Question 1

ما المطلوب لاستخدام الذكاء الاصطناعي بشكل متوافق في المملكة؟

Accepted Answer

سدايا أصدرت مبادئ أخلاقيات الذكاء الاصطناعي عام ٢٠٢٣ كإطار مرجعي يشمل الجهات العامة والخاصة، وأصدرت ضوابط للذكاء الاصطناعي التوليدي للجهات الحكومية. عملياً ما يُسأل عنه في المشاريع: تصنيف حالة الاستخدام ومخاطرها، وضوح المسؤولية عند الخطأ، وتوثيق مصدر البيانات، وإمكانية التفسير. الجهات الحكومية عليها التزام إضافي عندما تستخدم أدوات توليدية — لذلك نبدأ بالحكم على حالة الاستخدام قبل اختيار المنصة.

Question 2

هل يمكن تشغيل نموذج لغوي داخل بيئتنا بدون إنترنت؟

Accepted Answer

نعم، والنماذج المفتوحة أصبحت كافية لكثير من حالات الاستخدام المؤسسية إن كان الغرض استخراج معلومات أو تصنيفاً أو بحثاً داخل مستندات، لا محادثة عامة واسعة المعرفة. لكن التكلفة الحقيقية ليست النموذج بل الطبقات المحيطة: استرجاع المستندات، وصلاحيات الوصول، والمراقبة. التوصية أن يُقاس الأمر على حالة استخدام واحدة محددة أولاً، لأن البدء بمنصة عامة على الأجهزة يُنتج نموذجاً يعمل ولا يُستَخدم.

Question 3

ما هو RAG ومتى نحتاجه؟

Accepted Answer

RAG يعني أن النموذج لا يجيب من ذاكرته بل من مستنداتك التي تُسترجع وقت السؤال، وهذا يقلّل الهلوسة ويسمح بتحديث المعرفة بلا إعادة تدريب. تحتاجه عندما تكون الإجابة موجودة في وثائق داخلية متغيّرة، أو عندما تحتاج الاستشهاد بالمصدر. الشرط الحاسم ليس النموذج بل جودة الفهرس وصلاحيات الوصول: RAG على مستندات غير منظمة، أو بلا تحكم في صلاحيات الوصول، هو مشروع تسريب مؤجّل.

Question 4

هل بياناتنا ستُستخدم لتدريب النماذج؟

Accepted Answer

هذا سؤال تعاقدي قبل أن يكون تقنياً: يعتمد على شروط المزوّد وإعدادات الحساب، لا على نوع الخدمة. الممارسة التي نوصي بها: تعطيل التدريب على مستوى المؤسسة حيث يُتاح، وتوثيق ذلك في العقد لا في الإعدادات فقط، وتصنيف أي بيانات تُرسل للنموذج. أي إرسال لبيانات شخصية إلى خدمة خارجية يحتاج أساساً نظامياً وفق نظام حماية البيانات، و«الإعداد مغلق» ليس أساساً نظامياً.

Question 5

ما مخاطر مساعد الذكاء الاصطناعي على بيانات الشركة؟

Accepted Answer

المخاطر تتلخّص في ثلاثة: صلاحيات مفرطة يورثها المساعد للمستخدم (فيرى ما لا يحق له)، وتسريب عبر الإدخال، واستخدام صامت بلا سجل. الأخطر هو الأول لأنه لا يظهر كخلل أمني بل كتجربة مستخدم جيدة. قبل تشغيل أي مساعد، ننفّذ مراجعة صلاحيات على مستوى الملفات والمجلدات، لأن المساعد يعتمد على نموذج الصلاحيات الموجود — فإن كان مبعثراً، سيصبح مرئياً دفعة واحدة.

Question 6

من أين نبدأ فعلياً في مشاريع الذكاء الاصطناعي؟

Accepted Answer

من الأعمال المتكررة كثيفة النصوص، لا من الأفكار الكبيرة: تصنيف تذاكر، استخراج بيانات من عقود، إجابة موظفين من دليل سياسات، تلخيص تقارير. هذه تعطي نتيجة قابلة للقياس في أسابيع لأن معيار النجاح واضح. عكس ذلك المشاريع التي تبدأ بـ «منصة ذكاء اصطناعي للمؤسسة» — كبيرة، بلا مالك، وتنتهي بعرض تقديمي. نبدأ بحالة واحدة، نقيسها، ثم نعيد استخدام الطبقة نفسها في الثانية.

الذكاء الاصطناعي والبيانات