خوارزميات الذكاء الاصطناعي تُثير مخاوف تنافسية في بيئات العمل المختلفة

خوارزميات الذكاء الاصطناعي تُثير مخاوف تنافسية في بيئات العمل المختلفة

AI بالعربي – خاص 

في ظل التوغل الواسع للذكاء الاصطناعي في مختلف نواحي الحياة، أصبح من الضروري على المستوى العالمي، الاستعداد قانونيًا وعمليًا لعصر هذه الثورة التكنولوجية، وبصفة خاصة داخل بيئات العمل المختلفة؛ إذ في الوقت الحالي يعتمد مسؤولو الشركات على الذكاء الآلي للقيام بوظائف حساسة، وعلى ذلك سيكون لـ”الروبوتات”، مكان جنبًا إلى جنب مع البشر في معظم الوظائف.
تستعرض السطور التالية المخاوف التنافسية التي يثيرها الذكاء الاصطناعي، وما هي الاستعدادات القانونية للتعامل مع المنافسين والمستهلكين.

مكافحة الاحتكار
تأتي مكافحة الاحتكار في مقدمة هذا التنافس؛ فهي محرك المشاريع الحرة، وتشكل خطوطًا تجارية لا حصر لها، لقطاعات متنوعة مثل: التكنولوجيا، والرعاية الصحية، والأجهزة، ورياضة البيسبول، حتى دورات المياه. كما أن مكافحة الاحتكار تدفع إلى المحافظة على التنافس من حيث السعر والجودة والتنوع والابتكار. ويعمل الذكاء الاصطناعي، في الوقت الحالي على تغيير طريقة إدراك الشركات لطرق التكيف في السوق في كل صناعة بسرعة فائقة؛ إذ يستفيد المسؤولون من التعلم الآلي لاستخلاص رؤى قيمة دون مشاركة الموظفين على نطاق واسع. لكن هذه القدرات الرائدة تخلق ثورة في كيفية تعامل الشركات مع المنافسين والمستهلكين. ويمكن للمحامين المتمرسين في مجال المنافسة وحماية المستهلك، المساعدة في الاستفادة من الفرص التي يوفرها الذكاء الاصطناعي على نحو قانوني سليم.

المخاطر التنظيمية
تشغل المخاطر التنظيمية وإجراءات التقاضي، حيزًا كبيرًا من تلك المخاوف التنافسية للتكنولويجا الذكية. وعلى الرغم أنه من الخطأ التعامل مع الذكاء الاصطناعي كصندوق أسود، فإن تعقيد أنظمته يُمكن أن يجعل التفكير غير واضح بشكلٍ كافٍ. وهذا يعني أن الروابط بين مخرجات الذكاء الاصطناعي والمبررات المنطقية للأعمال، قد تتعرض للتعتيم، أو حتى الفقدان. ومع ذلك، من غير المرجح أن يبرر المنظمون قلق المستهلكين والمخاوف التنافسية لمجرد أن المنظمة لا تستطيع تفسير سبب اتخاذ إجراءات معينة، أو عدم اتخاذ إجراءات أخرى. ثم إن التعرض القانوني موجود بموجب قانون “شيرمان” لمكافحة الاحتكار، وقانون لجنة التجارة الفيدرالية “FTC”، وقانون “روبنسون باتمان”، إضافة إلى قوانين الدول الخاصة بمكافحة الاحتكار وحماية المستهلك. ويمكن أن يتم ذلك من خلال تنفيذ السياسات والعمليات التي تحافظ على الرقابة البشرية والمساءلة القانونية؛ حتى تتجنب المنظمات العواقب القانونية. وفي هذا الصدد يعتبر النهج الاستباقي والمخصص أمرًا بالغ الأهمية؛ إذ إن الذكاء الاصطناعي يؤثر في المنافسة والمستهلكين بطرق لا حصر لها، بما في ذلك عند استخدامه لوظائف الأعمال الأساسية.

خوارزميات التسعير
ويساعد الذكاء الاصطناعي، الشركات على اتخاذ قرارات التسعير من خلال الاستجابة السريعة للتغييرات الفورية في تكاليف الطلب والمخزون والمدخلات، ويتم ذلك عن طريق تجميع وتلخيص كميات هائلة من البيانات المعقدة. ويمكن أن تكون للتكنولوجيا مساعدة كبيرة في بناء سياسات التسعير وتكييفها؛ لكن النتائج التي يولدها التسعير بمساعدة الذكاء الاصطناعي يمكن أن يُنظر إليها أيضًا على أنها تسهل بحد ذاتها التواطؤ غير القانوني، مثل: تثبيت الأسعار، أو التلاعب بالعطاءات؛ ما يؤدي إلى تضخم الأسعار بشكل غير عادل، وفقًا لما أكده رئيس لجنة التجارة الفيدرالية، “لينا خان”.

اتفاقيات غير قانونية
وقد تنشأ هذه المخاوف بشكل مباشر، أو غير مباشر، من استخدام الذكاء الاصطناعي لأداء مجموعة متنوعة من الأنشطة مثل قياس الأداء، وإرسال الإشارات، بجانب تبادل المعلومات، وكذلك تحليل اتجاهات التسعير. فقد تثير خوارزميات التسعير – على سبيل المثال – مشكلات تتعلق بمكافحة الاحتكار عندما يستخدمها المنافسون لفرض اتفاقية مسبقة، أو يقوم بائعو الخوارزميات بعقد اتفاقيات غير قانونية. وقد تطبق بعض الشركات خوارزميات لرفع الأسعار بشكل كبير، علاوة على فتح المجال أمام استخدامات غير أخلاقية أخرى، ومنها: استخدام المنافسين بشكل مستقل خوارزميات تنخرط لاحقًا في سلوك تواطئي. وفي هذا الشأن، فقد اهتم قسم مكافحة الاحتكار بوزارة العدل الأميركية، بتسليط الضوء على أن صعود تجميع البيانات والتعلم الآلي وخوارزميات التسعير، يمكن أن يزيد من القيمة التنافسية للبيانات التاريخية، ويضمن إعادة النظر في طريقة تفكيرنا في تبادل المعلومات الحساسة بشكل تنافسي.

Related Posts

“LaYLA” أداة فعالة لتنظيم الرحلات والتخطيط للسفر باستخدام الذكاء الاصطناعي

AI بالعربي – خاص تُصنَّف “LaYLA” كأداة تخطيط سفر بالذكاء الاصطناعي تعمل كمساعد رقمي يُنشئ خطط رحلات مخصّصة عبر محادثة واحدة، عبر إدخال الوجهة والتواريخ والميزانية ونمط السفر، ثم تقديم…

الذكاء الاصطناعي و”Tokenization”.. تقطيع العربية داخل النموذج: كيف يتغير المعنى عند التجزئة؟

AI بالعربي – متابعات حين نتحدث مع نموذج لغوي، نظن أنه يقرأ كلماتنا كما نقرأها نحن. لكن الحقيقة مختلفة. النماذج لا ترى “الكلمات” كما نراها، بل تتعامل مع وحدات أصغر…

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

مقالات

الذكاء الاصطناعي يشكل اقتصاداتنا.. ما النتائج؟

  • نوفمبر 29, 2025
  • 269 views
الذكاء الاصطناعي يشكل اقتصاداتنا.. ما النتائج؟

الذكاء الاصطناعي يؤجج حرب التضليل الإعلامي

  • نوفمبر 22, 2025
  • 301 views
الذكاء الاصطناعي يؤجج حرب التضليل الإعلامي

الذكاء الاصطناعي أَضحى بالفعل ذكيًا

  • نوفمبر 10, 2025
  • 402 views
الذكاء الاصطناعي أَضحى بالفعل ذكيًا

في زمن التنظيمات: هل تستطيع السعودية أن تكتب قواعد لعبة الذكاء الاصطناعي؟

  • نوفمبر 8, 2025
  • 441 views
في زمن التنظيمات: هل تستطيع السعودية أن تكتب قواعد لعبة الذكاء الاصطناعي؟

“تنانين الذكاء الاصطناعي” في الصين وغزو العالم

  • أكتوبر 30, 2025
  • 449 views
“تنانين الذكاء الاصطناعي” في الصين وغزو العالم

الذكاء الاصطناعي في الحياة المعاصرة.. ثورة علمية بين الأمل والمخاطر

  • أكتوبر 12, 2025
  • 559 views
الذكاء الاصطناعي في الحياة المعاصرة.. ثورة علمية بين الأمل والمخاطر