لنراجع أولًا ما نعنيه بمصطلح
الذكاء الاصطناعي. لقد أصبح شائع الاستخدام مثلما كان مصطلح
الحوسبة أو
معالجة البيانات قبل ثلاثين عامًا، أو
ذكاء الأعمال قبل عشرين عامًا، أو
البيانات الضخمة و
الحوسبة السحابية قبل بضع سنوات. لكن مع اتساع نطاقه، أصبح المصطلح فضفاضًا ومستخدمًا أحيانًا بشكل مبالغ فيه، خاصة مع تطبيقه على مجموعة واسعة من التقنيات عبر مختلف الصناعات.
في المعنى الضيق، يشير الذكاء الاصطناعي عادةً إلى
الذكاء الذي تعرضه الآلات لمحاكاة الوظائف الإدراكية البشرية مثل حل المشكلات واتخاذ القرارات. وغالبًا ما يجمع الذكاء الاصطناعي الحديث بين
التعلم الآلي والتعلم العميق، مُدرَّبًا على مجموعات بيانات ضخمة لدعم أو أتمتة عمليات اتخاذ القرار.
ومع ذلك، بات المصطلح اليوم يُستخدم كعبارة جامعة لمجموعة من التقنيات، بدءًا من النصوص التنبؤية وروبوتات المحادثة، وصولًا إلى الشبكات العصبية العميقة والوكلاء المستقلين، والعديد منها لا يرتبط بشكل مباشر بمفهوم “الذكاء”.
ما هو الذكاء الاصطناعي التنبؤي؟
يُعتبر
التحليلات التنبؤية (Predictive Analytics)، أو ما يُعرف بالذكاء الاصطناعي التنبؤي، من المكونات الأساسية والناضجة في مشهد الذكاء الاصطناعي.
وفقًا لتقرير
Gartner Hype Cycle لعام 2024، يُصنَّف التحليل التنبؤي كقدرة تقليدية للذكاء الاصطناعي يتم دمجها بشكل متزايد في أنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP)، وإدارة علاقات العملاء (CRM)، وإدارة سلاسل الإمداد، وإدارة المعرفة، وأنظمة العمل الرقمي.
ويُشير ذلك إلى أنه تجاوز المراحل الأولى من دورة النضج التكنولوجي، وأنه في مرحلة أكثر استقرارًا مثل “منحدر التنوير” أو “هضبة الإنتاجية”.
وعلى النقيض من
الذكاء الاصطناعي التوليدي الذي ما زال في ذروة التوقعات المرتفعة والتدقيق، فقد أثبت الذكاء الاصطناعي التنبؤي نفسه كأداة موثوقة للتنبؤ وصنع القرار عبر قطاعات متعددة.
مثال: قطاع الطاقة
يمكن للتحليلات التنبؤية أن تساعد في منع انقطاع الكهرباء كما حدث في إسبانيا في 28 أبريل. من خلال تحليل بيانات أجهزة الاستشعار في المحولات أو التوربينات أو القواطع، يمكن للنماذج التنبؤية كشف علامات الأعطال قبل وقوعها، مما يتيح للصيانة التدخل بكفاءة. كما يمكنها التنبؤ بالطلب خلال موجات الحر أو البرد، والتخطيط لاستخدام الطاقة المتجددة (مثل الطاقة الشمسية أو الرياح) بناءً على تقارير الطقس.
لكن لهذه النماذج قيودًا، فهي تعتمد بشكل كبير على البيانات التاريخية عالية الجودة. نقص البيانات، أو ضعف تكامل الشبكات، أو الهجمات السيبرانية، قد يؤدي إلى تراجع دقة التنبؤات ويقلل الثقة في القرارات الآلية.
ما هو الذكاء الاصطناعي التوليدي؟
يُشير
الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) إلى فرع من الذكاء الاصطناعي يركز على
إنشاء محتوى جديد مثل النصوص، الصور، الموسيقى، الشيفرات، ومقاطع الفيديو، وذلك من خلال تعلم الأنماط من البيانات.
على خلاف الأنظمة التقليدية المبنية على التصنيف أو التنبؤ، فإن الذكاء الاصطناعي التوليدي يُنتج مخرجات مبتكرة، وهو ما يجعله محط تركيز كبير في
دورة Gartner Hype Cycle حيث “يزداد الضجيج حوله”.
رغم أن العديد من تطبيقاته ما زالت في مراحل مبكرة (ذروة التوقعات المبالغ فيها)، إلا أن GenAI بدأ يجد تطبيقات عملية:
- في قطاع الكهرباء: صياغة تقارير الانقطاعات، تلخيص سجلات أجهزة الاستشعار، إنشاء وثائق الامتثال، وحتى محاكاة الاستجابة للحوادث.
- في خدمة العملاء: الرد التلقائي على استفسارات المستهلكين، إعداد تقارير استخدام الطاقة، وتوفير أدوات تواصل متعددة اللغات.
- في التشغيل: إنشاء مجموعات بيانات اصطناعية لتدريب النماذج التنبؤية.
القيود
لكن GenAI محدود أيضًا؛ إذ قد ينتج محتوى مقنعًا لكنه غير دقيق (ظاهرة “الهلوسة”). كما أن دمجه في قطاعات حساسة مثل الطاقة يتطلب
حوكمة صارمة، وإشراف بشري، وتدريب مخصص.
أمثلة قطاعية
التصنيع
- التنبؤي: صيانة تنبؤية، توقع الطلب، تقييم مخاطر سلاسل الإمداد.
- التوليدي: تصميم النماذج الأولية، توليد الكتيبات والتدريب، أتمتة وثائق المناقصات.
التعليم العالي
- التنبؤي: التنبؤ بمعدلات نجاح الطلاب، توقع الطلب على المقررات، إدارة الطاقة والمرافق.
- التوليدي: أدوات دعم أكاديمي (تلخيص المحاضرات، مساعدة في الكتابة)، توليد محتوى إداري، روبوتات محادثة مخصصة لدعم الطلاب.
القطاع العام
- التنبؤي: تخصيص الموارد، كشف الاحتيال في المشتريات، توقع أثر السياسات.
- التوليدي: صياغة الوثائق والسياسات، التواصل مع المواطنين، دعم المشتريات بإعداد المناقصات وتلخيص الردود.
التحديات والاعتبارات الأخلاقية
الخصوصية مع التنبؤي
تعتمد النماذج التنبؤية على بيانات حساسة (سجلات أكاديمية، صحية، أو تاريخ الشراء). وقد يؤدي ضعف الحوكمة إلى انتهاك الخصوصية.
التحيز والإنصاف مع التنبؤي
النماذج قد تعزز التحيزات التاريخية (في التوظيف، التعليم، أو الأمن)، خاصة إذا لم تكن قابلة للتفسير أو المراجعة.
الخصوصية مع التوليدي
تُدرّب نماذج GenAI غالبًا على بيانات عامة أو حساسة، مما قد يؤدي إلى تسرب بيانات خاصة أو استخدامها دون موافقة.
التحيز مع التوليدي
نماذج الصور التوليدية أظهرت تحيزًا جندريًا وعرقيًا، مثل تصوير النساء أصغر سنًا أو أكثر سعادة، والرجال أكبر سنًا وأكثر جدية، مع ضعف تمثيل الأقليات.
الخلاصة – الحاجة إلى استراتيجيات مدروسة
يمثل كل من الذكاء الاصطناعي التنبؤي والتوليدي فرعين مختلفين تمامًا:
- التنبؤي أكثر نضجًا وتطبيقاته مثبتة.
- التوليدي يحمل إمكانات كبيرة لكنه ما زال في مراحله الأولى.
ورغم الفوائد الهائلة، تظل هناك تحديات:
- الحاجة إلى حوكمة قوية للبيانات.
- ضرورة اختبارات الإنصاف والتحقق من التحيز.
- إشراف بشري دائم (Human-in-the-loop) خاصة في البيئات عالية المخاطر.
- اعتماد نماذج قابلة للتفسير لضمان الشفافية والمساءلة.
في النهاية، المؤسسات التي تستثمر بحذر وتوازن بين
الابتكار والحوكمة ستكون الأقدر على الاستفادة من الذكاء الاصطناعي في دعم النمو المستدام وصياغة المستقبل.
