تطبيقات الذكاء الاصطناعي في إدارة الوثائق والأرشيف المميزات والتحديات

نوع المستند : المقالة الأصلية

المؤلف

جامعة الأزهر كلية الدراسات الإنسانية

المستخلص

يعد الذكاء الاصطناعي أداة فعالة ومبتكرة يمكن أن تسهم في تحسين عمليات إدارة الوثائق والأرشيف وتحقيق الكفاءة والتنظيم في هذا المجال، يهدف هذا البحث إلى دراسة مميزات و مخاطر استخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعي في إدارة الوثائق والأرشيف، وتحديد الآثار السلبية التي يمكن أن تترتب على استخدامها في هذا المجال، وكيفية التعامل مع هذه المخاطر بشكل فعال ومناسب، وتحديد الإجراءات الأخلاقية والتقنية اللازمة للتخفيف من هذه المخاطر. واتبعت الدراسة المنهج المسحي التحليلي وذلك في تجميع البيانات والمعلومات حول تطبيقات الذكاء الاصطناعي المستخدمة في مجال الوثائق والأرشيف، والمخاطر المترتبة على استخدام هذه التطبيقات وتحليلها وتفسيرها من مصادر متعددة. واشتملت الدراسة على محورين: المحور الأول: تناول مفهوم الذكاء الاصطناعي ومميزات تطبيقاته في إدارة الوثائق والأرشيف، وعرض بعض هذه التطبيقات مثل تعلم الآلة، وأتمتة العملية الروبوتية والتعلم العميق والواقع المعزز. والمحور الثاني: تناول تحديات ومخاطر استخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعي في إدارة الوثائق والأرشيف، وفي مجال المحفوظات الرقمية. وتوصلت الدراسة إلى أهم هذه المخاطر وهى مخاطر صعوبة حوكمة البيانات -مخاطر التحيز والتمييز -مخاطر الخصوصية والأمان – مخاطر قابلية التفسير – مخاطر المساءلة والشفافية – مخاطر تتعلق باستخدام نماذج التقنيات، فضلا عن عرض نماذج تطبيقية لبعض المؤسسات المالية والطبية؛ توضح التحديات والمخاطر التي واجهتْها تلك المؤسسات في استخدام هذه التطبيقات الذكية في إدارة وثائقها، كما توصلت الدراسة إلى تسليط الضوء على كيفية معالجة تلك المخاطر من خلال توفير مبادئ توجيهية للذكاء الاصطناعي الأخلاقي والجدير بالثقة في إدارة الوثائق والأرشيف .
Artificial intelligence (AI) is an effective and innovative tool that can contribute to improving document and archive management processes and achieving efficiency and organization in this field. This research aims to study the advantages and risks of using AI applications in document and archive management, identify the negative effects that may arise from their use in this field, and determine the ethical and technical measures necessary to mitigate these risks. The study followed a survey-analytical methodology in collecting data and information about AI applications used in the field of documents and archives, and analyzing and interpreting the risks associated with these applications from multiple sources. The study included two axes: the first axis discussed the concept of artificial intelligence and its applications in document and archive management, presenting some of these applications such as machine learning, robotic process automation, deep learning, and augmented reality. The second axis addressed the challenges and risks of using AI applications in document and archive management and in the field of digital preservation. The study identified the most important risks, including risks related to data governance, bias and discrimination, privacy and security risks, interpretability risks, accountability and transparency risks, and risks related to the use of technical models. It also presented case studies of some financial and medical institutions that illustrate the challenges and risks they faced in using these intelligent applications in their document management. The study also shed light on how to address these risks by providing guidelines for ethical and trustworthy AI in document and archive management.

الكلمات الرئيسية

الموضوعات الرئيسية

المراجع

  • قائمة المصادر والمراجع

    أولاً: المراجع العربية

    1 - العبد، رضا محمود ( 2022 ) :  المسئولية المدنية الطبية في مواجهة تطور تقنيات الذكاء الاصطناعي، مجلة الدراسات القانونية و الاقتصادية ، مج 8

    2 - اللبان، نرمين ابراهيم على ( 2023 ) : إدارة الوثائق وتحديات ثورة القرن الحادي والعشرين التكنولوجية اقتراح برنامج تعليمي متخصص في إدارة الوثائق والبيانات الموثقة وتقنياته ، المجلة العلمية للمكتبات والوثائق والمعلومات؛ مج 5، ع 13 ج 2

    3 - قناوي، ياره ماهر محمد ( 2022) : آليات تطبيق نظم الذكاء الاصطناعي في بيئة البيانات الضخمة . دراسة وصفية تحليلية ، المجلة العلمية للمكتبات والوثائق والمعلومات مج 4 ، ع 11 ، ج 2 

    4- محمد، دينا محمود عبد اللطيف ( 2022 ) : علم الأرشيف المحوسب ودوره في مشاركة المعرفة . دراسة تحليلية مقارنة، مجلة كلية اللغة العربية بالمنوفية ، العدد 37  

    ثانيا: المراجع الأجنبية:

    • Aangenendt, G. (2022). Archives in the Digital Age: The use of AI and machine learning in the Swedish archival sector. Uppsala University, Disciplinary Domain of Humanities and Social Sciences, Faculty of Arts, Department of ALM.

    https://www.diva-portal.org/smash/record.jsf?pid=diva2%3A1675361&dswid=-84

    • Baxter, K., & Schlesinger, Y. (2023). Managing the Risks of Generative AI. Harvard Business Review.

     https://hbr.org/2023/06/managing-the-risks-of-generative-ai

    • Cheatham, B., Javanmardian, K., & Samandari, H. (2019). Confronting the risks of artificial intelligence. McKinsey & Company. https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/confronting-the-risks-of-artificial-intelligence
    • Darda, K., Carre, M., & Cross, E. (2023). Value attributed to text-based archives generated by artificial intelligence. Royal Society Open Science, 10(2), 220915. https://doi.org/10.1098/rsos.220915
    • Di Noi, D. (2019, October 12). Automatic Document Classification with Machine Learning and AI. Xenit. https://xenit.eu/automatic-document-classification-with-machine-learning-and-ai/
    • Dirican, C. (2018). The Impacts of Robotics, Artificial Intelligence on Business and Economics. Journal of Economics, Finance and Accounting, 5(1)

     https://www.semanticscholar.org/paper/The-Impacts-of-Robotics%2C-Artificial-Intelligence-On-Dirican/bf73b4565b711e648de830c97759c0a8a8073c86

    • European Commission. (2021, November 25). Ethics By Design and Ethics of Use Approaches for Artificial Intelligence (Version 1.0).

    https://ec.europa.eu/info/funding-tenders/opportunities/docs/2021-2027/horizon/guidance/ethics-by-design-and-ethics-of-use-approaches-for -artificial  -intelligence

    • Findlay, C. (2018, October 6). Recordkeeping Round casts Episode 4: AI, accountability and archives [Blog post]. Recordkeeping Roundtable.

     https://rkroundtable.org/2018/10/06/recordkeeping-round-casts-episode-4-ai-accountability-and-archives/

    archival collection. Bielefeld University Press

    https://library.oapen.org/bitstream/handle/20.500.12657/54299/9783839455845.pdf?sequence=1&isAllowed

    13 - Jaillant, L., & Rees, A. (2022). Applying AI to digital archives: trust, collaboration and shared professional ethics. Digital Scholarship in the Humanities, 1-15. https://doi.org/10.1093/llc/fqac073

    • Knight, W. (2019, March 25). How malevolent machine learning could derail AI. MIT Technology Review. https://www.technologyreview.com/s/613170/emtech-digital-dawn-song-adversarial-machine-lea
    • Lawton, G. (2023). What is generative AI? Everything you need to know. TechTarget Business Analytics.

    https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/definition/generative-AI

    • Modiba, M. T. (2021). Utilising artificial intelligence technology for the management of records at the Council for Scientific and Industrial Research in South Africa (Master's thesis). University of South Africa, College of Human Science, Department of Information Science.

    https://uir.unisa.ac.za/handle/10500/28800

    • National Archives and Records Administration. (2020). Cognitive Technologies White Paper Records Management Implications for Internet of Things, Robotic Process Automation, Machine Learning, and Artificial Intelligence.

    https://www.archives.gov/files/records-mgmt/policy/nara-cognitive-technologies-whitepaper.pd

    • Nixon, P., Wagealla, W., English, C., & Terzis, S. (2004). Security, Privacy and Trust Issues in Smart Environments. In D. Cook & S. Das (Eds.), Smart Environments (pp. 220-240). John Wiley & Sons Inc.

    http://www.smartlab.cis.strath.ac.uk

    • (2021). Artificial intelligence: Changing landscape for SMEs. OECD Publishing. https://www.oecd-ilibrary.org/sites/01a4ae9d -en/index.html
    • OECD (2021), Artificial Intelligence, Machine Learning and Big Data in Finance: Opportunities, Challenges, and Implications for Policy Makers

    https://www.oecd.org/finance/artificial-intelligence-machine-learningbig-data-in-finance.htm

    • Raimondo, G. M., & Locascio, L. E. (2023). U.S. Department of Commerce: National Institute of Standards and Technology. Under Secretary of Commerce for Standards and Technology. https://doi.org/10.6028/NIST.AI.100-1
    • Rolan, G., Humphries, G., Jeffery, L., Samaras, E., Antsoupova, T., & Stuart, K. (2019). More human than human? Artificial intelligence in the archive. Archives and Manuscripts, 47(2), 179-203. https://doi.org/10.1080/01576895.2018.1502088
    • Thompson, W., Li, H., & Bolen, A. (2018). Artificial intelligence, machine learning, deep learning and beyond–understanding AI technologies and how they lead to smart applications. SAS Insights

    https://www.sas.com/en_th/insights/articles/big-data/artificial-intelligence-machine-learning-deep-learning-and-beyond.html

    قائمة المصادر والمراجع

    أولاً: المراجع العربية

    1 - العبد، رضا محمود ( 2022 ) :  المسئولية المدنية الطبية في مواجهة تطور تقنيات الذكاء الاصطناعي، مجلة الدراسات القانونية و الاقتصادية ، مج 8

    2 - اللبان، نرمين ابراهيم على ( 2023 ) : إدارة الوثائق وتحديات ثورة القرن الحادي والعشرين التكنولوجية اقتراح برنامج تعليمي متخصص في إدارة الوثائق والبيانات الموثقة وتقنياته ، المجلة العلمية للمكتبات والوثائق والمعلومات؛ مج 5، ع 13 ج 2

    3 - قناوي، ياره ماهر محمد ( 2022) : آليات تطبيق نظم الذكاء الاصطناعي في بيئة البيانات الضخمة . دراسة وصفية تحليلية ، المجلة العلمية للمكتبات والوثائق والمعلومات مج 4 ، ع 11 ، ج 2 

    4- محمد، دينا محمود عبد اللطيف ( 2022 ) : علم الأرشيف المحوسب ودوره في مشاركة المعرفة . دراسة تحليلية مقارنة، مجلة كلية اللغة العربية بالمنوفية ، العدد 37  

    ثانيا: المراجع الأجنبية:

    • Aangenendt, G. (2022). Archives in the Digital Age: The use of AI and machine learning in the Swedish archival sector. Uppsala University, Disciplinary Domain of Humanities and Social Sciences, Faculty of Arts, Department of ALM.

    https://www.diva-portal.org/smash/record.jsf?pid=diva2%3A1675361&dswid=-84

    • Baxter, K., & Schlesinger, Y. (2023). Managing the Risks of Generative AI. Harvard Business Review.

     https://hbr.org/2023/06/managing-the-risks-of-generative-ai

    • Cheatham, B., Javanmardian, K., & Samandari, H. (2019). Confronting the risks of artificial intelligence. McKinsey & Company. https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/confronting-the-risks-of-artificial-intelligence
    • Darda, K., Carre, M., & Cross, E. (2023). Value attributed to text-based archives generated by artificial intelligence. Royal Society Open Science, 10(2), 220915. https://doi.org/10.1098/rsos.220915
    • Di Noi, D. (2019, October 12). Automatic Document Classification with Machine Learning and AI. Xenit. https://xenit.eu/automatic-document-classification-with-machine-learning-and-ai/
    • Dirican, C. (2018). The Impacts of Robotics, Artificial Intelligence on Business and Economics. Journal of Economics, Finance and Accounting, 5(1)

     https://www.semanticscholar.org/paper/The-Impacts-of-Robotics%2C-Artificial-Intelligence-On-Dirican/bf73b4565b711e648de830c97759c0a8a8073c86

    • European Commission. (2021, November 25). Ethics By Design and Ethics of Use Approaches for Artificial Intelligence (Version 1.0).

    https://ec.europa.eu/info/funding-tenders/opportunities/docs/2021-2027/horizon/guidance/ethics-by-design-and-ethics-of-use-approaches-for -artificial  -intelligence

    • Findlay, C. (2018, October 6). Recordkeeping Round casts Episode 4: AI, accountability and archives [Blog post]. Recordkeeping Roundtable.

     https://rkroundtable.org/2018/10/06/recordkeeping-round-casts-episode-4-ai-accountability-and-archives/

    archival collection. Bielefeld University Press

    https://library.oapen.org/bitstream/handle/20.500.12657/54299/9783839455845.pdf?sequence=1&isAllowed

    13 - Jaillant, L., & Rees, A. (2022). Applying AI to digital archives: trust, collaboration and shared professional ethics. Digital Scholarship in the Humanities, 1-15. https://doi.org/10.1093/llc/fqac073

    • Knight, W. (2019, March 25). How malevolent machine learning could derail AI. MIT Technology Review. https://www.technologyreview.com/s/613170/emtech-digital-dawn-song-adversarial-machine-lea
    • Lawton, G. (2023). What is generative AI? Everything you need to know. TechTarget Business Analytics.

    https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/definition/generative-AI

    • Modiba, M. T. (2021). Utilising artificial intelligence technology for the management of records at the Council for Scientific and Industrial Research in South Africa (Master's thesis). University of South Africa, College of Human Science, Department of Information Science.

    https://uir.unisa.ac.za/handle/10500/28800

    • National Archives and Records Administration. (2020). Cognitive Technologies White Paper Records Management Implications for Internet of Things, Robotic Process Automation, Machine Learning, and Artificial Intelligence.

    https://www.archives.gov/files/records-mgmt/policy/nara-cognitive-technologies-whitepaper.pd

    • Nixon, P., Wagealla, W., English, C., & Terzis, S. (2004). Security, Privacy and Trust Issues in Smart Environments. In D. Cook & S. Das (Eds.), Smart Environments (pp. 220-240). John Wiley & Sons Inc.

    http://www.smartlab.cis.strath.ac.uk

    • (2021). Artificial intelligence: Changing landscape for SMEs. OECD Publishing. https://www.oecd-ilibrary.org/sites/01a4ae9d -en/index.html
    • OECD (2021), Artificial Intelligence, Machine Learning and Big Data in Finance: Opportunities, Challenges, and Implications for Policy Makers

    https://www.oecd.org/finance/artificial-intelligence-machine-learningbig-data-in-finance.htm

    • Raimondo, G. M., & Locascio, L. E. (2023). U.S. Department of Commerce: National Institute of Standards and Technology. Under Secretary of Commerce for Standards and Technology. https://doi.org/10.6028/NIST.AI.100-1
    • Rolan, G., Humphries, G., Jeffery, L., Samaras, E., Antsoupova, T., & Stuart, K. (2019). More human than human? Artificial intelligence in the archive. Archives and Manuscripts, 47(2), 179-203. https://doi.org/10.1080/01576895.2018.1502088
    • Thompson, W., Li, H., & Bolen, A. (2018). Artificial intelligence, machine learning, deep learning and beyond–understanding AI technologies and how they lead to smart applications. SAS Insights

    https://www.sas.com/en_th/insights/articles/big-data/artificial-intelligence-machine-learning-deep-learning-and-beyond.html

     

مجــلة کلية اللغة العربية بأســيوط
المجلد 43، العدد 1 - الرقم المسلسل للعدد 1
الإصدار الثاني (مايو) 2024م
مايو 2024
الصفحة 807-865

ملفات

شارك

إرسال الاستشهاد إلى

الإحصائيات