أصبح الذكاء الاصطناعي (AI) جزءًا لا يتجزأ من حياتنا اليومية، مما يثير تساؤلات حول تأثيره المتزايد على مختلف جوانب المجتمع والاقتصاد. من الذكاء الاصطناعي القائم على الوكلاء إلى الدخل الأساسي الشامل، يبدو أن قادة التكنولوجيا و وول ستريت والسياسيين يتحدثون بلغة جديدة. حتى لو لم تكن تستخدم الذكاء الاصطناعي بشكل مباشر، فمن المحتمل أن البنوك، ومقدمو الرعاية الصحية، وخدمات البث، وحتى السيارات تعتمد عليه في عملياتها.
هذا التطور السريع يجعل فهم المصطلحات والأشخاص والشركات الرئيسية في مجال الذكاء الاصطناعي أمرًا ضروريًا. تتزايد الحاجة إلى مواكبة هذه التطورات، خاصة مع استمرار الذكاء الاصطناعي في تشكيل مستقبلنا. يهدف هذا المقال إلى تقديم نظرة عامة شاملة على العناصر الأساسية التي يجب معرفتها لمناقشة الذكاء الاصطناعي بفعالية.
مصطلحات الذكاء الاصطناعي التي يجب أن تعرفها
الذكاء الاصطناعي القائم على الوكلاء (Agentic AI): هو نوع من الذكاء الاصطناعي قادر على اتخاذ قرارات استباقية ومستقلة مع تدخل بشري محدود. على عكس نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية مثل ChatGPT، لا يحتاج الذكاء الاصطناعي القائم على الوكلاء إلى مطالبة بشرية للعمل، بل يمكنه تنفيذ مهام معقدة والتكيف مع تغير الأهداف.
الذكاء الاصطناعي العام (AGI): يشير إلى القدرة النظرية للذكاء الاصطناعي على أداء مهام إدراكية معقدة مماثلة للإنسان، مثل الوعي الذاتي والتفكير النقدي. لا يزال تحقيق الذكاء الاصطناعي العام هدفًا بعيد المنال، ولكنه يمثل نقطة تحول محتملة في تطور التكنولوجيا.
التوافق (Alignment): هو مجال بحثي في مجال سلامة الذكاء الاصطناعي يهدف إلى ضمان توافق أهداف وقرارات وسلوكيات أنظمة الذكاء الاصطناعي مع القيم والنوايا البشرية. يعد التوافق أمرًا بالغ الأهمية لتجنب العواقب غير المقصودة وضمان استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل مسؤول.
التحيز (Bias): نظرًا لأن نماذج الذكاء الاصطناعي يتم تدريبها على بيانات تم إنشاؤها بواسطة البشر، فإنها يمكن أن تتبنى أيضًا التحيزات البشرية الموجودة في تلك البيانات. هناك أنواع مختلفة من التحيزات التي يمكن أن تخضع لها نماذج الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك التحيز المسبق، والتحيز القياسي، والتحيز الإدراكي، وتحيز الاستبعاد – وكلها يمكن أن تشوه النتائج.
التفوق في القدرات (Capability overhang): يشير هذا المصطلح، الذي يُنسب إلى كبير المسؤولين التقنيين في مايكروسوفت، كيفن سكوت، إلى الفجوة بين ما يمكن أن تفعله نماذج الذكاء الاصطناعي والإمكانات التي تستغلها التطبيقات بالفعل. هذا يعني أن هناك مجالًا كبيرًا لتحسين أداء الذكاء الاصطناعي من خلال تطوير تطبيقات جديدة ومبتكرة.
ChatGPT: هو روبوت الدردشة الشهير الذي أطلقته OpenAI في عام 2022، والذي يُنسب إليه الفضل في إطلاق سباق الذكاء الاصطناعي. بحلول عام 2026، تواجه OpenAI مخاوف من أن أدوات الذكاء الاصطناعي المنافسة قد تتجاوز قدرات ChatGPT. يشير اختصار GPT إلى “محول توليدي مُدرَّب مسبقًا”.
Claude: هو النموذج الرئيسي لشركة Anthropic، والذي تم إطلاقه لأول مرة في مارس 2023. في حين أن التركيز الأساسي لشركة Anthropic ينصب على الأعمال التجارية، فقد أشاد بـ Claude لقدرته على كتابة التعليمات البرمجية. في أوائل عام 2026، أضافت Anthropic أدوات تركز على الرعاية الصحية وأكثر عمومية إلى Claude.
الحوسبة (Compute): تشير إلى موارد الحوسبة اللازمة لتدريب النماذج وتنفيذ المهام، بما في ذلك معالجة البيانات. يمكن أن يشمل ذلك وحدات معالجة الرسومات (GPUs)، والخوادم، وخدمات الحوسبة السحابية.
مراكز البيانات (Data centers): هي مستودعات كبيرة مليئة بعشرات الآلاف، إن لم يكن مئات الآلاف، من الرقائق الحاسوبية المتقدمة ووحدات معالجة الرسومات، والتي تُستخدم للتعامل مع كميات كبيرة من البيانات والتخزين والمعالجة المعقدة المطلوبة لتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي. تتطلب مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي مساحة وطاقة أكبر بكثير من التكرارات القديمة، بسبب الافتراض السائد بأن نماذج الذكاء الاصطناعي تتعلم بشكل أفضل على نطاق واسع.
التزييف العميق (Deepfake): هو صورة أو مقطع فيديو أو صوت تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي بهدف الظهور بمظهر حقيقي، وغالبًا ما يستخدم لخداع المشاهدين أو المستمعين. تم استخدام التزييف العميق لإنشاء مواد إباحية غير توافقية وابتزاز الأشخاص مقابل المال.
التقطير (Distillation): هي عملية استخراج عملية الاستدلال والمعرفة المكتسبة من نموذج الذكاء الاصطناعي الأكبر الموجود إلى نموذج الذكاء الاصطناعي الجديد والأصغر – أي نسخ نموذج الذكاء الاصطناعي لبدء مشروعك الخاص.
المتشائم (Doomer): مصطلح ازدرائي للمشككين في الذكاء الاصطناعي الذين يعبرون عن تحفظات بشأن المخاطر المحتملة لتطوير الذكاء الاصطناعي (تطوير تكنولوجيا يمكن أن تنقلب على البشرية) أو حتى التشاؤم بشأن تحقيق الذكاء الاصطناعي لطموحات كبيرة مثل إنشاء نماذج قادرة على التفكير البشري.
الإيثار الفعال (Effective altruists): بشكل عام، هي حركة اجتماعية تدعي أن جميع الأرواح متساوية في القيمة، ويجب على أولئك الذين لديهم موارد تخصيصها لمساعدة أكبر عدد ممكن من الناس. وفي سياق الذكاء الاصطناعي، يهتم الإيثاريون الفعالون بكيفية نشر الذكاء الاصطناعي بأمان لتقليل المعاناة الناجمة عن المشاكل الاجتماعية مثل تغير المناخ والفقر.
السبق الفيدرالي (Federal preemption): الجدل حول ما إذا كان ينبغي لكل ولاية أن تضع بعض سياساتها الخاصة المتعلقة بالذكاء الاصطناعي، أو ما إذا كان ينبغي للحكومة الفيدرالية أن تضع قيودًا على ما يمكن القيام به. دعت الإدارة الأمريكية وبعض شركات التكنولوجيا إلى تعليق القوانين المتعلقة بالذكاء الاصطناعي على مستوى الولايات. الجمهوريون منقسمون بما يكفي بشأن هذه السياسة لدرجة أن الكونجرس لم يتمكن من إقرارها في القانون. في ديسمبر 2025، وقّع الرئيس دونالد ترامب على أمر تنفيذي يثبط الولايات عن سن قوانينها الخاصة.
قادة وشركات الذكاء الاصطناعي الرئيسيين
سام ألتمان: هو المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة OpenAI، الشركة التي تقف وراء ChatGPT. في عام 2023، أُطيح بألتمان من قبل مجلس إدارة OpenAI قبل أن يعود إلى الشركة كرئيس تنفيذي بعد أيام قليلة.
داريو أمودي: هو الرئيس التنفيذي والمؤسس المشارك لشركة Anthropic، وهي منافس رئيسي لشركة OpenAI، حيث عمل سابقًا. تعتبر شركة Anthropic شركة ناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي تقف وراء روبوت الدردشة Claude 2. تستثمر جوجل وأمازون في Anthropic.
ديميس هاسابيس: هو المؤسس المشارك لشركة DeepMind والرئيس التنفيذي لشركة Google DeepMind، ويقود جهود الذكاء الاصطناعي في Alphabet.
جينسن هوانج: هو الرئيس التنفيذي والمؤسس المشارك لشركة Nvidia، وهي شركة التكنولوجيا التي تقف وراء الرقائق المتخصصة التي تستخدمها الشركات لتشغيل تقنيات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها.
مع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي، من المتوقع أن تظهر تحديات وفرص جديدة. ستكون المراقبة المستمرة للتطورات التكنولوجية والسياسات التنظيمية أمرًا بالغ الأهمية لفهم التأثير الكامل للذكاء الاصطناعي على المجتمع والاقتصاد.
