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

الملخص التنفيذي

شهد الذكاء الاصطناعي التوليدي (AI)، وهو التقنية التي تُمكّن الآلات من إنشاء النصوص والصور والبرمجيات وغيرها، نموًا هائلًا في السنوات الأخيرة. يُقدم هذا التقرير نظرة عامة مُيسّرة على ما يُمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي بكفاءة دون تدخل بشري، وما يُتوقع منه في العقد المُقبل. نستعرض استخدامه في مجالات الكتابة والفن والبرمجة وخدمة العملاء والرعاية الصحية والتعليم والخدمات اللوجستية والمالية، مُسلّطين الضوء على المجالات التي يعمل فيها الذكاء الاصطناعي بشكل مستقل، والمجالات التي لا تزال فيها الرقابة البشرية بالغة الأهمية. يتضمن التقرير أمثلة واقعية لتوضيح النجاحات والقيود. تشمل النتائج الرئيسية ما يلي:

• انتشار واسع: في عام ٢٠٢٤، أفادت ٦٥٪ من الشركات التي شملها الاستطلاع باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي بانتظام - أي ما يقرب من ضعف النسبة المسجلة في العام السابق ( حالة الذكاء الاصطناعي في أوائل عام ٢٠٢٤ | ماكينزي ). تشمل التطبيقات إنشاء محتوى تسويقي، وروبوتات دردشة لدعم العملاء، وتوليد الأكواد البرمجية، وغيرها.

• القدرات الذاتية الحالية: يتعامل الذكاء الاصطناعي التوليدي اليوم بكفاءة مع المهام الهيكلية المتكررة مع الحد الأدنى من الرقابة. ومن الأمثلة على ذلك إنشاء تقارير إخبارية نمطية تلقائيًا (مثل ملخصات أرباح الشركات) ( فيلانا باترسون - ملف تعريف مجتمع ONA )، وإنتاج أوصاف المنتجات ومراجعات موجزة على مواقع التجارة الإلكترونية، وإكمال الأكواد تلقائيًا. في هذه المجالات، غالبًا ما يُعزز الذكاء الاصطناعي قدرات العاملين البشريين من خلال توليه مسؤولية إنشاء المحتوى الروتيني.

• إشراك الإنسان في المهام المعقدة: بالنسبة للمهام الأكثر تعقيدًا أو ذات الحدود المفتوحة - مثل الكتابة الإبداعية، والتحليلات المفصلة، ​​أو الاستشارات الطبية - لا يزال الإشراف البشري مطلوبًا عادةً لضمان دقة المعلومات، والحكم الأخلاقي، والجودة. تستخدم العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي اليوم نموذج "إشراك الإنسان في العملية"، حيث يُصوغ الذكاء الاصطناعي المحتوى ويراجعه البشر.

• تحسينات على المدى القريب: على مدى السنوات الخمس إلى العشر القادمة، من المتوقع أن يصبح الذكاء الاصطناعي التوليدي أكثر موثوقية واستقلالية . قد تسمح التطورات في دقة النماذج وآليات الحماية للذكاء الاصطناعي بمعالجة حصة أكبر من المهام الإبداعية ومهام صنع القرار بأقل قدر من التدخل البشري. على سبيل المثال، يتوقع الخبراء بحلول عام 2030 أن يتولى الذكاء الاصطناعي غالبية تفاعلات وقرارات خدمة العملاء في الوقت الفعلي ( لإعادة تصور التحول إلى تجربة العملاء، يجب على المسوقين القيام بهذين الأمرين )، ويمكن إنتاج فيلم ضخم بنسبة 90% من محتواه المُولّد بواسطة الذكاء الاصطناعي ( حالات استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي للصناعات والمؤسسات ).

• بحلول عام ٢٠٣٥: خلال عقد من الزمن، نتوقع وكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلون شائعين في العديد من المجالات. يمكن لمعلمي الذكاء الاصطناعي توفير تعليم شخصي على نطاق واسع، وقد يصوغ مساعدو الذكاء الاصطناعي العقود القانونية أو التقارير الطبية بدقة لتوقيعها من قبل الخبراء، وقد تُدير الأنظمة ذاتية القيادة (بمساعدة المحاكاة التوليدية) العمليات اللوجستية من البداية إلى النهاية. ومع ذلك، من المرجح أن تتطلب بعض المجالات الحساسة (مثل التشخيصات الطبية عالية المخاطر والقرارات القانونية النهائية) حكمًا بشريًا لضمان السلامة والمساءلة.

• المخاوف الأخلاقية والموثوقية: مع تزايد استقلالية الذكاء الاصطناعي، تتزايد المخاوف. تشمل المشكلات اليوم الهلوسة (اختلاق الذكاء الاصطناعي للحقائق)، والتحيز في المحتوى المُولّد، ونقص الشفافية، واحتمال إساءة استخدامه لنشر معلومات مضللة. يُعد ضمان الثقة عند العمل دون إشراف أمرًا بالغ الأهمية. يتم إحراز تقدم - على سبيل المثال، تستثمر المؤسسات بشكل أكبر في الحد من المخاطر (مع معالجة الدقة، والأمن السيبراني، وقضايا الملكية الفكرية) ( حالة الذكاء الاصطناعي: استطلاع عالمي | ماكينزي ) - ولكن لا تزال هناك حاجة إلى حوكمة وأطر أخلاقية متينة.

• هيكل هذه الورقة البحثية: نبدأ بمقدمة عن الذكاء الاصطناعي التوليدي ومفهوم الاستخدامات المستقلة مقابل الاستخدامات الخاضعة للإشراف. ثم، في كل مجال رئيسي (الكتابة، الفن، البرمجة، إلخ)، نناقش ما يمكن للذكاء الاصطناعي فعله اليوم بكفاءة مقارنةً بما هو مُتوقع. ونختتم بتحديات شاملة، وتوقعات مستقبلية، وتوصيات لتسخير الذكاء الاصطناعي التوليدي بمسؤولية.

بشكل عام، أثبت الذكاء الاصطناعي المُولِّد قدرته على التعامل مع مجموعة مذهلة من المهام دون الحاجة إلى توجيه بشري مستمر. ومن خلال فهم حدوده الحالية وإمكانياته المستقبلية، يُمكن للمؤسسات والجمهور الاستعداد بشكل أفضل لعصر لا يُعد فيه الذكاء الاصطناعي مجرد أداة، بل مُتعاونًا مستقلًا في العمل والإبداع.

مقدمة

لطالما تمكّن الذكاء الاصطناعي من تحليل البيانات، ولكن لم تتعلّم أنظمة الذكاء الاصطناعي الإبداع - كتابة النثر، وتركيب الصور، وبرمجة البرمجيات، وغيرها. الذكاء الاصطناعي المُولّدة (مثل GPT-4 للنصوص أو DALL·E للصور) على مجموعات بيانات ضخمة لإنتاج محتوى جديد استجابةً للمحفزات. وقد أطلق هذا الاختراق موجةً من الابتكار في مختلف القطاعات. ومع ذلك، يُطرح سؤالٌ جوهري: ما الذي يُمكننا الوثوق به في قدرة الذكاء الاصطناعي على فعله بمفرده، دون أن يُراجعه الإنسان بدقة؟

للإجابة على هذا السؤال، من المهم التمييز بين الخاضعة للإشراف والاستخدامات المستقلة للذكاء الاصطناعي:

• مصطلح "الذكاء الاصطناعي الخاضع للإشراف البشري" إلى سيناريوهات تتم فيها مراجعة مخرجات الذكاء الاصطناعي أو تعديلها من قِبل أشخاص قبل إقرارها. على سبيل المثال، قد يستخدم صحفي مساعدًا للكتابة باستخدام الذكاء الاصطناعي لكتابة مسودة مقال، ثم يقوم محرر بتحريره والموافقة عليه.

• 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.

يتم بالفعل نشر الذكاء الاصطناعي التوليدي في كلا الوضعين. في الفترة من 2023 إلى 2025، ارتفع معدل التبني بشكل كبير ، مع قيام المنظمات بالتجربة بشغف. وجدت إحدى الدراسات الاستقصائية العالمية في عام 2024 أن 65٪ من الشركات تستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي بانتظام، بزيادة عن حوالي الثلث قبل عام واحد فقط ( حالة الذكاء الاصطناعي في أوائل عام 2024 | ماكينزي ). كما تبنى الأفراد أيضًا أدوات مثل ChatGPT - حيث تشير التقديرات إلى أن 79٪ من المهنيين لديهم بعض التعرض على الأقل للذكاء الاصطناعي التوليدي بحلول منتصف عام 2023 ( حالة الذكاء الاصطناعي في عام 2023: عام انطلاق الذكاء الاصطناعي التوليدي | ماكينزي ). هذا الاستيعاب السريع مدفوع بوعد مكاسب الكفاءة والإبداع. ومع ذلك، لا يزال الأمر "في بدايته"، ولا تزال العديد من الشركات تصوغ سياسات حول كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي بمسؤولية ( حالة الذكاء الاصطناعي في عام 2023: عام انطلاق الذكاء الاصطناعي التوليدي | ماكينزي ).

أهمية الاستقلالية: إن السماح للذكاء الاصطناعي بالعمل دون إشراف بشري يمكن أن يُحقق فوائد هائلة في الكفاءة - أتمتة المهام الشاقة بالكامل - ولكنه يزيد أيضًا من مخاطر الموثوقية. يجب على عميل الذكاء الاصطناعي المستقل أن يُنجز المهام على أكمل وجه (أو أن يعرف حدوده) لأنه قد لا يكون هناك تدخل بشري في الوقت الفعلي لرصد الأخطاء. بعض المهام تُناسب هذا أكثر من غيرها. بشكل عام، يُحقق الذكاء الاصطناعي أفضل أداء له بشكل مستقل عندما:

• تحتوي المهمة على هيكل أو نمط واضح (على سبيل المثال إنشاء تقارير روتينية من البيانات).

• تعتبر الأخطاء منخفضة المخاطر أو يمكن التسامح معها بسهولة (على سبيل المثال، إنشاء صورة يمكن التخلص منها إذا كانت غير مرضية، مقارنة بالتشخيص الطبي).

• تتوفر بيانات تدريبية تغطي السيناريوهات، وبالتالي فإن مخرجات الذكاء الاصطناعي تعتمد على أمثلة حقيقية (مما يقلل من التخمين).

وعلى النقيض من ذلك، فإن المهام المفتوحة ، أو عالية المخاطر ، أو التي تتطلب حكماً دقيقاً، أقل ملاءمة لعدم وجود إشراف عليها اليوم.

في الأقسام التالية، نستعرض مجموعة من المجالات لنرى ما يفعله الذكاء الاصطناعي التوليدي حاليًا وما ينتظره. سنستعرض أمثلة ملموسة - من المقالات الإخبارية المكتوبة بالذكاء الاصطناعي والأعمال الفنية المُولّدة به، إلى مساعدي كتابة الأكواد البرمجية وموظفي خدمة العملاء الافتراضيين - مع تسليط الضوء على المهام التي يمكن للذكاء الاصطناعي إنجازها بالكامل، وتلك التي لا تزال بحاجة إلى تدخل بشري. في كل مجال، نفصل بوضوح بين القدرات الحالية (حوالي عام ٢٠٢٥) والتوقعات الواقعية لما يمكن الاعتماد عليه بحلول عام ٢٠٣٥.

من خلال رسم خريطة لحاضر ومستقبل الذكاء الاصطناعي المستقل عبر مختلف المجالات، نهدف إلى تزويد القراء بفهم متوازن: لا نبالغ في الترويج للذكاء الاصطناعي باعتباره معصومًا من الخطأ، ولا نقلل من شأن كفاءاته الحقيقية والمتنامية. بناءً على هذا الأساس، نناقش التحديات الشاملة للثقة بالذكاء الاصطناعي دون إشراف، بما في ذلك الاعتبارات الأخلاقية وإدارة المخاطر، قبل أن نختتم بخلاصات رئيسية.

الذكاء الاصطناعي التوليدي في الكتابة وإنشاء المحتوى

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

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

اليوم، يتعامل الذكاء الاصطناعي التوليدي بكفاءة مع مجموعة متنوعة من مهام الكتابة الروتينية بتدخل بشري ضئيل أو معدوم. ومن الأمثلة البارزة على ذلك الصحافة: فقد استخدمت وكالة أسوشيتد برس الأتمتة لسنوات لتوليد آلاف تقارير أرباح الشركات كل ربع سنة مباشرةً من مصادر البيانات المالية ( فيلانا باترسون - ملف تعريف مجتمع ONA ). تتبع هذه الأخبار القصيرة نموذجًا (على سبيل المثال، "أعلنت الشركة س عن أرباح قدرها ص، بزيادة قدرها ع٪ ...")، ويمكن للذكاء الاصطناعي (باستخدام برنامج توليد اللغة الطبيعية) ملء الأرقام والعبارات أسرع من أي إنسان. ينشر نظام أسوشيتد برس هذه التقارير تلقائيًا، مما يوسع نطاق تغطيتها بشكل كبير (أكثر من 3000 قصة ربع سنوية) دون الحاجة إلى كتّاب بشريين ( مضاعفة قصص الأرباح الآلية | أسوشيتد برس ).

كما تطورت الصحافة الرياضية بشكل ملحوظ: إذ تستطيع أنظمة الذكاء الاصطناعي جمع إحصائيات المباريات الرياضية وإنتاج ملخصات إخبارية. ولأن هذه المجالات تعتمد على البيانات وتعتمد على صيغ محددة، فإن الأخطاء نادرة طالما كانت البيانات صحيحة. في هذه الحالات، نشهد استقلالية حقيقية - حيث يكتب الذكاء الاصطناعي ويُنشر المحتوى فورًا.

تستخدم الشركات أيضًا الذكاء الاصطناعي التوليدي لصياغة أوصاف المنتجات، ونشرات البريد الإلكتروني، وغيرها من المحتوى التسويقي. على سبيل المثال، تستخدم شركة أمازون العملاقة للتجارة الإلكترونية الذكاء الاصطناعي لتلخيص تقييمات العملاء للمنتجات. يمسح الذكاء الاصطناعي نصوص العديد من التقييمات الفردية، ويُنتج فقرة موجزة تُبرز ما يُعجب الناس أو لا يُعجبهم في المنتج، والتي تُعرض بعد ذلك على صفحة المنتج دون تعديل يدوي ( تُحسّن أمازون تجربة تقييمات العملاء باستخدام الذكاء الاصطناعي ). فيما يلي توضيح لهذه الميزة المُستخدمة في تطبيق أمازون للجوال، حيث يُولّد الذكاء الاصطناعي قسم "آراء العملاء" بالكامل من بيانات التقييمات.

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

تُظهر حالات الاستخدام هذه أنه عندما يتبع المحتوى نمطًا متوقعًا أو يُجمع من بيانات موجودة، غالبًا ما يستطيع الذكاء الاصطناعي التعامل معه بمفرده . ومن الأمثلة الحالية الأخرى:

• تحديثات الطقس وحركة المرور: تستخدم وسائل الإعلام الذكاء الاصطناعي لتجميع تقارير الطقس اليومية أو نشرات المرور استنادًا إلى بيانات المستشعر.

• التقارير المالية: تُنتج الشركات ملخصات مالية مباشرة (النتائج الفصلية، إيجازات سوق الأسهم) تلقائيًا. منذ عام ٢٠١٤، استخدمت بلومبرغ وغيرها من وسائل الإعلام الذكاء الاصطناعي للمساعدة في كتابة ملخصات إخبارية حول أرباح الشركات - وهي عملية تتم تلقائيًا إلى حد كبير بمجرد إدخال البيانات ( يكتب "الصحفيون الروبوتيون" في وكالة أسوشيتد برس قصصهم الخاصة الآن | ذا فيرج ) ( تم القبض على مراسل من وايومنغ وهو يستخدم الذكاء الاصطناعي لإنشاء اقتباسات وقصص مزيفة ).

• الترجمة والنسخ: تستخدم خدمات النسخ الآن الذكاء الاصطناعي لإنتاج نصوص الاجتماعات أو التعليقات التوضيحية دون الحاجة إلى كاتبين بشريين. ورغم أن هذه المهام اللغوية ليست إبداعية بالمعنى الإبداعي، إلا أنها تعمل تلقائيًا بدقة عالية لضمان صوت نقي.

• إنشاء المسودات: يستخدم العديد من المحترفين أدوات مثل ChatGPT لكتابة مسودات رسائل البريد الإلكتروني أو الإصدارات الأولى من المستندات، وفي بعض الأحيان يرسلونها مع القليل من التحرير أو بدونه إذا كان المحتوى منخفض المخاطر.

ومع ذلك، بالنسبة للنثر الأكثر تعقيدًا، تظل الرقابة البشرية هي القاعدة في عام 2025. نادرًا ما تنشر المؤسسات الإخبارية مقالات استقصائية أو تحليلية مباشرة من الذكاء الاصطناعي - حيث يقوم المحررون بفحص الحقائق وتحسين المسودات المكتوبة بواسطة الذكاء الاصطناعي. يمكن للذكاء الاصطناعي تقليد الأسلوب والبنية بشكل جيد ولكنه قد يقدم أخطاء واقعية (غالبًا ما تسمى "الهلوسة") أو عبارات محرجة يحتاج الإنسان إلى اكتشافها. على سبيل المثال، قدمت صحيفة إكسبريس "زميلة رقمية" من الذكاء الاصطناعي تُدعى كلارا للمساعدة في كتابة المقالات الإخبارية الأولية. يمكن لكلارا صياغة التقارير الرياضية بكفاءة وحتى كتابة عناوين رئيسية تجذب القراء، مما يساهم في 11٪ من مقالات إكسبريس - لكن لا يزال المحررون البشريون يراجعون كل قطعة للتأكد من دقتها ونزاهتها الصحفية، وخاصة في القصص المعقدة ( 12 طريقة يستخدم بها الصحفيون أدوات الذكاء الاصطناعي في غرفة الأخبار - تويب ). هذه الشراكة بين الإنسان والذكاء الاصطناعي شائعة اليوم: يتولى الذكاء الاصطناعي العمل الشاق المتمثل في إنشاء النص، ويقوم البشر بالمراجعة والتصحيح حسب الحاجة.

آفاق 2030-2035: نحو كتابة مستقلة موثوقة

خلال العقد القادم، نتوقع أن يصبح الذكاء الاصطناعي التوليدي أكثر اعتمادية في توليد نصوص عالية الجودة ودقيقة، مما سيوسع نطاق مهام الكتابة التي يمكنه التعامل معها بشكل مستقل. تدعم عدة اتجاهات هذا:

• تحسين الدقة: تُقلل الأبحاث الجارية بسرعة من ميل الذكاء الاصطناعي لإنتاج معلومات خاطئة أو غير ذات صلة. بحلول عام ٢٠٣٠، يُمكن لنماذج اللغة المتقدمة، المُدرَّبة تدريبًا أفضل (بما في ذلك تقنيات للتحقق من الحقائق من خلال قواعد البيانات آنيًا)، تحقيق تدقيق داخلي للحقائق يُضاهي المستوى البشري. هذا يعني أن الذكاء الاصطناعي قد يُعِدّ تلقائيًا مقالًا إخباريًا كاملًا باقتباسات وإحصاءات صحيحة مُستقاة من المصادر الأصلية، دون الحاجة إلى تحرير يُذكر.

• الذكاء الاصطناعي الخاص بمجالات محددة: سنرى نماذج توليدية أكثر تخصصًا مُعدّلة بدقة لمجالات محددة (القانونية، والطبية، والتقنية). قد يُصمّم نموذج ذكاء اصطناعي قانوني لعام ٢٠٣٠ عقودًا معيارية أو يُلخّص السوابق القضائية بشكل موثوق، وهي مهام ذات بنية صيغية ولكنها تتطلب حاليًا وقتًا من المحامي. إذا تم تدريب الذكاء الاصطناعي على وثائق قانونية مُعتمدة، فقد تكون مسوداته جديرة بالثقة بما يكفي لإلقاء نظرة أخيرة سريعة على المحامي.

• أسلوب طبيعي وتماسك: تتحسن قدرة النماذج على الحفاظ على السياق في الوثائق الطويلة، مما يؤدي إلى محتوى مطول أكثر تماسكًا ودقة. بحلول عام 2035، من المحتمل أن يتمكن الذكاء الاصطناعي من تأليف مسودة أولى جيدة لكتاب غير روائي أو دليل فني بمفرده، مع اضطلاع البشر بدور استشاري بشكل رئيسي (لتحديد الأهداف أو توفير المعرفة المتخصصة).

كيف قد يبدو هذا عمليًا؟ الصحافة الروتينية آلية بالكامل تقريبًا لبعض الموضوعات. قد نرى وكالة أنباء في عام 2030 لديها نظام ذكاء اصطناعي يكتب النسخة الأولى من كل تقرير أرباح أو قصة رياضية أو تحديث لنتائج الانتخابات، مع قيام المحرر بأخذ عينات قليلة فقط لضمان الجودة. في الواقع، يتوقع الخبراء أن حصة متزايدة باستمرار من المحتوى عبر الإنترنت سيتم إنشاؤها آليًا - اقترح أحد التنبؤات الجريئة لمحللي الصناعة أنه يمكن إنشاء ما يصل إلى 90٪ من المحتوى عبر الإنترنت بواسطة الذكاء الاصطناعي بحلول عام 2026 ( بحلول عام 2026، سيتجاوز المحتوى عبر الإنترنت الذي تم إنشاؤه بواسطة غير البشر عدد المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة البشر - OODAloop )، على الرغم من أن هذا الرقم محل نقاش. حتى النتيجة الأكثر تحفظًا تعني أنه بحلول منتصف الثلاثينيات من القرن الحادي والعشرين، فإن غالبية المقالات الروتينية على الويب ونصوص المنتجات وربما حتى موجزات الأخبار المخصصة يتم تأليفها بواسطة الذكاء الاصطناعي.

في مجال التسويق والاتصالات المؤسسية ، من المرجح أن يُعهد إلى الذكاء الاصطناعي التوليدي بإدارة حملات كاملة بشكل مستقل. يمكنه توليد وإرسال رسائل بريد إلكتروني تسويقية مخصصة، ومنشورات على منصات التواصل الاجتماعي، ونسخ متنوعة من الإعلانات، مع تعديل الرسائل باستمرار بناءً على ردود فعل العملاء - كل ذلك دون الحاجة إلى كاتب محتوى بشري. يتوقع محللو جارتنر أنه بحلول عام 2025، سيتم توليد ما لا يقل عن 30% من رسائل التسويق الصادرة للشركات الكبيرة بشكل اصطناعي بواسطة الذكاء الاصطناعي ( حالات استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي للصناعات والمؤسسات )، وسترتفع هذه النسبة بحلول عام 2030.

مع ذلك، من المهم ملاحظة أن الإبداع البشري وحكمته سيظلان يلعبان دورًا هامًا، لا سيما في المحتوى ذي الأهمية البالغة . بحلول عام 2035، قد يتولى الذكاء الاصطناعي إدارة البيانات الصحفية أو منشورات المدونات بمفرده، ولكن بالنسبة للصحافة الاستقصائية التي تنطوي على المساءلة أو المواضيع الحساسة، قد تُصرّ وسائل الإعلام على الإشراف البشري. من المرجح أن يشهد المستقبل نهجًا متدرجًا: يُنتج الذكاء الاصطناعي بشكل مستقل الجزء الأكبر من المحتوى اليومي، بينما يُركز البشر على تحرير وإنتاج المواد الاستراتيجية أو الحساسة. باختصار، سيتسع نطاق ما يُعتبر "روتينيًا" مع ازدياد كفاءة الذكاء الاصطناعي.

بالإضافة إلى ذلك، قد تظهر أشكال جديدة من المحتوى، مثل السرديات التفاعلية أو التقارير الشخصية المُولّدة بواسطة الذكاء الاصطناعي . على سبيل المثال، يُمكن للذكاء الاصطناعي إنشاء تقرير سنوي للشركة بأنماط متعددة - موجز للمديرين التنفيذيين، ونسخة سردية للموظفين، ونسخة غنية بالبيانات للمحللين - وكل منها يُنشأ تلقائيًا من البيانات الأساسية نفسها. في مجال التعليم، يُمكن للذكاء الاصطناعي كتابة الكتب المدرسية ديناميكيًا لتناسب مستويات القراءة المختلفة. يمكن أن تكون هذه التطبيقات مستقلة إلى حد كبير، ولكنها مدعومة بمعلومات مُوثّقة.

يشير مسار الكتابة إلى أنه بحلول منتصف ثلاثينيات القرن الحادي والعشرين، سيكون الذكاء الاصطناعي كاتبًا غزير الإنتاج . يكمن سرّ التشغيل المستقلّ الحقيقي في بناء الثقة بمخرجاته. إذا استطاع الذكاء الاصطناعي إثبات دقة الحقائق وجودة الأسلوب والامتثال للمعايير الأخلاقية باستمرار، فستتضاءل الحاجة إلى المراجعة البشرية سطرًا بسطر. وبحلول عام ٢٠٣٥، قد يُصاغ باحث في مجال الذكاء الاصطناعي أجزاءً من هذه الورقة البيضاء نفسها دون الحاجة إلى مُحرّر - وهو احتمالٌ نتفاءل به بحذر، شريطة توافر الضمانات المناسبة.

الذكاء الاصطناعي التوليدي في الفنون البصرية والتصميم

لقد استحوذت قدرة الذكاء الاصطناعي التوليدي على إنتاج الصور والأعمال الفنية على اهتمام الجمهور، بدءًا من اللوحات التي يُنتجها الذكاء الاصطناعي والتي تفوز بمسابقات فنية، وصولًا إلى مقاطع الفيديو المُزيّفة التي يصعب تمييزها عن اللقطات الحقيقية. في المجالات المرئية، تستطيع نماذج الذكاء الاصطناعي، مثل الشبكات التوليدية التنافسية (GANs) ونماذج الانتشار (مثل Stable Diffusion وMidjourney)، إنتاج صور أصلية بناءً على مطالبات نصية. فهل يُمكن للذكاء الاصطناعي الآن أن يعمل كفنان أو مصمم مستقل؟

القدرات الحالية (2025): الذكاء الاصطناعي كمساعد إبداعي

اعتبارًا من عام ٢٠٢٥، أصبحت النماذج التوليدية بارعة في إنشاء صور عند الطلب بدقة عالية. يمكن للمستخدمين أن يطلبوا من الذكاء الاصطناعي رسم "مدينة من العصور الوسطى عند غروب الشمس بأسلوب فان جوخ" والحصول على صورة فنية مقنعة في ثوانٍ. وقد أدى ذلك إلى انتشار استخدام الذكاء الاصطناعي في التصميم الجرافيكي والتسويق والترفيه، سواءً في الفنون المفاهيمية أو النماذج الأولية أو حتى في الصور النهائية في بعض الحالات. ومن الجدير بالذكر:

• التصميم الجرافيكي والصور الفوتوغرافية: تُنتج الشركات رسومات ورسومًا توضيحية وصورًا فوتوغرافية لمواقعها الإلكترونية عبر الذكاء الاصطناعي، مما يُقلل الحاجة إلى تكليف فنان بكل عمل. تستخدم العديد من فرق التسويق أدوات الذكاء الاصطناعي لإنتاج تنويعات من الإعلانات أو صور المنتجات لاختبار ما يجذب المستهلكين.

• الفن والرسوم التوضيحية: يتعاون الفنانون الأفراد مع الذكاء الاصطناعي لتبادل الأفكار أو ملء التفاصيل. على سبيل المثال، قد يستخدم الرسام الذكاء الاصطناعي لإنشاء مناظر خلفية، ثم يدمجها مع شخصياته المرسومة. وقد جرب بعض مؤلفي القصص المصورة استخدام لوحات أو ألوان مُولّدة بالذكاء الاصطناعي.

• الإعلام والترفيه: ظهرت أعمال فنية مُولّدة بالذكاء الاصطناعي على أغلفة المجلات والكتب. ومن الأمثلة الشهيرة كوزموبوليتان ، والذي ظهر فيه رائد فضاء - ويُقال إنه أول غلاف مجلة يُنشئه ذكاء اصطناعي (DALL·E من OpenAI) بتوجيه من مدير فني. وبينما تطلب هذا العمل تدخلاً بشريًا واختيارًا دقيقًا، فقد تم إنتاج العمل الفني آليًا.

الأهم من ذلك، أن معظم هذه الاستخدامات الحالية لا تزال تتطلب تدخلاً بشرياً في التحرير والتكرار . يستطيع الذكاء الاصطناعي إنتاج عشرات الصور، ويختار الإنسان الأفضل وربما يُجري عليها بعض التعديلات. وبهذا المعنى، يعمل الذكاء الاصطناعي بشكل مستقل لإنتاج خيارات، لكن البشر هم من يوجهون التوجه الإبداعي ويتخذون الاختيارات النهائية. يُعدّ الذكاء الاصطناعي موثوقاً به في إنتاج محتوى كبير بسرعة، ولكن ليس من المضمون تلبية جميع المتطلبات من المحاولة الأولى. مشاكل مثل التفاصيل غير الصحيحة (مثل رسم الذكاء الاصطناعي للأيدي بعدد خاطئ من الأصابع، وهي سمة شائعة) أو النتائج غير المقصودة تعني عادةً أن مديراً فنياً بشرياً يحتاج إلى الإشراف على جودة المخرجات.

ومع ذلك، هناك مجالات تقترب فيها الذكاء الاصطناعي من الاستقلالية الكاملة:

• التصميم التوليدي: في مجالات مثل الهندسة المعمارية وتصميم المنتجات، يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي إنشاء نماذج تصميمية أولية بشكل مستقل تلبي متطلبات محددة. على سبيل المثال، بناءً على الأبعاد والوظائف المطلوبة لقطعة أثاث، قد تُنتج خوارزمية توليدية عدة تصاميم قابلة للتطبيق (بعضها غير تقليدي تمامًا) دون تدخل بشري يتجاوز المواصفات الأولية. يمكن بعد ذلك استخدام هذه التصاميم أو تحسينها بشكل مباشر من قِبل البشر. وبالمثل، في الهندسة، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي تصميم أجزاء (مثل مكونات طائرة) مُحسّنة من حيث الوزن والقوة، مما يُنتج أشكالًا جديدة قد لا يتخيلها الإنسان.

• أصول ألعاب الفيديو: يستطيع الذكاء الاصطناعي إنشاء قوام، ونماذج ثلاثية الأبعاد، أو حتى مستويات كاملة لألعاب الفيديو تلقائيًا. يستخدم المطورون هذه التقنيات لتسريع إنشاء المحتوى. وقد بدأت بعض الألعاب المستقلة بدمج أعمال فنية مُولّدة إجرائيًا، وحتى حوارات (عبر نماذج لغوية)، لإنشاء عوالم ألعاب واسعة وديناميكية باستخدام الحد الأدنى من الموارد البشرية.

• الرسوم المتحركة والفيديو (ناشئ): على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي المُولِّد للفيديو أقل نضجًا من الصور الثابتة، إلا أنه يتطور باستمرار. يُمكن للذكاء الاصطناعي بالفعل إنشاء مقاطع فيديو قصيرة أو رسوم متحركة من خلال المحفزات، على الرغم من عدم ثبات الجودة. أما تقنية التزييف العميق (Deepfake)، وهي تقنية توليدية، فتُنتج تبديلات واقعية للوجوه أو نسخًا صوتية. في بيئة مُتحكم بها، يُمكن للاستوديو استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء مشهد خلفية أو رسوم متحركة للجمهور تلقائيًا.

من الجدير بالذكر أن شركة جارتنر توقعت أنه بحلول عام 2030، سنشهد فيلمًا ضخمًا ناجحًا، حيث يُولّد الذكاء الاصطناعي 90% من محتواه (من النص إلى المرئيات) ( حالات استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي للصناعات والمؤسسات ). ولكن بحلول عام 2025، لم نصل إلى هذه المرحلة بعد - إذ لا يمكن للذكاء الاصطناعي إنتاج فيلم روائي طويل بشكل مستقل. لكن أجزاء هذا اللغز تتطور: توليد النصوص (الذكاء الاصطناعي للنصوص)، وتوليد الشخصيات والمشاهد (الذكاء الاصطناعي للصور والفيديو)، والتمثيل الصوتي (استنساخ الأصوات بالذكاء الاصطناعي)، والمساعدة في التحرير (يمكن للذكاء الاصطناعي بالفعل المساعدة في عمليات التقطيع والانتقالات).

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

بالنظر إلى المستقبل، من المتوقع أن يتوسع دور الذكاء الاصطناعي المُولِّد في الفنون البصرية والتصميم بشكل كبير. بحلول عام ٢٠٣٥، نتوقع أن يصبح الذكاء الاصطناعي مُنشئًا رئيسيًا للمحتوى في العديد من الوسائط البصرية، وغالبًا ما يعمل بأقل قدر من التدخل البشري يتجاوز التوجيه الأولي. بعض التوقعات:

• أفلام ومقاطع فيديو مُولّدة بالكامل بالذكاء الاصطناعي: خلال السنوات العشر القادمة، من المحتمل جدًا أن نشهد أولى الأفلام أو المسلسلات التي يُنتجها الذكاء الاصطناعي بشكل كبير. قد يُقدّم البشر توجيهًا عالي المستوى (مثل مخطط نص أو أسلوب مُفضّل)، وسيتولى الذكاء الاصطناعي معالجة المشاهد، وإنشاء صور للممثلين، وتحريك كل شيء. من المُرجّح إجراء تجارب مبكرة على الأفلام القصيرة خلال بضع سنوات، مع محاولات لإنتاج أفلام طويلة بحلول ثلاثينيات القرن الحادي والعشرين. قد تبدأ أفلام الذكاء الاصطناعي هذه في فئة مُحدّدة (الرسوم المتحركة التجريبية، إلخ)، ولكنها قد تُصبح شائعة مع تحسّن الجودة. يُؤكّد تنبؤ جارتنر بنسبة 90% من الأفلام بحلول عام 2030 ( حالات استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدية للصناعات والمؤسسات )، على الرغم من طموحه، اعتقاد الصناعة بأن إنشاء محتوى الذكاء الاصطناعي سيكون مُتطوّرًا بما يكفي لتحمل معظم العبء في صناعة الأفلام.

• أتمتة التصميم: في مجالات مثل الأزياء والهندسة المعمارية، من المرجح استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لصياغة مئات من مفاهيم التصميم بشكل مستقل بناءً على معايير مثل "التكلفة، المواد، النمط س"، تاركًا للبشر اختيار التصميم النهائي. هذا يُغير الوضع الحالي: فبدلاً من أن يُبدع المصممون من الصفر وربما يستلهمون من الذكاء الاصطناعي، قد يلعب مصممو المستقبل دور المُقيّمين، فيختارون أفضل تصميم مُولّد بواسطة الذكاء الاصطناعي، وربما يُعدّلونه. بحلول عام 2035، قد يُدخل المهندس المعماري متطلبات المبنى ويحصل على مخططات كاملة كاقتراحات من الذكاء الاصطناعي (جميعها سليمة هيكليًا، بفضل قواعد الهندسة المُدمجة).

• إنشاء محتوى مُخصّص: قد نرى الذكاء الاصطناعي يُنشئ صورًا مرئية فورية للمستخدمين الأفراد. تخيّل لعبة فيديو أو تجربة واقع افتراضي في عام ٢٠٣٥، حيث تتكيف المشاهد والشخصيات مع تفضيلات اللاعب، ويتم إنشاؤها آنيًا بواسطة الذكاء الاصطناعي. أو قصص مصورة مُخصّصة تُنشأ بناءً على يوم المستخدم - "يوميات مصورة" ذاتية التشغيل تُحوّل مذكراتك النصية إلى رسوم توضيحية تلقائيًا كل مساء.

• الإبداع متعدد الوسائط: تتزايد أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي تعدد الوسائط، ما يعني قدرتها على التعامل مع النصوص والصور والصوت وغيرها معًا. بدمج هذه العناصر، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يأخذ دافعًا بسيطًا مثل "أنشئ لي حملة تسويقية للمنتج س" وينتج ليس فقط نصًا مكتوبًا، بل رسومات متناسقة، وربما حتى مقاطع فيديو ترويجية قصيرة، جميعها متناسقة في الأسلوب. من المرجح أن يكون هذا النوع من المحتوى بنقرة واحدة متاحًا بحلول أوائل ثلاثينيات القرن الحادي والعشرين.

هل سيحل الذكاء الاصطناعي محل الفنانين البشر ؟ يُطرح هذا السؤال كثيرًا. من المرجح أن يتولى الذكاء الاصطناعي الكثير من أعمال الإنتاج (وخاصةً الأعمال الفنية المتكررة أو سريعة الإنتاج اللازمة للأعمال)، ولكن سيبقى الفن البشري قائمًا على الأصالة والابتكار. بحلول عام 2035، قد يرسم الذكاء الاصطناعي المستقل صورةً بأسلوب فنان مشهور، ولكن ابتكار جديد أو فن ذي صدى ثقافي عميق قد يظل من نقاط القوة البشرية (ربما مع وجود الذكاء الاصطناعي كشريك). نتوقع مستقبلًا يعمل فيه الفنانون البشر جنبًا إلى جنب مع "فنانين مشاركين" من الذكاء الاصطناعي المستقل. قد يُكلف المرء ذكاءً اصطناعيًا شخصيًا بإنتاج أعمال فنية بشكل مستمر لمعرض رقمي في منزله، على سبيل المثال، مما يوفر أجواءً إبداعية متغيرة باستمرار.

من منظور الموثوقية، يتمتع الذكاء الاصطناعي المُولِّد بصريًا بمسار أسهل للاستقلالية من النص في بعض النواحي: يمكن أن تُعتبر الصورة "جيدة بما يكفي" من الناحية الذاتية حتى لو لم تكن مثالية، بينما يُعدّ الخطأ الواقعي في النص أكثر إشكالية. وبالتالي، نشهد بالفعل تبنيًا منخفض المخاطر - فإذا كان التصميم المُولَّد بواسطة الذكاء الاصطناعي قبيحًا أو خاطئًا، فلن تستخدمه ببساطة، ولكنه لا يُسبب أي ضرر في حد ذاته. هذا يعني أنه بحلول ثلاثينيات القرن الحادي والعشرين، قد تشعر الشركات بالارتياح للسماح للذكاء الاصطناعي بإنتاج تصاميم دون إشراف، وإشراك البشر فقط عند الحاجة إلى شيء جديد أو محفوف بالمخاطر حقًا.

باختصار، من المتوقع أن يصبح الذكاء الاصطناعي المُولِّد بحلول عام 2035 قوةً هائلةً في مجال إنشاء المحتوى المرئي، ومن المرجح أن يكون مسؤولاً عن جزء كبير من الصور والوسائط من حولنا. سيُولِّد هذا الذكاء الاصطناعي محتوىً موثوقًا به للترفيه والتصميم والتواصل اليومي. الفنان المستقل يلوح في الأفق، إلا أن مسألة ما إذا كان يُنظر إلى الذكاء الاصطناعي على أنه إبداع أم مجرد أداة ذكية للغاية، ستتطور مع ازدياد صعوبة تمييز مخرجاته عن تلك التي يصنعها الإنسان.

الذكاء الاصطناعي التوليدي في تطوير البرمجيات (الترميز)

قد يبدو تطوير البرمجيات مهمةً تحليليةً بحتة، لكنه ينطوي أيضًا على جانبٍ إبداعي؛ فكتابة الشيفرة البرمجية هي في الأساس إنشاء نص بلغةٍ مُهيكلة. وقد أثبت الذكاء الاصطناعي التوليدي الحديث، وخاصةً نماذج اللغات الكبيرة، كفاءته العالية في البرمجة. تعمل أدواتٌ مثل GitHub Copilot وAmazon CodeWhisperer وغيرها كمبرمجي ذكاء اصطناعي ثنائيي، حيث تقترح مقتطفاتٍ من الشيفرة البرمجية، أو حتى وظائفَ كاملةً، أثناء كتابة المطورين. إلى أي مدى يُمكن أن يُسهم هذا في البرمجة الذاتية؟

القدرات الحالية (2025): الذكاء الاصطناعي كمساعد في البرمجة

بحلول عام ٢٠٢٥، أصبحت مُولِّدات أكواد الذكاء الاصطناعي شائعةً في سير عمل العديد من المطورين. تستطيع هذه الأدوات إكمال أسطر الكود تلقائيًا، وإنشاء نماذج جاهزة (مثل الدوال أو الاختبارات القياسية)، وحتى كتابة برامج بسيطة مُزوَّدة بوصف بلغة طبيعية. والأهم من ذلك، أنها تعمل تحت إشراف المطور، حيث يُراجع ويُدمج اقتراحات الذكاء الاصطناعي.

بعض الحقائق والأرقام الحالية:

• بحلول أواخر عام ٢٠٢٣، اعتمد أكثر من نصف المطورين المحترفين مساعدي برمجة الذكاء الاصطناعي ( Coding on Copilot: 2023 Data Suggests Downward Pressure on Code Quality (incl 2024 Expectations) - GitClear )، مما يشير إلى سرعة الإقبال. أفادت التقارير أن GitHub Copilot، إحدى أولى الأدوات المتاحة على نطاق واسع، تُنتج ما بين ٣٠٪ و٤٠٪ من الشيفرة البرمجية في المشاريع التي تُستخدم فيها ( لم تعد البرمجة مجرد أداة. ٤٦٪ من الشيفرة البرمجية على GitHub مُستخدمة بالفعل... ). هذا يعني أن الذكاء الاصطناعي يكتب بالفعل أجزاءً كبيرة من الشيفرة البرمجية، على الرغم من أن الإنسان يوجهها ويتحقق من صحتها.

• تتفوق أدوات الذكاء الاصطناعي هذه في مهام مثل كتابة أكواد متكررة (مثل: فئات نماذج البيانات، وأساليب الحصول والتعيين)، وتحويل لغة برمجة إلى أخرى، أو إنتاج خوارزميات بسيطة تُشبه أمثلة التدريب. على سبيل المثال، يمكن للمطور كتابة "// دالة لفرز قائمة المستخدمين حسب الاسم"، وسيُنشئ الذكاء الاصطناعي دالة فرز مناسبة على الفور تقريبًا.

• كما أنها تساعد في إصلاح الأخطاء وشرحها : يمكن للمطورين لصق رسالة خطأ، وقد يقترح الذكاء الاصطناعي حلاً، أو يسألون "ما وظيفة هذا الكود؟" ويحصلون على شرح باللغة الطبيعية. هذا الأمر مستقل نوعًا ما (حيث يستطيع الذكاء الاصطناعي تشخيص المشكلات بنفسه)، لكن الإنسان هو من يقرر تطبيق الحل.

• من المهم أن مساعدي برمجة الذكاء الاصطناعي الحاليين ليسوا معصومين من الخطأ. يمكنهم اقتراح برمجيات غير آمنة، أو برمجيات تكاد تحل المشكلة لكنها تحتوي على أخطاء خفية. لذا، فإن أفضل الممارسات اليوم هي إبقاء الإنسان على اطلاع دائم - حيث يختبر المطور ويصحح أخطاء الشفرات المكتوبة بالذكاء الاصطناعي تمامًا كما يفعل مع الشفرات المكتوبة بشريًا. في الصناعات الخاضعة للتنظيم أو البرامج الحيوية (مثل الأنظمة الطبية أو أنظمة الطيران)، تخضع أي مساهمات في الذكاء الاصطناعي لمراجعة دقيقة.

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

• اختبارات الوحدات المُولَّدة تلقائيًا: يستطيع الذكاء الاصطناعي تحليل الكود وإنتاج اختبارات وحدات لتغطية حالات مُختلفة. قد يُولِّد إطار عمل الاختبار هذه الاختبارات المكتوبة بواسطة الذكاء الاصطناعي ويُشغِّلها تلقائيًا لاكتشاف الأخطاء، مما يُعزِّز الاختبارات التي يكتبها البشر.

• منصات منخفضة/بدون أكواد مع الذكاء الاصطناعي: تتيح بعض المنصات لغير المبرمجين وصف ما يريدونه (مثل "إنشاء صفحة ويب تحتوي على نموذج اتصال وقاعدة بيانات لحفظ الإدخالات")، ويقوم النظام بإنشاء الشيفرة البرمجية. ورغم أن هذا لا يزال في مراحله الأولى، إلا أنه يُلمح إلى إمكانية إنشاء الذكاء الاصطناعي لبرامج بشكل مستقل لحالات الاستخدام القياسية في المستقبل.

• البرمجة النصية وربط الأنظمة: غالبًا ما تتضمن أتمتة تكنولوجيا المعلومات كتابة نصوص برمجية لربط الأنظمة. غالبًا ما تُولّد أدوات الذكاء الاصطناعي هذه النصوص البرمجية الصغيرة تلقائيًا. على سبيل المثال، عند كتابة نص برمجي لتحليل ملف سجل وإرسال تنبيه عبر البريد الإلكتروني، يُمكن للذكاء الاصطناعي إنتاج نص برمجي يعمل بتعديلات بسيطة أو بدون تعديلات.

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

في العقد المقبل، من المتوقع أن يتولى الذكاء الاصطناعي التوليدي حصة أكبر من عبء البرمجة، ليقترب من تطوير برمجيات مستقلة تمامًا لفئات معينة من المشاريع. بعض التطورات المتوقعة:

• التنفيذ الكامل للميزات: بحلول عام ٢٠٣٠، نتوقع أن يكون الذكاء الاصطناعي قادرًا على تنفيذ ميزات تطبيقية بسيطة من البداية إلى النهاية. قد يصف مدير المنتج ميزةً ما بلغة واضحة ("يجب أن يتمكن المستخدمون من إعادة تعيين كلمة المرور عبر رابط البريد الإلكتروني")، ويمكن للذكاء الاصطناعي توليد الشيفرة اللازمة (نموذج الواجهة الأمامية، ومنطق الواجهة الخلفية، وتحديث قاعدة البيانات، وإرسال البريد الإلكتروني) ودمجها في قاعدة الشيفرة. سيعمل الذكاء الاصطناعي بفعالية كمطور مبتدئ قادر على اتباع المواصفات. قد يقوم المهندس البشري بمراجعة الشيفرة وإجراء الاختبارات. ومع تحسن موثوقية الذكاء الاصطناعي، قد تصبح مراجعة الشيفرة سريعة، إن وُجدت أصلًا.

• صيانة الكود تلقائيًا: جزء كبير من هندسة البرمجيات لا يقتصر على كتابة كود جديد فحسب، بل يشمل أيضًا تحديث الكود الحالي - إصلاح الأخطاء البرمجية، وتحسين الأداء، والتكيف مع المتطلبات الجديدة. ومن المرجح أن يتفوق مطورو الذكاء الاصطناعي في المستقبل في هذا. فمع وجود قاعدة بيانات وتوجيه (مثل "يتعطل تطبيقنا عند تسجيل دخول عدد كبير جدًا من المستخدمين في وقت واحد")، قد يحدد الذكاء الاصطناعي المشكلة (مثل خلل في التزامن) ويُصلحها. وبحلول عام 2035، قد تُعالج أنظمة الذكاء الاصطناعي طلبات الصيانة الدورية تلقائيًا بين عشية وضحاها، لتكون بمثابة فريق صيانة دؤوب لأنظمة البرمجيات.

• التكامل واستخدام واجهة برمجة التطبيقات: مع ازدياد عدد أنظمة البرمجيات وواجهات برمجة التطبيقات المزودة بوثائق قابلة للقراءة بواسطة الذكاء الاصطناعي، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي تحديد كيفية ربط النظام (أ) بالخدمة (ب) بشكل مستقل عن طريق كتابة شيفرة الربط. على سبيل المثال، إذا أرادت شركة ما مزامنة نظام الموارد البشرية الداخلي لديها مع واجهة برمجة تطبيقات جديدة للرواتب، فقد تُكلف ذكاءً اصطناعيًا بـ "التواصل بين النظامين"، وسيكتب شيفرة التكامل بعد قراءة مواصفات كلا النظامين.

• الجودة والتحسين: من المرجح أن تتضمن نماذج توليد الأكواد البرمجية المستقبلية حلقات تغذية راجعة للتحقق من عمل الكود (مثل إجراء اختبارات أو محاكاة في بيئة اختبار). هذا يعني أن الذكاء الاصطناعي لن يقتصر على كتابة الكود فحسب، بل سيتمكن أيضًا من تصحيحه ذاتيًا باختباره. بحلول عام 2035، يمكننا أن نتخيل ذكاءً اصطناعيًا يُكرر الكود، عند تكليفه بمهمة، حتى تجتاز جميع الاختبارات - وهي عملية قد لا يحتاج الإنسان إلى مراقبتها سطرًا بسطر. هذا من شأنه أن يعزز الثقة بشكل كبير في الكود المُولّد ذاتيًا.

يمكن للمرء أن يتصور سيناريو بحلول عام ٢٠٣٥، حيث يُمكن تطوير مشروع برمجي صغير - لنفترض تطبيق جوال مُخصص لشركة - بشكل أساسي بواسطة عميل ذكاء اصطناعي مُزود بتعليمات عالية المستوى. يكون "المطور" البشري في هذا السيناريو أشبه بمدير مشروع أو مُدقق، يُحدد المتطلبات والقيود (الأمان، إرشادات التصميم)، ويترك للذكاء الاصطناعي مهمة البرمجة الفعلية.

مع ذلك، بالنسبة للبرمجيات المعقدة وواسعة النطاق (أنظمة التشغيل، وخوارزميات الذكاء الاصطناعي المتقدمة نفسها، إلخ)، سيظل الخبراء البشريون مشاركين بشكل كبير. ومن المرجح أن يظل حل المشكلات الإبداعي والتصميم الهيكلي في البرمجيات تحت قيادة بشرية لفترة من الوقت. قد يتولى الذكاء الاصطناعي العديد من مهام البرمجة، لكن تحديد ما يجب بناؤه وتصميم الهيكل العام يمثل تحديًا مختلفًا. ومع ذلك، مع بدء تعاون الذكاء الاصطناعي التوليدي - حيث يتعامل العديد من وكلاء الذكاء الاصطناعي مع مكونات مختلفة من النظام - من الممكن أن يتشاركوا في تصميم الهياكل إلى حد ما (على سبيل المثال، يقترح أحد وكلاء الذكاء الاصطناعي تصميمًا للنظام، وينتقده آخر، ويكرران العمل، مع إشراف بشري على العملية).

من أهم الفوائد المتوقعة للذكاء الاصطناعي في البرمجة تعزيز الإنتاجية . تتوقع شركة جارتنر أنه بحلول عام 2028، سيستخدم 90% من مهندسي البرمجيات مساعدي برمجة بالذكاء الاصطناعي (مقارنةً بأقل من 15% في عام 2024) ( GitHub Copilot يتصدر تقريرًا بحثيًا حول مساعدي برمجة الذكاء الاصطناعي - مجلة Visual Studio ). يشير هذا إلى أن الحالات الاستثنائية - أي تلك التي لا تستخدم الذكاء الاصطناعي - ستكون قليلة. قد نشهد أيضًا نقصًا في المطورين البشريين في بعض المجالات، لكن الذكاء الاصطناعي سيسد هذه الفجوات؛ إذ يمكن لكل مطور تقريبًا إنجاز المزيد باستخدام مساعد ذكاء اصطناعي قادر على صياغة الشيفرة البرمجية بشكل مستقل.

ستظل الثقة قضية محورية. حتى في عام ٢٠٣٥، ستحتاج المؤسسات إلى ضمان أمان الشيفرة البرمجية المُولَّدة ذاتيًا (يجب ألا يُدخل الذكاء الاصطناعي ثغرات أمنية) وتوافقها مع المعايير القانونية والأخلاقية (على سبيل المثال، لا يتضمن الذكاء الاصطناعي شيفرة مسروقة من مكتبة مفتوحة المصدر دون ترخيص مناسب). نتوقع أدوات حوكمة مُحسّنة للذكاء الاصطناعي، قادرة على التحقق من أصل الشيفرة البرمجية المكتوبة بالذكاء الاصطناعي وتتبعها، مما يُساعد على تمكين شيفرة أكثر استقلالية دون مخاطر.

باختصار، بحلول منتصف ثلاثينيات القرن الحادي والعشرين، من المرجح أن يتولى الذكاء الاصطناعي التوليدي الجزء الأكبر من برمجة مهام البرمجيات الروتينية، وأن يُسهم بشكل كبير في المهام المعقدة. ستكون دورة حياة تطوير البرمجيات أكثر أتمتةً - من المتطلبات إلى النشر - مع إمكانية توليد الذكاء الاصطناعي لتغييرات الأكواد ونشرها تلقائيًا. سيركز المطورون البشريون بشكل أكبر على المنطق عالي المستوى، وتجربة المستخدم، والإشراف، بينما تُعنى برمجيات الذكاء الاصطناعي بتفاصيل التنفيذ.

الذكاء الاصطناعي التوليدي في خدمة العملاء والدعم

إذا تفاعلتَ مؤخرًا مع دردشة دعم العملاء عبر الإنترنت، فمن المُرجَّح أن يكون الذكاء الاصطناعي قد ساهم في جزءٍ منها على الأقل. تُعدّ خدمة العملاء مجالًا واعدًا لأتمتة الذكاء الاصطناعي: فهي تتضمن الرد على استفسارات المستخدمين، وهو ما يُجيده الذكاء الاصطناعي المُولِّد (وخاصةً نماذج المحادثة)، وغالبًا ما تتبع النصوص أو مقالات قاعدة المعرفة، والتي يُمكن للذكاء الاصطناعي تعلّمها. كيف يُمكن للذكاء الاصطناعي التعامل مع العملاء بشكل مستقل؟

الإمكانات الحالية (2025): روبوتات الدردشة والوكلاء الافتراضيون في الخطوط الأمامية

حتى اليوم، تستخدم العديد من المؤسسات روبوتات الدردشة الذكية كنقطة اتصال أولى في خدمة العملاء. تتراوح هذه الروبوتات بين روبوتات بسيطة قائمة على قواعد (مثل "اضغط 1 للفواتير، 2 للدعم...") وروبوتات دردشة متطورة مُولّدة للذكاء الاصطناعي، قادرة على تفسير الأسئلة الحرة والرد عليها بأسلوب حواري. النقاط الرئيسية:

• التعامل مع الأسئلة الشائعة: يتفوق وكلاء الذكاء الاصطناعي في الإجابة على الأسئلة الشائعة، وتوفير المعلومات (مثل ساعات عمل المتجر، وسياسات الاسترداد، وخطوات استكشاف الأخطاء وإصلاحها في الحالات المعروفة)، وإرشاد المستخدمين عبر الإجراءات القياسية. على سبيل المثال، يمكن لبرنامج دردشة ذكي تابع لأحد البنوك مساعدة المستخدم تلقائيًا في التحقق من رصيد حسابه، أو إعادة تعيين كلمة المرور، أو شرح كيفية التقدم بطلب للحصول على قرض، دون الحاجة إلى تدخل بشري.

• فهم اللغة الطبيعية: تتيح النماذج التوليدية الحديثة تفاعلاً أكثر سلاسةً وتفاعلاً "يشبه التفاعل البشري". يستطيع العملاء كتابة سؤال بكلماتهم الخاصة، وعادةً ما يستطيع الذكاء الاصطناعي فهم المقصد. تُفيد الشركات بأن وكلاء الذكاء الاصطناعي اليوم يُرضون العملاء أكثر بكثير من الروبوتات القديمة غير العملية قبل بضع سنوات - يعتقد ما يقرب من نصف العملاء الآن أن وكلاء الذكاء الاصطناعي قادرون على التعاطف والفعالية عند معالجة مخاوفهم ( 59 إحصائية لخدمة عملاء الذكاء الاصطناعي لعام 2025 )، مما يُظهر ثقة متزايدة في الخدمات المُدارة بالذكاء الاصطناعي.

• دعم متعدد القنوات: لا يقتصر الذكاء الاصطناعي على الدردشة فحسب. بدأت المساعدات الصوتية (مثل أنظمة الرد الصوتي التفاعلي للهواتف المزودة بالذكاء الاصطناعي) بمعالجة المكالمات، ويمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا صياغة ردود على استفسارات العملاء عبر البريد الإلكتروني، والتي قد تُرسل تلقائيًا إذا وُجدت دقيقة.

• عندما يتدخل البشر: عادةً، إذا ارتبك الذكاء الاصطناعي أو كان السؤال معقدًا للغاية، يُسلمه إلى موظف بشري. الأنظمة الحالية بارعة في معرفة حدودها في كثير من الحالات. على سبيل المثال، إذا سأل العميل شيئًا غير عادي أو أبدى استياءه ("هذه هي المرة الثالثة التي أتواصل فيها معك وأنا منزعج جدًا...")، فقد يُشير الذكاء الاصطناعي إلى ذلك ليتولى موظف بشري المهمة. تُحدد الشركات حد التسليم لتحقيق التوازن بين الكفاءة ورضا العملاء.

أفادت العديد من الشركات بأن جزءًا كبيرًا من التفاعلات يُحل باستخدام الذكاء الاصطناعي وحده. ووفقًا لاستطلاعات رأي القطاع، يُمكن اليوم التعامل مع حوالي 70-80% من استفسارات العملاء الروتينية بواسطة روبوتات الدردشة القائمة على الذكاء الاصطناعي، كما أن حوالي 40% من تفاعلات الشركات مع العملاء عبر القنوات أصبحت مؤتمتة أو مدعومة بالذكاء الاصطناعي ( 52 إحصائية عن خدمة عملاء الذكاء الاصطناعي يجب أن تعرفها - Plivo ). وأشار مؤشر IBM العالمي لاعتماد الذكاء الاصطناعي (2022) إلى أن 80% من الشركات تستخدم أو تخطط لاستخدام روبوتات الدردشة القائمة على الذكاء الاصطناعي لخدمة العملاء بحلول عام 2025.

من التطورات المثيرة للاهتمام أن الذكاء الاصطناعي لا يقتصر على الاستجابة للعملاء فحسب، بل يُساعد الوكلاء البشريين استباقيًا وفي الوقت الفعلي. على سبيل المثال، أثناء محادثة مباشرة أو مكالمة، قد يستمع الذكاء الاصطناعي ويُزود الوكيل البشري بإجابات مقترحة أو معلومات ذات صلة فورًا. هذا يُطمس حدود الاستقلالية - فالذكاء الاصطناعي لا يواجه العميل وحده، بل يشارك بفعالية دون استفسار بشري صريح. إنه يعمل بفعالية كمستشار مستقل للوكيل.

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

بحلول عام ٢٠٣٠، من المتوقع أن تعتمد غالبية تفاعلات خدمة العملاء على الذكاء الاصطناعي، حيث سيتولى الذكاء الاصطناعي إدارة العديد منها بالكامل من البداية إلى النهاية. التوقعات والاتجاهات التي تدعم ذلك:

• حل الاستفسارات الأكثر تعقيدًا: مع دمج نماذج الذكاء الاصطناعي لمعارف واسعة وتحسينها لطرق التفكير، ستتمكن من التعامل مع طلبات العملاء الأكثر تعقيدًا. فبدلًا من مجرد الإجابة على سؤال "كيف أرجع منتجًا؟"، قد يتعامل الذكاء الاصطناعي في المستقبل مع مشكلات متعددة الخطوات، مثل "الإنترنت معطل، حاولت إعادة التشغيل، هل يمكنك المساعدة؟"، وذلك بتشخيص المشكلة من خلال الحوار، وتوجيه العميل عبر خطوات متقدمة لاستكشاف الأخطاء وإصلاحها، وفي حال فشل كل شيء آخر، تحديد موعد فني - وهي مهام تتطلب اليوم على الأرجح فني دعم بشري. في خدمة عملاء الرعاية الصحية، قد يتولى الذكاء الاصطناعي جدولة مواعيد المرضى أو استفسارات التأمين بشكل كامل.

• حل شامل للخدمات: قد نرى الذكاء الاصطناعي لا يكتفي بإخبار العميل بما يجب فعله، بل ينفذه نيابةً عنه ضمن أنظمة الدعم. على سبيل المثال، إذا قال عميل: "أريد تغيير موعد رحلتي إلى الاثنين المقبل وإضافة حقيبة أخرى"، فقد يتفاعل موظف الذكاء الاصطناعي في عام ٢٠٣٠ مباشرةً مع نظام حجز شركة الطيران، ويُجري التغيير، ويُعالج دفع ثمن الحقيبة، ويُؤكد للعميل ذلك - كل ذلك بشكل مستقل. وهكذا، يصبح الذكاء الاصطناعي موظفًا متكامل الخدمات، وليس مجرد مصدر معلومات.

• وكلاء الذكاء الاصطناعي المتواجدون في كل مكان: من المرجح أن تنشر الشركات الذكاء الاصطناعي في جميع نقاط تواصل العملاء - الهاتف، الدردشة، البريد الإلكتروني، ووسائل التواصل الاجتماعي. قد لا يدرك العديد من العملاء حتى ما إذا كانوا يتحدثون إلى ذكاء اصطناعي أم إنسان، خاصة مع ازدياد طبيعية أصوات الذكاء الاصطناعي وتزايد وعي ردود الدردشة بالسياق. بحلول عام 2035، قد يعني التواصل مع خدمة العملاء في كثير من الأحيان التفاعل مع ذكاء اصطناعي ذكي يتذكر تفاعلاتك السابقة، ويفهم تفضيلاتك، ويتكيف مع نبرة صوتك - أي أنه بمثابة وكيل افتراضي مُخصص لكل عميل.

• اتخاذ القرارات باستخدام الذكاء الاصطناعي في التفاعلات: إلى جانب الإجابة على الأسئلة، سيبدأ الذكاء الاصطناعي باتخاذ قرارات تتطلب حاليًا موافقة الإدارة. على سبيل المثال، قد يحتاج موظف بشري اليوم إلى موافقة المشرف لتقديم استرداد أو خصم خاص لتهدئة عميل غاضب. في المستقبل، قد يُعهد إلى الذكاء الاصطناعي بهذه القرارات، ضمن حدود محددة، بناءً على قيمة عمر العميل المحسوبة وتحليل مشاعره. توقعت دراسة أجرتها Futurum/IBM أنه بحلول عام 2030، ستتخذ الآلات الذكية حوالي 69% من القرارات المتخذة أثناء التفاعلات المباشرة مع العملاء ( لإعادة تصور التحول إلى تجربة العملاء، يجب على المسوقين القيام بهذين الأمرين ) - أي أن الذكاء الاصطناعي هو من يقرر فعليًا أفضل مسار للتفاعل.

• مشاركة كاملة للذكاء الاصطناعي: يشير أحد التقارير إلى أن الذكاء الاصطناعي سيلعب دورًا في كل تفاعل مع العملاء ( 59 إحصائية لخدمة العملاء باستخدام الذكاء الاصطناعي لعام 2025 )، سواءً كان ذلك مباشرًا أو غير مباشر. هذا يعني أنه حتى لو تفاعل الإنسان مع العميل، فسيتلقى المساعدة من الذكاء الاصطناعي (بتقديم الاقتراحات واسترجاع المعلومات). ومن ناحية أخرى، يُفهم من ذلك أنه لا يبقى أي استفسار من العملاء دون إجابة في أي وقت - فإذا كان البشر غير متصلين بالإنترنت، فسيكون الذكاء الاصطناعي حاضرًا دائمًا.

بحلول عام 2035، قد نجد أن موظفي خدمة العملاء البشريين قد أصبحوا متخصصين فقط في الحالات الأكثر حساسية أو التي تتطلب تفاعلاً مباشراً (مثل عملاء كبار الشخصيات أو حل الشكاوى المعقدة التي تتطلب تعاطفاً بشرياً). يمكن لطاقم من موظفي الذكاء الاصطناعي العمل على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع، والتعلم المستمر من كل تفاعل. يمكن أن يجعل هذا التحول خدمة العملاء أكثر اتساقاً وفورية، حيث لا يُبقي الذكاء الاصطناعي العملاء منتظرين على الهاتف، ويمكنه نظرياً القيام بمهام متعددة للتعامل مع عدد غير محدود من العملاء في وقت واحد.

هناك تحدياتٌ يجب التغلب عليها لتحقيق هذه الرؤية: يجب أن يكون الذكاء الاصطناعي قويًا جدًا للتعامل مع تقلبات سلوك العملاء. يجب أن يكون قادرًا على التعامل مع اللغة العامية، والغضب، والارتباك، والتنوع اللامتناهي في طرق التواصل بين الناس. كما يتطلب الأمر معرفةً مُحدثة (لا جدوى إذا كانت معلومات الذكاء الاصطناعي قديمة). من خلال الاستثمار في التكامل بين الذكاء الاصطناعي وقواعد بيانات الشركة (للحصول على معلومات آنية حول الطلبات، وانقطاعات الخدمة، وما إلى ذلك)، يمكن التغلب على هذه العقبات.

من الناحية الأخلاقية، ستحتاج الشركات إلى تحديد متى تُفصح عن "أنك تتحدث إلى ذكاء اصطناعي" وضمان العدالة (فالذكاء الاصطناعي لا يُعامل بعض العملاء بشكل مختلف وسلبيّ بسبب التدريب المُتحيز). وبافتراض إدارة هذه الأمور، فإنّ الجدوى التجارية قوية: يُمكن لخدمة العملاء المُعتمدة على الذكاء الاصطناعي أن تُخفّض التكاليف وأوقات الانتظار بشكل كبير. من المتوقع أن ينمو سوق الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء إلى عشرات المليارات من الدولارات بحلول عام 2030 ( تقرير سوق الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء 2025-2030: دراسة حالة ) ( كيف يُعزّز الذكاء الاصطناعي المُولّد الخدمات اللوجستية | رايدر ) مع استثمار المؤسسات في هذه القدرات.

باختصار، توقع مستقبلاً تُصبح فيه خدمة العملاء بالذكاء الاصطناعي المستقلة هي السائدة . الحصول على المساعدة غالبًا ما يعني التفاعل مع آلة ذكية قادرة على حل مشكلتك بسرعة. سيظل البشر مسؤولين عن الإشراف ومعالجة الحالات الطارئة، ولكن بشكل أكبر كمشرفين على قوة عمل الذكاء الاصطناعي. قد تكون النتيجة خدمة أسرع وأكثر تخصيصًا للمستهلكين - طالما أن الذكاء الاصطناعي مُدرّب ومُراقَب بشكل صحيح لتجنب إحباطات تجارب "الخط الساخن للروبوتات" السابقة.

الذكاء الاصطناعي التوليدي في الرعاية الصحية والطب

الرعاية الصحية مجالٌ ذو مخاطر عالية. فكرة عمل الذكاء الاصطناعي دون إشراف بشري في الطب تُثير الحماس (من حيث الكفاءة والوصول) والحذر (لأسباب تتعلق بالسلامة والتعاطف). بدأ الذكاء الاصطناعي التوليدي يشق طريقه في مجالات مثل تحليل التصوير الطبي، والتوثيق السريري، وحتى اكتشاف الأدوية. فما الذي يمكنه فعله بمفرده بمسؤولية؟

القدرات الحالية (2025): مساعدة الأطباء، وليس استبدالهم

حاليًا، يُستخدم الذكاء الاصطناعي المُولِّد في مجال الرعاية الصحية بشكل أساسي كمساعد قوي للمهنيين الطبيين، وليس صانع قرار مستقل. على سبيل المثال:

• التوثيق الطبي: يُعدّ مساعدة الأطباء في الأعمال الورقية من أنجح تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية. تستطيع نماذج اللغة الطبيعية نسخ زيارات المرضى وإنشاء ملاحظات سريرية أو ملخصات خروج. وتمتلك الشركات "ناسخين بالذكاء الاصطناعي" يستمعون أثناء الفحص (عبر الميكروفون) ويُعدّون تلقائيًا مسودة لملاحظات اللقاء ليراجعها الطبيب. هذا يُوفّر على الأطباء وقت الكتابة. حتى أن بعض الأنظمة تُعبئ أجزاءً من السجلات الصحية الإلكترونية تلقائيًا. يمكن القيام بذلك بأقل تدخل - حيث يُصحّح الطبيب أي أخطاء صغيرة في المسودة، مما يعني أن كتابة الملاحظات تتم بشكل مستقل إلى حد كبير.

• الأشعة والتصوير: يمكن للذكاء الاصطناعي، بما في ذلك النماذج التوليدية، تحليل الأشعة السينية والرنين المغناطيسي والتصوير المقطعي المحوسب للكشف عن التشوهات (مثل الأورام أو الكسور). في عام 2018، وافقت إدارة الغذاء والدواء الأمريكية على نظام ذكاء اصطناعي للكشف المستقل عن اعتلال الشبكية السكري (حالة في العين) في صور الشبكية - والجدير بالذكر أنه تم تفويضه بإجراء المكالمة دون مراجعة أخصائي في سياق الفحص المحدد هذا. لم يكن هذا النظام ذكاء اصطناعيًا توليديًا، لكنه يوضح أن المنظمين قد سمحوا بالتشخيص الذاتي للذكاء الاصطناعي في حالات محدودة. تدخل النماذج التوليدية حيز التنفيذ لإنشاء تقارير شاملة. على سبيل المثال، قد يفحص الذكاء الاصطناعي صورة الأشعة السينية للصدر ويضع تقريرًا لأخصائي الأشعة يقول "لا توجد نتائج حادة. الرئتان سليمتان. حجم القلب طبيعي". ثم يؤكد أخصائي الأشعة ويوقع فقط. في بعض الحالات الروتينية، يمكن تصور خروج هذه التقارير دون تعديلات إذا وثق أخصائي الأشعة بالذكاء الاصطناعي وأجرى فحصًا سريعًا فقط.

• مدققو الأعراض والممرضون الافتراضيون: تُستخدم روبوتات الدردشة المُولِّدة بالذكاء الاصطناعي كأدواتٍ مُباشرةٍ لفحص الأعراض. ​​يُمكن للمرضى إدخال أعراضهم وتلقي النصائح (مثل: "قد تكون نزلة برد عادية؛ الراحة والسوائل، ولكن استشر الطبيب إذا حدث X أو Y"). تستخدم تطبيقاتٌ مثل Babylon Health الذكاء الاصطناعي لتقديم التوصيات. حاليًا، تُصاغ هذه التوصيات عادةً كمعلوماتٍ طبية، وليست نصائح طبيةً نهائية، وتُشجع على المتابعة مع طبيبٍ بشريٍّ في الحالات الخطيرة.

• اكتشاف الأدوية (الكيمياء التوليدية): يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية اقتراح هياكل جزيئية جديدة للأدوية. ويتعلق هذا بمجال البحث العلمي أكثر من رعاية المرضى. تعمل هذه الذكاءات بشكل مستقل لاقتراح آلاف المركبات المرشحة ذات الخصائص المرغوبة، والتي يقوم الكيميائيون البشريون بمراجعتها واختبارها في المختبر. وقد استخدمت شركات مثل Insilico Medicine الذكاء الاصطناعي لإنتاج أدوية مرشحة جديدة في وقت أقصر بكثير. ورغم أن هذا لا يتفاعل مباشرةً مع المرضى، إلا أنه مثال على ابتكار الذكاء الاصطناعي حلولاً (تصاميم جزيئية) بشكل مستقل، وهو ما كان يستغرق وقتًا أطول بكثير من البشر لإيجاده.

• عمليات الرعاية الصحية: يُساعد الذكاء الاصطناعي على تحسين الجدولة وإدارة الإمدادات وغيرها من العمليات اللوجستية في المستشفيات. على سبيل المثال، قد يُحاكي نموذج توليدي تدفق المرضى ويقترح تعديلات على الجدولة لتقليل أوقات الانتظار. ورغم أن هذه القرارات ليست واضحة، إلا أن الذكاء الاصطناعي قادر على اتخاذها بأقل قدر من التغييرات اليدوية.

من المهم الإشارة إلى أنه بحلول عام ٢٠٢٥، لن يسمح أي مستشفى للذكاء الاصطناعي باتخاذ قرارات طبية أو علاجات رئيسية بشكل مستقل دون موافقة بشرية. سيظل التشخيص وتخطيط العلاج في أيدي البشر، حيث يُقدم الذكاء الاصطناعي المدخلات. الثقة المطلوبة للذكاء الاصطناعي لإبلاغ المريض "أنت مصاب بالسرطان" أو وصف الدواء بشكل مستقل تمامًا لم تتحقق بعد، ولا ينبغي أن تتحقق دون خضوعها للتحقق الشامل. يستخدم المتخصصون الطبيون الذكاء الاصطناعي كعين ثانية أو كأداة لتوفير الوقت، لكنهم يتحققون من النتائج المهمة.

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

في العقد القادم، نتوقع أن تتولى الذكاء الاصطناعي التوليدي المزيد من المهام السريرية الروتينية بشكل مستقل وتعزيز نطاق خدمات الرعاية الصحية:

• التشخيصات الأولية الآلية: بحلول عام 2030، سيتمكن الذكاء الاصطناعي من إجراء تحليلات أولية موثوقة للعديد من الحالات الشائعة. تخيّل نظام ذكاء اصطناعي في عيادة يقرأ أعراض المريض وتاريخه الطبي، بل وحتى نبرته وملامح وجهه عبر الكاميرا، ويقدم اقتراحًا تشخيصيًا وفحوصات موصى بها - كل ذلك حتى قبل أن يفحصه الطبيب البشري. يمكن للطبيب بعد ذلك التركيز على تأكيد التشخيص ومناقشته. في الطب عن بُعد، قد يتحدث المريض أولاً مع الذكاء الاصطناعي الذي يُحدد المشكلة بدقة (مثل التهاب الجيوب الأنفية المحتمل مقابل حالة أكثر خطورة)، ثم يوصله بالطبيب إذا لزم الأمر. قد تسمح الجهات التنظيمية للذكاء الاصطناعي رسميًا دون إشراف بشري إذا ثبتت دقتها العالية - على سبيل المثال، قد يكون من الممكن للذكاء الاصطناعي تشخيص عدوى الأذن البسيطة من صورة منظار الأذن.

• أجهزة مراقبة الصحة الشخصية: مع انتشار الأجهزة القابلة للارتداء (الساعات الذكية، وأجهزة استشعار الصحة)، سيراقب الذكاء الاصطناعي المرضى باستمرار ويُنذرهم تلقائيًا بأي مشاكل. على سبيل المثال، بحلول عام 2035، قد يكتشف الذكاء الاصطناعي في جهازك القابل للارتداء أي اضطراب في نظم القلب، ويحدد لك تلقائيًا موعدًا لاستشارة طارئة افتراضية، أو حتى يتصل بالإسعاف إذا رصد علامات نوبة قلبية أو سكتة دماغية. وهذا يتخطى حدود اتخاذ القرارات الذاتية - أي تحديد حالة طارئة والتصرف حيالها - وهو استخدام محتمل ومنقذ للحياة للذكاء الاصطناعي.

• توصيات العلاج: قد يقترح الذكاء الاصطناعي المُولِّد المُدرَّب على الأدبيات الطبية وبيانات المرضى خطط علاج مُخصَّصة. بحلول عام ٢٠٣٠، بالنسبة للأمراض المُعقَّدة كالسرطان، يُمكن لمجالس الأورام المُزوَّدة بالذكاء الاصطناعي تحليل التركيب الجيني والتاريخ الطبي للمريض، ووضع برنامج علاجي مُوصى به (خطة العلاج الكيميائي، واختيار الأدوية) بشكل مستقل. سيُراجع الأطباء البشريون هذه الخطط، ولكن مع مرور الوقت ومع ازدياد الثقة، قد يبدأون بقبول الخطط المُولَّدة بالذكاء الاصطناعي، خاصةً للحالات الروتينية، مع تعديلها فقط عند الحاجة.

• الممرضات الافتراضيات والرعاية المنزلية: يمكن لذكاء اصطناعي قادر على التواصل وتقديم التوجيه الطبي أن يتولى الكثير من مهام المتابعة ومراقبة الرعاية المزمنة. على سبيل المثال، يمكن للمرضى في منازلهم المصابين بأمراض مزمنة الإبلاغ عن قراءاتهم اليومية إلى مساعد تمريض يعمل بنظام الذكاء الاصطناعي، والذي يقدم نصائح ("مستوى السكر في دمك مرتفع قليلاً، فكّر في تعديل وجبتك الخفيفة")، ولا يتواصل مع ممرضة بشرية إلا عندما تكون القراءات خارج النطاق الطبيعي أو عند حدوث مشاكل. يمكن لهذا الذكاء الاصطناعي أن يعمل بشكل مستقل إلى حد كبير تحت إشراف الطبيب عن بُعد.

• التصوير الطبي والتحليلات المخبرية - خطوط أنابيب مؤتمتة بالكامل: بحلول عام 2035، قد تُعتمد قراءة الفحوصات الطبية بشكل أساسي على الذكاء الاصطناعي في بعض المجالات. سيشرف أخصائيو الأشعة على أنظمة الذكاء الاصطناعي ويتعاملون مع الحالات المعقدة، ولكن يمكن للذكاء الاصطناعي قراءة معظم الفحوصات العادية (والتي هي في الواقع طبيعية) والموافقة عليها مباشرةً. وبالمثل، يمكن تحليل شرائح علم الأمراض (مثل الكشف عن الخلايا السرطانية في الخزعة) بشكل مستقل للفحص الأولي، مما يُسرّع نتائج المختبر بشكل كبير.

• اكتشاف الأدوية والتجارب السريرية: من المرجح أن يُصمم الذكاء الاصطناعي ليس فقط جزيئات الأدوية، بل يُولّد أيضًا بياناتٍ اصطناعية عن المرضى للتجارب أو يُحدد أفضل المرشحين للتجارب. قد يُجري تجارب افتراضية بشكل مستقل (بمحاكاة ردود فعل المرضى) لتضييق الخيارات قبل التجارب الفعلية. هذا يُمكّن من طرح الأدوية في السوق بشكل أسرع مع تقليل عدد التجارب البشرية.

رؤية طبيب الذكاء الاصطناعي الذي يحل محل الطبيب البشري تمامًا بعيدة المنال ومثيرة للجدل. حتى بحلول عام 2035، من المتوقع أن يكون الذكاء الاصطناعي بمثابة زميل للأطباء بدلًا من أن يكون بديلًا عن اللمسة البشرية. غالبًا ما يتطلب التشخيص المعقد الحدس والأخلاقيات والمحادثات لفهم سياق المريض، وهي مجالات يتفوق فيها الأطباء البشريون. مع ذلك، قد يتعامل الذكاء الاصطناعي، على سبيل المثال، مع 80% من عبء العمل الروتيني: الأعمال الورقية، والحالات المباشرة، والمراقبة، وما إلى ذلك، مما يسمح للأطباء البشريين بالتركيز على الـ 20% الأكثر تعقيدًا، وعلى علاقات المرضى.

هناك عقبات كبيرة: فالموافقة التنظيمية على استخدام الذكاء الاصطناعي المستقل في مجال الرعاية الصحية صارمة (وهو أمر مناسب). وستحتاج أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى مصادقة سريرية شاملة. قد نشهد قبولًا متزايدًا - على سبيل المثال، يُسمح للذكاء الاصطناعي بالتشخيص أو العلاج بشكل مستقل في المناطق التي تعاني نقصًا في الخدمات حيث لا يتوفر أطباء، كوسيلة لتوسيع نطاق الوصول إلى الرعاية الصحية (تخيل "عيادة ذكاء اصطناعي" في قرية نائية بحلول عام 2030 تعمل بإشراف عن بُعد دوري من طبيب في المدينة).

تُشكّل الاعتبارات الأخلاقية تحديًا كبيرًا. المساءلة (إذا أخطأ الذكاء الاصطناعي المستقل في التشخيص، فمن المسؤول؟)، والموافقة المستنيرة (يجب أن يعرف المرضى ما إذا كان الذكاء الاصطناعي مُشاركًا في رعايتهم)، وضمان المساواة (أن يعمل الذكاء الاصطناعي بكفاءة مع جميع الفئات، متجنبًا التحيز) تُشكّل تحدياتٍ يجب التغلب عليها. بافتراض معالجة هذه التحديات، بحلول منتصف ثلاثينيات القرن الحادي والعشرين، يُمكن دمج الذكاء الاصطناعي المُولّد في بنية تقديم الرعاية الصحية، مُؤديًا العديد من المهام التي تُتيح لمُقدمي الرعاية البشرية، وربما الوصول إلى المرضى الذين يعانون حاليًا من محدودية الوصول إلى الخدمات.

باختصار، بحلول عام 2035، من المرجح أن يشهد قطاع الرعاية الصحية دمجًا عميقًا للذكاء الاصطناعي، ولكن غالبًا ما يكون ذلك تحت غطاء الرعاية الصحية أو في أدوار داعمة. سنثق بقدرة الذكاء الاصطناعي على القيام بالكثير من المهام بمفرده - قراءة الفحوصات، ومراقبة المؤشرات الحيوية، ووضع الخطط - ولكن مع بقاء شبكة أمان من الرقابة البشرية قائمةً لاتخاذ القرارات الحاسمة. قد تكون النتيجة نظام رعاية صحية أكثر كفاءةً واستجابةً، حيث يتولى الذكاء الاصطناعي المهام الشاقة، بينما يوفر البشر التعاطف والحكم النهائي.

الذكاء الاصطناعي التوليدي في التعليم

التعليم مجالٌ آخر يُحدث فيه الذكاء الاصطناعي المُولِّد نقلةً نوعية، بدءًا من روبوتات التدريس المُزوَّدة به، وصولًا إلى التقييم الآلي وإنشاء المحتوى. يعتمد التدريس والتعلم على التواصل والإبداع، وهما من نقاط قوة النماذج المُولِّدة. ولكن هل يُمكن الوثوق بالذكاء الاصطناعي في التعليم دون إشراف المُعلِّم؟

القدرات الحالية (2025): المعلمون ومنشئو المحتوى تحت السيطرة

يُستخدم الذكاء الاصطناعي حاليًا في التعليم كأداة تكميلية ، وليس كمعلم مستقل. أمثلة على استخدامه حاليًا:

• مساعدو التدريس بالذكاء الاصطناعي: تستخدم أدوات مثل "Khanmigo" من أكاديمية خان (المدعوم بنظام GPT-4) أو تطبيقات تعلم اللغات المختلفة الذكاء الاصطناعي لمحاكاة مُعلّم فردي أو شريك محادثة. يمكن للطلاب طرح الأسئلة بلغة طبيعية والحصول على إجابات أو شروحات. يمكن للذكاء الاصطناعي تقديم تلميحات لحل واجباتهم المدرسية، وشرح المفاهيم بطرق مختلفة، أو حتى تمثيل أدوار شخصيات تاريخية في درس تاريخي تفاعلي. مع ذلك، عادةً ما يُستخدم هؤلاء المُعلّمون بالذكاء الاصطناعي تحت إشراف؛ إذ غالبًا ما يراقب المعلمون أو القائمون على التطبيق الحوارات أو يضعون حدودًا لما يُمكن للذكاء الاصطناعي مناقشته (لتجنب المعلومات المضللة أو المحتوى غير اللائق).

• إنشاء المحتوى للمعلمين: يُساعد الذكاء الاصطناعي المُولِّد المعلمين على إنشاء أسئلة الاختبارات، وملخصات القراءات، ومخططات خطط الدروس، وما إلى ذلك. قد يطلب المعلم من الذكاء الاصطناعي "إنشاء خمس مسائل تدريبية على المعادلات التربيعية مع إجاباتها"، مما يُوفر وقت التحضير. هذا توليد محتوى ذاتي، ولكن عادةً ما يُراجع المعلم المُخرجات للتأكد من دقتها ومواءمتها مع المنهج الدراسي. لذا، فهو أداة لتوفير الجهد أكثر منه أداة مستقلة تمامًا.

• التقييم والملاحظات: يُمكن للذكاء الاصطناعي تصحيح امتحانات الاختيار من متعدد تلقائيًا (وهذا ليس جديدًا هنا)، كما يُمكنه بشكل متزايد تقييم الإجابات القصيرة أو المقالات. تستخدم بعض الأنظمة المدرسية الذكاء الاصطناعي لتصحيح الإجابات الكتابية وتقديم ملاحظات للطلاب (مثل التصحيحات النحوية، واقتراحات لتوسيع نطاق الحجج). مع أن الذكاء الاصطناعي الجديد ليس مهمةً توليديةً بحد ذاته، إلا أنه يُمكنه حتى إنشاء تقرير ملاحظات مُخصص للطالب بناءً على أدائه، مع تسليط الضوء على الجوانب التي تحتاج إلى تحسين. غالبًا ما يُعيد المعلمون مراجعة المقالات التي يُصححها الذكاء الاصطناعي في هذه المرحلة نظرًا لمخاوفهم بشأن الفروق الدقيقة.

• أنظمة التعلم التكيفية: هي منصات تُعدّل صعوبة أو أسلوب المادة بناءً على أداء الطالب. يُحسّن الذكاء الاصطناعي التوليدي هذا من خلال ابتكار مسائل أو أمثلة جديدة سريعة ومصممة خصيصًا لتلبية احتياجات الطالب. على سبيل المثال، إذا كان الطالب يواجه صعوبة في فهم مفهوم ما، فقد يُنشئ الذكاء الاصطناعي تشبيهًا آخر أو سؤالًا تدريبيًا يركز على هذا المفهوم. هذا النظام مستقل نوعًا ما، ولكنه ضمن نظام صممه المعلمون.

• استخدام الطلاب للتعلم: يستخدم الطلاب أنفسهم أدوات مثل ChatGPT للمساعدة في التعلم، سواءً لطلب التوضيحات أو الترجمات أو حتى استخدام الذكاء الاصطناعي للحصول على ملاحظات على مسودة مقال ("تحسين فقرة المقدمة"). هذا الأمر ذاتي التوجيه، ويمكن إجراؤه دون الحاجة إلى معرفة المعلم. يعمل الذكاء الاصطناعي في هذه الحالة كمدرس أو مدقق لغوي عند الطلب. يكمن التحدي في ضمان استخدام الطلاب له للتعلم بدلاً من مجرد الحصول على إجابات (النزاهة الأكاديمية).

من الواضح أنه اعتبارًا من عام ٢٠٢٥، سيُصبح الذكاء الاصطناعي في التعليم قويًا، ولكنه عادةً ما يعمل مع مُعلّم بشري يُشرف على مساهمات الذكاء الاصطناعي. هناك تحذيرٌ مفهوم: لا نريد أن نثق بالذكاء الاصطناعي لتعليم معلومات غير صحيحة أو بالتعامل مع تفاعلات الطلاب الحساسة بمعزل عن الآخرين. ينظر المعلمون إلى مُعلّمي الذكاء الاصطناعي كمساعدين مُفيدين يُمكنهم منح الطلاب المزيد من التدريب وإجابات فورية على الأسئلة الروتينية، مما يُتيح للمعلمين التركيز على الإرشاد المُعمّق.

التوقعات للفترة 2030-2035: المعلمون المتخصصون بالذكاء الاصطناعي ومساعدو التدريس الآليون

في العقد المقبل، نتوقع أن يعمل الذكاء الاصطناعي التوليدي على تمكين تجارب تعليمية أكثر تخصيصًا واستقلالية ، في حين تتطور أدوار المعلمين:

• مدرسون شخصيون بالذكاء الاصطناعي لكل طالب: بحلول عام 2030، تتمثل الرؤية (التي يشاركها خبراء مثل سال خان من أكاديمية خان) في أن يتمكن كل طالب من الوصول إلى مدرس ذكاء اصطناعي فعال مثل المعلم البشري في كثير من النواحي ( يقول مبتكر هذا المعلم الذكي إنه يمكن أن يجعل البشر أذكى بعشر مرات ). سيكون هؤلاء المعلمون بالذكاء الاصطناعي متاحين على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع، ويعرفون تاريخ تعلم الطالب عن كثب، ويكيفون أسلوب تدريسهم وفقًا لذلك. على سبيل المثال، إذا كان الطالب متعلمًا بصريًا يواجه صعوبة في مفهوم الجبر، فقد ينشئ الذكاء الاصطناعي بشكل ديناميكي شرحًا مرئيًا أو محاكاة تفاعلية للمساعدة. ونظرًا لأن الذكاء الاصطناعي يمكنه تتبع تقدم الطالب بمرور الوقت، فيمكنه أن يقرر بشكل مستقل الموضوع الذي يجب مراجعته بعد ذلك أو متى ينتقل إلى مهارة جديدة - إدارة خطة الدرس لهذا الطالب بشكل فعال بالمعنى الجزئي.

• تخفيف عبء عمل المعلمين على المهام الروتينية: التصحيح، وإعداد أوراق العمل، وصياغة مواد الدروس - قد تُوكل هذه المهام بالكامل تقريبًا إلى الذكاء الاصطناعي بحلول ثلاثينيات القرن الحادي والعشرين. يستطيع الذكاء الاصطناعي إنشاء واجبات منزلية مخصصة لفصل دراسي لمدة أسبوع، وتصحيح جميع واجبات الأسبوع الماضي (حتى الواجبات المفتوحة) مع ملاحظات، وإبراز الطلاب الذين قد يحتاجون إلى مساعدة إضافية في مواضيع محددة للمعلم. يمكن تحقيق ذلك بأقل تدخل من المعلم، ربما بنظرة سريعة لضمان أن تبدو درجات الذكاء الاصطناعي عادلة.

• منصات التعلم التكيفي المستقل: قد نشهد دوراتٍ دراسيةً تعتمد بالكامل على الذكاء الاصطناعي في بعض المواد. تخيّل دورةً دراسيةً عبر الإنترنت بدون مُدرِّب بشري، حيث يُقدِّم مُدرِّب الذكاء الاصطناعي المادة، ويُقدِّم الأمثلة، ويُجيب على الأسئلة، ويُغيِّر وتيرةَ الشرح بناءً على الطالب. قد تكون تجربة الطالب فريدةً من نوعها، تُولَّد آنيًا. قد تنتقل بعض برامج التدريب المؤسسي وتعليم الكبار إلى هذا النموذج قريبًا، حيث يُمكن للموظف، بحلول عام ٢٠٣٥، أن يقول: "أريد تعلُّم وحدات ماكرو إكسل المُتقدِّمة"، وسيُدرِّسه مُدرِّب الذكاء الاصطناعي من خلال منهجٍ مُخصَّص، يشمل إنشاء التمارين وتقييم حلولها، دون الحاجة إلى مُدرِّب بشري.

• مساعدو الذكاء الاصطناعي في الفصول الدراسية: في الفصول الدراسية التقليدية أو الافتراضية، يمكن للذكاء الاصطناعي الاستماع إلى مناقشات الفصل ومساعدة المعلم فورًا (على سبيل المثال، الهمس باقتراحات عبر سماعة الأذن: "يبدو أن العديد من الطلاب مرتبكون بشأن هذا المفهوم، ربما عليك إعطاء مثال آخر"). كما يمكنه إدارة منتديات الفصول الدراسية عبر الإنترنت، والإجابة على أسئلة الطلاب المباشرة (مثل "متى موعد تسليم الواجب؟" أو حتى توضيح نقطة من المحاضرة) لتجنب سيل رسائل البريد الإلكتروني على المعلم. بحلول عام 2035، قد يصبح وجود معلم مساعد من الذكاء الاصطناعي في الفصل، بينما يركز المعلم البشري على التوجيه والتحفيز، أمرًا أساسيًا.

• الوصول العالمي إلى التعليم: يُمكن للمعلمين المستقلين بالذكاء الاصطناعي أن يُساعدوا في تعليم الطلاب في المناطق التي تعاني من نقص المعلمين. يُمكن لجهاز لوحي مزود بمعلم مُزود بالذكاء الاصطناعي أن يُصبح مُعلمًا أساسيًا للطلاب الذين يعانون من محدودية التعليم، مُغطيًا أساسيات القراءة والكتابة والرياضيات. بحلول عام 2035، قد يكون هذا أحد أكثر الاستخدامات تأثيرًا - إذ سيُساعد الذكاء الاصطناعي في سد الفجوات في الحالات التي لا يتوفر فيها مُعلمون بشريون. ومع ذلك، فإن ضمان جودة تعليم الذكاء الاصطناعي وملاءمته الثقافية في سياقات مُختلفة سيكون أمرًا بالغ الأهمية.

هل سيحل الذكاء الاصطناعي محل المعلمين؟ من غير المرجح أن يحل محلهم بالكامل. التدريس أكثر من مجرد تقديم محتوى، إنه إرشاد وإلهام ودعم اجتماعي وعاطفي. يصعب على الذكاء الاصطناعي تقليد هذه العناصر البشرية. لكن بإمكان الذكاء الاصطناعي أن يصبح معلمًا ثانيًا في الفصل الدراسي، أو حتى معلمًا أول لنقل المعرفة، تاركًا المعلمين البشريين يركزون على ما يجيده البشر: التعاطف والتحفيز وتشجيع التفكير النقدي.

هناك مخاوف يجب معالجتها: ضمان توفير الذكاء الاصطناعي معلومات دقيقة (دون هلوسات تعليمية للحقائق الزائفة)، وتجنب التحيز في المحتوى التعليمي، والحفاظ على خصوصية بيانات الطلاب، وإشراكهم (يجب أن يكون الذكاء الاصطناعي محفزًا، لا مجرد صواب). من المرجح أن نشهد اعتمادًا أو تصديقًا لأنظمة الذكاء الاصطناعي التعليمية - على غرار اعتماد الكتب المدرسية - لضمان استيفائها للمعايير.

هناك تحدٍّ آخر يتمثل في الإفراط في الاعتماد على الذات: فإذا كان مُعلّم الذكاء الاصطناعي يُقدّم الإجابات بسرعة مُفرطة، فقد لا يتعلّم الطلاب المثابرة أو حلّ المشكلات. وللتخفيف من هذا، قد يُصمّم مُعلّمو الذكاء الاصطناعي المُستقبليون بحيث يُتيحون للطلاب أحيانًا المُعاناة (كما قد يفعل المُعلّم البشري) أو يُشجّعونهم على حلّ المشكلات باستخدام التلميحات بدلًا من إعطائهم الحلول.

بحلول عام ٢٠٣٥، قد يشهد الفصل الدراسي تحولاً جذرياً: إذ يُزوَّد كل طالب بجهاز متصل بالذكاء الاصطناعي يُرشده بوتيرته الخاصة، بينما يُنظِّم المعلم الأنشطة الجماعية ويُقدِّم رؤىً إنسانية. قد يصبح التعليم أكثر كفاءةً وتخصيصاً. الوعد هو حصول كل طالب على المساعدة التي يحتاجها وقتما يحتاجها - تجربة "معلم شخصي" حقيقية على نطاق واسع. يكمن الخطر في فقدان بعض اللمسة الإنسانية أو إساءة استخدام الذكاء الاصطناعي (مثل غش الطلاب عبره). ولكن بشكل عام، إذا أُدير الذكاء الاصطناعي المُولِّد بكفاءة، فإنه سيُضفي طابعاً ديمقراطياً على التعلم ويُحسِّنه، كونه رفيقاً مُتاحاً دائماً وواسع الاطلاع في رحلة الطالب التعليمية.

الذكاء الاصطناعي التوليدي في الخدمات اللوجستية وسلسلة التوريد

قد لا تبدو اللوجستيات - فن وعلم نقل البضائع وإدارة سلاسل التوريد - مجالًا تقليديًا للذكاء الاصطناعي "التوليدي"، إلا أن حل المشكلات والتخطيط الإبداعيين أساسيان في هذا المجال. يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي المساعدة من خلال محاكاة السيناريوهات، وتحسين الخطط، وحتى التحكم في الأنظمة الروبوتية. الهدف في مجال اللوجستيات هو الكفاءة وتوفير التكاليف، وهو ما يتماشى تمامًا مع نقاط قوة الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات واقتراح الحلول. إذًا، إلى أي مدى يمكن للذكاء الاصطناعي أن يصبح مستقلًا في إدارة سلاسل التوريد والعمليات اللوجستية؟

القدرات الحالية (2025): التحسين والتبسيط مع الإشراف البشري

اليوم، يتم تطبيق الذكاء الاصطناعي (بما في ذلك بعض الأساليب التوليدية) في مجال الخدمات اللوجستية في المقام الأول كأداة لدعم القرار :

• تحسين المسارات: تستخدم شركات مثل UPS وFedEx بالفعل خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحسين مسارات التوصيل، مما يضمن للسائقين اختيار المسار الأكثر كفاءة. كانت هذه الخوارزميات تُعتمد في السابق على خوارزميات أبحاث العمليات، أما الآن، فتُمكّن المناهج التوليدية من استكشاف استراتيجيات توجيه بديلة في ظل ظروف متنوعة (مثل حركة المرور والطقس). فبينما يقترح الذكاء الاصطناعي المسارات، يُحدد المرسلون أو المدراء المعايير (مثل الأولويات) ويمكنهم تجاوزها عند الحاجة.

• تخطيط الحمولة والمساحة: بالنسبة لشاحنات التعبئة أو حاويات الشحن، يُمكن للذكاء الاصطناعي إنشاء خطط تحميل مثالية (أي صندوق يُوضع في أي مكان). قد يُنتج الذكاء الاصطناعي المُولِّد تكوينات تعبئة متعددة لتحقيق أقصى استفادة من المساحة، أي "يُنشئ" حلولاً يُمكن للبشر الاختيار من بينها. وقد أبرزت دراسةٌ هذا الأمر، حيث أشارت إلى أن الشاحنات غالبًا ما تكون فارغة بنسبة 30% في الولايات المتحدة، وأن التخطيط المُحسَّن - بمساعدة الذكاء الاصطناعي - يُمكن أن يُقلل من هذا الهدر ( أهم حالات استخدام الذكاء الاصطناعي المُولِّد في مجال الخدمات اللوجستية ). تهدف خطط التحميل المُولَّدة بالذكاء الاصطناعي هذه إلى خفض تكاليف الوقود والانبعاثات، وفي بعض المستودعات، تُنفَّذ بأقل قدر من التغييرات اليدوية.

• التنبؤ بالطلب وإدارة المخزون: تستطيع نماذج الذكاء الاصطناعي التنبؤ بالطلب على المنتجات ووضع خطط لإعادة التخزين. قد يُحاكي النموذج التوليدي سيناريوهات طلب مختلفة (مثلاً، يتخيل الذكاء الاصطناعي ارتفاعًا في الطلب بسبب عطلة قادمة) ويخطط للمخزون وفقًا لذلك. يساعد هذا مديري سلسلة التوريد على الاستعداد. حاليًا، يُقدم الذكاء الاصطناعي توقعات واقتراحات، ولكن عادةً ما يتخذ البشر القرار النهائي بشأن مستويات الإنتاج أو الطلبات.

• تقييم المخاطر: تواجه سلسلة التوريد العالمية اضطرابات (كوارث طبيعية، تأخيرات في الموانئ، مشاكل سياسية). تُجري أنظمة الذكاء الاصطناعي الآن تحليلًا دقيقًا للأخبار والبيانات لتحديد المخاطر المُحتملة. على سبيل المثال، تستخدم إحدى شركات الخدمات اللوجستية الذكاء الاصطناعي الجيلي لمسح الإنترنت وتحديد ممرات النقل الخطرة (المناطق التي يُحتمل أن تواجه صعوبات بسبب، على سبيل المثال، إعصار أو اضطرابات قادمة) ( أهم حالات استخدام الذكاء الاصطناعي الجيلي في الخدمات اللوجستية ). باستخدام هذه المعلومات، يُمكن للمخططين إعادة توجيه الشحنات تلقائيًا حول مناطق الأزمات. في بعض الحالات، قد يُوصي الذكاء الاصطناعي تلقائيًا بتغييرات في المسارات أو وسائل النقل، والتي يُوافق عليها البشر بعد ذلك.

• أتمتة المستودعات: العديد من المستودعات شبه آلية، حيث تستخدم الروبوتات في عمليات الالتقاط والتعبئة. يستطيع الذكاء الاصطناعي التوليدي توزيع المهام ديناميكيًا على الروبوتات والبشر لضمان سير العمل على النحو الأمثل. على سبيل المثال، قد يُنشئ الذكاء الاصطناعي قائمة انتظار للروبوتات المُلتقاطة كل صباح بناءً على الطلبات. غالبًا ما يكون هذا النظام مستقلًا تمامًا في التنفيذ، حيث يراقب المدراء مؤشرات الأداء الرئيسية فقط - فإذا ارتفعت الطلبات بشكل غير متوقع، يُعدّل الذكاء الاصطناعي العمليات تلقائيًا.

• إدارة الأسطول: يُساعد الذكاء الاصطناعي في جدولة صيانة المركبات من خلال تحليل الأنماط وإنشاء جداول صيانة مثالية تُقلل من وقت التوقف. كما يُمكنه تجميع الشحنات لتقليل الرحلات. يُمكن لبرامج الذكاء الاصطناعي اتخاذ هذه القرارات تلقائيًا طالما أنها تُلبي متطلبات الخدمة.

بشكل عام، اعتبارًا من عام ٢٠٢٥، يضع البشر الأهداف (مثلًا: "تقليل التكلفة مع ضمان التسليم خلال يومين")، ويضع الذكاء الاصطناعي حلولًا أو جداول زمنية لتحقيق ذلك. يمكن للأنظمة العمل يوميًا دون تدخل حتى يحدث أمر غير اعتيادي. تتضمن العديد من الخدمات اللوجستية قرارات متكررة (متى يجب أن تغادر هذه الشحنة؟ من أي مستودع سيتم تنفيذ هذه الطلبية؟)، والتي يمكن للذكاء الاصطناعي تعلم اتخاذها باستمرار. تثق الشركات تدريجيًا بالذكاء الاصطناعي للتعامل مع هذه القرارات الجزئية، ولا تُنبه المديرين إلا عند حدوث استثناءات.

التوقعات للفترة 2030-2035: سلاسل التوريد ذاتية القيادة

في العقد المقبل، يمكننا أن نتصور المزيد من التنسيق المستقل في مجال الخدمات اللوجستية التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي:

• المركبات ذاتية القيادة والطائرات المسيرة: تؤثر الشاحنات ذاتية القيادة وطائرات التوصيل المسيرة، على الرغم من كونها مجالًا أوسع نطاقًا يتعلق بالذكاء الاصطناعي والروبوتات، تأثيرًا مباشرًا على الخدمات اللوجستية. بحلول عام 2030، إذا تم التغلب على التحديات التنظيمية والتقنية، فقد نشهد استخدام الذكاء الاصطناعي لقيادة الشاحنات على الطرق السريعة بشكل روتيني، أو استخدام الطائرات المسيرة في توصيل الميل الأخير داخل المدن. ستتخذ أنظمة الذكاء الاصطناعي هذه قرارات آنية (مثل تغيير المسارات، وتجنب العوائق) دون الحاجة إلى سائقين بشريين. يكمن الجانب التوليدي في كيفية تعلم أنظمة الذكاء الاصطناعي هذه من البيانات الضخمة وعمليات المحاكاة، مما يُمكّنها من "التدريب" بفعالية على سيناريوهات لا حصر لها. يمكن لأسطول ذاتي القيادة بالكامل أن يعمل على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع، مع مراقبة بشرية عن بُعد فقط. هذا يُزيل عنصرًا بشريًا كبيرًا (السائقين) من العمليات اللوجستية، مما يزيد بشكل كبير من الاستقلالية.

• سلاسل التوريد ذاتية التعافي: من المرجح استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لمحاكاة سيناريوهات سلسلة التوريد باستمرار وإعداد خطط طوارئ. بحلول عام 2035، قد يكتشف الذكاء الاصطناعي تلقائيًا توقف مصنع المورد (عبر الأخبار أو بيانات التغذية) ويحول فورًا مصادر التوريد إلى موردين بديلين سبق فحصهم في المحاكاة. هذا يعني أن سلسلة التوريد "تتعافى" تلقائيًا من الاضطرابات بفضل مبادرة الذكاء الاصطناعي. سيتم إبلاغ المدراء البشريين بما فعله الذكاء الاصطناعي، بدلاً من أن يبادروا بالحلول البديلة.

• تحسين المخزون من البداية إلى النهاية: يمكن للذكاء الاصطناعي إدارة المخزون بشكل مستقل عبر شبكة كاملة من المستودعات والمتاجر. سيقرر متى وأين يتم نقل المخزون (ربما باستخدام الروبوتات أو المركبات الآلية)، مع الاحتفاظ بكمية كافية من المخزون في كل موقع. يدير الذكاء الاصطناعي بشكل أساسي برج مراقبة سلسلة التوريد: يراقب جميع التدفقات ويجري التعديلات في الوقت الفعلي. بحلول عام 2035، قد تعني فكرة سلسلة التوريد "ذاتية القيادة" أن النظام يضع أفضل خطة توزيع يوميًا، ويطلب المنتجات، ويجدول عمليات المصنع، ويرتب النقل، كل ذلك بمفرده. سيشرف البشر على الاستراتيجية العامة ويتعاملون مع الاستثناءات التي تتجاوز فهم الذكاء الاصطناعي الحالي.

• التصميم التوليدي في مجال اللوجستيات: قد نرى الذكاء الاصطناعي يُصمم شبكات جديدة لسلاسل التوريد. لنفترض أن شركةً ما توسعت إلى منطقة جديدة؛ يُمكن للذكاء الاصطناعي تحديد مواقع المستودعات المُثلى، وخطوط النقل، وسياسات المخزون لتلك المنطقة بناءً على البيانات - وهو ما يفعله الاستشاريون والمحللون اليوم. بحلول عام 2030، قد تعتمد الشركات على توصيات الذكاء الاصطناعي في اختيارات تصميم سلاسل التوريد، واثقةً منه في تقييم العوامل بشكل أسرع، وربما إيجاد حلول إبداعية (مثل مراكز التوزيع غير الواضحة) يغفل عنها البشر.

• التكامل مع التصنيع (الصناعة 4.0): لا تقتصر الخدمات اللوجستية على الإنتاج فحسب، بل ترتبط ارتباطًا وثيقًا به. قد تعتمد مصانع المستقبل على الذكاء الاصطناعي المُولّد لجدولة عمليات الإنتاج، وطلب المواد الخام في الوقت المناسب، ثم توجيه شبكة الخدمات اللوجستية لشحن المنتجات فورًا. قد يعني هذا الذكاء الاصطناعي المتكامل تقليل الاعتماد على التخطيط البشري بشكل عام، أي سلسلة مترابطة من التصنيع إلى التسليم، مدفوعة بخوارزميات تُحسّن التكلفة والسرعة والاستدامة. وبحلول عام 2025، ستصبح سلاسل التوريد عالية الأداء قائمة على البيانات؛ وبحلول عام 2035، قد تعتمد بشكل كبير على الذكاء الاصطناعي.

• خدمة عملاء ديناميكية في مجال اللوجستيات: بالاعتماد على الذكاء الاصطناعي لخدمة العملاء، قد تتفاعل أنظمة الذكاء الاصطناعي في سلسلة التوريد مباشرةً مع العملاء. على سبيل المثال، إذا أراد عميل كبير تغيير طلبه بالجملة في اللحظة الأخيرة، يمكن لموظف الذكاء الاصطناعي التفاوض على بدائل مجدية (مثل "يمكننا تسليم نصف الكمية الآن، والنصف الآخر الأسبوع المقبل بسبب القيود") دون انتظار مدير بشري. يتضمن ذلك فهمًا مُولّدًا للذكاء الاصطناعي لكلا الجانبين (احتياجات العملاء مقابل القدرة التشغيلية) واتخاذ قرارات تضمن سلاسة العمليات مع إرضاء العملاء.

الفائدة المتوقعة هي نظام لوجستي أكثر كفاءة ومرونة واستجابة . تتوقع الشركات تحقيق وفورات هائلة - فقد قدّرت ماكينزي أن تحسينات سلسلة التوريد المعتمدة على الذكاء الاصطناعي يمكن أن تُخفّض التكاليف بشكل كبير وتُحسّن مستويات الخدمة، مما يُضيف تريليونات الدولارات إلى القيمة عبر القطاعات ( حالة الذكاء الاصطناعي في عام ٢٠٢٣: عام انطلاق الذكاء الاصطناعي التوليدي | ماكينزي ).

مع ذلك، فإن منح المزيد من التحكم للذكاء الاصطناعي يحمل مخاطر أيضًا، مثل الأخطاء المتتالية إذا كان منطق الذكاء الاصطناعي خاطئًا (على سبيل المثال، السيناريو الشهير لسلسلة توريد الذكاء الاصطناعي التي تُفرغ شركة من مخزونها دون قصد بسبب خطأ في النمذجة). من المرجح أن تبقى الضمانات، مثل "إشراك الإنسان في القرارات المهمة" أو على الأقل لوحات معلومات تسمح بالتجاوز البشري السريع، قائمة حتى عام ٢٠٣٥. مع مرور الوقت، ومع ثبات قرارات الذكاء الاصطناعي، سيشعر البشر براحة أكبر في التراجع.

من المثير للاهتمام، أنه من خلال تحسين الكفاءة، قد يتخذ الذكاء الاصطناعي أحيانًا خيارات تتعارض مع التفضيلات البشرية أو الممارسات التقليدية. على سبيل المثال، قد يؤدي التحسين المحض إلى مخزونات ضئيلة للغاية، وهو أمر فعال ولكنه قد يبدو محفوفًا بالمخاطر. قد يضطر متخصصو سلسلة التوريد في عام ٢٠٣٠ إلى تعديل حدسهم لأن الذكاء الاصطناعي، الذي يعالج بيانات ضخمة، قد يُثبت أن استراتيجيته غير التقليدية تعمل بشكل أفضل.

أخيرًا، يجب أن نأخذ في الاعتبار أن القيود المادية (البنية التحتية، وسرعات العمليات المادية) تحد من سرعة تغير الخدمات اللوجستية، لذا فإن الثورة هنا تتمحور حول التخطيط الذكي واستخدام الأصول، وليس حول واقع مادي جديد كليًا. ولكن حتى ضمن هذه الحدود، يمكن للحلول الإبداعية للذكاء الاصطناعي التوليدي، والتحسين المستمر، أن يُحسّنا بشكل كبير كيفية نقل البضائع حول العالم بأقل قدر من التخطيط اليدوي.

باختصار، قد تعمل الخدمات اللوجستية بحلول عام 2035 على غرار آلة آلية تعمل بشكل جيد: البضائع تتدفق بكفاءة، والطرق تتكيف في الوقت الحقيقي مع الاضطرابات، والمستودعات تدير نفسها بالروبوتات، والنظام بأكمله يتعلم ويتحسن باستمرار من البيانات - كل هذا يتم تنسيقه بواسطة الذكاء الاصطناعي التوليدي الذي يعمل بمثابة عقل العملية.

الذكاء الاصطناعي التوليدي في التمويل والأعمال

يعتمد قطاع التمويل بشكل كبير على المعلومات - التقارير والتحليلات واتصالات العملاء - مما يجعله بيئة خصبة للذكاء الاصطناعي المُولِّد. من البنوك إلى إدارة الاستثمارات والتأمين، تستكشف المؤسسات الذكاء الاصطناعي للأتمتة وتوليد الرؤى. السؤال هو: ما المهام المالية التي يمكن للذكاء الاصطناعي التعامل معها بكفاءة دون إشراف بشري، نظرًا لأهمية الدقة والثقة في هذا المجال؟

الإمكانيات الحالية (2025): التقارير الآلية ودعم اتخاذ القرار

اعتبارًا من اليوم، تساهم الذكاء الاصطناعي التوليدي في التمويل بعدة طرق، وغالبًا تحت إشراف الإنسان:

• إنشاء التقارير: تُنتج البنوك والشركات المالية العديد من التقارير، مثل ملخصات الأرباح، وتعليقات السوق، وتحليلات المحافظ المالية، وغيرها. ويُستخدم الذكاء الاصطناعي بالفعل في صياغتها. على سبيل المثال، طورت بلومبرغ BloombergGPT ، وهو نموذج لغوي ضخم مُدرّب على البيانات المالية، لمساعدة مستخدمي أجهزتها في مهام مثل تصنيف الأخبار وجلسات الأسئلة والأجوبة ( الذكاء الاصطناعي التوليدي قادم إلى قطاع التمويل ). في حين أن استخدامه الرئيسي هو مساعدة البشر في العثور على المعلومات، إلا أنه يُظهر الدور المتنامي للذكاء الاصطناعي. كما قامت شركة Automated Insights (التي تعاونت معها AP) بإنشاء مقالات مالية. تستخدم العديد من النشرات الإخبارية الاستثمارية الذكاء الاصطناعي لتلخيص تحركات السوق اليومية أو المؤشرات الاقتصادية. عادةً ما يُراجع البشر هذه التقارير قبل إرسالها إلى العملاء، ولكنها تُعدّ تحريرًا سريعًا بدلًا من الكتابة من الصفر.

• التواصل مع العملاء: في مجال الخدمات المصرفية للأفراد، تعالج روبوتات الدردشة الذكية استفسارات العملاء حول أرصدة الحسابات والمعاملات ومعلومات المنتجات (مما يندمج مع مجال خدمة العملاء). كما يمكن للذكاء الاصطناعي إنشاء رسائل نصائح مالية شخصية أو تنبيهات سريعة. على سبيل المثال، قد يرصد الذكاء الاصطناعي إمكانية توفير العميل للرسوم، فيُعدّ تلقائيًا رسالة تقترح عليه الانتقال إلى نوع حساب مختلف، والتي تُرسل بدورها بأقل تدخل بشري. هذا النوع من التواصل الشخصي واسع النطاق هو أحد الاستخدامات الحالية للذكاء الاصطناعي في المجال المالي.

• كشف الاحتيال والتنبيهات: يُمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي المساعدة في إنشاء سرديات أو تفسيرات للأخطاء التي تكتشفها أنظمة الاحتيال. على سبيل المثال، إذا تم الإبلاغ عن نشاط مشبوه، فقد يُنشئ الذكاء الاصطناعي رسالة توضيحية للعميل ("لاحظنا تسجيل دخول من جهاز جديد...") أو تقريرًا للمحللين. يتم الكشف تلقائيًا (باستخدام تقنية كشف الأخطاء في الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي)، ويزداد أتمتة التواصل، مع أن الإجراءات النهائية (مثل حظر الحساب) غالبًا ما تخضع لفحص بشري.

• الاستشارات المالية (محدودة): يستخدم بعض المستشارين الآليين (منصات الاستثمار الآلية) خوارزميات (ليس بالضرورة ذكاءً اصطناعيًا توليديًا) لإدارة المحافظ الاستثمارية دون الحاجة إلى مستشارين بشريين. يعتمد الذكاء الاصطناعي التوليدي، على سبيل المثال، على توليد تعليقات حول أسباب إجراء صفقات معينة أو ملخص لأداء المحفظة مصمم خصيصًا للعميل. مع ذلك، لا تزال الاستشارات المالية البحتة (مثل التخطيط المالي المعقد) تعتمد في معظمها على تدخل بشري أو خوارزميات قائمة على قواعد؛ أما الاستشارات التوليدية الحرة دون إشراف فهي محفوفة بالمخاطر نظرًا لمسؤوليتها القانونية في حال أخطأت.

• تقييم المخاطر والاكتتاب: تختبر شركات التأمين الذكاء الاصطناعي لكتابة تقارير تقييم المخاطر تلقائيًا، أو حتى صياغة وثائق التأمين. على سبيل المثال، بناءً على بيانات متعلقة بعقار، يمكن للذكاء الاصطناعي إنشاء مسودة بوليصة تأمين أو تقرير من شركة التأمين يصف عوامل الخطر. يراجع البشر حاليًا هذه المخرجات، لأن أي خطأ في العقد قد يكون مكلفًا.

• تحليل البيانات والرؤى: يُمكن للذكاء الاصطناعي تحليل البيانات المالية أو الأخبار وإنشاء ملخصات لها. يستخدم المحللون أدواتٍ تُلخص تقريرًا سنويًا من 100 صفحة إلى نقاط رئيسية، أو تُستخلص أهم النتائج من محضر اجتماع الأرباح. تُوفر هذه الملخصات الوقت، ويمكن استخدامها مباشرةً في صنع القرار أو تمريرها، لكن المحللين الحذرين يُراجعون التفاصيل المهمة بدقة.

في جوهره، يعمل الذكاء الاصطناعي الحالي في مجال التمويل كمحلل/كاتب دؤوب ، يُنتج محتوى يُصقله البشر. يُستخدم الذكاء الاصطناعي بشكل مستقل تمامًا في الغالب في مجالات محددة جيدًا، مثل الأخبار المستندة إلى البيانات (دون الحاجة إلى حكم شخصي) أو استجابات خدمة العملاء. نادرًا ما تُمنح الثقة المباشرة للذكاء الاصطناعي في اتخاذ القرارات المالية (مثل تحويل الأموال، وتنفيذ الصفقات بما يتجاوز الخوارزميات المحددة مسبقًا) نظرًا للمخاطر العالية والرقابة التنظيمية.

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

وبالنظر إلى المستقبل، بحلول عام 2035، قد يتم دمج الذكاء الاصطناعي التوليدي بشكل عميق في العمليات المالية، مما قد يؤدي إلى التعامل مع العديد من المهام بشكل مستقل:

• محللون ماليون بالذكاء الاصطناعي: قد نرى أنظمة ذكاء اصطناعي قادرة على تحليل الشركات والأسواق، وإنتاج توصيات أو تقارير بمستوى محلل أبحاث أسهم بشري. بحلول عام 2030، قد يتمكن الذكاء الاصطناعي من قراءة جميع السجلات المالية للشركة، ومقارنتها ببيانات القطاع، وإنتاج تقرير توصية استثمارية ("شراء/بيع" مع الاستدلال) بمفرده. بعض صناديق التحوط تستخدم الذكاء الاصطناعي بالفعل لتوليد إشارات التداول؛ وبحلول ثلاثينيات القرن الحادي والعشرين، قد تصبح تقارير أبحاث الذكاء الاصطناعي شائعة. قد يبدأ مديرو المحافظ البشرية بالثقة في التحليلات التي يُنتجها الذكاء الاصطناعي كمدخل واحد من بين مدخلات أخرى. بل إن هناك إمكانية للذكاء الاصطناعي لإدارة المحافظ بشكل مستقل: مراقبة الاستثمارات وإعادة توازنها باستمرار وفقًا لاستراتيجية محددة مسبقًا. في الواقع، التداول الخوارزمي مؤتمت بشكل كبير بالفعل - قد يجعل الذكاء الاصطناعي التوليدي الاستراتيجيات أكثر تكيفًا من خلال توليد واختبار نماذج تداول جديدة بنفسه.

• التخطيط المالي الآلي: يمكن لمستشاري الذكاء الاصطناعي، الذين يتعاملون مع المستهلكين، إدارة التخطيط المالي الروتيني للأفراد. بحلول عام 2030، قد تُخبر الذكاء الاصطناعي بأهدافك (شراء منزل، الادخار للدراسة الجامعية)، ليُنشئ لك خطة مالية شاملة (ميزانية، تخصيصات استثمارية، اقتراحات تأمين) مُصممة خصيصًا لك. في البداية، قد يُراجعها مُخطط مالي بشري، ولكن مع تنامي الثقة، قد تُقدم هذه النصائح مباشرةً للمستهلكين، مع توضيحات مناسبة. يكمن السر في ضمان توافق نصائح الذكاء الاصطناعي مع اللوائح التنظيمية وأنها تصب في مصلحة العميل. إذا تم حل هذه المشكلة، يُمكن للذكاء الاصطناعي أن يُسهّل الحصول على الاستشارات المالية الأساسية بتكلفة منخفضة.

• أتمتة المكاتب الخلفية: قد يُعالج الذكاء الاصطناعي التوليدي بشكل مستقل العديد من مستندات المكاتب الخلفية، مثل طلبات القروض، وتقارير الامتثال، وملخصات التدقيق. على سبيل المثال، يُمكن للذكاء الاصطناعي استيعاب جميع بيانات المعاملات وإنشاء تقرير تدقيق يُشير إلى أي مخاوف. قد يقضي المدققون في عام 2035 وقتًا أطول في مراجعة الاستثناءات التي يُحددها الذكاء الاصطناعي بدلًا من التدقيق في كل شيء بأنفسهم. وبالمثل، فيما يتعلق بالامتثال، يُمكن للذكاء الاصطناعي إنشاء تقارير الأنشطة المشبوهة (SARs) للجهات التنظيمية دون الحاجة إلى مُحلل يكتبها من الصفر. قد يُصبح التوليد الذاتي لهذه المستندات الروتينية، مع انتقال الإشراف البشري إلى الاستثناءات، أمرًا قياسيًا.

• مطالبات التأمين والاكتتاب: يمكن للذكاء الاصطناعي معالجة مطالبة التأمين (باستخدام أدلة مصورة، إلخ)، وتحديد التغطية، وإنشاء خطاب قرار الدفع تلقائيًا. قد نصل إلى مرحلة تُسوّى فيها المطالبات البسيطة (مثل حوادث السيارات ذات البيانات الواضحة) بالكامل بواسطة الذكاء الاصطناعي في غضون دقائق من تقديمها. قد يكون الاكتتاب في بوالص التأمين الجديدة مشابهًا: يُقيّم الذكاء الاصطناعي المخاطر ويُنشئ شروط الوثيقة. بحلول عام 2035، ربما تُصعّد الحالات المعقدة أو الشاذة إلى جهات الاكتتاب البشرية فقط.

• الاحتيال والأمن: من المرجح أن يكون للذكاء الاصطناعي دورٌ أكثر أهمية في الكشف عن الاحتيال أو التهديدات الإلكترونية في القطاع المالي والاستجابة لها. قد تراقب وكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلون المعاملات آنيًا وتتخذ إجراءات فورية (مثل حظر الحسابات وتجميد المعاملات) عند استيفاء معايير معينة، ثم تُقدم مبررات. السرعة عاملٌ حاسم هنا، لذا يُفضل الحد الأدنى من التدخل البشري. قد يكمن الجانب التوليدي في إيصال هذه الإجراءات إلى العملاء أو الجهات التنظيمية بوضوح.

• الدعم التنفيذي: تخيّل "رئيسًا للموظفين" مُعتمدًا على الذكاء الاصطناعي، قادرًا على إعداد تقارير أعمال للمديرين التنفيذيين فورًا. اسأل نفسك: "كيف كان أداء قسمنا الأوروبي خلال هذا الربع، وما هي العوامل الرئيسية المُؤثرة مُقارنةً بالعام الماضي؟"، وسيُنتج الذكاء الاصطناعي تقريرًا مُوجزًا ​​مُرفقًا برسوم بيانية، دقيقةً جميعها، مُستمدًا من البيانات. يُمكن أن يُصبح هذا النوع من التقارير والتحليلات الديناميكية والمستقلة سهلًا للغاية. بحلول عام 2030، يُمكن للاستعلام عن الذكاء الاصطناعي لأغراض استخبارات الأعمال، والثقة به لتقديم إجابات صحيحة، أن يُحل محل التقارير الثابتة، وربما حتى بعض أدوار المُحللين.

من التوقعات المثيرة للاهتمام: بحلول ثلاثينيات القرن الحادي والعشرين، قد يُولّد الذكاء الاصطناعي غالبية المحتوى المالي (الأخبار والتقارير وغيرها) . وتستخدم بالفعل مؤسسات إعلامية مثل داو جونز ورويترز الأتمتة لبعض الأخبار. إذا استمر هذا التوجه، وبالنظر إلى ضخامة البيانات المالية، فقد يتولى الذكاء الاصطناعي مسؤولية تصفية معظمها وتوصيلها.

ومع ذلك، ستكون الثقة والتحقق أمرًا محوريًا. فالقطاع المالي يخضع لرقابة صارمة، وأي ذكاء اصطناعي يعمل بشكل مستقل سيحتاج إلى استيفاء معايير صارمة:

• ضمان عدم وجود هلوسات (لا يمكنك أن تطلب من محلل الذكاء الاصطناعي أن 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. إذا رفض الذكاء الاصطناعي قرضًا أو اتخذ قرارًا تجاريًا، فلا بد من وجود مبرر منطقي يمكن دراسته. قد تكون النماذج التوليدية أشبه بصندوق أسود، لذا توقع تطوير ذكاء اصطناعي قابلة للتفسير لجعل قراراتها شفافة.

من المرجح أن تشهد السنوات العشر القادمة تعاونًا وثيقًا بين الذكاء الاصطناعي والمتخصصين في القطاع المالي، مما سيُحدث نقلة نوعية في مجال الاستقلالية مع تنامي الثقة. ستتحقق النجاحات المبكرة في مجال الأتمتة منخفضة المخاطر (مثل إعداد التقارير). ستكون الأحكام الأساسية، مثل قرارات الائتمان أو اختيارات الاستثمار، أكثر صعوبة، ولكن حتى في هذه الحالات، ومع تنامي سجل الذكاء الاصطناعي، قد تمنحه الشركات مزيدًا من الاستقلالية. على سبيل المثال، قد يُدار صندوق ذكاء اصطناعي بمشرف بشري لا يتدخل إلا في حال انحراف الأداء أو إذا أظهر الذكاء الاصطناعي عدم يقين.

من الناحية الاقتصادية، قدّرت ماكينزي أن الذكاء الاصطناعي (وخاصةً جيل الذكاء الاصطناعي) قد يُضيف ما بين 200 و340 مليار دولار أمريكي إلى قيمة القطاع المصرفي سنويًا، بالإضافة إلى تأثيرات كبيرة مماثلة في أسواق التأمين ورأس المال ( حالة الذكاء الاصطناعي في عام 2023: عام انطلاق الذكاء الاصطناعي التوليدي | ماكينزي ) ( ما هو مستقبل الذكاء الاصطناعي التوليدي؟ | ماكينزي ). يتحقق ذلك من خلال الكفاءة وتحسين نتائج القرارات. ولتحقيق هذه القيمة، من المرجح أن تُحوّل أنظمة الذكاء الاصطناعي جزءًا كبيرًا من التحليلات والتواصلات المالية الروتينية.

باختصار، بحلول عام 2035، قد يصبح الذكاء الاصطناعي المُولِّد أشبه بجيش من المحللين والمستشارين والموظفين المبتدئين الذين يعملون في القطاع المالي، ويقومون بمعظم الأعمال الروتينية وبعض التحليلات المعقدة بشكل مستقل. سيظل البشر يحددون الأهداف ويديرون الاستراتيجيات رفيعة المستوى، ويديرون علاقات العملاء، ويشرفون. سيُوسِّع العالم المالي، بحذر، نطاق استقلاليته تدريجيًا - لكن الاتجاه واضح بأن المزيد والمزيد من معالجة المعلومات، وحتى توصيات القرارات، ستأتي من الذكاء الاصطناعي. من الناحية المثالية، يؤدي هذا إلى خدمة أسرع (قروض فورية، استشارات على مدار الساعة)، وتكاليف أقل، وربما موضوعية أكبر (قرارات مبنية على أنماط البيانات). لكن الحفاظ على الثقة سيكون أمرًا بالغ الأهمية؛ فقد يُسبب خطأ واحد بارز في الذكاء الاصطناعي في مجال التمويل أضرارًا جسيمة (تخيل انهيارًا مفاجئًا ناتجًا عن الذكاء الاصطناعي أو حرمانًا خاطئًا من منفعة لآلاف الأشخاص). وبالتالي، من المرجح أن تستمر الحواجز الأمنية والفحوص البشرية، خاصةً في الإجراءات التي تُجرى مباشرةً مع العملاء، حتى مع تزايد استقلالية عمليات المكتب الخلفي.

التحديات والاعتبارات الأخلاقية

في جميع هذه المجالات، ومع تزايد استقلالية الذكاء الاصطناعي المُولِّد، تبرز مجموعة من التحديات والأسئلة الأخلاقية المشتركة. إن ضمان أن يكون الذكاء الاصطناعي أداةً مستقلةً موثوقةً ومفيدةً ليس مجرد مهمة تقنية، بل مهمة مجتمعية. نستعرض هنا أهم المخاوف وكيفية معالجتها (أو الحاجة إلى معالجتها):

الموثوقية والدقة

مشكلة الهلوسة: يمكن أن تنتج نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي مخرجات غير صحيحة أو ملفقة تمامًا تبدو واثقة. وهذا أمر محفوف بالمخاطر بشكل خاص عندما لا يكون هناك إنسان في الحلقة لاكتشاف الأخطاء. قد يعطي روبوت المحادثة العميل تعليمات خاطئة، أو قد يحتوي تقرير مكتوب بواسطة الذكاء الاصطناعي على إحصائية ملفقة. اعتبارًا من عام 2025، تم التعرف على عدم الدقة على أنه الخطر الرئيسي للذكاء الاصطناعي التوليدي من قبل المؤسسات ( حالة الذكاء الاصطناعي في عام 2023: عام انطلاق الذكاء الاصطناعي التوليدي | ماكينزي ) ( حالة الذكاء الاصطناعي: استطلاع عالمي | ماكينزي ). في المستقبل، يتم نشر تقنيات مثل التحقق من الحقائق مقابل قواعد البيانات وتحسينات بنية النموذج والتعلم المعزز مع التغذية الراجعة لتقليل الهلوسة. من المرجح أن تحتاج أنظمة الذكاء الاصطناعي المستقلة إلى اختبارات صارمة وربما تحقق رسمي للمهام الحرجة (مثل إنشاء التعليمات البرمجية التي قد تؤدي إلى أخطاء / عيوب أمنية إذا كانت خاطئة).

الاتساق: يجب أن تعمل أنظمة الذكاء الاصطناعي بكفاءة على مدار الوقت وفي مختلف السيناريوهات. على سبيل المثال، قد يُحسن الذكاء الاصطناعي التعامل مع الأسئلة القياسية، لكنه قد يُصادف بعض الحالات الاستثنائية. يتطلب ضمان اتساق الأداء بيانات تدريب شاملة تغطي مختلف الحالات، بالإضافة إلى مراقبة مستمرة. تُخطط العديد من المؤسسات لاتباع نهج هجين - حيث يعمل الذكاء الاصطناعي بكفاءة، ولكن يتم تدقيق العينات العشوائية من قِبل البشر - لقياس معدلات الدقة المستمرة.

إجراءات السلامة: عندما يكون الذكاء الاصطناعي مستقلاً، فإن إدراكه لعدم اليقين أمرٌ بالغ الأهمية. يجب تصميم النظام ليعرف متى لا يعرف. على سبيل المثال، إذا لم يكن طبيب الذكاء الاصطناعي متأكدًا من تشخيص حالة ما، فعليه أن يُشير إلى ذلك للمراجعة البشرية بدلاً من تقديم تخمين عشوائي. يُعدّ بناء تقدير عدم اليقين في مخرجات الذكاء الاصطناعي (وتحديد عتبات للتسليم البشري التلقائي) مجالًا نشطًا للتطوير.

التحيز والإنصاف

يتعلم الذكاء الاصطناعي التوليدي من البيانات التاريخية التي قد تحتوي على تحيزات (عرقية، جنسية، إلخ). قد يُديم الذكاء الاصطناعي المستقل هذه التحيزات أو حتى يُضخمها.

• في عمليات التوظيف أو القبول، قد يمارس صانع القرار في مجال الذكاء الاصطناعي التمييز بشكل غير عادل إذا كانت بيانات التدريب الخاصة به متحيزة.

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

• في المجالات الإبداعية، قد لا تمثل الذكاء الاصطناعي ثقافات أو أنماطًا معينة بشكل كافٍ إذا كانت مجموعة التدريب غير متوازنة.

يتطلب معالجة هذا الأمر تنظيمًا دقيقًا لمجموعات البيانات، واختبار التحيز، وربما تعديلات خوارزمية لضمان العدالة. الشفافية أساسية: ستحتاج الشركات إلى الإفصاح عن معايير اتخاذ القرارات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي، خاصةً إذا كان الذكاء الاصطناعي المستقل يؤثر على فرص أو حقوق شخص ما (مثل الحصول على قرض أو وظيفة). تولي الجهات التنظيمية اهتمامًا بالفعل؛ على سبيل المثال، من المرجح أن يتطلب قانون الذكاء الاصطناعي للاتحاد الأوروبي (الذي يجري العمل عليه اعتبارًا من منتصف عشرينيات القرن الحالي) تقييمات تحيز لأنظمة الذكاء الاصطناعي عالية المخاطر.

المساءلة والمسؤولية القانونية

عندما يُسبب نظام ذكاء اصطناعي يعمل بشكل مستقل ضررًا أو يرتكب خطأً، فمن المسؤول؟ الأطر القانونية تواكب التطورات:

• من المرجح أن تتحمل الشركات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي مسؤوليةً مماثلةً لمسؤوليتها عن تصرفات موظف. على سبيل المثال، إذا قدّم الذكاء الاصطناعي نصيحةً ماليةً خاطئةً أدت إلى خسارة، فقد تضطر الشركة إلى تعويض العميل.

• هناك جدل حول "شخصية" الذكاء الاصطناعي، أو ما إذا كان الذكاء الاصطناعي المتقدم مسؤولاً جزئياً، لكن هذا أصبح نظرياً الآن. عملياً، تقع المسؤولية على عاتق المطورين أو المشغلين.

• قد تظهر منتجات تأمينية جديدة لتغطية أعطال الذكاء الاصطناعي. إذا تسببت شاحنة ذاتية القيادة في حادث، فقد يغطيها تأمين الشركة المصنعة، تمامًا مثل مسؤولية المنتج.

• سيكون توثيق وتسجيل قرارات الذكاء الاصطناعي أمرًا بالغ الأهمية لتحليل النتائج. في حال حدوث أي خطأ، نحتاج إلى مراجعة مسار قرارات الذكاء الاصطناعي للتعلم منه وتحديد المسؤوليات. وقد تُلزم الجهات التنظيمية بتسجيل إجراءات الذكاء الاصطناعي المستقل لهذا السبب تحديدًا.

الشفافية والقدرة على التوضيح

من المفترض أن يكون الذكاء الاصطناعي المستقل قادرًا على شرح منطقه بعبارات مفهومة للبشر، وخاصةً في المجالات ذات الأهمية الكبرى (المالية، والرعاية الصحية، والنظام القضائي). الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير مجال يسعى إلى كشف الأسرار.

• في حال رفض الذكاء الاصطناعي منح قرض، قد تشترط اللوائح (كما هو الحال في الولايات المتحدة، قانون ECOA) تقديم سبب لمقدم الطلب. لذا، يجب على الذكاء الاصطناعي عرض عوامل (مثل "ارتفاع نسبة الدين إلى الدخل") كتفسير.

• يستحق المستخدمون الذين يتفاعلون مع الذكاء الاصطناعي (مثل الطلاب الذين يستخدمون مُعلّمًا ذكيًا أو المرضى الذين يستخدمون تطبيقًا صحيًا ذكيًا) معرفة كيفية وصوله إلى النصائح. وتُبذل جهودٌ لجعل استدلال الذكاء الاصطناعي أكثر قابليةً للتتبع، إما بتبسيط النماذج أو باستخدام نماذج تفسيرية موازية.

• الشفافية تعني أيضًا ضرورة معرفة المستخدمين متى يتعاملون مع الذكاء الاصطناعي مقابل البشر. تميل المبادئ التوجيهية الأخلاقية (وربما بعض القوانين) إلى اشتراط الإفصاح في حال كان العميل يتحدث إلى روبوت. هذا يمنع الخداع ويسمح بموافقة المستخدم. تُضيف بعض الشركات الآن وسمًا صريحًا للمحتوى المكتوب بالذكاء الاصطناعي (مثل "هذه المقالة من إنتاج الذكاء الاصطناعي") للحفاظ على الثقة.

الخصوصية وحماية البيانات

غالبًا ما يحتاج الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى بيانات - بما في ذلك بيانات شخصية قد تكون حساسة - ليعمل أو يتعلم. يجب أن تحترم العمليات المستقلة الخصوصية:

• سيتمكن وكيل خدمة العملاء بالذكاء الاصطناعي من الوصول إلى معلومات الحساب لمساعدة العميل؛ ويجب حماية هذه البيانات واستخدامها للمهمة فقط.

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

• قد تتذكر النماذج الكبيرة، دون قصد، تفاصيل محددة من بيانات تدريبها (مثل استرجاع عنوان شخص شوهد أثناء التدريب). تُعد تقنيات مثل الخصوصية التفاضلية وإخفاء هوية البيانات في التدريب مهمة لمنع تسرب المعلومات الشخصية في المخرجات المُولَّدة.

• تمنح لوائح مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) الأفراد حقوقًا في القرارات الآلية التي تؤثر عليهم. ويمكن للأفراد طلب مراجعة بشرية أو قرارات لا تتم أتمتتها بالكامل إذا كانت تؤثر عليهم بشكل كبير. وبحلول عام ٢٠٣٠، قد تتطور هذه اللوائح مع ازدياد انتشار الذكاء الاصطناعي، مما قد يُتيح حق التفسير أو إلغاء معالجة الذكاء الاصطناعي.

الأمن والإساءة

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

• قد يُساء استخدام مُولّد محتوى الذكاء الاصطناعي لإنتاج معلومات مضللة على نطاق واسع (مثل مقاطع فيديو مُزيّفة بعمق، ومقالات إخبارية مُضلّلة)، وهو ما يُمثّل خطرًا مجتمعيًا. وتُعدّ أخلاقيات إصدار نماذج توليدية قوية للغاية محل جدل حاد (على سبيل المثال، كانت OpenAI في البداية حذرة تجاه قدرات الصور في GPT-4). تشمل الحلول وضع علامة مائية على المحتوى المُولّد بالذكاء الاصطناعي للمساعدة في كشف التزييف، واستخدام الذكاء الاصطناعي لمكافحته (مثل خوارزميات كشف التزييف العميق).

• إذا كان الذكاء الاصطناعي يتحكم في العمليات المادية (الطائرات بدون طيار، والسيارات، والتحكم الصناعي)، فإن تأمينه ضد الهجمات الإلكترونية أمر بالغ الأهمية. قد يُسبب اختراق نظام ذاتي أضرارًا حقيقية. هذا يعني تشفيرًا قويًا، وأنظمة أمان ضد الأعطال، وإمكانية إيقاف التشغيل أو تجاوزه من قِبل البشر في حال بدا أن هناك أي خطر.

• هناك أيضًا قلق من تجاوز الذكاء الاصطناعي للحدود المقصودة (سيناريو "الذكاء الاصطناعي المارق"). في حين أن أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية تفتقر إلى الوكالة أو النية، فإذا أصبحت الأنظمة المستقلة المستقبلية أكثر وكالة، فستكون هناك حاجة لقيود ومراقبة صارمة لضمان عدم قيامها، على سبيل المثال، بتنفيذ صفقات غير مصرح بها أو انتهاك القوانين بسبب هدف غير محدد بدقة.

الاستخدام الأخلاقي والتأثير البشري

وأخيرا، الاعتبارات الأخلاقية الأوسع:

• استبدال الوظائف: إذا كان الذكاء الاصطناعي قادرًا على إنجاز المهام دون تدخل بشري، فماذا سيحدث لتلك الوظائف؟ تاريخيًا، تُؤتمت التكنولوجيا بعض الوظائف وتُنشئ أخرى. قد يكون هذا التحول مؤلمًا للعاملين الذين تعتمد مهاراتهم على المهام التي تُؤتمت. سيحتاج المجتمع إلى إدارة هذا الأمر من خلال إعادة تأهيل المهارات، والتعليم، وربما إعادة النظر في الدعم الاقتصادي (يشير البعض إلى أن الذكاء الاصطناعي قد يستلزم أفكارًا مثل الدخل الأساسي الشامل إذا أُتمتت الكثير من الأعمال). 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 العمل الشاق.

• تآكل المهارات البشرية: إذا كان مُدرِّسو الذكاء الاصطناعي يُدرِّسون، وأنظمة القيادة الآلية تُشغِّل، وكتابة الأكواد البرمجية تُشغِّل، فهل سيفقد الناس هذه المهارات؟ قد يُؤدِّي الاعتماد المُفرط على الذكاء الاصطناعي، في أسوأ الأحوال، إلى تآكل الخبرة؛ وهو أمرٌ يجب على برامج التعليم والتدريب مُعالجته، لضمان استمرار تعلُّم الناس للمبادئ الأساسية حتى لو ساعدهم الذكاء الاصطناعي.

• اتخاذ القرارات الأخلاقية: يفتقر الذكاء الاصطناعي إلى الحكم الأخلاقي البشري. في مجال الرعاية الصحية أو القانون، قد تتعارض القرارات القائمة على البيانات البحتة مع التعاطف أو العدالة في حالات فردية. قد نحتاج إلى ترميز الأطر الأخلاقية في الذكاء الاصطناعي (وهو مجال من مجالات أبحاث أخلاقيات الذكاء الاصطناعي، مثل مواءمة قرارات الذكاء الاصطناعي مع القيم الإنسانية). على أقل تقدير، يُنصح بإبقاء البشر على اطلاع دائم بالقرارات ذات الطابع الأخلاقي.

• الشمولية: يُعدّ ضمان توزيع فوائد الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع هدفًا أخلاقيًا. فإذا استطاعت الشركات الكبرى فقط تحمّل تكاليف الذكاء الاصطناعي المتطور، فقد تتخلف الشركات الصغيرة أو المناطق الأفقر عن الركب. ويمكن لجهود المصادر المفتوحة وحلول الذكاء الاصطناعي ميسورة التكلفة أن تُسهم في تعميم الوصول. كما ينبغي تصميم واجهات الاستخدام بحيث يتمكن الجميع من استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي (لغات مختلفة، وإمكانية وصول ذوي الإعاقة، وما إلى ذلك)، وإلا سنخلق فجوة رقمية جديدة بين "من لديه مساعد ذكاء اصطناعي ومن لا يملكه".

التخفيف من المخاطر الحالية: من الناحية الإيجابية، مع طرح الشركات لجيل الذكاء الاصطناعي، يتزايد الوعي والتحرك بشأن هذه القضايا. بحلول أواخر عام 2023، كان ما يقرب من نصف الشركات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي تعمل بنشاط على التخفيف من مخاطر مثل عدم الدقة ( حالة الذكاء الاصطناعي في عام 2023: عام انطلاق الذكاء الاصطناعي التوليدي | ماكينزي ) ( حالة الذكاء الاصطناعي: استطلاع عالمي | ماكينزي )، وهذا العدد آخذ في الارتفاع. أنشأت شركات التكنولوجيا مجالس أخلاقيات الذكاء الاصطناعي؛ وتقوم الحكومات بصياغة اللوائح. يكمن السر في دمج الأخلاقيات في تطوير الذكاء الاصطناعي منذ البداية ("الأخلاقيات بالتصميم")، بدلاً من اتخاذ أي إجراء لاحق.

في الختام، فيما يتعلق بالتحديات: يُعدّ منح الذكاء الاصطناعي مزيدًا من الاستقلالية سلاحًا ذا حدين. قد يُثمر ذلك عن كفاءة وابتكار، ولكنه يتطلب مستوىً عاليًا من المسؤولية. ومن المرجح أن تشهد السنوات القادمة مزيجًا من الحلول التكنولوجية (لتحسين سلوك الذكاء الاصطناعي)، وحلولًا للإجراءات (أطر السياسات والرقابة)، وربما معايير أو شهادات جديدة (قد تخضع أنظمة الذكاء الاصطناعي للتدقيق والتصديق كما هو الحال مع المحركات أو الإلكترونيات اليوم). إن النجاح في التغلب على هذه التحديات سيحدد مدى سلاسة دمج الذكاء الاصطناعي المستقل في المجتمع بما يعزز رفاهية الإنسان وثقته.

خاتمة

تطور الذكاء الاصطناعي التوليدي بسرعة من مجرد تجربة جديدة إلى تقنية متعددة الأغراض تُحدث تحولاً جذرياً في كل جانب من جوانب حياتنا. وقد استكشف هذا التقرير كيف ستتمكن أنظمة الذكاء الاصطناعي، بحلول عام 2025، من كتابة المقالات، وتصميم الرسومات، وبرمجة البرمجيات، والتواصل مع العملاء، وتلخيص الملاحظات الطبية، وتدريس الطلاب، وتحسين سلاسل التوريد، وصياغة التقارير المالية. والأهم من ذلك، أن الذكاء الاصطناعي قادر على العمل في العديد من هذه المهام دون أي تدخل بشري يُذكر ، خاصةً في الوظائف المحددة بدقة والمتكررة. وقد بدأت الشركات والأفراد يثقون بالذكاء الاصطناعي للقيام بهذه المهام بشكل مستقل، محققين بذلك فوائد من حيث السرعة والنطاق.

بالنظر إلى عام ٢٠٣٥، نقف على أعتاب عصرٍ سيصبح فيه الذكاء الاصطناعي أداةً متعاونةً أكثر انتشارًا - غالبًا ما يكون قوةً عاملةً رقميةً خفيةً تُدير الأعمال الروتينية ليتمكن البشر من التركيز على ما هو استثنائي. نتوقع أن يقود الذكاء الاصطناعي المُولِّد السيارات والشاحنات على طرقنا بكفاءة، ويُدير المخزون في المستودعات بين عشية وضحاها، ويجيب على أسئلتنا كمساعدين شخصيين مُلِمّين، ويُقدم تعليمًا فرديًا للطلاب حول العالم، بل ويُساعد في اكتشاف علاجاتٍ جديدة في الطب - كل ذلك مع إشرافٍ مباشرٍ مُتناقصٍ بشكل متزايد. سيتلاشى الخط الفاصل بين الأداة والوكيل مع انتقال الذكاء الاصطناعي من اتباع التعليمات بشكلٍ سلبي إلى توليد الحلول بشكلٍ استباقي.

ومع ذلك، يجب إدارة الرحلة نحو مستقبل الذكاء الاصطناعي المستقل بحذر. وكما أوضحنا، لكل مجال قيوده ومسؤولياته الخاصة:

• اختبار الواقع اليوم: الذكاء الاصطناعي ليس معصومًا من الخطأ. فهو يتفوق في التعرف على الأنماط وتوليد المحتوى، لكنه يفتقر إلى الفهم الحقيقي والحس السليم بالمعنى البشري. لذا، يبقى الإشراف البشري هو صمام الأمان في الوقت الحالي. يُعدّ إدراك مواطن جاهزية الذكاء الاصطناعي للعمل منفردًا (ومواطن عدم جاهزيته) أمرًا بالغ الأهمية. تنبع العديد من النجاحات اليوم من العمل الجماعي البشري-الذكاء الاصطناعي ، وسيظل هذا النهج الهجين قيّمًا حيث لا تزال الاستقلالية الكاملة غير واردة.

• وعد الغد: مع التطورات في هياكل النماذج، وتقنيات التدريب، وآليات الرقابة، ستستمر قدرات الذكاء الاصطناعي في التوسع. يمكن للعقد القادم من البحث والتطوير أن يُعالج العديد من التحديات الحالية (مثل تقليل الهلوسة، وتحسين قابلية التفسير، ومواءمة الذكاء الاصطناعي مع القيم الإنسانية). إذا كان الأمر كذلك، فقد تكون أنظمة الذكاء الاصطناعي بحلول عام 2035 قوية بما يكفي لتُعهد إليها باستقلالية أكبر بكثير. قد تُمثل التوقعات الواردة في هذه الورقة البحثية - من مُعلمي الذكاء الاصطناعي إلى الشركات ذاتية الإدارة في معظمها - واقعنا، أو حتى تتجاوزها ابتكارات يصعب تصورها اليوم.

• الدور البشري والتكيف: بدلاً من أن يحل الذكاء الاصطناعي محل البشر كليًا، نتوقع تطور الأدوار. من المرجح أن يحتاج المهنيون في جميع المجالات إلى إتقان التعامل مع الذكاء الاصطناعي - توجيهه، والتحقق منه، والتركيز على جوانب العمل التي تتطلب قدرات بشرية مميزة، مثل التعاطف، والتفكير الاستراتيجي، وحل المشكلات المعقدة. ينبغي أن يركز التعليم وتدريب القوى العاملة على هذه المهارات البشرية الفريدة، بالإضافة إلى محو أمية الذكاء الاصطناعي لدى الجميع. ينبغي على صانعي السياسات وقادة الأعمال التخطيط للتحولات في سوق العمل، وضمان وجود أنظمة دعم للمتأثرين بالأتمتة.

• الأخلاقيات والحوكمة: ولعلّ الأهم من ذلك كله هو أن يدعم هذا النمو التكنولوجي إطار عمل أخلاقي لاستخدام الذكاء الاصطناعي وحوكمته. فالثقة هي أساس التبني، ولن يسمح الناس للذكاء الاصطناعي بقيادة السيارة أو المساعدة في الجراحة إلا إذا وثقوا بأمانها. ويتطلب بناء هذه الثقة اختبارات دقيقة، وشفافية، وإشراك أصحاب المصلحة (مثل إشراك الأطباء في تصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي الطبية، والمعلمين في أدوات تعليم الذكاء الاصطناعي)، والتنظيم المناسب. وقد يكون التعاون الدولي ضروريًا لمواجهة تحديات مثل التزييف العميق أو استخدام الذكاء الاصطناعي في الحروب، مما يضمن معايير عالمية للاستخدام المسؤول.

في الختام، يُعدّ الذكاء الاصطناعي المُولِّد محركًا قويًا للتقدم. فإذا استُخدم بحكمة، يُمكنه تخفيف عبء العمل الشاق عن البشر، وإطلاق العنان للإبداع، وتخصيص الخدمات، وسدّ الفجوات (بتوفير الخبرات في أماكن ندرة الخبراء). يكمن السر في توظيفه بطريقة تُعزز الإمكانات البشرية بدلًا من تهميشها . على المدى القريب، يعني ذلك إبقاء البشر على اطلاع دائم لتوجيه الذكاء الاصطناعي. وعلى المدى البعيد، يعني ذلك ترميز القيم الإنسانية في صميم أنظمة الذكاء الاصطناعي، بحيث تعمل، حتى عندما تعمل بشكل مستقل، بما يخدم مصالحنا الجماعية.

اِختِصاص	الاستقلالية الموثوقة اليوم (2025)	الاستقلالية الموثوقة المتوقعة بحلول عام 2035
الكتابة والمحتوى	- أخبار روتينية (رياضية، أرباح) مُولَّدة تلقائيًا. - مراجعات المنتجات مُلخَّصة بواسطة الذكاء الاصطناعي. - مسودات مقالات أو رسائل بريد إلكتروني للتحرير البشري. ( فيلانا باترسون - ملف تعريف مجتمع ONA ) ( أمازون تُحسِّن تجربة مراجعات العملاء باستخدام الذكاء الاصطناعي )	- يتم كتابة معظم محتوى الأخبار والتسويق تلقائيًا بدقة واقعية. - تنتج الذكاء الاصطناعي مقالات وبيانات صحفية كاملة مع الحد الأدنى من الإشراف. - يتم إنشاء محتوى مخصص للغاية عند الطلب.
الفنون البصرية والتصميم	- الذكاء الاصطناعي يولد صورًا من المطالبات (يختار الإنسان الأفضل).- فنون التصميم والمفاهيم المتنوعة التي تم إنشاؤها بشكل مستقل.	- تنتج الذكاء الاصطناعي مشاهد فيديو/فيلم كاملة ورسومات معقدة.- تصميم توليدي للمنتجات/الهندسة المعمارية التي تلبي المواصفات.- وسائط مخصصة (صور، فيديو) يتم إنشاؤها عند الطلب.
برمجة البرمجيات	- يُكمل الذكاء الاصطناعي الكود تلقائيًا ويكتب وظائف بسيطة (تمت مراجعته من قِبل المطور). - إنشاء اختبارات آلية واقتراحات للأخطاء. ( البرمجة على Copilot: تشير بيانات عام ٢٠٢٣ إلى انخفاض في جودة الكود (بما في ذلك توقعات عام ٢٠٢٤) - GitClear ) ( يتصدر GitHub Copilot تقريرًا بحثيًا حول مساعدي الكود بالذكاء الاصطناعي - مجلة Visual Studio )	- تنفذ الذكاء الاصطناعي الميزات الكاملة من المواصفات بشكل موثوق.- تصحيح الأخطاء بشكل مستقل وصيانة التعليمات البرمجية للأنماط المعروفة.- إنشاء تطبيق منخفض التعليمات البرمجية مع القليل من التدخل البشري.
خدمة العملاء	- تجيب برامج المحادثة الآلية على الأسئلة الشائعة، وتحل المشكلات البسيطة (تسليم الحالات المعقدة). - تتعامل الذكاء الاصطناعي مع حوالي 70% من الاستفسارات الروتينية على بعض القنوات. ( 59 إحصائية لخدمة العملاء باستخدام الذكاء الاصطناعي لعام 2025 ) ( بحلول عام 2030، سيكون 69% من القرارات أثناء تفاعلات العملاء ... )	- يتعامل الذكاء الاصطناعي مع معظم تفاعلات العملاء من البداية إلى النهاية، بما في ذلك الاستفسارات المعقدة.- اتخاذ القرارات في الوقت الفعلي من خلال الذكاء الاصطناعي فيما يتعلق بامتيازات الخدمة (الاسترداد والترقيات).- وكلاء بشريون فقط للتصعيدات أو الحالات الخاصة.
الرعاية الصحية	- يُسجِّل الذكاء الاصطناعي التقارير الطبية؛ ويقترح التشخيصات التي يُصدِّق عليها الأطباء. - يقرأ الذكاء الاصطناعي بعض صور الأشعة تحت الحمراء تحت إشراف طبي؛ ويُقيِّم الحالات البسيطة. ( قد تتضاعف منتجات التصوير الطبي بالذكاء الاصطناعي خمسة أضعاف بحلول عام ٢٠٣٥ ).	- يقوم الذكاء الاصطناعي بتشخيص الأمراض الشائعة بشكل موثوق ويفسر معظم الصور الطبية. - يراقب الذكاء الاصطناعي المرضى ويبدأ الرعاية (على سبيل المثال، تذكير الأدوية، وتنبيهات الطوارئ). - يتولى "الممرضون" الافتراضيون للذكاء الاصطناعي المتابعات الروتينية؛ يركز الأطباء على الرعاية المعقدة.
تعليم	- يُجيب مُعلّمو الذكاء الاصطناعي على أسئلة الطلاب، ويُولّدون مُسائل تدريبية (يُراقب المُعلّمون). - يُساعد الذكاء الاصطناعي في التقييم (مع مُراجعة المُعلّم). ([الذكاء الاصطناعي المُولّد للتعليم من الروضة إلى 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	- يُحسّن الذكاء الاصطناعي مسارات التسليم والتعبئة (يحدد البشر الأهداف). - يُحدد الذكاء الاصطناعي مخاطر سلسلة التوريد ويقترح حلولاً للحد منها. ( أهم حالات استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في مجال الخدمات اللوجستية )	- عمليات تسليم ذاتية القيادة إلى حد كبير (شاحنات، طائرات بدون طيار) تحت إشراف وحدات تحكم الذكاء الاصطناعي. - تعمل الذكاء الاصطناعي على إعادة توجيه الشحنات بشكل مستقل حول الاضطرابات وضبط المخزون. - تنسيق سلسلة التوريد الشاملة (الطلب والتوزيع) التي تديرها الذكاء الاصطناعي.
تمويل	- يُنتج الذكاء الاصطناعي تقارير مالية وملخصات أخبار (بمراجعة بشرية). - يُدير المستشارون الآليون محافظ استثمارية بسيطة؛ وتُعالج دردشة الذكاء الاصطناعي استفسارات العملاء. ( الذكاء الاصطناعي المُولّد قادم إلى قطاع التمويل ).	- يقوم محللو الذكاء الاصطناعي بإعداد توصيات استثمارية وتقارير مخاطر بدقة عالية.- التداول المستقل وإعادة التوازن للمحفظة ضمن حدود محددة.- يقوم الذكاء الاصطناعي بالموافقة تلقائيًا على القروض/المطالبات القياسية؛ ويتعامل البشر مع الاستثناءات.

مراجع:

1. باترسون، فيلانا. تقارير الأرباح الآلية تتضاعف . أسوشيتد برس (2015) - يصف هذا المقال توليد وكالة أسوشيتد برس الآلي لآلاف تقارير الأرباح دون الحاجة إلى كاتب بشري ( تقارير الأرباح الآلية تتضاعف | أسوشيتد برس ).

2. ماكينزي وشركاه. حالة الذكاء الاصطناعي في أوائل عام ٢٠٢٤: ارتفاع حاد في تبني جيل الذكاء الاصطناعي وبدء توليد القيمة . (٢٠٢٤) - تشير التقارير إلى أن ٦٥٪ من المؤسسات تستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي بانتظام، أي ما يقرب من ضعف العدد مقارنة بعام ٢٠٢٣ ( حالة الذكاء الاصطناعي في أوائل عام ٢٠٢٤ | ماكينزي )، وتناقش جهود التخفيف من المخاطر ( حالة الذكاء الاصطناعي: استطلاع عالمي | ماكينزي ).

3. جارتنر. ما وراء ChatGPT: مستقبل الذكاء الاصطناعي التوليدي للمؤسسات . (2023) - يتنبأ بأنه بحلول عام 2030، يمكن توليد 90% من الأفلام الناجحة باستخدام 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 يستخدم بها الصحفيون أدوات الذكاء الاصطناعي في غرفة الأخبار . (2024) - مثال على الذكاء الاصطناعي "كلارا" في مؤسسة إخبارية تكتب 11% من المقالات، مع محررين بشريين يراجعون جميع محتوى الذكاء الاصطناعي ( 12 طريقة يستخدم بها الصحفيون أدوات الذكاء الاصطناعي في غرفة الأخبار - تويب ).

5. أخبار Amazon.com. تعمل أمازون على تحسين تجربة تقييمات العملاء باستخدام الذكاء الاصطناعي . (2023) - تعلن عن ملخصات تقييمات تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي على صفحات المنتجات لمساعدة المتسوقين ( تعمل أمازون على تحسين تجربة تقييمات العملاء باستخدام الذكاء الاصطناعي ).

6. Zendesk. 59 إحصائية لخدمة العملاء بالذكاء الاصطناعي لعام 2025. (2023) - يشير إلى أن أكثر من ثلثي مؤسسات تجربة العملاء تعتقد أن الذكاء الاصطناعي التوليدي سيضيف "دفء" في الخدمة ( 59 إحصائية لخدمة العملاء بالذكاء الاصطناعي لعام 2025 ) ويتوقع الذكاء الاصطناعي في 100٪ من تفاعلات العملاء في النهاية ( 59 إحصائية لخدمة العملاء بالذكاء الاصطناعي لعام 2025 ).

7. Futurum Research & SAS. Experience 2030: مستقبل تجربة العملاء . (2019) - وجدت دراسة استقصائية أن العلامات التجارية تتوقع أن حوالي 69% من القرارات المتعلقة بالتفاعل مع العملاء ستُتخذ بواسطة آلات ذكية بحلول عام 2030 ( لإعادة تصور التحول إلى تجربة العملاء، يجب على المسوقين القيام بهذين الأمرين ).

8. داتايكو. أهم حالات استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في مجال الخدمات اللوجستية . (2023) - يصف كيف يُحسّن الذكاء الاصطناعي التوليدي التحميل (يُقلّل مساحة الشاحنة الفارغة بنسبة 30% تقريبًا) ( أهم حالات استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في مجال الخدمات اللوجستية ) ويُشير إلى مخاطر سلسلة التوريد من خلال مسح الأخبار.

9. مجلة Visual Studio. GitHub Copilot يتصدر تقريرًا بحثيًا حول مساعدي البرمجة بالذكاء الاصطناعي . (2024) - افتراضات التخطيط الاستراتيجي لشركة Gartner: بحلول عام 2028، سيستخدم 90% من مطوري المؤسسات مساعدي البرمجة بالذكاء الاصطناعي (ارتفاعًا من 14% في عام 2024) ( GitHub Copilot يتصدر تقريرًا بحثيًا حول مساعدي البرمجة بالذكاء الاصطناعي - مجلة Visual Studio ).

10. بلومبرج نيوز. تقديم BloombergGPT . (2023) - تفاصيل نموذج بلومبرج المكون من 50 مليار معلمة والمُصمم للمهام المالية، والمُدمج في Terminal لدعم الأسئلة والأجوبة والتحليلات ( الذكاء الاصطناعي التوليدي قادم إلى التمويل ).

مقالات قد ترغب في قراءتها بعد هذه المقالة:

🔗 وظائف لا يمكن للذكاء الاصطناعي استبدالها - وما هي الوظائف التي سيحل محلها؟
منظور عالمي لتطور مشهد الوظائف، مع دراسة أي الوظائف آمنة من تداعيات الذكاء الاصطناعي وأيها الأكثر عرضة للخطر.

🔗 هل ​​يستطيع الذكاء الاصطناعي التنبؤ بسوق الأسهم؟
نظرة متعمقة على إمكانيات وقيود واعتبارات أخلاقية استخدام الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بسوق الأسهم.

🔗 كيف يُمكن استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في الأمن السيبراني؟
تعرّف على كيفية تطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي للدفاع ضد التهديدات السيبرانية، بدءًا من اكتشاف الشذوذ ووصولًا إلى نمذجة التهديدات.