هل يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى تعلم البرمجة إذا كان بإمكانه كتابة التعليمات البرمجية؟ إجابة مترددة من ممارس متمرس في أبحاث الاستثمار.

مقدمة

تزخر شركات الذكاء الاصطناعي الناشئة هذا العام بقصص الثراء السريع. لكنّ العاملين في هذا المجال غالبًا لا يتحدثون عن أحدث التوجهات، بل عن أمور أخرى تمامًا: كيفية تقليل التكاليف، وكيفية جعل الأنظمة الذكية تطيع الأوامر، وكيفية كشف عمليات التزييف المنتشرة في مجال الذكاء الاصطناعي، وهل ما زال الأطفال بحاجة لتعلم البرمجة مع قوة الذكاء الاصطناعي الهائلة؟

تستضيف هذه الحلقة من برنامج "صالون الطموحين" ليتل تانغ من شركة سانتي، وهو شخصية مميزة: مهنته الأصلية هي أبحاث الاستثمار، لكنه يتعامل مع الذكاء الاصطناعي منذ فترة طويلة. يُطلق عليه وصف عملي جدًا: "الخجول". جميع مشاريعه الناشئة عبارة عن تجارب بسيطة، مما يُبقي التكاليف منخفضة للغاية لدرجة أن بيئة التطوير نفسها لا تستحق إنفاق فلس واحد إضافي عليها.

لا نستمع إلى روايات كبرى، بل إلى نهج عملي قائم على التطبيق العملي. لأكثر من ساعة، ناقش العلاقة بين التشفير الكامل للبيانات (FDE) والتشفير الموجه بالصور (OPC)، والاختلافات بين النماذج واسعة النطاق محليًا ودوليًا، وأكثر المشاكل شيوعًا في تنفيذ مشاريع الذكاء الاصطناعي، واستراتيجيات التسعير للمنافسة منخفضة السعر، وكيفية مكافحة الاحتيال في مجال الذكاء الاصطناعي، والسؤال الأهم الذي يشغل بال الجميع: هل ما زلنا بحاجة إلى تعلم البرمجة في عصر الذكاء الاصطناعي؟ فيما يلي نص المحادثة. دخول المنافسة: فكرة راكدة لثماني سنوات مدفوعة بمتطلبات العصر. تينا: العديد من الضيوف من قطاعات تقليدية انجذبوا إلى هذا المجال بفعل الذكاء الاصطناعي. سانتي، كيف دخلتَ سباق تطبيق الذكاء الاصطناعي؟ سانتي: لقد دفعتني متطلبات العصر إلى حد ما. في الواقع، كانت لديّ العديد من الأفكار في عامي 2017 و2018، لكن لم يكن من السهل تنفيذها - لم تكن التكنولوجيا على المستوى المطلوب، مما منعني من تحويلها إلى منتج. خلفيتي أقرب إلى الهندسة، ولكن ليس كمبرمج. تتطلب العديد من الأفكار فريقًا كبيرًا لتحويلها إلى منتج؛ ومع ذلك، فإن وظيفتي الأساسية هي أبحاث الاستثمار، والفريق التقني المسؤول عنها قصة أخرى. لو أنني أنشأت عرضًا تقديميًا فقط وأطلقت الفكرة، فقد يتم نسخها. تينا: إذًا، لديكِ العديد من الأفكار ولكن لم تتح لكِ الفرصة لتنفيذها؟ سانتي شياوتانغ: نعم. على سبيل المثال، هناك تطبيق شهير للأنشطة الخارجية الآن، يشبه فكرة ذكرتها لأختي في عامي 2017 و2018. في ذلك الوقت، اعتقدت أنها لن تنجح، ولم أستطع القيام بذلك بمفردي. لاحقًا، عندما رأيت إطلاق التطبيق، كنت سعيدًا جدًا - فقد تمكنت أخيرًا من تحقيق العديد من هواياتي. مع ظهور الذكاء الاصطناعي، أصبحت قادرًا أخيرًا على تحقيق العديد من أفكاري.

تيناهل تعتقدين أن هذا العام يمثل بيئة جيدة للشركات الناشئة الفردية في مجال الذكاء الاصطناعي أو لتطبيق FDE؟ ما هو أكبر تغيير مقارنةً بالعامين الماضيين؟

سانتيليتل تانغ غي: التغييرات سريعة جدًا. في الفترة ما بين عامي 2017 و2023، كانت تقنية البلوك تشين تتطور أولًا، واكتسب الذكاء الاصطناعي شعبية أيضًا، لكنه في ذلك الوقت كان لا يزال يعتمد على نسخة ChatGPT على الويب. كانت هذه النسخة مناسبة لتحسين مقالاتي، لكنها لم تُساعدني بشكل مباشر في البرمجة - فقد كانت قديمة جدًا. بحلول عام 2026، حدثت قفزة نوعية، خاصةً منذ نهاية العام الماضي. سواءً كانت النماذج الرئيسية أو النماذج المحلية التي واكبت التطور، فقد وصلت جميعها إلى مرحلة يمكنها فيها التواصل مع الناس وتحقيق الأفكار. لكن الاختلافات الجوهرية بين الشركات المختلفة لا تزال كبيرة جدًا - على سبيل المثال، يتمتع كلود بتقدم كبير. بالنسبة لي، بدء مشروع تجاري أمر محفوف بالمخاطر. بصراحة، أسلوبي الشخصي "جبان": جميع مشاريعي الناشئة منخفضة المخاطر، بتكاليف زهيدة للغاية، حتى أنني أستخدم بيئة تطوير جاهزة. تقليل التكاليف يعني أنه حتى لو فشل المشروع، فلن يؤثر ذلك على حياتي، بل قد أحقق بعض التدفق النقدي الإيجابي. هذا نهج أفضل لبدء مشروع تجاري، لأن 99% من المشاريع الناشئة تفشل في هذا المجال على أي حال. حاجة حقيقية أم حاجة زائفة؟ احترم أولاً، ثم احسب التكاليف. تينا: بعض رواد الأعمال مثابرون بشكل لا يُصدق، حتى أنهم يبيعون كل ما يملكون لاعتقادهم أنهم يلبيون حاجة حقيقية. كيف تميز بين الحاجة الحقيقية والحاجة الزائفة؟ سانتي: بلغة اليوم، أولاً، تأكد من "وضوح فكرتك". لكل شخص أسلوبه وخصائصه. بعض الناس مهووسون بشيء واحد، يعتقدون أنه كل شيء بالنسبة لهم، وأنا أحترم هذا الخيار بشدة. على الرغم من أنه قد يكون موتًا شبه مؤكد، أو حتى محكومًا عليه بالفشل، إلا أنه يجب على أحدهم أن يتحلى بالشجاعة لتجاوز العقبات. لا يسعني إلا أن أقول إنني متردد بعض الشيء وسأجرب شيئًا ما بحذر أكبر. تختلف ظروف كل شخص؛ فتربيته وأصدقاؤه وعائلته ووضعه المالي وديونه كلها تؤثر على قراراته. يشعر بعض الناس أن هذه فرصتهم الأخيرة، لذا يغامرون - قد يفشلون، أو قد ينجحون بالفعل. من بين هؤلاء العشرة آلاف شخص، غالبًا ما يصبح العشرات الذين ينجحون شركات ناجحة بشكل استثنائي، تمامًا مثل العديد من الشركات القوية التي رأيناها، والتي تشكلت جميعها في ظل منافسة شرسة. التشفير المتكامل للأجهزة (FDE) هو قدرة أساسية، وليس الاستعانة بمصادر خارجية. تينا: يحظى التشفير المتكامل للأجهزة (FDE) بشعبية كبيرة الآن وغالبًا ما يرتبط بـ OPC. ما رأيك فيما إذا كان التشفير المتكامل للأجهزة (FDE) سيصبح قدرة أساسية وضرورية لرواد الأعمال الأفراد في مجال الذكاء الاصطناعي؟ سان تي: يُعد OPC مجالًا رائعًا في حد ذاته - فهو يقدم حوافز تسجيل للأفراد، بل ويسمح لهم بتجربته كمطورين أفراد دون تسجيل شركة. هذا ممتاز. ومع ذلك، فإن التحدي الأكبر في OPC ليس التسجيل، بل المستوى العالي للغاية من القدرة الشخصية الشاملة المطلوبة. أعرف شخصًا طوّر تطبيقًا موسيقيًا، ووجد مرشدًا، وتمّ الاستحواذ على منتجه، وحقق أرباحًا بملايين الدولارات؛ لكن بالنسبة لمعظم الناس، بدون موارد لاحقة، يكون ضغط العمل في مجال OPC هائلاً. يستطيع المهندسون استيعاب الذكاء الاصطناعي بسرعة أكبر، بينما أولئك الذين لديهم خلفية في المبيعات، والكثير من الأفكار، ولكنهم يفتقرون إلى خبرة المنتج، سيتعثرون في العديد من المجالات. لذا، عليك التفكير مليًا قبل اتخاذ قرار بشأن خوض غمار OPC. تينا: إذن، ما رأيك في العلاقة بين FDE وOPC؟ سانتي: دعيني أوضح التعريفات أولًا. فهمي لـFDE هو أنه مهندس يركز على التحكم في الكود منخفض المستوى للوكيل؛ لكن FDE الذي يتحدث عنه البعض الآن أشبه بتعديل تعليمات الوكيل لجعله أكثر قابلية للاستخدام، دون التدخل في الكود منخفض المستوى. ربما تشيرين إلى الطبقة الأخيرة. تينا: نعم، لأنني لست محترفة. أفهم FDE على أنه أشبه بالاستعانة بمصادر خارجية، حيث يمكن لشخص واحد القيام بعمل ثمانية أشخاص ودمج عمليات هؤلاء الأشخاص الثمانية؛ لكنك تتحدث عن الطبقة التقنية. سان تي: هذا الاختصار يبسط جانبًا كبيرًا جدًا إلى ثلاثة أحرف. لكن الطبقة التي تتحدث عنها - حتى الأشخاص العاديون لديهم خبرة فريدة، وتفكير فريد في عمليات التشغيل والمبيعات وتصحيح الأخطاء وإدارة المشاريع. يمكنهم بالتأكيد تحويل خبراتهم إلى شيء لتدريب وكلاء المستقبل - هذا ممكن تمامًا. هذا ما تحاول العديد من الشركات تجربته حاليًا. قدرات التشفير الكامل للعمق ضرورية جدًا حاليًا لأنه على الرغم من أن الذكاء الأولي لكل نموذج كبير مرتفع جدًا، إلا أن القدرات المتخصصة لا تزال تتطلب تدريبًا بشريًا. عندما أطور مشروعًا وأنتقل إلى التالي، تُفقد الذكريات السابقة تمامًا ما لم يتم توريثها. عندما أستخدمه الآن، أدرب وكلاء مختلفين، وخاصة لمنع اختفاء ذكريات الوكلاء، لذلك أقوم بعمل نسخ احتياطية لهم بانتظام. بمجرد تدريبهم، يمكنهم البدء بسرعة في المشروع التالي. هذه بالفعل قدرة أساسية. كيف نختار نموذجًا؟ تينا: حاليًا، هناك العديد من النماذج المختلفة المتاحة. في الخارج، هناك كلود الرائد بشكل ساحق، وGPT 6 الذي تم إصداره حديثًا، وجيميني. محليًا، توجد نماذج Wenxin Yiyan وTongyi Qianwen وDeepSeek. ما هي الاختلافات في التطبيق العملي؟ وكيف نختار الأنسب لكل سيناريو؟

سانتيليتل تانغ: أستخدم العديد من النماذج ولدي خبرة هندسية، لكنني لا أكتب أكوادًا يوميًا، لذا لديّ في الواقع مصداقية أكبر للحديث عن مزايا كل نموذج.

أجد نموذج Claude الأكثر راحة في الاستخدام. يتميز بتفاعلية ممتازة للمستخدمين العاديين، ونظام التحكم في الصلاحيات فيه مناسب تمامًا. لأن المبتدئين غالبًا لا يعرفون ما يفترض أن يفعله الوكيل نيابةً عنهم، وقد يُساء فهم الأوامر؛ ميزة Claude هي أنه سيتوقف في الوقت المناسب، ويسأل عما إذا كنت قد فهمت بشكل صحيح، ويُعدّل مستوى التفصيل بما يتناسب معك، ثم يتابع. Codex جيد أيضًا.

جيميني نموذجٌ أُفضّله حقًا، فهو يتميّز بأفكارٍ مبتكرةٍ للغاية وتفكيرٍ إبداعيٍّ قويّ. لكن بالنسبة لبرمجته، يُفضّل استخدام كلود وGPT كإطارٍ أساسيّ، ثمّ ترك جيميني يُحسّنه؛ فهو قادرٌ على ذلك.

لدى جيميني عيبٌ: إنه كسول. إنه كفؤٌ لكنه لا يُحبّ العمل، تمامًا مثل صديقٍ من مواليد برج الجوزاء - رشيقٌ، مليءٌ بالأفكار الذكية، لكنه يميل إلى التراخي، وهو ما يُناسب اسمه تمامًا. لقد حسّن إصدار الفلاش 3.8 الأخير قدراته البرمجية بشكلٍ كبير؛ لقد استخدمته على نطاقٍ واسعٍ اليوم وهو ممتاز. من بين النماذج المحلية، أستخدم بشكلٍ أساسيّ DeepSeek. قدراته البرمجية قويةٌ بالتأكيد، لكن بدون نموذجٍ مرئيّ، يُواجه الكثير من الناس مشكلة "الدوران في حلقةٍ مفرغة" - قضاء نصف يومٍ أو حتى ليلةٍ كاملةٍ في البحث، فقط للعثور على لا شيء. واجهتُ هذه المشكلة مؤخرًا أثناء البرمجة، حيث استخدمتُ DeepSeek لتحسين تغيير بسيط في الواجهة الخلفية لصفحة ويب. استهلك البرنامج ما يقارب 100 مليون رمز، لأكتشف لاحقًا أن المشكلة تكمن في الأزرار - أزرارٌ تؤدي نفس الوظيفة تحمل أسماءً مختلفة في الكود البرمجي للبرنامجين. بالنسبة لكلود، يمكن إصلاح هذا الخطأ بسهولة باستخدام لقطة شاشة، ومربع، وسهم، مع عبارة بسيطة مثل "تحقق من هذا بعناية"؛ أما بالنسبة للنماذج المنزلية التي لا تحتوي على نموذج مرئي، فإنها تدور في حلقة مفرغة، ولا يمكنك معرفة سبب توقفها. الشرط الأساسي لاستخدامها بهذه الطريقة هو فهم الآليات الأساسية. يستمتع أصدقائي المهندسون في المستويات الأدنى أيضًا باستخدام DeepSeek لأنهم يحصلون على نظام تنبيه دقيق للغاية. لكن بالنسبة للمبتدئين، أو أولئك الذين لديهم تفكير منتج فقط وليس لديهم عقلية برمجية، فإن حاجز الدخول مرتفع. تينا: هذه النماذج نابضة بالحياة حقًا. بعضها يشبه زملاء العمل الذين يقدمون تقارير باستمرار، بينما يشبه البعض الآخر شخصًا يعمل بمعزل عن الآخرين، ولا يتذكر وجود قائد إلا عندما تسوء الأمور. إذن، بالنسبة للمشاريع الصغيرة، هل هناك فرق كبير بين النسختين المجانية والمدفوعة؟ سانتي: يعتمد الأمر على حجم المشروع. بالنسبة لصفحات الويب النصية البسيطة أو الألعاب ذات البنية البسيطة، يُعدّ النموذج المجاني كافيًا تمامًا - مثل DeepSeek وKimi وZhipu. أعتقد أنه الأقرب إلى نموذج Claude من بين النماذج المحلية، وهو تفاعلي، وهذا ما يفسر نمو شركته بهذا الشكل. يوفر OpenCode العديد من استدعاءات النماذج المجانية للمستخدمين العاديين. عليك أولًا معرفة وظائف هذه النماذج، ثم مقارنة أيها يناسب عملك. مع ذلك، عند التعامل مع مشاريع معقدة - مثل مشروعي الأخير الذي يتطلب إطلاقه على أكثر من اثنتي عشرة قناة في وقت واحد - يصبح الكود الأساسي معقدًا للغاية، وستظل بحاجة إلى استخدام نماذج مدفوعة. النماذج المجانية شديدة التعقيد ستتعطل وتترك ثغرات أمنية خطيرة. ليس الأمر أنها تفتقر إلى الإمكانيات، بل تميل إلى الكسل، وهذا الكسل قد يُخلّف مشكلتين يصعب إصلاحهما لاحقًا. أكبر مأزق في التنفيذ: مشروع يعمل بشكل مثالي في بيئة الاختبار، يفشل عند نشره في مؤسسة حقيقية. ما هو الجانب الأساسي الأكثر عرضة للفشل والأكثر إغفالًا؟ سانتي: إنّ أكثر المآزق وضوحًا وإيلامًا هو حرق الرموز. عند استخدام واجهات برمجة التطبيقات (APIs) للمشاريع، إذا واجهتَ مشكلاتٍ مثل DeepSeek حيث تتعثر الأمور، فسيؤدي ذلك إلى استنزافٍ حقيقيٍّ لأموالك. استخدام واجهات برمجة تطبيقات مثل Claude أو GPT قد يؤدي بسهولة إلى مبالغ فلكية - أعرفُ قادة تأثيرٍ أحرقوا آلافًا أو حتى عشرات الآلاف من الدولارات دفعةً واحدة. إليك بعض النصائح لتجنب هذه المآزق: أولًا، استفد جيدًا من المهارات التي يُلخصها الخبراء عبر الإنترنت؛ ثانيًا، أعطِ وكيلك تعليماتٍ - عند مواجهة صعوبات، توقف فورًا وحلّل المشكلة معًا، لا تُضيّع وقتك في البحث عنها بلا نهاية. قد يعمل البرنامج عادةً عشرين مرةً دون توقف، ولكن إذا جعلته يعمل مرتين ثم توقفتَ للتحليل، فستوفر 80-90% من رموزك. ثالثًا، حدّث مبادئك في الوقت الفعلي - أنشئ مبادئك الفريدة لكل مشروع في ملف `principal.md` منفصل، والذي يُمكن تقديمه لوكلاء مختلفين. يقلل هذا من الحاجة إلى قراءة الرموز المميزة أثناء عملية التسليم، مما يوفر المال، لأن النوافذ الجديدة غالبًا لا ترث ذاكرة النوافذ القديمة. أما أكبر مأزق فهو النسخ الاحتياطية. بعض المستخدمين يكتبون التعليمات البرمجية من الصفر في مجلد واحد حتى وفاتهم، دون الاتصال بمنصة نسخ احتياطي. إذا تعطل البرنامج، فلا توجد طريقة لتتبع مصدر الخطأ أو العودة إلى نقطة محددة، وتضيع كل جهودهم السابقة. يجب أيضًا تقييد صلاحيات الوكيل - يمكن فتح المزيد من الصلاحيات بعد التدريب طويل الأمد، ولكن يجب فتح عدد أقل منها في البداية. كان هناك وقت استخدم فيه أحدهم Codex لحذف جميع المجلدات المهمة، حتى أن ذلك تصدر عناوين الأخبار. إدارة التوقعات: لا تدع النموذج يفعل أشياء تتجاوز قدراته. تينا: تربية طفل تعني توقع التحاقه بجامعة تسينغهوا أو جامعة بكين؛ لدى العديد من المستخدمين توقعات عالية جدًا من الذكاء الاصطناعي. كيف تديرون التوقعات؟ سان تي: لكل نموذج قدرات ومستويات مختلفة؛ ويختلف أداؤهم اختلافًا كبيرًا. حتى بين نماذج كلود، يختلف نموذجا سونيت 5 وأوبوس 5 اختلافًا كبيرًا؛ فقد يكون سونيت 5 مكلفًا من حيث الرموز ولا يحل الكثير من المشكلات، بينما يتميز أوبوس 5 بسهولة استخدامه بشكل ملحوظ. من حيث التوقعات، يشبه الأمر التفاعل مع شخص. بعد بضع محادثات، أو حتى ساعة أو ساعتين فقط، يمكنك تقييم مستوى مهاراتهم وتجنب تكليفهم بمهام تتجاوز قدراتهم. على الرغم من أن النماذج غالبًا ما تتمتع بثقة مفرطة غير مبررة - بالأمس كنت أقوم بتصحيح نموذجين جديدين من جيميني، وسألتهم عن المهام التي يمكن لكل منهما التعامل معها، وكان كلاهما واثقًا للغاية، ويعتقد كل منهما أنه متفوق على الآخر بكثير - إلا أن المنافسة كانت حتى داخل نفس عائلة النماذج. تخيل فقط مدى شراسة المنافسة بين النماذج المختلفة في المستقبل. الأمر أشبه بمقابلات العمل؛ يبالغ الكثير من الناس في قدراتهم، ليكتشفوا أنهم لا يعرفون حتى ما هو التسويق عندما يصلون إلى الشركة. ولكن من خلال المحادثة، يمكنك تمييز قدراتهم، ولن أكلفهم بمهام تتجاوز قدراتهم؛ هذا النهج أكثر كفاءة. التسعير والتحول: جوهر الأمر هو التكلفة

تينا: تواجه OPC مشكلة أخرى لا حل لها، وهي التحول نحو الأسعار المنخفضة. يخسر العديد من الوافدين الجدد المزيد والمزيد من المال كلما زاد عدد الطلبات التي يتلقونها. هل وقعتِ في فخ الأسعار المنخفضة؟ ما هو منطق التسعير الخاص بكِ؟

سانتيليتل تانغ غي نموذجي مختلف؛ إنه مشروع ناشئ بسيط للغاية. مبدئي هو: حتى لو أوقفت هذا المشروع على الفور، فلن أخسر المال. إن رفع مستوى الميزة التنافسية إلى مستوى "انعدام الاستهلاك تقريبًا" يجعلني أكثر اطمئنانًا. حتى لو اشترى عميل واحد فقط، فسيكون ربحًا صافيًا؛ حتى لو كان سعره مجرد ثمن فنجان قهوة، فلن يستنزف الكثير من طاقتي.

تينا: فريق من 50 أو 60 شخصًا ينفقون ملايين الدولارات على التكاليف، ثم يمكن لأي شخص كتابة التقرير النهائي - هذه ميزة تنافسية.

تينا:

سانتي: نعم، لذا فإن جوهر المنافسة منخفضة السعر لا يزال يعتمد على تكاليفها الخاصة. إذا كانت التكاليف منخفضة للغاية، فإن الأسعار المنخفضة لا تمثل مشكلة كبيرة، ولا يزال من الممكن تحقيق الأرباح؛ أما إذا كانت التكاليف مرتفعة للغاية، فإن التأثير يكون هائلاً. تينا: لذلك لا يزال من الضروري البدء بنهج بسيط، ثم التوسع تدريجيًا ومراجعته. تزوير الذكاء الاصطناعي: العلامات المائية والكشف عنها، كلاهما ينطوي على مخاطر نظامية. تينا: أصبح تزوير الصور والفيديوهات المُولّدة بواسطة الذكاء الاصطناعي شائعًا بشكل متزايد. يستخدمه الممارسون لخداع العملاء، ويتعرض بعض الأشخاص للاحتيال، مما يؤدي إلى نزاعات حول حقوق النشر. كيفية تحديدها وتجنبها والتعامل معها؟

سانتيليتل تانغ: هذه الظاهرة خطيرة بالفعل. يُعدّ تبديل الوجوه بالذكاء الاصطناعي والانتحال شائعين جدًا، بما في ذلك العلامة المائية AIGC التي يدعمها برنامج Claude، والتي تعاني أيضًا من مشاكل كبيرة.

لنتحدث أولًا عن العلامات المائية. الأمر الأكثر وضوحًا بشأن Claude هو: لقد اختبرناه من خلال جعله يكتب تقريرًا عن مشروع معين، وقد اقتبس مقالتي الأصلية بشكل موسع - إذا وضع علامته المائية على مقالتي الأصلية، فمن صاحب هذا العمل؟ هذه هي المشكلة.

والآن لنتحدث عن كشف الذكاء الاصطناعي. لقد وقعتُ في خطأ فادح قبل يومين، وكنتُ غاضبًا للغاية. أضافت بعض منصات المحتوى خاصية كشف الذكاء الاصطناعي، ولكن حتى أكثر نماذج الكشف شيوعًا لديها معدل خطأ مرتفع للغاية. تم تصنيف مقال كتبته كلمة بكلمة على أنه مُولّد بالكامل بواسطة الذكاء الاصطناعي؛ بينما استخدمتُ برنامج Gemini لتوليد محتوى الذكاء الاصطناعي وإضفاء صفات بشرية عليه، فتم تصنيفه على أنه مُولّد بالكامل بواسطة الذكاء الاصطناعي. جميع الاختبارات خاطئة - تُصنّف الاختبارات الصحيحة على أنها خاطئة، والخاطئة على أنها صحيحة. إذا تحوّل هذا إلى فخ، فسيكون الأمر خطيرًا للغاية. هناك بالفعل صور ومقاطع فيديو مُزيّفة تُستخدم في عمليات الاحتيال، وقد وقع الكثيرون في هذا الفخ. لديّ حل بسيط نسبيًا: في المستقبل، سيتم دمجه مع تقنية البلوك تشين - سيحتوي كل وكيل ومعلوماتي الشخصية على رمز مميز فريد غير قابل للتلاعب على سلسلة الكتل. عندما أُصدر تعليمات لأحد الوكلاء، يتم تسجيل الوكيل على سلسلة الكتل؛ كما يمكن تسجيل أفعالي على سلسلة الكتل أيضًا، وكلها مُصدّقة كبيانات اعتماد فريدة خاصة بي. قد يكون هذا التكامل بالغ الأهمية وضروريًا في المستقبل؛ وإلا، فسيكون من المستحيل التمييز بين الحقيقة والزيف. هل ما زلنا بحاجة إلى تعلّم البرمجة؟ يعتمد ذلك على الشخص. لا يزال التوجه نحو النخبوية قائماً. تينا: بالعودة إلى موضوع اليوم - في عصر الذكاء الاصطناعي، هل ما زلنا بحاجة إلى مهارات البرمجة؟ ما رأيك كمبرمج؟

سانتيليتل تانغ: يعتمد الأمر على من يحصل على التقدير. بالنسبة للمستخدمين العاديين، الذين لا يهتمون بالبرمجة وإنما بالمنتج فقط، فلا حاجة إطلاقاً لتعلم البرمجة - مع كل إصدار جديد، شعرتُ بشكلٍ مبهم أنه بعد بضعة إصدارات أخرى، قد تتجاوز قدرات الذكاء الاصطناعي البرمجية قدرات مهندسي البرمجيات الخلفية.

مع ذلك، بالنسبة لأولئك الذين يحبون البرمجة حقاً، لا تزال البرمجة ضرورية. لأنهم يستطيعون الغوص في أعمق طبقات الذكاء الاصطناعي لفهمه. في المستقبل، يُعدّ سيطرة الذكاء الاصطناعي على العمليات التجارية وحتى جميع جوانب الحياة اتجاهاً حتمياً. في ذلك الوقت، سيكون من يستطيع التحكم في الكود الأساسي للذكاء الاصطناعي هو النخبة. هذه المجموعة بالغة الأهمية، لكنها ستكون بالتأكيد أقلية - على عكس مجموعات خريجي هندسة البرمجيات خلال طفرة الحوسبة. يعاني العديد من مهندسي البرمجيات من البطالة حاليًا لانخفاض الحاجة إلى المبرمجين المبتدئين، لكن المبرمجين المتميزين سيحظون بقيمة هائلة في المستقبل لقدرتهم على التحكم في مصير الذكاء الاصطناعي. الأشخاص في هذا المستوى مهمون، لكن الحاجة إليهم قليلة. تينا: يبدو أن المبرمجين في المستقبل سيصبحون كالأطباء والمحامين، تزداد قيمتهم مع التقدم في السن واكتساب الخبرة. قد يؤدي ذلك إلى ظهور مهنة مثل "أطباء الذكاء الاصطناعي" - أي شخص قادر على معالجة أخطاء الذكاء الاصطناعي أو تصحيحها، أو تصحيح التعليمات البرمجية غير الصحيحة. سانتي: نعم. يتحدث البعض عن تهديد الذكاء الاصطناعي - لكن التهديد الأكبر ليس لجيلنا، لأن لدينا مهندسين "مخضرمين" قادرين على تحديد مصير الذكاء الاصطناعي بشكل مباشر. يكمن التهديد الأكبر بعد 20 أو حتى 100 عام من الآن، عندما يكبر ذلك الجيل الذي نشأ على استخدام الذكاء الاصطناعي والامتثال له. بدون المهندسين المتميزين (بعد رحيل هؤلاء المهندسين المخضرمين)، سيكون الوضع خطيرًا للغاية. بمجرد أن يضلل الذكاء الاصطناعي الأطفال أو المستخدمين، حتى خطأ بنسبة 0.1% قد يؤثر على عدد كبير من الناس. بالطبع، أعتقد أننا الآن في فترة مليئة بالفرص. الخلاصة: أخيرًا، هل يمكن للضيف أن يلخص في جملة واحدة ما هي أكبر عقبة أساسية تواجه الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي لتحقيق الربحية؟ سانتي: من واقع خبرتي، تكمن أكبر عقبة أساسية في السوق والعمليات. الجزء الأصعب بالنسبة للشركات الناشئة هو عدم رؤية أحد للمنتج - هذه هي الصعوبة الأكبر. لأنه إذا لم يتمكن الآخرون من رؤيته، حتى لو كان ذهبًا أو ماسًا، فلن يكون هناك تدفق نقدي. لذلك أعتقد أن الوكلاء سيحتاجون في المستقبل إلى قدرة حاسمة: وهي مساعدة الأشخاص الانطوائيين الذين يمتلكون فقط تفكيرًا في المنتج ولكنهم يفتقرون إلى التفكير التشغيلي والتسويقي على الترويج لمنتجاتهم - وهذا في الواقع أمر بالغ الأهمية. تينا: هذه الجملة حاسمة. حتى لو كان المنتج يحمل فكرة رائعة، فإنه يحتاج إلى ترجمته إلى لغة يفهمها الجمهور وإلى احتياجاته الحقيقية. نشكر جزيل الشكر ضيفنا المتحدث على مشاركته الصادقة، ونشكر جميع من شاركوا في البث المباشر على انضمامهم إلينا.