الذكاء الاصطناعي العربي من منظور المؤسسات العالمية
تاريخ النشر: 25th, July 2024 GMT
تصدر المؤسسات العالمية تقارير سنوية ترصد وتصنّف مؤشرات جاهزية معظم بلدان العالم للذكاء الاصطناعي بما في ذلك الدول العربية. ولتغطية مؤشرات عام 2023، صدرت خمسة تقارير وضعت معظمها الإمارات العربية المتحدة والمملكة العربية السعودية وقطر في مقدمة البلدان العربية من حيث جاهزيتها للذكاء الاصطناعي، ولهذا سنختارها في هذه الدراسة.
مؤشر جاهزية الحكومات للذكاء الاصطناعي الصادر عن "أكسفورد إنسايتس" (Oxford Insights). وضع دولة الإمارات في المرتبة 18عالميا، والمملكة العربية السعودية في المرتبة 29، وقطر في المرتبة 34. مؤشر الذكاء الاصطناعي العالمي الصادر عن "تورتويس أنتليجينس" (Tortoise Intelligence). وضع دولة الإمارات في المرتبة 28 عالميا، والسعودية في المرتبة 31، وقطر في المرتبة 42. مؤشر الابتكار العالمي الصادر عن المنظمة العالمية للملكية الفكرية "دبليو آي بي أو" (WIPO). وضع دولة الإمارات في المرتبة 32 عالميا، والسعودية في المرتبة 48، وقطر في المرتبة 50. مؤشر تنافسية المواهب العالمي الصادر عن المعهد الأوروبي لإدارة الأعمال "إنسياد" (INSEAD). وضع دولة الإمارات في المرتبة 22 عالميا، وقطر في المرتبة 35، والسعودية في المرتبة 48.
مؤشر الاستعداد لتبني الذكاء الاصطناعي الصادر عن صندوق النقد الدولي "آي إم إف" (IMF). وضع دولة الإمارات في المرتبة 36 عالميا، والمملكة العربية السعودية في المرتبة 45، وقطر في المرتبة 54.
ترتكز هذه المؤشرات على نوعين من البيانات، هما بيانات رقمية (Hard data) ترتكز على مسوحات وإحصائيات عددية يفترض أن تكون دقيقة وموضوعية، وبيانات طرية تمثل آراء مجموعة أفراد (Soft Data) وترتكز على إجابات من عدة خيارات، وهي أقل دقة من البيانات الرقمية بسبب البعد الذاتي لها المرتبط بمجموعة الأشخاص المختارين للإجابة.
ولفهم طبيعة هذه المؤشرات ومدى دقة قياساتها، سنتناول بالتفصيل أحدثها وهو مؤشر الاستعداد لتبني الذكاء الاصطناعي 2023 الذي أصدره صندوق النقد الدولي "آي إم إف" (IMF) في يونيو/حزيران الماضي، يصنف هذا المؤشر 174 دولة وفق استعدادها لتبني الذكاء الاصطناعي باستخدام أربعة محاور رئيسية، هي:
البنية التحتية الرقمية (Digital Infrastructure) رأس المال البشري وسياسات سوق العمل (Human Capital and Labor Market Policies) الابتكار والتكامل الاقتصادي (Innovation and Economic Integration) التنظيم والأخلاق المهنية (Regulation and Ethics)البنية التحتية الرقمية (Digital Infrastructure)، ويضم 10 مؤشرات فرعية، 8 منها رقمية و2 تمثل آراء الأفراد، هي:
عدد مستخدمي الإنترنت لكل مئة من السكان (رقمي)، عدد خطوط الهاتف الثابت لكل مئة من السكان (رقمي)، عدد المشتركين في الهاتف المحمول لكل 100 من السكان (رقمي)، عدد اشتراكات النطاق العريض الثابت لكل 100 من السكان (رقمي)، عدد اشتراكات النطاق العريض اللاسلكي لكل 100 من السكان (رقمي)، تكلفة الوصول إلى الإنترنت كنسبة مئوية من الدخل القومي الإجمالي الشهري للفرد (رقمي)، عدد خوادم الإنترنت الآمنة لكل مليون شخص من السكان (رقمي)، عدد مستخدمي الهاتف المحمول لإجراء العمليات عبر الإنترنت لكل مئة من السكان البالغة أعمارهم 15 عاما أو أكبر (رقمي)، مستوى موثوقية النظام البريدي (آراء)، جودة البنية التحتية للخدمات الإلكترونية للقطاع العام (آراء).
ملاحظة: جاء الترتيب العالمي للبلدان العربية الثلاثة المختارة في هذا المؤشر كما يلي:
دولة الإمارات 45، المملكة العربية السعودية 51، وقطر 61.
كان من المفترض أن يكون ترتيب هذه البلدان أفضل نظرا للانتشار الواسع للإنترنت والهاتف المحمول فيها، لكن نظرة معمقة تظهر ضعفها في مؤشرين هما: عدد خوادم الإنترنت الآمنة لكل مليون شخص من السكان، وتكلفة الوصول إلى الإنترنت كنسبة مئوية من الدخل القومي الإجمالي الشهري للفرد. وأدى المؤشر الفرعي لعدد خطوط الهاتف الثابت لكل مئة من السكان إلى تأخر إضافي، وهو مؤشر أعتقد بضرورة حذفه من عملية القياس.
المحور الثاني:
رأس المال البشري وسياسات سوق العمل (Human Capital and Labor Market Policies)، ويضم 11 مؤشرا فرعيا، 3 منها رقمية، و5 تمثل آراء الأفراد، و3 صادرة عن جهات رسمية، هي: مؤشر رأس المال البشري (أي متوسط سنوات الدراسة، سنوات الدراسة المتوقعة، نسبة الالتحاق الإجمالية، نسبة غير الأميين من البالغين) (رقمي)، الإنفاق العام على التعليم كنسبة مئوية من الناتج المحلي الإجمالي (متوسط 10 سنوات) (رسمي)، مجموعة مهارات الخريجين يقيس (يقيس جودة وعدالة نظم التعليم) (آراء)، المهارات الرقمية بين السكان النشطين (مثل مهارات الحاسوب والبرمجة وما إلى ذلك) (رقمي).
أضف إلى ذلك عدد خريجي العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات كنسبة مئوية من الخريجين في كافة الاختصاصات (متوسط 10 سنوات) (رسمي)، عدد خريجات العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات (متوسط 10 سنوات، كنسبة مئوية من خريجي العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات) (رسمي)، مرونة تحديد الأجور (مركزية أم على مستوى الشركة) (آراء)، الأجور والإنتاجية (أي مدى تحديد الأجور حسب السوق) (آراء)، الحراك الداخلي في سوق العمل (آراء)، جودة سياسات سوق العمل الفعالة (مثل مطابقة المهارات مع الأعمال، إعادة التدريب) (آراء)، الحماية الاجتماعية (نسبة من السكان المشمولين بخطط الحماية الاجتماعية) (رقمي).
ملاحظة: جاء الترتيب العالمي للبلدان العربية الثلاثة المختارة في هذا المؤشر كما يلي: المملكة العربية السعودية 9، دولة الإمارات 34، وقطر 48.
قد يحد وجود 5 مؤشرات فرعية تعتمد على آراء مجموعة غير كبيرة من الأفراد من مصداقية هذا المؤشر، نظرا لأن قيمتها يمكن أن تتغير مع تغيير العينة المختارة.
عندما أعدنا جمع البيانات الطرية (الآراء) في إحدى دول مجلس التعاون الخليجي من خلال مسح آراء مجموعة منتقاة بعناية من قادة الأعمال والأكاديميين ومسؤولين حكوميين رفيعي المستوى، اكتشفنا أن قيمة المؤشرات اختلفت بنسبة 8% تقريبا. وأدى ذلك إلى تحول في تصنيف البلد بمقدار 12 مركزا.
إذ إن مؤشر الإنفاق العام على التعليم كنسبة مئوية من الناتج المحلي الإجمالي الذي اعتمد بيانات الجهات الرسمية غير متسق زمنيا، إذا أشار إلى أن السعودية أنفقت 5.1% من ناتجها المحلي على التعليم عام 2008، ودولة الإمارات أنفقت 3.9% عام 2021، وقطر 3.2% عام 2020، مما يضعف من مصداقية المؤشر لإدراجه قيما تعود إلى سنوات مختلفة.
الابتكار والتكامل الاقتصادي (Innovation and Economic Integration)، يضم 6 مؤشرات فرعية، واحد يمثل آراء الأفراد، واثنان صادران عن جهات رسمية، واثنان رقميان، وواحد يمثل آراء خبراء.
وهذه المؤشرات هي: الإنفاق على البحث والتطوير كنسبة من الناتج المحلي الإجمالي (رقمي)، الاستعداد للتكنولوجيات الرائدة (نشاط البحث والتطوير المتعلق بالذكاء الاصطناعي- عدد المنشورات العلمية، وعدد براءات الاختراع المتعلقة بالتكنولوجيات الرائدة) (رقمي)، الائتمان المحلي الذي تقدمه المؤسسات المالية للقطاع الخاص كنسبة مئوية من الناتج المحلي الإجمالي (رسمي)، متوسط معدل التعريفة الجمركية (رسمي)، الحواجز غير الجمركية (آراء) مثل حرية حركة رأس المال والأشخاص (متوسط ثلاثة مؤشرات: الانفتاح المالي، وضوابط رأس المال، وحرية الزيارة للأجانب) (آراء خبراء).
ملاحظة: جاء الترتيب العالمي للدول العربية الثلاث المختارة التي يغطيها هذا التقرير في هذا المؤشر كما يلي: دولة الإمارات 30، قطر57، والمملكة العربية السعودية 76.
يرجع تأخر ترتيب قطر والسعودية في هذا المؤشر إلى عدة عوامل، منها تدني الإنفاق على البحث والتطوير كنسبة مئوية من الناتج المحلي الإجمالي مقارنة بمعدلات البلدان المتقدمة التي يتجاوز إنفاق معظمها 3%. ووفق التقرير، أنفقت قطر على البحث والتطوير عام 2021 نحو 0.68% من الناتج المحلي الإجمالي، في حين أنفقت السعودية عام 2022 نحو 0.46% فقط. أما دولة الإمارات فكانت أفضل حالا نسبيّا، إذ أنفقت 1.5% عام 2021.
المحور الرابع:
التنظيم والأخلاق المهنية (Regulation and Ethics)، يضم مؤشرين فرعيين يمثلان آراء مجموعتين من الأفراد، هما: قدرة الإطار القانوني على التكيف مع نماذج الأعمال الرقمية (آراء)، مستوى فعالية الحكومة وتوجيهاتها ومساءلتها (آراء).
ملاحظة: جاء الترتيب العالمي للبلدان الثلاثة المختارة في هذا المؤشر كما يلي: دولة الإمارات 30، والسعودية 61، وقطر71. وطبعا يمكن لقيمة هذا المؤشر أن تتغير بنسبة ضئيلة أو كبيرة، مع تغيير المجموعة المستطلعة آراؤها.
تمتلك التقارير الصادرة عن المؤسسات العالمية أهمية كبيرة نظرا لكونها مرجعا للشركات العالمية الراغبة في الاستثمار في البلدان التي تغطيها تلك التقارير، ولهذا من الضروري على كل بلد عربي يرد ضمن هذه التقارير دراسة المؤشرات المرتبطة به، ومعالجة نقاط الضعف التي توردها عنه، والتواصل مع معدي تلك التقارير لتصحيح الأخطاء المحتملة فيها وهي ليست بالقليلة، خاصة فيما يتعلق بالبلدان العربية.
المصدر: الجزيرة
كلمات دلالية: حراك الجامعات حريات والمملکة العربیة السعودیة السعودیة فی المرتبة المؤسسات العالمیة الذکاء الاصطناعی البحث والتطویر والسعودیة فی سوق العمل رأس المال الصادر عن
إقرأ أيضاً:
كيف أغرق جيش الاحتلال غزة بالقنابل عن طريق الذكاء الاصطناعي؟
سلّطت صحيفة "واشنطن بوست" الأمريكية، الضوء على استخدام جيش الاحتلال الإسرائيلي لأدوات الذكاء الاصطناعي في إغراق قطاع غزة بالقنابل، خلال حربه المستمرة على القطاع.
وقالت الصحيفة في تقرير أعدته إليزابيث دوسكين، إن "إسرائيل أنشأت مصنعا للذكاء الاصطناعي، وأطلقت العنان له في حرب غزة الحالية"، منوهة إلى أنه "قبل سنوات طورت تل أبيب وحدة استخباراتية وحولتها إلى ساحة فحص الذكاء الاصطناعي، ما أدى إلى نقاش بين القادة العسكريين البارزين حول قدرة البشر على التحكم به".
ولفتت إلى أن الجيش الإسرائيلي أغرق قطاع غزة بالقنابل، مستفيدا من قاعدة البيانات التي تم تجميعها بعناية شديدة على مر السنين، والتي تفصل عناوين المنازل والأنفاق والبنية التحتية الأخرى الحيوية لحركة حماس.
وتابعت: "بنك الأهداف نُفذ بسرعة، ومن أجل الحفاظ على وتيرة الحرب، لجأ الجيش الإسرائيلي إلى أداة ذكاء اصطناعي معقدة اسمها هاسبورا، والتي يمكن أن تولد بسرعة مئات الأهداف الإضافية"، وذلك حسب شخصين مطلعين على العملية.
وأوضحت الصحيفة أن "استخدام الذكاء الاصطناعي سمح بإعادة تعبئة بنك الأهداف للجيش الإسرائيلي، ومواصلة حملته دون انقطاع"، مبينة أن "اللجوء إلى هذه الأداة هو مثال على كيفية مساهمة البرنامج الذي استمر لعقد من الزمان، لوضع أدوات الذكاء الاصطناعي المتقدمة في مركز عمليات استخبارات الجيش الإسرائيلي".
وبحسب ما نقلته "واشنطن بوست" عن خبراء، فإن الجيش الإسرائيلي أقر بوجود هذه البرامج التي تعتبر من أكثر المبادرات بمجال الذكاء الاصطناعي.
لكن تحقيق الصحيفة يكشف تفاصيل جديدة لم يتم الحديث عنها في السابق، وتتعلق بالعمل الداخلي لآلة التعلم للبرنامج، إلى جانب التاريخ السري الطويل لتطويره.
وأشارت إلى أن برنامج الذكاء الاصطناعي كان وراء المشاهد التي سرعت من عمليات القتل في غزة، والتي طالت أكثر من 45 ألف شخص، نصفهم من النساء والأطفال، بحسب الأرقام المعلنة من وزارة الصحة الفلسطينية بقطاع غزة.
سرعة توليد الأهداف
وقال أشخاص على معرفة بممارسات الجيش الإسرائيلي، بمن فيهم الجنود الذي قاتلوا في غزة، إن "الجيش زاد من نسبة الضحايا المقبولة بين المدنيين عن النسبة العادية، وإن هذا التحول ساعد عليه الأتمتة والتشغيل الآلي، الذي زاد من سرعة توليد الأهداف وتوسيع مداها".
واعتمدت الصحيفة في تحقيقها على مقابلة عدد كبير من الأشخاص المطلعين على النظام، معظمهم طلب عدم الكشف عن هويتهم. وقال ستيفن فيلدستين، الزميل البارز في وقفية كارنيغي للسلام العالمي: "ما يجري في غزة هو استمرار للتحول بطريقة شن الحرب".
وزعم الجيش الإسرائيلي أن الحديث عن أخطاء باستخدام الذكاء الاصطناعي وتعريضه حياة المدنيين للخطر "غير صحيحة". وقال "كلما زادت القدرة على تجميع المعلومات بشكل فعال، كلما كانت العملية أكثر دقة. إذا كان هناك أي شيء، فإن هذه الأدوات قللت من الأضرار الجانبية ورفعت من دقة العملية التي يقودها الإنسان".
ويطلب الجيش الإسرائيلي من الضابط التوقيع على أي توصيات من أنظمة "معالجة البيانات الضخمة" الخاصة به، حسب مسؤول استخباراتي تحدث بشرط عدم الكشف عن هويته. وأضاف الشخص أن "هاسبورا" وأدوات الذكاء الاصطناعي الأخرى لا تتخذ القرارات بشكل مستقل.
وتقول الصحيفة إن التغييرات في وحدة الاستخبارات المعروفة باسم 8200 تكثفت في عام 2020 تحت إدارة يوسي ساريل، الذي قام بتحويل عمل الوحدة وطرق جمع الاستخبارات. وكان ساريل من الداعين لتطوير آلة ذكاء اصطناعي وبرمجية "هاسبورا" لجمع المعلومات وتقوم على خوارزميات تكهنية، يسمح للجنود بالاستعلام بسرعة عن كنز هائل من البيانات المعروفة داخل المؤسسة العسكرية باسم "المسبح".
ومن خلال مراجعة كميات هائلة من البيانات من الاتصالات التي تم اعتراضها ولقطات الأقمار الصناعية وشبكات التواصل الاجتماعي، تقوم الخوارزميات بإخراج إحداثيات الأنفاق والصواريخ وغيرها من الأهداف العسكرية.
ويتم وضع التوصيات التي تنجو من التدقيق من قبل محلل استخباراتي في بنك الأهداف من قبل ضابط كبير. وتستخدم أداة أخرى للتعلم الآلي، تسمى لافندر، نسبة مئوية للتنبؤ بمدى احتمالية أن يكون الفلسطيني عضوا في جماعة مسلحة، ما يسمح للجيش الإسرائيلي بتوليد حجم كبير من الأهداف البشرية المحتملة بسرعة.
وتحمل الخوارزميات أسماء مثل الخيمائي وديبث أوف ويسدوم وهانتر وفلو، حيث يسمح الأخير بالاستعلام عن مجموعات بيانات مختلفة ولم يتم الإبلاغ عنها مسبقا. وطالما طرح العديد من ضباط الوحدة أسئلة وشكوكا حول آلة التعلم الآلي والقرارات السريعة التي تتخذها، وأنها تحمل في داخلها عيوبا أساسية.
ولم تشر التقارير المقدمة إلى القيادة العليا إلى كيفية استخلاص المعلومات الاستخباراتية، سواء من المحللين البشريين أو أنظمة الذكاء الاصطناعي، ما يجعل من الصعب على المسؤولين تقييم النتائج، وذلك مسؤول عسكري كبير سابق.
التكهن بأثر الهجمات
ووجدت مراجعة داخلية أن بعض أنظمة الذكاء الاصطناعي لمعالجة اللغة العربية تعاني من أخطاء، حيث فشلت في فهم الكلمات والعبارات العامية الرئيسية، حسب مسؤولين عسكريين سابقين. وبحسب الجيش الإسرائيلي فإن تكنولوجيا التعلم الآلي تستطيع التكهن بأثر الهجمات وعدد المدنيين الذين سيتضررون وتساعد إسرائيل على الالتزام بالقانون الدولي.
وبالإضافة إلى المخاوف بشأن جودة الاستخبارات المشتقة من الذكاء الاصطناعي، فإن استخدام هذه التكنولوجيا قد أثار تحولا جذريا في النموذج داخل الجيش الإسرائيلي، حيث اختطف ثقافة استخباراتية كانت تاريخيا تقدر التفكير الفردي لصالح ثقافة تعطي الأولوية للبراعة التكنولوجية، حسب ثلاثة من الأشخاص.
وقد مكنت وحدة 8200 منذ فترة طويلة المحللين من المستوى المنخفض، من تجاوز رؤسائهم المباشرين وإصدار تحذيرات مباشرة لكبار القادة.
وتحت قيادة سارييل وقادة استخباراتيين آخرين، أعادت وحدة 8200 هيكلتها للتركيز على المهندسين، وخفض المتخصصين باللغة العربية. وكذا التخلص العديد من القادة الذين يعتبرون مقاومين للذكاء الاصطناعي، وحل بعض المجموعات التي لا تركز على تكنولوجيا استخراج البيانات، حسب ثلاثة أشخاص.
المصنع يدك غزة
وباعتراف إسرائيل نفسها، لعب الذكاء الاصطناعي دورا كبيرا في عملية الاستهداف في غزة. ففي غضون أيام من هجمات 7 تشرين الأول/ أكتوبر انهالت ذخائر مارك 80 المصنعة في الولايات المتحدة والتي يبلغ وزنها 2,000 رطلا على القطاع. وفي بيان صحفي صدر في 2 تشرين الثاني/نوفمبر 2023، أعلن الجيش الإسرائيلي أن "هاسبورا" ساعده في قصف 12,000 هدف في غزة.
وعلى أنغام موسيقى درامية وفيديو لمباني تنفجر، أعلن البيان الصحفي عن "تعاون هو الأول من نوعه"، حيث تم تزويد القوات على الأرض وفي الجو وفي البحر بالمعلومات الاستخباراتية من مصنع أهداف الذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي، ما يتيح "تنفيذ مئات الهجمات في لحظة".
وقال آدم راز، المؤرخ الإسرائيلي الذي أجرى مقابلات مع جنود وقادة حول استخدام 8200 للذكاء الاصطناعي، إنه حسب أن الجيش الإسرائيلي كان يضرب هدفين تقريبا في الدقيقة في ذروة القصف - وهو ما رأى أنه معدل "مذهل".
وفي الأيام الأولى من الحرب كان مصنع الأهداف يعمل بسرعة فائقة، وكان يعمل به حوالي 300 جنديا على مدار الساعة. وكان مطلوبا من العديد من المحللين فحص الأهداف الموصى بها من "هاسبورا" و"لافندر"، وهي عملية قد تستغرق من ثلاث دقائق إلى خمس ساعات.
وتم التخلي عن القاعدة التي تلزم توفر دليلين استخباريين بشريين، للتحقق من صحة التنبؤ من "لافندر"، وتقليصه إلى دليل واحد في بداية الحرب، حسب شخصين مطلعين على الجهود.
وقال جندي إنه في بعض الحالات في فرقة غزة، هاجم جنود مدربون بشكل سيئ على استخدام التكنولوجيا أهدافا بشرية دون تأكيد تنبؤات "لافندر" على الإطلاق. وفي أوقات معينة، كان التأكيد الوحيد المطلوب هو إن كان الهدف ذكرا، حسب شخص آخر مطلع على الجهود.
وقال: "لقد بدأت مع لافندر، ثم قمت بعمل الاستخبارات". وللتتبع السريع للأشخاص الذين أشار إليهم لافندر باعتبارهم أعضاء محتملين في حماس، حصل الجيش على صور في الوقت الفعلي لأشخاص في منازلهم باستخدام طريقة رفض الجندي وصفها. ومكنتهم أدوات التعرف على الوجه المصممة خصيصا من مقارنة الصور بالصور الموجودة لأعضاء حماس في قاعدة بيانات لافندر.
وقال الشخص إنه في حين بدت المطابقات دقيقة، إلا أن بعض الجنود شعروا بالقلق من أن الجيش يعتمد فقط على التكنولوجيا دون تأكيد على أن الأشخاص ما زالوا أعضاء نشطين في حماس.
إيطاليا تعتمد اتفاقية مع ليبيا لتبادل السجناء