حوار حصري مع عضو اللجنة الوطنية للمؤتمر الاستشاري السياسي للشعب الصيني وسكرتير حزب جامعة نانجينغ تان تيه نيو: يحتاج تطور الذكاء الاصطناعي إلى إزالة الفقاعات

في 5 مارس، أُعلن عن تقرير العمل الحكومي، حيث تم ذكر “الذكاء الاصطناعي” عدة مرات، كما أُعيد إدراج الذكاء المجسد في التقرير مرة أخرى.

حول المواضيع الساخنة في مجالي الذكاء الاصطناعي والذكاء المجسد، قام مراسل “الخبر الاقتصادي اليومي” (المشار إليه بـ NBD) خلال جلسات المؤتمر الوطني الثاني عشر باستضافة عضو اللجنة الدائمة للمجلس الوطني للمؤتمر الاستشاري السياسي، وأكاديمي الأكاديمية الصينية للعلوم، والأمين العام للجنة الحزب في جامعة نانجينغ، تان تيان نيو.

تان تيان نيو، شغل سابقًا منصب نائب رئيس الأكاديمية الصينية للعلوم؛ وفي أغسطس 2022، حصل على أعلى جائزة في مجال التعرف على الأنماط الدولية — جائزة فو جيونغسون، وهي المرة الأولى التي تُمنح فيها الجائزة خارج أمريكا الشمالية وأوروبا منذ تأسيسها عام 1988.

هذه السنة هي الأربعون منذ انخراط تان تيان نيو في مجال الذكاء الاصطناعي، حيث بدأ في مجالات مثل التعرف على الصور، ثم تطور إلى التعرف على السمات البيولوجية وتحليل الفيديو، مستمرًا في فتح آفاق جديدة للأبحاث العلمية. وهو من أوائل الباحثين في الصين الذين عملوا على التعرف على القزحية وخطوات المشي، ونتائج أبحاثه تُستخدم على نطاق واسع في مجالات مثل التعدين والتحقيق الجنائي.

خلال المقابلة، أعرب تان تيان نيو عن دهشته من التقدم الذي حققه الذكاء الاصطناعي في السنوات الأخيرة، قائلًا إنه “تجاوز التصور”، و"غير متوقع". وتذكر قائلاً: “قبل حوالي عشر سنوات، كنا نعتبر التفاعل الطبيعي بين الإنسان والروبوت هدفًا مهمًا، والآن هذا الأمر أصبح تقريبًا حلاً بفضل التطور التكنولوجي.”

لكنّه حذر أيضًا قائلاً: “هذا لا يعني أن الذكاء الاصطناعي الآن هو كل شيء، فهناك الكثير من الأمور التي لا يستطيع القيام بها — رغم أن الاعتماد عليه أصبح ضروريًا بشكل كبير.” وأكد أن تطوير الذكاء الاصطناعي يجب أن يكون “عقلانيًا وواقعيًا، وعدم اتباع الموضة، مع مراعاة الظروف المحلية لتحقيق التطبيق العملي”، مع ضمان أن يكون الذكاء الاصطناعي في خدمة الخير، وأن يساهم بشكل حقيقي في تطوير قوى الإنتاج الجديدة، ويساعد على تحديث النموذج الصيني.

1

ما زال من المبكر الحديث عن نضوج الصناعة

NBD: في حفل عيد الربيع هذا العام، كانت عروض الروبوتات على المسرح حديث الجميع مرة أخرى. ما هو الرسالة التي تعبر عنها هذه الظاهرة؟ وهل يعتبر هذا التركيز الإعلامي علامة على نضوج الصناعة؟

تان تيان نيو: الروبوتات الشبيهة بالبشر هي حقًا من المجالات الرائدة في الثورة التكنولوجية والتحول الصناعي الحالية، والجمهور يحبها ويشاهدها بشغف. لكن علينا أن نرى الأمر من زاوية أعمق، وألا نكتفي بالمظاهر.

أولاً، من الجدير بالاعتراف أن مستوى الروبوتات الشبيهة بالبشر، من “روبوت يانغ” العام الماضي إلى “روبوت وُ” هذا العام (الاختصار لـ"روبوت" باللغة الإنجليزية)، أظهر مستوى مدهشًا، حيث تطور من عدم الثبات في المشي إلى القدرة على القفز واللف، خلال سنة واحدة فقط. هذا يعكس إنجازاتنا في الابتكار المستقل، ويثبت أن الصين يمكنها أن تقود موجة الابتكار التكنولوجي العالمية. لذا، يجب أن نثق في الابتكار الذاتي، وفي ظل موجة الروبوتات الشبيهة بالبشر، نحن في مقدمة العالم، خاصة في قدرات الحركة والتحكم.

مصدر الصورة: لقطة من الفيديو

لكن، من المهم أن نكون موضوعيين. لا يمكننا أن نساوي بين الروبوتات الشبيهة بالبشر والذكاء الاصطناعي، فمشاهد القفزات والحركات المبهرة لا تعني بالضرورة وجود ذكاء عالٍ. هناك مفهوم أساسي يجب توضيحه: الروبوت الشبيه بالبشر ليس هو الذكاء الاصطناعي.

الروبوت والذكاء هما مفهومان مرتبطان بشكل كبير، لكنهما يختلفان في المعنى. الروبوت قد لا يمتلك ذكاءً، هو في الأساس حاملة لقدرات الذكاء الاصطناعي. فقط الروبوتات التي تمتلك قدرات ذكية تُسمى روبوتات ذكية، والروبوتات الشبيهة بالبشر تنطبق عليها نفس القاعدة.

الروبوتات التي نراها الآن على الإنترنت، تظهر بشكل أكبر تقدمًا في قدرات التحكم والحركة، مثل عروض تشكيلات الطائرات بدون طيار، فهي تعتمد على برمجة مسبقة وتدريب سابق، وتعمل ضمن سيناريوهات معروفة، ولا تمثل تقدمًا حقيقيًا في الذكاء الاصطناعي. وإذا تغيرت ظروف الأداء بشكل مفاجئ، قد تتعطل. أما إذا استطاعت أن تبحث بشكل مستقل عن الأدوات أو تتفاعل مع البيئة بشكل ذكي، فهذه هي المستويات العالية من الذكاء الحقيقي.

لذا، من المبكر الحديث عن نضوج الصناعة. أعتقد أن الروبوتات الشبيهة بالبشر، إذا استمرت في مجرد الرقص والقفز، فستكون ظاهرة عابرة، ويجب أن نبحث عن تطبيقات قاتلة (killer apps). بعد عيد الربيع، زادت الطلبات على الشراء، وهذا طبيعي، لكن الإحساس بالحداثة والفضول لن يدوم. المهم هو أن يكون هناك حاجة حقيقية، وأن يحل مشكلة معينة. إذا لم توجد تطبيقات قاتلة، فسيُنسى الأمر مع مرور الوقت.

هناك درس تاريخي مهم: اليابان كانت من أوائل الدول التي استثمرت في أبحاث الروبوتات الشبيهة بالبشر، وأطلقت عام 2000 الروبوت الشهير “آسيمو” (ASIMO)، لكنه بعد 22 عامًا من ظهوره، لم يجد تطبيقات عملية واسعة بسبب ارتفاع التكاليف وقلة الفائدة، وخرج من الساحة.

بالطبع، روبوتات يوشو تتفوق على “آسيمو” من حيث قدرات التحكم والحركة، لكن مستوى ذكائها لا يزال محدودًا.

2

الروبوتات الشبيهة بالبشر الذكية

الانتشار الحقيقي في المنازل يتطلب أكثر من 5 سنوات على الأقل

NBD: في رأيك، ما هي المجالات التي قد تظهر فيها تطبيقات قاتلة (killer apps)؟

تان تيان نيو: كثيرة، مثل التصنيع، والتفتيش — كالتفتيش على الطرق، والسكك الحديدية عالية السرعة، وخطوط الكهرباء عالية الجهد. لكن مهام التفتيش تتطلب قدرات عالية، مثل أن يكون الروبوت لديه “عين ذهبية”، أي قدرات بصرية قوية وسرعة حساب عالية، وهو ما يتطلب أكثر من التحكم والحركة، بل ووعي بيئي وفهم للمحيط. هناك تطبيقات في التفتيش بدأت تظهر، لكن في سيناريوهات مفتوحة، لا تزال هناك تحديات.

NBD: برأيك، ما هي العقبات الرئيسية التي تعيق دخول الروبوتات إلى المنازل والمصانع بشكل حقيقي؟ ومتى يمكن أن نرى روبوتات ذكية جدًا تدخل كل بيت؟

تان تيان نيو: الروبوتات دخلت بالفعل بعض المنازل، مثل روبوتات التنظيف الذكية، التي تمتلك قدرات ذكية معينة. لكن، لكي تدخل الروبوتات الشبيهة بالبشر المنازل بشكل حقيقي، وتساعد في الأعمال المنزلية بشكل متكامل، وتحقق التعاون البشري-الآلي السلس، لا تزال هناك عقبات كثيرة. وأعتقد أن الأمر يتطلب أكثر من 5 سنوات على الأقل.

السبب هو أن الروبوتات بحاجة إلى قدرات عالية في فهم البيئة المحيطة. يجب أن تعرف ما هو حولها، وأين هي، وما هي نوايا البشر، وما يريدون فعله. لا يمكن أن تعرقل الطريق، أو أن تبدأ في سكب الماء عندما يحاول شخص ما أخذ فنجانه. عليها أن تفهم نوايا الإنسان من سلوكه، وهو أمر صعب جدًا. إذا لم تفهم ما يريده الآخر، فلن تتمكن من التعاون، وقد يؤدي ذلك إلى مخاطر بسبب الأخطاء.

جانب آخر مهم هو الدقة في العمليات اليدوية، خاصة في “اليد” الذكية. القدرات اللمسية الحالية لا تزال ضعيفة جدًا، ولا يمكنها أن تدرك بدقة مدى نعومة أو حرارة أو رطوبة أو مادة الأجسام. متى يمكن للروبوتات الشبيهة بالبشر أن تتفاعل مع البشر في مباريات تنس الطاولة وتفوز، حينها سأكون معجبًا حقًا، لكننا بعيدون جدًا عن ذلك الآن.

NBD: يعتقد بعض الخبراء أن خلال 3-5 سنوات، يمكن أن تدخل الروبوتات الذكية إلى المنازل بشكل واسع. هل تعتقد أن هذا التفاؤل مبالغ فيه؟

تان تيان نيو: هناك من يعتقد أن هناك فقاعة (Bubble) في الصناعة، وأنا أوافق على ذلك. أرى أن هناك ثلاث فقاعات رئيسية:

أولًا، فقاعة التوقعات. الناس يتوقعون الكثير من الذكاء الاصطناعي والروبوتات الشبيهة بالبشر، والتقدم في السنوات الأخيرة كان مذهلاً، لكنه لا يعني أن الذكاء الاصطناعي الآن هو كل شيء. التطور سريع جدًا، ويُتوقع أن يتحقق الذكاء الاصطناعي العام (AGI) خلال عامين أو ثلاثة، وهذا متفائل جدًا.

ثانيًا، فقاعة الاستثمار. شركة OpenAI أنفقت مبالغ ضخمة ولم تحقق أرباحًا بعد.

ثالثًا، فقاعة التقييم. رغم أن OpenAI لم تربح بعد، إلا أن تقييمها وصل إلى مئات المليارات من الدولارات، وهو مبالغ فيه بشكل واضح. بعض الشركات في الذكاء الاصطناعي، حتى لو لم يكن لديها منتج جيد، يُقدر بمليارات الدولارات، وهذا مبالغ فيه جدًا. بالإضافة إلى أن بعض وسائل الإعلام ووسائل التواصل تضخم من هذه الفقاعة.

في عام 1965، تنبأ عالم الاقتصاد الشهير هربرت سيمون، الحاصل على جائزة نوبل، أن الآلات ستقوم بكل الأعمال التي يقوم بها الإنسان خلال 20 عامًا، لكن هذا لم يتحقق حتى الآن. إذن، من الحكمة أن نكون أكثر عقلانية في التعامل مع هذه الموجة.

3

تحقيق الذكاء الاصطناعي العام لا يزال بعيد المنال

NBD: قلت سابقًا إن “موسكو ومانسون” متفائلون جدًا، وأن الذكاء الاصطناعي العام لا يزال بعيد المنال. لكن، على الرغم من ذلك، لا تزال المنافسة على AGI قوية. بين “الواقعية” و"الخيال التكنولوجي"، كيف ينبغي للصين أن توازن بين الطموح والواقعية في تطوير الذكاء الاصطناعي؟

تان تيان نيو: الأمر يعتمد على كيفية تعريف الذكاء الاصطناعي العام. حسب تعريفي، هو الذكاء الذي يمكن أن يعادل ويتجاوز ذكاء الإنسان (الفطنة)، ويجب أن يكون قادرًا على أداء كل ما يستطيع الإنسان فعله. إذا كان هذا هو التعريف، أعتقد أنه من الصعب جدًا تحقيقه في المستقبل القريب.

السبب هو أن الإنسان يمتلك الفهم العميق، والمعرفة العامة، والقدرة على الاستنتاج، والربط بين المفاهيم، والأهم من ذلك، أن يفهم ما وراء الكلام، ويقرأ بين السطور. أما الذكاء الاصطناعي الحالي، فحتى في أبسط الأمور، يفتقر إلى الفهم العميق، لأنه يعتمد على تدريب كبير على البيانات، ولم يتعلم حقًا أسباب ونتائج العالم المادي، أو القوانين الفيزيائية.

“الذكاء” حتى الآن، لا يوجد تعريف موحد له، وطرق فهم ذكاء الإنسان وفطنة الإنسان لم تُفهم بالكامل بعد. تجاوز شيء لم يُفهم بعد من الناحية المنطقية غير ممكن. قد يظهر أن الذكاء الاصطناعي يتجاوز الإنسان من الظاهر، لكنه مجرد تقليد، وليس حقيقيًا. التقليد لا يساوي التملك، ولا يساوي الفهم.

لذلك، لدي سؤالان رئيسيان حول الذكاء الاصطناعي العام:

الأول، هل نحتاج فعلاً إلى ذكاء اصطناعي عام في التطبيقات العملية؟ بشكل بسيط، “العام” يعني أن الروبوت يمكن أن يفعل كل شيء. من وجهة نظري، الجواب هو لا، لأنه من الصعب أن يكون هناك شخص متميز في كل شيء، فهناك تخصصات. نحن نؤمن بأهمية التخصص، وليس هناك شخص يستطيع أن يتقن كل شيء.

لذا، لماذا لا نطور مجموعة من الأنظمة الذكية المتخصصة، تتعاون وتتكامل؟ حتى في المنزل، يمكن أن يكون هناك روبوت واحد يطبخ، ويكنس، ويرعى كبار السن، لكنه لن يكون “عامًا” بمعنى أن يكون قادرًا على كل شيء، بل هو متعدد الاستخدامات.

ثانيًا، هل يمكن أن يتحقق الذكاء الاصطناعي العام؟ الإجابة هي: لا يزال بعيدًا جدًا، وربما مستحيلًا، لأنه يتطلب فهمًا عميقًا لآلية ذكاء الإنسان، ونحن لم نفهمها بالكامل بعد، فكيف نتجاوزها؟

4

الذكاء المجسد هو الطريق الأكيد للاقتراب من ذكاء الإنسان

NBD: هناك رأي يقول إن الذكاء المجسد هو المرحلة الضرورية لتحقيق الذكاء الاصطناعي العام. ما رأيك؟

تان تيان نيو: بالطبع، إذا أردنا أن نقترب بشكل غير محدود من ذكاء الإنسان وفطنته، فالذكاء المجسد هو مسار أو طريق لا بد منه. لكن، في الوقت نفسه، هناك مشكلة أن مصطلح “الذكاء المجسد” يُستخدم أحيانًا بشكل مفرط، ويُصنّف على أنه مجرد علامة أو تصنيف.

الذكاء المجسد يتطلب عنصرين أساسيين: الأول، وجود جسم مادي، وهو الكيان الفيزيائي الذي يمكن رؤيته ولمسه؛ والثاني، التفاعل المستمر مع البيئة، بحيث يصبح أكثر ذكاءً مع التجربة والخطأ. إذا كانت التفاعلات مع البيئة تقتصر على تنفيذ مهام محددة مسبقًا، فلا يمكن أن يُطلق عليها “ذكاء مجسد”.

هناك فهم خاطئ شائع، وهو أن وجود جسم مادي وذكاء بسيط يكفي ليُطلق عليه “روبوت ذكي مجسد”. هذا غير صحيح. يجب التمييز بين الروبوت كجهاز مادي، والروبوت الذكي، والروبوت الذكي المجسد.

ببساطة، الروبوت هو جهاز مادي، أما الروبوت الذكي فهو الذي يمتلك قدرات ذكية مضافة. على سبيل المثال، ذراع صناعي عادي مبرمج مسبقًا، لا يمتلك ذكاءً، أما إذا كان يتجنب العقبات ويتكيف مع البيئة بشكل مستقل، فهو روبوت ذكي.

أما الفرق بين الروبوت الذكي والروبوت الذكي المجسد، فهو أن الأخير يجب أن يكون في جسم مادي، وأن يتعلم ويتفاعل مع البيئة بشكل مستمر، ويكتسب قدرات غير مبرمجة مسبقًا، ويطور ذكاءه مع الوقت. إذا كانت قدراته ثابتة ومبرمجة مسبقًا، فهو مجرد روبوت ذكي، وليس مجسدًا.

لماذا نقول إن الذكاء المجسد هو الطريق للاقتراب من ذكاء الإنسان؟ لأن ذكاء الإنسان تطور عبر التفاعل مع البيئة، والتعلم المستمر. إذا أردنا أن نقترب من ذلك، فعلينا أن نُشبه الإنسان في التعلم والتطور، وهو ما يتحقق عبر التفاعل المستمر مع العالم.

خلال السنوات الأخيرة، تطورت نظرتي للذكاء المجسد، ففي البداية كنت متشككًا. لكن، بعد التفكير، أدركت أن ذكاء الإنسان والحيوان هو في الأساس نتاج التفاعل مع البيئة، والتعلم من التجربة. كلمة “ذكاء” تتكون من “معرفة” و"تجربة"، و"حكمة" و"فطنة" تأتي من التعلم المستمر.

لذا، فإن الذكاء المجسد هو أساسًا عملية مستمرة من التفاعل والتعلم، وإذا كانت القدرات ثابتة ومبرمجة مسبقًا، فهي ليست ذكاءً مجسدًا حقيقيًا. على سبيل المثال، ذراع روبوتي يلتقط فنجانًا، هو تفاعل، لكنه لا يتعلم من التجربة، وإذا لم يتعلم كيف يمسك بشكل أفضل، فهو مجرد أداة، وليس ذكيًا مجسدًا.

5

تكديس الحوسبة والبيانات غير مستدام

NBD: هل يمكن فهم الذكاء بشكل أساسي على أنه قدرات النماذج الكبيرة (Large Models)؟ وما هو دور النماذج الكبيرة في الذكاء المجسد؟ وهل هناك مخاطر من الاعتماد المفرط عليها؟

تان تيان نيو: هناك مفهومان يجب توضيحهما. النموذج الكبير ليس هو الذكاء الاصطناعي بذاته، والذكاء المجسد هو مسار لتطوير الذكاء الاصطناعي، وهو الطريق الأكيد للاقتراب من ذكاء الإنسان.

أما النموذج الكبير، فهو التقنية الأساسية في موجة الذكاء الاصطناعي الحالية، ويعتمد على الشبكات العصبية العميقة، التي تحاكي آلية معالجة المعلومات في الدماغ البشري، وتتعلم من كميات هائلة من البيانات. يمكن أن يُفهم على أنه شبكة عصبية اصطناعية ضخمة، ذات عدد كبير من المعاملات، وتُدرّب على بيانات ضخمة. هو مجرد وسيلة لتحقيق الذكاء الاصطناعي، وليس هو الذكاء بذاته. فمحاكاة ذكاء الإنسان لا تتطلب بالضرورة محاكاة شبكات الأعصاب البشرية، رغم أن ذلك هو الأسلوب الأكثر مباشرة.

في العام الماضي، طرحتُ رأيًا، وأراه الآن يتثبت، وهو أن الاعتماد الكامل على تكديس الحوسبة والبيانات لتطوير الذكاء الاصطناعي غير مستدام. الأسباب ثلاثة: أولًا، أن أداء النماذج يتوقف عن التحسن مع زيادة البيانات والحوسبة، أي أن العائد يتناقص؛ ثانيًا، أن الحوسبة غير مستدامة من حيث التكلفة؛ ثالثًا، أن البيانات على الإنترنت تكاد تنفد، ولا يمكن الاعتماد على المزيد منها. وكل نظام فيزيائي له حد، ويجب أن نبحث عن مسارات جديدة.

DeepSeek، الذي أحدث ضجة لأنه لم يعتمد فقط على تكديس الحوسبة والبيانات، بل ابتكر خوارزميات، واستخدم عددًا أقل من الرقائق والبيانات لتحقيق نتائج مماثلة أو أفضل.

النماذج الكبيرة لن تستمر في التوسع بشكل غير محدود، فهناك حد للفعالية الاقتصادية. لذلك، يجب أن نبحث عن مسارات أخرى، والذكاء المجسد هو أحدها، حيث لا يعتمد فقط على البيانات الموجودة على الإنترنت، بل يتفاعل مع البيئة بشكل ديناميكي، ويكتسب البيانات أثناء التفاعل، مثل استشعار المادة، والملمس، أثناء التقاط فنجان.

ارتفاع أسعار بطاقات الرسوميات هو أحد أدلة الاعتماد المفرط على الحوسبة مصدر الصورة: أرشيف وسائل الإعلام في NBD

DeepSeek حقق نجاحًا لأنه لم يعتمد فقط على تكديس الحوسبة والبيانات، بل ابتكر خوارزميات، واستخدم موارد أقل لتحقيق نتائج أفضل.

النماذج الكبيرة لن تستمر في التوسع بشكل غير محدود، فهناك حدود اقتصادية، ويجب أن نبحث عن مسارات جديدة، والذكاء المجسد هو أحدها، حيث يتفاعل مع البيئة بشكل مستمر، ويجمع البيانات أثناء العمل، مثل استشعار المادة والملمس أثناء التقاط فنجان.

6

خلال 3-5 سنوات قادمة،

التركيز على التقدم في تقنيات الاستشعار والواجهات الدماغية

NBD: خلال 3-5 سنوات، ما هي أبرز التطورات التي تتوقع أن تحدث في مجالي الذكاء الاصطناعي والذكاء المجسد؟

تان تيان نيو: أعتقد أن هناك عدة اتجاهات مهمة.

أولًا، تحقيق تقدم في البنى الأساسية وأنماط التعلم الآلي الجديدة. الاعتماد الكامل على البيانات غير مستدام، لذلك يجب استكشاف نماذج تجمع بين البيانات والقواعد. بمعنى، نستخدم القواعد لمعالجة الأجزاء الحاسمة، ونستخدم البيانات للأجزاء غير المؤكدة، ونبحث عن طرق لدمج المعرفة والبيانات، بحيث يكون هناك نظام مزدوج يدفع التطور التكنولوجي خلال السنوات الثلاث إلى الخمس القادمة.

ثانيًا، التقدم في تقنيات الاستشعار، خاصة تلك عالية الحساسية والمتعددة الوظائف، والتي تؤثر بشكل مباشر على قدرات الأدوات النهائية مثل الأذرع الذكية، وتعد أساسية للذكاء المجسد.

ثالثًا، تطوير طرق تعلم آلي جديدة، تكون منخفضة التكلفة وذات كفاءة عالية، وتقلل الاعتماد على الحوسبة والبيانات بشكل مفرط. من خلال استلهام علوم الدماغ والمعرفة الإدراكية، يمكن أن نحقق تقدمًا، ونطور أنماطًا جديدة غير تعتمد على Transformer، وتفتح مسارات جديدة غير معتمدة على النماذج الكبيرة.

بالإضافة إلى ذلك، يكتسب مفهوم الوكيل (الذكاء الاصطناعي المستقل) والتعاون بين الوكلاء أهمية كبيرة، ويجب أن نتابعها. وأيضًا، التعاون بين الإنسان والآلة، خاصة تقنيات الواجهات الدماغية، قد تشهد تطورات مهمة.

7

لتجنب فجوة الذكاء الاصطناعي الناتجة عن تفاوت الموارد

وتعزيز التوازن بين المناطق والقطاعات

NBD: ما هو رأيك في القلق السائد حول أن الذكاء الاصطناعي قد يحل محل البشر، خاصة في الوظائف اليدوية، وما هو رأيك في برامج التعليم الشامل للذكاء الاصطناعي “1+X+Y” التي تطورها جامعة نانجينغ، وهل يمكن أن تلبي احتياجات المواهب في عصر الذكاء الاصطناعي؟

تان تيان نيو: استبدال بعض الوظائف بالذكاء الاصطناعي أمر حتمي، وهو جزء من تطور التكنولوجيا الطبيعي. لكن، بشكل عام، لا يعني أن الذكاء الاصطناعي سيقضي على وظائف البشر بشكل كامل.

تقرير “مستقبل الوظائف 2025” الصادر عن المنتدى الاقتصادي العالمي يتوقع أن يُستبدل حوالي 92 مليون وظيفة بين 2025 و2030، مع خلق حوالي 170 مليون وظيفة جديدة. والخبرة التاريخية تظهر أن التقدم التكنولوجي يسبب استبدالًا محليًا، لكنه يعزز الهيكل الاقتصادي على المدى الطويل.

لكن، الوظائف الجديدة لا تضمن دائمًا أن من استُبدلوا يمكنهم أن يشغلوها. إذا لم يلتزم الناس بالتعلم المستمر، ولم يركزوا على إعادة تأهيلهم، قد يواجهون البطالة. أما إذا استعدوا مسبقًا، وركزوا على التدريب أثناء العمل، وابتكروا مناهج جديدة، فسيتمكنون من التكيف مع متطلبات السوق الجديدة.

صور لمهام التفتيش بمساعدة الإنسان والآلة مصدر الصورة: لقطة من الفيديو

لذا، اقترحت جامعة نانجينغ في تدريب المواهب “ثلاثة توافقات”: أولًا، التوافق مع متطلبات الدولة، عبر تعديل البرامج وفقًا لاحتياجات البلاد؛ ثانيًا، التوافق مع خصائص العصر، وأهمها الذكاء، حيث أطلقت عام 2024 أول مقرر إلزامي شامل للذكاء الاصطناعي، يغطي جميع التخصصات، ودرّبت المعلمين، لأن الذكاء الاصطناعي سيقضي على من لا يتعلمه؛ ثالثًا، التوافق مع تطور الطلاب، عبر التعليم المخصص.

هذه هي المبادئ الأساسية لإصلاح التعليم، وليست مجرد حيلة دعائية.

NBD: هل لديك اقتراحات أو أفكار أخرى حول مستقبل الذكاء الاصطناعي؟

تان تيان نيو: أود أن أذكر بعض النقاط المهمة:

أولًا، ضرورة الانتباه إلى التفاوت الإقليمي والصناعي في قدرات الذكاء الاصطناعي، لتجنب فجوة الذكاء الاصطناعي، التي قد تؤدي إلى تفاقم التفاوتات الاقتصادية والاجتماعية، وتزيد من التوترات.

ثانيًا، توسيع الطلب الداخلي هو المفتاح لتحفيز الاقتصاد، ويجب أن نعمل على تعزيز استثمار الذكاء الاصطناعي في الاستهلاك، وخلق سيناريوهات استهلاكية جديدة، مثل الرعاية المنزلية، والشيخوخة (خدمة كبار السن)، والتعليم (خدمة الأطفال). على سبيل المثال، إذا استطاع الروبوت المرافق أن يكون ذكيًا، وآمنًا، وسعره مناسبًا، فسيكون تطبيقًا قاتلًا (killer app). بالطبع، هناك العديد من القضايا التي يجب حلها، مثل المعايير، والأخلاقيات، والأمان، وهذه ستتطور مع التقدم.

المراسل| زهراء

المحرر| وودو

المرئيات| تشن قوان يو

التنسيق| وودو

التخطيط| يي تشي جيانغ