DOI: https://doi.org/10.1007/s43681-025-00955-7
تاريخ النشر: 2026-01-28
المؤلف: Elizabeth Liz M. Groen وآخرون
الموضوع الرئيسي: الأخلاقيات والآثار الاجتماعية للذكاء الاصطناعي
نظرة عامة
تقدم هذه القسم نظرة عامة على مجال أخلاقيات الذكاء الاصطناعي المتنامي، مع تسليط الضوء على الجهود الأكاديمية المتنوعة لمعالجة الآثار الأخلاقية لتقنيات الذكاء الاصطناعي عبر مختلف التخصصات. يشير إلى انتشار المؤتمرات والمجلات المخصصة لهذا الموضوع، مما يعكس الحاجة المجتمعية إلى تأمل أخلاقي أعمق وسط التبني السريع للذكاء الاصطناعي. يهدف المؤلفون إلى تنظيم الأدبيات الواسعة من خلال تصنيفها إلى ثلاثة نهج رئيسية: نهج قائم على المبادئ، نهج هياكل القوة، ونهج الواقع المعيشي. يقدم كل من هذه الأطر وجهات نظر متميزة حول القضايا الأخلاقية مثل العدالة، والاستدامة، ومستقبل العمل.
يفسر النهج القائم على المبادئ القضايا الأخلاقية من خلال مفاهيم مجردة، وغالبًا ما يترجمها إلى أطر قانونية وتكنولوجية، مثل قوانين مكافحة التمييز والعدالة في التصميم. بالمقابل، ينتقد نهج هياكل القوة الظلم الاجتماعي الذي يسهم في أنظمة الذكاء الاصطناعي المتحيزة، بينما يركز نهج الواقع المعيشي على أهمية ازدهار الإنسان وتغيير القيم في المناقشات حول العدالة والعمل. يجادل المؤلفون بأن هذه الأطر المختلفة تضيء التوترات الداخلية ضمن مناقشات أخلاقيات الذكاء الاصطناعي وتقترح أن فهم هذه المنظورات يمكن أن يعزز النقاش حول حقوق العمال وآثار الذكاء الاصطناعي في مختلف القطاعات. في النهاية، يهدف التصنيف إلى ربط أخلاقيات الذكاء الاصطناعي بمناطق أخرى من الأخلاقيات التطبيقية، مما يعزز فهمًا أكثر تماسكًا للتحديات الأخلاقية التي تطرحها تقنيات الذكاء الاصطناعي.
الطرق
تستخدم منهجية هذه المراجعة تركيبًا سرديًا لاستكشاف القضايا الأخلاقية المرتبطة بالذكاء الاصطناعي (AI). تهدف إلى تحديد مختلف النهج التي يستخدمها المؤلفون للتعبير عن هذه القضايا، مع فحص التقاليد والأساليب ومستويات التحليل الأساسية، بالإضافة إلى نقاط القوة والضعف في كل نهج. تم جمع الأدبيات بشكل أساسي من خلال عينة كرة الثلج، بعد بحث أولي في قواعد البيانات الأكاديمية مثل Web of Science وGoogle Scholar وPhilPapers، باستخدام كلمات مفتاحية مثل “أخلاقيات الذكاء الاصطناعي”، “القضايا الأخلاقية”، و”المسائل الأخلاقية”.
تم وضع معايير شمولية للأدبيات، مع التركيز على الأعمال التي تناولت بوضوح القضايا الأخلاقية، واستخدمت إطارًا أخلاقيًا للتحليل، وانتقدت أنظمة الذكاء الاصطناعي، أو تحدت النهج القائم على المبادئ في أخلاقيات الذكاء الاصطناعي. ومن الجدير بالذكر أن الأدبيات التي تركزت فقط على الأبعاد المعرفية أو التقنية أو القانونية تم استبعادها. تقتصر المراجعة على المنشورات باللغة الإنجليزية، والتي تأتي في الغالب من السياقات الأوروبية والأمريكية، مما قد يقدم تحيزًا في النهج المحددة. يشجع المؤلفون على مزيد من البحث لتحليل الأدبيات غير الناطقة باللغة الإنجليزية لكشف وجهات نظر محتملة مختلفة حول القضايا الأخلاقية في الذكاء الاصطناعي.
المناقشة
تحدد قسم المناقشة في ورقة البحث ثلاثة نهج رئيسية لأخلاقيات الذكاء الاصطناعي: النهج القائم على المبادئ، نهج الواقع المعيشي، ونهج هياكل القوة. يركز النهج القائم على المبادئ على المبادئ الأخلاقية العالمية التي توجه تطوير الذكاء الاصطناعي، وغالبًا ما يكون متجذرًا في الأخلاقيات الديونتولوجية، التي تعطي الأولوية للقواعد والواجبات. يسعى هذا النهج إلى تأسيس قاعدة صلبة لأخلاقيات الذكاء الاصطناعي من خلال قوائم من المبادئ، مثل تلك الموضحة في إرشادات الأخلاقيات للذكاء الاصطناعي الموثوق به من الاتحاد الأوروبي، والتي تشمل احترام استقلالية الإنسان، ومنع الأذى، والعدالة، والقدرة على التفسير. ومع ذلك، يواجه هذا النهج انتقادات بسبب احتمال إغفاله لقضايا مثل الاستدامة والسياق الاجتماعي والسياسي لتقنيات الذكاء الاصطناعي.
بالمقابل، يركز نهج الواقع المعيشي على التفاعل الديناميكي بين التكنولوجيا والمجتمع، مع التأكيد على كيف يشكل الذكاء الاصطناعي ويتشكل من خلال التجارب الإنسانية. يستند هذا النهج إلى أساليب تجريبية لاستكشاف التفاعلات اليومية مع الذكاء الاصطناعي، كاشفًا عن الطرق الدقيقة التي يتفاعل بها المستخدمون مع التكنولوجيا والآثار الأخلاقية لهذه التفاعلات. يبرز أهمية فهم السياقات المحلية وإمكانية تغيير القيم استجابةً للذكاء الاصطناعي، داعيًا إلى نهج قائم على الممارسة في الأخلاقيات يأخذ في الاعتبار الطبيعة العلائقية للقيم.
أخيرًا، ينتقد نهج هياكل القوة الأنظمة الاجتماعية والتقنية للذكاء الاصطناعي، مع التركيز على قضايا القوة والتمييز والعدالة الاجتماعية. يفحص كيف يمكن أن تزيد تقنيات الذكاء الاصطناعي من تفاقم عدم المساواة القائمة ويؤكد على ضرورة النظر في السياق الاجتماعي والسياسي الأوسع الذي تعمل فيه الذكاء الاصطناعي. يبرز هذا النهج أهمية معالجة المراقبة والتحيز والاقتصاد السياسي للذكاء الاصطناعي، داعيًا إلى فحص نقدي للآثار الأخلاقية لتقنيات الذكاء الاصطناعي فيما يتعلق بالظلم النظامي. معًا، توفر هذه النهج إطارًا شاملاً لفهم التحديات الأخلاقية التي تطرحها الذكاء الاصطناعي والحاجة إلى حلول متعددة الأبعاد.
القيود
تتمثل قيود النهج القائم على المبادئ في أخلاقيات الذكاء الاصطناعي بشكل أساسي في نقطتين. أولاً، يجادل النقاد بأن المبادئ الأخلاقية غالبًا ما تكون مجردة وغير مرتبطة بالسياقات المحلية التي يتم فيها تنفيذ تقنيات الذكاء الاصطناعي. يخلق هذا الانفصال “فجوة المبادئ/الممارسة”، مما يؤدي إلى شكل من “أخلاقيات قائمة على القوائم” التي تقلل الاعتبارات الأخلاقية إلى قضايا محددة مسبقًا دون الانخراط مع الحقائق الدقيقة للتفاعلات بين الإنسان والذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى ذلك، يميل هذا النهج إلى التأكيد على الآثار السلبية لأنظمة الذكاء الاصطناعي بينما يغفل عن إمكانياتها لتعزيز أطر أخلاقية جديدة أو معايير إيجابية. إن الاعتماد على المبادئ الأخلاقية المحددة مسبقًا، وغالبًا ما يتم استعارتها من مجالات أخرى مثل الأخلاقيات الحيوية، يعرض المخاطر لجعل الالتزامات الأخلاقية سطحية وعشوائية، بدلاً من أن تكون جوهرية وصارمة.
ثانيًا، يتم انتقاد النهج القائم على المبادئ لفشله في أخذ السياقات الاجتماعية والسياسية والاقتصادية المحيطة بتطوير واستخدام الذكاء الاصطناعي في الاعتبار. من خلال عزل الاعتبارات الأخلاقية عن القضايا النظامية واللامساواة الهيكلية، يغفل الديناميات القوية والمصالح التي تشكل تقنيات الذكاء الاصطناعي. يبرز النقاد أن هذا النهج قد يدعم بشكل غير مقصود عدم المساواة القائمة ويفشل في معالجة الآثار البيئية لأنظمة الذكاء الاصطناعي. بالمقابل، تهدف النهج البديلة في أخلاقيات الذكاء الاصطناعي، مثل تلك التي تركز على نماذج تكنولوجية معينة وسياقات، إلى سد هذه الفجوات من خلال تضمين الاعتبارات الأخلاقية ضمن حقائق تنفيذ الذكاء الاصطناعي، مما يعزز فهمًا أكثر دقة للآثار الأخلاقية لتقنيات الذكاء الاصطناعي.
DOI: https://doi.org/10.1007/s43681-025-00955-7
Publication Date: 2026-01-28
Author(s): Elizabeth Liz M. Groen et al.
Primary Topic: Ethics and Social Impacts of AI
Overview
The section provides an overview of the burgeoning field of AI ethics, highlighting the diverse scholarly efforts to address the moral implications of AI technologies across various disciplines. It notes the proliferation of conferences and journals dedicated to this topic, reflecting a societal need for deeper ethical reflection amidst the rapid adoption of AI. The authors aim to structure the extensive literature by categorizing it into three primary approaches: a principle-based approach, a power structures approach, and a lived realities approach. Each of these frameworks offers distinct perspectives on moral concerns such as fairness, sustainability, and the future of work.
The principle-based approach interprets ethical issues through abstract concepts, often translating them into legal and technological frameworks, such as anti-discrimination laws and fairness-in-design. In contrast, the power structures approach critiques the societal injustices that contribute to biased AI systems, while the lived realities approach emphasizes the importance of human flourishing and value change in discussions about fairness and work. The authors argue that these differing frameworks illuminate internal tensions within AI ethics debates and suggest that understanding these perspectives can enhance the discourse on worker rights and the implications of AI in various sectors. Ultimately, the categorization aims to bridge AI ethics with other areas of applied ethics, fostering a more coherent understanding of the moral challenges posed by AI technologies.
Methods
The methodology of this review employs a narrative synthesis to explore the moral concerns associated with artificial intelligence (AI). It aims to identify various approaches authors use to articulate these concerns, examining the underlying traditions, methodologies, levels of analysis, and the strengths and weaknesses of each approach. The literature was primarily gathered through snowball sampling, following an initial search in academic databases such as Web of Science, Google Scholar, and PhilPapers, using keywords like “AI ethics,” “moral concerns,” and “ethical issues.”
Inclusion criteria for the literature were established, focusing on works that explicitly addressed moral concerns, utilized a moral framework for analysis, critiqued AI systems, or challenged principle-based approaches in AI ethics. Notably, literature that concentrated solely on epistemic, technical, or legal dimensions was excluded. The review is limited to English-language publications, predominantly from European and US contexts, which may introduce a bias in the identified approaches. The authors encourage further research to analyze non-English language literature to uncover potentially different perspectives on moral concerns in AI.
Discussion
The discussion section of the research paper delineates three primary approaches to AI ethics: the principle-based approach, the lived realities approach, and the power structures approach. The principle-based approach emphasizes universal ethical principles that guide AI development, often rooted in deontological ethics, which prioritize rules and duties. This approach seeks to establish a solid foundation for ethical AI through lists of principles, such as those outlined in the EU’s Ethics Guidelines for Trustworthy AI, which include respect for human autonomy, prevention of harm, fairness, and explicability. However, the approach faces criticism for its potential oversights, such as neglecting issues like sustainability and the socio-political context of AI technologies.
In contrast, the lived realities approach focuses on the dynamic interplay between technology and society, emphasizing how AI shapes and is shaped by human experiences. This approach draws on empirical methods to explore everyday interactions with AI, revealing the nuanced ways users engage with technology and the moral implications of these interactions. It highlights the importance of understanding local contexts and the potential for value change in response to AI, advocating for a practice-based approach to ethics that considers the relational nature of values.
Finally, the power structures approach critiques the socio-technical systems of AI, focusing on issues of power, discrimination, and social justice. It examines how AI technologies can exacerbate existing inequalities and emphasizes the need to consider the broader socio-political context in which AI operates. This approach underscores the importance of addressing surveillance, bias, and the political economy of AI, advocating for a critical examination of the ethical implications of AI technologies in relation to systemic injustices. Together, these approaches provide a comprehensive framework for understanding the ethical challenges posed by AI and the need for multi-faceted solutions.
Limitations
The limitations of the principle-based approach to AI ethics are primarily twofold. First, critics argue that ethical principles are often abstract and disconnected from the local contexts in which AI technologies are implemented. This detachment creates a “principles/practice gap,” leading to a form of “checklist ethics” that reduces ethical considerations to predefined concerns without engaging with the nuanced realities of human-AI interactions. Additionally, this approach tends to emphasize the negative implications of AI systems while neglecting their potential to foster new moral frameworks or positive norms. The reliance on pre-established ethical principles, often borrowed from other fields like bioethics, risks rendering ethical commitments superficial and arbitrary, rather than substantive and rigorous.
Second, the principle-based approach is criticized for its failure to account for the socio-political and economic contexts surrounding AI development and use. By isolating ethical considerations from systemic issues and structural inequalities, it overlooks the power dynamics and interests that shape AI technologies. Critics highlight that this approach may inadvertently support existing inequalities and fail to address the ecological impacts of AI systems. In contrast, alternative approaches in AI ethics, such as those focusing on specific technological prototypes and contexts, aim to bridge these gaps by embedding ethical considerations within the realities of AI implementation, thereby fostering a more nuanced understanding of the moral implications of AI technologies.