هل تجعل الذكاء الاصطناعي الخبراء أغبى بشكل متزايد؟ أحدث دراسة في Nature: انخفاض معدل اكتشاف الأخطاء من قبل الأطباء بنسبة 6%، وتقليل درجات اختبار المهندسين بمقدار 17 نقطة

دراسات تنظير القولون في بولندا تظهر أن الأطباء بعد إدخال المساعدة بالذكاء الاصطناعي، عند إيقاف تشغيل الذكاء الاصطناعي، انخفض معدل اكتشاف الأورام الحميدة من 28.4% إلى 22.4%؛ وأظهرت تجربة عشوائية مضبوطة أجرتها شركة Anthropic على 52 مهندس برمجيات مبتدئ أن مجموعة الذكاء الاصطناعي حصلت على متوسط 50 نقطة في الاختبار اللاحق، مقابل 67 نقطة للمجموعة اليدوية، والفارق يعادل مستويين من الحروف الأبجدية.
(مقدمة: دراسة Anthropic: التخصص في المجال أكثر تأثيرًا من القدرة على كتابة البرمجيات في نتائج توليد كود Claude)
(معلومات إضافية: 80% من كود Claude مكتوب من قبل نفسه، وAnthropic تدعو إلى "آلية توقف عالمية للتصميم" هل هي جدية؟)

فهرس المقال

تبديل

• بعد إيقاف الأطباء للذكاء الاصطناعي، انخفض معدل الاكتشاف بمقدار 6 نقاط مئوية
• تجربة أجرتها شركة Anthropic بنفسها، والنتائج ليست جيدة
• تدهور المهارات ليس تحذيرًا خياليًا، بل هو الحالة الحالية

بعد استخدام الأطباء للذكاء الاصطناعي، عند عدم وجود المساعدة، يفوتون المزيد من الأورام. بعد استخدام المهندسين للذكاء الاصطناعي، انخفضت درجات الاختبار اللاحق بمقدار 17 نقطة. هذان الرقمين مستمدان من دراستين مراجعتين من قبل الأقران نُشرتا في عام 2026، وغطتهما مجلة Nature في 21 يونيو.

تُظهر النتائج أن أدوات الذكاء الاصطناعي، مع تحسين الكفاءة على المدى القصير، تهاجم بشكل منهجي القدرة الأساسية للبشر على الأداء. قال الباحث في كلية الطب بجامعة أوسلو، يويشي مورى: "لا يوجد حاليًا حل مثبت لمواجهة تدهور المهارات، ويجب أن يكون هذا الموضوع من أكثر الموضوعات بحثًا في العشر سنوات القادمة."

بعد إيقاف الأطباء للذكاء الاصطناعي، انخفض معدل الاكتشاف بمقدار 6 نقاط مئوية

اختارت تجربة ACCEPT في بولندا موضوع دراسة صارم جدًا: جميع الأطباء المشاركين أكملوا على الأقل 2000 فحص تنظير قولوني، وهم أطباء متخصصون ذوو خبرة سريرية كاملة، وليسوا متدربين. صممت الدراسة بحيث يمكن للأطباء استخدام أدوات المساعدة بالذكاء الاصطناعي في أيام معينة، حيث تقوم الأنظمة بتحليل صور الأمعاء تلقائيًا وتحديد المناطق المشبوهة بالأورام الحميدة، وأيام أخرى لا يمكنهم استخدامها. نُشرت النتائج في مجلة "刺胳針腸胃肝膽科學".

قبل إدخال الذكاء الاصطناعي، كانت نسبة اكتشاف الأورام الحميدة بين هؤلاء الأطباء 28.4%. بعد إدخال الذكاء الاصطناعي، انخفضت في الجلسات التي لم يُساعد فيها الذكاء الاصطناعي، إلى 22.4%، أي أقل بمقدار 6 نقاط مئوية.

تشير الدراسة إلى أن الاستخدام المستمر لأدوات الذكاء الاصطناعي يجعل الأطباء "عند اتخاذ القرارات الإدراكية بدون مساعدة الذكاء الاصطناعي، يصبحون أقل حماسًا، وأقل تركيزًا، وأقل مسؤولية عن النتائج". وعلق الدكتور روبرت واتشر من جامعة كاليفورنيا في سان فرانسيسكو بشكل مباشر: حتى المهنيين ذوي المهارات العالية قد يتراجعون تدريجيًا في مهنتهم بسبب الاعتماد على أدوات الذكاء الاصطناعي.

هذه الآلية ليست صعبة الفهم. عندما يتولى الذكاء الاصطناعي مهمة "البحث عن الشذوذ" على المدى الطويل، يتم إعادة تدريب نمط توزيع انتباه الأطباء؛ وعند إزالة الدعم، يصعب على الدماغ الذي اعتاد على "انتظار أن يخبرني الذكاء الاصطناعي" أن يعود تلقائيًا إلى حالة اليقظة العالية.

تجربة شركة Anthropic نفسها، والنتائج ليست جيدة

نُشرت تجربة عشوائية مضبوطة من قبل الباحثة Judy Hanwen Shen وAlex Tamkin في 29 يناير 2026. كانت الدراسة على 52 مهندس برمجيات مبتدئ، وطُلب منهم جميعًا تعلم حزمة بايثون الجديدة "Trio". يمكن للجميع البحث عبر الإنترنت وقراءة المستندات الرسمية؛ ونصفهم تم تزويدهم بمساعد ذكاء اصطناعي إضافي.

متوسط درجات مجموعة الذكاء الاصطناعي كان 50%، مقابل 67% للمجموعة اليدوية، والفارق 17 نقطة مئوية، وهو ما يعادل مستويين من التقييم الأكاديمي. ماذا عن الكفاءة الزمنية؟ أنجزت مجموعة الذكاء الاصطناعي المهمة في المتوسط أسرع بحوالي دقيقتين، ولم تكن النتيجة ذات دلالة إحصائية. بمعنى آخر، ما حصل عليه المهندسون هو: التضحية بـ 17 نقطة من الفهم العميق، مقابل توفير دقيقتين من الوقت الظاهري.

الأكثر تدهورًا هو قدرة التصحيح. وأشارت Shen وTamkin إلى خطورة ذلك، حيث أن اكتشاف الأخطاء التي يولدها الذكاء الاصطناعي لا يزال أحد أهم الوظائف التي تتطلب إشرافًا بشريًا. إذا تدهورت قدرة المهندسين على التصحيح بسبب الاعتماد الطويل على الذكاء الاصطناعي، فسيكون من الصعب اكتشاف أخطائه، مما يشكل حلقة مفرغة من التدهور.

كما كشفت التجربة عن تفصيل مهم: المهندسون الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي في "استكشاف المفاهيم" حصلوا على درجات تتجاوز 65%؛ أما المهندسون الذين أوكلوا مهمة "توليد الكود" بالكامل للذكاء الاصطناعي، فكانت درجاتهم أقل من 40%. هل الذكاء الاصطناعي أداة استكشاف أم بديل للإنتاج؟ الفرق هو 25 نقطة مئوية.

تدهور المهارات ليس تحذيرًا خياليًا، بل هو الحالة الحالية

هاتان الدراستان لا تسألان "هل الذكاء الاصطناعي مفيد؟"، بل تسألان "كم يتبقى من قدرات الأشخاص الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي على المدى الطويل عندما لا يكون متاحًا لهم". والإجابة على هذا السؤال بدأت تظهر في البيانات القابلة للقياس.

حتى الآن، لا يوجد توافق في الأوساط الأكاديمية حول "أفضل تكرار لاستخدام الذكاء الاصطناعي"، ولا حول "كيفية الحفاظ على المهارات الأساسية في بيئة الذكاء الاصطناعي" مع وجود تدابير مثبتة. وقال مورى إن هذا سيكون من أكثر الموضوعات بحثًا في العشر سنوات القادمة، وليس من المبالغة أن نراه كذلك، لأن سرعة تدهور المهارات قد تتجاوز سرعة البحث والدراسة.