المدينة القابلة للتحقق: كيف يمكن لـ ZKML حل أزمة الثقة في المدن الذكية

تعتمد الحياة الحضرية بشكل متزايد على الأنظمة الذكية، لأنها تدير البنية التحتية والخدمات العامة على حد سواء. فعلى سبيل المثال، تُعدّل إشارات المرور في الوقت الفعلي لتحسين انسيابية الحركة، وتستجيب شبكات الطاقة ديناميكيًا للطلب، وتحدد الأنظمة الآلية أهلية الحصول على السكن والرعاية الاجتماعية وغيرها من البرامج الاجتماعية. وتعالج هذه الأنظمة مجتمعةً كميات هائلة من البيانات من السكان والمركبات وأجهزة الاستشعار والبنية التحتية للمدينة، مما يُمكّن المدن من العمل بكفاءة واستجابة أكبر.

ومع ذلك، فإن هذا الاعتماد على الذكاء الاصطناعي (AI) لقد شكّل ذلك تحديًا كبيرًا. فكثيرًا ما يُطلب من المواطنين الوثوق بقرارات لا يمكنهم فحصها أو التحقق منها. ونتيجةً لذلك، تراجعت ثقة الجمهور، إذ يساور الناس القلق بشأن كيفية جمع بيانات تحركاتهم ومعلوماتهم الشخصية وسلوكهم، وكيفية دمجها واستخدامها. إضافةً إلى ذلك، حذّرت جماعات مناصرة من أن الخوارزميات المبهمة قد تُضمّن، دون قصد، تحيّزًا أو معاملةً غير عادلة.

علاوة على ذلك، يطالب المنظمون بشكل متزايد بأكثر من مجرد ضمانات بسيطة. فهم يطلبون أدلة قابلة للتحقق تثبت امتثال أنظمة الذكاء الاصطناعي للقوانين والسياسات والحقوق الأساسية. ونتيجة لذلك، لا توفر تدابير الشفافية التقليدية، مثل لوحات المعلومات والتقارير وسجلات التدقيق، سوى نظرة سطحية. فهي تُظهر ما حدث، لكنها لا تُبين كيفية اتخاذ القرارات أو ما إذا تم اتباع القواعد بشكل صحيح.

ولذلك، التعلم الآلي بدون معرفة (ZKML) يعالج هذا النهج أزمة الثقة في المدن الذكية، إذ يمكّن المدن من إثبات أن أنظمة الذكاء الاصطناعي تعمل بشكل صحيح، وتلتزم بالقواعد، وتحمي البيانات الحساسة. ونتيجة لذلك، يستطيع السكان والمراجعون والجهات التنظيمية التحقق من القرارات دون الكشف عن معلومات خاصة. هذا النهج يحوّل النقاش من "ثق بنا"إلى"تحقق منا"مما يشكل أساس المدينة القابلة للتحقق. في مثل هذه المدينة، لا تكون القرارات الآلية فعالة فحسب، بل تكون أيضًا عادلة وقانونية وخاضعة للمساءلة بشكل مثبت، مما يضمن حماية بيانات وحقوق المواطنين.

تحديات المدن الذكية وتوقعات المواطنين

المدن الذكية تعتمد هذه الأنظمة على شبكات من أجهزة الاستشعار، وأجهزة إنترنت الأشياء، والكاميرات، والتحليلات التنبؤية. وتدير هذه الأنظمة حركة المرور، والطاقة، والسلامة العامة، والنفايات، مما يخلق بنية تحتية رقمية تؤثر على كل جانب تقريبًا من جوانب الحياة الحضرية. ومع ذلك، فقد ظهرت عدة تحديات.

يتمثل التحدي الأول في الخصوصية. فمستودعات البيانات المركزية التي تجمع بيانات التنقل، واستهلاك المرافق، والسجلات الصحية، والمعلومات السلوكية، تجعلها أهدافًا جذابة للهجمات الإلكترونية. وقد أبلغت عدة بلديات عن اختراقات أثرت على أنظمة النقل، والمرافق، ومعلومات حساسة للسكان. ونتيجة لذلك، يشعر المواطنون بالقلق إزاء المراقبة الشاملة وسياسات الاحتفاظ بالبيانات غير الواضحة.

التحدي الثاني هو العدالة. تقوم نماذج الذكاء الاصطناعي بتخصيص الموارد، مثل الطاقة والنقل العام ومخصصات الرعاية الاجتماعية. وتعمل العديد من هذه النماذج كصناديق سوداء. فغالباً ما يرى المسؤولون المخرجات فقط، بينما يعتمد المدققون على الوثائق أو ضمانات الموردين. ونتيجة لذلك، لا توجد طريقة لإثبات في الوقت الفعلي أن القرارات تتبع قواعد العدالة أو تتجنب التحيز.

أما التحدي الثالث فيتمثل في التحكم في البيانات الشخصية. تتطلب العديد من الخدمات الحضرية تقديم وثائق شخصية. ويؤدي التخزين المركزي إلى تقليل سيطرة السكان على معلوماتهم الشخصية، ويزيد من خطر تسريب البيانات.

ونتيجةً لذلك، يتوقع المواطنون اليوم أكثر من مجرد الكفاءة التقنية. فهم يطالبون بأدلة موثقة على أن الأنظمة تعمل بنزاهة، وتحترم الخصوصية، وتلتزم باللوائح. لذا، يتعين على المدن تبني تدابير تقنية وإجرائية تعزز الثقة في الخدمات المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

فهم التعلم الآلي بدون معرفة مسبقة (ZKML)

تعتمد ZKML على مبدأ تشفير يسمح بإثبات صحة معلومة ما دون الكشف عن سبب صحتها. يُمكّن إثبات المعرفة الصفرية أي طرف من إثبات صحة معلومة ما دون الكشف عن تفاصيل حساسة. على سبيل المثال، يمكن لأحد السكان إثبات استحقاقه للدعم دون مشاركة راتبه أو سجلاته الضريبية أو معلومات هويته الشخصية. يُغيّر هذا النهج التقليدي للمدن الذكية، حيث يتطلب الوصول إلى الخدمات غالبًا الكشف عن بيانات واسعة النطاق، إلى نهج يُمكن فيه التحقق من الاستحقاق مع الحفاظ على الخصوصية.

يطبق ZKML هذا المبدأ مباشرةً على عملية صنع القرار المدعومة بالذكاء الاصطناعي. فبدلاً من الاكتفاء بإنتاج تنبؤ أو تقييم، يُولّد النموذج المُفعّل بتقنية ZKML أيضاً دليلاً تشفيرياً. يُثبت هذا الدليل أن الاستدلال قد اتبع القواعد المقصودة، ويؤكد عدم استخدام البيانات الحساسة، مثل العرق أو تاريخ الموقع الجغرافي. كما يُثبت عدم تغيير أوزان النموذج، وأن المخرجات تتوافق مع القيود السياسية، بما في ذلك متطلبات العدالة والحدود القانونية على التسعير وتقييم المخاطر. وبهذه الطريقة، يحوّل ZKML نماذج الذكاء الاصطناعي المبهمة إلى أنظمة قابلة للتحقق، يمكن التحقق من سلوكها رياضياً حتى مع بقاء البيانات الأساسية سرية.

كانت الإصدارات الأولى من ZKML في الغالب نماذج أولية بحثية. وقد حدّتها التكلفة الحسابية العالية لتوليد البراهين للنماذج المعقدة والتطبيقات الآنية. ومع ذلك، فقد ساهمت التطورات الحديثة في بروتوكولات التشفير والأجهزة المتخصصة و الحوسبة حافة لقد جعلت هذه التقنيات توليد الأدلة والتحقق منها أمرًا ممكنًا على مستوى البنية التحتية للمدن. وهذا يجعل دمج ZKML في إدارة المرور وشبكات الطاقة ومنصات الخدمات الاجتماعية أمرًا واقعيًا دون تأخيرات أو تكاليف باهظة. وبالتالي، انتقلت ZKML من مجرد مفهوم بحثي إلى أساس عملي للمدينة القابلة للتحقق، مما يسمح للذكاء الاصطناعي الحضري بالحفاظ على قوته وموثوقيته بشكل مثبت.

أزمة الثقة في المدن الذكية والهندسة المعمارية التقنية

تعتمد المدن الذكية على شبكات من أجهزة الاستشعار، وأجهزة إنترنت الأشياء، والكاميرات، والتحليلات التنبؤية لإدارة حركة المرور، والطاقة، والسلامة العامة، والنفايات. ونتيجة لذلك، تؤثر هذه الأنظمة على جميع جوانب الحياة الحضرية تقريبًا. ومع ذلك، فقد أدى التوسع السريع للتكنولوجيا إلى ظهور تحديات كبيرة تقوض ثقة المواطنين وموثوقية الخدمات.

يتمثل التحدي الأول في الخصوصية. إذ تقوم قواعد البيانات المركزية بجمع بيانات التنقل، واستهلاك المرافق، والسجلات الصحية، والمعلومات السلوكية. ونتيجة لذلك، تصبح هذه القواعد هدفًا جذابًا للهجمات الإلكترونية. وقد أبلغت العديد من البلديات عن اختراقات أثرت على أنظمة النقل، والمرافق، وبيانات السكان الحساسة. ولذلك، يشعر المواطنون بالقلق إزاء المراقبة الشاملة وسياسات الاحتفاظ بالبيانات غير الواضحة.

التحدي الثاني هو العدالة. تُستخدم نماذج الذكاء الاصطناعي لتخصيص الموارد، مثل الطاقة والنقل العام ومخصصات الرعاية الاجتماعية. تعمل العديد من هذه النماذج كصناديق سوداء، حيث لا يرى المسؤولون عادةً سوى المخرجات، بينما يعتمد المدققون على الوثائق أو ضمانات الموردين. وبالتالي، لا توجد طريقة لإثبات توافق القرارات مع قواعد العدالة أو تجنب التحيز في الوقت الفعلي.

يتمثل التحدي الثالث في التحكم ببيانات المواطنين. تتطلب العديد من الخدمات تقديم وثائق شخصية. ويؤدي التخزين المركزي إلى زيادة مخاطر تسريب البيانات، ويقلل من قدرة المواطنين على إدارة معلوماتهم الشخصية. لذا، يتوقع السكان أكثر من مجرد الكفاءة؛ فهم يطالبون بأدلة موثقة على أن الخدمات عادلة وآمنة ومتوافقة مع اللوائح.

للتصدي لهذه التحديات، تحتاج المدن إلى بنية تقنية متعددة الطبقات تدمج التحقق والمساءلة والرقابة في أنظمة مدعومة بالذكاء الاصطناعي. في الأساس، تعمل أجهزة طرفية مثل أجهزة التحكم المروري، والعدادات الذكية، وأجهزة الاستشعار البيئية، والأكشاك، وأنظمة المركبات، على تشغيل نماذج تعلم آلي محلية. والأهم من ذلك، أن هذه الأجهزة تُولّد أدلة تشفيرية إلى جانب قراراتها. يحافظ هذا النهج على البيانات الأولية في مصدرها، مما يقلل من انكشافها ويُقلل من مخاطر الاختراقات. كل استنتاج، مثل تعديل التحكم في الازدحام أو قرار التسعير الديناميكي، يكون مصحوبًا بدليل يُثبت الامتثال للنماذج المعتمدة وقواعد السياسة وقيود العدالة.

فوق طبقة الحوسبة الطرفية، تتولى منصة بيانات المدينة تنسيق عملية التحقق من صحة الأدلة وتطبيق السياسات. فهي تجمع الأدلة والبيانات الوصفية بدلاً من كميات هائلة من البيانات الخام. في هذه الطبقة، تتحقق الأنظمة المركزية من صحة الأدلة الواردة، وتدير الموافقات على النماذج وإصداراتها، وتضمن عدم اتخاذ أي إجراء إلا بناءً على الاستدلالات المدعومة بأدلة صحيحة. أما القرارات التي تفشل في التحقق أو تخالف القواعد، فتُعلّم أو تُحظر.

توفر طبقة سلامة مخصصة تخزينًا آمنًا ضد التلاعب لإثباتات الأدلة وسجلات التدقيق. تحافظ السجلات الموزعة أو وحدات التخزين التي تُضاف إليها البيانات فقط على سجلات غير قابلة للتغيير، مما يدعم الاستعلامات بين الوكالات والتحقيقات اللاحقة للحوادث. يمكن للهيئات التنظيمية والمحاكم ومنظمات الرقابة التحقق بشكل مستقل من الامتثال دون الوصول إلى البيانات الحساسة.

وأخيرًا، تُترجم واجهات المستخدم الموجهة للمواطنين الأدلة التقنية إلى ضمانات مفهومة. تُشير لوحات المعلومات والبوابات الخاصة بالخدمات إلى العمليات المدعومة بأدلة قابلة للتحقق، والضمانات التي تُقدمها، وعدد مرات تدقيقها. تُمكّن هذه الواجهات السكان والصحفيين وجماعات المناصرة من تقييم مدى موثوقية الخدمات، وليس فقط مدى توافرها.

من خلال هذه البنية متعددة الطبقات، تعمل خدمات المدينة الذكية كقنوات قابلة للتحقق. تُعالج البيانات محليًا، وتتدفق الأدلة إلى المستويات الأعلى، وتُنفذ السياسات مركزيًا، ويمكن لهيئات الرقابة والمواطنين فحص الضمانات بشكل مستقل. وبالتالي، لا يصبح الذكاء الاصطناعي الحضري فعالًا وقابلًا للتوسع فحسب، بل يصبح أيضًا آمنًا وخاضعًا للمساءلة وجديرًا بثقة الجمهور.

مبادئ المدينة القابلة للتحقق

إن المدينة القابلة للتحقق ليست مجرد نموذج لتطبيق الذكاء الاصطناعي، بل هي نهج معماري يدمج المساءلة المشفرة والامتثال للسياسات في كل سير عمل بالغ الأهمية. ويستند هذا النهج إلى أربعة مبادئ أساسية، تحوّل المتطلبات القانونية والأخلاقية إلى ضمانات قابلة للتنفيذ والتحقق الآلي.

الحد الأدنى من التعرض للبيانات

في مدينة قابلة للتحقق، لا تُنقل بين الأنظمة سوى الأدلة المشفرة، وليس البيانات الخام. تبقى معلومات السكان الحساسة على الحافة، مثل الأجهزة أو داخل بيئات الوكالات المحلية، حيث تُشغَّل النماذج وتُنشأ الأدلة. هذا يقلل من مساحة الهجوم ويحد من تأثير الاختراقات المحتملة. علاوة على ذلك، تُصمَّم تدفقات البيانات بحيث تعتمد الخدمات الصاعدة والهابطة على بيانات قابلة للتحقق مثل "تم اتباع سياسة X للتحقق من الأهلية."بدلاً من الوصول إلى السجلات الشخصية مباشرة."

تم دمج السياسة كشفرة برمجية

تُصاغ القيود القانونية والتنظيمية، بما في ذلك قواعد عدم التمييز، وقيود الاستخدام، وجداول الاحتفاظ بالبيانات، في صورة سياسات قابلة للقراءة الآلية تعمل جنبًا إلى جنب مع نماذج الذكاء الاصطناعي. أثناء عملية الاستدلال، تُطبَّق هذه السياسات تلقائيًا، وتُثبت أدلة ZKML عدم استخدام الميزات المحظورة، واحترام فترات الاحتفاظ بالبيانات، وتطبيق قيود العدالة أو التسعير. وبالتالي، يصبح الامتثال خاصيةً من خصائص وقت تشغيل النظام، وليس عملية تدقيق لاحقة.

التحقق المستقل والمشفر

يمكن للجهات الخارجية التحقق من الأدلة المُولَّدة بواسطة ZKML دون الحاجة إلى الوصول إلى النماذج الخاصة أو البيانات الأولية. وهذا يُتيح للهيئات التنظيمية والمحاكم والمراجعين ومنظمات المجتمع المدني التأكد بشكل مستقل من امتثال القرارات للقواعد المُعلنة. ولذلك، تُعدّ واجهات التحقق، وواجهات برمجة التطبيقات الموحدة، وتنسيقات الأدلة، والأدوات عناصر أساسية في بنية النظام. فهي تُمكّن هيئات الرقابة من تقييم أنظمة الذكاء الاصطناعي في المدينة دون المساس بالأمن أو السرية.

الشفافية الموجهة للمواطنين

بالإضافة إلى طبقة التشفير، توفر المدن واجهات سهلة القراءة للتحقق من صحة البيانات. وتشير لوحات المعلومات والتقارير والواجهات العامة إلى العمليات المدعومة ببروتوكول ZKML والضمانات التي توفرها، مثل "لم يتم استخدام أي سمات محمية"أو"التسعير محدود بالسياسة Yلا تكشف هذه الواجهات عن بيانات حساسة أو تفاصيل داخلية للنماذج. بل إنها تترجم الضمانات التقنية إلى التزامات مفهومة، مما يُمكّن السكان والصحفيين وجماعات المناصرة من التدقيق في العمليات. وبمرور الوقت، يمكن أن تُصبح حالة التحقق سمةً مرئيةً للخدمات، على غرار شهادات الأمان، مما يُساعد المواطنين على التمييز بين مجرد "سمارت"أنظمة وأنظمة تخضع للمساءلة الحقيقية".

إطار عمل متماسك للذكاء الاصطناعي الحضري

يُشكّل الحد الأدنى من كشف البيانات، والسياسات المُصممة كبرمجيات، والتحقق المستقل، والشفافية المُوجّهة للمواطنين، إطارًا متماسكًا. يضمن هذا الإطار أن تكون الأنظمة الحضرية المُعتمدة على الذكاء الاصطناعي خاضعة للمساءلة منذ تصميمها، لا بمجرد وعودها. إضافةً إلى ذلك، يُواءم هذا الإطار البنية التقنية مع الالتزامات القانونية وتوقعات الجمهور، مما يُمكّن المدن من توسيع نطاق الأتمتة مع الحفاظ على ضمانات قابلة للإثبات للخصوصية والعدالة والتشغيل القانوني.

تطبيقات ZKML في الأنظمة الحضرية

تُمكّن تقنية ZKML أنظمة الذكاء الاصطناعي الحضرية من أن تكون فعّالة وخاضعة للمساءلة. ففي إدارة حركة المرور، تُعدّل أجهزة استشعار المرور وأنظمة تحصيل الرسوم توقيت الإشارات ورسوم الازدحام استجابةً للظروف الآنية. تقليديًا، قد تُؤدي هذه القرارات، دون قصد، إلى أعباء على فئات مُعينة، مثل ذوي الدخل المحدود، من خلال زيادة التكاليف أو تأخير الرحلات. مع ZKML، يُمكن للنظام تقديم دليل تشفيري يُثبت أن هذه التعديلات تتبع قواعد العدالة. وهذا يضمن عدم تأثر أي فئة بشكل غير متناسب، مع الحفاظ على سرية جميع بيانات السفر الشخصية.

في مجال السلامة العامة، تساعد النماذج التنبؤية في توزيع الدوريات ورصد أي نشاط غير معتاد. عادةً، يتطلب التحقق من العدالة والامتثال للسياسات الوصول إلى بيانات حساسة، مثل مواقع السكان أو معلوماتهم الديموغرافية. تتيح تقنية ZKML لهذه النماذج إنشاء أدلة تثبت استبعادها لخصائص محمية كالعرق أو الدين أو العناوين الدقيقة. وبذلك، يستطيع المدققون والمشرفون التحقق من توافق القرارات مع القواعد المعمول بها دون الحاجة إلى الاطلاع على أي بيانات خاصة.

يُعزز نظام ZKML أيضًا البرامج الاجتماعية، بما في ذلك الإسكان والرعاية الاجتماعية. إذ يُمكن إجراء عمليات التحقق من الأهلية مباشرةً على جهاز المقيم، مما يُوفر دليلًا على امتثال القرار لجميع القواعد. ويستطيع المنظمون مراجعة آلاف هذه القرارات للتأكد من نزاهتها والتزامها بالمعايير دون الحاجة إلى الاطلاع على الوثائق الشخصية الأصلية. ويحافظ هذا النهج على الخصوصية مع ضمان الشفافية والمساءلة في جميع الخدمات الحضرية.

باختصار، تُحوّل ZKML الذكاء الاصطناعي في المدن من نظام مبهم إلى نظام غير شفاف. مربعات سوداء في أنظمة قابلة للتحقق. يكتسب السكان والمسؤولون والجهات التنظيمية الثقة بأن القرارات الآلية عادلة وقانونية وتحافظ على الخصوصية، مما يخلق أساسًا للمدينة القابلة للتحقق.

تبني ZKML والتحديات التي تواجهها

يتطلب تطبيق نظام ZKML في الأنظمة الحضرية تخطيطًا دقيقًا وتنفيذًا تدريجيًا. ينبغي للمدن أن تبدأ برسم خرائط لجميع الأنظمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي وتقييمها وفقًا لتأثيرها المحتمل على السكان والمخاطر التشغيلية. يجب معالجة المجالات ذات الأولوية العالية أولًا، مثل الأمن والخدمات الاجتماعية وإدارة الطاقة. بعد ذلك، يتعين على السلطات تحديد متطلبات التحقق، بما في ذلك القرارات التي تتطلب أدلة ومستوى التفصيل المطلوب. يمكن للمشاريع التجريبية التي تركز على حالات محددة وقابلة للإدارة أن تساعد المدن على اختبار جدوى النظام وتحسين العمليات قبل التوسع إلى أنظمة أخرى.

بالإضافة إلى ذلك، يُعد التواصل مع الجمهور أمرًا بالغ الأهمية. يجب على السكان فهم كيفية عمل العمليات القائمة على الأدلة وكيف تضمن ZKML العدالة والخصوصية والامتثال. إن تقديم شروحات واضحة يبني الثقة ويشجع على قبولها. الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق الأنظمة.

في الوقت نفسه، يتعين على المدن مواجهة تحديات عملية. يتطلب توليد البراهين التشفيرية موارد حاسوبية، مما قد يزيد من التكاليف التشغيلية. وقد تُنتج النماذج الأكبر حجمًا براهين أطول، مما يُؤدي إلى تأخير محتمل يتطلب معالجة دقيقة. كما أن التكامل مع الأنظمة القديمة قد يكون صعبًا، نظرًا لأن العديد من البنى التحتية البلدية لم تُصمم للذكاء الاصطناعي القابل للتحقق. علاوة على ذلك، لا تُلزم أطر المشتريات واللوائح الحالية بالتحقق، مما يستدعي تحديث السياسات والعقود. ولا يزال فهم الجمهور للبراهين التشفيرية محدودًا، وهو ما يجب على السلطات معالجته لتجنب المفاهيم الخاطئة.

مع ذلك، من خلال خارطة طريق منظمة وإدارة استباقية للتحديات التقنية والاجتماعية، تستطيع المدن تطبيق نظام ZKML بفعالية. يعزز هذا النهج الذكاء الاصطناعي الحضري، ويضمن المساءلة، ويحافظ على الامتثال للمعايير القانونية والأخلاقية، مع بناء ثقة الجمهور تدريجياً في عملية صنع القرار الآلي.

الخط السفلي

أصبحت الحياة الحضرية تعتمد بشكل متزايد على الأنظمة الآلية، إلا أن التكنولوجيا وحدها لا تضمن العدالة أو الخصوصية أو المساءلة. لذا، تحتاج المدن إلى حلول تثبت صحة القرارات ومسؤوليتها. وباستخدام تقنية التعلم الآلي بدون معرفة مسبقة، تستطيع السلطات الحضرية إثبات التزام أنظمة الذكاء الاصطناعي بالقواعد وحماية البيانات الحساسة، بينما يمكن للمواطنين والمراجعين التحقق من النتائج بشكل مستقل.

إضافةً إلى ذلك، يعزز هذا النهج ثقة الجمهور ويشجع على الإدارة المسؤولة للخدمات البلدية. ومن ثم، تمثل المدينة القابلة للتحقق معياراً جديداً في الحوكمة الحضرية، حيث تتضافر الكفاءة والشفافية والثقة لجعل المدن أكثر أماناً وعدلاً وشمولاً للجميع.