الذكاء الاصطناعي والأدب: (1) الذكاء الاصطناعي: الأصول والتحولات الراهنة وآفاق المستقبل

مقدمة

لم يعد الذكاء الاصطناعي، في السياق المعاصر، مجرد تخصّص فرعي من تخصّصات علوم الحاسوب، ولا مجرد حقل تقني معزول تُناقَش تطبيقاته داخل المختبرات ومراكز البحث، بل غدا أحد المحاور الكبرى التي يعاد من خلالها تشكيل العلاقة بين المعرفة والسلطة والإنتاج واللغة والعمل. فقد أفضت التحولات التي شهدها هذا المجال، ولا سيما خلال السنوات الأخيرة، إلى انتقاله من مرتبة الأداة التقنية المتخصصة إلى مرتبة البنية التحتية المعرفية التي تتخلل قطاعات متعددة، من الصحة والتعليم إلى الاقتصاد والثقافة والإدارة. وتعكس التعريفات الدولية الحديثة هذا الاتساع، إذ يُنظر إلى نظام الذكاء الاصطناعي بوصفه نظامًا آليًا يستنتج، انطلاقًا من المعطيات المدخلة، كيف ينتج مخرجات من قبيل التنبؤات أو التوصيات أو القرارات أو المحتويات التي تؤثر في محيطات مادية أو رقمية. (OECD)

ومع هذا التحول، لم يعد السؤال المتعلق بالذكاء الاصطناعي مقتصرًا على إمكان محاكاة التفكير البشري أو تجاوز بعض قدراته، بل أصبح يتصل، على نحو أوسع، بموقع هذه الأنظمة في المجتمع، وبالأطر الناظمة لها، وبالأشكال الجديدة من التفاوت أو النفوذ أو الاعتماد التي قد تنتج عنها. لذلك، فإن مقاربة الذكاء الاصطناعي اليوم تستدعي الجمع بين ثلاثة مستويات مترابطة: مستوى الأصول النظرية والتاريخية، ومستوى التحولات التقنية والمؤسساتية الجارية، ثم مستوى الآفاق المستقبلية بما تنطوي عليه من إمكانات ومخاطر. (OECD)

1. من الجذور الفلسفية إلى التأسيس العلمي

تعود الأصول البعيدة للتفكير في الذكاء الاصطناعي إلى التراث الفلسفي والمنطقي الذي انشغل، منذ القديم، بطبيعة العقل وقواعد الاستدلال وآليات إنتاج المعرفة. فمن أرسطو إلى فلاسفة العصر الحديث، ظلّ السؤال عن كيفية اشتغال الفكر الإنساني حاضرًا في قلب التأمل الفلسفي، سواء من جهة تصنيف أنماط البرهنة، أو من جهة تصور إمكان ردّ التفكير إلى قواعد وصور منظمة. غير أن الانتقال من هذا الأفق الفلسفي إلى مشروع علمي وتقني لم يتحقق إلا في منتصف القرن العشرين، عندما بدأ بعض الباحثين يتعاملون مع التفكير بوصفه سيرورة قابلة، من حيث المبدأ، للتمثيل الحسابي والترميز الصوري. وهذه هي الخلفية التي ستفضي لاحقًا إلى تشكّل الذكاء الاصطناعي بوصفه حقلًا مستقلًا. (OECD)

في هذا السياق، مثّل ألان تورينغ منعطفًا حاسمًا، إذ لم يكتف بإرساء أسس نظرية للحوسبة الحديثة، بل طرح أيضًا السؤال الشهير المتعلق بقدرة الآلة على محاكاة السلوك الذكي. ثم جاء مؤتمر دارتموث سنة 1956 ليمنح هذا الحقل اسمه المؤسس، مع جون مكارثي وآخرين، وليكرّس الذكاء الاصطناعي بوصفه برنامجًا بحثيًا مستقلًا. وقد انطلقت المقاربات الأولى من فرضية مركزية مفادها أن الذكاء يمكن تمثيله في صورة رموز وقواعد، وأن حل المشكلات إنما يتم عبر معالجة صورية للمعرفة. ومن هذه الخلفية وُلدت المقاربات الرمزية والأنظمة الخبيرة، التي سعت إلى محاكاة استدلال الخبراء في ميادين محددة، مثل الطب والهندسة والتشخيص. (OECD)

غير أن حدود هذه المقاربات سرعان ما ظهرت كلما تعلق الأمر بالتعامل مع العالم الواقعي بما ينطوي عليه من التباس وتعقيد وتغير مستمر. فالمعرفة البشرية لا تُختزل كلها في قواعد صريحة، كما أن كثيرًا من أشكال الإدراك والتعلّم يتأسس على الخبرة، والاحتمال، والتكيّف مع معطيات غير مكتملة. ومن هنا بدأ التحول التدريجي من الذكاء الاصطناعي القائم على القواعد إلى الذكاء الاصطناعي القائم على البيانات، أي إلى التعلم الآلي وما تفرع عنه لاحقًا من تقنيات أكثر تقدمًا. (OECD)

2. التحول الكبير: من التعلم الآلي إلى النماذج التوليدية

شكّل التعلم الآلي نقطة انعطاف أساسية في تاريخ الذكاء الاصطناعي، لأنه نقل مركز الثقل من البرمجة الصريحة للقواعد إلى بناء أنظمة قادرة على استنتاج الأنماط من البيانات. وقد سمح هذا التحول بتجاوز كثير من حدود المقاربات الرمزية، خصوصًا في المسائل التي تتطلب تعرفًا إحصائيًا على البنى المعقدة، مثل معالجة اللغة الطبيعية، والتعرّف على الصور، وتحليل الإشارات الصوتية. ثم جاء التعلم العميق، معتمدًا على الشبكات العصبية الاصطناعية، ليضاعف هذه الإمكانات ويمنح الآلات قدرة غير مسبوقة على التعامل مع كميات هائلة من البيانات وتعلّم تمثيلات متعددة المستويات. (Stanford HAI)

وقد كانت الثمرة الأبرز لهذا المسار، في المرحلة الأخيرة، هي صعود ما يُعرف بالنماذج التأسيسية والذكاء الاصطناعي التوليدي. ذلك أن هذه الأنظمة لم تعد تقتصر على التصنيف أو التنبؤ أو اكتشاف الأنماط، بل أصبحت قادرة أيضًا على إنتاج نصوص وصور وأصوات وبرمجيات وفيديوهات بدرجات متفاوتة من الإتقان. وتشير معطيات Stanford AI Index 2025 إلى أن عام 2024 شهد تحسنًا ملحوظًا في أداء النماذج المتقدمة على اختبارات متعددة الوسائط، وعلى مهام البرمجة والاستدلال، كما شهد تقدمًا في الكفاءة، بما يدل على أن التطور لم يعد رهينًا بالزيادة الكمية في الحجم وحدها، بل صار يرتبط كذلك بتحسين البنى الحسابية وطرق التدريب والاستدلال. (Stanford HAI)

إن أهمية هذا التحول لا تكمن فقط في التطور التقني نفسه، بل في أثره على موقع الذكاء الاصطناعي داخل الحياة الاجتماعية والثقافية. فبعد أن كان حضوره، إلى حد بعيد، غير مرئي للمستخدم العادي، صار اليوم جزءًا من التجربة اليومية المباشرة: أدوات للكتابة والتلخيص والترجمة، مساعدات برمجية، أنظمة لتوليد الصور، ووكلاء رقميون قادرون على إنجاز سلاسل من المهام. ومن ثم، انتقل الذكاء الاصطناعي من كونه آلية خلفية إلى كونه وسيطًا يوميًا يعيد تشكيل أنماط العمل والإنتاج والتواصل. (Stanford HAI)

3. ملامح المشهد الراهن

يمكن النظر إلى الوضع الراهن للذكاء الاصطناعي من خلال جملة من السمات البنيوية التي تكشف طبيعة المرحلة الحالية. أولى هذه السمات هي التسارع الواضح في التبني المؤسسي. فقد أظهر Stanford AI Index 2025 أن نسبة المؤسسات التي صرحت باستخدام الذكاء الاصطناعي ارتفعت في 2024 إلى 78%، بعد أن كانت 55% في 2023، بما يشير إلى أن هذه التكنولوجيا تجاوزت طور الاختبار المحدود، ودخلت طور الدمج العملي في سيرورات الإنتاج واتخاذ القرار والخدمات. (Stanford HAI)

أما السمة الثانية فتتمثل في الحجم المتزايد للاستثمارات الخاصة والعامة في هذا القطاع. فالذكاء الاصطناعي لم يعد موضوعًا للبحث العلمي فحسب، بل صار أيضًا ساحة تنافس اقتصادي واستراتيجي بين الشركات الكبرى والدول. ويظهر هذا بوضوح في اتساع حجم الاستثمار في الذكاء الاصطناعي التوليدي، الذي غدا من أكثر مجالات التكنولوجيا جذبًا لرؤوس الأموال في السنوات الأخيرة. (Stanford HAI)

وتتصل السمة الثالثة بصعود النماذج متعددة الوسائط، أي تلك القادرة على التعامل مع النص والصورة والصوت، بل والفيديو في بعض الحالات، ضمن بنية موحدة. وهذا التطور يوسع إمكانات الذكاء الاصطناعي في مجالات التعليم والصحة والإعلام والصناعة، ويقربه أكثر من أنماط الإدراك البشري المركب، من دون أن يعني ذلك بلوغه مستوى الفهم الإنساني الشامل. (Stanford HAI)

أما السمة الرابعة فهي انتقال الذكاء الاصطناعي إلى مستوى الحوكمة والتنظيم. فقد دخل قانون الاتحاد الأوروبي للذكاء الاصطناعي حيّز النفاذ في 1 أغسطس 2024، مع تطبيق تدريجي لبعض أحكامه ابتداءً من 2 فبراير 2025، فيما أصبحت التزامات النماذج العامة الغرض وقواعد الحوكمة نافذة ابتداءً من 2 أغسطس 2025، على أن تكتمل أجزاء أخرى لاحقًا. ويقوم هذا الإطار على مقاربة قائمة على المخاطر، تميّز بين الأنظمة بحسب درجة خطورتها وأثرها المحتمل في الحقوق والأمن والمجال العام. (digital-strategy.ec.europa.eu)

وأخيرًا، تكشف المرحلة الراهنة عن الوجه المادي للذكاء الاصطناعي، أي ارتباطه الوثيق بالبنية التحتية للطاقة والحوسبة ومراكز البيانات. وقد أكدت الوكالة الدولية للطاقة في تقريرها Energy and AI الصادر في أبريل 2025 أن نمو الذكاء الاصطناعي يرتبط بتزايد الطلب على الكهرباء ومراكز البيانات، وأن هذا الموضوع سيصبح أحد مفاتيح فهم المسار المقبل لهذه التكنولوجيا. (IEA)

4. الذكاء الاصطناعي وتحوّل القطاعات

في القطاع الصحي، بات الذكاء الاصطناعي يؤدي أدوارًا متنامية في تحليل الصور الطبية، ودعم التشخيص، ورصد الأنماط الوبائية، وتحسين التدبير السريري، بل وفي تخصيص بعض أشكال العلاج. وتؤكد إدارة الغذاء والدواء الأمريكية أن تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي أصبحت جزءًا من عدد متزايد من البرمجيات والأجهزة الطبية، مع ما يرافق ذلك من حاجة متزايدة إلى التقييم السريري والتحقق من السلامة والفعالية. (U.S. Food and Drug Administration)

أما في ميدان العمل، فإن الذكاء الاصطناعي لا يشتغل بوصفه مجرد أداة لتعويض اليد العاملة، كما تذهب إلى ذلك بعض التصورات التبسيطية، بل بصفته عاملًا لإعادة تنظيم تقسيم العمل نفسه. فهو يعيد توزيع المهام بين الإنسان والآلة، ويؤتمت بعض الوظائف الجزئية، ويُنشئ في الوقت نفسه أشكالًا جديدة من العمل تتطلب كفايات في الإشراف والتوجيه والتحقق والتكامل مع الأنظمة الذكية. ومن ثمة، فإن الأثر الأعمق للذكاء الاصطناعي في سوق الشغل قد لا يتمثل في الإلغاء المباشر للوظائف بقدر ما يتمثل في إعادة تعريفها وتبديل شروط ممارستها. (Stanford HAI)

وفي المجال التعليمي، يفتح الذكاء الاصطناعي إمكانات واسعة في التخصيص، والمرافقة الفردية، وتوليد الموارد التعليمية، ودعم البحث. لكنه يثير، في المقابل، أسئلة جوهرية تتعلق بالأصالة، ومعايير التقييم، وتآكل بعض المهارات الأساسية إذا تحولت المساعدة الآلية إلى بديل عن الفهم والتحليل والكتابة. لهذا السبب، يغدو إدماج الذكاء الاصطناعي في التعليم رهينًا بإعادة نظر في تصورات التعلم ذاتها، لا بمجرد إضافة أداة جديدة إلى البيئة الصفية. (unesco.org)

وفي قطاع الطاقة، تبدو العلاقة مركبة على نحو لافت. فمن جهة، يتيح الذكاء الاصطناعي تحسين كفاءة الشبكات، والتنبؤ بالطلب، ورفع فعالية استهلاك الطاقة في المباني والصناعة. ومن جهة أخرى، فإن نموه السريع يزيد الضغط على البنية التحتية الكهربائية بسبب التوسع في مراكز البيانات ومتطلبات التدريب والاستدلال. وهذا التوتر يكشف أن الذكاء الاصطناعي ليس فقط وسيلة لحل بعض المشكلات، بل هو أيضًا مصدر لمشكلات جديدة يجب التفكير فيها ضمن منظور أشمل للاستدامة. (IEA)

5. المسألة الأخلاقية والتنظيمية

أصبح من المتعذر اليوم تناول الذكاء الاصطناعي من دون الانخراط في النقاش الأخلاقي والقانوني المحيط به. فمع اتساع نطاق استخدام هذه الأنظمة، برزت قضايا تتصل بالخصوصية، والانحياز الخوارزمي، وشفافية القرارات الآلية، وحقوق المؤلف، والمسؤولية عن الأضرار، وإمكانات التضليل والتلاعب بالمجال العام، خصوصًا مع انتشار المحتويات المُولَّدة آليًا والصور والفيديوهات الاصطناعية المقنعة. وقد دفعت هذه التحديات منظمات دولية، مثل اليونسكو ومنظمة التعاون والتنمية الاقتصادية، إلى بلورة مبادئ وتوصيات تؤكد ضرورة اقتران الابتكار بالإنصاف، والإشراف البشري، واحترام الحقوق الأساسية، والاستدامة البيئية. (unesco.org)

وفي المستوى العملي، لم تعد الحوكمة الأخلاقية للذكاء الاصطناعي مجرد خطاب معياري عام، بل بدأت تتجسد في أطر مؤسساتية وأدوات تشغيلية. ومن أبرز الأمثلة على ذلك إطار NIST لإدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي، إلى جانب الملف الخاص بالذكاء الاصطناعي التوليدي الصادر في يوليو 2024، الذي يوفر مرجعًا لتقييم المخاطر المتعلقة بالثقة والموثوقية والإنصاف والأمان. وتكمن أهمية هذه المقاربات في أنها تنقل النقاش من مستوى المبادئ المجردة إلى مستوى الممارسة، أي إلى كيفية تصميم الأنظمة، واختبارها، ونشرها، ومراقبتها. (NIST)

6. آفاق المستقبل

إذا كان من الصعب التنبؤ بمسار الذكاء الاصطناعي على نحو يقيني، فإن بعض الاتجاهات تبدو أكثر ترجيحًا من غيرها. أول هذه الاتجاهات استمرار السعي نحو أنظمة أكثر عمومية وقدرة على إنجاز طيف أوسع من المهام. غير أن الحديث عن ذكاء اصطناعي عام بالمعنى القوي للكلمة ما يزال، حتى الآن، أقرب إلى الأفق الاستشرافي منه إلى الواقع المكتمل. فالأنظمة الحالية، على الرغم من قوتها الملحوظة، ما تزال تعاني من حدود معروفة، من قبيل الهلوسة، وعدم الاستقرار في بعض أشكال الاستدلال، واعتمادها الكبير على جودة البيانات والبنية التوجيهية. (Stanford HAI)

وثاني هذه الاتجاهات صعود الوكلاء الرقميين القادرين على تنفيذ سلاسل من الأفعال لا مجرد تقديم الإجابات. فإذا كانت المرحلة الماضية قد كرّست نموذج “المساعد الذي يجيب”، فإن المرحلة المقبلة قد تعرف توسعًا أكبر في نموذج “النظام الذي يبحث ويقرر وينفذ”، وهو ما يرفع القيمة العملية للذكاء الاصطناعي، لكنه يضاعف في الوقت نفسه الحاجة إلى الضبط والمراقبة والمساءلة. هذا التحول حاضر بالفعل في النقاشات التنظيمية والمعيارية الراهنة حول الثقة والتحكم في أنظمة الذكاء الاصطناعي. (NIST)

أما الاتجاه الثالث فيتمثل في انتقال التنافس من منطق “الأكبر” إلى منطق “الأكفأ”. فقد أظهرت التطورات الأخيرة أن النماذج الأصغر والأكثر تحسينًا يمكن أن تحقق نتائج متقدمة في بعض السياقات، بما يفتح الطريق أمام حلول محلية أو مدمجة في الأجهزة، ويقلل، جزئيًا على الأقل، من الاعتماد المطلق على البنى السحابية الضخمة. وهذا المسار قد تكون له آثار مهمة في ما يتعلق بالسيادة الرقمية، وتقليص الكلفة، وتوسيع إمكانات الوصول. (Stanford HAI)

ومع ذلك، فإن مستقبل الذكاء الاصطناعي لن يتحدد بالتقدم التقني وحده، بل أيضًا بكيفية تنظيمه اجتماعيًا وسياسيًا. فالسنوات المقبلة مرشحة لأن تشهد صراعًا متزايدًا حول المعايير، والملكية، والبنية التحتية، والموارد، ومواقع الهيمنة داخل النظام العالمي الجديد للذكاء الاصطناعي. لذلك يبدو أن الرهان الحقيقي لا يكمن فقط في تطوير أنظمة أكثر قدرة، بل في تحديد الشروط التي تجعل هذه القدرة خادمة للصالح العام، لا مجرد أداة لتعميق التفاوتات القائمة. (unesco.org)

خاتمة

يكشف تاريخ الذكاء الاصطناعي، منذ جذوره الفلسفية والمنطقية إلى تجلياته الراهنة، عن مسار انتقلت فيه الآلة من كونها أداة حساب إلى كونها وسيطًا معرفيًا وتنظيميًا وثقافيًا. وقد جعل هذا التحول من الذكاء الاصطناعي واحدًا من أكثر موضوعات العصر كثافة من حيث ما يثيره من وعود ومخاوف في آن. فهو، من جهة، يتيح إمكانات مهمة في تطوير المعرفة وتحسين الخدمات ورفع الكفاءة وتوسيع قدرات الإنسان. لكنه، من جهة أخرى، يحمل في داخله إمكانات جديدة للهيمنة، واللامساواة، والغموض التنظيمي، والكلفة البيئية، إذا تُرك تطوره لمنطق السباق التقني المحض. (Stanford HAI)

لهذا، فإن التفكير الرصين في الذكاء الاصطناعي يقتضي تجاوزه بوصفه موضوعًا للانبهار أو التخويف، والنظر إليه باعتباره قضية حضارية مركبة، يتقاطع فيها العلمي بالسياسي، والتقني بالأخلاقي، والاقتصادي بالثقافي. وما سيحسم أثره في العقود المقبلة لن يكون ذكاء الآلات وحده، بل أيضًا مقدار الذكاء الجماعي الذي ستُدار به علاقتنا بهذه الآلات. (unesco.org)

المراجع

1. النص الأصلي الذي انطلقت منه هذه النسخة: الذكاء الاصطناعي: أصوله، تطوراته، وآفاقه في المستقبل
2. OECD, Explanatory Memorandum on the Updated OECD Definition of an AI System, OECD Artificial Intelligence Papers, No. 8, 2024. (OECD)
3. Stanford Institute for Human-Centered AI, Artificial Intelligence Index Report 2025, Stanford HAI, 2025. (Stanford HAI)
4. European Commission, AI Act: Regulatory Framework, updated 2025–2026. (digital-strategy.ec.europa.eu)
5. International Energy Agency, Energy and AI, 10 April 2025. (IEA)
6. S. Food and Drug Administration, Artificial Intelligence in Software as a Medical Device, updated 25 March 2025. (U.S. Food and Drug Administration)
7. S. Food and Drug Administration, Artificial Intelligence-Enabled Device Software Functions: Lifecycle Management and Marketing Submission Recommendations, draft guidance, 7 January 2025. (U.S. Food and Drug Administration)
8. UNESCO, Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence, updated 26 September 2024. (org)
9. UNESCO, Guidance for Generative AI in Education and Research, updated 16 January 2026. (org)
10. NIST, AI Risk Management Framework (AI RMF 1.0), 2023. (nist.gov)
11. NIST, Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile (NIST-AI-600-1), 26 July 2024. (NIST)