تخطَّ إلى المحتوى
شبكة مواقع الخروصي

الرئيسية ← المصطلحات ← المخاطر والحوكمة

15 مصطلحاً · فئة المخاطر والحوكمة

مصطلحات المخاطر والحوكمة

السلامة والتحيّز والتنظيم — الجانب الذي يُهمَل غالباً.

المصطلحفيمَ يُستخدم عملياً
الهلوسة
Hallucination
أن يُنتج النموذج معلومة غير صحيحة بثقة تامة وكأنها حقيقة. أخطر سلوك عملياً، ويُعالَج بـRAG والتحقق البشري لا بالثقة.
التحيّز
Bias
انحياز غير مقصود في المخرجات ناتج عن انحياز في بيانات التدريب — قد يظهر ثقافياً أو لغوياً أو جندرياً.
محاذاة القيم
AI Alignment
ضمان أن يتصرّف النظام وفق نوايا وقيم مستخدميه، وتزداد أهميته كلما زادت قدرة النموذج واستقلاليته.
حقن الأوامر
Prompt Injection
هجوم يُخفي فيه المهاجم تعليمات داخل محتوى يقرأه النموذج (صفحة، ملف، بريد) ليجعله يتجاهل تعليماتك الأصلية.
التزييف العميق
Deepfake
محتوى مُفبرك واقعي المظهر لشخص حقيقي. التحدي الأكبر أمام مصداقية الصورة والصوت كدليل.
الشفافية والتفسيرية
Explainable AI — XAI
قدرة تفسير سبب وصول النموذج لقرار معيّن — شرط تنظيمي في القطاعات الحساسة كالائتمان والتوظيف والطب.
الإنسان في الحلقة
Human-in-the-loop
تصميم يُبقي القرار النهائي بيد إنسان في المهام الحرجة، ويستخدم الآلة للفرز والاقتراح لا للحسم.
حوكمة الذكاء الاصطناعي
AI Governance
إطار السياسات والضوابط الذي ينظّم بناء الأنظمة واستخدامها، ويحدّد المسؤولية عند الخطأ.
الذكاء الاصطناعي العام
AGI
ذكاء اصطناعي يضاهي الإنسان في أي مهمة معرفية عامة. لا يوجد اليوم نظام مصنّف كذلك، لكنه هدف معلن لكبرى الشركات.
الذكاء الفائق
ASI
مستوى افتراضي يتجاوز الذكاء البشري في كل المجالات — محور نقاش السلامة طويل المدى.
انحراف البيانات
Data Drift / Concept Drift
تغيّر بيانات الواقع عن بيانات التدريب مع الزمن، فيتآكل أداء النموذج تدريجياً بلا خطأ برمجي واحد. أهم سبب لفشل النماذج الإنتاجية.
بطاقة النموذج
Model Card
وثيقة تُرفق بالنموذج تشرح بيانات تدريبه واستخداماته المقصودة وحدوده المعروفة. صارت متطلباً في المشتريات المؤسسية.
الاختبار العدائي
Red Teaming
محاولة كسر النموذج عمداً قبل إطلاقه: استخراج محتوى ضار، أو تجاوز قيوده، أو استدراجه لكشف بيانات. اختبار اختراق للنماذج.
قانون الذكاء الاصطناعي الأوروبي
EU AI Act
أول إطار تشريعي شامل يصنّف الأنظمة حسب درجة الخطورة ويفرض التزامات متدرّجة عليها. يؤثر على أي جهة تخدم مستخدمين في أوروبا.
العلامة المائية الرقمية
Watermarking / Provenance
إشارة مضمّنة في المحتوى المولَّد لإثبات مصدره. أداة أساسية في مواجهة التزييف، لكنها ما تزال قابلة للإزالة عملياً.

أين تلتقي هذه المصطلحات عملياً؟

هذه الفئة ليست تعريفات معزولة — كل مصطلح فيها يظهر في سياق تطبيقي داخل المنصة:

فئات أخرى

⚡جرّبها الآنخطوة واحدة · خمس دقائق
1
خذ آخر مخرَج اعتمدت عليه في عملك، واسأل: ما الذي كان سيحدث لو كان خاطئاً ولم ألاحظ؟

الخطر ليس في احتمال الخطأ بل في غياب من يكتشفه. هذا السؤال يكشف أين تحتاج مراجعة بشرية إلزامية.

أمر جاهز — عدّل ما بين الأقواس

اعمل كمدقّق مخاطر يفترض الفشل لا النجاح. السياق: استخدمت مخرَج نموذج في [صف الاستخدام]، وقد وصل إلى [من يراه أو يعتمد عليه]. المهمة: حدّد ثلاثة أنواع خطأ محتملة في هذا الاستخدام تحديداً، وأثر كل واحد لو مرّ دون اكتشاف، ونقطة الفحص التي تمنعه. الصيغة: جدول — نوع الخطأ، كيف يبدو، أثره، الفحص الذي يكشفه. القيود: ركّز على الأخطاء التي تبدو معقولة ولا تُكتشف بالقراءة السريعة، لا على الأخطاء الفاضحة.

عد إلى المسرد الكامل ← الصقه في أي نموذج لغوي