محاضرة المعرفة

—

ألقى أرافيند سرينيفاس هذه الكلمة في 3 أكتوبر 2026 أمام جمعية اتحاد كامبريدج. وجمعية اتحاد كامبريدج هي أكبر جمعية طلابية في جامعة كامبريدج، وأقدم جمعية مناظرات في العالم لا تزال تعمل دون انقطاع.

—

مرحبًا، وشكرًا لكم. إنه لشرف لي أن أكون هنا.

من الأمور التي لم أتوقعها عند تأسيس شركة مقدار الوقت الذي أقضيه في الجامعات. وأنا أستمتع بذلك. فبصفتي رئيسًا تنفيذيًا، تكاد الجامعات تضم الجمهور الوحيد الذي يجادلني. لذا سنخصص للنقاش وقتًا أطول مما أنوي أن أقضيه في الحديث.

لنبدأ.

عادةً، عندما أُدعى للتحدث في مكان ما، يطلبون مني إلقاء كلمة تنبؤية بعنوان عام مثل «مستقبل الذكاء الاصطناعي.» لن أتحدث عن مستقبل الذكاء الاصطناعي. بل سأتحدث عن مستقبلكم أنتم. فمستقبلكم أكثر إثارة لاهتمامي، وربما أكثر إثارة لاهتمامكم أيضًا.

أولًا، نبذة قصيرة عن الماضي. كامبريدج هي المكان المثالي للحديث عن الماضي وعن مستقبلكم في آنٍ واحد، لأنها تجمع بين الاثنين.

تقول الرواية إن ما نسميه اليوم نظام مراجعة الأقران قد اختُرع هنا في كامبريدج. والحقيقة الدقيقة أنه كان مجرد أستاذ من كامبريدج، وقد اقترحه في الجمعية الملكية في لندن، لا هنا في الجامعة. وكان ذلك عام 1831. واليوم، يُنشر أكثر من 3.5 مليون ورقة علمية كل عام وفق نظام مراجعة الأقران.

وبعد نحو 160 عامًا، كان مرشحان لنيل الدكتوراه في جامعة ستانفورد يعملان على هياكل الشبكات واستخراج البيانات. وكان ذلك حين بدأت طفرة الإنترنت في تسعينيات القرن العشرين للتو. وكانت الشبكة العالمية (World Wide Web) حديث الجميع. أشبه بـ«الذكاء الاصطناعي» اليوم.

وكما هو الحال اليوم أيضًا، كان معظم من يتحدثون عن الطفرة هم المستثمرون ووسائل الإعلام. وكان «مجتمع التقنية» آنذاك هو قطاع الاتصالات. ولم يكن هناك كثير من الأكاديميين في النقاش. (بعضهم، لكن ليس كثيرين). ولم يكن طالبا الدكتوراه هذان من المطلعين على بواطن طفرة الإنترنت تحديدًا.

لكنهما كانا يعرفان أمرًا واحدًا لم يكن الناس خارج المنظومة الجامعية يكترثون له حقًا.

وكمعظم الأكاديميين، كانا يدركان غاية الجامعة. فغاية الجامعة هي النهوض بالمعرفة.

ولهذا نعتمد مراجعة الأقران. ولهذا أيضًا تكثر الاستشهادات في الكتابة الأكاديمية. وكان هذان الطالبان يدركان أن حجم المعرفة في العالم (مقيسًا بعدد الأوراق البحثية التي ترقى إلى جودة مراجعة الأقران) لا يزداد إلا نموًا. لذا كان من السهل عليهما أن يدركا أن الويب أيضًا لن يزداد إلا نموًا بالمعرفة البشرية.

وكانت لديهما أيضًا خبرة بمشكلة قديمة كانت «جديدة» على الويب: كيف تجد المعرفة الصحيحة، أو أفضل معرفة، إن كانت تتوسع باستمرار. ففي النموذج القديم، يحكم الأكاديميون على مدى فائدة بحث شخص ما أو مصداقيته بناءً على عدد المرات التي استُشهد به فيها.

فخطرت لهما فكرة بناء خوارزمية تقيّم كل موقع على الإنترنت بناءً على عدد المواقع الأخرى التي استشهدت به، أو وضعت روابط إليه، مع مراعاة محتوى تلك المواقع.

وأطلقا على النظام اسم «Page Rank»، لأنهما كانا يرتّبان كل صفحة (page) على الويب، ولأن أحد هذين المرشحَين لنيل الدكتوراه كان اسمه لاري بيج (Larry Page).

أخذ لاري وشريكه (سيرجي برين) هذا المبدأ الأكاديمي البسيط وأتاحاه لعامة الناس. فأصبح Google من أكثر الأدوات نفعًا في التاريخ، ومن أنجح الشركات، لأن لاري بيج ببساطة طوّع ما تفعله الجامعات منذ مئة عام.

كما قلت، فإن غاية الجامعة هي النهوض بالمعرفة. سأحدثكم في هذه الكلمة عن ثلاثة أمور تتعلق بالمعرفة. وآمل أن نصل إلى فهم عملي أفضل للذكاء الاصطناعي من خلال التفكير في ذكائنا نحن.

1.

أولًا، للمعرفة حياة. فهي تولد، وتضمحل، وتموت.

إن لها دورة حياة. ولأن لها دورة حياة، فإن المعرفة تخضع للتطور.

ومع تطور ما نعرفه، نزداد جميعًا ذكاءً. وهذا ما يُعرف بتأثير فلين. وتأثير فلين هو ملاحظة أن البشرية تزداد ذكاءً بنحو 3 نقاط في معدل الذكاء كل عقد.

يُعاد ضبط معايير اختبارات الذكاء باستمرار ليبقى المتوسط عند 100، لذا فإن الطريقة السهلة لفهم تأثير فلين هي التفكير بالمئينات. ففي عام 1950، كان من يقع في المئين الـ92 من الذكاء سيقع اليوم في المئين الـ50 فقط. لقد ازددنا جميعًا ذكاءً.

وعام 1950 هو أيضًا العام الذي اختُرع فيه اختبار تورينغ. وكان أول اختبار لتحديد ما إذا كانت الآلة أذكى من البشر أو متى تصبح كذلك. وهذا يعني أن اجتياز اختبار تورينغ في عام 1950 كان أسهل بكثير على الآلة. لأن سقف الذكاء «البشري» كان أدنى.

وهذه هي قوة التطور. فالمعرفة تقود دائمًا إلى مزيد من المعرفة.

والجانب السلبي أن العالم قد يزداد ذكاءً، بينما قد تزدادون أنتم كأفراد غباءً. فالمعرفة تضمحل. فكّروا في الأمر كعمر النصف. فعمر النصف لعنصر مشع هو المدة التي يستغرقها اضمحلال نصفه. وعمر النصف للمعرفة هو المدة التي يستغرقها نصفها ليصبح متقادمًا.

إليكم بعض الأمثلة، من هنا في كامبريدج.

في عام 1978، أسهم السير روي كالن في إدخال السيكلوسبورين إلى مجال زراعة الأعضاء. وكان لذلك أهمية في منع رفض الأعضاء المزروعة. وأُجريت التجارب السريرية الأولى في كامبريدج. وبحلول عام 2001، أصبح دواء آخر، هو التاكروليموس، العلاج السائد في فئته في عمليات زراعة الكلى في أمريكا. لذا يمكن القول إن عمر النصف للمعرفة الطبية المتعلقة بالعلاج بالسيكلوسبورين كان 23 عامًا.

إنه مقياس غير مثالي، لكنه نموذج مفيد لتقييم المهندسين في المجالات سريعة التطور. ونحن نفعل ذلك في قطاع التقنية. والمقصود هو: «في أي مرحلة من مسيرة هذا المهندس المهنية يصبح نصف ما يعرفه متقادمًا تمامًا؟»

في أي مرحلة من مسيرتكم المهنية سيحدث ذلك لكم؟ تعتمد الإجابة على مقدار الوقت الذي تقضونه في تعلم أشياء جديدة.

ومن المؤسف أن المعرفة قد تموت هي الأخرى في حالات نادرة. فهناك لغات لم يعد لها متحدثون. وهناك حكمة تموت بموت أحد كبار السن.

ولهذا السبب بنى البشر المكتبات منذ أكثر من 4000 عام. وعندما ظهر الويب، وضعنا عليه أضعافًا لا حصر لها مما نعرفه. فالمعرفة تموت، لكن ليس بالضرورة أن تموت. وربما بدافع من جانب فطري في الطبيعة البشرية، شعر الناس بأنهم مضطرون إلى الحفاظ على المعرفة. فنحن نحفظها باستمرار، وننمّي مجموع المعرفة في العالم. وهذا أمر جيد.

وأودّ أن أنوّه: المعرفة تشبه الكائن الحي، لكنها ليست حية. وحدكم أنتم الأحياء. كل ما في الأمر أنني أرى أنكم تكونون أكثر حياةً حين تتعلمون شيئًا جديدًا.

وبالمناسبة، هذا هو سبب وجود Perplexity. لكنني لست هنا لأتحدث عن Perplexity. أنا هنا لأتحدث عنكم، وعن اقتصاد المعرفة. وهذا يقودني إلى نقطتي الثانية.

2.

ثانيًا، المعرفة ليست مالًا. لكنها تتصرف مثل المال.

للمال قيمة زمنية. فالفائدة تجعله ينمو، والتضخم يجعله يتقلص. ومع مرور وقت كافٍ، يتراكم أثر كلٍّ من الفائدة والتضخم على نحو مركّب.

عندما تصبح القوة الشرائية لمئة ألف جنيه إسترليني مساوية لقوة أربعين ألفًا (وهو ما سيحدث على الأرجح بعد نحو 23 عامًا)، فستحتاجون إلى 250,000 جنيه إسترليني لتحافظوا على القيمة نفسها. وبعد 23 عامًا أخرى ستحتاجون إلى 625,000 جنيه إسترليني.

عندما تتراكم الأشياء على نحو مركّب، تنمو المكاسب أو الخسائر نموًا أسيًا مع الوقت.

ولهذا فإن أبسط مبدأ مالي هو أن تحرصوا دائمًا على أن تنمو أموالكم بفائدة مركّبة بمعدل يفوق التضخم. لأنكم إن لم تنموا، فإنكم تتقلصون. والمعرفة كذلك.

تمامًا كقيمة الجنيه الإسترليني، ستنخفض قيمة ما تعرفونه اليوم مع مرور الوقت. وكما في الاستهلاك المعتاد، سيحدث ذلك بمقدار ضئيل كل يوم. ضئيل لدرجة أنكم بالكاد ستلاحظونه. إلى أن تستيقظوا يومًا فتجدوا أنكم لا تملكون شيئًا. فلن تعود لمعرفتكم القيمة السوقية نفسها. وهذا أمر حتمي. تذكّروا أن مبرهنة فيثاغورس كانت يومًا ما شيئًا لا يُسمح بمعرفته إلا للنخبة. لكن كل من هنا تعلّمها في الصف السابع.

فنزداد جميعًا ذكاءً، إلى الأبد. وكما ذكرت، هذه هي الغاية الكاملة من الجامعة. ومع شيء من الحظ، قد يصبح ما درستموه هنا في كامبريدج، في يوم ما في المستقبل البعيد، منهجًا لطلاب الصف السابع.

وهذا أمر جيد إن حدث. فهو يعني التقدم. لكنه يعني أيضًا أن أهدافكم الاقتصادية تتطلب منكم ألا تتوقفوا عن التعلم أبدًا. عليكم أن تتعلموا بمعدل فائدة يفوق معدل تضخم المعرفة.

بعبارة أخرى، عليكم أن تضاعفوا ما تعرفونه بمعدل يفوق عمر النصف الخاص بمعرفتكم. وهذا يستغرق وقتًا. لكن حين تنظرون إلى العالم من منظور التراكم المركّب، فعليكم أن تنظروا إليه بأفق مستقبلي بعيد.

ولهذا فإن أفضل حيلة لتنمية ثروتكم بالتراكم المركّب هي أن تبدؤوا صغارًا، وثاني أفضل طريقة هي أن تعمّروا طويلًا. فقد بدأ وارن بافيت الاستثمار في سن الحادية عشرة، لكن 99% من ثروته تراكمت بعد سن الخامسة والستين.

وهذا يلمّح إلى وجه الشبه الأخير بين المعرفة والمال. عليكم أن تنفقوها.

عندما يكون لديكم رأس مال، فإنكم توظفونه لينجز عملًا. وعندما تكون لديكم معرفة، ولا سيما المعرفة الاستثنائية، فعليكم أن تضعوها موضع العمل. افعلوا بها شيئًا. وهذا هو الفرق بين الاختراع والابتكار. فالاختراع يسأل: «هل صنعتم شيئًا؟» أما الابتكار فيسأل: «هل أحدث ذلك فرقًا؟»

وإن أردتم أن تُحدثوا فرقًا، فعليكم أن تعملوا بالمعرفة. فالعمل وحده يثير أسئلة جديدة، ويبعث على البحث، ويولّد معرفة جديدة. عليكم أن تتعلموا دائمًا، وأن تعملوا دائمًا.

وهنا يأتي دور الذكاء الاصطناعي، وهذا يقودني إلى نقطتي الثالثة والأخيرة.

3.

غاية الذكاء الاصطناعي هي تسريع تقدّم المعرفة والازدهار البشريين.

تأملوا هذين الأمرين الأولين اللذين قلتهما هذا المساء. قلت إن المعرفة شبيهة بالحياة في طبيعتها، وإن علينا أن نرعاها وننهض بها، لأن الناس يستفيدون منها على نطاق واسع. ثم قلت إن للمعرفة طابعًا اقتصاديًا. وإن علينا أن ننمّيها، لأن جميع الناس، بوجه عام، يستفيدون.

إن كنتم تؤمنون بهذين الأمرين، فعليكم أيضًا أن تنظروا إلى الذكاء الاصطناعي بطريقة مختلفة قليلًا.

بدلًا من الانشغال المفرط بتحقيق الذكاء الاصطناعي العام (AGI) أو جعل التقنية ذكية لمجرد التقنية، ستخلصون إلى أن السبب وراء بناء ذكاء اصطناعي أفضل وأكثر دقة هو خدمة الناس.

وستخلصون إلى أن الغاية الأسمى والأهم للذكاء الاصطناعي هي جعل الناس أكثر ذكاءً وازدهارًا.

وإن كان هذا يشبه كثيرًا غاية الجامعة، فها نحن ذا.

فكّروا في مراجعة الأقران مرة أخرى. لقد اختُرعت عام 1831. وفي هذا العام أطلقت Perplexity منتجًا بسيطًا جدًا يُسمى Model Council، استنادًا إلى فكرة طرحها أحد الباحثين المؤسسين في OpenAI. تطرحون السؤال نفسه على ثلاثة نماذج ذكاء اصطناعي. فيبحث كلٌّ منها ويجيب، ثم يقيّم نموذج «رئيس» مواطن اختلافها واتفاقها، ويستنتج إجابة نهائية.

لا يحل Model Council محل مراجعة الأقران. بل إن غايته هي إيصال روح البحث الأكاديمي إلى عدد أكبر من الناس. يمكننا أن نوسّع روح الجامعة إلى ما وراء هذه الجدران، وإلى جميع أنحاء العالم.

يمكننا أن نساعد مزيدًا من الناس على أن يكونوا على حق فعلًا، لا أن يشعروا بذلك أو يبدوا كذلك فحسب. وأن يسعوا إلى الحقيقة والمعرفة بأسلوب علمي. إن مسار الكون يتجه نحو أن يحظى الجميع بوصول أكبر إلى مزيد من المعرفة. ومن الخير للناس أن تكون لديهم المعرفة. والناس هم المستفيدون.

وسأختم بقصة قصيرة عن شركتي.

عندما بدأنا، كنا مجرد ثلاثة باحثين في الذكاء الاصطناعي، لدينا من الأسئلة أكثر مما لدينا من رؤية. ثم حين انضم إلينا شخص رابع، قررنا أن الوقت قد حان للحصول على تأمين صحي. والتأمين الصحي في أمريكا معقد حتى بالنسبة للأمريكيين. وأنا لست من أمريكا، لذا كان الأمر أكثر إرباكًا لي.

لم تكن نتائج Google مفيدة على الإطلاق. والأمر المعتاد الذي يفعله المؤسس في هذه الحالة هو أن يتصل بشخص سبق له أن فعل ذلك. كمستثمر، أو مؤسس آخر. لكن الوقت كان متأخرًا من الليل. وأردت إنجاز الأمر، لذا كان عليّ أن أجد المعرفة بنفسي.

والمشكلة في ذلك أن إجراء البحث بنفسك يعني أن تبحث في Google بين مواقع تأمين محسّنة لمحركات البحث (SEO)، كلها تقدم نصائح سيئة وتتنافس على أن تبدو الأكثر مصداقية.

حينها بنيت النسخة الأولى من Perplexity.

لقد أجرى البحث نيابةً عني. وجعلته يوثّق الإجابات بالمصادر. حتى أتمكن من التحقق منها، ومواصلة طرح مزيد من الأسئلة. ثم رتّبت التأمين الصحي لفريقنا. وحُلّت المشكلة. وانتقلنا إلى المشكلة التالية. ثم التالية، ثم التالية. وها نحن اليوم.

والعبرة من تلك القصة أنكم لم تعودوا بحاجة إلى «معرفة شخص ما». يمكنكم ببساطة أن تتعلموا الأمور وتنجزوها. لقد أخبرتكم بالفعل أن وعد الذكاء الاصطناعي هو أنكم تستطيعون الوصول إلى أي معرفة. والعبرة من هذه القصة أن أي شخص يستطيع الوصول إلى أي معرفة.

هذا هو الوعد الأسمى للذكاء الاصطناعي. فبوسع أي شخص الآن أن يكون فضوليًا. وبوسع أي شخص أن يبني أي شيء. وبوسع أي شخص الآن أن يدخل معبد المعرفة. وهذا يعود بالنفع على الجميع.

وهذا خبر سار لكم. فهو يعني أن أهم ما يمكنكم فعله، طوال حياتكم، هو أن تكونوا فضوليين. وسيكون أنجحكم جميعًا من يملك أكثر الأسئلة. وأفضل الأسئلة.

لذا نصيحتي لكم أن تكونوا فضوليين قدر استطاعتكم. لا تكتفوا بتصفح وسائل التواصل الاجتماعي على هواتفكم. ولا تكتفوا بوكيل ذكاء اصطناعي يقتصر عمله على حجز مواعيد العشاء، بل أنجزوا به عملًا حقيقيًا. ولا تصدقوا أبدًا روبوت محادثة يخبركم بأنكم على حق أصلًا.

آمنوا بروح البحث والتساؤل. آمنوا بما يمكنكم تعلّمه بالذكاء الاصطناعي. آمنوا بما ستصنعونه حين تفعلون ذلك. ولنحرص جميعًا على أن نجعله جيدًا.

شكرًا لكم.