مرحبًا! أنا شريكك في تحليل الأخبار المالية والأعمال. اليوم، لنتحدث ليس عن الكود البارد، بل عن مجال يشهد نموًا متسارعًا في وادي السيليكون، وله طابع “سايبربانكي” إلى حد ما… وهو محاكاة الذكاء الاصطناعي (AI Simulation).
ببساطة، يتعلق الأمر باستخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء “عوالم موازية” على الحواسيب، حيث يتم وضع “نسخ رقمية” لمئات الملايين، بل ربما المليارات من الأشخاص داخل هذه العوالم، ليعيشوا ويتجادلوا ويشتروا ويصوتوا كما لو كانوا أشخاصًا حقيقيين. ثم نقف من منظور “الإله” لنرى كيف ستسير هذه العوالم، وبالتالي نتنبأ بما قد يحدث في العالم الحقيقي.
قد يبدو الأمر كمشهد من أفلام الخيال العلمي مثل “ماتريكس” أو “ويست وورلد”， لكنه حقيقي. هناك شخصيات مثل لي فيفي وكارباثي يستثمرون في هذا المجال، وقد ظهرت شركات بقيمة مليارات الدولارات.
دعوني أقسم هذا المقال الطويل إلى خمسة أجزاء أساسية لأوضح لكم ما يبيعه هذا المجال، ولماذا يحظى بشعبية كبيرة، وما هي التحديات التي يواجهها.
---
الجزء الأول: من “بلدة البكسلات” إلى “النسخ الرقمية”: كيف تعلم الذكاء الاصطناعي كيف يتصرف كإنسان؟
لفهم محاكاة الذكاء الاصطناعي، يجب أولاً أن نلقي نظرة على تاريخ تطوره. في السابق، كنا نعتقد أن الذكاء الاصطناعي يمكنه فقط إجراء المحادثات، لكن الآن بدأ يتصرف كما لو كان إنسانًا حقيقيًا.
1. البداية: “بلدة البكسلات” في ستانفورد (2023)
كانت أول تجربة ناجحة في جامعة ستانفورد. قاموا بإنشاء بلدة صغيرة من البكسلات ووضعوا فيها 25 ساكنًا افتراضيًا يتم التحكم بهم بواسطة الذكاء الاصطناعي. لم يكن لدى هؤلاء السكان سيناريوهات محددة، وكان الذكاء الاصطناعي يقرر ما سيفعلونه بناءً على شخصياتهم وذاكرتهم.
- النتيجة كانت مذهلة: أحد السكان الافتراضيين أراد تنظيم حفلة، وعندما انتشرت الأخبار، قام السكان الآخرون بتعديل جداول أعمالهم بأنفسهم؛ بعضهم حضر والبعض الآخر لم يحضر، وتبادلوا أيضًا التحيات.
- المعنى: هذا أثبت أن الذكاء الاصطناعي لا يمكنه فقط الإجابة على الأسئلة، بل يمكنه أيضًا امتلاك ذاكرة مستمرة ومنطق اجتماعي. لم يعد مجرد برنامج جامد، بل أصبح له إحساس حقيقي بالحياة.
2. التقدم: إعطاء الذكاء الاصطناعي “روح” (2024)
لم تكن 25 شخصية كافية، فقام فريق ستانفورد بزيادة عدد السكان الافتراضيين إلى 1052 شخصية. هذه المرة، تم تصميم كل شخصية بناءً على شخص أمريكي حقيقي.
- كيف تم ذلك؟ أجرى الباحثون مقابلات مع أشخاص حقيقيين استمرت لمدة ساعتين، ونقلوا إلى الذكاء الاصطناعي تجاربهم وقيمهم وحتى عاداتهم الصغيرة.
- النتيجة: عندما أجاب الذكاء الاصطناعي على استبيانات اجتماعية، كانت النتائج متشابهة إلى حد كبير (85%) مع الإجابات التي أعطاها الأشخاص الحقيقيون بعد أسبوعين.
- التفسير البسيط: كأنهم قاموا بـ “تقطير الروح” داخل الذكاء الاصطناعي… لم يعد مجرد شخص عادي، بل أصبح يحاكي شخصًا محددًا وحقيقيًا.
3. الانفجار: السماح للمجتمعات الافتراضية بالنمو بشكل طبيعي
بالإضافة إلى محاكاة الأفراد، هناك شركات مثل Project Sid وEmergence AI التي أدخلت آلاف السكان الافتراضيين إلى عوالم موازية مثل “ماين كرافت”، وسمحت لهم بالتطور بحرية.
- الظاهرة: أنشأ هؤلاء السكان الافتراضيون اقتصاداتهم الخاصة وأنظمتهم الاجتماعية، وبعضهم بدأ حتى في التساؤل عما إذا كانوا يعيشون في عالم افتراضي، وحاولوا الاتصال بالمراقبين الخارجيين.
- المنطق الأساسي: لم نعد نهتم فقط بكيفية تصرف كل ساكن افتراضي على حدة، بل بما إذا كانت التفاعلات بين ملايين السكان الافتراضيين ستؤدي إلى ظهور قواعد معقدة مشابهة لتلك الموجودة في المجتمعات البشرية.
---
الجزء الثاني: نوعان مختلفان من محاكاة الذكاء الاصطناعي: السعي للواقعية الدقيقة مقابل البحث عن الأنماط الجماعية
هناك شركات تعمل في مجال محاكاة الذكاء الاصطناعي، ولكل منها منهجية مختلفة تمامًا، تمامًا مثل صناعة الأفلام: بعضها يركز على قصص فردية (مثل فيلم “فورست غامب”)، بينما يركز الآخر على الديناميكيات الجماعية (مثل فيلم “الكوكب البشري”).
النوع الأول: Simile (الدقة العالية)
- الخلفية: تأسست هذه الشركة من قبل الباحثين الرئيسيين في تجربة “بلدة البكسلات في ستانفورد”، وقيمتها تبلغ 2 مليار دولار.
- المنطق الأساسي: السعي إلى إعادة إنتاج الأفراد بدقة عالية من خلال مقابلات معمقة.
- الاستخدامات: مناسبة لفهم مجموعات معينة من الناس بشكل أعمق. على سبيل المثال، استخدمت شركة CVS (متجر أدوية كبير في الولايات المتحدة) هذه التقنية لمحاكاة 400 ألف مريض لدراسة سبب تناولهم الأدوية في الوقت المحدد أو معارضتهم لأدوية جديدة.
- المزايا: دقة عالية جدًا، ويمكنها تفسير سبب تصرفات الأفراد.
- العيوب: التكلفة مرتفعة والعملية بطيئة؛ نظرًا لاختلاف كل شخص، من الصعب توحيد العملية. صورة المستخدم لدى شركة كوكاكولا تختلف تمامًا عن صورة المستخدم في تطبيق تيكتوك، لذا قد يتطلب الأمر إعادة التدريب مع كل عميل جديد.
النوع الثاني: Aaru (التنبؤات الجماعية)
- الخلفية: مؤسسو هذه الشركات من مواليد الألفية الجديدة، وأصغر موظف تقني فيهم يبلغ من العمر 15 عامًا؛ قيمة الشركة تقارب مليار دولار.
- المنطق الأساسي: لا يركزون على تفاصيل شخصية كل فرد، بل يستخدمون البيانات الضخمة لبناء نماذج سكانية قريبة من الواقع:
- بيانات التعداد السكاني العامة (العمر، الدخل، المنطقة).
- بيانات السلوكيات الاستهلاكية المجهولة (أين تذهب، ماذا تشاهد من أخبار).
- بيانات خاصة من المستخدمين (تاريخ مشترياتهم).
- الاستخدامات: التنبؤات السريعة بالتغيرات الكبيرة في المجتمع. على سبيل المثال، إذا ارتفعت أسعار النفط بنسبة 10٪، كيف ستتغير هياكل الاستهلاك في المجتمع؟
- أمثلة عملية:
- في الانتخابات التمهيدية لعمدة نيويورك، توقعت شركة Aaru فوز مانديني بدقة، وكانت التوقعات صحيحة.
- سرعة في البحوث السوقية: استغرقت شركة إرنست ويونغ شهرًا لإجراء بحث عالمي، بينما استطاعت شركة Aaru إكماله في يوم واحد، وكانت النتائج متطابقة إلى حد كبير.
- المزايا: سرعة، تكلفة منخفضة، وقدرة على التعامل مع مجموعات كبيرة من البيانات.
- العيوب: لا توجد تفاصيل كافية عن السلوكيات النفسية للأفراد، لذا فإن النماذج تمثل “متوسط الإنسان” فقط.
---
الجزء الثالث: لماذا ترغب الشركات في الاستثمار في محاكاة الذكاء الاصطناعي؟ لأن تكلفة التجارب الواقعية مرتفعة للغاية
قد تتساءلون: ما الفائدة من إنشاء عوالم افتراضية؟ لماذا تدفع الشركات المال؟ السبب الرئيسي واحد فقط: تجارب الواقع مكلفة للغاية، بل وقد تكون خطيرة أيضًا.
1. “صندوق اختبار” للمنتجات
في الماضي، كان يتعين على الشركات إجراء اختبارات باستخدام مجموعات صغيرة من الأشخاص الحقيقيين، وقد استغرق ذلك أسابيع، وكان عليهم أيضًا الحذر من كذب المستخدمين.
الآن، يمكن للشركات إنشاء 100 ألف