عربي English Türkçe اردو فارسى
pdf
Logo
صورة الغلاف اقرأ النسخة المطبوعة
آخر الأخبار
استمع إلى "إيجاز" اليوم
10:22 دقيقه
علوم

وقفة ضرورية لمراجعة نظم الذكاء الاصطناعي التوليدي

تواجه معضلة التوازن بين الإبداع والموثوقية

وقفة ضرورية لمراجعة نظم الذكاء الاصطناعي التوليدي
TT
TT

وقفة ضرورية لمراجعة نظم الذكاء الاصطناعي التوليدي

وقفة ضرورية لمراجعة نظم الذكاء الاصطناعي التوليدي

هذه الأيام، سنرجع خطوةً إلى الوراء لإعادة النظر بالضجّة الهائلة التي أحدثها الذكاء الاصطناعي التوليدي، ومناقشة لماذا يجب أن نضبط توقعاتنا لهذه التقنية ولو في المدى القصير على الأقلّ.

بين الإبداع والموثوقية

أحدث ظهور «تشات جي بي تي» في نوفمبر (تشرين الثاني) 2022، هبّة حماسية لفكرة أنّ النماذج اللغوية الكبرى قد تعيد تشكيل طريقة أداء الأعمال لبعض الوظائف الأساسية، وبالتّالي، تغيير دور العاملين البشر.

وبالفعل، لقد بدا واضحاً منذ بداية ظهور الأدوات المدعومة بالنماذج اللغوية الكبرى كـ«تشات جي بي تي» ChatGPT، و«بارد» Bard، و«كلاود» Claude، أنّها قد تساعدنا في وضع صيغ الرسائل الإلكترونية، وتلخيص المستندات وحتّى الشحذ الذهني للأفكار.

ولكنّ النقّاد سارعوا إلى الإشارة إلى أنّ النماذج اللغوية الكبيرة اخترعت أموراً غير موجودة جعلتها غير مناسبة للمهام الحسّاسة، وأفقدتها موثوقيتها، ولذا تعزّزت أهميّة الإشراف عليها عن قرب.

بعد سبعة أشهر، لا تزال النماذج اللغوية الكبيرة تواجه معضلة ما يُسمّى «الهذيان»، ومشاكل أخرى، ولا يبدو أنّ حلولها قريبة. تعود المشكلة في جزء منها إلى أنّ أحداً لا يعلم تحديداً كيف تعمل النماذج اللغوية الكبيرة. توصَف هذه النماذج على أنّها أدوات آلية بالكامل تتكهّن الكلمة التّالية المرجّحة بالتسلسل، إلّا أنّ العملية التي تخوضها للعثور على الكلمة التالية شديدة التعقيد – معقّدة إلى درجة أنّ مبتكري النماذج اللغوية الكبيرة أنفسهم لا يستطيعون تفسيرها.

ويدور الجدل اليوم حول ما إذا كان النموذج اللغوي الكبير الواحد يستطيع أن يكون مبدعاً وموثوقاً في وقتٍ واحد لأنّ الآلية التي تسمح للنماذج اللغوية الكبيرة بالارتجال والهذيان هي نفسها التي تسمح لها باختلاق أمور غير موجودة.

يفترض الكثيرون أنّ النماذج اللغوية الكبيرة هي الطريق نحو الذكاء الاصطناعي العام - مرحلة نظرية سيصبح فيها نظام الذكاء الاصطناعي قادراً على تأدية المهام الفكرية نفسها التي يؤديها البشر – حتّى أن البعض يرون أنّ أكبر النماذج اللغوية المتوفرة اليوم قادرة بالفعل على التفكير بالمشاكل بعقلانية. من جهة أخرى، تطرح بعض الدراسات سؤالاً جدياً حول ما إذا كانت النماذج اللغوية الكبيرة قابلة فعلاً للتخلّص من الانحياز.

ولكن على الرغم من الجوانب السلبية، لا زالت موجة الحماس المحيطة بالذكاء الاصطناعي مستمرّة. يعتقد معهد «ماكينزي غلوبال» أنّ الذكاء الاصطناعي سيراكم ثروة تتراوح بين 2.6 و4.4 تريليون دولار للاقتصاد العالمي. وتساهم هذه الحماسة أيضاً في رفع قيمة الشركات الناشئة التي تعمل في الذكاء الاصطناعي التوليدي، الذي تستخدمه بعض الشركات الأخرى كأساسٍ لاستثماراتها. ولحسن الحظّ، سيستمرّ وهج الذكار الاصطناعي التوليدي في التمدّد إلى أنواع أخرى من شركات الذكاء الاصطناعي، التي تستخدم نماذج لغوية أصغر وأكثر تخصّصاً لحلّ مسائلها.

«زاحف الويب»

وبينما دُرّب النموذج اللغوي الكبير الذي يشغّل «تشات جي بي تي» على كميات هائلة من المحتوى المسحوب من الإنترنت (دون إذن الناشرين) - في عملية يسّرها إمّا «زاحف ويب» web crawler (برنامج كومبيوتري تصفح الإنترنت) طرف ثالث أو أداة محليّة غير متاحة للاستخدام. وأعلنت شركة «أوبن إي آي» المطوّرة لـ«تشات جي بي تي»، إطلاق زاحفها الخاص للويب تحت اسم «جي بي تي بوت» GPTBot الذي قد يتيح جمع محتوى الشبكة الإلكترونية بطريقة أكثر دقّة وأماناً.

يشكّل «جي بي تي بوت» على الأرجح محاولة من «تشات جي بي تي» لتعزيز شفافيتها حول الوسائل التي تستخدمها لجمع بيانات التدريب، وربّما، للتكفير عن أخطائها السابقة، لا سيّما وأنّ الشركة تواجه اليوم دعاوى قضائية حول ممارساتها في جمع البيانات. وكانت «تشات جي بي تي» قد وقّعت الشهر الماضي عقد ترخيص مع وكالة «أسوشييتد برس» الإخبارية لاستخدام محتوى الأخيرة في تدريب تقنياتها.

في ملاحظات إطلاق «جي بي تي بوت»، قدّمت «أوبن إي آي» تعليمات واضحة للناشرين الذين يريدون منع روبوت المحادثة خاصتها من الوصول إلى مواقعهم - في محاولة منها ربّما لإراحة واضعي القوانين الذين يبدون حرصاً بالغاً على حقوق مالكي المحتوى في عصر الذكاء الاصطناعي. علاوةً على ذلك، تقول الشركة إنّ الزاحف سيتفادى المواقع الإلكترونية المدفوعة، التي تتضمّن معلومات شخصية معرّفة، أو محتوى ينتهك سياسات الاستخدام.

* مجلّة «فاست كومباني»

- خدمات «تريبيون ميديا»

الأكثر قراءة

 
 
علوم

مجتمعات كاملة وتجارب إنسانية... لا تزال خارج نطاق الذكاء الاصطناعي

نافذة على عالمين_ أحدهما لا يفهم الآخر
نافذة على عالمين_ أحدهما لا يفهم الآخر
TT
TT

مجتمعات كاملة وتجارب إنسانية... لا تزال خارج نطاق الذكاء الاصطناعي

نافذة على عالمين_ أحدهما لا يفهم الآخر
نافذة على عالمين_ أحدهما لا يفهم الآخر

في القاعات الكبرى، حيث تُصاغ البيانات وتُعلن المبادئ بلغة تبدو مكتملة، يظهر الذكاء الاصطناعي كأنه يسير بثقة نحو مستقبل أكثر عدلاً وإنصافاً. تُرفع شعارات الشفافية، وتُكرَّر مفاهيم الحوكمة، وتُقدَّم العدالة الخوارزمية كأنها حقيقة قريبة لا جدال فيها.

لكن خلف هذا الانسجام الظاهري، يبقى سؤال أكثر إزعاجاً، وأقل حضوراً:

هل ما يُقال في هذه القاعات يعكس فعلاً ما يحدث خارجها، أم أنه يكتفي بصياغة عالمٍ مثالي لا وجود له في الواقع؟

أخلاقيات داخل حدود البيانات

تركّز معظم النقاشات العالمية حول أخلاقيات الذكاء الاصطناعي على قضايا تبدو مكتملة: التحيّز، والخصوصية، والشفافية، والمسؤولية. وهي دون شك قضايا حقيقية، لكنها تنطلق من افتراض خفيّ نادراً ما يُناقش: أن المشكلة تكمن في كيفية استخدام البيانات، لا في حدودها.

لكن السؤال الأكثر عمقاً، والأقل طرحاً، هو: ماذا عن أولئك الذين لا تُمثّلهم البيانات أصلاً؟ فالذكاء الاصطناعي، مهما بلغ من تعقيد، لا يرى العالم كما هو، بل كما يُقدَّم له. وما لا يدخل في بياناته، لا يدخل في حساباته... ولا في قراراته. وهنا لا يكون الخطأ في الخوارزمية، بل في العالم الذي اختُصر داخلها.

ما لا تراه الخوارزميات

عالم خارج الرؤية الخوارزمية

في مساحات واسعة من هذا العالم، لا تُقاس المعاناة ولا تُسجَّل، ولا تتحول إلى بيانات يمكن للآلة أن تفهمها. هناك أمراض لا تصل إلى مرحلة التشخيص، وصدمات لا تُوثَّق، وواقع صحي كامل يظل خارج أي نموذج تنبؤي.

في مثل هذه البيئات، لا يكون التحيّز نتيجة خلل تقني في الخوارزمية، بل نتيجة غياب الصورة من الأساس. فالمشكلة ليست في طريقة التحليل... بل فيما لم يُحلَّل أصلاً.

وهنا يتبدّل معنى العدالة نفسها. فكيف يمكن الحديث عن «عدالة خوارزمية» في عالمٍ لم يُمثَّل رقمياً بعد؟ وهل يمكن للذكاء الاصطناعي أن يكون منصفاً... إذا كان لا يرى الجميع؟

عندما لا تكفي الأخلاقيات

في القمم العالمية، يُقدَّم الذكاء الاصطناعي كأداة يمكن تهذيبها أخلاقياً، وكأن المشكلة تكمن فقط في ضبط سلوك الخوارزمية من داخل النظام الذي أنشأها. تُناقش المبادئ، وتُصاغ الأطر، ويبدو وكأن الحل يكمن في تحسين ما هو قائم. لكن هذا التصور يخفي افتراضاً أعمق: أن جميع المشكلات قابلة للحل من داخل النظام نفسه. بينما يهمس الواقع بشيء مختلف تماماً.

فهناك معاناة لا تنتظر «حوكمة» الخوارزمية... بل تنتظر أن تُرى. وهناك بشر لا يحتاجون إلى خوارزميات أكثر عدلاً، بل إلى أن يدخلوا أصلاً في مجال رؤيتها.

ما بين الخطاب والواقع: درس من قمة الهند

كما ظهر في نقاشات القمة العالمية للذكاء الاصطناعي في الهند، التي رفعت شعار «الذكاء الاصطناعي المسؤول»، بدا أن التركيز ينصب على مبادئ الحوكمة، والشفافية، وتقليل التحيّز داخل الأنظمة. لكن ما تكشفه هذه النقاشات، رغم أهميتها، هو فجوة أعمق: أن الخطاب الأخلاقي العالمي يفترض وجود عالم ممثَّل بالكامل داخل البيانات... بينما الواقع مختلف تماماً. فما لا يُقال في هذه القاعات، ليس فقط حدود التقنية، بل حدود الرؤية نفسها... إذ توجد مجتمعات كاملة خارج نطاق النماذج، وتجارب إنسانية لا تصل إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي، وبالتالي لا تدخل في أي إطار أخلاقي يُناقش.

* عدم الاستقرار البيئي أو الضغوط النفسية من العوامل التي لا يمكن قياسها ولا تدخل إلى الأدوات الذكية *

حدود ما يمكن قياسه

في دراسة حديثة نُشرت عام 2026 في مجلة «نيتشر ميديسن» (Nature Medicine)، أظهرت نماذج تنبؤية طوّرها باحثون في جامعة ستانفورد قدرة متقدمة على تحليل البيانات الصحية، واستباق المخاطر قبل حدوثها. ومع ذلك، توقفت هذه النماذج عند حدود واضحة عندما يتعلق الأمر بعوامل لا تُقاس بسهولة، مثل عدم الاستقرار البيئي أو الضغوط النفسية التي لا تجد طريقها إلى السجلات الطبية.

وهنا لا تنكشف حدود التقنية فحسب، بل حدود الفكرة التي تقوم عليها.

فالمشكلة ليست في دقة ما نقيس، بل في افتراضٍ أعمق: أن كل ما هو مهم... يمكن قياسه.

لكن الواقع أكثر تعقيداً من ذلك. فبعض أهم محددات الصحة لا تُكتب في البيانات، ولا تُترجم إلى أرقام، ومع ذلك تظل الأكثر تأثيراً في حياة الإنسان.

ما بعد الأخلاقيات

قد تنجح القمم في صياغة مبادئ أخلاقية للذكاء الاصطناعي، وتبدو هذه المبادئ مكتملة في نصوصها ومنطقها. لكن التحدي الحقيقي لا يبدأ داخل هذه الأطر، بل خارجها.

في تلك المساحات التي لا تصلها البيانات، ولا تلامسها النماذج، ولا تختزلها الأرقام، هناك يتغيّر السؤال نفسه. فلا يعود السؤال:

هل الذكاء الاصطناعي أخلاقي؟ بل يصبح أكثر عمقاً وإلحاحاً: هل يستطيع أن يرى ما يجب أن يكون أخلاقياً تجاهه؟

مواضيع
الذكاء الاصطناعي العالم
علوم

أول مهمة مأهولة إلى القمر منذ 50 عاماً

شكل تصويري لمركبة «أوريون» قرب القمر
شكل تصويري لمركبة «أوريون» قرب القمر
  • لندن: «الشرق الأوسط»
TT
  • لندن: «الشرق الأوسط»
TT

أول مهمة مأهولة إلى القمر منذ 50 عاماً

شكل تصويري لمركبة «أوريون» قرب القمر
شكل تصويري لمركبة «أوريون» قرب القمر

سترسل وكالة الطيران والفضاء الاميركية ناسا، أربعة رواد فضاء في مهمة أرتميس 2 في رحلة تستغرق 10 أيام حول القمر للتمهيد لهبوط على سطحه في المستقبل وإقامة قواعد دائمة عليه.

مواضيع
ناسا أميركا
علوم

اختراق علمي مزدوج يكشف عن كيف تبدأ الحياة… ومتى تتوقف

اختراق علمي مزدوج يكشف عن كيف تبدأ الحياة… ومتى تتوقف
TT
TT

اختراق علمي مزدوج يكشف عن كيف تبدأ الحياة… ومتى تتوقف

اختراق علمي مزدوج يكشف عن كيف تبدأ الحياة… ومتى تتوقف

في تطورين علميين لافتين، أعلن باحثون اكتشافين يسلطان الضوء على أسرار الحياة من جانبين متناقضين. ففي حين نجح فريق علمي في بناء واحدة من أكثر المحاكاة الرقمية اكتمالاً لخلية حيّة، تمكَّن فريق آخر من تحديد المفتاح الجزيئي الذي يحدد متى تتوقف الخلايا البشرية عن الانقسام، والتكاثر.

ورغم اختلاف المسارين يجتمع هذان الإنجازان ليقدما صورة أوضح للحياة سواء في أبسط صورها أو أعقدها، هي أنها تعمل وفق نظام دقيق ومترابط يفوق ما كان يُعتقد سابقاً.

خلية «حيّة» على شاشة الكمبيوتر

لأول مرة تمكن الباحثون بقيادة زين ثورنبورغ، من معهد «بيكمان للعلوم والتكنولوجيا المتقدمة» في جامعة «إلينوي» بالولايات المتحدة الأميركية، من إنشاء نموذج حاسوبي يتتبع كل جزيء داخل خلية بكتيرية بسيطة في أثناء عملية نسخ حمضها النووي «دي ان ايه DNA» وانقسامها إلى خليتين، في دراسة نُشرت في مجلة «سيل Cell» في 9 مارس (آذار) 2026. وقد تم تقليص المادة الجينية لهذه الخلية إلى 493 جيناً فقط مما جعلها نموذجاً مثالياً لفهم كيفية نشوء الحياة من مكوّناتها الأساسية.

وأعادت المحاكاة الرقمية بناء جميع العمليات الحيوية بما فيها تضاعف الحمض النووي (دي إن إيه)، وتصنيع البروتينات ونشاط الريبوسومات وتغيرات الغشاء الخلوي. ومع تحرّك الجزيئات واصطدامها داخل «الخلية الافتراضية virtual cell» فإنها اتبعت نفس السلوك الذي تفعله الخلايا الحقيقية. وبعد محاولات عديدة لتحسين النموذج، استطاعت الخلية الافتراضية إكمال دورة خلوية كاملة. واستغرقت 105 دقائق، وهو وقت مطابق تقريباً لوقت الخلية الحقيقية.

ولم تكن هذه العملية مجرد رسوم متحركة بل خريطة تفصيلية لما يجعل الخلية حيّة. ويفتح ذلك الباب أمام ابتكار مضادات حيوية جديدة وفهم تطور الحياة المبكرة وتصميم كائنات دقيقة مبرمجة لأغراض طبية أو بيئية. لكن فهم كيفية بدء الحياة لا يقل أهمية عن فهم كيفية توقفها.

بروتين واحد يتحكم بساعة الشيخوخة داخل خلايانا

كانت دراسة منفصلة نُشرت في مجلة «Molecular Cell» بتاريخ 18 ديسمبر (كانون الأول) 2025 قد اكتشفت أن بروتيناً واحداً يسمّى «ATM»، هو المسؤول عن اتخاذ القرار المصيري الذي يُجبر الخلايا البشرية على التوقف عن الانقسام في عملية تُعرف بـ«الشيخوخة التكاثرية أو التشيّخ replicative senescence». وقاد الدراسة تيتيا دي لانغ، رئيسة مختبر بيولوجيا الخلية وعلم الوراثة في جامعة «روكفلر» في نيويورك.

ولفترة طويلة اعتقد الباحثون أن بروتينَي «ATM» و«ATR» يعملان معاً لاستشعار قِصَر التيلوميرات، وهي الأغطية الواقية في نهايات الكروموسومات التي تقصر مع كل انقسام خلوي. لكن الدراسة الجديدة نقضت هذه الفكرة تماماً. وأكدت أن بروتين «ATM» هو وحده المسيطر على عملية التوقف.

وعندما عطّل العلماء هذا البروتين واصلت الخلايا الانقسام حتى عندما أصبحت تيلوميراتها قصيرة جداً. والأدهى من ذلك أن تعطيل بروتين «ATM» في خلايا «مسنّة» أعاد قدرتها على الانقسام، مما يعني أن الشيخوخة الخلوية ليست نهاية حتمية بل مفتاح يمكن تشغيله ووقفه.

نقطة التقاطع: البيئة المحيطة تغيّر مصير الخلية

ما يجمع بين الاكتشافين هو عنصر واحد مهم وهو الأكسجين، حيث أظهرت الخلية الافتراضية أن التغيرات البسيطة في بيئة الخلية تؤثر بعمق على سلوك مكوّناتها الجزيئية. وينطبق الأمر نفسه على الخلايا البشرية.

وتعيش معظم الأنسجة في جسم الإنسان في بيئة تحتوي على 3 في المائة فقط من الأكسجين. لكن في المختبر تُزرع الخلايا عادةً في 20 في المائة منه وهو مستوى الهواء المحيط. ولطالما حيّر العلماء سبب «شيخوخة» الخلايا في المختبر بسرعة أكبر مما يحدث داخل الجسم.

وقدّمت الدراسة الجديدة الإجابة، حيث إن نسبة الأكسجين العالية تجعل بروتين «ATM» حساساً بشكل زائد، فيدفع الخلايا إلى التوقف عن الانقسام أسرع من الطبيعي. ولكن عند مستويات الأكسجين الهادئة داخل الجسم يصبح البروتين «ATM» أقل نشاطاً وتتمكن الخلايا من الانقسام لفترات أطول.

رسالة موحّدة: الحياة تعمل وفق شبكة دقيقة من القواعد

وعند جمع النتائج معاً تتضح صورة مذهلة هي أن الحياة، من أبسط الخلايا إلى أعقدها، محكومة بدوائر جزيئية دقيقة تتأثر بكل ما يحيط بها. فالخلية الافتراضية تكشف عن كيف تنشأ الحياة من مجموعة صغيرة من الجينات. واكتشاف بروتين «ATM يوضح كيف يمكن لجزيء واحد أن يتحكم بالحدّ الفاصل بين الشباب والشيخوخة. وكلاهما يُظهر أن سلوك الخلايا ليس قدراً ثابتاً بل استجابة مرنة للبيئة.

تمهيد لعصر جديد في علم الأحياء

تُبشّر هذه الاكتشافات بمرحلة متطورة تتيح لنا اختبار الخلايا افتراضياً قبل إجراء التجارب الفعلية عليها. والنظر إلى الشيخوخة بوصفها حالة قابلة للتعديل وليس كمصير محتوم. ومن ثم تصميم علاجات أكثر دقة للأمراض كالسرطان والأمراض التنكسية والعدوى.

سواء من خلال محاكاة خلية بكتيرية كاملة أو فك أسرار الساعة البيولوجية للشيخوخة، تُؤكّد لنا هذه الإنجازات حقيقة واحدة هي أن قوانين الحياة لم تعد طيَّ الكتمان بل تُفكَّك طلاسمها خطوة بعد خطوه وبوتيرة أسرع من أي وقت مضى.

مواضيع
الجينات العالم