وسائل التنبؤ: كيف يعمل الذكاء الاصطناعي حقًا (ومن المستفيد) ماكسيميليان كاسي جامعة. مطبعة شيكاغو (2025)

هل شعرت بالدوار من الطوفان المستمر من المقالات التي تدعي أن الذكاء الاصطناعي إما أن يعزز الإنتاجية الاقتصادية ويكون أفضل صديق للإنسانية، أو أن يصبح إنسانًا خارقًا ويمحو الجميع؟ هناك سبب لهذا الارتباك، وهو أنه ليس من قبيل الصدفة.

في وسائل التنبؤيرى الخبير الاقتصادي ماكسيميليان كاسي أن أحد جوانب هذه المناقشة المستقطبة يستغل فقط الموجة الحالية من الحماس التكنولوجي. هذه المجموعة، بقيادة المستثمرين الأثرياء والمديرين التنفيذيين للتكنولوجيا الذين يصرون على أن أدوات الذكاء الاصطناعي سوف تحل جميع مشاكل البشرية، تعارض النماذج التي تنظمها الحكومات. يقول كاسي إن الأمر في جوهره عبارة عن انتزاع محسوب للسلطة. وفي الوقت نفسه، فإن بعض الفلاسفة وغيرهم ممن يحذروننا من مستقبل الذكاء الاصطناعي المروع يتم تمويلهم أيضًا من خلال تبرعات كبيرة مرتبطة بهذه المخاوف. باختصار، لدى كلا المعسكرين ما يبيعانه.

ومع ذلك، نظرا لحجم الاستثمار في الذكاء الاصطناعي، يحتاج عامة الناس إلى فهم واضح لما تعنيه التكنولوجيا حقا لمستقبلنا، وخاصة إذا بدأ الاقتصاد في نزيف الوظائف. يشير كتاب كاسي، الذي يعد بمثابة دورة تدريبية تمهيدية مكثفة، إلى أنه من خلال تطوير المعرفة الأساسية حول كيفية عمل الذكاء الاصطناعي وما تفعله محركات التنبؤ، يمكن للناس أن يتعلموا التمييز بين التقدم الحقيقي والدوران المؤسسي.

ويجادل أيضًا بأن الجمهور يجب أن ينظر إلى نشر الذكاء الاصطناعي باعتباره قضية ملحة تتعلق بتزايد عدم المساواة وتركيز السلطة. وفي الواقع، يلمح عنوان الكتاب إلى مقولة المنظر السياسي كارل ماركس بأن من يسيطر على “وسائل الإنتاج” يتحكم في بنية المجتمع واتجاهه.

ويقول إن النقاش العام الأوسع حول من يمكنه اختيار أهداف أنظمة الذكاء الاصطناعي أمر بالغ الأهمية. تؤثر محركات التنبؤ المعتمدة على الذكاء الاصطناعي بالفعل على قرارات التوظيف في الشركات الكبرى، وتشكل المحتوى الذي يتم عرضه على قنوات التواصل الاجتماعي، ويمكن أن تساعد المؤسسة العسكرية في اختيار أهداف للغارات الجوية.

ولكن لكي ينخرط عامة الناس في المناقشة بفعالية، فلابد من إتاحة الوصول إلى آليات العمل الداخلية للذكاء الاصطناعي. يخصص كاسي جزءًا كبيرًا من كتابه ليشرح، بلغة واضحة، كيفية عمل التكنولوجيا، ويكشف عن مصطلحات مثل التعلم الآلي والتعلم العميق. يشرح قسم مفيد يسمى “الشبكات العصبية ليست أدمغة صناعية” أن الشبكات العصبية – أنظمة الكمبيوتر المصنوعة من العقد المترابطة التي تتعلم الأنماط من البيانات، ولا تحاكي كيفية عمل الدماغ البشري.

يعد حذف هذا التشبيه أمرًا مهمًا، لأنه أحد الطرق الرئيسية التي تحجب بها صناعة التكنولوجيا ماهية الذكاء الاصطناعي حقًا. من الناحية العملية، يتم إنشاء أنظمة الذكاء الاصطناعي والتحكم فيها من قبل الشركات لخدمة أهداف تجارية، وليس لتحقيقها يفكر أو يشعر بالطريقة التي يفعلها البشر.

ويواصل كاسي دراسة الإطار المطلوب لتنظيم الذكاء الاصطناعي، مع مناقشات حول العدالة وقابلية التفسير والخصوصية. وهو يرى أن القرارات المتعلقة بكيفية تصميم هذه الأنظمة ونشرها لا ينبغي أن تترك لمجالس إدارة الشركات وحدها. لكن وجهة نظره هي وجهة نظر أكاديمية، ويجب أن ينجح التنظيم في العالم الحقيقي بالفعل.

التعامل مع التحيز

إذا كنت تريد مقدمة سهلة للذكاء الاصطناعي ولكن ليس لديك الوقت أو المال اللازم لدورات التعلم الآلي أو الاقتصاد التي يقدمها المؤلف في جامعة أكسفورد بالمملكة المتحدة، فإن هذا الكتاب يقدم نظرة عامة عالية المستوى. لكن لهجتها يمكن أن تبدو متحذلقة، ومفرطة في التقنية، وطويلة الأمد. هناك عدد قليل من الأمثلة الجديدة على الأخطاء التي يمكن أن تشوب الخوارزميات – أو التحليلات الأعمق لدراسات الحالة المألوفة – ويظل جزء كبير من المناقشة نظريًا.

خذ العدالة على سبيل المثال. يقدم المؤلف مفهوم التمييز على أساس الجدارة – توظيف شخص أقل تأهيلا لأسباب غير نقدية. وهو يوضح ذلك من خلال خوارزمية توظيف افتراضية مصممة لاختيار العمال الأكثر “إنتاجية”. في هذا الوضع، فإن أي معاملة غير عادلة تعني ببساطة أن الشركة لا تعمل على تعظيم الأرباح. وبالمثل، طالما أن قرارات التوظيف تؤدي إلى زيادة الأرباح إلى الحد الأقصى، فمن المفترض أن تكون الشركة عادلة.