الامتثال في مجال الذكاء الاصطناعي: حوكمة أنظمة الذكاء الاصطناعي واستخدام الذكاء الاصطناعي في أعمال الامتثال

يعني امتثال الذكاء الاصطناعي أمرين: العمل المستمر لضمان استيفاء أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تطوّرها مؤسستك أو تستخدمها للقوانين والمعايير والسياسات الداخلية المعمول بها، واستخدام الذكاء الاصطناعي لأداء أعمال الامتثال الروتينية ذات الحجم الكبير.

تتناول هذه المقالة المعنيين معًا: المخاطر التي يعالجها امتثال الذكاء الاصطناعي، والأطر الرئيسية، وكيفية بناء برنامج للامتثال، والضوابط الخاصة بوكلاء الذكاء الاصطناعي، والمجالات التي يساعد فيها الذكاء الاصطناعي فرق الامتثال. وتُختتم بأسئلة ينبغي طرحها قبل شراء أداة امتثال.

ما امتثال الذكاء الاصطناعي؟

يشير امتثال الذكاء الاصطناعي إلى أمرين: جعل أنظمة الذكاء الاصطناعي تستوفي القواعد التي تنص عليها لوائح الذكاء الاصطناعي، واستخدام الذكاء الاصطناعي لأداء أعمال الامتثال.

بالمعنى الأول، يضمن امتثال الذكاء الاصطناعي التزام نظام الذكاء الاصطناعي بالقوانين واللوائح والمعايير الأخلاقية والسياسات الداخلية طوال دورة حياة الذكاء الاصطناعي، بدءًا من بيانات التدريب وصولًا إلى الأداء والاستخدام.

على سبيل المثال، يُلزم القانون المحلي رقم 144 لمدينة نيويورك أصحاب العمل الذين يستخدمون أداة آلية لاتخاذ قرارات التوظيف بإخضاعها لتدقيق بشأن التحيز في غضون عام واحد من استخدامها، وإتاحة المعلومات المتعلقة بالتدقيق للعامة، وإخطار الموظفين أو المرشحين للوظائف.

يُعد العمل على الامتثال التنظيمي للذكاء الاصطناعي عملًا مستمرًا، لأن تطبيقات الذكاء الاصطناعي تخضع للتحديث، وتتغير البيانات التي تعمل عليها، وتتطور اللوائح.

بالمعنى الثاني، تستخدم فرق الامتثال الذكاء الاصطناعي للأعمال الروتينية ذات الحجم الكبير، مثل مراقبة المعاملات ومراجعة المستندات وتتبع التغييرات التنظيمية.

على سبيل المثال، تستخدم بعض المؤسسات المالية الذكاء الاصطناعي لمراجعة المعاملات والحد من الإيجابيات الكاذبة في تنبيهات مراقبة المعاملات قبل أن يقرر المحللون أيّها يستلزم تقديم بلاغ عن نشاط مشبوه.

امتثال الذكاء الاصطناعي مقابل حوكمة الذكاء الاصطناعي مقابل إدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي

تتداخل هذه المصطلحات الثلاثة لكنها تغطي جوانب مختلفة: فالحوكمة تضع القواعد، وإدارة المخاطر تكشف ما قد يسوء، والامتثال يضمن الوفاء بالقواعد.

أهمية امتثال الذكاء الاصطناعي

يحدّ تحقيق امتثال الذكاء الاصطناعي من تعرّضك للغرامات، ويحمي خصوصية الأشخاص الذين تعالج أنظمة الذكاء الاصطناعي لديك معلوماتهم، ويمكّن مؤسستك من تقديم بيان بشأن استخدامها لأنظمة الذكاء الاصطناعي في حال إجراء تدقيق.

• العقوبات التنظيمية: بموجب قانون الاتحاد الأوروبي للذكاء الاصطناعي، قد يكلّف استخدام ممارسة محظورة في مجال الذكاء الاصطناعي، مثل استنتاج مشاعر الموظفين في العمل، ما يصل إلى 35 مليون يورو أو 7% من حجم المبيعات السنوي العالمي. ويمكن أن يواجه المزوّدون والجهات المُشغِّلة غرامات تصل إلى 15 مليون يورو أو 3% عند مخالفة القانون.
• حماية البيانات: يخضع نظام الذكاء الاصطناعي الذي يعالج بيانات شخصية لقوانين حماية البيانات، مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) في الاتحاد الأوروبي. ويشمل ذلك بيانات التدريب والمطالبات والمخرجات التي تحتوي على بيانات شخصية.
• الجاهزية للتدقيق: تتيح لك السجلات التي توضح أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تستخدمها، ومَن وافق عليها، وكيفية مراقبتها، الردَّ على الجهات التنظيمية والمدققين والعملاء.

المخاطر الرئيسية التي يعالجها امتثال الذكاء الاصطناعي

يعالج امتثال الذكاء الاصطناعي خمس مخاطر رئيسية: التحيز الخوارزمي، وانعدام القابلية للتفسير، والهلوسات في العمليات الخاضعة للتنظيم، وخصوصية البيانات وتسربها، والذكاء الاصطناعي الخفي.

تكبير

فيما يلي أوجه ظهور المخاطر الرئيسية وأمثلة على الضوابط التي تُبقيها تحت السيطرة:

• التحيز الخوارزمي: يكرّر النموذج أنماطًا موجودة في بيانات تدريبه تضرّ بفئات معينة. فقد تمنح أداة توظيف، على سبيل المثال، المرشحين ترتيبًا أدنى بناءً على مؤشر بديل للعمر أو الأصل العرقي، مثل سنة التخرج أو الرمز البريدي. وتساعد عمليات تدقيق التحيز، التي تقارن النتائج بين الفئات الديموغرافية، في الكشف عن هذه الأنماط.
• انعدام القابلية للتفسير: لا تستطيع المؤسسة توضيح كيفية توصّل النموذج إلى قرار ما. فإذا لم تتمكن جهة إقراض من تفسير سبب رفض النموذج لقرض ما، فلن تتمكن من الدفاع عن النتيجة. وتتجنب المؤسسات ذلك بتوثيق مدخلات النموذج ومنطق اتخاذ القرار، واختيار نماذج ذات مخرجات قابلة للتتبع.
• الهلوسات في العمليات الخاضعة للتنظيم: تصرّح أداة ذكاء اصطناعي توليدي بمعلومة خاطئة بثقة. فعلى سبيل المثال، قد يطلب محامٍ من أداة ذكاء اصطناعي سوابق قضائية تدعم حجةً ما، فيتلقى استشهادات بأحكام قضائية لا وجود لها. ويساعد اشتراط ذكر المصادر لكل مُخرَج، وتكليف شخص مؤهل بالتحقق منها، في اكتشاف مثل هذه الأخطاء.
• خصوصية البيانات وتسربها: تصل معلومات سرية أو معلومات العملاء إلى أداة خارج نطاق سيطرة المؤسسة. فعلى سبيل المثال، قد يلصق أحد الموظفين سجلات العملاء في أداة ذكاء اصطناعي عامة تحتفظ بالمدخلات لتدريب نماذج مستقبلية. ويحدّ استخدام الأدوات المعتمدة فقط، التي تخضع لقيود تعاقدية على التدريب والاحتفاظ بالبيانات، من هذا الخطر.
• الذكاء الاصطناعي الخفي: يستخدم الموظفون أدوات ذكاء اصطناعي لم توافق عليها المؤسسة أو لا تستطيع رصدها. وفي استطلاع أجرته Compliance Week عام 2026، أفاد 42% من المشاركين باستخدام الموظفين للذكاء الاصطناعي دون إدارة. وتشمل الحلول الممكنة قائمةً بالأدوات المعتمدة مقرونةً بعملية سريعة للموافقة على أدوات الذكاء الاصطناعي، وبوابات الويب.

الأطر الرئيسية لامتثال الذكاء الاصطناعي

يستند امتثال الذكاء الاصطناعي إلى أطر ملزمة لحوكمة الذكاء الاصطناعي، مثل قانون الاتحاد الأوروبي للذكاء الاصطناعي، وأطر طوعية تساعد المؤسسات على الوفاء بها، مثل إطار NIST لإدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي ومعيار ISO/IEC 42001.

قانون الاتحاد الأوروبي للذكاء الاصطناعي

يتبنى قانون الاتحاد الأوروبي للذكاء الاصطناعي (اللائحة (EU) 2024/1689) نهجًا قائمًا على المخاطر في تنظيم الذكاء الاصطناعي: إذ تُحظر بعض الممارسات حظرًا تامًا، وتخضع الأنظمة عالية المخاطر لقيود صارمة، بينما لا تخضع أنظمة أخرى إلا لقواعد شفافية خفيفة. ويسري على المزوّدين والجهات المُشغِّلة في كل مكان «حيث تُستخدم المخرجات التي ينتجها نظام الذكاء الاصطناعي في الاتحاد».

تعتمد الالتزامات بموجب قانون الاتحاد الأوروبي للذكاء الاصطناعي على دور المؤسسة:

• يجب على الجهات التي تطوّر نظام ذكاء اصطناعي عالي المخاطر أو تطرحه في السوق باسمها (المزوّدون) إجراء تقييم المطابقة، ووضع علامة CE، وتسجيل النظام، والاحتفاظ بالوثائق الفنية، ومراقبته بعد إطلاقه.
• يجب على الجهات التي تستخدم نظامًا طوّره طرف آخر (الجهات المُشغِّلة) اتباع تعليمات المزوّد، وإسناد الإشراف إلى أشخاص يتمتعون «بالكفاءة والتدريب والصلاحية اللازمة»، والاحتفاظ بالسجلات لمدة ستة أشهر على الأقل، وإبلاغ العاملين وغيرهم ممن يتأثرون بقراراته.

تكبير

يُطبَّق القانون على مراحل. فقد سرت القواعد المتعلقة بالممارسات المحظورة، والإلمام بالذكاء الاصطناعي، والذكاء الاصطناعي للأغراض العامة منذ عام 2025، في حين تبدأ الالتزامات الخاصة بالأنظمة عالية المخاطر في 2 ديسمبر 2027، وفي 2 أغسطس 2028 بالنسبة إلى الذكاء الاصطناعي المدمج في المنتجات المشمولة بقانون الاتحاد الأوروبي لسلامة المنتجات.

يُعد المعيار EN 18286:2026 بشأن أنظمة إدارة الجودة أول معيار أوروبي يدعم القانون. ويُفترض أن المزوّدين الذين يتّبعونه يستوفون متطلب إدارة الجودة الوارد في القانون.

إطار NIST لإدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي

يُعد إطار NIST AI RMF (إطار إدارة المخاطر)، الصادر في يناير 2023، إطارًا أمريكيًا طوعيًا مبنيًا على أربع وظائف: الحوكمة (Govern)، ورسم الخريطة (Map)، والقياس (Measure)، والإدارة (Manage).

ويطبّق ملف الذكاء الاصطناعي التوليدي التابع له، الصادر في يوليو 2024، هذا الإطار على مخاطر الذكاء الاصطناعي التوليدي.

ISO/IEC 42001

يُعد ISO/IEC 42001 المعيار الدولي لأنظمة إدارة الذكاء الاصطناعي، ويغطي السياسات والأدوار والعمليات التي تحكم تطوير الذكاء الاصطناعي واستخدامه بشكل مسؤول. والحصول على الشهادة طوعي، وتمنحها جهات منح شهادات مستقلة، وليس منظمة ISO نفسها.

تغطي الشهادة نظام الإدارة في المؤسسة، وليس منتج ذكاء اصطناعي بعينه.

القواعد الأمريكية والقطاعية التي تنطبق على الذكاء الاصطناعي

لا يوجد في الولايات المتحدة قانون اتحادي موحد للذكاء الاصطناعي. وتصدر القواعد عن المدن والولايات، إضافة إلى القوانين واللوائح القائمة التي تنطبق على الذكاء الاصطناعي.

على سبيل المثال، ينظّم القانون SB26-189 في ولاية كولورادو، الذي يدخل حيز التنفيذ في 1 يناير 2027، تقنيات اتخاذ القرار الآلي، كما تنطبق قوانين الخصوصية، مثل قانون خصوصية المستهلك في كاليفورنيا (CCPA) أو قانون HIPAA، كلما عالج الذكاء الاصطناعي بيانات محمية.

كيفية بناء برنامج لامتثال الذكاء الاصطناعي

يتضمن بناء برنامج لامتثال الذكاء الاصطناعي ست خطوات: حصر أنظمة الذكاء الاصطناعي لديك، وتصنيفها حسب المخاطر، وربط الضوابط بالقواعد المنطبقة، وتعيين مسؤولين عنها، وتوثيق كل نظام، ومراقبته بسجلات يمكن للمدقق فحصها.

تكبير

تنتهي كل خطوة أدناه بالسجل الذي تنتجه:

1. احصر كل أنظمة الذكاء الاصطناعي. أدرج الأنظمة التي تطوّرها مؤسستك أو تشتريها أو تستخدمها، بما في ذلك ميزات الذكاء الاصطناعي المضمّنة في البرامج الحالية والأدوات التي اعتمدها الموظفون دون موافقة. وسجّل وظيفة كل نظام، ومن يستخدمه، والبيانات التي يتعامل معها.
   المُخرَج: قائمة جرد لأنظمة الذكاء الاصطناعي.
2. صنّف كل حالة استخدام حسب المخاطر. قيّم كل نظام وفقًا للضرر الذي قد يسببه، باستخدام نظام تصنيف مثل مستويات المخاطر في قانون الاتحاد الأوروبي للذكاء الاصطناعي. فعلى سبيل المثال، تُعد الأداة التي تحدد أقساط التأمين على الحياة عالية المخاطر بموجب القانون، بينما لا تُعد كذلك الأداة التي تلخّص الاجتماعات الداخلية.
   المُخرَج: سجل المخاطر.
3. اربط الضوابط بالقواعد المنطبقة. أدرج القوانين والمعايير والسياسات الداخلية التي تنطبق على كل نظام، والضابط الذي يفي بكل متطلب من متطلبات الامتثال. فعلى سبيل المثال، تساعد المراجعة البشرية الموثقة على استيفاء متطلبات الإشراف البشري في قانون الاتحاد الأوروبي للذكاء الاصطناعي للأنظمة عالية المخاطر، ودعوة إطار NIST AI RMF إلى عمليات إشراف بشري موثقة.
   المُخرَج: خريطة الضوابط.
4. عيّن المسؤولين ونقاط الإشراف البشري. حدّد مسؤولًا عن كل نظام، وقرّر أين يراجع شخصٌ ما مخرجاته. فعلى سبيل المثال، تتولى الشؤون القانونية والامتثال مسؤولية الالتزامات، ويتولى الأمن مسؤولية الضوابط الفنية، ويتولى أصحاب الأعمال مسؤولية حالات الاستخدام الخاصة بهم، ويتحمّل مسؤول تنفيذي واحد المساءلة الشاملة. واحرص على أن يكون الأشخاص في جميع أنحاء المؤسسة على دراية بذلك، وأنشئ قنوات تواصل واضحة.
   المُخرَج: مسؤولون محددون بالاسم لكل نظام.
5. وثّق كل نظام. سجّل الغرض من كل نظام، وبيانات تدريبه، واختباراته، وقيوده المعروفة بصيغ مثل بطاقات النماذج وتقييمات الأثر. ويجب على مزوّدي الأنظمة عالية المخاطر أيضًا إعداد الوثائق الفنية الواردة في الملحق الرابع من قانون الاتحاد الأوروبي للذكاء الاصطناعي.
   المُخرَج: مجموعة وثائق النظام.
6. راقب وسجّل واحتفظ بالأدلة. صمّم السجلات منذ البداية لتكون أدلة تدقيق تُظهر ما فعله النظام ومن راجعه. ويُلزم قانون الاتحاد الأوروبي للذكاء الاصطناعي الأنظمة عالية المخاطر بتسجيل الأحداث تلقائيًا طوال دورة حياتها. وينبغي أن يتضمن مسار التدقيق ما يلي:
   • النموذج المستخدم وإصداره
   • المدخلات والمخرجات، أو عينة محددة منها
   • بيانات التدريب أو الضبط الدقيق
   • نقاط المراجعة البشرية ونتائجها
   • الإجراءات التي اتخذها الوكيل والصلاحيات التي استخدمها
   • مدة الاحتفاظ بكل سجل

المُخرَج: سجلات المراقبة ومسار التدقيق.

يمكن لأدوات امتثال الذكاء الاصطناعي المتخصصة، مثل IBM watsonx.governance وOneTrust AI Governance، أن تتولى أجزاءً من هذا البرنامج، بما في ذلك حصر أنظمة الذكاء الاصطناعي، وتقييمات المخاطر وفقًا لقانون الاتحاد الأوروبي للذكاء الاصطناعي، والتوثيق.

كيفية اعتماد أدوات الذكاء الاصطناعي التي يمكن للموظفين استخدامها

قبل اعتماد أي أداة ذكاء اصطناعي، تحقّق من أربعة أمور:

• الوصول إلى البيانات: الملفات والأنظمة وقواعد المعرفة المتصلة التي يمكن للأداة قراءتها، وما إذا كانت تحتوي على بيانات شخصية قد تكشفها الأداة.
• التدريب على المدخلات: ما إذا كان المورّد يستخدم المطالبات أو الملفات أو المخرجات لتدريب نماذجه، وما إذا كان عقدك مع المورّد يحظر ذلك.
• الاحتفاظ بالبيانات: المدة التي يحتفظ فيها المورّد بالمطالبات والملفات وسجل المحادثات، وما إذا كان بإمكانك تقصيرها.
• الاستضافة والنقل: المكان الذي يخزّن فيه المورّد البيانات ويعالجها، بما في ذلك نقلها خارج منطقتك.

ضوابط الامتثال لوكلاء الذكاء الاصطناعي

يحتاج وكلاء الذكاء الاصطناعي إلى ضوابط أكثر من أدوات الدردشة، لأنهم يقررون خطواتهم بأنفسهم ويتصرفون من خلال الأدوات والصلاحيات الممنوحة لهم. وتُبقيهم ثلاثة ضوابط تحت السيطرة:

• الوصول بأقل قدر من الصلاحيات: امنح الوكيل الأدوات والصلاحيات التي تحتاجها مهمته فقط. وتُعد الوكالة المفرطة (Excessive Agency)، أي قدرة الوكيل على فعل أكثر مما تتطلبه مهمته، أحد أبرز المخاطر الأمنية وفقًا لقائمة OWASP Top 10 for LLM Applications 2026.
• سجل لكل إجراء: سجّل كل استدعاء للأدوات، والبيانات التي جرى الوصول إليها، والصلاحيات المستخدمة، لتتبّع ما فعله الوكيل ولصالح من.
• الموافقة البشرية على الإجراءات عالية التأثير: اشترط أن يؤكد شخصٌ ما الخطوات التي ترسل البيانات خارج المؤسسة، أو تنقل الأموال، أو لا يمكن التراجع عنها.

كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي في أعمال الامتثال

تستخدم فرق الامتثال وإدارة المخاطر الذكاء الاصطناعي لمراقبة الضوابط، وتقييم المخاطر، وتتبع التغييرات التنظيمية، ومراجعة المستندات، وفرز تنبيهات الجرائم المالية.

في استطلاع أجرته Compliance Week عام 2026 وشمل 193 من قادة الامتثال والأخلاقيات والمخاطر والتدقيق، أفاد أكثر من 83% منهم بأنهم يستخدمون الذكاء الاصطناعي، وذكر ما يقرب من 40% أن شركاتهم نشرته لتقييم المخاطر والمراقبة.

تشمل حالات الاستخدام الشائعة للذكاء الاصطناعي في مجال الامتثال ما يلي:

• المراقبة المستمرة للامتثال وجمع الأدلة: يُجري الذكاء الاصطناعي عمليات الفحص ويجمع الأدلة على فعاليتها (مثل عمليات التفتيش المتأخرة على سلامة المعدات في أحد المصانع).
• تقييم المخاطر وتحديد الأولويات: يرتّب الذكاء الاصطناعي وحدات الأعمال أو الأطراف الثالثة حسب المخاطر (مثل المورّدين الذين يواجهون عقوبات جديدة أو تعرضًا لدعاوى قضائية).
• مراقبة التغييرات التنظيمية: يتتبّع الذكاء الاصطناعي منشورات الجهات التنظيمية ويلخّص التغييرات (مثل الإرشادات المعدّلة لمكافحة الرشوة التي تخفض الحد الأقصى للهدايا في سياسة النفقات).
• مراجعة المستندات والسياسات: يقارن الذكاء الاصطناعي العقود والسياسات بالمتطلبات (مثل عقود المورّدين التي تخلو من بند حق التدقيق).
• فحص الجرائم المالية: يفرز الذكاء الاصطناعي تنبيهات مراقبة المعاملات والتحقق من العملاء (مثل تطابقات الأسماء مع قوائم العقوبات التي يتبيّن أنها لشخص مختلف).

يحتاج الذكاء الاصطناعي المستخدم في الامتثال إلى الحوكمة نفسها التي تخضع لها أنظمة الذكاء الاصطناعي الأخرى. فكما صرّحت هيئة السلوك المالي في المملكة المتحدة في أكتوبر 2026، «الشركات مسؤولة عن أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تطوّرها وتشتريها وتنشرها، بما في ذلك مخرجاتها ونتائجها»، وحذّرت من تحويل المراجعة البشرية إلى «مجرد إجراء شكلي لاستيفاء المتطلبات».

من الناحية العملية، قد تتولى أدوات الذكاء الاصطناعي المهام الروتينية مثل جمع الأدلة أو الإشارة إلى التغييرات التنظيمية، ولكن ليس القرارات التي تنطوي على مسؤولية قانونية، مثل تحديد ما إذا كان يجب الإبلاغ عن نشاط مشبوه أو كيفية تصميم السياسات.

عناصر التحكم في البيانات في Perplexity Enterprise

يمنح Perplexity Enterprise المسؤولين عناصر تحكم تشمل التدريب على المدخلات والوصول إلى البيانات والاحتفاظ بها:

• لا تدريب على بياناتك: لا تستخدم Perplexity محتوى المؤسسات مطلقًا لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بها، كما تحظر اتفاقياتها مع موفّري النماذج من الجهات الخارجية عليهم التدريب عليه.
• التحكم في الوصول: تحدد SSO وSCIM والأذونات المستندة إلى الأدوار مَن يمكنه رفع الملفات ومشاركة الإجابات.
• الاحتفاظ بالبيانات وسجلات التدقيق: تُحذف الملفات المرفقة بالجلسات بعد سبعة أيام. ويمكن للمؤسسات التي لديها 50 مقعدًا أو أكثر، أو مقعد Enterprise Max واحد على الأقل، أيضًا ضبط مدة الاحتفاظ بالجلسات والحصول على سجلات تدقيق لنشاط المستخدمين.
• الشهادات: حصلت Perplexity على شهادة SOC 2 Type II، وهي ممتثلة للائحة العامة لحماية البيانات (GDPR)، ولا تسمح بالتعامل مع المعلومات الصحية المحمية إلا بموجب اتفاقية شريك أعمال (Business Associate Agreement) موقّعة.

للاطلاع على شرح تفصيلي لعناصر التحكم هذه، تواصل مع فريق المبيعات لحجز عرض توضيحي مخصص لك.

الأسئلة الشائعة

ما المقصود بالامتثال لمتطلبات الذكاء الاصطناعي في الاتحاد الأوروبي؟

يعني الامتثال لمتطلبات الذكاء الاصطناعي في الاتحاد الأوروبي الوفاء بالتزامات قانون الذكاء الاصطناعي الأوروبي (EU AI Act) المتعلقة بدورك (مزوّد أو جهة ناشرة) وبفئة المخاطر الخاصة بكل نظام. وتُطبَّق هذه الالتزامات على مراحل، إذ تبدأ الواجبات الخاصة بالأنظمة عالية المخاطر في 2 ديسمبر 2027.

ما المقصود بالذكاء الاصطناعي المتوافق مع HIPAA؟

الذكاء الاصطناعي المتوافق مع HIPAA هو أداة تُستخدم ضمن الضمانات التي يفرضها قانون HIPAA لحماية المعلومات الصحية المحمية. وإذا كان المورّد يخزّن هذه المعلومات أو يعالجها، فإن وزارة الصحة والخدمات الإنسانية الأمريكية تشترط توقيع اتفاقية شريك أعمال أولًا.

هل ينطبق قانون الذكاء الاصطناعي الأوروبي على الشركات الأمريكية؟

نعم. يشمل قانون الذكاء الاصطناعي الشركات الأمريكية التي تطرح أنظمة ذكاء اصطناعي في سوق الاتحاد الأوروبي، وكذلك الشركات التي تُستخدم مخرجات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها في الاتحاد الأوروبي.

هل يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحل محل مسؤولي الامتثال؟

لا يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحل محل مسؤولي الامتثال. فالمؤسسات مسؤولة عن عملها، وقد ترتكب تقنيات الذكاء الاصطناعي أخطاءً، لذا لا يزال على مسؤولي الامتثال تدقيق مخرجات الذكاء الاصطناعي واعتمادها.