Do you want to publish a course? Click here

مخاطر الذكاء الصنعي على الأمن ومستقبل العمل

1715   7   6   0.0 ( 0 )
 Publication date 2021
and research's language is العربية
 Created by Shamra Editor




Ask ChatGPT about the research

No English abstract


Artificial intelligence review:
Research summary
تناقش الورقة البحثية مخاطر الذكاء الاصطناعي على الأمن ومستقبل العمل. يركز الباحثان على كيفية تأثير الذكاء الاصطناعي على الأمن القومي والأمن الداخلي، بالإضافة إلى تأثيره على سوق العمل والبطالة. يسلط التقرير الضوء على التحديات التي تواجهها السياسات الحالية في التعامل مع التطورات السريعة في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، ويقترح ضرورة تطوير قوانين ولوائح جديدة لمواكبة هذه التغيرات. كما يتناول التقرير تأثير الذكاء الاصطناعي على الخصوصية والابتكار، ويشير إلى الحاجة إلى إعادة تقييم معايير الخصوصية والابتكار في عصر المعلومات. يختتم التقرير بمجموعة من التوصيات حول كيفية التعامل مع مخاطر الذكاء الاصطناعي في السياسات العامة.
Critical review
تقدم الورقة البحثية تحليلًا شاملاً لمخاطر الذكاء الاصطناعي، ولكنها تفتقر إلى تقديم حلول عملية قابلة للتنفيذ بشكل فوري. كما أن التركيز الكبير على المخاطر قد يثير القلق دون تقديم رؤية متوازنة حول الفوائد المحتملة للذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن يكون التقرير أكثر فعالية إذا تم تضمين دراسات حالة واقعية لتوضيح النقاط المطروحة. من المهم أيضًا أن يتم توسيع نطاق البحث ليشمل تأثير الذكاء الاصطناعي على مجالات أخرى مثل الصحة والتعليم.
Questions related to the research
  1. ما هي المخاطر الرئيسية للذكاء الاصطناعي على الأمن القومي؟

    تشمل المخاطر الرئيسية للذكاء الاصطناعي على الأمن القومي إمكانية حدوث أخطاء مكلفة ووفيات نتيجة لقرارات مؤتمتة بالكامل، بالإضافة إلى التلاعب الفعال بالمعلومات والهجمات الإلكترونية التي تستهدف نظم الأمن القومي.

  2. كيف يمكن أن يؤثر الذكاء الاصطناعي على سوق العمل؟

    يمكن أن يؤدي الذكاء الاصطناعي إلى استبدال العمال البشر في العديد من الوظائف، مما يزيد من معدلات البطالة. كما يمكن أن يؤدي إلى انخفاض الطلب على المهارات البشرية المتخصصة وزيادة الفجوة في الدخل بين العمال وأصحاب رؤوس الأموال.

  3. ما هي التحديات التي تواجه السياسات الحالية في التعامل مع الذكاء الاصطناعي؟

    تشمل التحديات الرئيسية تأخر القوانين واللوائح في مواكبة التطورات التكنولوجية السريعة، والحاجة إلى إعادة تقييم معايير الخصوصية والابتكار، بالإضافة إلى ضرورة تطوير قوانين جديدة للتعامل مع المخاطر المحتملة للذكاء الاصطناعي.

  4. ما هي التوصيات المقدمة للتعامل مع مخاطر الذكاء الاصطناعي؟

    تشمل التوصيات تطوير قوانين ولوائح جديدة لمواكبة التطورات التكنولوجية، وتشجيع الشفافية في استخدام الأدوات الاصطناعية، وتعزيز التعاون بين الحكومات والقطاع الخاص لتحديد ومعالجة المخاطر المحتملة، بالإضافة إلى تعزيز التعليم والتدريب لمواكبة التغيرات في سوق العمل.


References used
Autor, David H., David Dorn, Lawrence F. Katz, Christina Patterson, and John Van Reenen, “The Fall of the Labor Share and the Rise of Superstar Firms,” CEPR Discussion Paper No. DP12041, May 2017b. As of October 11, 2017: https://ssrn.com/abstract=2968382
Baiocchi, Dave, and D. Steven Fox, Surprise! From CEOs to Navy SEALs: How a Select Group of Professionals Prepare for and Respond to the Unexpected, Santa Monica, Calif.: RAND Corporation, RR-341-NRO, 2013. As of November 16, 2016: http://www.rand.org/pubs/research_reports/RR341.html
rate research

Read More

In Artificial Intelligence field, Knowledge Engineering phase is considered the most crucial phase of the development life cycle of the Knowledge Base Systems [1]. In fact, Formal Logic in general and Modus Ponens specifically has been the dominan t tools for structuring this knowledge [3]. This led for forming a gap between the knowledge area and the information area, which depends structurally on the Set Theory in general and on the Relational Algebra in particular [1]. Thus, trying to introduce a bridge to pass this gap in structuring and treating knowledge, we have conducted a new knowledge representation model that depends structurally on (Classical and Fuzzy) Set Theory. Then we used it as the base for conducting an inference model that attempt, using a set of algebraic operations and by going through a series of stages, to reach a solution of the problem under study, in a manner very close to the one that humans usually use in treating their knowledge, taking into consideration the speed and accuracy as much as the problem allows.
Through our research we develop an Expert System called Transformer Fault Detection and abbreviation Exformer, to help engineers and technical's in detecting and diagnosis of oiled power transformer faults before it going out of service. We also u se Fuzzy Logic in ambiguous data cases about gas ratios in transformer oil, which require use of fuzzy rules in knowledge base of expert system. We also discuss basis of using Artificial Neural Networks and choose number of layers, number of neurons and suitable neural network for power transformers faults analysis and compare.
The Research Aims: Syrian organizations keep large amounts of information and data about their personnel in their IT systems. This information, however, is often left unutilized or may be analyzed through statistical methods. In this study, DM is considered a solution for analyzing HR data and explore knowledge from data stored in some Syrian organization through two major stages: Stage A: Using results of Semi-Annual performance evaluation process to build prototype showed in (Fig. 6) to accomplish two tasks: 1. Building a models to predict appropriate job function for an employee through majority principle and using high accuracy result to increase the number of training data and make it self-learning model. 2. Choose most important attributes that used in classify methods to use it in personnel selection and recruitment. Stage B: Using data of Time & Attendance to analysis personnel activity through clustering methods and building many meaningful groups.
The entry of computer to many areas, such as medical field, led to develop new technique that has led to the prosperity of these areas, and helped doctors to detect and diagnose diseases accurately and credibility, where the experience of the docto r in addition to the accuracy of computer lead to access to the credibility of high patient and save human lives. A new approach for cardiac diseases detection and classification in ECG signals images is proposed using Adaptive Neuro Fuzzy Inference System ANFIS. The proposed approach is applied on database containing (147) ECG images, each of them accompanied with its medical report. The medical reports were used to validate the detection and classification. The proposed method achieved a relatively high accuracy (97%) in detection and classification processes. The proposed approach is developed using MATLAB, and based on its libraries, image processing, neural network and fuzzy logic.
Part of a 2017 Master’s Degree in Web Science research, which includes the definition of marketing intelligence in an expanded theoretical study, the method of building an Internet-based system as a data source, processing methodology, and applied results.

suggested questions

comments
Fetching comments Fetching comments
Sign in to be able to follow your search criteria
mircosoft-partner

هل ترغب بارسال اشعارات عن اخر التحديثات في شمرا-اكاديميا