التهويل والهراء... وراء الحملات الدعائية للذكاء الاصطناعي

الخداع بالوعود الكاذبة قد يؤدي إلى عواقب وخيمة

التهويل والهراء... وراء الحملات الدعائية للذكاء الاصطناعي
TT

التهويل والهراء... وراء الحملات الدعائية للذكاء الاصطناعي

التهويل والهراء... وراء الحملات الدعائية للذكاء الاصطناعي

لم تظهر هناك أبداً تقنية مصحوبة بهذا الهراء، مثل الذكاء الاصطناعي.

هراء مواكب للذكاء الاصطناعي

لماذا؟ الذكاء الاصطناعي هو تقدم هائل، ومُحول يحدث مرة واحدة في حياة عدة أجيال، ويحمل وعداً كبيراً للأعمال والمجتمع: كما كتب إريك جيه سيديل(*). وفي الوقت نفسه، يتمتع اقتصادنا الرأسمالي الحديث بمهارة فريدة في تحويل مثل هذه القفزات إلى دولارات، لا إلى قيمة، ضع في اعتبارك، بل إلى الدولارات الباردة.

بدايات الهراء: «علاج المستنقعات للكلى»

حتى قبل أن يصبح الذكاء الاصطناعي رائجاً، كان الهراء منتشراً في العالم دائماً. ففي سبعينات القرن التاسع عشر، ابتكر الدكتور سيلفستر أندرال كيلمر، طبيب العلاج بالمثل، Homeopathy، ما سماه «علاج جذور المستنقعات للكلى»، Swamp Root Kidney Cure، الذي تم تسويقه على أنه علاج شامل وشافٍ لمعظم الأمراض بكل أنواعها، مدَّعياً أن العلاج يمكن أن يحوِّل الأشخاص الضعفاء إلى أقوياء مرة أخرى.

الحقيقة هي أن المعلومات الكاذبة والمختلقة ليست شيئاً يمكننا القضاء عليه تماماً لأنها متوطنة في الحالة البشرية. وسواء كان الأمر يتعلق بعدم الرضا أبداً، أو الثقة المفرطة، أو العيش في ثقافة تشهد المبالغة في كل شيء، فإننا مبرمجون على الاستهلاك، وخلق الهراء بطريقة لا يمكن وقفها تقريباً.

الهراء... السمة البارزة في ثقافتنا

وكما ذكر الفيلسوف هاري فرانكفورت في كتابه الأكثر مبيعاً «عن الهراء»، On Bullshit، فإن «إحدى السمات البارزة لثقافتنا هي وجود كثير من الهراء».

هناك كثير منه لدرجة أننا نميل إلى قبوله على أنه واقعنا المقدّر. وبينما يكون الأفراد غالباً عُرضة للادعاءات الكاذبة في الحياة الخاصة، فإن عالم الأعمال يغرق أيضاً في بحر من الضوضاء التي لا قيمة لها.

تزويق الحقيقة

كيف يحدد الباحثون (نعم... العلماء يبحثون أيضا في الهراء!) الهراء؟ ليس كما قد تتوقع. وبدلاً من الكذب المتعمد، يشير الهراء من الناحية الفنية إلى التصريحات التي لا ترتبط بالواقع ببساطة. قد تكون هذه التصريحات صحيحة بالفعل، ولكن نظراً لأنها هراء، فلا توجد طريقة واضحة لمعرفة ذلك.

إن مقدمي الهراء هم الأشخاص الذين يحاولون رسم صورة معينة تناسب اهتماماتهم، دون النظر إلى ما إذا كان المحتوى صحيحاً أم زائفاً.

تسويق مؤسسي

هذا يقودنا إلى التسويق المؤسسي، خصوصاً في مجال الذكاء الاصطناعي. وهدف معظم برامج التسويق هو دعم سلوك الشراء، وإظهار النيات الحسنة العامة تجاه الشركة... وليس نشر معلومات دقيقة ومفصلة حول كيفية عمل المنتج أو الخدمة أو النتائج التي يحققها.

الآن، هناك لوائح تحكم الحقيقة في الإعلان، لكن الواقع هو أنه من السهل للغاية تقديم ادعاءات صحيحة جزئياً أو إلى حد ما.

أود أن أزعم أنه في أفضل الأحوال، فإن الهدف العام للتسويق هو تقديم أفضل النتائج الممكنة التي يمكنك تحقيقها باستخدام منتج بدلاً من النتيجة الحقيقية المتوقعة.

الحقيقة والضجيج مع الذكاء الاصطناعي

معلومات ناقصة: نظراً إلى التعقيد الفني للحلول المقدمة من نظم الذكاء الاصطناعي، لا توجد طريقة يمكن من خلالها لإعلان قصير أن ينقل معلومات كافية للمشتري المحتمل لتقييم الحل.

لسوء الحظ، غالباً ما لا تتمكن المناقشات والعروض التقديمية الأكثر تفصيلاً من شرح كيفية عمل أداة الذكاء الاصطناعي، خصوصاً بالنظر إلى أن كثيراً من علماء البيانات أنفسهم قد لا يفهمون تماماً كيف يتم إنشاء نتيجة ولّدها الذكاء الاصطناعي.

عود كاذبة وأضرار: قد يؤدي الخداع بالوعود الكاذبة والهراء في مجال الذكاء الاصطناعي إلى عواقب وخيمة تتراوح من الفشل في عالم الأعمال إلى الضرر المجتمعي واسع النطاق.

على سبيل المثال، يؤدي الاعتقاد بأن الذكاء الاصطناعي أكثر قدرة مما هو عليه بالفعل إلى اتخاذ قرارات سيئة في مجالات بالغة الأهمية مثل الرعاية الصحية والتمويل والمسائل القانونية. أو قد تؤدي المبالغة في تقدير الذكاء الاصطناعي في القوى العاملة إلى فقدان الوظائف في الصناعات حيث لا تزال المهارات البشرية ضرورية.

لكن الخبر السار هو أنك لست بحاجة إلى أن تصبح مهندس بيانات لتتعلم كيفية تقييم الذكاء الاصطناعي والأدوات المعقدة الأخرى. ما عليك سوى طرح الأسئلة الصحيحة. من المغري أن نتظاهر بأننا نفهم التكنولوجيا المعقدة حتى نتمكن من تجنب الكشف عن جهلنا، ولكن النهج الأفضل هو انتحال شخصية عالم واستجواب ادعاءات التسويق بدقة.

ادعاءات وتساؤلات حول الذكاء الاصطناعي

دعونا نُلقِ نظرة على بعض البيانات التسويقية النموذجية والأسئلة التي قد تطرحها:

ادعاء: «الذكاء الاصطناعي الخاص بنا يجعل التشخيصات الطبية أسرع وأكثر دقة من الأطباء».

تساؤلات:

- كيف تقاس السرعة والدقة؟ هل الطريقة التي تقاس بها الدقة دقيقة بالفعل؟

- هل يعمل الذكاء الاصطناعي في جميع الحالات ولأنواع المرضى، أم فقط مع مجموعات فرعية معينة؟ هل هو دقيق في الحالات النادرة كما هو في الحالات الشائعة؟ هل يعمل بشكل جيد، على سبيل المثال، مع النساء مثل الرجال، والأمريكيين من أصل أفريقي مثل القوقازيين (الأصل الأبيض)؟

- ما مقدار البيانات التي يستند إليها هذا الادعاء؟ إذا تم استخدام عينة صغيرة من البيانات، فلن تكون النتائج بالضرورة موثوقة للغاية.

ادعاء: «نحن نساعدك على توظيف الأشخاص بنسبة 20 في المائة أسرع من الطرق التقليدية.»

تساؤلات:

- ما الطرق «التقليدية» المحددة التي تقارن بها؟

- ما التكلفة لتحقيق هذه السرعة؟

- هل تؤدي هذه التقنية إلى تحيزٍ ضد الفئات المحمّية (على سبيل المثال، الأمريكيون من أصل أفريقي والنساء)؟

- هل يؤدي المرشحون الذين جرى تعيينهم بالفعل الوظيفة بشكل جيد أو أفضل من العملية السابقة؟ إذ إن مجرد إضافة السرعة إلى عملية اختيار رديئة لن يساعد كثيراً على تحسين أداء المنظمة.

ادعاء: «يساعدك برنامج المحادثة الآلي الخاص بنا على حل مشكلات العملاء بشكل أسرع وأسهل».

تساؤلات:

- أسرع من ماذا؟ إلى أي مدى؟

- أسهل لمن؟ شركتك أم العميل؟

- ما المشكلات التي يواجهها برنامج المحادثة الآلي؟ هل يؤدي هذا إلى زيادة إحباط العملاء؟

غالباً ما تجد أنه إذا لم يكن لدى البائع إجابة واضحة لأحد هذه الأسئلة، فإن الإجابة الفعلية لا تدعم الادعاء.

الطريقة العلمية لمحاربة الهراء

يكمن الحل لمكافحة المعلومات الكاذبة والهراء في الذكاء الاصطناعي والحياة بشكل عام، في التفكير مثل العلماء. الطريقة العلمية نفسها هي من أعظم النتاجات الفكرية في التاريخ، ولها تطبيق واضح في المعركة ضد الهراء.

في عام 1996، كتب العالم العظيم الراحل كارل ساغان، عن مدى أهمية وضرورة أن يفهم عامة الناس كيفية التفكير مثل العلماء وتقييم الادعاءات بشكل نقدي، حتى نتمكن من مكافحة انتشار المعلومات المضللة.

وبعد مرور 30 ​​عاماً على ما كتبه، لم يكن هذا الأمر أكثر أهمية من أي وقت مضى.

* اختصاصي بعلم النفس التنظيمي الصناعي والذكاء الاصطناعي - مجلة «فاست كومباني» - خدمات «تريبيون ميديا».


مقالات ذات صلة

علوم ما السبب الحقيقي لفشل مبادرات الذكاء الاصطناعي في المؤسسات؟

ما السبب الحقيقي لفشل مبادرات الذكاء الاصطناعي في المؤسسات؟

الأدوات الذكية نجحت ببراعتها مع فرد ولم تثبت فاعليتها مع مجموعات العمل

إنريكي دانس
صحتك هناك مخاوف متزايدة من استخدام روبوتات الدردشة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي في تقديم استشارات طبية لمرضى السرطان (أ.ف.ب)

دراسة: روبوتات الدردشة تروّج لبدائل خطيرة للعلاج الكيميائي للسرطان

كشفت دراسة حديثة عن مخاوف متزايدة من استخدام روبوتات الدردشة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي في تقديم استشارات طبية لمرضى السرطان.

«الشرق الأوسط» (لوس أنجليس)
الاقتصاد شخص يتحدث هاتفياً في أثناء مروره قرب مبنى بورصة نيويورك (إ.ب.أ)

العقود الآجلة للأسهم الأميركية ترتفع بدعم تفاؤل الذكاء الاصطناعي

ارتفعت العقود الآجلة لمؤشرات الأسهم الأميركية يوم الثلاثاء، مدعومة بتجدد التفاؤل حول قطاع الذكاء الاصطناعي، مما ساعد في تعزيز معنويات الأسواق.

«الشرق الأوسط» (نيويورك)
الاقتصاد شعار شركة «أبل» على مبنى في مانهاتن (د.ب.أ)

بين إرث كوك وطموح تيرنوس... 7 ملفات شائكة تحدّد مستقبل «أبل»

في لحظة فارقة قد تغير خريطة قطاع التكنولوجيا العالمي، أعلنت شركة «أبل»، الثلاثاء رسمياً تنحي تيم كوك عن منصبه مديراً تنفيذياً.

«الشرق الأوسط» (كوبيرتينو (كاليفورنيا))

ما السبب الحقيقي لفشل مبادرات الذكاء الاصطناعي في المؤسسات؟

ما السبب الحقيقي لفشل مبادرات الذكاء الاصطناعي في المؤسسات؟
TT

ما السبب الحقيقي لفشل مبادرات الذكاء الاصطناعي في المؤسسات؟

ما السبب الحقيقي لفشل مبادرات الذكاء الاصطناعي في المؤسسات؟

عندما طرح «تشات جي بي تي» في نوفمبر (تشرين الثاني) 2022، كان رد الفعل فورياً وقوياً: إنه يعمل! ولأول مرة، اختبر ملايين الأشخاص الذكاء الاصطناعي ليس بوصفه وعداً بعيد المنال، بل بوصفه شيئاً مفيداً وبديهياً. وحتى مع عيوبه، فقد ظهر أنه يتمتع بقدرات مذهلة.

حدس صحيح واستنتاج خاطئ

كان هذا الحدس صحيحاً. أما الاستنتاج الذي تلاه فكان خاطئاً. لأن ما ينجح ببراعة مع فرد أمام لوحة المفاتيح، أثبت عدم فاعليته بشكل مفاجئ داخل المؤسسة.

الشركات لا تُدار باللغة

بعد عامين، وبعد مليارات الدولارات من الاستثمارات، وعدد لا يحصى من التجارب، وتدفق مستمر من «المساعدين» الأذكياء، يتبلور واقع مختلف: الذكاء الاصطناعي التوليدي استثنائي في إنتاج اللغة... لكن الشركات لا تُدار باللغة: بل تُدار بالذاكرة والسياق والتغذية الراجعة والقيود.

وهذه هي الفجوة. ولهذا السبب تفشل الكثير من مبادرات الذكاء الاصطناعي في المؤسسات بهدوء. إذ حتى مع الانتشار الواسع، هناك تأثير محدود... وشعور متزايد بالتكرار.

فشل 95 % من المشاريع التجريبية

ليست هذه قصة عن تقنية فشلت في اكتساب زخم، بل على العكس تماماً.

وأظهر تحليل مدعوم من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، والذي حظي باهتمام واسع، أن نحو 95 في المائة من المشاريع التجريبية للذكاء الاصطناعي التوليدي في المؤسسات تفشل في تحقيق نتائج ملموسة، حيث لا يصل سوى 5 في المائة منها إلى مرحلة الإنتاج المستدام. وتشير تغطيات أخرى للنتائج نفسها إلى النمط نفسه: تجارب مكثفة، وتحول محدود.

والتفسير واضح: المشكلة ليست في الحماس، ولا حتى في القدرة، بل في أن توظيف الأدوات لا يُترجم إلى تغيير عملي حقيقي... ليست هذه مشكلة للتبني، بل مشكلة هيكلية.

المفارقة المزعجة: ذكاء اصطناعي... لكن لا شيء يتغير

داخل معظم الشركات اليوم، يتعايش واقعان: من جهة، يستخدم الموظفون أدوات مثل «تشات جي بي تي» باستمرار. فهم يصيغون ويلخصون ويبتكرون ويسرّعون عملهم بطرق تبدو طبيعية وفعالة.

من جهة أخرى، تكافح مبادرات الذكاء الاصطناعي الرسمية في المؤسسات للتوسع خارج نطاق المشاريع التجريبية الخاضعة لرقابة دقيقة. يصف التحليل نفسه المتعلق بمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا فجوةً متزايدةً في «التعلم»: يجد الأفراد فائدة وقيمةً بسرعة، لكن المؤسسات تفشل في دمج هذه القيمة في سير العمل ذي الأهمية. والنتيجة هي ما يشبه «الذكاء الاصطناعي الخفي»: يستخدم الأفراد ما يُجدي نفعاً، بينما تستثمر الشركات فيما لا يُجدي.

الخطأ الأساسي: التعامل مع نموذج اللغة كنظام تشغيل

تركز معظم تفسيرات هذا الفشل على التنفيذ: بيانات غير دقيقة، حالات استخدام غير واضحة، نقص في التدريب. كل هذا صحيح، لكنه ثانوي.

المشكلة الحقيقية أبسط وأكثر جوهرية: نماذج اللغة الكبيرة مصممة للتنبؤ بالنصوص. هذا كل شيء. كل شيء آخر، من الاستدلال إلى التلخيص والمحادثة، إلخ، هو خاصية ناشئة عن هذه القدرة.

الأدوات الذكية التوليدية لا تعمل ضمن الواقع

لكن الشركات لا تعمل كسلاسل من النصوص. إنها تعمل كأنظمة متطورة ذات حالة وذاكرة وتوابع وحوافز وقيود... هذا هو التناقض. كما ذكرتُ سابقاً، هذا هو العيب البنيوي الأساسي للذكاء الاصطناعي: نماذج اللغة لا «ترى» العالم. فهي لا تحتفظ بحالة مستمرة. ولا تتعلم من ردود الفعل الواقعية إلا إذا صُممت خصيصاً لذلك... إنها تُنتج لغة مقنعة عن الواقع، لكنها لا تعمل ضمنه.

إجابات متميزة منفصلة عن النظام الفعلي

لا يمكنك إدارة شركة بناءً على تنبؤات الكلمات.اطلب من نموذج اللغة ما يلي:

-«زيادة مبيعاتي»

-«تصميم استراتيجية دخول السوق»

- «تحسين أداء الفريق»

وستحصل على إجابة. غالباً ما تكون جيدة جداً. إجابة منظمة، بليغة، ومقنعة. ولكنها منفصلة تماماً تقريباً عن النظام الفعلي الذي من المفترض أن تؤثر فيه.

وذلك لأن نموذج اللغة لا يستطيع تتبع مسار المبيعات، أو إدارة الحوافز، أو دمج بيانات إدارة علاقات العملاء، أو التكيف بناءً على النتائج. إذ يمكنه وصف استراتيجية، لكنه لا يستطيع تنفيذها.

وتؤكد نتائج معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا هذه النقطة: أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي فعّالة في المهام الفردية المرنة، لكنها تعجز عن العمل في بيئات المؤسسات التي تتطلب التكيف والتعلم والتكامل. وبعبارة أخرى: يمكن للأداة الذكية كتابة المذكرة، لكنها لا تستطيع إدارة الشركة.

زيادة قدرات الحوسبة لن تحل المشكلة

كان ردّ فعل القطاع حتى الآن متوقعاً: بناء نماذج أكبر، ونشر بنية تحتية أوسع، وتوسيع نطاق كل شيء. لكن التوسع لا يُصلح خللاً في التصميم. إذا كان النظام يفتقر إلى أساس واقعي، فلن تُوفّر له المزيد من المعايير هذا الأساس. وإذا كان يفتقر إلى الذاكرة، فلن تُوفّر له المزيد من الرموز الذاكرة. وإذا كان يفتقر إلى حلقات التغذية الراجعة، فلن تُنشئها المزيد من مراكز البيانات.

يُضخّم التوسع ما هو موجود، لكنه لا يُنشئ ما هو مفقود. وما هو مفقود هنا ليس المزيد من اللغة، بل المزيد من العالم.

المرحلة المقبلة... نظم ذكية ضمن بيئات حقيقية

لن تُحدّد المرحلة التالية من الذكاء الاصطناعي المؤسسي بواجهات دردشة أفضل أو نماذج لغوية أكثر قوة، بل ستُحدّد بشيء آخر تماماً: أنظمة قادرة على الحفاظ على الحالة، والاندماج في سير العمل، والتعلم من النتائج، والعمل ضمن قيود.

أنظمة لا تُولّد نصوصاً فحسب، بل تعمل ضمن بيئات حقيقية. لهذا السبب؛ لن يُبنى مستقبل الذكاء الاصطناعي في الشركات على نماذج اللغة وحدها، بل على بنى تُدمجها ضمن نماذج أكثر ثراءً للواقع.

أقول ما يعرفه الكثيرون بالفعل... ولكن نادراً ما يقولونه: هناك زخم كبير، واستثمارات ضخمة، وسرديات كثيرة مبنية على فكرة أن توسيع نطاق نماذج اللغة سيحل كل شيء في النهاية. هذا لن يحدث.

فرصة حقيقية

هذه ليست نهاية الذكاء الاصطناعي المؤسسي، بل هي نهاية مفهوم خاطئ. فنماذج اللغة ليست بنية مؤسسية، بل هي طبقة واجهة. طبقة قوية، لكنها غير كافية بمفردها. الشركات التي تُدرك هذا أولاً لن تُحسّن فقط من استخدام الذكاء الاصطناعي، بل ستُنشئ شيئاً مختلفاً جذرياً.

مجلة «فاست كومباني»


الموظفون الأميركيون يستخدمون الذكاء الاصطناعي للتعلّم أثناء العمل

الموظفون الأميركيون يستخدمون الذكاء الاصطناعي للتعلّم أثناء العمل
TT

الموظفون الأميركيون يستخدمون الذكاء الاصطناعي للتعلّم أثناء العمل

الموظفون الأميركيون يستخدمون الذكاء الاصطناعي للتعلّم أثناء العمل

يتنافس الموظفون على تطوير مهاراتهم في الذكاء الاصطناعي. ووفقاً لتقرير جديد، فإنهم يستخدمونه أيضاً لتعزيز تعلمهم، سواءً كان ذلك لطلب مساعدة إضافية منه لتوضيح المفاهيم وحل المشكلات، أو لاكتساب مهارات جديدة، كما كتبت سارة بريغل (*).

تحسين المهارات

يستند التقرير إلى نتائج استطلاع أجرته شركة «فراكتل» لصالح الكلية الأميركية للتعليم (ACE)، شمل أكثر من 1000 موظف أميركي يستخدمون أدوات الذكاء الاصطناعي في عملهم اليومي.

وكما هو متوقع، تستخدم نسبة كبيرة من الموظفين الذكاء الاصطناعي لتحسين مهاراتهم. فقد أفاد 63 في المائة منهم بأنهم استخدموا الذكاء الاصطناعي لتعلم مهارات لم يتلقوا تدريباً رسمياً عليها من مؤسساتهم.

القلق من دقة المعلومات

ومع ذلك، أعرب 65 في المائة منهم عن قلقهم بشأن دقة الذكاء الاصطناعي. إلا أن 23 في المائة من الموظفين لا يزالون يعدّون الذكاء الاصطناعي خيارهم الأول عندما يحتاجون إلى تعلم شيء جديد.

فوائد سرعة الإجابات

قد يعود جزء من ذلك إلى سرعة توفير الذكاء الاصطناعي للإجابات: إذ قال ما يقرب من نصف الموظفين (46 في المائة) إنهم يستخدمون الذكاء الاصطناعي للبحث عن الإجابات لأنه أسرع من طلب المساعدة.

التعلّم سراً لتفادي الاتهامات بالجهل

وربما الأهم من ذلك، أن استخدام هذه التقنية يعني أيضاً أن الموظفين لا يضطرون إلى الاعتراف بجهلهم بشيء ما. فقد قال ما يقرب من ثلثهم (29في المائة) إنهم يستخدمون الذكاء الاصطناعي لتعلم مهارات جديدة دون الإفصاح عن ذلك. ويُعدّ المديرون أكثر عرضةً لهذا الأمر: إذ اعترف 32 في المائة منهم بأنهم يتعلمون سراً.

وبشكل عام، قال 69 في المائة من الموظفين إن استخدام الذكاء الاصطناعي حسّن إنتاجيتهم، وقال أكثر من 55 في المائة إنه ساعدهم على الشعور بمزيد من الثقة في وظائفهم.

الذكاء الاصطناعي نقطة انطلاق

ومع ذلك، فبينما يستخدم الموظفون الذكاء الاصطناعي بوضوح لسدّ فجوة ما، فإنهم ليسوا راضين تماماً عن قدراته التعليمية. فقد قال 7 في المائة فقط من الموظفين إنهم يشعرون بأن تعلم المهارات من الذكاء الاصطناعي كافٍ، وقال 39 في المائة إنهم يعدّون التدريب الذي يحصلون عليه من الذكاء الاصطناعي نقطة انطلاق لمزيد من التعلم.

الذكاء الاصطناعي يحفّز للانخراط في دورات تدريبية

أفاد ما يقارب نصف المشاركين (48 في المائة) بأنهم التحقوا بدورات تدريبية بعد أن عرّفهم الذكاء الاصطناعي على مواضيع معينة رغبوا في استكشافها بتعمق. والأكثر إثارة للإعجاب، أن 80 في المائة من العاملين أكدوا استمرارهم في التعلم بشكل أو بآخر بعد تعلمهم شيئاً ما باستخدام الذكاء الاصطناعي.

مع أن الذكاء الاصطناعي قد لا يحل محل التدريب العملي تماماً، فإنه يمثل حالياً نقطة انطلاق لغالبية العاملين الساعين لاكتساب مهارات جديدة.

* مجلة «فاست كومباني»


لسانك لا يكذب… «بصمة تنبئية» للأمراض

حين يقرأ الذكاء الاصطناعي ما لا تراه العين
حين يقرأ الذكاء الاصطناعي ما لا تراه العين
TT

لسانك لا يكذب… «بصمة تنبئية» للأمراض

حين يقرأ الذكاء الاصطناعي ما لا تراه العين
حين يقرأ الذكاء الاصطناعي ما لا تراه العين

في حضارات وادي الرافدين، حيث تشكّلت البدايات الأولى للطب المنهجي، لم يكن التشخيص يعتمد على أجهزة، أو تحاليل مختبرية، بل على ملاحظة الجسد نفسه. كان الطبيب ينظر، ويتأمل التفاصيل التي قد تبدو عابرة، ومن بينها اللسان.

حين كان اللسان مفتاح التشخيص

معاينة اللسان

لم يكن طلب الطبيب من المريض أن يمد لسانه إجراءً شكلياً، بل خطوة أساسية في قراءة ما يجري داخل الجسد: تغيّر اللون، جفاف السطح، أو ظهور طبقة غير طبيعية؛ كلها إشارات ذات دلالة تُفسَّر ضمن فهم مبكر للصحة والمرض.

اليوم، يعود هذا المشهد القديم بصيغة مختلفة تماماً. فبدل أن يقف الطبيب وحده أمام المريض، تقف معه خوارزميات الذكاء الاصطناعي، وتحلل صورة اللسان بدقة رقمية، وتبحث عن أنماط قد لا تراها العين البشرية. فهل يمكن أن يعود التشخيص القديم... عبر أكثر أدوات العصر تطوراً؟

خريطة بيولوجية مصغّرة

يُعد اللسان من أكثر أعضاء الجسم ثراءً بالمعلومات البيولوجية، فهو يعكس حالة الدورة الدموية، ومستوى الترطيب، والتوازن البكتيري في الفم، بل وحتى بعض الاضطرابات الجهازية. فاللون الشاحب قد يرتبط بفقر الدم، والاحمرار الزائد بالالتهاب، في حين أن الطبقة البيضاء أو الصفراء قد تعكس تغيّرات في الميكروبيوم الفموي، ذلك العالم المجهري الذي يعيش على سطح اللسان.

بهذا المعنى لم يعد اللسان مجرد عضو للكلام، أو التذوق، بل نافذة حيوية على توازن داخلي معقّد.

حين يلتقي الميكروبيوم بالخوارزمية

في السنوات الأخيرة بدأ الباحثون ينظرون إلى اللسان باعتبار أنه نظام بيئي متكامل يرتبط فيه الميكروبيوم الفموي بعدد من الأمراض المزمنة... من السكري وأمراض القلب، وصولاً إلى اضطرابات أيضية معقّدة.

اضطرابات الكبد والأمراض المزمنة

في هذا السياق أظهرت دراسة نُشرت عام 2025 في مجلة «Chinese Medicine»، بقيادة فريق بحثي من الصين، أن تحليل صور اللسان باستخدام الذكاء الاصطناعي وربطها بتركيب الميكروبيوم يمكن أن يكشفا أنماطاً دقيقة مرتبطة باضطرابات في وظائف الكبد، مع قدرة لافتة على التمييز بين الحالات المرضية.

وفي تطور أحدث، طرح باحثون عام 2026 مفهوماً جديداً عُرف بـ«عمر اللسان» (Tongue Age)، يجمع بين تحليل مظهر اللسان وتركيب الميكروبيوم، لتقدير العمر البيولوجي، ومخاطر الإصابة بأمراض مزمنة.

اللسان «بصمة تنبئية»

وتشير هذه الأبحاث إلى أن اللسان قد يحمل بصمة تنبئية لصحة الإنسان تتجاوز الفحص الظاهري التقليدي. وأظهرت أبحاث حديثة من جامعة ستانفورد في الولايات المتحدة أن الدمج بين الصور الطبية والبيانات الحيوية يفتح آفاقاً جديدة لاكتشاف الأمراض قبل ظهور أعراضها بسنوات.

هنا لا تتحدث الخوارزمية بلغة التشخيص التقليدي، بل بلغة الأنماط الخفية، أنماط لم نكن نبحث عنها، لكنها كانت موجودة طوال الوقت.

حين ينتقل التشخيص إلى الهاتف

من الملاحظة إلى النمط

الفرق بين الطبيب القديم والخوارزمية الحديثة ليس في المبدأ، بل في الاتساع. الطبيب يرى إشارة واحدة، ويؤولها ضمن خبرته، أما الذكاء الاصطناعي فإنه يرى آلاف الإشارات في اللحظة نفسها، ويربط بينها داخل شبكة معقّدة من العلاقات.

وبينما كان التشخيص قائماً على الملاحظة المدعومة بالحدس، أصبح اليوم قائماً على البيانات المدعومة بالخوارزميات.

من العيادة إلى الهاتف... حين يصبح التشخيص مستمراً

لم تعد هذه التقنيات حبيسة المختبرات. فقد بدأت نماذج تحليل صور اللسان تنتقل إلى أدوات أبسط، بل وحتى إلى الهواتف الذكية. وفي هذا النموذج الجديد قد يتحول فحص اللسان من إجراء يتم داخل العيادة إلى عملية مستمرة تعمل في الخلفية، وترصد التغيرات الدقيقة قبل أن يشعر بها الإنسان.

وهنا يتغير معنى التشخيص نفسه. لم يعد حدثاً مؤقتاً، بل عملية ديناميكية لا تتوقف...

حدود الفهم... وحدود الثقة

رغم هذا التقدم، يبقى هناك فرق جوهري بين «الرؤية» و«الفهم». فالذكاء الاصطناعي قادر على اكتشاف الأنماط، لكنه لا يدرك السياق الإنساني الذي يمنح هذه الأنماط معناها.

قد يشير تغيّر في اللسان إلى مرض كامن، لكنه قد يكون أيضاً نتيجة غذاء معيّن، أو حالة عابرة. وهنا يظل دور الطبيب محورياً، ليس في رؤية العلامة فقط، بل في فهمها، وتفسيرها ضمن سياق الإنسان الكامل.

بين وادي الرافدين والذكاء الاصطناعي

إذا عدنا إلى الوراء، نجد أن أطباء وادي الرافدين أدركوا أن الجسد يرسل إشارات خفية، وأن مهمة الطبيب هي قراءتها. اليوم يعيد الذكاء الاصطناعي إحياء هذه الفكرة، لكن بدقة أعلى، ونطاق أوسع. ومع ذلك يبقى السؤال الجوهري كما كان: من يقرأ الإشارة... ومن يفهمها؟

الخلاصة: ما الذي لم نتعلم قراءته بعد؟

في زمن أصبح فيه الهاتف قادراً على تحليل صورة اللسان، لم يعد التشخيص حكراً على العيادة. لكن هذا التقدم يطرح سؤالاً أعمق: هل أصبحنا نرى أكثر... أم نفهم أقل؟

فاللسان، كما كان قبل آلاف السنين، لا يكذب. لكن التحدي الحقيقي لا يكمن فيما يكشفه، بل في قدرتنا على تفسيره. ولهذا، لم يعد السؤال: ماذا يخبرنا اللسان؟ بل أصبح: ما الذي تراه الخوارزميات فيه... ولم نتعلم بعد كيف نقرأه نحن؟