الهوس بالذكاء الاصطناعي قد يستنزف المجالات البحثية التي يحتاج إليها كي يستمر

أكتب حصريًا عن الذكاء الاصطناعي منذ عشر سنوات. في عام 2022، لم يكن في العالم سوى عدد قليل من الصحفيين الآخرين المتخصصين حصريًا في الذكاء الاصطناعي؛ أما الآن، فيبلغ عددنا عدة آلاف أو أكثر، وتوظف المؤسسات الإعلامية الأوفر حظًا أكثر من موظف واحد للتغطية الحصرية للذكاء الاصطناعي.

بصفتنا نوعًا بشريًا، نركز الآن اهتمامنا وجهودنا ومخاوفنا وآمالنا على ظاهرة ثقافية وتكنولوجية لا تحدث إلا مرة كل قرن. وحتى ظهور نماذج اللغة الكبيرة المفيدة وتوليد الصور والفيديو القائم على الانتشار الفعّال، كانت هذه الظاهرة قد ظلت حبيسة خانة «الغرائب»، وكانت التزييفات العميقة موضع تجاذب سياسي، فيما بدت اقتصادات العالم غير مهددة.

عاصفة الذكاء الاصطناعي «المعتادة»

من الواضح أن ذلك كله قد انتهى. فكل شيء بات مهددًا، وكل شيء يتعرض للاضطراب، ويمكن القول إن عام 2026 كان العام الذي تعذّر فيه إسناد التوقعات بشأن العام التالي إلى أدلة راسخة أكثر من أي وقت مضى*.

تُطرح نماذج جديدة مفتوحة الأوزان وأخرى مغلقة المصدر أسبوعيًا، وأحيانًا عدة مرات في الأسبوع، بوتيرة باتت تجعل بعض النماذج لا تحظى حتى بمراجعة مجتمع المتحمسين والهواة، الذين أخذت تتكون لديهم نظرة متشائمة إلى هذا الشأن، ومعايير متصاعدة باستمرار لما يستحق الاهتمام، في مواجهة التدفق المتواصل للإصدارات الجديدة.

بوصفي متابعًا دؤوبًا ومحترفًا لمشهد الأبحاث والإصدارات، أرى أن التحسينات في مختلف قطاعات البحث والتطوير في الذكاء الاصطناعي، رغم أثرها الكبير على فترات متباعدة، تميل — وقد دأبت دائمًا على ذلك — إلى الظهور في خطوات صغيرة، لا في شكل محطات ثورية أو تطورية كبرى، مثل المحوّلات. أما اليوم، فتتمحور الصدمات في الغالب حول تأثير الذكاء الاصطناعي في الاقتصاد، لا حول أحدث قدراته.

إضافة إلى ذلك، وكما لاحظت من قبل، فإن جودة الأفكار التي يعكسها الازدهار الهائل لأبحاث الذكاء الاصطناعي منذ عام 2022 لا تواكب دائمًا كميتها؛ فكثير منها إعادة إنتاج أو إعادة تركيب أو تجميع من جديد لأعمال قائمة وأخرى أحدث، على غرار «فرانكنشتاين»، أي هياكل معمارية تلفيقية صُممت لإحداث تحسينات كبيرة ظاهرية مقارنة بالأعمال السابقة، لكنها عند التدقيق تعاني من مناهج هشة أو تكاليف باهظة على نحو عبثي لذاكرة الفيديو العشوائية (VRAM).

مدن أشباح في مجالات التغطية

حين انتقل آلاف الصحفيين إلى تغطية الذكاء الاصطناعي، لا بد أن الموضوعات التي كانوا يتناولونها من قبل حظيت باهتمام مباشر أقل. ولم يكن ذلك مهمًا كثيرًا من ناحية ما، لأن الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته أصبحا شائعين إلى حد كبير في الثقافة والبنية التحتية، بحيث بات مراسل شؤون الطاقة، على سبيل المثال، يغطي قضايا الذكاء الاصطناعي أكثر من أي موضوع آخر؛ وينطبق الأمر نفسه على العاملين في مجالات الاقتصاد والتوظيف والسياسة وصنع السياسات، وغيرها.

وبدا أن بالإمكان الآن تناول كل هذه الموضوعات من منظور الذكاء الاصطناعي، وهو ما قد يفسر جزئيًا الزيادة الهائلة في التغطية المخصصة للذكاء الاصطناعي، في مجال آخذ في الانكماش باستمرار (رغم أنه شهد انتعاشًا طفيفًا مؤخرًا).

لذلك، لا بد من التساؤل عما إذا كانت موضوعات أخرى لا تحظى الآن بتغطية كافية بسبب «الهوس بالذكاء الاصطناعي» — موضوعات قد تؤثر قصصها واتجاهاتها وفروعها في نهاية المطاف في «الموضوع الذهبي» نفسه، أي الذكاء الاصطناعي.

لكن ما الذي يمكن فعله؟ الموارد محدودة، والذكاء الاصطناعي حتى الآن هو قصة القرن.

الهجرة الكبرى إلى الذكاء الاصطناعي

بحسب ورقة بحثية جديدة أثارت حماسي بشأن هذا الموضوع، قد يكون هذا ما يحدث للذكاء الاصطناعي نفسه؛ فإلى جانب خطر أن يؤدي التراجع وإعادة التغذية إلى خفض جودة النماذج المستقبلية، يزداد تركّز المنظومة العلمية الأوسع، التي تنشأ فيها الأفكار وتتلاقح عبر التخصصات، على أبحاث الذكاء الاصطناعي إلى حد قد يجعل لحظات «المصادفة السعيدة» — حين تُحدث صلات غير متوقعة بين أفكار تبدو غير مترابطة تحولًا في مجالات كاملة — أكثر ندرة بمرور الوقت.

باختصار، تشير الدراسة الجديدة، المعنونة اختراقات الذكاء الاصطناعي الأقوى تُسرّع استنزافها الذاتي، إلى أن الهوس بالذكاء الاصطناعي يستنزف الظروف المحيطة التي تنشأ فيها التطورات الجديدة، بما فيها التطورات التي تؤثر مباشرةً في الذكاء الاصطناعي؛ وأن بؤرة الاهتمام الجديدة هذه تنطوي — إذا جاز لنا أن نعيد صياغة كلام المؤلفين بصورة فجة — على «نزعة انغلاق على الذات» لا يُرجح أن تفضي إلى نتيجة حسنة.

وتقول الورقة البحثية^†:

«إن النموذج السائد لا يزيح منافسيه فحسب، بل يقضي أيضًا على التنوع الذي كان يمكن أن يُعاد تركيب خلفه منه.

«إن تضييق نطاق الاهتمام منذ عام 2017، وانتقال أكثر من نصف المؤلفين الذين غيّروا مجالهم إلى الذكاء الاصطناعي، وتراجع حيوية الأفكار الجديدة، والتسارع الحاد في انحسار مجموعات الأفكار النشطة عبر دورات متعاقبة، تصف مجتمعةً نظامًا تتآكل قدرته الإبداعية بفعل نجاح النماذج السائدة التي أفرزها».

لاحظت أعمال سابقة أن الذكاء الاصطناعي قد يحوّل البحث إلى ثقافة أحادية، لكن مؤلفي الدراسة الجديدة يرون أيضًا أن تنامي هيمنة الذكاء الاصطناعي قد يحرم المجال من الأفكار الجديدة التي يحتاج إليها لمواصلة التقدم. ويقارنون أبحاث الذكاء الاصطناعي بالعلوم البيولوجية، حيث أطلقت اختراقات مثل المجهر الإلكتروني بالتبريد وAlphaFold دورات مماثلة من الابتكار والتراجع.

ولجمع أدلة تجريبية تدعم نظرياتهم، حلّل المؤلفون 7.18 مليون بحث في علوم الحاسوب منشورًا بين عامي 1990 و2025 على منصة OpenAlex، وتتبّعوا التغيرات في موضوعات البحث والاستشهادات؛ وانتقالات 3.7 مليون باحث بين المجالات؛ و73,089 مراجعة من الأقران، لمعرفة أثر تنامي هيمنة الذكاء الاصطناعي في التنوع العلمي.

ومن أبرز النتائج التي كشفتها البيانات ما يتعلق بالانتقال الأخير للباحثين إلى الذكاء الاصطناعي وابتعادهم عن الموضوعات التي كانوا يدرسونها:

«المهاجرون باحثون في منتصف مسيرتهم المهنية، رسّخوا مكانتهم إلى حدّ ما، لكنهم يتركون العمل الذي أكسبهم تلك المكانة لينجذبوا إلى جاذبية هذا المجال، حتى وإن تكبّدوا كلفة الانتقال إلى مجال جديد»

وجدت الدراسة أن أكثر من نصف التحولات الـ918,862 المسجّلة بين مجالات علوم الحاسوب كانت باتجاه الذكاء الاصطناعي، فيما أخذت مجالات أخرى، ولا سيما الأنظمة والأبحاث النظرية، تفقد الباحثين تدريجيًا.

من الورقة البحثية الجديدة: التغيرات في حصة أبحاث علوم الحاسوب المكرّسة للذكاء الاصطناعي والأنظمة والنظرية بين عامي 1990 و2025. يمثّل كل مربع سنة واحدة؛ ويشير اللون الأزرق إلى حصة أكبر، والأحمر إلى حصة أصغر. ارتفعت حصة الذكاء الاصطناعي بشدة بعد عام 2017، بينما تراجعت المجالات الأخرى. المصدر

كان الباحثون الأرجح انتقالًا إلى المجال أكاديميين ذوي خبرة ومسارات مهنية راسخة. وفي الوقت نفسه، ارتفعت حصة الذكاء الاصطناعي من مجموع أبحاث علوم الحاسوب من 40% في عام 2017 إلى أكثر من 55% في عام 2025.

من مدونة Arxiv: ارتفاع عدد الأبحاث المقدمة في علوم الحاسوب على مدى عامين، 2024-26. المصدر

ثلاث إشارات

تحدّد الورقة البحثية ثلاث «سمات متضافرة» يرى المؤلفون أنها باتت تميّز علوم الحاسوب منذ عام 2017.

تتمثل السمة الأولى في تضييق حاد في الاهتمام البحثي بعد عام 2017، حين طُرحت بنية Transformer. واستخرج المؤلفون أبرز عشر كلمات مفتاحية من كل بحث من أصل 7.18 مليون بحث في علوم الحاسوب، ليتتبعوا مدى تركز الأبحاث على الموضوعات نفسها:

رسوم بيانية تُظهر تزايد تركّز أبحاث علوم الحاسوب منذ عام 2017. يسارًا: يركّز الباحثون على نطاق أضيق من الموضوعات. يمينًا: تتجه حصة متزايدة من الاستشهادات إلى مجموعة أصغر من الأبحاث. وتسارع كلا الاتجاهين مع ظهور بنية Transformer.

ظل هذا التركّز مستقرًا نسبيًا لعقود، حتى مع انتشار الإنترنت والهواتف الذكية والتعلم العميق. لكن بين عامي 2017 و2025، ارتفع معامل جيني^†† للاهتمام البحثي (انظر الصورة أعلاه) من 0.26 إلى 0.33، أي بزيادة قدرها 27%. وأصبحت الاستشهادات أكثر تركّزًا أيضًا، إذ ارتفع معامل جيني لها من 0.60 إلى ذروة بلغت 0.69.

ويقول الباحثون، المنتمون إلى Tsinghua University وجامعة شيكاغو ومعهد سانتا في:

«أحدثت بنية Transformer اضطرابًا في المجال على نطاق لم يبلغه سابقها. وهذا النمط ليس أثرًا مصطنعًا؛ إذ يظل قائمًا رغم اختلاف [keyword count].»

ويضيفون:

«ترتفع حصة الذكاء الاصطناعي من منشورات علوم الحاسوب من 40% إلى أكثر من 55% بين عامي 2017 و2025، في حين تتراجع أبحاث الأنظمة بعد عصر ذهبي طويل، وتنكمش الأبحاث النظرية بدرجة أكبر.»

لذلك تشير النتائج إلى أنه، حتى مع توسّع علوم الحاسوب، أخذ الباحثون يسعون إلى الأفكار نفسها ويستشهدون بمجموعة أضيق من الأعمال.

وتتعلق «السمة» الثانية بتزايد عدد الباحثين الذين يتخلون عن تخصصاتهم للعمل في مجال الذكاء الاصطناعي: فبعد تتبّع 3.7 مليون باحث، رصد المؤلفون ما يقرب من 919,000 انتقال بين مجالات علوم الحاسوب. وكان الاتجاه إلى الذكاء الاصطناعي هو وجهة 53.81% من هذه الانتقالات، وهو مجال اكتسب باحثين كل عام، بينما ظل مجالا الأنظمة والنظرية يفقدانهم تدريجيًا:

انتقال الباحثين إلى الذكاء الاصطناعي. يوضح الرسم البياني الأيسر أن الذكاء الاصطناعي يستقطب حصة متزايدة من الباحثين القادمين من مجالات أخرى في علوم الحاسوب، بينما يتراجع مجالا الأنظمة والنظرية. أما الرسمان البيانيان على اليمين، فيوضحان الفئة الأرجح انتقالًا: باحثون أمضوا نحو 32 عامًا في مسيرتهم البحثية المنشورة، وسجلاتهم البحثية أقوى من سجلات نحو 82% من أقرانهم. ويُحتسب تغيير المجال عندما يبدأ الباحث بنشر معظم أوراقه البحثية في مجال آخر.

كان الذين انتقلوا إلى المجال من الأكاديميين الراسخين في منتصف مسيرتهم المهنية، لا من الوافدين الجدد أو المخضرمين. وبلغ احتمال الانتقال إلى الذكاء الاصطناعي ذروته عند عمر أكاديمي قدره 31.8 عامًا، وبين الباحثين الذين حلّوا في المرتبة المئوية الثانية والثمانين من حيث مكانتهم البحثية.

والاتجاه الثالث من الاتجاهات الثلاثة التي تشير إليها الورقة هو تزايد الضغوط على مراجعة الأقران، وهي العملية التي يقيّم فيها باحثون آخرون جودة الورقة العلمية وموثوقيتها قبل نشرها.

بعد فحص 73,089 مراجعة لـ 26,731 ورقة قُدّمت إلى 45 مؤتمرًا وجهة أخرى بين عامي 2017 و2025، وجد المؤلفون أن ثقة المراجعين بقدرتهم على تقييم الأوراق تراجعت من 3.9 إلى 2.9 على مقياس من خمس درجات:

رسوم بيانية للتغيرات في مراجعة الأقران العلمية بين عامي 2017 و2025. يوضح الرسم البياني الأيسر تراجع ثقة المراجعين بقدرتهم على تقييم الأوراق المقدمة، إذ انخفضت الدرجات من 3.9 إلى 2.9 من أصل خمس درجات. أما الرسم البياني الأيمن، فيرصد التعليقات العدائية في المراجعات، التي تراجعت لفترة وجيزة في عام 2021 عندما انتقل مؤتمر NeurIPS إلى منصة OpenReview الأكثر شفافية، قبل أن تعاود الارتفاع. ويمثل الخطان متوسطات متحركة على مدى ثلاث سنوات.

ويرى المؤلفون أن هذا التراجع قد يعكس التوسع السريع للذكاء الاصطناعي، الذي جعل مطابقة الأوراق مع مراجعين مؤهلين على نحو مناسب أكثر صعوبة:

’لقد امتلأت مجموعات المراجعين بالوافدين الجدد الذين اجتذبهم الذكاء الاصطناعي. ويتلقى المراجعون على نحو متزايد أوراقًا تزخر بأساليب الذكاء الاصطناعي وتقع خارج نطاق خبراتهم الأساسية. وأصبح إسناد الأوراق المقدمة إلى مراجعين خبراء بحق أمرًا صعبًا من الناحية البنيوية.

’وفي ظل هذا النظام، يشبه القبول على نحو متزايد رمية قطعة نقدية.’

ما بعد حُمّى الذهب (وحُمّياته)

وتشير الورقة أيضًا إلى أن أعظم اختراقات الذكاء الاصطناعي قد تُسرّع في نهاية المطاف استنفادها هي نفسها، إذ يعقب كل تقدم كبير تدفقٌ من الأفكار الجديدة، غير أن هذه الطفرة الأولية في الابتكار تخبو بعد ذلك لتتحول إلى تكرار خامل، مع تركز الأبحاث أكثر فأكثر حول الاختراقات نفسها.^†:

’تتشبع الدورات المتعاقبة في الذكاء الاصطناعي الحديث في وقت أبكر وتستنفد بوتيرة أشد. والدورة تتقلص.

’وعلى امتداد 36 عامًا من تطور علوم الحاسوب، شملت ثلاثة تطورات تقنية كبرى هي AlexNet والمحوّل ونماذج اللغة الكبيرة، نلاحظ مرارًا النمط الحلزوني نفسه[pattern].

’ومن اللافت أن هذا النمط لا يقتصر على علوم الحاسوب. ففي علم الأحياء، نلاحظ دورة الاستنفاد نفسها بعد تطورات كبرى غير حاسوبية (مثل المجهر الإلكتروني فائق البرودة) وحاسوبية (مثل AlphaFold).’  

حدث هذا «الاستنزاف» بالفعل مع المشفّرات التلقائية، والشبكات التوليدية التنافسية (GANs)، وأساليب المشفّر التلقائي مثل التزييف العميق. وظل الباحثون يرهقونها بلا هوادة لسنوات بعد أن استُنفدت إمكاناتها بوضوح، إلى أن ظهرت أطر ومناهج جديدة أخيرًا لتخفيف الضغط عنها.

وعلى أي حال، لتتبع هذه الدورات، بحث المؤلفون في ملخصات الأبحاث العلمية عن أسماء وعبارات مميزة، ورصدوا ظهورها واختفاءها وعودتها أحيانًا بوصفها مؤشرات على تغير الأفكار البحثية.

أطلق AlexNet عام 2012، ثم المحوّلات عام 2017، موجةً من الأفكار الجديدة خبت في نهاية المطاف. ومع كل اختراق، اتسعت فجوة تقدم الذكاء الاصطناعي، بينما تخلفت مجالات علوم الحاسوب الأخرى، إلى أن أصبحت تولّد أفكارًا جديدة بمعدل أقل مما كان عليه الحال قبل عام 2012:

مقارنة بين حصة الأفكار البحثية الجديدة في الذكاء الاصطناعي (بالأزرق)، وعلوم الحاسوب غير المرتبطة بالذكاء الاصطناعي (بالأحمر)، ومجموعهما معًا (بالأرجواني المتقطع). قفز عدد الأفكار الجديدة بعد ظهور AlexNet في عام 2012 وTransformer في عام 2017، قبل أن يتراجع. واتسعت أفضلية الذكاء الاصطناعي بعد الاختراق الثاني. وتمثل الخطوط متوسطات متحركة على مدى ثلاث سنوات.

يمتد هذا النمط إلى الأفكار التي يَبطُل استخدامها، إذ تزيح الاختراقات الجديدة الأساليب الأقدم، أحيانًا بعد سنوات من ظهورها. ومع ذلك، تقع الاختراقات نفسها في الدورة ذاتها؛ فكل منها يجذب موجة من الاهتمام البحثي تخبو في نهاية المطاف، تاركةً المجال بانتظار اكتشاف آخر يعيد إليه زخمه (كما حدث مع التنقيط الغاوسي، بعد فاصل زمني دام 31 عامًا):

مقارنة بين الاستشهادات بالأبحاث الأصلية عن AlexNet (بالأحمر) وTransformer (بالأزرق) من عام 2012 إلى عام 2025. ازدادت حصة الاستشهادات بكلتا الورقتين البحثيتين قبل أن تتراجع بشدة، ما يوضح أن الاهتمام بالاختراقات الكبرى يخبو في نهاية المطاف. وتمثل الخطوط متوسطات متحركة على مدى ثلاث سنوات.

يرى المؤلفون أن نجاح الذكاء الاصطناعي يركز الباحثين والأفكار حول عدد قليل من الأساليب المهيمنة، في حين تواصل المجالات المحيطة، التي قد تساعد على إنتاج ما يخلفها، تراجعها. ولا يتنبأ المؤلفون صراحةً بأن ذلك سيحول دون وقوع اختراقات مستقبلية، لكنهم يطرحون احتمال أن الذكاء الاصطناعي يستنزف تدريجيًا التنوع الذي قد يعتمد عليه تحقيق قفزته التالية.

وتتبّع الباحثون أيضًا عدد الأفكار التي لا تزال مستخدمة فعليًا؛ فمع توالي موجات تطور الذكاء الاصطناعي، أخذ هذا العدد يتراجع أكثر فأكثر عن التوقعات، مع عجز أكبر في أعقاب ظهور Transformer مقارنةً بما حدث بعد AlexNet:

رسم بياني يوضح عدد الأفكار البحثية النشطة عبر اختراقات الذكاء الاصطناعي المتعاقبة. تُظهر الخطوط المتصلة النموذج المتوقع للنمو، فيما تشير المقاطع المتقطعة إلى انخفاض الأعداد الفعلية عن المستويات المتوقعة. ويكون العجز أكبر بعد ظهور Transformer منه بعد AlexNet، مع ظهور تراجع مبكر أيضًا خلال حقبة النماذج اللغوية الكبيرة (LLM).

وخلاصة ما توصل إليه المؤلفون أن تركيز الجهود والأشخاص على نطاق يزداد ضيقًا من التحديات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي يهدد بإفقار المجالات المجاورة، التي كانت ستغذي قطاع الذكاء الاصطناعي، بصورة طبيعية، بالأفكار، فضلًا عن قطاعات أخرى متنوعة.

وفي معرض الإشارة إلى تعليق John Hassler بشأن منح جائزة نوبل في العلوم الاقتصادية لعام 2025، خلصوا إلى ما يلي:

«حذّرت لجنة نوبل من ضرورة الحفاظ على آليات التدمير الخلّاق لتجنب الركود. وتحدد نتائجنا إحدى هذه الآليات، وهي التنوع الفكري، وتُظهر أن المؤسسات الحالية تقوضه.

«إن المؤسسات التي توزع الاهتمام، بما فيها أنظمة مراجعة الأبحاث ورسوم التقديم وقواعده، وهياكل المكافآت، والتوظيف، والترقية، والأعراف المتعلقة بالتقاعد 12، تؤثر جميعها في إتاحة المجال لظهور النموذج الفكري التالي.

«ويعني تصميم هذه المؤسسات على نحو سليم مقاومة النزعة إلى مضاعفة الرهان على النموذج الفكري الرائج حاليًا، وفرض تكلفة على التركّز بدلًا من الاستكشاف، ونقل سلطة التقييم من أصحاب الإنتاج الغزير إلى أصحاب الأفكار الجديدة.

«لا يدعم التدمير الخلّاق النمو إلا ما دام يترك وراءه شيئًا يمكن إعادة تركيبه. أما التفرد فلا يخلفه شيء.»

* لا بد أن تكون لهذه الفكرة كلمة: «مقاوم للتنبؤ»؟ حسنًا، ليست هذه كلمة مفردة، بل مصطلح، كما أنها توحي بأن المقصود هو عام 2026، لا نظرة عام 2026 إلى عام 2027. «غير قابل للاستشراف»؟ وضع المدقق الإملائي خطًا أحمر تحته، فلنستقر عليه إذن.

^† تحويلي للاستشهادات الواردة في النص إلى روابط تشعبية.

^†† يشير معامل جيني إلى مدى تفاوت توزيع شيء ما، على مقياس يبدأ من 0 (مساواة تامة) وينتهي عند 1 (أقصى تركّز). وفي هذا السياق، تعني الدرجة الأعلى أن الباحثين يركزون على عدد أقل من الموضوعات.

نُشر لأول مرة يوم الأربعاء 21 أكتوبر 2026