مفردات أخلاقيات وسلامة الذكاء الاصطناعي

أخلاقيات الذكاء الاصطناعي لم تعد اختيارية — كل مهندس ذكاء اصطناعي / تعلم آلة يحتاج مناقشة التحيز والعدالة والسلامة وممارسات الذكاء الاصطناعي المسؤول بالإنجليزية.

مفردات الأخلاقيات الأساسية

المصطلح	العربية	التعريف
Bias	تحيز	عدم عدالة منهجية في تنبؤات النموذج تجاه مجموعات معينة
Fairness	عدالة	معاملة متساوية لمجموعات مختلفة من قبل النموذج
Transparency	شفافية	المستخدمون يستطيعون فهم كيف يتخذ الذكاء الاصطناعي قراراته
Explainability	قابلية التفسير	القدرة على شرح لماذا أصدر النموذج تنبؤاً محدداً
Accountability	مساءلة	شخص ما مسؤول عندما يُسبب الذكاء الاصطناعي ضرراً
Alignment	محاذاة	ضمان أن أهداف الذكاء الاصطناعي تتوافق مع نوايا البشر
Guardrails	حواجز أمان	إجراءات تقنية لمنع المخرجات الضارة
Red teaming	الفريق الأحمر	اختبار أنظمة الذكاء الاصطناعي بمحاولة جعلها تفشل

مفردات متعلقة بالتحيز

المصطلح	العربية	مثال
Selection bias	تحيز الاختيار	بيانات التدريب لا تمثل جميع المجموعات بالتساوي
Historical bias	تحيز تاريخي	البيانات تعكس تمييزاً سابقاً
Representation bias	تحيز التمثيل	مجموعات معينة ممثلة بشكل ناقص في البيانات
Disparate impact	تأثير متباين	تأثير سلبي غير متناسب على مجموعة محمية

عبارات شائعة في نقاشات الأخلاقيات

طرح مخاوف

"I've noticed the model performs significantly worse on [group]."
لاحظت أن النموذج يؤدي بشكل أسوأ بكثير على [مجموعة]

"The training data is heavily skewed toward [X]."
بيانات التدريب منحازة بشدة نحو [X]

"We need to add fairness metrics to our evaluation pipeline."
نحتاج إضافة مقاييس العدالة لخط أنابيب التقييم

اقتراح حلول

"We should run a bias audit across all demographic groups."
يجب أن نُجري تدقيق تحيز عبر جميع المجموعات الديموغرافية

"I recommend adding content filters as guardrails."
أوصي بإضافة مرشحات محتوى كحواجز أمان

"Let's implement a human-in-the-loop system."
لننفّذ نظام إنسان في الحلقة

مصطلحات سلامة الذكاء الاصطناعي

المصطلح	العربية	المعنى
Prompt injection	حقن المحفّز	خداع الذكاء الاصطناعي بإخفاء تعليمات في الإدخال
Jailbreaking	كسر القيود	تجاوز قيود السلامة في الذكاء الاصطناعي
Data poisoning	تسميم البيانات	تلويث بيانات التدريب للتلاعب بالنموذج
Adversarial examples	أمثلة عدائية	مدخلات مصممة لخداع النموذج
Human-in-the-loop	إنسان في الحلقة	مراجعة بشرية قبل تنفيذ قرارات الذكاء الاصطناعي
Content moderation	إشراف على المحتوى	تصفية المخرجات الضارة أو غير المناسبة

عبارات رئيسية لمقابلات الذكاء الاصطناعي

عند السؤال عن الأخلاقيات في المقابلات:

"I believe responsible AI development requires balancing
innovation with safeguards."
أعتقد أن تطوير الذكاء الاصطناعي المسؤول يتطلب التوازن بين الابتكار والحماية

"I always consider potential biases in the training data."
دائماً أضع في الاعتبار التحيزات المحتملة في بيانات التدريب

"I advocate for transparency — documenting model limitations."
أدعو للشفافية — توثيق قيود النموذج

:::