أخلاقيات الذكاء الاصطناعي والقدرة على التفسير: دليل الإبلاغ الآمن

مع استمرار تأثير الذكاء الاصطناعي على اتخاذ القرارات في مجالات الرعاية الصحية والتمويل والعدالة وغيرها، أصبحت الأسئلة المتعلقة بالعدالة والمساءلة والشفافية في طليعة تطوير الذكاء الاصطناعي. يقدم هذا المقرر التحديات الأخلاقية التي تطرحها أنظمة الذكاء الاصطناعي ويركز على الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) كعنصر حيوي للثقة والامتثال والابتكار المسؤول.

سيستكشف المشاركون تقاطع الأخلاق والتنظيم والحلول التقنية المصممة لجعل أنظمة الذكاء الاصطناعي مفهومة وعادلة. يقدم المقرر توازناً بين الأسس المفاهيمية ودراسات الحالة الواقعية والأدوات العملية لتقييم وتحسين شفافية نماذج الذكاء الاصطناعي، خاصة في البيئات ذات المخاطر العالية أو الخاضعة للتنظيم.

Section 1: Foundations of AI Ethics

• Why AI ethics matters: trust, safety, and social responsibility.
• Key ethical principles: fairness, accountability, transparency, autonomy.
• Common risks: bias, discrimination, opacity, surveillance.
• Real-world case studies: when AI fails or harms.
• Ethical frameworks: consequentialism, deontology, virtue ethics in AI.
• Stakeholder impact and ethical design considerations.
• Role of human oversight and moral reasoning.

Section 2: Understanding Bias and Fairness in AI

• How bias enters AI systems (data, design, deployment).
• Types of bias: historical, algorithmic, selection, measurement.
• Evaluating fairness: individual vs. group fairness metrics.
• Tools for bias detection and mitigation (Fairlearn, AI Fairness 360, etc.).
• Fairness trade-offs: performance vs. equity
• Inclusive dataset design and demographic parity.
• Guidelines for equitable model development.

Section 3: Explainable AI (XAI) Principles and Techniques

• What is XAI and why it matters.
• Black-box vs. white-box models: strengths and limitations.
• Post-hoc explanation methods: SHAP, LIME, counterfactuals.
• Interpretable models: decision trees, rule-based systems, linear models.
• Domain-specific challenges in explainability (e.g., healthcare, finance).
• Communicating AI decisions to non-technical stakeholders.
• Hands-on walkthrough: explaining a black-box classifier.

Section 4: Governance, Compliance, and Regulation

• Overview of global AI regulations and guidelines (EU AI Act, OECD, UNESCO).
• Industry standards: ISO/IEC 24028, NIST AI Risk Management Framework.
• Ethics review boards, model documentation, and audit trails.
• AI in high-risk sectors: health, law, public services.
• Data protection, consent, and the right to explanation.
• Building internal governance structures for ethical AI.
• Preparing for regulatory audits and external evaluations.

Section 5: Designing Ethical and Transparent AI Systems

• Ethical design thinking in AI product development.
• Balancing accuracy, explainability, and user trust.
• Human-in-the-loop systems and oversight protocols.
• Transparency by design: UI, feedback, documentation.
• Building ethical AI cultures inside organizations.
• Scenario planning for ethical decision-making.
• Action planning: applying XAI and ethics to your projects.

عند إتمام هذه الدورة التدريبية بنجاح، سيحصل المشاركون على شهادة إتمام التدريب من Holistique Training. وبالنسبة للذين يحضرون ويكملون الدورة التدريبية عبر الإنترنت، سيتم تزويدهم بشهادة إلكترونية (e-Certificate) من Holistique Training.  

شهادات Holistique Training معتمدة من المجلس البريطاني للتقييم (BAC) وخدمة اعتماد التطوير المهني المستمر (CPD)، كما أنها معتمدة وفق معايير ISO 9001 وISO 21001 وISO 29993.  

يتم منح نقاط التطوير المهني المستمر (CPD) لهذه الدورة من خلال شهاداتنا، وستظهر هذه النقاط على شهادة إتمام التدريب من Holistique Training. ووفقًا لمعايير خدمة اعتماد CPD، يتم منح نقطة CPD واحدة عن كل ساعة حضور في الدورة. ويمكن المطالبة بحد أقصى قدره 50 نقطة CPD لأي دورة واحدة نقدمها حاليًا.