حتى وقت قريب، بدا الأمر كما لو أن كل اقتراح عبر مكتب كبير مسؤولي التكنولوجيا في ماستركارد إد ماكلولين يتضمن كلمة «بلوكتشين». «ألن تعمل قاعدة البيانات بشكل أفضل؟» كان يسأل، وسيكون الرد غالبًا «نعم، ولكن هذا موجود على بلوكتشين».

في هذه الأيام، إنه الذكاء الاصطناعي. وبينما تستخدم Mastercard الذكاء الاصطناعي لمكافحة الاحتيال على شبكتها لسنوات، فإن التطورات الأخيرة في الذكاء الاصطناعي التوليدي، الذي يستخرج كميات هائلة من البيانات لإنشاء جميع أنواع المحتوى الجديد، يفتح فرصًا مثيرة. تستخدم الشركة الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنشاء بيانات معاملات الاحتيال الاصطناعية لتقييم نقاط الضعف في أنظمة المؤسسة المالية وتحديد العلامات الحمراء في مجموعات البيانات الكبيرة ذات الصلة بمكافحة غسيل الأموال. تستخدم Mastercard أيضًا الذكاء الاصطناعي العام لمساعدة تجار التجزئة في التجارة الإلكترونية على تخصيص تجارب المستخدم.

لكن استخدام هذه التكنولوجيا لا يأتي بدون مخاطر - من بينها استخدام الذكاء الاصطناعي كمطرقة ثقيلة، أو، كما يقول ماكلولين، «ضرب المسامير بمفاتيح ربط باهظة الثمن». ويقول إن الشركات يجب أن تسأل نفسها: «ما هي المشاكل الصعبة التي لم تتمكن أبدًا من حلها؟ أين يمكن للذكاء الاصطناعي أن يضيف قيمة فعلية؟ وكيف يمكنك فعل ذلك أثناء إدارة الأضرار المحتملة؟»

تواجه الشركات من جميع الأحجام هذه الأسئلة. أظهر استطلاع أجرته VentureBeat مؤخرًا للمديرين التنفيذيين العالميين في مجال البيانات والذكاء الاصطناعي والأمن والتسويق أن أكثر من نصف المؤسسات تقوم بتجربة الذكاء الاصطناعي التوليدي على نطاق صغير، ولكن أقل من 20٪ تقوم بتطبيقه بالفعل - وحوالي واحدة من كل 10 تقول إنها «ليس لديها فكرة» عن كيفية التعامل معها.

يقول روهيت تشوهان، نائب الرئيس التنفيذي للذكاء الاصطناعي في Cyber & Intelligence: «يمكنك التفكير على نطاق صغير باستخدام الذكاء الاصطناعي والقيام بأشياء صغيرة، أو يمكنك التفكير بشكل كبير وتحويل عملك أو صناعتك أو العالم حقًا». «نريد أن نفكر بشكل كبير، ولكن في كلتا الحالتين، يجب أن يتم تطبيق الذكاء الاصطناعي بطريقة مسؤولة وآمنة حتى يحقق المزيد من الخير للعالم. أكبر خطر للذكاء الاصطناعي هو عدم استخدامه.»

تحدثنا إلى قادة ماستركارد حول كيفية تقليل المخاطر واستكشاف الفرص والقيام بالاستثمارات المناسبة عندما يتعلق الأمر بالذكاء الاصطناعي التوليدي.

يجب معالجة المخاطر بشكل مباشر عندما تفكر الشركات في اعتماد تقنية الذكاء الاصطناعي التوليدية. وتشمل هذه المخاطر التحيز المتأصل في مجموعات البيانات، وحماية الخصوصية غير الكافية لبيانات الأشخاص بعد إدخالها في نماذج الذكاء الاصطناعي، و «الهلوسة» - تكرار الأكاذيب من قبل الذكاء الاصطناعي.

تقول جوان ستونير، التي قادت برنامج البيانات في ماستركارد لأكثر من خمس سنوات وتم تعيينها مؤخرًا كزميلة ماستركارد متخصصة في الذكاء الاصطناعي المسؤول والبيانات: «يجب أن تكون المبادئ والممارسات القوية لمسؤولية البيانات موجودة بالفعل قبل الانتقال إلى الذكاء الاصطناعي التوليدي». في العام الماضي، قامت ماستركارد بتحديث مبادئ مسؤولية البيانات الخاصة بها لتسليط الضوء على التضمين حتى تتمكن من ضمان أن تكون ممارسات البيانات والتحليلات والمخرجات شاملة وعادلة. وتضيف كارولين لوفو، رئيسة قسم الخصوصية ومسؤولية البيانات في الشركة، أن التزام الشركة بـ «الخصوصية حسب التصميم» يدمج أيضًا حماية قوية للخصوصية والأمان في نماذج الذكاء الاصطناعي.

يقول ستونير: «لقد قمنا بالبناء على معاييرنا ومبادئنا داخل جدران الشركة من أجل الاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي والبيانات التوليدية». «يتضمن ذلك ما يجب فعله وما لا يجب فعله للموظفين بالإضافة إلى حواجز الحماية حول كيفية تعلم واختبار التكنولوجيا الجديدة دون المساس بالمعلومات الحساسة أو السرية. نحن على الجانب الصحيح من التاريخ».

ساعد هذا التوجيه - الذي ينصح الموظفين، على سبيل المثال، بعدم قبول النتائج الأولى، وتشغيل الاستعلامات عدة مرات بطرق متعددة - في توجيه توجيهات مجموعة الأمن السيبراني الأمريكية التابعة لمعهد أسبن للشركات الأخرى أثناء قيامهم ببناء خرائط طريق الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم. يقول أندرو ريسكيند، كبير مسؤولي البيانات في ماستركارد: «تعد هذه الأنواع من الجهود التعاونية لبناء أفضل الممارسات وتوسيع نطاقها ضرورية لتشجيع الابتكار المسؤول باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي».

وقد شرعت ماستركارد في بذل جهود واسعة لتجريب الجيل الجديد من المنتجات والخدمات المدعومة بالذكاء الاصطناعي وتحديد التكنولوجيا والأدوات والقدرات التي تحتاج إلى توسيع نطاقها، كما يقول محمد عبد الصادق، نائب الرئيس التنفيذي للبيانات والرؤى والتحليلات. يتضمن ذلك أخذ مفاهيم الجرد بشكل منهجي من مختلف فرق المنتجات وإطلاق الهاكاثون وتحديات الابتكار على مستوى الشركة حول مفاهيم الذكاء الاصطناعي العام التي تنتج مئات الأفكار.

ويقول: «نحن نعطي الأولوية للتأثير على الإيرادات أو الكفاءة، وسهولة التنفيذ، ثم موازنة ذلك مع درجة المخاطر التي ينطوي عليها الأمر». ولكن قبل إطلاق أي منتج أو تطبيق مدعوم بالذكاء الاصطناعي، يعد الاختبار المهم أمرًا بالغ الأهمية، ولهذا السبب من المحتمل أن تكون معظم حالات الاستخدام داخلية قبل طرحها علنًا.

يقول عبد الصادق: «نحن نتعمد التركيز أكثر قليلاً في وقت مبكر للتأكد من أننا نقوم بالأمر بشكل صحيح». «نريد أن نجمع البنية التحتية المناسبة والعمليات الصحيحة لتجنب بعض المخاطر التي تأتي مع الذكاء الاصطناعي التوليدي. وفي الوقت نفسه، نريد التأكد من أننا نعمل على تمكين الابتكار في جميع أنحاء المؤسسة».

يقول كين مور، كبير مسؤولي الابتكار الذي يشرف على Mastercard Foundry، ذراع R & D للشركة، إن تنمية ثقافة الابتكار والتعاون أمر بالغ الأهمية لرؤية ماستركارد لدعم الاقتصادات وتمكين الناس.  وهذا يتجاوز قسم R & D نفسه - تدير Foundry برنامج ابتكار على مستوى الشركة يسمى Sandbox، والذي يمنح الموظفين في أي مكان في الشركة الفرصة لحل التحديات التي تتطلع Mastercard إلى معالجتها. أدى التحدي الأخير المتمثل في فتح الفرص في مساحة Web3 إلى Mastercard Artist Accelerator، الذي يمنح الفنانين الصاعدين إمكانية الوصول إلى الأدوات القائمة على التكنولوجيا مثل AI و NFTs لدفع حياتهم المهنية في مجال الموسيقى.

أما بالنسبة لدمج الذكاء الاصطناعي في عمليات الشركة، فمن المرجح أن تكون الرقابة البشرية وظيفة أساسية للذكاء الاصطناعي التوليدي في المستقبل المنظور، كما يقول مور، خاصة عند مواجهة تحديات مثل المعلومات المزيفة والهلوسة.

ويقول: «يركز استكشاف ماستركارد الحالي للذكاء الاصطناعي التوليدي على تسخير التكنولوجيا لخلق كفاءات تدعم الموظفين ولا تحل محلهم». «إذا كان من الممكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتسريع الوقت للوصول إلى حلول للمهام اليومية الشاقة، فكيف يمكننا الاستفادة من هذا الوقت الموفر لإنتاج المزيد مما لا يستطيع سوى البشر القيام به بشكل فريد، مثل بناء العلاقات ورعايتها، أو ابتكار منتجات وخدمات جديدة؟»