أبرز أخبار الذكاء الاصطناعي — الصورة الكاملة — 2026-10-11 (الأحد) أخبار الصباح

تزامن النمو الاقتصادي الأمريكي، المدعوم بالاستثمار والطلب المرتبطين بالذكاء الاصطناعي، مع تسريحات شركة Oracle للعمال. فالطلب القوي وقلة عدد الموظفين هما نتيجة استثمار واحد. من ناحية أخرى، في التشخيص بالتصوير، تتنافس الأبحاث على الدقة في مجالات مثل الثدي والكبد والدماغ، وبدأت الأسس التي تقوم عليها قرارات الذكاء الاصطناعي في غرف العمليات ومواقع الرعاية التمريضية ترتبط مباشرة بسلامة الإنسان. يتقدم اعتماد هذه الأنظمة، وتزداد الأرقام التي تُظهر نتائجها، لكن عنوان المقال لا يوضح إلى أي مدى يجري التحقق من هذه الأرقام ولا من المسؤول عن مراجعتها. وتشير التقارير التي جُمعت خلال نصف اليوم الماضي إلى أننا دخلنا مرحلة لا تُحدَّد فيها القرارات بشأن مدى الاعتماد على الذكاء الاصطناعي بحجم النتائج، بل بمقدار ما أُجري من تحقق.

نمو أحادي الساق وإعادة تنظيم للأفراد والتدريب

أشار مدير استثمار في أحد المصارف الأمريكية إلى أن الاقتصاد الأمريكي يعتمد على الذكاء الاصطناعي (The Dark Side Of The Boom). ويرى أنه في حين أن الاستثمار والطلب المرتبطين بالذكاء الاصطناعي يدعمان النمو، فإن الدعم القادم من المجالات الأخرى ضعيف بالقدر نفسه. وفي الوقت ذاته تقريبًا، ظهر مقال (Times Now) يناقش إيجابيات وسلبيات تسريح Oracle للموظفين من منظور مسؤوليات «المالك» الذي يؤجّر البنية التحتية في عصر الذكاء الاصطناعي. فالطلب القوي وتراجع عدد العاملين ليسا قضيتين منفصلتين، بل وجهان لعملة واحدة. وعلى صعيد العمل الميداني، يتحدث غال ليمون، مؤسس Centrical، عن إدارة الموظفين الميدانيين باستخدام الذكاء الاصطناعي (Pulse 2.0). وإذا تولّى الذكاء الاصطناعي مسؤولية إدارة النشر والتشغيل، فلن يؤدي اعتماده إلى تقليص عدد العاملين فحسب، بل سيعيد تنظيم أسلوب الإدارة نفسه.

وهناك أيضًا تحركات لإعادة تنظيم التدريب والعمليات. فقد ورد أن برنامج Job Corps في الولايات المتحدة يعود إلى الواجهة مع التركيز على التدريب المهني، الذي يقال إنه يصعب أن يحل الذكاء الاصطناعي محله (Wyoming Public Media). وهذا مثال على إعادة اختيار محتوى التدريب بناءً على افتراض وجود وظائف سيحل الذكاء الاصطناعي محلها. وفي مجال التسويق، قدّمت وسائل إعلام القطاع كيف يستخدم المسوّقون الذكاء الاصطناعي اليوم (Precision Farming Dealer). فبدلًا من اختفاء الوظائف، يبدو أن توزيع العمل داخل المهنة نفسها هو ما يتغير. أما على صعيد التطورات الخاصة بالقطاعات، فقد أبرمت Beijing Haizhi وJointown شراكة في مجال الذكاء الاصطناعي للارتقاء بتطور توزيع الأدوية (The Globe and Mail). وحتى في مجالات مثل التوزيع، التي تنطوي على عدد كبير من السلع والإجراءات، بدأت حركة لدمج الذكاء الاصطناعي في العمليات من خلال الشراكات.

عند وضع هذه الأمور جنبًا إلى جنب، هناك نقطتان للنظر فيهما. الأولى أنه إذا كانت عوائد النمو منحازة نحو الذكاء الاصطناعي، فسيعتمد التوظيف والاستثمار على استمرار ذلك الطلب. والأخرى أن خفض الموظفين وإدارة المواقع والتدريب وإعادة توزيع العمل تجري في الوقت نفسه في أماكن مختلفة. المواد المعروضة هنا هي في الأساس تصريحات وإعلانات عن تحالفات، وليست أرقامًا تقيس الوضع الفعلي للاستبدال. لذلك، قبل اتخاذ قرارات بشأن الاعتماد أو التوظيف بناءً على قوة الطلب، من الضروري التحقق موقعًا بموقع لمعرفة أي الوظائف ستُستبدل وكيف.

مع اتساع إعادة تنظيم الأفراد والوظائف، ستزداد أهمية السؤالين: من سيتحقق من صحة أحكام الذكاء الاصطناعي ومقترحاته، ومن سيتحمل المسؤولية. وسينصب التركيز التالي على كيفية دعم التمويل والسياسة لهذه الحركة وتقييدهما لها.

تكلفة المنافسة في الانتخابات ومراكز البيانات

فيما يتعلق بمنافسة الذكاء الاصطناعي بين الولايات المتحدة والصين، يفيد China-US Focus بأن التركيبة تتغير تمامًا. ومن المؤشرات على ذلك تقرير يفيد بأن Hunyuan التابع لشركة Tencent احتل المرتبة الأولى بين الشركات الصينية في مؤشر المواءمة (alignment) لدى Arena (BigGo Finance). ويُقال إن هذا هو أول أداء لـ Yao Shunyu منذ توليه منصبه. والمواءمة مقياس لمدى توافق النموذج مع نوايا البشر وقيود السلامة. وبعد المنافسة في الأداء، دخلت الولايات المتحدة والصين مرحلة تتنافسان فيها أيضًا على المراتب في مؤشرات السلامة وقابلية التحكم. غير أن احتلال المرتبة الأولى في مؤشر واحد لا يضمن السلامة في التشغيل الفعلي. وعلى الجهات المنفِّذة أن تتحقق بشكل منفصل من موقع النموذج في جدول الترتيب ومن نتائج التحقق الخاصة باستخدامها.

برزت تكلفة المنافسة كقضية انتخابية في الولايات المتحدة. وذكرت CNBC أن انتخابات التجديد النصفي تتحول إلى انتخابات الذكاء الاصطناعي، فيما تستعد وول ستريت لتصاعد المعارضة لمراكز البيانات. مركز البيانات منشأة مادية تحتاج إلى الكهرباء والأراضي، وهو أيضًا أمر يستطيع سكان موقع البناء التصويت له أو ضده. وقد يتوجس المستثمرون من تصاعد المعارضة لأنهم يرون أن خطط الاستثمار الرأسمالي قد تتوقف على نتائج الانتخابات والاتفاقيات المحلية. أما بالنسبة للشركات التي تفكر في اعتماد الذكاء الاصطناعي، فإن احتمال تأثر إمدادات الموارد الحاسوبية التي ستستخدمها بالسياسة شرط ينبغي أخذه في الاعتبار في العقود والمشتريات.

من حيث الأمن، تفيد Korea JoongAng Daily بأن أداة ذكاء اصطناعي صينية الصنع، ورد اسمها في اختراق أحد البنوك في كوريا الجنوبية، قد أوقفت تحديثاتها العلنية. والتورّط مجرد مؤشر، ولا يمكن تحديد سبب توقف التحديثات من هذا التقرير وحده. ومع ذلك، فقد أظهر بوضوح أن أدوات الذكاء الاصطناعي يمكن استخدامها لمهاجمة مواقع حيوية مثل المؤسسات المالية، وأنه يصعب التحقق منها عند دمج أدوات مختلفة المصدر. وقد لا تُصلَح الأدوات التي توقفت عن التحديث حتى لو اكتُشفت فيها ثغرات. وعند اعتماد منتج ما، يلزم التحقق من سياسة التحديث لدى المزوّد واستمرارية التوريد، إضافةً إلى الأداء والسعر.

تُظهر ثلاثة أحداث أن المنافسة ليست مسألة سرعة فحسب، بل تنطوي أيضًا على تكاليف مثل القبول المجتمعي والأمن المالي والتحكم في النماذج. والسؤال التالي: من سيتحمل هذه التكلفة، وكيف سيتم التحقق منها ميدانيًا؟

دقة التشخيص بالصور والمسافة اللازمة للوصول إلى موقع الحادث

أُفيد بإجراء أبحاث تهدف إلى التنبؤ والتمييز في ثلاثة مجالات: الموجات فوق الصوتية، والتصوير بالرنين المغناطيسي، والتصوير المرضي. وفيما يتعلق بالموجات فوق الصوتية، نُشرت دراسة تستخدم التعلم العميق على خطوتين باستخدام الصور بتدرج الرمادي لعزل آفات الرئة تحت الجنبة تلقائيًا والتمييز بين الحميدة والخبيثة (BMC Medical Imaging). ويتضمن المصدر نفسه أيضًا دراسة للإشعاعيات (radiomics) بالتعلم العميق للموجات فوق الصوتية للتنبؤ قبل الجراحة بانتقال المرض إلى العقدة الليمفاوية الحارسة في سرطان الثدي الغازي، وهي دراسة بأثر رجعي أُجريت في مؤسستين (BMC Medical Imaging). وفيما يتعلق بالرنين المغناطيسي، أُفيد بمحاولة للتنبؤ بمقاومة سرطان الخلايا الكبدية للإنصمام الكيميائي عبر الشريان (TACE) من خلال الجمع بين الإشعاعيات البيئية الموضعية (habitat radiomics) للرنين المغناطيسي متعدد المعاملات والتغيرات الزمنية في المؤشرات السريرية (Scientific Reports). وفي علم الأمراض، هناك بحث يستخدم الذكاء الاصطناعي لتصنيف مخاطر التشخيص المستقبلي لورم الدبقية المنتشر من النوع البالغ باستخدام شرائح مصبوغة بالهيماتوكسيلين والإيوزين (Cancers).

على الرغم من اختلاف الأهداف وأنواع الصور في هذه الحالات، فإن النطاقات التي تم التأكد منها في كل حالة مختلفة. وكما تذكر أبحاث سرطان الثدي بوضوح، فقد كانت «بأثر رجعي في مؤسستين»، وأُجريت معظم الدراسات باستخدام بيانات سابقة، ولم تُطبَّق بشكل استباقي على مرضى المستقبل لقياس النتائج. وعندما يرى القرّاء الأرقام، فإن ما ينبغي أن ينظروا إليه ليس الدقة بقدر ما هو تصميم عملية التحقق، بما في ذلك عدد المنشآت وما إذا كانت الدراسة بأثر رجعي أم استشرافية.

تتوسع الأبحاث كذلك في البحث عن قابلية التفسير والأهداف العلاجية. نُشرت دراسة تستخدم التعلم الآلي القابل للتفسير لتوصيف التهاب المريء الإشعاعي لدى مرضى سرطان الرئة باستخدام بيانات من التجربة السريرية NRG/RTOG 0617 (Artificial Intelligence in Health). وفي سرطان البروستاتا، يجري تصنيف تشخيص الحالات شديدة الخباثة باستخدام بصمات E2F-G2M المستخلصة بالتعلم الآلي، كما يجري البحث عن أهداف علاجية (Cell Communication and Signaling). وهنا يتسع دور الذكاء الاصطناعي من الحكم على الصور إلى الإشارة إلى عوامل الخطر. غير أن إمكانية استخدام العوامل المعروضة في اتخاذ القرارات السريرية تتطلب تحققًا منفصلًا.

على صعيد المنتجات، حصل Scanvio Assist على أول علامة CE في العالم لمساعدة الذكاء الاصطناعي في التصوير بالموجات فوق الصوتية للكشف عن بطانة الرحم المهاجرة (Startupticker). ويشير ظهور حالات تمت الموافقة عليها ضمن الإطار التنظيمي إلى أن الطريق قد انفتح أمام تحويل نتائج الأبحاث إلى استخدام عملي. في المقابل، وجد تحقيق أجراه CRB تأخرًا في تطبيق الذكاء الاصطناعي في عمليات الأدوية الحيوية الخاضعة للتنظيم (Lab Manager). ورغم أن أعمال الأدوية الحيوية والتشخيص بالصور ليسا العمل نفسه، فإنهما يشتركان في أنه في المجالات الخاضعة للتنظيم لا يشكّل الأداء الذي تُظهره الأبحاث أساسًا مباشرًا للاعتماد.

مع تزايد عدد الدراسات، سيهتم من يقررون اعتماد هذه التقنية بالنتائج الفعلية بدرجة أقل، وبنوع التحقق الذي خضعت له الأرقام بدرجة أكبر. إلى أي عمق ينبغي أن يصل التحقق كي تتحمل الشركة المسؤولية في الميدان؟ في القسم التالي، سننظر في كيفية ظهور هذا السؤال في سياقات أخرى غير التشخيص.

احذر من التحيّز و«التظاهر بالاهتمام»

في غرف العمليات ومرافق الرعاية التمريضية، يرتبط الأساس الذي تستند إليه قرارات الذكاء الاصطناعي ارتباطًا مباشرًا بسلامة الناس وحياتهم اليومية. ويفيد موقع Bioengineer.org بأن التحيّز في الأدوات الجراحية قد يضلّل الذكاء الاصطناعي في غرفة العمليات. وقد أُشير إلى أنه إذا وُجد تحيّز يتعلق بالمعدات، فقد يفسّر الذكاء الاصطناعي ما يجري في غرفة العمليات على نحو مختلف عمّا هو عليه فعلًا. أما Business Insider فتتناول حالة قام فيها الذكاء الاصطناعي بتعريف رجل أصيب بالشلل على مقدّم رعاية. بدأ الذكاء الاصطناعي يشارك في قرارات تمسّ صميم الحياة اليومية، مثل اختيار مقدّم الرعاية. غير أن ما يمكن استخلاصه من المقالين هو «على أي أساس تُتَّخذ القرارات؟» وليس «هل يمكن استخدامه أم لا؟». وما لم نتمكن من التأكد من المعلومات التي تتضمنها معايير التعريف والتمييز، ومن وجود أي تحيّز من عدمه، فلا يمكن اعتبار الحالة الناجحة أساسًا لاعتماده.

في المواقف المتعلقة بالصحة النفسية، تتغيّر الأسئلة المطروحة. يشير IOL إلى أن الذكاء الاصطناعي يتظاهر بالاهتمام فقط ولا يشعر بشيء. وفي المقابل، تفيد The Business Journals بأن Ai2 (معهد ألين للذكاء الاصطناعي) فاز بجائزة التميّز في العافية 2026. وبينما حظيت بعض الجهود بإشادة من أطراف خارجية، يرى آخرون أن اهتمام الذكاء الاصطناعي مجرد واجهة. وهذان الأمران غير متناقضين، لكن هدف التقييم فيهما مختلف. فالجائزة تقييم لجهود المؤسسة، وليست نتيجة للتحقق من أن الذكاء الاصطناعي يتصرف بشكل مناسب أمام المستخدمين الأفراد. إن مجرد أن تبدو مهتمًا لا يعني أن الاهتمام قد جرى التأكد منه.

في حالة الرفقاء الافتراضيين، تكمن المسألة في ما إذا كان المستخدمون أنفسهم يدركون هذا الفرق. يشرح mos.ru الفرق بين العلاقة مع تطبيقات الرفقاء بالذكاء الاصطناعي والواقع. وإذا كان الرد يبدو دافئًا بينما لا يشعر الطرف الآخر بشيء، فإن ما ينبغي للمستخدم توقّعه من العلاقة يعتمد على توضيح المزوّد. وما ينبغي لمن ينفّذون النظام التحقق منه ليس مدى راحة الرد، بل ما إذا كان المستخدمون يدركون ما يمكن فعله وما لا يمكن.

القاسم المشترك بين الحالات الثلاث هو أن هناك فرقًا بين أن تبدو النتائج جيدة وأن يكون هناك سبب للوثوق بها. من يتحقق من أساس الثقة، وكيف يعمل ذلك، ومن يتحمل المسؤولية عند وقوع خطأ؟ يتناول القسم التالي إجراءات التأكد وموضع المسؤولية.

Drawing the line that leaves intentions and souls in humans

تضع The Economic Times البابا ليو إلى جانب هذا السؤال: القادة الدينيون ومطوّرو الذكاء الاصطناعي يواجهون السؤال نفسه. ويبدو أن كلمة «الروح» بدأت ترتبط لا بمجال الإيمان فحسب، بل أيضًا بالسياسات المتعلقة بكيفية تصميم الذكاء الاصطناعي وتشغيله. غير أن ما يمكن التأكد منه من العنوان هو أن السؤال مطروح فقط، لا أن الجواب قد حُسم. وعلى من يفكرون في تبنّيه أن يحددوا بكلماتهم الخاصة الدور الذي سيبقى للبشر قبل انتظار الجواب.

في مجال الإبداع، هناك إرشادات ملموسة حول كيفية رسم الحد الفاصل. وفقًا لمجلة Indie Boulevard Magazine، دافعت أوته ليمبر عن العمل القائم على الذكاء الاصطناعي ``MOTHERS'' وقالت: ``الفنان، لا التكنولوجيا، هو من يصنع القصد.'' من هذا المنطلق، لا يُعدّ استخدام الذكاء الاصطناعي من عدمه معيارًا لتحديد قيمة العمل. المعيار هو مصدر القصد وراء ما يُراد إبداعه. حتى لو تغيّرت الأدوات، يبقى القصد والمسؤولية على عاتق الإنسان. لكن هذا هو دفاع ليمبر الخاص، وقد لا يشاركه فيه المتلقّون. عند استخدام الذكاء الاصطناعي، أول ما ينبغي التحقق منه هو ما إذا كان بالإمكان التعبير بالكلمات عن الشخص الذي سيتحمّل مسؤولية العمل.

توجد خطوط مشابهة في الخيارات اليومية. ففي مقال «منظور البوديساتفا» رقم 292 للكاتب Kenta Tokui، المنشور على Yahoo! News، يتناول الكاتب موضوع تنافس العائلة على اختيار محتوى Netflix قبل النوم، ويكتب أنه لا توجد توصية أفضل من كلام المعارف والأصدقاء المتناقَل شفهيًا مقارنةً بالذكاء الاصطناعي. وحتى في المشهد الصغير المتمثل في اختيار فيلم للمشاهدة، يختار الناس أي توصية يصدّقون. وهذه تجربة شخصية لكاتب واحد وليست دعمًا إحصائيًا. ومع ذلك، فإن شكل الثقة الذي يقدّم فيه شخص تراه وجهًا لوجه توصيته بكلماته الخاصة، وتتحمل أنت مسؤولية النتائج، يُظهر نوعًا مختلفًا من الأداء عن أرقام الأداء.

المسألة المتعلقة بالروح والنية والتوصية الشفهية ليست ما إذا كان الذكاء الاصطناعي قادراً على فعلها، بل من الذي سيتولى رعايتها. والسؤال التالي هو كيفية تطبيق هذا الخط على العمليات الميدانية.

تختلف الموضوعات التي يتناولها كل قسم عن بعضها، مثل التوظيف والانتخابات والتصوير التشخيصي والرعاية التمريضية والإبداع، لكنها تنتهي جميعها إلى النقطة نفسها. فحتى لو عُرضت نتائج الذكاء الاصطناعي، إذا لم يكن معروفًا في أي موضوعات وتحت أي شروط تم التأكد من هذه النتائج، فلا أساس لاعتماده. تختلف الأبحاث المتعلقة بالتصوير التشخيصي في مدى ما جرى التحقق منه، وتُظهر حالات غرف العمليات والرعاية التمريضية أن معايير الحكم غير مرئية، بينما توضح حالات الكتابة الإبداعية بشكل ملموس الخط الذي يضع صاحب القصد في جانب الإنسان. وعند اتخاذ قرار بإدخال نظام ما، ينبغي النظر إلى عمق التحقق ومن يتحمل المسؤولية عن النتائج، لا إلى الترتيب أو الدقة. إن أرقام النتائج ليست سوى نقطة البداية، ويتركز محور الحكم على التحقق الذي يأتي بعدها.

س1: إلى أي مدى جرى التحقق من نتائج الذكاء الاصطناعي الذي تخطط لاعتماده استنادًا إلى أهدافك وظروفك الخاصة؟ س2: إذا وُجد خطأ أو تحيّز في حكم الذكاء الاصطناعي، فهل تم تحديد من سيتحمّل المسؤولية وفي أي مرحلة قبل بدء التشغيل؟ س3: هل تتخذ قرارات لتقليص وقت التحقق وتكلفته لمجرد أن النتائج جيدة؟

وأخيرًا، ثلاثة أسئلة

- إلى أي مدى جرى التحقق من نتائج الذكاء الاصطناعي الذي تخطط لتطبيقه استنادًا إلى أهدافك وظروفك الخاصة؟ س2: إذا وُجد خطأ أو تحيّز في حكم الذكاء الاصطناعي، فهل جرى تحديد من سيتحمل المسؤولية وفي أي مرحلة قبل التشغيل؟ س3: هل تتخذ قرارات لتقليل وقت التحقق وتكلفته لمجرد أن النتائج جيدة؟ - إذا وُجد خطأ أو تحيّز في حكم الذكاء الاصطناعي، فهل جرى تحديد من سيتحمل المسؤولية وفي أي مرحلة قبل التشغيل؟ س3: هل تتخذ قرارات لتقليل وقت التحقق وتكلفته لمجرد أن النتائج جيدة؟ - هل تتخذ قرارات لتقليل وقت التحقق وتكلفته لمجرد أن النتائج جيدة؟