من "تنافس القدرة الحاسوبية" إلى "تنافس القدرة الوطنية": جينسين هوانغ ورو خانا يتحدثان عن كيف تفوز أمريكا بعصر الذكاء الاصطناعي

مقالة: أخبار Techub整理

في هذا الحوار العلني حول “قيادة الولايات المتحدة في مجال الذكاء الاصطناعي”، ناقش مؤسس ومدير شركة NVIDIA Jensen Huang، عضو الكونغرس الأمريكي Ro Khanna، والمذيع H.R. McMaster، ليس فقط حول الرقائق والنماذج والرقابة على الصادرات، بل حول قضية أكبر: عندما يصبح الذكاء الاصطناعي تقنية عامة جديدة، بماذا تعتمد دولة للحفاظ على تفوقها؟ الجواب ليس فقط في التقنية نفسها، بل في القدرات الشاملة من المواهب، والطاقة، والصناعة، ونظام الجامعات، وتصميم السياسات، والثقة الاجتماعية، والسرد الوطني.

من حيث المحتوى، يتضمن هذا الحوار على الأقل ثلاثة خطوط رئيسية: أولاً، الذكاء الاصطناعي ليس تقنية نقطة واحدة، بل هو نظام صناعي متعدد المستويات؛ ثانيًا، إذا أرادت الولايات المتحدة أن تظل في المقدمة، فلا يكفي التركيز على الابتكار المتقدم، بل يجب إعادة بناء القدرة التصنيعية، وتوسيع انتشار التقنية، وجعل المزيد من العمال العاديين يستفيدون؛ ثالثًا، في مواجهة المنافسة العالمية، خاصة مع الصين، لا يمكن للولايات المتحدة أن تكتفي بـ"إزالة المخاطر" حتى لا تعيق الابتكار، ولا أن تترك العولمة غير المنظمة تآكل صناعاتها ومجتمعها.

الأكثر إثارة للاهتمام هو أن هذا النقاش لم يقتصر على “التفاؤل التكنولوجي” أو “هلع الذكاء الاصطناعي” في ثنائية متضادة. أكد Huang أن الذكاء الاصطناعي سيعيد تشكيل الصناعات، لكن “تحويل المهام إلى أوتوماتيكية” لا يعني “اختفاء الوظائف”. وذكر Ro Khanna أن، حتى مع زيادة الإنتاجية على المدى الطويل، فإن الانتقال إلى انتشار التقنية قد يصاحبه بطالة واضحة، وتفاوت في الدخل، وعدم توازن إقليمي. لذلك، الأهم ليس هل نطور الذكاء الاصطناعي، بل كيف نطوره بطريقة أكثر شمولية للمجتمع.

الذكاء الاصطناعي ليس نموذجًا واحدًا، بل هو بنية تحتية صناعية كاملة

كرر Huang خلال الحوار أن أحد أكبر سوء الفهم حول الذكاء الاصطناعي هو اعتباره نموذجًا واحدًا أو منتجًا واحدًا. وفقًا له، الذكاء الاصطناعي هو في جوهره نظام صناعي يتكون من “خمس طبقات”: القاعدة هي الطاقة، تليها الرقائق، ثم السحابة والبنية التحتية لمصانع الذكاء الاصطناعي، ثم النماذج، وأخيرًا التطبيقات.

هذا التقييم مهم جدًا لأنه يوسع “منافسة الذكاء الاصطناعي” من قدرة النماذج إلى المنافسة على البنية التحتية الأساسية على مستوى الدولة. بمعنى آخر، هل يمكن لدولة أن تحافظ على تفوقها في عصر الذكاء الاصطناعي، لا يعتمد فقط على وجود شركات نماذج بارزة، بل على مدى توفر الكهرباء، واستدامة إمدادات الرقائق، وقوة مراكز البيانات والبنية السحابية، وازدهار بيئة النماذج، والأهم من ذلك، هل دخلت تطبيقات الذكاء الاصطناعي فعلاً في الصناعة والمجتمع، وتستخدم على نطاق واسع.

أكد Huang بشكل خاص أنه إذا كانت الولايات المتحدة قوية في الطبقات الأربع الأولى، لكن تطبيقاتها لا تنتشر، فإن دورة الصناعة بأكملها ستتوقف، ولن تتمكن التقنية من تعظيم قيمتها. هو قلق من أن المجتمع قد يرفض الذكاء الاصطناعي بسبب الخوف، أو يفرض عليه تنظيمات صارمة، مما قد يعيق الانتشار ويمنع الاستفادة الكاملة من الثورة الصناعية. إذا تم تقييد التطبيق بشكل مفرط، حتى لو كانت أمريكا أول من اخترعها، قد لا تستفيد بشكل كامل من فوائدها.

من هذا المنظور، فإن سياسة الذكاء الاصطناعي ليست فقط “إدارة المخاطر”، بل “خفض الحواجز أمام الاستخدام الفعلي”. هذه الحواجز قد تكون تنظيمية، أو نفسية، أو رأي عام. إذا صور المجتمع الذكاء الاصطناعي كتهديد بحت، بدلاً من أداة للتعلم والسيطرة، فقد يفقد فرصة انتشار التقنية بسبب الشك الذاتي.

ميزة أمريكا ليست فقط في الشركات، بل في نظام المواهب والجامعات المفتوح

قدم Ro Khanna إجابة مكملة لوجهة نظر Huang حول “لماذا لا تزال أمريكا لديها فرصة للحفاظ على تفوقها في الذكاء الاصطناعي”. يرى أن أكبر ميزة نسبية لأمريكا هي قدرتها على جذب المواهب العالمية للدراسة، والبحث، والابتكار، والتعاون، ثم يأتي بعد ذلك نظام الجامعات البحثية القوي، وثقافة الحرية الأكاديمية، والنقد، وآلية تحويل التكنولوجيا بين الجامعات والحكومة والقطاع الخاص.

في هذا النقاش، أشار Khanna بشكل خاص إلى أن العديد من الشركات الناشئة في الذكاء الاصطناعي أسسها مهاجرون، وأن العديد من الباحثين في الذكاء الاصطناعي لم يدرسو في أمريكا، لكنهم في النهاية جاءوا للمشاركة في الابتكار. هذه الآلية، “استيعاب المواهب من العالم، ثم تشكيل تعاون عالي الكثافة في الوطن”، هي أحد المصادر الأساسية لقيادة أمريكا في التكنولوجيا.

كما أشار إلى أن أهمية الجامعات البحثية لا يمكن التقليل من شأنها. إن تراكم الاستثمارات العامة في البحث الأساسي، وتدريب المواهب، ونقل التقنية، لم يكن صدفة، بل مرتبطًا بشكل وثيق بالاستثمار المستمر من قبل الدولة. بعبارة أخرى، عند مناقشة ميزة أمريكا في الذكاء الاصطناعي، لا يمكن الاكتفاء بسوق رأس المال والشركات الكبرى، بل يجب الاعتراف بالدور الأساسي للاستثمار الوطني في البحث العلمي ونظام الجامعات.

لهذا السبب، على الرغم من أن هذه المناقشة بقيادة رجل أعمال مشهور وعضو في الكونغرس، إلا أن المنطق الأساسي ليس “الشركات وحدها”، أو “الحكومة وحدها”، بل هو التعاون الثلاثي: الحكومة توفر التوجيه طويل الأمد والبيئة التنظيمية، والجامعات توفر المواهب والبحث الأساسي، والشركات تدفع نحو التصنيع والتطبيق على نطاق واسع.

إعادة التصنيع، كلمة رئيسية جديدة في منافسة الذكاء الاصطناعي

إذا كانت مناقشات السنوات الماضية تركز أكثر على القدرة الحاسوبية، والنماذج، ورأس المال، فإن هذا الحوار يبرز بشكل واضح أن “إعادة التصنيع” أصبحت جزءًا من جدول أعمال الذكاء الاصطناعي. قال Khanna بصراحة إن خطأ كبيرًا ارتكبته أمريكا في العقود الماضية هو الاعتقاد بأنها يمكن أن تركز فقط على المراكز المالية والابتكار، دون الحفاظ على قاعدة صناعية قوية. هذا لا يهدد الأمن الوطني فحسب، بل يضعف التماسك الاجتماعي، ويترك شعورًا بالحرمان في العديد من المناطق.

ذكر أن تراجع الصناعة التقليدية ليس مجرد اتجاه اقتصادي كلي، بل هو تدمير لكرامة المجتمعات، وفرص العمل، والهوية بين الأجيال. المدن والعائلات التي كانت تعتمد على المصانع، والصلب، وسلاسل التوريد، اضطرت لمواجهة واقع “إذا لم تكن في القطاع المالي أو التكنولوجي، فستخسر”. هذا الانفصال ينعكس أيضًا في غضب السياسة الأمريكية، وانقسامها، وفقدان الثقة.

لذلك، يدعو Khanna إلى نوع من “خطة مارشال” جديدة للقرن الواحد والعشرين: لا يكفي فرض رسوم جمركية، بل يجب إعادة بناء الصناعات الحيوية، وتوجيه الاستثمارات نحو المعادن النادرة، والمواد الأساسية، والأدوية، والروبوتات، والمواد المتقدمة، بحيث تتجمع قدرات استثمارية جديدة، ويعيد الحكومة، والشركات، والتقنية، والعمال تنظيم أنفسهم في مسار واحد.

في هذا السياق، قدم Huang إضافة واقعية تتوافق مع ذلك، حيث يرى أن صناعة الذكاء الاصطناعي أصبحت محركًا لإعادة التصنيع في أمريكا. مع إنشاء مصانع للذكاء الاصطناعي، والرقائق، والبنية التحتية الحاسوبية، بدأت هذه المشاريع في دفع الطلب على الوظائف في التصنيع، والبناء، والكهرباء، والأنابيب، والأدوات الدقيقة، ورفعت الأجور في هذه القطاعات. وأكد أن الشركات تخطط للاستثمار بشكل كبير في التصنيع المحلي، بشرط أن تظل البيئة الصناعية في أمريكا نشطة، ومربحة، ومحفزة للاستثمار.

هذا يعني أن الذكاء الاصطناعي ليس فقط تقنية لاستبدال العمل، بل يمكن أن يكون فرصة لإعادة بناء الاقتصاد الحقيقي، وتوفير فرص عمل إقليمية. لكن نجاحه يعتمد على السياسات التي توجه رأس المال نحو البناء طويل الأمد، وليس فقط على الربح السريع.

هل “هل يسرق الذكاء الاصطناعي الوظائف” سؤال بسيط لا يمكن الإجابة عليه بسهولة

بالنسبة لتأثير الذكاء الاصطناعي على التوظيف، فإن الجزء الأكثر انتشارًا في هذا الحوار هو رد Huang المباشر على سردية “الذكاء الاصطناعي يدمر الوظائف”. قال إن تصوير الذكاء الاصطناعي كقوة تدمر الوظائف بشكل واسع غير دقيق، بل يضر بقبول المجتمع للتقنية.

أعطى مثالًا مشهورًا: قبل سنوات، توقع بعض الباحثين في الذكاء الاصطناعي أن التصوير الإشعاعي، مع انتشار الذكاء الاصطناعي، سيجعل أطباء الأشعة غير ذوي أهمية خلال عشر سنوات. يعترف Huang أن الجزء الأول صحيح — فالذكاء الاصطناعي دخل تقريبًا كل جانب من جوانب الأشعة؛ لكن الجزء الثاني خاطئ — لم يقل عدد أطباء الأشعة، بل زاد.

لماذا؟ يوضح أن الهدف من المهنة والمهام المحددة فيها ليسا نفس الشيء. يمكن للذكاء الاصطناعي أن ي automatis بعض المهام، لكنه لا يختفي المهنة ذاتها. على العكس، عندما يزيد الكفاءة، يمكن للمؤسسات أن تخدم المزيد من المرضى، وتلبي طلبات أكثر، وتحقق إيرادات أعلى، مما يتطلب المزيد من المهنيين للمشاركة في اتخاذ القرارات، والتعاون، والخدمات.

نفس المنطق ينطبق على هندسة البرمجيات. في NVIDIA، يستخدم مهندسو البرمجيات أدوات ذكاء اصطناعي بشكل واسع، والنتيجة ليست استبدال المهندسين، بل أن “المهندسين الأكثر إتقانًا لاستخدام الذكاء الاصطناعي” أصبحوا أكثر نجاحًا، ويمكن للفريق أن ينجز مشاريع أكثر بسرعة. بمعنى آخر، الذكاء الاصطناعي يغير تنظيم العمل وحدود الإنتاجية، وليس مجرد تقليل الوظائف.

لكن Khanna يضيف تصحيحًا ضروريًا: هو لا ينكر أن على المدى الطويل، ستخلق التكنولوجيا طلبات ووظائف جديدة، لكن التاريخ يُظهر أن زيادة الإنتاجية لا توزع بشكل عادل تلقائيًا. عملية انتشار التقنية غالبًا ما تصاحب بطالة، وتفاوت في الدخل، وفئات لا تستفيد من العوائد لفترة طويلة.

لذلك، السياسات المسؤولة ليست فقط تكرار شعار “التقنية ستخلق وظائف”، بل يجب أن تضع في الاعتبار خلال مرحلة الاعتماد: هل للعمال القدرة على المساومة؟ هل يمكنهم الاستفادة من زيادة الإنتاجية؟ كيف يحصل الشباب والعاملون في الوظائف الابتدائية على فرص جديدة؟ هل يمكن دعم الفئات الأكثر تأثرًا خلال الانتقال بالتدريب، والحماية، وإعادة التوظيف؟

هذا يفسر لماذا يصف Khanna نفسه بـ"مُدافع عن الديمقراطية في الذكاء الاصطناعي"، وليس “مُحطمًا” أو “مُعجلًا”. جوهره ليس معارضة الذكاء الاصطناعي، بل معارضة ترك فوائده للطبقة الرأسمالية فقط، وتحمل التكاليف من قبل العمال العاديين.

الخطر الحقيقي ليس الذكاء الاصطناعي نفسه، بل أن قلة من الناس فقط من يستخدمه

قدم Huang حكمًا تمثيليًا جدًا حول التوظيف: معظم الناس قد لا يخسرون أمام الذكاء الاصطناعي، لكنهم قد يخسرون أمام من يستخدمونه. الهدف ليس إثارة القلق، بل توجيه الانتباه إلى اتجاه انتشار التقنية — بدلاً من الخوف من الذكاء الاصطناعي، من الأفضل أن يتعلم المزيد من الناس كيف يستخدمونه.

يرى أن الذكاء الاصطناعي أصبح من أسرع التقنيات اعتمادًا في التاريخ، بسبب انخفاض حاجز الاستخدام مقارنة بالتقنيات الأساسية السابقة. لا يحتاج الناس إلى أن يكونوا مهندسي شرائح أو باحثين في الخوارزميات، بل يمكنهم في سياقات عملهم أن يستخدموا الذكاء الاصطناعي لتعزيز قدراتهم. ويضرب مثالًا: نجار عادي يمكنه، بمساعدة الذكاء الاصطناعي، أن يعبر عن تصميمه بشكل أفضل، ويصبح أكثر قربًا من مهندس معماري أو مصمم داخلي.

المنطق هنا هو أن القيمة الاجتماعية الكبرى للذكاء الاصطناعي ليست حصر المعرفة في المؤسسات الكبرى، بل هو تسريب القدرات المعرفية والتعبيرية ذات العتبة العالية إلى المزيد من الناس. عندما يتمكن المزيد من العمال العاديين، والمبادرين، والطلاب من إنجاز أعمال أكثر تعقيدًا بمساعدة الذكاء الاصطناعي، فإن الفوائد التقنية ستنتشر بشكل أوسع.

ويربط Khanna هذا بـ"عقد اجتماعي" مجتمعي، حيث يعتقد أن المجتمع الأمريكي اليوم يفتقر إلى الثقة في الذكاء الاصطناعي، ليس فقط بسبب نقص الفهم، بل بسبب فقدان الثقة في المؤسسات النخبوية، وعدم تصديق أن الثورة التقنية ستوفر فرصًا للجميع. لإصلاح هذا، لا يكفي الترويج، بل يتطلب خطط توظيف واضحة، وتدريب مهني، واستثمارات إقليمية، والتزام عام.

بين الصين والعولمة والتنظيم، أمريكا بحاجة إلى “طريق وسط”

موضوع حساس آخر في هذا الحوار هو كيف تتعامل أمريكا مع الصين وسلسلة التوريد العالمية. كانت مواقف Huang واضحة جدًا: العالم مترابط، وسلسلة صناعة الذكاء الاصطناعي ليست نظامًا يمكن أن تغلقه دولة واحدة بالكامل، وأي محاولة لـ"إغلاق كل شيء" قد تؤدي إلى عواقب غير متوقعة وخطيرة.

أكد مرارًا أن الذكاء الاصطناعي ليس منتجًا نقطة واحدة، بل هو نظام معقد متشابك في سلاسل التوريد العالمية. من الطاقة، والمعادن، والمعدات، إلى التصنيع، تعتمد أمريكا على دول أخرى، بما في ذلك الصين. لذلك، لا يمكن أن تكون السياسات مبنية على مواقف عاطفية أو تبسيطية، بل يجب تقييم التداعيات طويلة المدى، والتفاعلات، والتوازن في النظام الصناعي.

وافق Khanna على ذلك، لكنه أضاف أن أمريكا لا يمكن أن تتجه نحو الانفصال التام، وأن الاعتماد المفرط على العولمة غير مستدام. يجب أن تعيد بناء “نظام أكثر حدوده”، بحيث تعترف بمخاطر احتكار الصين لبعض الموارد والمراحل، وتعمل على إعادة التوازن، وتطوير القدرات المحلية. وفي الوقت نفسه، لا ينبغي أن تتجه إلى معاداة الصين أو رفض التعاون، بل إلى سياسة توازن.

قدم Huang تذكيرًا مهمًا جدًا: أن معارضة المنافسة الصينية لا يجب أن تتحول إلى معاداة للصينيين أو للمهاجرين، لأن أحد أصول أمريكا الأساسية هو أن “أفضل المواهب من جميع أنحاء العالم تريد أن تأتي هنا”. إذا حولت أمريكا سردية المنافسة إلى عداوة للهوية، فإنها تضر أكثر من غيرها، وتفقد جاذبيتها للمواهب، وتضر بـ"حلم أمريكا".

وفيما يخص التنظيم، لا يختلف الطرفان كثيرًا. يطالب Khanna بوضع قواعد معتدلة ودقيقة، تضمن أن تظل الذكاء الاصطناعي الأمريكية منافسة، وفي الوقت نفسه، تحظى بثقة السوق العالمية. أما Huang، فيركز على تنظيم التطبيقات وسياقات الاستخدام، ويحذر من تنظيم التقنيات الأساسية بسرعة مفرطة، قبل أن تتضح معالمها.

باختصار، لا يدعمان طرفا الحوار طرفي التطرف: لا حرية مطلقة، ولا تنظيمًا قاسيًا، بل توازن ديناميكي بين إدارة المخاطر، وتطوير الصناعة، والمنافسة العالمية.

الحوار الحقيقي هو سردية وطنية جديدة

لو فُهم هذا الحوار فقط على أنه “ندوة سياسة للذكاء الاصطناعي”، لكان ذلك تقليلًا من أهميته. على العكس، هو يناقش بشكل أعمق: هل يمكن للولايات المتحدة، في لحظة إعادة تشكيل الذكاء الاصطناعي للاقتصاد والمجتمع، أن تبني سردية وطنية تجعل الغالبية يعتقدون أنهم يشاركون في المستقبل؟

كرر Khanna أن أحد أكبر مشاكل أمريكا اليوم هو فقدان الثقة. الناس لم يعودوا يعتقدون أنهم يشاركون في النمو، أو أن المؤسسات الوطنية تضع مصالح العمال العاديين في المقام الأول، أو أن “حلم أمريكا” لا يزال قائمًا للأجيال القادمة. لذلك، يقترح أن يستخدم الذكاء الاصطناعي كفرصة لإعادة التفكير في الهدف الأسمى للتقنية — ليس فقط في تحقيق الاختراقات، بل في بناء مجتمع أكثر تماسكًا، وأكثر تنوعًا، يمنح الجميع شعورًا بالأمان والفرص.

أما Huang، من وجهة نظر رجل أعمال، فيقدم ردًا ملهمًا آخر. يرى أن الآن هو أحد أفضل الأوقات للشباب للدخول إلى المجتمع، واستخدام الذكاء الاصطناعي، والمشاركة في ريادة الأعمال، وإعادة تشكيل الصناعات. لأن الثورة التقنية الحالية ليست مجرد إصلاح في العالم القديم، بل إعادة ضبط لصناعة الحوسبة، وإعادة تشكيل جميع القطاعات المبنية على الحوسبة. بالنسبة للطلاب والمهنيين الشباب، هذا يعني فرصًا متساوية غير مسبوقة.

من هذا المنطلق، فإن أهم قواسم الإجماع في هذا الحوار هو أن “الولايات المتحدة، إذا أرادت أن تفوز، يجب أن تجعل المزيد من الناس يفوزون”. القيادة في عصر الذكاء الاصطناعي ليست فقط في امتلاك أفضل الرقائق، أو أكبر رأس مال، أو أرقى النماذج، بل في القدرة على إعادة نسج التقنية، والصناعة، والتعليم، والتصنيع، والحكم، والثقة الاجتماعية في مشروع مجتمعي واحد.

وهذا ربما هو الدرس الأهم الذي يتركه هذا الحوار للعالم: المنافسة في الذكاء الاصطناعي، على السطح، هي سباق بين شركات ودول، لكن جوهرها هو بناء نظام قدرات وطني أكثر تكاملًا، وأكثر انفتاحًا، وأكثر مرونة. والقرار الحقيقي للفوز غالبًا لا يكون في الشعارات العالية، بل في الإجابة على ثلاثة أسئلة: من يبتكر؟ من يصنع؟ ومن يستفيد؟