الإنترنت، الذي تم الترحيب به ذات يوم كقوة ديمقراطية للمعلومات، يواجه الآن محاسبة. تخيل مريضًا قلقًا بشأن تحاليل الدم الأخيرة، يلجأ إلى Google للحصول على توضيح. يكتب "ما هو المعدل الطبيعي لتحاليل الدم للكبد" على أمل الحصول على تطمين، لكنه لا يجد سوى ملخص مُنشأ بواسطة الذكاء الاصطناعي، والذي، على الرغم من أنه يبدو موثوقًا، إلا أنه غير مكتمل بشكل خطير. هذا السيناريو، الذي سلطت صحيفة الغارديان الضوء عليه مؤخرًا، دفع Google إلى سحب AI Overviews لبعض الاستعلامات الطبية، مما أثار أسئلة مهمة حول دور الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية ومسؤولية عمالقة التكنولوجيا.

تؤكد الحادثة على قلق متزايد: احتمال أن يؤدي الذكاء الاصطناعي إلى تضخيم المعلومات المضللة، لا سيما في المجالات الحساسة مثل الصحة. تعتمد AI Overviews، المصممة لتقديم إجابات وملخصات سريعة، على خوارزميات مدربة على مجموعات بيانات ضخمة. ومع ذلك، فإن مجموعات البيانات هذه ليست دائمًا مثالية. في حالة اختبارات وظائف الكبد، فشل الذكاء الاصطناعي في مراعاة عوامل حاسمة مثل الجنسية والجنس والعرق والعمر، وقدم "نطاقًا طبيعيًا" معمماً يمكن أن يضلل الأفراد ويجعلهم يعتقدون أن نتائجهم صحية بينما هي ليست كذلك.

في أعقاب تحقيق الغارديان، قامت Google بسرعة بإزالة AI Overviews للاستعلامات المحددة التي تم الإبلاغ عنها. صرح متحدث باسم Google لـ TechCrunch أن الشركة تعمل باستمرار على تحسين جودة ودقة الميزات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، تستمر لعبة القط والفأر. كما اكتشفت الغارديان، فإن الاختلافات الطفيفة في الاستعلامات الأصلية، مثل "lft reference range"، لا تزال قادرة على تشغيل ملخصات مُنشأة بواسطة الذكاء الاصطناعي، مما يسلط الضوء على التحدي المتمثل في معالجة المشكلة بشكل شامل. في حين أن هذه الاختلافات لم تعد تنتج AI Overviews، إلا أن الحادثة تكشف عن الصعوبة الكامنة في مراقبة المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي عبر المشهد الشاسع للمعلومات عبر الإنترنت.

لا تقتصر المشكلة على البيانات غير الدقيقة فحسب؛ بل تتعلق بالسلطة المتصورة للذكاء الاصطناعي. غالبًا ما يثق المستخدمون في الملخصات التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي ضمنيًا، على افتراض أنها موضوعية وشاملة. ومع ذلك، يمكن أن تكون هذه الثقة في غير محلها. تشرح الدكتورة إميلي كارتر، أستاذة أخلاقيات الذكاء الاصطناعي في جامعة ستانفورد: "الذكاء الاصطناعي جيد فقط بقدر جودة البيانات التي يتم تدريبه عليها". "إذا كانت البيانات متحيزة أو غير كاملة، فسوف يعكس الذكاء الاصطناعي حتمًا هذه التحيزات، مما قد يؤدي إلى نتائج ضارة."

تمتد الآثار إلى أبعد من اختبارات وظائف الكبد. يتم استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد في الرعاية الصحية، من تشخيص الأمراض إلى تخصيص خطط العلاج. في حين أن الفوائد المحتملة هائلة، إلا أن المخاطر كبيرة بنفس القدر. إذا لم يتم تصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي والتحقق من صحتها ومراقبتها بعناية، فقد تؤدي إلى إدامة التفاوتات الصحية القائمة، وتفاقم الأخطاء الطبية، وتآكل الثقة في نظام الرعاية الصحية.

تعتبر الحادثة الأخيرة بمثابة دعوة للاستيقاظ لصناعة التكنولوجيا والجهات التنظيمية على حد سواء. إنه يسلط الضوء على الحاجة إلى مزيد من الشفافية والمساءلة والرقابة الأخلاقية في تطوير ونشر الذكاء الاصطناعي، لا سيما في المجالات عالية المخاطر مثل الرعاية الصحية. مع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي، من الضروري أن نتذكر أنه أداة، وليس بديلاً عن الخبرة البشرية والتفكير النقدي. تقع المسؤولية على عاتق كل من منشئي أنظمة الذكاء الاصطناعي والمستخدمين الذين يعتمدون عليها لضمان استخدام هذه التكنولوجيا القوية بأمان وأخلاقية. يتوقف مستقبل الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية على قدرتنا على التعلم من هذه الأخطاء وبناء أنظمة ليست ذكية فحسب، بل مسؤولة وجديرة بالثقة أيضًا.