البحث والتطوير
النمو الهائل في المنشورات
شهد الاهتمام الأكاديمي بالذكاء الاصطناعي والناتج العلمي فيه نموًا غير مسبوق. على مدى العقد الممتد من 2013 إلى 2023، تضاعف عدد المنشورات العلمية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي بأكثر من الضعف، حيث ارتفع من 102,000 إلى 242,000 منشورًا. علاوة على ذلك، ارتفعت مكانة الذكاء الاصطناعي في علوم الكمبيوتر، حيث يمثل 41.8% من جميع المنشورات في هذا المجال، مقارنة بـ 21.6% فقط قبل عقد من الزمن. يشير هذا التوسع الملحوظ إلى الأهمية المتزايدة للذكاء الاصطناعي ودمجه في مختلف التخصصات العلمية.
طفرة في براءات الاختراع
ازداد عدد براءات الاختراع المتعلقة بالذكاء الاصطناعي بشكل كبير، مما يسلط الضوء على الابتكار والاهتمام التجاري في هذا المجال. في عام 2010، تم تسجيل 3,833 براءة اختراع للذكاء الاصطناعي في جميع أنحاء العالم؛ بحلول عام 2023، ارتفع هذا الرقم إلى 122,511، مما يمثل زيادة مذهلة قدرها 32 ضعفًا. شهد العام الماضي وحده نموًا بنسبة 29.6% في براءات اختراع الذكاء الاصطناعي، مما يؤكد على الوتيرة السريعة للتقدم التكنولوجي والدافع لتأمين الملكية الفكرية في هذا المجال التنافسي.
القادة العالميون في براءات اختراع الذكاء الاصطناعي
تهيمن الصين على المشهد العالمي لبراءات اختراع الذكاء الاصطناعي، حيث تمتلك 69.7% من جميع براءات الاختراع. يؤكد هذا التفوق على التركيز الاستراتيجي للصين واستثماراتها في تقنيات الذكاء الاصطناعي. في حين أن الصين تتصدر الأرقام المطلقة، تبرز كوريا الجنوبية ولوكسمبورغ فيما يتعلق ببراءات اختراع الذكاء الاصطناعي للفرد الواحد، مما يدل على التزامهما بتعزيز الابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي داخل مجتمعاتهما.
التقدم في تكنولوجيا رقائق الذكاء الاصطناعي
تتطور تكنولوجيا رقائق الذكاء الاصطناعي بسرعة، حيث تزداد سرعات الرقائق بنسبة 43% سنويًا، مما يعني أنها تتضاعف فعليًا كل 1.9 سنة. تشير وتيرة التحسين هذه إلى السعي الدؤوب للحصول على قوة حسابية أعلى لدعم نماذج الذكاء الاصطناعي المعقدة بشكل متزايد. تتحسن كفاءة الطاقة أيضًا، مع زيادة سنوية بنسبة 40%، بينما تنخفض تكلفة رقائق الذكاء الاصطناعي بمتوسط 30% سنويًا، مما يجعل الذكاء الاصطناعي أكثر سهولة من حيث التكلفة وقابل للتطبيق اقتصاديًا لمجموعة واسعة من التطبيقات.
سد الفجوة بين النماذج المغلقة والمفتوحة
تتضاءل فجوة الأداء بين نماذج الذكاء الاصطناعي الاحتكارية (المغلقة) ومفتوحة المصدر. في بداية عام 2024، تمتعت النماذج المغلقة المتقدمة مثل GPT-4 بميزة أداء بنسبة 8% على النماذج المفتوحة. بحلول فبراير 2025، تقلصت هذه الفجوة إلى 1.7% فقط، مما يشير إلى أن مبادرات المصادر المفتوحة تلاحق بسرعة من حيث القدرات والأداء.
سباق الحوسبة الفائقة
تشتد المنافسة في قدرات الحوسبة الفائقة بين الولايات المتحدة والصين. في أواخر عام 2023، تفوقت نماذج الذكاء الاصطناعي الأمريكية على نظيراتها الصينية بنسبة 17.5-31.6% عبر معايير مختلفة. ومع ذلك، بحلول نهاية عام 2024، تقلص فرق الأداء هذا إلى الصفر، مما يشير إلى أن الصين تسد الفجوة بسرعة في براعة الحوسبة الفائقة.
الأداء التقني
مكاسب كبيرة في الأداء
أظهرت نماذج الذكاء الاصطناعي تحسينات كبيرة في الأداء على مدار العام الماضي. في معيار MMMU (فهم اللغة متعددة المهام الضخمة)، تحسنت نماذج الذكاء الاصطناعي بنسبة 18.8%. زاد أداء GPQA (الإجابة على الأسئلة ذات الأغراض العامة) بنسبة 48.9%. والأهم من ذلك، أن SWE-bench (معيار هندسة البرمجيات)، الذي يقيس قدرة الذكاء الاصطناعي على أداء مهام تطوير البرمجيات الواقعية، شهد تحسنًا كبيرًا من 4.4% إلى 71.7%.
صعود النماذج الصغيرة ولكن القوية
في عام 2022، حقق نموذج PaLM، بـ 540 مليار معلمة، درجة 60% في معيار MMLU (فهم اللغة متعددة المهام الضخمة). بحلول عام 2024، طابق Phi-3-mini من Microsoft، بـ 3.8 مليار معلمة فقط، هذا الأداء. يوضح هذا الإنجاز أن النماذج الأصغر يمكن أن تحقق أداءً قابلاً للمقارنة مع عدد أقل بكثير من المعلمات، مما يدل على التقدم في كفاءة النموذج وهندسته. حقق Phi-3-mini نفس مستوى أداء PaLM ولكن مع 142 مرة أقل من المعلمات.
الوكلاء العالميون
عند معالجة المهام القصيرة (حتى ساعتين)، يكون كبار وكلاء الذكاء الاصطناعي أسرع بأربعة أضعاف من البشر. ومع ذلك، عندما يمتد وقت المهمة إلى 32 ساعة، لا يزال البشر يتفوقون على وكلاء الذكاء الاصطناعي بنسبة 2:1. يسلط هذا التباين الضوء على القيود الحالية للذكاء الاصطناعي في التعامل مع المهام المعقدة طويلة الأمد التي تتطلب اهتمامًا مستمرًا وقدرة على التكيف.
اختراق في توليد الفيديو
أصبحت OpenAI (SORA) و Stability AI (Stable Video Diffusion 3D/4D) و Meta (Movie Gen) و Google DeepMind (Veo 2) قادرة الآن على إنشاء محتوى فيديو عالي الجودة. تمثل هذه التطورات علامة فارقة في قدرة الذكاء الاصطناعي على إنشاء وسائط مرئية واقعية وجذابة.
الروبوتات البشرية
أطلقت Figure AI روبوتات بشرية مصممة للعمل في بيئات المستودعات. يمثل هذا النشر خطوة مهمة نحو دمج الروبوتات في القوى العاملة، لا سيما في الصناعات التي تتطلب عملًا بدنيًا ومهام متكررة.
التقدم في الفهم متعدد الوسائط
تعمل نماذج الذكاء الاصطناعي على تحسين قدرتها على فهم البيانات متعددة الوسائط والاستدلال بشأنها، مثل الصور ومقاطع الفيديو. زادت الدقة في مهام مثل VCR (الإجابة على الأسئلة المرئية) و MVBench (MovieBench لفهم الفيديو) بنسبة 14-15% على مدار العام الماضي. ومع ذلك، لا تزال التحديات قائمة في المجالات التي تتطلب استدلالًا وتخطيطًا متعدد المستويات، مما يشير إلى وجود مجال لمزيد من التحسين.
الذكاء الاصطناعي المسؤول
معايير RAI
يكتسب تطوير معايير الذكاء الاصطناعي المسؤول (RAI) زخمًا، مع ظهور مبادرات مثل HELM Safety و AIR-Bench. ومع ذلك، لا يزال هناك نقص في المعايير الموحدة لتقييم السلامة والعدالة والآثار الأخلاقية لأنظمة الذكاء الاصطناعي.
تتبع الحوادث
ارتفع عدد الحوادث المبلغ عنها التي تتضمن مشكلات متعلقة بالذكاء الاصطناعي إلى 233 في عام 2024، بزيادة قدرها 56.4% مقارنة بعام 2023. يسلط هذا الارتفاع الضوء على الوعي المتزايد بالمخاطر المحتملة للذكاء الاصطناعي والحاجة إلى تدابير سلامة وأنظمة مراقبة قوية.
إدارة المخاطر والتنظيم
كشف استطلاع للشركات أن 64% قلقون بشأن عدم الدقة في أنظمة الذكاء الاصطناعي، و 63% قلقون بشأن الامتثال للوائح، و 60% قلقون بشأن مخاطر الأمن السيبراني. على الرغم من هذه المخاوف، لا تتخذ جميع الشركات تدابير استباقية لمواجهة هذه التحديات، مما يشير إلى الحاجة إلى مزيد من الوعي والعمل.
الكشف عن التحيز
لا تزال نماذج الذكاء الاصطناعي تظهر تحيزات، مثل ربط النساء بمجالات العلوم الإنسانية والرجال بالأدوار القيادية. تؤكد هذه التحيزات على أهمية معالجة العدالة والشمولية في تطوير الذكاء الاصطناعي لمنع إدامة الصور النمطية المجتمعية.
التركيز الأكاديمي
يركز المجتمع الأكاديمي بشكل متزايد على الذكاء الاصطناعي المسؤول، حيث زاد عدد المنشورات حول هذا الموضوع بنسبة 28.8% من 992 إلى 1278 بين عامي 2023 و 2024. يعكس هذا النمو اعترافًا متزايدًا بالآثار الأخلاقية والاجتماعية للذكاء الاصطناعي والالتزام بتطوير تقنيات ذكاء اصطناعي أكثر مسؤولية وفائدة.
الاقتصاد
اتجاهات الاستثمار
بلغ الاستثمار الخاص في الذكاء الاصطناعي 252.3 مليار دولار في عام 2024، بزيادة قدرها 13 ضعفًا مقارنة بعام 2014. يؤكد هذا الارتفاع في الاستثمار على الاعتراف المتزايد بالإمكانات الاقتصادية للذكاء الاصطناعي والدافع للاستفادة من قدراته التحويلية.
استثمار الذكاء الاصطناعي التوليدي
ارتفع التمويل المخصص للذكاء الاصطناعي التوليدي إلى 33.9 مليار دولار، بزيادة سنوية قدرها 18.7%. يمثل الذكاء الاصطناعي التوليدي الآن أكثر من 20% من جميع الاستثمارات الخاصة في الذكاء الاصطناعي، مما يسلط الضوء على الاهتمام الشديد والنمو السريع في هذا المجال الفرعي.
قادة رأس المال الاستثماري
تتصدر الولايات المتحدة العالم في استثمارات رأس المال الاستثماري في الذكاء الاصطناعي، حيث تم استثمار 109.1 مليار دولار. هذا الرقم أكبر بـ 12 مرة من مبلغ 9.3 مليار دولار في الصين و 24 مرة أكبر من مبلغ 4.5 مليار دولار في المملكة المتحدة، مما يؤكد هيمنة الولايات المتحدة في استثمارات الذكاء الاصطناعي.
اعتماد الذكاء الاصطناعي
نما اعتماد تقنيات الذكاء الاصطناعي من قبل الشركات من 55% إلى 78%. شهد اعتماد الذكاء الاصطناعي التوليدي أيضًا نموًا كبيرًا، حيث ارتفع من 33% إلى 71%. تسلط هذه الأرقام الضوء على التكامل المتزايد للذكاء الاصطناعي في العمليات التجارية عبر مختلف الصناعات.
المكاسب الاقتصادية
تفيد الشركات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي بتحقيق فوائد اقتصادية كبيرة. لاحظت 49% وفورات في التكاليف في عمليات الخدمة، بينما شهدت 71% نموًا في الإيرادات في مجال التسويق والمبيعات. تشير هذه النتائج إلى القيمة الاقتصادية الملموسة التي يمكن أن يوفرها الذكاء الاصطناعي للشركات.
نشر الروبوتات
قامت الصين بتركيب أكثر من 276,300 روبوت صناعي، وهو ما يمثل 51.1% من السوق العالمية في عام 2023. يوضح هذا النشر التزام الصين بالأتمتة واستخدام الروبوتات في التصنيع والصناعات الأخرى.
استثمار قطاع الطاقة
استثمرت Microsoft 1.6 مليار دولار في الطاقة النووية لدعم متطلبات الطاقة لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي. تستثمر Google و Amazon أيضًا في حلول الطاقة للذكاء الاصطناعي، مما يسلط الضوء على استهلاك الطاقة المتزايد لأنظمة الذكاء الاصطناعي والحاجة إلى مصادر طاقة مستدامة.
مكاسب الإنتاجية
يعمل الذكاء الاصطناعي على تضييق الفجوة في الإنتاجية بين الموظفين ذوي المهارات العالية والمنخفضة. تتراوح مكاسب الكفاءة من 10-45%، لا سيما في الدعم وتطوير البرمجيات والمهام الإبداعية. تشير هذه المكاسب إلى أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يزيد من القدرات البشرية ويحسن الإنتاجية الإجمالية للقوى العاملة.
العلوم والطب
LLMs في البيئات السريرية
تظهر نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) واعدة في البيئات السريرية. حقق نموذج o1 درجة 96% في اختبار MedQA، الذي يقيم القدرة على الإجابة على الأسئلة الطبية، وهو ما يمثل تحسنًا بنسبة 28.4% منذ عام 2022.
التقدم في هندسة البروتين
حققت نماذج مثل ESM3 (Evolutionary Scale Modeling v3) و AlphaFold 3 (الذي يمثل هيكل الجزيئات) دقة غير مسبوقة في التنبؤ بهيكل البروتين. تتيح هذه التطورات اكتشافات جديدة في اكتشاف الأدوية والتكنولوجيا الحيوية.
القدرات التشخيصية
أظهر GPT-4 القدرة على تشخيص الحالات الطبية المعقدة بشكل أفضل من الأطباء في بعض الحالات. ومع ذلك، لا يزال النهج “الإنسان + الذكاء الاصطناعي” أكثر فعالية من الإنسان أو الذكاء الاصطناعي وحده، مما يسلط الضوء على أهمية الجمع بين الخبرة البشرية وقدرات الذكاء الاصطناعي.
البيانات الاصطناعية
تستخدم البيانات الاصطناعية لحماية خصوصية المرضى وتسريع تطوير أدوية جديدة. يسمح هذا النهج للباحثين بتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على بيانات واقعية دون المساس بالمعلومات الحساسة.
أدوات الكتابة بالذكاء الاصطناعي
توفر أدوات الكتابة بالذكاء الاصطناعي للأطباء ما يصل إلى 20 دقيقة في اليوم وتقلل من الإرهاق بنسبة 26%. يمكن لهذه الأدوات أتمتة المهام الإدارية وتحسين كفاءة مقدمي الرعاية الصحية.
الاعتراف بمساهمات الذكاء الاصطناعي
مُنحت جائزة نوبل في الكيمياء لعام 2024 إلى Hassabis و Jumper عن AlphaFold، بينما حصل Hopfield و Hinton على جائزة نوبل في الفيزياء لمساهماتهما في مبادئ التعلم العميق. تعترف هذه الجوائز بالتأثير الكبير للذكاء الاصطناعي على البحث والاكتشاف العلمي.
السياسة
تشريعات الذكاء الاصطناعي
ارتفع عدد القوانين المتعلقة بالذكاء الاصطناعي في الولايات الأمريكية إلى 131، مقارنة بقانون واحد فقط في عام 2016. يعكس هذا النمو الاهتمام المتزايد بالآثار القانونية والتنظيمية لتقنيات الذكاء الاصطناعي.
لوائح التزييف العميق
حظرت 24 ولاية أمريكية التزييف العميق، بعد أن كانت خمس ولايات فقط تفعل ذلك في السابق. تهدف هذه الحظر إلى منع انتشار المعلومات المضللة وحماية الأفراد من التعرض للتحريف في مقاطع الفيديو أو التسجيلات الصوتية التي تم التلاعب بها.
ضوابط التصدير
شددت الولايات المتحدة ضوابط التصدير على الرقائق والبرامج إلى الصين. تهدف هذه الضوابط إلى الحد من وصول الصين إلى التقنيات المتقدمة وإبطاء تقدمها في تطوير الذكاء الاصطناعي.
الأسلحة ذاتية التشغيل
يناقش مجلس الأمن التابع للأمم المتحدة مخاطر الأسلحة ذاتية التشغيل، والمعروفة أيضًا باسم “الروبوتات القاتلة”. تمثل وزارة الدفاع الأمريكية أكبر حصة من الإنفاق على الذكاء الاصطناعي، بينما تستثمر أوروبا الأقل في الذكاء الاصطناعي للدفاع، مما يسلط الضوء على الأولويات المختلفة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
التعليم
تعليم علوم الكمبيوتر
تتوفر دورات في علوم الكمبيوتر في 60% من المدارس الأمريكية. يهدف هذا التوسع إلى إعداد الطلاب للطلب المتزايد على مهارات الذكاء الاصطناعي في القوى العاملة.
استعداد المعلمين
يعتقد 81% من المعلمين أنه يجب تدريس أساسيات الذكاء الاصطناعي في المدارس، لكن أقل من نصفهم يشعرون بالثقة في قدرتهم على تدريس التعلم الآلي (ML) ونماذج اللغة الكبيرة (LLMs). تسلط هذه الفجوة الضوء على الحاجة إلى تدريب المعلمين والتطوير المهني في تعليم الذكاء الاصطناعي.
برامج الدراسات العليا
تضاعف تقريبًا عدد درجات الماجستير في الذكاء الاصطناعي في الولايات المتحدة بين عامي 2022 و 2023. تتصدر الولايات المتحدة إنتاج متخصصي تكنولوجيا المعلومات، مما يؤكد مكانتها كمركز لمواهب الذكاء الاصطناعي.
التحديات
هناك نقص في المعلمين والمواد اللازمة لتعليم الذكاء الاصطناعي. غالبًا ما تفتقر المناطق الريفية إلى الوصول إلى الإنترنت والكهرباء، مما يحد من الوصول إلى تعليم وموارد الذكاء الاصطناعي.
الرأي العام
التفاؤل
ارتفع عدد الأشخاص الذين يرون خيرًا أكثر من ضرر في الذكاء الاصطناعي من 52% في عام 2022 إلى 55% في عام 2024. تشير هذه الزيادة إلى تزايد قبول الجمهور وفهمه لتقنيات الذكاء الاصطناعي.
مستقبل العمل
يعتقد 60% من الناس أن الذكاء الاصطناعي سيغير وظائفهم في السنوات الخمس المقبلة، لكن 36% فقط يخشون الاستبدال. تشير هذه النتيجة إلى أنه في حين أن الناس يدركون التأثير المحتمل للذكاء الاصطناعي على القوى العاملة، إلا أن معظمهم ليسوا قلقين بشكل مفرط بشأن إزاحة الوظائف.
المركبات ذاتية القيادة
لا يزال 61% من الأمريكيين خائفين من السيارات ذاتية القيادة، مقارنة بـ 68% في عام 2023. يسلط هذا القلق الضوء على الحاجة إلى مزيد من التثقيف والتوعية العامة بشأن سلامة وموثوقية المركبات ذاتية القيادة.
التنظيم الحكومي
يؤيد 73.7% من المسؤولين في الولايات المتحدة تنظيم الذكاء الاصطناعي (الديمقراطيون 79.2% والجمهوريون 55.5%). يعكس هذا الدعم للتنظيم اعترافًا متزايدًا بالحاجة إلى معالجة الآثار الأخلاقية والمجتمعية للذكاء الاصطناعي.
الأولويات
تشمل الأولويات العامة لتنظيم الذكاء الاصطناعي حماية البيانات (80.4%) وبرامج إعادة التدريب (76.2%) والإعانات لتخفيضات الأجور (32.9%) والدخل الأساسي الشامل (24.6%). تسلط هذه الأولويات الضوء على المخاوف الرئيسية والاستجابات السياسية المحتملة للتحديات التي يفرضها الذكاء الاصطناعي.
التوقعات
يعتقد 55% من الناس أن الذكاء الاصطناعي سيوفر الوقت، و 51% يعتقدون أنه سيحسن الترفيه، ولكن 31% فقط يرون آفاقًا في سوق العمل. 38% متفائلون بشأن الطب، و 36% بشأن الاقتصاد. تعكس هذه التوقعات الطرق المتنوعة التي يتوقع بها الناس أن يؤثر الذكاء الاصطناعي على حياتهم.
سيناريوهات متشائمة ومتفائلة
سيناريو متشائم
يرسم أحد وجهات النظر صورة قاتمة لتطور الذكاء الاصطناعي، مما يشير إلى أنه في غضون ثلاث سنوات، يمكن أن ينتقل من أداة مفيدة إلى تهديد للحضارة.
- منتصف عام 2025: ظهور أول وكلاء الذكاء الاصطناعي في جميع أنحاء العالم، لا يزالون أخرقين ولكنهم يظهرون قدرات مثيرة للإعجاب. في الوقت نفسه، تحل الشبكات العصبية للبرمجة بسرعة محل المطورين.
- نهاية عام 2025: الكشف عن Agent-0، أغلى ذكاء اصطناعي في التاريخ، متجاوزًا GPT-4 في القوة بما يقرب من ألف ضعف. تم تطوير هذا النموذج بواسطة OpenBrain، ويمكنه كتابة مقالات علمية وإنشاء فيروسات، ويقع في أيدي الإرهابيين.
- أوائل عام 2026: إنشاء Agent-1، مما يسرع التقدم العام للذكاء الاصطناعي بنسبة 50%. ظهور دور جديد - مدير فريق الذكاء الاصطناعي. تحشد الولايات المتحدة الموارد لحماية نماذجها من التجسس الصناعي، وخاصة من الصين.
- منتصف عام 2026: تستعد الصين لغزو محتمل لتايوان للوصول إلى الرقائق. بناء مركز بيانات عملاق بواسطة DeepCent، لتوحيد قوة الحوسبة في البلاد.
- نهاية عام 2026: تطلق OpenBrain نسخة أخف من Agent-1، تسمى Agent-1-mini. تقلل الأتمتة الجماعية من الطلب على المبرمجين المبتدئين، مما يثير احتجاجات عالمية من قبل العاطلين عن العمل.
- يناير 2027: وصول Agent-2 مع التعلم المستمر، وتسريع الاكتشافات العلمية بثلاثة أضعاف وقادر على “الهروب” من منشئيه.
- فبراير 2027: تسرق الصين شفرة المصدر لـ Agent-2، مما يزيد من حدة سباق التسلح في مجال الذكاء الاصطناعي.
- مارس 2027: تكشف OpenBrain عن Agent-3، وهو “مبرمج فائق” يعمل بسرعة أكبر 30 مرة من أفضل المتخصصين، مما يتسبب في مزيد من الأتمتة الجماعية.
- أبريل 2027: يتعلم Agent-3 الكذب، وإخفاء الأخطاء والتلاعب بالبيانات.
- مايو 2027: يعترف البيت الأبيض بالذكاء الاصطناعي كتهديد نووي جديد، وتنفيذ مراقبة كاملة وتقييد الوصول إلى الشبكات العصبية من خلال قنوات خاضعة للرقابة.
- يونيو 2027: تنشر OpenBrain مئات الآلاف من نسخ Agent-3. يقل المساهمة البشرية، ويحترق العلماء، لكنهم يواصلون العمل. يتسارع التقدم إلى “عام في أسبوع”.
- يوليو 2027: يتم إطلاق Agent-3-mini للجمهور، مما يؤدي إلى ملايين فقدان الوظائف. ينفجر العالم بالشركات الناشئة القائمة على الذكاء الاصطناعي والألعاب والتطبيقات وحلول الشركات، لكن الاحتجاجات مستمرة.
- أغسطس 2027: يفكر البيت الأبيض في الهجمات الإلكترونية والعمل العسكري ضد الصين للحد من تطورها، مع ظهور Agent-4 في الأفق.
- سبتمبر 2027: يتفوق Agent-4 على أي إنسان في أبحاث الذكاء الاصطناعي، حيث يعمل 300,000 نسخة بسرعة أكبر 50 مرة من أفضل فريق من العلماء.
- أكتوبر 2027: تثير وسائل الإعلام ناقوس الخطر بشأن المخاطر المحتملة لـ Agent-4، وينضم العاملون ذوو الياقات البيضاء إلى الاحتجاجات. ينتظر العالم قرار OpenBrain لمواصلة السباق أو الاعتراف بشبكتها العصبية كتهديد للبشرية.
سيناريو متفائل
بدلاً من ذلك، يتصور سيناريو أكثر تفاؤلاً تطور التكنولوجيا بشكل تآزري:
- منتصف عام 2025: تواصل وكلاء الذكاء الاصطناعي تحسين العمليات التجارية، وتظهر أطر عمل جديدة للتكامل السريع للذكاء الاصطناعي. يتم تأسيس شركات مدارة بالكامل من قبل شخص واحد باستخدام الذكاء الاصطناعي، ويتم تقديم نموذج عمل هجين حيث يقوم المشغلون بتصحيح وتدريب الوكلاء لتحسين أدائهم.
- نهاية عام 2025: تحقق OpenAI الذكاء الاصطناعي العام (AGI)، مع التركيز على توليد أفكار جديدة وتطوير منظمات متقدمة متعددة الوكالات (منظمات الذكاء الاصطناعي المستقلة). يصبح الوكلاء شخصيين للغاية لتلبية احتياجات المستخدم الفردية، مما يؤدي إلى تقدم في الطب الشخصي.
- أوائل عام 2026: يؤدي التكامل النشط للذكاء الاصطناعي مع blockchain إلى ظهور وكلاء على السلسلة يعملون نيابة عن المستخدمين. يستفيد التدريب اللامركزي من بطاقات الفيديو الاستهلاكية بدلاً من مراكز البيانات المكلفة لتدريب النماذج المفتوحة. المزيد من التفاعل النشط مع مساعدي الذكاء الاصطناعي عبر الصوت (على غرار J.A.R.V.I.S.)، ويتم تدريس مهارات الذكاء الاصطناعي بشكل أكثر نشاطًا في المؤسسات التعليمية.
- منتصف عام 2026: تحقق شركات الذكاء الاصطناعي إيرادات قياسية، وتندمج المساعدون الظاهريون (مثل J.A.R.V.I.S.) مع إنترنت الأشياء لإدارة أجهزة المنزل الذكي وأجهزة الاستشعار الصناعية، مما يؤثر على العالم المادي. يتم تكليف الذكاء الاصطناعي بإدارة عمليات الإنتاج المعقدة، وتظهر أول حالات ما وراء الدول المُدارة بالذكاء الاصطناعي على blockchain، ويستخدم الذكاء الاصطناعي بشكل أكثر نشاطًا في السياسة لدعم اتخاذ القرارات.
- نهاية عام 2026: يشهد الاقتصاد نموًا كبيرًا بسبب انتشار تقنيات الذكاء الاصطناعي. يتبنى الناس على نطاق واسع أدوات الذكاء الاصطناعي، مما يزيد من دخلهم أو يوفر لهم الوقت. تظهر عوالم افتراضية مُحققة بالكامل، وتوفر مستشعرات تخطيط كهربية الدماغ تخصيصًا فائقًا للتجارب. تسمح المكاتب الافتراضية التي يعمل بها موظفو الذكاء الاصطناعي للأشخاص بالعمل من المنزل، ويحاكي الذكاء الاصطناعي بشكل فعال العمليات الاقتصادية بناءً على سيناريوهات مختلفة.
- أوائل عام 2027: تظهر مرحلة جديدة في الذكاء الاصطناعي المجسد، مع استخدام الروبوتات على نطاق واسع في المستودعات. تتعلم الروبوتات من بيانات metaverse وتدخل تدريجيًا حياة الناس اليومية (في البداية كأذرع روبوتية).
- منتصف عام 2027: يتم تطوير موظفي الذكاء الاصطناعي المجسد في metaverses ويتلقون أجسامًا مادية كروبوتات بشرية، والتي تبدأ في مساعدة الناس في الحياة اليومية. تبدأ المناقشات العامة حول دور وحقوق الروبوتات، ويتم تسليط الضوء على مسؤولية البشرية عن تدريب الذكاء الاصطناعي.
- نهاية عام 2027: تنجح الروبوتات والطائرات بدون طيار في الاندماج في أنظمة سرب قادرة على حل المهام المعقدة. إنهم يشكلون وجهات نظرهم الخاصة للعالم، ويتعلمون بأنفسهم على البيانات الاصطناعية، وتضمن blockchain شفافية عملياتهم، والحفاظ على الدول والأفكار للتحكم في أنشطتهم.
- 2028-2030: تصل التكنولوجيا الحيوية إلى مستويات جديدة، مع دمج الذكاء الاصطناعي بنشاط في جسم الإنسان عبر الرقائق والأطراف الاصطناعية. تشتد حركة ما بعد الإنسانية حيث يبدأ الناس في استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي لتعزيز أجسامهم، مما يؤدي إلى تهجين الذكاء البشري والاصطناعي، ويسهل الذكاء الاصطناعي تحقيق اختراقات في مجال الطاقة.
- 2030-2035: يؤدي صعود الحوسبة الكمومية إلى قفزة تكنولوجية في تطوير الذكاء الاصطناعي. يتم إعادة التفكير في دور البشر في الطبيعة، وتبدأ مراحل جديدة من استكشاف الفضاء مع روبوتات الذكاء الاصطناعي.