أكثر من التكنولوجيا نفسها، فإن نشر المعرفة الكامنة وراء كيفية بناء منظومات الذكاء الاصطناعي هو ما يقود إلى إحداث أثر واسع النطاق. فالمعرفة تنتقل، وتمنح كل مستخدم جديد نقطة انطلاق أفضل من سابقتها. ويشرح هذا المقال لماذا يحدث ذلك وكيف.
في أبسط صورها، ثمة حقيقة مباشرة، بل يمكن إثباتها، بشأن ما يستطيع الذكاء الاصطناعي أن يقدمه للناس في أي مكان في العالم: فهو يخفض كلفة المعرفة واتخاذ القرار والتنفيذ. تصبح المعلومات متاحة للشخص بلغته الخاصة، ويصبح الإجراء الناتج عنها ممكناً ضمن التفاعل نفسه، كما تصبح احتياجات الناس وطلباتهم مرئية للأنظمة التي يفترض أن تخدمهم. أما مدى فائدة تلك المعلومات والثقة بها، وما إذا كان الإجراء المتخذ سيؤدي إلى النتيجة المرجوة، فيعتمد على مجموعة من العوامل. ولا تمثل التكنولوجيا نفسها سوى ثلث الصورة، في حين يتشكل الباقي من خلال ممارسات أقل تقنية جرى تصميمها بعناية، وهي الممارسات التي ستتم مناقشتها أدناه والتي تحدد ما إذا كانت النتائج ستُحدث بالفعل تحولاً في حياة الناس.
أهمية المنفعة في السياق المحلي تفوق قدرات نموذج الذكاء الاصطناعي
لا يعني مصطلح «الذكاء الاصطناعي» في حد ذاته الكثير لملايين «المستخدمين» الذين هم في الواقع مجرد أشخاص يعملون في حقول شرق أفريقيا، أو في الفصول الدراسية في أستراليا، أو في مزارع الألبان في شرق آسيا. ما يهم هؤلاء هو أداة تساعدهم على أن يصبحوا أكثر إنتاجية وأن يحسنوا أوضاعهم الاقتصادية.
يرغب المزارعون في كل مكان في الحصول على إرشادات أفضل: متى يزرعون البذور، وما المزيج المناسب من الأسمدة الذي ينبغي استخدامه، ومتى يحين وقت الحصاد. ويرغب المعلمون في محتوى وأدوات توسع فهم الطلاب داخل الفصل الدراسي في الوقت الفعلي، حتى في البيئات محدودة الموارد. كما يريد العاملون في مجال الرعاية الصحية تطبيقات قادرة على التنبيه إلى احتمالية الإصابة بالأمراض المعدية. والجميع يريد هذه الخدمات بلغة يفهمها. وإذا لم يتمكنوا من قراءة المعلومات أو استيعابها، أو كانوا ببساطة يفضلون عدم القراءة، فإنهم يريدون أن يكونوا قادرين على سماعها والتفاعل معها بنبرة تبدو محلية وطبيعية بالنسبة إليهم.
لا يعني مصطلح «الذكاء الاصطناعي» في حد ذاته الكثير لملايين «المستخدمين» الذين هم في الواقع مجرد أشخاص يعملون في حقول شرق أفريقيا، أو في الفصول الدراسية في أستراليا، أو في مزارع الألبان في شرق آسيا. ما يهم هؤلاء هو أداة تساعدهم على أن يصبحوا أكثر إنتاجية وأن يحسنوا أوضاعهم الاقتصادية.
سواء تعلق الأمر بمزارع لوز في شمال كاليفورنيا، أو عامل يحصد قصب السكر في ريف ولاية ماهاراشترا، أو مزارع صغير في وسط إثيوبيا، فإن المعلومات التي يحصلون عليها يجب أن تكون متاحة ومفيدة وقابلة للتطبيق ومرتبطة بواقعهم. وهذه كانت دائماً التجربة الفعلية، ليس فقط للمزارعين، بل أيضاً للمعلمين والعاملين في الرعاية الصحية في الخطوط الأمامية والباحثين عن عمل وغيرهم من الفئات الكثيرة حول العالم. إلا أن الذكاء الاصطناعي يجعل معالجة هذه الاحتياجات الآن أكثر مباشرة وفعالية. وما يهم هؤلاء أكثر من أي شيء آخر هو جودة المعلومات والقدرة على نشرها مع مراعاة السياقات المحلية وشديدة المحلية، وبدرجة متزايدة من التخصيص. ومع ذلك، فإن تنظيم المعلومات الجيدة وتوزيعها ليس أمراً سهلاً. وعندما يُنجز بالشكل الصحيح، فإنه في الواقع بالغ الصعوبة. كما أن النماذج الناجحة لمثل هذه المنظومات على مستوى السكان أقل بكثير مما قد يُتصور.
أربعة عوامل تمكينية أساسية لنقل حالة استخدام الذكاء الاصطناعي من الفكرة إلى التطبيق واسع النطاق
تكشف الملاحظات المستخلصة من مشاريع الذكاء الاصطناعي حول العالم التي تتصدى لهذه المشكلات المعقدة عن أربعة أمور واضحة. أولاً، يحتاج الناس إلى معلومات موثوقة ومتاحة وقابلة للتطبيق عبر مجموعة واسعة من الاحتياجات.
ثانياً، يظل نموذج الذكاء الاصطناعي المستخدم مهماً، لكنه ليس العنصر المحوري. فالمهمة الأصعب تتمثل في إدماج المعلومات داخل حزم معيارية يمكن لمجموعة واسعة من القراء والمستمعين ضمن المنطقة المحلية نفسها الوصول إليها والاستفادة منها.
ثالثاً، وهو أمر بالغ الأهمية، فإن ما يحدث على أرض الواقع يعتمد على العوامل التمكينية: إتاحة بيانات قابلة للاستخدام وذات فائدة ليستهلكها الذكاء الاصطناعي، وتصميم تدابير للمساءلة وإدماج ضمانات حماية كافية، وبناء مؤسسات قادرة على دعم مشاريع حقيقية ومستدامة، وتكييف القوى العاملة، ومواءمة المؤسسات. وقد يتطلب تكوين ما يُعرف عموماً بحالة استخدام فعالة مشاركة ما بين اثنتي عشرة وأربع وعشرين جهة من قطاعات الحكومة والقطاع الخاص والمجتمع المدني تعمل جميعها بصورة متناسقة.
رابعاً، كثيراً ما تضيع المعرفة التفصيلية والاستراتيجية المضمّنة في عملية تصميم حالة استخدام ثم نشرها في الواقع بسبب الاندفاع إلى إنجاز المشروع. ونادراً ما يحظى توثيق كيفية حدوث ذلك وأسبابه، بما في ذلك القرارات والتحولات التي جرت أثناء العملية، بالأولوية. ومع ذلك، فإن هذه المعرفة المتعمقة والضمنية المتعلقة بكيفية إنجاح شيء ما على أرض الواقع تمثل في حد ذاتها طبقة من طبقات البنية التحتية.
تغليف المعرفة المتعلقة بالتبني جيداً يساعد مشاريع الذكاء الاصطناعي على الانتقال بين المناطق الجغرافية
ينبغي تجميع هذه المعرفة العملية وما يرتبط بها من أصول وابتكارات صغيرة متطورة تتعلق بنقل حالة استخدام للذكاء الاصطناعي من الفكرة إلى التطبيق واسع النطاق، وتحويلها إلى مسار يمكن من خلاله نشر تطبيقها عبر سياقات مختلفة.
وتتمثل مسارات نشر الذكاء الاصطناعي هذه عملياً في معرفة منظّمة ومستخلصة من التجارب الحقيقية لمن يعملون على بناء حالات استخدام متزايدة القدرات. وهناك حاجة ملحة إلى الحفاظ على الخبرة المتراكمة في كل حالة استخدام ناجحة وتكييفها بما يتناسب مع المستخدم التالي، بحيث يتم إعدادها من وجهة نظر ذلك المستخدم.
وتشكل هذه المسارات جسراً بالغ الأهمية بالنسبة إلى مسؤولي التنفيذ في الحكومات والشركات الناشئة حول العالم الذين يطرحون سؤالاً بسيطاً: بالنظر إلى السياق الذي أعمل فيه والمكان الذي أعيش فيه، ما الذي يمكنني تعلمه من تجارب الآخرين لاتخاذ قرارات استراتيجية وتشغيلية؟ وما يريده هؤلاء، كما أخبرنا مئات المسؤولين ورواد الأعمال، هو الآتي: أريد بناء حلولي الخاصة، ولكنني لا أريد أن أبدأ من الصفر. أين دليلي العملي؟ يبحث العالم عن مسارات مجربة ومختبرة يمكن تكييفها مع رحلات عديدة ومختلفة، بحيث تنشئ كل رحلة مسارات جديدة للمستخدم التالي، وهكذا دواليك. وقد يؤدي مسار نشر واحد إلى مئات عمليات التنفيذ.
وتتمثل مسارات نشر الذكاء الاصطناعي هذه عملياً في معرفة منظّمة ومستخلصة من التجارب الحقيقية لمن يعملون على بناء حالات استخدام متزايدة القدرات. وهناك حاجة ملحة إلى الحفاظ على الخبرة المتراكمة في كل حالة استخدام ناجحة وتكييفها بما يتناسب مع المستخدم التالي، بحيث يتم إعدادها من وجهة نظر ذلك المستخدم.
وللتوضيح، فإن وجود مسارات نشر تساعد على بناء حالة استخدام فعالة لا يضمن بأي حال من الأحوال تبنيها. فالنشر والتبني مفهومان مختلفان إلى حد بعيد. وتشمل مسارات النشر طبقات من المعرفة المتعلقة بجوانب متعددة من عملية البناء، كما سيُوضح بالتفصيل أدناه. ويحتفظ المسار بالمعرفة العميقة التي يصعب الحصول عليها والضرورية لبناء حالات الاستخدام. ويمكن النظر إليه، من زاوية معينة، بوصفه دليلاً عملياً متعدد الطبقات.
غير أنه، خلافاً لبناء طاولة من خلال النظر إلى صورة لها، فإن المسار لا يقتصر على مجموعة خطوات مرقمة. فهو يحمل المعرفة الكامنة وراء المنطق التصميمي للطاولة، إلى جانب معلومات حول كيفية الحصول على قطع الطاولة بدرجات مختلفة من الكفاءة. كما يتضمن تفاصيل بشأن كيفية عمل العمال في المصنع الذي صنع تلك القطع المختلفة، وصورة لما تبدو عليه بيئة العمل الصحية، والأسلوب الإداري للشركة التي تبيع هذه الطاولات على نطاق واسع، وكيف تغير تصميم الطاولة لاستيعاب أنواع مختلفة من الملاحظات الواردة من مناطق مختلفة من العالم. ويمتد الأمر حتى إلى كيفية معرفة العميل بأن هناك طاولة معروضة للبيع، وكيف بُني موقع البائع ومن قام ببنائه، وما خطوط الخدمات اللوجستية التي جرى اختبارها وإنشاؤها حتى تصل الطاولة إلى المستهلك النهائي بأدنى سرعة ممكنة.
وباختصار، يُعرّف المسار من خلال ما يمكن وصفه بأنه «منظومة بيئية للمعرفة» تتعاون فيها ما بين 10 و20 جهة لإنتاج شيء يكون مفيداً في نهاية المطاف. والطاولة التي تُفتح عبوتها وتُجمع داخل منزل شخص ما هي، من نواحٍ عديدة، نتيجة مئات التفاعلات والعوامل المحركة التي لا يمكن لدليل إرشادي أن يستوعبها بالكامل.
مسارات نشر الذكاء الاصطناعي تقلص الوقت بين الفكرة والتنفيذ بالنسبة إلى المستخدم التالي
لكي تنجح مسارات نشر الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع ولكي تتراكم القيمة، يجب تشجيع كل جهة منفذة، بل وتحفيزها، على مشاركة ما تتعلمه مع المستخدم التالي. وبهذه الطريقة تصبح المسارات أكثر ثراءً وأكثر ارتباطاً بالسياق، بما يسمح للمستخدمين بتقليص الوقت اللازم لتصميم حالات الاستخدام الخاصة بهم وتنفيذها.
وهذا ليس أمراً نظرياً على الإطلاق. ففي حالتي استخدام في الهند وحالة واحدة في أفريقيا، لمس المستخدمون بالفعل الفوائد العملية لنهج المسارات. فقد استغرق بناء خدمة استشارية زراعية مدعومة بالذكاء الاصطناعي في ولاية ماهاراشترا بغرب الهند تسعة أشهر. وعندما نُقلت هذه المعرفة إلى فريق في إثيوبيا، استغرقت الرحلة من مرحلة التصميم إلى التنفيذ ثلاثة أشهر. أما المشروع التالي في ولاية غوجارات، فقد استغرق أقل من ثلاثة أسابيع.
المسارات فعّالة. فهي تمنح المجتمعات المختلفة الاتجاه الذي تحتاج إليه لتسلك طريقها الخاص نحو تحقيق طموحاتها الوطنية ودون الوطنية.
وتلتقط هذه المسارات معرفة واضحة وسهلة الاستيعاب حول الجوانب التي قد تبدو عادية، أي تلك الطبقات العميقة ولكن الأقل وضوحاً من الحدس والغريزة المستثمرة في اتخاذ خيارات أثبتت نجاحها. ويشمل ذلك بصورة عامة أربع طبقات من القرارات والابتكارات الصغيرة:
1. الفئة المستهدفة والغرض
ما المشكلة التي تعالجها حالة الاستخدام، ولمن؟
ما التحول واسع النطاق الذي سيسهم في إزالة هذا العائق وفتح الإمكانات؟
2. التكنولوجيا والبيانات
هل الذكاء الاصطناعي ضروري لحل المشكلة؟
كيف كانت البنية التقنية الأولية، وكيف تطورت؟
كيف تتيح الإدارات الحكومية البيانات وتجعلها جاهزة بحيث يتمكن الذكاء الاصطناعي من العمل بدقة لصالح الناس؟
ما تدابير سلامة الذكاء الاصطناعي وضمانات حماية البيانات المعمول بها؟
3. المنظومة والشراكات
ما أدوار ومسؤوليات كل جهة معنية تشارك في العملية؟
كيف صممت الإدارات الحكومية والشركات الناشئة نموذج التكلفة، وتحت أي شروط؟
ما طبيعة الاتفاق مع مزود خدمات الحوسبة السحابية فائقة النطاق أو الحل مفتوح المصدر الذي يشغّل حالة الاستخدام؟
4. المؤسسات والحوكمة
ما التغييرات المؤسسية التي كانت مطلوبة للإشراف على عملية النشر؟
ما نوع التدريب وبناء القدرات الذي كان ضرورياً؟
ما أبرز الاحتكاكات وأشكال المقاومة الثقافية التي ظهرت أثناء محاولة إحداث التغيير؟
هذه ليست سوى عينة من الأسئلة المستمدة من التجربة الحقيقية لمن يبنون حالات الاستخدام ومن يتبنونها في رحلاتهم الخاصة. وقد أثبتت مسارات النشر قدرتها على معالجة التحديات المجتمعية في أي مكان في العالم، بما يتيح توجيه الذكاء الاصطناعي فعلياً نحو تحقيق الأثر والوصول إلى نطاق واسع.
ضمانات الحماية من المخاطر المصنفة خيار تصميمي وليست فكرة لاحقة
عند إعداد مسارات النشر هذه، من الضروري توثيق المخاطر المحتملة والإشارة إليها، إلى جانب ضمانات الحماية المطبقة للحد من هذه المخاطر. كما يوفر ذلك فرصة للحكومات لبناء أنظمة للتغذية الراجعة تساعد على معالجة الشكاوى ووضع السياسات القائمة على البيانات.
هناك العديد من أوجه الحساسية المتعلقة بالتعامل مع البيانات المستخدمة ودقة المعلومات المقدمة بناءً عليها. ويجب توثيق أطر التقييم وعمليات تدقيق السلامة التي تحدد نقاط ضعف الحلول بصورة شاملة، حتى يكون المستخدمون على دراية بها أثناء تكييف الحلول مع سياقاتهم الخاصة.
ومن الجوانب المهمة الأخرى التي يجب أخذها في الاعتبار ملكية البيانات، إذ تظل عنصراً محورياً في البنية الأوسع للحوكمة من منظور المساءلة. وبما أن الاستجابة لأي استفسار تتطلب عادة دمج عدة مجموعات من البيانات، فإن تحديد الملكية بوضوح أمر ضروري للكشف عن حالات عدم دقة البيانات أو التحقيق في حالات فقدان المعلومات.
تتمثل القيمة الأساسية البارزة لاستخدام الذكاء الاصطناعي الصوتي أو الذكاء الاصطناعي في حالات الاستخدام المخصصة للمنفعة العامة في تقديم الخدمات إلى فئات سكانية لا تستطيع النصوص والتطبيقات الوصول إليها. إلا أن القيمة المتراكمة تتمثل في الإشارات المنظمة التي تتدفق عائدة إلى الحكومات بشأن ما يسأل عنه المواطنون، وأين تفشل الخدمات، وأين تتغير الظروف على أرض الواقع.
إن التصميم من أجل تحقيق ذلك منذ اليوم الأول، مع وجود ضمانات للموافقة والخصوصية وآليات لمعالجة الشكاوى، يحول قناة تقديم الخدمات إلى نظام للتغذية الراجعة.
ويعد توثيق بعض هذه الاعتبارات بوضوح وإدراجها ضمن تصميم التعديلات اللاحقة لحالة الاستخدام أمراً بالغ الأهمية للإبقاء على سلامة المستخدم وصوته في صميم العملية. كما يؤدي ذلك دوراً رئيسياً في تعزيز شرعية هذه الحلول والثقة بها.
يتنامى الزخم لإعداد 100 مسار للذكاء الاصطناعي عالي التأثير
اجتمعت 11 منظمة للمرة الأولى خلال قمة الهند لتأثير الذكاء الاصطناعي في فبراير 2026 لإنشاء منصة لإحداث التغيير.
والرؤية المشتركة واضحة: إنشاء مسارات لنشر الذكاء الاصطناعي من أجل إحداث تغيير يمكن ملاحظته وقياسه، ويوفر للمنفذين والمستخدمين أكثر من مجرد قائمة خيارات جاهزة للشركات الناشئة، من خلال مجموعة من مكونات المعرفة القابلة لإعادة الاستخدام والتي يمكنهم من خلالها إنشاء قصصهم الخاصة وتحقيقها.
والهدف بسيط: إنشاء 100 مسار عملي وسهل الاستيعاب، مستمد من الخبرة الواقعية والممارسة الفعلية بحلول عام 2030، بما يساعد على توجيه آلاف حالات تبني تطبيقات الذكاء الاصطناعي حول العالم.
والرؤية المشتركة واضحة: إنشاء مسارات لنشر الذكاء الاصطناعي من أجل إحداث تغيير يمكن ملاحظته وقياسه، ويوفر للمنفذين والمستخدمين أكثر من مجرد قائمة خيارات جاهزة للشركات الناشئة، من خلال مجموعة من مكونات المعرفة القابلة لإعادة الاستخدام والتي يمكنهم من خلالها إنشاء قصصهم الخاصة وتحقيقها.
وما نحتاج إليه الآن هو انضمام آخرين إلى هذه الحركة من أجل التغيير. نحن بحاجة إلى التزام بمشاركة المعرفة اللازمة لبناء حالات استخدام فعالة حول العالم، بهدف نشر أفضل الممارسات وتمكين المستخدمين الجدد من إعادة هندسة الحلول بسهولة بدلاً من البدء من الصفر.
فنشر المعرفة اللازمة لبناء منظومة ما، كما تعلمنا من تجارب أشخاص في أنحاء العالم، أهم من التكنولوجيا المطلوبة لبناء المنظومة نفسها.
الدكتور رودرا تشودري هو نائب رئيس مؤسسة أوبزرفر للأبحاث ورئيس «ساحة الابتكار العالمية»، وهي مبادرة تابعة لمؤسسة أوبزرفر للأبحاث ورايسينا. أما سارثاك ساتاباثي فهو زميل أول في «ساحة الابتكار العالمية»، التابعة للمبادرة نفسها.
ويقر المؤلفان باستخدام Claude Opus 5 لإجراء تحسينات لغوية قبل تقديم المقال.
