نيويورك تمنع الذكاء الاصطناعي عن 600 ألف طالب، و«يو بي إس» تشترطه على من يطلب الوظيفة — والطقس صار يُتعلَّم من الأقمار مباشرة

قرّرت إدارة التعليم في مدينة نيويورك منع أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي عن الطلاب حتى نهاية الصف الثامن، أي نحو 600 ألف طالب، اعتباراً من العام الدراسي الجديد. لكن العنوان وحده يخفي ثلاثة قرارات منفصلة داخل القرار: الشاشات الفردية ممنوعة عن كل طالب حتى الصف الثالث، وروبوتات المرافقة — companion chatbots، أي التي تُبنى لتكون رفيقاً يحادث الطفل لا أداة تؤدي مهمة — ممنوعة في كل الصفوف بلا استثناء، والتوصية لطلاب المرحلة المتوسطة ألا يتجاوز وقت الشاشة 45 دقيقة في اليوم.

وفي بند لافت: المعلّم يبقى له أن يستعمل هذه الأدوات في تحضير الدرس، ويُمنع من استعمالها في تصحيح أعمال الطلاب. أي أن الإدارة فرّقت بين أداة تساعد البالغ على الإعداد وأداة تصدر حكماً على طفل. العمدة زهران ممداني أيّد القرار، ولجنة مكلّفة ستقدّم تقرير سياسة بحلول أبريل 2027 يُبنى عليه ما بعده. ومع ذلك لم يرضَ الجميع: جماعات أولياء أمور مثل Parents for AI Caution ترى المنع غير كافٍ وتطالب بوقف كامل لمدة سنتين، وحجتها ما تسمّيه «الاستسلام المعرفي» — أن يعتاد الطالب أن يفكّر البرنامج نيابة عنه قبل أن تنضج عنده أداة التفكير أصلاً.

بنك UBS السويسري سيشترط اعتباراً من 2027 مهارات في الذكاء الاصطناعي على المتقدّمين لبرامج الخريجين والتدريب في قطاع Global Banking and Markets، ثم على الوظائف الجديدة التي تُعلن بعدها. الشرط ليس شهادة تُرفق بالطلب، بل سؤال في المقابلة: كيف استعملت هذه الأدوات لتحسين نتيجة عمل أو لاختصار وقته؟ البنك حرص على أن يقول إن هذه المهارات تكمّل القدرات الأكاديمية والاجتماعية ولا تحلّ محلّها.

الخلفية أهم من الخبر. العمل الروتيني الذي كان يُسنَد تقليدياً إلى المحلّل المبتدئ — التحليل المالي الأولي، جمع الأبحاث، تجهيز عروض العملاء — هو بالضبط ما تجري أتمتته الآن، وUBS نفسه يختبر «أفاتار» محلّلين في عروض العملاء. البنك ليس وحده: سانتاندير الإسباني يبحث بدوره عن مستخدمين متقدّمين لهذه الأدوات في بعض برامجه التدريبية. ومحلّلو مورجان ستانلي يقدّرون أن أكثر من 200 ألف وظيفة مصرفية في أوروبا قد تختفي خلال خمس سنوات. التقدير تقدير لا نبوءة، لكن اتجاهه واضح: الدرجة التي كانت تفتح الباب لم تعد وحدها تفتحه.

أعلنت جوجل وDeepMind نموذج WeatherNext 3 الذي يتعلّم التنبؤ من بيانات الأقمار الثابتة الحيّة بدلاً من الاعتماد على مخرجات أنظمة التنبؤ العددية التقليدية المتأخرة. الفرق العملي عن الجيل السابق ثلاثة أرقام: التنبؤ يُولَّد كل ساعة بدلاً من كل ست ساعات، ودقة الشبكة للحرارة والرطوبة صارت 5 كيلومترات بدل 25، أي أدقّ خمس مرات مكانياً، مع 10 كيلومترات لمتغيرات السطح و25 لعناصر مثل الرياح.

أما الدقة فتحسّنٌ يصل إلى 50 بالمئة في تنبؤات الأمطار لليوم التالي، وحتى 60 بالمئة مقارنةً بـIMERG و30 بالمئة مقارنةً بـMRMS في المدى المتوسط عالمياً، وتفوّقٍ بنحو 10 بالمئة على محطات قياس المطر في المديات القصيرة. النموذج يعمل الآن فعلاً داخل بحث جوجل وخرائطها وتطبيق Gemini وEarth Engine وواجهة Weather API، ويُخرج كذلك بيانات تهمّ الطاقة المتجددة مثل سرعة الرياح على ارتفاع 100 متر والإشعاع الشمسي. وجوجل نفسها تضيف تحفّظاً يستحق الاحترام: للتحذيرات الرسمية والطقس المتطرّف، المرجع هو هيئات الأرصاد الوطنية لا النموذج.

نشرت شركة Insilico Medicine تحليلاً لعيّنات دم جُمعت خلال تجربة سابقة لدواء rentosertib شارك فيها 42 مريضاً. الدواء لم يُصمَّم أصلاً لمقاومة الشيخوخة، بل لعلاج التليّف الرئوي مجهول السبب، وهو مرض تتندّب فيه أنسجة الرئة. لكن ستة نماذج مستقلة لما يُعرف بـ«ساعات العمر البيولوجي» أشارت إلى تراجع في العمر المقدَّر: الأثر الأقوى كان بين 3 و4 سنوات عند الأسبوع الرابع، وأحد النماذج أعطى ما يصل إلى 6 سنوات.

وهنا تبدأ التحفّظات، وهي في التقرير نفسه لا في تعليقنا عليه. العيّنة 42 مريضاً فقط، وهذا عدد لا يُبنى عليه حكم. وتغيّر أنماط البروتينات لا يعني أن المرضى «شبّوا» فعلاً بأي معنى ملموس. والنتيجة قد تخصّ مرضى التليّف الرئوي وحدهم لا الأصحاء. ثم تفصيلة تكشف هشاشة الصورة: الجرعة التي أعطت أفضل أثر في مؤشرات الشيخوخة (30 ملجم مرتين يومياً) ليست الجرعة التي أعطت أفضل أثر في وظائف الرئة (60 ملجم مرة واحدة). الدواء الآن في المرحلة الثالثة من التجارب، وهي المرحلة التي تُحسم فيها هذه الأسئلة، ولم تُحسم بعد.