الاقتباسات بترجمتنا، يليها النص الإنجليزي الأصلي.

المشكّكون

في جملة واحدة: الذكاء الاصطناعي مبهر ومفيد، لكن الادعاءات حول ذكاء فائق وشيك، حالمةً كانت أو كارثية، تسبق الأدلة بمسافة بعيدة. والأسئلة الحقيقية أكثر اعتيادية، وأكثر إلحاحًا.

كثيرًا ما يُساء فهم المشكّكين على أنهم «ضد الذكاء الاصطناعي». ومعظمهم ليسوا كذلك؛ فكثيرون منهم باحثون في الذكاء الاصطناعي يستخدمون هذه الأنظمة ويبنونها كل يوم. وما يشكّون فيه هو الرواية التي تُحكى عن الذكاء الاصطناعي، لا قيمته.

ثلاثة أنواع من التشكيك

1. المشكّكون في المسار الحالي نحو ذكاء بمستوى الإنسان

قال يان لوكون، الحائز على جائزة تورينغ وكبير علماء الذكاء الاصطناعي في Meta آنذاك، في يناير 2025: «لا سبيل على الإطلاق … لأن تصل النماذج اللغوية الكبيرة ذاتية الانحدار، من النوع الذي نعرفه اليوم، إلى ذكاء الإنسان» (الأصل: "There's absolutely no way … that autoregressive LLMs, the type that we know today, will reach human intelligence."). وأضاف: «لسنا قريبين حتى من مضاهاة فهم أي حيوان، قطة أو كلب، للعالم المادي» (الأصل: "we're not even close to matching the understanding of the physical world of any animal, cat or dog")، وأن التوسيع (scaling) «يبلغ حدّ التشبّع» (الأصل: "is saturating") (تقرير PYMNTS عن كلمته في معرض CES، 8 يناير 2025). ووجهة نظر لوكون تتعلق بأساليب اليوم؛ فهو لا يرى أن الذكاء الاصطناعي بمستوى الإنسان مستحيل من حيث المبدأ. → المتتبّع (Tracker): CR-T03

ورأى غاري ماركوس، عالم الإدراك ورائد الأعمال، في مقالة واسعة الانتشار عام 2022 أن التعلّم العميق «يكون في أفضل حالاته حين لا نحتاج إلا إلى نتائج تقريبية سريعة» (الأصل: "is at its best when all we need are rough-ready results")، وأن ما يُسمّى قوانين التوسّع «ليست قوانين كونية مثل الجاذبية، بل مجرد ملاحظات قد لا تصمد إلى الأبد» (الأصل: "aren't universal laws like gravity but rather mere observations that might not hold forever."). ودعا إلى أنظمة «هجينة» (الأصل: "hybrid") تجمع التعلّم مع الاستدلال الرمزي. وتُختتم المقالة بنبرة متفائلة: «للمرة الأولى منذ 40 عامًا، أشعر أخيرًا بشيء من التفاؤل بالذكاء الاصطناعي» (الأصل: "For the first time in 40 years, I finally feel some optimism about AI") (Nautilus، 10 مارس 2022). → CR-K16

كيف طُعن في ذلك. منذ 2022، تحسّنت النماذج اللغوية كثيرًا في مهام عديدة. وقد قاست منظمة METR تضاعف طول المهام التي يستطيع وكلاء الذكاء الاصطناعي إنجازها تقريبًا كل سبعة أشهر (METR، مارس 2025). ويرى أنصار التوسيع في ذلك دليلًا على عدم وجود «جدار». ويردّ المشكّكون بأن التحسّن في المعايير المرجعية لا يعني فهمًا حقيقيًا أو موثوقية. ويصف التقرير الدولي لسلامة الذكاء الاصطناعي 2026 القدرات بأنها «متفاوتة» (الأصل: "jagged"): قوية في مجالات وضعيفة في أخرى (الملخص التنفيذي). وهذه المسألة لم تُحسم فعلًا، ونصنّفها في المتتبّع بوسم «محلّ اختلاف» (Disputed).

2. المشكّكون في الخطر الوجودي

قال أندرو نغ، الباحث والمعلّم في مجال الذكاء الاصطناعي، عام 2015 إن القلق من ذكاء اصطناعي شرير قاتل يشبه القلق من «الاكتظاظ السكاني على المريخ» (الأصل: "overpopulation on Mars"): ليس مستحيلًا يومًا ما، لكنه ليس مشكلة مجدية للعمل عليها الآن (The Register، 19 مارس 2015، جرى التحقق عبر البحث؛ وقد تتبّع موقع Quote Investigator أصل العبارة). → CR-K17

ويرى أرفيند نارايانان وساياش كابور (جامعة برينستون) في مقالة «AI as Normal Technology» («الذكاء الاصطناعي بوصفه تقنية عادية»، أبريل 2025) أن:

• الذكاء الاصطناعي تحويلي، ولكن على طريقة الكهرباء: تتكشّف آثاره على مدى عقود مع تكيّف المؤسسات.
• «الذكاء الفائق»، كما يُتخيَّل عادة، مفهوم غير متماسك.
• انعدام المواءمة الكارثي أكثر المخاطر افتراضًا.
• احتمالات الخطر الوجودي تفتقر إلى أساس متين.

ويرون أن المخاطر المنهجية أكثر إلحاحًا: عدم المساواة، وتركّز النفوذ، وتآكل الثقة. ويفضّلون سياسات قائمة على الصمود والشفافية على محاولات تقييد من يحق له بناء الذكاء الاصطناعي (معهد نايت للتعديل الأول، 15 أبريل 2025). → CR-K14، CR-K15

3. المنتقدون المركّزون على الأضرار الحالية

عرضت إميلي م. بندر وتمنيت جبرو وزملاؤهما، في ورقة 2021 «On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?» («عن مخاطر الببغاوات العشوائية: هل يمكن أن تكون النماذج اللغوية أكبر مما ينبغي؟»)، مخاطر النماذج اللغوية المتزايدة الحجم:

• التكاليف البيئية والمالية؛
• بيانات تدريب أكبر من أن توثَّق كما ينبغي، ما قد يرسّخ الانحياز؛
• حوافز بحثية تكافئ الحجم على حساب الفهم؛
• أضرار النصوص الاصطناعية السلسة، ومنها التضليل وثقة الناس بالمخرجات بسهولة مفرطة.

وأوصوا بانتقاء مجموعات البيانات بعناية، وتوثيقها، واتجاهات بحثية أكثر تبصّرًا (ACM FAccT 2021، جرى التحقق عبر البحث). ودخلت عبارة «الببغاوات العشوائية» (stochastic parrots؛ أي أنظمة تنظم الكلمات معًا وفق أنماط إحصائية دون فهم) إلى النقاش اليومي. → CR-K18

حجّتهم، معروضة بإنصاف

1. للذكاء الاصطناعي تاريخ طويل من الوعود المبالغ فيها. يستذكر ماركوس توقّعًا بارزًا عام 2016 بأن أطباء الأشعة سيُستبدلون قريبًا. ويشير إلى أنه بحلول 2022 كان الإجماع أن البشر والآلات يكمّل بعضهم بعضًا.
2. المعايير المرجعية ليست العالم الحقيقي. اجتياز الاختبارات ليس كالعمل بموثوقية في المستشفيات أو المحاكم أو السيارات. ويرى نارايانان وكابور أن كثيرًا من المعايير المرجعية تفتقر إلى «صدق البناء» (construct validity)، أي أنها لا تقيس ما تدّعي قياسه.
3. الانتشار يستغرق وقتًا. حتى التقنيات القوية تنتشر بوتيرة التنظيم والتدريب والمشتريات والثقة.
4. الأضرار الحالية مؤكدة، والمستقبلية افتراضية. الانحياز والتضليل والمراقبة واستغلال العمالة تحدث الآن وتستحق الاهتمام الآن.
5. التهويل والمبالغة قد يخدمان المصالح نفسها. كلاهما يجعل الذكاء الاصطناعي يبدو أقوى مما هو عليه، ما قد يجتذب الاستثمارات أو يبرّر تركيز السيطرة.

انتقادات موجّهة إلى المشكّكين

• من المركّزين على السلامة والأشدّ قلقًا من الكارثة: عبارة «هذا لا يحدث بعد» ليست خطة. فالقدرات فاجأت الخبراء مرارًا، والاستعداد يستغرق سنوات. ويشير التقرير الدولي لسلامة الذكاء الاصطناعي 2026 إلى أن الأنظمة «تتحسّن في المجالات ذات الصلة» (الأصل: "are improving in relevant areas").
• من دعاة التسريع: يستهين المشكّكون بسرعة تطوّر القدرات والتبنّي. فالإمارات، مثلًا، بلغت نسبة 73.3% في استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي المقيس بين السكان في سن العمل بحلول يونيو 2026 (Microsoft، 21 سبتمبر 2026).
• أرضية مشتركة منصفة: معظم المشكّكين يوافقون على أن الأضرار الحالية مهمة وأن الذكاء الاصطناعي ينبغي أن يخضع للحوكمة. والخلاف في الأساس حول الأولويات، لا حول ما إذا كان الأمر يستحق الاهتمام.

ما الذي قد يثبت صواب المشكّكين أو خطأهم؟

ماذا يعني هذا لكم؟

يقدّم المشكّكون عادة ذهنية قيّمة: اسألوا عمّا تبيّنه الأدلة فعلًا، لا عمّا يَعِد به العنوان. وهذا مفيد سواء كنتم تقرؤون إعلانًا جريئًا عن منتج أو توقّعًا مخيفًا. وهو أيضًا تذكير مطمئن بأن كثيرًا من أعلم باحثي الذكاء الاصطناعي في العالم ينظرون إلى الأنظمة نفسها التي تستخدمونها فيرون أدوات قوية، لا عقولًا توشك أن تستولي على الأمور.

ذو صلة: دعاة التسريع · الأشدّ قلقًا ومؤشر p(doom) · هل الذكاء الاصطناعي منحاز ضد أمثالي؟