شناسایی و اولویت‌بندی چالش‌ها و راهکارهای حکمرانی هوش مصنوعی در مدیریت از منظر اسلام

نویسندگان

    محمد مهدی حقایق امین * دانشجوی دکتری، گروه مدیریت راهبردی، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران m.haghayegh@tabrizu.ac.ir
    سجاد نقدی دانشیار، گروه حسابداری، دانشکده اقتصاد و مدیریت، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران
    صمد رحیمی اقدم دانشیار، گروه مدیریت، دانشکده اقتصاد و مدیریت، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران
    وحید احمدیان دانشیار، گروه حسابداری، دانشکده اقتصاد و مدیریت، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران

کلمات کلیدی:

حکمرانی هوش مصنوعی, مدیریت, اسلام, اخلاق اسلامی, فقه فناوری, مقاصد الشریعه, دلفی

چکیده

هدف: هدف این پژوهش شناسایی و اولویت‌بندی چالش‌ها و راهکارهای حکمرانی هوش مصنوعی در مدیریت از منظر اسلام با تأکید بر ابعاد اخلاقی، فقهی، حقوقی، نهادی، مدیریتی، داده‌ای و فناورانه بود. روش‌شناسی: پژوهش حاضر از نظر هدف کاربردی و از نظر روش، آمیخته اکتشافی متوالی بود. جامعه پژوهش را خبرگان دانشگاهی و حرفه‌ای مستقر در تهران در حوزه‌های مدیریت و حکمرانی، هوش مصنوعی و فناوری اطلاعات، سیاست‌گذاری عمومی، اخلاق فناوری و فقه و حقوق اسلامی تشکیل دادند. 24 خبره به روش نمونه‌گیری هدفمند و گلوله‌برفی انتخاب شدند. داده‌ها با استفاده از مصاحبه نیمه‌ساختاریافته، پرسشنامه دلفی دو مرحله‌ای و پرسشنامه مقایسات زوجی گردآوری شد. داده‌های کیفی با تحلیل مضمون بررسی شدند و برای اعتبارسنجی مؤلفه‌ها از میانگین، میانه، دامنه بین چارکی و ضریب هماهنگی کندال استفاده شد. اولویت‌بندی نهایی چالش‌ها و راهکارها نیز با فرایند تحلیل سلسله‌مراتبی فازی انجام گرفت. یافته‌ها: ضریب هماهنگی کندال برای چالش‌ها از 0.462 در دور اول به 0.681 در دور دوم و برای راهکارها از 0.487 به 0.714 افزایش یافت و ضریب کلی دور دوم 0.697 بود که در سطح کمتر از 0.001 معنادار بود. در اولویت‌بندی فازی، تعارض تصمیمات الگوریتمی با عدالت، کرامت و ارزش‌های اسلامی با وزن 0.164، فقدان چارچوب روشن مسئولیت و پاسخ‌گویی با وزن 0.151 و عدم شفافیت و تبیین‌ناپذیری با وزن 0.138 مهم‌ترین چالش‌ها بودند. در مقابل، تدوین چارچوب جامع اخلاقی ـ اسلامی با وزن 0.171، ایجاد سازوکار پاسخ‌گویی انسان‌محور با وزن 0.156 و استقرار ممیزی الگوریتمی با وزن 0.141 در رتبه‌های نخست راهکارها قرار گرفتند. تحلیل حساسیت نیز ثبات نسبی رتبه‌بندی مؤلفه‌های اصلی را تأیید کرد. نتیجه‌گیری: حکمرانی مطلوب هوش مصنوعی در مدیریت از منظر اسلام نیازمند تلفیق منطق هنجاری مبتنی بر عدالت و کرامت انسانی، منطق نهادی مبتنی بر پاسخ‌گویی و نظارت انسانی و منطق فنی مبتنی بر کیفیت داده، کنترل سوگیری، امنیت و تبیین‌پذیری است؛ بنابراین، استقرار هوش مصنوعی در مدیریت باید در قالب چارچوبی انسان‌محور، ارزش‌محور و قابل ممیزی انجام شود.

دانلودها

دسترسی به دانلود اطلاعات مقدور نیست.

مراجع

Al-Kemawee, J. (2024). Regulatory frameworks for artificial intelligence in law: Ensuring accountability and fairness. NUJS Journal of Regulatory Studies, 9(3).

Ansari, M. (2025). Artificial intelligence, authoritarianism and democracy. State Studies, 11(42), 129-168. https://doi.org/10.22054/tssq.2025.86861.1687

Balas, H., & Shatnawi, R. (2024). Ethical and legal implications of AI on business and employment: Privacy, bias, and accountability. F1000research, 13, 1470.

Firnando, H., & Wahyudi, M. (2024). The role of artificial intelligence in shaping the Islamic worldview. Journal of Islamic Economics and Philanthropy, 7(1).

Glavina, S. (2024). AI in financial industry: Ethic issues. Journal of Trends and Challenges in Artificial Intelligence, 4(1).

Guellil, Z., & Bouri, S. (2024). The role of artificial intelligence in shaping Islamic finance services. Management Intercultural, 26(153).

Holzhausen, M. (2024). Corporate criminal liability and artificial intelligence: Doctrinal overview, problems and perspectives. Udayana Journal of Law and Culture, 8(2).

Hosseini, S., & Aminzadeh, H. (2024). Legislative requirements in the data governance system: A review of the European Union Data Governance Act.

Imam Khamenei, S. A. (2024). Remarks at a meeting with the president and members of the cabinet. Official Website of the Office for the Preservation and Publication of the Works of Grand Ayatollah Seyed Ali Khamenei. https://farsi.khamenei.ir/speech-content?id=57523

Ivchyk, V., & Shmatko, N. (2024). Examining the ethical considerations of using artificial intelligence in business management. Scientific Notes of Taurida National V. I. Vernadsky University. Series: Economy and Management, 35(10), 74-86.

Jafari, Z., Kheradmandnia, S., Mollaei, M., Rajabi, A., & Tavana, P. (2024). Development and regulation of artificial intelligence (2): Government AI Readiness Index. Monthly Expert Reports of the Islamic Parliament Research Center, 32(8). https://doi.org/10.22034/report.mrc.2024.1403.32.8.20142

Kamaneh, S. F., Zamahni, M., & Daraei, M. R. (2026). Designing and explaining a data governance model in smart government organizations with emphasis on information and media management at IDRO. Systems Engineering and Productivity, 6(1), 193-225.

Karami, T. (2024). Examining the role of technology in military competition among great powers.

Kausar, S., Leghari, A. R., & Soomro, A. S. (2024). Analysis of the Islamic law and its compatibility with artificial intelligence as an emerging challenge of the modern world. Annals of Human and Social Sciences, 5(1), 99-114.

Lin, H. (2024). Ethical and scalable automation: A governance and compliance framework for business applications. NUJS Journal of Regulatory Studies, 9(4).

Mahmoudi, M. (2024). Artificial intelligence governance (2): Concepts, dimensions and components.

Mohammadi Harouni, F., & Morattab, Y. (2024). Open government data (1): Concepts, examples, benefits and challenges. Monthly Expert Reports of the Islamic Parliament Research Center, 32(6). https://doi.org/10.22034/report.2024.17181.1945

Mohsenian, S. A., & Ghasemzadeh Araghi, M. (2024). Corruption in the cyberspace data supply chain. Monthly Expert Reports of the Islamic Parliament Research Center, 32(1). https://doi.org/10.22034/report.2024.16754.1703

Momeni, S. M. H., & Parvizi, M. (2025). Inclusiveness in artificial intelligence from a philosophical and legal perspective. Philosophical Research.

Nasiri, M., & Alizadeh, P. (2025). Technology policymaking with an Islamic approach in Iran: Institutional analysis, legislative requirements and value-oriented strategies. Islamic Governance Studies, 1(2), 267-300.

Pouresmail, H., & Hedayati, M. (2024). Dynamics of data management in cyberspace.

Rahimi, S., & Soheili, F. (2025). Thematic analysis and scientific mapping of research related to the resistance economy. Strategic Research on Social Issues, 14(1), 41-60.

Rajabi, A. (2024). Identifying legal gaps in data protection along the data value chain through a comparison of Iranian and United States laws (3): Enacted laws and bills introduced in Congress. Monthly Expert Reports of the Islamic Parliament Research Center, 32(5). https://doi.org/10.22034/report.2024.17066.1870

Rashidi, A. (2024). Artificial intelligence and the challenges of democracy. Theoretical Politics Research(36), 351-387.

Saberi, M., Khani, M. H., & Moradi, M. H. (2024). Open government data (2): Examining the ecosystem of the national portal for catalogs and open and practical datasets. Monthly Expert Reports of the Islamic Parliament Research Center, 32(8). https://doi.org/10.22034/report.mrc.2024.1403.32.8.20150

Taghizadeh, M., & Kheradmandnia, S. (2024). Generative artificial intelligence: Challenges and requirements for development and implementation. Monthly Expert Reports of the Islamic Parliament Research Center, 32(4). https://doi.org/10.22034/report.2024.17006.1841

Tamtaji, M., Ekrami Kiyouj, A., & Vahidi, H. (2025). A conceptual model of data governance in data-driven organizations using artificial intelligence. Information Management Sciences and Techniques.

Zavieh, I. (2024). Review and critique session on Iran's National Artificial Intelligence Document.

دانلود

گاه‌شمار انتشار

چاپ شده
ارسال
بازنگری
پذیرش

شماره

نوع مقاله

مقالات

ارجاع به مقاله

حقایق امین م. م.، نقدی س.، رحیمی اقدم ص. .، و احمدیان و. . (1406). شناسایی و اولویت‌بندی چالش‌ها و راهکارهای حکمرانی هوش مصنوعی در مدیریت از منظر اسلام. مدیریت پویا و تحلیل کسب و کار، 1-26. https://dmbaj.org/index.php/dmba/article/view/477