المراجعة طويلة الأمد: كيف تتصرف أدوات الذكاء الاصطناعي بعد أشهر من الاستخدام؟

في البداية، تشبه تجربة استخدام أداة ذكاء اصطناعي جديدة لقاء شخصاً مبهراً للغاية؛ كل شيء سلس وسريع وواعد. مع ذلك، تختفي برودة الاختبارات الأولية لتحل محلها علاقة يومية حقيقية. عادةً ما تركز معظم المراجعات على الانطباع الأول، لكن الحقيقة الأكثر إثارة تكمن في الإجابة على سؤال: كيف تتصرف هذه الأدوات بعد أشهر من الاستخدام اليومي؟ هذه المقالة ليست اختباراً سريعاً، بل هي مراجعة طويلة الأمد تحاول تسليط الضوء على أداء الذكاء الاصطناعي في اختبار الزمن، بعيداً عن الضجيج الإعلامي والمبالغات التسويقية.

مرحلة الاولى: عندما يكون كل شيء جديداً ومبهراً

خلال الأسابيع القليلة الأولى من التعرف على أداة ذكاء اصطناعي جديدة، يسيطر شعور بالإعجاب والانبهار. على سبيل المثال، قدرة هذه الأدوات على كتابة نصوص معقدة، أو حل مسائل رياضية، أو حتى توليد أفكار إبداعية في ثوانٍ، تترك انطباعاً أولياً قوياً. نتيجة لذلك، يجد المستخدم نفسه يختبر الأداة في كل مهمة صغيرة وكبيرة، وكأنه اكتشف كنزاً تقنياً خفياً. بشكل ملحوظ، تكون الكفاءة الأولية عالية جداً، والإجابات دقيقة ومبتكرة، مما يخلق وهمًا بأن هذه الأداة قادرة على حل جميع المشكلات. هذه المرحلة، التي يمكن وصفها بـ “ذروة التوقعات المبالغ فيها” وفقاً لتقرير gartner. الشهير حول “منحنى دورة الضجيج”، هي مرحلة حاسمة تشكل الصورة الذهنية الأولية التي سيتغير الكثير منها لاحقاً.

اختبار الزمن: حيث تبدأ الفروق الحقيقية بالظهور

مع مرور الوقت، وبعد أن تهدأ حالة الحماس الأولي، تبدأ ملامح العلاقة الحقيقية مع أداة الذكاء الاصطناعي بالتشكل. من ناحية أخرى، تبدأ بعض المهام التي كانت تبدو سحرية في الظهور بمستوى من الروتينية. بشكل أكثر تحديداً، قد تلاحظ أن الأداة تتبع أنماطاً متكررة في الصياغة أو التفكير، أو أن بريق الابتكار في أفكارها بدأ يخفت قليلاً. على العكس من ذلك، تبرز قوة هذه الأدوات في المهام الروتينية التي تتطلب سرعة في التنفيذ، مثل تلخيص المستندات الطويلة أو تصحيح الأخطاء اللغوية. هذه المرحلة هي مرحلة “الاستقرار” أو “الاستيعاب”، حيث ينتقل الذكاء الاصطناعي من كونه “لعبة جديدة” إلى أداة فعلية في صندوق أدوات المستخدم. دراسة أجراها MIT Technology Review أشارت إلى أن المؤسسات التي تتبنى الذكاء الاصطناعي على المدى الطويل تتعلم التمييز بين المهام التي يبرع فيها الذكاء الاصطناعي وتلك التي تتطلب لمسة بشرية خالصة، وهو بالضبط ما يحدث على مستوى المستخدم الفردي.

التكيف والتعلم: هل الأداة تتكيف معك، أم أنت من يتكيف معها؟

بالإضافة إلى ذلك، يبرز سؤال مهم حول قدرة الأداة على التكيف والتعلم من عادات المستخدم الفردية. بشكل أساسي، تختلف الإجابة على هذا السؤال باختلاف المنصة. بعض الأدوات تقدم مستوى معيناً من التخصيص، حيث تتعلم من تفضيلاتك في الكتابة أو أسلوبك في العمل. نتيجة لذلك، تصبح المخرجات أكثر توافقاً مع احتياجاتك الشخصية مع مرور الوقت. بشكل ملموس، قد تلاحظ أن الأداة начала استخدام مصطلحات تفضلها، أو أنها أصبحت أفضل في فهم السياق الخاص بمجال عملك. مع ذلك، من المهم ملاحظة أن هذا “التعلم” غالباً ما يكون محدوداً ويقتصر على الجلسة الواحدة أو ضمن نطاق ضيق، كما توضح بعض الشروحات التقنية في مدونة openai.com. في كثير من الأحيان، تجد أنك أنت من تكيفت مع طريقة تفكير الآلة، وتعلمت صياغة أوامرك (“البرومبتات”) بشكل أكثر دقة للحصول على النتائج المرجوة، مما يخلق منحنى تعلم عكسياً للمستخدم نفسه.

مشاكل تطفو على السطح: التكرار والهلوسة والإرهاق

للأسف، لا تخلو الرحلة من العقبات. أحد أكثر التحديات وضوحاً بعد الاستخدام المطول هو ظاهرة “هلوسة الذكاء الاصطناعي” (AI Hallucination). على سبيل المثال، قد تقدم لك الأداة معلومات تبدو منطقية وواثقة لكنها خاطئة تماماً أو مُختلقة. بمعنى آخر، تتحول الأداة من مصدر مساعد إلى مصدر محتمل للتضليل إذا لم يتم التحقق من مخرجاتها بدقة. هذه الظاهرة، التي ناقشها علماء وباحثون في مجلة nature، تُعد أحد أكبر العوائق أمام الاعتماد الكلي على الذكاء الاصطناعي في المجالات الحساسة. علاوة على ذلك، يبدأ التكرار في الطرح والأفكار بالظهور، حيث تقدم الأدوات إجابات متشابهة لأسئلة مختلفة، مما يفقدها عنصر المفاجأة والإبداع. هذا التكرار، مقترناً بالحاجة المستمرة للمراجعة والتحرير البشري، يمكن أن يؤدي إلى نوع من “إرهاق المستخدم”، حيث يصبح العبء العقلي المطلوب لتصحيح وتدقيق مخرجات الذكاء الاصطناعي مرهقاً بحد ذاته.

الذكاء الاصطناعي في سير العمل: من لعبة جديدة إلى أداة أساسية

عملياً، بعد أشهر من الاستخدام، تجد أن مكانة الذكاء الاصطناعي في حياتك العملية قد استقرت. في هذه المرحلة، لم تعد الأداة مصدراً للتسلية أو الدهشة، بل تحولت إلى جزء لا يتجزأ من سير العمل اليومي. أيضاً، يتم دمجها في مهام محددة مثل كتابة مسودات البريد الإلكتروني، أو توليد أفكار للمحتوى، أو حتى المساعدة في تحليل البيانات السريع. على وجه الخصوص، تبرز قيمتها الحقيقية في أتمتة المهام المتكررة ذات المستوى الفكري المنخفض إلى المتوسط، مما يحرر وقت المستخدم للتركيز على المهام الاستراتيجية ذات القيمة العالية والأكثر تعقيداً. منصات مثل  Microsoft Copilot هي أمثلة عملية على كيفية دمج الذكاء الاصطناعي بسلاسة في بيئات العمل اليومية، ليصبح مساعداً رقمياً يعمل في الخلفية بدلاً من أن يكون مركز الاهتمام نفسه.

الاعتبارات الأخلاقية والخصوصية: القلق الذي ينمو ببطء

علاوة على ذلك، مع زيادة الاعتماد على الأداة، تبدأ بعض التساؤلات الأخلاقية والمخاوف حول الخصوصية بالظهور بشكل أكثر وضوحاً. بمرور الوقت، وأنت تشارك هذه الأدوات بمزيد من بياناتك الشخصية وأفكارك ومشاريعك العملية، تدرك حجم المعلومات التي تودعها في خوادم هذه الشركات. نتيجة للتفكير العميق، قد تتساءل عن كيفية استخدام هذه البيانات، ومن لديه access إليها، وإلى أي غايات قد تُستخدم في المستقبل. بشكل لا يمكن تجاهله، تظهر أيضاً مشكلة “التحيز الخوارزمي”، حيث تكرس بعض الأدوات تحيزات موجودة في بيانات التدريب، مما قد يؤثر سلباً على قرارات مهمة. هذه القضايا هي محور بحث دائم من قبل مؤسسات مثل turing.ac.uk، مما يؤكد أن تجربة المستخدم طويلة الأمد تتجاوز الجانب الوظيفي إلى الجوانب الأخلاقية والاجتماعية الأوسع.

 هل لا يزال الذكاء الاصطناعي يستحق الاستثمار؟

في الختام، تثبت المراجعة طويلة الأمد أن علاقتنا مع أدوات الذكاء الاصطناعي تنضج وتتحول بشكل كبير. بشكل عام، تنتقل هذه الأدوات من كونها مصدراً للإبهار التقني إلى شريك عمل غير كامل، لكنه قوي. ي الواقع، القيمة الحقيقية لا تقاس بقدرات الأداة في الأسبوع الأول، بل بقدرتها على أن تكون موثوقة وقابلة للتكيف ومفيدة بعد مئات المرات من الاستخدام. وعليه، الجواب هو نعم، إنها تستحق الاستثمار، ولكن بشرط فهم حدودها والتعامل معها ليس كساحر كلي المعرفة، بل كأداة عظيمة تحتاج إلى صبر وخبرة وإدارة بشرية واعية لإتقانها حقاً. من ناحية أخرى، مستقبل الذكاء الاصطناعي لا يكمن في أن يحل محل الذكاء البشري، بل في أن يصبح امتداداً معززاً له. وبالتالي، اختبار الزمن هو المعيار الوحيد الذي يكشف عن مدى متانة هذا الامتداد وقدرته على الصمود أمام تدفق الحياة والعمل اليومي.

للمزيد اقرأ: فن التواصل مع الذكاء الاصطناعي: أساسيات هندسة الأوامر للمبتدئين