أخلاقيات الذكاء الاصطناعي في تحسين محركات البحث ولماذا لا يزال البشر (فقط) أفضل
انضم إلى كبار المديرين التنفيذيين في سان فرانسيسكو يومي 11 و 12 يوليو ، لمعرفة كيف يدمج القادة استثمارات الذكاء الاصطناعي ويحسنونها لتحقيق النجاح.. يتعلم أكثر
نظرًا لانتشار استخدام الذكاء الاصطناعي (AI) بشكل متزايد في تحسين محركات البحث (SEO) ، خاصةً بسبب النجاح الهائل والجاذبية السائدة لـ ChatGPT ، هناك مخاوف متزايدة بشأن الآثار الأخلاقية لهذه الممارسات.
SEO وحده منجم ذهب حقيقي ، حيث من المقرر أن يصل السوق العالمي إلى 122.11 مليار دولار بحلول عام 2028 ، وفقًا لدراسة أجرتها Research and Markets. ليس من المستغرب أن يصبح الذكاء الاصطناعي أداة جذابة لتوفير الوقت وبالتالي زيادة الربحية والقدرة على خدمة المزيد من العملاء.
في عالم تحسين محركات البحث (SEO) ، يلزم إجراء معالجة مستمرة للبيانات وتحليلها. يمكن أن تساعد أدوات الذكاء الاصطناعي في أتمتة هذه المهام وتحسين الأداء العام للموقع على نطاق واسع. ولكن هناك بعض العقبات الكبيرة فيما يتعلق بهيمنة الذكاء الاصطناعي لتحسين محركات البحث على البشر.
كيف يغير الذكاء الاصطناعي اللعبة
أجرت Bloomreach دراسة حول تفاعل العملاء ووجدت أن المتسوقين من B2C يقضون 82٪ من وقت التسوق في البحث والتصفح عن المحتوى المناسب. وهذا يؤكد أهمية عمليات البحث الطويلة ، والتي غالبًا ما يغفلها المسوقون. يمكن أن يساعد تكامل الذكاء الاصطناعي في معالجة عمليات البحث الطويلة عن طريق تحديد المحتوى المطابق وتقديم الصفحات ذات الصلة التي لا ترتبط عادةً بالبحث.
حدث
تحويل 2023
انضم إلينا في سان فرانسيسكو يومي 11 و 12 يوليو ، حيث سيشارك كبار المسؤولين التنفيذيين في كيفية دمج استثمارات الذكاء الاصطناعي وتحسينها لتحقيق النجاح وتجنب المزالق الشائعة.
سجل الان
تعتبر عمليات تدقيق تحسين محركات البحث ضرورية لتحديد مشكلات مثل الروابط المعطلة والمحتوى المكرر الذي يمكن أن يؤثر سلبًا على أداء البحث في موقع الويب. ومع ذلك ، يمكن أن تكون عمليات التدقيق هذه معقدة وتستغرق وقتًا طويلاً. توفر أدوات تحسين محركات البحث (SEO) القائمة على الذكاء الاصطناعي مثل Semrush و Ahrefs و Spyfu عمليات تدقيق وتقارير شاملة حول عمليات البحث عن الكلمات الرئيسية واتجاهات البحث العضوية ، مع إبراز المشكلات وطرق تحسين أداء موقع الويب.
أكبر تحديات الذكاء الاصطناعي في تحسين محركات البحث
من التحيز والتمييز إلى الخصوصية وأمن البيانات ، يجب معالجة عدد من القضايا الرئيسية لضمان استخدام الذكاء الاصطناعي بطرق شفافة وخاضعة للمساءلة وعادلة.
يعد التحيز والتمييز من أكبر المشكلات المتعلقة باستخدام الذكاء الاصطناعي في تحسين محركات البحث. أنظمة الذكاء الاصطناعي غير متحيزة مثل البيانات التي يتم تدريبها عليها ، وإذا كانت البيانات متحيزة ، فإن نظام الذكاء الاصطناعي سيتعلم هذا التحيز ويديمه. يمكن أن يؤدي هذا إلى ممارسات تمييزية ، مثل الترويج لمواقع أو محتوى معين على مواقع أخرى بناءً على عوامل مثل العرق والجنس والحالة الاجتماعية والاقتصادية. لمكافحة هذا ، من الضروري أن يتم تدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي على مجموعات بيانات متنوعة وشاملة تعكس مجموعة من وجهات النظر والخبرات.
مصدر قلق رئيسي آخر هو الخصوصية وأمن البيانات. غالبًا ما يتضمن استخدام الذكاء الاصطناعي في تحسين محركات البحث (SEO) جمع كميات كبيرة من بيانات المستخدم وتحليلها ، مما قد يثير مخاوف بشأن الخصوصية وأمن البيانات. إذا تم جمع البيانات دون موافقة المستخدم أو استخدامها بطرق لم يتوقعها المستخدم ، فقد ينتهك ذلك حقوق الخصوصية الخاصة به. لمعالجة هذه المخاوف ، يجب تصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي بوسائل حماية قوية للخصوصية والأمان ، مثل التشفير القوي وتخزين البيانات الآمن.
الشفافية والمساءلة هي أيضا قضايا حاسمة. قد يكون من الصعب فهم أنظمة الذكاء الاصطناعي وتفسيرها ، مما يجعل من الصعب محاسبتها على أفعالها. في مُحسّنات محرّكات البحث ، يمكن أن يؤدي ذلك إلى مشكلات مثل الخوارزميات غير الشفافة التي تعطي الأولوية لمواقع أو محتوى معين على غيرها دون تفسيرات أو تبريرات واضحة. لمعالجة هذا الأمر ، يجب تصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي مع مراعاة الشفافية والمساءلة ، مثل تقديم تفسيرات واضحة لكيفية اتخاذهم للقرارات والسماح بالتدقيق والرقابة الخارجية.
الخداع والتلاعب هي أيضا من الاهتمامات الرئيسية. يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي ، على سبيل المثال ، تمكين إنشاء أخبار مزيفة أو التلاعب في تصنيفات البحث. وهذا يثير مخاوف بشأن التأثيرات على الرأي العام والديمقراطية. لمكافحة ذلك ، يجب تصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي بضمانات مثل المطالبة بالشفافية والمساءلة عن مصادر المعلومات والمحتوى.
يعد فقدان الوظائف والاضطراب الاقتصادي من الشواغل الكبيرة. نظرًا لأن أنظمة الذكاء الاصطناعي تقوم بأتمتة العديد من المهام التي كان يقوم بها البشر سابقًا ، فهناك خطر فقدان الوظائف والاضطراب الاقتصادي ، خاصة إذا كان الأفراد والمجتمعات غير مستعدين لعملية الانتقال. لمعالجة هذا الأمر ، يعد الاستثمار في برامج التعليم والتدريب أمرًا مهمًا لمساعدة الأشخاص على تطوير المهارات التي يحتاجون إليها للنجاح في اقتصاد يحركه الذكاء الاصطناعي.
هل لا يزال بإمكان البشر القيام بعمل أفضل؟
إذن ، ما هي بعض الحلول لهذه القضايا الأخلاقية؟ أولاً وقبل كل شيء ، يجب تصميم الذكاء الاصطناعي واستخدامه بطرق تعطي الأولوية للشفافية والمساءلة والإنصاف. وهذا يعني اتخاذ خطوات لضمان أن أنظمة الذكاء الاصطناعي مصممة بمجموعات بيانات متنوعة وشاملة وأن هناك تفسيرات واضحة لكيفية اتخاذ هذه الأنظمة للقرارات. كما يعني الاستثمار في الرقابة والتنظيم لضمان استخدام الذكاء الاصطناعي بطرق أخلاقية ومتوافقة مع القيم العامة.
حل آخر هو إعطاء الأولوية للإجابات التي يقودها الإنسان على الأسئلة الأخلاقية. بينما يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي أداة قوية لأتمتة العديد من المهام ، من المهم أن نتذكر أن هناك بعض الأسئلة الأخلاقية التي لا يمكن الإجابة عليها إلا من قبل البشر. من خلال إعطاء الأولوية للإجابات التي يقودها الإنسان على هذه الأسئلة ، يمكننا ضمان استخدام الذكاء الاصطناعي بطرق تتماشى مع قيمنا وأولوياتنا كمجتمع.
في الختام ، في حين أن هناك قضايا أخلاقية مهمة تنشأ عند استخدام الذكاء الاصطناعي في تحسين محركات البحث ، هناك أيضًا عدد من الحلول والاستراتيجيات التي يمكن تنفيذها لمعالجة هذه المشكلات. من خلال إعطاء الأولوية للشفافية والمساءلة والإنصاف ، والاستثمار في برامج التعليم والتدريب للعمال الذين قد يتأثرون بالأتمتة القائمة على الذكاء الاصطناعي ، يمكننا ضمان استخدام الذكاء الاصطناعي بطرق تعود بالنفع على المجتمع ككل.
في الوقت نفسه ، من المهم إدراك أن الذكاء الاصطناعي ليس حلاً سحريًا لكل مشكلة. في حين أنه يمكن أن يكون أداة قوية ، إلا أنه لا يحل محل الحكم البشري واتخاذ القرار. من خلال اتباع نهج مدروس ومدروس ، يمكننا تسخير إمكاناته مع تجنب المزالق والتأكد من أن استخدامنا للتكنولوجيا يسترشد بالمبادئ والقيم الأخلاقية.
إيرينا بروسكورينا هي الرئيس التنفيذي ومؤسس E-PR Online.
صانعي القرار
مرحبًا بك في مجتمع VentureBeat!
DataDecisionMakers هو المكان الذي يمكن للخبراء ، بما في ذلك الأشخاص الفنيون الذين يقومون بعمل البيانات ، مشاركة الأفكار والابتكارات المتعلقة بالبيانات.
إذا كنت تريد أن تقرأ عن الأفكار المتطورة والمعلومات المحدثة ، وأفضل الممارسات ، ومستقبل البيانات وتكنولوجيا البيانات ، انضم إلينا في DataDecisionMakers.
يمكنك حتى التفكير في المساهمة بمقال خاص بك!
قراءة المزيد من DataDecisionMakers
