خمسة مفاهيم خاطئة عن الذكاء الاصطناعي

ظهر الاهتمام الكبير بالذكاء الاصطناعي (مرة أخرى) في عام 2022 مع النجاح المذهل لأنظمة مثل ChatGPT لروبوت محادثة للأغراض العامة، و DALLE-2 لتوليد الصور من الأوصاف النصية (مثل صورة هذا المقال). مع هذا التبني الواسع النطاق للذكاء الاصطناعي، من المهم جدًا توضيح هذه المفاهيم الخاطئة الخمسة الشائعة حول الذكاء الاصطناعي.

1- الذكاء الاصطناعي تقنية حديثة

خلافًا للاعتقاد السائد، فإن الذكاء الاصطناعي ليس تقنية جديدة. لقد كان قيد التطوير لأكثر من 70 عامًا، بدءًا من منتصف القرن العشرين. كان هناك العديد من “فصول الشتاء” للذكاء الاصطناعي، حيث تضاءل التمويل والاهتمام بالمجال، لكن نجاح التعلم العميق ساعد في تنشيط هذا المجال. ساهم التعلم العميق، الذي يسمح للذكاء الاصطناعي بالتعلم من مجموعات البيانات الكبيرة، في التقدم في هذا المجال وأدى إلى قصص نجاح مثل إنشاء نموذج لغة الذكاء الاصطناعي عالي الكفاءة والذي يعرف بـ GPT-3. هذا النظام يستطيع توليد النصوص وكتابة برامج وحتى القيام بمهام رياضية وعقلية كانت غير ممكنة بالسابق, مما ساهم بفتح المجال لفصل جديد في تاريخ الذكاء الاصطناعي.

تسطيع نماذج اللغة الحديثة مثل GPT-3 ،ChatGPT من كتابة البرامج تلقائيا بناءً على وصف لغوي مما يتيح أتمتة البرمجة والتي كانت حكرا على المبرمجين.

2- يهدف الذكاء الاصطناعي إلى إنشاء روبوتات شبيهة بالبشر

في حين أنه من الصحيح أن الروبوتات غالبًا ما يتم تصويرها على أنها شبيهة بالبشر في الأفلام مثل فلم The Terminator، فإن الهدف الرئيسي للذكاء الاصطناعي ليس بالضرورة إنشاء روبوتات بشرية. بدلاً من ذلك، يتم استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل أساسي لتطوير النماذج التي يمكنها اتخاذ القرارات والاقتراحات بناءً على البيانات من أجل خدمة أهداف الشركات. في المستقبل، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء سيارات وشاحنات ذاتية القيادة، ولكن هذا ليس هو التركيز الرئيسي لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الحالية. بعض الناس، مثل راي كورزويل في كتابه “Singularity is near”، يتكهنون بإمكانية استخدام الذكاء الاصطناعي في النهاية لإنشاء روبوتات ذكية فائقة الصغر يمكنها أداء مهام تعتبر مستحيلة حاليًا، مثل دخول جسم الإنسان وإنشاء أعضاء جديدة و قتل البكتيريا ومحاربة السرطان.

3- لدى العلماء فهم شامل لكيفية عمل الذكاء الاصطناعي

بينما أحرز العلماء تقدمًا كبيرًا في فهم كيفية عمل التعلم الآلي، لا يزال هناك العديد من الأشياء المجهولة. تتمثل إحدى المشكلات في مشكلة “الصندوق الأسود”، حيث يصعب فهم طريقة العمل الداخلية لأنظمة الذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى ذلك، هناك قلق بشأن التحيز في الذكاء الاصطناعي، حيث يمكن أن تكون النماذج متحيزة مثل البيانات التي يتم تدريبها عليها. الخصوصية هي أيضًا مصدر قلق، حيث تتطلب أنظمة الذكاء الاصطناعي غالبًا الوصول إلى البيانات الشخصية. في عام 2018، اتخذت فيسبوك (ميتا)  قرارًا بالتوقف عن استخدام تقنية التعرف على الوجه، وفي عام 2019، اتخذت أمازون خطوة مماثلة.

تعد مشكلة التحيز (bias) من المشاكل المتأصلة في نماذج تعلم الآلة حيث أنه أي خلل في توازن وتنوع البيانات يشكل نماذج ذكاء اصطناعي متحيزة لعرق أو لون بشرة وغيرها.

4- الذكاء الاصطناعي سيحل محل الوظائف وينتشر البطالة

وفقًا لتقرير أكسفورد لعام 2013، قد يتم استبدال وظائف معينة، مثل السائقين والعاملين الروتينيين، بالذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، يجادل كاي فو لي، في كتابه “AI Superpowers”، بأن التعاون بين البشر والآلات هو الطريق إلى الأمام في معظم الصناعات. يعتقد بعض الاقتصاديين أنه مثلما أدت الثورات الصناعية السابقة إلى خلق أنواع جديدة من الوظائف في قطاعي الخدمات والتكنولوجيا، فإن الذكاء الاصطناعي سيخلق أيضًا فرص عمل جديدة.

5- استخدامات الذكاء الاصطناعي مقصورة على شركات التكنولوجيا

بينما تتمتع شركات التكنولوجيا الدولية مثل جوجل و ميتا بميزة من حيث الوصول إلى مواهب الذكاء الاصطناعي، فإن التأثير الاقتصادي للذكاء الاصطناعي يختلف من قطاع إلى آخر. يمتلك الذكاء الاصطناعي القدرة على التأثير في مجموعة واسعة من الصناعات، بما يتجاوز قطاع التكنولوجيا فقط. في الصناعة الزراعية، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين أنظمة الري والتنبؤ بغلة المحاصيل واكتشاف الآفات والأمراض. وفي القطاع المالي، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي للكشف عن الاحتيال وتقييم المخاطر وتوصيات الاستثمار الشخصية. في قطاع الرعاية الصحية، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لدعم التشخيص وجرعات الأدوية وخطط العلاج الشخصية. يمكن لشركات النقل، مثل الشركة السعودية للنقل العام (سابتكو)، الاستفادة أيضًا من الذكاء الاصطناعي من خلال إدخال المركبات ذاتية القيادة في أسطولها. على الرغم من كونها شركة نقل، تمكنت سابتكو من الحصول على جزء كبير من قيمة الذكاء الاصطناعي من خلال الشراكة مع الشركات ذاتية القيادة لتقديم المركبات ذاتية القيادة في المملكة العربية السعودية كمثال ناجح في هذا المجال.

تعد شركات النقل من القطاعات التي يمكن أن تستفيد بشكل كبير من تقنيات الذكاء الاصطناعي عبر التعاون مع شركات المركبات ذاتية القيادة.