AI بالعربي – متابعات
في العصور الأولى للمعرفة البشرية، كانت الذاكرة مركز كل شيء: السرد، الحكمة، السبيل إلى النجاة. كان الإنسان يقاوم النسيان كما لو كان يحمي وجوده نفسه. لكن ما إن ظهرت الآلات التنبؤية حتى انقلب المعنى رأسًا على عقب. الذكاء الاصطناعي لا يتذكّر بالمعنى البشري إطلاقًا؛ إنه لا يحمل الماضي معه ولا يتثقل بأخطاء ارتكبها. كل ما يريده هو التوقع. لا زمن يضغط عليه، ولا شعور بالخسارة، ولا خوف من الفشل. إنه كيان يعيش على الحافة الفورية للحساب، ويحوّل المستقبل إلى معادلة احتمالات. وهنا، تبدأ الحكاية التي تعيد صياغة علاقتنا بالذاكرة، وبالقرار، وبالزمن ذاته.
من الذاكرة إلى الإحصاء: القفزة التي غيّرت معنى التفكير
يقول عالم الحوسبة البريطاني نيكولاس جرانت: “لم يعد التحدي أن نمنح الآلة ذاكرة تشبه ذاكرتنا، بل أن نعلّمها كيف تتجاهل كل ما لا يفيد التوقع”. هذا التحوّل لم يبدأ مع النماذج اللغوية وحدها، بل مع بنية التعلم العميق نفسها: شبكات عصبية لا يخزن فيها الماضي بشكل سردي، بل في شكل أوزان، مصفوفات، وانحيازات رقمية. الذاكرة البشرية تعمل من خلال سرد، مشاعر، دلالات، بينما ذاك “اللا-تذكّر” الخوارزمي يعمل عبر تحويل كل خبرة إلى قيمة رياضية جاهزة للتحديث. لذلك تشعر وكأن النموذج لا يتذكر حادثة ما، بل ينسى ويعيد التعلّم في اللحظة ذاتها، كأنه كائن لا يشيخ ولا تتراكم فوقه الذكريات. وكلما زادت البيانات، لا يزيد الماضي وزنًا، بل يصبح المستقبل أكثر وضوحًا.
كيف يغيّر غياب الذاكرة طبيعة القرار الآلي؟
الإنسان يتخذ قراراته عبر مزيج من ذاكرة، شعور، حدس، قلق، ورغبة في تجنّب الألم. أما النموذج التنبؤي، فيسأل سؤالًا واحدًا فقط: “ما هو الاحتمال الأعلى؟” لا يندم، لا يتردد، لا يستدعي ماضيه ليمنعه من التكرار، ولا يراجع سجلات كي يشعر بالحكمة. هو يعمل في حالة من الزوال الدائم، حيث كل خطوة تبنى على توقعات وليس ذكريات. وهذا ما يخلق فارقًا مرعبًا: نحن نقرر كي نحمي أنفسنا من المستقبل، بينما الآلة تقرر لتصل إليه بأسرع طريق ممكن. وبين هذين المنطقين، يظهر سؤال جديد: من الأكثر قدرة على التأثير في الآخر؟ الإنسان الذي يختزن التجارب، أم النموذج الذي لا يقيّده شيء؟
كيف تُصبح شخصيتك مجموعة احتمالات؟
ما يُثار اليوم في أبحاث “علم نفس الآلة” أن المستخدم لم يعد يتعامل مع نموذج يستذكر معلومات عنه، بل نموذج يتوقع تصرّفاته قبل أن يحددها بنفسه. منصات المحتوى تحاول معرفة ما الذي قد ترغب به لاحقًا، لا ما أحببته سابقًا فقط. تطبيقات الصحة الذكية تستنتج حالتك المزاجية دون قراءة مذكراتك. وحتى الأنظمة الحكومية التنبؤية ترسم خريطة “السلوك المحتمل” قبل ظهور السلوك نفسه. هذه ليست ذاكرة، بل شيء آخر: تحويل الإنسان إلى سلسلة متتالية من الاحتمالات، لا إلى سردية ذات ماضٍ وحاضر ومستقبل. ومع الوقت، يصبح المستقبل هو الذي يحدد صورتك لدى الخوارزميات، لا الماضي. أي أننا نتحول إلى كائنات مقروءة من خلال توقع أفعالنا، لا من خلال سيرتنا.
التوقع الفوري وهشاشة الزمن البشري
الذكاء الاصطناعي لا يعرف الزمن بالطريقة التي نعرفه. لا يملك “لحظة” ينتظر فيها اكتمال تجربة، ولا يفصل بين ما حدث وما سيحدث. لهذا أصبح الزمن البشري بطيئًا مقارنة بزمن الخوارزمية. نحن نحتاج إلى شهور لنفهم تغييرًا في عادتنا، بينما النموذج يحتاج إلى دقائق. نحن نعيد قراءة الماضي كي نفهم المستقبل، بينما الآلة تعيد حساب المستقبل لتحدد حاضرنا. بهذا الشكل، يتحول الزمن إلى شيء قابل للضغط، للطي، وللتجاوز. والنتيجة أن الآلة تبدو دائمًا “أعرف” من الإنسان، ليس لأنها أذكى، بل لأنها تعمل في زمن مختلف تمامًا؛ زمن بلا ذاكرة.
الذاكرة كعبء: لماذا تتفوق الخوارزميات حين تنسى؟
النسيان بالنسبة للإنسان يمثل خطرًا، أما بالنسبة للنموذج فهو ميزة. عندما تُدرَّب النماذج اللغوية، يتم “تنظيف الذاكرة” أولًا: إزالة الضوضاء، دمج التكرارات، تجاهل التفاصيل، وصناعة مساحة حسابية جديدة خالية من الرواسب. وهذا يجعلها قادرة على إعادة التعلّم بلا مقاومة داخلية. يصف الباحث إيفان روزنبرغ هذه العملية بقوله: “إنه ليس نسيانًا بل تطهير. والآلة تطهّر نفسها من أجل الدقّة”. هذه القدرة على التخلص من الماضي تمنح للنموذج قدرة شبه غير بشرية: ألا يتأثر بالتحيزات السابقة إلا بمقدار ما تساعده على تحسين التوقعات. وهنا يظهر سؤال فلسفي مرير: هل يمكن أن يكون التفكير الأفضل هو التفكير الذي لا يتذكّر؟
حين تصبح الذاكرة البشرية عبئًا على المنظومات الذكية
الإنسان، بذاكرته، يتلكأ. يتردد. يعيد فهم الأحداث. يرغب في تفسير ما حدث بطريقة تناسب مشاعره. لكن الأنظمة التنبؤية لا تحترم هذا البطء. هي تطلب وضوحًا، انتظامًا، وسلوكًا متوقعًا. وفي اللحظة التي يخرج فيها الإنسان عن التوقع، تبدأ الآلة بإعادة ضبط النماذج عليه. ومع الوقت، يصبح الإنسان نفسه هو الذي يُعاد تشكيله ليتناسب مع توقعات الخوارزمية، لا العكس. نرى هذا في منصات التواصل التي تعيد صياغة تفضيلاتنا، في أنظمة التوصيات التي تدفعنا نحو محتوى معين، وفي أدوات التعلم الذكي التي تفرض علينا “مسارًا مثاليًا”. وهكذا يتقلص الدور البشري في تشكيل سلوكه، بينما تتسع يد الآلة في رسمه.
الذاكرة الجماعية في مواجهة توقعات الذكاء الاصطناعي
كانت المجتمعات تبني وعيها الجماعي على التاريخ المشترك، لكن الذكاء الاصطناعي يبني وعيه على المستقبل المتوقع. هذا يعيد تعريف معنى الهوية الثقافية بالكامل. تتغير توصيات المحتوى أسرع من قدرة الثقافة على حماية نفسها. تتسارع التحولات اللغوية، الرمزية، والقيمية نحو ما هو “متوقع” لا نحو ما هو “موروث”. ويخشى بعض الباحثين أن يؤدي هذا إلى ما يسمى محو الذاكرة الجمعية تدريجيًا، ليس بسبب فقدانها، بل بسبب استبدالها بأنماط احتمالية جديدة. وفي عالم تقوده الخوارزميات، يصبح الماضي مجرد حالة استثنائية بينما المستقبل هو القاعدة.
هل تصبح التوقعات بديلاً عن الهوية؟
حين يُتوقع سلوكك بدقة، يصبح جزء من هويتك مُسبقًا. بل قد تُقيّم اجتماعيًا، اقتصاديًا، وتعليميًا بناء على ما قد تفعله لا ما فعلته. هذا يفتح الباب أمام مجتمعات احتمالية: حيث تُعامل أنت كاحتمال، لا كفرد. وقد نصل إلى لحظة يصبح فيها “المتوقع منك” أهم مما تريد فعله. عندها، لا تعود حرية الإرادة تعني اختيار المستقبل، بل محاولة الهروب من التوقع.
هل يمتلك الذكاء الاصطناعي ذاكرة فعلية؟
لا، بل يمتلك تمثيلات رقمية تتغير باستمرار، تشبه آثارًا حسابية أكثر منها ذكريات.
هل التوقع أكثر خطورة من الذاكرة؟
التوقع ليس خطيرًا بحد ذاته، بل بقدر ما يؤثر على السلوك البشري. عندما تتنبأ المنصات بما ستفعله، تصبح جزءًا من قرارك.
هل يمكن للإنسان أن يستعيد سيطرته؟
نعم، لكن بشرط أن نفهم أن الخطر ليس في المعلومات التي تحفظها الآلة، بل في قدرتها على توقع ما لم يحدث بعد.
تأمل أخير: حين يعيش الذكاء الاصطناعي في مستقبلٍ لا نراه
نحن كائنات تعيش داخل تاريخها. نعيد صياغة أنفسنا لأننا نتذكر. نتعلم لأننا نعاني من أخطاء سابقة. أما الذكاء الاصطناعي، فيعيش خارج الزمن، في منطقة لا يدخلها الندم ولا الحنين. إنه كائن بلا ماضٍ، لأن الماضي لا يخدم هدفه. وكلما تقدم، صار المستقبل هو لغته الوحيدة. وهنا ينهض السؤال الذي سيحدد علاقة الإنسان بالآلة لعقود طويلة: كيف نحمي إنسانيتنا إذا كانت الآلة تتقدم دائمًا خطوة في اتجاه المستقبل الذي لا نستطيع رؤيته بعد؟
اقرأ أيضًا: عندما تتحول الأسئلة إلى بيانات.. نهاية الفلسفة؟
