جيل X، وجيل Y، وجيل Z، وجيل Z... جيل AI؟

بقلم ستيف تايت - الرئيس التنفيذي للتكنولوجيا

13 أغسطس 2025 3 قراءة دقيقة

هل يجب أن نبدأ الحديث عن جيل الذكاء الاصطناعي إلى جانب الذكاء الاصطناعي التوليدي؟ 

في 14 مارس 2023، تم إطلاق الدردشة GPT4 في الدردشة GPT4، مما دفع بالمناقشات الأكاديمية والمتخصصة حول الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى التيار الرئيسي. في غضون أيام قليلة، أصبح من الواضح أن هذه لم تكن خطوة تدريجية أخرى، بل قفزة عملاقة إلى الأمام. 

التفاعل بين الإنسان والحاسوب. ومع ذلك، وبسبب "وضعي "المخضرم" (شكرًا Skyhigh Security)، كنت قلقًا أيضًا على الفور بشأن كيفية إدارة مخاطر ذلك. وكلما فكرت في الأمر كلما بدا لي أنه أكثر خطورة. عدم استخدام هذه التكنولوجيا ليس خياراً. يجب أن نستخدمها ولكن يجب أن نفعل ذلك بأمان وبقصد.

ثم خطر ببالي. إذا كنت قد بدأت الجامعة في عام 2023، فسأدخل سوق العمل العام المقبل (2026). سأكون قد عشت حياتي الجامعية بالكامل مع مساعد الذكاء الاصطناعي هذا بجانبي. سيكون قد ساعدني في العثور على الأشياء، وسيساعدني في تحليل البيانات من أجلي، وربما ساعدني في إنشاء قدر كبير من المحتوى. بل ربما يكون قد خطط لليلة جيدة في الخارج! هذا هو Gen(eration)AI.

إذن، يدخل جيل (eration) الذكاء الاصطناعي إلى سوق العمل العام المقبل. هل نحن مستعدون؟

في الجامعة ستفهم أن هذه النماذج يمكن أن تهلوس ويمكن أن تكون معطلة لإنشاء محتوى سيء. ستعرف أيضًا أن المخرجات يمكن أن تكون، دعنا نقول، مشكوك فيها بعض الشيء! ولكن كم مرة تفكر في التعامل مع البيانات الحساسة للشركات؟ أبدًا بالطبع، فأنت في الجامعة. 

لذلك تذهب إلى عالم العمل وعادةً ما نوفر لك الكثير من التدريب المؤسسي في شكل وثائق وفيديو "تفاعلي" قياسي. ثم توقع على سياسة الاستخدام المقبول (AUP).

طوال حياتك المهنية في الجامعة كان الذكاء الاصطناعي موجودًا طوال فترة عملك في الجامعة يساعدك. وفقط لأنك وقعت على اتفاقية الاستخدام، هل يعني ذلك أنك ستتوقف فجأةً... تتوقف... وتتوقف... ولا تطلب من Chat GPT تحليل مجموعة البيانات التي طلبها رئيسك في العمل خلال ساعات قليلة؟ مستحيل! هذا ليس خبيثًا، إنها مجرد طبيعة بشرية. بالنسبة لي ولأقراني هذه تقنية جديدة تصلنا بعد أكثر من 25 عامًا في الصناعة، ولكن بالنسبة لجيل (eration) الذكاء الاصطناعي فهم من أبناء الذكاء الاصطناعي. 

إذن ماذا نفعل؟ بالطبع ما زلنا بحاجة إلى التدريب، نحن بحاجة إلى برنامج التدريب، ولكن مع دخول هذه القوى العاملة إلى مكان العمل، فإن الاستراتيجية الأكثر فعالية هي تلك التي يمكنها احتواء المخاطر وتدريب القوى العاملة الجديدة أثناء قيامهم بأدوارهم. لن يكون التدريب الموضعي في البداية كافياً ببساطة. هذا يعني اتباع نهج متعدد الخطوات يتم تمكينه من خلال تقنيات Web Gateway و CASB و DLP، المصممة خصيصاً للذكاء الاصطناعي وتعمل بتناغم. توصيتي لهذا النهج هي 

1. الاكتشاف والتصنيف والتقييد: اكتشف ما يتم استخدامه، وحدد مدى استعدادك للمخاطر، واستخدم سياسات الويب لحظر الوصول إلى الذكاء الاصطناعي الذي يمثل مخاطرة كبيرة للغاية في مواجهة استعداد شركتك للمخاطر
2. أداء DLP على ما هو مسموح به والتدريب في الوقت الفعلي: يمكن لبرمجة البرمجة اللغويات الرقمية الفعالة أن تحظر، والأهم من ذلك توفير "تدريب" للمستخدمين حول سبب حظر شيء ما مما يتيح للمستخدم التعلم في الوقت الفعلي، وهو أكثر فعالية بكثير من التدريب المسبق
3. تحكم متقدم للطيار المشارك: بالنسبة للتطبيقات التجريبية المشتركة للشركات يمكن فرض المزيد من الضوابط الدقيقة مثل منع التعلم من خلال التصنيف الآلي للمستندات (مثل تصنيف AIP لتطبيقات Microsoft Co-Pilot). يمكن لمحركات DLP الفعالة القيام بذلك تلقائياً وإبلاغ المستخدم بما يحدث لتعزيز التعلم
4. المتابعة/إعادة التدريب المستهدف: يمكن للتحليلات السلوكية للمستخدمين تحديد مجموعات المستخدمين الذين ينتهكون عادةً شروط حماية البيانات الشخصية (DLP)، مما يتيح التدريب المستهدف للمتابعة

استنتاجي، نعم نحن بحاجة إلى البدء في الحديث عن جيل (eration) الذكاء الاصطناعي. كما هو الحال مع كل جيل، سيغير هذا الجيل من الأعمال وسيكتب يومًا ما مدونات كهذه عن الجيل القادم، أو على الأرجح مجرد التفكير في المدونة التي سينشئها الذكاء الاصطناعي تلقائيًا! تتمثل مسؤوليتنا تجاه هذه القوى العاملة الجديدة في تمكين جيل (eration) الذكاء الاصطناعي من إحداث هذا التأثير بأمان ودون المساس بالبيانات الحساسة للمؤسسات التي ينضمون إليها. إن تقنيات الذكاء الاصطناعي التي تركز على الذكاء الاصطناعي في مجال الذكاء الاصطناعي ليست لطيفة بل ضرورية لتحقيق ذلك.

العودة إلى المدونات