تأثیر هوش مصنوعی در حکمرانی خوب

فریبا نوروزی-عضو انجمن حسابداران خبره ایران: حکمرانی خوب (Good Governance) به مجموعه‌ای از اصول و روش‌ها اشاره دارد که برای مدیریت مؤثر، شفاف و پاسخ‌گو در امور عمومی و دولتی طراحی شده‌اند. این مفهوم به‌طور کلی به کیفیت و کارایی نظام‌های حکومتی و چگونگی تعامل دولت با شهروندان مربوط می‌شود. بر اساس تعاریف بین‌المللی و تجارب جهانی، ویژگی‌های کلیدی حکمرانی خوب عبارت‌اند از:

1. شفافیت: تصمیمات و فرایندهای حکومتی باید برای عموم قابل مشاهده و فهم باشند تا مردم بتوانند از اقدامات دولت مطلع شوند و نظارت کنند.

2. پاسخ‌گویی: مقامات دولتی باید به شهروندان پاسخ‌گو بوده و قادر به توضیح دلایل تصمیمات و اقدامات خود باشند.

3. فراگیری و شمولیت عمومی: حکمرانی خوب به معنای مشارکت همه گروه‌های جامعه در فرایندهای تصمیم‌گیری است؛ به‌ویژه اقشار آسیب‌پذیر و محروم.

4. قانون‌مندی: قوانین و مقررات باید به‌طور عادلانه و بدون تبعیض اجرا شوند و همه افراد در برابر قانون یکسان باشند.

5. کارایی و اثربخشی: دولت‌ها باید منابع را به‌طور مؤثر مدیریت کنند و خدمات عمومی را با کیفیت بالا و در زمان مناسب ارائه دهند.

6. حفظ حقوق شهروندان: احترام به حقوق و آزادی‌های فردی و جمعی یکی از اصول اساسی حکمرانی خوب است.

7. پایداری: سیاست‌ها و اقدامات باید به‌گونه‌ای طراحی شوند که به توسعه پایدار و رفاه بلندمدت جامعه کمک کنند.

8. نوآوری و بهبود مستمر: حکمرانی خوب شامل پذیرش نوآوری‌ها و روش‌های جدید برای بهبود عملکرد و خدمات است.

در نتیجه این اقدامات، حکمرانی خوب نه‌تنها به بهبود کیفیت زندگی شهروندان کمک می‌کند، بلکه می‌تواند به افزایش اعتماد عمومی و ثبات اجتماعی نیز منجر شود. اما برای حصول به این موارد در عصر تکنولوژی باید از ابزارهای جدید تکنولوژی بهره برد که مهم‌ترین ابزار در عصر دیجیتال، هوش مصنوعی است.

هوش مصنوعی (Artificial Intelligence= AI) شاخه‌ای از علوم کامپیوتر است که به توسعه سیستم‌ها و الگوریتم‌هایی می‌پردازد که می‌توانند وظایفی مشابه با هوش انسانی را انجام دهند. این سیستم‌ها قادر به یادگیری، تفکر، تصمیم‌گیری و درک زبان هستند. بنیاد هوش مصنوعی بر الگوریتم قرار دارد. الگوریتم مجموعه‌ای دقیق از دستورالعمل‌ها یا مراحلی است که برای حل یک مسئله خاص یا انجام یک وظیفه مشخص طراحی شده‌اند. به عبارت دیگر، الگوریتم‌ها راهنمایی‌های گام به گام هستند که به یک کامپیوتر یا سیستم اجازه می‌دهند عملیات خاصی را انجام دهد.

ویژگی‌های اصلی الگوریتم‌ها عبارت‌اند از:

1. دقت: هر مرحله از الگوریتم باید واضح و مشخص باشد.

2. فراگیری: الگوریتم باید برای مجموعه‌ای از ورودی‌ها کار کند و قادر به تولید خروجی‌های مناسب باشد.

3. پایانی: الگوریتم باید در یک نقطه مشخص پایان یابد و نتیجه‌ای ارائه دهد.

4. قابل اجرا: الگوریتم باید به‌گونه‌ای طراحی شود که بتوان آن را به صورت عملی روی یک کامپیوتر اجرا کرد.

الگوریتم‌ها در زمینه‌های مختلفی از‌جمله برنامه‌نویسی، علم داده، هوش مصنوعی و ریاضیات استفاده می‌شوند و انواع مختلفی دارند، از‌جمله الگوریتم‌های جست‌وجو، مرتب‌سازی، یادگیری ماشین و بهینه‌سازی. الگوریتم‌ها در هوش مصنوعی نقش بسیار مهمی دارند؛ زیرا آنها دستورالعمل‌ها و مراحل لازم برای پردازش داده‌ها و انجام وظایف مختلف را تعریف می‌کنند. به‌طور کلی، نقش الگوریتم‌ها در هوش مصنوعی عبارت است از:

1. یادگیری از داده‌ها: الگوریتم‌ها به سیستم‌های هوش مصنوعی این امکان را می‌دهند که از داده‌ها یاد بگیرند و الگوها را شناسایی کنند. به عنوان مثال، الگوریتم‌های یادگیری ماشین به مدل‌ها کمک می‌کنند تا از تجربیات گذشته خود بهره ببرند.

2. تصمیم‌گیری: الگوریتم‌ها می‌توانند در فرایندهای تصمیم‌گیری خودکار به کار گرفته شوند. این امر به سیستم‌های هوش مصنوعی اجازه می‌دهد بر اساس داده‌های ورودی، تصمیمات مناسبی اتخاذ کنند.

3. پردازش و تحلیل داده: الگوریتم‌ها ابزارهایی برای پردازش و تحلیل داده‌ها ارائه می‌دهند که به شناسایی الگوها، پیش‌بینی نتایج و ایجاد بینش‌های جدید کمک می‌کند.

4. بهینه‌سازی: در بسیاری از کاربردهای هوش مصنوعی، الگوریتم‌ها بهینه‌سازی راه‌حل‌ها را تسهیل می‌کنند؛ به‌ویژه در مسائل پیچیده که نیاز به جست‌وجوی بهترین راه‌حل دارند.

5. تعامل با محیط: در سیستم‌های یادگیری تقویتی، الگوریتم‌ها به مدل‌ها اجازه می‌دهند تا از طریق تعامل با محیط و یادگیری از نتایج اقدامات خود، بهینه‌سازی کنند. به‌طور کلی، الگوریتم‌ها پایه و اساس تمامی سیستم‌های هوش مصنوعی را تشکیل می‌دهند و تعیین‌کننده کارایی و دقت آنها هستند.

براساس دانش امروز انواع اصلی هوش مصنوعی عبارت‌اند از:

1. هوش مصنوعی ضعیف (Narrow AI): این نوع هوش مصنوعی برای انجام وظایف خاص طراحی شده است؛ برای مثال، دستیارهای صوتی مانند سیری یا الکسا‌ یا سیستم‌های تشخیص تصویر. این نوع از هوش مصنوعی در محدوده‌های مشخصی عملکرد خوبی دارد، اما توانایی کلی در حل مسائل عمومی ندارد.

2. هوش مصنوعی قوی (General AI): این نوع از هوش مصنوعی هنوز به‌طور کامل توسعه نیافته است و به یک سیستم کاملا هوشمند اشاره دارد که می‌تواند هر وظیفه‌ای را که یک انسان انجام می‌دهد، به خوبی انجام دهد. این نوع هوش مصنوعی توانایی درک، یادگیری و تفکر در زمینه‌های مختلف را دارد.

هوش مصنوعی به وسیله تکنیک‌های مختلفی از‌جمله یادگیری ماشین (Machine Learning)، یادگیری عمیق (Deep Learning)، پردازش زبان طبیعی 

(Natural Language Processing) و سیستم‌های خبره 

(Expert Systems) پیاده‌سازی می‌شود. هدف نهایی هوش مصنوعی ایجاد سیستم‌هایی است که قادر به حل مسائل پیچیده و انجام وظایف به صورت خودکار باشند. اما هوش مصنوعی در حال حاضر نمی‌تواند آگاهی، ادراک یا احساسات مشابه انسان داشته باشد. هوش مصنوعی بر اساس الگوریتم‌ها و داده‌ها عمل می‌کند و به نوعی شبیه‌سازی رفتار انسان است، اما فاقد تجربه‌های ذهنی، احساسات واقعی و خودآگاهی است. در واقع هوش مصنوعی نمی‌تواند به صورت شخصی درک کند یا احساساتی را تجربه کند، بلکه فقط می‌تواند الگوها را شناسایی و واکنش‌های مناسب را ارائه دهد.

تفاوت‌های اصلی بین هوش انسان و هوش مصنوعی عبارت‌اند از:

1. آگاهی و خودآگاهی: انسان‌ها دارای آگاهی و خودآگاهی هستند و می‌توانند تجربه‌های خود را درک کنند. هوش مصنوعی فاقد این ویژگی‌هاست و فقط بر اساس داده‌ها عمل می‌کند.

2. احساسات: انسان‌ها احساساتی مانند عشق، شادی، غم و خشم دارند. هوش مصنوعی نمی‌تواند احساسات واقعی را تجربه کند، بلکه فقط می‌تواند به الگوهای احساسات پاسخ دهد.

3. خلاقیت: انسان‌ها توانایی خلق ایده‌های جدید و ابتکاری را دارند. هوش مصنوعی می‌تواند الگوهای خلاقانه را شبیه‌سازی کند، اما در واقع خلاقیت عمیق انسانی را ندارد.

4. تجربه و یادگیری: انسان‌ها از تجربیات گذشته خود یاد می‌گیرند و می‌توانند به شکل پیچیده‌تری از موقعیت‌ها پاسخ دهند. هوش مصنوعی یادگیری خود را بر اساس داده‌ها و الگوریتم‌ها محدود کرده است.

5. قضاوت و اخلاق: انسان‌ها می‌توانند در مورد مسائل اخلاقی و اجتماعی قضاوت کنند، در حالی که هوش مصنوعی فاقد درک عمیق از مفاهیم اخلاقی است و فقط می‌تواند بر اساس معیارهای از پیش تعیین‌شده عمل کند. این تفاوت‌ها باعث می‌شود هوش انسان و هوش مصنوعی هرکدام در زمینه‌های خاصی قوی‌تر باشند.

آیا هوش مصنوعی قادر به یادگیری است؟

بله، هوش مصنوعی قادر به یادگیری است، اما نوع یادگیری آن متفاوت از یادگیری انسانی است. هوش مصنوعی معمولا از طریق الگوریتم‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق عمل می‌کند. این الگوریتم‌ها به سیستم‌ها اجازه می‌دهند از داده‌ها الگوها را شناسایی کرده و بر اساس آنها پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری کنند.

دو نوع اصلی یادگیری در هوش مصنوعی عبارت‌اند از:

1. یادگیری نظارت‌شده: در این روش، هوش مصنوعی از روش استفاده از داده‌های «labeled» یا داده‌هایی که شامل ورودی و خروجی مشخص هستند، آموزش می‌بیند.

2. یادگیری غیرنظارت‌شده: در این روش، هوش مصنوعی بدون استفاده از داده‌های labeled آموزش می‌بیند و سعی می‌کند الگوها و ساختارهای پنهان در داده‌ها را شناسایی کند.

همچنین، نوعی دیگر از یادگیری به نام یادگیری تقویتی وجود دارد که در آن یک عامل از طریق تعامل با محیط و دریافت پاداش یا تنبیه‌ یاد می‌گیرد. این نوع یادگیری به‌ویژه در بازی‌ها و سیستم‌های کنترل استفاده می‌شود.

هوش مصنوعی برای یادگیری به‌طور گسترده‌ای از یادگیری ماشین (Machine Learning) استفاده می‌کند. یادگیری ماشین یک زیرمجموعه از هوش مصنوعی است که به سیستم‌ها این امکان را می‌دهد که از داده‌ها یاد بگیرند و بدون برنامه‌ریزی صریح، بهبود یابند. در واقع، بسیاری از الگوریتم‌ها و تکنیک‌های هوش مصنوعی بر پایه یادگیری ماشین بنا شده‌اند. جهان تکنولوژی در تکامل خود در حال حاضر ابزار گفت‌وگویی به نام «Chat GPP» را ارائه کرده است.

به‌طور خلاصه، ChatGPT یک پیاده‌سازی عملی از هوش مصنوعی است که به کاربران این امکان را می‌دهد تا با یک سیستم هوشمند به صورت طبیعی و معنادار تعامل داشته باشند. ترکیب واژه 

‌Chat Generative Pre-trained Transformer = Chat GPT شامل «Chat» به معنی مکالمه یا گفت‌وگو و «Generative» به معنای تولیدکننده یا مدلی که می‌تواند متن جدیدی تولید کند‌ و «Pre-trained» یعنی مدلی که قبلا روی یک مجموعه داده بزرگ آموزش دیده تا قابلیت‌های زبانی خود را توسعه داده و «Transformer» یعنی نوعی از معماری شبکه‌های عصبی که برای پردازش زبان طبیعی استفاده می‌شود و به‌طور خاص در مدل‌های زبانی بزرگ مانند Chat GPT به کار می‌رود، است. به‌طور خلاصه «Chat GPT» به یک سیستم هوش مصنوعی اشاره دارد که برای مکالمات طبیعی طراحی شده و می‌تواند به سؤالات پاسخ دهد و متون جدیدی تولید کند. با این توضیحات می‌توان گفت «Chat GPT» یک نمونه خاص از هوش مصنوعی است که بر پایه مدل‌های زبانی بزرگ 

(Large Language Models) ساخته شده که این مدل‌ها با استفاده از تکنیک‌های یادگیری عمیق (Deep Learning) آموزش می‌بینند و قادر به تولید متن، پاسخ به سؤالات و تعامل با کاربران به‌صورت طبیعی هستند.

رابطه Chat GPT و هوش مصنوعی به شرح زیر است:

1. مدل زبانی: Chat GPT بر اساس الگوریتم‌های یادگیری ماشین و مدل‌های زبان مانند Transformer ساخته شده است. این مدل‌ها با استفاده از داده‌های متنی بزرگ آموزش می‌بینند تا الگوهای زبان را شناسایی کنند.

2. تعامل طبیعی: Chat GPT توانایی ایجاد مکالمات طبیعی و پاسخ‌گویی به سؤالات را دارد. این ویژگی به واسطه یادگیری از تعاملات انسانی و درک زمینه‌های مختلف به دست آمده است.

3. کاربردهای مختلف: Chat GPT می‌تواند در زمینه‌های مختلفی مانند پشتیبانی مشتری، تولید محتوا، آموزش و مشاوره استفاده شود. این کاربردها به هوش مصنوعی کمک می‌کند تا در زندگی روزمره و کسب‌وکارها مؤثرتر باشد.

4. ادغام با فناوری‌های دیگر: Chat GPT می‌تواند با دیگر تکنولوژی‌های هوش مصنوعی مانند سیستم‌های تشخیص صدا یا بینایی کامپیوتری ترکیب شود تا تجربیات تعاملی پیچیده‌تری ایجاد کند.

با توضیحات پیش‌گفته می‌توان نتیجه گرفت هوش مصنوعی می‌تواند تأثیرات مثبت و قابل توجهی در برقراری حکمرانی خوب (Good Governance) داشته باشد. برخی از این تأثیرات عبارت‌اند از:

1. افزایش شفافیت: هوش مصنوعی می‌تواند با تجزیه و تحلیل داده‌ها و ارائه گزارش‌های دقیق، شفافیت بیشتری در فرایندهای حکومتی ایجاد کند و به مردم کمک کند تا بهتر از فعالیت‌های دولت مطلع شوند.

2. بهبود تصمیم‌گیری: با تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ، هوش مصنوعی می‌تواند به مسئولان دولتی در اتخاذ تصمیمات بهتر و مبتنی بر داده‌ها کمک کند. این امر می‌تواند به شناسایی مسائل و فرصت‌ها به‌طور مؤثرتری منجر شود.

3. بهینه‌سازی خدمات عمومی: هوش مصنوعی می‌تواند در بهبود خدمات عمومی مانند بهداشت، آموزش و حمل‌ونقل مؤثر باشد. به عنوان مثال، با استفاده از الگوریتم‌های پیش‌بینی، می‌توان خدمات بهداشتی را بهینه کرد یا نیازهای آموزشی را شناسایی کرد.

4. تشخیص و پیشگیری از فساد: هوش مصنوعی می‌تواند به شناسایی الگوهای ناهنجاری و فساد در داده‌های مالی و اداری کمک کند که این می‌تواند به کاهش فساد در حکمرانی کمک کند.

5. تعامل بهتر با شهروندان: با استفاده از چت‌بات‌ها و سیستم‌های پاسخ‌گویی خودکار، دولت‌ها می‌توانند تعامل بهتری با شهروندان داشته باشند و درخواست‌ها و شکایات آنها را سریع‌تر پاسخ دهند.

6. تحلیل اجتماعی و اقتصادی: هوش مصنوعی می‌تواند داده‌های اجتماعی و اقتصادی را تجزیه و تحلیل کند تا نیازها و انتظارات جامعه را بهتر درک کند و سیاست‌های مناسبی ارائه دهد.

7. مدیریت بحران: در مواقع بحران، مانند بلایای طبیعی یا پاندمی‌ها، هوش مصنوعی می‌تواند به شناسایی و مدیریت بحران‌ها کمک کند و تصمیمات سریع‌تری را تسهیل کند.

به‌طور کلی، هوش مصنوعی می‌تواند به تقویت حکمرانی خوب کمک کند، اما استفاده از آن باید با احتیاط و توجه به مسائل اخلاقی، حریم خصوصی و شفافیت همراه باشد.