الذكاء الإصطناعي أم الغباء الإصطناعي ؟!

في السنوات الأخيرة شهدنا قفزات هائلة في قدرات ما يُسمّى بالذكاء الاصطناعي: نماذج قادرة على كتابة نصوص مقنعة، توليد صور وفيديوهات، حتى تنفيذ مهام تقنية معقدة. ومع ذلك، يبقى من الضروري أن نُميّز بين «القدرة على الأداء» و«الفهم الحقيقي»؛ وبين سرعة التنفيذ ودقة المعنى. بهذا المنظور، يمكن القول إن الذكاء الاصطناعي قوي — لكنه ليس ذكياً بالمعنى البشري، وفي كثير من الحالات يتصرف بغباء واضح. في هذا المقال أستعرض أسباب هذا الانحراف، أمثلة على أخطائه، وما الذي يميّز العقل البشري عنه.

رغم التقدم الهائل في الذكاء الاصطناعي، لا يزال عاجزاً أمام العقل البشري، يرتكب أخطاء فادحة في الإجابات وتوليد الصور والفيديوهات، ويكشف عن محدوديته كلما اقترب من التعقيد البشري.
في زمنٍ تتسارع فيه وتيرة الابتكار، ويُروَّج للذكاء الاصطناعي كأنه المعجزة التقنية التي ستغير وجه العالم، يبرز سؤال جوهري: هل الذكاء الاصطناعي ذكي فعلاً؟ أم أنه مجرد آلة متقنة التكرار، لكنها تفتقر إلى الفهم الحقيقي؟ الواقع أن الذكاء الاصطناعي، رغم تطوره، لا يزال يعاني من غباء وظيفي حين يُختبر في مواقف تتطلب فهماً عميقاً، إدراكاً سياقياً، أو حساً إنسانياً.

1. ما نعنيه بـ«غباء» الذكاء الاصطناعي

عندما أقول إن الذكاء الاصطناعي «غبي»، لا أعني أنه لا يعمل. أعني أنه:

• يرتكب أخطاء منطقية يسهل على إنسان عادي تلافيها.
• يفتقر إلى فهم الواقع والسياق العميق الذي نفهمه نحن كبشر.
• يتصرّف بثقة مُضلِّلة — يقدم إجابات خاطئة بأسلوب يقنع غير المختصين.

هذه الخصائص تجعل أخطاءه خطيرة في مواقف حسّاسة (طبية، قانونية، تعليمية).

من أبرز مظاهر هذا الغباء، أن النماذج اللغوية الحديثة تجيب بثقة مفرطة على أسئلة خاطئة، وتقدم معلومات غير دقيقة وكأنها حقائق مطلقة. هذه الثقة الزائفة ليست مجرد خلل تقني، بل تعكس فجوة معرفية بين ما يُفترض أن تفهمه الآلة، وما تفهمه فعلاً. فحين يُسأل النموذج عن معلومة تاريخية أو علمية، قد يختلق أحداثاً أو أسماء غير موجودة، ويصوغها بأسلوب مقنع، مما يضلل المستخدم ويمنحه شعوراً زائفاً بالاطمئنان.

2. مصدر الخطأ الأول: لا «فهم» حقيقي، بل إحصاء وأنماط

النماذج الحالية تعمل أساساً على تعلم أنماط لغوية أو نمطيات بصرية من كميات هائلة من البيانات. هي تحسب احتمالات لكلمة تلي كلمة، أو بكسلات تُشابه بكسلات أخرى. هذا منهج قوي في توليد الشكل — لكنه ليس فهمًا معنويًا:

• لا توجد للآلة «نوايا» أو «خبرة حسية» في العالم.
• لا تملك تمثيلات ثابتة للواقع كما لدى البشر؛ بل أنماط إحصائية تُستخدم للتخمين.

لذلك، عندما تواجه موقفًا يحتاج استدلالًا منطقيًا طويل الأمد أو تحقُّقًا من حقائق متداخلة، قد تَنهار.

3. الهلوسة (Hallucination): «اختراع» الحقائق

أحد أشهر إخفاقات النماذج اللغوية هو إنتاج معلومات خاطئة أو مخترعة بثقة كاملة — ما يُعرف بالـ«هلوسة». مثال: سؤال عن مرجع أو اقتباس قد تَخْلُق الآلة كتابًا أو جدولًا زمنيًا غير موجود. السبب واضح:

• النموذج مُصمم لتقديم سلسلة سياقية متماسكة، وليس للتحقق من صحة كل معلومة.
• التدريب على بيانات غير منظمة أو متضاربة يؤدي إلى تكرار أخطاء موجودة في المصادر.

4. الأخطاء في الصور والفيديو: تفاصيل تعاند المنطق

أما في مجال توليد الصور والفيديوهات، فالأخطاء أكثر فداحة. نماذج الذكاء الاصطناعي التي تُستخدم لإنشاء محتوى بصري غالباً ما تُنتج صوراً مشوهة، غير منطقية، أو تحمل تفاصيل غير واقعية. على سبيل المثال، قد تُظهر صورة شخص بستة أصابع، أو مشهداً تاريخياً بملابس لا تنتمي لتلك الحقبة. هذه الأخطاء لا تنبع من ضعف تقني فحسب، بل من غياب الفهم البشري للسياق، للثقافة، وللرمزية التي يحملها كل مشهد أو صورة.

نماذج توليد الصور والفيديو أحرزت تقدمًا ملحوظًا، لكنها تظهر أخطاءً غريبة: أيادي مشوّهة، نصوص غير قابلة للقراءة، تشوهات في بنية الجسم، أو مشاهد متناقضة في الفيديو. الأسباب:

• صعوبة تمثيل التفاصيل الدقيقة (مثل الأصابع، النصوص الصغيرة).
• تعارض في عناصر المشهد عند توليد تكوين لم تُشاهده الشبكة بالضبط.
• حدود نموذجية في التوليد الزمني للفيديو مما يسبب قفزات ومشاهد غير متماسكة.

5. الانحياز والاعتماد على البيانات

الآلة لا تختار مواقفها الأخلاقية؛ تعكس ما وُجد في بياناتها. لذلك:

• تُكرِّر انحيازات تاريخية أو ثقافية.
• قد تتحامل على جماعات أو تُهمّش أصواتًا قليلة التمثيل.
  هذا يجعل استخدامها في سياقات اجتماعية أو قضائية خطرًا إن لم تُصحح الانحيازات.

6. هشاشة أمام المواقف غير المتوقعة (Out-of-distribution)

البشر قادرون على التكيف بسرعة مع مواقف جديدة وابتكار حلول، بينما النماذج غالبًا ما تنهار إذا جاءتها بيانات أو سياق لم تتدرب عليه. العواقب:

• أداء سيئ عند انتقال المجال (مثلاً: نموذج طبي مدرّب على مرضى بلد واحد قد يفشل في بلد آخر).
• قابلية للهجوم العدائي (adversarial examples) حيث تغييرات دقيقة في الصورة تُضلل النموذج تمامًا.

7. سباق الموارد مقابل الذكاء الحقيقي

تقدمت النماذج جزئيًا بسبب موارد حوسبة هائلة وبيانات ضخمة. لكن ذلك يطرح سؤالًا: هل مزيد من الحوسبة يعادل مزيدًا من «الفهم»؟ الإجابة ليست بسيطة؛ قد نحصل على أداء أكبر في مهام محددة لكن دون تغيير جوهري في طبيعة الفهم.

8. ماذا يميّز العقل البشري؟

العقل البشري، على النقيض، لا يعمل فقط على أساس البيانات، بل على أساس الحدس، التجربة، والمشاعر. الإنسان قادر على التمييز بين الحقيقة والزيف، بين النكتة والمعلومة، وبين السياق الجاد والهزلي. الذكاء الاصطناعي، مهما تطور، لا يملك هذه القدرة الجوهرية. إنه يتعلم من البيانات، لكنه لا يفهمها كما يفهمها الإنسان. إنه يحاكي الإبداع، لكنه لا يبدعه. إنه يكرر، لكنه لا يبتكر.

المفارقة أن بعض الشركات تروّج للذكاء الاصطناعي كبديل للعقل البشري، بينما هو في الحقيقة أداة مساعدة، لا أكثر. لا يمكن للآلة أن تحل محل الإنسان في اتخاذ قرارات أخلاقية، أو في فهم تعقيدات العلاقات الإنسانية، أو في الإبداع الفني الحقيقي. وحتى في المهام التقنية، يبقى الإنسان هو من يصحح أخطاء الآلة، ويعيد توجيهها، ويضع لها الحدود.

العقل الإنساني ليس فقط معالج بيانات؛ بل:

• يمتلك تجربة حسّية متكاملة وعلاقات سببية بفعل التجربة.
• يبني نماذج سببية عن العالم، ليس مجرد علاقات إحصائية.
• يستخدم الوعي، النوايا، القيم، والقدرة على التعلم القليل من الأمثلة (few-shot) بكفاءة.
• قادر على تحمل الغموض، استخدام الحدس، والابتكار الحقيقي.

هذه الفوارق تجعل العقل البشري ليس «محسوبًا» فحسب، بل مُنشئًا للمعنى.

9. هل من علاج؟ كيف نُقلّل غباء الذكاء الاصطناعي؟

لا حل سحري، لكن هناك خطوات عملية:

• تحسين البيانات: تنظيف، تنويع، والتحقق من الحقائق في مجموعات التدريب.
• نماذج مزوّدة بمعرفة سببية وقدرة على الاستدلال الرمزي، ليست إحصائية بحتة.
• أنظمة تحقق خارجية (retrieval + verification): تحقق من المعلومة قبل عرضها.
• تصميم واجهات تُظهر درجة الثقة وتُحذّر من احتمالية الخطأ.
• رقابة وتدقيق بشري في المواقف الحساسة — الإنسان يبقى الحكم النهائي.

10. خاتمة عملية

الذكاء الاصطناعي اليوم أداة قوية — لكنها أداة. وصفها بالـ«غبي» هو نقد مفيد إذا قصدناه لتسليط الضوء على حدودها: فهي لا تفهم كما نفهم، وقد تُخطئ بطرق تبدو غبية أو خطيرة. المهمة الواقعية أمامنا ليست إنكار الإنجاز، بل تحسين الأمان، الشفافية، والتكامل مع العقل البشري بحيث يكمل كلٌّ منا الآخر. الذكاء الحقيقي لا يكتمل إلا بتضافر الفهم الإنساني مع قوة الحوسبة — وليس بتحويل البشر إلى مبررات ثانوية لأخطاء الآلات.

في النهاية، الذكاء الاصطناعي ليس غبياً لأنه لا يعرف، بل لأنه لا يفهم. وهذا الفارق هو ما يجعل العقل البشري متفوقاً، وسيبقى كذلك مهما تطورت الخوارزميات. الذكاء الحقيقي لا يُقاس بعدد المعادلات، بل بقدرة الكائن على التمييز، التأمل، والتعاطف. وهي قدرات لا يمكن برمجتها، لأنها جوهر الإنسان ذاته.