Pixel Societies توظّف وكلاء الذكاء الاصطناعي لاختيار الزملاء والأصدقاء والشركاء قبل اللقاء

تعمل Pixel Societies على تطوير وكلاء ذكاء اصطناعي يحاكون التفاعل الحي بين الأشخاص قبل لقائهم الفعلي. تتفاعل النسخ الرقمية للمستخدمين في سيناريوهات مصطنعة، مثل مفاوضات العمل والأحاديث غير الرسمية والخلافات، ثم تقدّم توقعًا لمدى التوافق بينهم. وتستهدف الشركة الناشئة ثلاثة أسواق: توظيف الزملاء، والبحث عن الأصدقاء، والتعارف العاطفي. لكن الاتجاه واضح: بدأ الذكاء الاصطناعي يقرّر من يدخل إلى حياتك.

معالج بواسطة الذكاء الاصطناعي من Wired؛ بتحرير Hamidun News
Pixel Societies توظّف وكلاء الذكاء الاصطناعي لاختيار الزملاء والأصدقاء والشركاء قبل اللقاء
المصدر: Wired. كولاج: Hamidun News.
استمع للمقال

تطوّر شركة Pixel Societies الناشئة تقنية تسعى إلى تغيير المنطق الذي يختار به الناس محيطهم: الزملاء والأصدقاء والشركاء العاطفيين. فبدلًا من التجربة والخطأ في العالم الواقعي، تقترح الشركة استخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي لمحاكاة التفاعل الاجتماعي بين شخصين قبل لقائهما الأول. وهذه ليست خوارزمية توافق تعتمد على استبيان، بل محاولة لنمذجة «الكيمياء» الحيّة بين البشر بأدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي.

يقوم مبدأ العمل على بنية multi-agent. ينشئ كل مستخدم نسخة رقمية منه، أي وكيل ذكاء اصطناعي مدرَّب على بيانات عن أسلوب تواصله وردود أفعاله وتفضيلاته وأنماطه السلوكية. وحين يحتاج شخصان إلى تقييم مدى توافقهما، يتفاعل وكيلاهما في سيناريوهات مصطنعة: مفاوضات عمل، وأحاديث غير رسمية، ومواقف خلافية. والنتيجة توقّع لمدى الراحة والإنتاجية اللتين سيتسم بهما الاتصال الفعلي بين هذين الشخصين تحديدًا.

يستند منطق المشروع إلى مشكلة معروفة جيدًا. تنفق الشركات موارد ضخمة على توظيف أشخاص وتأهيلهم، ثم يتبيّن أنهم لا ينسجمون مع الفريق. ويستثمر الناس وقتهم ومشاعرهم في علاقات تنهار بسبب عدم توافق اكتُشف بعد فوات الأوان. وغالبًا ما تتجاوز كلفة التوظيف الفاشل في شركة متوسطة الحجم 50% من الراتب السنوي للوظيفة، وعلى هذه النقطة بالذات يبني عرض الشركة الناشئة حجّته. وتقترح Pixel Societies نقل لحظة اكتشاف عدم التوافق من مرحلة ما بعد الواقعة إلى مرحلة ما قبل التعارف.

أما القيود التقنية فواضحة. فالوكيل لقطة من سلوك الشخص في الماضي، وليس إسقاطًا حيًّا له. يتغيّر الناس تحت تأثير ظروف وعلاقات جديدة ونمو مهني، وسيعيد وكيل مدرَّب على بيانات عمرها عامان إنتاج أنماط لم تعد قائمة. والتفاعل داخل المحاكاة أفقر حتمًا من التفاعل الحي: نبرة الصوت وتعابير الوجه والصمت العارض كلها تسقط من النموذج. والتوافق العاطفي هو الأكثر هشاشة في هذا السياق، إذ يولد غالبًا في المواضع التي عجزت الخوارزمية عن توقّعها.

والأسئلة الأخلاقية لا تقل حدّة. فمحاكاة التفاعل مع شخص حقيقي دون موافقته الصريحة مسألة خطيرة من الناحيتين القانونية والأخلاقية. لمن تعود ملكية بيانات النسخة الرقمية؟ وهل يستطيع الشخص سحب وكيله من النظام؟ وماذا يحدث إذا أخطأت الخوارزمية ونصحت بتجنّب التعرّف إلى شخص كان يمكن أن يصبح مهمًّا في حياة المستخدم؟ لا توجد حتى الآن إجابات علنية من Pixel Societies.

وعمليًا، من المرجّح أن يكون قطاع الشركات هو السوق الأولى. فتقنيات الموارد البشرية قطعت أصلًا طريقًا من الفرز عبر أنظمة ATS إلى المقابلات بالذكاء الاصطناعي وتحليل تعابير وجوه المرشحين. ومحاكاة التوافق داخل الفريق هي الخطوة المنطقية التالية: تقييم المهارات والتنبؤ أيضًا بكيفية تفاعل المرشح مع أشخاص بعينهم. وقد اعتاد سوق الشركات منذ زمن الحلول القائمة على البيانات، ولذلك تبدو هذه الخطوة تطورية لا ثورية.

توسّع وكلاء الذكاء الاصطناعي نطاق استخدامهم تدريجيًا من المهام المهنية إلى المهام الاجتماعية. وPixel Societies من أوائل الشركات الناشئة التي تحوّل ذلك إلى منتج متكامل. أما مدى دقة المحاكاة، ومدى استعداد الناس لتفويض خوارزمية باختيار محيطهم، فسؤالان مفتوحان. لكن الاتجاه واضح: ربما يكون الشخص التالي في حياتك قد اجتاز بالفعل فحصًا مسبقًا لدى وكيل ذكاء اصطناعي.

القصة
ZK
جمال حميدون — مدير المنتجات في Alpina Digital ومدير منتج AlpinaGPT. يبني منتجات الذكاء الاصطناعي منذ 2019. بدأ Hamidun News كمشروع شخصي ثم أصبح مُجمِّعًا إنتاجيًا بأكثر من 6000 قارئ.
✦ Unified AI Workspace · Nomad

Test Frontier LLMs & Autonomous Agents in One Workspace

Run Claude Opus 5.5, GPT-6, Gemini 3.1, and DeepSeek side-by-side in Nomad AI (nomadnet.ai) — unified model routing, deep research, and multimodal workflows under one subscription.

Try Nomad AI →Launch Nomad Agent
ما رأيك؟
جارٍ تحميل التعليقات…