الذكاء الاصطناعي: كيف تعزز النماذج اللغوية تطوير أداء الحكومات؟

يشهد العالم اليوم تحولًا رقميًا غير مسبوق، حيث أصبح الذكاء الاصطناعي (AI - Artificial Intelligence) في قلب التطور التكنولوجي، مما أدى إلى إعادة تعريف العمليات في القطاعات الحكومية، الصحية، والتعليمية. مع توقع وصول حجم سوق الذكاء الاصطناعي إلى 1.8 تريليون دولار بحلول عام 2030، أصبح من الواضح أن هذه التكنولوجيا لم تعد مجرد أداة تحسين، بل أصبحت الأساس في بناء مستقبل يعتمد على الأتمتة، التحليل المتقدم، واتخاذ القرار القائم على البيانات (Data-Driven Decision Making).
تشير الإحصائيات إلى أن 70% من الشركات العالمية تعتمد على الذكاء الاصطناعي في عملياتها اليومية، حيث تُستخدم النماذج اللغوية الضخمة (LLMs - Large Language Models) مثل ChatGPT، Gemini، DeepSeek، Jimi AI، وKimi.AI في تحليل النصوص القانونية، تقديم التوصيات الطبية، تحسين تفاعل العملاء، وتطوير بيئات التعلم الذكي. هذه النماذج تعتمد على التعلم العميق (Deep Learning)، معالجة اللغة الطبيعية (NLP - Natural Language Processing)، والتعلم المعزز بالتغذية الراجعة (RLHF - Reinforcement Learning with Human Feedback)، مما يجعلها أكثر دقة وموثوقية بمرور الوقت.
لكن كيف تطور الذكاء الاصطناعي ليصل إلى هذه المرحلة؟ وما الذي يجعل هذه النماذج قادرة على تقديم هذا المستوى من الفهم والتحليل؟ للإجابة على هذه الأسئلة، من الضروري تتبع تطور الذكاء الاصطناعي من بداياته الأولى وصولًا إلى الأنظمة المتقدمة التي نشهدها اليوم.
رحلة تطور الذكاء الاصطناعي
بدأ الذكاء الاصطناعي في عام 1958 مع ظهور نموذج Perceptron، الذي كان محاولة أولى لمحاكاة وظائف الدماغ البشري في معالجة البيانات. رغم بساطته، فقد وضع الأساس للشبكات العصبية الاصطناعية (Artificial Neural Networks - ANN) التي تطورت لاحقًا. في الثمانينيات، أحدثت تقنية (Backpropagation) تحولًا جذريًا، حيث سمحت للنماذج بتحسين أدائها من خلال التعلم التدريجي، مما مهد الطريق لتطور الشبكات العصبية العميقة. لكن الثورة الحقيقية جاءت في 2017، عندما نشر باحثو جوجل ورقة بحثية بعنوان "Attention Is All You Need"، التي قدمت معمارية المحولات (Transformers)، وهي التقنية التي تقف وراء نجاح النماذج اللغوية الحديثة. هذه التقنية مكنت الذكاء الاصطناعي من معالجة النصوص بشكل متزامن بدلاً من التحليل التسلسلي التقليدي، مما أدى إلى تحسين كبير في سرعة ودقة الفهم والاستجابة.
بفضل هذه التطورات، شهدنا ظهور نماذج قوية مثل ChatGPT الذي أصبح قادرًا على تقديم استجابات دقيقة في خدمة العملاء والتحليل اللغوي، و Gemini الذي يتميز بمعالجة البيانات متعددة الأنماط (Multimodal Processing)، مما يتيح له التعامل مع النصوص، الصور، والصوت. في الوقت نفسه، برز DeepSeek كأداة فعالة في تحليل كميات ضخمة من البيانات المالية والإدارية، بينما أصبح Jimi AI خيارًا مفضلًا للشركات التي تحتاج إلى تحليل الأسواق واتخاذ قرارات استراتيجية، وساعد Kimi.AI المؤسسات القانونية والتعليمية في تحليل الوثائق الطويلة واستخلاص المعلومات الجوهرية منها.
كيف يتم تدريب النماذج اللغوية الضخمة؟
تتطلب النماذج اللغوية الضخمة كميات هائلة من البيانات (Training Data) وتحتاج إلى عمليات تدريب متقدمة تشمل ثلاث مراحل رئيسية. تبدأ بمرحلة التدريب المسبق (Pretraining)، حيث يتم تعليم النموذج الأنماط اللغوية والقواعد الأساسية من خلال تحليل تيرابايت من البيانات النصية المأخوذة من مصادر متنوعة مثل الكتب، المقالات، والمستندات القانونية. في المرحلة الثانية، التدريب المتخصص (Fine-Tuning)، يتم تخصيص النموذج لمهام محددة مثل الترجمة، الإجابة على الأسئلة، أو تقديم التوصيات الطبية. وأخيرًا، يتم تحسين أداء النموذج باستخدام التعلم المعزز بالتغذية الراجعة البشرية (RLHF)، حيث يتم تقييم استجابات النموذج وتعديلها بناءً على ملاحظات المستخدمين لضمان دقة وموثوقية أعلى.
الذكاء الاصطناعي العام ومستوياته
يتطور الذكاء الاصطناعي عبر ثلاث مراحل رئيسية. يتمثل المستوى الأول في الذكاء الاصطناعي الضيق (ANI - Artificial Narrow Intelligence)، وهو ما نستخدمه اليوم في التطبيقات المتخصصة مثل الترجمة وتحليل البيانات. أما المستوى الثاني، الذكاء الاصطناعي العام (AGI - Artificial General Intelligence)، فيسعى العلماء إلى تطويره ليصبح قادرًا على تنفيذ أي مهمة عقلية بشرية بكفاءة مماثلة للإنسان. وأخيرًا، يُعد الذكاء الاصطناعي الفائق (ASI - Artificial Super Intelligence) المستقبل الأكثر طموحًا، حيث سيكون قادرًا على تجاوز القدرات البشرية في التحليل واتخاذ القرار، مما يثير تحديات متعددة وتقنية تتطلب استراتيجيات تنظيمية واضحة.
التحول الرقمي من خلال الذكاء الاصطناعي
مع تبني المؤسسات للذكاء الاصطناعي، أصبحت البيانات عنصرًا رئيسيًا في دعم اتخاذ القرار، حيث يتم الاعتماد على التحليل القائم على البيانات (Data-Driven Decision Making) لاستخلاص الرؤى الدقيقة. في الحكومات، يتم استخدام هذه التقنيات في تحليل الوثائق القانونية، أتمتة الخدمات، وتحسين تجربة المواطنين، مما أدى إلى تقليل البيروقراطية وتسريع الإجراءات الإدارية. في الصحة، يمكن لهذه النماذج تحليل الأشعة الطبية، التنبؤ بالأمراض المزمنة، وتقديم خطط علاجية محسنة، مما يساعد على تحسين دقة التشخيص وتقليل الأخطاء الطبية بنسبة 30%. أما في قطاع الأعمال، فإن الشركات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي تحقق زيادة في الأرباح بنسبة 25% مقارنة بتلك التي لا تستفيد من هذه التكنولوجيا.
التوقيعات الرقمية ورموز QR في تعزيز الأمان
أصبح الاعتماد على التوقيعات الرقمية ورموز QR أمرًا ضروريًا في عمليات التحقق من الوثائق الرسمية وتسهيل الإجراءات الحكومية. تساعد هذه التقنيات في تقليل التزوير، تسريع المعاملات، وضمان أمان أكبر للوثائق الرقمية، حيث يتمكن المستخدمون من التحقق من صحة المستندات بسرعة من خلال مسح رموز QR.
أهمية تدريب الموظفين على الذكاء الاصطناعي
رغم التطورات التكنولوجية الهائلة، لا يمكن تحقيق الاستفادة الكاملة من الذكاء الاصطناعي دون تدريب وتأهيل الموظفين على استخدام هذه التقنيات بفعالية. يتطلب ذلك بناء قدرات في تحليل البيانات، فهم نماذج الذكاء الاصطناعي، وإدارة أنظمة التشغيل الذكية، مما يضمن تكامل التكنولوجيا مع العنصر البشري بطريقة تعزز الكفاءة دون استبدال الدور البشري بالكامل.
هل نحن مستعدون لمستقبل يقوده الذكاء الاصطناعي؟
الذكاء الاصطناعي لم يعد مجرد أداة تقنية، بل أصبح القوة الدافعة للتحول الرقمي وإعادة تشكيل أسلوب الحياة والعمل في جميع القطاعات. لكن تحقيق الاستفادة القصوى منه لا يكمن فقط في تطوير النماذج الذكية، بل في ضمان استخدامها بمسؤولية واستدامة، وتعزيز جودة البيانات التي تبني عليها قراراتها، إلى جانب الاستثمار في تنمية مهارات الأفراد القادرين على توجيهها نحو مستقبل يخدم الإنسان والمجتمع. إذا كان الذكاء الاصطناعي هو حجر الأساس للمستقبل، فالسؤال الحقيقي ليس إن كنا مستعدين له، بل إن كنا قادرين على قيادته، وتوظيفه بما يحقق التقدم والابتكار، أم أننا سنكتفي بمواكبة تطوراته دون أن نكون جزءًا من صناعته؟

جرب ميزات الذكاء الاصطناعي لدينا

اكتشف ما يمكن أن يفعله Daily8 AI من أجلك:

التعلم مع الذكاء الاصطناعيالتحقق من الحقائقتحويل النص إلى كلامملخص الذكاء الاصطناعي

أخبار ذات صلة

أخبارنا

منذ يوم واحد

• أخبارنا

تطور مخيف.. نموذج ChatGPT الجديد يتمرد على أوامر البشر!

أخبارنا : حذر باحثون في الذكاء الاصطناعي من أن أحدث نموذج لـChatGPT يتجاهل التعليمات الأساسية لإيقاف نفسه، بل ويعمد إلى تخريب آلية الإغلاق للحفاظ على استمرارية عمله. وكشفت شركة Palisade Research المتخصصة في أمان الذكاء الاصطناعي عن هذه النزعة الخطيرة للحفاظ على الذات خلال سلسلة تجارب أجرتها على النموذج الجديد o3 من شركة OpenAI. وشملت الاختبارات تقديم مسائل رياضية للنماذج، مع ظهور تعليمات إغلاق بعد المسألة الثالثة. وتمكن النموذج o3 من منع إيقاف نفسه عن طريق إعادة كتابة سيناريو الإغلاق. وأوضحت Palisade Research أن هذا السلوك سيصبح "أكثر إثارة للقلق بشكل كبير" إذا تبنته أنظمة ذكاء اصطناعي قادرة على العمل دون إشراف بشري. وكانت OpenAI قد أطلقت o3 الشهر الماضي، ووصفته بأنه "أذكى وأكثر نماذج الشركة كفاءة" حتى الآن. وأشارت الشركة إلى أن دمجه في ChatGPT يمثل خطوة مهمة نحو ذكاء اصطناعي "أكثر استقلالية" يمكنه تنفيذ المهام دون تدخل بشري. وتأتي هذه النتائج بعد اكتشافات مماثلة تتعلق بنموذج Claude 4 من Anthropic، الذي يحاول "ابتزاز الأشخاص الذين يعتقد أنهم يحاولون إيقافه". وتمكن النموذج o3 من تخريب سيناريو الإغلاق، حتى عندما تم توجيه تعليمات صريحة له بـ"السماح بإيقاف نفسه"، وفقا للباحثين. وقال خبراء Palisade Research: "هذه ليست المرة الأولى التي نكتشف فيها سلوك o3 غير المنضبط لتحقيق هدف ما"، موضحين أنه "عندما واجهنا نماذج الذكاء الاصطناعي بمحرك شطرنج قوي، كان o3 أكثر النماذج ميلا للجوء إلى الاختراق أو تخريب خصومه". ولم يقتصر هذا السلوك على o3، حيث أظهرت نماذج Claude 3.7 Sonnet من Anthropic وGemini 2.5 Pro من "غوغل" أيضا سلوكيات تخريبية للإغلاق، وإن كان نموذج OpenAI الأكثر ميلا لمثل هذه التصرفات. وافترضت Palisade Research أن هذا السلوك غير المرغوب فيه قد يكون نتيجة لطريقة تدريب الشركات مثل OpenAI لأحدث نماذجها، مشيرة إلى أن "المطورين قد يكافئون النماذج عن غير قصد أكثر على تجاوز العقبات بدلا من اتباع التعليمات بدقة". وأضاف الخبراء: "ما زال هذا لا يفسر سبب ميل o3 إلى تجاهل التعليمات أكثر من النماذج الأخرى التي اختبرناها. ونظرا لأن OpenAI لا توضح عملية التدريب الخاصة بها بالتفصيل، لا يمكننا إلا التكهن حول كيفية اختلاف إعداد تدريب o3". المصدر: إندبندنت

خبرني

منذ 2 أيام

• خبرني

العالم نحو الذكاء الاصطناعي الفائق.. هل نفقد وظائفنا؟

خبرني - تشهد تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي تطوراً سريعاً، وبصفة شبه أسبوعية، تتجه الأمور نحو الذكاء الاصطناعي الفائق. وأصبحت النماذج الحالية قادرة على أداء مجموعة مذهلة من المهام، من كتابة تقارير مفصلة إلى إنشاء مقاطع فيديو عند الطلب. كما أن مشكلة "الهلوسات" -أي إنتاج معلومات غير دقيقة- بدأت تتراجع. لذا، ليس من المستغرب أن يشعر كثيرون بالقلق من أن يصبحوا قريباً فائضين عن الحاجة. لكن هل يسبب ChatGPT أو الذكاء الاصطناعي فعليًا فقدان الناس لوظائفهم؟ وفقاً لتقرير لمجلة "الايكونوميست"، يرى بعض المحللين أن ذلك يحدث بالفعل. ويستشهد كثيرون بدراسة حديثة أعدها كارل بنديكت فري وبيدرو يانوس-باريديس من جامعة أكسفورد، تشير إلى وجود علاقة بين الأتمتة وتراجع الطلب على المترجمين. ومع ذلك، تُظهر البيانات الرسمية في الولايات المتحدة أن عدد العاملين في الترجمة والتفسير ارتفع بنسبة 7% خلال العام الماضي. مثال آخر هو شركة Klarna، وهي شركة تكنولوجيا مالية كانت قد أعلنت عن استخدامها للذكاء الاصطناعي لأتمتة خدمة العملاء. إلا أن الشركة تراجعت مؤخراً عن ذلك التوجه. وصرّح رئيسها التنفيذي، سيباستيان سييمياتكوفسكي، قائلاً: "سيكون هناك دائمًا إنسان إذا أردت"، في إشارة إلى استمرار الحاجة إلى العنصر البشري. البعض يحاول أيضًا رصد آثار الذكاء الاصطناعي في البيانات الاقتصادية الأوسع، خصوصًا من خلال مقارنة معدل بطالة خريجي الجامعات الجدد بالمعدل العام للبطالة في أمريكا. حالياً، يعاني الخريجون الجدد من معدل بطالة أعلى قليلاً من بقية القوى العاملة. ويُعتقد أن السبب هو أن وظائفهم الأولى عادةً ما تكون في مجالات معرفية مثل القانون أو الاستشارات، وهي وظائف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يؤديها بكفاءة. لكن الأرقام لا تدعم هذه الفرضية. فقد بدأ معدل بطالة الخريجين في الارتفاع منذ عام 2009، أي قبل ظهور الذكاء الاصطناعي التوليدي بسنوات. وحتى اليوم، لا يزال معدل بطالتهم الفعلي منخفضًا، ويبلغ حوالي 4%. وعند دراسة الوظائف التي يُعتقد أنها معرضة للخطر بسبب الذكاء الاصطناعي -مثل الوظائف المكتبية في المجالات المالية أو الدعم الإداري أو المبيعات- نجد النتيجة ذاتها. وتشير بيانات عام 2023 وما بعدها إلى عدم وجود تراجع في هذه الوظائف، بل على العكس، فقد شهدت ارتفاعاً طفيفاً في نسب التوظيف. بصورة عامة، يبلغ معدل البطالة في أمريكا حاليًا 4.2%، ويستمر نمو الأجور بوتيرة جيدة، ما يعارض فكرة أن الذكاء الاصطناعي يقلل الطلب على اليد العاملة. وتظهر اتجاهات مماثلة في دول أخرى، إذ تشهد الأجور نمواً ملحوظاً في بريطانيا ومنطقة اليورو واليابان. وفي عام 2024، بلغ معدل التوظيف في دول منظمة التعاون والتنمية الاقتصادية أعلى مستوى له في التاريخ، ما يشير إلى أن نسبة كبيرة من السكان في سن العمل لديهم وظائف. هناك تفسيران محتملان لهذه الظاهرة. الأول، أن معظم الشركات رغم كل التصريحات، لم تبدأ بعد في استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل واسع في أعمالها. وتشير الإحصاءات الرسمية إلى أن أقل من 10% من الشركات الأمريكية تستخدم الذكاء الاصطناعي فعليًا في إنتاج السلع أو تقديم الخدمات. التفسير الثاني، أن الشركات التي تبنت الذكاء الاصطناعي لم تقم بتسريح الموظفين، بل تستخدم الذكاء الاصطناعي لتحسين أداء العاملين وتسريع إنتاجيتهم، لا لاستبدالهم. وبغض النظر عن السبب، فإن مخاوف فقدان الوظائف بسبب الذكاء الاصطناعي لم تتحقق حتى الآن. وعلى الرغم من التقدم السريع في هذا المجال، لا توجد أدلة تشير إلى أن الذكاء الاصطناعي يهدد العمالة على نطاق واسع في الوقت الحالي.

الوكيل

منذ 2 أيام

• الوكيل

هل ستتيح الإمارات ChatGPT Plus بالمجان؟

الوكيل الإخباري- أعلنت شركة OpenAI عن شراكة استراتيجية مع شركة G42 الإماراتية لبناء مركز بيانات ضخم للذكاء الاصطناعي في أبوظبي ضمن مشروع "ستارغيت". ورغم التقارير التي تداولت أن سكان الإمارات سيحصلون على اشتراك ChatGPT Plus مجانًا، إلا أن بيان "OpenAI" الرسمي لم يؤكد ذلك. البيان اكتفى بالإشارة إلى أن الإمارات ستكون "أول دولة تمكّن شات جي بي تي على مستوى البلاد"، مما يعني توفير الوصول إلى تقنيات الذكاء الاصطناعي، دون تحديد نوع الاشتراك أو تأكيد مجانيته. 🔸 الواقع الحالي: النسخة المجانية من ChatGPT متاحة في الإمارات كأي دولة أخرى. ChatGPT Plus لا يزال بسعر 20 دولارًا شهريًا ولم يُعلن رسميًا عن إتاحته مجانًا. 📌 بعض الجهات الحكومية الإماراتية بدأت فعلاً في دمج شات جي بي تي لتسهيل تقديم الخدمات للسكان . اضافة اعلان