دو نگرانی اصلی در بحث پیرامون اجرای هوش مصنوعی در مبارزه با جرایم مطرح شد: بهره‌برداری دولت‌های اقتدارگرا از نظارت مبتنی بر هوش مصنوعی و سوگیری‌های موجود در فناوری تشخیص چهره.

عکس از متیو هنری در آناسپلش
مقدمه
هوش مصنوعی (AI)¹ به سرعت در سراسر جهان در حال رشد است و هر روز کاربردهای جدیدی برای آن کشف می‌شود. در حالی که هوش مصنوعی در بسیاری از بخش‌ها کاربرد دارد، یکی از زمینه‌هایی که معمولاً در آن استفاده می‌شود، نظارت مبتنی بر هوش مصنوعی و فناوری تشخیص چهره برای مبارزه با جرایم است. تا سال 2019، حداقل هفتاد و پنج کشور در سراسر جهان به طور فعال از فناوری‌های هوش مصنوعی برای اهداف نظارتی استفاده می‌کنند، از جمله پلتفرم‌های شهر هوشمند/شهر امن، سیستم‌های تشخیص چهره و ابتکارات پلیس هوشمند (Feldstein 2019: 1). با این حال، استفاده گسترده از هوش مصنوعی به بهانه مبارزه با جرایم بدون هزینه نیست. در دو سال گذشته نگرانی‌های اخلاقی متعددی مطرح شده است که امکان اجرای فناوری هوش مصنوعی برای مبارزه با جرایم را زیر سوال می‌برد. این مقاله به بررسی دو نگرانی اخلاقی برجسته در مورد هوش مصنوعی در مبارزه با جرایم می‌پردازد: سوگیری در فناوری تشخیص چهره و بهره‌برداری دولت‌های اقتدارگرا از نظارت مبتنی بر هوش مصنوعی به بهانه حفظ امنیت عمومی.
سوگیری در فناوری تشخیص چهره

عکس از Perchek Industrie در آناسپلش
فناوری تشخیص چهره با تحقیقات جدید در زمینه هوش مصنوعی، محبوبیت بیشتری پیدا کرده است. با این حال، همیشه در یافته‌های خود دقیق نیست. بر اساس یک مطالعه اخیر که توسط مجله تحقیقات موسسه ملی استاندارد و فناوری (NIST) انجام شده است، نرم‌افزار تشخیص چهره سوگیری‌های خاصی در مورد نژاد، سن و جنسیت دارد. پاتریک گروتر، دانشمند علوم کامپیوتر NIST، مسئول این مطالعه بی‌نظیر بود. گروتر و تیم او 189 الگوریتم نرم‌افزاری از 99 توسعه‌دهنده را ارزیابی کردند تا اندازه‌گیری کنند که آیا این الگوریتم‌ها تفاوت‌های جمعیتی را نشان می‌دهند یا خیر، اصطلاحی که اندازه‌گیری می‌کند آیا توانایی یک الگوریتم در مطابقت دادن تصاویر برای گروه‌های جمعیتی مختلف متفاوت است یا خیر (NIST 2019). با استفاده از چهار مجموعه عکس حاوی 18.27 میلیون تصویر از 8.49 میلیون نفر که توسط آژانس‌های دولتی مختلف ارائه شده است، تیم توانایی تطبیق این الگوریتم‌ها را با توجه به عوامل جمعیتی ارزیابی کرد. نتایج شگفت‌انگیز بود. اگرچه سطوح عدم دقت بین الگوریتم‌ها متفاوت است، اما بیشتر آنها تفاوت‌های جمعیتی را نشان دادند. به طور خاص، گروتر اشاره می‌کند که گروه‌های آسیایی، آفریقایی-آمریکایی و بومی 10 تا 100 برابر بیشتر از سفیدپوستان به اشتباه شناسایی می‌شوند. علاوه بر این، الگوریتم‌ها همچنین در شناسایی زنان در مقایسه با مردان و بزرگسالان مسن در مقایسه با بزرگسالان میانسال مشکل دارند (NIST 2019; Grother, Ngan and Hanaoka 2019). این یافته‌ها بسیار مهم هستند زیرا سوگیری‌های موجود در سیستم‌های تشخیص چهره را آشکار می‌کنند که مانع از اجرای ایمن این فناوری‌ها می‌شوند. جی استنلی، تحلیلگر اتحادیه آزادی‌های مدنی آمریکا، گفت: «یک تطابق نادرست می‌تواند منجر به از دست دادن پروازها، بازجویی‌های طولانی، قرار دادن در لیست تحت نظر، برخوردهای پرتنش با پلیس، دستگیری‌های نادرست یا بدتر شود» (Stanley in Singer and Metz, 2019). این واقعیت تفاوت‌های جمعیتی گسترده از سیستم‌های تشخیص چهره مبتنی بر هوش مصنوعی که به طور ذاتی تبعیض‌آمیز هستند، یک مسئله اخلاقی مهم است که باید به آن رسیدگی شود.
فناوری معیوب منجر به بی‌عدالتی می‌شود
متاسفانه، سوگیری در فناوری تشخیص چهره قبلاً منجر به بی‌عدالتی در ایالات متحده شده است. اولین نمونه شناخته شده از این امر، پرونده رابرت ویلیامز، مردی آفریقایی-آمریکایی است که پس از اینکه یک سیستم تشخیص چهره به اشتباه عکس او را با یک دزد تطبیق داد، دستگیر شد (Porter 2020). ویلیامز در نهایت عکس سیگنالی، اثر انگشت و DNA خود را ارائه داد و یک شب در بازداشت نگه داشته شد (Porter 2020). وقتی یک کارآگاه تصویری از فیلم نظارتی را به او نشان داد، ویلیامز گفت: «نه، این من نیستم، فکر می‌کنید همه مردان سیاه شبیه هم هستند؟» (Hill 2020). اگرچه ویلیامز در نهایت آزاد شد، اما تجربه او آسیب‌زا بوده است و اطرافیان او، از جمله دختر پنج ساله‌اش، هرگز نمی‌توانند او را در حالی که دستبند زده و با خود می‌برند، فراموش کنند (Porter 2020). داستان رابرت ویلیامز گواهی قدرتمندی بر آسیب‌هایی است که یک فناوری معیوب تشخیص چهره می‌تواند به جامعه وارد کند.
بهره‌برداری دولت‌های اقتدارگرا از نظارت مبتنی بر هوش مصنوعی

عکس از Alec Favale در آناسپلش
در حالی که دموکراسی‌های لیبرال مانند ایالات متحده در تلاش برای استفاده از هوش مصنوعی برای افزایش ایمنی جامعه هستند، نگرانی‌های اخلاقی در مورد بهره‌برداری دولت‌های اقتدارگرا از نظارت مبتنی بر هوش مصنوعی به بهانه مبارزه با جرم نیز وجود دارد. یکی از این کشورها چین است. از طریق «برنامه توسعه هوش مصنوعی نسل جدید» (AIDP)، این کشور هدف کلی ساختن چین به عنوان رهبر جهان در زمینه هوش مصنوعی را تعیین کرده است. AIDP نشان‌دهنده قصد چین برای استفاده از هوش مصنوعی برای دفاع، رفاه اجتماعی و توسعه استانداردهای اخلاقی است (Robert et al. 2020: 1–2). با این حال، با توجه به فرهنگ سیاسی فساد و سرکوب در چین، برخی، مانند راس اندرسون، معاون سردبیر مجله آتلانتیک، استدلال می‌کنند که اظهارات چین در مورد هوش مصنوعی لبه‌ای شوم دارد. اندرسون معتقد است که چین می‌خواهد از هوش مصنوعی برای ایجاد یک سیستم دیجیتالی فراگیر کنترل اجتماعی استفاده کند که چین را به خط مقدم نظارت برساند (Anderson 2020). این احتمال یک سیستم فراگیر که توسط نظارت مبتنی بر هوش مصنوعی تقویت می‌شود، نگرانی‌های اخلاقی ایجاد می‌کند زیرا به دولت‌ها کنترل مطلق به قیمت آزادی‌های مدنی می‌دهد.
استفاده از نظارت مبتنی بر هوش مصنوعی برای پروفایل‌بندی نژادی

عکس از Kuzzat Altay در آناسپلش
اندرسون قطعاً بدون دلیل در مورد نگرانی‌های خود در مورد یک سیستم دیجیتالی فراگیر برای کنترل دولت صحبت نمی‌کند. طبق گزارش پل موزور، خبرنگار هنگ‌کنگی روزنامه نیویورک تایمز، دولت چین از نظارت مبتنی بر هوش مصنوعی برای پروفایل‌بندی اویغورها، یک گروه اقلیت عمدتاً مسلمان در چین استفاده می‌کند (Mozur 2019). این نوع نظارت، طبق گفته موزور، اولین نمونه از یک دولت است که عمداً از هوش مصنوعی برای پروفایل‌بندی نژادی استفاده می‌کند. از طریق نظارت مبتنی بر هوش مصنوعی، دولت به طور انحصاری به دنبال اویغورها بر اساس ظاهر آنها می‌گردد و سوابق حرکات روزانه آنها را ثبت می‌کند. این اطلاعات برای نظارت بر 11 میلیون اویغور در استان سین‌جیانگ استفاده می‌شود. به دلیل این ادغام گسترده فناوری هوش مصنوعی، مقامات یک میلیون اویغور را به دلیل سوءظن به تروریسم و سایر جرایم ادعایی در اردوگاه‌های بازداشت قرار داده‌اند (Mozur 2019). کلر گاروی، همکار مرکز حریم خصوصی و فناوری در دانشکده حقوق جرج‌تاون، اشاره می‌کند که مردم از خطرناک‌ترین بخش‌های فناوری هوش مصنوعی استفاده خواهند کرد: «اگر فناوری‌ای بسازید که بتواند افراد را بر اساس قومیت طبقه‌بندی کند، کسی از آن برای سرکوب آن قومیت استفاده خواهد کرد» (Garvie in Mozur 2019). توانایی و اجرای نظارت گسترده مبتنی بر هوش مصنوعی که توسط دولت‌ها به کار گرفته می‌شود، یک بحران اخلاقی فوری برای فعالان و رهبران سراسر جهان باقی می‌ماند.
مزایای فناوری هوش مصنوعی

عکس از Stephen Phillips - Hostreviews.co.uk در آناسپلش
در حالی که رسیدگی به نگرانی‌های اخلاقی در مورد گنجاندن هوش مصنوعی در مبارزه با جرایم بسیار مهم است، همچنین ضروری است که برخی از مزایایی که هوش مصنوعی به ارمغان می‌آورد را به رسمیت بشناسیم. بر اساس مجله ریسک اولیور وایمن، هوش مصنوعی برای شناسایی جرایمی مانند سرقت کارمندان، کلاهبرداری سایبری، فاکتورهای جعلی، پولشویی و تأمین مالی تروریسم استفاده می‌شود (Quest et al. 2018). این برنامه‌های هوش مصنوعی در برابر جرایم مالی پیروز شده‌اند. به طور خاص، بانک‌ها با موفقیت ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی را برای ردیابی مجرمان پیدا کرده و هشدارهای نادرست را 50 درصد کاهش داده‌اند (Quest et al. 2018). علاوه بر این، دامنه کاربرد هوش مصنوعی در صورت استفاده صحیح تقریباً نامحدود است. کاربردهای آینده شامل شناسایی و ردیابی کالاهای غیرقانونی، فعالیت‌های تروریستی و قاچاق انسان است (Quest et al. 2018). شرکت‌های تحویل می‌توانند از هوش مصنوعی برای ارزیابی بسته‌های حاوی کالاهای غیرقانونی استفاده کنند، مغازه‌ها می‌توانند از هوش مصنوعی برای شناسایی خریدهای غیرعادی استفاده کنند و مجریان قانون می‌توانند از هوش مصنوعی برای مبارزه با قاچاق انسان استفاده کنند (Quest et al. 2018). همه این برنامه‌های هوش مصنوعی قابلیت‌های امیدوارکننده‌ای برای افزایش ایمنی جامعه در سراسر جهان نشان می‌دهند.
نتیجه‌گیری
اخلاق مربوط به استخدام فناوری هوش مصنوعی برای مبارزه با جرایم یک مسئله مهم باقی خواهد ماند که در بین محققان، مقامات دولتی و عموم مردم مورد بحث قرار می‌گیرد. در حالی که هوش مصنوعی پتانسیل مبارزه با جرایم و افزایش ایمنی شهروندان در سراسر جهان را دارد، انکارناپذیر است که نگرانی‌های اخلاقی در مورد اجرای هوش مصنوعی در مبارزه با جرایم وجود دارد. مسائل مهم شامل سوء استفاده رژیم‌های تمامیت‌خواه از نظارت مبتنی بر هوش مصنوعی و استفاده هر دولتی از سیستم‌های تشخیص چهره به طور اساسی مغرضانه است. در پاسخ به نگرانی‌های نوظهور در مورد فناوری هوش مصنوعی، دستورالعمل‌های متعددی در سال‌های اخیر منتشر شده است. یکی از این مجموعه‌های دستورالعمل توسط دکتر دیوید لسلی در موسسه تورینگ منتشر شده است. این گزارش بر اهمیت اخلاق هوش مصنوعی تأکید می‌کند و پلتفرم‌هایی را برای ارائه مسئولانه فناوری‌های هوش مصنوعی بررسی می‌کند (Leslie 2019: 3). از آنجایی که هوش مصنوعی در حال تبدیل شدن به یک فناوری دروازه‌بان است، بشریت در نهایت می‌تواند انتخاب کند که در کدام جهت می‌رود، چه پیشرفت تصاعدی رفاه انسان و چه امکان خطرات قابل توجه (Leslie 2019: 73). ادغام فزاینده هوش مصنوعی در سطح جهانی به طور اجتناب‌ناپذیری منجر به نگرانی‌های اخلاقی عمده می‌شود، اما اگر رهبران و محققان مایل به سرکوب رفتارهای غیراخلاقی و پیروی از دستورالعمل‌های مناسب باشند، هوش مصنوعی می‌تواند یک نیروی شکست‌ناپذیر به سوی آینده‌ای بهتر باشد.
[1]: «هوش مصنوعی توانایی یک کامپیوتر دیجیتال یا ربات کنترل شده توسط کامپیوتر برای انجام وظایفی است که معمولاً با موجودات باهوش همراه است» (Copeland 2020).
منابع
Anderson, R. (2020, September 9). The panopticon is already here. The Atlantic. https://www.theatlantic.com/magazine/archive/2020/09/china-ai-surveillance/614197/
Artificial intelligence (AI) coined at Dartmouth. (n.d.). Dartmouth. https://250.dartmouth.edu/highlights/artificial-intelligence-ai-coined-dartmouth
Copeland, B. J. (n.d.). Artificial intelligence (AI). Encyclopedia Britannica School. Retrieved December 23, 2020, from https://school.eb.com/levels/high/article/artificial-intelligence/9711
Feldstein, S. (2019). The global expansion of AI surveillance. Carnegie Endowment for International Peace. JSTOR. https://www.jstor.org/stable/resrep20995.1?seq=1#metadata_info_tab_contents
Grother, P., Ngan, M., & Hanaoka, K. (2019). Face recognition vendor test (FRVT) part 3: Demographic effects. The Journal of Research of the National Institute of Standards and Technology. https://doi.org/10.6028/NIST.IR.8280
Hill, K. (2020, June 24). Wrongfully accused by an algorithm. The New York Times. https://www.nytimes.com/2020/06/24/technology/facial-recognition-arrest.html?login=email&auth=login-email
Leslie, D. (2019). Understanding artificial intelligence ethics and safety: A guide for the responsible design and implementation of AI systems in the public sector. The Alan Turing Institute. https://doi.org/10.5281/zenodo.3240529
Mozur, P. (2019, April 14). One month, 500,000 face scans: How China is using A.I. to profile a minority. The New York Times. https://www.nytimes.com/2019/04/14/technology/china-surveillance-artificial-intelligence-racial-profiling.html
NIST study evaluates effects of race, age, sex on face recognition software. (2019). The Journal of Research of the National Institute of Standards and Technology. https://www.nist.gov/news-events/news/2019/12/nist-study-evaluates-effects-race-age-sex-face-recognition-software
Porter, J. (2020, June 24). A black man was wrongfully arrested because of facial recognition. The Verge. https://www.theverge.com/2020/6/24/21301759/facial-recognition-detroit-police-wrongful-arrest-robert-williams-artificial-intelligence
Quest, L., Charrie, A., & Roy, S. (2018). The risks and benefits of using AI to detect crime. Oliver Wyman Risk Journal, 8. https://www.oliverwyman.com/our-expertise/insights/2018/dec/risk-journal-vol-8/rethinking-tactics/the-risks-and-benefits-of-using-ai-to-detect-crime.html
Roberts, H., Cowls, J., Morley, J., Taddeo, M., Wang, V., & Floridi, L. (2020). The Chinese approach to artificial intelligence: an analysis of policy, ethics, and regulation. AI and Society. https://doi.org/10.1007/s00146-020-00992-2
Singer, N., & Metz, C. (2019, December 19). Many facial-recognition systems are biased, says U.S. study. The New York Times. https://www.nytimes.com/2019/12/19/technology/facial-recognition-bias.html


این منبع به عنوان مقدمه‌ای برای گفتگوی گسترده‌تر در مورد حریم خصوصی اطلاعات و هوش مصنوعی عمل می‌کند. این متن برای مخاطبان غیرفنی نوشته شده است و قصد حل سوالات مطرح شده یا ارائه راهنمایی حقوقی را ندارد. لازم به ذکر است که مسائل اخلاقی، فنی و حقوقی بسیاری دیگری مرتبط با هوش مصنوعی وجود دارد که فراتر از دامنه این سند است.

هدف از این منبع عبارت است از:

ارائه درک سطح بالایی از هوش مصنوعی و کاربردهای آن در بخش عمومی، و
برجسته کردن برخی از چالش‌ها و فرصت‌هایی که هوش مصنوعی در رابطه با حریم خصوصی اطلاعات ارائه می‌دهد.

مقدمه
هوش مصنوعی (AI) در ساده‌ترین حالت، زیرشاخه‌ای از علوم کامپیوتر با هدف ایجاد برنامه‌هایی است که بتوانند وظایفی را انجام دهند که به طور کلی توسط انسان‌ها انجام می‌شود. این وظایف می‌توانند هوشمندانه در نظر گرفته شوند و شامل ادراک بصری و شنیداری، یادگیری و سازگاری، استدلال، تشخیص الگو و تصمیم‌گیری می‌شوند. «هوش مصنوعی» به عنوان یک اصطلاح فراگیر برای توصیف مجموعه‌ای از تکنیک‌ها و فناوری‌های مرتبط از جمله یادگیری ماشین، تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده، پردازش زبان طبیعی و رباتیک استفاده می‌شود.

در حالی که فلسفه هوش مصنوعی از زمان لایبنیتز در اوایل قرن هجدهم مورد بحث بوده است، مفهوم هوش مصنوعی به شکلی که ما از آن استفاده می‌کنیم از اوایل دهه 1940 وجود داشته و با توسعه «تست تورینگ» در سال 1950 مشهور شد. اخیراً، ما در حال تجربه دوره‌ای از توسعه سریع در زمینه هوش مصنوعی به دلیل سه عامل هستیم: الگوریتم‌های بهبود یافته، افزایش قدرت محاسباتی شبکه‌ای و افزایش توانایی در ضبط و ذخیره مقدار بی‌سابقه‌ای از داده‌ها. علاوه بر پیشرفت‌های فناوری، نحوه تفکر در مورد ماشین‌های هوشمند نیز از دهه 1960 به طور قابل توجهی تغییر کرده است که بسیاری از پیشرفت‌هایی را که امروزه شاهد آن هستیم امکان‌پذیر کرده است.

کاربردهای واقعی فناوری هوش مصنوعی در زندگی روزمره ما تثبیت شده‌اند، اگرچه بسیاری از مردم از این موضوع آگاه نیستند. یکی از ویژگی‌های هوش مصنوعی این است که هنگامی که فناوری کار می‌کند، دیگر به عنوان هوش مصنوعی شناخته نمی‌شود و به محاسبات اصلی تبدیل می‌شود. به عنوان مثال، خوشامدگویی توسط صدای خودکار در طرف دیگر تلفن، یا پیشنهاد فیلم بر اساس ترجیحات شما، نمونه‌هایی از فناوری هوش مصنوعی اصلی است. اکنون که این سیستم‌ها به عنصری تثبیت شده در زندگی ما تبدیل شده‌اند، این واقعیت که تکنیک‌های هوش مصنوعی - از جمله تشخیص گفتار، پردازش زبان طبیعی و تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده - در حال کار هستند اغلب فراموش می‌شود.

راه‌هایی که هوش مصنوعی می‌تواند زندگی ما را غنی‌تر کند بسیار زیاد است. افزایش کارایی و کاهش هزینه‌ها، بهبودهای چشمگیر در مراقبت‌های بهداشتی و تحقیقات، افزایش ایمنی وسایل نقلیه و راحتی کلی، تنها برخی از وعده‌های هوش مصنوعی هستند. اما همانند هر فناوری جدید، فرصت‌های هوش مصنوعی با مجموعه‌ای از چالش‌ها برای جامعه و قانون همراه است.

اصطلاحات
مقدار قابل توجهی از اصطلاحات و اصطلاحات فنی در اطراف هوش مصنوعی وجود دارد که اغلب به جای یکدیگر استفاده می‌شوند و می‌توانند باعث سردرگمی شوند، به ویژه برای کسانی که پیشینه فنی ندارند. در زیر توضیح ساده‌ای از اصطلاحات کلیدی برای کمک به خواننده عادی برای درک برخی از اصطلاحات مربوط به هوش مصنوعی و بحث در این سند ارائه شده است. این لیست نه جامع است و نه قصد دارد از نظر فنی عمیق باشد.

هوش مصنوعی محدود، عمومی و فوق‌العاده
اکثر هوش مصنوعی که امروزه تجربه می‌کنیم «محدود» است. این بدان معناست که عمداً برای شایستگی در یک زمینه خاص برنامه‌ریزی شده است. گاهی اوقات به آن هوش افزوده نیز گفته می‌شود تا توانایی آن در افزایش (اما نه لزوماً جایگزینی) هوش انسانی برجسته شود. به عنوان مثال، کامپیوتری که توسط IBM در دهه 1980 توسعه یافته است به نام Deep Blue می‌تواند شطرنج را در سطحی بالاتر از انسان‌ها بازی کند. با این حال، در حالی که Deep Blue توانایی بالاتری از انسان در شطرنج نشان می‌دهد، هوش آن به همین جا ختم می‌شود.

در مقابل، مفهوم هوش مصنوعی عمومی (AGI) به سطحی از هوش در چندین زمینه اشاره دارد. تمایز بین هوش محدود و عمومی در دنیای طبیعی نیز آشکار است: برای مثال، زنبورها می‌دانند چگونه کندو بسازند و مورچه‌ها می‌دانند چگونه لانه بسازند - هر دو نمونه‌ای از هوش در یک معنای محدود هستند.

با این حال، این هوش خاص یک دامنه خاص است. زنبورها نمی‌توانند لانه بسازند و مورچه‌ها نمی‌توانند کندو بسازند. انسان‌ها از طرف دیگر، توانایی داشتن هوش در طیف وسیعی از زمینه‌ها را دارند و می‌توانند هوش را در زمینه‌های جدید از طریق تجربه و مشاهده یاد بگیرند.

بر اساس ایده AGI، هوش مصنوعی فوق‌العاده به طور کلی به عنوان هوش مصنوعی در نظر گرفته می‌شود که هم عمومی است و از سطح هوش انسان فراتر می‌رود. نیک بوستروم، نویسنده برجسته در این زمینه، هوش فوق‌العاده را به عنوان «ذهنی تعریف می‌کند که در عمل در تقریباً هر زمینه‌ای، از جمله خلاقیت علمی، خرد عمومی و مهارت‌های اجتماعی، بسیار باهوش‌تر از بهترین مغزهای انسان است». بسیاری از نمایش‌های فرهنگ عامه از هوش مصنوعی، مانند در فیلم‌های Ex Machina و Her، هوش مصنوعی را به شکل هوش فوق‌العاده به تصویر می‌کشند. این نوع تصویرسازی می‌تواند به هیجان و/یا ترس در مورد هوش مصنوعی کمک کند و در حالی که یک ایده محبوب در داستان‌های علمی تخیلی است، بحث قابل توجهی در مورد احتمال، فوریت و پیامدهای توسعه چنین فناوری وجود دارد. دامنه این بحث محدود به هوش مصنوعی محدود است که از این پس به سادگی به عنوان هوش مصنوعی نامیده می‌شود.

داده‌های بزرگ
ارتباط بین هوش مصنوعی و داده‌های بزرگ دو طرفه است. در حالی که فرآیندهای تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ از قبل وجود دارد، بسیاری از ارزش واقعی داده‌های بزرگ تنها با استفاده از تکنیک‌های هوش مصنوعی قابل تحقق است. در جهت دیگر، داده‌های بزرگ منبع عظیمی و غنی از داده‌های ورودی را برای توسعه و یادگیری هوش مصنوعی ارائه می‌دهد. در این حس، هوش مصنوعی و داده‌های بزرگ به شدت به هم مرتبط هستند.

تعریف واحدی برای داده‌های بزرگ وجود ندارد، اما به طور کلی برای توصیف مقادیر عظیمی از داده‌ها که به اشکال مختلف تولید و جمع‌آوری می‌شوند استفاده می‌شود. انواع و مقیاس اطلاعاتی که تحت عنوان «داده‌های بزرگ» گنجانده شده‌اند نباید دست کم گرفته شود. تقریباً هر کاری که افراد انجام می‌دهند داده تولید می‌کند - جستجو در اینترنت. به اشتراک گذاری و انتقال اطلاعات روزمره با دولت، شرکت‌ها و رسانه‌های اجتماعی. حتی فقط با یک تلفن هوشمند در اطراف - همه (به طور عمدی یا غیرعمدی) مقادیر زیادی اطلاعات در مورد افراد ایجاد می‌کنند. با گسترش اینترنت اشیا (IoT) به محیط فیزیکی و فضاهای شخصی ما، دامنه داده‌های ایجاد شده، جمع‌آوری شده و تغذیه شده به سیستم‌های هوش مصنوعی قرار است بیشتر به زندگی شخصی ما نفوذ کند.

دفتر کمیسیونر اطلاعات بریتانیا (ICO) ارتباط بین هوش مصنوعی و داده‌های بزرگ را به طور خلاصه بیان می‌کند:

داده‌های بزرگ را می‌توان به عنوان دارایی‌ای در نظر گرفت که بهره‌برداری از آن دشوار است. هوش مصنوعی را می‌توان به عنوان کلیدی برای باز کردن ارزش داده‌های بزرگ در نظر گرفت. و یادگیری ماشین یکی از مکانیسم‌های فنی است که زیربنا و تسهیل‌کننده هوش مصنوعی است.

یادگیری ماشین
یادگیری ماشین یک تکنیک علوم کامپیوتر است که به کامپیوترها اجازه می‌دهد «به تنهایی یاد بگیرند». اغلب به عنوان هوش مصنوعی شناخته می‌شود، اما این فقط یکی از عناصر آن است. ویژگی که یادگیری ماشین را از سایر اشکال هوش مصنوعی متمایز می‌کند، توانایی پویا آن در اصلاح خود هنگام مواجهه با داده‌های بیشتر است. از طریق دریافت داده‌ها، ماشین با توسعه منطق خود بر اساس داده‌هایی که تجزیه و تحلیل کرده است، خود را آموزش می‌دهد.

دو نوع اصلی یادگیری ماشین وجود دارد: نظارت شده و بدون نظارت. یادگیری نظارت شده به انسان نیاز دارد تا هم داده‌ها و هم راه حل را ارائه دهد و به ماشین اجازه می‌دهد تا ارتباط بین این دو را تعیین کند. یادگیری بدون نظارت به ماشین اجازه می‌دهد تا آزادانه‌تر یاد بگیرد با دریافت مقدار زیادی داده (اغلب داده‌های بزرگ) و تکرار آن برای یافتن الگوها و بینش‌ها.

به عنوان مثال، ممکن است به پیش‌بینی قیمت خانه علاقه مند باشید. برای انجام این کار، می‌توانید به ماشین بگویید که ویژگی‌های مختلفی مانند تعداد اتاق‌ها، وجود باغ و غیره را بررسی کند. با استفاده از یک تکنیک یادگیری نظارت شده، قیمت‌های تاریخی خانه‌های قابل مقایسه را نیز ارائه می‌دهید تا الگوریتم بتواند مدلی را برای درک رابطه بین ویژگی‌های خاص و قیمت ایجاد کند و بنابراین بتواند قیمت خانه را بر اساس آن ویژگی‌ها به طور معقول پیش‌بینی کند. در یک زمینه یادگیری بدون نظارت، ماشین قیمت‌های خانه تاریخی را دریافت نمی‌کند، و به آن گفته نمی‌شود که کدام ویژگی‌ها مهم هستند - در عوض، الگوها را به تنهایی تعیین می‌کند.

این تکنیک‌ها در زمینه‌های مختلف و برای اهداف مختلف استفاده می‌شوند. هیچ کدام نیازی به برنامه‌نویسی صریح برای جستجوی چیزی ندارند، که سطح خاصی از خودمختاری را به سیستم می‌دهد تا منطق خود را ایجاد کند و روندهایی را که ممکن است توسط انسان‌ها از دست رفته باشند، شناسایی کند. الگوریتم‌های یادگیری ماشین در حال حاضر به طور گسترده در زندگی مدرن استفاده می‌شوند. برخی از نمونه‌ها عبارتند از تولید نتایج جستجوی وب، خدمات پیشنهادی مانند Netflix و Pandora و پیش‌بینی ارزش پولی یک محصول با توجه به بازار موجود. میزان مفید بودن یادگیری ماشین به داده‌های ورودی ارائه شده بستگی دارد. به همین دلیل، داده‌های بزرگ نقش مهمی در موفقیت یادگیری ماشین ایفا کرده است.

یادگیری عمیق
یادگیری عمیق زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است که بیشتر اوقات برای اشاره به شبکه‌های عصبی عمیق استفاده می‌شود. به طور کلی، یک شبکه عصبی داده‌ها را از طریق یک رویکرد لایه‌ای پردازش می‌کند، که در آن هر لایه ورودی خود را از خروجی لایه قبل می‌گیرد. اصطلاح عمیق به تعداد لایه‌ها در شبکه عصبی اشاره دارد.

از آنجایی که خروجی هر لایه به ورودی لایه بعدی تبدیل می‌شود، درک تصمیمات و استنتاج‌های انجام شده در هر سطح می‌تواند به طور فزاینده‌ای دشوار شود. فرآیند عبور از هر لایه می‌تواند آنچه را که به عنوان «اثر جعبه سیاه» شناخته می‌شود ایجاد کند و درک و توصیف مراحل منتهی به یک نتیجه خاص را دشوار کند. مغز انسان اغلب به عنوان یک تشبیه برای توضیح شبکه‌های عصبی استفاده می‌شود، اما این به طور خاص مفید نیست زیرا نشان می‌دهد که ماشین‌ها اطلاعات را به روشی مشابه تفکر انسان درک می‌کنند، که اینطور نیست.

یادگیری عمیق یک ابزار بسیار قدرتمند است و بسیاری آن را به دلیل انفجار اخیر هوش مصنوعی مسئول می‌دانند. این به کامپیوترها توانایی تشخیص کلمات گفتاری تقریباً به خوبی یک انسان، تبدیل بینایی کامپیوتر و بهبود چشمگیر ترجمه ماشینی را داده است - توانایی‌هایی که برای کدگذاری دستی در ماشین‌ها بسیار پیچیده هستند. ماهیت این فرآیند چالش‌هایی را برای شفافیت تصمیم‌گیری ایجاد می‌کند، زیرا منطق می‌تواند با هر لایه پردازش، برای چشم انسان مبهم‌تر شود. علاوه بر این، شبکه‌های عصبی در برابر سوگیری مصون نیستند. به عنوان مثال، یک شبکه عصبی بازگشتی (RNN) داده‌هایی را که قبلاً در معرض آن قرار گرفته است در نظر می‌گیرد. برخی RNNها را دارای حافظه توصیف می‌کنند که مشابه انسان‌ها، بر خروجی آن تأثیر می‌گذارد. به عنوان مثال، در سال 2016، مایکروسافت یک ربات هوش مصنوعی را با استفاده از RNN در داده‌های توییتر آموزش داد که پتانسیل پیامدهای ناخواسته این روش یادگیری را نشان می‌دهد.

هوش مصنوعی در بخش عمومی
در حالی که توسعه فناوری هوش مصنوعی عمدتاً توسط صنعت و تحقیقات دانشگاهی هدایت می‌شود، کاربردها و توسعه هوش مصنوعی نیز برای بخش عمومی مرتبط است. دولت در حال حاضر از هوش مصنوعی در بسیاری از زمینه‌ها استفاده می‌کند، اما می‌تواند از پذیرش بیشتر این فناوری‌ها سود ببرد. علاوه بر این، دولت نقش مهمی در شکل دادن به چگونگی تأثیر فناوری‌های هوش مصنوعی بر زندگی شهروندان از طریق مقررات، سیاست‌گذاری و نشان دادن بهترین شیوه‌ها دارد. مهم است که دولت عقب نماند زیرا بخش خصوصی پیشرفت می‌کند - این بدان معناست که اتخاذ یک رویکرد فعال، پویا و آگاهانه به فناوری و تعامل آن با قانون و جامعه.

موارد استفاده فعلی و آینده هوش مصنوعی در دولت محدود به منابع، قابلیت‌های فنی و اعتماد عمومی است. برخی از فرصت‌های سودمند فوری برای بخش عمومی مواردی است که در آن هوش مصنوعی می‌تواند بارهای اداری را کاهش دهد و به حل مشکلات تخصیص منابع کمک کند. در کوتاه مدت، برنامه‌های هوش مصنوعی پتانسیل مفیدی در افزایش کارایی فرآیندهای دولتی تثبیت شده مانند پاسخگویی به سوالات، تکمیل و جستجوی اسناد، مسیریابی درخواست‌ها، ترجمه و پیش‌نویس اسناد دارند. به عنوان مثال، استفاده از چت‌بات‌ها برای ارائه خدمات مشتری و مشاوره به افراد در حال حاضر در برخی از سازمان‌های بزرگ دولتی استرالیا انجام می‌شود.

در بلندمدت، هوش مصنوعی پتانسیل فراتر رفتن از صرفاً افزایش فرآیندهای تثبیت شده و تغییر کامل عملیات دولتی را دارد. احتمالاً سازمان‌ها را ملزم می‌کند تا با نیازها و انتظارات در حال تحول شهروندان سازگار شوند و چشم‌انداز نظارتی و قانونی را برای ایجاد راه برای کاربردهای جدید فناوری تغییر دهند.

در حالی که هوش مصنوعی وعده‌های فرصت‌های زیادی را برای بخش عمومی ارائه می‌دهد، نمی‌توان آن را به عنوان راه حلی برای همه چالش‌های موجود دولت در نظر گرفت. استفاده و تنظیم فناوری‌های هوش مصنوعی باید به طور استراتژیک و سنجیده، با مراقبت ویژه از مدیریت اطلاعات از جمله حریم خصوصی، امنیت داده‌های محافظ و اخلاق به طور کلی، اجرا شود.

ملاحظات حریم خصوصی
این بخش به برخی از سوالات کلیدی مطرح شده توسط هوش مصنوعی در رابطه با حریم خصوصی اطلاعات می‌پردازد. این یک بررسی جامع از تمام مسائل نیست. بلکه طراحی شده است تا یک نمای کلی ارائه دهد و به عنوان سکوی پرتابی برای بحث بیشتر در مورد برخی از ملاحظات مهم حریم خصوصی اطلاعات عمل کند.

در ویکتوریا و به طور گسترده‌تر، قانون حریم خصوصی اطلاعات به طور کلی بر اساس دستورالعمل‌های OECD سال 1980 در مورد حفاظت از حریم خصوصی و جریان‌های فرامرزی داده‌های شخصی استوار است. این دستورالعمل‌ها شامل هشت اصل کلیدی است که همچنان در قوانین حریم خصوصی در سراسر جهان، از جمله قانون حفاظت از حریم خصوصی و داده‌ها 2014 (قانون PDP) گنجانده شده‌اند. یکی از مزایای داشتن قوانین مبتنی بر اصول این است که پیچیدگی و ظرافت حریم خصوصی را تشخیص می‌دهد و درجه‌ای از انعطاف‌پذیری را در نحوه محافظت از حریم خصوصی در زمینه‌های مختلف و در کنار فناوری‌ها و هنجارهای اجتماعی در حال تحول امکان‌پذیر می‌کند. در حالی که دستورالعمل‌های OECD در ترویج قوانین حریم خصوصی اطلاعات در سراسر جهان بسیار موفق بوده‌اند، هوش مصنوعی چالش‌هایی را برای اصول اساسی که این دستورالعمل‌ها بر اساس آن بنا شده‌اند ایجاد می‌کند.

در حالی که مفاهیم سنتی حریم خصوصی ممکن است توسط هوش مصنوعی به چالش کشیده شود، این فرض وجود ندارد که هوش مصنوعی باید به طور پیش‌فرض حریم خصوصی را تضعیف کند. می‌توان آینده‌ای را تصور کرد که در آن هوش مصنوعی می‌تواند به فعال‌سازی حریم خصوصی کمک کند. به عنوان مثال، احتمالاً به این معنی است که افراد کمتری برای کار با آن به داده‌های خام نیاز دارند که می‌تواند به نوبه خود خطر نقض حریم خصوصی ناشی از خطای انسانی را به حداقل برساند. همچنین می‌تواند رضایت معنادارتر را تقویت کند، که در آن افراد خدمات شخصی‌سازی شده‌ای را دریافت می‌کنند که به ترجیحات حریم خصوصی یادگرفته شده در طول زمان بستگی دارد. استفاده فزاینده از هوش مصنوعی ممکن است نیاز به بازبینی وضعیت موجود حفاظت از حریم خصوصی داشته باشد، اما این بدان معنا نیست که حریم خصوصی از بین می‌رود یا بی‌ربط می‌شود.

یکی از عوامل مهم حریم خصوصی اطلاعات این است که یک چارچوب مهم برای تصمیم‌گیری‌های اخلاقی در مورد نحوه استفاده از فناوری‌های جدید فراهم می‌کند. در نظر گرفتن اخلاق فناوری و حل چالش‌های حریم خصوصی برای موفقیت بلندمدت هوش مصنوعی ضروری است. تعادل بین نوآوری‌های فناوری و ملاحظات حریم خصوصی، توسعه هوش مصنوعی مسئولیت‌پذیر اجتماعی را ترویج می‌کند که می‌تواند به ایجاد ارزش عمومی در بلندمدت کمک کند.

چرا هوش مصنوعی متفاوت است؟
تقریباً همیشه فناوری‌های نوظهور ملاحظات مهم حریم خصوصی را به همراه دارند، اما مقیاس و کاربرد هوش مصنوعی یک محیط منحصر به فرد و بی‌سابقه‌ای از چالش‌ها ایجاد می‌کند. در برخی جهات، پیامدهای هوش مصنوعی را می‌توان به عنوان گسترشی از پیامدهای ناشی از داده‌های بزرگ در نظر گرفت، اما فناوری هوش مصنوعی نه تنها توانایی پردازش مقادیر زیادی از داده‌ها را به همراه دارد، بلکه از آن برای یادگیری، توسعه مدل‌های تطبیقی و ایجاد پیش‌بینی‌های عملی - بسیاری از اینها بدون فرآیندهای شفاف و قابل توضیح استفاده می‌کند.

توسعه فناوری هوش مصنوعی خطر قابل توجهی را به همراه دارد که فرضیات و سوگیری‌های افراد و شرکت‌هایی که آن را ایجاد می‌کنند بر نتیجه هوش مصنوعی تأثیر بگذارد. پیامدهای ناخواسته ناشی از سوگیری‌ها و نتایج مبهم از استفاده از شبکه‌های عصبی چالش‌هایی را برای سازمان‌های دولتی ایجاد می‌کند که می‌خواهند از این فناوری برای اهداف تصمیم‌گیری استفاده کنند. احتمال تبعیض و تعامل آن با حریم خصوصی در ادامه مورد بحث قرار می‌گیرد.

نکته کلیدی دیگر که هوش مصنوعی را از فناوری‌های تحلیلی موجود متمایز می‌کند، پتانسیل خودکارسازی همه این حوزه‌ها است. در حالی که انسان‌ها به طور تاریخی توانسته‌اند کنترل بالایی بر پردازش داده‌ها داشته باشند، استفاده فزاینده از هوش مصنوعی به این معنی است که ممکن است دیگر اینطور نباشد. علاوه بر این، اعمال هوش مصنوعی به فناوری‌های موجود قرار است استفاده فعلی و ملاحظات حریم خصوصی آنها را به طور اساسی تغییر دهد. به عنوان مثال، استفاده از دوربین‌های مداربسته در فضاهای عمومی برای نظارت یک عمل نسبتاً گسترده است و در جامعه مدرن به عنوان تهاجمی غیرمنطقی در نظر گرفته نمی‌شود. با این حال، همراه با استفاده از نرم‌افزار تشخیص چهره، یک شبکه از دوربین‌ها می‌تواند به ابزاری بسیار تهاجمی‌تر از نظر حریم خصوصی تبدیل شود.

هوش مصنوعی همچنین پتانسیل تغییر نحوه تعامل انسان‌ها با ماشین‌ها را دارد. به عنوان مثال، بسیاری از هوش مصنوعی ویژگی‌های انسانی را در خود جای می‌دهند. استفاده از رابط‌های انسان‌نما، مانند صداهای شبیه به انسان مورد استفاده در دستیاران مانند الکسا و سیری، ممکن است نگرانی‌های حریم خصوصی جدیدی را ایجاد کند. تحقیقات علوم اجتماعی نشان می‌دهد که مردم تمایل دارند با فناوری به گونه‌ای تعامل کنند که گویی انسان است. این بدان معناست که افراد ممکن است بیشتر احتمال داشته باشند که روابط اعتماد با هوش مصنوعی طراحی شده برای تکرار ویژگی‌های انسانی ایجاد کنند و در نتیجه تمایل بیشتری به اشتراک‌گذاری اطلاعات شخصی فزاینده‌ای در مقایسه با سایر اشکال فناوری که اطلاعات را به روشی سنتی جمع‌آوری می‌کنند داشته باشند.

راه‌هایی که هوش مصنوعی می‌تواند زندگی ما را غنی‌تر کند بسیار زیاد است. افزایش کارایی و کاهش هزینه‌ها، بهبودهای چشمگیر در مراقبت‌های بهداشتی و تحقیقات، افزایش ایمنی وسایل نقلیه و راحتی کلی، تنها برخی از وعده‌های هوش مصنوعی هستند. اما همانند هر فناوری جدید، فرصت‌های هوش مصنوعی با مجموعه‌ای از چالش‌ها برای جامعه و قانون همراه است.

اصطلاحات
مقدار قابل توجهی از اصطلاحات و اصطلاحات فنی در اطراف هوش مصنوعی وجود دارد که اغلب به جای یکدیگر استفاده می‌شوند و می‌توانند باعث سردرگمی شوند، به ویژه برای کسانی که پیشینه فنی ندارند. در زیر توضیح ساده‌ای از اصطلاحات کلیدی برای کمک به خواننده عادی برای درک برخی از اصطلاحات مربوط به هوش مصنوعی و بحث در این سند ارائه شده است. این لیست نه جامع است و نه قصد دارد از نظر فنی عمیق باشد.

هوش مصنوعی محدود، عمومی و فوق‌العاده
اکثر هوش مصنوعی که امروزه تجربه می‌کنیم «محدود» است. این بدان معناست که عمداً برای شایستگی در یک زمینه خاص برنامه‌ریزی شده است. گاهی اوقات به آن هوش افزوده نیز گفته می‌شود تا توانایی آن در افزایش (اما نه لزوماً جایگزینی) هوش انسانی برجسته شود. به عنوان مثال، کامپیوتری که توسط IBM در دهه 1980 توسعه یافته است به نام Deep Blue می‌تواند شطرنج را در سطحی بالاتر از انسان‌ها بازی کند. با این حال، در حالی که Deep Blue توانایی بالاتری از انسان در شطرنج نشان می‌دهد، هوش آن به همین جا ختم می‌شود.

در مقابل، مفهوم هوش مصنوعی عمومی (AGI) به سطحی از هوش در چندین زمینه اشاره دارد. تمایز بین هوش محدود و عمومی در دنیای طبیعی نیز آشکار است: برای مثال، زنبورها می‌دانند چگونه کندو بسازند و مورچه‌ها می‌دانند چگونه لانه بسازند - هر دو نمونه‌ای از هوش در یک معنای محدود هستند.

با این حال، این هوش خاص یک دامنه خاص است. زنبورها نمی‌توانند لانه بسازند و مورچه‌ها نمی‌توانند کندو بسازند. انسان‌ها از طرف دیگر، توانایی داشتن هوش در طیف وسیعی از زمینه‌ها را دارند و می‌توانند هوش را در زمینه‌های جدید از طریق تجربه و مشاهده یاد بگیرند.

بر اساس ایده AGI، هوش مصنوعی فوق‌العاده به طور کلی به عنوان هوش مصنوعی در نظر گرفته می‌شود که هم عمومی است و از سطح هوش انسان فراتر می‌رود. نیک بوستروم، نویسنده برجسته در این زمینه، هوش فوق‌العاده را به عنوان «ذهنی تعریف می‌کند که در عمل در تقریباً هر زمینه‌ای، از جمله خلاقیت علمی، خرد عمومی و مهارت‌های اجتماعی، بسیار باهوش‌تر از بهترین مغزهای انسان است». بسیاری از نمایش‌های فرهنگ عامه از هوش مصنوعی، مانند در فیلم‌های Ex Machina و Her، هوش مصنوعی را به شکل هوش فوق‌العاده به تصویر می‌کشند. این نوع تصویرسازی می‌تواند به هیجان و/یا ترس در مورد هوش مصنوعی کمک کند و در حالی که یک ایده محبوب در داستان‌های علمی تخیلی است، بحث قابل توجهی در مورد احتمال، فوریت و پیامدهای توسعه چنین فناوری وجود دارد. دامنه این بحث محدود به هوش مصنوعی محدود است که از این پس به سادگی به عنوان هوش مصنوعی نامیده می‌شود.

داده‌های بزرگ
ارتباط بین هوش مصنوعی و داده‌های بزرگ دو طرفه است. در حالی که فرآیندهای تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ از قبل وجود دارد، بسیاری از ارزش واقعی داده‌های بزرگ تنها با استفاده از تکنیک‌های هوش مصنوعی قابل تحقق است. در جهت دیگر، داده‌های بزرگ منبع عظیمی و غنی از داده‌های ورودی را برای توسعه و یادگیری هوش مصنوعی ارائه می‌دهد. در این حس، هوش مصنوعی و داده‌های بزرگ به شدت به هم مرتبط هستند.

تعریف واحدی برای داده‌های بزرگ وجود ندارد، اما به طور کلی برای توصیف مقادیر عظیمی از داده‌ها که به اشکال مختلف تولید و جمع‌آوری می‌شوند استفاده می‌شود. انواع و مقیاس اطلاعاتی که تحت عنوان «داده‌های بزرگ» گنجانده شده‌اند نباید دست کم گرفته شود. تقریباً هر کاری که افراد انجام می‌دهند داده تولید می‌کند - جستجو در اینترنت. به اشتراک گذاری و انتقال اطلاعات روزمره با دولت، شرکت‌ها و رسانه‌های اجتماعی. حتی فقط با یک تلفن هوشمند در اطراف - همه (به طور عمدی یا غیرعمدی) مقادیر زیادی اطلاعات در مورد افراد ایجاد می‌کنند. با گسترش اینترنت اشیا (IoT) به محیط فیزیکی و فضاهای شخصی ما، دامنه داده‌های ایجاد شده، جمع‌آوری شده و تغذیه شده به سیستم‌های هوش مصنوعی قرار است بیشتر به زندگی شخصی ما نفوذ کند.

دفتر کمیسیونر اطلاعات بریتانیا (ICO) ارتباط بین هوش مصنوعی و داده‌های بزرگ را به طور خلاصه بیان می‌کند:

داده‌های بزرگ را می‌توان به عنوان دارایی‌ای در نظر گرفت که بهره‌برداری از آن دشوار است. هوش مصنوعی را می‌توان به عنوان کلیدی برای باز کردن ارزش داده‌های بزرگ در نظر گرفت. و یادگیری ماشین یکی از مکانیسم‌های فنی است که زیربنا و تسهیل‌کننده هوش مصنوعی است.

یادگیری ماشین
یادگیری ماشین یک تکنیک علوم کامپیوتر است که به کامپیوترها اجازه می‌دهد «به تنهایی یاد بگیرند». اغلب به عنوان هوش مصنوعی شناخته می‌شود، اما این فقط یکی از عناصر آن است. ویژگی که یادگیری ماشین را از سایر اشکال هوش مصنوعی متمایز می‌کند، توانایی پویا آن در اصلاح خود هنگام مواجهه با داده‌های بیشتر است. از طریق دریافت داده‌ها، ماشین با توسعه منطق خود بر اساس داده‌هایی که تجزیه و تحلیل کرده است، خود را آموزش می‌دهد.

دو نوع اصلی یادگیری ماشین وجود دارد: نظارت شده و بدون نظارت. یادگیری نظارت شده به انسان نیاز دارد تا هم داده‌ها و هم راه حل را ارائه دهد و به ماشین اجازه می‌دهد تا ارتباط بین این دو را تعیین کند. یادگیری بدون نظارت به ماشین اجازه می‌دهد تا آزادانه‌تر یاد بگیرد با دریافت مقدار زیادی داده (اغلب داده‌های بزرگ) و تکرار آن برای یافتن الگوها و بینش‌ها.

به عنوان مثال، ممکن است به پیش‌بینی قیمت خانه علاقه مند باشید. برای انجام این کار، می‌توانید به ماشین بگویید که ویژگی‌های مختلفی مانند تعداد اتاق‌ها، وجود باغ و غیره را بررسی کند. با استفاده از یک تکنیک یادگیری نظارت شده، قیمت‌های تاریخی خانه‌های قابل مقایسه را نیز ارائه می‌دهید تا الگوریتم بتواند مدلی را برای درک رابطه بین ویژگی‌های خاص و قیمت ایجاد کند و بنابراین بتواند قیمت خانه را بر اساس آن ویژگی‌ها به طور معقول پیش‌بینی کند. در یک زمینه یادگیری بدون نظارت، ماشین قیمت‌های خانه تاریخی را دریافت نمی‌کند، و به آن گفته نمی‌شود که کدام ویژگی‌ها مهم هستند - در عوض، الگوها را به تنهایی تعیین می‌کند.

این تکنیک‌ها در زمینه‌های مختلف و برای اهداف مختلف استفاده می‌شوند. هیچ کدام نیازی به برنامه‌نویسی صریح برای جستجوی چیزی ندارند، که سطح خاصی از خودمختاری را به سیستم می‌دهد تا منطق خود را ایجاد کند و روندهایی را که ممکن است توسط انسان‌ها از دست رفته باشند، شناسایی کند. الگوریتم‌های یادگیری ماشین در حال حاضر به طور گسترده در زندگی مدرن استفاده می‌شوند. برخی از نمونه‌ها عبارتند از تولید نتایج جستجوی وب، خدمات پیشنهادی مانند Netflix و Pandora و پیش‌بینی ارزش پولی یک محصول با توجه به بازار موجود. میزان مفید بودن یادگیری ماشین به داده‌های ورودی ارائه شده بستگی دارد. به همین دلیل، داده‌های بزرگ نقش مهمی در موفقیت یادگیری ماشین ایفا کرده است.

یادگیری عمیق
یادگیری عمیق زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است که بیشتر اوقات برای اشاره به شبکه‌های عصبی عمیق استفاده می‌شود. به طور کلی، یک شبکه عصبی داده‌ها را از طریق یک رویکرد لایه‌ای پردازش می‌کند، که در آن هر لایه ورودی خود را از خروجی لایه قبل می‌گیرد. اصطلاح عمیق به تعداد لایه‌ها در شبکه عصبی اشاره دارد.

از آنجایی که خروجی هر لایه به ورودی لایه بعدی تبدیل می‌شود، درک تصمیمات و استنتاج‌های انجام شده در هر سطح می‌تواند به طور فزاینده‌ای دشوار شود. فرآیند عبور از هر لایه می‌تواند آنچه را که به عنوان «اثر جعبه سیاه» شناخته می‌شود ایجاد کند و درک و توصیف مراحل منتهی به یک نتیجه خاص را دشوار کند. مغز انسان اغلب به عنوان یک تشبیه برای توضیح شبکه‌های عصبی استفاده می‌شود، اما این به طور خاص مفید نیست زیرا نشان می‌دهد که ماشین‌ها اطلاعات را به روشی مشابه تفکر انسان درک می‌کنند، که اینطور نیست.

یادگیری عمیق یک ابزار بسیار قدرتمند است و بسیاری آن را به دلیل انفجار اخیر هوش مصنوعی مسئول می‌دانند. این به کامپیوترها توانایی تشخیص کلمات گفتاری تقریباً به خوبی یک انسان، تبدیل بینایی کامپیوتر و بهبود چشمگیر ترجمه ماشینی را داده است - توانایی‌هایی که برای کدگذاری دستی در ماشین‌ها بسیار پیچیده هستند. ماهیت این فرآیند چالش‌هایی را برای شفافیت تصمیم‌گیری ایجاد می‌کند، زیرا منطق می‌تواند با هر لایه پردازش، برای چشم انسان مبهم‌تر شود. علاوه بر این، شبکه‌های عصبی در برابر سوگیری مصون نیستند. به عنوان مثال، یک شبکه عصبی بازگشتی (RNN) داده‌هایی را که قبلاً در معرض آن قرار گرفته است در نظر می‌گیرد. برخی RNNها را دارای حافظه توصیف می‌کنند که مشابه انسان‌ها، بر خروجی آن تأثیر می‌گذارد. به عنوان مثال، در سال 2016، مایکروسافت یک ربات هوش مصنوعی را با استفاده از RNN در داده‌های توییتر آموزش داد که پتانسیل پیامدهای ناخواسته این روش یادگیری را نشان می‌دهد.

هوش مصنوعی در بخش عمومی
در حالی که توسعه فناوری هوش مصنوعی عمدتاً توسط صنعت و تحقیقات دانشگاهی هدایت می‌شود، کاربردها و توسعه هوش مصنوعی نیز برای بخش عمومی مرتبط است. دولت در حال حاضر از هوش مصنوعی در بسیاری از زمینه‌ها استفاده می‌کند، اما می‌تواند از پذیرش بیشتر این فناوری‌ها سود ببرد. علاوه بر این، دولت نقش مهمی در شکل دادن به چگونگی تأثیر فناوری‌های هوش مصنوعی بر زندگی شهروندان از طریق مقررات، سیاست‌گذاری و نشان دادن بهترین شیوه‌ها دارد. مهم است که دولت عقب نماند زیرا بخش خصوصی پیشرفت می‌کند - این بدان معناست که اتخاذ یک رویکرد فعال، پویا و آگاهانه به فناوری و تعامل آن با قانون و جامعه.

موارد استفاده فعلی و آینده هوش مصنوعی در دولت محدود به منابع، قابلیت‌های فنی و اعتماد عمومی است. برخی از فرصت‌های سودمند فوری برای بخش عمومی مواردی است که در آن هوش مصنوعی می‌تواند بارهای اداری را کاهش دهد و به حل مشکلات تخصیص منابع کمک کند. در کوتاه مدت، برنامه‌های هوش مصنوعی پتانسیل مفیدی در افزایش کارایی فرآیندهای دولتی تثبیت شده مانند پاسخگویی به سوالات، تکمیل و جستجوی اسناد، مسیریابی درخواست‌ها، ترجمه و پیش‌نویس اسناد دارند. به عنوان مثال، استفاده از چت‌بات‌ها برای ارائه خدمات مشتری و مشاوره به افراد در حال حاضر در برخی از سازمان‌های بزرگ دولتی استرالیا انجام می‌شود.

در بلندمدت، هوش مصنوعی پتانسیل فراتر رفتن از صرفاً افزایش فرآیندهای تثبیت شده و تغییر کامل عملیات دولتی را دارد. احتمالاً سازمان‌ها را ملزم می‌کند تا با نیازها و انتظارات در حال تحول شهروندان سازگار شوند و چشم‌انداز نظارتی و قانونی را برای ایجاد راه برای کاربردهای جدید فناوری تغییر دهند.

در حالی که هوش مصنوعی وعده‌های فرصت‌های زیادی را برای بخش عمومی ارائه می‌دهد، نمی‌توان آن را به عنوان راه حلی برای همه چالش‌های موجود دولت در نظر گرفت. استفاده و تنظیم فناوری‌های هوش مصنوعی باید به طور استراتژیک و سنجیده، با مراقبت ویژه از مدیریت اطلاعات از جمله حریم خصوصی، امنیت داده‌های محافظ و اخلاق به طور کلی، اجرا شود.

ملاحظات حریم خصوصی
این بخش به برخی از سوالات کلیدی مطرح شده توسط هوش مصنوعی در رابطه با حریم خصوصی اطلاعات می‌پردازد. این یک بررسی جامع از تمام مسائل نیست. بلکه طراحی شده است تا یک نمای کلی ارائه دهد و به عنوان سکوی پرتابی برای بحث بیشتر در مورد برخی از ملاحظات مهم حریم خصوصی اطلاعات عمل کند.

در ویکتوریا و به طور گسترده‌تر، قانون حریم خصوصی اطلاعات به طور کلی بر اساس دستورالعمل‌های OECD سال 1980 در مورد حفاظت از حریم خصوصی و جریان‌های فرامرزی داده‌های شخصی استوار است. این دستورالعمل‌ها شامل هشت اصل کلیدی است که همچنان در قوانین حریم خصوصی در سراسر جهان، از جمله قانون حفاظت از حریم خصوصی و داده‌ها 2014 (قانون PDP) گنجانده شده‌اند. یکی از مزایای داشتن قوانین مبتنی بر اصول این است که پیچیدگی و ظرافت حریم خصوصی را تشخیص می‌دهد و درجه‌ای از انعطاف‌پذیری را در نحوه محافظت از حریم خصوصی در زمینه‌های مختلف و در کنار فناوری‌ها و هنجارهای اجتماعی در حال تحول امکان‌پذیر می‌کند. در حالی که دستورالعمل‌های OECD در ترویج قوانین حریم خصوصی اطلاعات در سراسر جهان بسیار موفق بوده‌اند، هوش مصنوعی چالش‌هایی را برای اصول اساسی که این دستورالعمل‌ها بر اساس آن بنا شده‌اند ایجاد می‌کند.

در حالی که مفاهیم سنتی حریم خصوصی ممکن است توسط هوش مصنوعی به چالش کشیده شود، این فرض وجود ندارد که هوش مصنوعی باید به طور پیش‌فرض حریم خصوصی را تضعیف کند. می‌توان آینده‌ای را تصور کرد که در آن هوش مصنوعی می‌تواند به فعال‌سازی حریم خصوصی کمک کند. به عنوان مثال، احتمالاً به این معنی است که افراد کمتری برای کار با آن به داده‌های خام نیاز دارند که می‌تواند به نوبه خود خطر نقض حریم خصوصی ناشی از خطای انسانی را به حداقل برساند. همچنین می‌تواند رضایت معنادارتر را تقویت کند، که در آن افراد خدمات شخصی‌سازی شده‌ای را دریافت می‌کنند که به ترجیحات حریم خصوصی یادگرفته شده در طول زمان بستگی دارد. استفاده فزاینده از هوش مصنوعی ممکن است نیاز به بازبینی وضعیت موجود حفاظت از حریم خصوصی داشته باشد، اما این بدان معنا نیست که حریم خصوصی از بین می‌رود یا بی‌ربط می‌شود.

یکی از عوامل مهم حریم خصوصی اطلاعات این است که یک چارچوب مهم برای تصمیم‌گیری‌های اخلاقی در مورد نحوه استفاده از فناوری‌های جدید فراهم می‌کند. در نظر گرفتن اخلاق فناوری و حل چالش‌های حریم خصوصی برای موفقیت بلندمدت هوش مصنوعی ضروری است. تعادل بین نوآوری‌های فناوری و ملاحظات حریم خصوصی، توسعه هوش مصنوعی مسئولیت‌پذیر اجتماعی را ترویج می‌کند که می‌تواند به ایجاد ارزش عمومی در بلندمدت کمک کند.

چرا هوش مصنوعی متفاوت است؟
تقریباً همیشه فناوری‌های نوظهور ملاحظات مهم حریم خصوصی را به همراه دارند، اما مقیاس و کاربرد هوش مصنوعی یک محیط منحصر به فرد و بی‌سابقه‌ای از چالش‌ها ایجاد می‌کند. در برخی جهات، پیامدهای هوش مصنوعی را می‌توان به عنوان گسترشی از پیامدهای ناشی از داده‌های بزرگ در نظر گرفت، اما فناوری هوش مصنوعی نه تنها توانایی پردازش مقادیر زیادی از داده‌ها را به همراه دارد، بلکه از آن برای یادگیری، توسعه مدل‌های تطبیقی و ایجاد پیش‌بینی‌های عملی - بسیاری از اینها بدون فرآیندهای شفاف و قابل توضیح استفاده می‌کند.

توسعه فناوری هوش مصنوعی خطر قابل توجهی را به همراه دارد که فرضیات و سوگیری‌های افراد و شرکت‌هایی که آن را ایجاد می‌کنند بر نتیجه هوش مصنوعی تأثیر بگذارد. پیامدهای ناخواسته ناشی از سوگیری‌ها و نتایج مبهم از استفاده از شبکه‌های عصبی چالش‌هایی را برای سازمان‌های دولتی ایجاد می‌کند که می‌خواهند از این فناوری برای اهداف تصمیم‌گیری استفاده کنند. احتمال تبعیض و تعامل آن با حریم خصوصی در ادامه مورد بحث قرار می‌گیرد.

نکته کلیدی دیگر که هوش مصنوعی را از فناوری‌های تحلیلی موجود متمایز می‌کند، پتانسیل خودکارسازی همه این حوزه‌ها است. در حالی که انسان‌ها به طور تاریخی توانسته‌اند کنترل بالایی بر پردازش داده‌ها داشته باشند، استفاده فزاینده از هوش مصنوعی به این معنی است که ممکن است دیگر اینطور نباشد. علاوه بر این، اعمال هوش مصنوعی به فناوری‌های موجود قرار است استفاده فعلی و ملاحظات حریم خصوصی آنها را به طور اساسی تغییر دهد. به عنوان مثال، استفاده از دوربین‌های مداربسته در فضاهای عمومی برای نظارت یک عمل نسبتاً گسترده است و در جامعه مدرن به عنوان تهاجمی غیرمنطقی در نظر گرفته نمی‌شود. با این حال، همراه با استفاده از نرم‌افزار تشخیص چهره، یک شبکه از دوربین‌ها می‌تواند به ابزاری بسیار تهاجمی‌تر از نظر حریم خصوصی تبدیل شود.

هوش مصنوعی همچنین پتانسیل تغییر نحوه تعامل انسان‌ها با ماشین‌ها را دارد. به عنوان مثال، بسیاری از هوش مصنوعی ویژگی‌های انسانی را در خود جای می‌دهند. استفاده از رابط‌های انسان‌نما، مانند صداهای شبیه به انسان مورد استفاده در دستیاران مانند الکسا و سیری، ممکن است نگرانی‌های حریم خصوصی جدیدی را ایجاد کند. تحقیقات علوم اجتماعی نشان می‌دهد که مردم تمایل دارند با فناوری به گونه‌ای تعامل کنند که گویی انسان است. این بدان معناست که افراد ممکن است بیشتر احتمال داشته باشند که روابط اعتماد با هوش مصنوعی طراحی شده برای تکرار ویژگی‌های انسانی ایجاد کنند و در نتیجه تمایل بیشتری به اشتراک‌گذاری اطلاعات شخصی فزاینده‌ای در مقایسه با سایر اشکال فناوری که اطلاعات را به روشی سنتی جمع‌آوری می‌کنند داشته باشند.

بسیاری از بحث‌های حریم خصوصی اطلاعات در مورد هوش مصنوعی هنوز به قدرت نابرابری بین نهادهایی که داده‌ها را جمع‌آوری می‌کنند و افرادی که آن را تولید می‌کنند توجه نکرده‌اند. مدل‌های فعلی به طور کلی داده‌ها را به عنوان کالایی در نظر می‌گیرند که می‌توان آن را معامله کرد، که به طور کامل به این واقعیت اذعان نمی‌کند که افراد در تصمیم‌گیری در مورد داده‌های خود با سیستم‌هایی که نمی‌فهمند مشکل دارند - به ویژه زمانی که سیستم آنها را درک می‌کند و از طریق دریافت داده‌های آنها، نحوه دستکاری ترجیحات آنها را آموخته است. علاوه بر این، بسیاری از الگوریتم‌های تطبیقی مورد استفاده در هوش مصنوعی به طور مداوم در حال تغییر هستند، به طوری که اغلب حتی سازندگان آنها نیز نمی‌توانند به طور کامل نتایج تولید شده را توضیح دهند.

مفاهیم تثبیت شده حریم خصوصی اطلاعات بر این ایده استوار است که انسان‌ها کنترل‌کننده‌های اصلی اطلاعات هستند و برای مقابله با توانایی محاسباتی هوش مصنوعی که با ایده‌های سنتی جمع‌آوری و پردازش داده‌ها مطابقت ندارد، طراحی نشده‌اند. نحوه تفکر فعلی ما در مورد مفاهیمی مانند رضایت آگاهانه، اطلاع‌رسانی و دسترسی یا کنترل اطلاعات شخصی هرگز به این اندازه که توسط هوش مصنوعی به چالش کشیده می‌شود، به چالش کشیده نشده است. همانطور که در بالا ذکر شد، گنجاندن ملاحظات حریم خصوصی به عنوان بخشی از یک چارچوب اخلاقی برای توسعه هوش مصنوعی می‌تواند به ایجاد هوش مصنوعی کمک کند که حریم خصوصی اطلاعات را تضعیف نکند زیرا این مفاهیم تکامل می‌یابند.

اطلاعات شخصی
قانون PDP و بسیاری از قوانین دیگر حریم خصوصی اطلاعات فقط از اطلاعات شخصی محافظت می‌کنند. در این حس، تعریف آنچه «اطلاعات شخصی» را تشکیل می‌دهد به عنوان دروازه‌بانی برای حمایت‌های قانونی ارائه شده به افراد عمل می‌کند. تعریف اطلاعات شخصی می‌تواند بین حوزه‌های قضایی متفاوت باشد و با هنجارهای قانونی و اجتماعی در حال تحول تکامل یابد. فناوری‌های جدید نیز می‌توانند دامنه اطلاعات شخصی را تغییر دهند زیرا اشکال جدیدی از اطلاعات ایجاد می‌شوند. به عنوان مثال، ردیاب‌های تناسب اندام اطلاعاتی در مورد افراد ایجاد می‌کنند که قبلاً وجود نداشت، اما اکنون ممکن است به عنوان اطلاعات شخصی در نظر گرفته شود.

به طور کلی، مفهوم اطلاعات شخصی بر این ایده تکیه دارد که قابلیت شناسایی - اینکه آیا هویت یک فرد را می‌توان به طور معقول از آن اطلاعات تعیین کرد یا خیر. با این حال، تمایز بین آنچه «شخصی» است و آنچه نیست، توسط توانایی فزاینده‌ای برای پیوند دادن و مطابقت دادن داده‌ها به افراد، حتی زمانی که قبلاً به عنوان «ناشناس» یا غیرهویت‌بخش در نظر گرفته می‌شد، به چالش کشیده می‌شود. در این حس، ترکیبی از اطلاعات به ظاهر غیرشخصی می‌تواند به اطلاعات شخصی تبدیل شود وقتی تجزیه و تحلیل یا همبسته شود. با افزایش مقدار داده‌های موجود و بهبود فناوری‌های پردازش و ترکیب آن، ارزیابی اینکه آیا یک قطعه داده خاص «قابل شناسایی» است دشوارتر می‌شود. در نظر گرفتن یک قطعه داده به تنهایی با فناوری هوش مصنوعی سازگار نیست و بازتاب دقیقی از این نیست که آیا می‌توان آن را به عنوان «اطلاعات شخصی» در نظر گرفت یا خیر.

بسیاری از ارزش هوش مصنوعی در توانایی آن برای شناسایی الگوهایی است که برای انسان‌ها نامرئی است، یادگیری و ایجاد پیش‌بینی در مورد افراد و گروه‌ها نهفته است. در این حس، هوش مصنوعی می‌تواند اطلاعاتی را ایجاد کند که در غیر این صورت جمع‌آوری آن دشوار است یا از قبل وجود ندارد. این بدان معناست که اطلاعات جمع‌آوری شده و مورد استفاده ممکن است فراتر از آنچه فرد در ابتدا به طور آگاهانه فاش کرده باشد باشد. بخشی از وعده فناوری‌های پیش‌بینی‌کننده این است که می‌توان استنتاج‌هایی را از سایر اطلاعات (به ظاهر نامربوط و بی‌ضرر) انجام داد. به عنوان مثال، یک سیستم هوش مصنوعی طراحی شده برای افزایش کارایی فرآیند استخدام ممکن است بتواند گرایش سیاسی یک متقاضی را از سایر اطلاعاتی که او ارائه کرده است استنباط کند و آن را در فرآیند تصمیم‌گیری بگنجاند.

استنتاج اطلاعات به این روش نه تنها آنچه را که به عنوان اطلاعات شخصی در نظر گرفته می‌شود به چالش می‌کشد، بلکه سوالاتی را نیز در مورد اینکه آیا استنتاج اطلاعات شخصی در مورد فردی که انتخاب نکرده است آن را فاش کند، قابل قبول است یا خیر، ایجاد می‌کند. سوالات دیگری مانند اینکه چه کسی مالک آن اطلاعات است و آیا مشمول اصول حریم خصوصی اطلاعات از جمله الزام به اطلاع‌رسانی به آن فرد در مورد جمع‌آوری اطلاعات از طریق استنتاج است یا خیر نیز مطرح می‌شود.

مفهوم باینری اطلاعات شخصی در حال حاضر توسط فناوری‌های اصلی به چالش کشیده می‌شود، اما هوش مصنوعی مرز بین آنچه «اطلاعات شخصی» است و آنچه نیست را به طور فزاینده‌ای مبهم می‌کند. افزایش ظهور هوش مصنوعی احتمالاً منجر به محیطی می‌شود که در آن تمام اطلاعاتی که توسط یا مربوط به یک فرد ایجاد می‌شود قابل شناسایی است.

در این وضعیت، تعیین اینکه چه چیزی تحت پوشش قانون حریم خصوصی بر اساس تعریف اطلاعات شخصی است، نه از نظر فنی و نه از نظر قانونی عملی نیست و نه به عنوان یک روش موثر برای محافظت از حریم خصوصی افراد مفید است. بسیاری استدلال می‌کنند که نیاز به تغییر تمرکز از درک باینری اطلاعات شخصی وجود دارد تا قانون حریم خصوصی بتواند به محافظت از حریم خصوصی اطلاعات افراد در یک محیط هوش مصنوعی ادامه دهد.

جمع‌آوری، هدف و استفاده
سه ستون اصلی حریم خصوصی اطلاعات که از دستورالعمل‌های OECD نشأت می‌گیرند عبارتند از:

محدودیت جمع‌آوری: جمع‌آوری اطلاعات شخصی باید محدود به آنچه ضروری است باشد. اطلاعات شخصی باید تنها با وسایل قانونی و منصفانه جمع‌آوری شود و در صورت لزوم، با دانش و/یا رضایت فرد جمع‌آوری شود.
مشخص کردن هدف: هدف جمع‌آوری اطلاعات شخصی باید در زمان جمع‌آوری به فرد مشخص شود.
محدودیت استفاده: اطلاعات شخصی باید تنها برای هدفی که برای آن جمع‌آوری شده است استفاده یا افشا شود، مگر اینکه رضایت یا اختیار قانونی وجود داشته باشد.

هدف اساسی این اصول در هم تنیده این است که میزان اطلاعاتی را که یک سازمان در مورد یک فرد در اختیار دارد به حداقل برساند و اطمینان حاصل شود که نحوه رسیدگی به اطلاعات با انتظارات آن فرد سازگار است. هوش مصنوعی به طور اساسی به هر سه اصل این چالش را وارد می‌کند.

محدودیت جمع‌آوری
ماهیت بسیاری از تکنیک‌های هوش مصنوعی، به ویژه یادگیری ماشین، به جمع‌آوری مقادیر زیادی از داده‌ها برای آموزش و آزمایش الگوریتم‌ها متکی است. جمع‌آوری چنین مقدار زیادی از داده‌ها می‌تواند به توسعه هوش مصنوعی کمک کند، اما می‌تواند با اصل محدودیت جمع‌آوری نیز در تضاد باشد. پیشرفت‌های فناوری در دستگاه‌های IoT، تلفن‌های هوشمند و ردیابی وب به این معنی است که داده‌هایی که به سیستم‌های هوش مصنوعی تغذیه می‌شوند اغلب به روشی جمع‌آوری نمی‌شوند که افراد به طور آگاهانه اطلاعات شخصی خود را به کسی که از آن درخواست می‌کند ارائه دهند. در واقع، بسیاری از افراد اغلب از میزان اطلاعاتی که از دستگاه‌های خود جمع‌آوری می‌شود و متعاقباً به عنوان داده ورودی برای سیستم‌های هوش مصنوعی استفاده می‌شود، آگاه نیستند. این یک تضاد ایجاد می‌کند زیرا محدود کردن جمع‌آوری اطلاعات شخصی با عملکرد فناوری‌های هوش مصنوعی و دستگاه‌هایی که داده‌ها را برای پشتیبانی از آن جمع‌آوری می‌کنند، ناسازگار است، اما جمع‌آوری چنین مقدار زیادی از اطلاعات خطرات ذاتی حریم خصوصی را ایجاد می‌کند.

مشخص کردن هدف
ارائه توضیحی در مورد هدف جمع‌آوری (به طور کلی از طریق یک اطلاعیه جمع‌آوری) روشی است که اکثر سازمان‌ها به اصل مشخص کردن هدف پایبند هستند. توانایی هوش مصنوعی برای استخراج معنا از داده‌ها فراتر از آنچه در ابتدا برای آن جمع‌آوری شده است، چالش مهمی را برای این اصل ایجاد می‌کند. در برخی موارد، سازمان‌ها ممکن است از قبل ندانند که چگونه اطلاعات توسط هوش مصنوعی در آینده استفاده می‌شود. خطر جمع‌آوری بیش از حد داده‌ها فراتر از آنچه ضروری است با استفاده از اطلاعیه‌های جمع‌آوری بیش از حد گسترده و سیاست‌های حریم خصوصی در تلاش برای «همه چیز را پوشش دادن» وجود دارد. این نوع عمل به سازمان‌ها اجازه می‌دهد تا از نظر فنی با تعهدات حریم خصوصی خود مطابقت داشته باشند، اما با هدف اساسی اصل محدودیت جمع‌آوری ناسازگار است و توانایی افراد را برای اعمال کنترل معنادار بر اطلاعات شخصی خود تضعیف می‌کند.

در مقابل، هوش مصنوعی می‌تواند برای افزایش توانایی افراد در تعیین ترجیحات خود برای نحوه استفاده از اطلاعات شخصی آنها مورد استفاده قرار گیرد. به عنوان مثال، می‌توان تصور کرد خدماتی که می‌توانند ترجیحات حریم خصوصی کاربران را یاد بگیرند و شرایط مختلفی را برای داده‌هایی که در مورد افراد مختلف جمع‌آوری می‌شود، اعمال کنند. به این ترتیب، هوش مصنوعی می‌تواند نقش مهمی در ایجاد مدل‌های شخصی‌سازی شده مبتنی بر ترجیحات داشته باشد که پتانسیل دارد تا اهداف شفافیت، رضایت و انتظارات معقول از قوانین حریم خصوصی اطلاعات را به طور موثرتری از مدل فعلی اطلاع‌رسانی و رضایت برآورده کند.

محدودیت استفاده
پس از جمع‌آوری، اصل محدودیت استفاده تلاش می‌کند تا اطمینان حاصل کند که اطلاعات شخصی فقط برای هدفی که برای آن جمع‌آوری شده است استفاده می‌شود. به طور کلی، سازمان‌ها همچنین مجاز به استفاده از اطلاعات شخصی برای هدف ثانویه هستند که به طور معقول توسط فرد مورد انتظار باشد. این سوال ایجاد می‌کند که آیا استفاده از اطلاعات به عنوان داده ورودی برای یک سیستم هوش مصنوعی می‌تواند به عنوان یک هدف ثانویه «به طور معقول مورد انتظار» در نظر گرفته شود، به ویژه در مواردی که در بسیاری از موارد، نتیجه آن برای فرد ناشناخته است. همانطور که هوش مصنوعی می‌تواند الگوها و روابطی را در داده‌ها کشف کند که توسط انسان‌ها پیش‌بینی نشده است، استفاده از آن می‌تواند اهداف جدیدی را برای اطلاعات ایجاد کند.

فرض اینکه مردم، به ویژه جوانان یا «بومیان دیجیتال»، به طور فزاینده‌ای در مورد حریم خصوصی اطلاعات خود بی‌تفاوت می‌شوند، ممکن است این ایده را ایجاد کند که هدف ثانویه معقول برای استفاده از اطلاعات می‌تواند بسیار گسترده باشد. این لزوماً درست نیست. یک مطالعه انجام شده توسط گروه مشاوره بوستون نشان داد که 75 درصد از مصرف‌کنندگان در بیشتر کشورها، حریم خصوصی اطلاعات شخصی یک موضوع مهم است و افراد 18 تا 24 سال فقط کمی محتاط‌تر از نسل‌های مسن هستند. این نشان می‌دهد که مردم به طور پیش‌فرض در مورد نحوه استفاده از اطلاعات شخصی خود راحت‌تر نمی‌شوند، فقط به این دلیل که فناوری فراگیر می‌شود و بنابراین ممکن است استفاده از اطلاعات خود را توسط هوش مصنوعی به عنوان یک هدف ثانویه معقول در نظر نگیرند. هوش مصنوعی احتمالاً مرز بین آنچه به عنوان هدف اصلی و ثانویه در نظر گرفته می‌شود را به حدی مبهم می‌کند که عملی بودن اصل محدودیت استفاده ممکن است مورد سوال قرار گیرد.

در مجموع، اصول مشخص کردن هدف، محدودیت جمع‌آوری و محدودیت استفاده به طور اساسی توسط هوش مصنوعی به چالش کشیده می‌شوند. جمع‌آوری انبوه داده‌ها، اغلب با روش‌هایی که برای افراد آشکار نیست، اطلاعیه‌های جمع‌آوری مبهم یا گمراه‌کننده و فرض اینکه مردم در مورد استفاده ثانویه از اطلاعات خود راحت‌تر هستند، منجر به وضعیتی می‌شود که در آن درک فعلی از حریم خصوصی اطلاعات از طریق این اصول ممکن است دیگر موثر نباشد. با این حال، هوش مصنوعی همچنین فرصت‌هایی را برای متحول کردن نحوه تحقق اصول سنتی حریم خصوصی ارائه می‌دهد. به عنوان مثال، آموزش یک الگوریتم یادگیری ماشین بر روی مقادیر زیادی از داده‌ها در یک محیط امن قبل از انتشار آن می‌تواند به نوبه خود امنیت داده‌ها را افزایش دهد.

استفاده گسترده از هوش مصنوعی ما را وادار می‌کند تا نحوه اعمال اصول سنتی حریم خصوصی را تغییر دهیم - اینکه آیا این یک بهبود یا تخریب در استانداردهای حفاظت از حریم خصوصی است یا خیر، هنوز باید مشخص شود. با در نظر گرفتن حریم خصوصی به عنوان یک عنصر اساسی در یک چارچوب اخلاقی برای توسعه هوش مصنوعی، پتانسیل بهبود شیوه‌های اطلاعیه جمع‌آوری و توانمندسازی افراد برای تعامل آگاهانه‌تر با سازمان‌ها در مورد استفاده - و استفاده ثانویه - از اطلاعات آنها وجود دارد.

شفافیت و رضایت
درک فعلی ما از حریم خصوصی اطلاعات بر توانایی افراد برای اعمال انتخاب در مورد اطلاعاتی که دیگران در مورد آنها دارند و آنچه با آن اطلاعات انجام می‌شود، متکی است. با این حال، پیچیدگی اطراف هوش مصنوعی می‌تواند به این معنی باشد که فرآیندها برای افرادی که اطلاعات آنها استفاده می‌شود، شفاف نیست و رضایت آگاهانه واقعی غیرقابل دستیابی است. به عنوان مثال، تکنیک‌های یادگیری عمیق می‌توانند چالش‌هایی را برای شفافیت ایجاد کنند، زیرا ارائه توضیحی در مورد نحوه رسیدن به نتیجه حتی برای کسانی که در ابتدا الگوریتم‌ها را توسعه داده‌اند دشوار است. سازمان‌ها برای شفافیت در شیوه‌های هوش مصنوعی خود یا به دست آوردن رضایت تلاش خواهند کرد اگر نتوانند فرآیندها را به شهروندان توضیح دهند.

تحقیقات زیادی در مورد ظهور «پارادوکس حریم خصوصی» انجام شده است، که در آن مردم نگرانی خود را در مورد حریم خصوصی ابراز می‌کنند، اما در عمل به اشتراک‌گذاری اطلاعات خود از طریق سیستم‌ها و فناوری‌هایی که استفاده می‌کنند ادامه می‌دهند. یک تفسیر از این پارادوکس نشان می‌دهد که حتی زمانی که آگاه هستند، افراد اغلب هیچ انتخابی جز اینکه وارد یک «قرارداد غیرمنصفانه» شوند ندارند. در این حس، بسیاری ممکن است به جای استقبال مثبت، به این احساس برسند که مجبور به استفاده از داده‌های خود هستند. پیچیدگی فزاینده شبکه‌ها و سیستم‌هایی که استفاده می‌کنیم، همراه با تنوع رو به رشد روش‌های جمع‌آوری داده‌ها، پاسخ بله/نه باینری به رضایت در ابتدای یک تراکنش را کمتر و کمتر معنی‌دار می‌کند. در حالی که فناوری‌های هوش مصنوعی بسیاری از این چالش‌ها را تشویق می‌کنند، پتانسیل ایجاد راه‌حل‌های جدیدی برای توضیح آنچه در مورد داده‌های یک فرد اتفاق می‌افتد یا فعال‌سازی پلتفرم‌های فردی برای اعمال رضایت نیز وجود دارد.

یک راه بالقوه برای افزایش شفافیت و همچنین بررسی، به چالش کشیدن و محدود کردن تصمیم‌گیری که بدون دخالت انسان انجام شده است، در حال بررسی «حق توضیح» است. چنین حقی به افراد این امکان را می‌دهد که در مورد تصمیماتی که بر آنها تأثیر می‌گذارد، سؤال کنند که به طور کامل بر اساس الگوریتم‌ها گرفته شده است. با وجود چالش‌های فنی فعلی برای فعال کردن این امر، بسیاری از چهره‌های کلیدی در جامعه هوش مصنوعی شفافیت تصمیم‌گیری یا «قابلیت توضیح» را به عنوان یک جزء اساسی برای ایجاد و حفظ اعتماد در رابطه در حال تحول بین انسان‌ها و ماشین‌های هوشمند می‌بینند.

کار زیادی در حال انجام است تا الگوریتم‌هایی ایجاد شوند که بتوانند توضیح دهند که چگونه و چرا به خروجی خود رسیده‌اند. با این نوع توانایی، هوش مصنوعی می‌تواند به طور بالقوه شفافیت را تسهیل کند، زیرا می‌تواند تصمیمات را به وضوح توضیح دهد و برای سوگیری آزمایش شود - فرآیندی که همیشه برای تصمیم‌گیرندگان انسانی امکان‌پذیر نیست. از منظر قانونی و سیاستی، این حق در ماده 22 مقررات عمومی حفاظت از داده‌های اتحادیه اروپا مورد بررسی قرار گرفته است. هنوز باید دید که این چقدر موثر خواهد بود، زیرا برخی از منتقدان استدلال می‌کنند که «نقص‌های جدی عملی و مفهومی» وجود دارد، زیرا این حق فقط برای تصمیماتی اعمال می‌شود که به طور کامل خودکار هستند، که به ندرت اینطور است.

تبعیض
حریم خصوصی اطلاعات به طور کلی به عنوان یک حق توانمندکننده در نظر گرفته می‌شود، به این معنی که بسیاری از ارزش آن در توانایی آن برای فعال‌سازی سایر حقوق بشر مانند حقوق آزادی انجمن و آزادی بیان نهفته است. حمایت‌های حریم خصوصی همچنین می‌تواند به محافظت در برابر تبعیض با اعمال کنترل بر نحوه جمع‌آوری، استفاده و افشای اطلاعات در مورد یک فرد کمک کند. به عنوان مثال، اطلاعات مربوط به قومیت یا گرایش جنسی یک فرد محافظت قوی‌تری را تحت قوانین حریم خصوصی دریافت می‌کند. یکی از مسائل اخلاقی مهم هوش مصنوعی با پیامدهای فوری، پتانسیل آن برای تبعیض، تداوم سوگیری‌ها و تشدید نابرابری‌های موجود است. از آنجایی که الگوریتم‌ها بر اساس داده‌های موجود آموزش داده می‌شوند، می‌توانند الگوهای ناخواسته ناعادلانه را به دلیل داده‌هایی که دریافت کرده‌اند تکرار کنند.

علاوه بر این، کسانی که سیستم‌ها را می‌سازند ممکن است ناخواسته سوگیری‌های خود را به عملکرد وارد کنند. این می‌تواند منجر به پیامدهای ناخواسته ناشی از سوگیری‌ها و نتایج مبهم از استفاده از شبکه‌های عصبی شود و چالش‌هایی را برای سازمان‌های دولتی که می‌خواهند از این فناوری برای اهداف تصمیم‌گیری استفاده کنند، ایجاد کند. احتمال تبعیض و تعامل آن با حریم خصوصی در ادامه مورد بحث قرار می‌گیرد.

حسابرسی و حکمرانی
حاکمیت و نظارت در قانون حریم خصوصی اطلاعات برای اطمینان از وجود ساختارهای مناسب برای جلوگیری از عدم تعادل قدرت بین شهروندان و دولت مورد تأکید قرار می‌گیرد. این به تنظیم‌کننده‌ها متکی است تا اطمینان حاصل کنند که اطلاعات شخصی به طور مناسب مدیریت می‌شود. چالش‌هایی که در بخش‌های قبلی در مورد درک حریم خصوصی اطلاعات مطرح شد، در مورد تنظیم موثر فناوری هوش مصنوعی نیز صدق می‌کند.

دشواری تنظیم فناوری در جای دیگری به طور کامل مورد بحث قرار گرفته است، اما برخی از ملاحظات با ارتباط ویژه با هوش مصنوعی و حریم خصوصی اطلاعات عبارتند از:

فناوری هوش مصنوعی محدود به یک ایالت یا حوزه قضایی نیست و ایجاد و حفظ شیوه‌های حریم خصوصی خوب در سراسر مرزها را دشوار می‌کند.
تعیین اینکه چه کسی مالک داده‌ها است، در کجا ذخیره می‌شود و چه کسی مسئول آن است، یک کار پیچیده برای تنظیم‌کننده‌ها است.
حاکمیت خوب نیاز به درک فناوری دارد. با ادامه توسعه سریع هوش مصنوعی، شکاف دیرینه بین قانون و فناوری در حال گسترش است در حالی که پیچیدگی و کاربرد گسترده هوش مصنوعی به طور مداوم در حال رشد است.
میزان تنظیماتی که دولت باید برای هوش مصنوعی اعمال کند، با توجه به اینکه عدم وجود چارچوب نظارتی برای هوش مصنوعی در رابطه با حریم خصوصی اطلاعات خود یک تصمیم نظارتی است.

چارچوب‌های حاکمیتی خوب می‌توانند برای ترویج طراحی خوب، ساختار و نظارت بر فناوری‌های هوش مصنوعی و نحوه تعامل آنها با حریم خصوصی استفاده شوند. با ایجاد محیطی که در آن حقوق و حمایت‌های عمومی تثبیت شده‌اند، مقررات می‌تواند توسعه سیستم‌های خودکار را که بر اساس حریم خصوصی طراحی شده‌اند، تشویق کند و با رویکرد طراحی حریم خصوصی برای حفاظت از حریم خصوصی سازگار باشد.

حاکمیت حریم خصوصی نمی‌تواند صرفاً از طریق کنترل از بالا به پایین از سوی تنظیم‌کننده‌ها به دست آید. کسانی که داده‌ها را کنترل می‌کنند و کسانی که فناوری را می‌سازند باید در طراحی سیستم‌های افزایش حریم خصوصی مشارکت کنند.

نتیجه‌گیری
ما در حال حاضر در دنیایی از داده‌های بزرگ زندگی می‌کنیم و گسترش قدرت محاسباتی از طریق هوش مصنوعی قرار است چشم‌انداز حریم خصوصی اطلاعات را به طور اساسی تغییر دهد. یک زندگی متصل از طریق دستگاه‌های IoT و شهرهای هوشمند - که توسط هوش مصنوعی تقویت می‌شود - وعده ثروت بالقوه از مزایا، از جمله استفاده پویا از منابع، افزایش کارایی و استاندارد زندگی بالاتر را می‌دهد. پتانسیل‌هایی که فناوری هوش مصنوعی می‌تواند در مراقبت‌های بهداشتی، سیستم قضایی و خدمات دولتی ارائه دهد بسیار زیاد است. با این حال، همانند بسیاری از فناوری‌های قبلی، هوش مصنوعی چالش‌های اجتماعی، فنی و قانونی را برای نحوه درک و محافظت از حریم خصوصی اطلاعات ایجاد می‌کند.

این منبع برخی از ملاحظات مهم حریم خصوصی اطلاعات هوش مصنوعی را بررسی کرده است و نحوه نیاز به بازنگری درک تثبیت شده ما از اطلاعات شخصی را نشان داده است. با این حال، در حالی که اصول سنتی حریم خصوصی اطلاعات ممکن است نیاز به بازنگری داشته باشند، ظهور هوش مصنوعی به این معنی نیست که حریم خصوصی از بین می‌رود یا بی‌ربط می‌شود. حریم خصوصی یک چارچوب مهم برای تصمیم‌گیری‌های اخلاقی در مورد نحوه توسعه، استفاده و تنظیم فناوری‌های جدید فراهم می‌کند. همچنین به عنوان یک عنصر اساسی برای تحقق سایر حقوق مهم مانند آزادی بیان و انجمن عمل می‌کند. رسیدگی به سوالات حریم خصوصی مطرح شده توسط هوش مصنوعی برای موفقیت بلندمدت آن ضروری است.

حرکت به جلو، درک ما از هوش مصنوعی و حریم خصوصی ممکن است به سمت تمرکز بر حفاظت از اطلاعات پس از به دست آوردن آن تغییر کند. تلاش برای کنترل یا محدود کردن جمع‌آوری داده‌ها ممکن است به طور فزاینده‌ای دشوار شود زیرا فناوری جمع‌آوری داده‌ها فراگیر می‌شود. به عنوان چنین، تغییر تمرکز به «مدیریت اخلاقی داده‌ها» پس از جمع‌آوری آن ممکن است یک گزینه باشد. این نیاز به تعهد واقعی به شفافیت و مسئولیت‌پذیری از طریق شیوه‌های حکمرانی خوب دارد.

دولت نقش مهمی در ایجاد محیطی دارد که در آن تعهد به توسعه هوش مصنوعی ایمن و منصفانه می‌تواند با پیشرفت فناوری متعادل شود. تعادل مناسب نیاز به یک رویکرد مشورتی و بین‌رشته‌ای دارد، زیرا مقررات بیش از حد، نامناسب یا اشتباه می‌تواند پذیرش هوش مصنوعی را کند کرده یا نتواند چالش‌های واقعی آن را برطرف کند. استفاده از چارچوب‌های حریم خصوصی اطلاعات موجود و همچنین بازاندیشی در مورد مفاهیم سنتی، جزء کلیدی در ساخت، استفاده و تنظیم هوش مصنوعی خواهد بود.


فاشیسم در مقابل کمونیسم در مقابل سوسیالیسم

منبع:
Arne Klemp / EyeEm / Getty Images
مجوز:
استفاده تحت مجوز تصاویر گتی

شاید اصطلاحات فاشیسم، کمونیسم و سوسیالیسم را هنگام توصیف یک دولت کنترل‌گر شنیده باشید. آن‌ها با یک دولت دموکراتیک و یک اقتصاد سرمایه‌داری متفاوت هستند، اما با یکدیگر نیز تفاوت دارند. به خواندن ادامه دهید تا تفاوت‌های بین فاشیسم در مقابل کمونیسم، فاشیسم در مقابل سوسیالیسم و کمونیسم در مقابل سوسیالیسم را بیاموزید.

فاشیسم چیست؟
فاشیسم یک سیستم حکومتی است که توسط یک فرد، یک دیکتاتور، رهبری می‌شود که قدرت کامل بر کشور دارد. به عنوان یک دولت تمامیت‌خواه نیز شناخته می‌شود. شهروندان کشورهای فاشیستی باید آزادی‌های فردی خود را تسلیم کنند و وفاداری افراطی خود را به رهبرشان ابراز کنند.

ریشه‌های فاشیسم
بنیتو موسولینی دولت فاشیستی تک‌حزبی را پس از جنگ جهانی اول در ایتالیا ایجاد کرد. مفهوم فاشیزمو او بر اساس کلمه لاتین فاسس ("دسته چوب‌ها") است که در روم باستان به عنوان نمادی از قدرت مورد علاقه بود، زیرا یک دسته چوب شکستن آن بسیار دشوارتر از یک چوب تکی است. ظهور حزب ملی فاشیست موسولینی تنها اولین نمونه از بسیاری از نمونه‌های تاریخی فاشیسم است.

اصول فاشیسم
وقتی کسی را فاشیست می‌نامید، در حال اظهار نظر در مورد ماهیت سرکوبگرانه او هستید. اما تفاوت‌های بین فاشیسم در مقابل کمونیسم یا فاشیسم در مقابل سوسیالیسم بسیار بیشتر از این است. اصول فاشیسم عبارتند از:

ضد بی‌طرفی - فاشیست‌ها معتقد به دیدن "هر دو طرف" یا بی‌طرف ماندن نیستند؛ یا با آن‌ها هستید یا علیه آن‌ها.
ضد اتحادیه - اتحادیه‌های کارگری در کشورهای فاشیستی غیرقانونی هستند و با سازمان‌های کارگری تحت کنترل دولت جایگزین می‌شوند.
اوتارکی (خودکفایی اقتصادی) - کشورهای فاشیستی هم سوسیالیسم اقتصادی و هم بازار آزاد سرمایه‌داری را رد می‌کنند و ترجیح می‌دهند کاملاً خودکفایی داشته باشند و به سایر کشورها وابسته نباشند.
تنظیم اقتصادی - دولت فعالیت‌های اقتصادی را کنترل می‌کند. تا زمانی که سود به نفع دولت باشد، سود خصوصی را مجاز می‌داند.
ایدئولوژی دور راست - فاشیسم در سمت راست طیف سیاسی قرار دارد و از خلوص نژادی، بنیادگرایی مذهبی و آزادی شخصی محدود حمایت می‌کند.
ناسیونالیسم - شهروندان باید کشور را بر منافع خود مقدم بدارند و ملت نیازهای خود را بر همه ملت‌های دیگر ترجیح می‌دهد.
سلسله مراتب اجتماعی - کسانی که در یک ملت فاشیستی هستند به برابری اعتقاد ندارند. آن‌ها معتقدند که تضاد طبقاتی برای حفظ نظم در ملت مهم است.
قدرت - دولت‌های فاشیستی نظامی‌گرا هستند و از خشونت و بی‌رحمی برای نشان دادن قدرت خود در صحنه جهانی استفاده می‌کنند.
قربانی‌شدن - کشور خود را قربانی بی‌رحمی سایر کشورها می‌داند. معتقد است که می‌تواند هر کاری را برای جبران خسارات وارد شده توسط سایر کشورها انجام دهد.

کمونیسم چیست؟
برخلاف فاشیسم، یک دولت کمونیستی بر رفتار برابر و فرصت‌های برابر برای همه شهروندان تمرکز دارد. این با سرمایه‌داری که سود خصوصی و توانمندسازی فرد را تشویق می‌کند، مخالفت می‌کند. فلسفه کمونیسم شامل گسترش نفوذ خود فراتر از مرزهای کشور است.

ریشه‌های کمونیسم
کلمه کمونیسم از لاتین communis به معنای "مشترک" یا "جهانی" می‌آید. مفهوم یک جامعه برابر بدون طبقات یا امتیازات اقتصادی ریشه در یونان باستان، رنسانس اروپا و عصر روشنگری دارد. با این حال، کارل مارکس و فردریش انگلس بودند که کمونیسم مدرن را در مانیفست کمونیستی خود در سال 1848 تعریف کردند. در یکی از معروف‌ترین نمونه‌های کمونیسم، حزب بلشویک ولادیمیر لنین در انقلاب بلشویک سال 1917 کنترل روسیه را به دست گرفت.

اصول کمونیسم
اساسی‌ترین اصل کمونیسم نشان می‌دهد که کارگرانی که مسئول تولید ثروت هستند باید در آن ثروت سهیم باشند. اما اصول مهم‌تری در یک دولت کمونیستی وجود دارد، از جمله:

ضد سرمایه‌داری - در دولت‌ها و اقتصادهای کمونیستی، بازار آزاد یا سود خصوصی وجود ندارد. کمونیست‌ها آنچه را که به عنوان خودخواهی و طمع در سرمایه‌داری درک می‌کنند، رد می‌کنند.
ضد دین - مارکس دین سازمان‌یافته را "افیون مردم" می‌دانست زیرا کارگران را تشویق می‌کند تا سرکوب سرمایه‌داری را به عنوان بخشی از طرح خدا بپذیرند.
اقتدارگرایی - مرحله اول یک دولت کمونیستی انقلاب است و پس از آن دوره‌ای از کنترل اقتدارگرایانه (مرحله 2) قبل از واگذاری کنترل به مردم (مرحله 3) دنبال می‌شود. با این حال، هیچ دولت کمونیستی مدرنی نتوانسته است از مرحله 2 به مرحله 3 حرکت کند، زیرا رهبران کنترل خود را حفظ کرده‌اند.
بی‌طبقاتی - کمونیست‌ها معتقد به جامعه‌ای هستند که تقسیمات اجتماعی یا اقتصادی (مانند بورژوازی در مقابل پرولتاریا) وجود ندارد. دولت توسط اعضای طبقه کارگر به نفع طبقه کارگر اداره می‌شود.
جمع‌گرایی - کشورهای کمونیستی خواستار این هستند که تمام اموال به دولت واگذار شود تا با همه شهروندان به اشتراک گذاشته شود.
کنترل دولت - کمونیست‌ها معتقدند که دولت باید به شدت در زندگی شهروندان دخالت کند تا از پیشرفت بیش از حد دیگران جلوگیری کند. این شامل کنترل بر آموزش، اشتغال و حتی ازدواج و خانواده است.
ایدئولوژی دور چپ، تاکتیک‌های دور راست - مفاهیم برابری اجتماعی و به اشتراک گذاشتن منابع بخش اساسی از ایدئولوژی دور چپ است. با این حال، اجرای مدرن کمونیسم، از جمله اقتدارگرایی و محدود کردن آزادی فردی، به سمت راست طیف سیاسی نزدیک‌تر است.
نفوذ بین‌المللی - کمونیسم قرار است در سراسر جهان گسترش یابد، نه اینکه در مرزهای یک کشور کنترل شود.
انقلاب - برای رسیدن به یک آرمانشهر کمونیستی، حزب کمونیستی باید علیه طبقه حاکم قیام کند - در صورت لزوم، با خشونت. در حالی که برخی از کمونیست‌ها معتقد به اصلاح یک دولت موجود هستند، اکثر آن‌ها فکر می‌کنند که کل ساختار باید سرنگون شود و از نو شروع شود.

بسیاری از مردم معتقدند که سوسیالیسم و کمونیسم اساساً یک چیز هستند. در حالی که کمونیسم شکلی از سوسیالیسم است، این دو سیستم حکومتی در عمل کاملاً متفاوت هستند. سوسیالیسم می‌تواند با سرمایه‌داری همزیستی داشته باشد، بر خلاف کمونیسم، و در بیشتر دموکراسی‌های مدرن (که به عنوان سوسیالیسم دموکراتیک شناخته می‌شوند) این کار را انجام می‌دهد.

ریشه‌های سوسیالیسم
کلمه سوسیالیسم از لاتین sociare و فرانسوی social به معنای "به اشتراک گذاشتن" می‌آید. این در طول عصر روشنگری به عنوان واکنشی به نظریه سرمایه‌داری آدام اسمیت پدید آمد. این جنبش با کار مارکس در جامعه‌شناسی و اقتصاد محبوبیت یافت و نمونه‌های متعددی از سوسیالیسم در سیاست قرن نوزدهم، بیستم و بیست و یکم یافت می‌شود.

اصول سوسیالیسم
واضح‌ترین راه برای دیدن تفاوت‌های بین کمونیسم و سوسیالیسم در فلسفه‌های آن‌ها است. برخی از اصول اصلی سوسیالیسم عبارتند از:

برنامه‌ریزی متمرکز - دولت‌های کاملاً سوسیالیستی در فعالیت‌های اقتصادی دخالت می‌کنند، به جای اعتماد به "دست نامرئی" بازار آزاد. این شامل شرکت‌های تحت مالکیت دولت و تنظیم قیمت توسط بوروکرات‌ها است.
مالکیت جمعی - که به عنوان مالکیت "اجتماعی" یا "مشترک" نیز شناخته می‌شود، این اصل استدلال می‌کند که عوامل تولید (کار، کالا، منابع طبیعی) باید متعلق به همه اعضای یک جامعه باشد.
همکاری در مقابل رقابت - سوسیالیست‌ها ماهیت رقابتی سرمایه‌داری را رد می‌کنند. آن‌ها برابری‌طلبی را به عنوان راهی ایده‌آل برای تضمین ثبات اجتماعی می‌پذیرند.
توزیع ثروت - جوامع سوسیالیستی دارای نرخ مالیات بالایی هستند که به برنامه‌ها و زیرساخت‌های دولتی بازتوزیع می‌شوند. این به نقل قول مارکس مربوط می‌شود: "از هر کس بر اساس توانایی، به هر کس بر اساس نیاز."
برابری فرصت‌ها - سوسیالیسم مفهوم برابری اجتماعی و انصاف را در بر می‌گیرد. این کار برای از بین بردن موانع اجتماعی و اقتصادی بر اساس تعصب یا عدم دسترسی تلاش می‌کند.
ایدئولوژی دور چپ - سوسیالیسم می‌تواند به اندازه فاشیسم در سمت چپ طیف سیاسی باشد. مدافعان سوسیالیسم اغلب معتقد به حذف مالکیت خصوصی، یک اقتصاد به شدت تنظیم‌شده و برنامه‌های دولتی با بودجه خوب هستند.
حفاظت از مظلومان - اصل حمایت از کسانی که توسط دیگران مورد ستم قرار می‌گیرند به عنوان مسئولیتی برای دولت تلقی می‌شود. نمونه‌هایی از برنامه‌های دولتی با هدف کمک به اعضای محروم جامعه شامل مراقبت‌های بهداشتی جهانی و برنامه‌های رفاهی است.
جدایی دین از دولت - سوسیالیست‌ها از آزادی مذهبی حمایت می‌کنند اما معتقد به رابطه بین دولت و هیچ دین خاصی نیستند.
حقوق کارگران - مانند کمونیست‌ها، سوسیالیست‌ها از حقوق کارگران حمایت می‌کنند. اما به جای یک انقلاب کارگری، سوسیالیست‌ها از اتحادیه‌های کارگری و مقررات محل کار حمایت می‌کنند.

تأثیر انواع مختلف دولت
تفاوت بین فاشیسم در مقابل کمونیسم و فاشیسم در مقابل سوسیالیسم سیاست قرن بیستم و بیست و یکم را تعریف کرده است. اما فاشیسم، کمونیسم و سوسیالیسم تنها سه نوع از حکومت در جهان هستند. برای مقایسه این انواع حکومت، اطلاعات بیشتری در مورد نحوه عملکرد دولت محدود و همچنین اصول کلیدی و نمونه‌های جهانی آن کسب کنید. همچنین ممکن است بخواهید برخی از اصطلاحات مرتبط مانند تاریخی در مقابل تاریخی را درک کنید.


هم فاشیسم و هم کمونیسم ایدئولوژی‌هایی هستند که در طول تاریخ با نقض گسترده حقوق بشر همراه بوده‌اند.
فاشیسم یک ایدئولوژی اقتدارگرای فوق‌نظام‌گرا و افراطی راست‌گرا است که به دنبال متمرکز کردن قدرت در دست یک رهبر دیکتاتور بوده و اغلب مخالفان و نارضایتی‌ها را سرکوب می‌کند. رژیم‌های فاشیستی در طول تاریخ مسئولیت نقض‌های جدی حقوق بشر از جمله سانسور، سرکوب سیاسی، تبعیض و خشونت علیه گروه‌های اقلیت را بر عهده داشته‌اند.
کمونیسم، از سوی دیگر، یک ایدئولوژی افراطی چپ‌گرا است که از یک جامعه بدون طبقه طرفداری می‌کند که در آن وسیله‌های تولید در اختیار کل جامعه باشد. رژیم‌های کمونیستی نیز با نقض گسترده حقوق بشر از جمله سرکوب سیاسی، سانسور، اردوگاه‌های کار اجباری و سرکوب نارضایتی‌ها همراه بوده‌اند.
مقایسه مستقیم اینکه کدام یک از ایدئولوژی‌های فاشیسم یا کمونیسم کمتر به حقوق بشر احترام می‌گذارد، دشوار است، زیرا هر دو ایدئولوژی به روش‌های مختلف در کشورهای مختلف اجرا شده‌اند که منجر به نتایج متفاوتی شده است. هم فاشیسم و هم کمونیسم برای توجیه حکومت اقتدارگرا و سرکوب آزادی‌های فردی مورد استفاده قرار گرفته‌اند.
به طور کلی، هم فاشیسم و هم کمونیسم به دلیل بی‌توجهی به حقوق بشر و کرامت افراد مورد انتقاد قرار گرفته‌اند. ضروری است که بدانیم اجرای هر ایدئولوژی سیاسی می‌تواند پیامدهای مهمی برای حقوق بشر داشته باشد و حفظ و حمایت از حقوق بشر صرف نظر از نظام سیاسی موجود بسیار مهم است.


فاشیسم و کمونیسم مهم‌ترین ویژگی مشترک خود را در جمع‌گرایی ایثارگرانه دارند. هیچ‌کدام از این ایدئولوژی‌ها به حقوق فرد احترام نمی‌گذارند و افراد را یا توهمی می‌دانند یا صرفاً اجزای قابل تعویض کل. گروه اجتماعی از همه مهم‌تر است و اگر حقوق فرد با درک آن‌ها از خیر جمعی در تضاد باشد، هم فاشیست‌ها و هم کمونیست‌ها حاضرند آن حقوق را نقض کنند. کمونیسم و فاشیسم در این مورد اختلاف دارند که فرد باید به خاطر کدام جمع قربانی شود. فاشیسم فرد را به خاطر ملت یا نژاد قربانی می‌کند، در حالی که کمونیسم فرد را به خاطر پرولتاریا قربانی می‌کند.

در نتیجه، هر دو ایدئولوژی از نظر ماهیت سوسیالیستی هستند. کمونیسم به طور مستقیم حقوق مالکیت خصوصی را لغو می‌کند، در حالی که فاشیسم اجازه می‌دهد ظاهر مالکیت خصوصی حفظ شود، اما دولت تمام عناصر اساسی مالکیت را اعمال می‌کند. در حالی که به صاحبان مشاغل خصوصی اجازه داده می‌شد مالک کارخانه‌ها و مغازه‌ها باقی بمانند، دولت نحوه استفاده صاحبان از آن اموال را کنترل می‌کرد.

چرا نازیسم سوسیالیسم بود و چرا سوسیالیسم تمامیت‌خواه است | جورج ریسمن
آنچه میسز شناسایی کرد این بود که مالکیت خصوصی ابزارهای تولید فقط در ظاهر تحت حکومت نازی‌ها وجود داشت و در واقعیت جوهر مالکیت ابزارهای تولید در دولت آلمان قرار داشت. زیرا دولت آلمان و نه صاحبان اسمی خصوصی بود که تمام اختیارات اساسی مالکیت را اعمال می‌کرد: تصمیم می‌گرفت چه چیزی تولید شود، به چه میزان، با چه روش‌هایی و به چه کسانی توزیع شود، و همچنین چه قیمتی دریافت شود و چه دستمزدی پرداخت شود و صاحبان اسمی خصوصی چه سود یا درآمد دیگری مجاز به دریافت باشند. میسز نشان داد که موقعیت صاحبان ادعایی خصوصی اساساً به سطح بازنشستگی دولتی کاهش یافته است.

من با میسز در این مورد مخالفم که صاحبان خصوصی به جایگاه مدیران برده تنزل یافته بودند، زیرا به آن‌ها اجازه داده شده بود کسب و کار خود را به نفع دولت مدیریت کنند.

این شباهت‌های اساسی بین فاشیسم و کمونیسم منجر به شباهت در نتایج شد. اگر گروهی از مردان در نیمه شب در را بشکنند، شما را از خانه بیرون بکشند، شما را در یک دادگاه نمایشی قرار دهند، شما را از خانواده‌تان جدا کنند، شما را سوار قطاری کنند تا به اردوگاهی دورافتاده ببرند تا کار کنید و از گرسنگی بمیرید، آیا مهم است که آن مردان خود را کمونیست یا فاشیست بنامند؟ آیا مهم است که آن‌ها سوآستیکا روی بازوبندشان داشته باشند یا چکش و داس روی کلاه‌هایشان؟ آیا مهم است که آن‌ها از مسکو یا برلین دستور بگیرند؟ آیا واقعاً تفاوت چندانی دارد که آن‌ها این کار را به خاطر اینکه شما یهودی هستید یا به خاطر اینکه عضو بورژوازی هستید انجام می‌دهند؟

شما به یک اندازه رنج خواهید کشید و به یک اندازه مرده خواهید شد، زیرا هیچ‌کدام از این ایدئولوژی‌ها به حق فردی شما برای زندگی احترام نمی‌گذارند. این مهم‌ترین شباهت بین فاشیسم و کمونیسم است. این توضیح‌دهنده تمام فجایعی است که به نام هر دو ایدئولوژی مرتکب شده است.


تعریف و باورها
فاشیسم یک فلسفه سیاسی اقتدارگرا و فوق‌نظارتی است. این فلسفه عناصری از ناسیونالیسم، نظامی‌گری، خودکفایی اقتصادی و تمامیت‌گرایی را در خود جای می‌دهد. فاشیسم با کمونیسم، سوسیالیسم، کثرت‌گرایی، حقوق فردی و برابری و حکومت دموکراتیک مخالفت می‌کند.

فاشیسم اهمیت ملت را بر همه چیز مقدم می‌دارد. وحدت جامعه ملی بر حقوق افراد اولویت دارد. این امر به علاقه شدید به تعریف گروه‌هایی که به پیکر ملی تعلق دارند یا ندارند، منجر می‌شود. فاشیسم با ویژگی‌های زیر شناخته می‌شود:

* ناسیونالیسم تند و اغلب انحصاری
* وسواس با افول ملت (واقعی یا ادراک شده) و تهدیدات برای موجودیت جامعه ملی
* پذیرش شبه‌نظامی‌گری

در کشورهای فاشیستی، خشونت پذیرفته می‌شود - حتی مورد ستایش قرار می‌گیرد - اگر به نفع یا پیشبرد جامعه ملی باشد. برای فاشیست‌ها، خشونت اغلب کیفیتی رستگاری‌بخش یا پاک‌کننده دارد.

فاشیسم از شیوه‌های حکومت‌داری دموکراتیک یا لیبرال نمایندگی رد می‌کند. این [فاشیسم] معتقد است که این شیوه‌ها در بیان اراده ملی دخالت می‌کنند. در عوض، دولت‌های فاشیستی دولت‌های تک‌حزبی هستند که توسط رهبری اقتدارگرا رهبری می‌شوند که ادعا می‌کند تجسم اراده ملی است. فاشیست‌ها اراده ملی را پیشبرد منافع جامعه ملی تعریف می‌کنند. این معمولاً به معنای موارد زیر است:

* محافظت یا ارتقای حقوق جامعه ملی بر حقوق کسانی است که بیگانه تلقی می‌شوند.
* حذف موانع وحدت ملی و سرکوب کسانی که آن را به چالش می‌کشند.
* گسترش اندازه و نفوذ دولت ملی
* اغلب، همچنین تلاش برای گسترش قلمرو از طریق درگیری مسلحانه

ریشه‌ها و تحول فاشیسم
فاشیسم۱ ریشه در اواخر قرن نوزدهم دارد. با این حال، در آشفتگی جنگ جهانی اول (1914-1918) بیشتر تعریف شد. پس از جنگ، جنبش‌ها و احزاب فاشیستی در سراسر اروپا و ایالات متحده وجود داشتند. با این حال، جنبش فاشیستی ایتالیا اولین گروهی بود که به طور رسمی سازماندهی شد و برای انتخابات شرکت کرد. در سال 1919، بنیتو موسولینی Partito Nazionale Fascista (حزب ملی فاشیست) را تأسیس کرد و در سال 1921 به مجلس نمایندگان ایتالیا انتخاب شد. سال بعد، موسولینی راهپیمایی به سمت رم را به راه انداخت. او 30000 مرد مسلح را از خیابان‌ها رهبری کرد تا به عنوان نخست وزیر ایتالیا به قدرت برسد. او یک دیکتاتوری به عنوان il Duce ("رهبر") با هیچ مسئولیتی در قبال پارلمان ایجاد کرد.

موفقیت موسولینی الهام‌بخش سایر جنبش‌های فاشیستی در سراسر اروپا شد. در بریتانیای کبیر، اسوالد موسلی قبل از تأسیس اتحادیه فاشیست‌های بریتانیا در سال 1932 با موسولینی ملاقات کرد. در اسپانیا، فرانسیسکو فرانکو در طول جنگ داخلی اسپانیا از ایتالیا حمایت دریافت کرد. در آلمان، آدولف هیتلر به راهپیمایی به سمت رم به عنوان الگویی برای کودتای فاشیستی که در سال 1923 در سالن آبجوسازی مونیخ تلاش کرد، نگاه کرد.

فاشیسم در آلمان
فروپاشی آلمان در جنگ جهانی اول منجر به بی‌ثباتی سیاسی قابل توجهی شد زیرا دولت جدید، جمهوری وایمار، سعی کرد جایگاه خود را پیدا کند. گروه‌های متعددی برای به چالش کشیدن جمهوری وایمار ظهور کردند، از جمله چندین سازمان فاشیستی. یکی از این سازمان‌ها Deutsche Arbeiterpartei (حزب کارگران آلمانی) بود که هیتلر در سال 1919 به عنوان عضو به آن پیوست. در سال 1920، هیتلر رئیس حزب شد. او نام آن را به Nationalsozialistiche Deutsche Arbeiterpartei (حزب کارگران ملی سوسیالیست آلمانی، NSDAP) یا حزب نازی تغییر داد.

علیرغم اشاره به سوسیالیسم و کارگران در نام حزب، هیتلر سوسیالیسم ملی را به عنوان دقیقاً مخالف سوسیالیسم و کمونیسم تبلیغ کرد. او آن را به عنوان ایدئولوژی اختصاص داده به پیشبرد رفاه و قدرت Volk آلمانی (گروه ملی یا قومی تعریف شده توسط نژاد فرضی خود) تبلیغ کرد. حزب یک پلتفرم 25 ماده‌ای بر اساس ناسیونالیسم، یهودستیزی و گسترش‌طلبی ایجاد کرد. این برنامه همچنین خواستار لغو پیمان ورسای شد. برای پیشبرد دستور کار خود، حزب واحدهای شبه‌نظامی به نام Sturmabteilungen (Stormtroopers، یا SA) تشکیل داد.

NSDAP در اوایل دهه 1920 یک حزب حاشیه‌ای کوچک در آلمان بود. در نوامبر 1923، نازی‌ها تلاش خود برای کودتا به نام کودتای سالن آبجوسازی مونیخ را به راه انداختند. کودتا در Bürgerbräukeller در مونیخ آغاز شد. نازی‌ها قصد داشتند کنترل دولت ایالتی باواریا را به دست بگیرند و سپس به سمت برلین راهپیمایی کنند تا جمهوری وایمار را سرنگون کنند. آنها قصد داشتند یک دولت جدید بر اساس اتحاد مردم آلمان، همانطور که در 25 ماده پیش‌بینی شده بود، ایجاد کنند. با این حال، بر خلاف راهپیمایی موسولینی به سمت رم، کودتای سالن آبجوسازی شکست خورد. هیتلر دستگیر شد و به پنج سال زندان محکوم شد، اگرچه او فقط هشت ماه را گذراند.

دولت نازی: به کارگیری فاشیسم
پس از آزادی هیتلر از زندان در سال 1924، حزب نازی تصمیم گرفت از طریق انتخابات به دنبال قدرت سیاسی باشد. در ژانویه 1933، هیتلر صدراعظم شد. او برای از بین بردن جمهوری وایمار و ساخت رایش سوم تک‌حزبی فاشیستی اقدام کرد. پس از یک سری مانورهای قانونی، سیاسی و تبلیغاتی، رایش آلمان قانون فعال‌سازی را در 24 مارس 1933 تصویب کرد. قانون فعال‌سازی سنگ بنای دیکتاتوری هیتلر شد و دموکراسی پارلمانی را در آلمان نابود کرد. این به هیتلر اجازه داد قوانینی را بدون تأیید پارلمان یا رئیس جمهور رایش فون هیندنبورگ تصویب کند. تا ژوئیه 1933، هیتلر تمام احزاب سیاسی به جز NSDAP را ممنوع کرد. به عنوان Führer یا رهبر، او فرآیندی از تحکیم قدرت به نام Gleichshaltung (هماهنگی) را آغاز کرد که اقتدار حزب نازی را بر نهادهای دولتی موجود تحمیل می‌کرد.

پس از به دست آوردن کنترل کامل بر آلمان، هیتلر و حزب نازی شروع به اجرای سایر جنبه‌های دستور کار فاشیستی کردند. آنها با تلاش برای ایجاد جامعه ملی آلمانی ایده‌آل تعریف شده بر اساس خطوط نژادی، که به عنوان Volksgemeinschaft شناخته می‌شود، شروع کردند. این تلاش یک فرآیند دو بخشی بود. اول، این امر به معنای متحد کردن تمام آلمانی‌های قومی در یک دولت واحد آلمان بود. دوم، این امر شامل حذف تمام اقلیت‌های موجود در دولت آلمان بود که به جامعه ملی تعلق نداشتند - به ویژه یهودیان.

در سال 1938، آلمان اتریش را در Anschluss الحاق کرد. Anschluss دولت بزرگتر آلمانی را ایجاد کرد که بسیاری از ملی‌گرایان آلمانی از سال 1848 رویای آن را در سر داشتند. چند ماه بعد، آلمان با اجازه ضمنی توافق مونیخ، منطقه سودتنلند چکسلواکی را به تصرف خود درآورد. هنگامی که جنگ جهانی دوم در سپتامبر 1939 آغاز شد، یکی از اهداف اصلی جنگ نازی‌ها گسترش مرزها و نفوذ آلمان بود تا اینکه تمام آلمانی‌های قومی بتوانند با هم باشند و آلمان Lebensraum (فضای زندگی) مورد نیاز برای بقا و رشد ملت را داشته باشد.

نازی‌ها همچنین بر "پاکسازی" جامعه ملی در داخل تمرکز کردند. آنها برای از بین بردن تهدیدات ادعایی برای سلامت و وحدت آن کار کردند. به عنوان مثال، آنها آلمانی‌هایی را که مخالف سیاسی، مجرم یا "ضد اجتماعی" تلقی می‌شدند، در اردوگاه‌های کار اجباری زندانی کردند. آنها همچنین آلمانی‌هایی را که دارای معلولیت ذهنی یا جسمی بودند، به زور عقیم کردند. علاوه بر این، نازی‌ها برای منزوی کردن و بیرون راندن افرادی که به دلیل تهدید به پاکی و امنیت آن، از نظر نژادی بیگانه با جامعه ملی تلقی می‌شدند، اقدام کردند. در سال 1935، قوانین نورنبرگ تابعیت آلمان را بازتعریف کرد و "غیرآریایی‌ها"، به ویژه یهودیان را حذف کرد. آزار و اذیت و خشونت فزاینده یهودیان آلمان را منزوی کرد و آنها را از اموال، معیشت، دسترسی به آموزش و بازارهای عمومی محروم کرد، با هدف مجبور کردن آنها به مهاجرت.

نازی‌ها جنگ جهانی دوم را به عنوان نبرد نهایی برای بقای Volk آلمانی به تصویر کشیدند. آنها از جنگ برای توجیه افراطی‌ترین اقدامات علیه دشمنان داخلی و بیگانه، از جمله قتل آلمانی‌های معلول ذهنی و جسمی و نابودی تمام یهودیان اروپا استفاده کردند.

آخرین ویرایش: 28 مه 2019


بله، و این بزرگترین مشکل سوسیالیسم است. به همین دلیل است که سوسیالیسم به عنوان یک ایدئولوژی شکست خورده است.
در ابتدا، سوسیالیست‌ها در یک کشور سرمایه‌داری شروع به صحبت درباره حقوق می‌کنند، زیرا آزادی بیان در یک کشور سرمایه‌داری وجود دارد.
اگر تعداد سوسیالیست‌ها در آن کشور افزایش یابد، آن کشور به یک کشور سوسیالیستی تبدیل خواهد شد. سپس دیگر هیچ حقی برای شهروندان باقی نخواهد ماند. در یک کشور سوسیالیستی، آزادی بیان برای شهروندان وجود ندارد.
سوسیالیسم، طبق تعریف، به حقوق افراد تعدی می‌کند. در برخی موارد افراطی، مانند فاشیسم و کمونیسم، این حقوق را سلب می‌کند. اما انواع مختلفی از سوسیالیسم وجود دارد، بنابراین باید در تعمیم دادن احتیاط کنید.


در مقیاس سیاره‌ای. صرفاً ایده‌پردازی است، بدون محاسبات ریاضی. (با فرض اینکه نوعی حیات مشابه آنچه می‌شناسیم، امکان‌پذیر باشد)
اختلاف سرعت نور و صدا افزایش می‌یابد. مثلاً، رعد و برق را خیلی زودتر از صدای رعد می‌بینید. آن رعد و برق همچنین روشن‌تر و احتمالاً طولانی‌تر خواهد بود... پس بدون عینک محافظ به تماشای رعد و برق نروید!
همچنین، در هنگام صحبت کردن. شخصی که به او گوش می‌دهید، قبل از اینکه حرف‌هایش را بشنوید، به نظر می‌رسد که صحبتش را تمام کرده است. مثل تماشای یک فیلم چینی دوبله‌شده‌ی بد خواهد بود!!! یا مثل صحبت کردن در یک تماس تلفنی بین‌المللی با کیفیت پایین.
شما نمی‌توانید دورتر را ببینید، زیرا انحنای سیاره یکسان باقی می‌ماند، اما می‌توانید برای همان فاصله واضح‌تر ببینید. پس نمی‌توانید در دوردست پنهان شوید و امیدوار باشید کسی شما را در میدان نبرد نبیند. مثل دیدن الف‌ها فکر کنید.
دیواره صوتی شکسته شده و اکنون می‌توان با سرعت ماخ سفر کرد. اگر سرعت نور را دو برابر کنید، در واقع شانس ایجاد سفر سریع‌تر از نور را کاهش داده‌اید. پس FTL، و سفر فضایی کهکشانی و بین‌کهکشانی... و سفر در زمان برای مدتی از بین می‌روند.
هیچ بازدیدکننده‌ای از بیگانگان نخواهیم داشت، مگر اینکه با سفینه‌های زیرنوری چند نسلی بیایند. که این باعث می‌شود برخوردهای دوستانه کمتر محتمل شود، زیرا آن‌ها به شدت به سوخت‌گیری/تدارکات نیاز خواهند داشت. پس بله، فیلم‌های «روز استقلال»/«نبرد لس‌آنجلس» را به جای «ای.تی.» تصور کنید.
اگرچه شما می‌توانید آن‌ها را خیلی زودتر ببینید و زمان کافی برای آماده شدن و برداشتن حوله‌تان داشته باشید! این امکان وجود دارد که بتوانید یک شبکه ارتباطی با سایر سیارات ایجاد کنید. شما هرگز با آن‌ها ملاقات نخواهید کرد، اما می‌توانید از طریق یک پرتو نور گپ بزنید و ایده‌ها را به اشتراک بگذارید (تا زمانی که مراقب باشید گیرنده‌ها را با پرتو متمرکز بیش از حد نسوزانید. اوپس! تلاش دوستانه شما برای برقراری ارتباط از بین رفت و اکنون آن‌ها برای گرفتن شما می‌آیند).
نور احتمالاً می‌تواند بیشتر به داخل اقیانوس‌ها نفوذ کند (البته اگر نور تمام آب را تبخیر نکند) این باعث افزایش منطقه 100-200 متری می‌شود که بیشتر (نه همه) حیات دریایی در آن وجود دارد. اگر نور روی زمین خیلی شدید باشد، ممکن است باعث شود اجداد ماهی‌مان هرگز از اقیانوس خارج نشوند و به جای آن یک تمدن زیرآبی تکامل یابد.


یک ناظر با سرعت بیشتر از نور، نسبیت عام را به قلمروهای جدیدی از مکانیک کوانتومی می‌برد.
در تحقیقات جدید، دانشمند ارشد توضیح می‌دهد که چرا تنها یک فضا و یک زمان برای این سناریو کافی نیست.
تقارن یک مفهوم فیزیکی است که ریشه در زمان گالیله دارد.

راز فیزیک سریع‌تر از نور می‌تواند دوچندان کردن تعداد ابعاد باشد. به طور خاص، راه حل ممکن است در سه بعد زمان نهفته باشد، در حالی که تنها یک بعد را به فضا اختصاص می‌دهیم. ریاضیات عمیق و پیچیده است، اما به نظر می‌رسد ایده‌ها در نهایت در دسترس ما باشند. و یک ترفند ریاضی در سرعت‌های فوق‌العاده وجود دارد که ممکن است واقعاً ذهن شما را به هم بریزد.
ایده کلیدی در حال بازی، مفهوم یک "ناظر فراصوتی" است، طبق تحقیقات منتشر شده در دسامبر 2022 در مجله گرانش کلاسیک و کوانتومی. "فراصوتی" به معنای سریع‌تر از نور است، از پیشوند "فرا" به معنای "بیشتر" یا "بیشترین" و "-صوتی" مانند، خب، Lumière از زیبای خفته و لومن‌هایی که پروژکتور فیلم خانگی شما را روشن می‌کنند. ناظر فراصوتی موجود فرضی است که در حین سفر با سرعت بیشتر از نور به جهان نگاه می‌کند. این شما در شاتل با سرعت Warp در Star Trek است.

تصاویر گتی
شاتل گالیله II (NCC-1701/7) در قسمت Star Trek با عنوان "راه به سوی بهشت" ظاهر می‌شود. در تصویر، ویلیام شاتنر در نقش کاپیتان جیمز تی. کرک و لئونارد نیموی در نقش آقای اسپاک دیده می‌شوند. این قسمت در ابتدا در 21 فوریه 1969 پخش شد.
ناظران فراصوتی جالب هستند زیرا به نوعی دو طرف بسیار متفاوت فیزیک را با هم ترکیب می‌کنند: نسبیت عام و مکانیک کوانتومی. نسبیت عام، کار تجسم یافته توسط آلبرت اینشتین است که نحوه عملکرد فضازمان را هنگام حرکت اجسام در اطراف جهان با سرعت‌های زیر نوری یا کندتر از نور، تعیین می‌کند. مکانیک کوانتومی توضیح می‌دهد که ذرات زیراتمی چگونه به روش‌های بسیار عجیب و غریب در کوچکترین مقیاس‌ها رفتار می‌کنند یا رفتار نمی‌کنند.
تیم تحقیقاتی - به رهبری فیزیکدان نظری آندری دراگان از دانشگاه ورشو و دانشگاه ملی سنگاپور - نظریه‌پردازی کرده است که بسیاری از بخش‌های فیزیک کوانتومی، مانند عدم قطعیت و برهم‌نهی، را می‌توان توضیح داد اگر نسبیت عام را در نظر بگیرید و اصول آن را بر ناظر فراصوتی اعمال کنید. به عبارت دیگر، فضازمان چقدر به هم می‌ریزد اگر شاتل خود را به سرعت Warp برسانیم؟ آیا همه چیز ناگهان در مکان‌های متعددی به طور همزمان قرار می‌گیرد؟
کار جدید دراگان نشان می‌دهد که حداقل این یک احتمال است. شاید جالب‌تر اینکه، نحوه تبدیل نسبیت عام به پدیده‌های کوانتومی در سرعت‌های بیشتر از نور به نظر نمی‌رسد که پارادوکس‌های علّی ایجاد کند. در کارهای قبلی، که در مارس 2020 در مجله New Journal of Physics منتشر شد، دراگان و همکارش "فقط" یک بعد فضایی و یک بعد زمانی، که به عنوان 1+1 شناخته می‌شود، را مطالعه کردند. در مقاله جدید، محققان شرط را افزایش دادند تا شامل یک بعد فضایی و سه بعد زمانی، یا 1+3 شود.

وقتی زمان و فضا ریاضیات را تغییر می‌دهند
چرا به سه بعد زمانی نیاز داریم؟ برای درک این موضوع، باید در مورد برخی ریاضیات صحبت کنیم. دراگان در یک ایمیل به Popular Mechanics توضیح می‌دهد: "[د]ر حالی که درک معمول ما این است، زمان و فضا طبق نسبیت به طرز شگفت‌انگیزی مشابه هستند و از نظر ریاضی تنها تفاوت بین آنها علامت منفی در جایی در معادلات است." این یک تفاوت کوچک در ریاضیات پیچیده است، اما به مثال جبری تفاوت دو مربع فکر کنید: x² - 16، به عنوان مثال، نتیجه (x - 4)(x + 4) است. با یک علامت برعکس، جمله میانی در چند جمله‌ای از بین می‌رود.
تبلیغات - خواندن را ادامه دهید
اما وقتی ناظر با سرعت بیشتر از سرعت نور حرکت می‌کند، تفاوت در علائم نیز تغییر می‌کند. این به این دلیل است که زمان و فضا باید در ریاضیات تغییر کنند. دراگان می‌گوید: "زمان ناظر فراصوتی به فضای ناظر زیر نوری تبدیل می‌شود و فضای آنها به زمان تبدیل می‌شود." به عبارت دیگر، فضا و زمان ناظر معمولی و غیر سرعتی نور، به ترتیب به زمان و فضای ناظر سریع‌تر از نور تبدیل می‌شوند. "بنابراین علائم مربوطه باید با هم جابجا شوند."
در یک سناریوی 1+1، این بدان معناست که دو بعد یکسان هستند و آن را زائد می‌کنند. اگر 50 = 50 باشد، مهم نیست کدام 50 کدام است؟ (در منطق، ما این را یک گزاره بدیهی می‌نامیم.) این بدان معناست که اگر بخواهیم واقعاً فضا و زمان را به عنوان چیزهای مختلف مطالعه کنیم، باید یک "مجموعه" دوم از دو بعد را اضافه کنیم: فضا و زمان 1، با هم، نشان‌دهنده فضا هستند؛ در حالی که زمان 2 و زمان 3، با هم، نشان‌دهنده زمان هستند. این دقیقاً تفاوت دو مربع نیست، اما ما دو مجموعه متعادل از ابعاد داریم.

تقارن در فیزیک

تصاویر گتی
جنبه جالب دیگری نیز در این تحقیق وجود دارد، زیرا تیم دراگان می‌خواهد نشان دهد که حتی با سرعت‌های فراصوتی، فیزیک تقارن را نشان می‌دهد.
دراگان می‌گوید: "ایده تقارن در فیزیک را می‌توان به گالیله نسبت داد." او متوجه شد که مهم نیست با چه سرعتی حرکت می‌کنیم، تا زمانی که آن سرعت ثابت باشد، فیزیک ما یکسان باقی می‌ماند. یک طوطی که در یک کشتی در حال حرکت پرواز می‌کند، قوانین دینامیکی یکسانی را تجربه می‌کند که در حالت "استراحت" روی زمین دارد.
تبلیغات - خواندن را ادامه دهید
✅ گالیله گالیله یک دانشمند ایتالیایی تأثیرگذار بود که در قرن‌های شانزدهم و هفدهم زندگی می‌کرد. به عنوان یک مرد مسن، او به دلیل انتشار علنی اعتقاد خود مبنی بر اینکه زمین به دور خورشید می‌چرخد، به حبس ابد محکوم شد!
اما تصورات ما از فیزیک توسط باور طولانی مدت (و معقول!) محدود شده است که هیچ چیز نمی‌تواند سریع‌تر از نور حرکت کند، دراگان توضیح می‌دهد. این بدان معناست که ناظر فراصوتی، به طور پیش‌فرض، به عنوان نوعی استثنا وجود دارد که ما باید برای گسترش ایده تقارن در آن کار کنیم. آیا منطقی است که یک ناظر فراصوتی هنوز تابع تقارن باشد؟ آیا طوطی که سریع‌تر از نور حرکت می‌کند، هنوز هم مانند طوطی در کشتی یا روی زمین است؟
دراگان می‌گوید: "ما استدلال کردیم که این فرض محدودیت اضافی ضروری نیست." او معتقد است که تقارن ممکن است به سرعت‌های سریع‌تر از نور گسترش یابد و دوست طوطی ما به همان اندازه تحت تأثیر قوانین فیزیک یکسانی قرار می‌گیرد که در شاتل با سرعت Warp حرکت می‌کند.

به سوی یک نظریه میدان یکپارچه بزرگ
بنابراین، این مقاله در مورد سفر با سرعت Warp نیست، بلکه تحلیلی از فیزیک است تا نشان دهد چگونه می‌توان دو شاخه بسیار متفاوت فیزیک را با هم ترکیب کرد. چرا خود این موضوع اینقدر مهم است؟
هارولد "سانی" وایت، یک فیزیکدان سابق ناسا و بنیانگذار موسسه Limitless Space (LSI)، گروهی که تأمین مالی و ترویج سفر فضایی و تحقیقات فیزیکی دور از ذهن را انجام می‌دهد، به Popular Mechanics می‌گوید: "ایده بیش از یک بعد زمانی سال‌هاست که توسط دیگران در نظر گرفته شده است، بنابراین این پیش‌فرض به خودی خود جدید نیست." "اما چارچوب ریاضی توسعه یافته توسط نویسندگان در این مقاله منتشر شده منحصر به فرد است. به نظر می‌رسد که مزیت درک شده نویسندگان از این تلاش این است که یک مبنای ریاضی برای این که چرا به یک چارچوب نظری میدان نیاز داریم، ایجاد می‌کند."

تصاویر Bettmann//گتی
چارچوب نظری میدان چیست؟ این تصویر بزرگ فیزیک است که می‌تواند همه چیز را با هم جمع کند. وایت توضیح می‌دهد: "[اگر] مدل‌های استاندارد فیزیک را به عنوان یک نمودار ون در نظر بگیریم، دو دایره در کنار هم وجود خواهند داشت که در یک نقطه مماس با هم تماس دارند." "ایده یک نظریه میدان یکپارچه بزرگ ممکن است به عنوان یک دایره بزرگتر تصور شود که هر دو دایره کوچکتر را در بر می‌گیرد."
با نشان دادن کار خود، این محققان یک روش بسیار خاص را نشان داده‌اند که یک سبد بزرگ از فیزیک - به جای دو سبدی که مطمئن نیستیم چگونه آنها را با هم حمل کنیم - از نظر عملی و ریاضی منطقی‌تر خواهد بود.
خوب، مطمئناً، ممکن است فکر کنید: تمام این یاوه گویی‌های فراصوتی جالب است. اما سرعت Warp خود یک داستان علمی تخیلی است، درست است؟ (حداقل در حال حاضر: LSI وایت تأمین مالی آموزشی را انجام می‌دهد که ممکن است در نهایت ما را به جای دیگری برساند.) ناظر فراصوتی فقط یک تمرین فکری است ... درست است؟
دراگان مطمئن نیست. او نتیجه می‌گیرد: "سوال باقی مانده این است که آیا اشیاء فراصوتی فقط یک امکان ریاضی هستند یا واقعاً در واقعیت وجود دارند." "ما معتقدیم که مورد دوم صادق است و هدف تحقیقات بیشتر ما همین است."
این بدان معناست که شاتل با سرعت Warp ما، که زمانی دورترین چیزی بود که نویسندگان داستان‌های علمی تخیلی می‌توانستند تصور کنند، ممکن است یک نظریه ظریف را در بر بگیرد که دو نوع بسیار متفاوت از فیزیک را با هم ترکیب می‌کند. در واقع، اشیاء در آینه فراصوتی ممکن است نزدیکتر از آنچه به نظر می‌رسند باشند.

کارولین دلبرت نویسنده، خواننده مشتاق و ویراستار مشارکت کننده در Pop Mech است. او همچنین مشتاق تقریباً همه چیز است. موضوعات مورد علاقه او شامل انرژی هسته‌ای، کیهان‌شناسی، ریاضیات چیزهای روزمره و فلسفه همه آنها است.


پاسخ‌های زیادی اینجا هست، اما متاسفانه حتی یک پاسخ هم واقعاً به سوال جواب نمی‌دهد و برخی حتی اعتبار سوال را زیر سوال می‌برند. این روش کمک کردن نیست. همچنین، سوءتفاهم و تصورات غلط زیادی وجود دارد.
بنابراین، اول از همه، خوب است بدانید که چیزهایی وجود دارند که می‌توانند با سرعتی بیشتر از نور حرکت کنند و "چیزهای مجازی" وجود دارند که با سرعتی بسیار بیشتر از نور حرکت می‌کنند. در این مورد بعداً بیشتر توضیح خواهم داد.
اما پاسخ کوتاه اول: بله، شما می‌توانید آن را ببینید، یا حداقل چیزی را ببینید، و دیدن آن بسیار جالب و عجیب خواهد بود! و شاید خطرناک. (جزئیات بعداً)
حالا بیایید سعی کنیم پاسخ را شرح دهیم.
فرض کنید شیئی به سمت شما با سرعتی بیشتر از c می‌آید و از شما عبور می‌کند.
چه خواهید دید؟
برای مثال، یک سفینه فضایی بزرگ یا پایگاه ستاره‌ای، مثلاً ستاره مرگ را در مدار ثابت نسبت به زمین و کمی دورتر از خورشید قرار می‌دهیم. بنابراین آن را در حدود 10 دقیقه نوری دور قرار می‌دهیم.
شما آن را در آنجا مانند یک ماه کوچک خواهید دید (اما البته "این ماه نیست، یک ایستگاه فضایی است"؛)
حالا فرض کنید که شما قبلاً ساعت‌ها را با کاپیتان نیدا هماهنگ کرده‌اید و توافق کرده‌اید که روز دوشنبه، دقیقاً ساعت 12:00 ظهر، آنها هایپردرایو خود را با سرعت 10 برابر c فعال کنند و به سمت شما بیایند و از نزدیکی شما عبور کنند، در مسیر آلدراان.
نه درایو وارپ، نه پرش هایپرسپیس، فقط موتورهای تکانه FTL قدیمی با سرعت 10 برابر سرعت نور.
(برای سادگی، در حال حاضر فضا را کاملاً خلاء در نظر می‌گیریم، سرعت دید چشم‌هایتان را نادیده می‌گیریم، همچنین اثر داپلر و اثرات لورنتس نسبیتی، اما برای علم خوب، بعداً به طور عمیق‌تر به این موضوع خواهیم پرداخت)
بنابراین دوشنبه است، ساعت 12:00 است، شما به آسمان نگاه می‌کنید به آن ماه کوچک، چه خواهید دید؟
شما ستاره مرگ را ثابت خواهید دید. زیرا شما با نور می‌بینید، سفینه قبل از اینکه نوری را که از سفینه می‌آید ببینید، از شما و زمین عبور می‌کند. بنابراین، از ساعت 12:00 تا 12:01، ستاره مرگ را در آسمان ثابت خواهید دید. سپس، ناگهان، در حالی که ماه کوچک هنوز در آسمان ثابت است، در ساعت 12:01 ستاره مرگ در یک لحظه نزدیک شما ظاهر می‌شود، اما در همان زمان، هنوز می‌توانید آن را در آسمان در همان مکان نزدیک خورشید و ظاهراً ثابت ببینید. سپس، پس از ظاهر شدن نزدیک شما، به نظر می‌رسد که به دو ستاره مرگ تقسیم می‌شود.
حالا شما سه سفینه دارید، یکی در مسیر آلدراان، دومی به عقب، به سمت سومی که هنوز در آنجا است و ظاهراً در آسمان ثابت است. و پس از 9 دقیقه، در ساعت 12:10، ستاره مرگ در حال سفر به عقب ظاهراً به شبح خود نزدیک خورشید می‌پیوندد، یکی می‌شود و ناپدید می‌شود، در حالی که شما هنوز سفینه دیگر را به سمت آلدراان می‌بینید، اما فقط با سرعت c نه 10 برابر c.
بنابراین شما چه دیدید؟ ستاره مرگ در فاصله 10 دقیقه نوری در مدار بود. بنابراین نور ایستگاه فضایی 10 دقیقه طول می‌کشد تا به چشم شما برسد. اما، از آنجایی که ایستگاه فضایی 10 برابر سرعت نور حرکت می‌کند، تنها در 1 دقیقه به نزدیکی شما می‌رسد. سپس، نوری که از سفینه در نزدیک‌ترین حالت به شما می‌آید، باید مسافت بسیار کوتاه‌تری را طی کند و خیلی زودتر از نوری که از زمانی که در مدار بود می‌آید، به چشم شما برسد.
و سپس نور از زمانی که کمی دورتر از شما بود، سپس از حتی دورتر، و غیره می‌رسد. بنابراین به نظر می‌رسد که به عقب حرکت می‌کند تا اینکه پس از 10 دقیقه، در نهایت نوری از ساعت 12:00، زمانی که موتورهای FTL را روشن کردند، می‌رسد. تا آن زمان، شما هنوز فقط نوری را خواهید دید که قبل از ساعت 12:00، زمانی که در حال حرکت نبود، ساطع شده است، بنابراین علاوه بر اینکه آن را به عقب می‌بینید، هنوز آن را در آسمان نیز می‌بینید.
همین امر در مورد نوری که از سفینه واقعی در حال حرکت به سمت آلدراان می‌آید نیز صادق است. شما سفینه را بسیار کندتر از 10 برابر c خواهید دید، شما آن را با سرعت نور خواهید دید. این به این دلیل است که نور خیلی آهسته حرکت می‌کند، بنابراین حتی اگر سفینه با سرعت 10 برابر c حرکت کند و در عرض تنها 1 سال به آلدراان (مثلاً 10 سال نوری دور) برسد، شما هنوز باید 11 سال (10 سال برای نور و 1 سال برای سفر) منتظر بمانید تا نور از آنجا به شما برسد و آن را در مقصد ببینید. (یا 5.5 سال برای دیدن آن در توقف پیک‌نیک نیمه‌راه در تاتوئین.)
حالا برای علم: شما واقعاً چه خواهید دید و چرا ممکن است خطرناک باشد؟ بخشی که مربوط به دیدن سفینه ثابت در آسمان به مدت 10 دقیقه است دقیق است. اما در مورد سفینه در حال حرکت چه؟ خوب، برای سفینه ورودی، انتقال داپلر نور ساطع شده را به تابش بسیار، بسیار، بسیار پرانرژی فشرده می‌کند، شبیه به یک بوم صوتی در پشت سفینه، بنابراین شما هنگام عبور سفینه در آن لحظه روشن در ساعت 12:01، مورد تشعشع قرار خواهید گرفت. همچنین، برای سفینه خروجی، انتقال داپلر نور را زمانی که ستاره مرگ از شما دور می‌شود، کش می‌دهد، بنابراین آن را در طول موج‌های بسیار طولانی‌تر، در مادون قرمز می‌بینید، بنابراین سفینه از دید پنهان می‌شود اما هنوز می‌توانید آن را در مادون قرمز ببینید. همچنین، انقباض لورنتس و انحراف نوری نسبیتی بر شکل آنچه می‌بینید تأثیر می‌گذارد (احتمالاً در یک جهت کشیده شده، سپس مانند یک دونات در جهت دیگر)، اما محاسبه آن دشوار است زیرا ریاضیات نتایج خنده‌دار یا غیرمنطقی برای سرعت‌های بالاتر از سرعت نور به ما می‌دهد.
بنابراین، در نتیجه، آیا چیزهای واقعی با سرعتی بیشتر از نور حرکت می‌کنند؟
بله البته! و آیا می‌توانیم واقعاً چیزهایی را ببینیم که با سرعتی بیشتر از نور حرکت می‌کنند؟ دوباره بله!
مثال: برخی از ذرات سریعتر در آب نسبت به حرکت نور در آب حرکت می‌کنند. ذرات باردار حتی یک "بوم نور آبی" به نام تابش چرنکوف ساطع می‌کنند. اما نور در آب فقط با سرعت 0.7c حرکت می‌کند، بنابراین واقعاً FTL نیست.
خب در مورد چیزهای واقعاً FTL چه؟ خوب، آنها وجود دارند، اما ابتدا باید "چیزها" را تعریف کنیم.
یک مثال خوب، نقطه ای است که موج به ساحل می‌رسد. اگر موج کاملاً موازی با ساحل باشد، کل موج فوراً به ساحل می‌رسد. اما اگر فقط کمی، با زاویه بسیار، بسیار کوچک باشد، نقطه تماس تقریباً به سرعت نور حرکت می‌کند.
مثال با اشاره لیزر به ماه یکی دیگر است (اما بیشتر یک رشته فوتون خواهد بود). شما حتی می‌توانید یک رشته LED را، در هر سانتی‌متر، به طول قطر ماه، 3400 کیلومتر، با هر LED دارای یک ساعت، و تایمرهای آنها را تنظیم کنید تا یکی پس از دیگری با اختلاف یک صدم میلیارد ثانیه روشن شوند. از زمین، شما رشته نور را با سرعتی 3 برابر بیشتر از نور خواهید دید!
اما البته، نقطه موج که به ساحل می‌رسد یا سر LED نور واقعاً چیز نیستند و هیچ اطلاعاتی وجود ندارد، یا می‌توان به این روش به صورت FTL منتقل کرد. ما واقعاً برای فتح کهکشان به درایو وارپ یا پرش هایپرسپیس نیاز داریم.
ممنون از صبر شما و متاسفم برای این پاسخ طولانی، اما همانطور که می‌بینید، پاسخ ساده‌ای وجود ندارد. و متاسفم برای انگلیسی بد من، اما زبان مادری من نیست و من اغلب آن را صحبت نمی‌کنم، چه رسد به نوشتن آن، بنابراین لطفاً، احساس راحتی کنید، من برای اصلاحات گرامری از سوی انگلیسی زبانان بومی بسیار باز هستم. ممنون :)