الأستاذة سعيمة أحمد كريستنسن، مديرة معمل DIGIT – سلسلة المقابلات

أ. سعيمة أحمد كريستنسن هي باحثة رائدة في مجال الهندسة والتصميم، وتشغل منصب Associate Pro-Vice-Chancellor للبحث والأثر في جامعة إكستر، حيث تشغل أيضًا منصب مديرة معمل DIGIT، وهو مبادرة بحثية متعددة التخصصات تركز على الابتكار الرقمي والتحول. تشمل أبحاثها الإبداع والإدراك في التصميم، والتصميم القائم على البيانات والتصميم الرقمي، ودمج التقنيات المتقدمة في الهندسة المعقدة وتطوير المنتجات. وتؤكد تحويل الرؤى الأكاديمية إلى أثر واقعي عبر التعاون مع الصناعة والمشاركة في السياسات والبرامج البحثية واسعة النطاق.

مسيرتك المهنية شملت كامبريدج و DTU وكلية لندن الإمبراطورية والكلية الملكية للفنون والآن جامعة إكستر. عند النظر إلى الخلف، ما هي الخبرات أو النقاط التحولية التي شكلت تفكيرك حول التصميم والإبداع ودور التكنولوجيا الرقمية؟

عملي في التصميم شمل العديد من الثقافات والتخصصات. بدأت في برونيل في إحدى الدورات القليلة آنذاك التي جمعت بين التكنولوجيا والتصميم المرتكز على الإنسان وفهم الشكل. ذلك علمني مبكرًا أن الإبداع والابتكار مترابطان بشكل وثيق.

دراستي في كامبريدج فتحت أفقي أكثر. بيئة الكلية أظهرت لي العديد من التخصصات وأظهرت لي كيف يعتمد الابتكار على المعرفة التي تأتي من جميع المجالات. رسالتي الدكتوراه ركزت على قطاع الطيران ودرست كيف يجد مصمموا الهندسة المعلومات ويستخدمونها. درست كيف يصل الناس إلى المعرفة، وكيف يمكن دعم الخبرة أو تكرارها، وتقاطع بين الإدراك والعلوم الحاسوبية والتصميم الهندسي. هذا المنظور المرتكز على الإنسان بقي معي منذ ذلك الحين.

مع نمو التكنولوجيا الرقمية، نمت الأسئلة في عملي. صعود بيانات إنترنت الأشياء والذكاء الاصطناعي والحوسبة المتقدمة أبعَد التصميم عن كونه مركزًا فقط على الإنسان وأصبح مركزًا على المجتمع. ولا يزال هذا يشكل عملي في جامعة إكستر، حيث أقود معمل DIGIT وأركز على دور النماذج اللغوية الكبيرة في العملية الإبداعية، والعوائق التي تواجه الصناعات في تبنيها، وكيف يمكن أن تدفع البيانات الابتكار.

فترة وجودي في إمبريال والكلية الملكية للفنون أعادت تأكيد أن التصميم أكثر من مجرد تشكيل المنتجات أو الخدمات. مع الأشخاص والعمليات والثقافة المناسبة، يصبح التصميم محركًا للتقنيات الجديدة والقابلة للتوسع والمواد والأفكار التي يمكن أن تعالج التحديات العالمية اليوم ومستقبلًا.

يُركز معمل DIGIT بشكل كبير على التحول الرقمي داخل المنظمات الكبيرة الراسخة. من منظورك، ما الذي يُخطئ فيه القادة أكثر حول كيفية تغيير الذكاء الاصطناعي التصميم والابتكار وصنع القرار؟

على مدار عقود، تقدم الذكاء الاصطناعي في البحث وتم تبنيه في بعض الصناعات، ولكن التقدم كان غالبًا محدودًا بفجوات المهارات وفهم القيادة ووضوح القيمة والبنية التحتية المطلوبة. مع صعود النماذج اللغوية الكبيرة والأدوات التوليدية مثل DALL·E، أصبح الذكاء الاصطناعي الآن أكثر سهولة ويتطلب خبرة أقل أو إعدادًا. لكن هذا يثير أسئلة جديدة حول الخصوصية وأمان البيانات وكيفية تطبيق النماذج العامة على المجالات المحددة.

في التصميم والابتكار، هذه القضايا واضحة بشكل خاص. بحثنا، الذي درس أكثر من 12000 فكرة تم توليدها بواسطة البشر والذكاء الاصطناعي، أظهر أن أفكار الذكاء الاصطناعي تميل إلى التجمع حول مفاهيم متشابهة. هذا يبرز الحاجة إلى بناء الخبرة البشرية في الأدوات العامة، أو تعديل الذكاء الاصطناعي للنطاق، أو فهم متى وكيف استخدام الذكاء الاصطناعي جنبًا إلى جنب مع الإبداع البشري وصنع القرار.

كثير من أبحاثك تستكشف الإبداع والإدراك في التصميم. مع قدرة الذكاء الاصطناعي التوليدي الآن في توليد الأفكار والمفاهيم والصيغ المتتابعة بكميات كبيرة، ما هي جوانب الإبداع التي ترى أنها فريدة من نوعها للإنسان، وأي الأجزاء يمكن أن تتحرك بشكل مسؤول نحو العمليات التي تُدفع بالذكاء الاصطناعي؟

الإبداع كان دائمًا أكثر من توليد بديلات بالنسبة لي. إنه حول النية والمعنى الثقافي والارتباط العاطفي الذي يخلقه التصميم. استطلاعنا الأخير في معمل DIGIT جعل هذا واضحًا: 82% من الناس أخبرونا أن العمل الذي يقوده الإنسان أو الهجين يبدو أكثر معنى، و71% قالوا إنهم يشعرون بالانفصال العاطفي عن التصميم الذي يتم توليده بواسطة الذكاء الاصطناعي فقط. العديد منهم وصفوا العمل الذي تم توليده بواسطة الذكاء الاصطناعي بأنه “يفتقر إلى العاطفة” (48%) أو “مثالي للغاية” (40%)، و36% قالوا إن تأثيره يزول بسرعة. هذه الاستجابات أعادت تأكيد شيء كنت أؤمن به منذ فترة طويلة. الانخراط العاطفي ليس أمرًا اختياريًا؛ إنه ضروري لكيفية تجربة الناس للعمل الإبداعي وتقدير قيمته.

بحوثنا التي قارنت بين الأفكار البشرية وأفكار الذكاء الاصطناعي تُظهر أيضًا أن المصممين البشر أفضل في خلق أفكار متنوعة وجديدة وضمان أن الإخراج الإبداعي، سواء كان فنيًا أو تصميمًا للمنتجات أو الخدمات، له عمق ومعنى. الخبراء الإبداعيون يمتلكون مجموعة مهارات لا يمكن تكرارها بعد. المصممون يحتاجون إلى فهم المشكلة قبل توليد الأفكار، والنماذج اللغوية الكبيرة مفيدة في جمع المعلومات لمساعدة المصممين على الانتقال من مشكلة إلى أخرى. إذا استطعنا بناء نماذج الخبرة البشرية في أدوات الذكاء الاصطناعي، يمكنهم دعم تقييم الأفكار، مما يسمح للذكاء الاصطناعي بالاستفادة بشكل أفضل من المهارات الإبداعية البشرية.

نهج سلسلة التفكير الذي نجربه يساعد النماذج اللغوية الكبيرة على اتباع استدلال الخبراء، لا مجرد إعطاء درجات. وفي جميع الحالات، يلزم إشراف بشري لتفسير النتائج وضمان اتساق اختيارات التصميم مع تجارب المستخدمين المعيشة.

من الواضح أننا يجب أن نخلق نماذج قادرة على التقاط كيفية تجربة الناس للمنتجات والخدمات والتفاعلات بطرق يمكن أن تفهمها الحواسيب، أو دمج البيانات الغنية (الرؤى النوعية الغنية التي توفر السياق) مع البيانات الرقيقة أو بيانات المستشعرات الضخمة التي نجمعها. تطوير هذه النماذج ليس أمرًا بسيطًا، وهذا بالضبط حيث تبقى المشاركة البشرية ضرورية.

لذلك، ليست الخلاصة أن الذكاء الاصطناعي لا مكان له في الإبداع. بعيدًا عن ذلك، إنه أن الذكاء الاصطناعي والبشر يساهمان في نقاط قوة مختلفة. حقيقة أن الناس يستجيبون بشكل مستمر بشكل إيجابي للعمل البشري أو الهجين يخبرنا فقط عن مركز الجاذبية. يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدة استكشاف مساحة التصميم الأوسع، وتحليل الأنماط، وطرح نقد منظم، لكن تلك التصورات من التسطيح والكمال الخوارزمي والبعد العاطفي تُظهر أين يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى حكم بشري لتحويل الإمكانيات إلى شيء يُحدث صدى.

ذلك هو السبب في أنني أرى مستقبل الإبداع بشكل أساسي تعاوني. يمكن للذكاء الاصطناعي توسيع مجال الإمكانيات. يأتي المصممون بالتعاطف والفهم الثقافي والنوايا التي تعطي تلك الإمكانيات معنى. عندما يعمل الاثنان معًا، مع الحكم البشري يحدد الاتجاه والذكاء الاصطناعي يثري الاستكشاف، النتيجة هي عملية إبداعية أكثر صرامة وأكثر خيالًا وأكثر إنسانية في النتائج.

لقد كنتِ رائدة في تطوير مناهج لقياس تجارب المستخدمين وتنظيم معرفة التصميم. مع أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تصبح أكثر مسؤولية عن توليد المنتجات والخدمات، كيف يمكننا ضمان أن تبقى تجارب المستخدمين والانفعالات والإشارات الثقافية مركزية في عملية التصميم؟

لوضع تجربة الإنسان في المركز، نحتاج إلى دمج معرفة الإدراك والعاطفة في أساليبنا.

هناك نهجان رئيسيان. الأول يعترف بالحاجة إلى بيانات نوعية تمكن من فهم غني لتجارب المستخدمين والانفعالات، مما يؤدي إلى تعاون بشري-ذكاء اصطناعي فعال. الثاني – الذي ركز عليه عملي – يهدف إلى ترجمة هذه المعرفة إلى نماذج يمكن أن تفهمها أنظمة الذكاء الاصطناعي وتستخدمها.

تطوير هذه النماذج معقد، لأنها يجب أن تدمج تجارب المستخدم، والادراك البشري، وخصائص المنتجات أو الأنظمة التي يتم تصميمها، من أجل التنبؤ بالاستجابات البشرية وتجارب المستخدمين بشكل عام.

تعمل بشكل مكثف مع صناعات معقدة – الطيران والطبي والتصنيع والمنتجات الاستهلاكية. في هذه البيئات ذات المخاطر العالية، كيف توازنين بين إمكانات التصميم المدعوم بالذكاء الاصطناعي وضرورة السلامة والقابلية للتتبع والثقة؟

في قطاعات عالية المخاطر مثل الرعاية الصحية والطيران والتصنيع، السؤال ليس عن إمكانية استخدام الذكاء الاصطناعي، ولكن كيف تتم حوكمته. الثقة في هذه البيئات تعتمد على مساءلة واضحة وقابلية التتبع والوضوح في كل مرحلة من مراحل التصميم وصنع القرار. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يلعب دورًا داعمًا قويًا في المحاكاة والتحسين والاستكشاف في المراحل المبكرة، ولكن لا يمكن أن يصبح السلطة النهائية.

كثير من هذه المجالات خاضعة للتنظيمات الصارمة ومتطلبات السلامة الصارمة، التي تتطلب التعامل الآمن لجميع البيانات، سواء كانت شخصية أو حساسة تجاريًا. في هذه السياقات، غالبًا ما يحتاج إلى تطوير الموجّهات أو الاستفسارات باستخدام بيانات محلية لضمان التحديد والملاءمة، ومن الشائع أن تقوم المنظمات في هذه القطاعات ببناء أدوات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها وصيانتها.

ما يظهره بحثنا على نطاق أوسع بشكل متسق هو أن الأنظمة الهجينة ضرورية: يجب أن يعزز الذكاء الاصطناعي حكم الخبراء، لا أن يحل محله. يجب أن يبقى الحكم البشري مدمجًا في كل نقطة قرار حرجة، خاصةً حيث تتعلق السلامة والمخاطر والمسؤولية. ولكي تثق الجهات التنظيمية والمستخدمون النهائيون في الأنظمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي، تحتاج المنظمات إلى توثيق شفاف حول كيفية تدريب النماذج، والبيانات التي يستخدمونها، وكيفية توليد الإخراج. بدون هذه الشفافية، لا يمكن أن تنتشر الثقة، بغض النظر عن تقدم التكنولوجيا.

كثير من المنظمات تعاني من الفجوة بين “التجربة مع الذكاء الاصطناعي” ودمجها بشكل فعّال في تطوير المنتجات. ما هي الخطوات العملية التي تنصح بها الفرق التي تحاول الانتقال من التجربة إلى التنفيذ الاستراتيجي؟

كثير من المنظمات تتعثر في مرحلة التجربة لأنها تتبنّى الذكاء الاصطناعي بدون غرض استراتيجي واضح. الخطوة العملية الأولى هي أن تكون صريحًا حول دور الذكاء الاصطناعي في عملية التطوير، سواء كان ذلك دعمًا لتحفيز الأفكار أو تسريع الاختبار أو تحسين التقييم أو تعزيز صنع القرار. بدون هذا الوضوح، تظل تجارب الذكاء الاصطناعي غير متصلة بالنتائج التجارية والتصميم الحقيقي.

تحتاج الفرق أيضًا إلى الأسس الصحيحة في المكان. ذلك يعني الاستثمار في بيانات عالية الجودة ومدارة جيدًا، خاصةً البيانات التي تعكس تجارب المستخدمين الحقيقية وليس الأداء الفني فقط. كما يعني أن يكونوا واقعيين حول حدود الذكاء الاصطناعي الحالية، خاصةً في الأحكام الإبداعية والبشرية، حيث يبقى الحكم البشري ضروريًا.

كثير من القطاعات تبدأ في تطوير سياسات الذكاء الاصطناعي التي توجه الفرق خلال عملية التجربة مع الذكاء الاصطناعي، من بناء الحالات التجارية وتنفيذ التجارب إلى التبني الأوسع. هذه السياسات تساعد المنظمات على تحديد أين يمكن للذكاء الاصطناعي أن يضيف قيمة حقيقية، في حين يبقى البشر في الحلقة حيثما لزم الأمر.

أخيرًا، يجب على المنظمات أن تتحرك من خلال تجارب منظمة وذات مخاطر منخفضة، مدمجة في سير العمل الحقيقي، لا تجري بمعزل عنها. هذه التجارب يجب أن تكون متعددة التخصصات، تجمع بين المصممين والمهندسين وعلماء البيانات والخبراء في المجال، بحيث يتم مشاركة التعلم ويمكن نقلها. يضيف الذكاء الاصطناعي القيمة عندما يتم تصميمه في الممارسة اليومية، وليس معاملًا كطبقة تجريبية منفصلة.

لديكِ سجل طويل في تطوير أساليب لهيكلة المعرفة وأتمتتها. ما مدى قربنا من أنظمة ذكاء اصطناعي تستطيع الاستدلال بشأن نية التصميم واحتياجات المستخدم والسياق بطريقة تضيف قيمة حقيقية، بدلًا من مجرد توليد المحتوى؟

في بعض المجالات، يمكن توقع تفضيلات المستخدم بسهولة نسبيًا، حيث يمكن استخدام بيانات مثل تاريخ التصفح أو سجلات الأفلام أو البرامج التلفزيونية التي تم مشاهدتها لتقديم توصيات. هذه المجالات تستفيد من البيانات المتاحة بسهولة.

من ناحية أخرى، تحدي رئيسي في تصميم المنتجات والخدمات هو أن البيانات حول اختيارات الناس واحتياجاتهم وتجاربهم غالبًا ما لا تكون متاحة بسهولة.

بحثت أبحاثي الأخيرة مع معمل DIGIT قدرات نموذج لغوي كبير عند تزويده بنموذج لكيفية إدراك الناس لسمات التصميم واستجابتهم لها. لكن النماذج الحالية تعمل على أنماط البيانات ولا تستطيع وضع المعنى في سياقه. وتبين دراسات سابقة تربط الشكل بالإدراك أن تغيرات طفيفة في الشكل قد تغير الاستجابات العاطفية. يصعب على الذكاء الاصطناعي توقع هذه الفروق الدقيقة دون إرشاد بشري أو نماذج متقدمة. لذا تتحسن قدرته على الاستدلال بشأن النية، لكنه يبقى مكمّلًا للخبرة البشرية.

مع تسارع دورات التصميم – من التوليد إلى النماذج الأولية – ما هي المهارات الجديدة التي سيتطلبها المصممون؟ كيف يجب على الجامعات والمنظمات إعادة التفكير في تدريب الجيل القادم من المواهب الإبداعية؟

سيتطلب المصممون أن يكونوا متقنون في الإدراك البشري وأدوات الذكاء الاصطناعي. سيبقى فهم كيفية تشكيل الشكل والمادة والتناسب للاستجابة العاطفية أساسيًا للتصميم الجيد. وفي الوقت نفسه، يجب على المصممين أن يكونوا قادرين على العمل بثقة مع أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تدعم توليد الأفكار وتقييمها. ذلك يعني ليس فقط استخدام الأدوات، ولكن فهم ما الذي تحاول تحسينه وأين تقع حدودها. مع تقدم الذكاء الاصطناعي في سير عمل التصميم، ستصبح القدرة على تفسير النتائج بشكل نقدي ودمجها مع الحكم البشري من أثمن المهارات الإبداعية.

ومع تسارع دورة التصميم من توليد الأفكار إلى النماذج الأولية، يحتاج المصممون إلى قدرات وطرق تفكير تتجاوز الحرفية التقليدية. عليهم فهم عمل التقنيات الرقمية وما تكشفه أنواع البيانات وما لا تكشفه، ودمج خبرة التصميم بالإلمام بالذكاء الاصطناعي، إلى جانب فهم كيفية العمل مع البيانات عالية الجودة ومدارة جيدًا، خاصةً البيانات التي تعكس تجارب المستخدمين الحقيقية وليس الأداء الفني فقط. سيتطلب أيضًا الحكم لتحديد أين يكون الذكاء الاصطناعي مفيدًا وأين يجب أن يبقى الإبداع البشري والتفكير النقدي مركزيًا.

لذا، يجب على الجامعات والمنظمات إعادة التفكير في كيفية تدريب الجيل القادم من المواهب الإبداعية. بعض الجامعات بدأت في دمج علوم البيانات في برامج التصميم؛ خطوة مهمة، ولكنها ليست كافية. ما يزال مفقودًا هو أساليب التفكير في التصميم التي تتوافق مع واقع العصر الرقمي: أساليب تساعد المصممين على التعاون مع الذكاء الاصطناعي، والعمل عبر التخصصات، وتوجيه التجارب السريعة مع الحفاظ على الإشراف البشري والاخلاقي.

تناول هذه الفجوة ضروري. لذلك، أنا وزميلي د. جي هان نكتب كتابًا مع دار كامبريدج للنشر حول التفكير في التصميم في العصر الرقمي، الذي يجمع الإطارات والمهارات وطرق التفكير اللازمة للتصميم بشكل فعال جنبًا إلى جنب مع الذكاء الاصطناعي.

يُشدد معمل DIGIT على التحول المسؤول. من وجهة نظرك، ما هي المخاطر الأخلاقية أو الاجتماعية التي تحتاج إلى المزيد من الاهتمام مع أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تصبح متأصلة في سير عمل التصميم عبر الصناعات؟

مثال على ذلك هو ضمان الاستخدام الأخلاقي للبيانات، بما في ذلك الحصول على الموافقة المستنيرة وضمان الشفافية حول مجموعات البيانات المستخدمة لتطوير منتجات الذكاء الاصطناعي، بالإضافة إلى أي تحيزات قد تحتوي عليها. على سبيل المثال، مجموعات البيانات المضمنة في أنظمة الرعاية الصحية يجب أن يتم فحصها بعناية لضمان تمثيلها الكامل للسكان، وتحديد أي مجموعات قد تكون غير ممثلة، وتأكيد أن نظام الذكاء الاصطناعي مناسب وشمول.

من الناحية الاجتماعية، غالبًا ما يكون هناك قلق حول أن الذكاء الاصطناعي سوف يحل محل الوظائف؛ ومع ذلك، من المهم فهم أين تبقى الخبرة البشرية ضرورية وكيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يُستخدم لدعم، وليس استبدال، القدرات البشرية.

هناك أيضًا قضايا أخلاقية أعمق. عندما يعتمد المصممون على بيانات بشرية، يجب أن يتعاملوا مع الخصوصية والتحيز والشفافية بشكل مسؤول. ورشة عمل في معمل DIGIT حددت “البيانات” و”البشر” و”الحوكمة” بوصفها فئات التحديات الرئيسية في قطاع التصنيع، مشيرة إلى الحاجة إلى تحسين جمع البيانات والإشراف البشري والسياسات الواضحة حول الأمان والثقة والملكية الفكرية والتنظيم. معالجة هذه المخاطر تعني بناء أنظمة الذكاء الاصطناعي على بيانات متنوعة، ودمج الحكم البشري في النقاط الحاسمة، وتطوير معايير تصميم شاملة تحترم الخصوصية والموافقة والسياق الثقافي.

بحثتِ كيف يمكن للبيانات والذكاء الاصطناعي تخصيص المنتجات وفق تجربة المستخدم. هل ترين مستقبلًا تتطور فيه المنتجات بشكل ديناميكي بناءً على بيانات الوقت الحقيقي بعد خروجها من المصنع؟ إذا كان الأمر كذلك، كيف يجب على المصممين الاستعداد لهذا العالم؟ 

التصميم القائم على البيانات يمكن أن يُستخدم لتخصيص المنتجات أو تفصيلها أو تكييفها مع السلوك الفردي. ثم تصبح “نظم ذكية” التي تجمع البيانات حول كيفية استخدامها وتتواصل من خلال أجهزة استشعار وإنترنت الأشياء. في إطارنا، تشمل أنشطة التخصيص استخدام هذه البيانات لتحديث وتكيف المنتجات بعد خروجها من المصنع. الأمثلة تشمل ربط نماذج التعرف على الإشارات بالتوأم الرقمي للتعاون بين الإنسان والروبوت، واستخدام المسح بمساعدة التعلم الآلي لإنشاء مكونات مخصصة.

هذا التحول يخلق مسؤوليات جديدة. يجب على المصممين أن يقرروا أي بيانات بشرية، سلوكية، أو فيزيولوجية، أو بيانات تغذية راجعة، أو عاطفية، ذات صلة. يجب عليهم أيضًا ضمان أن التحديثات تحافظ على الجودة الجمالية والعاطفية المقصودة التي نعرف أنها مرتبطة بالشكل والإدراك. أخيرًا، الحوكمة مهمة: لفتت ورشة عملنا في الصناعة إلى أن قضايا البيانات والثقة والخصوصية تتطلب سياسات واضحة والإشراف البشري. عندما يتم تنفيذها بشكل جيد، يمكن أن تقدم المنتجات المتطورة قيمة دائمة وقدرة على الاستجابة دون التضحية بالمعنى أو الأخلاقيات.

ما هي الأسئلة البحثية الكبيرة التي تحفزك حاليًا؟ وما هي الاختراقات التي تعتقد أن المجال سوف يراها في السنوات القليلة القادمة على تقاطع الذكاء الاصطناعي والإبداع والهندسة التصميمية؟

كثير من التحديات المذكورة أعلاه لا تزال غير محلولة – وأنا أشتغل حاليًا على بعضها، بما في ذلك العمل لضمان أن أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي العامة يمكن أن تُعدّل بشكل فعال للقطاعات التي تريد تبنيها.

على مستوى القطاع، قد يبدو هذا مختلفًا تمامًا: في التصنيع، قد يتضمن استخدام نماذج محلية مدربة على معرفة خاصة بالقطاع، جنبًا إلى جنب مع إجراءات أمان وخصوصية قوية؛ في الصناعات الإبداعية، قد يكون التركيز على تنويع الإخراج وتسهيل التعاون بين البشر والذكاء الاصطناعي.

على المستوى الفني، نحن نجرّب نماذج لغوية كبيرة لدعم مهام التقييم. دراسة واحدة تُظهر أن النماذج اللغوية الكبيرة يمكن أن تقيم الجدة والفائدة وتتوافق أكثر مع الخبراء البشر عندما تُوجه بتحفيزات مصممة جيدًا. ورقة أخرى تستخدم تحفيز السلسلة الفكرية ودمج متعدد النماذج لجعل تقييم الذكاء الاصطناعي أكثر موثوقية. نحن أيضًا نستكشف وكلاء المحادثة لالتقاط متطلبات التحول الرقمي للمنظمات، وبرهنة أن البوتات يمكن أن تجري مقابلات منظمة بشكل فعال. ومع العمل على استخدام البيانات البشرية في التصميم، تشير هذه المبادرات إلى مستقبل حيث يساعد الذكاء الاصطناعي في الحفاظ على الخبرة، وصنع القرارات بشكل أفضل، والتفاعل مع المستخدمين بطريقة أخلاقية.

شكرًا على المقابلة المثيرة والمدروسة؛ القراء الذين يرغبون في معرفة المزيد عن عمل الأستاذة أحمد كريستنسن حول التصميم المدعوم بالذكاء الاصطناعي والإبداع والتحول الرقمي المسؤول يمكنهم استكشاف الأبحاث والمبادرات الجارية في معمل DIGIT.