JOSHUA STEIER AND RUSHIL BAKHSHI

قادنا المسير الدؤوب للتكنولوجيا إلى أعتاب ثورة جديدة أخرى: المختبرات الذاتية القيادة (SDLs). تخيل مختبرًا صاخبًا بالنشاط ولكنه خالٍ من الوجود البشري. تعمل الآلات والخوارزميات بلا كلل، وتدفع حدود الاستكشاف العلمي. مزيج مغر من الآلات المتقدمة والذكاء الاصطناعي، تعد SDLs بإعادة تشكيل فهمنا للبحث. ولكن، كما هو الحال مع جميع الابتكارات الرائدة، فإن SDLs تجلب مجموعتها الخاصة من الأسئلة المثيرة والتحديات المحتملة.

في جوهر SDLs عنصران متشابكان. أولاً، هناك الأجهزة الحديثة، حيث تم تصميم كل قطعة من أجل الدقة. هذه الآلات هي التي تضمن دقة لا تشوبها شائبة في مهام مثل تحضير العينات وجمع البيانات وحتى الملاحظات المجهرية. في الوقت نفسه، لدينا الذكاء الاصطناعي (AI)، المايسترو الرقمي الذي يأخذ هذه البيانات ويحللها ويحدد بعد ذلك أفضل مسار للتجارب اللاحقة.

يَعِد هذا الثنائي بدورات بحث دائمة، مما يوفر مستوى من الاتساق قد تجد المختبرات التي يقودها الإنسان أنه من المستحيل تقريبًا مطابقته. لا يتعلق الأمر فقط بزيادة الإنتاجية، بل يتعلق بإعادة تصور نموذج البحث بشكل أساسي. لا تقتصر عجائب SDLs على السيناريوهات الافتراضية أو التنبؤات المستقبلية. إنهم يصنعون بالفعل موجات.

استفاد اتحاد تسريع جامعة تورنتو من منحة تاريخية بقيمة 200 مليون دولار من صندوق تميز أبحاث كندا أولاً، ومؤخرًا من قوة SDLs لتطوير عقار محتمل للسرطان في غضون 30 يومًا فقط، وهي عملية تستغرق عادةً سنوات، إن لم يكن عقودًا. في مجال الكيمياء، عرضت فرق مثل هذا الانسجام بين الروبوتات والتعلم الآلي للتنقل في التفاعلات الكيميائية المعقدة. وفي الوقت نفسه، في علم المواد فتح فريق آخر إمكانيات جديدة في تحسين مواد الأفلام الرقيقة. هذه لمحات من عالم يلتقي فيه الإبداع البشري بدقة الآلة، ويولد الاكتشافات بوتيرة غير مسبوقة.

ومع ذلك، مع القوة العظمى تأتي مسؤولية عظمى. ويجلب صعود SDLs عددًا لا يحصى من التحديات. أحد أهم الأمور هو لغز الاستنساخ. تخيل مختبرين من SDLs، يعملان على بعد آلاف الأميال في ظل ظروف مختلفة. إذا شرعوا في مسارات بحث متطابقة، فهل يمكننا أن نتوقع بثقة أنهم سيخرجون بنتائج متطابقة؟ يتطلب السعي لتحقيق الاتساق عبر SDLs العالمية تدابير صارمة لمراقبة الجودة، وربَّما معيار معترف به دوليًا للمختبرات المستقلة.

بالإضافة إلى ذلك، يجب أن نأخذ في الاعتبار العامل البشري. فقد نشأت العديد من الاكتشافات الشهيرة في التاريخ ليس فقط من خلال البحث المنهجي، ولكن أيضًا من خلال الحدس البشري والملاحظات العرضية وحتى الصدفة. هل يمكن للآلات تكرار تلك العبقرية البشرية والقدرة على الاكتشافات البديهية التي تغذي فضول الإنسان، أم أنها بطبيعتها الثنائية قد تفوت عليها الاكتشافات العرضية التي غالبًا ما أعادت تشكيل عالمنا؟

لا تنتهي قدرات SDL بالتجارب – تمتد براعتها إلى البحث الذاتي في قواعد البيانات العلمية الضخمة، واستيعاب سنوات من البحث البشري في لحظات. وعلى الرغم من كفاءته، فإن هذا النهج ليس خاليًا من المخاطر.

يمكن أن تكون للخوارزميات، بغض النظر عن تطورها، انحيازات. إذ يمكن لمجموعة بيانات منحرفة أو إغفال غير مقصود أن يقود SDL إلى مسار خاطئ، مما قد يؤدي إلى استنتاجات مضللة وإهدار الموارد. بالإضافة إلى ذلك، فإن التحيزات في عملية التعلم الآلي، مثل التحيزات الزمنية التي تفضل النشر الأحدث، أو تحيزات إمكانية الوصول التي تفضل المجلات ذات الوصول المقيد، لا تؤدي إلا إلى تفاقم هذه التحيزات الخوارزمية.

إضافة إلى ذلك، بينما نتبنى SDLs وقدراتها المتطورة باستمرار، يجب أن نواجه استفسارًا مزعجًا: هل نحن مستعدون حقًا لفهم والتحقق من الأفكار والابتكارات العميقة التي تقدمها؟ يؤدي دمج المفاهيم المعقدة، مثل “التوائم الرقمية” مع SDLs، إلى تفاقم هذه المعضلة، مما يقودنا إلى أخلاقيات غير مستكشفة.

آثار SDLs واسعة ومتنوعة. فإلى جانب مجالات البحث الخالص، هناك أبعاد اجتماعية واقتصادية وسياسية يجب مراعاتها. كيف ننظم مثل هذه التكنولوجيا؟ ما هي الضمانات التي نضعها لمنع سوء الاستخدام، خاصة في المجالات الحرجة مثل تطوير الأسلحة البيولوجية؟ وكيف يمكننا ضمان عدم وضوح الخط الفاصل بين التطبيقات الصناعية التي يحركها الربح والمساعي الأكاديمية النبيلة؟

في جوهرها، تدخلنا SDLs في عالم جديد مليء بالوعود الهائلة، ولكن أيضًا يطغى عليه تحديات كبيرة. إنه مجال تتلاقى فيه الخبرة البشرية وكفاءة الآلة، مما يساعد على الارتقاء بمعرفتنا الجماعية. وتقع على عاتقنا مسؤولية التنقل في هذه الرحلة بحكمة، وتحقيق التوازن بين مقاييس الابتكار والأخلاق، وضمان ألا تعرض سعينا لتحقيق التقدم قيمنا الأساسية للخطر.

المصدر: The hill