#سواليف

تشهد البشرية واحدة من أسرع التحولات التقنية وأكثرها تأثيراً في التاريخ الحديث، مع الصعود المتسارع للذكاء الاصطناعي، الذي انتقل خلال عقود قليلة من فكرة نظرية في أروقة الجامعات ومختبرات الحوسبة إلى تقنية حاضرة في تفاصيل الحياة اليومية، وبنية أساسية تدخل في الاقتصاد والطب والتعليم والإعلام والصناعة، وصولاً إلى الأمن والدفاع.

ولم يعد الذكاء الاصطناعي مجرد أدوات قادرة على تنفيذ أوامر محددة، بل باتت النماذج الحديثة قادرة على تحليل كميات ضخمة من البيانات، وإنتاج النصوص والصور والفيديو والبرمجيات، والمساعدة في البحث العلمي، والتفاعل مع البشر بصورة تحاكي الحوار الطبيعي.

وبقدر ما فتحت هذه القفزة التقنية أبواباً واسعة أمام البشرية، فإنها أطلقت في المقابل نقاشاً عالمياً متزايداً حول حدود هذه التكنولوجيا، ومخاطر إساءة استخدامها، وإمكانية خروج بعض الأنظمة المتقدمة عن نطاق السيطرة البشرية.

تعود الجذور الفكرية للذكاء الاصطناعي إلى منتصف القرن العشرين، عندما بدأ علماء الرياضيات والحوسبة يبحثون في إمكانية جعل الآلات قادرة على محاكاة بعض جوانب التفكير البشري.

وكان عالم الرياضيات البريطاني آلان تورينغ أحد أبرز الأسماء في هذه المرحلة، إذ طرح عام 1950 سؤالاً أصبح لاحقاً من أشهر الأسئلة المؤسسة للمجال: هل يمكن للآلة أن تفكر؟

واقترح تورينغ اختباراً يعتمد على قدرة الآلة على إجراء حوار يجعل الإنسان غير قادر على التمييز بصورة موثوقة بينها وبين إنسان آخر.

لكن ولادة الذكاء الاصطناعي كمجال علمي مستقل ارتبطت بصورة أكبر بمؤتمر دارتموث عام 1956، حيث استخدم مصطلح «الذكاء الاصطناعي» بصورة رسمية في مقترح بحثي ارتبط بالعالم جون مكارثي وعدد من الباحثين، بينهم مارفن مينسكي.

ومنذ ذلك الوقت بدأ الذكاء الاصطناعي يتحول إلى مجال بحثي يجمع بين علوم الحاسوب والرياضيات وعلم الأعصاب والمنطق والإحصاء.

لم يكن الطريق نحو الذكاء الاصطناعي الحديث مستقيمًا.

فخلال العقود الأولى، رفعت المختبرات العلمية سقف التوقعات بشأن قدرة الحواسيب على محاكاة الذكاء البشري، لكن الإمكانات الحوسبية المحدودة وقلة البيانات وعدم نضج الخوارزميات جعلت النتائج أقل من الطموحات.

وأدى ذلك إلى فترات تراجع في التمويل والاهتمام عُرفت باسم «شتاء الذكاء الاصطناعي»، خصوصاً خلال السبعينيات والثمانينيات.

وكانت المشكلة الأساسية أن العلماء كانوا يحاولون بناء أنظمة ذكية في بيئة تفتقر إلى القدرات الحوسبية والبيانات اللازمة لتحقيق أهدافهم.

لكن المعادلة بدأت تتغير بصورة جذرية مع دخول القرن الحادي والعشرين.

شهدت السنوات الأولى من القرن الجديد ثلاثة تحولات متزامنة أسهمت في إعادة إطلاق الذكاء الاصطناعي.

أولها الانفجار الهائل في كمية البيانات الرقمية المتاحة، وثانيها التطور الكبير في قدرات المعالجة والحوسبة، خصوصاً مع استخدام وحدات معالجة الرسومات، وثالثها التطور المتسارع في خوارزميات التعلم الآلي والشبكات العصبية والتعلم العميق.

وأصبح بإمكان الأنظمة الحديثة معالجة كميات هائلة من النصوص والصور والأصوات والبيانات، واستخلاص أنماط منها، ثم استخدام هذه الأنماط لإجراء التنبؤات واتخاذ القرارات أو إنتاج محتوى جديد.

ومن هنا بدأت المرحلة التي يعرفها العالم اليوم باسم الذكاء الاصطناعي التوليدي.

تطورت أنظمة الذكاء الاصطناعي من برامج متخصصة في مهام محددة إلى نماذج واسعة قادرة على التعامل مع مجالات متعددة.

وجاءت النماذج اللغوية الكبيرة لتشكل نقلة نوعية، بعدما أصبحت قادرة على تحليل اللغة البشرية وإنتاج نصوص تبدو طبيعية، إلى جانب كتابة البرمجيات وتلخيص المعلومات والإجابة عن الأسئلة والمساعدة في البحث والتحليل.

وشكل انتشار ChatGPT وغيره من النماذج التوليدية لحظة فارقة في تاريخ التكنولوجيا، إذ انتقل الذكاء الاصطناعي من مختبرات الشركات والجامعات إلى أيدي مئات الملايين من المستخدمين حول العالم.

وترافقت هذه القفزة مع ظهور منافسين ومنصات أخرى، بينها Gemini وClaude، لتتحول النماذج اللغوية إلى واحدة من أكثر ساحات المنافسة التقنية سخونة في العالم.

لم تقتصر آثار الذكاء الاصطناعي على إنتاج النصوص والصور، بل امتدت إلى مجالات علمية وصحية بالغة الحساسية.

وفي مجال الطب، أسهمت تقنيات التعلم العميق في تحليل الصور الطبية والمساعدة على اكتشاف بعض الأمراض، كما حققت أنظمة مثل AlphaFold تقدماً كبيراً في التنبؤ بالبنية ثلاثية الأبعاد للبروتينات، وهو مجال يمكن أن يساعد الباحثين في فهم الأمراض وتطوير الأدوية.

وفي التعليم، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يعمل كمساعد تعليمي متاح على مدار الساعة، يقدم الشرح ويعيد صياغة المعلومات وفق مستوى الطالب ويساعده على فهم الموضوعات المعقدة.

لكن المختصين يحذرون في الوقت نفسه من تحول هذه الأدوات إلى وسيلة للغش أو إنجاز الواجبات دون تعلم فعلي، ما يجعل طريقة الاستخدام عاملاً حاسماً في تحديد ما إذا كانت التكنولوجيا ستعزز التعليم أم تضعفه.

كما دخل الذكاء الاصطناعي في أبحاث المناخ، وتحليل البيانات الضخمة، والتنبؤ بالظواهر الجوية والكوارث، وتحسين كفاءة المصانع وشبكات الطاقة، وتعزيز الأمن السيبراني.

في مقابل هذه الفوائد، ظهرت مخاطر عملية بدأت آثارها بالظهور بالفعل.

ويأتي في مقدمتها انتشار المحتوى المزيف والتزييف العميق، إذ بات بالإمكان إنشاء صور ومقاطع فيديو وتسجيلات صوتية يصعب أحياناً تمييزها عن الحقيقية.

ويحمل ذلك تداعيات خطيرة على الإعلام والانتخابات والسياسة والأمن، إذ يمكن استخدام المحتوى المصطنع لتشويه سمعة أشخاص أو نشر معلومات كاذبة أو التأثير في الرأي العام.

كما أصبحت تقنيات الذكاء الاصطناعي أداة محتملة لتطوير أساليب الاحتيال الإلكتروني والهندسة الاجتماعية، عبر تقليد أصوات الأشخاص وإنشاء رسائل أكثر إقناعاً أو انتحال شخصيات حقيقية.

ومن أبرز التحديات التقنية ما يعرف بـ«الهلوسة»، وهي ظاهرة تقدم فيها النماذج التوليدية معلومات غير صحيحة بصياغة تبدو واثقة ومقنعة.

وتكمن خطورة هذه الظاهرة في أن المستخدم قد لا يكتشف الخطأ بسهولة، خصوصاً عندما تكون المعلومات مرتبطة بمجالات متخصصة أو حساسة.

كما تواجه الخوارزميات مشكلة الانحياز، إذ يمكن للأنظمة التي تتعلم من بيانات تاريخية أن تعيد إنتاج أنماط من التمييز الموجودة أصلاً في تلك البيانات، وهو ما يثير مخاوف في مجالات التوظيف والائتمان والعدالة وغيرها.

أحد أكثر مجالات استخدام الذكاء الاصطناعي إثارة للجدل هو القطاع العسكري.

فالجيوش الحديثة تستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي في تحليل صور الأقمار الصناعية، ومعالجة بيانات الاستخبارات، ورصد الأهداف، ودعم اتخاذ القرار في ساحات القتال.

لكن المخاوف الأكبر ترتبط بالأسلحة ذاتية التشغيل، التي يمكن أن تمنح الأنظمة الحاسوبية دوراً متزايداً في تحديد الأهداف واتخاذ قرارات عسكرية.

وتحذر منظمات دولية وخبراء من أن ترك قرارات استخدام القوة الفتاكة للخوارزميات يمكن أن يؤدي إلى أخطاء يصعب احتواؤها، خصوصاً في الأزمات التي تتطلب قرارات سريعة.

وتزداد المخاوف عندما يتعلق الأمر بالأسلحة النووية، حيث يمكن لأي خطأ في التقدير أو تفسير البيانات أن تكون له نتائج كارثية.

هنا ينتقل النقاش من المخاطر الحالية إلى سيناريوهات مستقبلية أكثر إثارة للجدل.

ويخشى بعض الباحثين من أن يؤدي تطوير ما يعرف بالذكاء الاصطناعي العام، إذا تحقق بقدرات تفوق البشر في عدد كبير من المجالات، إلى خلق أنظمة يصعب على الإنسان التحكم فيها.

ويستخدم بعض الباحثين مصطلح «p(doom)» للإشارة إلى احتمال وقوع كارثة وجودية مرتبطة بالذكاء الاصطناعي.

لكن تقديرات هذا الاحتمال متباينة بصورة شديدة بين العلماء والخبراء، إذ يرى بعضهم أن الخطر حقيقي وقد يكون مرتفعاً، بينما يعتبر آخرون أن إعطاء نسبة رقمية لاحتمال انقراض البشرية بسبب الذكاء الاصطناعي لا يستند إلى أساس علمي كافٍ.

وهناك أيضاً تيار يرى أن الخطر الأكبر ليس أن «تتمرد الآلات»، وإنما أن يستخدم البشر التكنولوجيا بصورة سيئة أو يعتمدوا عليها بصورة مفرطة في قرارات حساسة.

يمثل سوق العمل أحد أكثر الملفات إثارة للقلق.

وتشير تقديرات اقتصادية إلى أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يؤثر في مئات الملايين من الوظائف من خلال أتمتة جزء من المهام التي يؤديها الموظفون حالياً.

لكن ذلك لا يعني بالضرورة اختفاء جميع هذه الوظائف.

فعدد كبير من الدراسات يرى أن التأثير الأكثر ترجيحاً سيكون تحول طبيعة الوظائف، بحيث يتولى الذكاء الاصطناعي المهام الروتينية، بينما يحتفظ الإنسان بالمهام التي تتطلب الإبداع والحكم والتواصل واتخاذ القرارات المعقدة.

وفي المقابل، ستظهر وظائف جديدة مرتبطة بتطوير النماذج وإدارة البيانات والأمن السيبراني وهندسة الأوامر وتقييم الأنظمة وأخلاقيات الذكاء الاصطناعي.

وبذلك قد لا تكون المعركة بين «الإنسان والآلة» بقدر ما تكون بين من يستطيع التكيف مع التكنولوجيا ومن يتخلف عن استخدامها.

لم يعد الذكاء الاصطناعي قضية اقتصادية أو علمية فقط، بل أصبح جزءاً من المنافسة الاستراتيجية بين القوى الكبرى.

وتتصدر الولايات المتحدة والصين سباق تطوير النماذج المتقدمة وأشباه الموصلات ومراكز البيانات.

وتفرض واشنطن قيوداً على تصدير بعض الرقائق المتقدمة إلى الصين، بينما تعمل بكين على تعزيز قدرتها المحلية في مجال أشباه الموصلات والبنية التحتية للحوسبة.

وتكمن حساسية هذا السباق في أن إبطاء التطوير في دولة واحدة قد يعني، وفق تحذيرات بعض الخبراء، منح منافسين استراتيجيين أفضلية كبيرة.

وهنا تظهر معضلة صعبة: كيف يمكن ضمان سلامة الذكاء الاصطناعي من دون إبطاء الابتكار إلى درجة تؤثر في التنافس الاقتصادي والأمني بين الدول؟

أمام هذا التسارع، بدأت الحكومات في وضع تشريعات لتنظيم التكنولوجيا.

ويعد قانون الذكاء الاصطناعي الأوروبي من أبرز المحاولات، إذ يعتمد على تصنيف التطبيقات وفق مستوى المخاطر ويفرض التزامات مختلفة على المطورين والمستخدمين.

كما تتزايد الدعوات إلى وضع معايير دولية تتعلق بسلامة النماذج المتقدمة، واختبارها قبل إطلاقها، وفرض رقابة مستقلة على الأنظمة الأكثر قدرة.

ويطالب خبراء أيضاً بتشديد القيود على الاستخدامات العسكرية والبيولوجية، خصوصاً عندما يمكن أن تساعد النماذج المتقدمة في تطوير أسلحة أو تنفيذ هجمات واسعة النطاق.

يختصر عدد من الخبراء الجدل الدائر حول الذكاء الاصطناعي في معادلة واحدة: التكنولوجيا ليست خيراً أو شراً في حد ذاتها، وإنما تتحدد نتائجها وفق طريقة تصميمها واستخدامها والرقابة المفروضة عليها.

ويرى خبراء في مجال التعليم أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يصبح بمثابة مدرس شخصي متاح للجميع، فيما يحذر متخصصون في السلامة من أن تجاهل المخاطر قد يجعل السيطرة عليها أكثر صعوبة مع ازدياد قدرات النماذج.

أما في الجانب الأكثر تشاؤماً، فيرى بعض الباحثين أن السباق الحالي بين الشركات والدول يجري بسرعة تفوق قدرة المؤسسات التشريعية على مواكبته.

بعد نحو سبعة عقود من طرح تورينغ سؤال «هل تستطيع الآلات التفكير؟»، لم تعد القضية مجرد سؤال فلسفي.

فالآلات باتت قادرة بالفعل على أداء عدد متزايد من المهام التي كانت تعد حكراً على البشر، من كتابة النصوص والبرمجيات إلى تحليل الصور والمعلومات والمساعدة في البحث العلمي.

لكن السؤال الأصعب لم يعد ما إذا كانت الآلات ستصبح أكثر ذكاء، بل كيف سيستخدم البشر هذا الذكاء، ومن سيضع حدوده، ومن سيحاسب على أخطائه؟

وبينما يمكن للذكاء الاصطناعي أن يسرع اكتشاف الأدوية، ويحسن التعليم، ويرفع الإنتاجية، ويساعد في مواجهة الكوارث والأزمات، فإنه يستطيع في الوقت نفسه أن يصبح أداة للتضليل والاحتيال والحرب والتلاعب.

لذلك، فإن مستقبل هذه التكنولوجيا لن تحدده الخوارزميات وحدها، بل قدرة البشر على بناء تشريعات شفافة، وآليات رقابة مستقلة، ومعايير سلامة فعالة، وتوافق دولي يمنع تحول السباق نحو الذكاء الاصطناعي إلى سباق خارج السيطرة.

وبين تفاؤل يرى في الذكاء الاصطناعي فرصة تاريخية لتحسين حياة البشر، وتشاؤم يخشى أن تتحول قدراته المتزايدة إلى تهديد للبشرية، تقف التكنولوجيا اليوم عند واحدة من أكثر نقاط التحول حساسية في التاريخ الحديث.