المرونة في عصر الذكاء الاصطناعي

تتمثل مهمة مؤسسة OpenAI Foundation في ضمان أن يفيد الذكاء الاصطناعي العام البشرية جمعاء.

لقد بذلنا جهودًا مضنيةً ومتواصلةً لمجاراة الطفرات السريعة التي تشهدها بنية الذكاء الاصطناعي ذاتها. وحيث شهد شهر أبريل إعلان⁠ المؤسسة عن تخصيص حزمة تمويلية مبدئية تبلغ 100 مليون دولار لصالح أبحاث البيولوجيا الحيوية ومكافحة الأوبئة، رغبةً في المساهمة في محاصرة وتطبيب علل مزمنة كمرض ألزهايمر عبر توظيف الأنظمة الذكية المتطورة. وشهد الأسبوع الفائت إطلاقنا⁠ لبرنامج مستقبل الوظائف والمنظومات الاقتصادية، رغبةً في تحديد دلالات الكسب المادي واستقرار العيش المستقبلي.

إننا اليوم بصدد توسيع نطاق رؤيتنا لبرنامجنا الرئيسي التالي؛ والذي يهدف إلى ضمان أنه مع تنامي قدرات الذكاء الاصطناعي، ستنمو قدرة المجتمع على تسخيرها بالسرعة ذاتها. ونحن نطلق على هذا العمل مسمى مرونة الذكاء الاصطناعي: وهو نهج المنظومة الشامل اللازم لتخفيف مخاطر الذكاء الاصطناعي، حتى يتمكن المجتمع من تعظيم فوائده.

لقد بدأ عملنا بالفعل وبوتيرة حثيثة. ففي غضون بضعة أشهر قصيرة منذ بدء مهامنا، تعمل المؤسسة حاليًا على وضع اللمسات الأخيرة لمنح تزيد قيمتها عن 130 مليون دولار لصالح المنظمات عبر برنامج مرونة الذكاء الاصطناعي، على أن يتم الإعلان عن تفاصيلها للجمهور قريبًا، مع وجود المزيد من المبادرات التي ستتبعها.^1⁠

نموذج التقنيات المتغيرة

تتضح أهمية مرونة الذكاء الاصطناعي عند مقارنتها بالتقنيات التي سبقتها والتي كان لها أثرٌ ملموسٌ في صياغة التاريخ البشري.

فكل فترة تشهد بزوغ ابتكار يعيد بناء أركان المجتمع من القاع إلى القمة. ويسميها علماء الاقتصاد "تقنيات ذات أغراض عامة"؛ كالنار، والمطبعة، والكهرباء، والإنترنت. وقد خضعت كلها لنفس النمط: طفرة ابتكارية، وتحديات جسيمة، ومؤسسات في سباق محتدم لاستيعاب التغير. غير أن كلاً منها يكشف لنا حقيقة ما يلزمنا لضمان سلامة التقنيات العظمى.

فقد كانت النار سببًا في قيام الحضارة الإنسانية، فهي التي زودتنا بالدفء، وطهت طعامنا، ودفعت عنا أخطار الحيوانات المفترسة. بيد أنها كانت أيضًا سببًا في تدمير مدننا تدميرًا كاملًا. ومع الزمن، طورت الشعوب مفاهيم المرونة؛ من خلال تبني مواد مقاومة للهب، وشبكات إطفاء متطورة، وفرق إنقاذ مهنية، ومواصفات قياسية للبناء. وهو ما يمثل نموذج المنظومة، الذي يتراكم طبقةً تلو الأخرى

شهدت الكهرباء ذات المسار السابق. فمنذ إضاءة مانهاتن عام 1882، ارتبطت الكهرباء في بدايتها بالحرائق، ومخاطر الصعق، والذعر العام. ونظرًا لغياب نظم الوقاية كالأسلاك المعزولة وقواطع التيار والمواصفات القياسية، سقط الضحايا من العمال والمواطنين في مدن كثيرة. وتصاعدت حدة النقاش حول إنهاء التجربة كليًا. ومع ذلك، ومع تطور التقنية، اتجهنا نحو إيجاد هيئات اختبار مستقلة مثل Underwriters Laboratories، وإصدار معايير صناعية مثل الكود الوطني للكهرباء (National Electrical Code)، وتوفير استثمارات حكومية أوصلت الخدمة للمناطق التي لم يخدمها القطاع الخاص. لقد أضافت كل خطوة مستوىً جديدًا من الأمان واليسر؛ حتى غدت اليوم متاحةً بشكل يُمكّن طفلاً من إضاءة الغرفة بمجرد الضغط على زر.

هكذا تبدو المرونة عندما تُطبَّق بإتقان.

الذكاء الاصطناعي والاحتياج إلى منظومة مرنة

يتبع الذكاء الاصطناعي ذات المسار التكنولوجي الذي سلكته التقنيات التاريخية، لكن بسرعة فائقة وغير مسبوقة.

إننا لا نزال في المراحل الأولية، لكن الفوائد بدت جليةً تمامًا: الذكاء الاصطناعي يخفض عوائق بدء المشاريع التجارية، ويزيد من فرص التعلم، ويحفز الابتكارات العلمية، ويطور قطاع الطب بشكل جذري.

وفي المقابل، تظهر المخاطر بذات السرعة، كوجه مقابل لمكاسب الذكاء الاصطناعي؛ فالنمو الذي يبني صناعات جديدة قد يهدد الشركات الحالية ويغير خارطة المهن. والأنظمة المصممة لتعزيز التعلم والابتكار لدى الناشئة قد تسبب اتجاهات سلوكية غير مرغوبة. والأدوات التي تعزز البحوث البيولوجية قد تيسر تطوير مسببات أمراض مدمرة. كما أن قدرة الذكاء الاصطناعي على إنتاج البرمجيات، إذا استغلت بطريقة خاطئة، قد تشكل خطرًا جسيمًا على البنية التحتية الحيوية.

كان الاعتقاد السائد لدى فريق الـ OpenAI في بداياته هو أن تأمين مكاسب الذكاء الاصطناعي للمجتمع يتوقف كليًا على حل تحديات المواءمة التقنية. ورغم بقاء هذا الهدف جوهريًا في عملنا، إلا أننا ننظر إليه الآن كجزء من منظومة متكاملة. فمع التوسع المتسارع للذكاء الاصطناعي في مختلف المجالات والبلدان، ستتطلب المرحلة أبحاثًا مستقلة، ودعمًا للبنية التحتية، وتوافقًا بين أطراف المجال، وعلوم خبرة جديدة كليًا. وخلاصة القول، إن المطلوب هو تعزيز مرونة الذكاء الاصطناعي.

لقد حددنا أربعة مجالات^2⁠ ذات أولوية لبدء عملنا، حيث تتقاطع فيها المخاطر الجسيمة والفرص ذات الأثر الملموس حاليًا:

1. المرونة البيولوجية لدعم الجهود الرامية لمنع الجوائح المصطنعة في المستقبل؛

2. المرونة السيبرانية للعمل على ضمان حماية أنظمتنا العالمية الاستراتيجية؛

3. سلامة نموذج الذكاء الاصطناعي لضمان استمرار سيطرة الإنسان على النماذج التي يصممها؛ و

4. تأثير الذكاء الاصطناعي على الشباب لجعل التقنية أداةً تدعم نمو الأجيال المقبلة.

نحن في مرحلة مبكرة جدًا من مهامنا. وتتضمن خطتنا المستقبلية الإفصاح عن المزيد من استراتيجياتنا ومنحنا الموجهة لكل مجال، بالإضافة إلى شمول تخصصات أخرى في عملنا بمرور الوقت.

Bio-resilience

AI will enable biological research to move at unprecedented speed, helping develop new cures and public health improvements that enable us to all live healthier and longer. However, these same capabilities could also be misused by malicious actors, lowering the barrier to designing harmful pathogens.

The age of AI requires a renewed focus on biosecurity. Because advanced AI systems could be misused by bad actors to help create a wide range of biological threats, we will prioritize pathogen-agnostic biosecurity solutions. This will require investments across prevention, detection, and defense. We need to make it harder for malicious actors to access the expertise, equipment, and materials to create biological threats, improve our ability to identify and track novel outbreaks early, and strengthen the technologies—such as protective equipment, indoor air cleaning systems, and medical countermeasures—needed to respond quickly and effectively.

Cyber-resilience

AI has begun to rapidly reshape the cybersecurity landscape. The work that once required specialized teams can now be assisted or automated by capable models. At the same time, rapidly-improving AI capabilities can also be used to accelerate cyberdefenders, including by identifying and patching vulnerabilities and accelerating response.

Many large companies and private actors can spend heavily on cyber to secure their own systems, including with new advances in AI. We anticipate focusing significant resources on securing other important societal actors that are less resourced and will have a much harder time deploying AI-ready cyberdefenses as quickly as needed. In parallel, we are also focused on preparing for novel security challenges that artificial general intelligence will ultimately bring.

AI model safety

AI model safety focuses on the behavior of the systems themselves—whether they are truthful, reliable, and aligned with human intent. In a world where this goes awry, models can break out and behave in unpredictable ways, deceiving us or pursuing goals beyond their design. Getting this right becomes increasingly important as AI systems grow more autonomous and approach—and eventually surpass—human-level intelligence.

AI companies are investing substantial resources in model safety. However, the importance of this challenge calls for a broader, more robust ecosystem: independent institutions to evaluate model safety, public infrastructure to verify models’ safe deployment in practice, and continued advances in alignment science that advance the field broadly.

AI’s impact on young people

Young people are often the earliest adopters of new technologies, using them to learn, create, communicate, and explore the world. AI is no exception. But as these tools become an increasing part of young people’s daily lives, it is critical that we develop a stronger evidence base to understand its impacts.

Families, schools, policymakers, and community organizations are all grappling with questions about how and when young people engage with AI—including its impact on human connection, learning, and development. Our initial focus will be on advancing independent research to help guide those decisions—to better understand where AI can support development, the risks it may introduce, and the contexts that shape those effects.

These insights should drive broad safety standards and design principles that guide how any AI product is developed, how schools choose to deploy them, and if and how families decide to incorporate these technologies into their lives.

The work ahead

There is one critical difference between AI and the technologies that came before it: speed.

Fire resilience took millennia. Electricity resilience took decades. AI resilience is evolving in a matter of years. The systems that make it safe, reliable, and broadly beneficial must be built alongside it.

If we get it right, AI can become part of the foundational infrastructure of modern life—expanding access to knowledge, accelerating discovery, and improving lives at a global scale.

But that outcome isn’t guaranteed. No general purpose technology ever made itself safe.

Resilience is a permanent discipline that requires many people and institutions to build, invest, and collaborate. That is the work ahead, and it is one of the defining challenges of our time. We hope you’ll join us.