إن الاعتقاد بأن الذكاء الاصطناعي يتقدم بسرعة هائلة ويسبب مخاطر وجودية للبشرية هو خلط بين الهوس والتقدم المفيد. فهذه التكنولوجيا لا تشبه الأسلحة النووية بقدر ما تشبه العديد من التقنيات الأخرى التي تتطور ببطء والتي ظهرت سابقًا، من الاتصالات الهاتفية إلى اللقاحات.
إن الخبراء الذين يحذرون من أن الذكاء الاصطناعي يشكل مخاطر كارثية على قدم المساواة مع الإبادة النووية يتجاهلون الطبيعة التدريجية والمنتشرة للتطور التكنولوجي.
الذكاء الاصطناعي والاقتصاد المغامر
وكما زعمتُ في كتابي الصادر عام 2008 بعنوان “الاقتصاد المغامر” فإن التكنولوجيات التحويلية؛ من المحركات البخارية، والطائرات، وأجهزة الكمبيوتر، والهواتف المحمولة، والإنترنت إلى المضادات الحيوية ولقاحات الحمض النووي الريبوزي المرسال، تتطور من خلال لعبة مطولة ومتعددة اللاعبين على نطاق واسع وتتحدى الأوامر والأنظمة من أعلى إلى أسفل.
إن “عواصف التدمير الخلاق”، التي أطلقها عالم الاقتصاد الأمريكي جوزيف شومبيتر والنظريات الأحدث التي تروّج للاكتشافات الهدامة، مضللة.
وكما أظهر المؤرخ الاقتصادي ناثان روزنبرغ وغيره كثيرون فإن التكنولوجيات التحويلية لا تظهر فجأة من فراغ. وبدلًا من ذلك يتطلب التقدم الهادف اكتشاف العديد من المشاكل غير المتوقعة والتغلب عليها تدريجيًا.
تقنيات ومخاطر
تقدم التقنيات الجديدة مخاطر جديدة. ودائمًا ما تتطور التطبيقات العسكرية جنبًا إلى جنب الاستخدامات التجارية والمدنية. لقد تم نشر الطائرات والمركبات الأرضية الآلية في الصراعات منذ الحرب العالمية الأولى، ولا غنى عن أجهزة الكمبيوتر الشخصية والاتصالات المحمولة في الحروب الحديثة.
ومع ذلك تستمر الحياة؛ حيث طورت المجتمعات المتقدمة تكنولوجيًا آليات قانونية وسياسية وآليات لإنفاذ القانون واحتواء الصراعات والإجرام الذي يتيحه التقدم التكنولوجي.
وتعد الأحكام التي تصدرها المحاكم في كل حالة على حدة أمرًا بالغ الأهمية في الولايات المتحدة وغيرها من البلدان. وهذه الآليات -مثل التكنولوجيات ذاتها- تطورية وقابلة للتكيف. إنهم ينتجون حلولًا عملية، وليس بنيات ذات رؤية.
وكان مشروع مانهاتن، الذي طوّر القنبلة الذرية وساعد في إنهاء الحرب العالمية الثانية، استثناءً. وكان لها تفويض عسكري ذو أولوية عالية.
ومع سعي النازيين إلى تطوير قنبلة خاصة بهم كانت السرعة والقيادة الفعالة أمرًا ضروريًا.
ولكن مع تحول الحرب النووية الشاملة إلى تهديد حقيقي ساعد الردع الاستراتيجي في تجنب تلك الكارثة المحتملة.
الأسلحة النووية والذكاء الاصطناعي
لكن الأسلحة النووية تشبيه مضلل للذكاء الاصطناعي، الذي اتبع النمط المنتشر والمتوقف عادة لأغلب التحولات التكنولوجية الأخرى. يمتد الذكاء الاصطناعي إلى تقنيات متباينة مثل: التعلم الآلي، والتعرف على الأنماط، ومعالجة اللغة الطبيعية، وله تطبيقات واسعة النطاق.
والسمة المشتركة بينهما هي تجاوز مجرد الحسابات إلى استنتاجات وتفسيرات أكثر تأملية ولكنها مفيدة.
وعلى عكس مشروع مانهاتن، الذي سار بسرعة فائقة، ظل مطورو الذكاء الاصطناعي يعملون لأكثر من سبعة عقود؛ حيث أدخلوا الذكاء الاصطناعي بهدوء في كل شيء؛ بدءًا من الكاميرات الرقمية والماسحات الضوئية إلى الهواتف الذكية، وأنظمة الكبح التلقائي وحقن الوقود في السيارات، والمؤثرات الخاصة في السيارات.
وكذلك الأفلام وعمليات البحث على Google والاتصالات الرقمية ومنصات الوسائط الاجتماعية. وكما هي الحال مع التطورات التكنولوجية الأخرى اُستخدم الذكاء الاصطناعي منذ فترة طويلة في الاستخدامات العسكرية والإجرامية.
ومع ذلك فإن التقدم في مجال الذكاء الاصطناعي كان تدريجيًا وغير مؤكد. لقد تغلب برنامج Deep Blue من شركة IBM على بطل العالم في الشطرنج غاري كاسباروف في عام 1997، بعد 40 عامًا من كتابة أحد الباحثين في شركة IBM برنامجًا للعب الشطرنج لأول مرة.
وعلى الرغم من أن خليفة ديب بلو “واتسون” فاز بمليون دولار بفوزه على لعبة Jeopardy فإنه كان فشلًا تجاريًا.
وفي عام 2022 باعت شركة IBM Watson Health هذا البرنامج مقابل جزء صغير من المليارات التي استثمرتها. وأصبح مساعد مايكروسوفت الذكي Clippy موضوعًا للسخرية. وبعد سنوات من التطوير تستمر النصوص المكتملة تلقائيًا في تحقيق نتائج محرجة.
التعلم الآلي
إن التعلم الآلي، وهو في الأساس إجراء إحصائي معزز تعتمد عليه العديد من برامج الذكاء الاصطناعي، يتطلب ردود أفعال موثوقة. لكن ردود الأفعال الجيدة تتطلب نتائج لا لبس فيها تنتجها عملية مستقرة.
فالنوايا البشرية الغامضة، والاندفاع، والإبداع تقوّض التعلم الإحصائي، وبالتالي تحد من النطاق المفيد للذكاء الاصطناعي.
وفي حين أن برنامج الذكاء الاصطناعي يتعرف على وجهي في المطارات بشكل لا تشوبه شائبة فإنه لا يستطيع أن يفهم بدقة الفروق الدقيقة في كلماتي المنطوقة بعناية وببطء. إن عدم دقة 16 جيلًا من برامج الإملاء الاحترافية (اشتريتُ الأول في عام 1997) أحبطني مرارًا وتكرارًا.
نماذج اللغات الكبيرة (LLMs)
إن نماذج اللغات الكبيرة (LLMs)، التي أصبحت الوجه العام للذكاء الاصطناعي، ليست تكنولوجيا تتخطى بشكل سحري قيود التعلم الآلي. والادعاءات بأن الذكاء الاصطناعي يتقدم بسرعة كبيرة تخلط بين الهوس والتقدم المفيد.
لقد أصبحتُ مستخدمًا متحمسًا للبحث المدعوم بالذكاء الاصطناعي في التسعينيات؛ لذلك كانت لدي آمال كبيرة عندما سجلتُ في الإصدار التجريبي العام من ChatGPT في ديسمبر 2022.
لكن آمالي في أن يساعدني هذا البرنامج، أو أي ماجستير آخر في القانون، في كتاب كنت أكتبه تبددت. وفي حين أن طلاب ماجستير القانون أجابوا بجمل مفهومة عن الأسئلة المطروحة باللغة الطبيعية فإن إجاباتهم التي تبدو مقنعة كانت في كثير من الأحيان وهمية.
وهكذا بينما وجدت أن عمليات البحث التي أجريتها على Google في التسعينيات كانت بمنزلة توفير للوقت لا يُقدر بثمن فإن التحقق من دقة استجابات ماجستير إدارة الأعمال جعلها قاتلة للإنتاجية.
وكان الاعتماد عليها للمساعدة في تحرير وتوضيح مخطوطتي مضيعة للوقت أيضًا. هذه التجارب تجعلني أرتعد عند التفكير في البرامج التي تولدها روبوتات الدردشة LLM ويتم إطلاقها في العالم.
ومع ذلك قد تكون خيالات LLM بمثابة عناصر مساعدة قيّمة لسرد القصص وغيرها من المنتجات الترفيهية. ربما تستطيع روبوتات الدردشة LLM زيادة الأرباح من خلال توفير خدمة عملاء رخيصة، وإن كانت مثيرة للجنون.
وفي يوم من الأيام قد يؤدي تحقيق تقدم كبير إلى زيادة النطاق المفيد لهذه التكنولوجيا بشكل كبير. ولكن في الوقت الحالي لا تستحق هذه الخيول الناطقة الكاذبة النشوة ولا الذعر بشأن “المخاطر الوجودية التي تهدد البشرية”.
ومن الأفضل الحفاظ على الهدوء والسماح للتطور اللامركزي التقليدي للتكنولوجيا والقوانين واللوائح بالاستمرار.
