مستقبل الذكاء الاصطناعي: التوجهات التي ستشكِّل السنوات العشر القادمة

منذ ظهوره لأول مرة، يشهد الذكاء الاصطناعي التوليدي تطورات مستمرة. لقد رأينا بالفعل مطورين مثل OpenAI وMeta يبتعدون عن النماذج الكبيرة نحو نماذج أصغر وأقل تكلفة، ما يحسن نماذج الذكاء الاصطناعي في إنجاز المهام نفسها أو أكثر باستخدام موارد أقل. تتغير هندسة المطالبات مع ازدياد ذكاء نماذج مثل ChatGPT وقدرتها على فهم الفروق الدقيقة في اللغة البشرية. ومع تدريب النماذج اللغوية الكبيرة على معلومات أكثر تحديدًا، يمكنها توفير خبرات عميقة في مجالات متخصصة، لتصبح وكلاء جاهزين دائمًا للمساعدة على إنجاز المهام.

الذكاء الاصطناعي ليس مجرد تقنية وليدة اللحظة. إنها ليست مرحلة عابرة. فقد طورت أكثر من 60 دولة إستراتيجيات وطنية للذكاء الاصطناعي للاستفادة من مزايا الذكاء الاصطناعي مع التخفيف من مخاطره. وهذا يعني استثمارات كبيرة في البحث والتطوير ومراجعة معايير السياسات والأطر التنظيمية ذات الصلة وتكييفها وضمان عدم إضعاف التقنية لسوق العمل العادل والتعاون الدولي.

لقد أصبح من السهل على البشر والآلات التواصل فيما بينهم، ما يتيح لمستخدمي الذكاء الاصطناعي تحقيق المزيد من الإنجازات بكفاءة أكبر. ومن المتوقع أن يضيف الذكاء الاصطناعي 4.4 تريليون دولار أمريكي إلى الاقتصاد العالمي من خلال الاستكشاف والتحسين المستمر.

من الآن وحتى عام 2034، سيصبح الذكاء الاصطناعي عنصرًا أساسيًا في العديد من جوانب حياتنا الشخصية والتجارية. وقد أظهرت نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي مثل GPT-4 نتائج واعدة للغاية في الفترة القصيرة التي كانت متاحة فيها للاستهلاك العام، ولكن حدودها أصبحت معروفة جيدًا أيضًا. ونتيجة لذلك، يتمثل مستقبل الذكاء الاصطناعي في التحول نحو النماذج مفتوحة المصدر واسعة النطاق للتجربة وتطوير نماذج أصغر وأكثر كفاءة لتحفيز سهولة الاستخدام وتسهيل انخفاض التكلفة.

توضح مبادرات مثل Llama 3.1، وهو نموذج ذكاء اصطناعي مفتوح المصدر يحتوي على 400 مليار معلمة، و Mistral Large 2، الذي أُصدر لأغراض البحث، الاتجاه نحو تعزيز التعاون المجتمعي في مشاريع الذكاء الاصطناعي مع الحفاظ على الحقوق التجارية. وقد أدى الاهتمام المتزايد بالنماذج الأصغر حجمًا إلى إنشاء نماذج مثل نموذج GPT 4o-mini الذي يحتوي على 11 مليار معلمة وهو سريع وفعال من حيث التكلفة. لن يمر وقت طويل قبل أن يكون هناك نموذج مناسب للدمج مع أجهزة مثل الهواتف الذكية، خاصة مع استمرار انخفاض التكلفة.

تعكس هذه الحركة الانتقال من النماذج الكبيرة والمغلقة حصريًا إلى حلول ذكاء اصطناعي أكثر سهولة وتنوعًا. وفي حين أن النماذج الأصغر حجمًا توفر القدرة على تحمل التكاليف والكفاءة، لا يزال هناك طلب عام على أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر قوة، ما يشير إلى أنه من المرجح أن يكون هناك نهج متوازن في تطوير الذكاء الاصطناعي لمحاولة إعطاء الأولوية لكل من قابلية التوسع وسهولة الوصول. وتوفر هذه النماذج الجديدة دقة أكبر بموارد أقل، ما يجعلها مثالية للمؤسسات التي تحتاج إلى إنشاء محتوى مخصص أو قدرات معقدة لحل المشكلات.

أسهم الذكاء الاصطناعي في تطوير العديد من التقنيات الأساسية. ويؤدي الذكاء الاصطناعي دورًا محوريًا في تطوير الرؤية الحاسوبية من خلال تمكين تحليل أكثر دقة للصور والفيديو، وهو أمر ضروري لتقنيات مثل المركبات ذاتية القيادة والتشخيص الطبي. في معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، يعزز الذكاء الاصطناعي قدرة الآلات على فهم اللغة البشرية وتوليدها، ما يحسن واجهات التواصل ويتيح أدوات أكثر تطورًا للترجمة وتحليل المشاعر.

يعزز الذكاء الاصطناعي التحليلات التنبئية وتحليلات البيانات الضخمة من خلال معالجة كميات هائلة من البيانات وتفسيرها للتنبؤ بالاتجاهات السائدة واتخاذ القرارات. أما في مجال الروبوتات، فإن تطوير آلات أكثر استقلالية وقابلية للتكيف يبسّط مهام مثل التجميع والاستكشاف وتقديم الخدمات. كما أن الابتكارات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي في إنترنت الأشياء (IoT) تعزز اتصال الأجهزة وذكائها، ما يؤدي إلى وجود منازل ومدن وأنظمة صناعية أكثر ذكاءً.

فيما يأتي بعض التطورات في مجال الذكاء الاصطناعي التي يجب أن نشهدها خلال عشر سنوات:

سيُختبر المجال الناشئ للذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط ويُصقل بشكل كامل بحلول عام 2034. يركز الذكاء الاصطناعي أحادي النمط على نوع واحد من البيانات، مثل معالجة اللغة الطبيعية أو الرؤية الحاسوبية. وعلى النقيض من ذلك، فإن الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط يشبه إلى حد كبير كيفية تواصل البشر من خلال فهم البيانات عبر المرئيات والصوت وتعبيرات الوجه والإيحاءات الصوتية. ستدمج هذه التقنية النصوص والصوت والصور ومقاطع الفيديو والبيانات الأخرى لتوفير تفاعلات أكثر سهولة بين البشر وأنظمة الكمبيوتر. وهي لديها القدرة على تشغيل المساعدين الافتراضيين المتقدمين وروبوتات المحادثة التي تفهم الاستفسارات المعقدة ويمكنها تقديم نصوص أو مساعدات بصرية أو مقاطع فيديو تعليمية مخصصة استجابةً لذلك.

سيصبح الذكاء الاصطناعي أكثر اندماجًا في المجالات الشخصية والمهنية، مدفوعًا بمنصات سهلة الاستخدام تسمح لغير الخبراء باستخدام الذكاء الاصطناعي في الأعمال والمهام الفردية والأبحاث والمشاريع الإبداعية. ستمكّن هذه المنصات، على غرار منصات إنشاء المواقع الإلكترونية اليوم، رواد الأعمال والمعلمين والشركات الصغيرة من تطوير حلول ذكاء اصطناعي مخصصة من دون الحاجة إلى خبرة تقنية عميقة.

سيسمح الذكاء الاصطناعي القائم على واجهة برمجة التطبيقات والخدمات المصغرة للشركات بدمج وظائف الذكاء الاصطناعي المتقدمة في أنظمتها الحالية بطريقة تركيبية. وسيؤدي هذا النهج إلى تسريع تطوير التطبيقات المخصصة من دون الحاجة إلى خبرة واسعة في مجال الذكاء الاصطناعي.

بالنسبة إلى المؤسسات، فإن سهولة إنشاء النماذج يعني دورات ابتكار أسرع، مع وجود أدوات ذكاء اصطناعي مخصصة لكل وظيفة من وظائف الأعمال. ستسمح المنصات التي لا تعتمد على التعليمات البرمجية والمنصات منخفضة التعليمات البرمجية للمستخدمين غير التقنيين بإنشاء نماذج ذكاء اصطناعي باستخدام مكونات السحب والإفلات أو وحدات التوصيل والتشغيل أو مهام سير العمل الموجهة. ونظرًا لأن العديد من هذه المنصات ستكون قائمة على نماذج لغوية كبيرة، يمكن للمستخدمين أيضًا الاستعلام من نموذج ذكاء اصطناعي باستخدام المطالبات.

تتحسن منصات التعلم الآلي التلقائي بشكل سريع، حيث تعمل على أتمتة مهام مثل المعالجة المسبقة للبيانات واختيار الميزات وضبط المعلمات الفائقة. وعلى مدار العقد القادم، ستصبح تقنية التعلم الآلي التلقائي أكثر سهولة في الاستخدام وسهولة في الوصول إليها، ما يسمح للأشخاص بإنشاء نماذج ذكاء اصطناعي عالية الأداء بسرعة من دون الحاجة إلى خبرة متخصصة. كما ستوفر خدمات الذكاء الاصطناعي المستندة إلى السحابة للشركات نماذج ذكاء اصطناعي معدة مسبقًا يمكن تخصيصها ودمجها وتوسيع نطاقها حسب الحاجة.

بالنسبة إلى الهواة، ستعزز أدوات الذكاء الاصطناعي التي يمكن الوصول إليها موجة جديدة من الابتكار الفردي، ما يسمح لهم بتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي للمشاريع الشخصية أو الأعمال الجانبية.

يمكن للتطوير مفتوح المصدر أن يعزز الشفافية، في حين أن الحوكمة الدقيقة والمبادئ التوجيهية الأخلاقية قد تساعد على الحفاظ على معايير أمنية عالية وبناء الثقة في العمليات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي. قد تكون ذروة هذه السهولة في الوصول إلى البيانات هي مساعد افتراضي متعدد الوسائط يتُحكم فيه صوتيًا بشكل كامل وقادر على إنشاء أصول مرئية أو نصية أو صوتية عند الطلب.

على الرغم من أنه أمر تخميني للغاية، فإنه إذا ظهر نظام ذكاء اصطناعي عام (AGI) بحلول عام 2034، فقد نشهد بزوغ فجر أنظمة الذكاء الاصطناعي التي يمكنها توليد مجموعات بيانات التدريب الخاصة بها وتنظيمها وتنقيحها بشكل مستقل، ما يتيح التحسين الذاتي والتكيف من دون تدخل بشري.

مع ازدياد مركزية الذكاء الاصطناعي التوليدي داخل المؤسسات، قد تبدأ الشركات في تقديم "تأمين لحالات هلوسة الذكاء الاصطناعي". على الرغم من التدريب المكثف، يمكن أن تقدم نماذج الذكاء الاصطناعي نتائج غير صحيحة أو مضللة. وغالبًا ما تنبع هذه الأخطاء من عدم كفاية بيانات التدريب أو الافتراضات غير الصحيحة أو التحيزات في بيانات التدريب.

من شأن هذا التأمين أن يحمي المؤسسات المالية والقطاع الطبي والقطاع القانوني وغيرها من المؤسسات من نواتج الذكاء الاصطناعي غير المتوقعة أو غير الدقيقة أو الضارة. وقد تغطي شركات التأمين المخاطر المالية والمخاطر المتعلقة بالسمعة المرتبطة بهذه الأخطاء، على غرار كيفية تعاملها مع الاحتيال المالي وحالات انتهاك البيانات.

ستتقدم عملية صنع القرار ووضع نماذج التنبؤ بالذكاء الاصطناعي إلى الحد الذي تعمل فيه أنظمة الذكاء الاصطناعي شركاء أعمال إستراتيجيين، ما يساعد المديرين التنفيذيين على اتخاذ قرارات مستنيرة وأتمتة المهام المعقدة. ستعمل أنظمة الذكاء الاصطناعي هذه على دمج تحليل البيانات في الوقت الفعلي والوعي السياقي والمعارف الشخصية لتقديم توصيات مخصصة، مثل التخطيط المالي والتواصل مع العملاء التي تتماشى مع أهداف العمل.

تسمح معالجة اللغة الطبيعية المحسّنة للذكاء الاصطناعي بالمشاركة في المحادثات مع القيادة وتقديم المشورة بناءً على نماذج تنبئية وتخطيط السيناريوهات. ستعتمد الشركات على الذكاء الاصطناعي لمحاكاة النتائج المحتملة وإدارة التعاون بين الإدارات وتحسين الإستراتيجيات القائمة على التعلم المستمر. وسيُمكن شركاء الذكاء الاصطناعي هؤلاء الشركات الصغيرة من التوسع بشكل أسرع والعمل بكفاءة مماثلة للشركات الكبيرة.

قد يؤدي الذكاء الاصطناعي الكمي، باستخدام الخصائص الفريدة للكيوبتات، إلى تحطيم قيود الذكاء الاصطناعي الكلاسيكي من خلال حل المشكلات التي لم تكن قابلة للحل في السابق بسبب القيود الحسابية. قد تصبح عمليات محاكاة المواد المعقدة وتحسين سلسلة التوريد الواسعة ومجموعات البيانات الأكبر أضعافًا مضاعفة ممكنة في الوقت الحقيقي. وقد يؤدي ذلك إلى إحداث تحول في مجالات البحث العلمي، حيث سيدفع الذكاء الاصطناعي حدود الاكتشاف في الفيزياء والبيولوجيا وعلوم المناخ من خلال وضع نماذج سيناريوهات قد تستغرق معالجتها من أجهزة الكمبيوتر الكلاسيكية آلاف السنين.

تتمثل إحدى العقبات الرئيسية في تقدم الذكاء الاصطناعي في الوقت والطاقة والتكلفة الهائلة اللازمة لتدريب النماذج الضخمة، مثل النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) والشبكات العصبية. تقترب متطلبات الأجهزة الحالية من حدود البنية التحتية للحوسبة التقليدية، ولهذا السبب سيركز الابتكار على تحسين الأجهزة أو إنشاء بنى جديدة تمامًا. توفر الحوسبة الكمية وسيلة واعدة للابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي، لأنها قد تقلل بشكل كبير من الوقت والموارد اللازمة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة وتشغيلها.

تستخدم نماذج Bitnet معلمات ثلاثية، وهو نظام أساسي من ثلاثة أرقام لتمثيل المعلومات. يعالج هذا النهج مشكلة الطاقة من خلال تمكين الذكاء الاصطناعي من معالجة المعلومات بشكل أكثر كفاءة، بالاعتماد على حالات متعددة بدلاً من البيانات الثنائية (0 و1). وقد يؤدي ذلك إلى إجراء عمليات حسابية أسرع مع استهلاك أقل للطاقة.

تستثمر الشركات الناشئة المدعومة من Y Combinator وشركات أخرى في أجهزة سيليكون متخصصة مصممة خصوصًا لنماذج bitnet، ما قد يسرع بشكل كبير من أوقات تدريب الذكاء الاصطناعي ويقلل من التكاليف التشغيلية. يشير هذا الاتجاه إلى أن أنظمة الذكاء الاصطناعي المستقبلية ستجمع بين الحوسبة الكمية ونماذج bitnet والأجهزة المتخصصة للتغلب على الحدود الحسابية.

يجب أن تتقدم اللوائح والمعايير الأخلاقية للذكاء الاصطناعي بشكل كبير حتى يصبح انتشار الذكاء الاصطناعي حقيقة واقعة. مدفوعًا بأطر عمل مثل قانون الاتحاد الأوروبي للذكاء الاصطناعي، سيكون أحد التطورات الرئيسية هو إنشاء أنظمة صارمة لإدارة المخاطر وتصنيف الذكاء الاصطناعي إلى مستويات مخاطر وفرض متطلبات أكثر صرامة على الذكاء الاصطناعي عالي المخاطر. قد تحتاج نماذج الذكاء الاصطناعي، لا سيما النماذج التوليدية والواسعة النطاق، إلى تلبية معايير الشفافية والموثوقية والأمن الإلكتروني. ومن المرجح أن تتوسع هذه الأطر على الصعيد العالمي، بعد قانون الاتحاد الأوروبي للذكاء الاصطناعي الذي يضع معايير لقطاع الرعاية الصحية والقطاع المالي وقطاع البنية التحتية الحيوية.

ستشكل الاعتبارات الأخلاقية اللوائح التنظيمية، بما في ذلك حظر الأنظمة التي تشكل مخاطر غير مقبولة، مثل التقييم الاجتماعي وتحديد الهوية البيومترية عن بُعد في الأماكن العامة. وسيُطلب من أنظمة الذكاء الاصطناعي أن تشمل الرقابة البشرية وحماية الحقوق الأساسية ومعالجة قضايا مثل التحيز والإنصاف وضمان النشر المسؤول.

من المرجح أن يصبح الذكاء الاصطناعي الذي يتوقع الاحتياجات بشكل استباقي ويتخذ القرارات بشكل مستقل جزءًا أساسيًا من الحياة الشخصية والتجارية. يشير الذكاء الاصطناعي الوكيل إلى الأنظمة المكونة من وكلاء متخصصين يعملون بشكل مستقل، ويتولى كل منهم مهام محددة. يتفاعل هؤلاء الوكلاء مع البيانات والأنظمة والأشخاص لإكمال مهام سير العمل متعددة الخطوات، ما يمكّن الشركات من أتمتة العمليات المعقدة مثل دعم العملاء أو تشخيص الشبكات. وعلى عكس النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) المتجانسة، يتكيف الذكاء الاصطناعي الوكيل مع بيئات في الوقت الحقيقي، وذلك باستخدام خوارزميات أبسط لاتخاذ القرارات وحلقات التغذية الراجعة للتعلم والتحسين.

تتمثل الميزة الرئيسية للذكاء الاصطناعي الوكيل في تقسيم العمل بين النماذج اللغوية الكبيرة التي تتولى المهام العامة والوكلاء المتخصصين في مجالات محددة الذين يوفرون خبرة عميقة. ويساعد هذا التقسيم على التخفيف من قيود النماذج اللغوية الكبيرة. على سبيل المثال، في إحدى شركات الاتصالات، قد يصنف نموذج لغوي كبير استفسار العميل، بينما يسترد الوكلاء المتخصصون معلومات الحساب ويشخصون المشكلات ويصيغون حل في الوقت الفعلي.

بحلول عام 2034، قد تصبح أنظمة الذكاء الاصطناعي الوكيل هذه محورية في إدارة كل شيء بدءًا من مهام سير العمل الشركات إلى المنازل الذكية. إن قدرتها على توقع الاحتياجات بشكل مستقل واتخاذ القرارات والتعلم من بيئتها قد تجعلها أكثر كفاءة وفعالية من حيث التكلفة، ما يكمل القدرات العامة للنماذج اللغوية الكبيرة ويزيد من إمكانية الوصول إلى الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات.

مع ندرة البيانات التي يولدها البشر، بدأت الشركات بالفعل في التحول إلى البيانات الاصطناعية - مجموعات البيانات الاصطناعية التي تحاكي أنماط العالم الحقيقي من دون قيود الموارد أو المخاوف الأخلاقية نفسها. سيصبح هذا النهج هو المعيار لتدريب الذكاء الاصطناعي، ما يعزز دقة النموذج مع تعزيز تنوع البيانات. وستشمل بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي صور الأقمار الصناعية والبيانات البيومترية والسجلات الصوتية وبيانات مستشعرات إنترنت الأشياء.

سيكون ظهور النماذج المخصصة اتجاهًا رئيسيًا في مجال الذكاء الاصطناعي، حيث ستستخدم المؤسسات مجموعات بيانات خاصة لتدريب الذكاء الاصطناعي المصممة خصوصًا لتلبية احتياجاتها الخاصة. يمكن لهذه النماذج، المصممة لتوليد المحتوى والتفاعل مع العملاء وتحسين العمليات، أن تتفوق على النماذج اللغوية الكبيرة للأغراض العامة من خلال التوافق الوثيق مع البيانات والسياق الفريد للمؤسسة. ستستثمر الشركات في ضمان جودة البيانات بحيث تفي البيانات الحقيقية والاصطناعية بمعايير عالية من الموثوقية والدقة والتنوع، ما يحافظ على أداء الذكاء الاصطناعي ومتانته الأخلاقية.

سيدفع التحدي المتمثل في "الذكاء الاصطناعي الظلي" - أدوات الذكاء الاصطناعي غير المصرح بها التي يستخدمها الموظفون - المؤسسات إلى تنفيذ حوكمة أكثر صرامة للبيانات، ما يضمن وصول أنظمة الذكاء الاصطناعي المعتمدة فقط إلى البيانات الحساسة والمملوكة.

بينما يستمر الذكاء الاصطناعي في التطور، تظهر العديد من الأفكار الطموحة "لمشاريع بعيدة المدى" من أجل معالجة القيود الحالية ودفع حدود ما يمكن أن يحققه الذكاء الاصطناعي. إحدى هذه المشاريع هي الحوسبة بعد قانون مور¹ التي تهدف إلى تجاوز بنية فون نيومان التقليدية مع اقتراب وحدات معالجة الرسومات ووحدات معالجة تنسر من حدودها المادية والعملية.

مع ازدياد تعقيد نماذج الذكاء الاصطناعي وكثافة البيانات، هناك حاجة إلى نماذج حوسبة جديدة. وتأتي الابتكارات في مجال الحوسبة العصبية²، التي تحاكي البنية العصبية للدماغ البشري، في طليعة هذا التحول. كما أن الحوسبة الضوئية³، التي تستخدم الضوء بدلاً من الإشارات الكهربائية لمعالجة المعلومات، توفر سبلاً واعدة لتعزيز الكفاءة الحاسوبية وقابلية التوسع.

من بين المشاريع المهمة الأخرى تطوير إنترنت الذكاء الاصطناعي الموزع⁴ أو أنظمة الذكاء الاصطناعي الاتحادي التي تتصور بنية تحتية موزعة ولا مركزية للذكاء الاصطناعي. على عكس نماذج الذكاء الاصطناعي المركزية التقليدية التي تعتمد على مراكز بيانات ضخمة، يعمل الذكاء الاصطناعي الاتحادي عبر أجهزة ومواقع متعددة ويعالج البيانات محليًا لتعزيز الخصوصية وتقليل زمن الانتقال.

من خلال تمكين الهواتف الذكية وأدوات إنترنت الأشياء وحوسبة الحافة المتطورة من التعاون ومشاركة المعارف من دون نقل البيانات الأولية، يعزز الذكاء الاصطناعي الاتحادي نظامًا بنائيًا أكثر أمانًا وقابلية للتطوير للذكاء الاصطناعي. وتركز الأبحاث الحالية على تطوير خوارزميات وبروتوكولات فعالة للتعاون السلس بين النماذج الموزعة، ما يسهل التعلم في الوقت الحقيقي مع الحفاظ على معايير عالية لسلامة البيانات والخصوصية.

يعالج مجال محوري آخر للتجارب القيود المتأصلة في آلية الانتباه في بنية المحولات⁵. تعتمد المحولات على آلية انتباه مع نافذة سياق لمعالجة الأجزاء ذات الصلة من بيانات الإدخال، مثل الرموز السابقة في المحادثة. ومع ذلك، مع توسع نافذة السياق لدمج المزيد من البيانات القديمة، يزداد التعقيد الحسابي بشكل تربيعي، ما يجعلها غير فعالة ومكلفة.

للتغلب على هذا التحدي، يستكشف الباحثون أساليب مثل إضفاء الطابع الخطي على آلية الانتباه أو إدخال تقنيات أكثر كفاءة في تحديد النوافذ، ما يسمح للمحولات بالتعامل مع نوافذ سياق أكبر من دون زيادة هائلة في الموارد الحاسوبية. وهذا التقدم من شأنه أن يسمح لنماذج الذكاء الاصطناعي بفهم التفاعلات السابقة الواسعة ودمجها بشكل أفضل، ما يؤدي إلى استجابات أكثر تماسكًا وذات صلة بالسياق.

تخيل أنك تبدأ يومك في عام 2034. يحييك مساعد ذكي يُتحكم فيه صوتيًا، متصل بكل جانب من جوانب حياتك، ويقدم لك خطة وجباتك العائلية للأسبوع، وهي مصممة خصوصًا لتناسب تفضيلات الجميع. وسيُعلمك بالحالة الحالية لمخزن المؤن الخاص بك ويطلب لك البقالة عند الضرورة. تصبح تنقلاتك تلقائية حيث يُحدد لك سائقك الافتراضي الطريق الأمثل إلى العمل، مع تعديل المسار بناءً على حركة المرور والطقس في الوقت الفعلي.

في العمل، يفرز شريك الذكاء الاصطناعي المهام اليومية ويزودك بمعارف قابلة للتنفيذ ويساعدك على المهام الروتينية ويعمل كقاعدة بيانات معرفية ديناميكية استباقية. وعلى المستوى الشخصي، يمكن للتقنية المدمجة بالذكاء الاصطناعي أن توفر محتوى ترفيهي مخصص حسب الطلب وتولد قصصًا أو موسيقى أو فنونًا مرئية مخصصة لذوقك. وإذا كنت ترغب في تعلم شيء ما، يمكن للذكاء الاصطناعي توفير دروس فيديو تعليمية مصممة خصوصًا لأسلوبك في التعلم ودمج النصوص والصور والصوت.

مع انتشار تبني الذكاء الاصطناعي وتطور التقنية، سيكون تأثيره على العمليات العالمية هائلاً. فيما يأتي بعض الآثار الرئيسية لتقنية الذكاء الاصطناعي المتقدمة:

سيؤدي الذكاء الاصطناعي دورًا مزدوجًا في العمل المناخي من خلال المساهمة في زيادة الطلب على الطاقة والعمل كأداة للتخفيف من آثار تغير المناخ في آن واحد. فالموارد الحاسوبية المطلوبة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة ونشرها تزيد بشكل كبير من استهلاك الطاقة، ما يؤدي إلى تفاقم انبعاثات الكربون إذا لم تكن مصادر الطاقة مستدامة. وبدلاً من ذلك، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يعزز مبادرات المناخ من خلال تحسين استخدام الطاقة في مختلف القطاعات وتحسين وضع النماذج والتنبؤات المناخية وتمكين الحلول المبتكرة للطاقة المتجددة واحتجاز الكربون والمراقبة البيئية.

في مجال التصنيع، يمكن للروبوتات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي أن تؤدي مهام التجميع المعقدة بدقة، ما يعزز معدلات الإنتاج ويقلل من العيوب. في مجال الرعاية الصحية، تساعد أدوات التشخيص الآلي الأطباء على تحديد الأمراض بدقة وسرعة أكبر. ويمكن لأتمتة العمليات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في مجالات الشؤون المالية والخدمات اللوجستية وتجربة العملاء تبسيط العمليات وتقليل التكاليف وتحسين جودة الخدمة. من خلال التعامل مع المهام المتكررة، يسمح الذكاء الاصطناعي للعاملين البشر بالتركيز على المساعي الإستراتيجية والإبداعية، ما يعزز الابتكار والإنتاجية.

سيؤدي ظهور الأتمتة القائمة على الذكاء الاصطناعي حتمًا إلى فقدان الوظائف، لا سيما في الصناعات التي تعتمد بشكل كبير على المهام المتكررة واليدوية. قد تشهد أدوار مثل إدخال البيانات وأعمال خط التجميع وخدمة العملاء الروتينية انخفاضًا كبيرًا في الوظائف، حيث ستتولى الآلات والخوارزميات هذه الوظائف. ومع ذلك، سيوفر ذلك أيضًا فرصًا في تطوير الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات والأمن الإلكتروني. سيزداد الطلب على مهارات الصيانة والإشراف والحوكمة الأخلاقية للذكاء الاصطناعي، ما يوفر سبلاً لإعادة تأهيل القوى العاملة.

لقد سهّل الذكاء الاصطناعي من إنشاء المحتوى المزيف العميق - صوت وفيديو وصور واقعية لكن مزيفة في الوقت نفسه - تُستخدم لنشر معلومات كاذبة والتلاعب بالرأي العام. وهذا يشكل تحديات لنزاهة المعلومات والثقة في وسائل الإعلام. وتتطلب معالجة هذا الأمر أدوات كشف متقدمة وتثقيف الجمهور، وربما تدابير قانونية لمحاسبة صانعي محتوى التزييف العميق الضار.

يميل الناس إلى إضفاء صفات بشرية على الذكاء الاصطناعي وتكوين روابط عاطفية وديناميكيات اجتماعية معقدة، كما هو الحال في ظاهرة تأثير إليزا⁶ وغيره من أمثالها من برامج الذكاء الاصطناعي. وعلى مدى العقد القادم، قد تصبح هذه العلاقات أكثر عمقًا، ما يثير تساؤلات نفسية وأخلاقية. يجب على المجتمع تعزيز التفاعلات الصحية مع الآلات التي تشبه البشر باستمرار ومساعدة الأفراد على تمييز التفاعلات البشرية الحقيقية من تلك التي يديرها الذكاء الاصطناعي.

مع هيمنة المحتوى الذي يُنشئه الذكاء الاصطناعي على الإنترنت - الذي يُقدر أنه يشكل حوالي 50% من المواد على الإنترنت - يتناقص توافر البيانات التي ينشئها البشر. ويتوقع الباحثون أنه بحلول عام 2026، قد تنفد البيانات العامة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة. ولمعالجة هذه المشكلة، يستكشف مجتمع الذكاء الاصطناعي توليد البيانات الاصطناعية ومصادر البيانات الجديدة، مثل أجهزة إنترنت الأشياء والمحاكاة، لتنويع مدخلات تدريب الذكاء الاصطناعي. تعد هذه الإستراتيجيات ضرورية للحفاظ على تقدم الذكاء الاصطناعي وضمان بقاء النماذج قادرة على الاستمرار في مشهد رقمي مشبع بالبيانات باستمرار.

وبينما يستمر الذكاء الاصطناعي في التقدم ويتحول التركيز نحو نماذج أكثر فعالية من حيث التكلفة تتيح حلولاً مصممة خصوصًا للأفراد والمؤسسات، يجب أن تظل الثقة والأمان أمرًا بالغ الأهمية.

إن watsonx.ai™ من IBM عبارة عن مجموعة من منتجات الذكاء الاصطناعي لتطوير حلول الذكاء الاصطناعي التي تتماشى مع الاتجاهات الحالية نحو أدوات ذكاء اصطناعي أكثر أمانًا وسهولة في الاستخدام وتنوعًا ونشرها وإدارتها.

تدمج Watsonx.ai قدرات الذكاء الاصطناعي المتقدمة مع المرونة اللازمة لدعم الشركات في مختلف القطاعات، ما يساعد على ضمان تسخير قوة الذكاء الاصطناعي لتحقيق تأثير حقيقي وليس فقط لمواكبة الاتجاهات السائدة. ومن خلال إعطاء الأولوية لسهولة الاستخدام والكفاءة، تستعد watsonx.ai لأن تصبح أداة لا غنى عنها لمنّ يتطلعون إلى استخدام الذكاء الاصطناعي في العقد المقبل.