الذكاء الاصطناعي يُوسّع الأفق... ويضيّقه من دون بصيرة نافذة

سرعة تبنيه في العمل تتطلب قيادات حكيمة

الذكاء الاصطناعي يُوسّع الأفق... ويضيّقه من دون بصيرة نافذة
TT

الذكاء الاصطناعي يُوسّع الأفق... ويضيّقه من دون بصيرة نافذة

الذكاء الاصطناعي يُوسّع الأفق... ويضيّقه من دون بصيرة نافذة

الذكاء الاصطناعي موجود في كل مكان، فهو يُغذّي نقاشات مجالس الإدارة، ويُوجّه الأولويات، ويُحدّد الوصول إلى المعلومات، ويُحفّز تجارب المستهلكين، كما كتبت لويزا لوران(*).

رؤى أوضح مقابل نقاط ضعف قيادية

لكن بينما يَعِد الذكاء الاصطناعي برؤى أكثر وضوحاً وسرعة في اتخاذ الإجراءات، فإنه يُسرّع أيضاً من ظهور نقاط ضعف يُعاني منها القادة بالفعل.

المفارقة هي أنه يُمكن للذكاء الاصطناعي أن يُوسّع الأفق، لكن إذا استُخدم دون بصيرة صحيحة، فإنه يُضيّقه. وعندما تتلاقى هذه الجوانب السلبية من نقاط الضعف مع سرعة تبني الذكاء الاصطناعي في العمل فإن العواقب تتضاعف.

لقد رأيتُ هذا يتجلّى في مختلف القطاعات -من خلال أدواري القيادية في «غوغل»، و«ميرسك Maersk»، و«دياغيو Diageo»، وفي تقديم المشورة للمديرين التنفيذيين الذين يُشكّلون بعضاً من كبرى المؤسسات في العالم. إن النمط واضح: التكنولوجيا لا تتوقف عند نقاط الضعف، بل بدلاً من تنبيهنا إليها فإنها تمحو آثارها -حتى تنزلق الميزة التنافسية بهدوء.

تقليص نقاط الضعف بالذكاء الاصطناعي

إليكم ثلاث طرق يوسع بها الذكاء الاصطناعي نقاط الضعف وكيفية تقليصها.

1. البيانات من دون سياق- راحة زائفة. يتخذ كل ذكاء اصطناعي شكله، بما أمكنه الوصول إليه. وإن كان الذكاء الاصطناعي التوليدي يسترشد بالاحتمالية، فإن الذكاء الاصطناعي الوكيل يعمل بناءً على البيانات التي تم تدريبه عليها. وكلاهما لا يفيد إلا بقدر السياق الذي يمكنه رؤيته.

هنا تظهر أول نقطة ضعف: يخطئ القادة في اعتبار مخرجات الذكاء الاصطناعي واقعاً بحد ذاته، متناسين أن النظام محدود بمدخلاته. قد تتوهج لوحة المعلومات باللون الأخضر، أو قد يقدم الذكاء الاصطناعي إجابات دقيقة -لكن الدقة من دون سياق راحة زائفة.

قد يبدو هذا تحدياً مألوفاً، حيث يمكن أن يجعل الاعتماد على مؤشرات الأداء الرئيسية الثابتة التقدم الداخلي يبدو مقنعاً، ولكنه يفشل في ربطه بالتحولات الحقيقية في السوق.

إن تطبيق الذكاء الاصطناعي على هذه المقاييس سيعزز هذا الاختلال. فإذا طُبقت قواعد العمل على مستوى منخفض جداً في المؤسسة أو العملية، فسيحدث نقص في التحسين. وفي سياق الذكاء الاصطناعي، يتفاقم هذا على نطاق واسع، مما يُقيد عدم الكفاءة في كل قرار آلي.

* كيفية معالجة نقاط الضعف: انتقلْ من التحقق من صحة ما تتابعه بالفعل إلى استكشاف ما لم تره بعد. تعاملْ مع البيانات على أنها مجال للاختبار، لا بوصفها لوحة معلومات للتأكيد. اسألْ: أين تظهر التناقضات؟ وأين تتعارض الإشارات؟ وأين تكشف أطراف النظام عن شيء مختلف عن المركز؟ تتقلص النقاط العمياء عندما يكون القادة فضوليين بما يكفي لاستكشاف الشذوذ بدلاً من تفسيره.

2. الاستعانة بمصادر خارجية للحكم تُضعف القيمة الأساسية. تظهر نقطة ضعف سلبية (عمياء) أخرى متنامية عندما تُلقى مسؤولية كبيرة على الأنظمة الخارجية أو الشركاء.

الذكاء الاصطناعي قوي، لكنه ليس محايداً. إذا استعان القادة بمصادر خارجية لإصدار الأحكام دون الاستفادة من خبراتهم الخاصة، فإنهم يخاطرون بتفريغ القيمة ذاتها التي تُميّز أعمالهم.

فكّر في الأمر بهذه الطريقة: لديك معرفة شخصية، ومعرفة جماعية داخل شركة أو مؤسسة، ومعرفة عالمية. تسعى الشركات بطبيعتها إلى ربط الذكاء الجماعي والاستفادة منه، فلماذا، عندما يتعلق الأمر بالذكاء الاصطناعي، يُهمل الكثيرون ضرورة مشاركة المعرفة ووضعها في سياقها وتحديثها بنشاط للحفاظ على قيمتها؟

قد تُحقق إدارة التكاليف من خلال الاستعانة بمصادر خارجية لمراكز الاتصال وفورات ملموسة، لكنها تُحوّل أيضاً رؤى العملاء القيّمة خارج نطاق العمل.

* كيفية معالجة الجوانب السلبية: مع أن الذكاء الاصطناعي ضروري للكفاءة والعمليات المستقبلية، إلا أن الاستراتيجية يجب أن تُعطى الأولوية. اعرف عرضك -القيمة الحالية والمستقبلية- وابنِ نهجك في الذكاء الاصطناعي بناءً على ذلك، وليس على توافر البرامج المُدربة مسبقاً، أو أسعار الشركاء، أو سهولة استخدام ما يقدمه الآخرون. اسأل: مَن يستفيد من البيانات التي تحتفظ بها؟ ومَن لديه حق الوصول إلى البيانات التي قد تساعدك على النمو؟ في العديد من القطاعات، سيصبح هذا أساساً لنماذج إيرادات جديدة وشراكات أعمق -أو سبيلاً للتخلص من تلك التي تفتقر إلى الوضوح الاستراتيجي.

3. الفخ المعرفي وراء الراحة الخوارزمية

حتى مع وجود بيانات واسعة ومتطورة ووضوح استراتيجي قوي، لا يزال الذكاء الاصطناعي قادراً على حصر القادة في حلقات من المتاهات. لقد صُممت الخوارزميات للتعلم من الأنماط، لكن الأنماط ليست مثل الرؤى؛ فهي تُعزز، افتراضياً، ما هو الأكثر تمثيلاً، وليس ما هو أكثر ما تتعرف عليه البصيرة النافذة.

الذكاء الاصطناعي يعكس اليقين الذي يتوق إليه القادة، مُسرّعاً من سرعة ترسيخ الافتراضات غير المُختبرة لتتحول إلى استراتيجية. والنتيجة هي تضييق في الرؤية -أكثر إقناعاً، وأسرع حركة، وأصعب كشفاً بالبصر. إذا تُركت دون رادع، هكذا تجد المؤسسات نفسها عالقة في أنماط مألوفة بينما يُعيد المنافسون تعريف السوق من حولهم.

* كيفية معالجة الجوانب السلبية: يكمن الحل في البقاء على أرض الواقع بما يكفي لملاحظة متى يصبح اليقين راحةً بدلاً من أن يكون حقيقة. هذا يعني التساؤل واستبعاد الافتراضات التي لم تعد تُجدي نفعاً، والسماح بإعادة اختبار الرواية في ضوء واقع اليوم والغد.

الضعف هو إشارة إلى مواضع عدم تحديث الافتراضات. دعْ هذه النقاط تطفو على السطح، واعترف بما يتطلبه الأمر لتغيير رأيك، وكن فضولياً بشأن ما يمكن أن يناسبك، واستكشف اتجاهات ناشئة جديدة لتشكيل إطار جديد. القادة الذين يجسدون هذا الموقف يوسعون مجال رؤيتهم ويمنعون الذكاء الاصطناعي من ترسيخ النقاط العمياء وتحويلها إلى استراتيجية.

الذكاء الاصطناعي يختبر القيادة

الخيط الذي يربط النقاط العمياء الثلاث هو نفسه: الذكاء الاصطناعي لا يلغي حدود الحكم البشري، بل يضخِّمها. إنه يُعزز ما إذا كانت الشركة منسجمة أم مجزأة، منعزلة أم متناغمة، سواء كان القادة فضوليين أم راضين، سواء كانت الاستراتيجية نشطة أم سلبية.

والاختبار الحقيقي لا يكمن في سرعة التبني، بل في الوعي الذي يُحدثه القادة -هل يستطيعون البقاء منفتحين بما يكفي لتحدي ما يبدو مؤكداً، مع التمسك بما يُحدد قيمتهم حقاً؟ يتطلب ذلك بناء منصة للتواصل، حيث تُغذي وجهات النظر المتنوعة النظام -ما يربط بين الأفراد والبيانات- ويضمن ثقافة وصول إلى البيانات لا يُرحَّب فيها بالاستكشاف نحو طموح مشترك فحسب، بل يُتوقع منه أيضاً. وهذا يُمهد الطريق ليس فقط لاستخدام الذكاء الاصطناعي، بل للنمو معه.

* مجلة «فاست كومباني»، خدمات «تريبيون ميديا».


مقالات ذات صلة

تكنولوجيا رئيس شركة «أبل» تيم كوك خلال أحد المؤتمرات السنوية للشركة (إ.ب.أ)

«أبل» في عامها الخمسين… قصة شركة أعادت تشكيل التكنولوجيا العالمية

مسيرة «أبل» خلال 50 عاماً تعكس قدرة استثنائية على الابتكار وإعادة الابتكار، من مرآب صغير إلى شركة أعادت تشكيل التكنولوجيا العالمية.

نسيم رمضان (لندن)
علوم نافذة على عالمين_ أحدهما لا يفهم الآخر

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

«قمم خبراء» تتحدث عن الأخلاقيات... لكن المعاناة تبقى خارج النقاش

د. عميد خالد عبد الحميد (لندن)
الاقتصاد شعار شركة «سيمنز» في هذه الصورة التوضيحية (رويترز)

«سيمنز» الألمانية: الحرب تفرمل رغبة العملاء في الاستثمار بمشاريع جديدة

قالت شركة «سيمنز» الألمانية يوم الاثنين إن الحرب الإيرانية أدَّت إلى إحجام العملاء عن الاستثمار في مشروعات جديدة نتيجة ارتفاع أسعار المواد الخام والطاقة.

«الشرق الأوسط» (بكين )
تكنولوجيا صورة للرئيس التنفيذي لشركة «ميتا» مارك زوكربيرغ وشعار الشركة (أرشيفية - أ.ف.ب)

زوكربيرغ يعمل على تطوير وكيل ذكي لمساعدته في مهامه

يعمل مارك زوكربيرغ الرئيس التنفيذي لشركة «ميتا» على تطوير مساعد مدعوم بالذكاء الاصطناعي لمساعدته في أداء مهامه.

«الشرق الأوسط» (واشنطن)

لماذا يفقد الجمهور ثقته في الذكاء الاصطناعي التوليدي؟

لماذا يفقد الجمهور ثقته في الذكاء الاصطناعي التوليدي؟
TT

لماذا يفقد الجمهور ثقته في الذكاء الاصطناعي التوليدي؟

لماذا يفقد الجمهور ثقته في الذكاء الاصطناعي التوليدي؟

انطلق عصر الذكاء الاصطناعي بوعودٍ واسعة النطاق ونقاشاتٍ حول إمكانياتٍ لا حدود لها، كما تكتب لويز ك. ألين(*).

تفاؤل وخيبة

والآن، وبعد سنواتٍ من الخبرة العملية، لا يزال الخبراء متفائلين بشأن التأثير طويل الأمد للذكاء الاصطناعي. وفي الوقت نفسه، يتفق معظم الناس على أن مساهماته في الحياة اليومية كانت مخيِّبة للآمال، إن لم تكن أسوأ من ذلك.

وحتى بصفتي واحدة من العاملات في القيادة التقنية بهذا المجال، لا بد لي من الاعتراف بأن استياء المستهلكين من الذكاء الاصطناعي له ما يبرره إلى حد كبير، فقد اتسمت تجربة المواطن الأميركي العادي مع الذكاء الاصطناعي التوليدي، حتى الآن، بتراجع الجودة وازدياد انعدام الثقة.

قصص وهمية في وسائل الاتصال الاجتماعي

تعجّ وسائل التواصل الاجتماعي بأشخاصٍ وقصصٍ وهمية، وتمتلئ الأسواق الإلكترونية بشكلٍ متزايد بعمليات الاحتيال المدعومة بالذكاء الاصطناعي. وغالباً ما تفشل مبادرات الشركات في تحقيق التوقعات المالية، بل إن عدداً منها زاد من صعوبة حياة العاملين.

لقد بات فشل أدوات الذكاء الاصطناعي العام في تحقيق الضجة الإعلامية الكبيرة التي أثيرت حولها، أمراً مُسلَّماً به عالمياً، حتى إن قاموس ميريام-ويبستر نفسه أعلن اختياره كلمة «هراء» ككلمة عام 2025.

«التحديد الدقيق والموجّه»

ومع ذلك، تتاح للجمهور، الآن، فرصة لتغيير هذا الواقع في عام 2026. ويبدأ ذلك بتوظيف مفهوم «التحديد الدقيق (specificity)» ككلمة تُعرِّف ما هو مقبل.

وفي حقيقة الأمر، فإن شركات التكنولوجيا وباحثي الذكاء الاصطناعي بالغوا في تقدير القدرات الفعلية لهذه التقنية منذ البداية، فقد ركّز هؤلاء الرواد على الإمكانات الكامنة، بدلاً من النتائج العملية. لقد صوّروا الذكاء الاصطناعي على أنه ضرورة يجب على الشركات اتباعها لمواكبة التطورات، بدلاً من كونه أداةً يمكن للمؤسسات والأفراد استخدامها لتحقيق أهداف محددة.

التكنولوجيا وسيلة وليست غاية

لتطوير هذه التقنية وتحقيق رؤيتهم لمستقبل مُحسَّن بالذكاء الاصطناعي، سيتعيّن على القادة التوقف عن مناشدة الجمهور لتغيير الخطاب حول الذكاء الاصطناعي.

إن الطريق إلى الأمام بسيط للغاية، إذ يحتاج قادة التكنولوجيا إلى العودة إلى أساسيات المنتج. عليهم أن يتقبلوا فكرة أن التكنولوجيا وسيلة لتحقيق غاية، وليست غاية في حد ذاتها، وهذا يعني إعادة تركيز استراتيجيات التطوير والتواصل على حلول للمشاكل الحقيقية.

خطوات التحديد الدقيق «الموجّه»

1. التصميم الموجَّه للأفراد لا «المستخدمين»

إن إغراء بناء أدوات عامة الأغراض مفهوم، لكن القيام بذلك باستخدام التكنولوجيا الحالية يُضعف فائدتها. وستكون أدوات الذكاء الاصطناعي، اليوم، أكثر فاعلية عندما تُصمم خصوصاً لأفراد محددين في أدوار محددة. يجب أن تُوجه هذه المعرفة عملية ابتكار المنتج، والتدريب، والتسويق، وتكتيكات المبيعات.

2. التركيز على النتائج بدلاً من القدرات

الذكاء الاصطناعي ليس مختلفاً عن أي منتج آخر. لن يستخدمه الناس إلا إذا حل مشكلة موجودة لديهم بالفعل. ويفشل كثير من أدوات الذكاء الاصطناعي في تحقيق هذا الهدف، فهي تركز على ما يمكن للنموذج فعله، بدلاً من التمعن في فهم أسباب أهمية ما يفعله.

3. التوقف عن تقديم وعود خيالية

قد يُمثل الذكاء الاصطناعي، اليوم، مستقبلاً يمكن فيه تحقيق التحسين الشامل، لكن هذا ليس صحيحاً. يجب أن تعكس خطط تطوير المنتجات هذه الحقيقة. إنّ الوضوح والمباشرة بشأن ما هو متاح الآن وما سيكون متاحاً في المستقبل يُساعدان على تخفيف الإرهاق الناتج عن الضجة الإعلامية واستعادة الثقة.

حان وقت إعادة النظر

بصفتي مديرة للمنتجات، شاهدتُ عدداً من الأمثلة على الاستخدام الأمثل للذكاء الاصطناعي، خلال السنوات القليلة الماضية.

ومع ذلك، أُدرك أن أسباب انعدام ثقة الجمهور أو عدم اهتمامه الواسع النطاق تقع في معظمها على عاتق قطاع التكنولوجيا، ذلك أن رغبة هذا القطاع في إنجاز كل شيء دفعة واحدة، خلقت بيئةً لا يثق فيها الناس بقدرة التكنولوجيا على القيام بأي شيء مفيد.

إنها حقيقةٌ يصعب تقبّلها، لكن أي قائد تقني يُنكر ذلك يُخدع نفسه. ومع ذلك، لم يفت الأوان بعدُ لتصحيح الوضع. إذا كان القادة على استعداد لتقبُّل هذه الحقيقة وإعادة توجيه استراتيجياتهم نحو «التحديد»، فسيكون هناك متسع من الوقت لإعادة النظر، وإعادة التقييم، وتحقيق رؤية مستقبلٍ مُحسَّن. يجب أن يحدث هذا قريباً، وإلا فسيضيع مستقبل الذكاء الاصطناعي هباءً.

*مجلة «إنك»، خدمات «تريبيون ميديا»


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

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؟


أول مهمة مأهولة إلى القمر منذ 50 عاماً

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