لقد كان للثورة الرقمية التي ظهرت في القرن العشرين أثر في إحداث تأثيرات جذرية تضمنت نواحي الحياة المختلفة، خصوصًا في المجال الإقتصادي، والتي تمثلت بثلاث صور ( الذكاء الإصطناعيArtificial Intelligence( AI) وإنترنت الأشياء Internet of Things والبيانات الضخمة Big Data ، وفيما يتعلق بالذكاء الإصطناعي، فقد تم إكتشافهُ في منتصف خمسينات القرن الماضي الذي تعد الولادة الحقيقية لهُ في المؤتمر الذي نُظم في الولايات المتحدة الأمريكية على يد العالمان John McCarthyو Marvin Minsky ، وعلى مرًّ السنين تطورت تقنيات الذكاء الإصطناعي بشكل متسارع الى أن وصلت بعض التطبيقات أن تكون لها القدرة على التعلم الذاتي من المواقف التي تمرًّ بها، فتتصرف بأستقلالية وفقًا للظروف والمواقف المحيطة بها، كالطأئرات المسيَّرة ذاتيًا والسيارت ذاتية القيادة والروبوتات وغيرها، وعلى الرغم من الفوائد التي لاتُعّد ولا تُحصى للذكاء الإصطناعي وتطبيقاته في المجالات الطبية والعسكرية والتعليمة وغيرها، إلا أن لهذه التطبيقات أثر سلبي على الإنسان فقد نتج عن استخدامها المساس بالمصالح المحمية قانونًا، لذا يؤدي ظهورها ، التفكير بشكل جديَّ حول التأثيرات المستجدة التي ستُحدثها هذه التقنية الثورية بما تملكه من إمكانيات متطورة ومقدرة على التصرف بشكل ذاتي ودون الحاجة لأي تدخل بشري ، لذا تحتم ﻋﻠﻰ اﻟﻤﺸﺮع إﻋﺎدة ﺗﻜﯿﯿﻒ ﻗﻮاﻋﺪه اﻟﻘﺎﻧﻮﻧﯿﺔ ذات اﻟﻤﺪﻟﻮل اﻟﻮاﻗﻌﻲ واﻟﻤﺎدي من أجل التعامل ﻣﻊ واﻗﻊ إﻓﺘﺮاﺿﻲ ﻏﯿﺮ ﻣﻠﻤﻮس ﻓﻲ حالات متعددة تحديدًا ﻣﻊ مرحلة إﻧﺘﻘﺎل ﻓﻜﺮة اﻟﺬﻛﺎء الإﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻣﻦ الإطار اﻟﻤﻌﻨﻮي ﻏﯿﺮ اﻟﻤﻠﻤﻮس واﻟﺨﺎص، إﻟﻰ الإطار اﻟﻤﺎدي اﻟﻤﺤﺴﻮس واﻟﻌﺎم، وﻣﻦ إطﺎر اﻟﺒﺮﻣﺠﯿﺎت سهلة التحكم إﻟﻰ ﻧﻈﺎم اﻟﺒﺮﻣﺠﯿﺎت اﻟﺬﻛﯿﺔ، ﺳﻮاء تعلق هذا الأمر بتطور قدرات البشر أو تطوير تطبيقات الذكاء الإصطناعي من الناحية الفيزيائية أو المادية بصورة تحاكي البشر في تصرفاتهم وأفعالهم لذا الحاجة تستدعي التأطير القانوني للقواعد التي تحكم هذا الذكاء وتحديد المسؤولية المدنية والجنائية بصورتي العمد والخطأ الناجمة عن كل أخلال يصيب المصالح المحمية. Abstract The digital revolution that emerged in the twentieth century had a radical impact on various aspects of life, especially in the economic industry, which included three forms (Artificial Intelligence (AI), the Internet of Things, and Big Data. With regard to artificial intelligence, it was discovered in the mid-fifties of the last century, and its real birth was at the conference organized in the United States of America by the scientists John McCarthy and Marvin Minsky. Over the years, artificial intelligence techniques have developed rapidly until some applications have reached the ability to self-learn from the situations that they encounter and act independently according to the circumstances and situations surrounding it, such as drones, driverless cars, robots, etc., and despite the countless benefits of artificial intelligence and its applications in the medical, military, educational, and other fields, these applications have a negative impact on humans, which may result in using it to harm legally protected interests. Therefore, the emergence of artificial intelligence applications leads to serious thinking about the new effects that this revolutionary technology will have with its advanced capabilities and the ability to act independently and without the need for any intervention .Therefore, it is necessary for the legislator to readapt its legal rules with a realistic and material meaning in order to deal with a hypothetical, intangible occurrence occurs in several cases, specifically with the transition of the idea of artificial intelligence from the established framework from the intangible and private intention, to the concrete, tangible and public framework, and from the easy-to-control software framework to the intelligent software system, whether this matter relates to the development of human capabilities or the development of artificial intelligence applications from a physical or physical perspective in a way that mimics humans in their behavior and actions. Therefore, the need demands for legal framing of the rules that govern this intelligence and determining civil and criminal liability weather it is intentionality and unintentionally that resulting from every breach of the protected interest
Abstract:
Interest in the topic of prediction has increased in recent years and appeared modern methods such as Artificial Neural Networks models, if these methods are able to learn and adapt self with any model, and does not require assumptions on the nature of the time series. On the other hand, the methods currently used to predict the classic method such as Box-Jenkins may be difficult to diagnose chain and modeling because they assume strict conditions.
... Show More