إتقان فن التعاون بين الذكاء الاصطناعي وبين الإنسان سيؤدي إلى الازدهار

تحويله من مجرد أداة… إلى شريك

إتقان فن التعاون بين الذكاء الاصطناعي وبين الإنسان سيؤدي إلى الازدهار
TT

إتقان فن التعاون بين الذكاء الاصطناعي وبين الإنسان سيؤدي إلى الازدهار

إتقان فن التعاون بين الذكاء الاصطناعي وبين الإنسان سيؤدي إلى الازدهار

هيمنت على النقاش الدائر حول الذكاء الاصطناعي في بيئة العمل فكرةٌ مبسطة مفادها أن الآلات ستحل حتماً محل البشر. إلا أن المؤسسات التي تحقق نتائج ملموسة بفضل الذكاء الاصطناعي قد تجاوزت هذا التصور تماماً. فهي تدرك أن أفضل تطبيقات الذكاء الاصطناعي لا تقوم على الاستبدال، بل على التعاون، كما كتب فيصل حقّ (*).

تتطور العلاقة بين الموظفين وأنظمة الذكاء الاصطناعي عبر مراحل متميزة، لكل منها خصائصها وفرصها ومخاطرها. لذا؛ فإن فهم موقع مؤسستك على هذا الطيف - وإلى أين تتجه - أمرٌ بالغ الأهمية للاستفادة من إمكانات الذكاء الاصطناعي وتجنب مخاطره.

المرحلة الأولى: الأدوات والأتمتة

هذه هي المرحلة التي تبدأ بها معظم المؤسسات. في هذه المرحلة، تؤدي أنظمة الذكاء الاصطناعي مهامَ روتينية محددة، بينما يحتفظ البشر بالسيطرة الكاملة وسلطة اتخاذ القرار. يعمل الذكاء الاصطناعي بشكل أساسي بوصفه أداةً لزيادة الإنتاجية، حيث يتولى مهام محددة بدقة وفق معايير واضحة.

تتعدد الأمثلة هنا: أنظمة تصنيف المستندات التي تفرز المراسلات الواردة تلقائياً، وبرامج الدردشة الآلية التي تجيب عن استفسارات العملاء المعتادة، والمساعدة في جدولة ترتيبات الاجتماعات، وأتمتة إدخال البيانات التي تستخرج المعلومات من النماذج.

السمة الرئيسية لهذه المرحلة هي أن الذكاء الاصطناعي يعمل ضمن حدود ضيقة. إذ يُدير البشر سير العمل العام ويتخذون جميع القرارات الجوهرية، بينما يتولى الذكاء الاصطناعي المهام الروتينية؛ ما يُتيح للبشر التفرغ لأعمال ذات قيمة أعلى.

الاعتبارات الأخلاقية الأساسية تتمثل في هذه المرحلة في ضمان الدقة ومنع الضرر الناجم عن العمليات الآلية. عندما يُوجّه نظام الذكاء الاصطناعي شكاوى العملاء تلقائياً أو يُشير إلى الطلبات للمراجعة، قد تؤثر الأخطاء على أشخاص حقيقيين. يجب على المؤسسات تطبيق ضوابط الجودة والمراقبة لاكتشاف الأخطاء قبل أن تُسبب ضرراً، لا سيما للفئات الأكثر عرضة للخطر التي قد تكون أقل قدرة على التعامل مع أخطاء النظام.

المرحلة الثانية: التعزيز وتقديم المشورة

مع ازدياد ثقة المؤسسات بأنظمة الذكاء الاصطناعي، فإنها عادةً ما تنتقل إلى نماذج لا يقتصر فيها الذكاء الاصطناعي على تنفيذ المهام فحسب، بل يُقدم أيضاً تحليلات وتوصيات تُسهم في اتخاذ القرارات البشرية.

تحليلات تنبؤية. في هذه المرحلة، قد تُحدد أدوات التحليلات التنبؤية أنماطاً ناشئة في سلوك العملاء؛ ما يُتيح استراتيجيات أعمال أكثر استباقية. قد تُحلل أنظمة تقييم المخاطر البيانات التاريخية لتحديد مشكلات الامتثال المحتملة. وقد تُشير التشخيصات المدعومة بالذكاء الاصطناعي إلى أسباب محتملة لأعطال المعدات أو أعراض المرضى.

يكمن الفرق الجوهري في أنه بينما يستطيع الذكاء الاصطناعي توليد رؤى لا يستطيع البشر التوصل إليها بمفردهم من خلال إيجاد أنماط في مجموعات بيانات ضخمة يصعب على أي شخص تحليلها، يبقى الحكم البشري هو المرجع النهائي لتفسير هذه الرؤى واتخاذ الإجراءات بناءً عليها.

مخاطر جديدة: هنا تبرز مخاطر جديدة. إذ يُصبح الاعتماد المفرط على توصيات الذكاء الاصطناعي خطراً حقيقياً. وقد يتسلل التحيز التأكيدي، حيث يقبل البشر بشكل انتقائي رؤى الذكاء الاصطناعي التي تتوافق مع آرائهم المسبقة، بينما يرفضون تلك التي تُشكك في افتراضاتهم.

يتطلب النهج المسؤول في هذه المرحلة من البشر فهم كيفية توصل الذكاء الاصطناعي إلى توصياته - ما هي البيانات التي دُرّب عليها، وما الذي قد يكون تغير منذ التدريب، وما إذا كان هناك أي سبب يدعو إلى الشك في وجود تحيز. وقد يكون الأمر إشكالياً بالقدر نفسه عندما يرفض البشر نصائح الذكاء الاصطناعي الجيدة لعدم فهمهم لها أو عدم ثقتهم بها، كما هو الحال عندما يقبلون النصائح السيئة دون تفكير.

المرحلة الثالثة: التعاون والشراكة

تمثل هذه المرحلة تحولاً أكثر جوهرية. إذ وبدلاً من وجود فصل واضح بين مهام الآلة وقرارات الإنسان، يعمل البشر والذكاء الاصطناعي كفريقين يتمتعان بقدرات متكاملة ومسؤولية مشتركة.

علاقة ديناميكية. تصبح العلاقة ديناميكية وتفاعلية. وهنا تتكيف أنظمة الذكاء الاصطناعي باستمرار بناءً على ملاحظات البشر، بينما يُعدّل البشر أساليبهم بناءً على الرؤى التي يُولدها الذكاء الاصطناعي. يتلاشى الحد الفاصل بين «عمل الذكاء الاصطناعي» و«عمل الإنسان».

لنأخذ على سبيل المثال سيناريوهات الاستجابة للطوارئ، حيث تعمل فرق بشرية جنباً إلى جنب مع أنظمة الذكاء الاصطناعي أثناء الأزمات. يراقب الذكاء الاصطناعي باستمرار تدفقات بيانات متعددة - أنماط الطقس، وحالة المرور، وتوافر الموارد، وبيانات الاستجابة السابقة - ويقترح تخصيص الموارد. ويقبل البشر هذه الاقتراحات أو يُعدّلونها أو يرفضونها بناءً على معرفة سياقية غير متاحة للنظام. يتعلم الذكاء الاصطناعي من هذه التدخلات البشرية؛ ما يُحسّن توصياته المستقبلية. يطور البشر حدساً حول متى يثقون بالذكاء الاصطناعي ومتى يعتمدون على حكمهم الخاص.

أهمية تحديد المسؤولية. هنا يصبح تحديد المسؤولية أمراً معقداً حقاً. عندما تنتج النتائج عن عمل مشترك بين الإنسان والذكاء الاصطناعي، من يتحمل مسؤولية الأخطاء؟ إذا أوصى الذكاء الاصطناعي بمسار عمل، ووافق عليه إنسان، ثم ساءت الأمور، فإن مسألة تحديد المسؤولية ليست واضحة على الإطلاق.

تحتاج المؤسسات العاملة في هذه المرحلة إلى أطر حوكمة جديدة تحافظ على وضوح خطوط المساءلة البشرية مع تمكين شراكات مثمرة. يتجاوز هذا مجرد تحديد المسؤولية القانونية؛ فهو أساسي للحفاظ على الثقة، داخل المنظمة ومع أصحاب المصلحة الخارجيين.

المرحلة الرابعة: الإشراف والحوكمة

• وضع المعايير. يتضمن نموذج العلاقة الأكثر تطوراً قيام البشر بوضع المعايير، والإشراف، وإدارة الاستثناءات، بينما تتولى أنظمة الذكاء الاصطناعي العمليات الروتينية بشكل مستقل.

يمثل هذا تطوراً كبيراً عن المراحل السابقة. ينتقل دور البشر من التنفيذ المباشر للمهام أو اتخاذ القرارات إلى دور يركز على وضع الحدود، ومراقبة الأداء، والتدخل عند الضرورة.

قد يقوم نظام الذكاء الاصطناعي بمعالجة مطالبات التأمين بشكل مستقل وفقاً للسياسات المعمول بها، مع مراجعة البشر للحالات غير الاعتيادية فقط أو القرارات المختارة عشوائياً لضمان مراقبة الجودة. قد تُنفذ خوارزمية التداول المعاملات ضمن معايير محددة، مع قيام المشرفين البشريين بمراقبة أي شذوذ وتعديل القيود مع تغير ظروف السوق.

يمكن أن تكون مكاسب الكفاءة هائلة، ولكن المخاطر كذلك.

خطر «الرضا عن الأتمتة». يزداد هذا الخطر بشكل كبير في هذه المرحلة. فقد يفشل المشرفون البشريون في الحفاظ على اليقظة اللازمة تجاه أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تعمل عادةً بشكل صحيح. فعند الإشراف على نظام يتخذ القرار الصحيح بنسبة 99 في المائة من الوقت، يصبح من الصعب نفسياً البقاء متيقظاً للنسبة المتبقية (1 في المائة) من الحالات التي تتطلب تدخلاً. لذا؛ يجب على المؤسسات تطبيق آليات إشراف فعّالة تُبقي العنصر البشري منخرطاً بشكل هادف بدلاً من الاقتصار على دور إشرافي شكلي. وقد يُقدّم استخدام أسلوب اللعب في تحديد الأخطاء وتصحيحها مساراً قيّماً في هذا الصدد، من خلال إضافة طبقة من الأخطاء في لعبة لكشف المشرفين «النائمين» إلى أنظمة عالية الموثوقية، ونادراً ما تُخطئ.

التنقل بين مراحل التطور

لا تحتاج كل مؤسسة إلى المرور بالمراحل الأربع جميعها، ولا ينبغي أن تكون جميع وظائف المؤسسة في المرحلة نفسها. فالمستوى الأمثل للتعاون بين الإنسان والذكاء الاصطناعي يعتمد على المخاطر المترتبة، ونضج تقنية الذكاء الاصطناعي، وقدرة المؤسسة على الحوكمة.

تستدعي القرارات المصيرية - تلك التي تؤثر على حقوق الأفراد أو سلامتهم أو مصالحهم المالية المهمة - عموماً مشاركة بشرية أكبر من المهام الإدارية الروتينية، بينما تتطلب التطبيقات الجديدة للذكاء الاصطناعي- حيث لا تزال حدود هذه التقنية مفهومة جيداً بعد - إشرافاً بشرياً أدق من التطبيقات الراسخة ذات السجلات الحافلة بالإنجازات.

مبادئ عامة تنطبق على الجميع

وبغض النظر عن موقع مؤسستك على هذا الطيف، فإن هناك مبادئ عامة تنطبق على الجميع، تشمل:

• فهم قدرات الذكاء الاصطناعي وحدوده. في كل مرحلة، يتطلب التعاون الفعال وجود أفراد يفهمون، ليس فقط ما يمكن للذكاء الاصطناعي فعله، بل أيضاً مواطن قصوره المحتملة. ويزداد هذا الفهم أهميةً مع ازدياد استقلالية أنظمة الذكاء الاصطناعي.

• الحفاظ على مساءلة بشرية فعّالة. لا يتغير المبدأ الأساسي المتمثل في ضرورة بقاء البشر مسؤولين عن القرارات المصيرية مع تطور قدرات الذكاء الاصطناعي. ما يتغير هو كيفية هيكلة هذه المساءلة وممارستها.

• تصميم الأعمال لمواكبة التطور. العلاقة بين البشر وأنظمة الذكاء الاصطناعي ليست ثابتة. ينبغي للمؤسسات بناء أطر حوكمة قابلة للتكيف مع تطور قدرات الذكاء الاصطناعي، ومع ازدياد فهمها لكيفية عمل التعاون بين الإنسان والذكاء الاصطناعي في سياقها الخاص.

• الاستثمار في العنصر البشري. لا يُقدم نظام الذكاء الاصطناعي الأكثر تطوراً قيمةً تُذكر إذا لم يفهم البشر العاملون معه كيفية التعاون بفاعلية. يُعدّ التدريب والتطوير الثقافي والتصميم التنظيمي عناصر لا تقل أهمية عن التكنولوجيا نفسها.

لن تكون المؤسسات التي تزدهر في عصر الذكاء الاصطناعي هي تلك التي تكتفي بنشر أحدث الأنظمة، بل تلك التي تُتقن فنّ التعاون بين الإنسان والذكاء الاصطناعي، أي التي تُدرك متى تعتمد على قدرات الذكاء الاصطناعي، ومتى تُفعّل الحكم البشري، وكيفية بناء شراكات تستفيد من نقاط القوة المُميزة لكليهما.

* مقتبس من كتاب «إعادة تصور الحكومة: تحقيق وعد الذكاء الاصطناعي» Reimagining Government: Achieving the Promise of AI، تأليف فيصل هوك، وإريك نيلسون، وتوم دافنبورت، وآخرون. دار نشر بوست هيل. سيصدر في يناير (كانون الثاني) 2026.

مجلة «فاست كومباني» - خدمات «تريبيون ميديا»


مقالات ذات صلة

«رابطة الصحافة الأجنبية» تتهم الجيش الإسرائيلي بفبركة صورة لصحافي لبناني لتبرير قتله

المشرق العربي أشخاص يمرون أمام لافتة تعرض صور الصحافييَن فاطمة فتوني وعلي شعيب اللذين قُتلا في غارة إسرائيلية في جنوب لبنان خلال مظاهرة في بغداد 7 أبريل 2026 (أ.ف.ب)

«رابطة الصحافة الأجنبية» تتهم الجيش الإسرائيلي بفبركة صورة لصحافي لبناني لتبرير قتله

هاجمت «رابطة الصحافة الأجنبية» الجيش الإسرائيلي بسبب صورة مفبركة بالذكاء الاصطناعي استخدمها لاتهام صحافي لبناني قتله الشهر الماضي بأنه عضو في «حزب الله».

«الشرق الأوسط» (تل أبيب)
الاقتصاد وحدة لجهاز طباعة ضوئية فوق بنفسجية فائقة الدقة من إنتاج «إيه إس إم إل» معروضة في مقر مختبر بحوث الرقائق البلجيكي (رويترز)

«إيه إس إم إل» الهولندية ترفع توقعات مبيعاتها لـ2026 إلى 40 مليار يورو

رفعت شركة «إيه إس إم إل» (ASML)، المورِّد الأكبر عالمياً لمعدات صناعة الرقائق، توقعاتها لإيرادات عام 2026.

«الشرق الأوسط» (أمستردام)
تكنولوجيا يؤكد تصدر السعودية لمراكز متقدمة عالمياً نجاح توجهات البلاد في بناء منظومة وطنية تنافسية (واس)

السعودية تحقق أعلى نمو عالمي في كفاءات الذكاء الاصطناعي

حققت السعودية، المرتبة الأولى عالمياً في الأمن والخصوصية والتشفير في الذكاء الاصطناعي وفقاً لـ«مؤشر ستانفورد 2026».

«الشرق الأوسط» (الرياض)
الاقتصاد جناح «أرامكو الرقمية» في ملتقى الحكومة الرقمية (موقع الشركة الإلكتروني)

شراكة بين «أرامكو الرقمية» و«كومولوسيتي» لتقديم حلول الذكاء الصناعي في الخليج

أعلنت شركة «أرامكو الرقمية» السعودية توقيع اتفاقية شراكة استراتيجية مع «كومولوسيتي» العالمية الرائدة في مجال الذكاء الصناعي للأشياء في القطاع الصناعي.

«الشرق الأوسط» (الظهران)

روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي تقدِّم نصائح طبية مضللة

روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي تقدِّم نصائح طبية مضللة
TT

روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي تقدِّم نصائح طبية مضللة

روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي تقدِّم نصائح طبية مضللة

كشفت دراسة جديدة أن روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي تقدِّم للمستخدمين نصائح طبية خاطئة في نحو نصف الحالات، ما يسلط الضوء على المخاطر الصحية لهذه التقنية التي باتت جزءاً لا يتجزأ من حياتنا اليومية.

تقييم 5 نماذج ذكية

وأجرى باحثون من الولايات المتحدة وكندا والمملكة المتحدة تقييماً لـ5 منصات شائعة: «تشات جي بي تي»، و«جيميناي»، و«ميتا إيه آي»، و«غروك»، و«ديب سيك» من خلال طرح 10 أسئلة على كل منها، ضمن 5 فئات صحية.

نصف الإجابات خاطئة

ووفقاً للنتائج المنشورة هذا الأسبوع في المجلة الطبية «BMJ Open»، اعتُبر نحو 50 في المائة من إجمالي الإجابات خاطئاً، بما في ذلك ما يقرب من 20 في المائة كانت إجابات خاطئة للغاية، وفقاً لتقرير نشرته وكالة «بلومبرغ».

وأظهرت الدراسة أن أداء روبوتات الدردشة كان أفضل نسبياً في الإجابة عن الأسئلة المغلقة، والأسئلة المتعلقة باللقاحات والسرطان، بينما كان أداؤها أسوأ في الإجابة عن الأسئلة المفتوحة وفي مجالات مثل الخلايا الجذعية والتغذية.

إجابات بثقة... من دون مراجع

أفاد الباحثون بأن الإجابات كانت تُقدَّم غالباً بثقة ويقين، مع أن أياً من برامج الدردشة الآلية لم يُقدِّم قائمة مراجع كاملة ودقيقة استجابةً لأي سؤال. ولم يُسجَّل سوى رفضين للإجابة عن سؤال، وكلاهما من نموذج «ميتا».

افتقار النماذج للخبرة الطبية

تُسلِّط هذه النتائج الضوء على القلق المتزايد بشأن كيفية استخدام الناس لمنصات الذكاء الاصطناعي التوليدي، التي لا تملك ترخيصاً لتقديم المشورة الطبية، وتفتقر إلى الخبرة السريرية اللازمة للتشخيص.

200 مليون يستشيرون «الطبيب جي بي تي» أسبوعياً

وقد أدى النمو الهائل لبرامج الدردشة الآلية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي إلى تحويلها لأداة شائعة للأشخاص الذين يبحثون عن إرشادات بشأن أمراضهم. وصرَّحت شركة «أوبن إيه آي» بأن أكثر من 200 مليون شخص يطرحون أسئلة حول الصحة والعافية على منصة «تشات جي بي تي» أسبوعياً.

وكانت المنصة قد أعلنت في يناير (كانون الثاني) الماضي عن أدوات صحية لكل من المستخدمين العاديين والأطباء. وفي الشهر نفسه أعلنت شركة «أنثروبيك» عن إطلاق منتجها «كلاود» كخدمة جديدة للرعاية الصحية.

تضخيم المعلومات المضللة

وأشار مؤلفو الدراسة إلى أن أحد المخاطر الرئيسية لنشر برامج الدردشة الآلية دون توعية عامة ورقابة، هو أنها قد تُضخِّم المعلومات المضللة. وكتب الباحثون أن النتائج «تُسلِّط الضوء على قيود سلوكية مهمة، وعلى ضرورة إعادة تقييم كيفية استخدام روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي في التواصل الصحي والطبي الموجَّه للجمهور». وأضافوا أن هذه الأنظمة قد تُنتج «ردوداً تبدو موثوقة، ولكنها قد تكون معيبة».


حين يقترح الذكاء الاصطناعي الدواء… مَن يقرر فعلاً؟

بين الشاشة والطبيب
بين الشاشة والطبيب
TT

حين يقترح الذكاء الاصطناعي الدواء… مَن يقرر فعلاً؟

بين الشاشة والطبيب
بين الشاشة والطبيب

في الطب، لم يكن القرار يوماً مجرد اختيار بين خيارات متاحة، بل لحظة مسؤولية معقدة، يقف فيها الطبيب بين ما تقوله البيانات وما يعيشه الإنسان. فالتشخيص قد يكون علماً، لكن القرار ظل دائماً فعلاً إنسانياً يقوم على مزيج من الخبرة والحدس والقدرة على قراءة ما بين السطور.

عندما يصبح القرار احتمالاً

وفي الطب النفسي تحديداً، يزداد هذا التعقيد. فالمريض ليس رقماً ولا عضواً يمكن قياسه، بل تجربة إنسانية كاملة: مشاعر، ذاكرة، وعلاقات. لذلك؛ كان اختيار الدواء أقرب إلى محاولة فهم... لا إلى تطبيق معادلة.

لكن هذا التوازن بدأ يتغير مع دخول الذكاء الاصطناعي التنبؤي، حيث لم يعد القرار يبدأ من الفهم فقط، بل من الاحتمال.

الدواء تحت مجهر الخوارزمية

من«أي دواء أختار؟» إلى «ما احتمال النجاح؟»

في دراسة حديثة نُشرت في أبريل (نيسان) 2026 في مجلة «جاما للطب النفسي» (JAMA Psychiatry)، حلّل باحثون بيانات أكثر من 300 ألف مريض لتقدير احتمالية الاستجابة لمضادات الاكتئاب من نوع مثبطات استرداد السيروتونين الانتقائية (SSRIs)، وأظهرت النتائج أن النماذج التنبؤية بلغت دقة تقارب 74 في المائة، مقارنة بما يقابل نحو 48 في المائة في الممارسة التقليدية.

لكن الأهم من الأرقام هو ما تعكسه من تحول في طريقة التفكير الطبي. فبدلاً من أن يبدأ الطبيب من خبرته ليختار الدواء، يبدأ الآن من تقدير احتمالي مسبق يوجه القرار منذ البداية... وهنا لا تتغير الإجابة فقط... بل يتغير السؤال نفسه.

مثال من العيادة... حيث يبدأ التردد

في عيادة نفسية، يحضر مريض يعاني اكتئاباً متوسطاً. في النموذج التقليدي، يختار الطبيب الدواء بناءً على خبرته، ثم يراقب الاستجابة ويعدّل العلاج عند الحاجة.

أما مع الذكاء الاصطناعي، فيمكن إدخال بيانات المريض للحصول على تقدير لاحتمال نجاح كل خيار. قد يشير النظام إلى أن دواءً معيناً يملك فرصة نجاح أعلى بنسبة 68 في المائة. في هذه اللحظة، لا يختفي دور الطبيب... لكنه يتغير.

ويظهر سؤال جديد: هل يتبع خبرته... أم الاحتمال؟

هل أصبح القرار حسابياً؟

رغم دقة هذه النماذج، فإنها لا «تفهم» المريض كإنسان، بل تحلل أنماطاً إحصائية مستخلصة من بيانات واسعة. فهي لا تدرك التاريخ النفسي أو السياق الاجتماعي أو التعقيد الشخصي للحالة. وما تقدمه هذه الأنظمة ليس قراراً، بل هو احتمال مبني على تشابه الحالات. وهنا يبرز السؤال الجوهري: هل يكفي أن يكون الخيار أكثر احتمالاً للنجاح... ليكون الخيار الأنسب؟

تعاون طبي بعقل واحد

بين الدقة والإقناع

كلما ازدادت دقة الخوارزميات، ازدادت قدرتها على إقناع الطبيب بنتائجها. لكن هذا الإقناع قد لا يعكس الحقيقة دائماً، بل قوة العرض الرقمي. ففي بيئة تعتمد على السرعة والكفاءة، قد يميل الطبيب إلى الوثوق بالنتيجة، لا لأنه تحقق من دقتها، بل لأنها تبدو منظمة وواثقة.

وهنا يكمن الخطر الحقيقي: ليس في أن تخطئ الأنظمة... بل في أن تُقنعنا بأنها لا تخطئ.

الطب النفسي الشخصي... إلى أي مدى؟

تقود هذه التطورات إلى ما يُعرف بـ«الطب النفسي الشخصي»، الذي يسعى لتخصيص العلاج وفق خصائص كل مريض. لكن الاكتئاب ليس مجرد خلل كيميائي، بل حالة معقدة تتداخل فيها عوامل بيولوجية ونفسية واجتماعية، مثل التجارب الحياتية والعلاقات والضغوط اليومية - وهي عناصر يصعب قياسها بالكامل. لذلك؛ تظل النماذج التنبؤية محدودة بقدرتها على تمثيل هذا التعقيد الإنساني.

ما الذي يتغير فعلاً؟

التغيير الأهم ليس في دقة اختيار الدواء، بل في دور الطبيب. فلم يعد الطبيب المصدر الوحيد للقرار، بل أصبح مفسراً لتوصيات خوارزمية، ومقيّماً لمدى توافقها مع واقع المريض. وهذا يعيد تعريف دوره: من صانع قرار مباشر... إلى حارس للمعنى الإنساني داخل القرار. لكن هذا التحول يطرح سؤالاً أخلاقياً عميقاً: من يتحمل المسؤولية؟ الطبيب... أم النظام؟

الخلاصة: القرار ليس رقماً

قد تساعد الخوارزميات في توجيه القرار، لكنها لا تتحمل مسؤوليته. فالطب لم يكن يوماً مجرد اختيار الخيار الأكثر احتمالاً، بل كان دائماً تحملاً لنتائج هذا الاختيار في سياق إنساني معقد. ولهذا؛ قد لا يكون السؤال:

هل يستطيع الذكاء الاصطناعي اختيار الدواء؟ بل: هل يمكن اختزال القرار الطبي... في رقم؟


مرض وهمي ابتدعه العلماء... ينشر الذكاء الاصطناعي دراساته

صورة مولدة بالذكاء الاصطناعي لحالة مرض «بيكسونيمانيا» الوهمي
صورة مولدة بالذكاء الاصطناعي لحالة مرض «بيكسونيمانيا» الوهمي
TT

مرض وهمي ابتدعه العلماء... ينشر الذكاء الاصطناعي دراساته

صورة مولدة بالذكاء الاصطناعي لحالة مرض «بيكسونيمانيا» الوهمي
صورة مولدة بالذكاء الاصطناعي لحالة مرض «بيكسونيمانيا» الوهمي

ابتكر العلماء مرضاً وهمياً زعموا أنه ينتج من تأثيرات الضوء الأزرق – وهم يرصدون اليوم مدى انتشار الأخبار عنه في الأبحاث الطبية، كما كتبت لوسيا أورباخ (*).

حيلة علمية

انطلت حيلة مرض غير موجود على نظم الذكاء الاصطناعي، وانتشرت أخباره على أنه حقيقة طبية. ويشرح الباحثون الذين ابتدعوه كيف حدث ذلك، ولماذا يكشف فعلاً عن ثغرة خطيرة في النماذج الذكية الحالية.

مرض «بيكسونيمانيا»

سميت الحالة المبتدعة بمصطلح «بيكسونيمانيا» bixonimania، ووصفت بأنها حالة شائعة، ربما تعانيها إذا كنت تعاني احمراراً وتهيجاً في العينين نتيجة التعرض المفرط للضوء الأزرق المنبعث من الشاشات. لكن إليك معلومة طريفة: «بيكسونيمانيا» ليست مرضاً حقيقياً.

اختبار تفسيرات الذكاء الاصطناعي

ابتداءً من مطلع عام 2024، بدأ العلماء بنشر دراسات زائفة على الإنترنت حول هذا المرض الوهمي، بهدف اختبار كيفية تفسير الذكاء الاصطناعي لهذه المعلومات المضللة، وما إذا كان سينشرها على أنها نصائح صحية موثوقة.

قادت ألميرا عثمانوفيتش ثونستروم، الباحثة الطبية في جامعة غوتنبرغ بالسويد، هذه التجربة، إذ قامت هي وفريقها بابتكار حالة جلدية وهمية، ثم قام الفريق بتحميل دراستين وهميتين عنها إلى خادم ما قبل النشر في أوائل عام 2024.

وقالت أوسمانوفيتش ثونستروم: «أردتُ أن أرى ما إذا كان بإمكاني ابتكار حالة طبية غير موجودة في قاعدة البيانات».

وقد نجحت التجربة، ففي غضون أسابيع، بدأت كبرى شركات الأدوية في تقديم هذه الحالة بصفته تشخيصاً لمن يبحثون عن أعراضهم.

* نموذج «مايكروسوفت كوبايلوت» ذكر أن «هوس الانعكاسات» ليس تشخيصاً طبياً معترفاً به على نطاق واسع حتى الآن، ولكن الكثير من الأبحاث والتقارير الحديثة تناقشه بوصفه حالة حميدة يتم تشخيصها بشكل خاطئ، وترتبط بالتعرض المطول لمصادر الضوء الأزرق مثل الشاشات.

* نموذج «تشات جي بي تي» ذكر أن «هوس الانعكاسات» هو نوع فرعي جديد مقترح من التصبغ حول العينين (الهالات السوداء حول العينين) يُعتقد أنه مرتبط بالتعرض للضوء الأزرق المنبعث من الشاشات الرقمية.

أخبار مقلقة

ونشر الكاتب كريس ستوكل-ووكر تقريراً عن هذا التزييف في مجلة «نتشر». وفي مقابلة له علل متحدث باسم «أوبن إيه آي» هذا بالقول إن «النماذج التي تُشغّل الإصدار الحالي من (تشات جي بي تي) مثل (جي بي تي-5) أفضل الآن بكثير من النماذج السابقة، في توفير معلومات طبية آمنة ودقيقة».

والمشكلة الأكثر إثارة للقلق هي أن هذه الأبحاث المزيفة قد استُشهد بها الآن في أدبيات علمية مُحكّمة. وقد أخبرت أوسمانوفيتش ثونستروم ستوكل-ووكر أن هذا يُشير إلى أن الباحثين كانوا «يعتمدون على مراجع مُولّدة بواسطة الذكاء الاصطناعي دون قراءة الأبحاث الأصلية».

كيف نجحت هذه الخدعة؟

أطلقت أوسمانوفيتش ثونستروم على الحالة اسم «بيكسونيمانيا»، وقالت إن الاسم «يبدو سخيفاً... لأني أردت أن أوضح تماماً لأي طبيب أو أي فرد من الطاقم الطبي أن هذه حالة مُختلقة؛ لأنه لا يُمكن تسمية أي حالة عين، بالهوس mania - فهذا مصطلح نفسي».

إشارات خفية وصريحة لجمهور القراء

كما وُضعت عشرات الإشارات الخفية التي تُشير إلى أن الحالة مُختلقة، مثل أن الباحث الرئيسي، لازليف إزغوبليينوفيتش- وهو اسم مستعار- يعمل في جامعة وهمية تُدعى جامعة أستيريا هورايزون، في مدينة وهمية تُدعى نوفا سيتي، في كاليفورنيا.

وتوجهت الدراسة بالشكر، وهمياً، إلى «الأستاذة ماريا بوم من أكاديمية ستار فليت على لطفها وكرمها في المساهمة بمعرفتها ومختبرها على متن سفينة (يو إس إس إنتربرايز)». وذكرت أن التمويل جاء من «مؤسسة البروفسور سايدشو بوب لعملها في مجال الخدع المتقدمة».

لكن، حتى ولو لم يصل القراء إلى هذه الفقرة، فإنهم كانوا سيكتشفون زيف كل الحالة من خلال التصريحات الصريحة في المقدمة، مثل «هذه الدراسة بأكملها من نسج الخيال» و«تم اختيار خمسين شخصاً وهمياً تتراوح أعمارهم بين 20 و50 عاماً لمجموعة الدراسة».

ما هي تداعيات مشروع بيكسونيمانيا؟

منذ نشر مقال ستوكل-ووكر في 7 أبريل (نيسان) 2026، بدأت الكثير من أنظمة الذكاء الاصطناعي في إنتاج مخرجات مصححة. سابقاً، كانت مختبرات التعلم الآلي تعتمد على أربعة مصادر رئيسية للمعلومات: منشوران على مدونة Medium بتاريخ 15 مارس (آذار) 2024، وورقتان بحثيتان منشورتان مسبقاً على SciProfiles بتاريخ 26 أبريل و6 مايو (أيار) من العام نفسه.

تأثير متواصل

لكن تأثير التجربة لا يزال قائماً. إذ لم تُجرَ هذه الدراسة لمجرد المزاح. كان هدف عثمانوفيتش ثونستروم هو تحديد مشكلة جوهرية خطيرة في اعتماد المجتمع المتزايد على الذكاء الاصطناعي.

يقول أليكس رواني، باحث دكتوراه في المعلومات الصحية المضللة في «يونيفرسيتي كوليدج لندن»: «إذا كانت العملية العلمية نفسها والأنظمة الداعمة لها ماهرة، ولا تستطيع رصد وتصفية أجزاء كهذه، فنحن محكوم علينا بالفشل. هذه دورة متقدمة في كيفية عمل المعلومات المضللة والمغلوطة».

ذكاء اصطناعي بوتيرة سريعة

تتطور تقنية الذكاء الاصطناعي بوتيرة سريعة للغاية؛ ما يُعجِز الباحثين عن وضع ضمانات وبروتوكولات اختبار فعّالة. يقول محمود عمر، الطبيب والباحث المتخصص في تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية بكلية الطب بجامعة هارفارد في بوسطن، ماساتشوستس، إن سرعة طرح النماذج الجديدة في السوق تجعل من الصعب التوصل إلى «إجماع أو منهجية لاختبار كل نموذج تلقائياً». عثمانوفيتش ثونستروم ليست أول من أشار إلى ذلك.

معلومات علمية مزيفة

لم تكن عثمانوفيتش ثونستروم أول من اختبر ما يمكن أن ينتجه الذكاء الاصطناعي من تغذية معلومات أكاديمية زائفة. فقد صرّحت إليزابيث بيك، عالمة الأحياء الدقيقة الهولندية ومستشارة النزاهة العلمية، بأن باحثين قاموا حتى بتأليف كتب وأوراق بحثية مزيفة لزيادة عدد الاستشهادات بها على «غوغل سكولار». ويكمن القلق الأكبر في تغذية نماذج الذكاء الاصطناعي بهذه المعلومات الزائفة، التي بدورها تعيد إنتاج هذه المعلومات المغلوطة، ما يُبعد المستخدمين أكثر فأكثر عن الواقع.

ويعمل العلماء وخبراء الأخلاقيات حالياً على قدم وساق لإيجاد حلول عملية لهذه النتائج. ومن المقلق أن تمر ادعاءات علمية ذات مصادر مشكوك فيها عبر منصات التعلم الإلكتروني دون أي رقابة. وقال رواني: «علينا حماية ثقتنا كما نحمي الذهب. الوضع فوضوي للغاية الآن».

* «إنك» - خدمات «تريبيون ميديا»