دراسة: الذكاء الاصطناعي أفضل من البشر في توزيع الثروة

دراسة: الذكاء الاصطناعي أفضل من البشر في توزيع الثروة

AI بالعربي – متابعات

توصلت دراسة جديدة إلى أن الذكاء الاصطناعي “يمكن أن يبتكر طرقا لتوزيع الثروة بشكل أفضل من أنظمة صممها بشر”.

وأظهرت نتائج الدراسة المنشورة في موقع “سينس أليرت”، والتي توصل إليها باحثون في شركة “ديب مايند” DeepMind للذكاء الاصطناعي ومقرها المملكة المتحدة، أن أنظمة التعلم الآلي “جيدة في حل مشاكل الفيزياء والبيولوجيا المعقدة، وقد تساعد أيضا في تحقيق أهداف اجتماعية، والوصول إلى مجتمع عادل ومزدهر”.

وفي مقابل ذلك، يشير الباحثون إلى أن “هذه ليست مهمة سهلة”. ويقولون إن “بناء آلة يمكنها تقديم نتائج مفيدة يريدها البشر بالفعل هو أمر معقد، بسبب حقيقة أن الناس غالبا ما يختلفون حول أفضل طريقة لحل القضايا، وخاصة الاجتماعية والاقتصادية والسياسية”.

ويوضح الباحثون في ورقة بحثية جديدة، بقيادة رافائيل كوستر، المؤلف الأول وعالم الأبحاث في ديب مايند، أن “إحدى العقبات الرئيسية أمام تحقيق التوافق بين البشر والآلة، هي تعدد وجهات النظر بالمجتمع البشري، بما لا يتوافق مع تفضيلات الذكاء الاصطناعي”.

وتشير الدراسة إلى أنه “على سبيل المثال، غالبا ما يكون علماء السياسة والاقتصاد على خلاف حول الآليات التي ستجعل مجتمعاتنا تعمل بشكل أكثر عدالة أو كفاءة”.

وللمساعدة في “سد الفجوة” بين البشر والآلة، طور الباحثون “نظاما لتوزيع الثروة، يحتوي على تفاعلات أشخاص (حقيقية وافتراضية)، وتم تضمين بيانات التفاعلات في النظام، للمساعدة في توجيه الذكاء الاصطناعي نحو النتائج المفضلة للإنسان أو (الأكثر عدلا افتراضيا بشكل عام)”، وهو ما “يمكن الذكاء الاصطناعي من تحقيق نتائج مذهلة”.

وشارك في هذه  التجارب آلاف الأشخاص، وكانت عبارة عن “تمرين استثماري، ويسمى لعبة السلع العامة، حيث يتلقى اللاعبون مبالغ متفاوتة من المال، ويمكنهم المساهمة بأموالهم في صندوق عام، ثم الحصول على عائد من الصندوق يتوافق مع مستوى استثمارهم”.

وتمت إعادة توزيع الثروة على اللاعبين عبر “نماذج مختلفة من المساواة”، وأظهرت التجارب أن نظام دفع الأموال في اللعبة كان أفضل من “معايير إعادة التوزيع التقليدية”.

ويوضح الباحثون: “اكتشف الذكاء الاصطناعي آلية تصحح عدم التوازن الأولي للثروة، وتفرض عقوبات على الأشخاص الذين يحصلون على شيء دون جهد أو تكلفة (مثل شخص غير نقابي ويتمتع بمزايا نقابية)”.

ويلفت الباحثون إلى أنه يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي للمساعدة في إعداد السياسة العامة والأحكام القانونية ومكافحة عدم المساواة أو “التحيزات” في المجتمع، بالإضافة إلى ذلك فإن الدراسة تعتبر “أداة يمكن أن تساعد البشر على تصميم حلول أفضل”.

Related Posts

الفرق بين Supervised Learning و Unsupervised Learning

AIبالعربي – متابعات الفرق بين Supervised Learning وUnsupervised Learning أن الأول يعتمد على بيانات مُعلَّمة مسبقًا لتدريب النموذج، بينما الثاني يعمل على بيانات غير مُعلَّمة لاكتشاف الأنماط دون توجيه مباشر.…

الفرق بين Supervised Learning و Unsupervised Learning

AIبالعربي – متابعات الفرق بين Supervised Learning وUnsupervised Learning أن الأول يعتمد على بيانات مُعلَّمة مسبقًا لتدريب النموذج على التنبؤ، بينما الثاني يحلل بيانات غير مُعلَّمة لاكتشاف الأنماط والعلاقات المخفية.…

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

مقالات

الذكاء الاصطناعي يشكل اقتصاداتنا.. ما النتائج؟

  • نوفمبر 29, 2025
  • 327 views
الذكاء الاصطناعي يشكل اقتصاداتنا.. ما النتائج؟

الذكاء الاصطناعي يؤجج حرب التضليل الإعلامي

  • نوفمبر 22, 2025
  • 353 views
الذكاء الاصطناعي يؤجج حرب التضليل الإعلامي

الذكاء الاصطناعي أَضحى بالفعل ذكيًا

  • نوفمبر 10, 2025
  • 468 views
الذكاء الاصطناعي أَضحى بالفعل ذكيًا

في زمن التنظيمات: هل تستطيع السعودية أن تكتب قواعد لعبة الذكاء الاصطناعي؟

  • نوفمبر 8, 2025
  • 516 views
في زمن التنظيمات: هل تستطيع السعودية أن تكتب قواعد لعبة الذكاء الاصطناعي؟

“تنانين الذكاء الاصطناعي” في الصين وغزو العالم

  • أكتوبر 30, 2025
  • 507 views
“تنانين الذكاء الاصطناعي” في الصين وغزو العالم

الذكاء الاصطناعي في الحياة المعاصرة.. ثورة علمية بين الأمل والمخاطر

  • أكتوبر 12, 2025
  • 618 views
الذكاء الاصطناعي في الحياة المعاصرة.. ثورة علمية بين الأمل والمخاطر