الآثار المترتبة على استخدام الذكاء الاصطناعي في الشركات والمجتمع - كتاب التقنية الرقمية - الصف 11 - الفصل 1 - المملكة العربية السعودية

📚 الآثار المترتبة على استخدام الذكاء الاصطناعي والوظائف المرتبطة به

المفاهيم الأساسية

عالم بيانات: يحول متطلبات العمل إلى حلول تعلم آلي.

مهندس بيانات: يستخرج البيانات ويُعد بيانات نماذج تعلم الآلة.

مهندس تعلم الآلة: يصمم نموذج تعلم الآلة ويشرف عليه ويديره.

مهندس عمليات البيانات: يقوم ببناء قنوات الاتصال التقنية لجمع المعلومات من أنظمة مختلفة، ويتابع سير العمل بين فرق البيانات.

مهندس عمليات تعلم الآلة: يُعد مسؤولاً عن الدعم الفني وصيانة نماذج تعلم الآلة.

خريطة المفاهيم

```markmap

الوحدة الثانية: الذكاء الاصطناعي

الآثار المترتبة على استخدام الذكاء الاصطناعي

في الشركات والمجتمع

• تطبيق واسع في الوظائف اليومية.
• تمكين الأفراد من اتخاذ قرارات أكثر وضوحاً واستراتيجية.
• قدرة أنظمة الذكاء على فهم كميات البيانات الضخمة وتوفير التوضيح.
• ظهور حوكمة عامة للبيانات (مجموعة موحدة من القواعد).
• قدرة الأنظمة على التعرف والعمل مع بعضها بشكل مستقل.

الوظائف في الذكاء الاصطناعي

أمثلة على الوظائف الجديدة

• عالم بيانات
• مهندس بيانات
• مهندس تعلم الآلة
• مهندس عمليات البيانات
• مهندس عمليات تعلم الآلة

تطور الوظائف

• حاجة الخبراء التقليديين لتعزيز مهاراتهم لاستيعاب متطلبات الذكاء الاصطناعي.
• ظهور المزيد من الوظائف والتخصصات الجديدة مع تقدم المجال.

الأدوات المستخدمة

• منصة تعلم الآلة للأطفال (Machine Learning for Kids)
• سكراتش (MIT Scratch)

ما ستتعلمه في الوحدة

• مفاهيم الذكاء الاصطناعي
• تعلم الآلة والمهام التي تتعلمها الآلة
• إنشاء نموذج تعلم الآلة الخاص بك
• استخدام نموذج تعلم الآلة في برنامج سكراتش

التحول الرقمي

تعريفه

• عملية تحول في طريقة العمل باستخدام التقنيات الرقمية لزيادة الإنتاج وتحسين العمل

أكبر التغييرات التي أحدثها

• تغيير طريقة التواصل بين الأفراد
• زيادة سرعة تدفق المعلومات عبر الأجهزة وبين الأفراد
• تسريع تقدم جميع أنواع الصناعات
• زيادة كمية البيانات الناتجة عن التقنيات المتقدمة

أمثلة على التحول الرقمي

#### عالم الأعمال

• استبدال الشركات التقليدية (الطاقة والبناء) بشركات تعتمد على نماذج أعمال مبنية على البيانات (مثل جوجل وأمازون)

#### التواصل الكتابي

• الانتقال من المراسلات الورقية إلى البريد الإلكتروني ووسائل التواصل الاجتماعي

#### وسائل الترفيه

• الانتقال من الذهاب إلى الأحداث المباشرة أو السينما إلى مشاهدة منصات البث التلفزيونية أو الأجهزة اللوحية

#### التسوق

• الانتقال من التسوق في المتاجر إلى التصفح والتسوق من المتاجر الإلكترونية

#### المعاملات المالية

• الانتقال من المعاملات التقليدية إلى الخدمات المصرفية الإلكترونية عبر الإنترنت

نماذج الذكاء الاصطناعي

محركات التوصية

• تقدم توصيات مؤتمتة (تسوق، برامج تلفزيونية) بناءً على عادات المستخدمين.
• أمثلة: يوتيوب، أمازون، لينكدإن.

روبوتات المحادثة لدعم العملاء

• تستخدم لفهم مشكلات العملاء وتقديم إجابات أفضل.
• أمثلة: أمتراك، موقع البريد السعودي، خدمة المحادثة التفاعلية من وزارة الصحة السعودية (937).

المساعد الذكي

• يؤدي المهام ويدون مواعيد الاجتماعات للمستخدم عن طريق تحليل المعلومات الشخصية.
• أمثلة: آبل سيري، مايكروسوفت كورتانا، أمازون أليكسا.

المركز الوطني للذكاء الاصطناعي (NCAI)

• ركيزة رئيسة لقيادة الذكاء الاصطناعي في المملكة العربية السعودية.
• يهدف لتحقيق ريادة عالمية في التطوير والابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي.

دور الذكاء الاصطناعي والبيانات في التحول الرقمي

• الذكاء الاصطناعي والبيانات من العوامل الدافعة للتحول الرقمي.
• التعاملات الحديثة المعقدة تنتج كميات كبيرة من البيانات.
• الذكاء الاصطناعي يقوم بتصفية هذه البيانات وتقديم رؤى عنها.
• هذه الرؤى تمكن الأفراد من استخدام تفكيرهم الناقد وخبراتهم لاتخاذ قرارات تطويرية.

مفاهيم الذكاء الاصطناعي

تعلم الآلة (Machine Learning)

• مجال فرعي من الذكاء الاصطناعي.
• يطور خوارزميات لفهم الأنماط من البيانات.
• يمكنه التنبؤ أو التصنيف أو اتخاذ القرار بناءً على بيانات جديدة.
• يشبه قيام المعلم بشرح تمارين للطلاب، ثم قدرة الطالب على حل مشكلات جديدة دون توجيه.

الشبكة العصبية (Neural Network)

• نموذج حوسبي مستوحى من الشبكات العصبية البيولوجية في الدماغ.

معالجة اللغات الطبيعية (NLP)

• فرع يهتم بفهم أو توليد اللغة البشرية (نص/كلام).
• تطبيقاته: الترجمة، المكالمات الهاتفية، التنبؤ بالنص، المساعد الذكي.

ما الذي يمكن أن تتعلمه الآلة؟

• استخراج الأنماط والرؤى من كميات البيانات الكبيرة.
• في البداية: يتم إشراف المبرمج على النموذج وتوجيهه.
• بعد التدريب: يكتسب النموذج قدرة جديدة وتصبح البيانات هي ما يوجهه للحصول على رؤى أحدث.

أخلاقيات البيانات

• في الذكاء الاصطناعي

أمثلة على أخلاقيات البيانات غير الجيدة

#### التحيز والتمييز

• التعرف على أنماط مجتمعية تسبب عدم المساواة والتهميش والعنصرية.

#### مسؤولية القرار

• غموض المسؤولية عند اعتماد القرارات على نتائج الذكاء الاصطناعي (المبرمج أم الآلة).

#### النتائج غير المبررة

• إضافة مشرفي النموذج لتحيزاتهم الاجتماعية أثناء التدريب، مما يؤدي لمشكلات يصعب تحديد مصدرها.

#### انتهاك الخصوصية

• الحاجة لكميات كبيرة من بيانات الأشخاص الخاصة، أحياناً دون موافقتهم.

#### العزلة الاجتماعية

• الإفراط في الأتمتة يقلل التفاعل البشري، مما يؤدي للشعور بالوحدة.

#### النتائج الموثوقة

• الاعتماد على قرارات نموذج غير مصمم بشكل صحيح دون تفكير قد يؤدي لنتائج خطيرة.

أنواع تعلم الآلة

• تحديدها

التعلم الموجه (Supervised learning)

• استخدام بيانات تاريخية للتنبؤ بقيم جديدة
• طرق: تحليل الانحدار، تحليل التصنيف

التعلم غير الموجه (Unsupervised learning)

• إيجاد أنماط في بيانات غير مصنفة

التعلم التعزيزي (Reinforcement learning)

• التعلم من خلال التفاعل مع البيئة والمكافآت

```

نقاط مهمة

• سيتم تطبيق الذكاء الاصطناعي في كل مكان تقريباً في المستقبل القريب.
• ستظهر حوكمة عامة للبيانات لتنظيم التواصل بين الشركات والحكومات.
• ظهور وظائف جديدة مثل عالم البيانات ومهندس البيانات مرتبطة بتقدم الذكاء الاصطناعي.
• يحتاج الخبراء في المجالات التقليدية إلى تطوير مهاراتهم لمواكبة متطلبات الذكاء الاصطناعي.

يجب على الشركات والحكومات في المستقبل القريب على تطبيق الذكاء الاصطناعي في وظائفها اليومية، وستظهر بعض التوجهات التي ستصبح مقياساً جديداً في الوقت المناسب، وبشكل أكبر، سيتم تطبيق الذكاء الاصطناعي في كل مكان تقريباً، مما يسمح للأفراد باتخاذ قرارات واضحة واستراتيجية بشكل أكبر، إن كمية البيانات التي تنتج حتى الآن يعجز العقل البشري عن فهمها، ولذلك ستكون هذه الأنظمة قادرة على توفير التوضيح والإرشاد. وستوجد أيضاً حوكمة عامة للبيانات، من خلالها ستتواصل الشركات والحكومات عن طريق البيانات بمجموعة موحدة من القواعد في وقت قريب. ستكون جميع الأنظمة تقريباً قادرة على التعرف والعمل مع بعضها البعض بشكل مستقل ضمن إطار عمل مشترك ودون إشراف من قبل أي فرد.

هناك العديد من الوظائف الجديدة التي أحدثها الذكاء الاصطناعي، منها: علماء البيانات ومهندسو البيانات، والمهندسون المتخصصون وخبراء المجال التقليديون إلى تعزيز معارفهم ومهاراتهم، ليتمكنوا من استيعاب متطلبات الذكاء الاصطناعي الجديدة في عملهم. مع المزيد من التقدم في هذا المجال، ستظهر المزيد من الوظائف أو التخصصات الجديدة وتصبح شائعة.

عالم بيانات

يحول متطلبات العمل إلى حلول تعلم آلي.

مهندس بيانات

يستخرج البيانات ويُعد بيانات نماذج تعلم الآلة.

مهندس تعلم الآلة

يصمم نموذج تعلم الآلة ويشرف عليه ويديره.

مهندس عمليات البيانات

يقوم ببناء قنوات الاتصال التقنية لجمع المعلومات من أنظمة مختلفة، ويتابع سير العمل بين علماء البيانات ومهندسي البيانات ومهندسي التعلم الآلي.

مهندس عمليات تعلم الآلة

يُعد مسؤولاً عن الدعم الفني وصيانة نماذج تعلم الآلة.

وزارة التعليم Ministry of Education 2025 - 1447

70

--- SECTION: الآثار المترتبة على استخدام الذكاء الاصطناعي في الشركات والمجتمع --- يجب على الشركات والحكومات في المستقبل القريب على تطبيق الذكاء الاصطناعي في وظائفها اليومية، وستظهر بعض التوجهات التي ستصبح مقياساً جديداً في الوقت المناسب، وبشكل أكبر، سيتم تطبيق الذكاء الاصطناعي في كل مكان تقريباً، مما يسمح للأفراد باتخاذ قرارات واضحة واستراتيجية بشكل أكبر، إن كمية البيانات التي تنتج حتى الآن يعجز العقل البشري عن فهمها، ولذلك ستكون هذه الأنظمة قادرة على توفير التوضيح والإرشاد. وستوجد أيضاً حوكمة عامة للبيانات، من خلالها ستتواصل الشركات والحكومات عن طريق البيانات بمجموعة موحدة من القواعد في وقت قريب. ستكون جميع الأنظمة تقريباً قادرة على التعرف والعمل مع بعضها البعض بشكل مستقل ضمن إطار عمل مشترك ودون إشراف من قبل أي فرد. --- SECTION: الوظائف في الذكاء الاصطناعي --- هناك العديد من الوظائف الجديدة التي أحدثها الذكاء الاصطناعي، منها: علماء البيانات ومهندسو البيانات، والمهندسون المتخصصون وخبراء المجال التقليديون إلى تعزيز معارفهم ومهاراتهم، ليتمكنوا من استيعاب متطلبات الذكاء الاصطناعي الجديدة في عملهم. مع المزيد من التقدم في هذا المجال، ستظهر المزيد من الوظائف أو التخصصات الجديدة وتصبح شائعة. --- SECTION: أمثلة على الوظائف في الذكاء الاصطناعي: --- عالم بيانات يحول متطلبات العمل إلى حلول تعلم آلي. مهندس بيانات يستخرج البيانات ويُعد بيانات نماذج تعلم الآلة. مهندس تعلم الآلة يصمم نموذج تعلم الآلة ويشرف عليه ويديره. مهندس عمليات البيانات يقوم ببناء قنوات الاتصال التقنية لجمع المعلومات من أنظمة مختلفة، ويتابع سير العمل بين علماء البيانات ومهندسي البيانات ومهندسي التعلم الآلي. مهندس عمليات تعلم الآلة يُعد مسؤولاً عن الدعم الفني وصيانة نماذج تعلم الآلة. وزارة التعليم Ministry of Education 2025 - 1447 70 --- VISUAL CONTEXT --- **IMAGE**: Untitled Description: صورة لرجل يرتدي نظارات، وخلفه شاشة تعرض أرقام ثنائية (0 و 1) متداخلة مع خطوط خضراء، مما يوحي بموضوع الذكاء الاصطناعي والبيانات. Context: صورة توضيحية لموضوع الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته في الشركات والمجتمع.