[أكاديمية معهد شرق آسيا العاشرة] ⑧ الذكاء الاصطناعي وسياسة كوريا الجنوبية في مجال الذكاء الاصطناعي

رابط يوتيوب: https://www.youtube.com/watch?v=Woxx63bfJ64

■ بايك سيو-إن_أستاذ، قسم الثقافة والتجارة العالمية، جامعة هانيانغ.

نص الفيديو

مساء الخير. أشكركم على حضوركم في هذا الوقت المتأخر من أيام الأسبوع. اسمي سيو-إن بيك من جامعة هانيانغ. ربما فوجئتم بكثرة الحديث عن التكنولوجيا خلال المقدمات، لكن تخصصي الجامعي في مرحلة البكالوريوس كان في الهندسة. أعتقد أن لدينا اليوم طالبًا واحدًا جاء أيضًا من خلفية هندسية. هل أنت هنا؟ آه، نعم. أهلاً بك. لقد درست الهندسة فقط في مرحلة البكالوريوس؛ أما الماجستير والدكتوراه فكانا في إدارة التكنولوجيا. بعد التخرج، عملت باستمرار في مجال سياسات التكنولوجيا. لذا، كان تركيزي على الإدارة المتمحورة حول التكنولوجيا، ثم السياسات، والآن، مع تزايد الأهمية القصوى للذكاء الاصطناعي نفسه، تحول موضوع بحثي قليلاً نحو الذكاء الاصطناعي. أعتقد أننا قمنا بمشاركة بعض مواد القراءة قبل هذه المحاضرة. هل أتيحت لكم فرصة الاطلاع عليها؟

في العام الماضي، بعد التغيير الحكومي، وضعت كوريا الجنوبية ما يسمى بخطة عمل الذكاء الاصطناعي. لقد طورنا خطة عمل جمهورية كوريا للذكاء الاصطناعي لأن الولايات المتحدة كانت قد وضعت خطة أولاً، تلتها الصين، وشعرنا أنه لا يمكننا تحمل التخلف عن الركب. لقد وضعنا 100 بند عمل نحتاج إلى تنفيذها على الفور لنصبح واحدة من أفضل ثلاث قوى عالمية في مجال الذكاء الاصطناعي، أو ما يسمى "مجموعة الثلاث الكبار في الذكاء الاصطناعي". كنت مسؤولاً عن وضع البند رقم 98. وهو يتناول كيفية صياغة دبلوماسية عالمية للذكاء الاصطناعي بشكل استراتيجي. لذا، أخطط اليوم لمشاركة بعض خبراتي العملية في هذا المجال. أتخيل أن الذكاء الاصطناعي قد ذُكر على الأقل بشكل موجز في جميع محاضراتكم تقريبًا.

تأثير الذكاء الاصطناعي وتداعياته الجيوسياسية

أنا متأكد من أنه قد ذُكر في محاضرة الدفاع اليوم، وربما ناقشه الأستاذ هيونغ-جا باي باستفاضة أيضًا. وأتوقع أنه سيكون أيضًا موضوعًا رئيسيًا في محاضرة الأستاذ سيونغ-جو لي القادمة. يمكنكم اعتباره موضوعًا أساسيًا الآن. في العلوم الاجتماعية، خاصة لهذا الجمهور، حيث أن معظمكم يتخصص في العلوم السياسية والعلاقات الدولية، يبدو أن كل ورقة بحثية تقريبًا تدور حول الذكاء الاصطناعي. وهذا ينطبق على كل مجال تقريبًا. الهندسة تدور حول الذكاء الاصطناعي، وإدارة الأعمال تدور حول الذكاء الاصطناعي، والعلوم الاجتماعية تدور حول الذكاء الاصطناعي، ودراسات السياسات تدور حول الذكاء الاصطناعي—الجميع يركز على الذكاء الاصطناعي. السؤال الرئيسي، لا سيما في العلوم السياسية والعلاقات الدولية، هو كيف يجب أن ننظر إلى الذكاء الاصطناعي؟ هناك العديد من المقارنات المحتملة: الطاقة النووية، والكهرباء، وما إلى ذلك.

في بعض المجالات، مثل إدارة الأعمال، هناك ميل للتفاؤل الشديد، حيث يُنظر إلى الذكاء الاصطناعي على أنه الكهرباء الجديدة التي تجعل ما كان مستحيلاً في السابق ممكنًا. أما في العلوم السياسية والعلاقات الدولية، فيبدو أن هناك تركيزًا أكبر على المخاطر الجسيمة. شخصيًا، على الرغم من أن الأمر قد يستغرق بعض الوقت ليتكشف بالكامل، أعتقد أن تأثيره يشبه كل هذه الأشياء مجتمعة. أعتقد أن تداعياته ستكون قابلة للمقارنة بتداعيات الكهرباء والطاقة النووية والنفط مجتمعة. لذا، في حين أنه يحمل إمكانات لا حصر لها، فإنه يحمل أيضًا مخاطر هائلة. إنه يحمل العديد من المخاطر، وربما الأهم من ذلك، كما سأناقش لاحقًا، أن لديه احتمالًا عاليًا جدًا لترسيخ الاستقطاب.

المنافسة بين الولايات المتحدة والصين في مجال الذكاء الاصطناعي ومنظور الأمننة

تبدو تلك النقطة حاسمة. متى أصبح الذكاء الاصطناعي بهذه الأهمية؟ إذا نظرتم في تاريخ الذكاء الاصطناعي، ستجدون أن النقاشات كانت مستمرة لفترة طويلة جدًا. ومع ذلك، يبدو أن الذكاء الاصطناعي الذي نراه الآن—عصر الذكاء الاصطناعي ما بعد نموذج "ترانسفورمر"—قد اكتسب أهمية في المجالات غير الهندسية حوالي عام 2016. كان هناك شعور متزايد بأنه لم يعد من الممكن ترك هذه التكنولوجيا دون رقابة. والأهم من ذلك، في سياق العلاقات بين الولايات المتحدة والصين، كان هناك إدراك بأن الصين تلحق بالركب بشكل أسرع وأكثر تهديدًا مما كان متوقعًا. ويبدو أن هذا قد خلق شعورًا بالأزمة. نتيجة لذلك، إذا نظرتم إلى سياسة الذكاء الاصطناعي الأمريكية اليوم، ستجدونها سياسة أمنية إلى حد كبير. فهي تركز بشدة على كبح جماح منافستها، وتطبيق ضوابط التصدير، وحظر الاستثمار في الشركات الصينية. بل إنها تقيد المبيعات إلى الولايات المتحدة إذا تم استخدام مكونات صينية. هذه سياسات قوية جدًا. إذا أردتم رؤية أصل هذه الإجراءات، يجب أن تنظروا إلى تقرير عام 2021 الصادر عن لجنة الأمن القومي المعنية بالذكاء الاصطناعي (NSCAI).

تم تشكيل هذه المنظمة الجديدة، وأصدرت تقريرًا من حوالي 700 صفحة. في الحقيقة، تم تحديد كل أداة يمكن للولايات المتحدة استخدامها تقريبًا في تلك الصفحات السبعمئة. السؤال هو كيف تم تطوير تلك الأدوات منذ ذلك الحين. في حين أن بعض الإجراءات الأخيرة قد لا تكون موجودة هناك، إلا أن كل أداة يمكننا التفكير فيها تقريبًا مدرجة. يتم طرحها فقط بفارق زمني. شكلت هذه النقطة تحولًا في منظور الولايات المتحدة تجاه الذكاء الاصطناعي. لم يعد يُنظر إليه على أنه تقنية إنترنت عامة بل كأصل أمني. استلزم ذلك تقسيم الشركاء إلى معسكرات موثوقة وغير موثوقة، وضمان بقاء الولايات المتحدة في المرتبة الأولى، ومنع أي منافس يهدد نظامها من التفوق عليها.

لا يمكنها السماح بحدوث ذلك. هذا هو الوقت الذي تم فيه تبني منظور الأمننة هذا بالكامل. اللجنة نفسها تحمل كلمة "الأمن" في اسمها، مما يظهر بوضوح الميل القوي للنظر إلى الذكاء الاصطناعي من خلال عدسة أمنية. بالتوازي مع ذلك، فإن القوتين اللتين تؤثران على كل قطاع ومجال اجتماعي تقريبًا في جميع أنحاء العالم هما، أولاً، الجغرافيا السياسية، وثانيًا، الذكاء الاصطناعي نفسه. إن تطور الذكاء الاصطناعي يحدث بوتيرة أسرع بكثير مما نعتقد. إنه سريع بشكل لا يصدق، عبر العديد من القطاعات. لقد مر ما يزيد قليلاً عن ثلاث سنوات منذ إطلاق "شات جي بي تي"، ولكن في ذلك الوقت، أصبحت كل أنواع الأشياء ممكنة.

أصبحت كل أنواع الأشياء ممكنة، وتطورت التكنولوجيا بشكل كبير، وظهر العديد من المنافسين. والمثير للدهشة أن "كلود" تفوق مؤخرًا على "شات جي بي تي". بدأ في تحقيق إيرادات، وأصبحت قيمته المؤسسية أعلى بكثير. ومن المفارقات أن "شات جي بي تي"، الشركة الأصلية والرائدة، قد أجلت طرحها العام الأولي، بينما من المقرر أن يتم طرح "كلود" للاكتتاب العام هذا العام. نحن نشهد ظواهر غريبة كهذه. في عالم العلوم، كان التطور الأكثر إثارة للدهشة بلا شك مرتبطًا بجائزة نوبل. كان الفائزون بجوائز نوبل لعام 2024 في كل من الفيزياء والكيمياء جميعهم من باحثي التعلم العميق.

باحثو التعلم العميق. كان هذا، في الواقع، أسرع بكثير مما كنا نعتقد. عادةً ما تُمنح جائزة نوبل للأفراد الذين أحدثوا تأثيرًا هائلاً في مجالهم الأكاديمي على مدى عدة عقود. بالطبع، شخص مثل البروفيسور جيفري هينتون يعمل على هذا منذ عقود، حتى عندما لم يكن أحد آخر يفعل ذلك. لكن شخصًا مثل ديميس هاسابيس، الرئيس التنفيذي لشركة جوجل ديب مايند، على الرغم من أنه كان يبحث أيضًا لفترة طويلة، إلا أنه لم يطبق الذكاء الاصطناعي على هذا المجال المحدد إلا لفترة قصيرة. كان أول إنجاز كبير له هو ألفاغو في عام 2016، تلاه ألفافولد، الذي يستخدم لتخليق البروتينات في الكيمياء. الآن، يستخدمه الجميع في هذا المجال بشكل افتراضي، تمامًا كما نستخدم شات جي بي تي. أصبح عالم بدونه الآن لا يمكن تخيله.

لذا، يبدو أن هذا الإنجاز قد جاء من مسيرة بحثية تقل عن 10 سنوات. من ناحية، يمكن القول إن هذا سريع بشكل مذهل ولا يصدق. ولكن من ناحية أخرى، يجب أن ندرك أن الجدول الزمني للذكاء الاصطناعي يختلف عما اعتدنا عليه. في الذكاء الاصطناعي، يمكن أن تكون سنة واحدة بمثابة عشر سنوات، وأحيانًا يعتبر الشهر سنة. هذه الدورة تتسارع. لذا، في الواقع، أنجزت المنظمة التي يقودها الدكتور ديميس هاسابيس قدرًا هائلاً في ست أو سبع سنوات فقط.

وتيرة تطور الذكاء الاصطناعي والتغيرات في المجتمع العلمي

في الواقع، لا يقتصر الأمر على الذكاء الاصطناعي؛ فهناك حوالي خمسة أو ستة من الحائزين على جائزة نوبل بين الباحثين المنتسبين إلى جوجل. هذا أكثر من العدد الإجمالي في كوريا الجنوبية بأكملها. لذا، فإن هذا المشهد يتغير أيضًا بسرعة كبيرة. وقبل وقت ليس ببعيد—على الرغم من أنني شخصيًا أشعر أنه كان منذ وقت طويل جدًا—أدى ظهور "ميثوس" إلى تكثيف الأمور بشكل أكبر. مع ظهور الذكاء الاصطناعي الذي يطور ذكاءً اصطناعيًا آخر، مثل "ميثوس"، تسارعت الوتيرة بشكل كبير. في البداية، كان هناك أشخاص يطورون الذكاء الاصطناعي. كانوا يرعونه جيدًا ثم يتركونه يقوم بعملهم نيابة عنهم، متجاوزًا الزمان والمكان، ليلاً ونهارًا.

السبب في ظهور نماذج جديدة وقوية بوتيرة متسارعة هو أن الذكاء الاصطناعي نفسه يقوم الآن بالتطوير. تظهر البيانات التي تتبع هذا الاتجاه أنه، في المتوسط، يتم إطلاق أكثر من نموذج جديد وهادف كل يوم. وبعد ذلك، بدأ الذكاء الاصطناعي في اختراق حواجز عمرها عقود في مجالات مثل الأمن والدفاع. لقد كان هذا صدمة كبيرة، ولا تزال موجاتها محسوسة.

سأتحدث عن هذا لاحقًا، لكن هذا الأمر خرج من الولايات المتحدة. حتى قبل هذا مباشرة، كانت الولايات المتحدة قلقة بشأن صعود الصين السريع. كان التفكير هو: "نحن في المقدمة الآن، لكن الصين تلاحقنا عن كثب. الطريقة التي نرعى بها التكنولوجيا وننظمها حاليًا لن تسمح لنا بمنافسة الصين. لا يمكننا توسيع الفجوة". لذا كان النهج هو دفع تطوير التكنولوجيا بقوة، وإزالة جميع العقبات. باختصار، كانت الفكرة هي التصرف بشكل أشبه بالصين. كان هذا هو النمط السائد. ولكن بعد ظهور "ميثوس"، صُدمت الولايات المتحدة، كما صُدم بقية العالم. تحول الشعور إلى: "ربما يجب أن نتوقف للحظة. قد تحدث أشياء لا يمكننا حتى تخيلها". هذا هو الوضع الحالي.

البلدان الأخرى في نفس الموقف. عندما تم إطلاق "ميثوس" لأول مرة، كان متاحًا لبضعة أيام، ثم أصبح "فيبل-5" متاحًا، ثم تم قطعه فجأة. كان القطع على أساس الجنسية. يمكن للمواطنين الأمريكيين الوصول إليه، ولكن تم حظر الجميع. بالنسبة لدول مثل دولتنا، التي تعتمد بشكل كبير على الولايات المتحدة في مجال الدفاع—وهذا ينطبق على العديد من القوى المتوسطة—أدى هذا إلى إدراك أن أفضل التكنولوجيا المتعلقة بالدفاع تخضع للسيطرة. وقد أدى هذا إلى نوع من الصدمة.

صدمة جعلتنا نفكر، "آه، نحن بحاجة إلى تطوير هذا النوع من التكنولوجيا بأنفسنا، وبسرعة". بالطبع، تم تخفيف الوصول لاحقًا قليلاً. لذا، فإن الوضع فوضوي تمامًا الآن، وهذا ينطبق على الولايات المتحدة أيضًا. فالولايات المتحدة ليست كتلة صماء، في نهاية المطاف. أنا متأكد من وجود بعض الارتباك الداخلي في شركة "أنثروبيك" أيضًا. النقطة المهمة هي أن التطور التكنولوجي أصبح أسرع بكثير مما كنا نظن. ويبدو أنه تجاوز حتى خيال المطورين أنفسهم. هذا مشابه لما أقوله لطلابي: محاولة التنبؤ بموعد وصول الذكاء الاصطناعي أو كيف سيغير العالم من خلال قراءة الأوراق الأكاديمية أمر بطيء جدًا، نظرًا للوتيرة السريعة لتطور الذكاء الاصطناعي التي وصفتها للتو. قراءة الأوراق تعني أنك متأخر بالفعل.

طريقتي المفضلة للبقاء على اطلاع هي متابعة المقابلات المطولة مع قادة التكنولوجيا التي يتم إصدارها غالبًا. يمكنك العثور على مقابلات مدتها ثلاث ساعات، ويتم نشرها على الفور تقريبًا. أعتقد أن قراءة هذه المقابلات هي أفضل نهج. على سبيل المثال، إذا أجرت وسيلة إعلام تقنية أمريكية كبرى مقابلة مع شخص ما هذا الصباح، فقد يتم نشر النص في نفس اليوم، أو حتى في الوقت الفعلي. لذا، إذا كنت تريد أن تعرف كيف سيغير الذكاء الاصطناعي الأمور، فإن أفضل طريقة هي متابعة الشخصيات الرئيسية. ربما يمكنك إضافة سام ألتمان إلى هذه المجموعة. تابع كلماتهم الرئيسية في المؤتمرات في الوقت الفعلي أو مقابلاتهم. المقابلات هذه الأيام متعمقة جدًا. أعتقد أن استخدام يوتيوب لهذا الغرض ميزة رائعة، وهو أفضل طريقة لفهم المشهد الحالي.

المنافسة متعددة الأبعاد في الذكاء الاصطناعي وإعادة تنظيم المجالات الأكاديمية

حتى أفكار هؤلاء القادة تتطور قليلاً بمرور الوقت. ولكن الشيء الوحيد الذي يقولونه جميعًا باستمرار هو أن هذه التكنولوجيا ستصل أسرع مما نعتقد وسيكون تأثيرها أكبر بكثير مما نتخيل. كان هناك تدفق مستمر لعدد لا يحصى من الخدمات الجديدة. لفترة طويلة، كانت تأتي من الولايات المتحدة، ثم بدأت الصين في اللحاق بالركب، وبعد إنجازات "ديب مايند"، رأينا فيضًا من النماذج المختلفة. إنه سباق فوضوي. حاليًا، تتضمن المنافسة في الذكاء الاصطناعي منافسة النماذج، ولكن من وجهة نظري الشخصية، هناك نقطتان محوريتان رئيسيتان. يبدو أن إحداهما تكمن في الذكاء الاصطناعي المادي، مع التركيز على كيفية تطبيقه في العالم الحقيقي. والأخرى هي الذكاء الاصطناعي الوكيلي. وفيما يتعلق بالعلوم والتكنولوجيا، يعد الذكاء الاصطناعي من أجل العلوم ساحة معركة رئيسية. هناك العديد من الأوراق البحثية مثل هذه. قد تتساءلون لماذا أدرجت هذه الورقة. إنها ورقة تقيم استخدام نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) للاكتشاف العلمي، ولديها عدد كبير جدًا من المؤلفين. وجهة نظري لا تتعلق بعدد المؤلفين. إذا نظرتم إلى انتماءاتهم، سترون أن كل تخصص أكاديمي ممثل، من القانون إلى العلوم الإنسانية. لذا...

معظم الجامعات، بما في ذلك تلك الموجودة في كوريا، تتغير بالفعل. أصبح الذكاء الاصطناعي معرفة أساسية، معرفة أساسية مطلوبة في جميع المجالات. يحتاج المتخصصون في اللغويات إلى أن يكونوا قادرين على استخدام وتقييم الذكاء الاصطناعي. في الآونة الأخيرة، يبدو أن الكثير من تعليمنا يركز على كيفية استخدام هذه الأدوات بسرعة وفعالية. استخدامها بشكل جيد مهم، مهم جدًا. ولكن ما يمكن لعلماء الاجتماع القيام به بشكل جيد هو إضافة الذكاء الاصطناعي إلى معرفتهم الحالية، لفحص الذكاء الاصطناعي بشكل نقدي ومتعمق. هذا ما نشير إليه غالبًا بـ "الذكاء الاصطناعي + س"—استخدام الذكاء الاصطناعي لتحويل الصناعات القائمة.

ولكن على العكس من ذلك، فإن "س + الذكاء الاصطناعي" لا يقل أهمية: النظر إلى الذكاء الاصطناعي من منظور المعرفة التخصصية للفرد. إذا كنت فيلسوفًا أو عالمًا سياسيًا، فكيف يجب أن أنظر إلى ظهور الذكاء الاصطناعي من هذا المنطلق؟ لا ينبغي أن تكتفي بإنشاء وكيل ذكاء اصطناعي لجمع المقالات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي والعلوم السياسية بجد. النقاش المهم حقًا يدور حول ما يعنيه هذا الظهور وما هي التغييرات التي سيحدثها في النظام القائم. جزء التدريب على الأدوات هو شيء يمكنك القيام به بنفسك، من خلال معسكر تدريبي، أو دورة قصيرة الأجل. الأهم من ذلك، أن أفضل طريقة للتعلم هي ببساطة استخدامه كثيرًا بنفسك، بطريقة مكثفة ومباشرة.

إن منظور النظر إلى الذكاء الاصطناعي من داخل المعرفة التخصصية للفرد لا يقل أهمية. على سبيل المثال، السؤال هو كيف يجب على الفيلسوف أو عالم السياسة أن ينظر إلى ظهور الذكاء الاصطناعي من وجهة نظره التخصصية. لا يكفي مجرد إنشاء وكيل ذكاء اصطناعي لجمع المقالات ذات الصلة. إن النقاش حول ما يعنيه ظهور الذكاء الاصطناعي وما هي التغييرات التي سيحدثها أمر بالغ الأهمية. يمكن متابعة هذا النوع من النقاش بشكل مستقل، أو من خلال المعسكرات التدريبية والدورات القصيرة. الأهم من ذلك هو استخدام التكنولوجيا على نطاق واسع بنفسك.

الذكاء الاصطناعي والابتكار في البحث العلمي: التنافس بين الولايات المتحدة والصين

لذلك، أود أن أؤكد أنكم لستم بحاجة إلى التركيز على ذلك فقط. الدولة الأكثر تفوقًا في البحث العلمي والابتكار هي، بالطبع، الولايات المتحدة. مؤخرًا، أعلنت الولايات المتحدة عن شيء يسمى مهمة جينيسيس. الولايات المتحدة هي الدولة التي أنتجت أكبر عدد من الحائزين على جائزة نوبل والابتكارات التي غيرت العالم. نظرًا لأنها متقدمة جدًا بالفعل، فلماذا تولي أهمية أكبر للذكاء الاصطناعي؟ هذا مرتبط بالمنافسة بين الولايات المتحدة والصين. يبدو أنه حتى الولايات المتحدة، الرائدة، تشعر بالتهديد من أنه إذا لم تعزز قدراتها العلمية باستخدام الذكاء الاصطناعي، فقد تتمكن الصين من اللحاق بها.

علاوة على ذلك، من المرجح أن الولايات المتحدة قد قررت أن البحث العلمي هو مجال يمكنها من خلاله تعزيز ريادتها الحالية بشكل ساحق وزيادة توسيع الفجوة مع الصين. ما هو الأهم في العلوم؟ في حين أن هناك حاجة إلى العديد من العلماء، فإن الأفراد الموهوبين بشكل استثنائي هم أكثر أهمية. أنت بحاجة إلى الكثير من الأشخاص المتميزين، والأهم من ذلك، أنت بحاجة إلى تراكم هائل من البيانات العلمية. في كلا هذين الجانبين، الولايات المتحدة هي الرائدة. لقد راكمت الولايات المتحدة بيانات علمية حديثة لأطول فترة، وكمية البيانات التي تحتفظ بها دون نشرها هائلة.

أكثر من 95% منها لم يتم إصداره. هناك أيضًا بيانات متاحة مجانًا. في مجالات مثل استكشاف الفضاء، الكثير من البيانات عامة. أين يتركز ألمع علماء العالم؟ في الولايات المتحدة. ماذا عن الصين؟ إنها متأخرة قليلاً عن الولايات المتحدة، لكن لديها عددًا كبيرًا جدًا من العلماء وتعمل بجد على تجميع البيانات. ومع ذلك، لا تزال هناك فجوة كبيرة مع الولايات المتحدة. الشيء الوحيد الذي تفتقر إليه الولايات المتحدة هو عدد كافٍ من الباحثين المبتدئين أو الزملاء الباحثين للعمل جنبًا إلى جنب مع كبار علمائها. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يكمل هذا. الأمر يشبه أستاذًا واحدًا يشكل مجموعة بحثية مع العديد من طلاب الدكتوراه أو باحثي ما بعد الدكتوراه.

أظن أنهم يسعون وراء ذلك بفكرة أنه يمكن أن يصبح مختبرًا ضخمًا. هذا مثال من المختبر المستقل التابع للمعهد الكوري للعلوم والتكنولوجيا (KIST). مفاهيم كهذه بدأت تظهر بشكل متكرر بالفعل. يختلف الأمر باختلاف المجال الأكاديمي، ولكن خاصة في المجالات التجريبية، يمكن أن تكون مشكلة في الليل كارثة. بالنسبة للتجارب البيولوجية، ربما يحتاج شخص ما إلى المراقبة. قد يتناوب طلاب الدكتوراه، ولكن قريبًا، قد لا يتطلب هذا الأمر وجود إنسان. لقد تم بالفعل استبدال العمل البدني والمهام المتكررة البسيطة إلى حد كبير. علاوة على ذلك، يشارك الذكاء الاصطناعي بالفعل بشكل كبير في صياغة فرضيات جديدة والقيام بمساعٍ إبداعية وصعبة. إنه ينتج نتائج تفوق نتائج العديد من العلماء البشر.

صدمة الوظائف وتعمق الاستقطاب في عصر الذكاء الاصطناعي

هذا المجال متقدم جدًا بالفعل. في حين يُظهر الذكاء الاصطناعي إمكانات هائلة، خاصة في العلوم، فإنه يحمل أيضًا مخاطر جسيمة. القضية الأكثر ذكرًا هي الوظائف. وفقًا لاستطلاعاتنا، هناك الكثير من الحديث عن المعلومات المضللة والتطبيقات العسكرية. هذه قضايا مهمة، خاصة بين جيل الشباب، لكن القلق الأكبر يتعلق بالوظائف. أكبر مخاوفهم هي فقدان الوظائف بسبب الذكاء الاصطناعي. وفي الواقع، بدأ عدد كبير من الوظائف بالاختفاء بالفعل في الولايات المتحدة.

هناك مخاوف من أن جميع الوظائف باستثناء وظائف الـ 0.01% الأعلى قد تختفي. نقطة أخرى مهمة هي أن وظائف الجيل الشاب—المبتدئين—هي التي تختفي. بالنسبة للمؤسسة الحالية، المهنيين من المستوى المتوسط والكبير، يعد الذكاء الاصطناعي أداة ممتازة. يمكنهم الاستفادة منه. ولكن بالنسبة لأولئك الذين يحتاجون إلى إيجاد وظيفة بعد التخرج، فإن الذكاء الاصطناعي منافس. سيكون من الصعب الحصول على وظيفة ما لم تتمكن من إثبات أنك أفضل بكثير من الذكاء الاصطناعي. قد يكون تشغيل عدد قليل من وكلاء الذكاء الاصطناعي كافياً للشركة.

هذه معضلة خطيرة للغاية. نحن نمزح بشأنها، لكن البعض يقول إن الذكاء الاصطناعي العام (AGI) سيصل في غضون سنوات قليلة، ويتوقع الكثيرون وصوله في غضون خمس سنوات. نتحدث عن كيفية البقاء في ذلك العصر وما هي التغييرات التي ستحدث. في حين أصبح الحصول على وظيفة بسيطة أكثر صعوبة، زادت إمكانية أن تصبح صاحب عمل على الفور. هذا لأنك تستطيع القيام بالأشياء على الفور إذا استخدمت الذكاء الاصطناعي جيدًا. على الرغم من وجود الكثير من الأخبار السلبية، هناك أيضًا العديد من الحالات التي يجعل فيها الذكاء الاصطناعي أشياء كانت مستحيلة في السابق ممكنة. على سبيل المثال، هناك العديد من الحالات لأشخاص لا يتحدثون كلمة واحدة من اللغة العربية ولم يسبق لهم زيارة بلد عربي ينجحون في بيع المنتجات هناك بمساعدة وكيل ذكاء اصطناعي. يستخدم الناس الذكاء الاصطناعي والوكلاء بفعالية كبيرة لحل المشكلات التي لم يكن من الممكن تصورها في الماضي.

لهذا السبب نشهد ظهور العديد من شركات "يونيكورن" ذات الشخص الواحد. اليونيكورن هي شركة خاصة تزيد قيمتها عن 1 تريليون وون. في حين أن الإيرادات ليست مضمونة، يجب أن تظهر بعض النتائج القوية. تظهر العديد من شركات اليونيكورن ذات الشخص الواحد. هناك العديد من الحالات التي يحقق فيها شخصان إيرادات بقيمة 100 مليار وون، أو حيث تصل قيمة شركة أسسها شخصان إلى 2 تريليون أو حتى 10 تريليون وون. السمة المشتركة لهذه الشركات هي أن عدد موظفيها صغير بالنسبة لتقييمها أو تأثيرها.

في حالة "ديب مايند"، على الرغم من أن الشخص الذي طور النموذج لأول مرة كان صينيًا، إلا أنه تم تطويره بواسطة 150 شخصًا. 150 شخصًا هو أقل من نصف حجم معهد أبحاث وطني نموذجي في كوريا. العديد من معاهد الأبحاث الوطنية لديها آلاف الموظفين. مختبر صغير واحد أنشأ هذا. إذا تم طرحها للاكتتاب العام، فستكون قيمتها بعشرات التريليونات من الوون. العالم يتغير بهذه الطريقة. المشكلة، مع ذلك، هي أن هذا ممكن فقط لأولئك الذين لديهم أساس معين. تأتي الفرصة لأولئك الذين يستطيعون تحمل تكلفة الاشتراك أو لديهم المعرفة الأساسية للتعرف على الإمكانات في الذكاء الاصطناعي.

لا يمكنك فعل الكثير بالذكاء الاصطناعي إذا كنت في مكان لا توجد فيه كهرباء. أجرى صندوق النقد الدولي دراسة مع تقرير حول هذا الموضوع قبل بضع سنوات. كما ذكرت، يتغير الذكاء الاصطناعي شهريًا، لذا قد يكون الوضع مختلفًا الآن، لكن الاتجاه العام هو كما يلي. أولاً، المهن ذات الدخل المرتفع أو المتخصصة للغاية لديها خطر تعرض أعلى. بسبب الذكاء الاصطناعي العام (AGI)، لا بد أن يكون خطر تعرضهم مرتفعًا. الأطباء والمحامون وغيرهم معرضون بشدة. لماذا هذا؟

من وجهة نظر المشغل، فإن الرغبة في استبدال الموظفين ذوي التكلفة العالية هي الأقوى. في الوقت نفسه، إذا استخدم هؤلاء المحترفون الذكاء الاصطناعي بفعالية، فإن لديهم أيضًا إمكانات عالية لتأمين فرص جديدة. من المرجح أن يكسب الطبيب الذي يستخدم الذكاء الاصطناعي جيدًا أو المحامي الذي يستخدم الذكاء الاصطناعي جيدًا أموالًا أكثر بكثير أو يخلق قيمة أكبر. بالنسبة للبلدان النامية أو مهن ذوي الياقات الزرقاء منخفضة المهارة، فإن احتمال استبدالهم منخفض، وفرصة اغتنام فرص جديدة منخفضة أيضًا. ينطبق هذا الاتجاه على كل من البلدان المتقدمة والنامية، وهو مشابه عالميًا من حيث الجنس. لدى النساء تعرض أقل وفرص أقل أيضًا. ينطبق نفس النمط على مستويات التعليم. القضية الأكبر هي أن الفجوات القائمة—بين الدول المتقدمة والنامية، بين الحاصلين على تعليم عالٍ والأقل تعليمًا—من المرجح أن تتسع أو تترسخ. يختلف التأثير أيضًا بشكل كبير حسب فئة الوظيفة. هذه بيانات أمريكية شاركها أستاذ مع باحث على غيت هاب. لقد ربطوا جميع بيانات التوظيف في الولايات المتحدة لإنشاء لوحة تحكم. يشير اللون الأحمر إلى تعرض أعلى. يختلف التعرض للذكاء الاصطناعي لكل فئة وظيفية. سأشارك هذه المادة، لذا أشجعكم على الدخول وإلقاء نظرة عليها بأنفسكم؛ إنها مثيرة للاهتمام للغاية. يرجى النقر على الرابط لزيارة الموقع الأصلي. هذه أيضًا قضية خطيرة للغاية. حاليًا، الوظائف الجسدية أو وظائف ذوي الياقات الزرقاء أقل تأثرًا، ولكن سيتم استبدال جميع العمالة المتكررة. يمكن للروبوتات أيضًا استبدال جميع العمالة المتكررة.

يقول الناس إن الأمر لا يزال بعيد المنال، ولكن في البلدان التي تستخدم الذكاء الاصطناعي بشكل جيد، مثل الصين، حدث الكثير من هذا بالفعل. يتم استبدال العمالة المتكررة، والعمالة الدقيقة جدًا، بالكامل تقريبًا. العمالة الراقية مثل الجراحة مسألة مختلفة، ولكن يمكنك أن تفترض أن المهام السهلة والمتكررة سيتم استبدالها بالكامل تقريبًا. أصدرت شركة "أنثروبيك" أيضًا تقريرًا بناءً على تحليل بياناتها الخاصة. النتيجة الأكثر أهمية هنا هي صدمة الوظائف للمبتدئين. انخفضت وظائف المبتدئين. في حين أن العديد من الأشياء الأخرى لا تزال غير مؤكدة، فإن انخفاض وظائف المبتدئين واضح. يعلن "لينكد إن" أيضًا سنويًا عن قطاعات الوظائف التي تنمو وتلك التي تتقلص. تصدر "أوبن إيه آي" أيضًا بيانات استخدام حول ما يفعله الناس بالذكاء الاصطناعي، ويكتب بعض الباحثين أوراقًا بناءً على ذلك. السبب في أنني أعرض لكم هذه السلسلة من البيانات هو أنه بالإضافة إلى الوظائف، فإن التغيير في المهام مهم أيضًا. إذا قمت بتقسيم وظيفتي إلى مهام، فسيكون هناك التعليم والبحث والإدارة والأنشطة الخارجية وما إلى ذلك. يمكن تقسيم البحث بشكل أكبر: قراءة الأوراق، وإجراء مراجعة للأدبيات، وجمع البيانات وتحليلها، ثم استخلاص النتائج وتقديمها. إذا قمت بتقسيمها أكثر، يمكن أتمتة بعض هذه المهام باستخدام الذكاء الاصطناعي. يمكن أتمتة عملية التقديم بالكامل، والتدقيق اللغوي النهائي للأخطاء المطبعية مؤتمت إلى حد كبير بالفعل. يمكن مساعدة مراجعات الأدبيات بشكل أكبر بواسطة الذكاء الاصطناعي، وكما ذكرت سابقًا، يمكن أيضًا توليد الفرضيات من خلال الذكاء الاصطناعي. لذلك، فإن فكرة إعادة تشكيل المهام هي الرأي الأكثر قبولًا هذه الأيام. دور الطبيب هو نفسه.

يمكن أن يكون دور الطبيب هو التعاون مع الذكاء الاصطناعي لرؤية عدد أكبر بكثير من المرضى وتقديم تشخيصات أكثر دقة. إذا قمت بهذه إعادة التشكيل جيدًا، تزداد الإنتاجية بشكل كبير. ومع ذلك، هذه أيضًا قصة مثالية إلى حد ما. الفرضية المثالية التي اعتقدنا بها هي أنه إذا كانت دقة الذكاء الاصطناعي وحده 90% ودقة الإنسان وحده 95%، فإن عمل الإنسان والذكاء الاصطناعي معًا سيحقق 100%. لذلك، كان المثل الأعلى السائد لفترة طويلة هو أنه يجب علينا التعايش والازدهار مع الذكاء الاصطناعي. لكن هذا ليس صحيحًا لجميع المهام.

في كثير من الحالات، تتحسن الدقة عندما يتنحى الإنسان جانبًا. هناك حالات يحصل فيها الذكاء الاصطناعي وحده على 150 نقطة، والإنسان وحده على 100 نقطة، والإنسان والذكاء الاصطناعي معًا على حوالي 95 نقطة. تظهر الكثير من الأبحاث أن التدخل البشري غير المتقن يمكن أن يخلق تشويشًا في الواقع. يجب أن نرى أن الأمر يعتمد على المهمة. من منظور الشركات، بما أن معظمكم يستعد للتوظيف، فإن أفضل نهج هو تحليل إعلانات الوظائف. تحتاجون إلى فهم نوع الأشخاص الذين تبحث عنهم الشركات.

التحديات العملية لتبني الذكاء الاصطناعي والتصميم التنظيمي

هناك الذكاء الاصطناعي. في هذه الأيام، من المحتمل أن تروا العديد من إعلانات الوظائف التي تبحث عن أشخاص لديهم فهم للذكاء الاصطناعي أو إتقان في استخدامه. في الواقع، في العام الماضي، أجرى معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) دراسة استقصائية حول استخدام الذكاء الاصطناعي في الأعمال وخلص إلى أن التبني لا يسير على ما يرام كما هو متوقع. إذا كان هذا هو الحال في الولايات المتحدة، فمن المرجح أن يكون الوضع في كوريا أكثر حدة. السبب واضح. تثبيت الذكاء الاصطناعي ليس مثل شراء غسالة وإنجاز مهامك بطريقة سحرية. عليك توصيله بالكهرباء ومعرفة كيفية استخدامه جيدًا. في حالة الذكاء الاصطناعي، ستكون "الكهرباء" هي البيانات. في كثير من الحالات، لم يتم حتى جمع البيانات نفسها. لذلك، غالبًا ما لا يؤدي تبني الذكاء الاصطناعي إلى أي تأثير. لزيادة الإنتاجية بشكل كبير، كما ذكرت سابقًا، يجب تقسيم المهام بفعالية. يجب أن يكون التصميم التنظيمي مصممًا بالفعل للذكاء الاصطناعي، مما يسمح بإعادة تجميع هذه المهام لتحديد "هذا سيتم بواسطة الذكاء الاصطناعي، وهذا الجزء سيتم بواسطة البشر". إن مجرد إدخال الذكاء الاصطناعي في هيكل تنظيمي قائم بنفس الأشخاص أمر مستحيل عمليًا. في هذه الأيام، تدرس أفضل الجامعات في الخارج، وخاصة كليات إدارة الأعمال، مواد مثل "إدارة الوكلاء". هذا مشابه لكيفية تدريس إدارة الأعمال التقليدية للموارد البشرية والإدارة التنظيمية، وتعلم كيفية إدارة الأشخاص لتحقيق النتائج.

تم تحويل كل هذا إلى الذكاء الاصطناعي، إلى الوكلاء. لأن الوكلاء هم زملاؤنا ومنافسونا، ويجب علينا استخدامهم كنظرية. يتعلق الأمر بتقسيم المهام: كيف سنتعاون، وأي المهام سيتعامل معها الذكاء الاصطناعي، وأيها غير موثوق به ويجب التحقق منه من قبل البشر؟ هذا النوع من التحضير الأولي يستغرق وقتًا طويلاً جدًا. لهذا السبب غالبًا ما لا تعمل هذه المبادرات بشكل جيد. القصة الأساسية، حتى العام الماضي، هي أنها لم تكن ناجحة. كان ترتيب المناقشة الأفراد، ثم الشركات، ثم الجامعات.

فشل التعليم الجامعي واختيار المواهب في الشركات

إذن، ما هو الدور الذي يجب أن تلعبه الجامعات؟ هل أنتم على دراية بشركة بالانتير؟ أنشأت مجموعة بالانتير زمالة الجدارة. إذا قمتم بزيارة موقعهم على الإنترنت، فهو مثير للاهتمام للغاية. العبارة الأكثر إثارة للاهتمام في الأعلى هي: "تجاوز الشهادة الجامعية". ما يعنيه هذا هو أن شركات التكنولوجيا والذكاء الاصطناعي البراقة في وادي السيليكون تقول إن التعليم العالي في الولايات المتحدة قد فشل. بعبارة أخرى، بدلاً من الدخول في ديون قروض الطلاب للحصول على شهادة جامعية، يجب أن تحصل على وظيفة على الفور. هذه الشركة ليست شركة ذكاء اصطناعي، لكنها شركة برمجيات مبتكرة للغاية تزيد من إنتاجية الشركات من خلال علم الأنطولوجيا. تركز هذه الشركة على توظيف المواهب الاستثنائية.

إنه مستحيل تمامًا. لزيادة الإنتاجية بشكل كبير، كما ذكرت، يجب تقسيم المهام بفعالية. يجب أن يكون التصميم التنظيمي، الذي يعيد تجميع هذه المهام ليقول "هذا سيتعامل معه الذكاء الاصطناعي، وهذا الجزء سيتعامل معه البشر"، مناسبًا تمامًا للذكاء الاصطناعي مسبقًا. إن إدخال الذكاء الاصطناعي في هيكل تنظيمي قائم أمر مستحيل عمليًا. لهذا السبب تدرس أفضل الجامعات في الخارج، وخاصة كليات إدارة الأعمال، الآن مواد مثل "إدارة الوكلاء". هذا تمامًا مثل كيفية تعامل إدارة الأعمال التقليدية مع الموارد البشرية والإدارة التنظيمية لفهم كيفية إدارة الأشخاص من أجل الأداء.

يتم استبدال كل هذا بوكلاء الذكاء الاصطناعي. لأن الوكلاء هم أيضًا زملاؤنا ومنافسونا، ونظرية يجب علينا استخدامها. يتعلق الأمر بتحديد كيفية تقسيم المهام، وكيفية التعاون، وأي المهام سيتعامل معها الذكاء الاصطناعي، وأيها غير موثوق به ويحتاج إلى تحقق بشري. يستغرق هذا التحضير الأولي وقتًا طويلاً جدًا. لذلك، غالبًا ما كانت هذه المحاولات غير ناجحة، والتقييم الأساسي حتى العام الماضي هو أنها لم تكن ناجحة كما هو متوقع. بعد ذلك، دعونا نلقي نظرة على الأفراد والشركات والجامعات.

إذن، أي نوع من الأماكن يجب أن تكون الجامعة؟ هل أنتم على دراية بالشركة الأمريكية المعروفة بالانتير؟ أنشأت مجموعة بالانتير "زمالة الجدارة". إذا قمتم بزيارة موقعهم على الإنترنت، فهو مثير للاهتمام للغاية. العبارة الأكثر إثارة للاهتمام في الأعلى هي "تجاوز الشهادة الجامعية". هذا بيان من شركات التكنولوجيا والذكاء الاصطناعي البراقة في وادي السيليكون، يعلن أن التعليم العالي في الولايات المتحدة قد فشل. بعبارة أخرى، بدلاً من الدخول في ديون قروض الطلاب للحصول على شهادة جامعية، يجب أن تحصل على وظيفة على الفور. هذه الشركة ليست شركة ذكاء اصطناعي، لكنها شركة برمجيات مبتكرة للغاية تتعامل مع علم الأنطولوجيا لتعزيز إنتاجية الشركات. تركز هذه الشركة على اختيار المواهب الاستثنائية.

ثم يتم إشراكهم على الفور في العمل الميداني. من الأكثر فعالية تعليمهم أثناء عملهم داخل الشركة. قد تكون هذه مشكلة خطيرة بشكل خاص في كوريا، ولكن ليس حصريًا: التعليم الجامعي جامد، والتعليم الجامعي لمدة أربع سنوات لا يترجم بالضرورة إلى كفاءة في العمل. التخرج من جامعة جيدة أو قسم جيد لا يضمن أنك ستكون جيدًا في وظيفتك. الطلاب الذين يلتحقون بجامعات جيدة لديهم عمومًا قدرات أكاديمية قوية، لذلك يميلون إلى الأداء الجيد في أي مهمة يتم تكليفهم بها. لذلك، إذا أمكن إثبات أن شخصًا ما قادر على الالتحاق بجامعة جيدة أو منصب جيد، فسيكون من الأكثر كفاءة توظيفه مباشرة وجعله يبدأ العمل العملي مبكرًا.

أدرك الجميع إمكانية توفير الوقت، لكنهم كانوا هم من جعلوه حقيقة واقعة. الأهم من ذلك، أن الشركات نفسها تضع معايير الاختيار. مشكلة كوريا الجنوبية الثانية هي أنها في عصر الذكاء الاصطناعي، لا تزال تختار المواهب المستقبلية من خلال نظام اختبار القدرات الدراسية الجامعية (CSAT) القديم. هذا يشبه محاولة سباق سيارة سيرًا على الأقدام.

تقوم الشركات بإنشاء أساليبها الخاصة لاختيار المواهب، واختيار الأفراد المتميزين وجعلهم يحلون مشاكل العالم الحقيقي. الهدف النهائي للتعليم الجامعي ليس البقاء في الجامعة إلى الأبد ولكن الانتقال إلى المرحلة التالية. يرغب العديد من الطلاب هذه الأيام في العمل لدى الشركات. وماذا تفعل في الشركة؟ في النهاية، هناك عملاء، وعليك حل مشاكلهم. يبدأ هذا البرنامج هذه العملية من سن 19. من خلال تحديد من هم العملاء، وما هي المشاكل المتعلقة بالذكاء الاصطناعي، والحصول على خبرة عملية، يمكنهم تعلم العمل بشكل أسرع وأكثر فعالية. تتزايد حالات مثل هذه، وقد حاولت أماكن مثل جامعة مينيرفا أشياء مماثلة. حتى أولئك الحاصلون على درجة الدكتوراه في الذكاء الاصطناعي يتجهون نحو الشركات بدلاً من الأوساط الأكاديمية، وهي صدمة أكبر مما قد تعتقدون.

تخرج الآن أوراق بحثية عالية الجودة من الشركات. من الناحية المثالية، يجب أن تأتي جوائز نوبل من أماكن مثل معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا أو ستانفورد، لكنها الآن تأتي أيضًا من جوجل. مؤخرًا، شهدنا وضعًا متناقضًا حيث ينتقل أساتذة ستانفورد إلى أوبن إيه آي، أو يذهب أساتذة لامعون من هارفارد إلى أوبن إيه آي لإجراء الأبحاث، مما يتسبب في انهيار النظام القائم. ردًا على ذلك، تقوم الجامعات الأمريكية المرموقة أيضًا بإجراء تعديلات كبيرة، مثل تسريح الأساتذة الحاليين أو دمج الأقسام. نشهد أيضًا اتجاهًا نحو برامج أكاديمية أكثر تخصصًا ودقة.

قضايا مثل الغش الأكاديمي متفشية بالفعل في المدارس. هناك برامج مثل الدرجات المصغرة، ولكن هناك اتجاه متزايد لتقسيمها بشكل أكبر حسب الوظيفة، مما يسمح للطلاب بالتخرج بعد إكمال دورات محددة فقط. أنت تدفع الرسوم الدراسية لكل فصل دراسي وتأخذ فقط الدورات التي تحتاجها. وهذا يتيح نموذجًا للتعلم مدى الحياة، حيث يمكن للأشخاص أخذ دورات محددة حسب الحاجة أثناء العمل، أو القيام بالأمرين معًا. كما ترون، يحدث تحول جذري كبير في جميع المجالات، بما في ذلك الجامعات والشركات وبين الباحثين. لا يتم إجراء الأبحاث في الجامعات بشكل صحيح، وتنتقل المواهب إلى الشركات، ويزداد احتمال تجاوز الطلاب للجامعة تمامًا. إذا لم تتغير الجامعات، فقد تفقد سبب وجودها في لحظة.

القدرة التنافسية الأكاديمية في مجال الذكاء الاصطناعي: الفجوة بين الولايات المتحدة والصين والصراع الجيوسياسي

في مؤتمر NeurIPS، المؤتمر العالمي الرائد في مجال الذكاء الاصطناعي، تمثل الصين حوالي نصف جميع الأوراق البحثية المنشورة. المؤسسة الأولى هي جوجل (4.8%)، والثانية هي جامعة تسينغهوا. تليها العديد من الجامعات الصينية الأخرى. تبلغ حصة كوريا الجنوبية، بما في ذلك المعهد الكوري المتقدم للعلوم والتكنولوجيا (KAIST)، حوالي 2-3%.

تمثل الولايات المتحدة حوالي 30%، والصين حوالي 50%، وسنغافورة حوالي 5%، مع بقية العالم يشكل الباقي. يمكن اعتبار هذا مؤشرًا على القدرة التنافسية في مجال الذكاء الاصطناعي. ويُلاحظ اتجاه مماثل في المؤتمرات الكبرى في مجالات العلوم والتكنولوجيا الأخرى، مثل هندسة المواد. هذا العام في مؤتمر NeurIPS، أعلن المنظمون أنهم، لأسباب جيوسياسية، لن يقبلوا الأوراق البحثية من الجامعات الصينية المدرجة على قائمة عقوبات الحكومة الأمريكية. ردًا على ذلك، هددت الصين بمقاطعة تقديم الأوراق البحثية من جميع جامعاتها. بعد بضعة أيام، تراجع المؤتمر عن قراره. وهذا يظهر الصراع الجيوسياسي المتصاعد حتى داخل المجال الأكاديمي.

تدخلت الجغرافيا السياسية في الأوساط الأكاديمية. عندما قررت الولايات المتحدة عدم قبول الأوراق البحثية من الجامعات التي تعتبرها محفوفة بالمخاطر، ردت الصين بالتهديد بسحب مشاركة جميع جامعاتها. أثار هذا جدلاً بأنه ينتهك الروح الأساسية للأوساط الأكاديمية، قابله ادعاء بأنه بما أن البحث يعتمد على بيانات مفتوحة، فلا ينبغي أن تكون هناك مشكلة. هذا الصراع يزداد حدة. ومع ذلك، عند قياسها بعدد الأوراق البحثية المؤثرة التي غيرت العالم، لا تزال الولايات المتحدة في المقدمة.

يمكن اعتبار الصين في المرتبة الثانية بقوة. من حيث العدد الإجمالي للأوراق البحثية، هناك مجالات تحتل فيها الولايات المتحدة المرتبة الأولى، ولكن في أعلى 0.01% أو 0.05% من الأوراق البحثية، تحتل الصين بشكل متزايد المرتبة الأولى. في قطاع براءات الاختراع، تقدم الشركات الصينية عددًا هائلاً من براءات الاختراع المتعلقة بالذكاء الاصطناعي التوليدي، وتحتل 7 إلى 8 من المراكز العشرة الأولى. في الماضي، كانت الشركات الصينية سلبية بشأن تقديم براءات الاختراع الدولية، لكنها الآن تسعى بنشاط لحماية تقنياتها الأساسية. هذا تأثير للمنافسة بين الولايات المتحدة والصين، حيث أدركوا الآن أن تأمين براءات الاختراع أمر حاسم لحرية البحث والتطوير والابتكار.

هذا أيضًا جزء من مجال بحثي الشخصي. من خصائص الأوراق البحثية الصينية ما يلي: كما تظهر المقاييس المختلفة، فإن عدد الأوراق البحثية الصينية مرتفع جدًا. على وجه الخصوص، كما ترون من الرسم البياني، فإن نسبة "المنشورات الصينية البحتة"—الأبحاث التي أجراها باحثون صينيون حصريًا—آخذة في الازدياد بشكل مطرد. في حين أن الأبحاث من البلدان الأخرى غالبًا ما تنطوي على تعاون بين باحثين من دول مختلفة، فإن الصين لديها نسبة عالية من الأبحاث المحلية فقط. يتم نشر هذه الأوراق البحثية بشكل متكرر في أفضل المجلات الأكاديمية الدولية.

في الآونة الأخيرة، أصبح اتجاه الصين نحو الاكتفاء الذاتي المعرفي واضحًا جدًا. العديد من أفضل الأوراق البحثية في مجال الذكاء الاصطناعي كتبها باحثون في الصين أو باحثون صينيون في الولايات المتحدة. إذا قمت بتضمين الباحثين الصينيين المنتسبين إلى الجامعات الأمريكية، فإن تلك الشبكة تتوسع بشكل أكبر.

استراتيجية المصدر المفتوح والمنافسة بين الولايات المتحدة والصين في صناعة الروبوتات

في خضم المنافسة بين الولايات المتحدة والصين، يُعد المصدر المفتوح عاملاً حاسماً في قطاع الذكاء الاصطناعي. تنتشر النماذج الصينية على نطاق واسع من خلال التوزيع مفتوح المصدر. وتنبع أهميتها من أدائها العالي وتكلفتها المنخفضة وسهولة الوصول إليها. تشير بعض التحليلات من العام الماضي إلى أن النماذج الصينية قد تفوقت بالفعل على أداء نظيراتها الأمريكية. وحتى لو كان أداء النماذج الأمريكية أفضل، فهي باهظة الثمن، ويمكن للنماذج الصينية أن تحل محل جميع وظائف النماذج الأمريكية تقريبًا. ويمتد هذا الاتجاه الآن إلى قطاع الروبوتات. كما يتم إصدار البرامج والبيانات المستخدمة في الروبوتات البشرية كمصدر مفتوح، مما يجعلها متاحة بسهولة للباحثين.

في حين أن الذكاء الاصطناعي هو منافسة بين النماذج، ففي مجال الذكاء الاصطناعي المادي - أي الروبوتات البشرية - يعد التجسيد المادي أمرًا بالغ الأهمية. هناك حاجة إلى روبوتات يمكنها أداء العمل أو توفير الترفيه بدلاً من البشر. وفي المنافسة بين الولايات المتحدة والصين في مجال الذكاء الاصطناعي، تعد الروبوتات مجال اهتمام خاص للولايات المتحدة. فاعتبارًا من العام الماضي، استحوذت الصين على 85% من شحنات الروبوتات البشرية العالمية، ومن المتوقع أن تصل هذه النسبة إلى 90% هذا العام. إن إنتاج شركة صينية واحدة أكبر من إجمالي إنتاج كوريا الجنوبية. عندما تستحوذ دولة واحدة على أكثر من 90% من صناعة معينة، فكأن تلك الدولة هي التي تخلق الصناعة نفسها فعليًا. حتى في قطاع أشباه الموصلات، حيث تتمتع كوريا الجنوبية بميزة قوية، تمتلك سامسونج وهاينكس حصة سوقية تتراوح بين 60-70%. وهيمنة الصين في مجال الروبوتات أكبر من ذلك.

صعود الصين في المنافسة على مواهب الذكاء الاصطناعي والتوحيد القياسي

إذا ترسخ هذا الوضع، فقد يشكل مشكلة كبيرة. كما أن تأمين المواهب أمر حاسم في المنافسة على الذكاء الاصطناعي. في الماضي، درس العديد من كبار المواهب الصينية في الولايات المتحدة وعادوا إما إلى الصين أو بقوا في الولايات المتحدة. ومع ذلك، تظهر التحليلات الحديثة أنه في حين احتلت الصين المرتبة الرابعة عالميًا من حيث عدد باحثي الذكاء الاصطناعي من الدرجة الأولى قبل حوالي عقد من الزمان، فقد ارتفعت الآن إلى المرتبة الأولى. بحلول عام 2025، من المتوقع أن يكون لدى الصين أكبر عدد من كبار باحثي الذكاء الاصطناعي، تليها الولايات المتحدة وكوريا الجنوبية. وفي حين أن هذه أخبار إيجابية لكوريا، تبرز سنغافورة بشكل أكبر على أساس نصيب الفرد. على الرغم من أن عدد سكانها أصغر بكثير من كوريا الجنوبية، إلا أن سنغافورة لديها عدد أكبر من الباحثين بالنسبة لعدد سكانها. للمنافسة مع الصين والولايات المتحدة، تحتاج البلدان التي تحتل المرتبة الثالثة إلى الثامنة إلى التوسع. علاوة على ذلك، تتميز الصين بنسبة عالية من الباحثين الشباب، مما يشير إلى إمكانات نمو كبيرة.

تشير النسبة العالية من الباحثين الشباب إلى إمكانات أكبر للتطوير الوظيفي، وهو ما يمكن أن يعزز بدوره القدرة التنافسية في مجال الذكاء الاصطناعي. وفيما يتعلق بالتوحيد القياسي، فقد ضمنت الصين أيضًا نفوذًا كبيرًا في منظمات المعايير الرئيسية. ويتزايد صوتها في الهيئات الدولية مثل الأمم المتحدة، مما يدل على أن الصين استثمرت منذ فترة طويلة جهدًا في تشكيل النظام العالمي ليس فقط من خلال تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي ولكن أيضًا من خلال المعايير والقواعد. وهذا يشير إلى جهد متعدد الأوجه بدلاً من كونه مجرد نتيجة لاستثمار رأس المال أو القوى العاملة.

عندما تم إطلاق

القدرة التنافسية لكوريا الجنوبية في مجال الذكاء الاصطناعي: أهمية بناء النظام البيئي

لكن السؤال الحاسم بالنسبة لكوريا الجنوبية هو ما إذا كان بإمكانها بناء قدرة خدمية أو نظام بيئي يمكنه منافسة تلك الموجودة في الولايات المتحدة والصين. فالنموذج بحد ذاته لا معنى له؛ فهو يتطلب نظامًا بيئيًا داعمًا من الروبوتات، والأجهزة المنزلية، والتقنيات الطرفية، والبيانات. لذلك، سنحتاج إلى مراقبة هذه المنافسة على الأنظمة البيئية في المستقبل.

من الدقيق نسبيًا القول بأن القدرة التنافسية في مجال الذكاء الاصطناعي ستزداد نظرًا لوجود إمكانات أكبر بكثير للتقدم الوظيفي. نسبة الشباب مرتفعة جدًا. هذا عامل مهم عند تقييم المنافسة الحالية في مجال الذكاء الاصطناعي والتنبؤ بالمستقبل بموضوعية. كما ننظر إلى مجالات مثل توحيد المعايير، حيث استثمرت الصين بالفعل جهودًا كبيرة للسيطرة على قطاعات واسعة من منظمات المعايير العالمية الرئيسية. هذا أمر جدير بالملاحظة. والسبب في أن الصين تتمتع بصوت أعلى وتبدو أكثر نفوذًا في الأمم المتحدة ليس فقط لأن الأمم المتحدة لا تعتمد على نظام صوت واحد لكل شخص وأن الصين لديها العديد من الدول الشريكة والقوى الصديقة، ولكن أيضًا لوجود العديد من الكيانات مثل جامعة الأمم المتحدة (UNU) داخل الصين. وبالتالي، فإن الصين نشطة جدًا داخل الأمم المتحدة أيضًا.

كل هذا هو نتيجة لجهد طويل الأمد لتشكيل النظام العالمي وقواعده ليس فقط من خلال تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي ولكن أيضًا من خلال دمجها في المعايير والقواعد. إنه أكثر من مجرد نتيجة لضخ الأموال أو القوى العاملة؛ فالمؤشرات الأخرى أيضًا عدوانية للغاية. عندما ظهر ChatGPT لأول مرة، كانت الفجوة كبيرة لدرجة أن الكثيرين اعتقدوا أن اللعبة قد انتهت. ولكن مع كل تحديث للمقاييس اللاحقة، تبدو المنافسة متقاربة بشكل متزايد، أو حتى عندما تظهر فجوة، تلحق الصين بالركب بسرعة، ويتم إطلاق نماذج جديدة باستمرار. الولايات المتحدة والصين في هيكل من المنافسة المتبادلة، وتدفعان باستمرار إلى الأمام. ومن الحقائق أنه من بين الدول الأخرى غير الولايات المتحدة والصين، تعد كوريا الجنوبية واحدة من الدول القليلة التي تظهر تميزًا.

لكن السؤال الحاسم بالنسبة لنا هو ما إذا كان بإمكاننا بناء قدرة خدمية أو نظام بيئي قوي بما يكفي ليحل محل الولايات المتحدة والصين حقًا. إن مجرد امتلاك نموذج لا معنى له. يجب أن يكون مدعومًا بنظام بيئي شامل—أي الروبوتات، والأجهزة المنزلية، وغيرها من التقنيات الطرفية أو البيانات التي يمكن بناء الوكلاء عليها. في النهاية، إنها معركة أنظمة بيئية، لذا هذا ما نحتاج إلى مراقبته في المستقبل.

تحول في سياسة الذكاء الاصطناعي الأمريكية ومصالح الشركات

هذا أمر يجب أخذه في الاعتبار. كما ذكرت سابقًا، تحولت سياسة الولايات المتحدة تمامًا من التركيز على السلامة إلى التركيز على الأمن. كان أحد أول الأشياء التي قامت بها إدارة ترامب هو إلغاء

في أوائل العقد الأول من القرن الحادي والعشرين، خاصة بعد انضمام الصين إلى منظمة التجارة العالمية في عام 2001، كانت هناك فترة في أواخر العقد نفسه ساءت فيها العلاقات بين الولايات المتحدة والصين. في ذلك الوقت، صنفت الولايات المتحدة الصين كدولة متلاعبة بالعملة وسعت إلى إلغاء وضعها كدولة أولى بالرعاية. كانت هناك حجج مفادها أنه يجب على الولايات المتحدة وقف التبادلات التعليمية مع الصين، واصفة إياها بأنها دولة إشكالية لا تلتزم بمبادئ اقتصاد السوق.

كانت الولايات المتحدة مترددة في الاعتراف بالصين كدولة طبيعية. في ذلك الوقت، جادلت بعض الأصوات بضرورة التعامل مع الصين، والبيع للصين، والاستفادة من السوق الصينية. كانت هذه هي الشركات الأمريكية. كانت شركات مثل جنرال موتورز وبوينغ تحقق، وكان من المتوقع أن تستمر في تحقيق، إيرادات هائلة في الصين. على سبيل المثال، كانت جنرال موتورز على وشك الإفلاس ذات مرة ولكن تم إنقاذها بدخول السوق الصينية وتأمين حصة فيها. لكن في الآونة الأخيرة، غالبًا ما تبدو الإعلانات الصادرة عن هذه الشركات وكأنها كتبت بواسطة أوبن إيه آي أو وزارتي الخارجية أو الدفاع الأمريكيتين. فهم يجادلون بضرورة فوز الذكاء الاصطناعي للعالم الحر وبأنه لا ينبغي السماح للدول الاستبدادية بأخذ زمام المبادرة. لماذا هذا الموقف المتشدد المفاجئ؟

هل لأن هذه الشركات تحترق بحس العدالة؟ قد يكون هذا جزءًا من الأمر، لكنني أنظر إليه من منظور تجاري. الواقع هو أن هذه الشركات لا يمكنها تحقيق أرباح في الصين على أي حال. لقد طورت الصين نماذج ذكاء اصطناعي خاصة بها، وهناك بدائل مثل ديبسايد وكيومي. الأسواق التي تحتفظ فيها هذه الشركات الأمريكية بحصة عالية تقع خارج الصين. المشكلة هي أن النماذج الصينية مثل نماذج علي بابا، وديبسايد، وتلك الصادرة عن مزودي الخدمات السحابية تنتشر خارج الصين. إنها تهيمن على جنوب شرق آسيا وتُستخدم في كوريا الجنوبية وحتى في الولايات المتحدة.

فك الارتباط بين أنظمة الذكاء الاصطناعي والاعتماد المتبادل بين الولايات المتحدة والصين

الأمر نفسه ينطبق على وادي السيليكون. لذلك، يجب حصر النماذج الصينية داخل الصين. يمكن اعتبار هذا حالة توافقت فيها مصالح الحكومة ومصالح الشركات. لم تقم الولايات المتحدة وحدها، بل قامت الصين أيضًا بوضع خطة عمل للذكاء الاصطناعي وأعلنت عن منظمة للتعاون في هذا المجال هذا العام. تتكشف منافسة بين البلدين الأفضل في الذكاء الاصطناعي واللذين يمتلكان أكثر الأنظمة البيئية تطورًا حول كيفية نشر تقنياتهما وكبح بعضهما البعض. الولايات المتحدة في موقع الهجوم.

كبوتقة عظمى، تستخدم الولايات المتحدة تدابير هجومية أكثر، بينما الصين في موقف دفاعي لكنها تواصل الدفع نحو الانتشار. لماذا تستخدم الصين استراتيجية المصدر المفتوح؟ بالنظر إلى منافسات تكنولوجيا المعلومات السابقة، مثل التنافس على نظام التشغيل ويندوز أو المنافسة بين أندرويد وأبل، غالبًا ما يتبنى الوافدون المتأخرون استراتيجيات المصدر المفتوح. إنها استراتيجية لجذب العديد من المستخدمين والاحتفاظ بهم. تستخدم الصين المصدر المفتوح لأنها وافد متأخر واللاعب رقم اثنين. وبمقارنة قوتها الوطنية وظروفها، فإن الصين مضطرة إلى تبني استراتيجية دفاعية. ومع ذلك، مع انتشار المصدر المفتوح، لا تعمل استراتيجية الولايات المتحدة كما هو متوقع.

مع هذا المستوى من الضغط، يتوقع المرء حدوث انهيار، ولكن هذا ليس هو الحال غالبًا. لقد أصبح نظام الذكاء الاصطناعي الآن مفككًا ومترسخًا. من منظور يركز على الذكاء الاصطناعي، فإن المتطلبات الأساسية هي البيانات، والكهرباء، والقدرة الحاسوبية، ونماذج الذكاء الاصطناعي، وخدمات الذكاء الاصطناعي، والأجهزة. ومع ذلك، بالنظر إلى العلاقات بين الولايات المتحدة والصين، فقد تم قطع كل هذه الروابط. لا تتبادل الولايات المتحدة والصين البيانات الأساسية مع بعضهما البعض، وينطبق الشيء نفسه على الصين. يستمر فك الارتباط، مع فرض قيود على تصدير الرقائق اللازمة للقدرة الحاسوبية إلى الصين وقيود على استيراد المنتجات الصينية إلى الولايات المتحدة. وبينما يمنع كل طرف الآخر، هناك مجالات يعاني فيها كل جانب من عجز في حالة من الانفصال التام. أكبر نقطة ضعف للصين هي أشباه الموصلات. لذلك، تحاول تحقيق الاكتفاء الذاتي في المجالات التي تفتقر إليها. أكبر مشكلة للصين هي أشباه الموصلات، وهي تدفع نحو الاكتفاء الذاتي في المكونات الرئيسية مثل وحدات معالجة الرسومات (GPUs). أما الولايات المتحدة، من ناحية أخرى،

لديها العديد من أوجه القصور في قطاع الأجهزة. تسعى الولايات المتحدة لمعالجة هذا الأمر من خلال التعاون مع حلفاء مثل كوريا الجنوبية واليابان. ومع ذلك، يرى البعض أن تعاون التحالف الأمريكي أضعف مما كان عليه في الماضي، مما يجعل سياساتها أقل من مثالية. في المقابل، يتقدم الاكتفاء الذاتي للصين في مجال أشباه الموصلات بشكل أفضل من المتوقع، لكنه يواجه أيضًا قيودًا واضحة. هل يمكن للولايات المتحدة والصين التصالح والعودة إلى الماضي؟

سيكون ذلك صعبًا في المستقبل المنظور. ويتضح هذا من حقيقة أنه حتى في ظل الإدارة الحالية، تقترح وزارة الخارجية الأمريكية برامج مختلفة. في منتديات مثل مبادرة 'باكس سيليكا'، يتم تشكيل هيئات استشارية جديدة مع حلفاء في منطقة المحيطين الهندي والهادئ في قطاعات أشباه الموصلات والتكنولوجيات الرئيسية، مع استبعاد الصين. ومن الأمثلة البارزة على هذه البرامج توفير التمويل للدول أو الشركات التي يمكنها إنتاج وتوريد أجهزة ذكية موثوقة في جنوب شرق آسيا. وذلك لأن الأجهزة والبرامج الصينية تستخدم على نطاق واسع في المنطقة. الصين قريبة جغرافيًا، وتقدم دعمًا كبيرًا، ومن منظور دول جنوب شرق آسيا، لا يوجد سبب يذكر لعدم استخدام المنتجات الصينية، لأنها رخيصة وفعالة. ومع ذلك، هناك العديد من المشاريع لإنشاء بدائل للمنتجات الصينية في هذه المنطقة. يمكن أن تكون كوريا الجنوبية مرشحًا رائدًا، وكذلك الدول التي لديها منتجون للسيارات الكهربائية مثل مجموعة 'فينجروب' الفيتنامية. ومع ترسيخ هذا الوضع، سيتحول الحديث من كونه مجرد حديث عن الولايات المتحدة والصين ليشمل كوريا الجنوبية، وهذا يثير قلقًا.

استراتيجية كوريا الجنوبية لسيادة الذكاء الاصطناعي وتعزيز الاعتماد المتبادل

بالنظر إلى المنافسة التكنولوجية بين الولايات المتحدة والصين المذكورة سابقًا، هل يجب علينا اختيار جانب واحد أو محاولة الحفاظ على علاقات جيدة مع كليهما إلى أجل غير مسمى؟ الفكرة الطبيعية التي تلي ذلك هي: 'إلى متى يمكننا أن نعيش هكذا؟'. ألا ينبغي أن نمتلك شيئًا خاصًا بنا إلى حد ما لتأمين قوة تفاوضية ونفوذ؟ ألا يمكننا حتى التفكير في 'سأعتمد على نفسي'؟ هذا لأننا لا نستطيع استخدام الصين كورقة ضغط ضد الولايات المتحدة، واستخدام الولايات المتحدة كورقة ضغط ضد الصين يمثل مجازفة كبيرة جدًا.

الفكرة هي أننا أيضًا نمتلك شيئًا خاصًا بنا. هذا ما يشار إليه عادة هذه الأيام بـ 'سيادة الذكاء الاصطناعي'. تظهر حالة أوروبا وضعًا مشابهًا لوضعنا، ولكن في موقف أسوأ. تعتمد أوروبا على الصين في جميع أجهزتها، مثل البطاريات ومكونات السيارات الكهربائية، وعلى الولايات المتحدة في جميع برامجها. لا يوجد في أوروبا خدمات محلية مماثلة لـ 'نيفر' أو 'كاكاو توك'؛ فالجميع يستخدم الخدمات الأمريكية. الاعتماد على الأجهزة الصينية والبرامج الأمريكية يعني أنها لا تملك أي نفوذ خاص بها. وبالتالي، هناك شعور متزايد بأن هذا الوضع لا يمكن أن يستمر. إن الاعتماد الهيكلي على جانب واحد أمر محفوف بالمخاطر، ويجب عليهم إنشاء شيء بأنفسهم. يجب تجنب الاعتماد على شركة واحدة أو دولة واحدة. الحل الأمثل هو إنشاء منتجاتهم الخاصة 'صنع في أوروبا'، ولكن هذا سيكون صعبًا بدون نظام بيئي قائم.

إذن، ما الذي يجب فعله؟ الجواب هو عدم الاعتماد على كيان واحد فقط. على سبيل المثال، عند إنشاء نظام تشغيل، بدلاً من الاعتماد فقط على جوجل، يمكن للمرء استخدام عروض مايكروسوفت أو 'نيفر' الكورية الجنوبية أيضًا، مما يخلق هيكلًا يوزع المخاطر. يستخدم هذا الهيكل على نطاق واسع ليس فقط في قطاعي الذكاء الاصطناعي والرقمي ولكن أيضًا في مجالات أخرى مثل الأمن الغذائي. سنغافورة مثال رئيسي على ذلك. لا تنتج سنغافورة طعامها بنفسها ولكنها تنوع وارداتها من الدول المجاورة مثل تايلاند وماليزيا. إذا ظهرت مشكلة في بلد ما، يمكنها الحصول على الإمدادات من بلد آخر. كما أنها تتبع استراتيجية ذات مسارين للاستثمار في تنميتها الخاصة، حتى لو استغرق الأمر وقتًا. يتم تطبيق هذا بشكل شائع على الذكاء الاصطناعي أيضًا. يمكن أن يكون لمصطلح 'الذكاء الاصطناعي السيادي' دلالات حصرية بالمعنى السياسي والدبلوماسي، لذا يجب توخي الحذر عند مناقشته مع الأجانب. يمكن أن يثير رد فعل سلبيًا، مثل: 'هل تحاولون استبعاد العالم والتعامل مع هذا الأمر مثل السيادة الإقليمية؟'. لذلك، من الضروري توضيح أنه 'ذكاء اصطناعي سيادي مفتوح وتعاوني' لتمكين الحوار. لقد اقترحت الولايات المتحدة، وخاصة الآن،

مايكل كراتسيوس، مدير البيت الأبيض الذي يقود سياسة الذكاء الاصطناعي الأمريكية، يقول: 'السيادة في مجال الذكاء الاصطناعي تعني ببساطة الوصول إلى أفضل نموذج في العالم'. بما أن الولايات المتحدة لديها أفضل نموذج، فإن امتلاك الحق في الوصول إليه هو أفضل لسيادتكم. المهم في السيادة هو الأداء، وتطويره بنفسك غير فعال ومضيعة للقوة الوطنية. لذا، استخدموا نموذجنا، وبدلاً من ذلك، ركزوا على مجالات أخرى يمكنكم التفوق فيها. هذا مفهوم مختلف عن الأمن الاقتصادي التقليدي أو التنويع. لا يتعلق الأمر بتنويع الاستثمار لتجنب التركيز على شيء واحد، بل يتعلق بالاعتماد الكامل على أفضل لاعب مع جعلهم يعتمدون عليك بالكامل. إذن، ماذا يجب أن نفعل؟ بدلاً من ضخ الأموال في تطوير نموذج ذكاء اصطناعي سيادي، يجب أن نركز على أشباه الموصلات لتعظيم الاعتماد المتبادل. هذا يخلق الردع. بما أن انهيارنا سيعني انهيارهم، فإن الثقة المتبادلة تتعزز. هذا هو المفهوم الذي اقترحته الولايات المتحدة، وهو مفهوم ذو مغزى كبير.

الاختلافات المفاهيمية في استراتيجيات سيادة الذكاء الاصطناعي وخيار كوريا الجنوبية

لكن اختيار المسار الذي يجب اتباعه ليس بالأمر السهل. المفاهيم مقسمة حاليًا بهذه الطريقة. المفهوم الذي تقدمه الولايات المتحدة له وجاهته، ومؤخرًا، تنتقد مراكز الفكر الأمريكية استراتيجيات السيادة للقوى الوسطى الكبرى، بحجة أنها غير فعالة. وهم يؤكدون أنه بما أن الولايات المتحدة لا تستطيع فعل كل شيء، فمن الأفضل لهذه الدول التركيز على الأدوار التكميلية في نظام الابتكار الأمريكي للذكاء الاصطناعي، مثل الروبوتات والأجهزة. الحجة هي، لماذا لا نعزز التكامل المتبادل ببساطة؟ ماذا لدى الصين لتقوله؟

سياق الصين مشابه. 'لماذا تنخرطون في مثل هذا المسعى غير الفعال بينما سنقوم بإصدار شيء جيد مثل ما لدى الولايات المتحدة مجانًا؟' من وجهة نظر الصين، الأمر أشبه بالقول: 'لا تحاولوا بناء إكسل من الصفر؛ سنوفر لكم برامج إكسل وباوربوينت لتستخدموها، حتى تتمكنوا من التركيز على ما تجيدونه'. المشكلة، مع ذلك، هي القلق بشأن المدة التي سيبقى فيها مجانيًا. هذا الوضع يتطور مع هذه التعقيدات المضافة. ومع ذلك، في حين أن هذا المفهوم - وخاصة المفهوم الذي اقترحته الولايات المتحدة - له وجاهته والتحالفات مهمة، فإن السبب الذي يجعلنا ما زلنا بحاجة إلى محاولة القيام بشيء ما بأنفسنا هو على النحو التالي.

عند اختيار عدم إنتاج شيء ما، يمكنك التنويع. هناك طريقة للتنويع حيث توزع مصادرك على عدة دول مثل تايلاند وماليزيا، فإذا حدث شيء في بلد ما، لا يزال بإمكانك الحصول عليه من بلد آخر. بالإضافة إلى ذلك، هناك نهج الاستثمار في تطويرك الخاص، حتى لو استغرق الأمر وقتًا. إنه نهج ذو مسارين. هذا ما تم تطبيقه بشكل شائع على الذكاء الاصطناعي. المصطلح الذي نستخدمه، 'الذكاء الاصطناعي السيادي'، له دلالات حصرية قوية بالمعنى السياسي والدبلوماسي، والتي يمكن أن تقابل بمقاومة من الأجانب. لذا، من الضروري التوضيح. يجب أن نوضح أن الذكاء الاصطناعي السيادي الذي نسعى إليه ليس حصريًا بل مفتوحًا وتعاونيًا لدفع الحوار قدمًا. ما اقترحته الولايات المتحدة، وخاصة ما قاله مايكل كراتسيوس، المدير الذي يقود سياسة الذكاء الاصطناعي في البيت الأبيض، هو على النحو التالي.

مايكل كراتسيوس، مدير البيت الأبيض الذي يقود سياسة الذكاء الاصطناعي الأمريكية، عبر عن الأمر بهذه الطريقة: 'أنا أفهم. أعرف ما تحاولون القيام به بالذكاء الاصطناعي السيادي، ولكن ما هو الذكاء الاصطناعي السيادي؟ ما هي سيادة الذكاء الاصطناعي؟ يكفي أن يكون لديك وصول إلى أفضل نموذج في العالم. ألا تمتلك الولايات المتحدة أفضل نموذج في العالم؟ إذن، امتلاك الحق في الوصول إليه في أي وقت وضمان هذا الوصول هو أفضل لسيادتكم'.

هذا لأن ما يهم للسيادة هو الأداء. الأداء. محاولة القيام بشيء لا يمكنك القيام به بشكل جيد، وضخ الأموال بشكل غير فعال فيه، وفي النهاية إنشاء نموذج دون المستوى هو إهدار للقوة الوطنية. لذا، استخدموا نموذجنا. بدلاً من ذلك، استخدموا تلك الأموال للقيام بما يمكنكم القيام به بشكل أفضل. هذا مفهوم مختلف عن التنويع الذي نتحدث عنه تقليديًا في الأمن الاقتصادي أو السيادة. ذاك يتعلق بتنويع الاستثمارات لأنه لا ينبغي وضع كل البيض في سلة واحدة. هذا مختلف؛ إنه يتعلق بالاعتماد الكامل على الدولة التي تقوم بذلك على أفضل وجه، ولكن في المقابل، جعل تلك الدولة تعتمد علينا بالكامل. إذن، ماذا يجب أن نفعل؟ لا نحتاج إلى إنفاق الأموال على تطوير نموذج ذكاء اصطناعي سيادي؛ يجب أن نركز كل جهودنا على أشباه الموصلات. من خلال القيام بذلك، نعظم الاعتماد المتبادل إلى أقصى حد. ما يحدث بعد ذلك هو أنه يخلق الردع. الردع. إذا سقطنا، ستسقطون أنتم أيضًا، لذا تتعزز الثقة المتبادلة إلى حد ما. هذا هو المفهوم الذي اقترحته الولايات المتحدة. وهو، في الواقع، مفهوم ذو مغزى كبير.

لكن اختيار ما يجب فعله وكيفية فعله ليس بالأمر السهل. ليس سهلاً، لكن المفاهيم مقسمة حاليًا هكذا. المفهوم الذي تقدمه الولايات المتحدة له وجهة نظر صائبة، وهنا حيث كانت العديد من مراكز الفكر الأمريكية تنتقد ببرود مؤخرًا الاستراتيجيات السيادية التي طورتها القوى الوسطى الكبرى. يقولون إنه مستحيل. إنه غير فعال، وبما أن الولايات المتحدة ليست دولة يمكنها فعل كل شيء، فمن الأفضل التركيز على شيء تكميلي يمكن أن يلعب دورًا مهمًا في الابتكار الأمريكي في مجال الذكاء الاصطناعي. إذا كانت الروبوتات، فالروبوتات؛ إذا كانت الأجهزة، فالأجهزة. لماذا لا نعزز التكامل المتبادل ببساطة؟ هذا رأي شائع. ماذا تقول الصين؟

سياق الصين مشابه. 'نحن نطور شيئًا لا يقل إبهارًا عن الولايات المتحدة وسنطلقه كله مجانًا، فلماذا تفعلون شيئًا غير فعال إلى هذا الحد؟' هذا هو موقف الصين. 'سنقوم بإنشاء وإصدار إكسل مجانًا، وسنقوم بإنشاء وإصدار الإنترنت، فلماذا تحاولون بناء إكسل من الصفر الآن؟ سنعطيكم برنامج باوربوينت وكل شيء، فقط خذوه واستخدموه، وافعلوا ما تجيدونه'. هذا هو سياق الصين. المشكلة هي قلقنا بشأن المدة التي سيبقى فيها مجانيًا. إذن، هذا ما يضاف مع تقدم الأمور. ومع ذلك، في حين أن هذا المفهوم له وجاهته، وخاصة مفهوم الولايات المتحدة له وجاهته، والتحالفات مهمة وكل ذلك جيد، فإن السبب الذي يجعلنا ما زلنا بحاجة إلى محاولة القيام بشيء ما بأنفسنا، في رأيي، هو هذا.

مساهمة الذكاء الاصطناعي في الأمن القومي والنمو الصناعي، والحاجة إلى التطوير المحلي

الذكاء الاصطناعي عنصر أساسي للدفاع الوطني والنمو الصناعي. يجب أن تكون الدولة قادرة على الدفاع عن نفسها، والحفاظ على اقتصادها من خلال النمو الصناعي، وبناء شبكة أمان اجتماعي وبنية تحتية أساسية. يعمل الذكاء الاصطناعي كقاسم مشترك لجميع هذه المجالات. في المستقبل، ستكون جميع البنى التحتية قائمة على الذكاء الاصطناعي، وستكافح الصناعات التي لا تستخدم الذكاء الاصطناعي للنمو. في قطاع الدفاع، يتم بالفعل إدخال طائرات بدون طيار وروبوتات وأنظمة أخرى تعمل بالذكاء الاصطناعي.

لا تكمن أهمية الذكاء الاصطناعي في مساهمته في الأمن القومي والنمو الصناعي فحسب، بل أيضًا في المنطق القائل بأن أولئك الذين لديهم خبرة مباشرة يمكنهم فهمه واستخدامه بشكل أفضل. تمامًا كما أن الشخص الذي فعل شيئًا يؤدي بشكل أفضل من الشخص الذي تعلمه فقط من كتاب، فإن تجربة تطوير الذكاء الاصطناعي مباشرة لا تخلق تأثيرًا نفوذيًا فحسب، بل تعزز أيضًا القدرات في المجالات التي يتقنها المرء بالفعل. على سبيل المثال، عند تطوير أشباه الموصلات للذكاء الاصطناعي، لن تعتمد دولة لديها مثل هذه التجربة فقط على المصادر الأجنبية للجوانب المتعلقة بالذكاء الاصطناعي.

من خلال فهمنا العميق وتطويرنا لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، يمكننا إنشاء تقنيات أشباه موصلات حالية متفوقة بكثير. كما تزداد قدرتنا على الفهم والاستيعاب عند تبني التقنيات الخارجية. من هذا المنظور، فإن موقف الحكومة، الذي أميل إلى الاتفاق معه، هو أنه من الضروري للغاية بذل مستوى معين من الجهد في تطوير الذكاء الاصطناعي المحلي. خلال العام الماضي، أعلنت الدول الكبرى عن العديد من السياسات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي.

استراتيجيات الذكاء الاصطناعي للقوى الوسطى وإمكانات كوريا الجنوبية

تسعى كل دولة جاهدة لتطوير تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، والعديد من القوى الوسطى ليست استثناء. إن استراتيجيات الذكاء الاصطناعي للقوى الوسطى موضوع جدير بالبحث. حاليًا، يمكن تقسيم مستويات تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي إلى المستوى الأول (الولايات المتحدة، الصين) والمستوى الثاني (كوريا الجنوبية، فرنسا، ألمانيا، اليابان، إلخ). ضمن مجموعة المستوى الثاني، هناك دول مثل كوريا الجنوبية وفرنسا تهدف إلى تطوير تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي بشكل مستقل، وأخرى مثل المملكة المتحدة واليابان قررت اتباع استراتيجية الولايات المتحدة. حتى هذه الدول الأخيرة لا تبدأ تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بها بالكامل من الصفر.

تتماشى اليابان بشكل وثيق مع منصات الذكاء الاصطناعي الأمريكية، بينما تلعب كوريا الجنوبية دور مزود الأجهزة. ومع ذلك، حتى اليابان تضطلع ببعض مشاريع تطوير الذكاء الاصطناعي المحلية في مجالات مثل الإدارة العامة والدفاع. تحاول كوريا الجنوبية تطوير تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي بشكل أكثر استباقية. فإلى جانب أشباه الموصلات، تمتلك كوريا الجنوبية شركات ذات إمكانات في النظام البيئي للذكاء الاصطناعي. ورغم أنها قد لا تكون الأفضل في كل قطاع، إلا أن هناك مجالات تتمتع فيها بإمكانات عالمية المستوى. على وجه الخصوص، تحتل كوريا الجنوبية مكانة قوية في التصنيع المتقدم - في الأجهزة المنزلية والسيارات وبناء السفن والبطاريات - في المرتبة الثانية بعد الصين، ويمكن للذكاء الاصطناعي ربط هذه المجالات.

في قطاع الطاقة، تمتلك تقنيات متنوعة مثل الطاقة النووية والطاقة الشمسية وأنظمة تخزين الطاقة (ESS)، ولديها أيضًا بوابات إلكترونية وخدمات مراسلة خاصة بها. إذا تم ربط هذه العناصر جيدًا، فهناك إمكانية للنجاح في تطوير تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي. تعتبر الولايات المتحدة كوريا الجنوبية شريكًا رئيسيًا في مجال الذكاء الاصطناعي، خاصة في مجال الذكاء الاصطناعي المادي. سيستغرق الأمر وقتًا طويلاً للولايات المتحدة لبناء مصانعها الخاصة ورعاية صناعة الأجهزة المنزلية، لكن كوريا الجنوبية تمتلك بالفعل كل ما هو مطلوب، مما يجعلها شريكًا مفضلاً للتعاون.

استراتيجية كوريا الجنوبية الدبلوماسية والصناعية وسط المنافسة بين الولايات المتحدة والصين

تنظر الولايات المتحدة إلى كوريا الجنوبية كشريك تحالف مهم للغاية نظرًا لدرجة التكامل العالية في محافظهما الأمنية والصناعية. وفي هذا السياق، فإن التحدي الحاسم المتبقي هو كيفية تحديد العلاقة مع الصين.

هناك علاقة تنافسية كبيرة مع الصين، ومن المتوقع حدوث منافسة شديدة بسبب العديد من المحافظ المتداخلة. ومع ذلك، لا يمكن أن تكون استراتيجية كوريا الجنوبية تجاه الصين هي نفسها استراتيجية الولايات المتحدة. فالصين شريك حاسم، بالنظر إلى قربها الجغرافي وقضايا مثل كوريا الشمالية. علاوة على ذلك، لا يمكن تجاهل جاذبية السوق الصينية الضخمة ونظامها البيئي. في وقت تحتفظ فيه حتى الشركات الأمريكية بمصانع في الصين، تحتاج كوريا الجنوبية إلى التفكير استراتيجيًا في كيفية تكوين علاقتها مع الصين.

حتى مع تنافس الولايات المتحدة والصين بشراسة، هناك مجالات يتعاونان أو يتفاعلان فيها. على سبيل المثال، التعاون ممكن بشأن التحديات العالمية أو في قطاع أهداف التنمية المستدامة (SDG). يمكن أن يكون اتجاه استراتيجية كوريا الجنوبية العالمية هو التعاون بشكل مكثف مع الولايات المتحدة في المجالات ذات الأهمية الأمنية، مع التعاون أيضًا مع دول أخرى، بما في ذلك الصين، في المجالات ذات الحساسية الأمنية المنخفضة. يجب التعامل مع التعاون مع الصين بشكل استراتيجي ويمكن النظر فيه في المجالات الأقل حساسية أمنيًا. هذه مهمة صعبة للشركات الكورية الجنوبية، التي تفكر بعمق في كيفية التعامل مع السوق والنظام البيئي الصيني الضخم والاستفادة منه، والذي يبعد ساعة طيران واحدة فقط.

تعزيز القدرة التنافسية لكوريا الجنوبية في مجال الذكاء الاصطناعي وإيجاد سبل للتعايش المتبادل

في حين أن تحقيق الأرباح في السوق الصينية سيكون مثاليًا، إذا لم يكن ذلك ممكنًا، فإن نهج تحديد التغييرات على أرض الواقع بسرعة واستخدامها للابتكار مهم أيضًا. في الذكرى السنوية الأولى لإطلاق لجنة الاستراتيجية الوطنية للذكاء الاصطناعي في كوريا الجنوبية، من المقرر الإعلان عن إنجازاتها، وهي تحقق نتائج من خلال جهود مختلفة. الفلسفة الأساسية هي أنه على الرغم من أن كوريا الجنوبية كانت وافدًا متأخرًا في مجال الذكاء الاصطناعي، إلا أنها تمتلك إمكانات، ولأنها تفتقر إلى البنية التحتية والدعم، يجب تعزيز قدرتها التنافسية بسرعة.

يجب علينا تأمين وحدات معالجة الرسومات (GPUs) بالتعاون مع إنفيديا وتعزيز القدرة التنافسية من خلال الاستفادة من نقاط قوة الشركات الكورية للتعاون مع شركات التكنولوجيا الكبرى في الخارج. تسعى كل من أوبن إيه آي وشركات الخدمات السحابية وجوجل إلى إنشاء فروع في كوريا الجنوبية. وفي الوقت نفسه، يجب علينا رعاية القدرة التنافسية للشركات الكورية مثل نيفر، وكاكاو، وإس كيه تي على أساس مسارين. دعم منافستها المستقلة في نماذج التأسيس هو جزء من هذا السياق. الهدف هو تعزيز المنافسة وخلق قصص نجاح من خلال الجمع بين التعاون العالمي وتعزيز قدراتنا الخاصة.

الهدف هو أن تتبنى الشركات المصنعة مثل سامسونج للإلكترونيات، وهيونداي للصناعات الثقيلة، وإل جي للإلكترونيات الذكاء الاصطناعي لخلق قصص نجاح في تقليل معدلات العيوب، وتحسين الإنتاجية، ومنع حوادث السلامة، ثم تصدير هذه النماذج إلى العالم. بالإضافة إلى ذلك، لمعالجة الاستقطاب الناتج عن التحول إلى الذكاء الاصطناعي، من الضروري إنشاء إطار مؤسسي يشمل توفير التعليم، وخلق بيئة بحثية، وتنفيذ الدخل الأساسي. نحن نستكشف طرقًا لدعم أولئك المهمشين أو المتضررين في عصر الذكاء الاصطناعي ومساعدتهم على الانضمام إلى التيار.

أعتقد أن هذه الجهود يمكن أن تصبح مبادرة فريدة لا يمكن أن تقوم بها إلا كوريا الجنوبية. فإلى جانب تعزيز القدرة التنافسية الصناعية، نبذل في الوقت نفسه جهودًا لدعم الفئات المهمشة وأولئك الذين قد لا يستفيدون من الذكاء الاصطناعي أو قد يتضررون منه، لمساعدتهم على التقدم معًا. تمثل هذه الجهود فرصة لكوريا الجنوبية لتقديم حالة نموذجية للمجتمع العالمي.

يكشف الموقع الإلكتروني للجنة الاستراتيجية الوطنية للذكاء الاصطناعي عن كمية هائلة من البيانات، بما في ذلك محاضر الاجتماعات، وقوائم الميزانية السنوية، وقوائم مشاريع الميزانية الوطنية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي لعامي 2025 و 2026. من خلال تحليل هذه المواد، يمكن للمرء أن يفهم كيف تخصص كوريا الجنوبية ميزانيتها في قطاع الذكاء الاصطناعي والوزارات التي تستخدم كم من الميزانية. يمكن استخدام هذه المعلومات لتنفيذ المشاريع وأغراض أخرى.

بعد إصدار البيانات، تلقينا انتقادات من المجتمع المدني بأن الميزانية كانت مركزة على شركات الابتكار التكنولوجي بدلاً من الحماية الاجتماعية. بعد تحليل جميع الوثائق، التي بلغت 5000-6000 صفحة، نتخذ موقفًا بقبول هذا النقد والتفكير فيه.

على الرغم من أننا ننفذ السياسات مع جمع آراء الخبراء والمواطنين، إلا أن أوجه القصور والقيود لا تزال موجودة. غالبًا لا تتكشف السياسات كما هو مخطط لها بشكل مثالي ويمكن أن يكون لها آثار جانبية، ويرجع ذلك إلى نقص فهم العوامل البشرية أو صعوبة التنبؤ. غالبًا ما تفشل السياسات التي تم إنشاؤها بنوايا حسنة في تلبية التوقعات، وهذا القيد الأساسي موجود أيضًا.

الخيارات الاستراتيجية والمقايضات في تطوير تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي

كبوتقة متأخرة في مجال الذكاء الاصطناعي مقارنة بالولايات المتحدة والصين، تهدف كوريا الجنوبية إلى بناء قدرتها التنافسية بسرعة. تبدو استراتيجية المسارين المتمثلة في تأمين وحدات معالجة الرسومات (GPUs) بالتعاون مع إنفيديا مع تعزيز القدرة التنافسية للشركات المحلية في نفس الوقت معقولة. ومع ذلك، يؤدي هذا إلى تشتيت الموارد. باختيارنا لإنفيديا لعدم وجود قيود على واردات وحدات معالجة الرسومات، فقدنا فرصة تطوير وحدات معالجة الرسومات محليًا. الصين، التي تواجه قيودًا على استيراد وحدات معالجة الرسومات، ركزت على الإنتاج المحلي، مما أدى إلى تضييق فجوة الأداء وتأمين نظام بيئي واسع.

هذا لا يشير إلى فشل في السياسة بقدر ما يشير إلى حقيقة أنه لا توجد سياسة مثالية وأن الخيارات الاستراتيجية تأتي حتمًا مع مقايضات. بالإضافة إلى ذلك، هناك نهج يعطي الأولوية لتأمين القدرة التنافسية من خلال الابتكار أولاً، ثم تقاسم ثمار هذا العمل. في هذه العملية، المورد الأكثر أهمية هو في النهاية الوقت. المال والموارد الأخرى مهمة، ولكن بالنسبة للأشخاص الذين يعيشون حياة محدودة، فإن الوقت هو أثمن مورد.

مورد الوقت والتخطيط للطوارئ في عصر الذكاء الاصطناعي

يجب على الفئات المهمشة أن تتحمل فترة من الصعوبات، والمشكلة الرئيسية هي كيفية تعويض هذا الوقت وكيف يمكنهم تحمله في خضم الفجوة الرقمية للذكاء الاصطناعي. علاوة على ذلك، نواجه انتقادات بأن الولايات المتحدة والصين لن تقفا مكتوفتي الأيدي بينما تبذل كوريا الجنوبية جهودها، وتساؤلات حول ما إذا كانت هناك خطة طوارئ إذا فشلت الجهود في تضييق الفجوة. هذه مشكلة واقعية للغاية.

يجادل البعض بأن الاحتكار الثنائي الأمريكي الصيني في سوق الذكاء الاصطناعي أمر غير مرغوب فيه، وأنه يجب على القوى المتوسطة توحيد جهودها. ومع ذلك، من منظور اليابان، قد يكون التعاون المباشر مع الولايات المتحدة أكثر فائدة من التعاون مع كوريا الجنوبية. لذلك، فإن العقبات العملية تجعل تحقيق التضامن بين القوى المتوسطة أمراً صعباً.

عدم اليقين والمخاطر المحتملة للتقدم التكنولوجي في مجال الذكاء الاصطناعي

يرى الكثيرون أنه إذا وازنا بعناية بين الفوائد والتكاليف، فإن ما يمكن أن تكسبه القوى المتوسطة من بعضها البعض أقل مما قد يعتقد المرء. هذا هو واقع التعاون فيما بينها. فبدون إطار عمل مصمم جيدًا، لا ترى أي دولة سببًا للتعاون، وتفكر قائلة: "لماذا يجب أن أعمل معك؟ يمكنني ببساطة التعامل مباشرة مع الولايات المتحدة، أو إذا كان هذا شيئًا يمكنك القيام به، فربما يمكنني القيام به بمفردي". وينطبق الشيء نفسه على دول مثل فرنسا. وبهذا أختتم نقاطي حول الذكاء الاصطناعي، ويجب أن أنتقل بسرعة عبر الشرائح المتبقية. لقد ناقشنا الكثير حول التقدم التكنولوجي، ولكن يبقى سؤال جوهري: هل سيكون تطوير الذكاء الاصطناعي خاليًا من المشاكل؟

هل سيتحقق الابتكار الذي نتوقعه هذه المرة بالفعل؟ قد لا يحدث ذلك، وقد نواجه "شتاء ذكاء اصطناعي" آخر. كما ذكرت، تظل قضية الوظائف مصدر قلق أيضًا. على الرغم من أن شركة "كاكاو" قد نفت ذلك رسميًا، فإن فكرة عدم التوظيف في الأدوار التي يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحل محلها هي فكرة يمكن تصورها تمامًا. علاوة على ذلك، تواصل الجامعات طرح مسألة كيفية إدارة هذه التكنولوجيا الخطيرة. لقد كانت هناك حركة طوعية بين الباحثين تدعو إلى وقف التطوير، بحجة أنه "يتقدم أسرع بكثير مما كنت أعتقد، لذلك دعونا نتوقف للحظة للتفكير في كيفية الاستجابة للمشاكل الكارثية أو التي لا يمكن السيطرة عليها قبل استئناف العمل". وفي الآونة الأخيرة، تزايدت الدعوات لاتخاذ إجراءات فورية من مؤسسات مثل جامعة ستانفورد.

الجاهزية المؤسسية والمناقشات التنظيمية في عصر الذكاء الاصطناعي

على وجه الخصوص، ولأن الذكاء الاصطناعي سيتطلب إعادة هيكلة كبرى للاقتصاد والعمل، فإن الفشل في إنشاء مؤسسات جديدة قد يؤدي إلى أزمة كبيرة. إذا انتظرنا حتى تظهر المشاكل قبل التفكير في أنظمة للضرائب والتوزيع، فقد يصبح الوضع غير قابل للإدارة. على سبيل المثال، إذا أصبح من المستحيل حتى تتبع كيفية كسب الأموال من خلال الذكاء الاصطناعي، فسيكون فرض الضرائب مستحيلاً وستكون إعادة التوزيع صعبة. هذه الإمكانية لمشاكل لا يمكن تصورها هي سبب آخر لوجود العديد من الدعوات للتوقف.

يدير معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا قاعدة بيانات للمخاطر المختلفة التي يمكن أن يسببها الذكاء الاصطناعي، وهناك مناقشات نشطة حول الخطوط الحمراء التي لا ينبغي للذكاء الاصطناعي تجاوزها. على الرغم من أن العديد من هذه المناقشات الإيجابية تجري، إلا أنها للأسف غالبًا ما يتم تجاهلها بسبب نقص التنظيم القوي والمساءلة. يُستخدم الذكاء الاصطناعي حاليًا على نطاق واسع في الحروب، والأسلحة هي الموضوع الأساسي في المناقشات حول مخاطر الذكاء الاصطناعي. والدعوة هي إلى الامتناع عن استخدام الذكاء الاصطناعي في تطوير الأسلحة.

استخدام الذكاء الاصطناعي للصالح العام وتحقيق أهداف التنمية المستدامة

علاوة على ذلك، لا يتم الالتزام بالاتفاقيات طويلة الأمد بالامتناع عن استخدام الذكاء الاصطناعي لنشر المعلومات المضللة وعن تطوير الذكاء الاصطناعي ذاتي التحسين. الواقع هو أن الذكاء الاصطناعي يُساء استخدامه في تطوير الأسلحة، وتطويره الذاتي، ونشر المعلومات المضللة. هذه نقطة حاسمة. مجال آخر يحظى باهتمام أقل هو أهداف التنمية المستدامة. يبدو الآن أن تحقيق أهداف التنمية المستدامة بحلول عام 2030 شبه مستحيل. قبل حوالي ست أو سبع سنوات، أُجري تحليل للتأثيرات الإيجابية والسلبية للذكاء الاصطناعي على كل هدف من أهداف التنمية المستدامة السبعة عشر. يمكن أن يكون للذكاء الاصطناعي تأثير إيجابي كبير، وتوجد بالفعل مجموعات من المشاريع التي تستخدم الذكاء الاصطناعي لتحقيق أهداف التنمية المستدامة.

هناك ما يقرب من 200,000 مشروع من هذا القبيل. مع وجود العديد من المشاكل التي لا تزال بحاجة إلى حل في العالم، نحتاج إلى التفكير في كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي للصالح العام. يمكن تطبيق الذكاء الاصطناعي في مجالات متنوعة مثل النوع الاجتماعي، والتعليم، وعدم المساواة. على وجه الخصوص، تواجه البلدان النامية أنواعًا مختلفة من التحديات عما قد نتخيله، ويمكن للذكاء الاصطناعي أن يحقق الكثير هناك.

الذكاء الاصطناعي والقضايا البيئية: استهلاك الطاقة وانبعاثات الكربون

سيكون من الجدير أيضًا دراسة الذكاء الاصطناعي في سياق المستقبل. تشير تقارير مثل مؤشرات عدم اليقين وتقييمات المخاطر العالمية إلى أن القضايا البيئية ستصبح ذات أهمية متزايدة، والذكاء الاصطناعي مرتبط ارتباطًا وثيقًا بالبيئة. يستهلك الذكاء الاصطناعي كمية هائلة من الكهرباء، وفي الولايات المتحدة، تُعامل مراكز البيانات بالفعل على أنها منشآت مرفوضة محلياً بسبب المعارضة الشعبية. في تكساس وحدها، ينتظر 1,000 مركز بيانات للذكاء الاصطناعي الموافقة.

مستقبل التقدم التكنولوجي في مجال الذكاء الاصطناعي والاعتبارات الشاملة

وذلك لأنها تؤدي إلى مشاكل مثل ارتفاع تكاليف الكهرباء وزيادة انبعاثات ثاني أكسيد الكربون. هذه القضايا مهمة جدًا أيضًا، وآمل أن تنظروا فيها بشكل شامل. قد تجدون هذه المادة مفيدة أيضًا كمرجع. بهذا يختتم عرضي التقديمي. شكرًا لكم.