مشهد حوكمة الذكاء الاصطناعي في الإمارات العربية المتحدة

الخلاصة التنفيذية

لا تقوم حوكمة الذكاء الاصطناعي في دولة الإمارات العربية المتحدة على تشريع واحد شامل يمكن الرجوع إليه باعتباره «قانون الذكاء الاصطناعي» الوحيد للدولة. المشهد أكثر تركيبًا: توجد استراتيجية وطنية، ومبادئ أخلاقية، وميثاق وطني، وتشريعات أفقية مثل حماية البيانات، إلى جانب أنظمة تنظيمية خاصة ببعض الولايات والقطاعات، ومن أبرزها مركز دبي المالي العالمي والقطاع المالي.

لهذا السبب، لا تبدأ المؤسسة التي تستخدم الذكاء الاصطناعي في الإمارات بسؤال: «ما قانون الذكاء الاصطناعي الذي ينطبق علينا؟» فقط، بل بسلسلة أسئلة أوسع:

1. أين تعمل المؤسسة قانونيًا وتنظيميًا؟
2. ما القطاع الذي تنتمي إليه؟
3. ما البيانات التي يعالجها النظام؟
4. ما القرارات أو الإجراءات التي يشارك فيها الذكاء الاصطناعي؟
5. هل توجد جهة تنظيمية قطاعية أو ولاية خاصة تنطبق على المؤسسة؟
6. ما السياسات والأطر الوطنية التي ينبغي ترجمتها إلى ضوابط حوكمة داخلية؟

هذه الأسئلة هي المدخل الصحيح لفهم المشهد الإماراتي.

ما المقصود بمشهد حوكمة الذكاء الاصطناعي في الإمارات؟

المقصود هو مجموع الطبقات القانونية والتنظيمية والسياساتية والمؤسسية التي تؤثر في كيفية تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي أو شرائها أو نشرها أو استخدامها أو مراقبتها داخل الدولة.

وهذا يعني أن الحوكمة لا تقتصر على وثيقة تحمل اسم «AI». فقد يكون استخدام معين للذكاء الاصطناعي متأثرًا في الوقت نفسه بقواعد حماية البيانات، ومتطلبات الجهة المنظمة للقطاع، والتزامات تعاقدية، ومتطلبات الأمن السيبراني، ومبادئ الحوكمة والمساءلة والإشراف البشري.

لذلك يجب النظر إلى قابلية التطبيق على مستوى حالة الاستخدام والمؤسسة والاختصاص التنظيمي، وليس على مستوى التقنية وحدها.

ما الذي لا يعنيه هذا المشهد؟

ليس قانونًا اتحاديًا واحدًا شاملًا للذكاء الاصطناعي

لا ينبغي اختزال المنظومة الإماراتية في افتراض وجود تشريع اتحادي أفقي واحد ينظم جميع استخدامات الذكاء الاصطناعي بالطريقة نفسها.

وجود استراتيجية وطنية أو ميثاق أو مبادئ أخلاقية لا يجعل كل واحدة منها تلقائيًا قانونًا ملزمًا بالمعنى التشريعي.

ليس غيابًا للتنظيم

وفي الاتجاه المقابل، عدم وجود قانون أفقي واحد لا يعني أن استخدام الذكاء الاصطناعي يقع خارج التنظيم.

قد تنشأ المتطلبات من قوانين البيانات والخصوصية، أو من نظام خاص مثل DIFC، أو من قواعد وإرشادات قطاعية، أو من طبيعة النشاط والقرار والبيانات التي يعالجها النظام.

ليست جميع الإمارات والولايات التنظيمية متطابقة

يجب عدم التعامل مع النظام الاتحادي وDIFC وغيرها من الولايات التنظيمية الخاصة كما لو كانت طبقة قانونية واحدة متطابقة.

تحديد الولاية القانونية والتنظيمية خطوة سابقة على تحديد الالتزامات.

الطبقة الأولى: التوجه الوطني والاستراتيجية

تمثل الاستراتيجية الوطنية للذكاء الاصطناعي 2031 طبقة التوجه الاستراتيجي للدولة.

وهي تعكس طموح الإمارات إلى توسيع تبني الذكاء الاصطناعي وتطوير القدرات والقطاعات المرتبطة به، مع إدراج الحوكمة والتنظيم ضمن البيئة اللازمة لتحقيق هذا التوجه.

لكن الاستراتيجية ليست بديلًا عن تحليل الالتزامات القانونية.

بالنسبة للمؤسسات، أهميتها تكمن في فهم الاتجاه الوطني العام، وربط الاستثمار في الذكاء الاصطناعي بالقدرات المؤسسية والحوكمة وإدارة المخاطر، بدل التعامل مع التبني باعتباره مشروعًا تقنيًا منعزلًا.

الطبقة الثانية: مبادئ أخلاقيات الذكاء الاصطناعي

تضيف مبادئ وإرشادات أخلاقيات الذكاء الاصطناعي في الإمارات طبقة معيارية مهمة لفهم ما تتوقعه الحوكمة المسؤولة.

تشمل المبادئ موضوعات مثل العدالة، والمساءلة، والشفافية، وقابلية التفسير، والتركيز على الإنسان، والخصوصية، والمتانة والسلامة والأمن، والاستدامة.

ومن النقاط الجوهرية في هذه الإرشادات أن المساءلة عن نتائج نظام الذكاء الاصطناعي لا تنتقل إلى النظام نفسه؛ بل تبقى مرتبطة بالأطراف التي تصمم النظام أو تطوره أو تنشره وتستخدمه.

وهذا مهم عمليًا: استخدام الذكاء الاصطناعي لا يلغي المسؤولية المؤسسية ولا يسمح بإنشاء فراغ في المساءلة تحت مبرر أن «النظام اتخذ القرار».

الطبقة الثالثة: ميثاق تطوير واستخدام الذكاء الاصطناعي

يمثل ميثاق تطوير واستخدام الذكاء الاصطناعي طبقة إضافية في التوجه الوطني نحو الاستخدام المسؤول.

عمليًا، ينبغي قراءة الميثاق إلى جانب الاستراتيجية والمبادئ الأخلاقية، وليس باعتباره بديلًا عن القوانين واللوائح الواجبة التطبيق.

بالنسبة للمؤسسة، القيمة الأساسية لهذه الطبقة هي تحويل المبادئ العامة مثل المسؤولية والشفافية والإشراف والخصوصية والسلامة إلى أسئلة حوكمة داخلية:

• من يملك النظام؟
• من يوافق على استخدامه؟
• من يتحمل مسؤولية نتائجه؟
• ما مستوى الإشراف البشري المطلوب؟
• ما الأدلة التي تثبت أن المؤسسة أدارت مخاطره بصورة معقولة؟

الطبقة الرابعة: حماية البيانات الشخصية

عندما يعالج نظام الذكاء الاصطناعي بيانات شخصية، تصبح حماية البيانات جزءًا أساسيًا من تحليل الحوكمة.

على المستوى الاتحادي، يشكل المرسوم بقانون اتحادي رقم 45 لسنة 2021 بشأن حماية البيانات الشخصية إحدى الطبقات القانونية الأفقية المهمة في الدولة.

لكن مجرد القول إن «النظام يستخدم الذكاء الاصطناعي» لا يكفي لتحديد الالتزامات. يجب تحليل دورة البيانات نفسها:

• ما البيانات التي يتم جمعها؟
• لماذا تتم معالجتها؟
• هل تتضمن بيانات شخصية؟
• من يتحكم في المعالجة؟
• من يعالج البيانات نيابة عن المؤسسة؟
• أين تنتقل البيانات؟
• ما الأطراف الثالثة المشاركة؟
• ما حقوق الأفراد المتأثرين؟
• هل يؤدي النظام إلى قرارات أو مخرجات ذات أثر مهم؟

وتصبح هذه الأسئلة أكثر أهمية مع النماذج التوليدية والوكلاء الذكيين والخدمات السحابية التي قد تضيف مزودين وواجهات برمجية وأنظمة فرعية إلى سلسلة المعالجة.

الطبقة الخامسة: مركز دبي المالي العالمي وRegulation 10

يمتلك مركز دبي المالي العالمي نظامه الخاص لحماية البيانات.

وفي عام 2023 تم تحديث Data Protection Regulations لتشمل Regulation 10 الخاصة بمعالجة البيانات الشخصية عبر الأنظمة المستقلة وشبه المستقلة، بما في ذلك تطبيقات الذكاء الاصطناعي والتقنيات التوليدية وتقنيات التعلم الآلي.

وهذه نقطة مهمة جدًا في بناء خريطة الحوكمة: المؤسسة الخاضعة لنظام DIFC لا ينبغي أن تتعامل مع تحليل الذكاء الاصطناعي وكأنه مطابق تلقائيًا لتحليل مؤسسة خاضعة للنظام الاتحادي العام.

كما أن Regulation 10 ليست مجرد «مبدأ أخلاقي»؛ بل تقع داخل الإطار التنظيمي لحماية البيانات في DIFC. ويعرض DIFC كذلك إرشادات وأدوات ومواد متخصصة مرتبطة بالمعالجة عبر الأنظمة المستقلة وشبه المستقلة.

وفي 2026 طرح DIFC تعديلات إضافية مقترحة على Data Protection Regulations، بما يشمل تطوير المتطلبات المرتبطة بالأنظمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي ودور Autonomous Systems Officer وشهادات الاعتماد. لكن هذه التطورات يجب تتبع حالتها القانونية بصورة مستقلة وعدم الخلط بين المقترح للاستشارة والنص النافذ.

الطبقة السادسة: التنظيم القطاعي

لا يكتمل تحليل حوكمة الذكاء الاصطناعي بتحديد الدولة أو الولاية القانونية فقط. القطاع نفسه قد يضيف طبقة أخرى من المتطلبات.

القطاع المالي مثال واضح، حيث توجد إرشادات مشتركة للمؤسسات المالية بشأن تبني التقنيات التمكينية، وتشمل موضوعات مرتبطة بالذكاء الاصطناعي والبيانات والحوكمة وإدارة المخاطر.

لذلك قد تخضع مؤسسة مالية لطبقات متعددة في الوقت نفسه:

قواعد قانونية عامة + حماية البيانات + متطلبات الجهة المنظمة + متطلبات حوكمة الذكاء الاصطناعي الداخلية.

وهذا يفسر لماذا لا تكفي قائمة امتثال واحدة لجميع المؤسسات التي تستخدم التقنية نفسها.

كيف تتفاعل هذه الطبقات؟

أفضل طريقة لفهم المشهد هي التعامل معه كخريطة قابلية تطبيق.

يمكن أن يبدأ التحليل بالتسلسل التالي:

المؤسسة → الولاية التنظيمية → القطاع → حالة استخدام الذكاء الاصطناعي → البيانات → القرار أو الإجراء → الأطراف الثالثة → القواعد والأطر ذات الصلة → الضوابط → الأدلة.

مثلًا، نظام ذكاء اصطناعي داخلي يساعد في تلخيص مستندات غير حساسة ليس بالضرورة في مستوى الحوكمة نفسه لنظام يقيّم العملاء أو يعالج بيانات شخصية أو يشارك في قرار مالي مهم.

التقنية قد تكون متشابهة، لكن السياق والسلطة والبيانات والأثر تختلف.

وهنا يجب أن تنتقل المؤسسة من سؤال «أي نموذج نستخدم؟» إلى سؤال أوسع: «ما الذي سمحنا لهذا النظام أن يعرفه ويقرره ويفعله، وتحت أي سلطة وضوابط؟»

ماذا يعني ذلك للمؤسسات؟

1. أنشئ سجلًا لأنظمة الذكاء الاصطناعي

لا يمكن حوكمة ما لا تعرف المؤسسة بوجوده.

يجب أن يغطي السجل الأنظمة المطورة داخليًا والخدمات الخارجية والخصائص المدعومة بالذكاء الاصطناعي داخل البرمجيات المؤسسية، إضافة إلى الاستخدامات غير المعتمدة التي قد تدخل ضمن Shadow AI.

2. حدد الولاية التنظيمية قبل تقييم الامتثال

يجب تسجيل الكيان القانوني، ومكان التشغيل، والجهة المنظمة، وأي منطقة أو مركز مالي خاص ذي صلة.

3. صنف حالات الاستخدام

ليس كل استخدام للذكاء الاصطناعي متساويًا.

ينبغي التمييز بين الاستخدامات المساندة، والتنبؤية، والتوليدية، والأنظمة التي تؤثر في قرارات مهمة، والأنظمة الوكيلة القادرة على تنفيذ إجراءات.

4. اربط الأنظمة بالبيانات

حدد أنواع البيانات، وحساسيتها، ومصادرها، ومواقعها، وتدفقاتها، والأطراف التي تستطيع الوصول إليها.

5. حدد المسؤولية البشرية

يجب أن يكون لكل نظام مالك واضح، وجهة مسؤولة عن المخاطر، ومسار تصعيد، وسلطة لإيقاف الاستخدام عند الحاجة.

6. اربط كل متطلب بدليل

السياسة وحدها لا تثبت الحوكمة.

قد تشمل الأدلة سجل النظام، وتقييم المخاطر، والموافقات، وسجلات الاختبار، ومراجعات المورد، وسجلات القرارات، والمراقبة، والحوادث، وإجراءات التصعيد.

نموذج عملي لتحديد قابلية التطبيق

يمكن للمؤسسة استخدام الأسئلة التالية عند إدخال أي نظام جديد:

1. ما الكيان القانوني الذي سيستخدم النظام؟
2. أين يعمل هذا الكيان؟
3. ما الجهة المنظمة له؟
4. هل يقع ضمن DIFC أو ولاية تنظيمية خاصة أخرى؟
5. ما حالة الاستخدام؟
6. هل يعالج بيانات شخصية أو حساسة؟
7. هل ينتج توصية أم قرارًا أم ينفذ إجراءً؟
8. هل يتعامل مباشرة مع العملاء أو الموظفين أو الجمهور؟
9. هل يعتمد على مزود خارجي أو نموذج أو API أو بنية سحابية؟
10. ما الأطر والقوانين والمتطلبات القطاعية ذات الصلة؟
11. ما الضوابط المطلوبة قبل التشغيل؟
12. ما الأدلة التي ستحتفظ بها المؤسسة؟
13. من يراقب النظام؟
14. من يستطيع إيقافه؟
15. ما الأحداث التي تستوجب إعادة التقييم؟

الإجابة عن هذه الأسئلة تحول المشهد التنظيمي من قائمة وثائق إلى نظام حوكمة قابل للتشغيل.

أخطاء شائعة

البحث عن «قانون AI» واحد فقط

هذا يؤدي إلى تجاهل القوانين الأفقية والمتطلبات القطاعية والولايات التنظيمية الخاصة.

معاملة الاستراتيجية أو المبادئ الأخلاقية كأنها تشريع ملزم

يجب تصنيف كل أداة حسب طبيعتها القانونية والتنظيمية وعدم مساواة الاستراتيجية والميثاق والإرشاد بالقانون أو اللائحة.

افتراض أن القانون الاتحادي يفسر كل حالة داخل الدولة

وجود أنظمة خاصة مثل DIFC يجعل تحليل الاختصاص ضروريًا.

حوكمة النموذج بدل حوكمة حالة الاستخدام

الخطر لا يأتي من اسم النموذج فقط؛ بل من البيانات والسياق والقرار والصلاحيات والأثر.

تجاهل الموردين والأطراف الثالثة

استخدام خدمة AI خارجية قد يضيف مخاطر تتعلق بالبيانات والاعتماد التشغيلي والاختصاص القضائي والأمن وإمكانية الخروج من المورد.

اعتبار الموافقة الأولية نهاية الحوكمة

تتغير النماذج والبيانات والموردون وحالات الاستخدام والمتطلبات التنظيمية. لذلك تحتاج الأنظمة إلى مراقبة وإعادة تقييم عند حدوث تغييرات جوهرية.

الوضع التنظيمي الحالي

حتى تاريخ إعداد هذا المحتوى، الأفضل وصف الإمارات بأنها تمتلك منظومة متعددة الطبقات لحوكمة الذكاء الاصطناعي، لا نموذجًا قائمًا على أداة قانونية واحدة.

وتشمل هذه المنظومة اتجاهًا وطنيًا قويًا لتبني الذكاء الاصطناعي، ومبادئ وأطرًا للاستخدام المسؤول، وتشريعات أفقية ذات صلة، وتنظيمات متخصصة في بعض الولايات والقطاعات.

كما أن المشهد يتطور بسرعة؛ ولذلك يجب فصل ثلاثة أمور دائمًا:

ما هو نافذ وملزم الآن، وما هو إرشادي أو سياساتي، وما هو مقترح أو قيد التطوير.

هذا الفصل ضروري لمنع المبالغة في الالتزامات من جهة، ومنع التقليل من المتطلبات الفعلية من جهة أخرى.

خلاصة سيادة

السؤال الصحيح للمؤسسة ليس فقط:

«هل نستخدم الذكاء الاصطناعي في الإمارات؟»

بل:

«أين نستخدمه، وتحت أي اختصاص، وفي أي قطاع، وعلى أي بيانات، ولأي قرار أو إجراء، ومن يملك السلطة والمساءلة، وما القواعد والضوابط والأدلة التي تنطبق على هذه الحالة؟»

عندما تجيب المؤسسة عن هذه الأسئلة بصورة منظمة، تتحول حوكمة الذكاء الاصطناعي من مجموعة مبادئ ووثائق متفرقة إلى نظام مؤسسي يمكن تشغيله ومراجعته وإثباته.