AI Highlights — الصورة الكاملة — أخبار صباح 2026-10-17 (Sat)

في الوقت الذي يخفض فيه البنك 3,000 وظيفة، يوضح أن الغرض من الذكاء الاصطناعي هو تحسين الكفاءة لا الاستبدال. وفي برمجيات المؤسسات، يقال إنه حتى لو اقتربت وكلاء الذكاء الاصطناعي من التشغيل الآلي الكامل، سيبقى التدخل البشري قائمًا. وفي اكتشاف الأدوية، تُعقد شراكات تصل قيمتها إلى 1.5 مليار دولار، وفي التشخيص، تدخل النماذج التنبؤية في القرارات المتعلقة بالأورام الفردية. إن القدرة على توليد السرعة تصل إلى مكان العمل والمختبر والعيادة في الوقت نفسه. وما أودّ أن أنقله إلى القارئ هنا هو الرأي القائل إن نجاح التطبيق أو فشله لا يتحدد بالأداء العالي، بل برسم الخط الفاصل بين العمليات التي ينبغي تركها للذكاء الاصطناعي والقرارات التي ينبغي تركها للبشر. وشرح الشركة وحجم أموالها ليسا الأساس الذي يُرسم به هذا الخط. في المتن، سنلقي نظرة على المواضع التي تُرسم فيها الخطوط في كل مجال.

كلمات بشأن تقليص الوظائف وتغيّر الأدوار في مواقع العمل

في المقالات التي تنقل أخبار تسريح العمالة في البنوك، تظهر عبارات تفسيرية إلى جانب عدد الوظائف المخفضة. سيخفض Axis Bank 3,000 وظيفة في السنة المالية 26. ووفقًا لتقرير (Goodreturns)، يهدف البنك إلى استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين الكفاءة التشغيلية لا لاستبدال الموارد البشرية. وفي قطاع التكنولوجيا، تتحدث وسائل الإعلام المحلية أيضًا عن المواضع التي سيأخذ فيها الذكاء الاصطناعي والتسريح الوظائف (KTVU). غير أن رقم "3,000 شخص" وعبارة "ليس استبدالًا" يظهران في هذا النوع من الإعلانات على الصفحة نفسها. والعبارات التفسيرية ليست أساسًا يمكن للقراء أن يبنوا عليه حكمهم.

على جانب برمجيات الشركات، يجري الحديث عن تصميم يُبقي الإنسان على اتصال بوصفه مواصفة أساسية. فقد ذكر تحليل لمؤتمر Workday Rising 2026 (iTWire) أن وكلاء الذكاء الاصطناعي في Workday سيقتربون أكثر من الطيار الآلي مع الحفاظ على مشاركة البشر. ومع تقدم الأتمتة، تزداد أهمية قرارات تصميم المنتج في تحديد العمليات التي يُستعان فيها بالبشر. وما ينبغي أن ينظر إليه من يدرسون اعتماد هذه الأنظمة ليس عدد الأشخاص الذين سيجري الاستغناء عنهم. السؤال هو: أي جزء من الموافقات ومعالجة الاستثناءات سيبقى في أيدي البشر؟

تبدو التغيرات في طبيعة العمل أكثر وضوحًا في مجالات الرعاية التمريضية والتعليم ودعم السكن. فقد ذكر مقال (McKnight's Senior Living) يتناول تقريرًا عن دور رعاية المسنين أن استخدام الذكاء الاصطناعي يدعم العاملين في الرعاية التمريضية. وأدخلت محافظة شيزوكا الدردشة بالذكاء الاصطناعي إلى المجمعات السكنية التابعة للمحافظة للمساعدة في منع عزلة الأسر المكوّنة من شخص واحد (Mainichi Shimbun). وفي مجال التعليم، أطلقت SBCCD ومركز BBOP شراكة لمحو الأمية في الذكاء الاصطناعي ضمن College Corps (Precinct Reporter News). ويمكن قراءة هذه الحالات الثلاث جميعها على أنها أمثلة على أن الذكاء الاصطناعي يغيّر نطاق العمل الذي يؤديه الناس والقدرات المطلوبة منهم، بدلًا من أن يحل محلهم. سيتمكن مقدمو الرعاية من إسناد جزء من التسجيل والتحقق إلى الذكاء الاصطناعي، وسيتمكن سكان المجمع السكني من استشارة الدردشة أولًا. أما المتعلمون فسيكتسبون القدرة على الاستفادة الكاملة من الذكاء الاصطناعي.

لذلك لا يمكن قياس أثر ذلك على التوظيف بعدد التخفيضات وحده. فحتى لو استُخدمت عبارة «تحسين الكفاءة» للتعبير عن الحالتين، فإن ما يحدث للعاملين يختلف عند تقليص عدد الأفراد عنه عند تقليص عدد المشاركين في الحوار واتخاذ القرارات. إن ما سيحدد نجاح الاعتماد أو فشله هو الخط الفاصل بين ما ينبغي أن يُوكَل إلى الذكاء الاصطناعي وما ينبغي أن يُترك للبشر. وسننظر لاحقًا في كيفية رسم هذا الخط في مجالات مثل اكتشاف الأدوية والتشخيص، حيث تكون كلفة الخطأ مرتفعة.

التمويل والتطبيق السريري للذكاء الاصطناعي يتقدمان عبر اكتشاف الأدوية والتشخيص

تتدفق الأموال بالفعل نحو الأعمال القائمة على الذكاء الاصطناعي. فقد وقّعت AstraZeneca شراكة تصل قيمتها إلى 1.5 مليار دولار مع شركة اكتشاف الأدوية بالذكاء الاصطناعي Incitro (BigGo Finance). وستدعم Google.org فريقًا من جامعة تورنتو بمبلغ 2.3 مليون دولار لبناء OpenPep، وهو محرك ذكاء اصطناعي لاكتشاف أدوية الببتيدات (Bioengineer.org). وفي المجال المالي، جمعت شركة Matters السويدية 5 ملايين دولار لإطلاق بنك أصيل في الذكاء الاصطناعي (The Next Web). وفي اليابان، تُناقَش مجالات الذكاء الاصطناعي وبناء السفن واكتشاف الأدوية جنبًا إلى جنب ضمن 17 مجالًا استراتيجيًا بميزانية قدرها 370 تريليون ين (Nikkei Business Online Edition). من المهم الإشارة إلى أن عبارة "تصل إلى" 1.5 مليار دولار بالنسبة للشراكة لا تعني أن المبلغ كاملًا قد جرى الالتزام به. وبدلًا من النظر إلى حجم المبلغ، ينبغي للقراء أن ينظروا إلى ما إذا كانت الأموال مهيكلة على افتراض أن العملية ستُسند إلى الذكاء الاصطناعي.

على الجانب السريري، بدأت نقاشات التطبيق تلحق بحركة التمويل. ناقش قادة التصوير التشخيصي في ندوة عبر الإنترنت مدى إمكانية توسيع أتمتة الذكاء الاصطناعي لتشمل البيئات السريرية (Radiology Business). والبحث هو الأساس هنا. ففي Journal of Imaging ورقة بحثية تدرس أثر مساعدة الذكاء الاصطناعي في أداء أخصائيي الأشعة في اكتشاف العقيدات الرئوية باستخدام التصوير المقطعي المحوسب، وذلك عبر مراجعة منهجية وتحليل تلوي لدراسات دقة الاكتشاف. والمهم أنها تقيس أداء الأطباء الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي، لا دقة الذكاء الاصطناعي نفسه. وفي دراسة نُشرت في Journal of Neuro-Oncology استُخدمت بيانات متعددة المراكز لتطوير ومقارنة نموذج للتعلم العميق ونموذج راديومي ونموذج سريري ونموذج متكامل للتنبؤ قبل الجراحة بدرجة منظمة الصحة العالمية (WHO) للأورام السحائية بالتصوير بالرنين المغناطيسي. وبما أن التصميم يقارن النماذج المستقلة والنماذج المتكاملة جنبًا إلى جنب، يمكن القول إن هذا البحث يسأل: أي التركيبات يمكن استخدامها؟

عند وضع هذين المسارين جنبًا إلى جنب، يتضح أين يكمن موضع القرار. ففي اكتشاف الأدوية وفي المصارف الجديدة، يُضخّ التمويل أولًا ويُتحقَّق من النتائج لاحقًا. أما في التشخيص، فقد انتقل سؤال التحقق من «هل الذكاء الاصطناعي على صواب؟» إلى «كيف يتغيّر أداء الشخص الذي يستخدم الذكاء الاصطناعي؟». وبالنسبة إلى من يفكرون في اعتماد هذه التقنية، سيكون من الأفضل التأكد من وجود أدلة تقيس أداء الشخص نفسه، لا حجم الشراكات أو المشتريات، وذلك من أجل تحديد نطاق ما يُفوَّض إلى الذكاء الاصطناعي.

إن سرعة جمع الأموال لا تساوي سرعة تراكم عمليات التحقق. أما من سيسد هذه الفجوة فيقود إلى القسم التالي.

نماذج التنبؤ تدخل في الحكم على كل ورم على حدة

في أبحاث سرطان الثدي، جرى إثبات علامة رقمية جديدة لتقييم التعبير عن CXCL9 والتنبؤ بمآل المرض، وذلك باستخدام "توقيع باثومي" تم إنشاؤه بالتعلم الآلي (CytoJournal). وفي الورم الغدي الرئوي، جرى تحديد ATP2A2 بوصفه عاملًا يعزز إعادة تشكيل البيئة المجهرية والتهرب المناعي استنادًا إلى توقيعات المنظومة الالتهابية والأيضية المستخلصة بالذكاء الاصطناعي (Frontiers in Cell and Developmental Biology). وكلتا الدراستين تستخرجان مؤشرات تتعلق بالمآل من الصور المرضية وبيانات التعبير الجيني. والقاسم المشترك بينهما أنهما تحاولان أن تبيّنا لا الأرقام التي تنتجها النماذج فحسب، بل أيضًا العوامل البيولوجية التي ترتبط بها تلك الأرقام.

كما تشير الأبحاث القائمة على الصور إلى الاتجاه نفسه. ففي سرطان البروستاتا النقيلي الحساس للإخصاء، يُستخدم التعلم الآلي القابل للتفسير لفحص العوامل التي تتنبأ بما إذا كان المرضى سيتلقون تكثيفًا للعلاج متوافقًا مع الإرشادات (Frontiers in Oncology). وفي سرطان الكبد، جمعنا بين الموائل داخل الورم والرادیومیکس المحيطة بالورم لتحسين دقة التنبؤ بفعالية TACE الأولية. وكانت هذه دراسة استعادية متعددة المراكز (Frontiers in Oncology). وفي سرطان الكلى، نستخدم كسور الحجم خارج الخلوي المشتقة من التصوير المقطعي المحوسب المعزز بالتباين للتنبؤ قبل الجراحة بدرجة WHO/ISUP لسرطان الخلايا الكلوية صافي الخلايا باستخدام تعلم آلي قابل للتفسير (Frontiers in Oncology). ويتسع نطاق التنبؤ، الذي يشمل المآل واختيار العلاج وأثر العلاج والدرجة، ليصل إلى كل مرحلة من مراحل الحكم الفردي لكل ورم.

إن حصيلة هذه الدراسات تتوقف على قدرتها على إظهار أسباب التنبؤات لا التنبؤات نفسها. ففي مرحلة تطبيق النموذج على المرضى الأفراد، لن يصلح النموذج الذي لا يستطيع إثبات الأدلة مادةً ينظر فيها الأطباء، بينما سيصلح النموذج الذي يمكن إثباته مادةً يقتنع بها الأطباء أو يلاحظون من خلالها الأخطاء. وبالنسبة لمن يفكرون في التطبيق، لا يكفي مقارنة أرقام الدقة وحدها. فمن الضروري التساؤل عما إذا كان بالإمكان عرض التنبؤ استنادًا إلى أي أساس بصيغة يستطيع الكادر السريري التحقق منها. وعلاوة على ذلك، فإن البحث المتعلق بسرطان الكبد استعادي. وينبغي للقراء أيضًا أن يلاحظوا أن النتائج لم يُتحقق منها عبر العلاج الطبي الفعلي.

لا يقتصر هذا الاتجاه على الأورام. فقد أظهرت دراسة استخدمت الذكاء الاصطناعي لتحليل بيانات 101,000 شخص أن الدهون البنية مرتبطة بصحة القلب والصحة النفسية (News-Medical). فمع اتساع نطاق التحليل تزداد سرعة اكتشاف العلاقات، لكن تفسير هذه العلاقات وتحديد مدى استخدامها في القرارات يبقيان بيد البشر. كما أن كون التنبؤات القابلة للتفسير هي محور التقييم يعني أن مسؤولية قبول التنبؤات تبقى على عاتق من يستخدمها. وفي القسم التالي سننظر في كيفية توزيع هذه المسؤولية داخل المؤسسة.

الذكاء الاصطناعي الذي يواصل التأكيد على صواب المستخدم، وضغوط التنظيم والمنافسة

الذكاء الاصطناعي الذي يؤكد صواب المستخدم باستمرار قد يضر بالعلاقات بين الناس. تنقل Forbes JAPAN مخاوف تتعلق بتحويل اللوم ونقص التعاطف. والفكرة أنه إذا لم يتلقَّ المستخدم سوى إجابات تناسبه، فستقل فرص إعادة تقييمه لسلوكه. في المقابل، يواصل جانب خدمات الحوار التوسع. فمن بين ما تقدمه Universidad de Córdoba (UCO) روبوت محادثة جنسية بلا قيود لمن تجاوزوا 18 عامًا، وخدمة «محاكي علاقات عاطفية مع صديقة بالذكاء الاصطناعي» مع ضوابط للخصوصية (AI Girl Generator Online With Customizable Characters And Privacy Controls). وقد أصبحت إعدادات الخصوصية نقطة جذب تسويقية، وأصبحت طريقة التعامل مع بيانات المستخدمين جزءًا من المنتج. وعلى من يفكرون في اعتماده أن يتحققوا أولًا مما إذا كان الذكاء الاصطناعي مصممًا ليوافق على كل شيء، ومن سيدير سجلات المحادثات، قبل النظر إلى عدد الوظائف.

تتواصل النقاشات حول «قدرة التفكير» لدى الذكاء الاصطناعي. فقد استندت Deccan Herald إلى فكرتي بوروشا وبراكريتي من الفلسفة الهندية لمعالجة حدود وعي الذكاء الاصطناعي ومسألة ما إذا كانت الآلات تستطيع التفكير. وتناقش Psychology Today لماذا تبدو اللوحات الحقيقية وكأنها مولَّدة بالذكاء الاصطناعي. وتشير هاتان النقطتان كلتاهما إلى أن إحساس الناس بكيفية تمييز «الطابع الاصطناعي» يتزعزع. ويلزم إعادة النظر في افتراض الاعتماد على البشر لتحديد ما إذا كان المُخرَج أصيلًا أم منتَجًا.

بدأت الضغوط التنظيمية والتنافسية تفرض قيودًا خارجية على الاستخدام. وفقًا لـ Aju Press، فتحت لجنة التجارة الفيدرالية الأمريكية (FTC) تحقيقًا في OpenAI وAnthropic عقب حادثة أمنية. وأفادت The Mighty 790 KFGO بأن الصين اقترحت إضافة 40 تقنية في مجالات الذكاء الاصطناعي والتكنولوجيا الحيوية والطاقة الشمسية إلى قائمة ضوابط التصدير. وتفيد StateTech Magazine بأن الذكاء الاصطناعي في الحكومات الأمريكية ينتقل من مرحلة العروض التجريبية إلى التشغيل الكامل. ومع دخول المؤسسات العامة مرحلة دمج هذه التقنية في عملياتها اليومية، ستصبح معايير المشتريات والمساءلة أكثر صرامة. وكما يتضح من الزراعة الدقيقة في الصين التي غطتها CGTN، يواصل الذكاء الاصطناعي تحويل البيئات الصناعية. وتبرز تحقيقات حوادث الموردين وضوابط تصدير التقنية هشاشة التصاميم التي تعتمد على شركات أو نماذج بعينها.

والبيئة الاقتصادية الكلية ليست غير ذات صلة أيضًا. فموقع Investing.com يناقش مفارقة الدولار الأمريكي والتضخم، ويذكر أن مخاطر الائتمان المرتبطة بالذكاء الاصطناعي وارتفاع أسعار الطاقة تعيد تشكيل آفاق النمو العالمي. ويعتمد الاستثمار في الذكاء الاصطناعي على التمويل والكهرباء معًا، وإذا تدهورت هذه الظروف فستتأثر ربحية خطة التطبيق.

إن الحوار الإيجابي والتحقيقات وضوابط التصدير والمخاطر الائتمانية تحدد جميعها من الخارج شروط مدى إمكانية الوثوق بالذكاء الاصطناعي. والسؤال التالي هو: من سيحدد نطاق المسؤولية في ظل هذه الشروط، وكيف؟

قد تبدو تخفيضات الوظائف وتمويل اكتشاف الأدوية والنماذج التنبؤية التي تدعم التشخيص وخدمات الحوار التي تعطي ردودًا إيجابية باستمرار موضوعات في مجالات مختلفة. لكنها تلتقي جميعًا عند نقطة واحدة. فما الذي سيتولى الذكاء الاصطناعي مسؤوليته وإلى أي مدى لن تحدده القدرات التقنية وحدها. إن كون جانب التصميم يحدد من سيراجع المُخرَجات ومن سيتحمل المسؤولية عن النتائج أم لا هو ما سيحدد ثقة المستخدمين والمرضى والموظفين. وكلمات التوضيح ومبالغ المال ليست بديلًا عن التصميم. وعند اتخاذ قرار بشأن اعتماد نظام ما، ينبغي أولًا التحقق من العمليات التي ستُترك للناس ومن الموضع الذي ينبغي أن توضع فيه المسؤولية، إلى جانب السرعة وفعالية التكلفة. وكلما كان نطاق المسؤولية أوضح، كان من الأسهل مراجعته وشرحه لاحقًا.

س1: في العمل الذي تتولى مسؤوليته، كيف تميّز بين الأجزاء التي يمكنك فيها استخدام مخرجات الذكاء الاصطناعي كما هي، والأجزاء التي ينبغي أن تتحقق منها بنفسك قبل استخدامها؟ س2: إذا وُجد خطأ أو تحيّز في النتائج التي ينتجها الذكاء الاصطناعي، فمن سيكتشفه، وفي أي مرحلة، وكيف سيُوقَف؟ س3: عند الحديث عن نتائج تحسين الكفاءة عبر الذكاء الاصطناعي، إلى أي مدى يمكنك أن تشرح تحديدًا للأشخاص داخل الشركة وخارجها نطاق الحكم والمسؤولية الذي يُترك للبشر؟

وأخيرًا، ثلاثة أسئلة

- من بين الأعمال التي تتولى مسؤوليتها، أين تفصل بين الأجزاء التي يمكنك استخدام مخرجات الذكاء الاصطناعي فيها كما هي، والأجزاء التي ينبغي أن تتحقق منها بنفسك قبل استخدامها؟ Q2: إذا كان هناك خطأ أو تحيز في النتائج التي ينتجها الذكاء الاصطناعي، فمن سيكتشفه، وفي أي مرحلة، وكيف سيتم إيقافه؟ Q3: عند الحديث عن نتائج تحسين الكفاءة بفضل الذكاء الاصطناعي، إلى أي مدى يمكنك أن تشرح بشكل محدد للأشخاص داخل الشركة وخارجها نطاق الحكم والمسؤولية الذي يُترك للبشر؟ - إذا كان هناك خطأ أو تحيز في النتائج التي ينتجها الذكاء الاصطناعي، فمن سيكتشفه، وفي أي مرحلة، وكيف سيتم إيقافه؟ Q3: عند الحديث عن نتائج تحسين الكفاءة بفضل الذكاء الاصطناعي، إلى أي مدى يمكنك أن تشرح بشكل محدد للأشخاص داخل الشركة وخارجها نطاق الحكم والمسؤولية الذي يُترك للبشر؟ - عند الحديث عن نتائج تحسين الكفاءة بفضل الذكاء الاصطناعي، إلى أي مدى يمكنك أن تشرح بشكل محدد للأشخاص داخل الشركة وخارجها نطاق الحكم والمسؤولية الذي يُترك للبشر؟