إذا كنت قد قرأت أخبارًا عن الذكاء الاصطناعي في الأشهر الأخيرة، فربما تكون قد صادفت مجموعة من الاختصارات التي تبدو جميعها متشابهة: LLM، RAG، وكلاء الذكاء الاصطناعي، الذكاء الاصطناعي الوكيل... يبدو الأمر وكأنه لغز يصعب نطقه، ومن الطبيعي أن تشعر ببعض الحيرة.
والخبر السار هو أنك لست بحاجة لأن تكون عالم حاسوب لتفهم هذا. هذه المصطلحات ليست أنماطًا مختلفة متنافسة: إنها طبقات تُضاف إلى بعضها البعضوكل طبقة تحل مشكلة مختلفة. إذا فهمت ما تقدمه كل طبقة، ستفهم بشكل أفضل أيها قد يكون مفيدًا لعملك، والأهم من ذلك، أين تكمن المخاطر.
يهدف هذا المنشور إلى أن يكون دليلاً أساسياً لأي شخص في الإدارة العامة يرغب في مواكبة التطورات، دون الحاجة إلى معرفة تقنية مسبقة.
الطبقة الأولى: ماجستير القانون: أساس كل شيء
إلس LLM (من الإنجليزية) نماذج لغوية كبيرةتُعدّ نماذج اللغة الضخمة (أي النماذج اللغوية الكبيرة) المحرك الأساسي لأدوات مثل ChatGPT وClaude وGemini. وهي أنظمة مُدرّبة على كميات هائلة من النصوص، وقد تعلّمت القيام بأمور محددة للغاية. توليد لغة متماسكة.
ما الذي يجيدونه؟ الكتابة، والتلخيص، والترجمة، وشرح المفاهيم، وتقديم الأفكار، وإعادة صياغة النص لجعله أكثر وضوحًا... في عملهم اليومي، يمكنهم مساعدتك في صياغة تعميم، أو تلخيص استنتاجات تقرير طويل، أو تكييف نص تقني إلى لغة بسيطة.
لكن هناك حدًا مهمًا يجب مراعاته: لا يعرف الحاصل على درجة الماجستير في القانون بياناتكهو لا يعلم ما تنص عليه اللوائح الداخلية لقسمك، ولا ما هي الإجراءات المحددة لمؤسستك، ولا ما تم الاتفاق عليه في اللجنة الأخيرة. كل ما يعرفه هو ما تعلمه خلال التدريب، وقد يكون ذلك قديماً أو عاماً جداً.
لذلك فإن برامج إدارة التعلم مفيدة للمهام العامة، ولكنها في حد ذاتها لا تحل المشكلات المحددة للإدارة.
الطبقة الثانية. RAG: إضافة المعرفة
هذا هو المكان الذي... RAG (التوليد المعزز بالاسترجاعأو التوليد المعزز عن طريق الاستعادة). الاسم تقني للغاية، لكن الفكرة بسيطة: قم بربط برنامج الماجستير في القانون بمستنداتك وبياناتك حتى أتمكن من الرد بناءً على معلومات حقيقية من مؤسستكم.
تخيل مساعدًا يقوم، قبل الإجابة على استفسار حول الإعانات، بالبحث عن الأسس التنظيمية المنشورة في دليل الحكومة الإلكترونية، والمعايير الداخلية لقسمك، والأسئلة الشائعة على الموقع الإلكتروني. هذا، باختصار، ما يفعله نظام RAG: فهو يسترجع المعلومات ذات الصلة ويستخدمها لبناء رد مدعوم بالأدلة.
هنا تبدأ العديد من الإدارات في إدراك القيمة الحقيقية. إليكم بعض الأمثلة من القطاع العام حيث يكون نهج الألوان والدرجات منطقيًا:
مساعد داخلي يجيب على أسئلة الموظفين حول الإجراءات الإدارية، استناداً إلى الأدلة الداخلية.
أداة استشارية للمواطنين تستجيب للإجراءات البلدية باستخدام الوثائق الرسمية الموجودة على الموقع الإلكتروني.
تقديم الدعم للفنيين الذين يتعين عليهم حل القضايا من خلال الرجوع إلى اللوائح والسوابق القضائية.
لكن هناك شرط أساسي: جودة المعلومات المصدرية هي كل شيءإذا كانت المستندات غير منظمة، أو مكررة، أو تحتوي على نسخ متناقضة، أو ذات بنية فوضوية، فستكون الإجابات مربكة بنفس القدر. القاعدة في هذا العالم واضحة: القمامة تدخل، والقمامة تخرجإذا تم إدخال بيانات "غير صالحة"، فستظهر إجابات "غير صالحة".
لذلك، قبل الاستثمار في نظام RAG، يجدر طرح سؤال أكثر أساسية: هل معلوماتنا منظمة بشكل كافٍ لكي تتمكن الآلة من قراءتها بشكل جيد؟ إذا كانت الإجابة لا، فربما تكون الخطوة الأولى ليست الذكاء الاصطناعي، بل ترتيب الوثائق.
الطبقة الثالثة: وكلاء الذكاء الاصطناعي: الانتقال من التفكير إلى التنفيذ
حتى الآن، يساعدنا الذكاء الاصطناعي على الفهم والكتابة. لكن وكلاء ديا بل إنهم يذهبون إلى أبعد من ذلك: الفعليستخدمون الأدوات لأداء المهام: يمكنهم إنشاء مستند، أو إرسال بريد إلكتروني، أو تحديث سجل، أو مقارنة قاعدتي بيانات، أو اتباع سلسلة من الخطوات المحددة مسبقًا.
التغيير جوهري. حتى الآن، كان الذكاء الاصطناعي يساعدك على التفكير؛ أما الآن فهو يساعدك على العمل.
لنفكر في تطبيق ذلك على الإدارة. يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي أن:
استلام الطلب، والتحقق من اكتمال المستندات المرفقة، وإذا لم تكن كذلك، يتم إنشاء طلب تعديل.
ابحث في قاعدة البيانات لمعرفة ما إذا كان لدى مقدم الطلب ملفات مفتوحة بالفعل وقم بإرفاقها بالملف الجديد.
قم بإعداد الإشعار، واملأه بالبيانات ذات الصلة، واتركه جاهزًا ليقوم شخص ما بمراجعته وتوقيعه.
تُتيح هذه القفزة إمكانيات هائلة للكفاءة، لكنها تُغير أيضًا طبيعة المخاطر. فعندما تقترح الأداة نصًا فقط، يبقى الخطأ في مسودة يراجعها شخص آخر. أما عندما تقترح الأداة نصًا فقط، يبقى الخطأ في المسودة التي يراجعها شخص آخر. فعل، يمكن أن يكون للخطأ عواقب حقيقية: طلب يتم إرساله إلى الشخص الخطأ، وتحديث البيانات بشكل غير صحيح، وإجراء يتم البدء فيه بدون أساس.
لذلك، في هذه الطبقة، لم يعد السؤال الرئيسي هو ما إذا كانت الأداة تستجيب بشكل جيد، بل ما إذا كانت يمكن التصرف بأمانوهذا يعني تحديد ما يمكن للوكيل فعله وما لا يمكنه فعله، ومتى يجب عليه التوقف وطلب التحقق البشري، وكيف يتم تتبع كل إجراء.
الطبقة الرابعة: الذكاء الاصطناعي الوكيل: عدة وكلاء يقومون بالتنسيق
إذا كان الوكيل يمثل قفزة بالفعل، فإن الذكاء الاصطناعي الوكيل هو ما يلي: عدة عملاء يعملون معاً ضمن نفس سير العمل، لكل منهم دور محدد.
في مثل هذا السيناريو، يمكننا أن نوظف وكيلاً يكتشف حادثة في الخدمة، وآخر يتحقق من البيانات ذات الصلة، وثالثاً يُبلغ الفريق المسؤول، ورابعاً يُعدّ رداً أولياً للشخص المتضرر. كل هذا يتم بطريقة منسقة، وبشكل مستقل إلى حد كبير.
يبدو الأمر مثيراً للإعجاب، وهو كذلك بالفعل. ولكنه أيضاً أكثر تعقيدًا بكثيركل عملية تسليم بين الموظفين تُعدّ نقطةً محتملةً لحدوث أخطاء. وكلما زادت الاستقلالية، ازدادت صعوبة تتبع ما حدث بالضبط، ومن اتخذ أي قرار، ولماذا.
وهنا يبرز سؤال لا يقل أهمية في المجال العام: من المسؤول؟ متى يتخذ نظام مكون من عدة جهات قرارًا يؤثر على شخص ما؟ لأنه في الإدارة، على عكس القطاع الخاص، لا يكفي أن يعمل النظام في معظم الأوقات: بل من الضروري أن يكون قادرًا على شرح وتبرير ومراجعة كل قرار يؤثر على المواطن إذا لزم الأمر.
اسأل نفسك السؤال الصحيح قبل المضي قدماً.
عندما تتلقى عرضًا أو عرضًا توضيحيًا لأداة ذكاء اصطناعي، بدلاً من النظر إلى ما إذا كانت تعمل بشكل عام، انتبه إلى السؤال الذي يجب الإجابة عليه وفقًا للطبقة:
LLM - هل تجيد الكتابة بما فيه الكفاية؟ هل النص الذي ينتجه واضح ومفيد ومنظم بشكل جيد؟
RAG - هل وجدت ما تحتاجه؟ هل تعرف كيف تجد المعلومات الصحيحة في مستنداتنا؟
وسيط عقاري - هل يعمل بشكل صحيح؟ هل يبقى أداء المهمة ضمن الحدود المتوقعة؟
الذكاء الاصطناعي الوكيل - هل يمكننا كمنظمة أن نستجيب لهذا الأمر؟ هل نعرف ما يفعله كل وكيل، وفي أي وقت، ومن يتحمل المسؤولية إذا حدث خطأ ما؟
هذا السؤال الأخير هو الأهم الذي يجب أن تضعه في اعتبارك عند اتخاذ قرار بشأن المضي قدمًا في أي مبادرة. ففي اليوم الذي يشكو فيه أحد المواطنين من قرار أثر عليه، سيُطلب من أحدهم توضيح ما حدث، ومن اتخذ القرار، وما هي المعايير التي استند إليها. إذا كانت الإجابة "النظام"، فنحن أمام مشكلة.
النصيحة العملية: ابدأ بالمشكلة، وليس بالتكنولوجيا
إذا كان عليك أن تستخلص فكرة واحدة فقط من هذا المنشور، فلتكن هذه الفكرة: لا تبدأ بسؤال نفسك عن نوع الذكاء الاصطناعي الذي تريد استخدامه، بل ابدأ بالمشكلة التي تريد حلها..
كثيراً ما يدور الحديث في الاتجاه المعاكس: "نريد أن نفعل شيئاً ما باستخدام الذكاء الاصطناعي القائم على الوكلاء". والسؤال الصحيح هو: "هل لدينا وظيفة محددة حيث يهدر الناس الوقت، أو تحدث أخطاء متكررة، أو ينتظر المواطنون لفترة طويلة، وهل يمكن للتكنولوجيا أن تساعدنا في تحسين ذلك؟"
من هنا، اختر أبسط نمط يحل المشكلةأحيانًا يكفي وجود خبير قانوني للمساعدة في صياغة المراسلات. وأحيانًا أخرى، قد يكون من الضروري وجود نظام تقييم شامل (RAG) لكي يفهم النظام لوائحك. وفي بعض الأحيان، نعم، قد يكون الاستعانة بوكيل أمرًا مجديًا. لكن التعقيد لا يُبرر إلا إذا كان يُضيف قيمة حقيقية.
