الذكاء الاصطناعي
يُقدم تقريرٌ من 125 صفحة بعنوان “تعلم الآلة: قوة ووعد أجهزة الكمبيوتر التي تتعلم من خلال المثال” والذي تم نشره من قبل الجمعية الملكية، الأكاديمية الوطنية للعلوم في المملكة المتحدة، حجة لدعم الوصول إلى مجموعات البيانات في القطاع العام من أجل أبحاث تعلم الآلة. تم إعداد هذا التقرير من قبل مجموعة عمل تضم باحثين من شركات رائدة في مجال الذكاء الاصطناعي مثل Google DeepMind وأمازون و Uber.
يسلط التقرير الضوء على الفوائد المحتملة للبيانات المفتوحة لتقدم الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك زيادة الإنتاجية والنمو الاقتصادي. ومع ذلك، فإنه يعترف أيضًا بوجود مخاوف تتعلق باستخدام البيانات العامة، بما في ذلك الخصوصية واحتمال الحصول على ميزة تجارية من قبل أولئك الذين لديهم حق الوصول المبكر.
يُجادل مؤلفو التقرير بأن البيانات العامة يجب أن تصبح “مفتوحة بشكل افتراضي” وأن يتم تنظيمها بطريقة تدعم “الاستخدام الأوسع لبيانات البحث”. يُقترحون تطوير معايير مفتوحة جديدة للبيانات ويُشيرون إلى إعادة النظر في مفهوم “الموافقة” في سياق حوكمة البيانات لتسهيل الوصول إلى البيانات على نطاق أوسع.
يذكر التقرير على وجه الخصوص قيمة بيانات NHS كأصل رئيسي لتعلم الآلة. ومع ذلك، فإنه يسلط الضوء أيضًا على الجدل المحيط بشراكات DeepMind في مجال الوصول إلى بيانات NHS، التي تم الاتفاق عليها دون موافقة المرضى.
بينما يعترف التقرير باحتمال تحقيق ميزة تجارية من الوصول إلى البيانات العامة، فإنه يمتنع عن معالجة احتمال ظهور احتكارات صراحةً. يُقترح في التقرير تطوير “آليات تحكم في الوصول بشكل مناسب” لإيجاد توازن بين المنفعة العامة ومخاوف الخصوصية.
بشكل عام، يؤكد التقرير على أهمية البيانات المفتوحة لتطوير الذكاء الاصطناعي مع الاعتراف بضرورة حوكمة البيانات المسؤولة.
