عندما تبدأ أنظمة الذكاء الاصطناعي في اتخاذ قرارات حاسمة في الرعاية الصحية أو التمويل، نواجه جدارًا أساسيًا: الغموض.

يعتمد الطبيب على تشخيص الذكاء الاصطناعي. ينشر المتداول روبوتًا. ولكن ماذا بعد ذلك؟ لا أحد يمكنه تتبع المنطق. تظل البيانات الأساسية محبوسة بعيدًا. يظل الخوارزمية صندوقًا أسود.

كيف تثق في ذلك فعلاً؟

هذه ليست مجرد صداع فلسفي—إنها أزمة عملية. عندما تتخذ نموذج قرارات في بيئات عالية المخاطر، نحتاج إلى فهم "السبب" وراء كل حركة. ومع ذلك، فإن معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي تعمل خلف أبواب مغلقة، ومنطقها غير متاح حتى لمبدعيها أحيانًا.

الفجوة بين الأتمتة والمساءلة تزداد اتساعًا. تتطلب الأسواق المالية الشفافية. تتطلب الرعاية الصحية ذلك. يطالب المستخدمون بذلك.

لذا، يصبح السؤال الحقيقي: هل يمكننا بناء أنظمة حيث يصبح عملية اتخاذ القرار نفسها قابلة للتحقق؟ حيث تكون سلامة البيانات ومنطق النموذج ليست أسرارًا تجارية، بل نقاط فحص شفافة يمكن للجميع تدقيقها؟