Urban Analytica at SAIL

Sharing a reflective article from Elio Ishak, one of our volunteers at Urban Analytica at SAIL. Read more below!

الوقت الذي يتم توفيره بفضل سرعة استجابة أنظمة الذكاء الاصطناعي يُستهلك في تقييم النتائج والتأكد من دقتها، ما يعني أن العمل لا يختفي بل يعود في شكل تدقيق إضافي. بذلك تصبح السرعة أقل دلالة على الإنتاجية مما تبدو عليه، إذ إن ما يظهر كتحسن في الأداء يتحول إلى مراجعة مستمرة وتصحيح متكرر، خاصة عندما تبقى موثوقية النتائج غير مضمونة.

ورغم الانتشار الواسع للذكاء الاصطناعي، فإن هذا التسارع لا ينعكس بالضرورة على تحسين الإنتاجية. فالعمل يتحرك بشكل أسرع، لكن الجودة والموثوقية تظلان موضع شك، خصوصًا مع غياب التعلم الحقيقي من الأخطاء أو التحسن مع الاستخدام، ما يؤدي إلى تكرار نفس المشكلات بدل تجاوزها.

في هذا السياق، تتحول السرعة إلى عامل مضلل قد يخفي مشاكل أعمق في طريقة العمل بدل حلّها، خاصة في بيئات تعاني من ضعف في التنظيم أو غياب وضوح المسؤوليات. ومع ارتفاع تكلفة الأخطاء، تصبح الحاجة إلى التحقق المستمر عبئًا إضافيًا بدل أن تكون ميزة.

لذلك، لا يمكن اختزال الإنتاجية في عامل الوقت فقط، بل ترتبط بجودة النتائج، وقدرة الأنظمة على التعلم، وإمكانية الاعتماد عليها على المدى الطويل. من دون ذلك، لا يتحسن العمل، بل يتسارع فقط.

يكتب ضيفنا إليو إسحاق المزيد عن الموضوع عبر هذا الرابط: https://sites.aub.edu.lb/sailforchange/ai-rethinking-productivity/?et_fb=1&PageSpeed=off

تتناول هذه المقالة البرمجة بوصفها ممارسة لغوية وثقافية غير محايدة، تكشف عن انحيازات تاريخية واجتماعية متجذّرة في تصميم لغات البرمجة نفسها. فمن خلال تجربة شخصية لطالبة درست بالفرنسية واضطرت إلى تعلّم المنطق البرمجي عبر وسيط لغوي إنجليزي، تُظهر الكاتبة كيف تتحوّل اللغة إلى عائق خفي يضاعف الجهد ويُقصي غير الناطقين بالإنجليزية. وتستند المقالة إلى أبحاث حديثة تشير إلى أن لغات البرمجة تعكس تصورات ذكورية وغربية لما يُعد «كودًا جادًا»، حيث تُفضَّل الصرامة والتجريد والسيطرة التقنية على الوضوح وسهولة الفهم. كما تناقش المقالة كيف يُهمَّش هذا الخيار المتعمّد لصالح لغات أقرب إلى الإنسان، مثل بايثون، رغم ارتباطه بإمكانية الوصول والاستدامة المعرفية. وفي المقابل، تُبرز مبادرات معاصرة لإعادة تخيّل البرمجة كلغة جامعة ومتعدّدة اللغات، إلى جانب استحضار إسهامات رائدات في تاريخ الحوسبة جرى تهميشهن في السرديات السائدة. وتخلص المقالة إلى أن إدخال التعاطف، والوضوح، والاعتراف بالتنوّع اللغوي والثقافي في تصميم البرمجيات لا يُضعف التقنية، بل يعيد تعريف التميّز البرمجي بوصفه قدرة على خدمة البشر جميعًا، لا فئة واحدة فقط.

أُنتج هذا المقال بالشراكة مع Urban Analytica at SAIL ، و L’Orient Today
لقراءة المزيد، اضغط الرابط:
https://today.lorientlejour.com/article/1487435/code-with-care-how-can-feminist-principles-reshape-programming-languages.html

منذ اللحظة التي تعلّمت فيها الآلات كيف تتعلّم من التجربة، تغيّر مسار الذكاء الاصطناعي جذريًا. فبفضل «التعلّم التعزيزي»، لم تعد الأنظمة الذكية تكتفي بالحسابات الجافة أو القواعد المسبقة، بل باتت تكتسب حدسًا خاصًا بها عبر التجربة والخطأ، تمامًا كما يفعل البشر. هذا التحوّل تجلّى بوضوح في انتصار «ألفاغو» التاريخي عام 2016، حين هزم أحد أعظم لاعبي لعبة «غو» بحركة بدت مستحيلة، لكنها كانت ثمرة تعلّم ذاتي عميق وخبرة متراكمة. ومن ساحات الألعاب الاستراتيجية إلى ميادين أكثر تعقيدًا مثل إدارة الاقتصادات، يواصل الذكاء الاصطناعي تحدّي المسلّمات وابتكار أدوات جديدة لفهم العالم واتخاذ القرار.

ويأتي هذا المقال كأول جزء من سلسلة تُنشر على L’Orient Today، وتُنتَج بالشراكة معUrban Analytica at SAIL .
للاطلاع على المزيد، يمكنكم قراءة المقال الكامل بقلم هاشم عوض عبر الرابط المرفق: https://today.lorientlejour.com/article/1485758/from-zeros-and-ones-to-board-game-champion-how-ai-learned-to-strategize.html

تكشف البيانات أن اعتماد الذكاء الاصطناعي التوليدي في المؤسسات لا يزال محدودًا: 97٪ من الرؤساء التنفيذيين يخططون لاستخدامه، لكن 2٪ فقط يعتبرون مؤسساتهم جاهزة فعليًا

رغم الحماس الإعلامي وضجيج التسويق حول “ثورة الذكاء الاصطناعي”، ما تزال أغلب الشركات عاجزة عن تحويل هذا الحماس إلى قيمة ملموسة؛ 95٪ من مبادرات الذكاء التوليدي لم تُترجم إلى زيادة في الإيرادات أو الكفاءة

الاستخدامات الأكثر تأثيرًا تظل تلك المدمجة في صميم العمليات الأساسية للشركات، في حين تبقى التطبيقات “السطحية” أو “العرضية” مجرد واجهة تسويقية

المقال يعيد طرح السؤال: هل نحن بالفعل نبني مستقبلًا قائمًا على الذكاء الاصطناعي، أم نشارك في
بناء “صداه”؟

يُنشر هذا المقال بالتزامن في موقع "المدن" وUrban Analytica at SAIL، يكتب نافع سعد المزيد عن الموضوع عبر هذا الرابط: https://www.almodon.com/society/2025/11/29/فقاعة-الذكاء-الاصطناعي-هل-نبني-المستقبل-أم-نبني-صداه

تخيّل أنك تفتح هاتفك لتختار وجبتك، فتجد خيارات تظهر وكأن شخصًا يعرف جسدك ونمط حياتك بدقة. كل وجبة مقترحة تراعي مستويات الحديد، نمط نومك، وحتى تأثير الميكروبيوم في أمعائك. هنا تبدأ الأسئلة: هل هذه توصيات بشرية مدروسة، أم ذكاء اصطناعي يحلل بياناتك ليقترح لك الأفضل؟

هذا ليس مجرد ترف رقمي، بل انعكاس لثورة أعمق في التغذية: بيانات صحية دقيقة، خوارزميات متقدمة، ونماذج لغوية كبيرة تتفاعل مع احتياجاتك الفردية. الدراسات أظهرت أن البرامج المدعومة بالذكاء الاصطناعي تزيد من تنوع الميكروبيوم، تحسن صحة القلب، وتدعم العادات الغذائية الصحية.

لكن هذا المستقبل المثير يطرح أسئلة ضرورية:
⚠️ هل يمكن للذكاء الاصطناعي أن يفهم جسد الإنسان كما يفهمه هو نفسه؟
⚠️ وهل الدقة التقنية كافية إن غاب الحسّ الإنساني في اتخاذ القرار؟

بين الوعد بالخوارزميات والخطر في “الهلوسات الواثقة”، يبقى التحدي في تحقيق توازنٍ عادل بين الذكاء الآلي والحكمة البشرية.

📖يكتب ضيفنا عبد الرحمن الصلوي المزيد عن هذا الموضوع عبر الرابط التالي: https://sites.aub.edu.lb/sailforchange/ai-nutrition-ar/