وكلاء الذكاء الاصطناعي ونماذج العمل الكبيرة في الحكومة الرقمية

1. مقدمة

في عصر الابتكار الرقمي المتسارع، شهد الذكاء الاصطناعي تقدّمًا ملحوظًا، إذ أحدث ثورة على مستوى التفاعل مع التقنيات وجذب أنظار العالم بالقدرات والإمكانيات التي يمتلكها. وأحد أهم التطوّرات في هذا المجال هو ظهور الذكاء الاصطناعي التوليدي (Generative AI)، الذي يسمح للآلات بإنشاء محتوى جديد، مثل النصوص والصور، استنادًا إلى الأنماط والبيانات التي يتم تزويده بها. وهنا يأتي دور نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)—وهي عبارة عن أنظمة متطوّرة تمكّن الذكاء الاصطناعي من فهم الأوامر الخاصة بالمستخدم، وإنشاء نصوص شبيهة بالنصوص البشرية من خلال التعلم من كميات هائلة من البيانات.
 

في حين ساعد الذكاء الاصطناعي التوليدي على إعطاء فرصاً جديدة من خلال نماذج اللغة الكبيرة عبر تعزيز قدرة الذكاء الاصطناعي على التكيف وتنفيذ مجموعة واسعة من المهام. كانت في الجانب الآخر إمكانيات هذه النماذج تقتصر بشكل أساسي على توليد النصوص وفهم اللغات. ولتجاوز هذه القيود، عمل الباحثون على ابتكار وكلاء الذكاء الاصطناعي (AI Agents) المتقدمين المدعومين بالذكاء الاصطناعي التوليدي، وهم يعرفون أيضًا بنماذج العمل الكبيرة (Large Action Models)، مما يرتقي بالذكاء الاصطناعي إلى مستويات جديدة. حيث لا يكتفي وكلاء الذكاء الاصطناعي بتوليد النصوص فحسب، بل ينفّذون أيضًا المهام المعقّدة، ويمكّنون أنظمة الذكاء الاصطناعي من إنجاز المهام بشكل ذاتي في كل من البيئات الرقمية والمادية.

2. ما هي نماذج العمل الكبيرة؟

نماذج العمل الكبيرة، هي أنظمة مصممة للاستجابة لأوامر البشر وتنفيذ الإجراءات داخل تطبيقات الحاسوب بشكل مباشر، والتي تُعد أكثر وكلاء ذكاء اصطناعي تطورًا، لا تقتصر مهامها على معالجة المعلومات فقط، بل تمتد إلى محاكاة الأفعال البشرية وتنفيذ المهام المعقدة، مما يجعلها أدوات متعددة الاستخدامات في التطبيقات الرقمية والواقعية ويمكنها من تحسين طريقة تقديم الخدمات الحكومية في المملكة وتحويلها إلى خدمات أكثر كفاءة وابتكارًا.
 

تعمل نماذج العمل الكبيرة، على سدّ الفجوة القائمة بين أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية التي تتطلب إشرافًا كبيرًا وتستطيع تنفيذ مهام محددة فقط، وبين الأنظمة المستقبلية القادرة على العمل بشكل ذاتي، وإدارة الأهداف المعقّدة، والتواصل مع بعضها، والتكيّف مع الظروف المتغيرة. فمن خلال فهم الأفعال البشرية ومحاكاتها، يمكن لنماذج العمل الكبيرة تحسين تجربة المستخدم، وتحويل التفاعلات مع التقنيات إلى تفاعلات أكثر سلاسة وكفاءة.
 

بالتالي، لا تقتصر نماذج العمل الكبيرة وغيرها من وكلاء الذكاء الاصطناعي المتقدمين على تعزيز قدرة الذكاء الاصطناعي على التفكير والفهم فقط، بل تمتد لتشمل تنفيذ الأوامر وتحويلها إلى أفعال ملموسة، مما يعزز دور الذكاء الاصطناعي كعنصر أساسي في حياتنا اليومية.
 

شهد الذكاء الاصطناعي العديد من الإنجازات والابتكارات الرائدة خلال مسيرته، مما ساهم في الوصول إلى هذا المستوى المتقدم من التطوّر. ويُعدّ ظهور نماذج العمل الكبيرة تطورًا محوريًا يمثل خطوة جديدة نحو آفاق غير مسبوقة. ونظرًا لكون هذا المجال لا يزال ناشئًا، فإن ذلك يتيح فرصة فريدة للمملكة العربية السعودية لتشجيع اعتماد هذه النماذج المتقدمة وتبنّيها، مما يمكنها من أن تكون في طليعة الدول الرائدة في استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحويل الخدمات الحكومية وتعزيز الابتكار.

3. مراحل تطوّر تقنيات الذكاء الاصطناعي

ترتبط نشأة نماذج العمل الكبيرة بالمفاهيم الأساسية في نظرية القرار (Decision Theory) ونظرية الألعاب (Game Theory)، حيث شكّلت هذه النظريات الإطار الأول لدراسة اختيارات المستخدم في حالات عدم اليقين وساهمت هذه النظرية في تطوير استراتيجيات البيانات التنافسية بناءً على أفعال الأطراف وقراراتهم. ومع تقدم الذكاء الاصطناعي، تم دمج هذه المبادئ في أسس أكثر دقة لفهم وتوقع التصرفات المستقبلية، مما مهد الطريق لتطوير نماذج ذكاء أكثر تطورًا مثل نماذج العمل الكبيرة.
 

ومع مرور الوقت، ساهمت التطوّرات التي شهدتها الخوارزميات الأساسية وتقنيات التعلّم الآلي في تطوير نماذج العمل الكبيرة القادرة على تصميم التفاعلات المعقّدة مع المستخدمين بدقة عالية ووضوح، مما يشكّل تطوّرًا ملحوظًا في قدرات الذكاء الاصطناعي.

 

للمزيد من المعلومات، الرجاء الضغط على الرابط أدناه:

وكلاء الذكاء الاصطناعي ونماذج العمل الكبيرة في الحكومة الرقمية