دور الذكاء الاصطناعي في تحقيق أهداف المغرب في مجال البيئة
تاريخ النشر: 1st, December 2023 GMT
ضاعفت المملكة المغربية في السنوات الماضية جهودها من أجل تحقيق الانتقال الأخضر لاقتصادها. ومن أبرز المبادرات الكبرى في هذا الاتجاه نخص بالذكر: إطلاق النموذج الجديد للتنمية في أبريل 2021، الرامي إلى إرساء أسس نمو اقتصادي شمولي ومستدام والتمهيد لتنفيذ “استراتيجية صفر كاربون 2050” ابتداء من العام التالي بهدف بلوغ الحياد الكربوني في جميع القطاعات الرئيسية للاقتصاد الوطني بحلول عام 2050.
يمكن للعديد من التكنولوجيات الموجودة حاليا أن تساعدنا على إيجاد حلول للمشاكل الناتجة عن تغير المناخ وإحراز تقدم نحو تحقيق أهداف التنمية المستدامة. وبهذا الصدد، يعتبر الذكاء الاصطناعي (AI) والذكاء الاصطناعي التوليدي (Gen AI) من بين أهم المجالات الواعدة من حيث قدرتها على مساعدة الشركات على تقييم البصمة الكربونية لسلاسل القيمة الخاصة بها. فهذه الأدوات يمكن أن تساعد كذلك الهيئات المسؤولة في تحديد النقاط الساخنة التي يجب الاشتغال عليها والفرص المتاحة لتقليل انبعاثاتها على طول سلسلة القيمة، وذلك عبر إدراج تحليلات البيانات المتقدمة ضمن برامجها للإدارة البيئية.
تكمن الإمكانات التي تزخر بها هذه الأنواع من نماذج الذكاء الاصطناعي – التي يشار إليها بنماذج الأساس – في كونها تدربت على كميات هائلة من البيانات الجنيسة بهدف جعلها تتعلم الأنماط والبنيات اللغوية، والتي تم بعد ذلك صقلها وتدقيقها باستعمال البيانات المستقاة من مهام أو مجالات محددة بغرض الوصول إلى إمكانية توليد النتائج حسب السياقات أو الأهداف المحددة بدقة. تعتبر “نماذج الأساس” جد قوية ومتعددة الاستخدامات، ويمكن استعمالها من أجل تنفيذ سريع للمهام بأقل قدر من التدريب أو الإشراف أو كلاهما معا. فعلى سبيل المثال، تهدف مجموعات بيانات الذكاء الاصطناعي لتحديد المواقع الجغرافية، التي تم توفيرها مؤخرا من قبل أي بي إم ووكالة الفضاء الأمريكية NASA، إلى دمقرطة الوصول إلى الذكاء الاصطناعي وتطبيقه لتوليد ابتكارات جديدة في علم المناخ والأرض.
فكيف إذن يمكن للشركات أن تعتمد على تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي التوليدي في تحقيق أهدافها البيئية؟
رفع التحديات المتعلقة بإعداد التقارير البيئية
تعطي التقارير حول الانبعاثات، بما فيها تلك المتعلقة بسلسلة القيمة، نظرة شاملة حول المسارات التي تسلكها البصمة الكربونية للمقاولة. ومن جانب آخر، تحد التعقيدات المرتبطة بتقييم هذه الانبعاثات من إمكانيات الاعتماد على الممارسات التقليدية لإعداد التقارير. فعملية فرز البيانات من أجل القيام بحساب انبعاثات الكربون، لا تشكل فحسب مصدرا للخطء، بل إنها أيضا جد معقدة وتتطلب وقتا طويلا وتكلفة جد باهظة، إضافة إلى ذلك، يمكن أن يترتب عنها مسار تدقيق غير موثوق. فما تحتاج إليه الشركات بالفعل هو التوفر على آلية أوتوماتيكية، قابلة للتطور وموثوق بها لإعداد التقارير. من الجيد جدا التعهد الذاتي بالتزامات وأهداف في مجالات البيئية والمجتمع والحكامة، غير أنه من المهم معرفة كيف يمكن تحقيق تلك الأهداف والوفاء بالالتزامات. لهذا السبب تقوم الشركات، بشكل متزايد، باستكشاف الطرق التي يمكن بها للذكاء الاصطناعي والنماذج اللغوية الكبرى أن تؤدي إلى عقلنة التقارير وتخفيض التكاليف.
تتوفر المؤسسات على أنظمة مخصصة لسلاسل كاملة من الأنشطة، مثل تدبير الموارد البشرية والمحاسبة المالية؛ وبالتالي، فلا يجب للتقارير البيئية أن تشكل استثناء عن هذه القاعدة. فمن شأن اعتماد منصة برمجة مدعومة بالذكاء الاصطناعي ومتخصصة في جمع البيانات وحساب الانبعاثات وتتبع مبادرات التنمية المستدامة وتقييم المعطيات التي تتوصل بها من سلسلة التوريد، أن تجعل مسلسل إعداد التقارير أكثر سهولة، وأكثر مصداقية، وأكثر شفافية.
الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لتحديد الفرص
اليوم، يشكل الذكاء الاصطناعي وعدا بتوفير حل قادر على معالجة كم هائل من البيانات، وعلى التفاعل عن طريق استعمال اللغة الطبيعية واستخراج المعلومات المناسبة للاستعمال الخاص للمستخدم.
كمثال على ذلك، تتطلب مشاريع احتجاز الكربون وتخزينه (CCS) فهما عميقا لباطن الأرض وللعمليات الجيولوجية. على مدى عقود من التنقيب عن النفط والغاز وإنتاجهما من طرف زبوننا، و”ينترشال دي” (Wintershall Dea )، تم تكوين قاعدة معرفية واسعة حول باطن الأرض، والتي تضم مئات الآلاف من الوثائق. في الماضي وبكل بساطة، لم يكن الوصول لهذه المجموعة القيمة من المعلومات متاحا أمام الذكاء الاصطناعي والتحليلات المتقدمة. أما اليوم، فقد قامت وينترشال ديا وأي بي إم للاستشارة بإنشاء أداة لاستخراج المعرفة منها على أساس “المُحوِّل التوليديّ المُدرَّب مسبقًا” (GPT)، والذي يتيح للمستخدمين طرح أسئلة محددة على قاعدة معرفة باطن الأرض المتوفرة (من خلال الجداول والنصوص) لتقييم ما إذا كان يمكن استخدام مناطق معينة في مشاريع احتجاز ثاني أكسيد الكربون وتخزينه من حيث الجدوى الاقتصادية والفعالية والسلامة. علاوة على ذلك، يمكن أن تترتب حلول جديدة وطرق أفضل للعمل من خلال دمج قدرات الذكاء الاصطناعي التوليدي مع الخبرة الكبيرة للجيولوجيين والعلماء.
كما يمكن أيضًا استخدام تحليلات الذكاء الاصطناعي لمراقبة استهلاك الطاقة لدى شركة معينة، واكتشاف المجالات القابلة للتحسين، وخلق إطارات للعمل لمساعدة المؤسسات على تقليص بصمتها الكربونية. ويعتبر هذا مفيدا بشكل أكبر، بقدر ما يتواصل الزخم لصالح العمليات الأكثر استدامة على المستوى البيئي، وبقدر ما تكتسيه مراجع الشركة في مجال التنمية المستدامة من الأهمية في تحقيق نجاحها الاقتصادي.
إعداد التقارير من أجل مستقبل مستدام
تتفهم الشركات المسؤولة الحاجة إلى توقع مخاطر الأعمال والإستعداد لها وتدبيرها، بما في ذلك المخاطر المرتبطة بتغير المناخ. في هذا الشأن، يمكن للتكنولوجيا أن تساعد الشركات. ويمكن لمجموعة أي بي إم للذكاء البيئي أن تساعد المستعملين في مراقبة وتخطيط الظروف المناخية القاسية، كما يمكن لشركة أي بي إم ماكسيمو تحديد إجراءات الصيانة الوقائية التي تساعد المستعملين على تحسين الاستدامة من خلال الحفاظ على الأداء الأمثل وكفاءة ممتلكاتهم.
علاوة على ذلك، فإن التقنينات المتعلقة بإعداد التقارير حول الجوانب ذات الصلة بالبيئية والمجتمع والحكامة في نشاط الشركات، تتزايد باستمرار. بهذا الصدد، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أن يكون أداة رئيسية في هذه العملية، عبر مساعدة المؤسسات على الاستعداد للمطابقة التنظيمية، وتعزيز تقارير البيئة والمجتمع والحكامة، والاستفادة من مكاسب النجاعة وعقلنة آليات النشاط المهني.
كلمة أخيرة
لتسهيل اختيار نماذج الذكاء الاصطناعي والنماذج الأساسية المناسبة، قد تتجه الشركات إلى التعاون مع مزودي التكنولوجيا المشهود بكفائتهم في مجال تطوير وتنفيذ أنظمة فعالة. يجب كذلك أن يكون الشريك الذي تم اختياره قادرا على التكيف مع متطلبات السوق المتغيرة – لأن إطلاق خدمة رقمية ما هو في الحقيقة إلا بداية الرحلة وليس وجهتها النهائية.
وبالتالي، فإن المؤكد من كل هذا أن الشركات التي ستكون في أفضل حال، هي تلك التي ستعتمد على الذكاء الاصطناعي من أجل التأقلم مع التغيرات والتمكن من اكتشاف الفرص أثناء الانتقال إلى الاقتصاد المستدام.
–انتهى–
المصدر: اليوم 24
كلمات دلالية: الاصطناعی التولیدی الذکاء الاصطناعی أن تساعد من أجل
إقرأ أيضاً:
الخبرات النادرة والمعادلة الجديدة في الذكاء الاصطناعي
تشير الدراسات الاستشرافية إلى أهمية تبني معادلة جديدة في الموازنة بين الذكاء البشري، والذكاء الاصطناعي في عالم الأعمال، ومع التقدم العلمي، واتساع وتعقيد التحديات التي تواجه المؤسسات والاقتصاد والمجتمع، أصبح إدماج الذكاء الاصطناعي ضرورة لا بد منها، ولكن السؤال الذي يطرح نفسه هو: أين ينتهي حدود الخبرات النادرة للعقل البشري لتبدأ أدوار الذكاء الاصطناعي وفق نهج يقوده الإنسان، وتعززه التكنولوجيا؟
إذا عدنا بالذاكرة إلى بداية ظهور الجيل الأول من الذكاء الاصطناعي التوليدي، نجد أن الحوار الفكري قد تركز خلال تلك المرحلة عن تأثيرات هذه التقنيات على ملف التشغيل، وبمعنى أدق، عن إحلال الآلة في بعض الوظائف التي لا تتطلب المهارات الكاملة للعقل البشري، ولكن مجالات النقاش في الوقت الراهن قد تحولت بشكل جذري لتتمحور حول الفرص والتحديات المتمثلة في استخدام الذكاء الاصطناعي لدفع الكفاءة والإنتاجية، وما هي أنجح الطرق للجمع بين الإبداع البشري مع الفهم المناسب لحدود إمكانات التكنولوجيا، وكيفية اكتساب القيمة من توظيف التقنيات المتقدمة، والاستثمار في البيانات والمهارات، وعلى رأس هذه المحاور، يأتي الموضوع الأكثر أهمية؛ وهو المحافظة على الخبرات البشرية النادرة في وسط ضجيج الآلات الذكية.
وهذا يفرض الكثير من التساؤلات؛ فإذا كانت الملامح المثالية للمعادلة الجديدة هي قيادة الإنسان للمهام مع الاستفادة من توظيف التقنيات، فإن الحاجة ملحة لإعادة تعريف معايير ومحددات النجاح في هذا المشهد، هذا بالإضافة إلى معرفة الحدود الفاصلة بين الخبرات العملية والمهنية، والخبرات النادرة، وأين ينتهي حدود هذه الخبرات، وكيف يمكن تعريف دور الذكاء الاصطناعي في ظل وجود الخبرات المفاهيمية، وهل هي ممكنة وداعمة، أو أنها مكررة ولا تتقاطع معها بشكل تكاملي، وكذلك يظهر موضوع التدريب كأحد أهم الموضوعات المرتبطة بهذا الشأن، إذ لا بد من تعريف الموجهات التي تحدد متى تتخذ المؤسسة قرار الاستثمار في تدريب فرق العمل على مهارات وأدوات الذكاء الاصطناعي، ومتى يمكنها إحلال الوظائف والمهام وأتمتها.
ولكن الوضع الراهن في عالم المؤسسات والأعمال لا يزال في وضع المترقب، ويكاد يكون من النادر وجود التوجه الفعلي لإدماج الذكاء الاصطناعي التوليدي في المهام والتخصصات العملية المؤسسية، وذلك رغم أن نماذج اللغة والبرمجيات تتطور بشكل لا يصدق، ويمثل هذا بحد ذاته تحديًا كبيرًا، وتتعد أسباب قلة خوض تجربة إدماج الذكاء الاصطناعي في بيئات العمل، وإن كان يعود معظمها إلى الحواجز الثقافية التي تحول دون تبني هذه التقنيات، وكذلك الحاجة إلى الوصول لكميات هائلة من البيانات العامة والنوعية، والتي يمكن استخدامها لأغراض التنبؤ، وبناء النماذج، وتحديد الأنماط، وتشمل التحديات كذلك العوامل الفردية المتمثلة في وجود المخاوف من العمل مع التكنولوجيا، والتفاعل مع الآلة، والتحولات العميقة التي سوف ترافق عملية التحول هذه، والتي تتطلب كذلك الكثير من الوقت والجهد لتأصيل الواقع الجديد، وتمكين أنماط العمل الهجين، مع المحافظة على المصداقية المهنية، وخصوصا في الجوانب التي تتطلب الكثير من الموضوعية، وتستند في ذات الوقت إلى الاعتبارات الأخلاقية، مثل تقييم أداء الموظفين الذين يؤدون مهامهم في الواجهة بين الآلة، وبين أقرانهم الذين لا يتعاملون مع التقنيات.
وفي عمق كل هذه المسارات المتقاطعة، تظهر الحاجة الملحة للمحافظة على الخبرات النادرة، التي لا يوجد لها في الواقع تعريف مباشر وبسيط، ففي عالم الأعمال والمؤسسات، هناك خبرات مهنية تكتسب صفة الندرة النسبية، والتي يصعب إحلالها بأدوات وإمكانيات الذكاء الاصطناعي، ولكن المخاطر الحقيقية ليس في هدر هذه الخبرات النادرة، وإنما في صعوبة التعرف إليها، والاستفادة منها، وكذلك في بناء خبرات مناظرة لها بعد أن أصبحت الاتجاهات الرئيسية للرؤى الداعمة لإدماج الذكاء الاصطناعي في الأعمال المؤسسية تؤكد أن تبني هذه التقنيات يعزز الإنتاجية والابتكار، وكذلك يسهم في اتخاذ قرارات تعتمد على البيانات، وكذلك يقلل من التكاليف التشغيلية من خلال الأتمتة، ويسمح للموارد البشرية بالتركيز على الجوانب الإبداعية، والمهام الأكثر استراتيجية، وجميع هذه العوائد قد تؤثر على احتمالية استمرار المؤسسات في الاستثمار في بناء المهارات الفردية النادرة، وهنا تأتي المخاطر ذات المدى الطويل لإدماج تقنيات الذكاء الاصطناعي؛ مثل تعمق فجوات المعرفة والمهارات بين فرق العمل، والنزوح الوظيفي المحتمل، وغيرها من التحديات التي تتطلب وجود التقييم المسبق، وتحديد الجاهزية الشاملة لتنفيذ التحول الذي يخدم الأهداف المؤسسية بنطاقها الأوسع.
إن إمكانات الذكاء الاصطناعي في عالم المؤسسات والأعمال لا حصر لها، ولكن المعادلة الجديدة لإدماج التقنيات المتقدمة تتطلب تحقيق التوازن النوعي بين توظيف الخبرات النادرة للعقل البشري، والاستفادة القصوى من الذكاء الاصطناعي والأتمتة، مع إيلاء الأهمية لاستبقاء الكفاءات والمعارف والخبرات، وإعادة تدريبها لتزويدها بخبرة الذكاء الاصطناعي، ويجب ألا تشمل مسارات التدريب التركيز على مجموعة المهارات الفنية والتقنية فحسب، بل يجب أن تشمل أيضا التعلم المستمر لتأصيل عقلية وثقافة النمو، والتكيف مع تطور تقنية الذكاء الاصطناعي، وذلك مع تعزيز الفهم العميق لأهداف العمل في ظل التقدم التكنولوجي المتسارع، وأهمية الاستفادة من الخبرات النادرة كمورد استراتيجي للمؤسسة وللعمل، وعلى سبيل المثال، تُعد خوارزميات الذكاء الاصطناعي من أهم الأدوات التحليلية لخلق القيمة من مجموعات البيانات الكبيرة، وذلك لتحديد الأنماط والتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية، مما يساعد في التخطيط الاستراتيجي، وتخصيص الموارد، ولكن الاستفادة الفعلية من نتائج هذا التحليل الذي يقوم به الذكاء الاصطناعي لا يكتمل سوى بوجود الخبرات المهنية الرصينة القادرة على قراءة الاتجاهات بالمقارنة مع الأداء السابق للعمل، وبالعودة إلى اعتبارات كثيرة أخرى، وبذلك تكتسب عملية اتخاذ القرار جميع الأبعاد التي من شأنها تحقيق الإنتاجية، مع مراعاة أهمية تجريب وتقييم مسارات تبني النهج المتكامل بين الخبرات النادرة والتقنيات المتقدمة وذلك قبل توسيع نطاق دمجها في العمليات المؤسسية، لضمان الانتقال السلس في سير الأعمال، مع الإدراك بأهمية وضع مسارات موازية للكشف عن الخبرات الفردية النادرة، واستبقائها وتفعيل دور المهارات الرئيسية لهذه الخبرات في عملية التحول نحو النهج المتكامل، فالإنتاجية تتطلب وجود العلاقة التكافلية بين الخبرات وإمكانات الذكاء الاصطناعي.
حالة الطقس ودرجات الحرارة المتوقعة اليوم الخميس 6 مارس 2025