العمل

أساعد المؤسسات على وضع قواعد للذكاء الاصطناعي تستطيع تطبيقها والتحقق منها.

هناك الكثير من قواعد الذكاء الاصطناعي على الورق. قليل منها قابل للتطبيق، وأقل منه ما يستطيع أحد من خارج الغرفة التحقق منه. أعمل عند النقطة التي يجب أن يتحول فيها المبدأ إلى بند أو ضابط أو شاشة. أمضيت أكثر من 15 عامًا في تحويل التنظيمات إلى أنظمة يستطيع الناس تشغيلها.

متى يُستعان بي

قبل أن يمسّ إطلاقُ منتجٍ بياناتِ الناس أو صورهم

أتحقق من أن الموافقة والتفويض صامدان في القانون وفي الواجهة. قدت عمل الموافقة في برنامج رقمي وطني، ووثّقت ما يحدث عندما تُطلق أدوات الصور دون ضمانات.

عندما يتعيّن على مجلس إدارة أن يُسأل عن الذكاء الاصطناعي

أساعد المجالس على فهم ما هي مسؤولة عنه بموجب قانون الذكاء الاصطناعي الأوروبي، وما الذي ينبغي أن تسأل الإدارة عنه. أنا نفسي عضو في مجالس إدارة، وأرأس لجنة للتدقيق والمخاطر والامتثال.

عندما تُصاغ القواعد أو السياسات

أساعد الحكومات والجهات المانحة على كتابة سياسات يمكن تطبيقها والتحقق منها. قدت تقييمات للجاهزية للذكاء الاصطناعي لبرامج وطنية في عدة دول، ودرّبت 45 من العاملين في الجهات التنظيمية.

عندما تعِد الشروط بأكثر مما يفعله المنتج

أقرأ العقد والسياسة وما يفعله النظام فعلًا، جنبًا إلى جنب. وأقرأ أيضًا ما يقوله المستخدمون عن أدائه، وأزنه مقابل معايير كل قطاع يمكن أن يُستخدم فيه. إنه عمل دقيق ومفصّل. ثم أحوّله إلى شيء يستطيع الفريق استخدامه، مثل مكتبات المخاطر والمنتجات والنماذج والسياسات التي أقودها.

عندما يحتاج كثير من الأطراف إلى التحرك معًا

بعض الأعمال تحتاج إلى أن يتجه أشخاص ذوو مصالح وأهداف مختلفة في الاتجاه نفسه. أساعدهم على الاتفاق على قيم مشتركة ووجهة واحدة. ثم أصمم كيف يتواصلون وينجزون ويقيسون الأثر معًا.

عندما تريد منظمة غير ربحية استخدام الذكاء الاصطناعي بمسؤولية

هذا من أحبّ الأعمال إليّ. تأتيني منظمة غير ربحية تتساءل أين يناسبها الذكاء الاصطناعي، فنبدأ بها هي: المجتمعات التي تخدمها، والبيانات التي لديها، والفريق الذي تملكه، وما تستطيع الاستمرار فيه فعلًا. ثم نجد المواضع التي يساعد فيها الذكاء الاصطناعي حقًا. أبني نسخة أولى صغيرة يمكنهم تجربتها على أرض الواقع. وعندما تنجح، أساعدهم على تنميتها بمسؤولية باستخدام أدوات مفتوحة المصدر يملكونها.

كيف أفكر

ينبغي أن تُلزم المنصات بإثبات أن أنظمتها تمنع الضرر.
إزالة الضرر بعد أن يكتشفه أحدهم تأتي متأخرة جدًا لمن تضرروا بالفعل. رأيت طلبات صور غير رضائية لنساء تتراكم لأشهر قبل أن يبدأ الغضب العام.
مكان الوقاية في القانون وفي الشيفرة.
وهذا يعني تصفية المدخلات، وعمليات تدقيق مستقلة، وشروط ترخيص تجعل الوقاية متطلبًا قانونيًا وتقنيًا قبل أن يصل المنتج إلى الناس.
الموافقة لها قيمة عندما يستطيع أحد التحقق منها.
أعود دائمًا إلى الموافقة. من وافق، وعلى ماذا، ومن يستطيع التحقق من ذلك. إذا لم يستطع أحد التحقق منها، فلن يستطيع أحد فرضها.

قصص

من 2025 إلى 2026

إحصاء ما طُلب من أداة صور تعمل بالذكاء الاصطناعي

الأدلةكتابات عامة

كانت نساء ينشرن صورًا على X، وخلال دقائق كان مستخدمون آخرون يُشيرون إلى Grok لتعريتهن. كان ذلك يحدث على نطاق واسع، ولم يكن أحد يُحصيه.

قررت أن أنفع ما يمكنني فعله هو الإحصاء، بعناية، ونشر البيانات حتى يتمكن أي شخص من التحقق منها. بين يونيو 2025 ويناير 2026 وثّقت أكثر من 565 طلبًا إلى Grok لإنشاء صور حميمة غير رضائية.

نشرت مجموعة البيانات بشكل مفتوح، وكتبت مقالًا في الغارديان عمّا كان ينقص القانون. استجابت جهات تنظيمية في ست ولايات قضائية. لا تزال مجموعة البيانات متاحة للعموم، وما زلت أستخدمها للدفاع عن فكرة أن المنصات ينبغي أن تُلزم بإثبات أن أنظمتها تمنع الضرر.

اطّلع على مجموعة البيانات ←

من 2023 إلى 2024

الموافقة في برنامج رقمي وطني

الموافقة

كانت إحدى الدول تبني طرقًا تتيح للجهات العامة والشركات الخاصة مشاركة بيانات المواطنين، ضمن مرفق بقيمة 5.25 مليون يورو. وإذا تعذّر التحقق من موافقة الناس، فسيقوم البرنامج كله على الثقة وحدها.

قدت عمل الموافقة. اخترت اختبار المخاطر قبل أن تنتقل أي بيانات حقيقية، فاستخدمت بيانات اصطناعية لأرى أين يمكن أن تفشل الموافقة.

شاركت في تصميم ورش عمل وحقائب أدوات للسياسات وبطاقات لتقييم الجاهزية للأشخاص الذين سيديرون النظام. وانتهى العمل بتوصيات حول كيفية حوكمة مشاركة البيانات بين القطاعين العام والخاص، بحيث يمكن إثبات الموافقة والتحقق منها.

من 2022 حتى الآن

مكتبة مخاطر يعتمد عليها كل العملاء

من قواعد الذكاء الاصطناعي إلى أدواتالفرق والمعرفة

تحتاج الفرق التي تحكم الذكاء الاصطناعي إلى معرفة ما يمكن أن يسوء في النماذج والمنتجات التي تستخدمها. معظمها يبدأ من صفحة بيضاء، وكل فريق يخمّن بطريقته.

أقود المكتبة التي تقع في قلب منصة لحوكمة الذكاء الاصطناعي. أضع معايير المراجعة وإيقاع الإصدارات، وأدير فريقًا من خمسة أشخاص.

تغطي المكتبة اليوم أكثر من 400 خطر وأكثر من 200 نموذج ومنتج. يستخدمها كل عملاء المنصة للتحقق من أنظمتهم. وهي تكبر مع كل إصدار، ومبنية بحيث يستطيع الفريق صيانتها من دون وجودي.

من 2020 إلى 2022

وحدة تنفيذ للمشتريات العامة بُنيت من الصفر

الفرق والمعرفةالتدريب والتنسيق

أرادت حكومة ولاية مشتريات عامة يستطيع الناس متابعتها والتحقق منها، في مشروع بقيمة 2.5 مليون دولار. ولم يكن هناك فريق للقيام بذلك.

بنيت وحدة التنفيذ من الصفر. رأيت أن المهارات يجب أن تبقى لدى موظفي الإدارة أنفسهم، فدرّبت الجميع. وظّفت 10 أشخاص ودرّبت الموظفين الخمسة والعشرين جميعًا، بما في ذلك على حرية الوصول إلى المعلومات والمشتريات.

عملت الوحدة في 17 منطقة حكم محلي. ومنحت المواد التدريبية التي كتبتها الموظفين مرجعًا يعودون إليه بعد رحيلي.

من 2018 إلى 2021

بوابة أدلة للسياسات

الفرق والمعرفةالأدلة

كان برنامج وطني للسياسات ينتج قدرًا كبيرًا من العمل، وكان بحاجة إلى طريقة لحفظ ما يتعلمه ومشاركته.

أسست فريق المعرفة ووضعت معايير لإعداد التقارير، حتى يمكن العثور على كل مُخرَج والوثوق به. أجريت 26 دراسة حالة ودراسة تتبّع، وراجعت 112 تقريرًا.

وكانت النتيجة بوابة تضم أكثر من 1000 مُخرَج من مخرجات السياسات، يستطيع أي شخص في البرنامج البحث فيها. حوّلت سنوات من التقارير المتفرقة إلى سجل يستطيع الناس استخدامه.

ما يقوله الآخرون

Nanaaaa!!! I was searching for an expert and someone was describing this amazing AI governance person who broke down what they needed to do without buzzwords and who understood civil society. So I asked to be introduced and they sent me your LinkedIn. I screamed that I know you!!!! I'm so ashamed I didn't look inwards. Kai! Please we need you

قائدة مشروع تابع للأمم المتحدة

She coordinated working groups, teams, consultants, stakeholders, etc. ... She is often willing to go the extra mile in providing support to colleagues and maintained an open approach policy. She’s able to negotiate reasonable trade-offs with stakeholders in order to get the job done.

مدير عام سابق لهيئة مشتريات عامة

Allow me to thank you specially for the amazing coordination work you have done behind the scenes and on the scenes. You not only hold our hands but honestly guiding us onto the right path as you cheer us up in ensuring that community lead the change that most matters to them.

مؤسِّسة ومديرة منظمة غير حكومية للتنمية المجتمعية

You are an exceptional writer! WOW! The article was beautifully expressed and is a very accurate summary of the way the learning affected the community at our school.

قائد مشروع مدرسي

[The applicants] did very well in their [pitches] regarding any ethical issues and aspects! Thanks again for the great work!

مديرة سياسات الذكاء الاصطناعي في شركة لحوكمة الذكاء الاصطناعي

I always enjoy working with you because you trust and believe in me!

مستشارة برامج وزميلة

كيف أعمل

عادةً ما يُستعان بي عندما يحتاج كثير من الأشخاص ذوي الأهداف المختلفة إلى الوصول إلى وجهة مشتركة، لذلك أُصغي جيدًا، وأقول الأشياء بوضوح، وأُبقي الجميع متجهين نحو ما يهمّ. أبدأ دائمًا بطرح الأسئلة، لأن السياق هو ما يحدد معنى المسؤولية.

اعمل إلى جانبي

في آخر جمعة من كل شهر أستضيف غرفة عمل مشترك افتراضية ومجانية للمنظمات غير الربحية الصغيرة المهتمة بالتكنولوجيا الناشئة وحوكمتها. تعال لتنجز عملك إلى جانب آخرين، أو أحضر مشكلة عَلِقت فيها، أو مرّ فقط لترى كيف أفكر في المشكلات والفرص. فقط لا شيء يحتاج إلى اتفاقية عدم إفصاح!

انضم إلى الجلسة القادمة

طرق العمل معًا

استشارات مستمرة

مشورة ثابتة لفريق يبني الذكاء الاصطناعي أو يحكمه، حاضرة حين تأتي القرارات الصعبة.

جلسة مع مجلس الإدارة

جلسة مركّزة مع مجلس إدارتك حول إدارة المخاطر والتموضع الاستراتيجي وأطر حوكمة الذكاء الاصطناعي.

مراجعة مستقلة

قراءة متأنية لمنتج أو سياسة أو مجموعة شروط، مع نتائج واضحة عن مواضع القصور.

كلمة رئيسية أو إحاطة

محاضرة أو إحاطة عن الموافقة، أو مساءلة المنصات، أو ما تُظهره الأدلة.

لا أقبل عملًا يطلب مني الموافقة على شيء لم أتمكن من التحقق منه.

لنبدأ الحديث

لأغراض التعاقد

صورة شخصية مهنية لنانا نواتشوكو بسترة بنفسجية وبلوزة بلون الخزامى على خلفية داكنة
Nana Nwachukwu

نبذة قصيرة (50 كلمة)

نانا نواتشوكو محامية متخصصة في التكنولوجيا وخبيرة في حوكمة الذكاء الاصطناعي. منذ أكثر من 15 عامًا تحوّل التنظيمات إلى أنظمة تستطيع المؤسسات تشغيلها. تعمل على جعل الموافقة والتفويض والشفافية في الذكاء الاصطناعي قابلة للتطبيق. تبحث في المساءلة في أنظمة الذكاء الاصطناعي في Trinity College Dublin، وكانت Affiliate Fellow في مركز Berkman Klein بجامعة هارفارد.

نبذة مطوّلة (150 كلمة)

نانا نواتشوكو محامية متخصصة في التكنولوجيا وخبيرة في حوكمة الذكاء الاصطناعي. منذ أكثر من 15 عامًا تحوّل التنظيمات إلى أنظمة تستطيع المؤسسات تشغيلها فعلًا. ينصبّ تركيزها على جعل الموافقة والتفويض والشفافية في الذكاء الاصطناعي قابلة للتطبيق.

تقود مكتبة تضم أكثر من 400 من مخاطر الذكاء الاصطناعي وأكثر من 200 نموذج ومنتج، يستخدمها كل عملاء منصة لحوكمة الذكاء الاصطناعي. قادت تقييمات للجاهزية للذكاء الاصطناعي لبرامج وطنية في عدة دول، وقادت عمل الموافقة في برنامج رقمي وطني.

تبحث في المساءلة في أنظمة الذكاء الاصطناعي في AI Accountability Lab التابع لـ Trinity College Dublin. أثارت مجموعة بياناتها التي ترصد أكثر من 565 طلبًا إلى Grok لإنشاء صور حميمة غير رضائية ردود فعل من جهات تنظيمية في ست ولايات قضائية، وكتبت عن ذلك في الغارديان. كانت Affiliate Fellow في مركز Berkman Klein بجامعة هارفارد، وهي عضو في المجلس الاستشاري لـ Digital Democracy Initiative. وهي نيجيرية تعيش في أوروبا.

تنزيل السيرة الذاتية