يتردد صدى تحذير صارخ في أروقة التخطيط الاقتصادي العالمي، تم تقديمه بوضوح وإلحاح يليق بتحول زلزالي محتمل. يطرح آرثر مينش، الرئيس التنفيذي لشركة الذكاء الاصطناعي الفرنسية الطموحة المنافسة Mistral، مستقبلاً حيث تتوقف ثروات الدول بشكل حاسم على قدرات AI المحلية. رسالته لا لبس فيها: البلدان التي تفشل في تنمية بنيتها التحتية الخاصة بـ AI تواجه احتمالاً قاتماً لنزيف اقتصادي كبير حيث تعيد هذه التكنولوجيا التحويلية تشكيل المشهد المالي العالمي. التأثير المتوقع ليس هامشياً؛ يتوقع مينش أن يؤثر AI على الناتج المحلي الإجمالي (GDP) لكل دولة بنسب مئوية مزدوجة الرقم في السنوات القادمة. لا يتعلق الأمر بمجرد اعتماد برامج جديدة؛ بل يتعلق بالسيطرة على التكنولوجيا التأسيسية التي تستعد لإعادة تعريف الإنتاجية والابتكار والميزة التنافسية على نطاق عالمي.
نبوءة الناتج المحلي الإجمالي المزدوج الرقم: تفكيك هزات AI الاقتصادية
إن التأكيد على أن الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence) يمكن أن يؤثر على أرقام الناتج المحلي الإجمالي (GDP) الوطنية بنسب مزدوجة الرقم يستدعي دراسة متأنية. إنه يشير إلى تحول اقتصادي يتجاوز بكثير المكاسب التدريجية المرتبطة عادةً بالتقنيات الجديدة. كيف يمكن أن يتحقق مثل هذا التأثير العميق؟ المسارات عديدة، تتشابك تقريبًا في كل جانب من جوانب النشاط الاقتصادي.
إطلاق العنان للإنتاجية: في جوهره، يعد AI بقفزات غير مسبوقة في الإنتاجية. يمكن للأتمتة، المدفوعة بخوارزميات متطورة بشكل متزايد، تبسيط عمليات التصنيع، وتحسين سلاسل التوريد، وإدارة الخدمات اللوجستية المعقدة، والتعامل مع مساحات شاسعة من تحليل البيانات التي كانت تتطلب سابقًا جهدًا بشريًا هائلاً. في صناعات الخدمات، يمكن لـ AI تعزيز دعم العملاء، وتخصيص المشورة المالية، وتسريع اكتشاف الأدوية في المستحضرات الصيدلانية، وتحسين دقة التشخيص في الرعاية الصحية. عندما تنتشر مكاسب الكفاءة عبر قطاعات متعددة في وقت واحد، يمكن أن يكون التأثير التراكمي على الناتج القومي كبيرًا بالفعل، مما قد يدفع نمو الناتج المحلي الإجمالي (GDP) إلى منطقة جديدة للدول التي تسخر هذه الأدوات بفعالية.
إشعال الابتكار: AI ليس مجرد محرك للكفاءة؛ إنه حافز للابتكار. يمكن لنماذج التعلم الآلي (Machine learning) تحديد الأنماط والرؤى المخفية داخل مجموعات البيانات الضخمة، مما يؤدي إلى اكتشافات علمية جديدة، وتصميمات منتجات مبتكرة، ونماذج أعمال جديدة تمامًا. يطلق AI التوليدي، الذي تمثله تقنيات مثل نماذج اللغة الكبيرة، العنان للإمكانات الإبداعية في مجالات تتراوح من تطوير البرمجيات إلى التسويق والترفيه. الدول التي تعزز أنظمة بيئية حيوية للبحث والتطوير في مجال AI مهيأة للاستحواذ على القيمة الناتجة عن هذه الابتكارات، وخلق وظائف عالية القيمة وترسيخ الريادة في الأسواق العالمية الناشئة. يمكن لدورة الابتكار هذه، التي يسرعها AI، أن توسع الفجوة الاقتصادية بشكل كبير بين الرواد والمتأخرين.
تحول السوق والاضطراب: سيؤدي دمج AI حتمًا إلى تعطيل هياكل السوق الحالية. قد تجد الصناعات البطيئة في التكيف أن نماذج أعمالها التقليدية أصبحت قديمة. وعلى العكس من ذلك، ستظهر أسواق جديدة حول الخدمات والمنصات والتطبيقات التي تعتمد على AI. ضع في اعتبارك إمكانية التعليم المخصص للغاية، أو خدمات الصيانة التنبؤية للمعدات الصناعية، أو التخطيط الحضري المدعوم بـ AI الذي يحسن تدفق حركة المرور واستهلاك الطاقة. ستكون الدول القادرة على رعاية هذه الصناعات الناشئة وإدارة الانتقال للعمال النازحين في وضع أفضل للتنقل بين القوى التخريبية والاستفادة من الفوائد الاقتصادية المترتبة على ذلك. وبالتالي، فإن التأثير المزدوج الرقم لا يمثل المكاسب المحتملة فحسب، بل يمثل أيضًا الحجم المحتمل للاضطراب الاقتصادي إذا فشل التكيف.
التدفق العالمي للقيمة: يلمس تحذير مينش صراحة هروب رؤوس الأموال. في اقتصاد يعتمد على AI، سينجذب الاستثمار بشكل طبيعي نحو المناطق التي تقدم البنية التحتية الأكثر تقدمًا لـ AI، ومجمعات المواهب، والبيئات التنظيمية الداعمة. الأرباح الناتجة عن تطبيقات AI المطورة في بلد ما ولكن المنتشرة عالميًا ستتراكم بشكل أساسي في الدولة الأصلية. يشير هذا إلى تركيز محتمل للثروة والقوة الاقتصادية في البلدان الرائدة في مجال AI، ربما على حساب تلك التي تعتمد على استيراد تكنولوجيا وخدمات AI. يمكن أن يظهر التأرجح المزدوج الرقم في الناتج المحلي الإجمالي (GDP) كنمو كبير للقادة وركود أو حتى انخفاض للمتأخرين، مما يؤدي إلى تفاقم عدم المساواة الاقتصادية العالمية.
حتمية سيادة AI: ما وراء مجرد التبني
دعوة مينش إلى ‘أنظمة AI محلية’ تتجاوز مجرد تشجيع الشركات على استخدام أدوات AI الجاهزة المطورة في أماكن أخرى. إنها تتحدث عن مفهوم سيادة AI – قدرة الدولة على تطوير ونشر وحوكمة تقنيات الذكاء الاصطناعي بشكل مستقل وبما يتماشى مع مصالحها الاستراتيجية وأولوياتها الاقتصادية وقيمها المجتمعية. لماذا هذا التمييز حاسم للغاية؟
السيطرة على البنية التحتية الحيوية: الاعتماد فقط على منصات وبنية تحتية AI أجنبية يخلق تبعيات عميقة. يمكن أن تصبح القطاعات الحيوية مثل التمويل والطاقة والدفاع والرعاية الصحية معتمدة على أنظمة تسيطر عليها كيانات خارجية، ومن المحتمل أن تخضع لتأثير حكومي أجنبي، أو انقطاع الخدمة، أو تسعير باهظ. تضمن قدرة AI السيادية احتفاظ الدولة بالسيطرة على العمود الفقري التكنولوجي لاقتصادها وأمنها المستقبلي.
حوكمة البيانات والخصوصية: تتغذى أنظمة AI على البيانات. قد تجد الدول التي تفتقر إلى بنية تحتية محلية لـ AI بيانات مواطنيها وشركاتها تتدفق إلى الخارج، وتتم معالجتها بواسطة خوارزميات أجنبية بموجب أنظمة تنظيمية مختلفة. يثير هذا مخاوف كبيرة بشأن الخصوصية وأمن البيانات واحتمال الاستغلال الاقتصادي أو حتى المراقبة. يتيح تطوير القدرة الوطنية في مجال AI للبلد تنفيذ أطر حوكمة البيانات التي تحمي مصالحه وحقوق مواطنيه.
محاذاة الخوارزميات والتحيز: خوارزميات AI ليست محايدة؛ إنها تعكس البيانات التي تم تدريبها عليها والأهداف التي حددها منشئوها. قد تتضمن أنظمة AI المطورة في سياق ثقافي أو اقتصادي واحد تحيزات أو تعطي الأولوية لنتائج لا تتماشى مع قيم أو احتياجات دولة أخرى. على سبيل المثال، قد يتعارض AI الذي يعطي الأولوية للنتائج التجارية البحتة مع الأهداف الوطنية المتعلقة بالعدالة الاجتماعية أو حماية البيئة. تتيح سيادة AI تطوير خوارزميات مصممة خصيصًا للسياقات المحلية واللغات والأهداف المجتمعية، مما يقلل من مخاطر التحيز المستورد.
الاستحواذ على القيمة الاقتصادية: كما نوقش سابقًا، من المرجح أن يتم الاستحواذ على القيمة الاقتصادية الكبيرة الناتجة عن AI – من تطوير البرمجيات إلى إيرادات المنصات – محليًا إذا تم تطوير التقنيات الأساسية وامتلاكها محليًا. يعني الاعتماد على الواردات تدفقًا مستمرًا لرأس المال لدفع ثمن التراخيص والخدمات والخبرات، مما يعيق تكوين الثروة المحلية.
الاستقلالية الاستراتيجية: في عصر المنافسة الجيوسياسية المتزايدة، ترتبط الريادة التكنولوجية ارتباطًا جوهريًا بالاستقلالية الاستراتيجية. الاعتماد على AI الأجنبي للوظائف الحيوية يخلق نقاط ضعف. تعزز قدرة AI السيادية قدرة الدولة على التصرف بشكل مستقل على الساحة العالمية، وتأمين حدودها الرقمية، والسعي لتحقيق مصالحها الوطنية دون قيود تكنولوجية خارجية لا داعي لها. تجسد Mistral AI نفسها، ككيان أوروبي، هذا الدافع للسيادة التكنولوجية الإقليمية في مشهد غالبًا ما يهيمن عليه عمالقة أمريكيون وصينيون.
أصداء الكهرباء: مقارنة تاريخية
للتأكيد على خطورة الموقف، يرسم مينش مقارنة مقنعة باعتماد الكهرباء قبل قرن تقريبًا. هذه المقارنة قوية لأنها تعيد صياغة AI ليس كمجرد ترقية تكنولوجية أخرى، ولكن كأداة تأسيسية تستعد لإعادة توصيل نسيج المجتمع والاقتصاد ذاته، تمامًا كما فعلت الكهرباء.
فجر عصر جديد: في أواخر القرن التاسع عشر وأوائل القرن العشرين، انتقلت الكهرباء من كونها فضولًا علميًا إلى محرك أساسي للتقدم الصناعي والحياة الحديثة. تم إحداث ثورة في المصانع، متخلصة من قيود الطاقة المائية أو البخارية وإعادة التنظيم حول مرونة المحركات الكهربائية. تحولت المدن بفضل الإضاءة الكهربائية والنقل والاتصالات. ظهرت صناعات جديدة تمامًا، تركزت حول الأجهزة الكهربائية والبنية التحتية.
حتمية البنية التحتية: ومع ذلك، لم تتحقق الفوائد الواسعة للكهرباء بين عشية وضحاها أو بدون جهد متعمد. تطلب الأمر استثمارًا هائلاً في بناء محطات توليد الطاقة (‘مصانع الكهرباء’ التي يشير إليها مينش)، وشبكات النقل، وشبكات التوزيع. اكتسبت الدول والمناطق التي استثمرت مبكرًا وبشكل استراتيجي في هذه البنية التحتية ميزة تنافسية كبيرة. لقد قاموا بتشغيل صناعاتهم بكفاءة أكبر، وجذبوا الاستثمار، وعززوا الابتكار بناءً على مصدر الطاقة الجديد.
تكلفة التأخير: على العكس من ذلك، وجد أولئك الذين تخلفوا عن الركب في مجال الكهرباء أنفسهم في وضع غير مؤاتٍ بشكل واضح. ظلت صناعاتهم أقل قدرة على المنافسة، ومدنهم أقل حداثة، واقتصاداتهم أقل ديناميكية. أصبحوا يعتمدون على الجيران أو مقدمي الخدمات الخارجيين لهذا المورد الحيوي، مما خلق نفس التبعيات التي يحذر منها مينش في سياق AI. كان عليهم ‘شرائها من جيرانهم’، ومن المحتمل أن يواجهوا تكاليف أعلى، وموثوقية أقل، ووضعًا اقتصاديًا تابعًا. اتسعت فجوة التنمية.
AI كالكهرباء الجديدة: المقارنة مع AI مذهلة. مثل الكهرباء، يمتلك AI خصائص التكنولوجيا ذات الأغراض العامة (GPT) – وهي تقنية لديها القدرة على التأثير على كل قطاع تقريبًا وتغيير الهياكل الاقتصادية بشكل أساسي. يتطلب بناء ‘مصانع AI’ اللازمة – مراكز البيانات، والبنية التحتية للحوسبة، وخطوط أنابيب المواهب، والنظم البيئية البحثية – بصيرة مماثلة والتزامًا وطنيًا كبيرًا. الفشل في القيام بذلك يهدد بتحويل الأمة إلى مجرد مستهلك، بدلاً من منتج ومبتكر، في الاقتصاد العالمي الذي يقوده AI، معتمدة بشكل دائم على مقدمي الخدمات الخارجيين لهذه ‘الأداة’ الحيوية بشكل متزايد. الدرس التاريخي واضح: تتطلب التحولات التكنولوجية التأسيسية استراتيجيات وطنية استباقية لبناء القدرات المحلية، خشية أن تجد الدول نفسها على الجانب الخطأ من انقسام اقتصادي عميق.
مخاطر التخلف عن الركب: هروب رؤوس الأموال والضعف الاستراتيجي
تمتد عواقب الفشل في إنشاء قدرات AI محلية قوية إلى ما هو أبعد من الفرص الضائعة للنمو. يشير تحذير آرثر مينش إلى سيناريو يؤدي فيه التقاعس عن العمل إلى خسائر اقتصادية ملموسة وتآكل خطير للاستقلالية الوطنية. يلوح شبح التبعية في الأفق، حاملاً معه سلسلة من التداعيات السلبية.
جاذبية مراكز AI: رأس المال، المالي والبشري على حد سواء، متحرك بطبيعته ويسعى إلى البيئات التي تقدم أعلى العوائد وأكبر الفرص. ستعمل الدول التي يُنظر إليها على أنها رائدة في مجال AI، والتي تفتخر بأحدث الأبحاث، وقوة حوسبة وفيرة، وسياسات داعمة، ومجموعة عميقة من المواهب، كمغناطيس قوي. سيتدفق رأس المال الاستثماري إلى شركات AI الناشئة لديها. ستنشئ الشركات متعددة الجنسيات مراكز بحث وتطوير هناك. سينجذب محترفو AI المهرة – علماء البيانات، ومهندسو التعلم الآلي، وخبراء أخلاقيات AI – نحو هذه المراكز، مما يؤدي إلى بدء أو تفاقم ‘هجرة الأدمغة’ من البلدان المتأخرة. يمثل هذا التدفق إلى الخارج خسارة مباشرة للابتكار المحتمل والنشاط الاقتصادي والإيرادات الضريبية للدول التي تخلفت عن الركب. لا يتدفق رأس المال إلى مكان آخر فحسب؛ بل يتركز بنشاط في أيدي رواد AI.
التحول إلى مستعمرة رقمية: يخلق الاعتماد على منصات وخدمات AI الأجنبية ديناميكية تذكر بشكل غير مريح بالاستعمار التاريخي، وإن كان في شكل رقمي. قد تجد الدول التي لا تتمتع بقدرات AI سيادية نفسها تعتمد على مقدمي خدمات خارجيين لكل شيء بدءًا من البنية التحتية للحوسبة السحابية إلى الخوارزميات التي تشغل أنظمتها الحيوية. يأتي هذا الاعتماد بتكلفة – رسوم الترخيص، ورسوم الخدمة، واتفاقيات الوصول إلى البيانات التي تستنزف القيمة الاقتصادية إلى الخارج. والأهم من ذلك، أنه يضع الأنظمة الوطنية تحت رحمة القرارات المتخذة في أماكن أخرى. تصبح زيادات الأسعار، والتغييرات في شروط الخدمة، وقيود الخدمة ذات الدوافع السياسية، أو حتى التجسس الذي يتم إجراؤه عبر الأبواب الخلفية التكنولوجية مخاطر ملموسة. تفقد الدولة السيطرة فعليًا على مصيرها الرقمي، وتصبح سوقًا استهلاكيًا بدلاً من لاعب سيادي.
تآكل الميزة التنافسية: في اقتصاد معولم، القدرة التنافسية هي المفتاح. نظرًا لأن AI يصبح مدمجًا بعمق في التصنيع والخدمات اللوجستية والتمويل والخدمات في جميع أنحاء العالم، ستكافح الشركات العاملة في الدول التي لا تتمتع بدعم AI محلي قوي لمواكبة ذلك. قد يفتقرون إلى الوصول إلى أحدث الأدوات المعززة للكفاءة، أو رؤى البيانات اللازمة للابتكار، أو القوى العاملة الماهرة المطلوبة لتنفيذ استراتيجيات AI. قد تصبح منتجاتهم وخدماتهم أكثر تكلفة نسبيًا أو أقل تقدمًا، مما يؤدي إلى فقدان حصة السوق محليًا ودوليًا. يمكن أن يترجم هذا التآكل التدريجي للقدرة التنافسية عبر قطاعات متعددة إلى نمو اقتصادي أبطأ، وارتفاع معدلات البطالة، وانخفاض مستوى المعيشة.
نقاط الضعف الاستراتيجية والأمنية: يثير دمج AI في الدفاع والاستخبارات وإدارة البنية التحتية الحيوية اعتبارات أمنية كبيرة. الاعتماد على أنظمة AI المطورة أجنبيًا لهذه التطبيقات الحساسة يخلق نقاط ضعف غير مقبولة. يشكل الاحتمال الكامن للبرامج الضارة المضمنة، أو تسريب البيانات، أو التلاعب الخارجي تهديدًا مباشرًا للأمن القومي. علاوة على ذلك، يعيق نقص الخبرة المحلية في مجال AI قدرة الدولة على تطوير تدابير مضادة ضد التهديدات التي تعمل بواسطة AI، مثل الهجمات السيبرانية المتطورة أو حملات التضليل. تترجم التبعية التكنولوجية مباشرة إلى ضعف استراتيجي على الساحة العالمية. يمكن أن تتعرض القدرة على إبراز القوة، والدفاع عن المصالح الوطنية، وحتى الحفاظ على الاستقرار الداخلي للخطر بسبب الفشل في إتقان هذه التكنولوجيا الحيوية.
بناء أساس AI: أكثر من مجرد كود
يعد إنشاء ‘أنظمة AI محلية’ التي دعا إليها مينش مهمة ضخمة، وأكثر تعقيدًا بكثير من مجرد تمويل عدد قليل من مشاريع البرمجيات. يتطلب بناء متعمد لنظام بيئي وطني شامل – البنية التحتية التأسيسية التي يمكن أن يزدهر عليها ابتكار ونشر AI. يتضمن ذلك جهودًا منسقة عبر مجالات متعددة:
1. القوة الحاسوبية والبنية التحتية للبيانات: AI، وخاصة التعلم العميق، كثيف من الناحية الحسابية، ويتطلب قوة معالجة هائلة (غالبًا أجهزة متخصصة مثل GPUs و TPUs) ومجموعات بيانات واسعة للتدريب. تحتاج الدول إلى استراتيجيات لضمان الوصول إلى موارد الحوسبة المتطورة، سواء من خلال مراكز الحوسبة الوطنية عالية الأداء، أو حوافز لاستثمار القطاع الخاص في مراكز البيانات، أو الشراكات الاستراتيجية. بنفس القدر من الأهمية هو تطوير بنية تحتية للبيانات قوية وآمنة ويمكن الوصول إليها، إلى جانب أطر حوكمة واضحة تسهل مشاركة البيانات للبحث والتطوير مع حماية الخصوصية والأمن.
2. تنمية المواهب: لا يكون النظام البيئي لـ AI قويًا إلا بقوة الأشخاص الموجودين فيه. يتطلب هذا نهجًا متعدد الجوانب لتنمية المواهب. تحتاج الجامعات إلى برامج قوية في علوم الكمبيوتر وعلوم البيانات والرياضيات وأخلاقيات AI. يجب أن تزود مبادرات التدريب المهني القوى العاملة الأوسع بالمهارات اللازمة للعمل جنبًا إلى جنب مع أنظمة AI. علاوة على ذلك، يجب أن تهدف السياسات إلى جذب أفضل المواهب الدولية في مجال AI والاحتفاظ بها مع رعاية الخبرات المحلية. يشمل ذلك الاستثمار في البحث والتطوير (R&D)، وخلق مسارات وظيفية جذابة، وتعزيز ثقافة الابتكار.
3. تعزيز البحث والتطوير (R&D): تتطلب الاختراقات في AI استثمارًا مستدامًا في البحث الأساسي والتطبيقي. تلعب الحكومات دورًا حاسمًا من خلال التمويل المباشر للجامعات والمؤسسات البحثية، والمنح للمشاريع المبتكرة، والحوافز الضريبية للبحث والتطوير للشركات. يعد إنشاء بيئات تعاونية حيث يمكن للأوساط الأكاديمية والصناعة والحكومة العمل معًا أمرًا ضروريًا لترجمة البحث إلى تطبيقات واقعية ونجاح تجاري.
4. رعاية نظام بيئي حيوي للشركات الناشئة: يحدث الكثير من ابتكارات AI داخل الشركات الناشئة الرشيقة. تشمل البيئة الداعمة لهذه المشاريع الوصول إلى التمويل الأولي ورأس المال الاستثماري، وبرامج الإرشاد، والعمليات التنظيمية المبسطة (sandboxes)، وفرص التعاون مع الصناعات الكبرى والوكالات الحكومية. يؤدي تعزيز مشهد الشركات الناشئة الديناميكي إلى تسريع تطوير واعتماد حلول AI جديدة مصممة خصيصًا للاحتياجات الوطنية.
5. وضع الأطر الأخلاقية والتنظيمية: مع انتشار AI بشكل أكبر، تعد المبادئ التوجيهية الأخلاقية الواضحة والأطر التنظيمية القوية ضرورية. يجب أن تعالج هذه القضايا مثل التحيز والشفافية والمساءلة والخصوصية والسلامة. بدلاً من خنق الابتكار، يمكن للوائح المصممة جيدًا بناء الثقة العامة، وتوفير الوضوح للمطورين والشركات، وضمان نشر AI بمسؤولية وبما يتماشى مع القيم المجتمعية. يضمن تطوير هذه الأطر محليًا أنها تعكس الأولويات الوطنية.
6. الشراكات بين القطاعين العام والخاص: غالبًا ما يتطلب بناء أساس وطني لـ AI التعاون بين القطاعين العام والخاص. يمكن للحكومات أن تعمل كمحفزات، وتوفر التمويل الأولي، وتحدد التوجه الاستراتيجي، وتخلق الظروف المواتية. يجلب القطاع الخاص الخبرة التجارية والاستثمار والرشاقة لتطوير ونشر حلول AI على نطاق واسع. تستفيد الشراكات الفعالة من نقاط القوة في كلا القطاعين لتحقيق أهداف AI الوطنية.
رقعة الشطرنج الجيوسياسية: AI كجبهة جديدة
سرعان ما أصبح السباق نحو التفوق في الذكاء الاصطناعي سمة مميزة للجيوسياسة في القرن الحادي والعشرين. يتردد صدى دعوة آرثر مينش للبنية التحتية الوطنية لـ AI بعمق في هذا السياق، مسلطًا الضوء على دور التكنولوجيا ليس فقط في الازدهار الاقتصادي ولكن أيضًا في توازن القوى العالمي. يشكل تطوير AI والسيطرة عليه العلاقات الدولية والتحالفات الاستراتيجية وتعريف السيادة الوطنية ذاته في العصر الرقمي.
صعود القومية التكنولوجية: نشهد طفرة في ‘القومية التكنولوجية’، حيث تنظر البلدان بشكل متزايد إلى الريادة التكنولوجية، لا سيما في المجالات التأسيسية مثل AI وأشباه الموصلات، على أنها حاسمة للأمن القومي والنفوذ العالمي. تستثمر القوى الكبرى مثل United States و China بكثافة في البحث والتطوير في مجال AI، واكتساب المواهب، والبنية التحتية، وغالبًا ما تؤطر جهودها بعبارات تنافسية. تسعى دول وتكتلات أخرى، بما في ذلك European Union (حيث تعد Mistral لاعبًا رئيسيًا)، جاهدة لرسم مساراتها الخاصة، بحثًا عن ‘الاستقلالية الاستراتيجية’ لتجنب الاعتماد المفرط على أي من القوتين العظميين. تغذي هذه الديناميكية التنافسية الاستثمار ولكنها تخاطر أيضًا بتجزئة المشهد التكنولوجي العالمي من خلال ضوابط التصدير، وفحص الاستثمار، والمعايير التنظيمية المتباينة.
تحول ديناميكيات القوة: تاريخيًا، حددت القوة الاقتصادية والعسكرية مكانة الدولة في التسلسل الهرمي العالمي. بشكل متزايد، أصبحت البراعة التكنولوجية، وخاصة في AI، ركيزة ثالثة حاسمة. الدول الرائدة في AI مهيأة لاكتساب مزايا كبيرة: اقتصادات معززة بالإنتاجية والابتكار المدفوعين بـ AI؛ جيوش معززة بالأنظمة المستقلة، وتحليل الاستخبارات المدعوم بـ AI، والقدرات السيبرانية؛ ونفوذ أكبر في وضع المعايير والقواعد العالمية لحوكمة التكنولوجيا. على العكس من ذلك، تخاطر الدول المتأخرة برؤية قوتها النسبية تتضاءل، لتصبح متلقية للقواعد بدلاً من صانعة للقواعد في النظام الدولي المتطور.
الفجوة الرقمية المتسعة: بينما يحمل AI وعودًا هائلة، قد لا يتم توزيع فوائده بالتساوي على مستوى العالم. تخاطر الاستثمارات الكبيرة المطلوبة لبناء أنظمة بيئية تنافسية لـ AI بخلق فجوة أكثر حدة بين ‘مالكي’ AI و’غير المالكين’. قد تكافح الدول النامية، التي غالبًا ما تفتقر إلى رأس المال والبنية التحتية والخبرة المتخصصة اللازمة، للمشاركة بشكل هادف في ثورة AI. يمكن أن يؤدي ذلك إلى تفاقم عدم المساواة العالمية الحالية، مما يترك البلدان الأكثر فقرًا متخلفة أكثر وربما أكثر اعتمادًا على التقنيات التي طورتها وسيطرت عليها الدول الأكثر ثراءً. يعد التعاون الدولي والمبادرات التي تهدف إلى إضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول إلى AI وبناء القدرات أمرًا بالغ الأهمية للتخفيف من هذه المخاطر.
التحالفات والكتل في عصر AI: تمامًا كما شكلت الدول تحالفات بناءً على أيديولوجيات سياسية مشتركة أو مصالح أمنية في الماضي، قد نرى ظهور شراكات جديدة تتمحور حول تطوير AI وحوكمته. قد تتحالف البلدان بناءً على مناهج مشتركة لأخلاقيات AI، أو معايير خصوصية البيانات، أو مبادرات البحث التعاوني. على العكس من ذلك، يمكن أن تؤدي المنافسة إلى كتل متنافسة تتنافس على الهيمنة التكنولوجية. ستشكل الخيارات الاستراتيجية التي تتخذها الدول اليوم فيما يتعلق بتطوير AI والتعاون الدولي موقعها الجيوسياسي بشكل كبير لعقود قادمة. وبالتالي، فإن السعي وراء قدرة AI السيادية، كما أبرزه مينش، لا ينفصل عن الحسابات الاستراتيجية الأوسع التي يجب على الدول إجراؤها على رقعة الشطرنج الجيوسياسية الجديدة هذه.