أ. سعيمة أحمد كريستنسن، مدير معمل DIGIT – سلسلة المقابلات

أ. سعيمة أحمد كريستنسن هي باحثة رائدة في مجال الهندسة والتصميم، والنائب النائب الأول لرئيس الجامعة للبحث والابتكار في جامعة إكستر، حيث تشغل أيضًا منصب مدير معمل DIGIT، وهو مبادرة بحثية متعددة التخصصات تركز على الابتكار الرقمي والتحول.

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

عملتي في التصميم شمل العديد من الثقافات والتخصصات. بدأت في برونيل في واحدة من少ات الدورات 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.

随着 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. هذا ي続 في تشكيل عملي في جامعة إكستر، حيث أ dẫn 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 الإمبريالي وكلية لندن للفنون أعادت تأكيد أن التصميم أكثر من مجرد تشكيل المنتجات أو الخدمات. مع الأشخاص والعمليات والثقافة المناسبة، يصبح التصميم محركًا للتكنولوجيا الجديدة والمواد والأفكار التي يمكن أن ت解决 التحديات العالمية اليوم ومستقبلًا.

يُركز معمل DIGIT بشكل كبير على التحول الرقمي داخل المنظمات القائمة. 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 souvent 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 تُستكشف الإبداع والإدراك في التصميم. مع khảية الذكاء الاصطناعي الآن في توليد الأفكار والمفاهيم والمراحل 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 “يتصف بالemptiness” (48%) أو “مثالي للغاية” (40%)، و40% قالوا إن تأثيره يزول بسرعة. هذه الاستجابات أعادت تأكيد شيء كنت أؤمن به منذ فترة طويلة. الانخراط العاطفي ليس أمرًا اختياريًا؛ إنه ضروري لطريقة الناس تعيش ويتقدمون في العمل الإبداعي.

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 الإبداعيين 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.

من الواضح أننا يجب أن نخلق نماذج قادرة على 捕获 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 الكبيرة التي نجمعها. تطوير هذه النماذج ليس أمرًا بسيطًا، وهذا بالضبط حيث يبقى المشاركة البشرية ضرورية.

لذلك، ليس هناك خروج عن أن الذكاء الاصطناعي لا يملك مكانًا 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 رائدة 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؟

为了 مركز تجارب المستخدم، 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 ركزت 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 تتحقق بين إمكانات التصميم المدعوم بالذكاء الاصطناعي وضرورة السلامة والقابلية للتتبع والثقة؟

في قطاعات عالية المخاطر مثل الرعاية الصحية والطيران والتصنيع، السؤال ليس عن khảية استخدام الذكاء الاصطناعي، ولكن كيف يتم حكمة. 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 الدفعات أو الاستفسارات باستخدام بيانات محلية لضمان الخصوصية والملاءمة، ومن الشائع أن تقوم المنظمات في هذه القطاعات ببناء أدوات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها.

ما يظهره بحثنا على نطاق أوسع بشكل متسق هو أن الأنظمة الهجينة ضرورية: يجب أن يُدعم الذكاء الاصطناعي الحكم البشري، لا يُستبدل به. يجب أن يبقى الحكم البشري مدمجًا في كل نقطة quyết định حرجة، خاصةً حيث تتعلق السلامة والمخاطر والمسؤولية. من أجل أن تثق المنظمات وأنظمة الذكاء الاصطناعي، يحتاجون إلى توثيق شفاف حول كيفية تدريب النماذج، والبيانات التي يستخدمونها، وكيفية توليد الإخراج. بدون هذا 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.

الفرق يحتاجون 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 ت开始 تطوير سياسات الذكاء الاصطناعي التي توجيه 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، وليس chạy في عزل. هذه التجارب يجب أن تكون متعددة التخصصات، تجمع بين المصممين والمهندسين وعلوم 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.

لقد طوّرت مناهج لتحديد وتحليل المعرفة. كيف قريبة أنظمة الذكاء الاصطناعي التي يمكن أن تُreason حول نية التصميم والاحتياجات المستخدمة والسياق بطريقة تُضيف قيمة حقيقية وليس فقط 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.

أبحاثي الأخيرة مع معمل DIGIT بحثت عن khảية نموذج لغوي كبير، عند تقديم نموذج لطريقة الناس يدركون ويتفاعلون مع ميزات التصميم، ومع ذلك، النماذج الحالية تعمل على الأنماط في البيانات ولا يمكنها سياق المعنى. دراسات سابقة ترتبط بين الشكل والانفعالات تُظهر أن حتى التغييرات الصغيرة في الشكل يمكن أن تُغير الاستجابات العاطفية، وتنبؤات الذكاء الاصطناعي بهذه الدقة بدون إرشادات بشرية أو نماذج متقدمة لتقديمها.

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. فهم الشكل والمادة والتناسب سيبقى 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 هي تحسيناتها وأين تقع حدودها. مع تقدم الذكاء الاصطناعي في سير عمل التصميم، سيتطلب القدرة على تفسير النتائج بشكل نقدي ودمجها مع الحكم البشري.

كما سيتطلب المصممون 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 وأستاذي 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 يُستبدل بالوظائف؛ ومع ذلك، من المهم فهم أين يبقى 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 قطاع التصنيع “البيانات” و “البشر” و “الحوكمة” كفئات التحدي الرئيسية، 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.

هل ترى مستقبلًا حيث تُطوّر 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 يُشخصّص أو يُعدّل أو يُكيف 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، فيزيولوجية، 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 وتناسب 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 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 لتقاط متطلبات التحول الرقمي للمنظمات، وبرهنة أن البوتات يمكن أن تجري مقابلات منظمة بشكل فعال. هذه المبادرات تشير 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 أ. أحمد كريستنسن حول التصميم المدعوم بالذكاء الاصطناعي والإبداع والتحول الرقمي المسؤول يمكنهم استكشاف الأبحاث والمبادرات الجارية في معمل DIGIT.