تحلیل روندهای جهانی در حکمرانی داده و هوش مصنوعی
کلمات کلیدی:
حکمرانی داده, هوش مصنوعی, اخلاق دیجیتال, سیاست‌گذاری فناورانه, شفافیت الگوریتمی, عدالت دادهایچکیده
هدف: هدف از این پژوهش، بررسی و تحلیل نظام‌مند روندهای جهانی در حوزه حکمرانی داده و هوش مصنوعی با تمرکز بر ابعاد سیاستی، اخلاقی و فناورانه است.
روش‌ها و مواد: این پژوهش از نوع مروری کیفی است که با استفاده از روش مرور نظام‌مند ادبیات و تحلیل مضمون انجام شد. داده‌ها از طریق بررسی مقالات علمی منتشرشده در پایگاه‌های معتبر بین‌المللی مانند Scopus، Web of Science و Google Scholar گردآوری شدند. از میان آثار موجود، ۱۲ مقاله که بیشترین ارتباط مفهومی را با موضوع داشتند بر اساس معیار اشباع نظری انتخاب شدند. تحلیل داده‌ها با استفاده از نرم‌افزار Nvivo نسخه ۱۴ و از طریق کدگذاری باز، محوری و انتخابی انجام گرفت تا الگوها و مفاهیم محوری شناسایی شوند.
یافته‌ها: نتایج نشان داد حکمرانی داده و هوش مصنوعی در سطح جهانی در سه محور اصلی در حال تحول است: نخست، بازتعریف ساختارهای سیاستی و نهادی با حرکت از تنظیم‌گری متمرکز به حکمرانی شبکه‌ای و چندسطحی؛ دوم، تقویت چارچوب‌های اخلاقی و حقوقی با تأکید بر شفافیت، عدالت داده‌ای و مسئولیت‌پذیری الگوریتمی؛ و سوم، بروز چالش‌های فناورانه ناشی از همگرایی فناوری‌های نوین و نیاز به حکمرانی تطبیقی. تحلیل‌ها حاکی از آن است که موفقیت در حکمرانی هوش مصنوعی نیازمند همکاری بین‌المللی، دیپلماسی فناورانه و ارتقای اعتماد عمومی است.
نتیجه‌گیری: یافته‌ها بیانگر آن است که آینده حکمرانی داده و هوش مصنوعی مستلزم توسعه چارچوب‌های تطبیقی، میان‌رشته‌ای و اخلاق‌محور است تا بتواند تعادل پویایی میان نوآوری فناورانه، امنیت دیجیتال و عدالت اجتماعی برقرار کند. تقویت نهادهای نظارتی، ارتقای شفافیت الگوریتمی و ایجاد استانداردهای جهانی می‌تواند مسیر حرکت به‌سوی حکمرانی هوشمند و پایدار را هموار سازد.
دانلودها
مراجع
Binns, R. (2022). Fairness in machine learning: Lessons from political philosophy. Oxford University Press.
Bryson, J. (2022). AI governance: A research agenda. Cambridge University Press.
Buchanan, B. (2023). The new fire: War, peace, and democracy in the age of AI. MIT Press.
Cath, C. (2023). Governing artificial intelligence ethically: Global challenges and frameworks. Springer.
Cave, S., & Dignum, V. (2021). AI governance: Responsibility and accountability in machine learning systems. Nature Machine Intelligence, 3(6), 512–520.
Coeckelbergh, M. (2022). AI ethics. MIT Press.
Floridi, L. (2022). Ethics, governance, and policy for AI. Springer.
Hacker, P. (2022). A legal framework for AI accountability. European Law Journal, 28(3), 317–339.
Jobin, A. (2021). Ethical frameworks for AI: Comparative analysis of global principles. AI & Society, 36(2), 411–425.
Kuner, C. (2022). Transborder data flows and data sovereignty. Oxford Journal of Legal Studies, 42(1), 91–116.
Leslie, D. (2023). Ethics of AI: Balancing fairness, accountability, and transparency. Cambridge University Press.
Mittelstadt, B. (2023). The ethics of AI governance: Challenges and pathways. AI Ethics, 3(1), 22–39.
Stix, C. (2024). AI for sustainability: Governance perspectives. Journal of Responsible AI, 2(1), 45–63.
Taddeo, M., & Floridi, L. (2022). How AI governance can support resilience in digital societies. Philosophy & Technology, 35(4), 87–102.
UNESCO. (2021). Recommendation on the ethics of artificial intelligence. Paris: UNESCO.
van den Hoven, J. (2021). Data governance and the future of democratic accountability. Ethics and Information Technology, 23(2), 189–204.
