من يملك المعرفة داخل أدواتك؟
هناك سؤال أكرره على الناس، وجوابه يزعجهم دائمًا.
من يملك القواعد داخل البرمجيات التي تعتمد عليها مؤسستك؟
لا أسأل من يدفع ثمن البرمجيات. ولا من يديرها. أسأل من يملك المنطق، وطريقة اتخاذ القرار، والمعرفة المشفّرة التي تحدد كيف يتصرف النظام؟
الجواب في الغالب: لا أحد في مؤسستك. المورّد يملكها. المنصة تملكها. المطوّر الذي غادر قبل ثلاث سنوات هو من كتبها، وهي الآن تعيش في قاعدة شيفرة لا يفهمها أحد فهمًا كاملًا. المعرفة التي تدير عملك موجودة داخل صندوق أسود تستأجره.
أمضيت مسيرتي في بناء هذه الصناديق السوداء. أكثر من عقدين في برمجيات المؤسسات والمنصات الوطنية والأنظمة التي يستخدمها ملايين الناس كل يوم. وما يقلقني ليلًا ليس هل تعمل الشيفرة. بل ما يحدث للمعرفة بعد أن تدخل فيها.
دعني أحكِ لك قصة.
عملت على منصة حكومية كبيرة في السعودية. كان النظام يدير عمليات وطنية حساسة. القواعد معقدة، والحالات الاستثنائية لا تنتهي، والخبرة المطلوبة لبنائه جاءت من أناس أمضوا حياتهم المهنية في فهم كيف تعمل العملية في الواقع. جهات تنظيمية ومفتشون وإداريون، أناس كانت معرفتهم أساس النظام كله.
شفّرنا تلك المعرفة في برمجيات. وأحسنّا ذلك. عمل النظام. لكن إليك ما حدث: ما إن دخلت المعرفة في الشيفرة حتى صارت ملكًا للشيفرة. خبراء المجال الذين قدّموا فهمهم لم يستطيعوا قراءة التنفيذ. ولم يستطيعوا التحقق من أن القواعد ما زالت صحيحة. ولم يستطيعوا تعديل المنطق عند تغيّر الأنظمة دون المرور بفريق تطوير. لقد تُرجمت معرفتهم إلى لغة لا يتكلمونها.
يحدث هذا في كل قطاع. منطق فرز المرضى في مستشفى يعيش في نظام سجلات طبية لا تستطيع الممرضات فحصه. وقواعد التسجيل في مدرسة تعيش في منصة لا يستطيع الإداريون تعديلها. وأولويات التوزيع في بنك طعام تعيش في قاعدة بيانات لا يصل إليها المتطوعون الذين يفهمون مجتمعهم. أصحاب أعمق معرفة بكيف ينبغي أن تعمل الأشياء هم أقل الناس تحكّمًا في كيف تعمل فعلًا.
الآن ضاعف هذا بالذكاء الاصطناعي.
النماذج اللغوية الكبيرة تُدرَّب على كميات هائلة من المعرفة البشرية. تستطيع أن تولّد سياسات، وتكتب إجراءات، وتصمم مسارات عمل، وتقدّم توصيات. وهي مبهرة. وهي أيضًا مركزية بعمق. حين يشفّر نموذج ذكاء اصطناعي المعرفة فإنه يشفّر المتوسطات. يشفّر الحالة العامة. لا يشفّر الواقع الخاص بمجتمعك ومؤسستك وسياقك. ولا يستطيع، لأنه دُرّب على بيانات الجميع وعلى فهم لا أحد.
والنتيجة عالم تُسطَّح فيه الخبرة المحلية. عالم يُستبدل فيه من أمضى عشرين عامًا في فهم كيف يعمل توزيع المياه في منطقته بنظام دُرّب على كيف يعمل توزيع المياه في كل مكان. عالم تُصقل فيه الفروق الدقيقة والاستثناءات والحكم البشري، وهي ما يجعل الأنظمة تخدم الناس فعلًا، حتى تصير متوسطًا إحصائيًا.
أجد هذا مخيفًا حقًا. لا لأن الذكاء الاصطناعي سيئ، بل لأننا نبني أقوى أنظمة المعرفة في تاريخ البشرية دون أن نسأل لمن تعمل.
سؤال من يملك المعرفة ليس نظريًا. إنه يحدد من يملك السلطة. حين تملك شركة القواعد التي تحكم عملياتك، يصير لها نفوذ عليك. وحين تملك منصة المنطق الذي يخدم مجتمعك، تستطيع تغييره دون موافقتك. وحين يمتص نموذج ذكاء اصطناعي خبرتك في أوزانه، تصير خبرتك له يستثمرها، ولك أن تستأجرها.
فماذا نفعل؟
أظن أن الجواب له عدة أجزاء، وليس فيها جزء بسيط.
أولًا، نحتاج إلى أن تُعبَّر المعرفة بصيغ يستطيع البشر قراءتها، لا الآلات وحدها. الشيفرة دقيقة لكنها معتمة على غير المطوّرين. واللغة الطبيعية مقروءة لكنها أكثر غموضًا من أن تفهمها الآلات. والفجوة بين الاثنتين هي موضع العمل الحقيقي. لغات المواصفات الصورية، وأنظمة القواعد المنظمة، والمنطق التصريحي، كلها أفكار قديمة تستحق اهتمامًا جديدًا. لو كُتبت القواعد التي تحكم مؤسستك بصيغة يستطيع خبير السياسات قراءتها وتستطيع الآلة تنفيذها، لبقيت المعرفة مرئية حتى مع تغيّر البرمجيات.
ثانيًا، نحتاج إلى قابلية النقل. اليوم، الانتقال من منصة برمجيات إلى أخرى يعني فقدان المعرفة المؤسسية المدمجة في النظام القديم. المنطق، والتخصيصات، والحالات الاستثنائية التي أمضيت سنوات في تشفيرها، كلها محبوسة في صيغة مملوكة. ينبغي أن تكون المعرفة قابلة للتصدير. إذا غادرت منصة، فيجب أن يغادر معك فهمك لكيفية عمل مؤسستك.
ثالثًا، نحتاج إلى إعادة التفكير في دور الذكاء الاصطناعي في العمل المعرفي. النموذج الحالي هو الاستخراج: يمتص الذكاء الاصطناعي الخبرة البشرية في بيانات تدريبه ثم يعيدها إلينا خدمةً. النموذج الأفضل هو التعزيز: يساعد الذكاء الاصطناعي البشر على التعبير عمّا يعرفونه أصلًا بصيغ منظمة وقابلة للنقل والتحقق. الفرق هو من يحتفظ بالملكية. في نموذج الاستخراج تحتفظ بها المنصة. وفي نموذج التعزيز يحتفظ بها المجتمع.
رابعًا، الحوكمة مهمة. البرمجيات مفتوحة المصدر تساعد، لكنها لا تكفي إذا بقي المنطق غير مقروء لأصحاب المصلحة غير التقنيين. نماذج الملكية التعاونية، وصناديق ائتمان البيانات المجتمعية، والبنية الرقمية العامة، كلها هياكل حوكمة تستطيع أن تُبقي المعرفة مساءلة أمام الناس الذين تؤثر فيهم.
لا شيء من هذا سهل. الاقتصاد يدفع بقوة في الاتجاه المعاكس. المنصات المركزية أكثر ربحًا من الأدوات التي يملكها المجتمع. الصناديق السوداء أرخص بناءً من الأنظمة الشفافة. والارتباط بمورّد واحد ميزة لا عيب، إن كنت أنت المورّد.
لكن كلفة المسار الحالي حقيقية. مجتمعات لا تفهم الأنظمة التي تعتمد عليها. ومؤسسات لا تستطيع تكييف أدواتها حين يتغير الواقع. وخبراء امتُصّت معرفتهم في منصات لم تعد بحاجة إليهم. وعالم تواصل فيه الفجوة الاتساع بين من يتحكمون في الشيفرة ومن يعيشون تحتها.
هناك بديل. أنظمة تبقى فيها المعرفة مقروءة. تملك فيها المجتمعات الوقائع والقواعد والأحداث التي تحدد كيف تعمل. ويساعد فيها الذكاء الاصطناعي على ترجمة الفهم البشري إلى منطق نظام مشترك بدل أن يستبدل الفهم البشري بمتوسطات إحصائية.
حيث يبقى الناس جزءًا من الأنظمة التي تشكّل حياتهم.
هذه ليست مشكلة تقنية فحسب. إنها مشكلة حقوق إنسان.
Osamah Alghanmi هو أحد مؤسسي «المدار»، استوديو برمجيات مقره ليوبليانا في سلوفينيا. أمضى أكثر من عقدين في بناء أنظمة المؤسسات، ومنها منصات على المستوى الوطني في السعودية. يكتب عن المعرفة والسلطة وسؤال من يتحكم فيما تعرفه الآلات.