DOI: https://doi.org/10.1007/s43681-025-00935-x
تاريخ النشر: 2026-01-08
المؤلف: Ludovica Ilari وآخرون
الموضوع الرئيسي: الأخلاقيات والآثار الاجتماعية للذكاء الاصطناعي
نظرة عامة
تناقش هذه الفقرة التقدمات في الحوسبة الكمومية وتأثيراتها على الذكاء الاصطناعي (AI)، لا سيما من حيث التحسين، والتعرف على الأنماط، ومعالجة البيانات. بينما تقدم هذه التقدمات فرصًا كبيرة، فإنها تكشف أيضًا عن نقاط الضعف والتحديات الأخلاقية التي لا تستطيع الأطر الأمنية التقليدية التعامل معها بشكل جيد. لقد ركزت الأطر الأخلاقية الحالية لأمن الذكاء الاصطناعي إلى حد كبير على القضايا التقنية، مثل حماية البرمجيات الضارة وتسريبات البيانات، كما هو موضح في قائمة التقييم للذكاء الاصطناعي الجدير بالثقة (ALTAI) وإرشادات منظمة الصحة العالمية. ومع ذلك، فإن التعقيد المتزايد والتداعيات الاجتماعية لأمن الذكاء الاصطناعي تتطلب نهجًا أكثر تكاملاً يتضمن بوضوح اعتبارات أخلاقية.
تقدم الورقة إطارًا جديدًا للأمن الأخلاقي مصممًا لكل من أنظمة الذكاء الاصطناعي التقليدية والهجينة، بهدف مساعدة أصحاب المصلحة – بما في ذلك الأكاديميا والصناعة والمؤسسات – في إدارة دورة حياة الذكاء الاصطناعي وفقًا للوائح الحالية من كل من الجوانب التقنية والأخلاقية. يتم وضع هذا الإطار كأداة نظرية أولى للأمن الأخلاقي في أنظمة الذكاء الاصطناعي التقليدية-الكمومية الهجينة، مما يعالج فجوة استمرت حتى في سياق أنظمة الذكاء الاصطناعي التقليدية البحتة. من المتوقع أن يسهل الإطار المقترح الجهود المستقبلية في الحوكمة الأخلاقية لتقنيات الذكاء الاصطناعي.
مقدمة
تسلط مقدمة هذه الورقة البحثية الضوء على التأثير التحويلي للذكاء الاصطناعي (AI)، لا سيما من خلال دمج النماذج الهجينة التقليدية-الكمومية، على مجالات متنوعة مثل تحليل البيانات واتخاذ القرار. تؤكد على المعضلات الأخلاقية المحيطة بممارسات أمن الذكاء الاصطناعي، لا سيما في سيناريوهات مثل هجمات الفدية، حيث تثير تداعيات دفع الفدية تساؤلات حول تحفيز هجمات إضافية وانتهاكات محتملة للخصوصية. يجادل المؤلفون بأن الأدبيات الحالية تفتقر إلى إطار أخلاقي شامل لأمن الذكاء الاصطناعي، وهو أمر حاسم نظرًا للمخاوف الملحة من فشل الأمن في أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تهدد العمليات الديمقراطية والحريات الفردية.
لمعالجة هذه الفجوة، تقترح الورقة إطارًا جديدًا لأخلاقيات الأمن يدمج التفكير الأخلاقي مع الضمانات التقنية طوال دورة حياة نظام الذكاء الاصطناعي. يتماشى هذا الإطار مع نهج “الأخلاقيات من خلال التصميم”، حيث يتم تضمين المبادئ الأخلاقية من مرحلة التصميم ودعم الامتثال للمعايير القانونية والتنظيمية. يدعو المؤلفون إلى منهجية هجينة تجمع بين السياقات التنظيمية الخبيرة مع التحليل الأخلاقي من أعلى إلى أسفل، مستندين إلى نموذج حماية البيانات القياسي الألماني. من خلال اعتماد رؤية واسعة للأمن تشمل كل من السلامة والهجمات الخبيثة، يهدف الإطار إلى توجيه أصحاب المصلحة في الحوكمة الأخلاقية لتقنيات الذكاء الاصطناعي، مما يضمن أن تتماشى التقدمات في الذكاء الاصطناعي مع التوقعات الاجتماعية والمعايير الأخلاقية. تمثل هذه الدراسة مساهمة كبيرة في المجال الناشئ لأخلاقيات الذكاء الاصطناعي والأمن السيبراني، مقدمة إرشادات عملية للإدارة المسؤولة لكل من أنظمة الذكاء الاصطناعي التقليدية والهجينة.
الطرق
في هذا القسم، يحدد المؤلفون منهجيتهم لتطوير إطار أخلاقي للأمن مصمم خصيصًا لكل من أنظمة الذكاء الاصطناعي التقليدية والهجينة. يتجهون عمدًا من استراتيجية التخفيف التقنية البحتة إلى منظور أخلاقي، مما يقارن نهجهم بالأطر الحالية مثل ALTAI، وإطار إدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي من NIST، وISO/IEC 42001، التي تتضمن استراتيجيات تنظيمية وإنسانية من البداية. بدلاً من ذلك، يركز المؤلفون على إنشاء أساس تقني-أخلاقي سيتم دمجه لاحقًا مع العوامل التنظيمية والإنسانية، مما يعزز فهم نقاط الضعف في أمن الذكاء الاصطناعي.
يتم هيكلة الإطار حول دورة حياة نظام الذكاء الاصطناعي، ملتزمًا بمبادئ الأمن من خلال التصميم، التي تؤكد على دمج تدابير الأمن في كل مرحلة – من جمع البيانات وإعدادها إلى إيقاف التشغيل. يحدد المؤلفون المراحل الرئيسية في دورة حياة الذكاء الاصطناعي ويرسمون تدابير التخفيف الأمني ذات الصلة المستمدة من اللوائح والمعايير التقنية. يتبنون نهجًا عمليًا لمواءمة هذه التدابير مع المبادئ الأخلاقية، مستندين إلى الأخلاقيات الحيوية وأخلاقيات التكنولوجيا. في النهاية، يهدف الإطار إلى دمج النظريات الأخلاقية من أعلى إلى أسفل مع تحليلات الحالة من أسفل إلى أعلى، مع التركيز بشكل خاص على سيناريوهات الهجمات السيبرانية المحتملة، لإنشاء إطار شامل وقوي لأخلاقيات الأمن لأنظمة الذكاء الاصطناعي.
المناقشة
تتناول قسم المناقشة في الورقة بشكل نقدي الأطر والإرشادات الحالية المحيطة بأمن الذكاء الاصطناعي، مسلطة الضوء على الفجوات الكبيرة في معالجة الأبعاد الأخلاقية لتدابير الأمن، لا سيما في سياق أنظمة الذكاء الاصطناعي الهجينة. تركز الأساليب التقليدية، مثل تلك الموضحة في إرشادات الأخلاقيات للذكاء الاصطناعي الجدير بالثقة وإطار ALTAI، بشكل أساسي على القوة التقنية والوقاية من المخاطر، مما يبرز الحاجة إلى تدابير مضادة استباقية ضد التهديدات مثل تسميم البيانات وتجنب النماذج. ومع ذلك، غالبًا ما تتجاهل هذه الأطر التداعيات الأخلاقية الأوسع لاستراتيجيات الأمن، بما في ذلك آثارها على الشفافية، والحريات الفردية، والحكم. تكشف الأدبيات عن نقص في الأطر الأخلاقية المنظمة المصممة خصيصًا لأمن الذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي الهجين، حيث تكون النماذج الحالية إما عامة جدًا أو لا تعالج بشكل كافٍ التحديات الفريدة التي تطرحها هذه التقنيات.
تقترح الورقة إطارًا متكاملًا يجمع بين التدابير الأمنية التقنية والاعتبارات الأخلاقية، قابل للتطبيق على كل من أنظمة الذكاء الاصطناعي التقليدية والهجينة. يهدف هذا الإطار إلى سد الفجوات المحددة من خلال دمج رؤى من مناهج أخلاقية متنوعة – من أسفل إلى أعلى، براغماتية، ومن أعلى إلى أسفل – مع التأكيد على الحاجة إلى منظور موحد يمكن أن يوجه اتخاذ القرارات الأخلاقية في سياقات الذكاء الاصطناعي الحرجة من حيث الأمن. يجادل المؤلفون بأن إطارًا شاملاً ضروري للتنقل في تعقيدات التحديات الأمنية المعاصرة، لا سيما مع تطور تقنيات الحوسبة الكمومية والذكاء الاصطناعي الهجين. يتم اقتراح اتجاهات بحثية مستقبلية، بما في ذلك التحقق التجريبي من الإطار المقترح من خلال دراسات حالة واقعية ومحاكاة، لضمان فعاليته في معالجة كل من القضايا الأمنية والأخلاقية في حوكمة الذكاء الاصطناعي.
القيود
تسلط قسم القيود في الورقة البحثية الضوء على التحديات المرتبطة بالإطار النظري المقترح لدمج تقنيات الكم المتقدمة في أنظمة الذكاء الاصطناعي الآمنة. من الجدير بالذكر أنه بينما تظهر التشفير الكمومي الكامل (QFHE) وعدًا لمعالجة البيانات بشكل آمن، إلا أنه يعاني حاليًا من مشكلات تتعلق بالقدرة على التوسع وكفاءة الحوسبة. يؤكد المؤلفون على أهمية النماذج النظرية كعناصر أساسية توجه الأبحاث التقنية المستقبلية، لا سيما في تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي الكمومي الآمن أخلاقيًا (QAI). يحددون ضرورة وجود أنظمة تشفير ما بعد الكم القياسية، مثل تلك التي تعتمدها NIST، لتحمل التهديدات الكمومية المستقبلية.
يتناول الإطار أيضًا نقاط الضعف في البيئات السريرية حيث تؤثر مخرجات الذكاء الاصطناعي مباشرة على قرارات العلاج. تشمل المخاطر اعتراض البيانات والتلاعب بها أثناء النقل، مما قد يؤدي إلى نتائج ضارة للمرضى. لتخفيف هذه المخاطر، يقترح الإطار تشفير المخرجات وفحوصات سلامة تشفيرية، إلى جانب دمج أدوات الذكاء الاصطناعي القابلة للتفسير (XAI) لتعزيز فهم الأطباء لتوصيات الذكاء الاصطناعي. تعتبر المراقبة المستمرة والتحديثات ضرورية لمواجهة التهديدات المستمرة، مثل تسميم البيانات وهجمات الخصوم الكمومية. يدعو المؤلفون إلى برامج تدريب مستمرة لتزويد المهنيين الصحيين بالمعرفة حول المخاطر الناشئة والاعتبارات الأخلاقية في نشر الذكاء الاصطناعي، مما يضمن دمجًا قويًا وآمنًا لهذه التقنيات في الممارسة السريرية.
DOI: https://doi.org/10.1007/s43681-025-00935-x
Publication Date: 2026-01-08
Author(s): Ludovica Ilari et al.
Primary Topic: Ethics and Social Impacts of AI
Overview
The section discusses the advancements in quantum computing and its implications for artificial intelligence (AI), particularly in terms of optimization, pattern recognition, and data processing. While these advancements present significant opportunities, they also reveal vulnerabilities and ethical challenges that traditional security frameworks are ill-equipped to handle. Existing ethical AI security frameworks have largely focused on technical issues, such as malware protection and data breaches, as highlighted by the Assessment List for Trustworthy Artificial Intelligence (ALTAI) and the WHO’s guidelines. However, the increasing complexity and societal implications of AI security necessitate a more integrated approach that explicitly incorporates ethical considerations.
The paper introduces a novel ethical security framework designed for both classical and hybrid AI systems, aiming to assist stakeholders—including academia, industry, and institutions—in governing the AI lifecycle in accordance with current regulations from both technical and ethical standpoints. This framework is positioned as the first theoretical tool for ethical security in classical-quantum hybrid systems, addressing a gap that has persisted even in the context of purely classical AI systems. The proposed framework is expected to facilitate future efforts in the ethical governance of AI technologies.
Introduction
The introduction of this research paper highlights the transformative impact of Artificial Intelligence (AI), particularly through the integration of hybrid classical-quantum models, on various domains such as data analysis and decision-making. It emphasizes the ethical dilemmas surrounding AI security practices, particularly in scenarios like ransomware attacks, where the implications of paying ransoms raise questions about incentivizing further attacks and potential privacy violations. The authors argue that existing literature lacks a comprehensive ethical framework for AI security, which is crucial given the pressing concerns of security failures in AI systems that threaten democratic processes and individual freedoms.
To address this gap, the paper proposes a novel security ethics framework that integrates ethical reasoning with technical safeguards throughout the AI system lifecycle. This framework aligns with the “ethics by design” approach, embedding ethical principles from the design phase and supporting compliance with legal and regulatory standards. The authors advocate for a hybrid methodology that combines expert regulatory contexts with top-down ethical analysis, drawing parallels with the German Standard Data Protection Model. By adopting a broad view of security that encompasses both safety and malicious attacks, the framework aims to guide stakeholders in the ethical governance of AI technologies, ensuring that advancements in AI align with societal expectations and ethical standards. This research represents a significant contribution to the emerging field of AI and cybersecurity ethics, offering practical guidelines for the responsible management of both classical and hybrid AI systems.
Methods
In this section, the authors outline their methodology for developing a security ethics framework tailored for both classical and hybrid AI systems. They intentionally shift from a purely technical mitigation strategy to an ethical perspective, contrasting their approach with existing frameworks such as ALTAI, the NIST AI Risk Management Framework, and ISO/IEC 42001, which incorporate organizational and human-centric strategies from the outset. Instead, the authors focus on establishing a technical-ethical foundation that will later integrate organizational and human factors, thereby enhancing the understanding of AI security vulnerabilities.
The framework is structured around the AI system lifecycle, adhering to the principles of security by design, which emphasizes the integration of security measures at every stage—from data collection and preparation to decommissioning. The authors identify key phases in the AI lifecycle and map relevant security mitigation measures derived from technical regulations and standards. They adopt a pragmatic approach to align these measures with ethical principles, drawing from bioethics and the ethics of technology. Ultimately, the framework aims to merge top-down ethical theories with bottom-up case analyses, particularly focusing on potential cyber-attack scenarios, to create a comprehensive and robust security ethics framework for AI systems.
Discussion
The discussion section of the paper critically examines the existing frameworks and guidelines surrounding AI security, highlighting significant gaps in addressing the ethical dimensions of security measures, particularly in the context of hybrid AI systems. Traditional approaches, such as those outlined in the Ethics Guidelines for Trustworthy AI and the ALTAI framework, focus primarily on technical robustness and risk prevention, emphasizing the need for proactive countermeasures against threats like data poisoning and model evasion. However, these frameworks often neglect the broader ethical implications of security strategies, including their effects on transparency, individual freedoms, and governance. The literature reveals a lack of structured ethical frameworks specifically tailored to AI and hybrid AI security, with existing models either being too general or not adequately addressing the unique challenges posed by these technologies.
The paper proposes an integrated framework that combines technical security measures with ethical considerations, applicable to both classical and hybrid AI systems. This framework aims to bridge the identified gaps by incorporating insights from various ethical approaches—bottom-up, pragmatist, and top-down—while emphasizing the need for a unified perspective that can guide ethical decision-making in security-critical AI contexts. The authors argue that a comprehensive framework is essential for navigating the complexities of contemporary security challenges, particularly as quantum computing and hybrid AI technologies evolve. Future research directions are suggested, including empirical validation of the proposed framework through real-world case studies and simulations, to ensure its effectiveness in addressing both security and ethical concerns in AI governance.
Limitations
The limitations section of the research paper highlights the challenges associated with the proposed theoretical framework for integrating advanced quantum technologies into secure AI systems. Notably, while quantum fully homomorphic encryption (QFHE) shows promise for secure data processing, it currently suffers from issues related to scalability and computational efficiency. The authors emphasize the importance of theoretical models as foundational elements that guide future technical research, particularly in developing ethically secure quantum AI (QAI) systems. They outline the necessity for standardized post-quantum cryptographic systems, such as those being adopted by NIST, to withstand future quantum threats.
The framework also addresses vulnerabilities in clinical settings where AI outputs directly influence treatment decisions. Risks include data interception and manipulation during transmission, which could lead to harmful patient outcomes. To mitigate these risks, the framework proposes output encryption and cryptographic integrity checks, alongside the integration of explainable AI (XAI) tools to enhance clinician understanding of AI recommendations. Continuous monitoring and updates are essential to counter persistent threats, such as data poisoning and quantum adversarial attacks. The authors advocate for ongoing training programs to equip healthcare professionals with knowledge about emerging risks and ethical considerations in AI deployment, ensuring a robust and secure integration of these technologies into clinical practice.