مؤشر الذكاء الاصطناعي لعام 2023

مقدمة 

لقد انتقل الذكاء الاصطناعي إلى زمن الانتشار؛ فخلال عام 2022 وبداية عام 2023، تم إصدار نماذج ذكاء اصطناعي جديدة واسعة النطاق كل شهر. هذه النماذج (مثل ChatGPT، Stable Diffusion ، وWhisper، وDALL-E 2) قادرة على مجموعة واسعة للغاية من المهام، تشمل: معالجة النص وتحليله، وإنشاء الصور، والتعرف على الكلام بشكل غير مسبوق. وتُظهر هذه الأنظمة قدرات في الإجابة على الأسئلة وإنشاء نص وصورة ورمز لم يكن متخيلًا قبل عقد من الزمن، وهي تتفوق على أحدث التقنيات في العديد من المعايير القديمة والجديدة. ومع ذلك، فهي عرضة للتشويش، والتحيز بشكل روتيني، ويمكن أن تُخدَع لخدمة أهداف خبيثة، مما يبرز أهمية التحديات الأخلاقية المعقدة المرتبطة بنشرها.

على الرغم من أن عام 2022 كان العام الأول خلال عقد من الزمن حيث انخفض الاستثمار الخاص في الذكاء الاصطناعي، إلا أن الذكاء الاصطناعي لا يزال موضوعًا يحظى باهتمام كبير من صانعي السياسات وقادة الصناعة والباحثين والجمهور. يتحدث صناع السياسات عن الذكاء الاصطناعي أكثر من أي وقت مضى. يشهد قادة الصناعة الذين دمجوا الذكاء الاصطناعي في أعمالهم فوائد ملموسة في التكلفة والإيرادات. ويستمر عدد منشورات الذكاء الاصطناعي وأوجه التعاون في الازدياد. ويقوم الجمهور بتكوين آراء أكثر وضوحًا حول الذكاء الاصطناعي والعناصر التي يحبونها أو لا يحبونها.

وسوف يستمر الذكاء الاصطناعي في التحسن، وعلى هذا النحو، سيصبح جزءًا أكبر من جميع جوانب حياتنا. ونظرًا للوجود المتزايد لهذه التكنولوجيا وإمكانية حدوث اضطرابات هائلة، يجب علينا جميعًا أن نبدأ في التفكير بشكل أكثر نقدًا حول الكيفية التي نريد بها تطوير الذكاء الاصطناعي ونشره. يجب أيضًا أن نطرح أسئلة حول من يقوم بنشرها – كما يظهر تحليلنا، يتم تعريف الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد من خلال إجراءات مجموعة صغيرة من الجهات الفاعلة في القطاع الخاص، بدلاً من مجموعة أوسع من الجهات الفاعلة في المجتمع. يرسم مؤشر الذكاء الاصطناعي لهذا العام صورة لأحدث ما وصل إليه محل الذكاء الاصطناعي حتى الآن، من أجل تسليط الضوء على ما قد ينتظرنا في المستقبل.

يقدم مؤشر الئكاء الاصطناعي لعام 2023 بيانات أصيلة وأكثر تفصلا عن المنشورات السابقة، بما في ذلك فصل جديد عن الرأي العام للذكاء الاصطناعي، وفصل أكثر شمولاً عن الأداء الفني، وتحليل أصيل حول اللغة الواسعة والنماذج متعددة الوسائط، والتوجهات التفصيلية في التشريعات الخاصة بالذكاء الاصطناعي العالمية، ودراسة عن التأثير البيئي لأنظمة الذكاء الاصطناعي، وغير ذلك. يتتبع تقرير مؤشر الذكاء الاصطناعي البيانات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي ويجمعها وينقيها ويعرضها في أشكال توضيحية. وتتمثل مهمتنا في توفير بيانات غير متحيزة ومدققة وذات مصادر واسعة من أجل صانعي السياسات والباحثين والمديرين التنفيذيين والصحفيين وعامة الناس لتطوير فهم أكثر شمولاً ودقة لمجال الذكاء الاصطناعي المعقد. يهدف التقرير إلى أن يكون المصدر الأكثر مصداقية وموثوقية في العالم للبيانات والرؤى حول الذكاء الاصطناعي.

 

أبرز عشر نقاط في التقرير

1. الصناعة تتقدم على الأوساط الأكاديمية. حتى عام 2014، ابتكرت الأوساط الأكاديمية أهم نماذج التعلم الآلة. ومنذ ذلك الحين، استحوذت الصناعة على زمام الأمور؛ ففي عام 2022 ، كان هناك 32 نموذجًا هامًا للتعلم الآلي من إنتاج الصناعة مقارنة بثلاثة فقط أنتجتها الأوساط الأكاديمية. سوف يتطلب بناء أنظمة ذكاء اصطناعي حديثة كميات كبيرة من البيانات وقوة الكمبيوتر والمال – وهي الموارد التي يمتلكها رجال الصناعة المؤثرين بمبالغ تفوق بكثير المنظمات غير الربحية والأوساط الأكاديمية.
2. تشبع الأداء على العلامات المرجعية التقليدية. استمر الذكاء الاصطناعي في نشر أحدث النتائج، لكن التحسن السنوي في العديد من المعايير لا يزال ضعيفًا. إضافة إلى ذلك، تتنامى السرعة التي يتم بها الوصول إلى التشبع القياسي. ومع ذلك، وكحل لهذه المشكلة، يجري العمل على إطلاق مجموعة قياسات أداء جديدة وأكثر شمولاً مثل: BIG-bench و HELM.
3. يساعد الذكاء الاصطناعي البيئة ويضرها في الوقت نفسه. يشير بحث جديد إلى أن أنظمة الذكاء الاصطناعي يمكن أن يكون لها تأثيرات بيئية خطيرة. وفقًا لـ Luccioni et al. ، 2022 ، أطلق تدريب BLOOM كمية من الكربون تزيد بمقدار 25 ضعفًا عن انبعاثات مسافر جوي واحد في رحلة باتجاه واحد من نيويورك إلى سان فرانسيسكو. ومع ذلك، تظهر نماذج التعلم المعزز الجديدة مثل BCOOLER أنه يمكن استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي لتحسين استخدام الطاقة.
4. أفضل عالم جديد في العالم … ذكاء اصطناعي؟ بدأت نماذج الذكاء الاصطناعي في تسريع التقدم العلمي بسرعة، وفي عام 2022 تم استخدامها للمساعدة في اندماج الهيدروجين، وتحسين كفاءة معالجة المصفوفة، وتوليد أجسام مضادة جديدة.
5. عدد الحوادث المتعلقة بإساءة استخدام الذكاء الاصطناعي آخذ في الارتفاع بسرعة. وفقًا لقاعدة بيانات AIAAIC، التي تتعقب الحوادث المتعلقة بسوء الاستخدام الأخلاقي للذكاء الاصطناعي، فقد زاد عدد حوادث الذكاء الاصطناعي والجدل 26 مرة منذ عام 2012. وتضمنت بعض الحوادث البارزة في عام 2022 مقطع فيديو زيف عميق للرئيس الأوكراني، فولوديمير زيلينسكي وهو يستسلم، والسجون الأمريكية التي تستخدم تقنية مراقبة المكالمات على الزملاء. هذا النمو دليل على زيادة استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي والوعي بإمكانيات إساءة الاستخدام.
6. تزايد الطلب على المهارات المهنية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي في جميع قطاعات الصناعة الأمريكية تقريبًا. في جميع القطاعات في الولايات المتحدة التي توجد بها بيانات (باستثناء الزراعة والغابات وصيد الأسماك والصيد)، زاد عدد الوظائف الشاغرة المتعلقة بالذكاء الاصطناعي في المتوسط من 1.7٪ في عام 2021 إلى 1.9٪ في عام 2022. والآن يبحث أصحاب العمل في الولايات المتحدة بشكل متزايد عن عمال يتمتعون بمهارات ذات صلة بالذكاء الاصطناعي.
7. لأول مرة منذ العقد الماضي، انخفاض الاستثمار الخاص على أساس سنوي في الذكاء الاصطناعي. بلغ الاستثمار الخاص العالمي في الذكاء الاصطناعي 91.9 مليار دولار في عام 2022، وهو ما يمثل انخفاضًا بنسبة 26.7٪ عن عام 2021. وبالمثل انخفض العدد الإجمالي لأحداث التمويل المتعلقة بالذكاء الاصطناعي وكذلك عدد شركات الذكاء الاصطناعي الممولة حديثًا. ومع ذلك، خلال العقد الماضي ككل، زاد الاستثمار في الذكاء الاصطناعي بشكل كبير. وفي عام 2022، كان حجم الاستثمار الخاص في الذكاء الاصطناعي أكبر 18 مرة مما كان عليه في عام 2013.
8. بينما استقرت نسبة الشركات التي تتبنى الذكاء الاصطناعي، تواصل الشركات التي تبنت الذكاء الاصطناعي في الازدياد. زادت نسبة الشركات التي تتبنى الذكاء الاصطناعي في عام 2022 بأكثر من الضعف منذ عام 2017، على الرغم من أنها استقرت في السنوات الأخيرة بين 50٪ و 60٪ ، وفقًا لنتائج المسح البحثي السنوي لشركة McKinsey. وقد أبلغت المنظمات التي تبنت الذكاء الاصطناعي تحقيق انخفاض كبير في التكلفة وزيادة الإيرادات.
9. تزايد اهتمام صانعي السياسات بالذكاء الاصطناعي. يُظهر تحليل مؤشر الذكاء الاصطناعي للسجلات التشريعية لـ 127 دولة أن عدد مشاريع القوانين التي تحتوي على “الذكاء الاصطناعي” التي تم تمريرها إلى قانون ارتفع من 1 فقط في عام 2016 إلى 37 في عام 2022. وبالمثل يُظهر تحليل السجلات البرلمانية حول الذكاء الاصطناعي في 81 دولة أن الإشارات إلى الذكاء الاصطناعي في الإجراءات التشريعية العالمية قد زادت بنحو 6.5 مرة منذ عام 2016.
10. الصينيون الأكثر شعور إيجابي تجاه منتجات وخدمات الذكاء الاصطناعي، والأمريكيون الأقل. في استطلاع أجرته IPSOS لعام 2022 ، اتفق 78٪ من الصينيين (أعلى نسبة بين الدول التي شملها الاستطلاع) مع العبارة القائلة بأن “فوائد المنتجات والخدمات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي تفوق عيوبها”. وجاء بعد الصينيين السعوديون، حيث شعر المشاركون من المملكة العربية السعودية (76٪)، والهند (71٪) بإيجابية كبيرة تجاه منتجات الذكاء الاصطناعي. ووافق 35 ٪ فقط من الأمريكيين الذين تم أخذ عينات منهم (من بين أقل البلدان التي شملها الاستطلاع) على أن المنتجات والخدمات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي لها فوائد أكثر من العيوب.

 

أبرز النقاط

الفصل الأول: البحث والتطوير

كان لدى الولايات المتحدة والصين أكبر عدد من التعاون عبر البلدان في منشورات الذكاء الاصطناعي من عام 2010 إلى عام 2021 ، على الرغم من تباطؤ وتيرة التعاون. وزاد عدد التعاون في مجال أبحاث الذكاء الاصطناعي بين الولايات المتحدة والصين بنحو 4 مرات منذ عام 2010 ، وكان أكبر بمرتين ونصف من إجمالي التعاون لأقرب دوليتين: المملكة المتحدة والصين. ومع ذلك، زاد العدد الإجمالي للتعاون بين الولايات المتحدة والصين بنسبة 2.1٪ فقط من عام 2020 إلى عام 2021 ، وهو أصغر معدل نمو سنوي منذ عام 2010.

أبحاث الذكاء الاصطناعي آخذة في الزيادة، في جميع المجالات. زاد العدد الإجمالي لمنشورات الذكاء الاصطناعي بأكثر من الضعف منذ عام 2010. وتشمل موضوعات الذكاء الاصطناعي المحددة التي لا تزال تهيمن على البحث: التعرف على الأنماط، وتعلم الآلة، ورؤية الكمبيوتر.

تواصل الصين ريادتها في إجمالي أبحاث المجلات والمؤتمرات والمستودعات الخاصة بالذكاء الاصطناعي. لا تزال الولايات المتحدة متقدمة فيما يتعلق بمؤتمرات الذكاء الاصطناعي واستشهادات المستودعات، لكن تلك المؤشرات تتناقص ببطء. ومع ذلك، تنتج المؤسسات الأمريكية غالبية اللغات الكبيرة والنماذج متعددة الوسائط (54٪ في عام 2022).

الصناعة تسبق الأوساط الأكاديمية. حتى عام 2014 ، أصدرت الأوساط الأكاديمية أهم نماذج التعلم الآلي. منذ ذلك الحين، استحوذت الصناعة على زمام الأمور. في عام 2022، كان هناك 32 نموذجًا هامًا لتعلم الآلة من إنتاج الصناعة مقارنة بثلاثة فقط أنتجتها الأوساط الأكاديمية. يتطلب بناء أنظمة ذكاء اصطناعي حديثة بشكل متزايد كميات كبيرة من البيانات وقوة الكمبيوتر والمال – وهي موارد يمتلكها الفاعلون في الصناعة بمبالغ أكبر مقارنة بالمنظمات غير الربحية والأوساط الأكاديمية.

النماذج اللغوية الكبيرة آخذة في النمو وتتزايد تكلفتها. GPT-2 ، الذي تم إصداره في عام 2019، والذي يعتبره الكثيرون أول نموذج لغوي كبير، يحتوي على 1.5 مليار معلمة وتكلفة تدريب تقدر بـ 50.000 دولار أمريكي. PaLM ، أحد نماذج اللغات الكبيرة الرائدة التي تم إطلاقها في عام 2022 ، كان يحتوي على 540 مليار معلمة، وتقدر تكلفتها بنحو 8 ملايين دولار أمريكي – كانت PaLM أكبر بنحو 360 مرة من GPT-2 وتكلفتها 160 ضعفًا. لا يقتصر الأمر على PaLM؛ ففي جميع المجالات، أصبحت النماذج ذات اللغات الكبيرة والوسائط المتعددة أكبر وأغلى سعراً.

 

الفصل الثاني: الأداء الفني

تشبع الأداء على المعايير التقليدية. استمر الذكاء الاصطناعي في نشر أحدث النتائج، لكن التحسن السنوي في العديد من المعايير لا يزال ضعيفًا. إضافة إلى ذلك، فإن السرعة التي يتم بها الوصول إلى التشبع القياسي آخذة في الازدياد. ومع ذلك، يجري إطلاق مجموعة قياسات أداء جديدة وأكثر شمولاً مثل BIG-bench و HELM.

الذكاء الاصطناعي التوليدي يقتحم الوعي العام. شهد عام 2022 إصدار نماذج تحويل النص إلى صورة مثل: DALL-E 2 و Stable Diffusion ، وأنظمة تحويل النص إلى فيديو مثل: Make-A-Video، وروبوتات الدردشة مثل: ChatGPT. ومع ذلك، يمكن أن تكون هذه الأنظمة عرضة للتشويش، وتنتج استجابات غير متماسكة أو غير صحيحة، مما يجعل من الصعب الاعتماد عليها في التطبيقات الهامة.

تصبح أنظمة الذكاء الاصطناعي أكثر مرونة. تقليديا، كان أداء أنظمة الذكاء الاصطناعي جيدًا في المهام المحدودة، ولكنها واجهت صعوبات في المهام الأوسع نطاقًا. تتحدى النماذج التي تم إصدارها مؤخرًا هذا التوجه؛ فعلى سبيل المثال أصبحت أنظمة الذكاء الاصطناعي BEiT-3 و PaLI و Gato ، وغيرها من الأنظمة أخرى، أنظمة قادرة بشكل متزايد على التنقل في مهام متعددة (على سبيل المثال، الرؤية، واللغة).

لا تزال النماذج اللغوية البارعة تعاني من التفكير المنطقي. تستمر النماذج اللغوية في تحسين قدراتها التوليدية، لكن تشير الأبحاث الجديدة إلى أنها ما زالت تعاني من مهام التخطيط المعقدة.

يساعد الذكاء الاصطناعي البيئة ويضرها في الوقت نفسه. يشير بحث جديد إلى أن أنظمة الذكاء الاصطناعي يمكن أن يكون لها تأثيرات بيئية خطيرة. وفقًا لـ Luccioni et al. ، 2022 ، أطلق تدريب BLOOM كمية من الكربون تزيد بمقدار 25 ضعفًا عن انبعاثات مسافر جوي واحد في رحلة باتجاه واحد من نيويورك إلى سان فرانسيسكو. ومع ذلك، تظهر نماذج التعلم المعزز الجديدة مثل BCOOLER أنه يمكن استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي لتحسين استخدام الطاقة.

أفضل عالِم اليوم في العالم … ذكاء اصطناعي؟ بدأت نماذج الذكاء الاصطناعي في تسريع التقدم العلمي بسرعة وفي عام 2022 تم استخدامها للمساعدة في اندماج الهيدروجين، وتوليد أجسام مضادة جديدة. وبدأ الذكاء الاصطناعي في بناء ذكاء اصطناعي أفضل. واستخدمت Nvidia عامل التعلم المعزز للذكاء الاصطناعي لتحسين تصميم الرقائق التي تشغل أنظمة الذكاء الاصطناعي. وبالمثل، استخدمت Google مؤخرًا أحد نماذجها اللغوية، PaLM ، لاقتراح طرق لتحسين النموذج نفسه. سيعمل التعلم الذاتي للذكاء الاصطناعي على تسريع تقدم الذكاء الاصطناعي.

 

الفصل الثالث: أخلاقيات الذكاء الاصطناعي الفنية

يخلط البعض بين آثار مقياس النموذج على التحيز وتسمم البيانات وبيانات التدريب وطرق التخفيف. في العام الماضي، قامت العديد من المؤسسات ببناء نماذجها الكبيرة المدربة على بيانات خاصة – وبينما لا تزال النماذج الكبيرة مسممة ومنحازة، تشير أدلة جديدة إلى أنه يمكن التخفيف من حدة هذه المشكلات إلى حد ما بعد تدريب نماذج أكبر مع ضبط التعليمات.

ظهور شاكلها أخلاقية للنماذج التوليدية. في عام 2022 ، أصبحت النماذج التوليدية جزءًا من روح العصر. هذه النماذج بارعة، ولكنها تجلب معها أيضًا تحديات أخلاقية؛ فأدوات تحويل النص إلى صورة تتحيز بشكل روتيني وفقًا لأبعاد الجنس، ويمكن خداع روبوتات الدردشة مثل ChatGPT لخدمة أهداف شائنة.

تنامي عدد الحوادث المتعلقة بإساءة استخدام الذكاء الاصطناعي. وفقًا لقاعدة بيانات AIAAIC ، التي تتعقب الحوادث المتعلقة بسوء الاستخدام الأخلاقي للذكاء الاصطناعي، فقد زاد عدد حوادث الذكاء الاصطناعي والجدل 26 مرة منذ عام 2012. وتضمنت بعض الحوادث البارزة في عام 2022 مقطع فيديو زيف عميق للرئيس الأوكراني، زيلينسكي، وهو يستسلم واستخدام السجون الأمريكية تكنولوجيا مراقبة المكالمات على الزملاء. هذا النمو دليل على زيادة استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي والوعي بإمكانيات إساءة الاستخدام.

النماذج الأكثر عدالة ربما لا تكون أقل تحيزًا. يشير التحليل الشامل للنماذج اللغوية إلى أنه في حين أن هناك ارتباطًا واضحًا بين الأداء والعدالة، إلا أن العدالة والتحيز يمكن أن يكونا على طرفي نقيض؛ إذ تميل النماذج اللغوية التي تعمل بشكل أفضل في بعض معايير العدالة إلى أن يكون لها تحيز أسوأ بين الجنسين.

تنامي الاهتمام بأخلاقيات الذكاء الاصطناعي. زاد عدد الطلبات المقبولة إلى FAccT ، وهو مؤتمر أخلاقي رائد في مجال الذكاء الاصطناعي، بأكثر من الضعف منذ عام 2021 وزاد بمعدل عشرة أضعاف منذ عام 2018. وشهد عام 2022 أيضًا المزيد من الطلبات المقدمة من الجهات الفاعلة في الصناعة أكثر من أي وقت مضى.

إن التحقق الآلي من الحقائق باستخدام معالجة اللغة الطبيعية ليس أمرًا سهلا على الإطلاق. في حين تم تطوير العديد من المعايير للتحقق الآلي من الحقائق، فقد وجد الباحثون أن 11 من 16 من مجموعات هذه البيانات تعتمد على الأدلة “المسربة” من تقارير التحقق من صحة الأخبار التي لم تكن موجودة في وقت ظهور المطالبة.

 

الفصل الرابع: الاقتصاد

يتزايد الطلب على المهارات المهنية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي في جميع قطاعات الصناعة الأمريكية تقريبًا. في جميع القطاعات في الولايات المتحدة التي توجد بها بيانات (باستثناء الزراعة والغابات وصيد الأسماك والصيد)، زاد عدد الوظائف الشاغرة المتعلقة بالذكاء الاصطناعي في المتوسط من 1.7٪ في عام 2021 إلى 1.9٪ في عام 2022. ويبحث أرباب العمل في أمريكا بشكل متزايد عن عمال يتمتعون بمهارات متعلقة بالذكاء الاصطناعي.

لأول مرة في العقد الماضي، انخفض الاستثمار الخاص في AI على أساس سنوي. بلغ الاستثمار الخاص العالمي في الذكاء الاصطناعي 91.9 مليار دولار في عام 2022 ، وهو ما يمثل انخفاضًا بنسبة 26.7٪ منذ عام 2021. وبالمثل انخفض العدد الإجمالي لأحداث التمويل المتعلقة بالذكاء الاصطناعي وكذلك عدد شركات الذكاء الاصطناعي الممولة حديثًا. ومع ذلك، خلال العقد الماضي ككل، زاد الاستثمار في الذكاء الاصطناعي بشكل كبير. في عام 2022، كان حجم الاستثمار الخاص في الذكاء الاصطناعي أكبر 18 مرة مما كان عليه في عام 2013.

مرة أخرى ، تقود الولايات المتحدة الاستثمار في AI. قادت الولايات المتحدة العالم من حيث المبلغ الإجمالي للاستثمار الخاص في الذكاء الاصطناعي. في عام 2022 ، كان مبلغ 47.4 مليار دولار المستثمر في الولايات المتحدة يقارب 3.5 أضعاف المبلغ المستثمر في ثاني أعلى دولة، الصين (13.4 مليار دولار). تواصل الولايات المتحدة أيضًا ريادتها من حيث العدد الإجمالي لشركات الذكاء الاصطناعي الممولة حديثًا، حيث سجلت 1.9 مرة أكثر من الاتحاد الأوروبي والمملكة المتحدة مجتمعين، و 3.4 مرات أكثر من الصين.

في عام 2022 ، كان مجال تركيز الذكاء الاصطناعي الأكثر استثمارًا هو الطب والرعاية الصحية (6.1 مليار دولار)؛ تليها إدارة البيانات والمعالجة والسحابة (5.9 مليار دولار)؛ والتكنولوجيا المالية Fintech (5.5 مليار دولار). ومع ذلك، وعكس الاتجاه الأوسع في الاستثمار الخاص للذكاء الاصطناعي، شهدت معظم مجالات تركيز الذكاء الاصطناعي استثمارات أقل في عام 2022 مما كانت عليه في عام 2021. وفي العام الماضي، كانت أكبر ثلاثة أحداث للاستثمار الخاص في الذكاء الاصطناعي هي: (1) تمويل بقيمة 2.5 مليار دولار لـ GAC Aion New شركة إنيرجي أوتوموبيل، وهي شركة صينية لتصنيع السيارات الكهربائية؛ (2) تمويل بقيمة 1.5 مليار دولار من السلسلة E لشركة Anduril Industries، وهي شركة أمريكية للمنتجات الدفاعية؛ و (3) استثمار بقيمة 1.2 مليار دولار في Celonis، وهي شركة استشارات لبيانات الأعمال مقرها ألمانيا.

بينما استقرت نسبة الشركات التي تتبنى AI، تواصل الشركات التي تبنت AI المضي قدمًا. زادت نسبة الشركات التي تتبنى الذكاء الاصطناعي في عام 2022 بأكثر من الضعف منذ عام 2017 ، على الرغم من أنها استقرت في السنوات الأخيرة بين 50٪ و 60٪ ، وفقًا لنتائج المسح البحثي السنوي لشركة McKinsey. المنظمات التي تبنت تقرير AI يحقق انخفاضًا كبيرًا في التكلفة وزيادة الإيرادات.

تنشر الشركات الذكاء الاصطناعي بطرق متعددة. تشمل قدرات الذكاء الاصطناعي التي من المرجح أن تكون مضمنة في الأعمال أتمتة العمليات الروبوتية (39٪)، والرؤية الحاسوبية (34٪)، وفهم نصوص البرمجة اللغوية العصبية (33٪)، والوكلاء الافتراضيين (33٪). علاوة على ذلك، كانت حالة استخدام الذكاء الاصطناعي الأكثر شيوعًا في عام 2022 هي تحسين عمليات الخدمة (24٪)، يليها إنشاء منتجات جديدة قائمة على الذكاء الاصطناعي (20٪)، وتجزئة العملاء (19٪) ، وتحليلات خدمة العملاء (19٪) ، وتحسين المنتجات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي (19٪).

تساعد أدوات الذكاء الاصطناعي – مثل Copilot – العمال بشكل ملموس. وجدت نتائج استطلاع GitHub حول استخدام Copilot ، وهو نظام AI لتحويل النص إلى رمز ، أن 88٪ من المستجيبين الذين شملهم الاستطلاع يشعرون بمزيد من الإنتاجية عند استخدام النظام ، ويشعر 74٪ أنهم قادرون على التركيز على عمل أكثر إرضاءً، و88 ٪ يشعرون أنهم قادرون على إكمال المهام بسرعة أكبر.

تهيمن الصين على منشآت الروبوتات الصناعية. في عام 2013، تفوقت الصين على اليابان باعتبارها الدولة التي تقوم بتشغيل معظم الروبوتات الصناعية. ومنذ ذلك الحين، اتسعت الفجوة بين العدد الإجمالي للروبوتات الصناعية التي ركبتها الصين وبين أقرب دولة تالية. وفي عام 2021، قامت الصين بتركيب روبوتات صناعية أكثر من جميع دول العالم مجتمعة.

 

الفصل الخامس: التعليم

تنامي أعداد المتخصصين في الذكاء الاصطناعي. قفزت نسبة خريجي الدكتوراة الجدد في علوم الكمبيوتر من الجامعات الأمريكية والمتخصصين في الذكاء الاصطناعي من 10.2٪ في عام 2010، إلى 14.9٪ في عام 2020 ، إلى 19.1٪ في عام 2021.

يتجه حاصلو الدكتوراه الجدد في الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد إلى الصناعة. في عام 2011، حصلت نفس النسبة تقريبًا من خريجي الدكتوراة الجدد في الذكاء الاصطناعي على وظائف في الصناعة (40.9٪) مقابل الأوساط الأكاديمية (41.6٪). ومنذ ذلك الحين، توجه غالبية حاملي الدكتوراه في الذكاء الاصطناعي إلى الصناعة. وفي عام 2021 ، حصل 65.4٪ من حاملي الدكتوراه في الذكاء الاصطناعي على وظائف في الصناعة، أي أكثر من ضعف 28.2٪ ممن شغلوا وظائف في الأوساط الأكاديمية.

ظلت التعيينات الجديدة في علوم الكمبيوتر وهندسة الكمبيوتر وأعضاء هيئة التدريس في أمريكا الشمالية ثابتة. في العقد الماضي، انخفض إجمالي عدد المعينين الجدد في علوم الكمبيوتر وهندسة الكمبيوتر والمعلومات في أمريكا الشمالية: كان هناك 710 إجماليًا في عام 2021 مقارنة بـ 733 في عام 2012. وبالمثل، وبالمثل، بلغ العدد الإجمالي للتعيينات ذروته في عام 2019 عند 422 ثم انخفض إلى 324 في عام 2021.

تستمر الفجوة في التمويل الخارجي للبحوث في أقسام علوم الكمبيوتر الأمريكية الخاصة مقابل الأقسام العامة في الاتساع. في عام 2011 ، كان متوسط إجمالي الإنفاق من المصادر الخارجية لأبحاث الحوسبة هو نفسه تقريبًا لأقسام علوم الكمبيوتر الخاصة والعامة في الولايات المتحدة. منذ ذلك الحين، اتسعت الفجوة، حيث تلقت أقسام علوم الكمبيوتر الأمريكية الخاصة ملايين من التمويل الإضافي أكثر من الجامعات الحكومية. وفي عام 2021، بلغ متوسط الإنفاق على الجامعات الخاصة 9.7 مليون دولار، مقارنة بـ 5.7 مليون دولار للجامعات الحكومية.

ينمو الاهتمام بتعليم الذكاء الاصطناعي وعلوم الكمبيوتر من مرحلة رياض الأطفال حتى نهاية التعليم الثانوي في كل من الولايات المتحدة وبقية العالم. في عام 2021 ، أجرى الطلاب الأمريكيون ما مجموعه 181،040 امتحانًا لعلوم الكمبيوتر AP ، بزيادة قدرها 1.0٪ عن العام السابق. منذ عام 2007 ، زاد عدد امتحانات علوم الكمبيوتر لـ AP تسعة أضعاف. اعتبارًا من عام 2021 ، أيدت 11 دولة ، بما في ذلك بلجيكا والصين وكوريا الجنوبية ، ونفذت منهجًا للذكاء الاصطناعي من رياض الأطفال وحتى التعليم الثانوي.

 

الفصل السادس: السياسة والحوكمة

  يتزايد اهتمام صانعي السياسات بالذكاء الاصطناعي. يُظهر تحليل مؤشر الذكاء الاصطناعي للسجلات التشريعية لـ 127 دولة أن عدد مشاريع القوانين التي تحتوي على “الذكاء الاصطناعي” التي تم تمريرها إلى قانون ارتفع من 1 فقط في عام 2016 إلى 37 في عام 2022. و بالمثل يُظهر تحليل السجلات البرلمانية حول الذكاء الاصطناعي في 81 دولة أن الإشارات إلى الذكاء الاصطناعي في الإجراءات التشريعية العالمية قد زادت بنحو 6.5 مرة منذ عام 2016.

من الحديث إلى التشريع – أصدرت الولايات المتحدة مشاريع قوانين للذكاء الاصطناعي أكثر من أي وقت مضى. في عام 2021 ، تم تمرير 2٪ فقط من جميع مشاريع قوانين الذكاء الاصطناعي الفيدرالية في الولايات المتحدة إلى قانون. وقفز هذا الرقم إلى 10٪ في عام 2022. وبالمثل ، في العام الماضي ، تم تمرير 35٪ من جميع مشروعات قوانين الذكاء الاصطناعي على مستوى الولاية إلى قانون.

عندما يتعلق الأمر بالذكاء الاصطناعي، فإن لدى صانعي السياسات الكثير من الأفكار. يكشف التحليل النوعي للإجراءات البرلمانية لمجموعة متنوعة من الدول أن صانعي السياسات يفكرون في الذكاء الاصطناعي من خلال مجموعة واسعة من وجهات النظر. على سبيل المثال، في عام 2022، ناقش المشرعون في المملكة المتحدة مخاطر الأتمتة التي يقودها الذكاء الاصطناعي؛ كما رأي المشرعون اليابانيون ضرورة حماية حقوق الإنسان في مواجهة الذكاء الاصطناعي؛ وفي زامبيا فكر صانعو السياسة في إمكانية استخدام الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالطقس.

تواصل حكومة الولايات المتحدة زيادة الإنفاق على الذكاء الاصطناعي. منذ عام 2017، زاد حجم الإنفاق التعاقدي المتعلق بالذكاء الاصطناعي التابع للحكومة الأمريكية بمقدار 2.5 مرة تقريبًا.

العالم القانوني يستيقظ على الذكاء الاصطناعي. في عام 2022 ، كان هناك 110 قضايا قانونية متعلقة بالذكاء الاصطناعي في محاكم الولايات المتحدة والمحاكم الفيدرالية ، أي ما يقرب من سبع مرات أكثر مما كانت عليه في عام 2016. ونشأت غالبية هذه القضايا في كاليفورنيا ونيويورك وإلينوي ، وتتعلق بالقضايا المتعلقة بالقضايا المدنية والفكرية. الملكية ، وقانون العقود.

 

الفصل السابع: التنوع

أصبح طلاب علوم الكمبيوتر على مستوى البكالوريوس والماجستير والدكتوراه في أمريكا الشمالية أكثر تنوعًا عرقيًا. على الرغم من أن الطلاب البيض لا يزالون يمثلون العرق الأكثر تمثيلًا بين المقيمين الجدد من خريجي علوم الكمبيوتر على مستوى البكالوريوس والماجستير والدكتوراه، إلا أن الطلاب من خلفيات عرقية أخرى (على سبيل المثال، الآسيويين، واللاتينيين، والأسود أو الأمريكيين من أصل أفريقي) أصبحوا أكثر تمثيلاً بشكل متزايد. على سبيل المثال، في عام 2011 ، كان 71.9٪ من خريجي البكالوريوس المقيمين الجدد من البيض. وفي عام 2021 ، انخفض هذا الرقم إلى 46.7٪.

لا يزال الحاصلون على الدكتوراه الجدد في الذكاء الاصطناعي من الذكور بشكل ساحق. في عام 2021، كان 78.7٪ من حملة الدكتوراه الجدد في الذكاء الاصطناعي من الذكور. في حين مثل الإناث حوالي 21.3٪ فقط، بزيادة 3.2 نقطة مئوية عن عام 2011. ولا يزال هناك اختلال في التوازن بين الجنسين في تعليم الذكاء الاصطناعي عالي المستوى.

تشكل النساء حصة متزايدة بشكل متزايد في علوم الكمبيوتر، وهندسة الكمبيوتر، وتوظيف أعضاء هيئة التدريس. منذ عام 2017 ، زادت نسبة الإناث الجدد في علوم الكمبيوتر وهندسة الكمبيوتر وكليات المعلومات من 24.9٪ إلى 30.2٪. ومع ذلك، فإن معظم أعضاء هيئة التدريس في علوم الكمبيوتر، وهندسة الكمبيوتر، والمعلومات في جامعات أمريكا الشمالية هم من الذكور (75.9٪). ومنذ عام 2021، تم تحديد 0.1 ٪ فقط من علوم الكمبيوتر وهندسة الكمبيوتر وكلية المعلومات على أنها غير ثنائية.

أصبح التعليم الأمريكي لعلوم الكمبيوتر من مرحلة رياض الأطفال حتى الصف الثاني عشر أكثر تنوعًا، من حيث الجنس والعرق. زادت حصة امتحانات علوم الكمبيوتر AP التي أجرتها الطالبات من 16.8٪ في عام 2007 إلى 30.6٪ في عام 2021. وبالمثل، ارتفعت نسبة الطلاب الآسيويين، والأسبان / اللاتينيين / اللاتينيين، والأمريكيين السود / الأفارقة الذين يدرسون في علوم الكمبيوتر.

 

الفصل الثامن: الرأي العام

المواطنون الصينيون هم من بين أولئك الذين يشعرون بإيجابية أكثر تجاه منتجات وخدمات الذكاء الاصطناعي. … الأمريكيون أقل كثيرًا. في استطلاع أجرته IPSOS لعام 2022 ، اتفق 78٪ من الصينيين (أعلى نسبة من الدول التي شملها الاستطلاع) مع العبارة القائلة بأن “فوائد المنتجات والخدمات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي تفوق عيوبها”. وجاء بعد الصينيين في الترتيب، السعوديون (76٪) والهنود (71٪) الذين أبدوا شعورًا بأنهم أكثر إيجابية بشأن منتجات الذكاء الاصطناعي. في حين وافق 35 ٪ فقط من الأمريكيين الذين تم أخذ عينات منهم (من بين أقل البلدان التي شملها الاستطلاع) على أن المنتجات والخدمات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي لها فوائد أكثر من العيوب.

يميل الرجال إلى الشعور بإيجابية تجاه منتجات وخدمات الذكاء الاصطناعي أكثر من النساء. من المرجح أيضًا أن يعتقد الرجال أكثر من النساء أن الذكاء الاصطناعي سيساعد في الغالب بدلاً من أن يضر. وفقًا لاستطلاع IPSOS لعام 2022 ، من المحتمل أن يقوم الرجال أكثر من النساء بالإبلاغ عن أن منتجات وخدمات الذكاء الاصطناعي تجعل حياتهم أسهل، ويثقون في الشركات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي، ويشعرون أن منتجات وخدمات الذكاء الاصطناعي لها فوائد أكثر من عيوبها. وكشفت دراسة استقصائية أجرتها مؤسسة Gallup and Lloyd’s Register في عام 2021 أن الرجال أكثر احتمالًا من النساء للاتفاق مع العبارة القائلة بأن الذكاء الاصطناعي سيساعد بلدهم في الغالب بدلاً من إلحاق الضرر به في العشرين عامًا القادمة.

لا يزال الناس في جميع أنحاء العالم وخاصة أمريكا غير مقتنعين بالسيارات ذاتية القيادة. في استطلاع عالمي، أفاد 27٪ فقط من المستجيبين بأنهم يشعرون بالأمان في سيارة ذاتية القيادة. وبالمثل ، تشير Pew Research إلى أن 26٪ فقط من الأمريكيين يشعرون أن مركبات الركاب ذاتية القيادة فكرة جيدة للمجتمع.

أسباب مختلفة للإثارة والقلق. من بين عينة من الأمريكيين الذين شملهم الاستطلاع، فإن أولئك الذين أبلغوا عن شعورهم بالحماس تجاه الذكاء الاصطناعي هم أكثر حماسًا بشأن إمكانية تحسين الحياة والمجتمع (31٪) وتوفير الوقت وجعل الأمور أكثر كفاءة (13٪). أولئك الذين يفيدون بأنهم يشعرون بقلق أكبر قلقون بشأن فقدان الوظائف البشرية (19٪) ؛ المراقبة والقرصنة والخصوصية الرقمية (16٪) ؛ وقلة الاتصال البشري (12٪).

باحثو البرمجة اللغوية العصبية … لديهم بعض الآراء القوية أيضًا. وفقًا لمسح تم توزيعه على نطاق واسع على باحثي البرمجة اللغوية العصبية ، وافق 77 ٪ أو وافقوا بشكل ضعيف على أن شركات الذكاء الاصطناعي الخاصة لها تأثير كبير جدًا، وقال 41 ٪ إنه يجب تنظيم البرمجة اللغوية العصبية، وشعر 73 ٪ أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يؤدي قريبًا إلى تغيير مجتمعي ثوري. وكانت هذه الآراء السابقة بعض الآراء القوية العديدة التي يتبناها مجتمع أبحاث البرمجة اللغوية العصبية.