ما المقصود بالذكاء الاصطناعي السيادي؟

يبدو الذكاء الاصطناعي السيادي حديثًا ورائعًا، مثل فريق تجسس جيمس بوند الدولي الذي يحرس مركز بيانات سري للغاية تحت الأرض. ومع ذلك، على عكس فيلم بوند، فإن الذكاء الاصطناعي السيادي حقيقي وعملي، ويؤثر على أكثر من 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 معظمه على ممارسات أمان تكنولوجيا المعلومات القوية، المتأثرة بالقوانين الوطنية أو معايير الصناعة. قد تشعر مؤسستك أنه من الضروري تبني الذكاء الاصطناعي السيادي الآن أو في المستقبل القريب - وحتى لو لم يكن الأمر كذلك، فقد ترغب في التفكير في تبني هذه الممارسات والسياسات على أي حال.

ما المقصود بالذكاء الاصطناعي السيادي؟

ببساطة، يهدف الذكاء الاصطناعي السيادي إلى ضمان الإنتاج المحلي للذكاء الاصطناعي، بما في ذلك البيانات المستخدمة لتدريب الذكاء الاصطناعي، التي يستكشفها الذكاء الاصطناعي عند البحث في استعلام، والتي يتم إنشاؤها بصفتها مخرجات بواسطة الذكاء الاصطناعي استجابة لاستعلام.

في هذا السياق، قد يتضمن الذكاء الاصطناعي السيادي أي أو كل أنواع التقنيات المُصنفة على أنها "ذكاء اصطناعي"، بما في ذلك التعلم الآلي لفهم اتجاهات البيانات واكتشاف أوجه الخلل؛ واستخدامات الشبكات العصبية الالتفافية للتعرف 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 المتعلقة بالخصوصية.

يمكنك اعتبار الذكاء الاصطناعي السيادي مرتبطًا بـ سيادة البيانات وليس مطابقًا لها. هذا هو المكان الذي يجب أن تنظر فيه الشركة أو المؤسسة في القواعد الوطنية حول مكان تخزين بياناتها ومعالجتها، حتى في كيفية نقلها عبر الشبكات. ومن الأمثلة على قاعدة السيادة القانون العام لحماية البيانات (GDPR) الخاص بالاتحاد الأوروبي. يمكن للمؤسسات اتباع الممارسات الآن التي يمكن أن تسهل معالجة الامتثال مع تطور القواعد. على سبيل المثال، تتمتع معظم المؤسسات بسياسات لإدارة البيانات. قد يؤدي توسيع نطاق هذه السياسات إلى الذكاء الاصطناعي في وقت مبكر من التجارب إلى تجنب المشكلات أثناء التنقل وتوجيه الاستخدامات المسموح بها. قد تتطلب أنظمة الذكاء الاصطناعي أيضًا قواعد فريدة تضع في الاعتبار كيفية تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي وأين ذلك، بالإضافة إلى كيفية الوصول إلى بيانات المؤسسة وأين ذلك أثناء عملها لتوفير النتائج الأفيد.

الذكاء الاصطناعي السيادي مقابل الذكاء الاصطناعي العام

تقوم أنظمة الذكاء الاصطناعي السيادية بتخزين وإدارة 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 المعتمدين فحسب. ستجد حلول الذكاء الاصطناعي السيادية قيد الاستخدام من قبل الحكومات والمقاولين الحكوميين ومقدمي الخدمات والمؤسسات التي تعمل لصالح الحكومات وأي شركة قد تكون قد نظمت البيانات والتطبيقات.

يمكنك اعتبار "الذكاء الاصطناعي العام" كل شيء آخر - أي التطبيقات والبيانات التي لا تخضع إلى اعتبارات الذكاء الاصطناعي السيادية وغيرها من تفويضات الامتثال. وتتضمن هذه القائمة مجموعة واسعة من تطبيقات المستهلكين وشبكات الأعمال. فكّر في نماذج اللغة الكبيرة المستخدمة في وظائف الذكاء الاصطناعي في Google Chat وFacebook بالإضافة إلى العديد من أدوات إنشاء الصور ومجمعات الأخبار وأنظمة مؤتمرات الفيديو ومترجمي اللغة. ومع ذلك، لن يُنظر إلى جميع برامج الذكاء الاصطناعي للمستهلكين على أنها "ذكاء اصطناعي عام". قد تهتم البنوك ومنظمات 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 لعناصر التحكم في السيادة، يمكن أن تساعدك البنية التحتية السحابية الموزعة على معالجة اعتبارات الذكاء الاصطناعي السيادية، بالإضافة إلى عناصر التحكم في موقع البيانات والخصوصية والوصول.

شرح الذكاء الاصطناعي السيادي

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

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

• فهم اللوائح. هل تفهم متطلبات سيادة البيانات لبلدك أو منطقتك؟ إذا كان الأمر كذلك، فمن المحتمل أن تكون في الأقلية. وغالبًا ما تكون هذه القواعد معقدة. باستخدام سيادة الذكاء الاصطناعي، قد تحتاج إلى النظر أولاً في قواعد سيادة البيانات، ومن ثم، ربما، تجاوزها للنظر في كيفية استخدام البيانات لتدريب الخوارزميات والإجابات التي توفرها نماذج الذكاء الاصطناعي النهائية.

• تحديد البنية التحتية المفضلة لديك للذكاء الاصطناعي. يمكن تنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي الخاصة بك محليًا، أو في السحابة، أو في نموذج سحابي/محلي مختلط، أو حتى في السحابات المتعددة. غالبًا ما يكون من الأسهل 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، فستحتاج إلى العثور على النموذج المفضل لديك. هل تبحث عن حلول البرامج كخدمة التي يمكن أن توفر لبرامج المؤسسة وظائف الذكاء الاصطناعي المضمنة؟ هل هي للمنصة 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 لاستئجار الخوادم والشبكات وإنشاء كل شيء بنفسك؟ أم هي لمزيج منهما؟ ستحدد الخيارات التي تتخذها ما يلزمك للامتثال لاعتبارات الذكاء الاصطناعي السيادية.

• تطبيق ضوابط موقع البيانات. مع توفر خيارات البنية التحتية، فقد حان الوقت لتقييم مقدار البيانات والتطبيقات وحركة مرور الشبكة التي تظل داخل الحدود الوطنية أو منطقتك المفضلة. إذا كان مزود الخدمة لديك يمكنه مساعدتك في إدارة مشكلات سيادة البيانات، فسيكون لديك وقت أسهل مع 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. وفقًا لمجالك ومتطلبات محددة، قد تتمكن من معالجة الامتثال باستخدام عرض سحابة عامة تجارية 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 مناسبة لك. في بعض الحالات، قد ترغب في تشغيل سحابة كاملة داخل مركز البيانات الخاص بك؛ تشير Oracle إلى ذلك بصفتها منطقة مُخصصة. قد ترغب حتى في تنفيذ مناطق سحابية معزولة—بنية تحتية تبدو مثل السحابة ولكنها تعمل غير متصلة بالإنترنت.

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

• إعداد ضوابط خصوصية البيانات. بينما يراعي موقع البيانات مكان وجود البيانات، تركز خصوصية البيانات على نوع البيانات وكيفية استخدامها. هل يمكن للمستخدمين رؤية المعلومات الشخصية، أو النتائج المجمعة فقط من تقرير بيانات؟ ما أنواع الاستجابات التي يمكن أن يقدمها الذكاء الاصطناعي التوليدي استجابة للاستعلامات؟ قد يكون الأمر معقدًا، وقد يحتاج برنامجك إلى نظام تحكم مرن في الوصول يمكنه مساعدتك في التعامل مع حالات الاستخدام المعقدة.

  قد لا يكون كافيًا، على سبيل المثال، للتحكم في الوصول إلى روبوت محادثة الذكاء الاصطناعي التوليدي. قد يلزم تصميم روبوت المحادثة الخاص بك للرد على الاستعلامات بطرق مخصصة. والخبر السار هو أن موفري برامج السحابة الرئيسين، وخاصة أولئك الذين يوفرون تطبيقات SaaS، غالبًا ما يتم استخدامهم للتعامل مع هذه السيناريوهات المعقدة، وقد وسّع العديد منهم عناصر التحكم في خصوصية البيانات هذه إلى وكلاء الذكاء الاصطناعي وأدوات الذكاء الاصطناعي الأخرى.

  بالإضافة إلى ذلك، إذا كانت المؤسسة ترغب 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، باستخدام تشفير قوي باستخدام مفاتيح مقدمة من العميل وصيانتها من مقدمي الخدمات المحليين. وتتطلب الحالات الأخرى مسح موظفي العمليات والدعم.

• وضع ضوابط قانونية. قد يكون تحديد طريقة الامتثال إلى اللوائح معقدًا. حتى داخل شركة واحدة، قد تكون هناك اعتبارات مختلفة اعتمادًا على معلومات الموظف والبيانات الصحية والشؤون المالية والملكية الفكرية. بالنسبة للشركات متعددة الجنسيات، فإن التوليفات والتبديلات مذهلة.

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

  يأتي مجال رئيس آخر عند تقييم موفري الحلول في إذا كان لديهم قدرات وموارد قضائية لتلبية احتياجات الامتثال. 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 لجهازك الأمني الحالي، ولكن قد تعتقد أيضًا أن الذكاء الاصطناعي يتطلب المزيد من الجهد والاختبار. قد يكون من النادر أن تقوم بتدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بك، ولكن إذا قمت بذلك، فقد ترغب في إجراء اختبارات تهدف إلى حماية بيانات التدريب الخاصة بك. على الأرجح، ستزود نظام الذكاء الاصطناعي ببعض بياناتك، غالبًا باستخدام الإنشاء المعزز للاستعادة، أو RAG. قد تقرر إجراء اختبارات للوصول إلى مثيلات يمكن بها للمستخدمين صياغة مطالبات تعرض لهم معلومات غير مصرح لهم برؤيتها.

  لاحظ أن تجاهل مهمة توسيع دور كل مستخدم وموقعه وعوامل أخرى إلى محرك استرجاع 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 المرونة داخل الولاية القضائية.

لماذا يعد الذكاء الاصطناعي السيادي هامًا؟

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 المتطورة والبنية التحتية للشبكات والتطبيقات والملكية الفكرية والبيانات المحمية.

يجعل مشهد الذكاء الاصطناعي السيادي المتطور بسرعة العديد من المؤسسات تعيد النظر في مناطق تكنولوجيا المعلومات بأكملها وتشكك في مقدمي الخدمات حول عروضها السيادية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي. تتطلب حلول الذكاء الاصطناعي السيادية أن يتم تحديد ضوابط وسياسات الوصول بوضوح ومتابعتها عن كثب، ليس بسبب خطر عدم الامتثال لقوانين 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 السيادية طبقة توافق وحوكمة إضافية إلى تكنولوجيا المعلومات وعمليات الأعمال. فيما يلي بعض المزايا المحتملة من عمل الامتثال الإضافي:

• فرص الأعمال. على نحو متزايد، مع سعي الحكومات والمنظمات الأخرى إلى التحكم في البيانات التي يتم إنشاؤها داخل حدودها، قد تتطلب من شركائها الامتثال لمفاهيم الذكاء الاصطناعي السيادية، ويمكن أن يكون للمشغلين الأوائل ميزة تنافسية.
• الأمان المحسن. قد يساعد تنفيذ إمكانات الذكاء الاصطناعي السيادية المؤسسات على القيام بعمل أفضل لحماية التطبيقات والبنية التحتية والبيانات المهمة.
• زيادة الفهم التنظيمي. تتغير القواعد باستمرار، وقد يساعد العمل نحو الذكاء الاصطناعي السيادي الفِرق على فهم أهداف الحكومات والوكالات التنظيمية.

تحديات الذكاء الاصطناعي السيادي

يمكن أن تكون هناك تكلفة مرتبطة بمعالجة اعتبارات الذكاء الاصطناعي السيادية. فيما يلي بعض التحديات حول الذكاء الاصطناعي السيادي:

• التكاليف القانونية. قد تحتاج المؤسسات إلى البحث في العديد من الحكومات والولايات القضائية ثم حل مشكلات القواعد المعقدة، وربما المتناقضة، لتنفيذ برنامج الذكاء الاصطناعي السيادي. من المرجح أن يحتاج المستشار إلى القيام بجزء كبير من هذا العمل.
• بطء وتيرة التغيير. كل مشروع امتثال له جدول زمني خاص به يعتمد على التعامل مع كيانات متعددة، والتي يمكن أن تشمل الحكومات والوكالات التنظيمية. هذا يمكن أن يعني التقدم البطيء في بعض المجالات، مع جداول في كثير من الأحيان خارج نطاق تحكمك.
• 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 من الصعب العثور على هؤلاء الموظفين أو الاستشاريين وبتكلفة عالية.
• التعقيد الفني. قد تتطلب تحديات الذكاء الاصطناعي السيادية 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 تلهم تقنيات الذكاء الاصطناعي الناشئة - وحالات الاستخدام الجديدة - بظهور لوائح إضافية. هل في الصور؟ هل في مقاطع الفيديو؟ هل في وسائل التواصل الاجتماعية؟ في أي مكان تصل إليه بيانات مؤسستك الذكاء الاصطناعي وأي مكان قد يستخدم فيه عملاؤك وموظفوك الذكاء الاصطناعي، من المحتمل أن تجد مشكلات الذكاء الاصطناعي السيادية يتم طرحها.

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

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

إذا استفادت مبادرات الذكاء الاصطناعي لمؤسستك من الحوسبة السحابية—في بنية سحابة واحدة أو سحابة متعددة أو مختلطة—تحتوي Oracle على الأدوات والتقنيات التي تحتاجها. تتمثل النقطة المحورية في 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 رئيسية: عرض الذكاء الاصطناعي، وموقع البيانات، وخصوصية البيانات، والضوابط القانونية، والأمان. تدمج مجموعة خدمات الذكاء الاصطناعي والتطبيقات المعززة بالذكاء الاصطناعي من Oracle أحدث الميزات الذكية مع تطبيقات آمنة للغاية وقابلة للتوسع بدرجة كبيرة. تساعد إمكانات موقع البيانات من Oracle في الحفاظ على بياناتك داخل حدود دولتك أو منطقتك أو جهة اختصاص أخرى. بشكل افتراضي، يتم تقييد جميع بياناتك وبيانات التعريف الخاصة بك إلى منطقة Oracle Cloud واحدة. باستخدام السحابة المخصصة، يتم أيضًا فصل بياناتك فعليًا عن بيانات المناطق الأخرى.

تساعدك Oracle على إدارة نماذج الذكاء الاصطناعي وتساعد على ضمان قيود الوصول باستخدام إمكانات الأمان المتقدمة - حتى لو تم تطوير النموذج الأساس محليًا أو جاء من مقدم خدمة تابع إلى جهة خارجية. وعندما يتعلق الأمر بالأطر والضوابط القانونية، تعمل Oracle مع أكثر من 80 وكالة وشهادة امتثال، وحصلت على شهادة مستوى التأثير 6 من وزارة الدفاع الأمريكية. تساعد الأدوات الإضافية في إدارة نماذج اللغة الكبيرة الخاصة بك وأصول الذكاء الاصطناعي الأخرى ومراجعتها خلال دورة حياة سحابة الذكاء الاصطناعي بأكملها. تعرّف على المزيد من خلال قراءة الابتكار في الذكاء الاصطناعي: 5 ركائز رئيسة لتمكين الذكاء الاصطناعي السيادي.

الذكاء الاصطناعي السيادي منتشر على الساحة اليوم

لقد 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 تشكل مجموعة حلول الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك بيانات التدريب ونماذج اللغة الكبيرة وخوارزميات التعلم الآلي. توجد حالات استخدام جديدة بالتأكيد، ولكن تجد مشكلات مماثلة فيما يتعلق بالأمان وخصوصية البيانات وموقع البيانات وضوابط الوصول والمشكلات القانونية التي تواجهها العديد من المؤسسات. اطلع على الذكاء الاصطناعي السيادي باعبتباره فرصة لتنفيذ أفضل الممارسات لحماية مؤسستك وعملائها - بالإضافة إلى دولتك ومنطقتك - وتجد أنه مع الشريك التكنولوجي المناسب، يُعد تحديًا يستحق التشجيع.

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، داخل جهة اختصاص محددة.

ما الصناعات الأكثر تضرراً من الذكاء الاصطناعي السيادي؟

قد يكون لدى العديد من أنواع الشركات أو المؤسسات الآن أو في المستقبل متطلبات تخص الذكاء الاصطناعي السيادي، لكن على نطاق واسع تشمل الأكبر منها الجيش والدفاع والرعاية الصحية والتعليم والإدارة المالية والخدمات المصرفية والبنية التحتية الحيوية. كما يمكن أن تكون صناعة تكنولوجيا المعلومات نفسها مرشحًا لاعتبارات الذكاء الاصطناعي السيادي.

هل الذكاء الاصطناعي السيادي مكلف؟

هناك دائمًا تكاليف عند محاولة تجاوز الامتثال. في حال الذكاء الاصطناعي السيادي، يمكن أن تكون واحدة من أكبر النفقات المتوقعة هي التعلم والمناخات التنظيمية للولايات القضائية التي تعمل فيها أصحاب المصلحة لديك ويقيمون بها. كما يمكن أن توجد تكاليف لاختبار الامتثال وإصدار 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 مسبقًا لتوقع لوائح الذكاء الاصطناعي السيادية المستقبلية.