مناسب لمن؟
المرأة على الطاولة/FemTechnology
184 الجلسة
البيانات حسب فئات الجنسين وسلامة الذكاء الاصطناعي عالي المخاطر
النداء
ويجري نشر أنظمة ذكاء اصطناعي عالية الخطورة على النساء اللواتي لم يكن موجودات قط في البيانات. وتدعو هذه الجلسة إلى تحديد البيانات حسب فئات الجنسين وإعداد تقارير الأداء المصنفة كحد أدنى من المتطلبات - وليس أفضل الممارسات - لأي نظام ذكاء اصطناعي منشور في مجال الرعاية الصحية أو العدالة الجنائية. ومع عقد الحوار العالمي الافتتاحي بشأن إدارة الذكاء الاصطناعي جنبا إلى جنب مع منتدى القمة العالمية لمجتمع المعلومات لعام 2026 في جنيف في يوليو الماضي، فإن نافذة إدماج هذه المتطلبات على مستوى وضع المعايير متعددة الأطراف هي الآن.
خلفية
وتحقق أنظمة الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية والعدالة الجنائية نتائج أسوأ بشكل منهجي للمرأة - ليس بسبب الإخفاقات على مستوى النموذج، ولكن لأن البيانات التي يتدربون عليها قد بنتها مؤسسات استبعدت النساء تاريخيا. تخلفت التجارب السريرية عن فسيولوجيا الذكور حتى عام 1993. تمت معايرة المبادئ التوجيهية التشخيصية على أجسام الذكور. تشكلت السجلات القضائية من خلال عقود من تقييمات المصداقية الجنسانية. وعندما يتدرب الذكاء الاصطناعي على هذا الأساس، فإنه لا يصحح هذه الاستثناءات. يقياسها.
وتتحدد العواقب كميا وتوثقها. وتقلل أنظمة الذكاء الاصطناعي المدربة على البيانات الصحية المزيفة من دقة التشخيص بنسبة 11,3 في المائة. خوارزميات التنبؤ بأمراض القلب أقل دقة باستمرار بالنسبة للنساء حتى عند تدريبهن على مجموعات بيانات متوازنة بين الجنسين. تبالغ أدوات تقييم المخاطر القضائية بشكل منهجي في التنبؤ بعودة النساء إلى الإجرام - النساء المصنفات على أنهن "عالية الخطورة" يرتكبن الجريمة بأقل من نصف معدل الرجال الحاصلين على نفس الدرجة. تنتج أحدث النماذج اللغوية تقييمات سريرية مختلفة من ملاحظات حالة متطابقة اعتمادا على ما إذا كان المريض موسوما ذكرا أو أنثى. وهذه ليست حالات حافة. فهي الناتج الذي يمكن التنبؤ به للبيانات غير المكتملة هيكليا - وتخفيها مقاييس الدقة المجمعة.
وهذه أزمة تتعلق بسلامة البيانات، وليست مجرد شواغل تتعلق بالإنصاف. والأنظمة التي تفشل بالنسبة لنصف السكان ليست أنظمة عالية الأداء. إنها أنظمة يتم إخفاء إخفاقها بالمقاييس التي نستخدمها لتقييمها.
المشاريع ذات الصلة
وترتكز هذه الجلسة مجموعتان من العمل. غير مرئي حسب التصميم: صحة المرأة كنقطة عمياء في الذكاء الاصطناعي والطب (Women At The Table & FemTechnology ، 2025) يتتبع الشلال الكامل المكون من ست طبقات - من البحث السريري الافتراضي للذكور من خلال وثائق السجلات الصحية الإلكترونية المتحيزة إلى مخرجات الذكاء الاصطناعي المشوهة - ويوثق كيف لا يمكن لتصحيحات الإنصاف المطبقة على مستوى النموذج إصلاح مشكلة البنية التحتية للبيانات. التحيز بين الجنسين في الخوارزميات القضائية: تحليل عالمي للتمييز الخوارزمي (Women At The Table ، ورقة خبير CSW70 ، 2026) يظهر أن نفس النمط الهيكلي - البيانات المفقودة في المنبع ، والمخرجات المتحيزة ، والمقاييس الإجمالية التي تخفي فشل المجموعة الفرعية - تعمل بشكل متماثل في الذكاء الاصطناعي للعدالة الجنائية. وتؤسس هاتان الورقتان معا قاعدة أدلة شاملة للميادين تعيد صياغة فجوة البيانات بين الجنسين باعتبارها تحديا تقنيا للحوكمة، وليس تطلعا للتنوع.
رؤية القمة العالمية لمجتمع المعلومات لما بعد عام 2025
يصل منتدى القمة العالمية لمجتمع المعلومات لعام 2026 إلى لحظة محورية، حيث يضع الحوار العالمي الافتتاحي بشأن إدارة الذكاء الاصطناعي، الذي سيعقد في جنيف في يوليو 2026، معايير الذكاء الاصطناعي متعددة الأطراف لأول مرة. إذا لم يتم تضمين متطلبات البيانات حسب فئات الجنسين في هذه المرحلة، فسيلزم تعديلها - بتكلفة أكبر، وبعد مزيد من الضرر.
وتهدف هذه الجلسة إلى إنتاج ناتج ملموس في الوقت المناسب لهذه العملية: بيان إطاري بشأن الحد الأدنى من البيانات حسب فئات الجنسين ومتطلبات تقارير الأداء المصنفة لأنظمة الذكاء الاصطناعي عالية المخاطر. الرؤية ليست إعلانا آخر للمبادئ. وهي وثيقة للمجتمع المدني قابلة للتقديم – جاهزة للدخول في عملية الحوار العالمي، ومشاورات تنفيذ قانون الذكاء الاصطناعي للاتحاد الأوروبي، وآليات الهيئات المنشأة بموجب معاهدات الأمم المتحدة، بما في ذلك التوصيتان العامتان 40 و41 لاتفاقية القضاء على جميع أشكال التمييز ضد المرأة – التي تترجم التزام القمة العالمية لمجتمع المعلومات بالبنية التحتية الرقمية المتمحورة حول الناس والشاملة والموجهة نحو التنمية إلى معيار تقني قابل للتنفيذ. وما وضعته القمة العالمية لمجتمع المعلومات كرؤية ترمي هذه الدورة إلى المضي قدما كمتطلب.
-
ج 1. دور الحكومات وجميع أصحاب المصلحة في تعزيز تكنولوجيا المعلومات والاتصالات من أجل التنمية
-
ج 4. بناء القدرات
-
ج 6. احفظ البيئة
-
ج 7. تطبيقات تكنولوجيا المعلومات والاتصالات: الفوائد في جميع جوانب الحياة - الحكومة الإلكترونية
-
ج 7. تطبيقات تكنولوجيا المعلومات والاتصالات: الفوائد في جميع جوانب الحياة - الصحة الإلكترونية
-
ج 7. تطبيقات تكنولوجيا المعلومات والاتصالات: الفوائد في جميع جوانب الحياة - التوظيف الإلكتروني
-
ج 10. الأبعاد الأخلاقية لمجتمع المعلومات
-
ج 11. التعاون الدولي والإقليمي
جيم1 - دور الحكومات وجميع أصحاب المصلحة وتعد الحكومات من بين أكبر الجهات المشترية لأنظمة الذكاء الاصطناعي المستخدمة في الرعاية الصحية والعدالة الجنائية والخدمات الاجتماعية - وهي المجالات المحددة التي تؤدي فيها فجوة البيانات بين الجنسين إلى أكبر حالات الفشل أهمية. وهذا صحيح في البلدان ذات الدخل المرتفع، ويسري أيضا في جميع أنحاء جنوب الكرة الأرضية، حيث يتسارع نشر الذكاء الاصطناعي في القطاع العام ولا تزال أطر المشتريات قيد الإنشاء. تتناول هذه الجلسة مسؤولية جميع الحكومات في طلب أدلة على التحقق حسب فئات الجنسين قبل نشر الذكاء الاصطناعي عالي الخطورة في تطبيقات القطاع العام. وسيحدد البيان الإطاري الذي سيصدر مشتريات ملموسة وروافع تنظيمية يمكن من خلالها للحكومات - بما في ذلك تلك ذات القدرات التنظيمية المحدودة - أن تجعل الإبلاغ عن الأداء المصنف شرطا للنشر، وليس كشفا اختياريا.
جيم4 - بناء القدرات ولا يمكن إنفاذ طلب بيانات حسب طبقات الجنسين إلا إذا عرف المنظمون ومسؤولو المشتريات والمجتمع المدني ماذا يطلبون وكيف يفسرون ما يتلقونه. وهذه الفجوة في القدرات حادة في بلدان الجنوب، حيث تكون أطر إدارة الذكاء الاصطناعي أحدث والخبرة التقنية في مجال المراجعة الخوارزمية أقل رسوخا – ومع ذلك تكون العواقب المترتبة على نشر أنظمة غير متحقق منها أشد حدة. وتساهم هذه الجلسة بشكل مباشر في هذه القدرة - تسمية المقاييس المحددة ومنهجيات المراجعة وأنساق إعداد التقارير التي تجعل تقارير الأداء المصنفة مجدية في الممارسة العملية. وقد صممت نواتج الجلسة بحيث يمكن للجهات الفاعلة التي تحتاج إلى تفعيل هذه المتطلبات عبر سياقات تنظيمية متنوعة.
جيم6 - البيئة التمكينية ولا يمكن طلب بيانات حسب فئات الجنسين وتقارير الأداء من أنظمة الذكاء الاصطناعي إذا كانت البنية التحتية الأساسية للبيانات لا تدعمها. يجب أن تتضمن معايير البيانات الصحية (HL7 / FHIR ، ICD ، SNOMED) ومعماريات البيانات القضائية حقولا منظمة للمتغيرات البيولوجية - الدورة الشهرية ، والحمل ، وانقطاع الطمث - التي تغير الأهمية السريرية لكل نقطة بيانات تحتوي عليها. في معظم أنحاء جنوب الكرة الأرضية ، لا تزال البنية التحتية للبيانات الصحية قيد البناء: هذه هي اللحظة لضمان بناؤها بشكل صحيح ، مع دمج الحقول المصنفة حسب الجنس منذ البداية بدلا من تعديلها. وتتعامل هذه الجلسة مع معايير البنية التحتية للبيانات كخط أساس تنظيمي، وليس تقنية لاحقة، وتشرك هيئات وضع المعايير التي تحدد قراراتها المجالات الموجودة في الأنظمة التي يتدرب عليها الذكاء الاصطناعي عالميا.
جيم7 - الصحة الإلكترونية قاعدة الأدلة هي الأوضح والأكثر تطورا في مجال الذكاء الاصطناعي للرعاية الصحية. وتقلل أنظمة الذكاء الاصطناعي المدربة على البيانات السريرية الافتراضية للذكور من دقة التشخيص لدى النساء بنسبة 11,3 نقطة مئوية. خوارزميات التنبؤ بأمراض القلب ضعيفة الأداء بالنسبة للنساء حتى في مجموعات البيانات المتوازنة بين الجنسين. والمتغيرات المفقودة ليست غامضة - فهي مجالات مرحلة الحياة التي تحذفها السجلات الصحية الإلكترونية بشكل روتيني. وبالنسبة للنساء في جنوب الكرة الأرضية، حيث تكون البنية التحتية للتشخيص أرق وغالبا ما يتم استيراد الأدوات السريرية للذكاء الاصطناعي دون تحقق محلي، تتفاقم حالات الإخفاق: فالأنظمة التي يكون أداؤها ضعيفا بالنسبة للنساء في السياقات التي طورت فيها يكون أداؤها أسوأ عند نشرها عبر مجموعات سكانية مختلفة دون مراجعة مصنفة حسب نوع الجنس. تتناول هذه الجلسة الشكل الذي يجب أن تبدو عليه متطلبات البيانات حسب فئات الجنسين في الذكاء الاصطناعي السريري على الصعيد العالمي، وما الذي يجب أن يعنيه التحقق مقارنة ببيانات المرأة قبل اعتبار النظام مناسبا للنشر.
أدوات تقييم المخاطر القضائية، وخوارزميات أهلية الرعاية الاجتماعية، وأنظمة تخصيص الرعاية الاجتماعية هي تطبيقات ذكاء اصطناعي تديرها الحكومة ولها عواقب مباشرة على حياة المرأة. يعكس المبالغة المنهجية في التنبؤ بعودة المرأة إلى الإجرام والتوزيع المتمايز بين الجنسين لخدمات الرعاية الاجتماعية الموثق في الأبحاث الحديثة نفس الفشل الهيكلي للذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية: الأنظمة المدربة على السجلات المؤسسية المتحيزة تاريخيا، والتي يتم نشرها دون التحقق من الجنس المصنف. في جميع أنحاء جنوب الكرة الأرضية ، يتم استخدام هذه الأدوات بشكل متزايد في أنظمة القضاء والرعاية الاجتماعية مع آليات الرقابة المحدودة والعوائق الكبيرة التي تحول دون التحدي القانوني - مما يجعل متطلبات التحقق قبل النشر أكثر أهمية. تتناول هذه الجلسة متطلبات إدارة الذكاء الاصطناعي في الإدارة العامة بشكل مباشر كما هو الحال في الإعدادات السريرية.
جيم7 - التوظيف الإلكتروني وتطبق أدوات التوظيف الخوارزمية وإدارة الأداء وفرز العمالة الذكاء الاصطناعي على قرارات سوق العمل على نطاق واسع. وعندما تعكس بيانات التدريب أنماط التوظيف الجنسانية تاريخيا، فإن هذه الأنظمة تخاطر بالتشفير وتضخيم أوجه عدم المساواة القائمة. وفي سياقات الجنوب العالمي، حيث يؤثر العمالة غير الرسمية واستبعاد سوق العمل على النساء بالفعل بشكل غير متناسب، يضيف نشر التوظيف ذكاء الاصطناعي دون التحقق المصنف حسب نوع الجنس طبقة أخرى من العيوب الخوارزمية. ويتضمن الإطار عبر الميادين لهذه الدورة صراحة الذكاء الاصطناعي للتوظيف، والمتطلبات الدنيا للتحقق من صحة الجنسين المصنفة على أساس الجنسين مصممة لتنطبق عبر ميادين التطبيق عالية المخاطر وعبر سياقات الدخل.
جيم10 - الأبعاد الأخلاقية لمجتمع المعلومات. لا تشكل مقاييس الدقة الإجمالية معيارا أخلاقيا كافيا للذكاء الاصطناعي عالي المخاطر. إن النظام الذي يعمل بشكل جيد في المتوسط بينما يخذل النساء بشكل منهجي - ويفشلن بشدة في سياقات جنوب الكرة الأرضية حيث تكون آليات الانتصاف أضعف - ليس نظاما عالي الأداء. وهو نظام تخفي أعطاله بالمقاييس المستخدمة لتقييمه. وتعيد هذه الجلسة صياغة التقارير المصنفة حسب نوع الجنس والخصائص المتقاطعة بوصفها الحد الأدنى من التعبير عن الالتزام الأخلاقي بالذكاء الاصطناعي، مما ينقل المحادثة من المبادئ إلى المتطلبات القابلة للإنفاذ. ويهدف البيان الإطاري إلى إضفاء طابع تقني وتشغيلي على البعد الأخلاقي لمنتدى القمة لعام 2026 يتجاوز جنيف.
جيم11 - التعاون الدولي والإقليمي تعد فجوة البيانات بين الجنسين في الذكاء الاصطناعي مشكلة عالمية في مسار حل متعدد الأطراف. وتوفر التزامات اتفاقية القضاء على جميع أشكال التمييز ضد المرأة، والميثاق الرقمي العالمي، والحوار العالمي الافتتاحي بشأن إدارة الذكاء الاصطناعي الأطر القائمة التي يمكن من خلالها النهوض بالحد الأدنى من متطلبات البيانات حسب فئات الجنسين دوليا. وتواجه النساء في بلدان الجنوب الآثار المعقدة الناجمة عن ندرة البيانات، وضعف البيئات التنظيمية، ونشر الأنظمة المعتمدة على السكان الذين لا يمثلونهن – مما يجعل التعاون الدولي بشأن المعايير الدنيا مسألة إدارية ليس فقط مسألة إدارية، بل ضرورة لتحقيق الإنصاف. تم وضع مخرجات هذه الجلسة بشكل صريح لتقديمها إلى عملية الحوار العالمي ، ومراكز تصميمها صوت الجنوب العالمي كمؤلف مشارك للمتطلبات ، وليست متلقيا للمعايير الموضوعة في مكان آخر. ومنتدى القمة العالمية لمجتمع المعلومات لعام 2026 هو اللحظة المناسبة، وجنيف المكان المناسب، لضمان بناء الجيل الأول من معايير إدارة الذكاء الاصطناعي متعددة الأطراف لجميع النساء – وليس فقط النساء اللواتي جمعت بياناتهن.
-
الهدف 3: ضمان حياة صحية وتعزيز الرفاه للجميع
-
الهدف 5: تحقيق المساواة بين الجنسين وتمكين جميع النساء والفتيات
-
الهدف 8: تعزيز النمو الاقتصادي الشامل والمستدام والعمالة والعمل اللائق للجميع
-
الهدف 10: الحد من عدم المساواة داخل البلدان وفيما بينها
-
الهدف 16: تعزيز مجتمعات عادلة وسلمية وشاملة
-
الهدف 17: تنشيط الشراكة العالمية من أجل التنمية المستدامة
الهدف 3 - الصحة الجيدة والرفاه الذكاء الاصطناعي للرعاية الصحية هو مجال الأدلة الأساسية للجلسة، والإخفاقات الموثقة هي إخفاقات النتائج الصحية: انخفاض دقة التشخيص، والأحداث القلبية الفائتة، وتأخر العلاج، والتقييمات السريرية التي تختلف بناء على وسم جنس المريض بدلا من عرضه السريري. وبالنسبة للنساء في جنوب الكرة الأرضية، حيث تكون قدرات النظام الصحي أكثر تقييدا وغالبا ما تستورد الأدوات السريرية للذكاء الاصطناعي دون تحقق محلي، فإن هذه الإخفاقات تترجم مباشرة إلى مرض يمكن تجنبه، وتأخر في الرعاية، ووفيات يمكن الوقاية منها. يعد تحديد الحد الأدنى من البيانات حسب فئات الجنسين ومتطلبات التحقق من الذكاء الاصطناعي السريري شرطا أساسيا لمساهمة الذكاء الاصطناعي في تحقيق الهدف 3 من أهداف التنمية المستدامة بدلا من تقويضه. وتدفع هذه الجلسة بهذا المطلب كمعيار إداري ملموس.
الهدف 5 - المساواة بين الجنسين وتمكين جميع النساء والفتيات والمساواة بين الجنسين هي الالتزام الأساسي في كل عنصر من عناصر هذه الجلسة. وأنظمة الذكاء الاصطناعي التي تحقق نتائج أسوأ على نحو منهجي للمرأة في مجال الرعاية الصحية والعدالة الجنائية والعمالة ليست أدوات محايدة - فهي بنية تحتية تشفر الاستبعاد التاريخي وتزيزه. ويتطلب تحقيق الهدف 5 من أهداف التنمية المستدامة في عالم تتسم فيه القرارات عالية الخطورة بشكل متزايد بالأتمتة تمثيلا دقيقا للنساء، وأن يتم التحقق من صحة الأنظمة على أساس نتائج المرأة قبل نشرها، وأن تكون النساء - بما فيهن النساء في بلدان الجنوب - حاضرات كمصممات مشاركات للمعايير التي تحكم هذه الأنظمة، وليس فقط كمواضيع لنواتجها. وبيان الإطار الذي تصدر عنه هذه الجلسة هو مساهمة مباشرة في التشغيل التقني للهدف 5 من أهداف التنمية المستدامة.
الهدف 8 – العمل اللائق والنمو الاقتصادي وتمتد تبعات الذكاء الاصطناعي المنحاز للجنسين إلى أبعد من الصحة والعدالة لتشمل الحياة الاقتصادية. فرز فرص العمل وخوارزميات التوظيف المدربة على بيانات سوق العمل الجنسانية تاريخيا تخاطر بإضعاف المرأة بشكل منهجي عند الوصول إلى العمل اللائق. التشخيص الخاطئ وتأخر العلاج - المخرجات التي يمكن التنبؤ بها للذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية المدربة على بيانات التغيب عن الذكور - تولد تكاليف اقتصادية تتحملها النساء بشكل غير متناسب: خسارة الدخل، وانخفاض المشاركة في القوى العاملة، وأعباء الرعاية التي تقع على عاتق النساء عندما تفشل الأنظمة الصحية في تحديد حالتهن ومعالجتها بدقة. في سياقات الجنوب العالمي، حيث المشاركة الاقتصادية للمرأة مقيدة بالفعل بالحواجز الهيكلية، تؤدي هذه الإخفاقات الخوارزمية إلى تفاقم الحرمان القائم. وبالتالي، فإن متطلبات التحقق حسب فئات الجنسين للتوظيف والرعاية الصحية يعد الذكاء الاصطناعي من قضايا الهدف 8 من أهداف التنمية المستدامة بقدر ما هي إحدى قضايا الهدف 5.
الهدف 10 - الحد من أوجه عدم المساواة فجوة البيانات بين الجنسين في الذكاء الاصطناعي هي آلية لإعادة إنتاج عدم المساواة. وعندما تنشر أنظمة الذكاء الاصطناعي المدربة على البيانات المتحيزة تاريخيا على نطاق واسع - في الإعدادات السريرية وقاعات المحاكم ومكاتب الرعاية الاجتماعية وعمليات التوظيف - فإنها لا تعكس فقط أوجه عدم المساواة القائمة؛ إنهم يضعون طابعا مؤسسيا عليها في شكل خوارزمي ويطبقونها بسرعة ونطاق لا يمكن لأي بيروقراطية بشرية أن تضاهيه. وتخفي المقاييس الإجمالية المستخدمة لتقييم هذه الأنظمة تأثيرها التفاضلي، مما يسمح لفشل المرأة، ولا سيما للنساء عند تقاطع نوع الجنس والعرق والجغرافيا، بأن يظلوا غير مرئيين في سجلات الأداء الرسمية. يعد الإبلاغ المصنف حسب الجنس والخصائص المتقاطعة هو الحد الأدنى من المتطلبات التقنية لجعل عدم المساواة مرئيا - والوضوح هو الشرط المسبق للمساءلة. وتعزز هذه الجلسة هذا المطلب كمعيار إدارة يمكن تطبيقه عبر سياقات الدخل المرتفع وبلدان الجنوب على حد سواء.
الهدف 16 – السلام والعدالة والمؤسسات القوية إن أدوات تقييم المخاطر القضائية التي تبالغ في التنبؤ بشكل منهجي بعودة المرأة إلى الإجرام ، وخوارزميات الرعاية الاجتماعية التي تخصص موارد أقل للنساء ذوي الاحتياجات المتطابقة مع الرجال ، هي إخفاقات للمؤسسات المكلفة بتحقيق العدالة والحماية. وتتطلب المؤسسات القوية في عصر الذكاء الاصطناعي التحقق من صحة أنظمة صنع القرار المؤتمتة المستخدمة في سياقات القضاء والإدارة العامة مقابل نتائج جميع الفئات السكانية التي تحكمها - وليس على النحو الأمثل لمقاييس الأداء المجمعة التي تخفي فشل المجموعات الفرعية. وفي الولايات القضائية في جنوب الكرة الأرضية حيث يزداد التحدي القانوني للقرارات الخوارزمية أصعب وتزداد آليات المساءلة المؤسسية أضعف، يشكل نشر العدالة غير المحققة للذكاء الاصطناعي تهديدا خطيرا بشكل خاص للهدف 16 من أهداف التنمية المستدامة. وتعد متطلبات التحقق حسب فئات الجنسين قبل النشر أساسا لإدارة الذكاء الاصطناعي العادلة والخاضعة للمساءلة، وهذه الجلسة تدفعها على هذا النحو.
الهدف 17 - الشراكات من أجل تحقيق الأهداف ولا يمكن لأي حكومة أو هيئة معايير أو منظمة من منظمات المجتمع المدني أن تسد فجوة البيانات بين الجنسين في الذكاء الاصطناعي وحدها. والمشكلة هيكلية وشاملة للميادين وعالمية - ويتطلب الحل هذا النوع من الشراكة متعددة الأطراف المستدامة التي يدعو إليها الهدف 17 من أهداف التنمية المستدامة. وصممت هذه الجلسة لبناء ذلك بالضبط: الجمع بين هيئات معايير البيانات ومطوري الذكاء الاصطناعي والمنظمين وأعضاء الهيئات المنشأة بموجب معاهدات والمجتمع المدني من كل من شمال الكرة وجنوب الكرة الأرضية لإنتاج بيان إطاري مشترك يمكن أن ينتقل إلى عمليات إدارة متعددة في وقت واحد. وبالاشتراك في الموقع مع الحوار العالمي الافتتاحي بشأن إدارة الذكاء الاصطناعي يجعل منتدى القمة العالمية لمجتمع المعلومات لعام 2026 نقطة انطلاق فريدة لضمان أن يعكس الجيل الأول من معايير الذكاء الاصطناعي متعددة الأطراف شراكة عالمية حقيقية - تتواجد فيها المجتمعات التي تتحمل أكبر تكاليف فجوة البيانات بين الجنسين كمهندسين للحل.
- الهدف 3: تعزيز مساحة رقمية شاملة ومفتوحة وآمنة ومأمونة تحترم حقوق الإنسان وتحميها وتعززها
- الهدف الأول: سد جميع الفجوات الرقمية وتسريع التقدم في تحقيق أهداف التنمية المستدامة
- الهدف الثاني: توسيع نطاق الشمول في الاقتصاد الرقمي والاستفادة منه للجميع
- الهدف الخامس: تعزيز الحوكمة الدولية للذكاء الاصطناعي لصالح البشرية
- الهدف الرابع: تعزيز نهج حوكمة البيانات المسؤولة والعادلة والمتوافقة