الذكاء الاصطناعي: نحو معايير جديدة لتسنم المناصب العامة
تاريخ النشر: 16th, May 2024 GMT
16 مايو، 2024
بغداد/المسلة الحدث:
ليث شبر بالتعاون مع الذكاء الاصطناعي
في عصر تتسارع فيه وتيرة التطور التكنولوجي، يبرز الذكاء الاصطناعي كأداة ثورية قادرة على إحداث تغييرات جذرية في مختلف المجالات، بما في ذلك الحكم والإدارة العامة. يتساءل المهتمون عن سبب عدم استغلال هذه التكنولوجيا المتقدمة في بناء دولهم وتحسين آليات اختيار القادة والمسؤولين.
وعلى الصعيد العالمي، تُظهر دول مثل الولايات المتحدة والصين اهتمامًا كبيرًا بالذكاء الاصطناعي وتستخدمه بقوة في مختلف القطاعات. في الشرق الأوسط، تُعد الإمارات العربية المتحدة والمملكة العربية السعودية من الدول الرائدة في هذا المجال، وتسعى لتعزيز مكانتها في استخدام الذكاء الاصطناعي. قطر كذلك تُظهر تقدمًا ملحوظًا في استخدام الذكاء الاصطناعي.
وفي هذا المقال نطرح مقترحا مبتكرا وجديدا لم يطبق في أي دولة من العالم حتى اليوم يهدف إلى تحسين عملية اختيار الأشخاص الذين يتصدون للمناصب العامة من خلال تطبيق ثلاثة اختبارات أساسية يضعها برنامج مخصص في الذكاء الاصطناعي. هذه الاختبارات هي:
1. الاختبار المعرفي: يهدف إلى تقييم مدى معرفة المتقدم بالقوانين، السياسات، والمبادئ التي تحكم الدولة. يتضمن هذا الاختبار أسئلة تتعلق بالتاريخ، الاقتصاد، والثقافة العامة للبلاد.
2. الاختبار العقلي: يقيس قدرة المتقدم على التفكير النقدي، حل المشكلات، واتخاذ القرارات تحت الضغط. يتم تصميم الأسئلة لتحدي الذكاء والمنطق والقدرة على التخطيط الاستراتيجي.
3. الاختبار النفسي: يسعى لتقييم الصفات الشخصية والعاطفية للمتقدم، بما في ذلك النزاهة، القيادة، والتعاطف. يتم استخدام مجموعة من الأسئلة والمحاكاة لفهم الدوافع والقيم التي يحملها المتقدم.
يُقترح أن يتم تضمين هذه الاختبارات ضمن ((قانون تسنم المناصب)) ، بحيث يصبح اجتيازها شرطًا أساسيًا لأي مواطن يرغب في تولي مسؤولية عامة. يمكن لهذا النظام أن يضمن اختيار الأفراد الأكثر كفاءة واستعدادًا لخدمة الدولة ومواطنيها.
تتمتع المقترحات المذكورة في المقال بعدة نقاط إيجابية، ومنها:
1. تعزيز الكفاءة: من خلال الاختبارات الثلاثة، يمكن ضمان اختيار الأشخاص الأكثر كفاءة وقدرة على تحمل المسؤولية، مما يساهم في تحسين الأداء العام للمناصب الحكومية.
2. الشفافية والعدالة: الذكاء الاصطناعي يوفر معايير موضوعية لتقييم المتقدمين، مما يقلل من المحسوبية والتحيز في عملية الاختيار.
3. التقليل من الأخطاء البشرية: باستخدام الذكاء الاصطناعي في التقييم، يمكن تقليل الأخطاء التي قد تنجم عن التقييم البشري الذي يمكن أن يتأثر بالعواطف أو الانطباعات الشخصية.
4. التطوير المستمر: البرامج القائمة على الذكاء الاصطناعي يمكن تحديثها وتحسينها باستمرار لتتبع التغيرات في المعايير والمتطلبات.
5. التقييم الشامل: الاختبارات تغطي جوانب معرفية، عقلية، ونفسية، مما يوفر تقييمًا شاملًا للمتقدمين.
6. المساواة في الفرص: كل متقدم يخضع لنفس الاختبارات، مما يضمن تكافؤ الفرص بين جميع المتقدمين.
7. الاستجابة للتحديات الحديثة: الاستفادة من الذكاء الاصطناعي تعكس التزام الدولة بالابتكار والاستعداد لمواجهة التحديات الحديثة.
8. تحسين الثقة العامة: النظام القائم على الذكاء الاصطناعي قد يعزز الثقة في العملية الانتخابية وفي القادة المنتخبين.
يمكنني الإشارة إلى أن هناك بعض الاختبارات الأخرى التي قد تكون مفيدة في تقييم الأشخاص الذين يتقدمون لشغل مناصب عامة عليا ، وهذه تشمل:
1. الاختبارات الأخلاقية: قد تساعد في تقييم القيم الأخلاقية للمتقدمين ومدى التزامهم بالمعايير الأخلاقية والمهنية.
2. اختبارات الاتصال والتواصل: لقياس مهارات التواصل والقدرة على نقل الأفكار بوضوح وفعالية.
3. اختبارات القيادة: لتحديد مدى قدرة المتقدم على قيادة فريق، وإلهام الآخرين، وتحفيزهم نحو تحقيق أهداف مشتركة.
4. اختبارات اللياقة البدنية: قد تكون مهمة للمناصب التي تتطلب مستوى عالٍ من النشاط البدني أو القدرة على التعامل مع الضغوط البدنية.
5. اختبارات الكفاءة التقنية: لتقييم معرفة المتقدمين بالأدوات التقنية والبرمجيات التي قد تكون ضرورية لأداء وظائفهم.
من المهم أن تكون هذه الاختبارات مصممة بطريقة تضمن العدالة والموضوعية وأن تكون متوافقة مع القوانين والمعايير الدولية لحقوق الإنسان. كما يجب أن تكون النتائج متاحة للمراجعة والتدقيق لضمان الشفافية والمساءلة.
في الختام، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يلعب دورًا حيويًا في تعزيز الحكم الرشيد وتحسين الإدارة العامة. من خلال تطبيق معايير موضوعية وعلمية، نفتح الباب أمام عهد جديد من الحكم يقوم على الكفاءة والمساواة.
المسلة – متابعة – وكالات
النص الذي يتضمن اسم الكاتب او الجهة او الوكالة، لايعبّر بالضرورة عن وجهة نظر المسلة، والمصدر هو المسؤول عن المحتوى. ومسؤولية المسلة هو في نقل الأخبار بحيادية، والدفاع عن حرية الرأي بأعلى مستوياتها.
المصدر: المسلة
كلمات دلالية: الذکاء الاصطناعی تقییم ا
إقرأ أيضاً:
فقاعة الذكاء الاصطناعي وحساباتها الواهية
عندما خصصت شركة OpenAI مؤخرا مبلغ 1.4 تريليون دولار لتأمين قدرة الحوسبة في المستقبل، لم يكن ذلك سوى أحدث مؤشر على الوفرة الطائشة في عام 2025.
وفقًا لبعض التقديرات، جاء نمو الناتج المحلي الإجمالي الأمريكي في النصف الأول من هذا العام بالكامل تقريبا من مراكز البيانات، الأمر الذي أدى إلى إطلاق سيل من التعليقات حول موعد انفجار الفقاعة وما قد يخلفه هذا الانفجار من عواقب.
في حين انتهت حفلة الدوت كوم في أواخر التسعينيات من القرن الماضي بتأثيرات بغيضة في Wall Street (مقر مؤسسات المال والأعمال)، كان العمل جاريا في Main Street (مقر التجارة والبيع والشراء) على الحفاظ على ما هو مهم: البنية الأساسية. فارتفعت الإنتاجية، ولا يزال الأساس الذي أُرسيّ خلال سنوات الازدهار عاملا حتى اليوم.
كان تعهد الرئيس الأمريكي بِل كلينتون ببناء «جسر إلى القرن الحادي والعشرين» أحد تلك الوعود النادرة التي قطعها خلال حملته الانتخابية والتي جرى الوفاء بها بالفعل.
الواقع أن استثمارات الذكاء الاصطناعي اليوم من الممكن أن تؤتي ثمارها كما فعلت استثمارات الإنترنت.
ومع ذلك، تبدو المكاسب في الوقت الحالي أكثر ضآلة، والجوانب السلبية الكلية أكبر، مما كانت عليه في حالة فقاعة الدوت كوم. لنتأمل هنا الفوائد المحتملة. في أواخر التسعينيات، ظهرت مكاسب الإنترنت بينما كانت الفقاعة لا تزال تتضخم: فقد بلغ متوسط نمو إنتاجية العمل في الولايات المتحدة نحو 2.8% من عام 1995 إلى عام 2004، أي ضعف الوتيرة في العقدين السابقين تقريبا، قبل أن يتلاشى في منتصف العقد الأول من القرن الحادي والعشرين.
ويمكنك أن ترى المكاسب في الحسابات القومية حتى عندما كان موقع Pets.com يشتري إعلانات Super Bowl المشؤومة. هذه المرة، انتعش نمو إنتاجية العمالة في الولايات المتحدة بعد عقدين من التباطؤ ـ حيث بلغ حوالي 2.7% العام الماضي ـ ولكن من السابق للأوان أن نقول إن الذكاء الاصطناعي هو السبب.
الواقع أن تبني الذكاء الاصطناعي بدأ يتراجع، حيث أظهر مسح أجراه مكتب الإحصاء في الولايات المتحدة مؤخرًا انخفاضًا في استخدام الذكاء الاصطناعي بين الشركات الضخمة.
إذا كان الارتفاع الأخير في الإنتاجية راجعًا في الغالب إلى الذكاء الاصطناعي، فبوسعنا أن نتوقع أن يتلاشى مع انحسار تبنّيه ـ وهذه تَذكِرة أخرى بمدى سرعة زوال هذه الموجات.
بقدر ما كانت طفرة تكنولوجيا المعلومات في تسعينيات القرن الماضي بادية للعيان من لحظة إلى أخرى، فإنها تلاشت في غضون عقد من الزمن أو نحو ذلك.
من المغري أن نتصور أن النماذج اللغوية الضخمة (LLMs) ستعمل على تسريع وتيرة الإبداع والاكتشاف ذاته، على سبيل المثال، عن طريق الكشف عن الروابط المخفية في الأدبيات الأكاديمية، وكتابة الرموز، وصياغة البروتوكولات.
لقد أحدثت أدوات جديدة ـ من مجهر روبرت هوك إلى تلسكوب جاليليو ـ مثل هذه القفزات من قبل. ولكن هذه المرة، أصبح لدينا بالفعل الأداة البحثية المثالية في هيئة جهاز كمبيوتر شخصي متصل بالإنترنت. ولكن حتى مع الوصول الفوري إلى المعرفة المتراكمة والمواهب المتميزة على مستوى العالَم، فقد تراجعت مقاييس إنتاجية البحث والإبداع الخارق. إن الحفاظ على قانون مور ـ الذي يشير إلى أن قوة المعالجة الحاسوبية تتضاعف كل عامين ـ يتطلب الآن أعدادا من الباحثين أكبر مما كان مطلوبا في أوائل سبعينيات القرن العشرين. كما أنه ليس من الواضح ما إذا كانت الطفرة الحالية في النفقات الرأسمالية لتترك قدرًا كبيرا من البنى الأساسية الرقمية الدائمة.
فمثله كمثل السكك الحديدية في القرن التاسع عشر، ضخ عصر الدوت كوم الأموال في أصول طويلة الأمد ـ خاصة كابل الألياف الضوئية والشبكات الأساسية ـ التي يمكن «إضاءتها» وإعادة إضاءتها مع تحسن الإلكترونيات.
ولا يزال قسم كبير من هذه الألياف الزجاجية يحمل حركة المرور حتى اليوم. لقد دعمت شريحة واحدة من النفقات الرأسمالية أجيالا متعددة من التكنولوجيا ونماذج الأعمال. على النقيض من ذلك، لا يعمل الذكاء الاصطناعي على إرساء المسار، بل يدير أداة للمشي في المكان. فالرقائق الإلكترونية والذاكرة تتقادم أو تصبح عتيقة في غضون سنوات وليس عقود من الزمن.
فكل حامل خوادم يُستخدم لتدريب وحدة معالجة أحد النماذج اللغوية الضخمة يتطلب الآن 120 كيلوواط من الطاقة، ارتفاعا من نحو 5-10 كيلوواط قبل عقد من الزمن. وبرغم أن كل جيل جديد من وحدات معالجة الرسومات يخفض التكلفة لكل واط، فإن هذا يعني أن الخدمات السحابية الفائقة تتضخم بسرعة أكبر بينما تصبح المعدات القديمة متقادمة اقتصاديا. وفي حين تدوم الألياف بينما نبدل نقاط النهاية، فإن كومة تكنولوجيات الذكاء الاصطناعي تتناقص بسرعة، الأمر الذي يتطلب إعادة الاستثمار على نحو لا ينقطع.
ربما يكون من الممكن التحكم في هذا الوضع إذا كانت صورة الاقتصاد الكلي تشبه تلك التي كانت في عام 1999. لكنها ليست كذلك.
فبرغم أن أسعار الفائدة الحقيقية كانت أعلى آنذاك، عملت فوائض الميزانية وانخفاض نسبة الدين إلى الناتج المحلي الإجمالي في عهد كلينتون على تخفيف الضغط على أسواق رأس المال وأبقت فاتورة الفائدة الحكومية أقل، فحدّ ذلك من تأثير المزاحمة.
أما هذه المرة، فقد انعكس الوضع. فلم يتسبب اقتراب العجز الحكومي الأمريكي المستمر من 6% من الناتج المحلي الإجمالي (حوالي 1.8 تريليون دولار) وصافي مدفوعات الفائدة من تريليون دولار في تقليص الحيز المالي فحسب، بل من المتوقع الآن أن تمول مجموعة المدخرات ذاتها عمليات بناء الطاقة النظيفة، وميزانيات الدفاع المتزايدة الارتفاع، وطفرة مراكز البيانات المتعطشة للطاقة.
في الممارسة العملية، يظهر هذا الطلب في هيئة تكاليف اقتراض أعلى، وهذا يتسبب في إبطاء بناء المساكن الجديدة ودفع البنية الأساسية التي طال انتظارها إلى مؤخرة قائمة الأولويات.
وتتأثر الموارد المالية العامة أيضا؛ ةذلك أن مخزون الدين الأضخم يعني أن أسعار الفائدة الحقيقية الإيجابية ستتجسد بسرعة في فاتورة فوائد أعلى، وهذا كفيل بمزاحمة البرامج التي تعتمد عليها الأسر. أثناء فترة الفائض في أواخر تسعينيات القرن العشرين، انخفضت الديون بل وأعادت وزارة الخزانة شراء السندات، وكان هذا يعني أن الدولة كانت قادرة على الاستثمار إلى جانب الطفرة الخاصة دون أن تزاحمها. اليوم، يترك الاقتراض المتزايد وفاتورة الفوائد الأضخم مجالا أقل للمناورة عندما يتباطأ النمو.
وإذا جاء مردود الذكاء الاصطناعي بالفعل، ولكن ببطء، فسوف تكون الحسابات أشد صعوبة، وسوف نرى مزيدًا من الدولارات تذهب إلى حاملي السندات، ومقادير أقل منها إلى الضمان الاجتماعي، والرعاية الصحية، والخدمات الأساسية؛ وإذا ما اتجهت دورة الأعمال نحو الأسفل، فسوف تكون المقايضات أكثر حِدّة.
والتمويل أيضا تغير. كان الانكماش الذي حدث في أوائل العقد الأول من القرن الحالي في معظمه قصة أسهم: فقد انهارت أسعار الأسهم وتلقى المستثمرون من أصحاب رؤوس الأموال الاستثمارية الذين يستهدفون عوائد طويلة الأجل ضربة قوية؛ ولكن بقدر ما كان الألم قاسيا وشديد الوضوح، فقد سكنت حدته بسرعة نسبيا.
وكما أكدت كارمن رينهارت وكينيث روجوف في كتابهما الصادر عام 2009 والذي أرخ للأزمة المالية بعنوان «هذه المرة مختلفة»، فإن فقاعات الأصول تميل إلى تهديد الاقتصاد الكلي بشكل رئيسي عندما تكون مدفوعة بالائتمان وعندما تضرب ميزانيات البنوك. ولأن أزمة الدوت كوم كانت إلى حد كبير إعادة تسعير للأسهم (باستثناء شركات الاتصالات)، وليست أزمة مصرفية، فلم يحدث فشل جهازي على الرغم من الخسائر الضخمة التي تكبدها المستثمرون.
هذه المرة، تتنامى المخاطر عبر الائتمان. وكما يلاحظ المستثمر بول كيدروسكي، فإن التمويل يتحول من الأسهم إلى السندات، والأدوات ذات الأغراض الخاصة وعقود الإيجار، والائتمان الخاص ـ كل أشكال الاقتراض التي ترتبط في النهاية بالبنوك وشركات التأمين.
إذا تراجعت إيرادات الذكاء الاصطناعي ومراكز البيانات، فمن المرجح أن تظهر المشكلة أولا في أسواق الائتمان، وليس في أسعار الأسهم. ما عليكم إلا أن تترقبوا أهداف التغطية غير المتحققة، وإحكام شروط القروض، وضغوط إعادة التمويل التي تضرب ميزانيات المقرضين وشركات التأمين من خلال عقود إيجار طويلة الأمد وقروض مدعومة بالمخزون من الرقائق الإلكترونية.
هذا هو الخطر الجهازي. على النقيض من حقبة الدوت كوم، يعمل التوسع والانتشار اليوم على دفع التعرض للخطر إلى صميم الهندسة المالية، لذا فمن المرجح أن ينتشر الضغط من خلال المقرضين والأدوات التركيبية.
الآن، بوسعنا أن نرى بالفعل تزايد قلق مراقبي السوق، مع تحذير صادر عن وكالة موديز مفاده أن حصة كبيرة من نمو مركز بيانات أوراكل تعتمد على شركة OpenAI، التي لم تؤسس بعد مسارا إلى الربحية.
بطبيعة الحال، إذا حقق الذكاء الاصطناعي مكاسب إنتاجية واسعة ومستدامة بسرعة، فسوف تتحسن الحسابات؛ ذلك أن النمو الأسرع من شأنه أن يعمل على تخفيف الضغط المالي، وخفض نسب الديون، ودعم هياكل التمويل هذه. ولكن إذا وصلت المكاسب في وقت متأخر أو جاءت أقل من التوقعات، فقد لا يعوض المردود عن التكاليف الضخمة المحملة مسبقا.
25 شهيدًا ومصابون جراء قصف إسرائيلي على غزة وخانيونس