ما الذي يمكن الاعتماد عليه في الذكاء الاصطناعي التوليدي دون تدخل بشري؟

ملخص تنفيذي

شهد الذكاء الاصطناعي التوليدي، وهو التقنية التي تُمكّن الآلات من إنشاء النصوص والصور والبرمجيات وغيرها، نموًا هائلاً في السنوات الأخيرة. تُقدّم هذه الورقة البحثية نظرة عامة مُبسّطة حول ما يُمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي بكفاءة عالية دون تدخل بشري، وما يُتوقع أن يُحققه في العقد القادم. نستعرض استخداماته في مجالات الكتابة والفنون والبرمجة وخدمة العملاء والرعاية الصحية والتعليم والخدمات اللوجستية والمالية، مع تسليط الضوء على المجالات التي يعمل فيها الذكاء الاصطناعي بشكل مستقل، والمجالات التي يبقى فيها الإشراف البشري ضروريًا. تتضمن الورقة أمثلة واقعية لتوضيح النجاحات والتحديات. من أهم النتائج:

• انتشار واسع النطاق: في عام 2024، أفادت 65% من الشركات التي شملها الاستطلاع باستخدامها المنتظم للذكاء الاصطناعي التوليدي، أي ما يقارب ضعف النسبة المسجلة في العام السابق ( حالة الذكاء الاصطناعي في أوائل عام 2024 | ماكينزي ). وتشمل التطبيقات إنشاء المحتوى التسويقي، وبرامج الدردشة الآلية لدعم العملاء، وتوليد التعليمات البرمجية، وغيرها.

• القدرات المستقلة الحالية: تتعامل تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي اليوم بكفاءة عالية المهام المنظمة والمتكررة بأقل قدر من الإشراف. ومن الأمثلة على ذلك توليد التقارير الإخبارية النمطية تلقائيًا (مثل ملخصات أرباح الشركات) ( فيلانا باترسون - ملف تعريف مجتمع ONA )، وإنتاج أوصاف المنتجات وأبرز المراجعات على مواقع التجارة الإلكترونية، والإكمال التلقائي للتعليمات البرمجية. في هذه المجالات، غالبًا ما يُعزز الذكاء الاصطناعي قدرات العاملين البشريين من خلال تولي مهام توليد المحتوى الروتينية.

• التدخل البشري في المهام المعقدة: بالنسبة للمهام الأكثر تعقيدًا أو ذات النهايات المفتوحة - مثل الكتابة الإبداعية، أو التحليل المفصل، أو تقديم المشورة الطبية - لا يزال الإشراف البشري مطلوبًا عادةً لضمان الدقة الواقعية، والحكم الأخلاقي، والجودة. تستخدم العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي اليوم نموذج "التدخل البشري" حيث يقوم الذكاء الاصطناعي بصياغة المحتوى ويراجعه البشر.

• تحسينات قريبة المدى: موثوقية واستقلالية خلال السنوات الخمس إلى العشر القادمة. وقد تُتيح التطورات في دقة النماذج وآليات الحماية للذكاء الاصطناعي التعامل مع حصة أكبر من المهام الإبداعية واتخاذ القرارات بأقل قدر من التدخل البشري. على سبيل المثال، يتوقع الخبراء أنه بحلول عام 2030، سيتولى الذكاء الاصطناعي غالبية تفاعلات خدمة العملاء وقراراتها في الوقت الفعلي ( لإعادة تصور التحول إلى تجربة العملاء، يجب على المسوقين القيام بهذين الأمرين )، ويمكن إنتاج فيلم ضخم بمحتوى مُولّد بالذكاء الاصطناعي بنسبة 90% ( حالات استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي للصناعات والمؤسسات ).

• بحلول عام 2035: نتوقع أنظمة الذكاء الاصطناعي المستقلة شائعة في العديد من المجالات خلال عقد من الزمن. سيتمكن معلمو الذكاء الاصطناعي من توفير تعليم شخصي على نطاق واسع، وقد يقوم مساعدو الذكاء الاصطناعي بصياغة العقود القانونية أو التقارير الطبية بدقة عالية لاعتمادها من قبل الخبراء، وقد تدير أنظمة القيادة الذاتية (بمساعدة المحاكاة التوليدية) العمليات اللوجستية من البداية إلى النهاية. مع ذلك، من المرجح أن تظل بعض المجالات الحساسة (مثل التشخيصات الطبية بالغة الأهمية، والقرارات القانونية النهائية) تتطلب تدخلاً بشرياً لضمان السلامة والمساءلة.

• المخاوف الأخلاقية ومخاوف الموثوقية: مع تزايد استقلالية الذكاء الاصطناعي، تتزايد المخاوف. تشمل المشكلات الحالية التضليل (اختلاق الذكاء الاصطناعي للحقائق)، والتحيز في المحتوى المُنشأ، وانعدام الشفافية، وإمكانية إساءة استخدامه لنشر المعلومات المضللة. يُعد ضمان موثوقية عند تشغيله دون رقابة أمرًا بالغ الأهمية. يُحرز تقدم في هذا الصدد - على سبيل المثال، تستثمر المؤسسات بشكل أكبر في الحد من المخاطر (معالجة الدقة، والأمن السيبراني، وقضايا الملكية الفكرية) ( حالة الذكاء الاصطناعي: دراسة استقصائية عالمية | ماكينزي ) - ولكن ثمة حاجة إلى حوكمة قوية وأطر أخلاقية متينة.

• هيكل هذه الورقة: نبدأ بمقدمة عن الذكاء الاصطناعي التوليدي ومفهوم الاستخدامات المستقلة مقابل الاستخدامات الخاضعة للإشراف. ثم، نناقش، لكل مجال رئيسي (الكتابة، الفن، البرمجة، إلخ)، ما يمكن للذكاء الاصطناعي فعله بشكل موثوق اليوم مقابل ما هو متوقع في المستقبل. نختتم بمناقشة التحديات الشاملة، والتوقعات المستقبلية، والتوصيات بشأن الاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي التوليدي.

بشكل عام، أثبت الذكاء الاصطناعي التوليدي قدرته على إنجاز مجموعة واسعة من المهام دون توجيه بشري مستمر. ومن خلال فهم حدوده الحالية وإمكانياته المستقبلية، تستطيع المؤسسات والجمهور الاستعداد بشكل أفضل لعصر لا يكون فيه الذكاء الاصطناعي مجرد أداة، بل شريكاً مستقلاً في العمل والإبداع.

مقدمة

لطالما تمكّن الذكاء الاصطناعي من تحليل البيانات، لكن لم تتعلّم أنظمة الذكاء الاصطناعي الإبداع ، من كتابة النصوص وتصميم الصور وبرمجة البرامج وغيرها. الذكاء الاصطناعي التوليدية (مثل GPT-4 للنصوص وDALL-E للصور) على مجموعات بيانات ضخمة لإنتاج محتوى جديد استجابةً للمُدخلات. وقد أطلق هذا الإنجاز موجةً من الابتكار في مختلف القطاعات. مع ذلك، يبرز سؤالٌ جوهري: ما الذي يُمكننا الوثوق به فعلاً في الذكاء الاصطناعي ليقوم به بمفرده، دون مراجعة بشرية لمخرجاته؟

للإجابة على هذا السؤال، من المهم التمييز بين استخدامات الذكاء الاصطناعي الخاضعة للإشراف والاستخدامات المستقلة

• مصطلح الذكاء الاصطناعي الخاضع للإشراف البشري إلى الحالات التي تتم فيها مراجعة مخرجات الذكاء الاصطناعي أو تنقيحها من قبل البشر قبل اعتمادها نهائياً. على سبيل المثال، قد يستخدم صحفي مساعداً للكتابة يعمل بالذكاء الاصطناعي لصياغة مقال، لكن يقوم محرر بتحريره واعتماده.

• الذكاء الاصطناعي المستقل (الذكاء الاصطناعي بدون تدخل بشري) إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تُنفّذ مهامًا أو تُنتج محتوىً يُستخدم مباشرةً مع القليل من التحرير البشري أو بدونه. ومن الأمثلة على ذلك روبوت محادثة آلي يُجيب على استفسارات العملاء دون تدخل بشري، أو وكالة إخبارية تنشر تلقائيًا ملخصًا لنتائج المباريات الرياضية التي يُنشئها الذكاء الاصطناعي.

يُستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي حاليًا في كلا النمطين. وقد شهد استخدامه ارتفاعًا هائلًا بين عامي 2023 و2025 ، حيث سارعت المؤسسات إلى تجربته. وكشف استطلاع عالمي أُجري عام 2024 أن 65% من الشركات تستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي بانتظام، مقارنةً بنحو الثلث فقط في العام السابق ( حالة الذكاء الاصطناعي في أوائل عام 2024 | ماكينزي ). كما تبنى الأفراد أدوات مثل ChatGPT، حيث تشير التقديرات إلى أن 79% من المهنيين كانوا على دراية ولو بسيطة بالذكاء الاصطناعي التوليدي بحلول منتصف عام 2023 ( حالة الذكاء الاصطناعي في عام 2023: عام انطلاقة الذكاء الاصطناعي التوليدي | ماكينزي ). ويُعزى هذا الانتشار السريع إلى ما يُتوقع من تحسين الكفاءة والإبداع. ومع ذلك، لا يزال المجال في مراحله الأولى، ولا تزال العديد من الشركات تعمل على وضع سياسات لاستخدام الذكاء الاصطناعي بمسؤولية ( حالة الذكاء الاصطناعي في عام 2023: عام انطلاقة الذكاء الاصطناعي التوليدي | ماكينزي ).

لماذا تُعدّ الاستقلالية مهمة؟: يُمكن أن يُحقق تشغيل الذكاء الاصطناعي دون إشراف بشري فوائد هائلة في الكفاءة - من خلال أتمتة المهام الروتينية بالكامل - ولكنه يزيد أيضًا من مخاطر الموثوقية. يجب على نظام الذكاء الاصطناعي المستقل أن يُنجز المهام بشكل صحيح (أو أن يكون على دراية بحدوده) لأنه قد لا يكون هناك عنصر بشري في الوقت الفعلي لرصد الأخطاء. بعض المهام تُناسب هذا الأمر أكثر من غيرها. بشكل عام، يُحقق الذكاء الاصطناعي أفضل أداء مستقل عندما:

• للمهمة بنية أو نمط واضح (مثل إنشاء تقارير روتينية من البيانات).

• تكون الأخطاء منخفضة المخاطر أو يمكن تحملها بسهولة (على سبيل المثال، توليد صورة يمكن التخلص منها إذا كانت غير مرضية، مقابل التشخيص الطبي).

• توجد بيانات تدريبية تغطي السيناريوهات، لذا فإن مخرجات الذكاء الاصطناعي تستند إلى أمثلة حقيقية (مما يقلل من التخمين).

في المقابل، فإن المهام المفتوحة أو ذات المخاطر العالية أو التي تتطلب حكماً دقيقاً هي أقل ملاءمة لعدم وجود إشراف على الإطلاق اليوم.

في الأقسام التالية، نستعرض مجموعة من المجالات لنرى ما يفعله الذكاء الاصطناعي التوليدي حاليًا وما يخبئه المستقبل. سنلقي نظرة على أمثلة عملية - من المقالات الإخبارية والأعمال الفنية المولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي، إلى مساعدي كتابة البرامج ووكلاء خدمة العملاء الافتراضيين - مع تسليط الضوء على المهام التي يمكن للذكاء الاصطناعي إنجازها بالكامل، وتلك التي لا تزال تتطلب تدخلًا بشريًا. لكل مجال، نفصل بوضوح بين القدرات الحالية (حوالي عام 2025) والتوقعات الواقعية لما يمكن أن يكون موثوقًا به بحلول عام 2035.

من خلال رسم خريطة لحاضر ومستقبل الذكاء الاصطناعي المستقل في مختلف المجالات، نهدف إلى تزويد القراء بفهم متوازن: لا نبالغ في وصف الذكاء الاصطناعي بأنه معصوم من الخطأ، ولا نقلل من شأن كفاءاته الحقيقية والمتنامية. انطلاقًا من هذا الأساس، نناقش التحديات الرئيسية في الوثوق بالذكاء الاصطناعي دون إشراف، بما في ذلك الاعتبارات الأخلاقية وإدارة المخاطر، قبل أن نختتم بأهم النقاط المستفادة.

الذكاء الاصطناعي التوليدي في الكتابة وإنشاء المحتوى

كان توليد النصوص من أوائل المجالات التي أحدث فيها الذكاء الاصطناعي التوليدي ضجة كبيرة. إذ تستطيع نماذج اللغة الضخمة إنتاج كل شيء بدءًا من المقالات الإخبارية والنصوص التسويقية وصولًا إلى منشورات وسائل التواصل الاجتماعي وملخصات الوثائق. ولكن ما مقدار هذه الكتابة التي يمكن إنجازها دون محرر بشري؟

القدرات الحالية (2025): الذكاء الاصطناعي ككاتب تلقائي للمحتوى الروتيني

اليوم، يُنجز الذكاء الاصطناعي التوليدي بكفاءة عالية مجموعة متنوعة من مهام الكتابة الروتينية بأقل قدر من التدخل البشري أو بدونه. ومن الأمثلة البارزة على ذلك مجال الصحافة: فقد استخدمت وكالة أسوشيتد برس لسنوات طويلة نظامًا آليًا لإنشاء آلاف التقارير عن أرباح الشركات كل ربع سنة مباشرةً من مصادر البيانات المالية ( فيلانا باترسون - ملف تعريف مجتمع ONA ). تتبع هذه التقارير الإخبارية القصيرة نموذجًا محددًا (مثل: "أعلنت الشركة X عن أرباح قدرها Y، بزيادة قدرها Z%...")، ويستطيع الذكاء الاصطناعي (باستخدام برامج توليد اللغة الطبيعية) ملء الأرقام والصياغة بسرعة تفوق سرعة أي إنسان. ينشر نظام أسوشيتد برس هذه التقارير تلقائيًا، مما يوسع نطاق تغطيتها بشكل كبير (أكثر من 3000 تقرير في الربع الواحد) دون الحاجة إلى كتّاب بشريين ( تتضاعف التقارير الآلية عن الأرباح | أسوشيتد برس ).

شهدت الصحافة الرياضية تطوراً مماثلاً: إذ تستطيع أنظمة الذكاء الاصطناعي تحليل إحصائيات المباريات الرياضية وإنشاء تقارير تحليلية. ولأن هذه المجالات تعتمد على البيانات وتعتمد على صيغ محددة، فإن الأخطاء نادرة طالما كانت البيانات صحيحة. في هذه الحالات، نشهد استقلالية حقيقية - فالذكاء الاصطناعي يكتب المحتوى ويُنشر فوراً.

تستخدم الشركات أيضًا الذكاء الاصطناعي التوليدي لصياغة أوصاف المنتجات، والنشرات الإخبارية عبر البريد الإلكتروني، ومحتوى التسويق الآخر. على سبيل المثال، تستخدم أمازون، عملاق التجارة الإلكترونية، الذكاء الاصطناعي لتلخيص تقييمات العملاء للمنتجات. يقوم الذكاء الاصطناعي بمسح نصوص العديد من التقييمات الفردية، ويُنتج فقرة موجزة تُبرز ما يُعجب الناس أو لا يُعجبهم في المنتج، ثم تُعرض هذه الفقرة على صفحة المنتج دون الحاجة إلى تعديل يدوي ( أمازون تُحسّن تجربة تقييمات العملاء باستخدام الذكاء الاصطناعي ). فيما يلي توضيح لهذه الميزة المُطبقة على تطبيق أمازون للهواتف المحمولة، حيث يتم إنشاء قسم "يقول العملاء" بالكامل بواسطة الذكاء الاصطناعي من بيانات التقييمات.

( أمازون تُحسّن تجربة تقييمات العملاء باستخدام الذكاء الاصطناعي ) ملخص تقييم مُولّد بالذكاء الاصطناعي على صفحة منتج للتجارة الإلكترونية. يُلخص نظام أمازون النقاط المشتركة من تقييمات المستخدمين (مثل سهولة الاستخدام والأداء) في فقرة قصيرة، تُعرض للمتسوقين على أنها "مُولّدة بالذكاء الاصطناعي من نص تقييمات العملاء".

تُظهر حالات الاستخدام هذه أنه عندما يتبع المحتوى نمطًا متوقعًا أو يتم تجميعه من بيانات موجودة، يمكن للذكاء الاصطناعي غالبًا التعامل معه بمفرده . ومن الأمثلة الحالية الأخرى ما يلي:

• تحديثات الطقس وحركة المرور: تستخدم وسائل الإعلام الذكاء الاصطناعي لتجميع تقارير الطقس اليومية أو نشرات المرور بناءً على بيانات المستشعرات.

• التقارير المالية: تقوم الشركات بإنشاء ملخصات مالية مبسطة (نتائج ربع سنوية، وتقارير موجزة عن سوق الأسهم) تلقائيًا. منذ عام 2014، استخدمت بلومبيرغ وغيرها من وسائل الإعلام الذكاء الاصطناعي للمساعدة في كتابة ملخصات إخبارية حول أرباح الشركات - وهي عملية تتم بشكل تلقائي إلى حد كبير بمجرد إدخال البيانات ( صحفيو أسوشيتد برس الآليون يكتبون قصصهم الخاصة الآن | ذا فيرج ) ( مراسل من وايومنغ يُضبط وهو يستخدم الذكاء الاصطناعي لإنشاء اقتباسات وقصص مزيفة ).

• الترجمة والنسخ الصوتي: تستخدم خدمات النسخ الصوتي الآن الذكاء الاصطناعي لإنتاج نصوص الاجتماعات أو التعليقات التوضيحية دون الحاجة إلى كتّاب بشريين. ورغم أنها ليست عملية إبداعية بالمعنى الحرفي، إلا أن هذه المهام اللغوية تُنفذ تلقائيًا بدقة عالية لضمان وضوح الصوت.

• إنشاء المسودات: يستخدم العديد من المحترفين أدوات مثل ChatGPT لصياغة رسائل البريد الإلكتروني أو النسخ الأولى من المستندات، ويرسلونها أحيانًا مع القليل من التعديلات أو بدونها إذا كان المحتوى منخفض المخاطر.

مع ذلك، بالنسبة للنصوص الأكثر تعقيدًا، لا تزال الرقابة البشرية هي القاعدة في عام 2025. نادرًا ما تنشر المؤسسات الإخبارية مقالات استقصائية أو تحليلية مباشرة من الذكاء الاصطناعي، إذ يقوم المحررون بالتحقق من الحقائق وتنقيح المسودات المكتوبة بواسطة الذكاء الاصطناعي. يستطيع الذكاء الاصطناعي محاكاة الأسلوب والبنية بدقة، لكنه قد يُدخل أخطاءً واقعية (تُسمى غالبًا "هلوسات") أو عبارات غير دقيقة يحتاج الإنسان إلى اكتشافها. على سبيل المثال، استعانت صحيفة إكسبريس بـ"زميلة رقمية" تعمل بالذكاء الاصطناعي تُدعى كلارا للمساعدة في كتابة الأخبار الأولية. تستطيع كلارا صياغة التقارير الرياضية بكفاءة، بل وكتابة عناوين تجذب القراء، مساهمةً في 11% من مقالات إكسبريس، لكن المحررين البشريين ما زالوا يراجعون كل مقال للتأكد من دقته ومصداقيته الصحفية، خاصةً في القصص المعقدة ( 12 طريقة يستخدمها الصحفيون أدوات الذكاء الاصطناعي في غرفة الأخبار - Twipe ). هذه الشراكة بين الإنسان والذكاء الاصطناعي شائعة اليوم: يتولى الذكاء الاصطناعي الجزء الأكبر من عملية إنشاء النصوص، بينما يقوم البشر بمراجعتها وتصحيحها حسب الحاجة.

التوقعات للفترة 2030-2035: نحو كتابة مستقلة موثوقة

نتوقع خلال العقد القادم أن يصبح الذكاء الاصطناعي التوليدي أكثر موثوقية في إنتاج نصوص عالية الجودة ودقيقة من الناحية الواقعية، مما سيوسع نطاق مهام الكتابة التي يمكنه إنجازها بشكل مستقل. وتدعم ذلك عدة اتجاهات:

• تحسين الدقة: تُسهم الأبحاث الجارية في الحدّ بشكل سريع من ميل الذكاء الاصطناعي إلى إنتاج معلومات خاطئة أو غير ذات صلة. وبحلول عام 2030، ستتمكن نماذج اللغة المتقدمة، ذات التدريب الأفضل (بما في ذلك تقنيات التحقق من الحقائق في قواعد البيانات في الوقت الفعلي)، من تحقيق مستوى قريب من مستوى التحقق البشري من الحقائق داخليًا. وهذا يعني أن الذكاء الاصطناعي قد يُنشئ مقالًا إخباريًا كاملًا تلقائيًا، يتضمن اقتباسات وإحصائيات صحيحة مستقاة من المصادر، دون الحاجة إلى تعديل يُذكر.

• الذكاء الاصطناعي المتخصص: سنشهد نماذج توليدية أكثر تخصصًا مُحسّنة لمجالات محددة (القانونية، والطبية، والكتابة التقنية). قد يتمكن نموذج الذكاء الاصطناعي القانوني في عام 2030 من صياغة العقود النموذجية أو تلخيص السوابق القضائية بدقة عالية - وهي مهام ذات بنية نمطية ولكنها تتطلب حاليًا وقتًا من المحامين. إذا تم تدريب الذكاء الاصطناعي على وثائق قانونية مُدققة، فقد تكون مسوداته موثوقة لدرجة أن المحامي سيكتفي بإلقاء نظرة أخيرة سريعة عليها.

• الأسلوب الطبيعي والترابط: تتحسن النماذج في الحفاظ على السياق في الوثائق الطويلة، مما يؤدي إلى محتوى أكثر ترابطًا ودقة. وبحلول عام 2035، من الممكن أن يتمكن الذكاء الاصطناعي من كتابة مسودة أولية جيدة لكتاب غير روائي أو دليل تقني بمفرده، مع اقتصار دور البشر في الغالب على تقديم المشورة (لتحديد الأهداف أو توفير المعرفة المتخصصة).

كيف سيبدو هذا عمليًا؟ الصحافة الروتينية مؤتمتة بالكامل تقريبًا في بعض المجالات. قد نشهد في عام 2030 وكالة أنباء تستخدم نظام ذكاء اصطناعي لكتابة النسخة الأولى من كل تقرير أرباح، أو خبر رياضي، أو تحديث لنتائج الانتخابات، مع قيام المحرر بمراجعة عدد قليل منها فقط لضمان الجودة. في الواقع، يتوقع الخبراء أن نسبة متزايدة باستمرار من المحتوى الإلكتروني ستكون مُولّدة آليًا - إذ أشار أحد التوقعات الجريئة لمحللي الصناعة إلى أن ما يصل إلى 90% من المحتوى الإلكتروني قد يكون مُولّدًا بواسطة الذكاء الاصطناعي بحلول عام 2026 ( بحلول عام 2026، سيتجاوز المحتوى الإلكتروني المُولّد بواسطة غير البشر المحتوى المُولّد بشريًا بشكل كبير - OODAloop )، على الرغم من أن هذا الرقم محل نقاش. حتى النتيجة الأكثر تحفظًا تعني أنه بحلول منتصف ثلاثينيات القرن الحالي، ستكون غالبية المقالات الإلكترونية الروتينية، ونصوص المنتجات، وربما حتى خلاصات الأخبار الشخصية، من تأليف الذكاء الاصطناعي.

في مجال التسويق والاتصالات المؤسسية ، من المرجح أن يُعهد إلى الذكاء الاصطناعي التوليدي بإدارة الحملات التسويقية بالكامل بشكل مستقل. إذ يمكنه توليد وإرسال رسائل بريد إلكتروني تسويقية مخصصة، ومنشورات على وسائل التواصل الاجتماعي، ونصوص إعلانية متنوعة، مع تعديل الرسائل باستمرار بناءً على تفاعلات العملاء، كل ذلك دون تدخل من كاتب محتوى بشري. ويتوقع محللو غارتنر أنه بحلول عام 2025، سيتم توليد ما لا يقل عن 30% من رسائل التسويق الصادرة للشركات الكبيرة بواسطة الذكاء الاصطناعي ( حالات استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في الصناعات والمؤسسات )، ومن المتوقع أن ترتفع هذه النسبة بحلول عام 2030.

مع ذلك، من المهم الإشارة إلى أن الإبداع البشري والحكم السليم سيظلان عنصرين أساسيين، لا سيما في المحتوى ذي الأهمية البالغة . بحلول عام ٢٠٣٥، قد يتمكن الذكاء الاصطناعي من معالجة البيانات الصحفية أو منشورات المدونات بشكل مستقل، لكن في مجال الصحافة الاستقصائية التي تتناول المساءلة أو المواضيع الحساسة، قد تُصرّ المؤسسات الإعلامية على الإشراف البشري. من المرجح أن يشهد المستقبل نهجًا متدرجًا: حيث يُنتج الذكاء الاصطناعي الجزء الأكبر من المحتوى اليومي بشكل مستقل، بينما يركز البشر على تحرير وإنتاج المحتوى الاستراتيجي أو الحساس. باختصار، سيتسع نطاق ما يُعتبر "روتينيًا" مع ازدياد كفاءة الذكاء الاصطناعي.

بالإضافة إلى ذلك، قد تظهر أشكال جديدة من المحتوى، مثل السرد التفاعلي المُولّد بالذكاء الاصطناعي أو التقارير المُخصصة . على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي إنشاء تقرير سنوي للشركة بأنماط متعددة - موجز للمديرين التنفيذيين، ونسخة سردية للموظفين، ونسخة غنية بالبيانات للمحللين - كل منها يُنشأ تلقائيًا من نفس البيانات الأساسية. وفي مجال التعليم، يمكن للذكاء الاصطناعي كتابة الكتب الدراسية ديناميكيًا لتناسب مستويات القراءة المختلفة. يمكن أن تكون هذه التطبيقات مستقلة إلى حد كبير، ولكنها مدعومة بمعلومات موثقة.

يشير مسار الكتابة إلى أنه بحلول منتصف العقد الثالث من القرن الحالي، سيصبح الذكاء الاصطناعي كاتبًا غزير الإنتاج . ويكمن مفتاح التشغيل المستقل تمامًا في بناء الثقة في مخرجاته. فإذا استطاع الذكاء الاصطناعي إثبات دقة المعلومات، وجودة الأسلوب، والتوافق مع المعايير الأخلاقية باستمرار، فإن الحاجة إلى مراجعة بشرية دقيقة ستتضاءل. بل قد تُصاغ أجزاء من هذه الورقة البحثية نفسها، بحلول عام ٢٠٣٥، من قِبل باحث في مجال الذكاء الاصطناعي دون الحاجة إلى محرر - وهو احتمال نتفاءل بشأنه بحذر، شريطة وجود الضمانات المناسبة.

الذكاء الاصطناعي التوليدي في الفنون البصرية والتصميم

استحوذت قدرة الذكاء الاصطناعي التوليدي على إنشاء الصور والأعمال الفنية على اهتمام الجمهور، بدءًا من اللوحات التي فاز بها الذكاء الاصطناعي في مسابقات فنية وصولًا إلى مقاطع الفيديو المُعدّلة بتقنية التزييف العميق التي يصعب تمييزها عن اللقطات الحقيقية. في المجالات المرئية، تستطيع نماذج الذكاء الاصطناعي، مثل الشبكات التوليدية التنافسية (GANs) ونماذج الانتشار (مثل الانتشار المستقر، و Midjourney)، إنتاج صور أصلية بناءً على نصوص مُدخلة. فهل يُمكن للذكاء الاصطناعي الآن أن يعمل كفنان أو مصمم مستقل؟

القدرات الحالية (2025): الذكاء الاصطناعي كمساعد إبداعي

بحلول عام 2025، أصبحت النماذج التوليدية بارعة في إنشاء صور حسب الطلب بدقة مذهلة. يمكن للمستخدمين أن يطلبوا من الذكاء الاصطناعي رسم "مدينة من القرون الوسطى عند غروب الشمس بأسلوب فان جوخ" والحصول على صورة فنية مقنعة في ثوانٍ. وقد أدى ذلك إلى استخدام واسع النطاق للذكاء الاصطناعي في التصميم الجرافيكي والتسويق والترفيه، بدءًا من الرسومات المفاهيمية والنماذج الأولية، وصولًا إلى الصور النهائية في بعض الحالات. ومن الجدير بالذكر:

• التصميم الجرافيكي والصور الجاهزة: تستخدم الشركات الذكاء الاصطناعي لإنشاء رسومات مواقعها الإلكترونية، والرسوم التوضيحية، والصور الجاهزة، مما يقلل الحاجة إلى تكليف فنانين بتصميم كل عمل على حدة. كما تستخدم العديد من فرق التسويق أدوات الذكاء الاصطناعي لإنتاج نسخ مختلفة من الإعلانات أو صور المنتجات لاختبار مدى جاذبيتها للمستهلكين.

• الفن والرسم: يتعاون الفنانون مع الذكاء الاصطناعي لتبادل الأفكار أو إضافة التفاصيل. على سبيل المثال، قد يستخدم الرسام الذكاء الاصطناعي لإنشاء خلفيات بصرية، ثم يدمجها مع شخصياته المرسومة يدويًا. وقد جرب بعض رسامي القصص المصورة استخدام الذكاء الاصطناعي في تصميم اللوحات أو التلوين.

• الإعلام والترفيه: ظهرت أعمال فنية مُولّدة بالذكاء الاصطناعي على أغلفة المجلات والكتب. ومن الأمثلة الشهيرة مجلة كوزموبوليتان الذي ضمّ رائد فضاء، ويُقال إنه أول غلاف مجلة يُنشأ بواسطة الذكاء الاصطناعي (DALL·E من OpenAI) بتوجيه من مدير فني. ورغم أن هذا تضمن توجيهات واختيارات بشرية، إلا أن العمل الفني النهائي كان مُولّدًا آليًا.

الأهم من ذلك، أن معظم هذه الاستخدامات الحالية لا تزال تتطلب تدخلاً بشرياً ومراجعة مستمرة . يستطيع الذكاء الاصطناعي إنتاج عشرات الصور، ويختار الإنسان أفضلها، وربما يُجري عليها بعض التعديلات. وبهذا المعنى، يعمل الذكاء الاصطناعي بشكل مستقل لإنتاج خيارات ، لكن البشر يوجهون التوجه الإبداعي ويتخذون القرارات النهائية. إنه موثوق في توليد كميات كبيرة من المحتوى بسرعة، لكن لا يُضمن تلبية جميع المتطلبات من المحاولة الأولى. فمشاكل مثل التفاصيل غير الصحيحة (كأن يرسم الذكاء الاصطناعي الأيدي بعدد خاطئ من الأصابع، وهي مشكلة معروفة) أو النتائج غير المقصودة تعني أن مديرًا فنيًا بشريًا يحتاج عادةً إلى الإشراف على جودة المخرجات.

ومع ذلك، توجد مجالات يقترب فيها الذكاء الاصطناعي من الاستقلالية الكاملة:

• التصميم التوليدي: في مجالات مثل الهندسة المعمارية وتصميم المنتجات، تستطيع أدوات الذكاء الاصطناعي إنشاء نماذج تصميمية أولية تلقائيًا تلبي قيودًا محددة. على سبيل المثال، عند تحديد الأبعاد والوظائف المطلوبة لقطعة أثاث، قد تُنتج خوارزمية توليدية عدة تصاميم قابلة للتطبيق (بعضها غير تقليدي) دون تدخل بشري يتجاوز المواصفات الأولية. ويمكن بعد ذلك استخدام هذه التصاميم أو تحسينها من قِبل البشر. وبالمثل، في الهندسة، يستطيع الذكاء الاصطناعي التوليدي تصميم أجزاء (كجزء من طائرة مثلاً) مُحسَّنة من حيث الوزن والقوة، مما يُنتج أشكالًا مبتكرة قد لا يتخيلها الإنسان.

• أصول ألعاب الفيديو: يمكن للذكاء الاصطناعي توليد الصور والنماذج ثلاثية الأبعاد، وحتى مستويات كاملة لألعاب الفيديو تلقائيًا. يستخدم المطورون هذه التقنيات لتسريع عملية إنشاء المحتوى. وقد بدأت بعض الألعاب المستقلة في دمج الأعمال الفنية المولدة إجرائيًا، وحتى الحوار (عبر نماذج اللغة)، لإنشاء عوالم ألعاب واسعة وديناميكية بأقل قدر من الأصول التي يصنعها الإنسان.

• الرسوم المتحركة والفيديو (الناشئة): على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي التوليدي للفيديو أقل نضجًا من الصور الثابتة، إلا أنه يشهد تطورًا ملحوظًا. يستطيع الذكاء الاصطناعي حاليًا توليد مقاطع فيديو قصيرة أو رسوم متحركة بناءً على مدخلات محددة، مع أن الجودة متفاوتة. ويمكن لتقنية التزييف العميق - وهي تقنية توليدية - إنتاج صور واقعية لتبديل الوجوه أو استنساخ الأصوات. وفي بيئة مُحكمة، يمكن للاستوديوهات استخدام الذكاء الاصطناعي لتوليد مشهد خلفية أو رسوم متحركة للحشود تلقائيًا.

جدير بالذكر أن شركة غارتنر توقعت أنه بحلول عام 2030، سنشهد إنتاج فيلم ضخم يعتمد بنسبة 90% على الذكاء الاصطناعي في محتواه (من كتابة السيناريو إلى تصميم المشاهد) ( حالات استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في الصناعات والمؤسسات ). وحتى عام 2025، لم نصل إلى هذه المرحلة بعد، إذ لا يستطيع الذكاء الاصطناعي إنتاج فيلم روائي طويل بمفرده. لكن عناصر هذا المشروع تتطور باستمرار: توليد السيناريو (الذكاء الاصطناعي النصي)، وتوليد الشخصيات والمشاهد (الذكاء الاصطناعي للصور والفيديوهات)، والأداء الصوتي (محاكاة الأصوات بالذكاء الاصطناعي)، والمساعدة في المونتاج (يستطيع الذكاء الاصطناعي بالفعل المساعدة في عمليات القطع والانتقالات).

التوقعات للفترة 2030-2035: الوسائط المولدة بالذكاء الاصطناعي على نطاق واسع

بالنظر إلى المستقبل، من المتوقع أن يتوسع دور الذكاء الاصطناعي التوليدي في الفنون البصرية والتصميم بشكل كبير. بحلول عام 2035، نتوقع أن يصبح الذكاء الاصطناعي مُنشئ محتوى رئيسيًا في العديد من الوسائط المرئية، وغالبًا ما يعمل بأقل قدر من التدخل البشري باستثناء التوجيه الأولي. بعض التوقعات:

• الأفلام والفيديوهات المُولّدة بالكامل بواسطة الذكاء الاصطناعي: خلال السنوات العشر القادمة، من المُحتمل جدًا أن نشهد أولى الأفلام أو المسلسلات التي يُنتجها الذكاء الاصطناعي بشكل كبير. قد يُقدّم البشر توجيهات عامة (مثل مُخطط السيناريو أو الأسلوب المطلوب)، بينما يتولى الذكاء الاصطناعي معالجة المشاهد، وإنشاء صور للممثلين، وتحريك كل شيء. من المُرجّح أن تبدأ التجارب الأولى في الأفلام القصيرة خلال بضع سنوات، مع محاولات لإنتاج أفلام طويلة بحلول عام 2030. قد تبدأ هذه الأفلام المُولّدة بواسطة الذكاء الاصطناعي في نطاق مُتخصص (مثل الرسوم المتحركة التجريبية)، ولكنها قد تُصبح رائجة مع تحسّن الجودة. يُؤكّد توقّع غارتنر بنسبة 90% بحلول عام 2030 ( حالات استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي للصناعات والمؤسسات )، على الرغم من طموحه، إيمان الصناعة بأنّ إنتاج المحتوى بواسطة الذكاء الاصطناعي سيكون مُتطوّرًا بما يكفي لتحمّل مُعظم عبء صناعة الأفلام.

• أتمتة التصميم: في مجالات مثل الأزياء والهندسة المعمارية، من المرجح أن يُستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنشاء مئات من مفاهيم التصميم تلقائيًا بناءً على معايير مثل "التكلفة، المواد، النمط س"، تاركًا للبشر اختيار التصميم النهائي. هذا يُغيّر الديناميكية الحالية: فبدلاً من أن يبدأ المصممون من الصفر، وربما يستلهموا من الذكاء الاصطناعي، قد يعمل مصممو المستقبل كمنسقين، يختارون أفضل تصميم مُولّد بواسطة الذكاء الاصطناعي، وربما يُجرون عليه بعض التعديلات. بحلول عام 2035، قد يُدخل المهندس المعماري متطلبات مبنى ما، ويحصل على مخططات كاملة كاقتراحات من الذكاء الاصطناعي (جميعها سليمة إنشائيًا، بفضل قواعد هندسية مُدمجة).

• إنشاء محتوى مُخصّص: قد نشهد استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء صور مرئية فورية للمستخدمين. تخيّل لعبة فيديو أو تجربة واقع افتراضي في عام 2035 حيث تتكيف المناظر والشخصيات مع تفضيلات اللاعب، ويتم إنشاؤها في الوقت الفعلي بواسطة الذكاء الاصطناعي. أو شرائط كوميدية مُخصّصة تُنشأ بناءً على يوم المستخدم - نظام ذكاء اصطناعي مستقل يُحوّل مذكراتك النصية إلى رسومات توضيحية تلقائيًا كل مساء.

• الإبداع متعدد الوسائط: تتزايد أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي تعدد الوسائط، ما يعني قدرتها على معالجة النصوص والصور والصوت وغيرها معًا. وبدمج هذه الوسائط، يستطيع الذكاء الاصطناعي معالجة طلب بسيط مثل "أنشئ لي حملة تسويقية للمنتج X" وإنشاء ليس فقط محتوى مكتوبًا، بل رسومات متناسقة، وربما مقاطع فيديو ترويجية قصيرة، جميعها متناسقة في الأسلوب. ومن المرجح أن تصبح هذه الخدمة، التي توفر المحتوى بنقرة واحدة، متاحة بحلول أوائل ثلاثينيات القرن الحالي.

هل سيحلّ الذكاء الاصطناعي محلّ الفنانين ؟ هذا السؤال يُطرح كثيرًا. من المرجّح أن يتولّى الذكاء الاصطناعي جزءًا كبيرًا من أعمال الإنتاج (خاصةً الأعمال الفنية المتكررة أو التي تتطلب سرعة في الإنجاز، والتي تحتاجها الشركات)، لكنّ الإبداع البشري سيظلّ قائمًا من أجل الأصالة والابتكار. بحلول عام ٢٠٣٥، قد يتمكّن ذكاء اصطناعي مستقل من رسم لوحة بأسلوب فنان مشهور بدقة، لكنّ ابتكار جديد أو فنّ ذي صدى ثقافي عميق قد يظلّ من اختصاص الإنسان (مع إمكانية التعاون مع الذكاء الاصطناعي). نتوقّع مستقبلًا يعمل فيه الفنانون جنبًا إلى جنب مع "فنانين مساعدين" من الذكاء الاصطناعي المستقل. على سبيل المثال، قد يُكلّف المرء ذكاءً اصطناعيًا شخصيًا بإنشاء أعمال فنية باستمرار لمعرض رقمي في منزله، ممّا يوفّر أجواءً إبداعية متغيّرة باستمرار.

من منظور الموثوقية، يتمتع الذكاء الاصطناعي التوليدي المرئي بمسار أسهل نحو الاستقلالية مقارنةً بالنصوص في بعض النواحي: فالصورة قد تكون "جيدة بما يكفي" من وجهة نظر شخصية حتى وإن لم تكن مثالية، بينما يُعدّ الخطأ الواقعي في النص أكثر إشكالية. لذا، نشهد بالفعل تبنيًا منخفض المخاطر ؛ فإذا كان التصميم المُولّد بالذكاء الاصطناعي قبيحًا أو خاطئًا، ببساطة لا يُستخدم، ولكنه لا يُسبب أي ضرر في حد ذاته. هذا يعني أنه بحلول ثلاثينيات القرن الحالي، قد تشعر الشركات بالارتياح للسماح للذكاء الاصطناعي بإنتاج التصاميم دون إشراف، ولن تتدخل بالبشر إلا عند الحاجة إلى شيء جديد أو محفوف بالمخاطر حقًا.

باختصار، من المتوقع أن يصبح الذكاء الاصطناعي التوليدي بحلول عام 2035 قوةً جبارةً في مجال إنتاج المحتوى المرئي، ومن المرجح أن يكون مسؤولاً عن جزء كبير من الصور والوسائط المحيطة بنا. وسيقوم بتوليد محتوى موثوق به لأغراض الترفيه والتصميم والتواصل اليومي. الفنان المستقل بات وشيكاً، إلا أن النقاش حول ما إذا كان يُنظر إلى الذكاء الاصطناعي على أنه إبداعي أم مجرد أداة ذكية للغاية، سيتطور مع ازدياد صعوبة تمييز مخرجاته عن الأعمال البشرية.

الذكاء الاصطناعي التوليدي في تطوير البرمجيات (البرمجة)

قد يبدو تطوير البرمجيات مهمة تحليلية بحتة، لكنها تنطوي أيضاً على عنصر إبداعي؛ فكتابة الشفرة البرمجية هي في جوهرها إنشاء نص بلغة منظمة. وقد أثبتت تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي الحديثة، ولا سيما نماذج اللغة الضخمة، براعتها في البرمجة. تعمل أدوات مثل GitHub Copilot وAmazon CodeWhisperer وغيرها كمبرمجين ثنائيين، حيث تقترح مقاطع برمجية أو حتى وظائف كاملة أثناء كتابة المطورين. إلى أي مدى يمكن أن يصل هذا التطور نحو البرمجة الذاتية؟

القدرات الحالية (2025): الذكاء الاصطناعي كمساعد في البرمجة

بحلول عام 2025، أصبحت مولدات أكواد الذكاء الاصطناعي شائعة في سير عمل العديد من المطورين. تستطيع هذه الأدوات إكمال أسطر الأكواد تلقائيًا، وتوليد نماذج جاهزة (مثل الدوال القياسية أو الاختبارات)، وحتى كتابة برامج بسيطة بناءً على وصف بلغة طبيعية. والأهم من ذلك، أنها تعمل تحت إشراف المطور، حيث يقوم بمراجعة اقتراحات الذكاء الاصطناعي ودمجها.

بعض الحقائق والأرقام الحالية:

• بحلول أواخر عام 2023، اعتمد أكثر من نصف المطورين المحترفين مساعدي البرمجة المدعومين بالذكاء الاصطناعي ( البرمجة باستخدام Copilot: بيانات 2023 تشير إلى انخفاض جودة الكود (بما في ذلك توقعات 2024) - GitClear )، مما يدل على سرعة انتشارها. وقد أفادت التقارير أن GitHub Copilot، أحد أوائل الأدوات المتاحة على نطاق واسع، يُولّد ما بين 30% و40% من الكود في المشاريع التي يُستخدم فيها ( لم تعد البرمجة عائقًا. 46% من الأكواد على GitHub تُولّد بالفعل... ). هذا يعني أن الذكاء الاصطناعي يكتب بالفعل أجزاءً كبيرة من الكود، مع وجود عنصر بشري يُشرف على عملية البرمجة ويُدقّقها.

• تتفوق أدوات الذكاء الاصطناعي هذه في مهام مثل كتابة التعليمات البرمجية المتكررة (مثل فئات نماذج البيانات، ودوال الوصول والتعديل)، وتحويل لغة برمجة إلى أخرى، أو إنتاج خوارزميات بسيطة تُحاكي أمثلة التدريب. على سبيل المثال، يمكن للمطور إضافة تعليق يقول "// دالة لفرز قائمة المستخدمين حسب الاسم"، وسيقوم الذكاء الاصطناعي بإنشاء دالة فرز مناسبة على الفور تقريبًا.

• كما أنها تساعد في إصلاح الأخطاء وشرحها : إذ يمكن للمطورين لصق رسالة خطأ، وقد يقترح الذكاء الاصطناعي حلاً، أو يسأل "ماذا يفعل هذا الكود؟" فيحصل على شرح بلغة طبيعية. وهذا يُعدّ تلقائياً إلى حد ما (إذ يستطيع الذكاء الاصطناعي تشخيص المشكلات بنفسه)، لكن يبقى القرار النهائي بشأن تطبيق الحل بيد الإنسان.

• من المهم الإشارة إلى أن مساعدي البرمجة بالذكاء الاصطناعي الحاليين ليسوا معصومين من الخطأ. فقد يقترحون أكوادًا غير آمنة، أو أكوادًا تكاد تحل المشكلة ولكنها تحتوي على أخطاء خفية. لذا، فإن أفضل الممارسات اليوم هي إبقاء العنصر البشري حاضرًا في عملية التطوير - حيث يقوم المطور باختبار وتصحيح الأكواد التي يكتبها الذكاء الاصطناعي تمامًا كما يفعل مع الأكواد التي يكتبها البشر. وفي القطاعات الخاضعة للرقابة أو البرامج الحساسة (مثل الأنظمة الطبية أو أنظمة الطيران)، تخضع أي مساهمات من الذكاء الاصطناعي لمراجعة دقيقة.

لا يوجد نظام برمجي سائد اليوم يُنشر بالكامل بواسطة الذكاء الاصطناعي من الصفر دون إشراف المطورين. ومع ذلك، بدأت تظهر بعض الاستخدامات المستقلة أو شبه المستقلة

• اختبارات الوحدة المُنشأة تلقائيًا: يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل التعليمات البرمجية وإنتاج اختبارات الوحدة لتغطية مختلف الحالات. قد يقوم إطار عمل الاختبار بإنشاء هذه الاختبارات المكتوبة بواسطة الذكاء الاصطناعي وتشغيلها تلقائيًا لاكتشاف الأخطاء، مما يعزز فعالية الاختبارات المكتوبة يدويًا.

• منصات البرمجة منخفضة/بدون برمجة مع الذكاء الاصطناعي: تتيح بعض المنصات لغير المبرمجين وصف ما يريدونه (مثل "إنشاء صفحة ويب تتضمن نموذج اتصال وقاعدة بيانات لحفظ البيانات")، ثم يقوم النظام بإنشاء الكود. ورغم أن هذه المنصات لا تزال في مراحلها الأولى، إلا أنها تُشير إلى مستقبل يُمكن فيه للذكاء الاصطناعي إنشاء برامج بشكل مستقل لحالات الاستخدام الشائعة.

• كتابة البرامج النصية ورموز الربط: غالبًا ما تتضمن أتمتة تكنولوجيا المعلومات كتابة برامج نصية لربط الأنظمة. ويمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي في كثير من الأحيان إنشاء هذه البرامج النصية الصغيرة تلقائيًا. على سبيل المثال، عند كتابة برنامج نصي لتحليل ملف سجل وإرسال تنبيه عبر البريد الإلكتروني، يمكن للذكاء الاصطناعي إنتاج برنامج نصي يعمل بكفاءة مع الحد الأدنى من التعديلات أو بدونها.

التوقعات للفترة 2030-2035: نحو برمجيات "ذاتية التطوير"

من المتوقع أن يتولى الذكاء الاصطناعي التوليدي في العقد القادم حصة أكبر من عبء البرمجة، مقترباً بذلك من تطوير برمجيات ذاتية التشغيل بالكامل لأنواع معينة من المشاريع. بعض التطورات المتوقعة:

• تنفيذ الميزات بالكامل: بحلول عام 2030، نتوقع أن يكون الذكاء الاصطناعي قادرًا على تنفيذ ميزات التطبيقات البسيطة بشكل كامل. قد يصف مدير المنتج ميزةً بلغة بسيطة ("يجب أن يتمكن المستخدمون من إعادة تعيين كلمات مرورهم عبر رابط في البريد الإلكتروني")، وسيقوم الذكاء الاصطناعي بإنشاء الكود اللازم (نموذج الواجهة الأمامية، ومنطق الواجهة الخلفية، وتحديث قاعدة البيانات، وإرسال البريد الإلكتروني) ودمجه في قاعدة الكود. سيعمل الذكاء الاصطناعي فعليًا كمطور مبتدئ قادر على اتباع المواصفات. قد يقتصر دور المهندس البشري على مراجعة الكود وإجراء الاختبارات. ومع تحسن موثوقية الذكاء الاصطناعي، قد تصبح مراجعة الكود مجرد نظرة سريعة، إن لزم الأمر.

• صيانة البرمجيات الذاتية: لا يقتصر جزء كبير من هندسة البرمجيات على كتابة أكواد جديدة فحسب، بل يشمل أيضًا تحديث الأكواد الموجودة - إصلاح الأخطاء، وتحسين الأداء، والتكيف مع المتطلبات الجديدة. من المرجح أن يتفوق مطورو الذكاء الاصطناعي في المستقبل في هذا المجال. فبمجرد تزويدهم بقاعدة بيانات وتوجيهات (مثل: "يتعطل تطبيقنا عند تسجيل دخول عدد كبير جدًا من المستخدمين في وقت واحد")، قد يحدد الذكاء الاصطناعي المشكلة (مثل خطأ التزامن) ويصلحها. وبحلول عام 2035، قد تتولى أنظمة الذكاء الاصطناعي معالجة طلبات الصيانة الروتينية تلقائيًا خلال الليل، لتصبح بمثابة فريق صيانة لا يكل لأنظمة البرمجيات.

• التكامل واستخدام واجهات برمجة التطبيقات: مع ازدياد عدد أنظمة البرمجيات وواجهات برمجة التطبيقات التي تتضمن وثائق قابلة للقراءة بواسطة الذكاء الاصطناعي، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي أن يكتشف بشكل مستقل كيفية ربط النظام (أ) بالخدمة (ب) من خلال كتابة الكود الوسيط. على سبيل المثال، إذا أرادت شركة ما مزامنة نظام الموارد البشرية الداخلي الخاص بها مع واجهة برمجة تطبيقات جديدة للرواتب، فقد تُكلف نظام ذكاء اصطناعي بمهمة "ربط النظامين"، وسيقوم النظام بكتابة كود التكامل بعد قراءة مواصفات كلا النظامين.

• الجودة والتحسين: من المرجح أن تتضمن نماذج توليد الشفرة البرمجية المستقبلية حلقات تغذية راجعة للتحقق من صحة عمل الشفرة (مثل إجراء اختبارات أو محاكاة في بيئة معزولة). هذا يعني أن الذكاء الاصطناعي لن يقتصر دوره على كتابة الشفرة فحسب، بل سيتمكن أيضًا من تصحيحها ذاتيًا من خلال اختبارها. بحلول عام 2035، يمكننا أن نتخيل ذكاءً اصطناعيًا، عند إعطائه مهمة ما، يستمر في تحسين شفرته البرمجية حتى تجتاز جميع الاختبارات بنجاح - وهي عملية قد لا يحتاج الإنسان إلى مراقبتها سطرًا بسطر. من شأن ذلك أن يعزز الثقة بشكل كبير في الشفرة البرمجية المولدة تلقائيًا.

يمكن تصور سيناريو بحلول عام 2035 حيث يمكن تطوير مشروع برمجي صغير - كتطبيق جوال مخصص لشركة ما - بشكل كبير بواسطة نظام ذكاء اصطناعي يُعطى تعليمات عامة. في هذا السيناريو، يصبح دور "المطور" البشري أقرب إلى مدير مشروع أو مدقق، حيث يحدد المتطلبات والقيود (الأمان، إرشادات التصميم) ويترك للذكاء الاصطناعي مهمة البرمجة الفعلية.

مع ذلك، بالنسبة للبرمجيات المعقدة واسعة النطاق (أنظمة التشغيل، وخوارزميات الذكاء الاصطناعي المتقدمة، وما إلى ذلك)، سيظل الخبراء البشريون مشاركين بشكل كبير. من المرجح أن تبقى عملية حل المشكلات الإبداعية والتصميم المعماري في البرمجيات تحت قيادة بشرية لفترة من الزمن. قد يتولى الذكاء الاصطناعي الكثير من مهام البرمجة، لكن تحديد ما يجب بناؤه وتصميم الهيكل العام يمثل تحديًا مختلفًا. ومع ذلك، مع بدء تعاون الذكاء الاصطناعي التوليدي - حيث تتولى عدة وكلاء ذكاء اصطناعي معالجة مكونات مختلفة من النظام - فمن الممكن أن يشاركوا في تصميم البنى إلى حد ما (على سبيل المثال، يقترح أحد وكلاء الذكاء الاصطناعي تصميمًا للنظام، ويقوم آخر بتقييمه، ثم يكررون العملية، مع إشراف بشري عليها).

من أبرز الفوائد المتوقعة للذكاء الاصطناعي في البرمجة تعزيز الإنتاجية . تتوقع مؤسسة غارتنر أن يستخدم 90% من مهندسي البرمجيات مساعدي البرمجة المدعومين بالذكاء الاصطناعي بحلول عام 2028 (مقارنةً بأقل من 15% في عام 2024) ( GitHub Copilot يتصدر تقريرًا بحثيًا حول مساعدي البرمجة المدعومين بالذكاء الاصطناعي - مجلة Visual Studio ). يشير هذا إلى أن نسبة من لا يستخدمون الذكاء الاصطناعي ستكون قليلة. قد نشهد أيضًا نقصًا في عدد المطورين البشريين في بعض المجالات، يُخفف من حدته الذكاء الاصطناعي الذي يسد هذه النقص؛ إذ يُمكن لكل مطور إنجاز المزيد بفضل مساعد الذكاء الاصطناعي القادر على كتابة التعليمات البرمجية تلقائيًا.

ستظل الثقة قضية محورية. حتى في عام 2035، ستحتاج المؤسسات إلى ضمان أمان الشيفرة البرمجية المُولّدة ذاتيًا (يجب ألا يُدخل الذكاء الاصطناعي ثغرات أمنية) وتوافقها مع المعايير القانونية والأخلاقية (على سبيل المثال، لا يتضمن الذكاء الاصطناعي شيفرة منسوخة من مكتبة مفتوحة المصدر دون ترخيص مناسب). نتوقع أن تُسهم أدوات حوكمة الذكاء الاصطناعي المُحسّنة، القادرة على التحقق من مصدر الشيفرة البرمجية المكتوبة بواسطة الذكاء الاصطناعي وتتبعه، في تمكين المزيد من البرمجة الذاتية دون مخاطر.

باختصار، بحلول منتصف العقد الثالث من القرن الحالي، من المرجح أن يتولى الذكاء الاصطناعي التوليدي الجزء الأكبر من كتابة التعليمات البرمجية للمهام الروتينية، وأن يُسهم بشكل كبير في المهام المعقدة. ستصبح دورة حياة تطوير البرمجيات أكثر آلية - من تحديد المتطلبات إلى النشر - حيث يُحتمل أن يقوم الذكاء الاصطناعي بتوليد ونشر تغييرات التعليمات البرمجية تلقائيًا. سيركز المطورون البشريون بشكل أكبر على المنطق عالي المستوى، وتجربة المستخدم، والإشراف، بينما تتولى أنظمة الذكاء الاصطناعي تفاصيل التنفيذ.

الذكاء الاصطناعي التوليدي في خدمة العملاء والدعم

إذا تفاعلتَ مؤخرًا مع خدمة دعم عملاء عبر الإنترنت، فمن المرجح أن يكون الذكاء الاصطناعي قد تولى جزءًا من المحادثة. خدمة العملاء مجالٌ خصبٌ لأتمتة الذكاء الاصطناعي، فهي تتضمن الرد على استفسارات المستخدمين، وهو ما يُجيده الذكاء الاصطناعي التوليدي (وخاصةً نماذج المحادثة)، وغالبًا ما تتبع نصوصًا أو مقالات من قواعد المعرفة، والتي يستطيع الذكاء الاصطناعي تعلمها. إلى أي مدى يمكن للذكاء الاصطناعي التعامل مع العملاء باستقلالية؟

القدرات الحالية (2025): روبوتات المحادثة والوكلاء الافتراضيون في طليعة المشهد

تستخدم العديد من المؤسسات اليوم روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي كنقطة اتصال أولى في خدمة العملاء. وتتراوح هذه الروبوتات بين روبوتات بسيطة تعتمد على قواعد محددة ("اضغط 1 للفواتير، 2 للدعم...") وروبوتات متقدمة تعتمد على الذكاء الاصطناعي التوليدي، قادرة على فهم الأسئلة المفتوحة والرد عليها بأسلوب حواري. النقاط الرئيسية:

• التعامل مع الأسئلة الشائعة: تتفوق أنظمة الذكاء الاصطناعي في الإجابة على الأسئلة المتكررة، وتوفير المعلومات (ساعات العمل، وسياسات الاسترداد، وخطوات حل المشكلات المعروفة)، وإرشاد المستخدمين خلال الإجراءات القياسية. على سبيل المثال، يمكن لروبوت محادثة يعمل بالذكاء الاصطناعي تابع لأحد البنوك أن يساعد المستخدم تلقائيًا في التحقق من رصيد حسابه، أو إعادة تعيين كلمة المرور، أو شرح كيفية التقدم بطلب للحصول على قرض، دون الحاجة إلى مساعدة بشرية.

• فهم اللغة الطبيعية: تتيح النماذج التوليدية الحديثة تفاعلاً أكثر سلاسة و"شبهاً بالتفاعل البشري". يستطيع العملاء كتابة سؤالهم بكلماتهم الخاصة، وعادةً ما يفهم الذكاء الاصطناعي المقصود. تشير الشركات إلى أن وكلاء الذكاء الاصطناعي اليوم أكثر إرضاءً للعملاء بكثير من الروبوتات البدائية التي كانت سائدة قبل بضع سنوات - إذ يعتقد ما يقرب من نصف العملاء الآن أن وكلاء الذكاء الاصطناعي قادرون على التعاطف والفعالية في معالجة مخاوفهم ( 59 إحصائية حول خدمة عملاء الذكاء الاصطناعي لعام 2025 )، مما يدل على تزايد الثقة في الخدمات المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

• دعم متعدد القنوات: لا يقتصر الذكاء الاصطناعي على المحادثات النصية فقط. فقد بدأت المساعدات الصوتية (مثل أنظمة الرد الصوتي التفاعلي عبر الهاتف المدعومة بالذكاء الاصطناعي) في التعامل مع المكالمات، ويمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا صياغة ردود البريد الإلكتروني على استفسارات العملاء والتي قد يتم إرسالها تلقائيًا إذا اعتُبرت دقيقة.

• عند تدخل العنصر البشري: عادةً، إذا ارتبك نظام الذكاء الاصطناعي أو كان السؤال معقدًا للغاية، فإنه يُحيل الأمر إلى موظف بشري. تتميز الأنظمة الحالية بقدرتها على تحديد حدودها في كثير من الحالات. على سبيل المثال، إذا سأل العميل سؤالًا غير معتاد أو أبدى استياءً ("هذه هي المرة الثالثة التي أتواصل فيها معكم وأنا مستاء للغاية...")، فقد يُشير نظام الذكاء الاصطناعي إلى ذلك ليُحيل الأمر إلى موظف بشري. وتحدد الشركات عتبة الإحالة لتحقيق التوازن بين الكفاءة ورضا العملاء.

أفادت العديد من الشركات بأن الذكاء الاصطناعي وحده يحلّ نسبة كبيرة من تفاعلاتها مع العملاء. ووفقًا لدراسات استقصائية في القطاع، يمكن لروبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي معالجة ما بين 70% و80% من استفسارات العملاء الروتينية اليوم، كما أن حوالي 40% من تفاعلات الشركات مع العملاء عبر مختلف القنوات مؤتمتة أو مدعومة بالذكاء الاصطناعي ( 52 إحصائية عن خدمة عملاء الذكاء الاصطناعي يجب معرفتها - بليفو ). وأشار مؤشر تبني الذكاء الاصطناعي العالمي الصادر عن شركة آي بي إم (2022) إلى أن 80% من الشركات إما تستخدم أو تخطط لاستخدام روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي لخدمة العملاء بحلول عام 2025.

من التطورات المثيرة للاهتمام أن الذكاء الاصطناعي لا يكتفي بالاستجابة للعملاء، بل يقدم الدعم الاستباقي للموظفين البشريين في الوقت الفعلي. فعلى سبيل المثال، أثناء محادثة مباشرة أو مكالمة، قد يستمع الذكاء الاصطناعي ويقدم للموظف البشري إجابات مقترحة أو معلومات ذات صلة على الفور. هذا يطمس الحدود بين الاستقلالية والعمل، فالذكاء الاصطناعي لا يتعامل مع العميل بمفرده، بل يشارك بنشاط دون أي استفسار بشري صريح. إنه يعمل فعلياً كمستشار مستقل للموظف.

التوقعات للفترة 2030-2035: تفاعلات العملاء التي تعتمد بشكل كبير على الذكاء الاصطناعي

بحلول عام 2030، من المتوقع أن تعتمد غالبية تفاعلات خدمة العملاء على الذكاء الاصطناعي، وأن تتم إدارة العديد منها بالكامل بواسطة الذكاء الاصطناعي من البداية إلى النهاية. وتدعم هذه التوقعات والاتجاهات ما يلي:

• حلول لاستفسارات أكثر تعقيدًا: مع دمج نماذج الذكاء الاصطناعي للمعرفة الواسعة وتحسين قدرتها على الاستدلال، ستتمكن من التعامل مع طلبات العملاء الأكثر تعقيدًا. فبدلًا من مجرد الإجابة على سؤال "كيف يمكنني إرجاع منتج؟"، قد يتولى الذكاء الاصطناعي في المستقبل معالجة المشكلات متعددة الخطوات، مثل "انقطاع الإنترنت لديّ، حاولت إعادة تشغيل الجهاز، هل يمكنك مساعدتي؟"، وذلك من خلال تشخيص المشكلة عبر الحوار، وتوجيه العميل خلال خطوات متقدمة لحل المشكلات، وفي حال فشل جميع الحلول الأخرى، يتم تحديد موعد مع فني - وهي مهام تتطلب حاليًا على الأرجح دعمًا بشريًا. وفي مجال خدمة عملاء الرعاية الصحية، قد يتولى الذكاء الاصطناعي إدارة جدولة مواعيد المرضى أو استفسارات التأمين بشكل كامل.

• حل متكامل للخدمة: قد نشهد استخدام الذكاء الاصطناعي ليس فقط لإخبار العميل بما يجب فعله، بل لتنفيذه نيابةً عنه ضمن أنظمة الدعم الخلفية. على سبيل المثال، إذا قال العميل: "أريد تغيير رحلتي إلى يوم الاثنين القادم وإضافة حقيبة أخرى"، فقد يتواصل نظام الذكاء الاصطناعي في عام 2030 مباشرةً مع نظام حجز شركة الطيران، ويُجري التغيير، ويُسدد ثمن الحقيبة، ويؤكد الحجز للعميل - كل ذلك بشكل تلقائي. يصبح الذكاء الاصطناعي بذلك وكيل خدمة متكامل، وليس مجرد مصدر معلومات.

• وكلاء الذكاء الاصطناعي المنتشرون في كل مكان: من المرجح أن تستخدم الشركات الذكاء الاصطناعي في جميع نقاط اتصال العملاء - الهاتف، والدردشة، والبريد الإلكتروني، ووسائل التواصل الاجتماعي. قد لا يدرك العديد من العملاء ما إذا كانوا يتحدثون إلى ذكاء اصطناعي أم إلى إنسان، خاصةً مع ازدياد طبيعية أصوات الذكاء الاصطناعي وفهم ردود الدردشة للسياق. بحلول عام 2035، قد يعني التواصل مع خدمة العملاء التفاعل مع ذكاء اصطناعي متطور يتذكر تفاعلاتك السابقة، ويفهم تفضيلاتك، ويتكيف مع أسلوبك - أي وكيل افتراضي شخصي لكل عميل.

• اتخاذ القرارات بواسطة الذكاء الاصطناعي في التفاعلات: سيتجاوز الذكاء الاصطناعي مجرد الإجابة على الأسئلة، ليبدأ باتخاذ قرارات تتطلب حاليًا موافقة إدارية. على سبيل المثال، قد يحتاج الموظف اليوم إلى موافقة المشرف لتقديم استرداد أو خصم خاص لتهدئة عميل غاضب. في المستقبل، يمكن الوثوق بالذكاء الاصطناعي لاتخاذ هذه القرارات، ضمن حدود معينة، بناءً على القيمة الدائمة للعميل وتحليل مشاعره. وتوقعت دراسة أجرتها شركة Futurum/IBM أنه بحلول عام 2030، ستتخذ الآلات الذكية حوالي 69% من القرارات خلال تفاعلات العملاء في الوقت الفعلي ( لإعادة تصور التحول إلى تجربة العملاء، يجب على المسوقين القيام بهذين الأمرين ) - أي أن الذكاء الاصطناعي سيحدد فعليًا أفضل مسار للعمل في التفاعل.

• مشاركة الذكاء الاصطناعي بنسبة 100%: تشير إحدى التقارير إلى أن الذكاء الاصطناعي سيلعب دورًا محوريًا في جميع تفاعلات العملاء ( 59 إحصائية حول خدمة العملاء بالذكاء الاصطناعي لعام 2025 )، سواءً بشكل مباشر أو غير مباشر. قد يعني هذا أنه حتى في حال تفاعل موظف بشري مع العميل، سيتلقى مساعدة من الذكاء الاصطناعي (تقديم اقتراحات، استرجاع معلومات). أو بمعنى آخر، لن يبقى أي استفسار من استفسارات العملاء دون إجابة في أي وقت - فإذا كان الموظفون غير متصلين، يكون الذكاء الاصطناعي حاضرًا دائمًا.

بحلول عام 2035، قد نجد أن موظفي خدمة العملاء البشريين قد تخصصوا فقط في التعامل مع الحالات الأكثر حساسية أو التي تتطلب تفاعلاً بشرياً مكثفاً (مثل عملاء كبار الشخصيات أو حل الشكاوى المعقدة التي تحتاج إلى تعاطف بشري). أما الاستفسارات العادية - من الخدمات المصرفية إلى تجارة التجزئة إلى الدعم التقني - فيمكن معالجتها بواسطة أسطول من وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يعملون على مدار الساعة، ويتعلمون باستمرار من كل تفاعل. من شأن هذا التحول أن يجعل خدمة العملاء أكثر اتساقاً وفورية، حيث لا يُبقي الذكاء الاصطناعي العملاء في حالة انتظار، ويمكنه نظرياً القيام بمهام متعددة للتعامل مع عدد غير محدود من العملاء في وقت واحد.

هناك تحديات يجب التغلب عليها لتحقيق هذه الرؤية: يجب أن يتمتع الذكاء الاصطناعي بقدرة عالية على التعامل مع تقلبات سلوك العملاء. يجب أن يكون قادراً على فهم اللغة العامية، والغضب، والارتباك، والتنوع الهائل في أساليب التواصل. كما يحتاج إلى معلومات محدّثة باستمرار (فلا فائدة منه إن كانت معلوماته قديمة). من خلال الاستثمار في التكامل بين الذكاء الاصطناعي وقواعد بيانات الشركة (للحصول على معلومات فورية حول الطلبات، وانقطاعات الخدمة، وما إلى ذلك)، يمكن التغلب على هذه العقبات.

من الناحية الأخلاقية، ستحتاج الشركات إلى تحديد الوقت المناسب للإفصاح عن أنك تتحدث إلى نظام ذكاء اصطناعي، وضمان العدالة (أي ألا يُعامل الذكاء الاصطناعي بعض العملاء بشكل مختلف سلبياً نتيجةً لتدريب متحيز). وبافتراض إدارة هذه الجوانب بشكل سليم، فإن جدوى استخدام الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء قوية: إذ يُمكنه خفض التكاليف وأوقات الانتظار بشكل كبير. ومن المتوقع أن ينمو سوق الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء ليصل إلى عشرات المليارات من الدولارات بحلول عام 2030 ( تقرير سوق الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء 2025-2030: دراسة حالة ) ( كيف يُعزز الذكاء الاصطناعي التوليدي الخدمات اللوجستية | رايدر ) مع استثمار المؤسسات في هذه القدرات.

باختصار، توقع مستقبلاً تصبح فيه خدمة العملاء الآلية المدعومة بالذكاء الاصطناعي هي القاعدة . غالباً ما يعني الحصول على المساعدة التفاعل مع آلة ذكية قادرة على حل مشكلتك بسرعة. سيظل العنصر البشري حاضراً للإشراف على الحالات الاستثنائية والتعامل معها، ولكن بشكل أكبر كمشرفين على فريق الذكاء الاصطناعي. قد تكون النتيجة خدمة أسرع وأكثر تخصيصاً للمستهلكين، شريطة أن يتم تدريب الذكاء الاصطناعي ومراقبته بشكل صحيح لتجنب الإحباطات التي رافقت تجارب "الخط الساخن الآلي" في الماضي.

الذكاء الاصطناعي التوليدي في الرعاية الصحية والطب

يُعدّ قطاع الرعاية الصحية مجالاً بالغ الأهمية. فكرة تشغيل الذكاء الاصطناعي دون إشراف بشري في الطب تُثير حماسًا كبيرًا (لتحسين الكفاءة وزيادة الانتشار) وحذرًا (لأسباب تتعلق بالسلامة والتعاطف). وقد بدأ الذكاء الاصطناعي التوليدي يشق طريقه في مجالات مثل تحليل الصور الطبية، والتوثيق السريري، وحتى اكتشاف الأدوية. فما الذي يُمكنه فعله بشكل مسؤول بمفرده؟

القدرات الحالية (2025): مساعدة الأطباء، لا استبدالهم

في الوقت الحالي، يُستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي في مجال الرعاية الصحية بشكل أساسي كمساعد قوي للمهنيين الطبيين، وليس كصانع قرار مستقل. على سبيل المثال:

• التوثيق الطبي: يُعدّ مساعدة الأطباء في الأعمال الورقية من أنجح تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية. إذ يمكن لنماذج اللغة الطبيعية نسخ زيارات المرضى وإنشاء ملاحظات سريرية أو ملخصات خروج. وتملك الشركات "مُدوّنين آليين" يستمعون أثناء الفحص (عبر الميكروفون) ويُعدّون تلقائيًا مسودة لملاحظات الزيارة ليراجعها الطبيب، مما يوفر على الأطباء وقت الكتابة. بل إن بعض الأنظمة تُملأ أجزاءً من السجلات الصحية الإلكترونية تلقائيًا. ويمكن القيام بذلك بأقل تدخل، حيث يقوم الطبيب فقط بتصحيح أي أخطاء بسيطة في المسودة، ما يعني أن كتابة الملاحظات تتم بشكل شبه تلقائي.

• الأشعة والتصوير الطبي: يمكن للذكاء الاصطناعي، بما في ذلك النماذج التوليدية، تحليل صور الأشعة السينية، والتصوير بالرنين المغناطيسي، والتصوير المقطعي المحوسب للكشف عن التشوهات (مثل الأورام أو الكسور). في عام ٢٠١٨، وافقت إدارة الغذاء والدواء الأمريكية على نظام ذكاء اصطناعي للكشف التلقائي عن اعتلال الشبكية السكري (حالة تصيب العين) في صور الشبكية - والجدير بالذكر أنه مُنح صلاحية التشخيص دون مراجعة أخصائي في سياق الفحص المحدد. لم يكن هذا النظام ذكاءً اصطناعيًا توليديًا، ولكنه يُظهر أن الجهات التنظيمية سمحت بالتشخيص التلقائي باستخدام الذكاء الاصطناعي في حالات محدودة. تُستخدم النماذج التوليدية لإعداد تقارير شاملة. على سبيل المثال، قد يفحص نظام ذكاء اصطناعي صورة أشعة سينية للصدر ويُعدّ تقريرًا من أخصائي الأشعة يقول: "لا توجد نتائج حادة. الرئتان سليمتان. حجم القلب طبيعي". ثم يقوم أخصائي الأشعة بالتأكيد والتوقيع. في بعض الحالات الروتينية، يمكن إصدار هذه التقارير دون تعديل إذا وثق أخصائي الأشعة بالذكاء الاصطناعي وأجرى فحصًا سريعًا.

• أدوات فحص الأعراض والممرضات الافتراضيات: تُستخدم روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي كأدوات فحص أعراض في الخطوط الأمامية. يمكن للمرضى إدخال أعراضهم وتلقي النصائح (مثل: "قد يكون نزلة برد عادية؛ الراحة وشرب السوائل، ولكن راجع الطبيب إذا ظهرت الأعراض س أو ص"). تستخدم تطبيقات مثل Babylon Health الذكاء الاصطناعي لتقديم التوصيات. حاليًا، تُصاغ هذه التوصيات عادةً على أنها معلوماتية وليست نصائح طبية نهائية، وتشجع على المتابعة مع طبيب مختص في الحالات الخطيرة.

• اكتشاف الأدوية (الكيمياء التوليدية): تستطيع نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية اقتراح تراكيب جزيئية جديدة للأدوية. يندرج هذا المجال ضمن نطاق البحث العلمي أكثر من الرعاية الصحية. تعمل هذه النماذج بشكل مستقل لاقتراح آلاف المركبات المرشحة ذات الخصائص المطلوبة، والتي يقوم الكيميائيون بمراجعتها واختبارها في المختبر. وقد استخدمت شركات مثل "إنسيليكو ميديسين" الذكاء الاصطناعي لتوليد مرشحين دوائيين جدد في وقت أقل بكثير. ورغم أن هذا لا يتضمن تفاعلاً مباشراً مع المرضى، إلا أنه مثال على قدرة الذكاء الاصطناعي على ابتكار حلول (تصاميم جزيئية) بشكل مستقل، كان سيستغرق البشر وقتاً أطول بكثير لاكتشافها.

• العمليات في مجال الرعاية الصحية: يُساهم الذكاء الاصطناعي في تحسين جدولة المواعيد، وإدارة الإمدادات، وغيرها من العمليات اللوجستية في المستشفيات. فعلى سبيل المثال، قد يُحاكي نموذج توليدي تدفق المرضى ويقترح تعديلات على الجدولة لتقليل أوقات الانتظار. ورغم أن هذه القرارات قد لا تكون ظاهرة للعيان، إلا أنها قرارات يُمكن للذكاء الاصطناعي اتخاذها بأقل قدر من التدخل اليدوي.

من المهم الإشارة إلى أنه حتى عام ٢٠٢٥، لا يسمح أي مستشفى للذكاء الاصطناعي باتخاذ قرارات طبية هامة أو تقديم علاجات بشكل مستقل دون موافقة بشرية. يبقى التشخيص وتخطيط العلاج تحت إشراف بشري كامل، مع مساهمة الذكاء الاصطناعي في عملية التشخيص. ولا تزال الثقة المطلوبة لتمكين الذكاء الاصطناعي من تشخيص إصابة المريض بالسرطان أو وصف دواء له بشكل مستقل غير متوفرة، ولا ينبغي أن تتوافر دون التحقق من صحة النتائج بشكل شامل. يستفيد الأطباء من الذكاء الاصطناعي كأداة مساعدة أو لتوفير الوقت، لكنهم يتحققون من النتائج الحاسمة.

التوقعات للفترة 2030-2035: الذكاء الاصطناعي كزميل للطبيب (وربما كممرض أو صيدلي)

نتوقع في العقد القادم أن يتولى الذكاء الاصطناعي التوليدي المزيد من المهام السريرية الروتينية بشكل مستقل وأن يعزز نطاق خدمات الرعاية الصحية:

• التشخيصات الأولية الآلية: بحلول عام 2030، سيتمكن الذكاء الاصطناعي من إجراء التحليل الأولي للعديد من الحالات الشائعة بكفاءة عالية. تخيل نظام ذكاء اصطناعي في عيادة يقرأ أعراض المريض وتاريخه الطبي، وحتى نبرة صوته وتعبيرات وجهه عبر الكاميرا، ويقدم اقتراحًا تشخيصيًا وفحوصات موصى بها، كل ذلك قبل أن يرى الطبيب المريض. عندها يستطيع الطبيب التركيز على تأكيد التشخيص ومناقشته. في مجال التطبيب عن بُعد، قد يتحدث المريض أولًا مع نظام ذكاء اصطناعي يُحدد المشكلة بدقة (مثلًا، التهاب الجيوب الأنفية المحتمل مقابل حالة أكثر خطورة)، ثم يوصله بطبيب مختص إذا لزم الأمر. قد تسمح الجهات التنظيمية للذكاء الاصطناعي رسميًا دون إشراف بشري إذا ثبتت دقته العالية جدًا، فعلى سبيل المثال، قد يكون من الممكن أن يشخص الذكاء الاصطناعي التهابًا بسيطًا في الأذن من صورة منظار الأذن.

• أجهزة مراقبة الصحة الشخصية: مع انتشار الأجهزة القابلة للارتداء (الساعات الذكية، أجهزة استشعار الصحة)، سيراقب الذكاء الاصطناعي المرضى باستمرار وينبههم تلقائيًا إلى أي مشاكل صحية. على سبيل المثال، بحلول عام 2035، قد يكتشف الذكاء الاصطناعي في جهازك القابل للارتداء اضطرابًا في نبضات القلب، ويحدد لك تلقائيًا موعدًا لاستشارة طبية عاجلة عبر الإنترنت، أو حتى يتصل بالإسعاف إذا رصد علامات نوبة قلبية أو سكتة دماغية. وهذا يدخل في نطاق اتخاذ القرارات المستقلة - أي تحديد ما إذا كانت الحالة طارئة والتصرف بناءً على ذلك - وهو استخدام محتمل ومنقذ للحياة للذكاء الاصطناعي.

• توصيات العلاج: قد يقترح الذكاء الاصطناعي التوليدي، المُدرَّب على المراجع الطبية وبيانات المرضى، خطط علاجية مُخصصة. وبحلول عام 2030، بالنسبة للأمراض المُعقدة كالسرطان، يُمكن لمجالس الأورام المُعتمدة على الذكاء الاصطناعي تحليل التركيب الجيني والتاريخ الطبي للمريض، ووضع نظام علاجي مُوصى به (خطة العلاج الكيميائي، واختيار الدواء) بشكل تلقائي. سيُراجع الأطباء البشريون هذا النظام، ولكن مع مرور الوقت وازدياد الثقة، قد يبدأون في قبول الخطط المُولَّدة بواسطة الذكاء الاصطناعي، خاصةً في الحالات الروتينية، مع إجراء التعديلات اللازمة فقط.

• التمريض الافتراضي والرعاية المنزلية: يمكن لنظام ذكاء اصطناعي قادر على التواصل وتقديم الإرشادات الطبية أن يتولى الكثير من مهام المتابعة ومراقبة الأمراض المزمنة. على سبيل المثال، يمكن للمرضى الذين يعانون من أمراض مزمنة في المنزل إرسال بياناتهم اليومية إلى مساعد تمريض يعمل بالذكاء الاصطناعي، والذي يقدم بدوره نصائح ("مستوى السكر في دمك مرتفع قليلاً، فكّر في تعديل وجبة المساء الخفيفة")، ولا يستدعي ممرضًا بشريًا إلا عند خروج القراءات عن النطاق الطبيعي أو ظهور أي مشكلة. يمكن لهذا النظام أن يعمل بشكل مستقل إلى حد كبير تحت إشراف طبيب عن بُعد.

• التصوير الطبي وتحليل المختبرات - أنظمة مؤتمتة بالكامل: بحلول عام 2035، قد تتم قراءة الصور الطبية بشكل أساسي بواسطة الذكاء الاصطناعي في بعض المجالات. سيشرف أخصائيو الأشعة على أنظمة الذكاء الاصطناعي ويتعاملون مع الحالات المعقدة، ولكن يمكن قراءة غالبية الصور الطبيعية (وهي طبيعية بالفعل) واعتمادها مباشرةً بواسطة الذكاء الاصطناعي. وبالمثل، يمكن تحليل شرائح علم الأمراض (على سبيل المثال، الكشف عن الخلايا السرطانية في خزعة) بشكل مستقل للفحص الأولي، مما يُسرّع بشكل كبير من نتائج المختبر.

• اكتشاف الأدوية والتجارب السريرية: من المرجح أن يقوم الذكاء الاصطناعي بتصميم جزيئات الأدوية، بالإضافة إلى توليد بيانات مرضى اصطناعية للتجارب، أو إيجاد أفضل المرشحين للتجارب. وقد يُجري تجارب افتراضية تلقائيًا (محاكاةً لكيفية استجابة المرضى) لتضييق نطاق الخيارات قبل التجارب الفعلية. وهذا من شأنه أن يُسرّع طرح الأدوية في السوق مع تقليل التجارب التي يقودها البشر.

فكرة الطبيب البشري بطبيب يعمل بالذكاء الاصطناعي بعيدة المنال ومثيرة للجدل. حتى بحلول عام ٢٠٣٥، يُتوقع أن يعمل الذكاء الاصطناعي كشريك للأطباء لا كبديل عن اللمسة الإنسانية. فالتشخيص المعقد غالباً ما يتطلب حدساً وأخلاقيات وحواراً لفهم حالة المريض، وهي مجالات يتفوق فيها الأطباء. مع ذلك، قد يتولى الذكاء الاصطناعي، على سبيل المثال، ٨٠٪ من عبء العمل الروتيني: الأعمال الورقية، والحالات البسيطة، والمتابعة، وما إلى ذلك، مما يسمح للأطباء بالتركيز على الـ ٢٠٪ الأكثر تعقيداً وعلى علاقاتهم مع المرضى.

توجد عقبات كبيرة: فالموافقة التنظيمية على استخدام الذكاء الاصطناعي المستقل في الرعاية الصحية صارمة (وهذا أمر منطقي). ستحتاج أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى تقييم سريري شامل. قد نشهد قبولًا تدريجيًا - على سبيل المثال، يُسمح للذكاء الاصطناعي بالتشخيص أو العلاج بشكل مستقل في المناطق المحرومة التي لا يتوفر فيها أطباء، كوسيلة لتوسيع نطاق الوصول إلى الرعاية الصحية (تخيل "عيادة ذكاء اصطناعي" في قرية نائية بحلول عام 2030 تعمل تحت إشراف طبي عن بُعد دوري من طبيب في المدينة).

تُعدّ الاعتبارات الأخلاقية بالغة الأهمية. فالمساءلة (إذا أخطأ نظام ذكاء اصطناعي مستقل في التشخيص، فمن المسؤول؟)، والموافقة المستنيرة (يحتاج المرضى إلى معرفة ما إذا كان الذكاء الاصطناعي مُستخدمًا في رعايتهم)، وضمان العدالة (يُقدّم الذكاء الاصطناعي خدماته لجميع الفئات السكانية، متجنبًا التحيز) تُشكّل تحدياتٍ يجب التغلب عليها. وبافتراض معالجة هذه التحديات، فبحلول منتصف ثلاثينيات القرن الحالي، يُمكن دمج الذكاء الاصطناعي التوليدي في صميم تقديم الرعاية الصحية، ليؤدي العديد من المهام التي تُخفف العبء عن مقدمي الرعاية الصحية، ويُمكنه الوصول إلى المرضى الذين يُعانون حاليًا من محدودية الوصول إلى الخدمات الصحية.

باختصار، بحلول عام 2035، من المرجح أن يشهد قطاع الرعاية الصحية اندماجًا عميقًا للذكاء الاصطناعي، ولكن في الغالب في وظائف ثانوية أو داعمة. سنعتمد على الذكاء الاصطناعي للقيام بالكثير من المهام بمفرده - مثل قراءة نتائج الفحوصات، ومراقبة العلامات الحيوية، ووضع الخطط العلاجية - مع وجود إشراف بشري دائم لاتخاذ القرارات الحاسمة. قد تكون النتيجة نظام رعاية صحية أكثر كفاءة واستجابة، حيث يتولى الذكاء الاصطناعي المهام الأساسية، بينما يقدم البشر الدعم والتعاطف والحكم النهائي.

الذكاء الاصطناعي التوليدي في التعليم

يُعدّ التعليم مجالاً آخر تُحدث فيه تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي نقلة نوعية، بدءًا من روبوتات التدريس المدعومة بالذكاء الاصطناعي وصولاً إلى التصحيح الآلي وإنشاء المحتوى. يشمل التعليم والتعلم التواصل والإبداع، وهما من نقاط قوة النماذج التوليدية. ولكن هل يُمكن الوثوق بالذكاء الاصطناعي في التعليم دون إشراف مُعلم؟

القدرات الحالية (2025): تقييد دور المدرسين ومنتجي المحتوى

يُستخدم الذكاء الاصطناعي حاليًا في التعليم بشكل أساسي كأداة مساعدة وليس كمعلم مستقل. أمثلة على الاستخدام الحالي:

• مساعدو التدريس المدعومون بالذكاء الاصطناعي: تستخدم أدوات مثل "خان ميغو" من أكاديمية خان (المدعوم بتقنية GPT-4) أو تطبيقات تعلم اللغات المختلفة الذكاء الاصطناعي لمحاكاة مُدرّس فردي أو شريك محادثة. يستطيع الطلاب طرح الأسئلة بلغة طبيعية والحصول على إجابات أو شروحات. كما يُمكن للذكاء الاصطناعي تقديم تلميحات لحل واجبات منزلية، وشرح المفاهيم بطرق مختلفة، أو حتى تقمص شخصية تاريخية في درس تاريخي تفاعلي. مع ذلك، يُستخدم هؤلاء المدرّسون المدعومون بالذكاء الاصطناعي عادةً تحت إشراف؛ إذ يُراقب المعلمون أو القائمون على التطبيقات الحوارات أو يضعون حدودًا لما يُمكن للذكاء الاصطناعي مناقشته (لتجنب المعلومات المضللة أو المحتوى غير اللائق).

• إنشاء المحتوى للمعلمين: يساعد الذكاء الاصطناعي التوليدي المعلمين من خلال إنشاء أسئلة اختبارية، وملخصات للقراءات، ومخططات للدروس، وما إلى ذلك. على سبيل المثال، قد يطلب المعلم من الذكاء الاصطناعي إنشاء 5 مسائل تدريبية على المعادلات التربيعية مع حلولها، مما يوفر الوقت في التحضير. يُعد هذا إنشاءً تلقائيًا للمحتوى، ولكن عادةً ما يراجع المعلم الناتج للتأكد من دقته وملاءمته للمنهج الدراسي. لذا فهو أقرب إلى أداة لتوفير الجهد منه إلى أداة مستقلة تمامًا.

• التقييم والتعليقات: يمكن للذكاء الاصطناعي تقييم امتحانات الاختيار من متعدد تلقائيًا (وهذا ليس بالأمر الجديد)، كما يمكنه بشكل متزايد تقييم الإجابات القصيرة أو المقالات. تستخدم بعض الأنظمة التعليمية الذكاء الاصطناعي لتقييم الإجابات الكتابية وتقديم تعليقات للطلاب (مثل تصحيح القواعد، واقتراحات لتطوير الحجة). ورغم أن هذه المهمة ليست توليدية بحد ذاتها، إلا أن أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة قادرة على إنشاء تقرير تقييم شخصي للطالب بناءً على أدائه، مع تسليط الضوء على جوانب التحسين. غالبًا ما يُعيد المعلمون مراجعة المقالات التي قيّمها الذكاء الاصطناعي في هذه المرحلة نظرًا لحرصهم على دقة التفاصيل.

• أنظمة التعلم التكيفي: هي منصات تُعدّل مستوى صعوبة المادة أو أسلوبها بناءً على أداء الطالب. يُعزز الذكاء الاصطناعي التوليدي هذه الأنظمة من خلال إنشاء مسائل أو أمثلة جديدة بشكل فوري، مُصممة خصيصًا لتلبية احتياجات الطالب. على سبيل المثال، إذا واجه الطالب صعوبة في فهم مفهوم ما، فقد يُنشئ الذكاء الاصطناعي تشبيهًا آخر أو سؤالًا تدريبيًا يُركز على ذلك المفهوم. هذا النظام شبه مستقل، ولكنه ضمن نظام صممه مُعلمون.

• استخدام الطلاب للتعلم: يستخدم الطلاب أنفسهم أدوات مثل ChatGPT للمساعدة في التعلم، وذلك بطلب التوضيحات والترجمات، أو حتى استخدام الذكاء الاصطناعي للحصول على ملاحظات حول مسودة مقال ("حسّن فقرة المقدمة"). هذا التعلم ذاتي التوجيه، ويمكن أن يتم دون علم المعلم. في هذه الحالة، يعمل الذكاء الاصطناعي كمعلم أو مدقق لغوي عند الطلب. يكمن التحدي في ضمان استخدام الطلاب لهذه الأدوات للتعلم، وليس فقط للحصول على الإجابات (النزاهة الأكاديمية).

من الواضح أنه بحلول عام 2025، أصبح الذكاء الاصطناعي في التعليم ذا قوة هائلة، ولكنه عادةً ما يعمل تحت إشراف معلم بشري يُشرف على مساهمات الذكاء الاصطناعي. وهناك تحفظ مفهوم: فنحن لا نريد أن نثق بالذكاء الاصطناعي لتعليم معلومات خاطئة أو للتعامل مع تفاعلات الطلاب الحساسة بمعزل عن الواقع. ينظر المعلمون إلى مُدرّبي الذكاء الاصطناعي كمساعدين قيّمين يُمكنهم منح الطلاب المزيد من التدريب وإجابات فورية على الأسئلة الروتينية، مما يُتيح للمعلمين التركيز على التوجيه والإرشاد المُعمّق.

التوقعات للفترة 2030-2035: معلمون شخصيون يعملون بالذكاء الاصطناعي ومساعدون تعليميون آليون

نتوقع في العقد القادم أن يُمكّن الذكاء الاصطناعي التوليدي من توفير تجارب تعليمية أكثر تخصيصًا واستقلالية ، في حين تتطور أدوار المعلمين:

• معلمون شخصيون مدعومون بالذكاء الاصطناعي لكل طالب: بحلول عام 2030، تتمثل الرؤية (التي يتبناها خبراء مثل سال خان من أكاديمية خان) في أن يتمكن كل طالب من الوصول إلى معلم مدعوم بالذكاء الاصطناعي يتمتع بنفس كفاءة المعلم البشري في جوانب عديدة ( يقول مبتكر هذا المعلم إنه قادر على جعل البشر أكثر ذكاءً بعشرة أضعاف ). سيكون هؤلاء المعلمون متاحين على مدار الساعة، وعلى دراية تامة بتاريخ تعلم الطالب، ويُكيّفون أسلوب تدريسهم وفقًا لذلك. على سبيل المثال، إذا كان الطالب من المتعلمين البصريين ويواجه صعوبة في فهم مفهوم في الجبر، فقد يقوم الذكاء الاصطناعي بإنشاء شرح مرئي أو محاكاة تفاعلية لمساعدته. ولأن الذكاء الاصطناعي قادر على تتبع تقدم الطالب بمرور الوقت، فإنه يستطيع أن يقرر تلقائيًا الموضوع الذي يجب مراجعته لاحقًا أو متى ينتقل إلى مهارة جديدة، ما يُتيح إدارة خطة الدرس لهذا الطالب بدقة متناهية.

• تخفيف عبء العمل على المعلمين في المهام الروتينية: التصحيح، وإعداد أوراق العمل، وكتابة مواد الدروس - يمكن تفويض هذه المهام بالكامل تقريبًا إلى الذكاء الاصطناعي بحلول عام 2030. يستطيع الذكاء الاصطناعي توليد واجبات منزلية مخصصة لأسبوع كامل، وتصحيح جميع واجبات الأسبوع الماضي (حتى الواجبات المفتوحة) مع تقديم ملاحظات، وتنبيه المعلم إلى الطلاب الذين قد يحتاجون إلى مساعدة إضافية في مواضيع محددة. يمكن أن يتم ذلك بأقل قدر من تدخل المعلم، ربما مجرد نظرة سريعة للتأكد من عدالة درجات الذكاء الاصطناعي.

• منصات التعلم التكيفي الذاتي: قد نشهد دورات تدريبية مدعومة بالكامل بالذكاء الاصطناعي في بعض المواضيع. تخيل دورة تدريبية عبر الإنترنت بدون مُدرّس بشري، حيث يقوم نظام ذكاء اصطناعي بتقديم المادة، وعرض الأمثلة، والإجابة على الأسئلة، وتعديل وتيرة التعلم بما يتناسب مع الطالب. ستكون تجربة الطالب فريدة من نوعها، وتُنشأ في الوقت الفعلي. قد تنتقل بعض برامج التدريب المؤسسي وتعليم الكبار إلى هذا النموذج عاجلاً، حيث بحلول عام 2035، سيتمكن الموظف من قول "أريد تعلم وحدات ماكرو متقدمة في برنامج إكسل"، وسيقوم مُدرّس ذكاء اصطناعي بتدريسه من خلال منهج مُخصّص، يشمل إنشاء تمارين وتقييم حلوله، دون الحاجة إلى مُدرّب بشري.

• مساعدو الذكاء الاصطناعي في الفصول الدراسية: في الفصول الدراسية، سواءً كانت تقليدية أو افتراضية، يمكن للذكاء الاصطناعي الاستماع إلى مناقشات الطلاب ومساعدة المعلم بشكل فوري (مثلاً، تقديم اقتراحات عبر سماعة الأذن: "يبدو أن بعض الطلاب مرتبكون بشأن هذا المفهوم، ربما يمكنك تقديم مثال آخر"). كما يمكنه إدارة منتديات الفصول الدراسية عبر الإنترنت، والإجابة على أسئلة الطلاب المباشرة ("متى موعد تسليم الواجب؟" أو حتى توضيح نقطة معينة في المحاضرة) حتى لا ينشغل المعلم برسائل البريد الإلكتروني. وبحلول عام 2035، قد يصبح وجود مساعد معلم يعمل بالذكاء الاصطناعي في الفصل، بينما يركز المعلم البشري على التوجيه والتحفيز، أمراً شائعاً.

• الوصول العالمي إلى التعليم: يمكن للمعلمين المستقلين الذين يعملون بالذكاء الاصطناعي أن يساعدوا في تعليم الطلاب في المناطق التي تعاني من نقص في المعلمين. قد يُستخدم جهاز لوحي مزود بمعلم ذكاء اصطناعي كمعلم أساسي للطلاب الذين لا يحصلون على تعليم كافٍ، حيث يغطي أساسيات القراءة والكتابة والحساب. بحلول عام 2035، قد يكون هذا أحد أكثر الاستخدامات تأثيرًا - الذكاء الاصطناعي الذي يسد الفجوات حيث لا يتوفر المعلمون البشريون. ومع ذلك، سيكون ضمان جودة التعليم المدعوم بالذكاء الاصطناعي وملاءمته الثقافية في مختلف السياقات أمرًا بالغ الأهمية.

هل سيحلّ الذكاء الاصطناعي محلّ المعلمين؟ من غير المرجّح أن يحدث ذلك بشكل كامل. فالتعليم ليس مجرّد تقديم محتوى، بل هو إرشاد وإلهام ودعم اجتماعي وعاطفي. يصعب على الذكاء الاصطناعي محاكاة هذه العناصر الإنسانية. لكن بإمكان الذكاء الاصطناعي أن يصبح معلماً ثانياً في الفصل الدراسي، أو حتى معلماً أولاً لنقل المعرفة، ما يتيح للمعلمين التركيز على ما يجيده البشر: التعاطف والتحفيز وتنمية التفكير النقدي.

هناك تحديات يجب التعامل معها: ضمان دقة المعلومات التي يقدمها الذكاء الاصطناعي (دون تضليل تعليمي بمعلومات خاطئة)، وتجنب التحيز في المحتوى التعليمي، والحفاظ على خصوصية بيانات الطلاب، وإبقاء الطلاب منخرطين (يجب أن يكون الذكاء الاصطناعي محفزًا، لا أن يقتصر دوره على تقديم معلومات صحيحة). من المرجح أن نشهد اعتماد أو ترخيص أنظمة الذكاء الاصطناعي التعليمية - على غرار اعتماد الكتب المدرسية - لضمان استيفائها للمعايير.

يتمثل تحدٍ آخر في الاعتماد المفرط: فإذا قدم مُعلّم الذكاء الاصطناعي الإجابات بسهولة بالغة، فقد لا يتعلم الطلاب المثابرة أو مهارات حل المشكلات. وللتخفيف من ذلك، يمكن تصميم مُعلّمي الذكاء الاصطناعي المستقبليين بحيث يسمحون للطلاب أحيانًا ببذل الجهد (كما يفعل المُعلّم البشري) أو يشجعونهم على حل المشكلات بأنفسهم من خلال التلميحات بدلاً من تقديم الحلول الجاهزة.

بحلول عام 2035، قد يشهد الفصل الدراسي تحولاً جذرياً: حيث يمتلك كل طالب جهازاً متصلاً بالذكاء الاصطناعي يرشده وفقاً لسرعته الخاصة، بينما يُدير المعلم الأنشطة الجماعية ويُقدم رؤىً إنسانية قيّمة. قد يصبح التعليم أكثر كفاءة وتخصيصاً. ويكمن الوعد في حصول كل طالب على المساعدة التي يحتاجها في الوقت المناسب، ما يُوفر تجربة "مُعلم شخصي" حقيقية على نطاق واسع. أما الخطر فيكمن في فقدان بعض اللمسات الإنسانية أو إساءة استخدام الذكاء الاصطناعي (مثل غش الطلاب باستخدامه). ولكن بشكل عام، إذا أُدير الذكاء الاصطناعي التوليدي بشكل جيد، فإنه قادر على إضفاء الطابع الديمقراطي على التعلم وتعزيزه من خلال كونه رفيقاً مُتاحاً دائماً وخبيراً في رحلة الطالب التعليمية.

الذكاء الاصطناعي التوليدي في مجال الخدمات اللوجستية وسلسلة التوريد

قد لا تبدو الخدمات اللوجستية - فن وعلم نقل البضائع وإدارة سلاسل التوريد - مجالًا تقليديًا للذكاء الاصطناعي التوليدي، إلا أن حل المشكلات والتخطيط الإبداعي عنصران أساسيان في هذا المجال. يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أن يُسهم في ذلك من خلال محاكاة السيناريوهات، وتحسين الخطط، وحتى التحكم في الأنظمة الروبوتية. يكمن الهدف في الخدمات اللوجستية في تحقيق الكفاءة وتوفير التكاليف، وهو ما يتوافق تمامًا مع نقاط قوة الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات واقتراح الحلول. فإلى أي مدى يمكن للذكاء الاصطناعي أن يصل في إدارة سلاسل التوريد والعمليات اللوجستية بشكل مستقل؟

القدرات الحالية (2025): التحسين والتبسيط تحت إشراف بشري

اليوم، يتم تطبيق الذكاء الاصطناعي (بما في ذلك بعض الأساليب التوليدية) في مجال الخدمات اللوجستية بشكل أساسي كأداة لدعم اتخاذ القرارات :

• تحسين المسارات: تستخدم شركات مثل UPS وFedEx خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحسين مسارات التوصيل، مما يضمن اختيار السائقين لأكثر الطرق كفاءة. تقليديًا، كانت هذه الخوارزميات تعتمد على بحوث العمليات، ولكن الآن، يمكن للأساليب التوليدية أن تساعد في استكشاف استراتيجيات توجيه بديلة في ظل ظروف مختلفة (حركة المرور، الأحوال الجوية). وبينما يقترح الذكاء الاصطناعي المسارات، يحدد موظفو التوزيع أو المديرون المعايير (مثل الأولويات) ويمكنهم تعديلها عند الحاجة.

• تخطيط التحميل والمساحة: يُمكن للذكاء الاصطناعي توليد خطط تحميل مثالية (تحديد مكان وضع كل صندوق) لتعبئة الشاحنات أو حاويات الشحن. قد يُنتج الذكاء الاصطناعي التوليدي عدة تكوينات للتعبئة لتحقيق أقصى استفادة من المساحة، ما يُتيح للبشر اختيار الحلول المناسبة. وقد أبرزت دراسةٌ هذا الأمر، حيث أشارت إلى أن الشاحنات غالبًا ما تسير فارغة بنسبة 30% في الولايات المتحدة، وأن التخطيط المُحسّن - المدعوم بالذكاء الاصطناعي - يُمكن أن يُقلل من هذا الهدر ( أهم حالات استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في الخدمات اللوجستية ). تهدف خطط التحميل المُولّدة بواسطة الذكاء الاصطناعي إلى خفض تكاليف الوقود والانبعاثات، وفي بعض المستودعات، يتم تنفيذها بأقل قدر من التعديلات اليدوية.

• التنبؤ بالطلب وإدارة المخزون: تستطيع نماذج الذكاء الاصطناعي التنبؤ بالطلب على المنتجات ووضع خطط إعادة التخزين. قد يحاكي نموذج توليدي سيناريوهات طلب مختلفة (على سبيل المثال، يتخيل الذكاء الاصطناعي زيادة مفاجئة في الطلب بسبب عطلة قادمة) ويخطط للمخزون وفقًا لذلك. يساعد هذا مديري سلسلة التوريد على الاستعداد. حاليًا، يقدم الذكاء الاصطناعي تنبؤات واقتراحات، لكن القرار النهائي بشأن مستويات الإنتاج أو الطلبات عادةً ما يكون بيد البشر.

• تقييم المخاطر: تواجه سلاسل التوريد العالمية اضطرابات (كوارث طبيعية، تأخيرات في الموانئ، مشاكل سياسية). تقوم أنظمة الذكاء الاصطناعي حاليًا بتحليل الأخبار والبيانات لتحديد المخاطر المحتملة. على سبيل المثال، تستخدم إحدى شركات الخدمات اللوجستية الذكاء الاصطناعي التوليدي لمسح الإنترنت وتحديد ممرات النقل الخطرة (المناطق التي يُحتمل أن تشهد مشاكل بسبب، على سبيل المثال، إعصار قادم أو اضطرابات) ( أهم حالات استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في الخدمات اللوجستية ). بناءً على هذه المعلومات، يمكن للمخططين إعادة توجيه الشحنات تلقائيًا لتجنب المناطق الخطرة. في بعض الحالات، قد يقترح الذكاء الاصطناعي تلقائيًا تغييرات في المسار أو وسيلة النقل، والتي يوافق عليها البشر بعد ذلك.

• أتمتة المستودعات: تعتمد العديد من المستودعات على الأتمتة الجزئية باستخدام الروبوتات في عمليات التجميع والتعبئة. ويمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي توزيع المهام ديناميكيًا بين الروبوتات والبشر لتحقيق انسيابية مثالية. فعلى سبيل المثال، قد يقوم نظام الذكاء الاصطناعي بإنشاء قائمة مهام لروبوتات التجميع كل صباح بناءً على الطلبات. وغالبًا ما يتم تنفيذ هذه العملية بشكل مستقل تمامًا، حيث يقتصر دور المديرين على مراقبة مؤشرات الأداء الرئيسية؛ فإذا ارتفعت الطلبات بشكل غير متوقع، يقوم الذكاء الاصطناعي بتعديل العمليات تلقائيًا.

• إدارة الأساطيل: يساعد الذكاء الاصطناعي في جدولة صيانة المركبات من خلال تحليل الأنماط وإنشاء جداول صيانة مثالية تقلل من وقت التوقف. كما يمكنه تجميع الشحنات لتقليل عدد الرحلات. ويمكن لبرامج الذكاء الاصطناعي اتخاذ هذه القرارات تلقائيًا طالما أنها تلبي متطلبات الخدمة.

بشكل عام، اعتبارًا من عام 2025، يحدد البشر الأهداف (مثل: "تقليل التكلفة مع ضمان التسليم خلال يومين")، بينما يقوم الذكاء الاصطناعي بإنتاج الحلول أو الجداول الزمنية لتحقيقها. يمكن للأنظمة العمل بشكل يومي دون تدخل حتى حدوث أمر غير معتاد. تتضمن الكثير من العمليات اللوجستية قرارات متكررة (متى يجب أن تغادر هذه الشحنة؟ من أي مستودع يتم تنفيذ هذا الطلب؟)، والتي يمكن للذكاء الاصطناعي تعلم اتخاذها باستمرار. تثق الشركات تدريجيًا بالذكاء الاصطناعي للتعامل مع هذه القرارات الدقيقة، ولا تُبلغ المديرين إلا عند حدوث استثناءات.

التوقعات للفترة 2030-2035: سلاسل التوريد ذاتية القيادة

في العقد القادم، يمكننا أن نتصور تنسيقاً أكثر استقلالية في مجال الخدمات اللوجستية مدفوعاً بالذكاء الاصطناعي:

• المركبات ذاتية القيادة والطائرات المسيّرة: على الرغم من أن الشاحنات ذاتية القيادة وطائرات التوصيل المسيّرة تُعدّ موضوعًا أوسع نطاقًا في مجال الذكاء الاصطناعي والروبوتات، إلا أنها تُؤثر بشكل مباشر على قطاع الخدمات اللوجستية. بحلول عام 2030، إذا ما تم التغلب على التحديات التنظيمية والتقنية، فقد نرى أنظمة ذكاء اصطناعي تقود الشاحنات على الطرق السريعة بشكل روتيني، أو طائرات مسيّرة تتولى توصيل الطلبات في المدن. ستتخذ هذه الأنظمة قرارات فورية (تغيير المسارات، تجنب العوائق) دون الحاجة إلى سائقين بشريين. يكمن الجانب الإبداعي في كيفية تعلم هذه الأنظمة من كميات هائلة من البيانات والمحاكاة، ما يُتيح لها "التدريب" على سيناريوهات لا حصر لها. يمكن لأسطول كامل من المركبات ذاتية القيادة العمل على مدار الساعة، مع اقتصار دور البشر على المراقبة عن بُعد. هذا يُلغي عنصرًا بشريًا كبيرًا (السائقين) من العمليات اللوجستية، ما يُعزز الاستقلالية بشكل كبير.

• سلاسل التوريد ذاتية الإصلاح: من المرجح استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لمحاكاة سيناريوهات سلاسل التوريد باستمرار وإعداد خطط طوارئ. بحلول عام 2035، قد يتمكن الذكاء الاصطناعي من اكتشاف إغلاق مصنع أحد الموردين تلقائيًا (عبر الأخبار أو مصادر البيانات) وتحويل فورًا إلى موردين بديلين تم التحقق منهم مسبقًا في المحاكاة. هذا يعني أن سلسلة التوريد "تتعافى" من الاضطرابات بفضل مبادرة الذكاء الاصطناعي. وسيتم إبلاغ المديرين البشريين بما فعله الذكاء الاصطناعي، بدلًا من إبلاغهم هم من بدأوا الحلول البديلة.

• تحسين إدارة المخزون من البداية إلى النهاية: يمكن للذكاء الاصطناعي إدارة المخزون ذاتيًا عبر شبكة كاملة من المستودعات والمتاجر. سيُحدد متى وأين يتم نقل البضائع (ربما باستخدام الروبوتات أو المركبات الآلية)، مع الحفاظ على الكمية المناسبة من المخزون في كل موقع. يُدير الذكاء الاصطناعي فعليًا مركز التحكم في سلسلة التوريد: حيث يرصد جميع التدفقات ويُجري التعديلات في الوقت الفعلي. بحلول عام 2035، قد يعني مفهوم سلسلة التوريد "ذاتية القيادة" أن النظام سيُحدد أفضل خطة توزيع يوميًا، ويطلب المنتجات، ويُجدول عمليات الإنتاج في المصانع، ويُرتب النقل تلقائيًا. سيُشرف البشر على الاستراتيجية العامة ويتعاملون مع الحالات الاستثنائية التي تتجاوز فهم الذكاء الاصطناعي الحالي.

• التصميم التوليدي في مجال الخدمات اللوجستية: قد نشهد استخدام الذكاء الاصطناعي لتصميم شبكات سلاسل التوريد الجديدة. على سبيل المثال، إذا توسعت شركة ما إلى منطقة جديدة، يمكن للذكاء الاصطناعي توليد مواقع المستودعات المثلى، وخطوط النقل، وسياسات إدارة المخزون لتلك المنطقة بناءً على البيانات المتاحة - وهو ما يقوم به المستشارون والمحللون اليوم. بحلول عام 2030، قد تعتمد الشركات على توصيات الذكاء الاصطناعي في اختيار تصميم سلاسل التوريد، واثقةً من قدرته على تقييم العوامل بسرعة أكبر، وربما إيجاد حلول مبتكرة (مثل مراكز التوزيع غير التقليدية) التي قد يغفل عنها البشر.

• التكامل مع التصنيع (الثورة الصناعية الرابعة): لا تعمل الخدمات اللوجستية بمعزل عن الإنتاج، بل تتكامل معه. قد تمتلك مصانع المستقبل أنظمة ذكاء اصطناعي توليدية لجدولة عمليات الإنتاج، وطلب المواد الخام في الوقت المناسب، ثم توجيه شبكة الخدمات اللوجستية لشحن المنتجات فورًا. قد يعني هذا التكامل مع الذكاء الاصطناعي تقليل الاعتماد على التخطيط البشري بشكل عام، مما يُنشئ سلسلة سلسة من التصنيع إلى التسليم، مدفوعة بخوارزميات تُحسّن التكلفة والسرعة والاستدامة. وبحلول عام 2025، أصبحت سلاسل التوريد عالية الأداء تعتمد على البيانات، وبحلول عام 2035، قد تعتمد بشكل كبير على الذكاء الاصطناعي.

• خدمة عملاء ديناميكية في مجال الخدمات اللوجستية: بالاعتماد على الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي في سلاسل التوريد التفاعل مباشرةً مع العملاء. على سبيل المثال، إذا رغب عميل كبير في تغيير طلبه بالجملة في اللحظة الأخيرة، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي التفاوض على بدائل مناسبة (مثل: "يمكننا تسليم نصف الكمية الآن، والنصف الآخر الأسبوع المقبل نظرًا للقيود") دون انتظار مدير بشري. يتضمن ذلك فهم الذكاء الاصطناعي التوليدي لكلا الجانبين (حاجة العميل مقابل القدرة التشغيلية) واتخاذ قرارات تضمن سلاسة العمليات مع تلبية احتياجات العملاء.

تتمثل الفائدة المتوقعة في نظام لوجستي أكثر كفاءة ومرونة واستجابة . وتتوقع الشركات وفورات هائلة - فقد قدرت شركة ماكينزي أن تحسينات سلسلة التوريد المدعومة بالذكاء الاصطناعي يمكن أن تخفض التكاليف بشكل كبير وتحسن مستويات الخدمة، مما يضيف قيمة محتملة تبلغ تريليونات الدولارات عبر مختلف الصناعات ( حالة الذكاء الاصطناعي في عام 2023: عام انطلاقة الذكاء الاصطناعي التوليدي | ماكينزي ).

مع ذلك، ينطوي منح الذكاء الاصطناعي مزيدًا من التحكم على مخاطر، مثل حدوث أخطاء متتالية إذا كان منطق الذكاء الاصطناعي معيبًا (على سبيل المثال، السيناريو الشهير لسلسلة توريد تعتمد على الذكاء الاصطناعي تتسبب عن غير قصد في نفاد مخزون شركة ما بسبب خطأ في النموذج). من المرجح أن تبقى الضمانات، مثل "مشاركة العنصر البشري في عملية اتخاذ القرارات الكبرى" أو على الأقل لوحات التحكم التي تسمح بالتدخل البشري السريع، قائمة حتى عام 2035. ومع مرور الوقت، ومع إثبات صحة قرارات الذكاء الاصطناعي، سيزداد ارتياح البشر للتراجع عن دورهم.

من المثير للاهتمام أن الذكاء الاصطناعي، من خلال سعيه لتحقيق الكفاءة المثلى، قد يتخذ أحيانًا خيارات تتعارض مع تفضيلات البشر أو الممارسات التقليدية. على سبيل المثال، قد يؤدي التركيز على التحسين فقط إلى تقليل المخزون إلى أدنى حد، وهو أمر فعال ولكنه قد يبدو محفوفًا بالمخاطر. قد يضطر متخصصو سلاسل التوريد في عام 2030 إلى إعادة النظر في حدسهم، لأن الذكاء الاصطناعي، من خلال تحليله للبيانات الضخمة، قد يُثبت أن استراتيجيته غير التقليدية أكثر فعالية.

أخيرًا، يجب أن نضع في اعتبارنا أن القيود المادية (البنية التحتية، وسرعات العمليات المادية) تحدّ من سرعة تطور الخدمات اللوجستية، لذا فإن الثورة هنا تتمحور حول التخطيط الذكي واستخدام الأصول بكفاءة، وليس حول واقع مادي جديد كليًا. ولكن حتى في ظل هذه القيود، يمكن للحلول الإبداعية للذكاء الاصطناعي التوليدي والتحسين المستمر أن تُحسّن بشكل كبير كيفية نقل البضائع حول العالم بأقل قدر من التخطيط اليدوي.

باختصار، قد تعمل الخدمات اللوجستية بحلول عام 2035 على غرار آلة مؤتمتة تعمل بكفاءة عالية: تتدفق البضائع بكفاءة، وتتكيف المسارات في الوقت الفعلي مع الاضطرابات، وتدير المستودعات نفسها بواسطة الروبوتات، ويتعلم النظام بأكمله ويتحسن باستمرار من البيانات - كل ذلك يتم تنسيقه بواسطة الذكاء الاصطناعي التوليدي الذي يعمل كعقل للعملية.

الذكاء الاصطناعي التوليدي في مجال التمويل والأعمال

يعتمد القطاع المالي بشكل كبير على المعلومات - من تقارير وتحليلات وتواصل مع العملاء - مما يجعله بيئة خصبة للذكاء الاصطناعي التوليدي. فمن الخدمات المصرفية إلى إدارة الاستثمار والتأمين، تستكشف المؤسسات استخدام الذكاء الاصطناعي لأتمتة العمليات واستخلاص الرؤى. والسؤال المطروح هو: ما هي المهام المالية التي يمكن للذكاء الاصطناعي إنجازها بكفاءة عالية دون إشراف بشري، نظرًا لأهمية الدقة والثقة في هذا المجال؟

القدرات الحالية (2025): التقارير الآلية ودعم اتخاذ القرارات

حتى اليوم، يساهم الذكاء الاصطناعي التوليدي في مجال التمويل بعدة طرق، وغالبًا ما يكون ذلك تحت إشراف بشري:

• إعداد التقارير: تُصدر البنوك والمؤسسات المالية العديد من التقارير، مثل ملخصات الأرباح، والتعليقات السوقية، وتحليلات المحافظ الاستثمارية، وغيرها. ويُستخدم الذكاء الاصطناعي حاليًا في صياغة هذه التقارير. فعلى سبيل المثال، طوّرت بلومبيرغ BloombergGPT ، وهو نموذج لغوي ضخم مُدرّب على البيانات المالية، للمساعدة في مهام مثل تصنيف الأخبار والإجابة على الأسئلة لمستخدميها ( الذكاء الاصطناعي التوليدي قادم إلى عالم التمويل ). ورغم أن استخدامه الأساسي هو مساعدة البشر في العثور على المعلومات، إلا أنه يُظهر الدور المتنامي للذكاء الاصطناعي. كما قامت شركة Automated Insights (التي تعاونت معها وكالة أسوشيتد برس) بإعداد مقالات مالية. وتستخدم العديد من النشرات الاستثمارية الذكاء الاصطناعي لتلخيص تحركات السوق اليومية أو المؤشرات الاقتصادية. وعادةً ما يراجع البشر هذه التقارير قبل إرسالها إلى العملاء، ولكنها عملية تحرير سريعة وليست كتابة من الصفر.

• التواصل مع العملاء: في مجال الخدمات المصرفية للأفراد، تتولى روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي معالجة استفسارات العملاء حول أرصدة الحسابات، والمعاملات، ومعلومات المنتجات (مدمجةً بذلك في مجال خدمة العملاء). كما يمكن للذكاء الاصطناعي إنشاء رسائل أو تنبيهات مالية مُخصصة. على سبيل المثال، قد يحدد نظام الذكاء الاصطناعي إمكانية توفير العميل للرسوم، فيقوم تلقائيًا بصياغة رسالة تقترح عليه تغيير نوع حسابه، ثم تُرسل هذه الرسالة بأقل تدخل بشري. يُعد هذا النوع من التواصل المُخصص على نطاق واسع أحد الاستخدامات الحالية للذكاء الاصطناعي في القطاع المالي.

• كشف الاحتيال والتنبيهات: يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي المساعدة في إنشاء سرديات أو تفسيرات للحالات الشاذة التي ترصدها أنظمة مكافحة الاحتيال. على سبيل المثال، إذا تم رصد نشاط مشبوه، فقد يُنشئ الذكاء الاصطناعي رسالة توضيحية للعميل ("لاحظنا تسجيل دخول من جهاز جديد...") أو تقريرًا للمحللين. يتم الكشف تلقائيًا (باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي لكشف الحالات الشاذة)، وتتزايد أتمتة التواصل، مع أن الإجراءات النهائية (حظر الحساب) غالبًا ما تخضع لمراجعة بشرية.

• الاستشارات المالية (بشكل محدود): تستخدم بعض منصات الاستثمار الآلية (المستشارون الآليون) خوارزميات (ليس بالضرورة ذكاءً اصطناعياً توليدياً) لإدارة المحافظ الاستثمارية دون تدخل بشري. وقد بدأ الذكاء الاصطناعي التوليدي بالظهور، على سبيل المثال، من خلال توليد تعليقات حول أسباب إجراء صفقات معينة أو ملخص لأداء المحفظة مصمم خصيصاً للعميل. مع ذلك، لا تزال الاستشارات المالية البحتة (مثل التخطيط المالي المعقد) تعتمد في الغالب على العنصر البشري أو الخوارزميات القائمة على قواعد محددة؛ أما تقديم استشارات توليدية حرة دون إشراف فهو أمر محفوف بالمخاطر نظراً للمسؤولية القانونية المترتبة على الخطأ.

• تقييم المخاطر والاكتتاب: تختبر شركات التأمين الذكاء الاصطناعي لكتابة تقارير تقييم المخاطر تلقائيًا، أو حتى صياغة وثائق التأمين. فعلى سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي، عند توفر بيانات عن عقار ما، إنشاء مسودة وثيقة تأمين أو تقرير اكتتاب يصف عوامل الخطر. ويراجع البشر هذه المخرجات حاليًا لأن أي خطأ في العقد قد يكون مكلفًا.

• تحليل البيانات والرؤى: يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل البيانات المالية أو الأخبار واستخلاص ملخصات منها. يستخدم المحللون أدواتٍ تُتيح لهم تلخيص تقرير سنوي من 100 صفحة في نقاط رئيسية، أو استخلاص أهم النتائج من نص مكالمة الأرباح. تُوفّر هذه الملخصات الوقت، ويمكن استخدامها مباشرةً في اتخاذ القرارات أو مشاركتها مع جهات أخرى، ولكن يُنصح المحللون المُحنّكون بالتحقق من التفاصيل الهامة.

باختصار، يعمل الذكاء الاصطناعي الحالي في مجال التمويل كمحلل/كاتب لا يكلّ ، يُنتج محتوىً يُنقّحه البشر. ويقتصر استخدامه المستقل تمامًا في الغالب على مجالات محددة جيدًا، مثل الأخبار القائمة على البيانات (دون الحاجة إلى رأي شخصي) أو الردود على استفسارات خدمة العملاء. أما الاعتماد المباشر على الذكاء الاصطناعي في اتخاذ قرارات مالية (مثل تحويل الأموال، وتنفيذ الصفقات خارج نطاق الخوارزميات المُعدّة مسبقًا) فهو نادر الحدوث نظرًا لخطورة الوضع وكثرة التدقيق التنظيمي.

التوقعات للفترة 2030-2035: محللو الذكاء الاصطناعي وعمليات التمويل المستقلة

وبالنظر إلى المستقبل، بحلول عام 2035، قد يكون الذكاء الاصطناعي التوليدي مندمجاً بعمق في العمليات المالية، ومن المحتمل أن يتولى العديد من المهام بشكل مستقل:

• محللو الذكاء الاصطناعي الماليون: قد نشهد أنظمة ذكاء اصطناعي قادرة على تحليل الشركات والأسواق وتقديم توصيات أو تقارير بمستوى محلل أبحاث الأسهم البشري. بحلول عام 2030، من المتوقع أن يتمكن الذكاء الاصطناعي من قراءة جميع البيانات المالية للشركة، ومقارنتها ببيانات القطاع، وإصدار تقرير توصية استثمارية (شراء/بيع مع بيان الأسباب) بشكل مستقل. تستخدم بعض صناديق التحوط بالفعل الذكاء الاصطناعي لتوليد إشارات التداول؛ وبحلول ثلاثينيات القرن الحالي، قد تصبح تقارير أبحاث الذكاء الاصطناعي شائعة. قد يبدأ مديرو المحافظ الاستثمارية بالاعتماد على التحليلات التي يُنتجها الذكاء الاصطناعي كأحد المدخلات الرئيسية. بل إن هناك إمكانية للذكاء الاصطناعي لإدارة المحافظ الاستثمارية بشكل مستقل: من خلال المراقبة المستمرة وإعادة توازن الاستثمارات وفقًا لاستراتيجية محددة مسبقًا. في الواقع، التداول الخوارزمي مؤتمت بشكل كبير بالفعل، وقد يُساهم الذكاء الاصطناعي التوليدي في جعل الاستراتيجيات أكثر مرونة من خلال توليد نماذج تداول جديدة واختبارها بنفسه.

• التخطيط المالي الآلي: يمكن لمستشاري الذكاء الاصطناعي الموجهين للمستهلكين إدارة التخطيط المالي الروتيني للأفراد. بحلول عام 2030، قد تُخبر الذكاء الاصطناعي بأهدافك (شراء منزل، الادخار للتعليم الجامعي) ليُنشئ لك خطة مالية شاملة (ميزانية، توزيع الاستثمارات، اقتراحات تأمينية) مُصممة خصيصًا لك. في البداية، قد يُراجعها مُخطط مالي بشري، ولكن مع ازدياد الثقة، يُمكن تقديم هذه النصائح مباشرةً للمستهلكين، مع توضيحات مناسبة. يكمن التحدي الرئيسي في ضمان امتثال نصائح الذكاء الاصطناعي للوائح وأن تكون في مصلحة العميل. إذا تم حل هذه المعضلة، سيُتيح الذكاء الاصطناعي الحصول على استشارات مالية أساسية بتكلفة منخفضة.

• أتمتة العمليات الإدارية: قد تتولى تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي معالجة العديد من مستندات العمليات الإدارية بشكل مستقل، مثل طلبات القروض وتقارير الامتثال وملخصات التدقيق. على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي استيعاب جميع بيانات المعاملات وإنشاء تقرير تدقيق يُشير إلى أي ملاحظات. في عام 2035، قد يقضي المدققون وقتًا أطول في مراجعة الاستثناءات التي يُشير إليها الذكاء الاصطناعي بدلًا من مراجعة جميع المستندات بأنفسهم. وبالمثل، فيما يتعلق بالامتثال، يمكن للذكاء الاصطناعي إنشاء تقارير الأنشطة المشبوهة (SARs) للجهات التنظيمية دون الحاجة إلى محلل لكتابتها من الصفر. قد يصبح التوليد التلقائي لهذه المستندات الروتينية، مع اقتصار الإشراف البشري على الحالات الاستثنائية، أمرًا شائعًا.

• مطالبات التأمين والاكتتاب: يمكن للذكاء الاصطناعي معالجة مطالبات التأمين (مع الأدلة المصورة وغيرها)، وتحديد التغطية، وإصدار خطاب قرار الدفع تلقائيًا. قد نصل إلى مرحلة تُسوى فيها المطالبات البسيطة (مثل حوادث السيارات ذات البيانات الواضحة) بالكامل بواسطة الذكاء الاصطناعي في غضون دقائق من تقديمها. ويمكن أن يكون اكتتاب وثائق التأمين الجديدة مماثلاً: حيث يُقيّم الذكاء الاصطناعي المخاطر ويُحدد شروط الوثيقة. وبحلول عام ٢٠٣٥، ربما تُحال الحالات المعقدة أو التي تقع على الحد الفاصل فقط إلى مكتتبي التأمين البشريين.

• الاحتيال والأمن: من المرجح أن يصبح الذكاء الاصطناعي أكثر أهمية في كشف الاحتيال والتهديدات الإلكترونية في القطاع المالي والتصدي لها. قد تراقب أنظمة الذكاء الاصطناعي المستقلة المعاملات في الوقت الفعلي وتتخذ إجراءات فورية (كحظر الحسابات أو تجميد المعاملات) عند استيفاء معايير محددة، ثم تقدم تفسيراً منطقياً. السرعة عامل حاسم هنا، لذا يُفضّل تقليل التدخل البشري إلى أدنى حد. أما الجانب الإبداعي فيكمن في إيصال هذه الإجراءات إلى العملاء أو الجهات التنظيمية بوضوح.

• الدعم التنفيذي: تخيّل "رئيسًا تنفيذيًا" يعمل بالذكاء الاصطناعي، قادرًا على إعداد تقارير أعمال فورية للمديرين التنفيذيين. اسأل: "كيف كان أداء قسمنا الأوروبي هذا الربع؟ وما هي العوامل الرئيسية مقارنةً بالعام الماضي؟" وسيقوم الذكاء الاصطناعي بإعداد تقرير موجز مدعوم برسوم بيانية دقيقة، مستندًا إلى البيانات. قد يصبح هذا النوع من إعداد التقارير والتحليلات الديناميكية والمستقلة سهلًا كالمحادثة. بحلول عام 2030، قد يحلّ استخدام الذكاء الاصطناعي للحصول على معلومات الأعمال، والوثوق به لتقديم إجابات صحيحة، محل التقارير الثابتة إلى حد كبير، وربما حتى بعض وظائف المحللين.

من التوقعات المثيرة للاهتمام: بحلول ثلاثينيات القرن الحالي، قد تُولّد غالبية المحتوى المالي (الأخبار والتقارير وغيرها) بواسطة الذكاء الاصطناعي . تستخدم بالفعل مؤسسات إعلامية مثل داو جونز ورويترز أنظمة آلية في بعض الأخبار. وإذا استمر هذا التوجه، ونظرًا للزيادة الهائلة في البيانات المالية، فقد يتولى الذكاء الاصطناعي مسؤولية فرز معظمها ونشرها.

ومع ذلك، ستكون الثقة والتحقق عنصرين أساسيين. فالقطاع المالي يخضع لتنظيمات صارمة، وأي نظام ذكاء اصطناعي يعمل بشكل مستقل سيحتاج إلى استيفاء معايير دقيقة

• ضمان عدم وجود أوهام (لا يمكنك أن تجعل محلل الذكاء الاصطناعي يخترع مقياسًا ماليًا غير حقيقي - فقد يؤدي ذلك إلى تضليل الأسواق).

• تجنب التحيز أو الممارسات غير القانونية (مثل التمييز غير المقصود في قرارات الإقراض بسبب بيانات التدريب المتحيزة).

• قابلية التدقيق: من المرجح أن تشترط الجهات التنظيمية أن تكون قرارات الذكاء الاصطناعي قابلة للتفسير. فإذا رفض نظام ذكاء اصطناعي قرضًا أو اتخذ قرارًا تجاريًا، فلا بد من وجود مبرر قابل للفحص. قد تكون النماذج التوليدية غامضة بعض الشيء، لذا يُتوقع تطوير ذكاء اصطناعي قابلة للتفسير لجعل قراراتها شفافة.

من المرجح أن تشهد السنوات العشر القادمة تعاونًا وثيقًا بين خبراء الذكاء الاصطناعي والمتخصصين في الشؤون المالية، مع توسيع نطاق الاستقلالية تدريجيًا مع ازدياد الثقة. ستتحقق المكاسب المبكرة في مجال الأتمتة منخفضة المخاطر (مثل إعداد التقارير). أما القرارات الأساسية، كقرارات الائتمان أو اختيار الاستثمارات، فستكون أكثر صعوبة، ولكن حتى في هذه الحالة، ومع تراكم سجل أداء الذكاء الاصطناعي، قد تمنحه الشركات مزيدًا من الاستقلالية. على سبيل المثال، قد يُدار صندوق استثماري يعتمد على الذكاء الاصطناعي تحت إشراف بشري لا يتدخل إلا في حال انحراف الأداء أو إذا رصد الذكاء الاصطناعي أي شكوك.

من الناحية الاقتصادية، قدّرت شركة ماكينزي أن الذكاء الاصطناعي (وخاصةً الذكاء الاصطناعي التوليدي) قد يُضيف قيمة تتراوح بين 200 و340 مليار دولار أمريكي إلى القطاع المصرفي سنويًا، مع تأثيرات مماثلة في قطاعي التأمين وأسواق رأس المال ( حالة الذكاء الاصطناعي في عام 2023: عام انطلاقة الذكاء الاصطناعي التوليدي | ماكينزي ) ( ما هو مستقبل الذكاء الاصطناعي التوليدي؟ | ماكينزي ). ويتحقق ذلك من خلال رفع الكفاءة وتحسين نتائج اتخاذ القرارات. وللاستفادة من هذه القيمة، من المرجح أن يتم إسناد جزء كبير من التحليلات المالية الروتينية والتواصل إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي.

باختصار، بحلول عام 2035، قد يصبح الذكاء الاصطناعي التوليدي بمثابة جيش من المحللين والمستشارين والموظفين المبتدئين العاملين في القطاع المالي، حيث يقومون بمعظم الأعمال الروتينية وبعض التحليلات المعقدة بشكل مستقل. سيظل البشر يحددون الأهداف ويتعاملون مع الاستراتيجيات رفيعة المستوى، وعلاقات العملاء، والإشراف. سيتوخى القطاع المالي الحذر، وسيوسع نطاق الاستقلالية تدريجيًا، لكن من الواضح أن المزيد من معالجة المعلومات، وحتى توصيات اتخاذ القرارات، ستعتمد على الذكاء الاصطناعي. من الناحية المثالية، سيؤدي هذا إلى خدمة أسرع (قروض فورية، استشارات على مدار الساعة)، وتكاليف أقل، وربما مزيد من الموضوعية (قرارات مبنية على أنماط البيانات). لكن الحفاظ على الثقة سيكون أمرًا بالغ الأهمية؛ إذ يمكن لخطأ واحد كبير في الذكاء الاصطناعي في القطاع المالي أن يتسبب في أضرار جسيمة (تخيل انهيارًا مفاجئًا في السوق بسبب الذكاء الاصطناعي أو حرمان آلاف الأشخاص من استحقاقاتهم عن طريق الخطأ). لذا، من المرجح أن تستمر الضوابط والضوابط البشرية، خاصة فيما يتعلق بالمعاملات التي تواجه المستهلك، حتى مع ازدياد استقلالية عمليات المكاتب الخلفية.

التحديات والاعتبارات الأخلاقية

في جميع هذه المجالات، ومع تزايد مسؤوليات الذكاء الاصطناعي التوليدي المستقلة، تبرز مجموعة من التحديات المشتركة والأسئلة الأخلاقية. إن ضمان أن يكون الذكاء الاصطناعي عاملاً مستقلاً موثوقاً ومفيداً ليس مجرد مهمة تقنية، بل مهمة مجتمعية أيضاً. فيما يلي، نوضح أهم المخاوف وكيفية معالجتها (أو كيفية معالجتها مستقبلاً):

الموثوقية والدقة

مشكلة الوهم: قد تُنتج نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي مخرجات غير صحيحة أو مُختلقة بالكامل تبدو واثقة. ويُصبح هذا الأمر خطيرًا للغاية عندما لا يكون هناك عنصر بشري في عملية التحقق من الأخطاء. فقد يُعطي برنامج الدردشة الآلي العميل تعليمات خاطئة، أو قد يحتوي تقرير مكتوب بواسطة الذكاء الاصطناعي على إحصائية مُختلقة. اعتبارًا من عام 2025، تُعتبر عدم الدقة الخطر الأكبر الذي يُواجه الذكاء الاصطناعي التوليدي من وجهة نظر المؤسسات ( حالة الذكاء الاصطناعي في عام 2023: عام انطلاقة الذكاء الاصطناعي التوليدي | ماكينزي ) ( حالة الذكاء الاصطناعي: دراسة استقصائية عالمية | ماكينزي ). وللحد من هذه المشكلة، يجري العمل على استخدام تقنيات مثل التحقق من الحقائق باستخدام قواعد البيانات، وتحسين بنية النموذج، والتعلم المعزز مع التغذية الراجعة. ومن المُرجح أن تحتاج أنظمة الذكاء الاصطناعي المستقلة إلى اختبارات دقيقة، وربما تحقق رسمي، للمهام الحساسة (مثل توليد التعليمات البرمجية التي قد تُؤدي إلى ظهور أخطاء أو ثغرات أمنية في حال كانت خاطئة).

الاتساق: يجب أن تعمل أنظمة الذكاء الاصطناعي بكفاءة عالية على مر الزمن وفي مختلف السيناريوهات. على سبيل المثال، قد يُحسِن نظام الذكاء الاصطناعي الأداء في الأسئلة القياسية، ولكنه قد يُواجه صعوبات في الحالات الاستثنائية. ويتطلب ضمان الأداء المتسق بيانات تدريب واسعة النطاق تُغطي مواقف متنوعة، بالإضافة إلى مراقبة مستمرة. وتعتزم العديد من المؤسسات اعتماد مناهج هجينة - حيث يعمل الذكاء الاصطناعي، ولكن يتم تدقيق عينات عشوائية منه بواسطة البشر - لتقييم معدلات الدقة المستمرة.

آليات الأمان: عندما يكون الذكاء الاصطناعي مستقلاً، يصبح إدراكه لشكوكه أمرًا بالغ الأهمية. ينبغي تصميم النظام بحيث "يعرف متى يجهل". على سبيل المثال، إذا لم يكن طبيب الذكاء الاصطناعي متأكدًا من التشخيص، فعليه أن يُشير إلى ضرورة مراجعة بشرية بدلاً من تقديم تخمين عشوائي. يُعدّ دمج تقدير الشكوك في مخرجات الذكاء الاصطناعي (ووضع عتبات للإحالة البشرية التلقائية) مجالًا نشطًا للتطوير.

التحيز والإنصاف

تتعلم أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدية من البيانات التاريخية التي قد تحتوي على تحيزات (عرقية، جنسية، إلخ). وقد يؤدي الذكاء الاصطناعي المستقل إلى استمرار هذه التحيزات أو حتى تضخيمها

• في عمليات التوظيف أو القبول، قد يقوم نظام الذكاء الاصطناعي باتخاذ قرارات تمييزية بشكل غير عادل إذا كانت بيانات التدريب الخاصة به متحيزة.

• في مجال خدمة العملاء، قد يستجيب الذكاء الاصطناعي بشكل مختلف للمستخدمين بناءً على اللهجة أو عوامل أخرى ما لم يتم فحصه بعناية.

• في المجالات الإبداعية، قد لا يمثل الذكاء الاصطناعي ثقافات أو أنماطاً معينة تمثيلاً كافياً إذا كانت مجموعة التدريب غير متوازنة.

يتطلب معالجة هذا الأمر تنظيمًا دقيقًا لمجموعات البيانات، واختبارًا للتحيز، وربما تعديلات خوارزمية لضمان العدالة. الشفافية أساسية: سيتعين على الشركات الكشف عن معايير اتخاذ قرارات الذكاء الاصطناعي، لا سيما إذا كان الذكاء الاصطناعي المستقل يؤثر على فرص أو حقوق الأفراد (مثل الحصول على قرض أو وظيفة). وقد بدأ المنظمون بالفعل في إيلاء هذا الأمر اهتمامًا؛ فعلى سبيل المثال، من المرجح أن يتطلب قانون الذكاء الاصطناعي للاتحاد الأوروبي (الذي يجري العمل عليه منذ منتصف العقد الحالي) إجراء تقييمات للتحيز لأنظمة الذكاء الاصطناعي عالية المخاطر.

المساءلة والمسؤولية القانونية

عندما يتسبب نظام ذكاء اصطناعي يعمل بشكل مستقل في حدوث ضرر أو يرتكب خطأً، فمن المسؤول؟ الأطر القانونية تتطور في هذا الشأن

• من المرجح أن تتحمل الشركات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي المسؤولية القانونية، تمامًا كما تتحمل مسؤولية تصرفات موظفيها. فعلى سبيل المثال، إذا قدم نظام ذكاء اصطناعي نصيحة مالية خاطئة أدت إلى خسارة، فقد تضطر الشركة إلى تعويض العميل.

• هناك جدل حول "شخصية" الذكاء الاصطناعي، أو ما إذا كان الذكاء الاصطناعي المتقدم قد يتحمل جزءًا من المسؤولية، لكن هذا الأمر لا يزال نظريًا. عمليًا، ستُلقى اللائمة على المطورين أو المشغلين.

• قد تظهر منتجات تأمينية جديدة لتغطية حالات فشل الذكاء الاصطناعي. فإذا تسببت شاحنة ذاتية القيادة في حادث، فقد يغطي تأمين الشركة المصنعة ذلك، على غرار تأمين مسؤولية المنتج.

• يُعدّ توثيق قرارات الذكاء الاصطناعي وتسجيلها أمراً بالغ الأهمية لإجراء التحليلات اللاحقة. ففي حال حدوث أي خلل، نحتاج إلى مراجعة مسار قرارات الذكاء الاصطناعي لاستخلاص الدروس وتحديد المسؤولية. وقد تُلزم الجهات التنظيمية بتسجيل إجراءات الذكاء الاصطناعي المستقلة لهذا السبب تحديداً.

الشفافية وقابلية التفسير

من المفترض أن يكون الذكاء الاصطناعي المستقل قادراً على شرح منطقه بعبارات مفهومة للبشر، لا سيما في المجالات الهامة (المالية، والرعاية الصحية، ونظام العدالة). ويسعى مجال الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير إلى كشف غموض هذا المجال

• في حالة رفض طلب قرض من قِبل نظام ذكاء اصطناعي، قد تتطلب اللوائح (مثل قانون تكافؤ فرص الائتمان في الولايات المتحدة) تقديم سبب للمتقدم. لذا، يجب على نظام الذكاء الاصطناعي إخراج عوامل (مثل "ارتفاع نسبة الدين إلى الدخل") كتفسير.

• يستحق المستخدمون الذين يتفاعلون مع الذكاء الاصطناعي (مثل الطلاب الذين يتلقون دروسًا خصوصية من الذكاء الاصطناعي أو المرضى الذين يستخدمون تطبيقات صحية تعتمد على الذكاء الاصطناعي) معرفة كيفية توصل الذكاء الاصطناعي إلى النصائح. وتُبذل جهود حثيثة لجعل عملية التفكير في الذكاء الاصطناعي أكثر قابلية للتتبع، إما عن طريق تبسيط النماذج أو من خلال وجود نماذج تفسيرية متوازية.

• تعني الشفافية أيضاً أن يعرف المستخدمون متى يتعاملون مع الذكاء الاصطناعي ومتى يتعاملون مع إنسان. تميل المبادئ التوجيهية الأخلاقية (وربما بعض القوانين) إلى اشتراط الإفصاح عما إذا كان العميل يتحدث إلى برنامج آلي. هذا يمنع الخداع ويضمن موافقة المستخدم. تقوم بعض الشركات الآن بوضع علامات واضحة على المحتوى المكتوب بواسطة الذكاء الاصطناعي (مثل "هذه المقالة من إنتاج الذكاء الاصطناعي") للحفاظ على ثقة المستخدم.

الخصوصية وحماية البيانات

غالباً ما يحتاج الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى بيانات - بما في ذلك بيانات شخصية حساسة محتملة - لكي يعمل أو يتعلم. يجب أن تحترم العمليات المستقلة الخصوصية

• سيقوم وكيل خدمة عملاء يعمل بالذكاء الاصطناعي بالوصول إلى معلومات الحساب لمساعدة العميل؛ يجب حماية هذه البيانات واستخدامها فقط لهذه المهمة.

• إذا كان بإمكان المعلمين الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي الوصول إلى ملفات تعريف الطلاب، فهناك اعتبارات بموجب قوانين مثل قانون FERPA (في الولايات المتحدة) لضمان خصوصية البيانات التعليمية.

• قد تحتفظ النماذج الكبيرة، دون قصد، بتفاصيل محددة من بيانات التدريب (مثل إعادة إنتاج عنوان شخص ما أثناء التدريب). لذا، تُعدّ تقنيات مثل الخصوصية التفاضلية وإخفاء هوية البيانات في التدريب مهمة لمنع تسريب المعلومات الشخصية في المخرجات المُولّدة.

• تمنح لوائح مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) الأفراد حقوقًا فيما يتعلق بالقرارات الآلية التي تؤثر عليهم. إذ يمكن للأفراد طلب مراجعة بشرية أو عدم الاعتماد كليًا على القرارات الآلية إذا كان لها تأثير كبير عليهم. وبحلول عام 2030، قد تتطور هذه اللوائح مع ازدياد انتشار الذكاء الاصطناعي، لتشمل ربما الحق في الحصول على تفسير أو إمكانية رفض معالجة البيانات بواسطة الذكاء الاصطناعي.

الأمن وسوء الاستخدام

قد تكون أنظمة الذكاء الاصطناعي المستقلة أهدافًا للاختراق أو يمكن استغلالها للقيام بأشياء ضارة:

• قد يُساء استخدام مولدات المحتوى المدعومة بالذكاء الاصطناعي لنشر معلومات مضللة على نطاق واسع (مقاطع فيديو مزيفة، ومقالات إخبارية زائفة)، مما يُشكل خطرًا على المجتمع. وتُثار نقاشات حادة حول أخلاقيات إطلاق نماذج توليدية فائقة القدرة (على سبيل المثال، كانت شركة OpenAI حذرة في البداية بشأن قدرات GPT-4 في معالجة الصور). وتشمل الحلول وضع علامات مائية على المحتوى المُولّد بالذكاء الاصطناعي للمساعدة في كشف التزييف، واستخدام الذكاء الاصطناعي لمكافحة الذكاء الاصطناعي (مثل خوارزميات كشف التزييف العميق).

• إذا كان الذكاء الاصطناعي يتحكم في العمليات الفيزيائية (كالطائرات المسيّرة والسيارات وأنظمة التحكم الصناعية)، فإن تأمينه ضد الهجمات الإلكترونية أمر بالغ الأهمية. فالنظام المستقل المخترق قد يُلحق أضرارًا جسيمة في العالم الحقيقي. وهذا يستلزم استخدام تشفير قوي، وأنظمة أمان احتياطية، وإمكانية التدخل البشري أو إيقاف التشغيل في حال الاشتباه بوجود خلل ما.

• هناك أيضًا مخاوف من تجاوز الذكاء الاصطناعي للحدود المرجوة (سيناريو "الذكاء الاصطناعي المارق"). فبينما لا يمتلك الذكاء الاصطناعي الحالي إرادة أو نية، إذا كانت الأنظمة المستقلة المستقبلية أكثر إرادة، فستكون هناك حاجة إلى قيود صارمة ومراقبة دقيقة لضمان عدم قيامها، على سبيل المثال، بتنفيذ صفقات غير مصرح بها أو انتهاك القوانين بسبب هدف غير محدد بدقة.

الاستخدام الأخلاقي والأثر البشري

وأخيراً، الاعتبارات الأخلاقية الأوسع نطاقاً:

• فقدان الوظائف: إذا استطاع الذكاء الاصطناعي أداء المهام دون تدخل بشري، فماذا سيحدث لتلك الوظائف؟ تاريخيًا، أدت التكنولوجيا إلى أتمتة بعض الوظائف، لكنها خلقت وظائف أخرى. قد يكون هذا التحول صعبًا على العمال الذين يمتلكون مهارات في المهام التي ستصبح مؤتمتة. سيحتاج المجتمع إلى إدارة هذا الوضع من خلال إعادة تأهيل العمال، والتعليم، وربما إعادة النظر في الدعم الاقتصادي (يشير البعض إلى أن الذكاء الاصطناعي قد يستلزم أفكارًا مثل الدخل الأساسي الشامل إذا تمت أتمتة الكثير من العمل). تُظهر الاستطلاعات بالفعل مشاعر متباينة - فقد وجدت إحدى الدراسات أن ثلث العمال قلقون من أن يحل الذكاء الاصطناعي محل الوظائف، بينما يرى آخرون أنه يُزيل الأعمال الشاقة.

• تراجع المهارات البشرية: إذا تولى الذكاء الاصطناعي التدريس، وقادت المركبات آلياً، وكتبت البرامج، فهل سيفقد البشر هذه المهارات؟ قد يؤدي الاعتماد المفرط على الذكاء الاصطناعي، في أسوأ الأحوال، إلى تراجع الخبرة؛ وهو أمرٌ سيتعين على برامج التعليم والتدريب تعديله لضمان استمرار تعلم الأفراد للأساسيات حتى مع وجود الذكاء الاصطناعي.

• اتخاذ القرارات الأخلاقية: يفتقر الذكاء الاصطناعي إلى الحكم الأخلاقي البشري. في مجالي الرعاية الصحية والقانون، قد تتعارض القرارات القائمة على البيانات فقط مع الرحمة أو العدالة في بعض الحالات. لذا، قد نحتاج إلى تضمين أطر أخلاقية في الذكاء الاصطناعي (وهو مجال بحثي في ​​أخلاقيات الذكاء الاصطناعي، على سبيل المثال، مواءمة قرارات الذكاء الاصطناعي مع القيم الإنسانية). على أقل تقدير، يُنصح بإشراك العنصر البشري في عملية اتخاذ القرارات ذات الطابع الأخلاقي.

• الشمولية: ضمان توزيع فوائد الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع هدفٌ أخلاقي. فإذا اقتصرت القدرة على استخدام الذكاء الاصطناعي المتقدم على الشركات الكبرى فقط، فقد تُحرم الشركات الصغيرة والمناطق الأقل حظًا من الاستفادة منه. ويمكن لجهود المصادر المفتوحة وحلول الذكاء الاصطناعي الميسورة التكلفة أن تُسهم في إتاحة الوصول إليه للجميع. كما ينبغي تصميم واجهات المستخدم بحيث يتمكن أي شخص من استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي (لغات متعددة، وإمكانية الوصول لذوي الإعاقة، إلخ)، حتى لا نخلق فجوة رقمية جديدة تُحدد من يملك مساعدًا يعمل بالذكاء الاصطناعي ومن لا يملكه.

تخفيف المخاطر الحالية: من الجوانب الإيجابية، مع انتشار الذكاء الاصطناعي التوليدي في الشركات، يتزايد الوعي بهذه القضايا ويتخذ المزيد من الإجراءات بشأنها. بحلول أواخر عام 2023، كان ما يقرب من نصف الشركات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي تعمل بنشاط على تخفيف مخاطر مثل عدم الدقة ( حالة الذكاء الاصطناعي في عام 2023: عام انطلاقة الذكاء الاصطناعي التوليدي | ماكينزي ) ( حالة الذكاء الاصطناعي: دراسة استقصائية عالمية | ماكينزي )، وهذا العدد في ازدياد. وقد أنشأت شركات التكنولوجيا مجالس أخلاقيات الذكاء الاصطناعي، وتعمل الحكومات على صياغة اللوائح التنظيمية. يكمن الحل في دمج الأخلاقيات في تطوير الذكاء الاصطناعي منذ البداية ("الأخلاقيات بالتصميم")، بدلاً من رد الفعل لاحقًا.

ختامًا، فيما يتعلق بالتحديات: منح الذكاء الاصطناعي مزيدًا من الاستقلالية سلاح ذو حدين. فهو قد يُحقق الكفاءة والابتكار، ولكنه يتطلب مستوى عالٍ من المسؤولية. من المرجح أن تشهد السنوات القادمة مزيجًا من الحلول التقنية (لتحسين أداء الذكاء الاصطناعي)، والحلول الإجرائية (أطر السياسات والرقابة)، وربما معايير أو شهادات جديدة (قد تخضع أنظمة الذكاء الاصطناعي للتدقيق والاعتماد كما هو الحال مع المحركات والإلكترونيات اليوم). إن النجاح في تجاوز هذه التحديات سيحدد مدى سلاسة دمج الذكاء الاصطناعي المستقل في المجتمع بطريقة تُعزز رفاهية الإنسان وثقته.

خاتمة

تطورت تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي بسرعة من مجرد تجربة جديدة إلى تقنية شاملة ومؤثرة تُلامس جميع جوانب حياتنا. وقد استعرضت هذه الورقة البحثية كيف ستتمكن أنظمة الذكاء الاصطناعي، بحلول عام 2025، من كتابة المقالات، وتصميم الرسومات، وبرمجة البرامج، والتواصل مع العملاء، وتلخيص التقارير الطبية، وتدريس الطلاب، وتحسين سلاسل التوريد، وإعداد التقارير المالية. والأهم من ذلك، أن الذكاء الاصطناعي قادر على أداء العديد من هذه المهام بتدخل بشري محدود أو معدوم ، لا سيما في المهام المحددة والمتكررة. وقد بدأت الشركات والأفراد يثقون في قدرة الذكاء الاصطناعي على أداء هذه المهام بشكل مستقل، محققين بذلك فوائد جمة من حيث السرعة والنطاق.

بالنظر إلى عام 2035، نقف على أعتاب حقبةٍ سيصبح فيها الذكاء الاصطناعي شريكًا أكثر انتشارًا، وغالبًا ما يكون قوة عاملة رقمية غير مرئية تتولى المهام الروتينية ليتمكن البشر من التركيز على الأمور الاستثنائية. نتوقع أن يقود الذكاء الاصطناعي التوليدي السيارات والشاحنات على طرقنا بكفاءة، ويدير المخزون في المستودعات ليلًا، ويجيب على استفساراتنا كمساعدين شخصيين ذوي خبرة، ويقدم دروسًا فردية للطلاب حول العالم، بل ويساعد في اكتشاف علاجات جديدة في الطب، كل ذلك بأقل قدر من الإشراف المباشر. سيتلاشى الخط الفاصل بين الأداة والعامل مع انتقال الذكاء الاصطناعي من اتباع التعليمات بشكل سلبي إلى توليد الحلول بشكل استباقي.

مع ذلك، يجب أن تُسلك رحلة الوصول إلى هذا المستقبل القائم على الذكاء الاصطناعي المستقل بحذر. وكما أوضحنا، فإن لكل مجال مجموعة من القيود والمسؤوليات الخاصة به

• مراجعة واقعية اليوم: الذكاء الاصطناعي ليس معصومًا من الخطأ. فهو يتفوق في التعرف على الأنماط وتوليد المحتوى، لكنه يفتقر إلى الفهم الحقيقي والفطرة السليمة بالمعنى البشري. لذا، يبقى الإشراف البشري هو الضمانة الأساسية في الوقت الراهن. ومن الأهمية بمكان تحديد المجالات التي يكون فيها الذكاء الاصطناعي جاهزًا للعمل بشكل مستقل (والمجالات التي لا يكون فيها كذلك). فالعديد من النجاحات اليوم نابعة من العمل الجماعي بين الإنسان والذكاء الاصطناعي ، وسيظل هذا النهج الهجين ذا قيمة في الحالات التي لا يكون فيها الاعتماد الكامل على الذكاء الاصطناعي خيارًا حكيمًا.

• وعد الغد: مع التقدم في بنى النماذج وتقنيات التدريب وآليات الرقابة، ستستمر قدرات الذكاء الاصطناعي في التوسع. قد يساهم عقد البحث والتطوير القادم في حل العديد من المشكلات الحالية (مثل الحد من الهلوسة، وتحسين قابلية التفسير، ومواءمة الذكاء الاصطناعي مع القيم الإنسانية). إذا تحقق ذلك، فبحلول عام 2035، قد تصبح أنظمة الذكاء الاصطناعي قوية بما يكفي لمنحها قدرًا أكبر من الاستقلالية. قد تصبح التوقعات الواردة في هذه الورقة - من معلمين يعملون بالذكاء الاصطناعي إلى شركات ذاتية الإدارة إلى حد كبير - واقعًا ملموسًا، أو حتى تتجاوزها ابتكارات يصعب تخيلها اليوم.

• دور الإنسان والتكيف: بدلاً من أن يحل الذكاء الاصطناعي محل البشر بشكل كامل، نتوقع تطور الأدوار. سيحتاج المحترفون في جميع المجالات على الأرجح إلى إتقان العمل مع الذكاء الاصطناعي - توجيهه، والتحقق من أدائه، والتركيز على جوانب العمل التي تتطلب مهارات بشرية مميزة كالتعاطف، والتفكير الاستراتيجي، وحل المشكلات المعقدة. ينبغي أن يركز التعليم وتدريب القوى العاملة على هذه المهارات البشرية الفريدة، بالإضافة إلى نشر الوعي بالذكاء الاصطناعي بين الجميع. على صانعي السياسات وقادة الأعمال التخطيط للتحولات في سوق العمل وضمان توفير أنظمة دعم للمتضررين من الأتمتة.

• الأخلاقيات والحوكمة: ولعلّ الأهم من ذلك كله، هو ضرورة وجود إطار عمل أخلاقي لاستخدام الذكاء الاصطناعي وحوكمته، يدعم هذا النمو التكنولوجي. فالثقة هي أساس تبني هذه التقنيات، ولن يسمح الناس للذكاء الاصطناعي بقيادة سيارة أو المساعدة في العمليات الجراحية إلا إذا كانوا يثقون في سلامته. ويتطلب بناء هذه الثقة إجراء اختبارات دقيقة، وشفافية، وإشراك أصحاب المصلحة (مثل إشراك الأطباء في تصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي الطبية، والمعلمين في أدوات تعليم الذكاء الاصطناعي)، ووضع لوائح تنظيمية مناسبة. وقد يكون التعاون الدولي ضروريًا لمواجهة تحديات مثل التزييف العميق أو استخدام الذكاء الاصطناعي في الحروب، بما يضمن وضع معايير عالمية للاستخدام المسؤول.

في الختام، يُعدّ الذكاء الاصطناعي التوليدي محركًا قويًا للتقدم. وباستخدامه بحكمة، يُمكنه تخفيف الأعباء عن كاهل البشر، وإطلاق العنان للإبداع، وتخصيص الخدمات، وسدّ الثغرات (بتوفير الخبرات حيثما يندر وجودها). ويكمن جوهر الأمر في توظيفه بطريقة تُعزز القدرات البشرية بدلًا من تهميشها . على المدى القريب، يعني ذلك إبقاء البشر في صلب عملية توجيه الذكاء الاصطناعي. أما على المدى البعيد، فيعني ذلك تضمين القيم الإنسانية في صميم أنظمة الذكاء الاصطناعي، بحيث تعمل، حتى عندما تعمل بشكل مستقل، بما يخدم مصلحتنا الجماعية.

اِختِصاص	الاستقلالية الموثوقة اليوم (2025)	من المتوقع تحقيق استقلالية موثوقة بحلول عام 2035
الكتابة والمحتوى	- أخبار روتينية (رياضة، أرباح) مُولّدة تلقائيًا. - ملخصات لمراجعات المنتجات بواسطة الذكاء الاصطناعي. - مسودات مقالات أو رسائل بريد إلكتروني للتحرير البشري. ( فيلانا باترسون - ملف تعريف مجتمع ONA ) ( أمازون تُحسّن تجربة مراجعات العملاء باستخدام الذكاء الاصطناعي )	- يتم كتابة معظم المحتوى الإخباري والتسويقي تلقائيًا بدقة واقعية. - ينتج الذكاء الاصطناعي مقالات كاملة وبيانات صحفية بأقل قدر من الإشراف. - يتم إنشاء محتوى مخصص للغاية عند الطلب.
الفنون البصرية والتصميم	- يقوم الذكاء الاصطناعي بإنشاء الصور من خلال التوجيهات (يختار الإنسان الأفضل). - يتم إنشاء الرسومات المفاهيمية وتنوعات التصميم بشكل مستقل.	- يقوم الذكاء الاصطناعي بإنتاج مشاهد فيديو/أفلام كاملة ورسومات معقدة. - تصميم توليدي للمنتجات/الهندسة المعمارية بما يتوافق مع المواصفات. - وسائط مخصصة (صور، فيديو) يتم إنشاؤها حسب الطلب.
برمجة البرمجيات	- يُكمل الذكاء الاصطناعي التعليمات البرمجية تلقائيًا ويكتب دوالًا بسيطة (يراجعها المطورون). - توليد اختبارات تلقائي واقتراحات للأخطاء. ( البرمجة باستخدام Copilot: تشير بيانات 2023 إلى ضغط تنازلي على جودة التعليمات البرمجية (بما في ذلك توقعات 2024) - GitClear ) ( يتصدر GitHub Copilot تقريرًا بحثيًا حول مساعدي البرمجة بالذكاء الاصطناعي - مجلة Visual Studio )	- يقوم الذكاء الاصطناعي بتنفيذ جميع الميزات من المواصفات بشكل موثوق. - تصحيح الأخطاء وصيانة التعليمات البرمجية تلقائيًا للأنماط المعروفة. - إنشاء تطبيقات منخفضة التعليمات البرمجية مع تدخل بشري قليل.
خدمة العملاء	- تجيب روبوتات الدردشة على الأسئلة الشائعة، وتحل المشكلات البسيطة (وتحيل الحالات المعقدة). - تتولى أنظمة الذكاء الاصطناعي معالجة ما يقارب 70% من الاستفسارات الروتينية على بعض القنوات. ( 59 إحصائية حول خدمة عملاء الذكاء الاصطناعي لعام 2025 ) ( بحلول عام 2030، ستكون 69% من القرارات المتخذة أثناء تفاعلات العملاء... )	- يتولى الذكاء الاصطناعي معظم تفاعلات العملاء من البداية إلى النهاية، بما في ذلك الاستفسارات المعقدة. - اتخاذ قرارات الذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي بشأن تنازلات الخدمة (الاسترداد، والترقيات). - لا يتم اللجوء إلى الموظفين البشريين إلا في حالات التصعيد أو الحالات الخاصة.
الرعاية الصحية	- يقوم الذكاء الاصطناعي بصياغة التقارير الطبية؛ ويقترح تشخيصات يتحقق منها الأطباء. - يقرأ الذكاء الاصطناعي بعض الصور الشعاعية تحت إشراف؛ ويصنف الحالات البسيطة. ( من المتوقع أن تتضاعف منتجات التصوير الطبي بالذكاء الاصطناعي خمس مرات بحلول عام 2035 )	- يقوم الذكاء الاصطناعي بتشخيص الأمراض الشائعة بدقة وتفسير معظم الصور الطبية. - يراقب الذكاء الاصطناعي المرضى ويبدأ الرعاية (مثل تذكير المرضى بتناول الأدوية، وتنبيهات الطوارئ). - تتولى "ممرضات" الذكاء الاصطناعي الافتراضيات المتابعات الروتينية؛ ويركز الأطباء على الرعاية المعقدة.
تعليم	- يقوم معلمو الذكاء الاصطناعي بالإجابة على أسئلة الطلاب، وإنشاء مسائل تدريبية (يراقبها المعلمون). - يساعد الذكاء الاصطناعي في عملية التصحيح (مع مراجعة المعلم). (الذكاء الاصطناعي التوليدي للتعليم من الروضة وحتى الصف الثاني عشر)	تقرير بحثي من Applify]( https://www.applify.co/research-report/gen-ai-for-k12#:~:text=AI%20tutors%3A%20Virtual%20AI,individual%20learning%20styles%20and%20paces ))
الخدمات اللوجستية	- تعمل تقنيات الذكاء الاصطناعي على تحسين مسارات التوصيل والتعبئة (بينما يحدد البشر الأهداف). - كما ترصد هذه التقنيات مخاطر سلسلة التوريد وتقترح حلولاً لتخفيفها. ( أهم تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي في مجال الخدمات اللوجستية )	- عمليات توصيل ذاتية القيادة إلى حد كبير (شاحنات، طائرات بدون طيار) تخضع لإشراف أنظمة تحكم تعمل بالذكاء الاصطناعي. - يقوم الذكاء الاصطناعي بإعادة توجيه الشحنات بشكل مستقل لتجنب الاضطرابات وتعديل المخزون. - إدارة تنسيق سلسلة التوريد من البداية إلى النهاية (الطلب، التوزيع) بواسطة الذكاء الاصطناعي.
تمويل	- يقوم الذكاء الاصطناعي بإنشاء تقارير مالية/ملخصات إخبارية (مراجعة بشرية). - يدير المستشارون الآليون محافظ استثمارية بسيطة؛ ويتولى الذكاء الاصطناعي الرد على استفسارات العملاء عبر الدردشة. ( الذكاء الاصطناعي التوليدي قادم إلى عالم التمويل )	- يقوم محللو الذكاء الاصطناعي بإعداد توصيات استثمارية وتقارير مخاطر بدقة عالية. - التداول الآلي وإعادة توازن المحفظة ضمن حدود محددة. - يوافق الذكاء الاصطناعي تلقائيًا على القروض/المطالبات القياسية؛ ويتعامل البشر مع الاستثناءات.

مراجع:

1. باترسون، فيلانا. تتضاعف التقارير الآلية عن الأرباح . وكالة أسوشيتد برس (2015) - يصف التقرير عملية توليد وكالة أسوشيتد برس الآلية لآلاف التقارير عن الأرباح دون أي كاتب بشري ( تتضاعف التقارير الآلية عن الأرباح | وكالة أسوشيتد برس ).

2. شركة ماكينزي وشركاه. حالة الذكاء الاصطناعي في أوائل عام 2024: ارتفاع حاد في تبني الذكاء الاصطناعي التوليدي وبدء توليد القيمة . (2024) - تشير التقارير إلى أن 65% من المؤسسات تستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي بانتظام، أي ما يقرب من ضعف النسبة في عام 2023 ( حالة الذكاء الاصطناعي في أوائل عام 2024 | ماكينزي )، وتناقش جهود تخفيف المخاطر ( حالة الذكاء الاصطناعي: دراسة استقصائية عالمية | ماكينزي ).

3. غارتنر. ما وراء ChatGPT: مستقبل الذكاء الاصطناعي التوليدي للمؤسسات . (2023) - يتوقع التقرير أنه بحلول عام 2030، يمكن أن يتم توليد 90% من الأفلام الضخمة بواسطة الذكاء الاصطناعي ( حالات استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي للصناعات والمؤسسات ) ويسلط الضوء على حالات استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي مثل تصميم الأدوية ( حالات استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي للصناعات والمؤسسات ).

4. تويب. 12 طريقة يستخدمها الصحفيون في استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي في غرفة الأخبار . (2024) - مثال على استخدام الذكاء الاصطناعي "كلارا" في إحدى المؤسسات الإخبارية لكتابة 11% من المقالات، مع مراجعة المحررين البشريين لجميع محتويات الذكاء الاصطناعي ( 12 طريقة يستخدمها الصحفيون في استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي في غرفة الأخبار - تويب ).

5. أخبار أمازون.كوم. أمازون تُحسّن تجربة تقييمات العملاء باستخدام الذكاء الاصطناعي . (2023) - تُعلن عن ملخصات تقييمات مُولّدة بواسطة الذكاء الاصطناعي على صفحات المنتجات لمساعدة المتسوقين ( أمازون تُحسّن تجربة تقييمات العملاء باستخدام الذكاء الاصطناعي ).

6. Zendesk. 59 إحصائية عن خدمة العملاء باستخدام الذكاء الاصطناعي لعام 2025. (2023) - تشير إلى أن أكثر من ثلثي مؤسسات تجربة العملاء يعتقدون أن الذكاء الاصطناعي التوليدي سيضيف "دفئًا" إلى الخدمة ( 59 إحصائية عن خدمة العملاء باستخدام الذكاء الاصطناعي لعام 2025 ) ويتوقع استخدام الذكاء الاصطناعي في 100% من تفاعلات العملاء في نهاية المطاف ( 59 إحصائية عن خدمة العملاء باستخدام الذكاء الاصطناعي لعام 2025 ).

7. بحث فوتوروم وشركة SAS. تجربة 2030: مستقبل تجربة العملاء . (2019) - أظهر استطلاع رأي أن العلامات التجارية تتوقع أن يتم اتخاذ حوالي 69% من القرارات أثناء تفاعل العملاء بواسطة الآلات الذكية بحلول عام 2030 ( لإعادة تصور التحول إلى تجربة العملاء، يجب على المسوقين القيام بهذين الأمرين ).

8. Dataiku. أهم حالات استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في مجال الخدمات اللوجستية . (2023) - يصف كيف يعمل الذكاء الاصطناعي التوليدي على تحسين التحميل (تقليل مساحة الشاحنات الفارغة بنسبة 30٪ تقريبًا) ( أهم حالات استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في مجال الخدمات اللوجستية ) ويحدد مخاطر سلسلة التوريد من خلال مسح الأخبار.

9. مجلة فيجوال ستوديو. جيت هاب كوبيلوت يتصدر تقريرًا بحثيًا حول مساعدي البرمجة بالذكاء الاصطناعي . (2024) - افتراضات التخطيط الاستراتيجي لشركة غارتنر: بحلول عام 2028، سيستخدم 90% من مطوري المؤسسات مساعدي البرمجة بالذكاء الاصطناعي (مقارنة بـ 14% في عام 2024) ( جيت هاب كوبيلوت يتصدر تقريرًا بحثيًا حول مساعدي البرمجة بالذكاء الاصطناعي - مجلة فيجوال ستوديو ).

10. أخبار بلومبرج. تقديم بلومبرج جي بي تي . (2023) - تفاصيل نموذج بلومبرج ذو 50 مليار معلمة والموجه للمهام المالية، والمدمج في المحطة الطرفية لدعم الأسئلة والأجوبة والتحليل ( الذكاء الاصطناعي التوليدي قادم إلى التمويل ).

مقالات قد ترغب في قراءتها بعد هذه المقالة:

🔗 وظائف لا يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحل محلها – وما هي الوظائف التي سيحل الذكاء الاصطناعي محلها؟
نظرة عالمية على المشهد الوظيفي المتطور، ودراسة الأدوار الآمنة من اضطراب الذكاء الاصطناعي والأدوار الأكثر عرضة للخطر.

🔗 هل ​​يمكن للذكاء الاصطناعي التنبؤ بسوق الأسهم؟
نظرة معمقة على قدرات الذكاء الاصطناعي وقيوده واعتباراته الأخلاقية في التنبؤ بسوق الأسهم.

🔗 كيف يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في الأمن السيبراني؟
تعرف على كيفية تطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي للدفاع ضد التهديدات السيبرانية، بدءًا من اكتشاف الشذوذ وحتى نمذجة التهديدات.