بناء قدرات الذكاء الاصطناعي لعلم الجريمة - المهارات والبيانات والتعاون

سلسلة رؤى بريدج كونكت: الذكاء الاصطناعي في علم الجريمة | الجزء 5

من الأدوات إلى القدرات

بات من الواضح الآن أن الذكاء الاصطناعي في علم الجريمة ليس مشكلة تقنية، بل هو

أجرت العديد من منظمات العدالة تجارب رائدة على الذكاء الاصطناعي - نماذج تنبؤية، وأتمتة الأدلة الجنائية الرقمية، وتحليلات المراقبة - إلا أن عددًا أقل بكثير منها قام بدمج هذه الأدوات بشكل مستدام في نماذج عملها. يتم شراء الأنظمة، وإطلاق التجارب، وعرض لوحات المعلومات، ثم يتوقف الزخم. التكنولوجيا تعمل، لكن المنظمة لا تعمل.

لا تقتصر هذه الفجوة بين الطموح والتنفيذ على مجال العدالة فحسب، بل إن عواقبها أشد وطأة. إن بناء قدرات الذكاء الاصطناعي في علم الجريمة يتطلب أكثر بكثير من مجرد برمجيات. فهو يستلزم مهارات جديدة، وتخصصات جديدة في مجال البيانات، وشراكات جديدة، والأهم من ذلك كله، تحولاً ثقافياً في كيفية فهم مؤسسات العدالة للأدلة والمخاطر وعملية صنع القرار.

لماذا تُعدّ القدرة، وليس التكنولوجيا، هي العائق؟

تتمتع معظم الهيئات القضائية الآن بإمكانية الوصول إلى تقنيات الذكاء الاصطناعي المتشابهة إلى حد كبير. وتتوفر منصات الحوسبة السحابية وأدوات التحليل وحتى النماذج المدربة مسبقًا على نطاق واسع. وما يميز البرامج الناجحة عن البرامج المتعثرة ليس الوصول إلى الأدوات، بل

تشمل أنماط الأعطال الشائعة ما يلي:

• عدم كفاية جودة البيانات أو قابلية التشغيل البيني

• عدم وجود خبرة داخلية كافية لتحدي الموردين

• عدم وضوح ملكية أنظمة الذكاء الاصطناعي

• ضعف الحوكمة والرقابة الأخلاقية

• المقاومة الثقافية من جانب العاملين في الخطوط الأمامية

في كثير من الحالات، يُنظر إلى الذكاء الاصطناعي كمشروع تقني وليس كتحول استراتيجي. هذا التصور خاطئ جوهريًا. فالذكاء الاصطناعي في علم الجريمة يتداخل مع العمليات والسياسات والقوانين والأخلاقيات وثقة الجمهور، ولذا يجب التعامل معه كقدرة شاملة للمؤسسة.

التحول في المهارات: ما يحتاجه العاملون في مجال علم الجريمة الحديث

ما وراء علم الجريمة التقليدي

تتغير المهارات المطلوبة لفرق علم الجريمة المستقبلية بسرعة. فبينما تظل الخبرة المتخصصة في الجريمة والقانون والسلوك الاجتماعي ضرورية، إلا أنها لم تعد كافية بمفردها.

تشمل الكفاءات الأساسية الناشئة ما يلي:

• معرفة البيانات

• الاستدلال الإحصائي

• إتقان الذكاء الاصطناعي

• الوعي بالأخلاقيات والحوكمة

• التعاون متعدد التخصصات

الأهم من ذلك، أن منظمات العدالة لا تحتاج إلى أن يصبح كل عالم جريمة عالم بيانات. إنما تحتاج إلى خبرة داخلية كافية لطرح الأسئلة الصحيحة، وتحدي الافتراضات، وتجنب الاعتماد الأعمى على الموردين.

صعود الأدوار الهجينة

بدأت الوكالات الرائدة في استحداث أدوار هجينة تربط بين الأقسام التقليدية:

• عالم جريمة - محلل بيانات

• المحقق - مسؤول الاتصال بالذكاء الاصطناعي

• مستشار قانوني - مدقق خوارزميات

تؤدي هذه الأدوار دور المترجم بين الأنظمة التقنية والواقع التشغيلي. وهي ضرورية لضمان تفسير مخرجات الذكاء الاصطناعي بشكل صحيح واستخدامها بمسؤولية.

بدون هؤلاء الوسطاء، فإن الذكاء الاصطناعي معرض لخطر التجاهل أو الإفراط في الثقة به - وكلاهما نتيجتان خطيرتان بنفس القدر.

البيانات كبنية تحتية استراتيجية

التبعية الخفية

لا تتجاوز جودة أنظمة الذكاء الاصطناعي جودة البيانات التي تستخدمها. ومع ذلك، لا تزال إدارة البيانات إحدى أضعف حلقات تبني الذكاء الاصطناعي في قطاع العدالة.

تشمل التحديات ما يلي:

• تجزئة ملكية البيانات بين الوكالات

• معايير وتنسيقات بيانات غير متسقة

• الأنظمة القديمة ذات قابلية التشغيل البيني الضعيفة

• القيود القانونية على تبادل البيانات

• سجلات تاريخية غير مكتملة أو متحيزة

في العديد من الأنظمة القضائية، تعمل الشرطة والمحاكم وخدمات المراقبة والسجون بأنظمة بيانات منفصلة ذات تكامل محدود. يزدهر الذكاء الاصطناعي بفضل مجموعات البيانات المترابطة؛ وغالبًا ما تكون أنظمة العدالة منفصلة هيكليًا.

من تكديس البيانات إلى إدارة البيانات

يتطلب بناء قدرات الذكاء الاصطناعي تحولاً من تكديس البيانات إلى

تستثمر المنظمات التي تتبع أفضل الممارسات في:

• معايير بيانات موحدة بين وكالات العدالة

• أطر آمنة لتبادل البيانات ذات أسس قانونية واضحة

• تتبع البيانات الوصفية ومصدر البيانات

• اختبار التحيز وتوثيق مجموعات البيانات ("جداول بيانات لمجموعات البيانات")

• تحليلات تحافظ على الخصوصية مثل التعلم الموحد

هذه الاستثمارات ليست براقة، لكنها حاسمة. فبدونها، تظل مبادرات الذكاء الاصطناعي هشة وغير قابلة للتوسع.

التعاون: لا يمكن لأي نظام عدالة أن يفعل ذلك بمفرده

الشراكات بين القطاعين العام والخاص

تتزايد قدرة الذكاء الاصطناعي في علم الجريمة من خلال التعاون بدلاً من التطوير الداخلي. يمكن للشراكات مع شركات التكنولوجيا أن تسرّع الابتكار، لكنها تُدخل أيضاً تبعية ومخاطر.

تتشارك الشراكات الناجحة في ثلاث خصائص:

1. المساءلة الواضحة

2. الشفافية

3. نقل المعرفة

تتطور نماذج الشراء وفقًا لذلك، مع التركيز بشكل أكبر على التطوير المشترك والمعايير المفتوحة واستراتيجيات الخروج لتجنب احتكار الموردين.

دور الأوساط الأكاديمية ومؤسسات البحث

تؤدي الجامعات ومعاهد البحوث دورًا حاسمًا في:

• التحقق من صحة الافتراضات الخوارزمية

• إجراء عمليات تدقيق مستقلة للتحيز

• تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي القابلة للتفسير

• تدريب الجيل القادم من المتخصصين في مجال العدالة

تستند بعض أنجح برامج الذكاء الاصطناعي في علم الجريمة إلى شراكات أكاديمية طويلة الأمد بدلاً من العقود التجارية قصيرة الأجل. توفر هذه الشراكات دقة فكرية وخبرة مؤسسية، وهما عنصران نادران في دورات التكنولوجيا سريعة التطور.

بناء القدرات الأخلاقية جنباً إلى جنب مع القدرات التقنية

كما تم توضيحه في المدونة الرابعة، لا يمكن إضافة الأخلاقيات بعد تطبيقها. يجب دمج القدرة الأخلاقية في الهياكل التنظيمية وسير العمل.

وهذا يشمل:

• لجان أخلاقيات الذكاء الاصطناعي الدائمة ذات السلطة التشغيلية

• إجراء تقييمات الأثر الأخلاقي الإلزامي قبل النشر

• مسارات تصعيد للموظفين في الخطوط الأمامية للطعن في مخرجات الخوارزميات

• المراقبة المستمرة للتأثيرات في العالم الحقيقي، وليس فقط الأداء التقني

إن القدرة الأخلاقية هي أيضاً جزء من الثقافة. يجب أن يشعر الموظفون بالقدرة على التساؤل حول توصيات الذكاء الاصطناعي دون خوف من الظهور بمظهر مناهض للابتكار أو ساذج تقنياً.

التدريب على نطاق واسع: من المتخصصين إلى جميع العاملين

لا تقتصر قدرات الذكاء الاصطناعي على الفرق المتخصصة. فالضباط الميدانيون والمحللون والمدعون العامون والقضاة وصناع السياسات يتفاعلون جميعًا - بشكل مباشر أو غير مباشر - مع المخرجات الخوارزمية.

لذلك، تتبنى المنظمات الفعالة نماذج تدريب متدرجة:

• معرفة أساسية بالذكاء الاصطناعي

• تدريب خاص بالأدوار

• تدريب متقدم

• يركز

بدون هذا النهج واسع النطاق، يصبح الذكاء الاصطناعي إما غير مفهوم أو يُساء استخدامه في نقاط اتخاذ القرار الحاسمة.

قياس نضج القدرات

يسعى قادة العدالة بشكل متزايد إلى إيجاد طرق لتقييم جاهزيتهم في مجال الذكاء الاصطناعي. وتشمل أبعاد القدرات المفيدة ما يلي:

• جودة البيانات وتكاملها

• عمق المهارات الداخلية

• قوة الحوكمة والرقابة

• الشفافية وقابلية التدقيق

• ثقة الجمهور وشرعيته

إن النظر إلى تبني الذكاء الاصطناعي من خلال

الآثار الاستراتيجية على صناع القرار

لقادة العدالة

• تعامل مع قدرات الذكاء الاصطناعي كبنية تحتية مؤسسية أساسية

• استثمر في الأفراد والبيانات قبل توسيع نطاق التكنولوجيا

• كافئ التفاعل النقدي مع الذكاء الاصطناعي، وليس التبني الأعمى له.

لمزودي التكنولوجيا

• تنافس على أساس الشفافية، وليس الأداء فقط.

• حلول تصميمية تُمكّن من نقل المعرفة

• توقع أن يطالب العملاء بالحوكمة المصممة مسبقاً

للمستثمرين

• يُعد نضج القدرات مؤشراً رئيسياً للقيمة طويلة الأجل

• المنظمات التي تستثمر في المهارات والبيانات ستتفوق على تلك التي تسعى وراء المكاسب السريعة.

• ستفضل أسواق تكنولوجيا العدالة العمق على السرعة

نظرة مستقبلية: القدرة كعامل تمييز حقيقي

إن مستقبل الذكاء الاصطناعي في علم الجريمة لن يتحدد بمن يمتلك الخوارزميات الأكثر تقدماً، بل بمن بنى القدرات الأكثر مرونة حولها.

ستتمكن الأنظمة القضائية التي تستثمر في المهارات وإدارة البيانات والتعاون من التكيف مع تطور التقنيات. أما تلك التي تتعامل مع الذكاء الاصطناعي كحل جاهز للاستخدام، فستواجه صعوبات في اكتساب الشرعية وقابلية التوسع وكسب ثقة الجمهور.

في النهاية، لن يحل الذكاء الاصطناعي محل علم الجريمة، بل سيعيد تعريف معنى ممارسته بشكل جيد.

"إن قدرات الذكاء الاصطناعي في مجال العدالة مبنية على الأشخاص والبيانات والثقة، وليس على البرامج وحدها."