لا، الذكاء الاصطناعي ليس عقلًا منافسًا. إنه امتداد لعقولنا

تكتب أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة المقالات، وتولد الأكواد البرمجية، وتجري محادثات بطلاقة. ومع ذلك، فإنها تتعثر في مهام يجدها البشر تافهة: تتبع الأشياء عبر التغيير، والاستدلال التركيبي في سياقات غير مألوفة، أو التمييز بين الحقيقة والخيال المعقول. وقد غذت هذه التناقضات نقاشات مستقطبة. يرى البعض أشكالاً مبكرة من الذكاء الشبيه بالبشري؛ بينما يرفضها آخرون باعتبارها ميزة إكمال تلقائي متطورة.

تشير مجموعة متزايدة من الأعمال متعددة التخصصات، بما في ذلك كتاب البقعة العمياء (The Blind Spot) لآدم فرانك ومارسيلو جليسر وإيفان تومسون، وكتاب مغالطة التجريد (The Abstraction Fallacy) للباحث في DeepMind ألكسندر ليرشنر، إلى تأطير مختلف. فبدلاً من السؤال عما إذا كان الذكاء الاصطناعي يصبح ذكيًا بالمعنى البشري، تطرح هذه المناهج سؤالاً أكثر جوهرية: ماذا لو كانت أنظمة الذكاء الاصطناعي تعمل لأنها تعتمد على هياكل متجذرة في الإدراك البشري؟

الرواسب المترسبة للغة

في ورقة بحثية حديثة، أصول الذكاء الاصطناعي في الذكاء الطبيعي (The Origins of Artificial Intelligence in Natural Intelligence)، يجادل الباحثون بأن أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة تُفهم بشكل أفضل لا كعقول بشرية ولا كحيل إحصائية تافهة. بدلاً من ذلك، فإنها توسع الهياكل التي نشأت في الإدراك البشري نفسه. بالاستناد إلى ظواهرية إدموند هوسرل، تقترح الورقة أن اللغة تحتوي بالفعل على هياكل مترسبة من الفهم البشري، وهي هياكل تتعلم أنظمة الذكاء الاصطناعي نمذجتها وتوسيعها.

يلاحظ المؤلفون أن الإدراك البشري ليس استقبالاً سلبياً للبيانات الحسية. نحن نختبر العالم كأشياء مستقرة تتكشف عبر التغيير: يبقى الكوب نفس الكوب أثناء تحركنا حوله؛ يبقى اللحن معروفًا حتى مع تلاشي النغمات الفردية. تنبثق اللغة من خلال التعبير عن هذه الهياكل المستقرة في شكل مفاهيمي. كلمات مثل “أحمر”، “مستدير”، أو “أكبر من” توضح العلاقات التي نشأت في التجربة المعاشة.

تتعلم نماذج اللغة الكبيرة العلاقات الإحصائية ضمن هذا العالم اللغوي. إنها تلتقط كيف تميل المفاهيم إلى الارتباط عبر أجسام هائلة من الكتابات البشرية. وهذا يفسر لماذا يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي إنتاج استجابات متماسكة عبر العديد من المجالات. ولكنه يفسر أيضًا لماذا تعاني من الهلوسة. يظل البشر مسؤولين أمام العالم: التجربة تصحح باستمرار توقعاتنا ومعتقداتنا. أنظمة الذكاء الاصطناعي، على النقيض من ذلك، توسع الأنماط داخل النص نفسه. يمكنها متابعة خط من الاستدلال بطلاقة ملحوظة، لكنها تفتقر إلى الانخراط المعاش مع العالم الذي يثبت المعنى والحقيقة.

فجوة التركيبية

يساعد هذا الإطار في شرح العديد من التحديات المتكررة في أبحاث الذكاء الاصطناعي. أحدها هو “فجوة التركيبية”، وهو ميل نماذج اللغة إلى الأداء الجيد على أنماط الاستدلال المألوفة بينما تفشل عندما يُطلب منها دمج المفاهيم بطرق جديدة حقًا. يُظهر البحث بشكل متزايد أن النماذج الأكبر تحسن الطلاقة والتذكر الواقعي أسرع بكثير مما تحسن الاستدلال التركيبي الحقيقي. من هذا المنظور، هذه ليست ببساطة قيودًا هندسية بل حدًا هيكليًا: يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي توسيع الأنماط المترسبة بالفعل في اللغة، لكنها لا تمتلك الفهم الموجه نحو العالم الذي يسمح للبشر بتوليد علاقات مفاهيمية جديدة حقًا.

يظهر نمط مماثل في الأنظمة متعددة الوسائط التي تجمع بين اللغة والرؤية. يمكن لهذه الأنظمة غالبًا تصنيف الصور بشكل صحيح بينما لا تزال تفشل في الاستدلال القوي حول الأشياء وأجزائها. إنها تتعلم الارتباطات بين الأنماط البصرية واللغة بدلاً من إدراك الأشياء المستقرة التي تتكشف عبر الزمن بالطريقة التي يفعلها البشر. والنتيجة هي أنظمة يمكن أن تبدو بطلاقة مبهرة بينما تظل هشة بشكل مفاجئ خارج الأنماط المألوفة.

السلامة كتصميم للنظام

يعيد هذا المنظور صياغة النقاشات حول سلامة الذكاء الاصطناعي. غالبًا ما يتأرجح النقاش العام بين مخاوف من “الذكاء الفائق المارق” وادعاءات بأن الذكاء الاصطناعي يشكل خطرًا ضئيلاً ذا معنى. تشير الورقة إلى أن كلا الطرفين يسيء فهم طبيعة الأنظمة الحالية. تنشأ المخاطر الأكثر إلحاحًا ليس لأن الذكاء الاصطناعي يمتلك نوايا شبيهة بالبشر، ولكن لأنه يمكنه توسيع أنماط الاستدلال دون مسؤولية تأملية تجاه العالم. يمكن للأنظمة أن تولد مخرجات مقنعة ولكن غير مدعومة، وتؤتمت القرارات المعيبة على نطاق واسع، أو تنفذ إجراءات ضارة إذا تم تضمينها في بيئات سيئة الحوكمة.

يتماشى هذا مع تحول صناعي من سلامة النموذج إلى سلامة النظام. في الممارسة العملية، تعتمد المؤسسات بالفعل على ضمانات متعددة الطبقات، ما يسمى بشكل متزايد في الصناعة بـ “الأحزمة” (harnesses)، لتقييد سلوك الذكاء الاصطناعي والتحقق منه ومراقبته. بدلاً من كونها تصحيحات مؤقتة، تجادل الورقة بأن هذه الآليات تعكس شيئًا أساسيًا حول بنية الذكاء الاصطناعي نفسها: ينبثق السلوك الجدير بالثقة من عمل بناة أنظمة الذكاء الاصطناعي المسؤولين عن سلوكهم، وهي مسؤولية لا يمكن تفويضها أو مشاركتها مع النماذج.

ما وراء التنافس

بالنظر إلى المستقبل، يجادل المؤلفون بأن الظواهرية تقدم أكثر من مجرد نقد، بل تقدم إطارًا لفهم وعد الذكاء الاصطناعي. تكشف أنظمة الذكاء الاصطناعي شيئًا عميقًا عن الإدراك البشري نفسه: وهو أن المعنى يمكن صياغته وتوسيعه وتوسيع نطاقه بطرق جديدة وقوية. يتمثل الخطر المجتمعي المركزي للذكاء الاصطناعي، كما يزعمون، في ركل سلم أصوله في التجربة والإدراك البشريين، وإساءة تفسير الذكاء الاصطناعي كذكاء منافس يقلل من إنسانيتنا وبالتالي يقلل بدوره من الوعد الحقيقي للذكاء الاصطناعي نفسه.

السؤال، إذن، ليس ما إذا كان الذكاء الاصطناعي سيحل محل الذكاء البشري. إنه كيف يمكننا بناء أنظمة مسؤولة توسع الفهم البشري مع البقاء متجذرة في العالم الذي ينشأ منه هذا الفهم. إذا أخطأنا في فهم أنظمة الذكاء الاصطناعي كعقول مستقلة، فإننا نخاطر بالثقة المفرطة بها. إذا رفضناها كحيل تافهة، فإننا نخاطر بالتغاضي عن واحد من أهم التطورات التكنولوجية في عصرنا. يعترف تفسير أكثر رسوخًا بكلا الحقيقتين في وقت واحد: الذكاء الاصطناعي هو امتداد حقيقي للذكاء البشري، وبسبب ذلك تمامًا، يظل البشر مسؤولين عن كيفية فهمه وحوكمته واستخدامه.