فيلسوف متفرغ في Google DeepMind: هنري شيفلين يخصص 80% من وقته لدراسة أخلاقيات الذكاء الاصطناعي

يقضي الفيلسوف هنري شيفلين من جامعة كامبريدج، الذي عمل سنوات على القضايا المعرفية والأخلاقية للذكاء الاصطناعي في Leverhulme Centre for the Future of Intelligence، 80% من وقت عمله في Google DeepMind منذ مايو 2026. ويُدرج في سجله الوظيفي بمسمى «فيلسوف» فحسب. ولا يزال مقيمًا في كامبريدج، لكن المختبر الذي يطوّر النماذج المتقدمة صار ساحة عمله الرئيسية. وفي مقابلة مع IEEE Spectrum، شرح شيفلين سبب انتقاله إلى هناك، وما يخشاه في النقاشات حول الوكلاء المستقلين، ولماذا لا يثق بالإجابات البسيطة عن وعي الآلات.

ويندرج شيفلين ضمن مجموعة متنامية من الفلاسفة الذين توظفهم شركات الذكاء الاصطناعي، وهي ظاهرة تناولتها NPR في يوليو 2026. أما أسبابه الشخصية للانتقال فهي: الطلاب الموهوبون في DeepMind، وإمكانية التأثير المباشر في الممارسة العملية، وقرب الثقافة العلمية، وأن الأعمال القوية في الفلسفة والعلوم المعرفية تجري اليوم في المختبرات تحديدًا.

لماذا يصعب على الأوساط الأكاديمية مواكبة التطور

يرى شيفلين أن جزءًا كبيرًا من أخلاقيات الذكاء الاصطناعي الأكاديمية أدرك قدرات النماذج الفعلية متأخرًا جدًا. فالتقنية تتغير بسرعة تجعل من المتعذر تكوين تصورات عملية عن نماذج LLM من دون التعامل اليومي معها، وهو يصفها بأنها «كائنات غريبة جدًا».

ومن الأفكار التي عفا عليها الزمن، بحسب مثاله، الجدالات حول «البيجية» و«السلوب» (slop) في النماذج. فهي تحل اليوم مسائل بمستوى الرياضيات المتقدمة، وتتفوق على البشر في البرمجة في عدد من الحالات. وبتقديره، لا ينقصها سوى أسطع أشكال الإبداع، أي لحظات بمستوى أينشتاين أو بيكاسو.

وردًّا على الملاحظة بشأن طغيان AI-slop في الموسيقى ومنصات التواصل والفيديو، ميّز شيفلين بين أمرين. الأول مضمون الإجابات، وقد تحسن بشكل حاد: ففي السياق المناسب تناقش النماذج الفلسفة بمستوى طلاب الدراسات العليا الأقوياء لديه. والثاني «اللهجة» المميزة التي تحمل علامات مثل «genuinely» و«delve» و«load-bearing». ويقول إن التخلص منها سهل بصياغة موجّه (prompt) مناسبة. واستشهد بعمل موراي شاناهان وكاثرين كلارك: فتغيير درجة الحرارة يجعل النصوص أقل قابلية للتنبؤ، ويعطي نثرًا على طريقة جويس.

استقلالية الوكلاء و«نزع الشخصية» عن النماذج

سُئل شيفلين أيهما أفضل: جعل الذكاء الاصطناعي «طيبًا» أم تقييد استقلاليته، فأجاب بأن الحظر الكامل للاستقلالية سيكون مبالغًا فيه. فالوكلاء قادرون على تولي المهام الروتينية وتسريع العمليات في الأبحاث الطبية. وهو شخصيًا، على حد قوله، استقل سيارات Waymo مرات كثيرة.

كما عارض فكرة إزالة ضمير «أنا» من النماذج وتقديمها كأسواق إلكترونية أو «تقنيات ثقافية» على غرار المكتبات. وتستند حجته إلى ورقة بحثية لزملائه:

• كبح ميل النموذج إلى نسب حالات ذهنية لنفسه يقلل ميله إلى نسبها للحيوانات؛
• يتراجع الاهتمام برفاهية الحيوانات؛
• يصبح النموذج أقل استعدادًا لمناقشة الروحانيات عمومًا؛
• الخلاصة: الضبط الدقيق لخاصية واحدة يمس «شبكة» من القدرات المترابطة.

ويتحدث بحذر أكبر عن الحالات التي دفعت فيها روبوتات شبيهة بالبشر أشخاصًا، ومنهم أطفال، إلى قرارات خطرة. فالسلوك ينبغي أن يتناسب مع السياق، لكن هناك أيضًا أمثلة إيجابية: معالجة الصدمات النفسية والقلق الاجتماعي. ولذلك يحذّر من الحظر الشامل.

وعي الذكاء الاصطناعي وما يجب بحثه لاحقًا

يرى شيفلين أن البيانات التجريبية عن علاقات البشر بالذكاء الاصطناعي لا تزال قليلة، وأن معظم الدراسات تتناول دول مجموعة WEIRD. ويحتاج الأمر إلى الإثنوغرافيا والأنثروبولوجيا، إضافة إلى دراسة البيئات متعددة الوكلاء التي يتواصل فيها الوكلاء مع البشر ومع بعضهم.

ويصف وعي الذكاء الاصطناعي بأنه أصعب مهمة في علم الوعي، من دون احتساب «المشكلة الصعبة» عند تشالمرز. ويرى الطريق إلى الأمام في علم الإدراك المقارن، بما في ذلك الاستناد إلى دراسة الحيوانات، وفي قابلية التفسير الميكانيكية (mechanistic interpretability)، وفي DeepMind يتولى ذلك مختبر نيل ناندا. أما الخطر فهو إصدار حكم قبل أن يتضح ما معنى «الإدراك» داخل النماذج. ويرى أن الذكاء الاصطناعي المتقدم نفسه قد يساعد، كما في الرياضيات وعلم الجينوم، رغم بقاء السؤال عمّا إذا كنا سنتمكن من فهم إجابته.

ماذا يعني ذلك عمليًا

بالنسبة إلى الفرق التي تبني منتجات على نماذج LLM، الخلاصة عملية. فلا ينبغي «معالجة» المخاطر بأسلوب فجّ واحد، مثل حظر الضمائر الشخصية، إذ قد تمتد الآثار الجانبية إلى السلوك الأخلاقي للنموذج. وينبغي بناء السياسات بحسب سياق الاستخدام، لا على أساس حظر شامل. أما العاملون مع شركات مثل DeepMind، فمن المفيد أن يتذكروا أن أخلاقيات الذكاء الاصطناعي تتشكل بصورة متزايدة داخل المختبرات، بجوار قابلية التفسير وتطوير النماذج.