چالش های پیش روی هوش مصنوعی در اجرای عقد ضمان

چالش های پیش روی هوش مصنوعی در اجرای عقد

هوش مصنوعی و اجرای عقد ضمان

 

 

 

هوش مصنوعی (AI) به عنوان یکی از فناوری‌های نوین، توانسته است در بسیاری از زمینه‌ها تحول ایجاد کند و

کاربردهای گسترده‌ای داشته باشد. یکی از این زمینه‌ها، اجرای عقد ضمان است که با استفاده از هوش مصنوعی

می‌تواند سریع‌تر، دقیق‌تر و کارآمدتر انجام شود. اما با وجود مزایای فراوان، استفاده از هوش مصنوعی در این حوزه

نیز چالش‌ها و مخاطرات خاص خود را دارد. در این مقاله، به بررسی چالش‌های پیش روی هوش مصنوعی در

اجرای عقد ضمان و همچنین مثال‌هایی از کلاهبرداری با استفاده از هوش مصنوعی در این زمینه می‌پردازیم.

 

چالش‌های پیش روی هوش مصنوعی در اجرای عقد ضمان

استفاده از هوش مصنوعی در اجرای عقد ضمان با چالش‌ها و محدودیت‌هایی همراه است که

می‌توان آنها را به چند دسته تقسیم کرد:

چالش های پیش روی هوش مصنوعی در اجرای عقد ضمان

 

اول

دقت و صحت داده‌ها

یکی از بزرگ‌ترین چالش‌های استفاده از هوش مصنوعی، وابستگی آن به داده‌ها است. الگوریتم‌های هوش مصنوعی

برای تحلیل و تصمیم‌گیری به داده‌های دقیق و کامل نیاز دارند. در صورتی که داده‌ها ناقص، نادرست یا قدیمی باشند،

نتایج حاصل از تحلیل‌ها نیز نادرست خواهند بود. این موضوع می‌تواند منجر به تصمیم‌گیری‌های اشتباه در زمینه اجرای

عقد ضمان شود.

چالش های پیش روی هوش مصنوعی در اجرای عقد ضمان

مثال

 

فرض کنید یک سیستم هوش مصنوعی برای ارزیابی ریسک مالی یک ضامن مورد استفاده قرار می‌گیرد. اگر

داده‌های مالی ضامن ناقص یا نادرست باشند، سیستم ممکن است به اشتباه ضامن را مناسب برای ضمانت

تشخیص دهد که این امر می‌تواند به مشکلات جدی مالی برای مؤسسه مالی منجر شود.

 

2. شفافیت و قابلیت توضیح

الگوریتم‌های هوش مصنوعی، به ویژه الگوریتم‌های یادگیری عمیق (Deep Learning)، معمولاً به عنوان جعبه سیاه

شناخته می‌شوند. این بدان معناست که فرآیند تصمیم‌گیری آنها برای کاربران نهایی قابل توضیح و شفاف نیست. این عدم

شفافیت می‌تواند منجر به مشکلات قانونی و اخلاقی در اجرای عقد ضمان شود.

 

مثال فرضی

 

فرض کنید یک سیستم هوش مصنوعی تصمیم می‌گیرد که یک فرد خاص را به عنوان ضامن مناسب تشخیص

ندهد. اگر دلایل این تصمیم‌گیری برای ضامن یا مؤسسه مالی شفاف نباشد، ممکن است منجر به نارضایتی و

شکایت‌های قانونی شود.

 

3. مسائل قانونی و نظارتی

استفاده از هوش مصنوعی در اجرای عقد ضمان نیازمند قوانین و مقررات خاصی است که باید به‌روزرسانی شوند.

بسیاری از کشورها هنوز قوانین و مقررات کافی برای استفاده از هوش مصنوعی در زمینه‌های مالی ندارند و این می‌تواند

به مشکلات قانونی منجر شود.

چالش های پیش روی هوش مصنوعی در اجرای عقد ضمان

مثال فرضی

 

فرض کنید یک مؤسسه مالی تصمیم می‌گیرد از یک سیستم هوش مصنوعی برای ارزیابی ریسک ضامن‌ها

استفاده کند. اگر قوانین کشور مربوطه هنوز به‌روزرسانی نشده باشد و استفاده از هوش مصنوعی در این زمینه را

تحت پوشش قرار ندهد، مؤسسه مالی ممکن است با مشکلات قانونی و جریمه‌های سنگین مواجه شود.

 

4. مسائل امنیتی

هوش مصنوعی همانند هر فناوری دیگری، می‌تواند هدف حملات سایبری قرار گیرد. هکرها می‌توانند الگوریتم‌های هوش

مصنوعی را هدف قرار داده و آنها را تغییر دهند یا داده‌های ورودی را دستکاری کنند تا نتایج دلخواه خود را به دست آورند.

 

مثال فرضی

 

فرض کنید یک سیستم هوش مصنوعی برای ارزیابی ریسک ضامن‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد و هکرها موفق

می‌شوند داده‌های مالی ضامن‌ها را دستکاری کنند. این امر می‌تواند منجر به تصمیم‌گیری‌های اشتباه و مشکلات

جدی مالی برای مؤسسه مالی شود.

 

5. تعصبات الگوریتمی

الگوریتم‌های هوش مصنوعی ممکن است تعصبات ناخودآگاه داشته باشند که ناشی از داده‌های آموزش‌دهنده آنهاست.

اگر داده‌های ورودی دارای تعصبات باشند، نتایج حاصل از تحلیل‌های هوش مصنوعی نیز متعصب خواهند بود.

چالش های پیش روی هوش مصنوعی در اجرای عقد ضمان

مثال فرضی

 

فرض کنید یک سیستم هوش مصنوعی برای ارزیابی ریسک ضامن‌ها از داده‌های تاریخی استفاده می‌کند که

دارای تعصبات جنسیتی یا نژادی است. این امر می‌تواند منجر به تصمیم‌گیری‌های ناعادلانه و تبعیض‌آمیز شود.

 

مثال‌هایی از کلاهبرداری با هوش مصنوعی در اجرای عقد ضمان

استفاده از هوش مصنوعی می‌تواند به کلاهبرداری‌ها و سوءاستفاده‌های مالی منجر شود. در ادامه،

به بررسی چند مثال از کلاهبرداری با استفاده از هوش مصنوعی در زمینه اجرای عقد ضمان

می‌پردازیم:

 

1. دستکاری داده‌ها و جعل اطلاعات

یکی از رایج‌ترین روش‌های کلاهبرداری با استفاده از هوش مصنوعی، دستکاری داده‌ها و جعل اطلاعات مالی است.

هکرها می‌توانند با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی، داده‌های مالی ضامن‌ها را دستکاری کرده و به سیستم‌های

مالی اطلاعات نادرست ارائه دهند.

چالش های پیش روی هوش مصنوعی در اجرای عقد ضمان

مثال واقعی

 

در سال‌های اخیر، چندین مورد از کلاهبرداری‌های مالی با استفاده از دستکاری داده‌ها و جعل اطلاعات مالی

گزارش شده است. هکرها با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی، اطلاعات مالی ضامن‌ها را تغییر داده و به

سیستم‌های مالی ارائه داده‌اند که منجر به تصمیم‌گیری‌های اشتباه و مشکلات جدی مالی برای مؤسسات مالی

شده است.

 

2. حملات سایبری و نفوذ به سیستم‌های هوش مصنوعی

حملات سایبری یکی دیگر از روش‌های کلاهبرداری با استفاده از هوش مصنوعی است. هکرها می‌توانند با نفوذ به

سیستم‌های هوش مصنوعی، الگوریتم‌ها را تغییر داده و نتایج دلخواه خود را به دست آورند.

 

مثال واقعی

 

در سال 2020، یک مورد حمله سایبری به یک مؤسسه مالی بزرگ گزارش شد که در آن هکرها موفق شدند به

سیستم‌های هوش مصنوعی نفوذ کنند و الگوریتم‌های ارزیابی ریسک ضامن‌ها را تغییر دهند. این امر منجر به

تصمیم‌گیری‌های اشتباه و خسارات مالی جدی برای مؤسسه مالی شد.

 

3. استفاده از ربات‌ها برای انجام کلاهبرداری

ربات‌ها و الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند برای انجام کلاهبرداری‌های مالی مورد استفاده قرار گیرند. این ربات‌ها

می‌توانند به صورت خودکار و بدون نیاز به دخالت انسانی، اطلاعات مالی را دستکاری کرده و به سیستم‌های مالی ارائه

دهند.

 

مثال واقعی

 

در سال 2021، یک مورد کلاهبرداری مالی بزرگ با استفاده از ربات‌های هوش مصنوعی در چین گزارش شد. در این

کلاهبرداری، ربات‌ها به صورت خودکار اطلاعات مالی ضامن‌ها را دستکاری کرده و به سیستم‌های مالی ارائه داده

بودند که منجر به تصمیم‌گیری‌های اشتباه و خسارات مالی جدی برای مؤسسات مالی شد.

چالش های پیش روی هوش مصنوعی در اجرای عقد ضمان

راهکارها و پیشنهادات

برای مقابله با چالش‌ها و کلاهبرداری‌های مرتبط با هوش مصنوعی در اجرای عقد ضمان، می‌توان از

راهکارها و پیشنهادات زیر استفاده کرد:

 

1. بهبود دقت و صحت داده‌ها

یکی از مهم‌ترین راهکارها، بهبود دقت و صحت داده‌های ورودی به سیستم‌های هوش مصنوعی است. این امر می‌تواند از

طریق استفاده از منابع داده‌های معتبر و به‌روزرسانی مداوم داده‌ها انجام شود.

دوم

افزایش شفافیت الگوریتم‌ها

افزایش شفافیت و قابلیت توضیح الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌تواند به کاهش مشکلات قانونی و اخلاقی کمک کند.

این امر می‌تواند از طریق استفاده از الگوریتم‌های قابل توضیح و ارائه گزارش‌های شفاف انجام شود.

 

 به‌روزرسانی قوانین و مقررات

به‌روزرسانی قوانین و مقررات مرتبط با استفاده از هوش مصنوعی در زمینه‌های مالی و اجرای عقد ضمان می‌تواند به

کاهش مشکلات قانونی کمک کند. این امر نیازمند همکاری و هماهنگی بین‌المللی و تنظیم مقررات مناسب است.

 

 افزایش امنیت سایبری

افزایش امنیت سایبری سیستم‌های هوش مصنوعی می‌تواند به کاهش حملات سایبری و نفوذهای غیرمجاز کمک کند.

این امر می‌تواند از طریق استفاده از روش‌های پیشرفته امنیتی و نظارت مداوم انجام شود.

 

5. کاهش تعصبات الگوریتمی

کاهش تعصبات الگوریتمی می‌تواند به تصمیم‌گیری‌های عادلانه‌تر و کاهش تبعیض کمک کند. این امر می‌تواند از طریق

آموزش الگوریتم‌ها با داده‌های متنوع و بی‌طرف انجام شود.

چالش های پیش روی هوش مصنوعی در اجرای عقد ضمان

نتیجه‌گیری

 

استفاده از هوش مصنوعی در اجرای عقد ضمان می‌تواند به بهبود فرآیندها و افزایش کارایی کمک

کند، اما همراه با چالش‌ها و مخاطرات خاص خود است. دقت و صحت داده‌ها، شفافیت الگوریتم‌ها،

مسائل قانونی و غیره …..

 

این مقاله به روز رسانی می شود و ادامه دارد

 

 

ماریا حاج محمدی دانشجوی دکترای حقوق خصوصی

 

 

 

لطفا مقالات زیر را هم مطالعه فرمائید :

 

نقد و بررسی عقد ضمان پرکاربردترین عقود در حقوق مدنی و تجاری

نگاهی دوباره به فناوری‌های نوین دراجرای عقد ضمان 

چالش های پیش روی هوش مصنوعی در اجرای عقد ضمان

مقدمه ای بر تضاد منافع نوشته ماریاحاج محمدی حقوقدان

تضاد منافع از دیدگاه حقوقی نوشته ماریا حاج محمدی