متى يجب على الطبيب ألا يعتمد على الذكاء الاصطناعي؟

إرشادات عالمية حول حالات تجنب الاستناد إليه في الممارسة الطبية

تحيز البيانات خطر خفي في الذكاء الاصطناعي الطبي
تحيز البيانات خطر خفي في الذكاء الاصطناعي الطبي
TT

متى يجب على الطبيب ألا يعتمد على الذكاء الاصطناعي؟

تحيز البيانات خطر خفي في الذكاء الاصطناعي الطبي
تحيز البيانات خطر خفي في الذكاء الاصطناعي الطبي

تحوَّل الذكاء الاصطناعي خلال العقد الأخير، من أداة بحثية في مختبرات التكنولوجيا إلى عنصر متزايد الحضور في غرف التشخيص والعيادات الطبية حول العالم. فأنظمة التعلم العميق أصبحت قادرة على تحليل صور الأشعة بدقة عالية، واكتشاف الأورام في مراحل مبكرة، والتنبؤ ببعض الأمراض قبل ظهور أعراضها؛ بل وحتى اقتراح مسارات علاجية محتملة، اعتماداً على تحليل كميات هائلة من البيانات الطبية.

حدود الذكاء الاصطناعي

• حدود واضحة لتوظيف الذكاء الاصطناعي. غير أن هذا التقدم السريع يطرح سؤالاً بالغ الأهمية في الممارسة الطبية المعاصرة: متى يجب على الطبيب ألا يعتمد على الذكاء الاصطناعي؟

فمع توسع استخدام هذه التقنيات بدأت المؤسسات الصحية الدولية في وضع حدود واضحة لاستخدامها. وقد أصدرت جهات تنظيمية كبرى مثل منظمة الصحة العالمية وهيئات تنظيم الدواء في الولايات المتحدة وأوروبا وبريطانيا، إرشادات تؤكد أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يكون أداة قوية لدعم الرعاية الصحية، ولكنه لا ينبغي أن يتحول إلى بديل عن الحكم السريري أو المسؤولية الطبية.

ولهذا بدأت الأدبيات العلمية والتنظيمية في تحديد حالات محددة يصبح فيها استخدام الذكاء الاصطناعي غير مناسب، أو حتى غير آمن في رعاية المرضى.

• بين الأداة والسلطة: المبدأ الأساسي الذي تتفق عليه الهيئات الصحية الدولية بسيط وواضح: الذكاء الاصطناعي أداة تحليل متقدمة، ولكنه ليس سلطة طبية. فهذه الأنظمة قادرة على معالجة كميات هائلة من البيانات الطبية، واكتشاف أنماط قد يصعب على الإنسان ملاحظتها، ولكنها لا تملك القدرة على تحمل المسؤولية الطبية، أو فهم جميع أبعاد الحالة الإنسانية للمريض.

إن القرار الطبي لا يعتمد فقط على تحليل البيانات أو قراءة الصور الطبية؛ بل يشمل أيضاً الخبرة السريرية للطبيب، وفهم التاريخ الصحي للمريض، والظروف الاجتماعية والنفسية التي قد تؤثر في التشخيص والعلاج. ولهذا تؤكد الإرشادات الدولية في أخلاقيات الذكاء الاصطناعي الطبي، أن دور هذه الأنظمة يجب أن يبقى في إطار دعم القرار الطبي لا استبداله.

وفي هذا السياق، بدأت الهيئات الصحية والتنظيمية في تحديد الحالات التي ينبغي فيها استخدام الذكاء الاصطناعي بحذر، أو حتى تجنب الاعتماد عليه في رعاية المرضى.

التوصيات الدولية

تشير الإرشادات الدولية الحديثة إلى أن استخدام الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية يجب أن يتم ضمن حدود واضحة، تضمن سلامة المرضى واستقلال القرار الطبي. فقد أكدت منظمة الصحة العالمية في توصياتها حول أخلاقيات الذكاء الاصطناعي في الصحة، الصادرة عام 2021، والمحدَّثة لاحقاً في تقارير الصحة الرقمية، وكذلك الجمعية الطبية الأميركية في إرشاداتها بشأن استخدام الذكاء الاصطناعي في الممارسة الطبية، أن هذه الأنظمة يمكن أن تكون أدوات قوية لدعم التشخيص والعلاج، ولكنها يجب ألا تُستخدم في جميع الحالات ولا أن تحل محل الحكم السريري للطبيب.

ولهذا بدأت الأدبيات الطبية والتنظيمية في تحديد حالات واضحة، يصبح فيها استخدام الذكاء الاصطناعي غير مناسب أو حتى غير آمن في رعاية المرضى. وفي ضوء هذه التوصيات يمكن تلخيص أبرز الحالات التي ينبغي فيها تجنب الاعتماد على الذكاء الاصطناعي في الممارسة الطبية في 10 حالات رئيسية.

• الحالة الأولى- عندما لا يكون النظام مثبَتاً علمياً: القاعدة الأساسية في الطب الحديث هي أن أي تقنية جديدة يجب أن تخضع لتقييم علمي صارم، قبل استخدامها في رعاية المرضى. وينطبق ذلك بصورة خاصة على أنظمة الذكاء الاصطناعي الطبية. فالنماذج التي لم تُختبر في دراسات علمية منشورة في مجلات محكَّمة، أو لم تُقيَّم في تجارب سريرية حقيقية، أو لم تحصل على اعتماد الجهات التنظيمية المختصة، لا ينبغي الاعتماد عليها في اتخاذ قرارات تشخيصية أو علاجية. فسلامة المرضى تتطلب أن تُثبت هذه الأنظمة دقتها وموثوقيتها قبل إدخالها إلى الممارسة الطبية.

• الحالة الثانية- عندما لا تمثل البيانات المرضى الحقيقيين: تعتمد أنظمة الذكاء الاصطناعي في عملها على البيانات التي دُرِّبت عليها. وإذا كانت هذه البيانات لا تمثل الفئات السكانية التي سيُستخدم النظام معها، فقد يؤدي ذلك إلى أخطاء تشخيصية أو تحيزات طبية خطيرة. فالنظام الذي طُوِّر اعتماداً على بيانات مرضى من منطقة أو فئة سكانية معينة، قد لا يعطي النتائج نفسها عند استخدامه مع مرضى من خلفيات جينية أو بيئية مختلفة. ولهذا يؤكد الخبراء ضرورة التأكد من أن بيانات التدريب تعكس تنوع المرضى في الواقع الطبي.

• الحالة الثالثة- عندما يصبح القرار (صندوقاً أسود): إحدى القضايا التي تثير نقاشاً واسعاً في الذكاء الاصطناعي الطبي، هي ما تُعرف بمشكلة «الصندوق الأسود». ففي بعض الأنظمة المتقدمة قد تقدم الخوارزمية نتيجة أو توصية طبية من دون أن يكون من الواضح كيف وصلت إلى هذا الاستنتاج.

وفي الممارسة الطبية، لا يكفي أن يكون القرار صحيحاً من الناحية التقنية؛ بل يجب أن يكون قابلاً للفهم والتفسير. فالأطباء يحتاجون إلى معرفة الأسس التي بُني عليها التقييم الطبي، حتى يتمكنوا من مراجعته ومقارنته بالمعطيات السريرية للمريض. ولهذا تحذِّر كثير من الإرشادات الطبية من الاعتماد على أنظمة ذكاء اصطناعي لا توفر درجة كافية من الشفافية في طريقة عملها، أو تفسير نتائجها.

القرار الطبي يبقى بيد الطبيب، لا بيد الخوارزمية

تعارض مع الحكم السريري

• الحالة الرابعة- عندما يتعارض مع الحكم السريري: قد تقدم أنظمة الذكاء الاصطناعي في بعض الحالات توصية أو تقييماً يختلف عن تقدير الطبيب السريري. وفي مثل هذه الحالات تؤكد الإرشادات الدولية أن القرار الطبي النهائي يجب أن يبقى بيد الطبيب. فالخوارزميات تعتمد على تحليل البيانات والأنماط الإحصائية، بينما يستند الحكم السريري إلى خبرة الطبيب وفهمه الكامل لحالة المريض وسياقها الطبي والإنساني. لذلك عندما يحدث تعارض بين توصية النظام الذكي وتقييم الطبيب، يجب التعامل مع مخرجات الذكاء الاصطناعي بوصفها أداة مساعدة للمراجعة، لا بديلاً عن القرار الطبي المسؤول.

• الحالة الخامسة- عندما يُستخدم النظام خارج نطاقه: تُطوَّر أنظمة الذكاء الاصطناعي في الطب عادة لأداء مهام محددة بدقة، مثل تحليل صور الأشعة أو المساعدة في تشخيص حالة معينة. وعندما يُستخدم النظام خارج المجال الذي صُمم من أجله، فقد يؤدي ذلك إلى نتائج أو توصيات غير دقيقة. ولهذا تؤكد الإرشادات التنظيمية أن استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي يجب أن يقتصر على الغرض الطبي الذي طُوِّرت واختُبرت من أجله؛ لأن تجاوز هذا النطاق قد يعرِّض سلامة القرار الطبي للخطر.

• الحالة السادسة- عندما يصبح النظام قديماً: مثل أي نظام تقني آخر، قد تفقد أنظمة الذكاء الاصطناعي الطبية جزءاً من دقتها مع مرور الوقت. ويحدث ذلك لأن البيانات الطبية والأنماط المرضية تتغير باستمرار، وهو ما يسميه الباحثون أحياناً «تدهور النموذج». ولهذا تؤكد الهيئات الصحية الدولية أن هذه الأنظمة يجب أن تخضع لمراقبة مستمرة وتحديثات دورية، لضمان بقائها دقيقة وآمنة. أما الاعتماد على نظام لم يُحدَّث أو لم تُراجع نتائجه منذ فترة طويلة، فقد يؤدي إلى قرارات طبية أقل دقة مما يُتوقع من التكنولوجيا نفسها.

غياب الشفافية والحوكمة الطبية

• الحالة السابعة- عندما تغيب الشفافية: تعتمد الثقة في أي نظام طبي على وضوح طريقة عمله وحدود استخدامه. فإذا لم تكشف الشركات المطورة عن مصادر البيانات التي دُرِّب عليها النظام، أو عن معدلات الخطأ المحتملة، أو عن الحالات التي قد يفشل فيها، يصبح من الصعب على الأطباء تقييم مدى موثوقية هذه التقنية. ولهذا تؤكد الإرشادات التنظيمية أن الشفافية شرط أساسي لاستخدام الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية؛ لأن القرار الطبي لا يمكن أن يُبنى على نظام لا يعرف الطبيب حدوده ولا نقاط ضعفه.

• الحالة الثامنة- عندما يرفض المريض استخدامه: يُعد مبدأ الموافقة المستنيرة أحد الأسس الأخلاقية في الطب الحديث. ولذلك من حق المريض أن يعرف ما إذا كانت أنظمة الذكاء الاصطناعي تُستخدم في تشخيص حالته أو دعم قرارات علاجه. كما يحق له أيضاً أن يرفض استخدام هذه التقنيات إذا لم يشعر بالارتياح لها. وفي مثل هذه الحالات يجب احترام قرار المريض؛ لأن العلاقة الطبية تقوم في جوهرها على الثقة والشفافية بين الطبيب والمريض.

• الحالة التاسعة- عندما تغيب الحوكمة الطبية: أي عندما لا يكون هناك نظام واضح للمساءلة ولا لمتابعة أداء النظام الذكي داخل المؤسسة الصحية. فالاستخدام الآمن للذكاء الاصطناعي يتطلب وجود آليات رقابية واضحة تضمن مراجعة نتائجه وتحديد المسؤولية في حال حدوث أخطاء.

• الحالة العاشرة- عندما لا تتوفر حماية كافية للبيانات:

إذا لم يكن النظام يضمن حماية البيانات الطبية وخصوصية المرضى وفق المعايير التنظيمية المعتمدة. فالبيانات الصحية تعد من أكثر المعلومات حساسية، وأي استخدام للذكاء الاصطناعي يجب أن يلتزم بأعلى معايير الأمن الرقمي وحماية الخصوصية.

عندما تصبح الخوارزمية صندوقا أسود

بحوث حديثة... ومعايير الأخلاقيات السعودية

• ماذا تقول البحوث الحديثة؟ : تشير الدراسات العلمية الحديثة إلى أن نجاح استخدام الذكاء الاصطناعي في الطب لا يعتمد فقط على دقة الخوارزميات؛ بل أيضاً على درجة الثقة التي يضعها الأطباء والمرضى في هذه الأنظمة.

ففي دراسة علمية نُشرت في يناير (كانون الثاني) 2025 في مجلة «جورنال أوف ميديكال إنترنت ريسيرتش» (Journal of Medical Internet Research) حول العوامل المؤثرة في الثقة بأنظمة دعم القرار الطبي المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، توصل الباحثون إلى أن الأطباء يميلون إلى استخدام هذه الأنظمة عندما تكون نتائجها قابلة للتفسير، وعندما تكون خاضعة لتقييم علمي واضح. كما أظهرت الدراسة أن الثقة بالذكاء الاصطناعي ترتبط بشكل وثيق بوجود إشراف طبي مباشر على القرار النهائي، وهو ما يعزز فكرة أن هذه التقنيات يجب أن تعمل كأدوات دعم للقرار الطبي لا كبديل عن الحكم السريري للطبيب.

المعايير الأخلاقية للذكاء الاصطناعي في السعودية:

في المملكة العربية السعودية، أصدرت «الهيئة السعودية للبيانات والذكاء الاصطناعي» (سدايا) إطاراً وطنياً لأخلاقيات الذكاء الاصطناعي، يُعد من أبرز الأطر التنظيمية في المنطقة لتنظيم استخدام هذه التقنيات في مختلف القطاعات، بما في ذلك الرعاية الصحية. ويرتكز هذا الإطار على مجموعة من المبادئ الأساسية، من بينها: العدالة، والشفافية، والمسؤولية، وحماية الخصوصية، وضمان سلامة الاستخدام.

ويؤكد هذا الإطار التنظيمي أن استخدام الذكاء الاصطناعي في المجال الصحي يجب أن يهدف إلى دعم القرار السريري للطبيب، وتعزيز جودة الرعاية الطبية، لا أن يحل محل الحكم الطبي أو المسؤولية المهنية للطبيب. ويتماشى هذا التوجه مع المعايير الدولية التي تشدد على أن الذكاء الاصطناعي أداة مساعدة لتحليل البيانات الطبية، بينما تبقى المسؤولية النهائية عن القرار العلاجي بيد الطبيب.


مقالات ذات صلة

اكتشاف جين جديد يمنح أملاً في مواجهة عيوب القلب الخلقية

علوم اكتشاف جين جديد يمنح أملاً في مواجهة عيوب القلب الخلقية

اكتشاف جين جديد يمنح أملاً في مواجهة عيوب القلب الخلقية

في خطوة علمية قد تعيد رسم ملامح فهم أمراض القلب الخِلْقية، توصل باحثون من جامعة تارتو بإستونيا إلى اكتشاف جين جديد لم يكن مرتبطاً سابقاً بأي مرض بشري،

د. وفا جاسم الرجب (لندن)
صحتك قد يكون العلماء قد فتحوا الباب أمام طريقة جديدة لإعادة برمجة الجهاز المناعي، بحيث يصبح الجسم قادراً على إنتاج أجسام مضادة قوية ونادرة بشكل دائم، والاستجابة بسرعة أكبر عند التعرض للأمراض (رويترز)

دراسة: الجهاز المناعي يمكن إعادة برمجته لإنتاج أجسام مضادة نادرة

ربما يكون الباحثون قد توصلوا إلى طريقة جديدة لجعل الجسم يصنع البروتينات المفيدة بما في ذلك بعض الأجسام المضادة شديدة الفاعلية التي عادة ما يصعب إنتاجها.

«الشرق الأوسط» (لندن)
يوميات الشرق يُعدّ تراكم الغازات في الجهاز الهضمي السبب الأكثر شيوعاً لانتفاخ البطن (بيكساباي)

بين الطرافة والعلم… هل غازات النساء أشد رائحة أم الرجال؟

حسمت دراسة أن غازات النساء أشد رائحةً وتركيزاً، مقابل كميات أكبر لدى الرجال، مما يجعل التأثير متعادلاً عملياً، خصوصاً مع اختلاف السلوكيات اليومية.

«الشرق الأوسط» (لندن)
علوم "ابن سينا" وكيل ذكي يلخص

من يقرأ الطب اليوم... الطبيب أم الخوارزمية؟

في زمنٍ كان الطبيب فيه يقرأ ليعرف... إلا أنه أصبح اليوم يقرأ ليختار ما يتجاهل.

د. عميد خالد عبد الحميد (لندن)
علوم كيف ألهمت طفرة جينية نادرة علاجاً جديداً لالتهاب الأمعاء؟

كيف ألهمت طفرة جينية نادرة علاجاً جديداً لالتهاب الأمعاء؟

كشفت دراسة علمية حديثة عن مقاربة علاجية واعدة لداء كرون والتهاب القولون التقرّحي، تعتمد على محاكاة تأثير نسخة جينية نادرة واقية تُخفّف الالتهاب المزمن في الأمعا

د. وفا جاسم الرجب (لندن)

البحث المدعوم بالذكاء الاصطناعي يعاني … «مشكلة ثقة»

البحث المدعوم بالذكاء الاصطناعي يعاني … «مشكلة ثقة»
TT

البحث المدعوم بالذكاء الاصطناعي يعاني … «مشكلة ثقة»

البحث المدعوم بالذكاء الاصطناعي يعاني … «مشكلة ثقة»

استخدم ما يقرب من ثلثي البالغين الأميركيين أداة بحث مدعومة بالذكاء الاصطناعي خلال الأشهر الستة الماضية. ولكن الإحصائية المثيرة لمطوري هذه الأدوات: 15 في المائة فقط يقولون إنهم يثقون بالنتائج «ثقة تامة». وتُمثل هذه الفجوة بين الاستخدام والثقة التحدي الأكبر في المرحلة المقبلة من البحث المدعوم بالذكاء الاصطناعي. فالمستهلكون يُقبلون على هذه التقنية، لكنهم يُشككون في النتائج، كما كتب كريغ سالدانها (*).

وعلى مطوري هذه المنتجات، طرح سؤال مُحرج على أنفسهم: هل إنهم يصممون تجارب تكسب ثقة المستهلكين، وتستحقها؟

«حديقة مسوّرة»

تعاونت شركة Yelp مع Morning Consult لإجراء استطلاع رأي شمل أكثر من 2200 بالغ أميركي حول كيفية استخدامهم البحث المدعوم بالذكاء الاصطناعي ونظرتهم إليه. وتشير النتائج إلى مشكلة واحدة مُتكررة: يشعر المستهلكون بأنهم مُحاصرون.

أكثر من نصف المشاركين في الاستطلاع (51 في المائة) يقولون إن نتائج البحث المدعومة بالذكاء الاصطناعي تبدو وكأنها «حديقة مسوّرة» يصعب معها التحقق مما يقرأونه.

صعوبة التحقق من الإجابات

  • يقول 63 في المائة إنهم يتحققون من نتائج البحث المدعومة بالذكاء الاصطناعي بالرجوع إلى مصادر موثوقة أخرى، مثل مواقع الأخبار ومنصات التقييم.
  • ويشير 57 في المائة إلى أنهم أقل ميلاً لاستخدام البحث المدعوم بالذكاء الاصطناعي تحديداً لافتقاره إلى مصادر موثوقة.

في البدايات، أي في الأيام الأولى لعمليات البحث المدعوم بالذكاء الاصطناعي، اتسمت النتائج بالغموض، حيث كانت النماذج تُلفّق الإجابات بثقة. وتمكنت معظم المنصات الرائدة من حل هذه المشكلة التقنية إلى حد كبير. لكن ما زال هناك شك أعمق: ليس فقط «هل هذه الإجابة صحيحة؟»، بل «كيف لي أن أعرف؟»؛ إذ وعندما تُزيل المنصات المصادر والاقتباسات والروابط إلى المحتوى الواقعي الذي استندت إليه إجاباتها، فإنها تبني جدراناً لا جسوراً. يُعبّر المستهلكون بوضوح عن رغبتهم في الحصول على الروابط والمصادر والقدرة على التحقق بأنفسهم.

«فتح الأبواب» للبيانات الموثقة

يرسم الاستطلاع صورة متسقة بشكل ملحوظ لما يلزم، لسد فجوة الثقة.

يقول ما يقرب من ثلاثة أرباع المشاركين في الاستطلاع (72 في المائة) إن منصات الذكاء الاصطناعي يجب أن تُظهر دائماً مصدر معلوماتها.

  • يرغب ثلثا المشاركين (66 في المائة) في مزيد من الأدلة على المصادر الموثوقة، مثل روابط منصات التقييم ومواقع الأخبار، إلى جانب الإجابات التي يُقدمها الذكاء الاصطناعي.
  • بينما يقول أكثر من نصفهم (52 في المائة) إن الأدلة المرئية، مثل صور الطبق الغذائي، أو صور مصاحبة لطلباتهم، من شأنها أن تزيد من ثقتهم.

والمستهلكون ليسوا ضد الذكاء الاصطناعي، بل ضد الأنظمة المبهمة. إنهم يريدون أن يقوم الذكاء الاصطناعي بالعمل الشاق المتمثل في تحليل كميات هائلة من المعلومات ثم عرض النتائج.

لا يستخدم الشخص العادي الذكاء الاصطناعي لتحليل الشفرات أو غيرها من التطبيقات التقنية، بل يستخدمه في عمليات البحث المحلية اليومية.

استخدام محلّي يومي

  • يستخدم أكثر من نصف المشاركين في الاستطلاع (57 في المائة) أدوات الذكاء الاصطناعي للعثور على الشركات المحلية شهرياً على الأقل. إنهم يريدون نصائح حول مكان اصطحاب عائلاتهم لتناول عشاء عيد ميلاد أو اختيار من يسمحون له بدخول منزلهم لإصلاح أنبوب مياه متفجر؛ ولذا لن يكون ملخص الذكاء الاصطناعي المستقل دون دليل موثوق كافياً.

مصادر المعلومات

وعندما يلجأ المستهلكون إلى الذكاء الاصطناعي للمساعدة في اتخاذ هذه القرارات، تكون توقعاتهم واضحة لا لبس فيها:

  • 76 في المائة منهم يرون أن معرفة مصدر المعلومات أمرٌ بالغ الأهمية،
  • و73 في المائة يؤكدون على أهمية تقييمات وآراء الزبائن الحقيقيين

و76 في المائة يرون أهمية الاطلاع على مصادر موثوقة متعددة.

كما أن الشركات المحلية تتسم بطبيعتها بالديناميكية، حيث قد يرحل العاملون، وتتغير العروض (مثل انتقال الطهاة وتغيّر قوائم الطعام)، وتتغير ساعات العمل. لذا وبدون محتوى بشري أصيل ومُحدّث بانتظام من مصادر موثوقة، يُخاطر الذكاء الاصطناعي بتقديم معلومات قديمة أو غير موثوقة.

أجوبة جيل الإنترنت

وإذا كان أحدٌ يظن أن جيل الإنترنت، سيكون أكثر ثقة، فإن البيانات تُشير إلى عكس ذلك. يتمتع جيل الشباب بأعلى معدل استخدام:

  • استخدم 84 في المائة منهم منصة بحث تعتمد على الذكاء الاصطناعي خلال الأشهر الستة الماضية.
  • لكنهم أيضاً الأكثر تطلباً؛ إذ يقول 72 في المائة منهم إن منصات الذكاء الاصطناعي يجب أن تُقدّم المزيد من الأدلة على المصادر الموثوقة، مقارنةً بـ63 في المائة من جيل الألفية و59 في المائة من «جيل إكس» السابقين له.

إن هذا جيلٌ مُتشبّعٌ بمحتوى الذكاء الاصطناعي الرديء، وقد طوّر أفراده حساً أقوى في التمييز بين المعلومات الأصلية والمُصطنعة. لذا؛ تُخاطر المنصات التي تُبقي هذه الفئة من الجمهور داخل بيئة مغلقة، بفقدان الجيل الأكثر إلماماً بالذكاء الاصطناعي أولاً.

قصور الحُجّة المضادة

قد يجادل البعض بأن إضافة الاقتباسات والروابط ومؤشرات المصادر تخلق عوائق، وأن جوهر البحث المدعوم بالذكاء الاصطناعي يكمن في تقديم إجابة سلسة ومتكاملة. فلماذا إذن ندفع المستخدمين بعيداً عن منصتنا؟ لكن هذا الطرح يخلط بين القيود وقيمة ما يقدم.

لا يرفض المستهلكون الملخصات التي يُنشئها الذكاء الاصطناعي، بل يرفضون الإجابات التي لا يمكنهم التحقق منها.

  • غالبية المستهلكين (69 في المائة) يرغبون في خيار مغادرة منصات الذكاء الاصطناعي وزيارة مواقع موثوقة لإجراء بحوثهم الخاصة. وعندما اختبرنا ذلك عملياً، وعرضنا على المستهلكين نسختين من نتائج بحث الذكاء الاصطناعي، إحداهما بمصادر شفافة والأخرى من دونها، فضّل 80 في المائة النسخة التي تضمنت محتوى بشرياً أصيلاً ومصادر موثوقة وروابط قابلة للتنفيذ. إن إزالة القيود لا تُنفّر المستخدمين، بل تُعزز ثقتهم.

ربط الذكاء الاصطناعي بتجارب الواقع

يقف قطاع الذكاء الاصطناعي على مفترق طرق. ولن تكون المنصات الفائزة هي تلك التي تُنتج إجابات اصطناعية أكثر إقناعاً. بل ستكون هذه المنصات تلك التي تربط المستخدمين بسلاسة بتجارب حقيقية من العالم الواقعي، مستخدمةً الذكاء الاصطناعي جسراً إلى محتوى بشري موثوق.

مع نضوج منظومة الذكاء الاصطناعي، لن تقتصر المنصات التي تُحقق التوازن الأمثل بين الملخصات المُولّدة بالذكاء الاصطناعي والمحتوى البشري الشفاف والأصيل على سدّ فجوة الثقة فحسب، بل ستضع معياراً لما يتوقعه المستهلكون.

الشفافية تسهل اتخاذ القرارات

والخبر السار هو أن زيادة الروابط الشفافة والسخية تُعدّ مدًّا متصاعداً يُفيد الجميع: إذ يحصل المستهلكون على القدرة على إجراء أبحاثهم الخاصة واتخاذ قراراتهم بثقة، ويحصل مُنشئو المحتوى والناشرون على الزيارات التي تُحافظ على منظومة محتوى صحية، وتستفيد منصات الذكاء الاصطناعي نفسها من علاقات أقوى مع المصادر الموثوقة التي تجعل إجاباتها جديرة بالثقة في المقام الأول.

الشفافية ليست خياراً ثانوياً، بل هي أساس النجاح.

* مجلة «فاست كومباني»


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»