7 دقیقه
دمیس هسابیس، مدیرعامل شرکت پژوهشی هوش مصنوعی گوگل، دیپمایند، (راست) و نخست‌وزیر یونان کیریاکوس میتسوتاکیس در جریان رویدادی در اودئون هِرودِس آتیکس در آتن، یونان، جمعه 12 سپتامبر 2025 درباره آینده هوش مصنوعی، اخلاق و دموکراسی گفت‌وگو کردند. (عکس AP/تاناسیِس استاوراکیس)
بررسی کلی: یک گفت‌وگوی تعیین‌کننده درباره هوش مصنوعی در پای آکروپولیس
در نشستی پرمخاطب که در اودئون تاریخی هِرودِس آتیکس زیر سایه آکروپولیس برگزار شد، دمیس هسابیس — مدیرعامل دیپمایند و برنده جایزه نوبل 2024 — تشریح کرد که هوش مصنوعی چگونه کار، آموزش و سیاستگذاری عمومی را دگرگون خواهد کرد. همراه با نخست‌وزیر یونان، هسابیس هشدار داد که پیشرفت سریع هوش مصنوعی پیشبینی بلندمدت را دشوار می‌کند و تأکید داشت که مهم‌ترین مهارت برای نسل‌های آینده توانایی «یادگیری نحوهٔ یاد گرفتن» است. این رویداد، پژوهشهای هوش مصنوعی، مسائل اخلاقی و تأثیرات اجتماعی را در مرکز توجه قرار داد و در عین حال از نمادی تاریخی بهره برد.
چرا مهارتهای متا و یادگیری مادامالعمر اهمیت دارند
هاسابیس تأکید کرد که از آنجا که هوش مصنوعی و اتوماسیون با سرعت و شتاب فراوان در حال پیشرفت هستند — در برخی حوزه‌ها حتی هفته به هفته تغییر میکنند — افراد و سازمان‌ها باید از آموزش مهارتهای ایستا عبور کنند و به پرورش مهارتهای متا بپردازند. این مهارتها شامل استراتژی‌های یادگیری تطبیقی، تفکر انتقادی و ظرفیت جذب و به‌کارگیری سریع دانش نو در حوزههای مختلف است.
پیام اصلی برای دانشجویان و حرفه‌ای‌ها
به جای تمرکز صرف بر شایستگی‌های شغلی خاص، آموزگاران و کارفرمایان باید در اولویت برنامههای درسی و آموزش‌هایی قرار دهند که به یادگیرندگان یاد می‌دهد چگونه به‌صورت مؤثر یاد بگیرند، چگونه خروجی‌های تولیدشده توسط هوش مصنوعی را ارزیابی کنند و چگونه با سیستم‌های هوشمند همکاری کنند. هسابیس پیشبینی می‌کند یادگیری مداوم در محل کار به استانداردی پایه برای اغلب مشاغل تبدیل خواهد شد.
هوش مصنوعی عمومی: جدول زمانی و پیامدها
هاسابیس به احتمال ظهور هوش مصنوعی عمومی (AGI) — سیستم‌هایی که طیف توانایی‌های انسانی را در حل مسائل نزدیک یا معادل میکنند — طی دهه آینده اشاره کرد. او AGI را به‌عنوان عاملی بالقوه برای افزایش چشمگیر بهرهوری و «فراوانی رادیکال» توصیف کرد، در حالی که از ریسکهای فنی، اخلاقی و حکمرانی چشم‌پوشی نکرد.
مقایسهٔ هوش مصنوعی عمومی با هوش مصنوعی محدود
سیستم‌های هوش مصنوعی محدود که در حال حاضر رایج‌اند، در انجام وظایف مشخص مانند تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی و پیشبینی ساختار پروتئین عملکرد برجسته‌ای دارند. در مقابل، AGI توانایی حل مسائل گسترده همراه با استدلال انعطافپذیر را ترکیب خواهد کرد. این تمایز بر نقشهٔ راه محصولات، استراتژی‌های سرمایه‌گذاری و رویکردهای مقرراتی در بازار هوش مصنوعی تأثیر می‌گذارد.
دستاوردهای دیپمایند و ویژگی‌های محصول
سخنان هسابیس بر دستاوردهای بیش از یک دهه پژوهشی دیپمایند تکیه داشت. از جملهٔ برجسته‌ترین موارد، پیشبینی ساختار پروتئین مبتنی بر هوش مصنوعی است که با جایزه نوبل شیمی 2024 مورد تقدیر قرار گرفت و نشان‌دهنده توان عملی یادگیری ماشین پیشرفته در پزشکی و کشف دارو است.
ویژگی‌های کلیدی سامانه‌های هوش مصنوعی دیپمایند
- مدل‌های پیشبینی علمی با دقت بالا (مثلاً پیشبینی تاخوردگی پروتئین).
- پلتفرم‌های یادگیری تقویتی برای وظایف تصمیم‌گیری.
- مدل‌های یکپارچه چندرسانه‌ای که بینایی، زبان و استدلال را ترکیب میکنند.
- ابزارهای پژوهشی برای شبیه‌سازی، برنامه‌ریزی و آزمایش.
این قابلیت‌ها به ویژگی‌هایی در محصولات تبدیل می‌شود که برای صنعت ارزشمندند: چرخه‌های کوتاه‌تر تحقیق و توسعه، تولید خودکار فرضیه و ابزارهایی برای تقویت تصمیم‌گیری کارشناسان در حوزههای پیچیده مانند سلامت و مدل‌سازی اقلیمی.
موارد کاربرد: از کشف دارو تا خدمات دولتی
هاسابیس و میتسوتاکیس موارد کاربردی عینی را بررسی کردند که در آن‌ها هوش مصنوعی میتواند ارزش عمومی ایجاد کند. در حوزه سلامت، پیش‌بینی‌های تاخوردگی پروتئین شناسایی اهداف دارویی را سرعت می‌بخشد و زمان لازم برای ورود درمان‌ها به بازار را کاهش می‌دهد. در بخش دولتی، هوش مصنوعی میتواند خدمات عمومی را ساده‌سازی، تعاملات شهروندی را شخصی‌سازی و مدل‌سازی سیاست‌ها را بهبود دهد.
کاربردهای عملی دیگر
- آموزش: سیستم‌های تدریس هوشمند که خود را با مهارتهای متای یادگیرنده تطبیق میدهند.
- سازمان‌ها: خودکارسازی گردش‌کارهای تکراری، مدیریت دانش و پشتیبانی تصمیم‌گیری.
- زیرساخت: شبکه‌های انرژی بهینه و نگهداری پیش‌بینی‌شونده با استفاده از یادگیری ماشین.
- پژوهش: شبیه‌سازی در مقیاس بزرگ و کشف علمی هدایت‌شده توسط مدل‌های مولد.
مزایا و مقایسهٔ رقابتی
سامانه‌های پیشرفتهٔ هوش مصنوعی مزایای واضحی ارائه میدهند: افزایش کارایی، مقیاس‌پذیری و توانایی کشف الگوهایی فراتر از درک انسانی. وقتی مدل تحقیق‌محور دیپمایند را با دیگر بازیگران صنعت مقایسه می‌کنیم، چند متمایزکننده برجسته می‌شوند:
- خط لولهٔ تحقیق عمیق: دیپمایند روی علم بنیادی تأکید دارد و مدل‌هایی با پشتوانهٔ نظری و تجربی قوی تولید می‌کند.
- عمق دامنه: موفقیت در مسائل علمی پیچیده مانند تاخوردگی پروتئین را نشان داده است.
- یکپارچگی با اکوسیستم گوگل: دسترسی به منابع محاسباتی و کانال‌های محصول به مقیاس‌بخشی پژوهش‌ها به ابزارهای قابل استقرار کمک می‌کند.
با این حال، آزمایشگاه‌های دیگر (آکادمیک و تجاری) نیز نوآوری‌های سریعی ارائه میدهند؛ رقابت و همکاری هر دو شکل‌دهندهٔ چشم‌انداز بازار هوش مصنوعی خواهند بود.
اهمیت بازار و نگرانیهای سیاستگذاری
نخست‌وزیر میتسوتاکیس مسائل سیاستی را مطرح کرد: گرچه هوش مصنوعی میتواند منافع گسترده‌ای خلق کند، تمرکز ثروت در میان چند شرکت بزرگ فناوری خطر تشدید نابرابری جهانی را به همراه دارد. او هشدار داد که اگر شهروندان منافع ملموس و شخصی از انقلاب هوش مصنوعی نبینند، اعتماد عمومی میتواند فرسایش یابد و ناآرامی‌های اجتماعی پدید آید.
اولویت‌های مقرراتی و اجتماعی
برای بهینه‌سازی اهمیت بازار و پذیرش اجتماعی، دولت‌ها و صنعت باید چارچوبهای حکمرانی شفاف، برنامههای دسترسی عادلانه و ابتکارات بازآموزی نیروی کار را دنبال کنند. مشارکت‌های بخش عمومی و خصوصی می‌توانند پذیرش مسئولانهٔ هوش مصنوعی را در بخش‌هایی مانند سلامت، آموزش و مدیریت عمومی تسریع کنند.
نتایج قابل اجرا برای رهبران فناوری و سیاست‌گذاران
- ابتکارات یادگیری مادامالعمر را اولویت‌بندی کنید و مهارتهای متا را در آموزش و آموزش‌های شرکتی وارد کنید.
- در پژوهشهای مبتنی بر علم سرمایه‌گذاری کنید که توازن بین سخت‌گیری علمی و مسیرهای تولید محصول را حفظ کند.
- سیاست‌هایی طراحی کنید که توزیع گستردهٔ منافع هوش مصنوعی را تضمین کند و خطرهای تمرکز را کاهش دهد.
- همکاری باز میان آزمایشگاه‌ها، استارتاپ‌ها و دولت‌ها را تشویق کنید تا سامانه‌های هوش مصنوعی قابل اعتماد و هم‌تعامل ایجاد شود.
نتیجه‌گیری: آماده‌سازی برای دهه‌ای از تغییر
این رویداد در آتن لحظهٔ حساسی را برجسته کرد: با پیشرفت هوش مصنوعی، جامعه باید از طریق تحول مهارتی، حاکمیت اخلاقی و استراتژی‌های اقتصادی شمول‌گرا خود را وفق دهد. دستاوردهای علمی دیپمایند، همراه با استقرار عملی هوش مصنوعی در بخش‌های عمومی و خصوصی، به آینده‌ای اشاره دارند که در آن یادگیری تطبیقی و نوآوری مسئولانه تعیین‌کنندهٔ گروه‌هایی خواهند بود که بیشترین بهره را از موج بعدی تحول دیجیتال می‌برند.
برای فناوران، سیاست‌گذاران و رهبران کسب‌وکار، تکلیف روشن است: سامانه‌ها و نهادهایی بسازید که یادگیری پیوسته را تقویت کنند، ارزش را عادلانه توزیع نمایند و توسعهٔ هوش مصنوعی را به سمت منفعت عمومی هدایت کنند.
منبع: usnews
نظرات