يتزايد استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي القادرة على اتخاذ قرارات مستقلة، مثل البرمجيات الهندسية، في مختلف المجالات. ومع ذلك، لم يترافق هذا الإقبال مع زيادة في ثقة الجمهور، مما يثير تساؤلات حول مستوى المساءلة المرتبطة بمثل هذه الأنظمة. تتلخص المشكلة الأساسية في أن مفهوم المسؤولية، رغم مناقشته بشكل واسع، لا يزال غير قابل للتنفيذ وذو طبيعة ذاتية.

تظهر الدراسات أن معظم أطر عمل الذكاء الاصطناعي لا تقدم توثيقًا كافيًا يمكن من خلاله تتبع ومعالجة أي ضرر ينتج عن تركيبات لم تصمم على يد طرف واحد. لذلك، نحن بحاجة إلى "توثيق مباشر" (Explicit Provenance) يضمن إمكانية اعتبار المسؤولية مفهومة وقابلة للتطبيق في جميع مراحل حياة الذكاء الاصطناعي.

لهذا الغرض، نقترح أربعة محاور رئيسية لتعميم هذا الهدف:
1. **الدوافع**: تحديد الفجوات في المسؤولية عبر الأبعاد الاجتماعية والتقنية لشرح ضرورة هذا التوثيق.
2. **الهيكلية**: توصيف ما يجب أن يتضمنه التوثيق من خلال دالة تخصيص سببية (Causal Attribution Function) وموتر المسؤولية (Responsibility Tensor).
3. **الإمكانية**: توضيح كيف يمكن تحقيق قابلية القياس في التوثيق عبر أربع طبقات لدورة حياة الذكاء الاصطناعي، مع إجراء تجارب أولية تثبت إمكانية تقدير التوثيق وتدخل فيه قبل حدوث الأضرار الفادحة.
4. **تحديد المسؤول**: عبر دراسة حالة فعلية حول حادثة متعلقة بالذكاء الاصطناعي.

لا يمكن اعتبار التوثيق المباشر للسمات وكأنه خيار ترفيهي، بل هو شرط أساسي لنجاح وأمان نظم الذكاء الاصطناعي، ويجب على جميع الأطراف المعنية في هذا النظام تجنب تجاهله.