DOI: https://doi.org/10.1007/s13347-025-00843-2
تاريخ النشر: 2025-02-04
المؤلف: Juan M. Durán وآخرون
الموضوع الرئيسي: الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI)
نظرة عامة
تقدم هذه المقالة مسحًا شاملاً للأبعاد الفلسفية للثقة والموثوقية في الذكاء الاصطناعي (AI)، مع التأكيد على أهميتها الحاسمة لنشر أنظمة الذكاء الاصطناعي في القطاعات الحساسة مثل العدالة الجنائية والمالية والرعاية الصحية. يبدأ المؤلفون بتحديد المفاهيم الأساسية للثقة، مؤكدين أنها تشمل كل من الاعتماد و”عامل إضافي” يعزز تعقيدها.
تتقدم المناقشة من خلال فحص منهجيتين متناقضتين لتأسيس موثوقية أنظمة الذكاء الاصطناعي: الشفافية، التي تدعو إلى الانفتاح في عمليات الذكاء الاصطناعي، والموثوقية الحسابية، التي تركز على الموثوقية الجوهرية للخوارزميات. تستكشف المقالة أيضًا النقاشات المثيرة للجدل حول “العامل الإضافي”، مع تسليط الضوء على الشكوك تجاه موثوقية أنظمة الذكاء الاصطناعي بالإضافة إلى الحجج من المؤيدين الذين يدافعون عن ثقتهم. يختتم المؤلفون بتلخيص الأفكار الرئيسية من تحليلهم وتحديد القضايا غير المحلولة التي تستدعي مزيدًا من التحقيق في هذا المجال.
مقدمة
تؤكد مقدمة هذه الورقة على الأهمية الحاسمة لإرساء الموثوقية في أنظمة الذكاء الاصطناعي، لا سيما في المجالات الحساسة مثل الرعاية الصحية والعدالة الجنائية والحكومة. يشير المؤلفون إلى إرشادات المفوضية الأوروبية والأدبيات الموجودة، التي تدعو إلى نهج حذر في تطوير حلول ذكاء اصطناعي قوية. يطرحون أسئلة أساسية تتعلق بطبيعة الثقة في الذكاء الاصطناعي، مميزين إياها عن الثقة بين الأفراد كما يتجلى في العلاقة بين الطبيب والمريض. يبرز هذا التشبيه أن الثقة تشمل ليس فقط الاعتماد على الكفاءة ولكن أيضًا التوقعات الأخلاقية، مما يشير إلى أن “عاملًا إضافيًا” – مثل المسؤولية والنوايا الحسنة – يجب أن يرافق الاعتماد البسيط لتشكيل ثقة حقيقية.
تهدف الورقة إلى تحليل تعقيدات الثقة والموثوقية في الذكاء الاصطناعي من خلال التمييز بين المفهومين. تقترح إطارًا من جزئين لفهم الثقة، يتكون من الاعتماد و”العامل الإضافي”. ستستكشف الأقسام التالية الأدبيات الفلسفية حول الثقة، والأسس المعرفية للاعتماد، والنقاشات المجزأة حول “العامل الإضافي” في الذكاء الاصطناعي. يعتزم المؤلفون تحليل هذه المناقشات بشكل نقدي لتوضيح الجوانب المفاهيمية والمعيارية للثقة في أنظمة الذكاء الاصطناعي، مما يسهم في النقاش الأوسع حول موثوقية الذكاء الاصطناعي. تمهد المقدمة الطريق لاستكشاف شامل لهذه المواضيع، مع ملخص للنتائج الرئيسية واقتراحات للبحث المستقبلي في القسم الختامي.
مناقشة
تسلط المناقشة حول الثقة والموثوقية الضوء على تعقيدهما وأهميتهما في العلاقات بين الأفراد والتفاعلات الاجتماعية، لا سيما كما تتعلق بأنظمة الذكاء الاصطناعي. غالبًا ما تكون الثقة سياقية، تختلف عبر مجالات مختلفة، مثل الثقة في طبيب للحصول على نصيحة طبية ولكن ليس لإصلاح السيارات. تؤكد الورقة على أن الثقة تتضمن استعدادًا لتكون عرضة للخطر، معتمدة على الوصي للعمل في مصلحة الموكل. تصبح هذه الديناميكية معقدة عندما تتوسط أنظمة الذكاء الاصطناعي علاقات الثقة، حيث تفتقر إلى الصفات الأخلاقية والنية المرتبطة عادة بالموكلين البشريين. يجادل المؤلفون بأنه بينما الثقة في الذكاء الاصطناعي ممكنة، فإنها تتطلب فهمًا دقيقًا لكل من الثقة والموثوقية، وهما مفهومان متميزان ولكن مترابطان.
تستكشف الورقة أيضًا الأسس الفلسفية للثقة، مميزة إياها عن الموثوقية. تُميز الثقة كاتجاه من الثقة تجاه الوصي، بينما تشير الموثوقية إلى الصفات الجوهرية التي تجعل الوصي يستحق الثقة. يشير المؤلفون إلى أن الثقة يمكن أن تكون غير موضوعة أو محجوبة بناءً على التحيزات أو نقص المعلومات حول الوصي. كما يناقشون أهمية إرساء الاعتماد على أنظمة الذكاء الاصطناعي من خلال الشفافية والموثوقية الحسابية، التي تعتبر حاسمة لتبرير الثقة في مخرجات الذكاء الاصطناعي. تُؤطر الشفافية، على وجه الخصوص، كوسيلة لتعزيز الفهم والإيمان بأنظمة الذكاء الاصطناعي، على الرغم من أن تحقيق الشفافية الحقيقية مليء بالتحديات بسبب التعقيدات الجوهرية لخوارزميات الذكاء الاصطناعي. بشكل عام، تؤكد المناقشة على الحاجة إلى نهج شامل لفهم الثقة في سياق الذكاء الاصطناعي، مع دمج كل من الرؤى الفلسفية والاعتبارات العملية.
DOI: https://doi.org/10.1007/s13347-025-00843-2
Publication Date: 2025-02-04
Author(s): Juan M. Durán et al.
Primary Topic: Explainable Artificial Intelligence (XAI)
Overview
This article presents a comprehensive survey of the philosophical dimensions of trust and trustworthiness in artificial intelligence (AI), emphasizing its critical importance for the deployment of AI systems in sensitive sectors such as criminal justice, finance, and healthcare. The authors begin by delineating the foundational concepts of trust, positing that it encompasses both reliance and an “extra factor” that enhances its complexity.
The discussion progresses by examining two contrasting methodologies for establishing the reliability of AI systems: transparency, which advocates for openness in AI operations, and computational reliabilism, which focuses on the inherent reliability of algorithms. The article further explores the contentious debates surrounding the “extra factor,” highlighting skepticism towards the trustworthiness of AI systems as well as arguments from proponents advocating for their trust. The authors conclude by summarizing key insights from their analysis and identifying unresolved issues that warrant further investigation in the field.
Introduction
The introduction of this paper emphasizes the critical importance of establishing trustworthiness in AI systems, particularly in sensitive areas such as healthcare, criminal justice, and government. The authors reference the EU Commission’s guidelines and existing literature, which advocate for a cautious approach to developing robust AI solutions. They pose fundamental questions regarding the nature of trust in AI, contrasting it with interpersonal trust exemplified by the relationship between a physician and a patient. This analogy highlights that trust encompasses not only reliance on competence but also moral expectations, suggesting that an “extra factor”—such as responsibility and goodwill—must accompany mere reliance to constitute genuine trust.
The paper aims to dissect the complexities of trust and trustworthiness in AI by distinguishing between the two concepts. It proposes a two-part framework for understanding trust, comprising reliance and the “extra factor.” The subsequent sections will explore philosophical literature on trust, the epistemic foundations of reliance, and the fragmented debates surrounding the “extra factor” in AI. The authors intend to critically analyze these discussions to clarify the conceptual and normative aspects of trusting AI systems, ultimately contributing to the broader discourse on AI trustworthiness. The introduction sets the stage for a comprehensive exploration of these themes, with a summary of key findings and suggestions for future research to follow in the concluding section.
Discussion
The discussion on trust and trustworthiness highlights their complexity and significance in interpersonal relationships and societal interactions, particularly as they pertain to AI systems. Trust is often contextual, varying across different domains, such as trusting a physician for medical advice but not for car repairs. The paper emphasizes that trust involves a willingness to be vulnerable, relying on the trustee to act in the trustor’s best interest. This dynamic becomes complicated when AI systems mediate trust relationships, as they lack the moral and intentional attributes typically associated with human trustees. The authors argue that while trust in AI is feasible, it necessitates a nuanced understanding of both trust and trustworthiness, which are distinct yet interrelated concepts.
The paper further explores the philosophical underpinnings of trust, distinguishing it from trustworthiness. Trust is characterized as an attitude of confidence towards a trustee, while trustworthiness refers to the intrinsic qualities that make a trustee deserving of trust. The authors note that trust can be misplaced or withheld based on biases or lack of information about the trustee. They also discuss the importance of establishing reliance on AI systems through transparency and computational reliabilism, which are critical for justifying trust in AI outputs. Transparency, in particular, is framed as a means to enhance understanding and belief in AI systems, although achieving true transparency is fraught with challenges due to the inherent complexities of AI algorithms. Overall, the discussion underscores the need for a comprehensive approach to understanding trust in the context of AI, integrating both philosophical insights and practical considerations.