقدمة—حتى لو تم تطوير النموذج الأساس محليًا أو جاء من موفر تابع إلى جهة خارجية. عندما يتعلق الأمر بالأُطر القانونية وعناصر التحكم، تتعامل Oracle مع أكثر من 80 وكالة وشهادة امتثال، وحصلت على شهادة من مستوى التأثير 6 لوزارة الدفاع الأمريكية. تساعد الأدوات الإضافية في إدارة نماذج اللغة الكبيرة لديك وأصول الذكاء الاصطناعي الأخرى ومراجعتها خلال دورة حياة سحابة الذكاء الاصطناعي بأكملها. تعرَّف على المزيد من خلال قراءة الابتكار في الذكاء الاصطناعي: 5 ركائز أساسية لتمكين الذكاء الاصطناعي السيادي.

الذكاء الاصطناعي السيادي منتشر على الساحة اليوم

اعتدنا جميعًا على متطلبات سيادة البيانات لذلك؛ ليس من المستغرب أن يعترض الذكاء الاصطناعي لوائح مماثلة. يمكن اعتبار الذكاء الاصطناعي السيادي امتدادًا لسيادة البيانات لتغطية التقنيات الجديدة التي تشكِّل مجموعة حلول الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك بيانات التدريب ونماذج اللغة الكبيرة وخوارزميات التعلم الآلي. توجد حالات استخدام جديدة بالتأكيد، لكن تجد مشكلات مماثلة فيما يتعلق بالأمان وخصوصية البيانات وإقامة البيانات وضوابط الوصول ومشكلات قانونية تواجهها العديد من المؤسسات. انظر إلى الذكاء الاصطناعي السيادي باعتباره فُرصة لتنفيذ أفضل الممارسات لحماية مؤسستك وعملائها—بالإضافة إلى دولتك ومنطقتك—ويمكنك أن تجد أنك مع الشريك التكنولوجي المناسب، وأن ذلك يُعد تحديًا يستحق العناء.

الأسئلة الشائعة حول الذكاء الاصطناعي السيادي

هل الذكاء الاصطناعي السيادي هو نفسه سيادة البيانات؟

بشكل عام، تركز سيادة البيانات على البيانات نفسها، في حين يركز الذكاء الاصطناعي السيادي على تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي والتحكم فيها، بما في ذلك البيانات التي تستخدمها هذه الأنظمة، وذلك داخل ولاية قضائية مُحددة.

ما الصناعات الأكثر تضررًا من الذكاء الاصطناعي السيادي؟

قد يكون لدى العديد من أنواع الشركات أو المؤسسات الآن أو في المستقبل متطلبات تخص الذكاء الاصطناعي السيادي، لكن بشكل عام أهمها يشمل الجيش والدفاع والرعاية الصحية والتعليم والإدارة المالية والخدمات المصرفية والبنية التحتية الحيوية. كما يمكن أن تكون صناعة تكنولوجيا المعلومات نفسها مُرشحًا لاعتبارات الذكاء الاصطناعي السيادي.

هل الذكاء الاصطناعي السيادي مُكلف؟

توجد دائمًا تكاليف عند محاولة تجاوز الامتثال. في حال الذكاء الاصطناعي السيادي، يمكن أن تكون واحدة من أكبر النفقات المتوقعة هي التعلم ومواكبة المشاهد التنظيمية للولايات القضائية التي تعمل فيها ويقيم بها أصحاب المصلحة. كما يمكن أن توجد تكاليف لاختبار الامتثال والحصول على الشهادات. على الرغم من وجود نفقات تكنولوجية، ضع في اعتبارك أنه يمكن تقليلها إلى أدنى حد من خلال العمل مع الشركاء المناسبين ومن خلال تصميم الأنظمة مُسبقًا لتوقع لوائح الذكاء الاصطناعي السيادي المستقبلية.