إذا أجبت بنعم عن هذه الأسئلة الأربعة... فقد تكون شخصاً مناوراً في الخفاء

خبير في السلوك المعرفي: «المراوغون قد لا يدركون دائماً ما يفعلونه»

إذا أجبت بنعم عن هذه الأسئلة الأربعة... فقد تكون شخصاً مناوراً في الخفاء
TT

إذا أجبت بنعم عن هذه الأسئلة الأربعة... فقد تكون شخصاً مناوراً في الخفاء

إذا أجبت بنعم عن هذه الأسئلة الأربعة... فقد تكون شخصاً مناوراً في الخفاء

هل من الممكن أن تكون مناوراً ومراوغاً سراً وأنت لا تعلم ذلك؟ الإجابة هي نعم على الأرجح، وفق سيث جيه جيليهان، عالم النفس المتخصص في العلاج السلوكي المعرفي.

«المتلاعب الخفي»

وفي مقال له مثير للاهتمام نشر في مجلة «سايكولوجي توداي» (Psychology Today)، يعرّف جيليهان «التلاعب الخفي» بأنه: «طرق خفية لمحاولة التأثير على ما يفكر فيه الآخرون ويشعرون به ويفعلونه». ويضيف: «أن العديد منا ينخرطون في التلاعب الخفي دون أن يدركوا ذلك».

كيف يمكنك أن تغفل عن سلوكك التلاعبي؟ أولاً، يشرح الباحث أننا غالباً ما نغفل عن أفعالنا السلبية. ومن ناحية أخرى، قد يصبح التلاعب الخفي «عادةً وعملاً تلقائياً، وخارج نطاق الوعي تقريباً». كما قد نكون بارعين في إقناع أنفسنا بأن سلوكنا التلاعبي يخدم غرضاً جديراً بالاهتمام.

على سبيل المثال، عندما نخبر إحدى النساء من الزبونات المحتملات، بأن تسريحة شعرها الجديدة تجعلها تبدو أصغر سناً بعشر سنوات، فإننا نحاول فقط أن نجعلها تشعر بالسعادة، وليس على أمل الفوز بعقد مربح من جانبنا.

بالطبع، قد يكون قدراً معيناً من التلاعب مجرد جزء من ممارسة الأعمال.

على سبيل المثال، عندما علم بول ألين، وبيل غيتس (مؤسس مايكروسوفت) أن أول جهاز كومبيوتر شخصي بأسعار معقولة، وهو «ألتير 8800» (Altair 8800)، كان على وشك أن يعرض في الأسواق قبل عدة عقود، أخبرا الشركة بأنهما تمكنا من وضع لغة البرمجة الأساسية الشهيرة في ذلك الوقت على الجهاز، على الرغم من أنهما لم يكتبا سطراً واحداً من التعليمات البرمجية، ولم تكن لديهما حتى إمكانية الوصول إلى «ألتير 8800». وعندما وافق مصمم الكومبيوتر على تقديم عرض توضيحي، كتبا التعليمات البرمجية بسرعة، ونجحا في ذلك.

علامات التلاعب السري

ولكن تضليل عملائك أو المستثمرين أو، الأسوأ من ذلك كله، موظفيك قد يؤدي إلى نوع من انعدام الثقة الذي ينتهي به الأمر إلى غرق كل شركتك. وإذا كنت تفعل ذلك دون وعي، فمن المهم أن تُسيطر على هذا السلوك قبل أن يلحق الضرر بعملك أو بعلاقاتك الشخصية.

يحدد جيليهان 7 علامات تشير إلى أنك شخص متلاعب سري، وقد لا تدرك ذلك. ومن الجدير قراءة تلك العلامات. وفي غضون ذلك، اسأل نفسك هذه الأسئلة الأربعة. إذا أجبت بنعم عن أكثر من سؤال أو سؤالين، فقد يكون الوقت قد حان لإلقاء نظرة فاحصة على سلوكك، وفحص دوافعك، وربما إجراء بعض التعديلات قبل فوات الأوان.

انتقاء المعلومات والكلمات

1. انتقائية المعلومات.هل أنت انتقائي بشأن مشاركة المعلومات مع أولئك الذين يحتاجون إليها؟ من الواضح أن هناك أسباباً وجيهة للاحتفاظ ببعض المعلومات لنفسك. على سبيل المثال، قد لا يحتاج أحد العملاء إلى معرفة المبلغ الذي يدفعه لك عميل آخر. ولكن عندما تحجب بشكل انتقائي المعلومات التي يحتاج إليها الأشخاص بشكل مشروع لاتخاذ القرارات، فقد تنجرف إلى التلاعب الخفي. ومثلاً، إذا أخبرت شريكك التجاري بكل مزايا الموافقة على صفقة، وامتنعت عن تقديم معلومات حول التحديات المحتملة، فهذا هو التلاعب.

2. التدُّرب على انتقاء الكلمات. هل تختار كلماتك بعناية شديدة، وتتدرب على ما تخطط لقوله؟ ربما تكون فكرة سيئة أن تنطق بكل فكرة تخطر على بالك. وإذا كنت، على سبيل المثال، تقوم بتقديم عرض لمجلس الإدارة، فإن التدرب على ما تقوله يعد أمراً حكيماً.

ولكن إذا كنت تقوم بتشغيل معظم المحادثات في ذهنك بشكل روتيني، أو إذا كنت تقضي الكثير من الوقت في اختيار كل كلمة بعناية لتحقيق التأثير المطلوب، فقد يكون هذا تلاعباً. وحتى إذا لم يكن كذلك، فإن الاهتمام الشديد بما تقوله قد يجعلك تبدو متصلباً وغير عفوي، ويجعلك تشعر كأنك تخفي شيئاً ما. فكِّر في الاسترخاء قليلاً.

الإطراء يؤدي إلى تآكل الثقة

3. هل تمارس الإطراء؟ تظهر الأبحاث أن الإطراء وسيلة قوية بشكل مدهش للتأثير على الآخرين، حتى عندما يدركون الإطراء على حقيقته؛ لذا إذا وجدت نفسك تمدح شخصاً ما دون أن تقصد ذلك، فهناك احتمال كبير بأنك تحاول التلاعب به بالفعل. قد تنجو من ذلك، ولكن مع مرور الوقت، يمكن أن يؤدي الإطراء المتكرر إلى تآكل الثقة. وعندما يحين الوقت الذي تريد فيه مدح شخص ما بصدق، فقد تفتقر كلماتك إلى التأثير؛ لأنك قلَّلت من شأنه بالكثير من المجاملات التي لم تقصدها.

تعديل السلوك ظاهرياً

4. تعديل السلوك درءاً للمراقبة. هل تعدل سلوكك وفقاً لمن يراقبك؟ بالطبع، نفعل جميعاً هذا في بعض الأحيان، على سبيل المثال عندما نبدأ القيادة بسرعة محددة لأننا رصدنا سيارة شرطة في مرآة الرؤية الخلفية. ولكن إذا كنت تغيَّر سلوكك بشكل روتيني، على سبيل المثال للتأكد من أن شخصاً ما يراك تؤدي عملك، فهذا شكل من أشكال التلاعب.

تُظهر الأبحاث أن الموظفين يبذلون الكثير من الجهد للتأكد من أن الآخرين يرون أنهم يعملون، في حين يمكن إنفاق هذا الجهد بشكل أفضل في أداء وظائفهم بالفعل. وإذا كنت تعدل سلوكك لخلق مظهر الإنتاجية، أو أي شيء آخر، غير حقيقي، فأنت تشجع موظفيك وزملاءك بشكل خفي على القيام بالشيء نفسه. ومن المحتمل أن تؤثر على إنتاجية الآخرين، وكذلك إنتاجيتك.

نصائح للمناورين

كيف تتوقف عن كونك متلاعباً سرياً إذا كنت تعتقد أنك قد تتلاعب بالآخرين عن غير قصد، فلدى جيليهان نصيحة حول كيفية التوقف عن ذلك: «حاول التعامل مع المشكلة بعمق». يكتب جيليهان: «دون إطلاق أي أحكام على نفسك، فكِّر في ما وراء تلاعبك. ما الحاجة التي تحاول تلبيتها؟» والأهم من ذلك «ما الذي يمنعك من أن تكون أكثر أصالة؟».

* «إنك»، خدمات «تريبيون ميديا».

اقرأ أيضاً



حين لا تكفي دقة الذكاء الاصطناعي... لماذا لا يثق به الأطباء العرب؟

الدقة وحدها لا تكفي
الدقة وحدها لا تكفي
TT

حين لا تكفي دقة الذكاء الاصطناعي... لماذا لا يثق به الأطباء العرب؟

الدقة وحدها لا تكفي
الدقة وحدها لا تكفي

​لم يعد السؤال المطروح اليوم هو ما إذا كان الذكاء الاصطناعي قادراً على تشخيص الأمراض بدقة تضاهي دقة الطبيب. فقد أثبتت مئات الدراسات خلال الأعوام الأخيرة أن كثيراً من الأنظمة الذكية أصبحت تنافس الخبراء؛ بل تتفوق عليهم أحياناً في مهام محددة، مثل تفسير الصور الطبية، واكتشاف بعض الأمراض في مراحلها المبكرة.

لكن مع اقتراب هذه التقنيات من غرف العيادات والمستشفيات، برز سؤال أكثر أهمية: إذا كانت الخوارزمية صحيحة، فهل يثق بها الطبيب؟

قد تبدو الإجابة بديهية، إلا أن الواقع أكثر تعقيداً. فنجاح الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية لا يعتمد على دقة الخوارزمية وحدها؛ بل على ثقة الطبيب في توصياتها، واطمئنان المريض إلى استخدامها، ووجود منظومة واضحة للحوكمة والشفافية والمساءلة. ومن دون هذه العناصر، قد تبقى أكثر الأنظمة تقدماً خارج الممارسة السريرية، مهما بلغت كفاءتها.

3 دراسات عربية

وتكشف 3 دراسات حديثة من المملكة العربية السعودية ودولة الإمارات العربية المتحدة، أن التحدي الأكبر أمام تبنِّي الذكاء الاصطناعي في الطب العربي لم يعد تقنياً؛ بل يتعلق ببناء الثقة. فالعقبات الحقيقية تتمثل في التدريب، وشفافية الأنظمة، وحوكمة استخدامها، وتحديد المسؤولية عند وقوع الخطأ. وتقدم كل دراسة من هذه الدراسات جزءاً مختلفاً من الصورة؛ يبدأ بالطبيب، ويمر بالمريض، وينتهي بالمنظومة الصحية كلها.

الدراسة الأولى: الطبيب لا يبحث عن الدقة وحدها

الطبيب لا يبحث عن الدقة وحدها

في أبريل (نيسان) 2026، نشرت مجلة «JMIR AI» دراسة قادتها الباحثة الإماراتية غفران الصالوم، شملت 182 من الأطباء وأطباء الأسنان والممرضين، لاستكشاف العوامل المؤثرة في تبنِّي تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الممارسة الصحية.

وأظهرت النتائج أن الثقة كانت العامل الأكثر تأثيراً في قرار الاستخدام، متقدمة حتى على سهولة الاستخدام والأداء التقني للنظام. فحتى عندما يقتنع الطبيب بدقة النتائج، فإنه قد يتردد في الاعتماد عليها، إذا لم يستطع فهم كيفية وصول الخوارزمية إلى توصياتها، أو إذا بقيت المسؤولية القانونية والأخلاقية غير واضحة عند وقوع خطأ.

وخلص الباحثون إلى أن نجاح الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية لا يعتمد على تطوير خوارزميات أكثر قوة فحسب؛ بل على بناء منظومة متكاملة تقوم على قابلية التفسير، والشفافية، والحوكمة الواضحة التي تعزز ثقة الممارسين الصحيين.

الدراسة الثانية: المجتمع السعودي يرحب... ولكن بحذر

المجتمع السعودي يرحب بحذر

وفي المملكة العربية السعودية، انتقل السؤال من الأطباء إلى المرضى. ففي 25 مارس 2026، نشرت «المجلة الدولية للطب العام» (International Journal of General Medicine) دراسة قادتها الدكتورة يسرى الهندي من جامعة أم القرى، بعنوان: «معرفة المجتمع السعودي وتقبله للأطباء المدعومين بالذكاء الاصطناعي»، وشملت 303 مشاركين من مختلف مناطق المملكة.

وأظهرت الدراسة أن المجتمع السعودي ينظر بإيجابية إلى دور الذكاء الاصطناعي في تحسين التشخيص وتسريع الوصول إلى الرعاية الصحية، ولكنه لا يمنح هذه التقنيات ثقته دون شروط. فقد ارتبط قبول المشاركين بتوفر 3 عناصر أساسية: الشفافية في عمل الأنظمة، وحماية خصوصية البيانات الصحية، ووضوح المسؤولية عند وقوع الخطأ.

وتنسجم هذه النتائج مع ما توصلت إليه الدراسة الإماراتية؛ فالقضية لم تعد تتعلق بقدرة الذكاء الاصطناعي على تقديم إجابة صحيحة؛ بل بقدرته على كسب ثقة الإنسان الذي سيعتمد عليها.

الدراسة الثالثة: المشكلة تبدأ قبل المستشفى

لكن بناء الثقة لا يبدأ عند الطبيب ولا المريض؛ بل قبل ذلك بكثير؛ إذ يبدأ من جاهزية المنظومة الصحية نفسها. ففي يونيو (حزيران) 2025، نشرت مجلة «تفضيلات المرضى والالتزام بالعلاج» (Patient Preference and Adherence) دراسة قادتها الدكتورة صفاء السنوسي من جامعة أم القرى، تناولت دور الذكاء الاصطناعي في دعم التزام مرضى الأمراض المزمنة بالعلاج.

ورغم أن الدراسة ركزت على المرضى، فإن نتائجها حملت رسالة تتجاوز هذا المجال. فقد أظهرت أن العقبات الرئيسة أمام الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لا تتمثل في ضعف التقنية؛ بل في محدودية الثقافة الرقمية، ونقص التدريب، والقلق بشأن خصوصية البيانات، وغياب الدعم المؤسسي.

ولذلك دعا الباحثون إلى دمج مفاهيم الذكاء الاصطناعي في التعليم الصحي، ووضع استراتيجيات وطنية لتعزيز الثقافة الرقمية، بوصفها ركيزة أساسية لنجاح التحول الرقمي في الرعاية الصحية.

المشكلة ليست في الذكاء الاصطناعي... بل في الثقة به

المشكلة ليست في الذكاء الاصطناعي بل في الثقة

عند جمع نتائج الدراسات الثلاث، تتشكل صورة مختلفة تماماً عما يعتقده كثيرون. فالقضية ليست أن الطبيب الإماراتي أو السعودي يرفض الذكاء الاصطناعي لأنه يخشى منافسته، ولا أن المرضى يفضلون الإنسان على الآلة بصورة مطلقة؛ بل إن السؤال الحقيقي هو: هل يمكن الوثوق بمنظومة الذكاء الاصطناعي عندما تصبح جزءاً من القرار الطبي؟

وتشير الدراسات إلى أن العقبة الكبرى أمام تبنِّي الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية العربية لم تعد تقنية؛ بل مؤسسية وإنسانية. فالثقة لا تُبنَى بمجرد ارتفاع دقة الخوارزمية، وإنما بمنظومة متكاملة تشمل الشفافية، وقابلية تفسير النتائج، وحماية خصوصية المرضى، والتدريب الجيد، والحوكمة، وتحديد المسؤولية القانونية والأخلاقية عند وقوع الخطأ.

وربما لهذا السبب لم يعد السؤال الذي ينبغي أن يشغلنا هو: هل يستطيع الذكاء الاصطناعي تشخيص المرض؟ فهذا السؤال تكاد العلوم الحديثة تكون قد أجابت عنه. أما السؤال الذي سيحدد مستقبل الرعاية الصحية في عالمنا العربي فهو: هل استطعنا أن نبني منظومة تجعل الطبيب والمريض والمؤسسة الصحية يثقون بالذكاء الاصطناعي بالقدر نفسه الذي يثقون فيه بالعلم والطب؟

في النهاية، لن يغيِّر الذكاء الاصطناعي الطب لأنه أكثر ذكاءً؛ بل لأنه أكثر جدارة بالثقة.

فرصة للمملكة

تأتي هذه النتائج في وقت تقود فيه المملكة العربية السعودية تحولاً رقمياً واسعاً في القطاع الصحي، وتستثمر بصورة كبيرة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي. وهذا يمنح المملكة فرصة لأن تصبح نموذجاً إقليمياً في بناء منظومة صحية لا تعتمد على الذكاء الاصطناعي فحسب؛ بل على الثقة في استخدامه أيضاً.

ولذلك، فإن نجاح هذه الاستثمارات لن يقاس بعدد الأنظمة الذكية التي تدخل المستشفيات، وإنما بقدرة المنظومة الصحية على بناء الثقة من خلال التعليم، والحوكمة، والشفافية، والتحقق المحلي من أداء الأنظمة قبل تعميم استخدامها. ولتحقيق ذلك، ينبغي أن تسير عملية التحول الرقمي جنباً إلى جنب مع تأهيل الكوادر الصحية، ورفع الثقافة الرقمية لدى المرضى، ووضع أطر تنظيمية واضحة تحدد مسؤوليات كل طرف عند استخدام الذكاء الاصطناعي في الممارسة الطبية.

وعندها لن ينظر الطبيب العربي إلى الذكاء الاصطناعي بوصفه منافساً لخبرته، ولن يخشاه المريض بوصفه بديلاً عن الطبيب؛ بل سيصبح أداة موثوقة تدعم القرار الطبي، وتعزز جودة الرعاية الصحية، وتضع الإنسان في قلب الابتكار.

الخلاصة

تكشف الدراسات الثلاث -رغم اختلاف أهدافها وبيئاتها- رسالة واحدة واضحة: أن العقبة الحقيقية أمام الذكاء الاصطناعي في الطب العربي لم تعد دقة الخوارزميات؛ بل ثقة الإنسان بها.

وربما لم يعد السؤال الذي ينبغي أن نطرحه هو: هل يستطيع الذكاء الاصطناعي أن يساعد الطبيب؟ بل أصبح السؤال الأهم: هل استطعنا أن نبني منظومة صحية تجعل الطبيب والمريض يثقان بالذكاء الاصطناعي بالقدر نفسه الذي يثقان فيه بالعلم، من خلال الشفافية، والحوكمة، والمساءلة؟

فمستقبل الطب لن تحدده الخوارزميات وحدها؛ بل سيحدده أيضاً مقدار الثقة التي نبنيها حولها. وعندما تلتقي التكنولوجيا بالثقة، والعلم بالحوكمة، والابتكار بالمسؤولية، يتحول الذكاء الاصطناعي من مجرد خوارزمية إلى شريك موثوق في رعاية الإنسان.


هل اكتشف العلماء «غرفة التفكير» داخل الذكاء الاصطناعي؟

 لماذا يحتاج الطبيب إلى تفسير الذكاء الاصطناعي؟
لماذا يحتاج الطبيب إلى تفسير الذكاء الاصطناعي؟
TT

هل اكتشف العلماء «غرفة التفكير» داخل الذكاء الاصطناعي؟

 لماذا يحتاج الطبيب إلى تفسير الذكاء الاصطناعي؟
لماذا يحتاج الطبيب إلى تفسير الذكاء الاصطناعي؟

ماذا يحدث داخل الذكاء الاصطناعي في الثواني القليلة التي تسبق كتابة أول كلمة؟ لطالما شُبّهت النماذج اللغوية الكبيرة بـ«الصندوق الأسود»؛ فنحن نطرح سؤالاً، وبعد ثوانٍ نحصل على إجابة تبدو منطقية ومترابطة، لكننا لا نعرف بدقة ما الذي جرى داخل النموذج بين لحظة تلقي السؤال ولحظة ظهور الإجابة.

ولم يعد هذا الغموض مجرد فضول علمي؛ إذ يمثل واحداً من أكبر التحديات أمام استخدام الذكاء الاصطناعي في الطب والقضاء والقطاعات الحساسة، حيث لا تكفي دقة النتيجة وحدها، بل يجب أيضاً فهم الأساس الذي بُني عليه القرار، وإمكان مراجعته ومساءلة المسؤولين عنه.

وفي دراسة نُشرت في 6 يوليو (تموز) 2026 بعنوان «التمثيلات القابلة للتعبير تكوّن مساحة عمل عالمية داخل النماذج اللغوية»، قدّم باحثون من شركة «أنثروبيك» (Anthropic) أدلة على وجود بنية داخلية جديدة في نموذج «كلود» (Claude)، قد تساعد في تفسير الكيفية التي ينظم بها النموذج المعلومات ويصل إلى استجاباته. ويرى الباحثون أن هذه البنية تؤدي وظائف تشبه ما يُعرف في علوم الأعصاب بـ«مساحة العمل العالمية» (Global Workspace)، وهي النظرية التي تفسر كيفية تنظيم الدماغ للمعلومات قبل اتخاذ القرار.

من الدماغ إلى الذكاء الاصطناعي

فكرة جاءت من علم الأعصاب

تستند هذه الفكرة إلى نظرية في علم الإدراك طرحها عالم الإدراك البريطاني برنارد بارس في ثمانينات القرن الماضي، ثم طوّرها لاحقاً باحثون في علوم الأعصاب. وتفترض هذه النظرية أن الدماغ يعالج المعلومات عبر شبكات عصبية متخصصة تعمل بالتوازي، قبل أن تنتقل المعلومات الأكثر أهمية إلى «مساحة عمل» مركزية، حيث تصبح متاحة لبقية مناطق الدماغ لاتخاذ القرار أو صياغة الاستجابة.

والمثير في الدراسة أن تحليلات باحثي شركة «أنثروبيك» تشير إلى أن نموذج «كلود» لم يُبرمج وفق هذه النظرية، لكنه طوّر أثناء التدريب بنية داخلية تؤدي وظائف متشابهة، من خلال تنظيم المعلومات وإتاحتها لأجزاء مختلفة من النموذج خلال عملية الاستدلال.

ومع ذلك، يؤكد الباحثون أن هذا التشابه لا يعني امتلاك الذكاء الاصطناعي وعياً أو إدراكاً ذاتياً، بل يصف آلية حسابية لتنظيم المعلومات قد تساعد في تفسير كيفية وصول النموذج إلى بعض استجاباته.

> ما هي «مساحة جيه»؟ لا يستطيع الباحثون رؤية «الأفكار» داخل النموذج اللغوي بصورة مباشرة، لكنهم طوروا أداة تحليل جديدة أطلقوا عليها اسم «عدسة جاكوبيان» (Jacobian Lens)، تتيح تتبع بعض التمثيلات الداخلية التي يستخدمها النموذج أثناء معالجة المعلومات.

وباستخدام هذه الأداة، رصد الباحثون فضاءً تمثيلياً أطلقوا عليه اسم «مساحة جيه» (J-Space)، وهو مجموعة من التمثيلات الداخلية القابلة للتعبير، يبدو أنها تؤدي دوراً محورياً في تنظيم المعلومات أثناء عملية الاستدلال، قبل أن تتحول إلى كلمات يراها المستخدم.

ويشبّه الباحثون هذه العملية باجتماع يعقده فريق من الخبراء داخل مؤسسة كبيرة؛ إذ يقدّم كل عضو ما لديه من معلومات، ثم تُدمج الأفكار الأكثر أهمية قبل إصدار القرار النهائي. وما يراه المستخدم في النهاية ليس ذلك النقاش الداخلي، بل النتيجة التي خرج بها. ولم تقتصر أهمية «عدسة جاكوبيان» على كشف وجود هذه البنية، بل أتاحت أيضاً للباحثين تتبع بعض المفاهيم التي يحتفظ بها النموذج أثناء الاستدلال، وهو ما لم يكن ممكناً في النماذج اللغوية السابقة.

قبل أن يكتب الذكاء الاصطناعي إجابته

> الاستدلال قبل الكلمات. تشير نتائج الدراسة إلى أن النموذج لا يبدأ بتوليد الكلمات فور تلقي السؤال، بل يمر أولاً بمرحلة داخلية تتشكل فيها مجموعة محدودة من التمثيلات المرتبطة بالمفاهيم ذات الصلة، وتُستخدم لتوجيه عملية الاستدلال قبل ظهور أول كلمة للمستخدم.

ولعل أكثر ما يثير الاهتمام أن بعض هذه التمثيلات قد لا يظهر إطلاقاً في الإجابة النهائية، وهو ما يشبه - من الناحية الوظيفية - تفكير الإنسان بصمت قبل أن يتحدث، مع اختلاف جوهري بين الحالتين.

ويؤكد الباحثون أن هذا التشابه لا ينبغي تفسيره على أنه دليل على وجود وعي أو مشاعر أو إدراك ذاتي لدى النموذج، بل هو وصف لآلية حسابية تنظم تدفق المعلومات أثناء الاستدلال، ولا تحمل أي دلالة على وجود تجربة ذهنية شبيهة بالإنسان.

> ماذا يحدث إذا تعطلت «مساحة جيه»؟ لاختبار أهمية هذه البنية الداخلية، أجرى الباحثون سلسلة من التجارب عطّلوا فيها تأثير التمثيلات الموجودة داخل «مساحة جيه»، مع الإبقاء على بقية مكونات النموذج دون تغيير.

وأظهرت النتائج أن النموذج ظل قادراً على إنتاج لغة سليمة والإجابة عن الأسئلة البسيطة، إلا أن أداءه تراجع بصورة ملحوظة في المهام التي تتطلب استدلالاً متعدد الخطوات، أو تلخيص النصوص، أو الربط بين معلومات متباعدة، أو معالجة المشكلات المعقدة.

وتشير هذه النتائج إلى أن هذه البنية تؤدي دوراً أساسياً في دعم عمليات الاستدلال داخل النموذج. قطاع الطب والرعاية الصحية

> لماذا يهم هذا الأطباء؟ قد يبدو هذا الاكتشاف نظرياً للوهلة الأولى، لكنه يحمل دلالات مهمة لمستقبل الرعاية الصحية؛ فالطبيب لا يريد فقط أن يعرف أن نظام الذكاء الاصطناعي أوصى بتشخيص معين أو اقترح خطة علاج، بل يحتاج أيضاً إلى فهم الأساس الذي استند إليه ذلك القرار، لا سيما عندما يتعلق الأمر بحالة قد يترتب عليها تدخل علاجي أو جراحي.

داخل عقل الذكاء الاصطناعي

ولا تدّعي هذه الدراسة أنها جعلت قرارات النماذج اللغوية قابلة للتفسير الكامل، لكنها تفتح الباب أمام تطوير أدوات قد تساعد مستقبلاً في فهم الكيفية التي تنظم بها هذه النماذج معلوماتها قبل الوصول إلى الاستنتاج النهائي.

وإذا أكدت الدراسات اللاحقة إمكانات هذه المقاربة، فقد تسهم في تطوير معايير جديدة لتقييم أنظمة الذكاء الاصطناعي قبل استخدامها في التطبيقات الطبية، بحيث لا يقتصر الحكم على دقة النتائج، بل يشمل أيضاً شفافية عملية الاستدلال وإمكان مراجعتها.

> نافذة جديدة لحوكمة الذكاء الاصطناعي. لا تقتصر أهمية هذه الدراسة على فهم كيفية عمل النماذج اللغوية، بل قد تفتح أيضاً آفاقاً جديدة أمام حوكمة الذكاء الاصطناعي، لا سيما في التطبيقات عالية الخطورة مثل الرعاية الصحية.

فبدلاً من الاكتفاء بتقييم الإجابة النهائية، قد تتيح هذه الأدوات مستقبلاً فحص بعض التمثيلات الداخلية التي يعتمد عليها النموذج أثناء الاستدلال، بما يساعد الباحثين في رصد مؤشرات ترتبط بدرجة عدم اليقين، أو بمحاولات تضليل النموذج، أو بالاعتماد على معلومات غير كافية قبل الوصول إلى النتيجة النهائية.

وإذا أكدت الدراسات اللاحقة إمكانات هذه المقاربة، فقد تسهم في تطوير معايير جديدة لتقييم أنظمة الذكاء الاصطناعي قبل استخدامها في التطبيقات الطبية، بحيث لا يقتصر الحكم على دقة النتائج، بل يشمل أيضاً شفافية عملية الاستدلال وإمكان مراجعتها.

وقد يمثل ذلك تحولاً مهماً في فلسفة الحوكمة؛ إذ لن يقتصر السؤال مستقبلاً على: هل كانت الإجابة صحيحة؟ بل سيمتد إلى سؤال أكثر أهمية: كيف وصل النظام إلى هذه الإجابة؟ وهل يمكن الوثوق في الطريقة التي استدل بها؟

> من الصندوق الأسود إلى الصندوق الزجاجي. قد لا تكمن القيمة الأهم لهذه الدراسة في أنها كشفت ما يدور داخل النماذج اللغوية، بل في أنها أثبتت أن فهم بعض آلياتها الداخلية لم يعد أمراً مستحيلاً؛ فعلى مدى سنوات، انصب اهتمام الباحثين على تقييم جودة الإجابات التي تقدمها أنظمة الذكاء الاصطناعي، أما اليوم فقد بدأ الاهتمام ينتقل تدريجياً إلى فهم الكيفية التي تتشكل بها تلك الإجابات قبل أن تظهر للمستخدم.

ولا يزال الطريق طويلاً قبل الوصول إلى نماذج قابلة للتفسير الكامل، لكن هذه الدراسة قد تمثل بداية الانتقال من عصر «الصندوق الأسود»، الذي نحكم فيه على الذكاء الاصطناعي من خلال نتائجه فقط، إلى عصر «الصندوق الزجاجي»، الذي نحاول فيه فهم المنطق الذي قاد إلى تلك النتائج.

وقد يكون هذا التحول هو الخطوة الأهم نحو بناء جيل جديد من الذكاء الاصطناعي الجدير بالثقة. ففي الطب، لا تكفي الإجابة الصحيحة وحدها، بل يجب أيضاً أن تكون طريقة الوصول إليها مفهومة، وقابلة للمراجعة، وجديرة بثقة الطبيب والمريض.

وربما لم يعد السؤال الأهم: هل يستطيع الذكاء الاصطناعي أن يقدم الإجابة الصحيحة؟ بل أصبح: هل يمكن للطبيب أن يثق بإجابة لا يستطيع أحد تفسيرها؟


الجذور الجينية المشتركة للاضطرابات النفسية... طفرة علمية في الطب النفسي

الجذور الجينية المشتركة للاضطرابات النفسية... طفرة علمية في الطب النفسي
TT

الجذور الجينية المشتركة للاضطرابات النفسية... طفرة علمية في الطب النفسي

الجذور الجينية المشتركة للاضطرابات النفسية... طفرة علمية في الطب النفسي

في تقدُّم مهم لبحوث الصحة النفسية، كشف العلماء عن روابط جينية قد تفسر لماذا يحدث الاكتئاب والقلق وغيرهما من الاضطرابات النفسية معاً في كثير من الأحيان. وقد حددت دراستان مكملتان نُشرتا هذا العام جينات ومناطق جينية رئيسية يمكن أن تُحدث ثورة في طريقة فهمنا لهذه الحالات وعلاجنا لها.

«قائد أوركسترا» داخل الدماغ

• جين تنظيمي مركزي: حدد باحثون من جامعة برشلونة الإسبانية ما يقارب 20 جيناً قد تزيد من القابلية للإصابة بالاكتئاب والقلق والحساسية العاطفية. ويقع في صميم هذا الاكتشاف جين تنظيمي رئيسي يُعرف باسم «RBFOX1» يبدو أنه يعمل بمثابة «قائد أوركسترا» داخل الدماغ.

ويوضح فريق البحث أن جين «RBFOX1» لا يعمل بمفرده؛ بل يساعد في تنسيق توقيت وطريقة عمل جينات أخرى مرتبطة بوظائف الدماغ. وتكتسب هذه النتيجة أهمية خاصة؛ لأن الاضطرابات النفسية نادراً ما تنتج عن جين واحد؛ بل عن التأثير التراكمي لمئات أو حتى آلاف الاختلافات الجينية إلى جانب العوامل البيئية.

وعندما يتأثر جين تنظيمي مركزي مثل جين «RBFOX1» فقد يؤدي ذلك إلى سلسلة من التغيرات التي تمس عمليات متعددة في الدماغ تشمل تطور الخلايا العصبية والتواصل بينها وتنظيم الناقلات العصبية. وقد يفسر هذا السبب وراء ارتباط الاكتئاب غالباً بالقلق واضطرابات النوم والسمات الشخصية المرتبطة بالحساسية العاطفية.

وسلطت الدراسة المنشورة في دورية «Progress in Neuro-Psychopharmacology and Biological Psychiatry» في 20 يونيو (حزيران) 2026، وشارك فيها باحثون من جامعة برشلونة ومعهد «سانت جوان دي ديو» للبحوث، ومركز بحوث الأمراض النادرة في إسبانيا، إضافة إلى باحثين من جامعة غوته في فرانكفورت بألمانيا، الضوء على عدد من الجينات البارزة، منها: «SP4» و«TCF4» و«PAX6» و«CADM2» إلى جانب «RBFOX1» نفسه. وكان بعض هذه الجينات قد رُبط سابقاً بالفصام والإدمان واضطرابات عصبية أخرى، مما يشير إلى وجود مسارات بيولوجية مشتركة بين مختلف الاضطرابات.

• روابط وراثية عبر الثقافات: ودعَّمت هذه النتائج دراسة دولية أخرى قادها باحثون من جامعة تشجيانغ في الصين؛ حيث حللوا بيانات وراثية لمجموعات من أوروبا وشرق آسيا. وبفحص أكثر من 400 منطقة جينية مرتبطة بالاضطرابات النفسية، تشمل: الاضطراب ثنائي القطب، والاكتئاب الشديد، والفصام، واضطرابات القلق، اكتشف الفريق 88 منطقة جينية جديدة لم تكن معروفة سابقاً.

وباستخدام بيانات من البنك الحيوي البريطاني (UK Biobank) وقواعد بيانات صحية من شرق آسيا، وجد الباحثون أن كثيراً من هذه الاختلافات الجينية ترتبط بتغيرات في مناطق الدماغ المسؤولة عن العواطف والتفكير واتخاذ القرار.

وتعزز هذه النتائج المنشورة في دورية «Molecular Psychiatry» في 17 مارس (آذار) 2026، الأدلة على وجود أسس جينية مشتركة بين مختلف المجموعات العِرقية.

جذور بيولوجية مشتركة

• نحو طب نفسي مخصص: ترسم هذه الدراسات معاً صورة مقنِعة، هي أن الاضطرابات النفسية تشترك في جذور بيولوجية تتجاوز الحدود التشخيصية التقليدية. وقد يؤدي هذا الفهم إلى التعريف المبكر بالأفراد الأكثر عرضة للخطر، من خلال الفحوصات الجينية ثم علاجات شخصية تستهدف آليات بيولوجية محددة، وكذلك تشخيص أكثر دقة يعتمد على مؤشرات بيولوجية بدلاً من الأعراض وحدها، وأخيراً إدارة أفضل للحالات المتداخلة من خلال مسارات علاجية مشتركة.

ومع ذلك يؤكد الباحثون أن الجينات ليست سوى جزء من اللغز. فلا بد من أخذ العوامل البيئية ونمط الحياة والفروق بين الجنسين، ولا سيما ارتفاع معدلات الاكتئاب بين النساء، في الاعتبار. كما أن هناك حاجة إلى مزيد من الدراسات على مجموعات أكبر وأكثر تنوعاً، قبل أن تصبح الاختبارات الجينية روتينية في الرعاية النفسية.

• آفاق جديدة: ورغم أن الجينات لا تحدد المصير، فإن هذه الاكتشافات تمثل نقلة نوعية في فهمنا للأمراض النفسية. فبدلاً من النظر إلى الاكتئاب والقلق واضطرابات أخرى كحالات منفصلة، يدرك العلماء بشكل متزايد أنها مظاهر مترابطة لمواطن ضعف بيولوجية مشتركة.

كما يشير الباحث الرئيسي للدراسة، الدكتور شاوهوا هو، من قسم الطب النفسي بالمستشفى الأول التابع لكلية الطب بجامعة تشجيانغ الصين، وزملاؤه، إلى أن فهم هذه المسارات الجينية المشتركة قد يساعدنا في تطوير أدوات لتقدير المخاطر، واكتشاف الاضطرابات مبكراً، وتصميم علاجات تستهدف الآليات البيولوجية الخاصة بكل مريض.

ويمثل هذا البحث خطوة مهمة نحو مستقبل تكون فيه الرعاية الصحية النفسية شخصية ودقيقة، مثل علاجات الحالات العضوية، مما يمنح أملاً جديداً لملايين المصابين بهذه الاضطرابات في جميع أنحاء العالم.