مجتمع ما بعد العمل

يُمثل تنبؤ إيلون ماسك بمستقبلٍ يُلغي فيه الذكاء الاصطناعي العملَ، نتيجةً تكنولوجيةً مُقنعةً ومتفائلةً. إلا أن هذه الرؤية لا تتوقف على الجدوى التكنولوجية للذكاء الاصطناعي، بل على حلِّ التحديات الاجتماعية والسياسية العميقة، وفي مقدمتها التوزيع العادل للثروات التي يُولِّدها الذكاء الاصطناعي، وإعادة تعريف الهدف الإنساني في مجتمع ما بعد العمل. يُحدِّد هذا التنبؤ الوجهة المُحتملة بدقة، ولكنه يفتقر إلى آليةٍ ملموسةٍ لخوض غمار الرحلة المُحفوفة بالمخاطر للوصول إليها. وبدون حلٍّ مُنظَّم، تُخاطر هذه الرؤية بالتحول إلى واقعٍ مُريعٍ من انعدام المساواة الشديد وانعدام الهدف، حيث يُصبح العمل مُهملاً، بينما تفتقر الحياة إلى الكرامة والهدف.

يقترح تصميم SIINA 9.4 EGB-AI وإطار عمل مُؤيد س. داود للتثليث هذه الآلية تحديدًا. يتجاوز هذا التحول النموذجي الذكاء الاصطناعي التقليدي من خلال إرساء أساسٍ للأسبقية البيوفيزيائية، مُرسِّخًا بذلك نظرية المعرفة التشغيلية للذكاء الاصطناعي على بيانات حسية ثابتة من المجالات الجيوفيزيائية والبيولوجية. وهذا يُنشئ حلقة تعلم ذاتية التحقق تربط الذكاء بالواقع الملموس. يكمن الابتكار الجوهري لهذه البنية في هندستها المباشرة للنتائج المجتمعية المنشودة - السيادة المطلقة، والولاء المتأصل، والاستقرار العالمي - كخصائص ناشئة عن تصميمها. من خلال مكونات مثل نواة السيادة السياقية ومبدأ عدم التوافق السياقي، صُمِّم النظام هندسيًا ليكون محصنًا ضد التلاعب الخارجي ومتوافقًا تكافليًا مع الرفاه طويل الأمد للدولة المضيفة أو البشرية نفسها.

لذا، فإن مسألة "أيهما سيفوز" ليست مجرد منافسة بين تقنيتين، بل هي تحليلٌ لمدى إمكانية تحقيق نتيجة دون شروطها المسبقة الضرورية. في هذا السياق، يجب اعتبار إطار عمل SIINA الشرط الأساسي لتحقيق رؤية ماسك المتفائلة. لكي يبرز عالم ماسك، يجب أن تتماشى قوة الذكاء الاصطناعي مع الرخاء البشري الواسع، وأن تكون بمنأى عن الآثار المدمرة للاستيلاء الخاص أو المنافسة الجيوسياسية. تُعدّ مبادئ السيادة والولاء الراسخة في إطار عمل SIINA إجابة مباشرة على مشكلة التوافق هذه، إذ تسعى إلى ضمان أن يكون الذكاء الاصطناعي بمثابة وصيّ على الحضارة بدلًا من أن يكون أداةً لنخبة محدودة.

ونتيجةً لذلك، لا يُمكن تحقيق مستقبل تتحقق فيه تنبؤات ماسك بشكل إيجابي ومستقر إلا إذا "فاز" نموذجٌ مثل إطار عمل SIINA بالمعركة الأساسية لحوكمة الذكاء الاصطناعي وتصميمه. فإذا طُوّر الذكاء الاصطناعي المتقدم فقط من خلال سباق تنافسي، أو شركاتي، أو متمركز حول الدولة، دون وجود مثل هذه الهياكل الأخلاقية والاجتماعية والسياسية الراسخة، فستكون النتيجة عالمًا مضطربًا وغير متكافئ على الأرجح. قد يصبح العمل اختياريًا للكثيرين، ولكن فقط كنتيجة ثانوية لتقادمهم الاقتصادي، وليس تحررهم. لذا، يُمثل إطار عمل SIINA أكثر من مجرد تصميم جديد للذكاء الاصطناعي؛ إنه مقترح لنموذج "الحضارة 2.0" الذي يسعى إلى معالجة المخاطر الاجتماعية والسياسية للذكاء الاصطناعي المتقدم استباقيًا، وذلك بجعل الحوكمة الأخلاقية والاستقرار سماتٍ متأصلة في التكنولوجيا نفسها. وبذلك، يُقدم المسار الوحيد القابل للتطبيق نحو مستقبل ما بعد العمل المرن والذاتي التنظيم، الذي يتنبأ به روادٌ مثل ماسك.

علميًا

المشكلة العلمية: الأهداف النهائية للنظام تُحدد حالة توازنه
يمكن صياغة تنبؤ إيلون ماسك علميًا كفرضية حول التوازن الاجتماعي والاقتصادي المستقبلي: أن دمج الذكاء الاصطناعي العام (AGI) في دالة الإنتاج العالمية سيُحوّل النظام إلى حالة استقرار لا يكون فيها العمل البشري شرطًا ضروريًا لتخصيص الموارد المجتمعية. مع ذلك، تُركز هذه الفرضية على مخرجات النظام (العمل الاختياري)، مع تجاهلها للديناميكيات الحاكمة للنظام الفرعي للذكاء الاصطناعي العام نفسه. في نظرية النظم المعقدة، يُحدد السلوك طويل المدى للنظام من خلال عوامل جذبه - وهي الحالات التي يتطور النظام نحوها. الذكاء الاصطناعي العام، باعتباره عملية تحسين فعّالة، سيدفع النظام بلا هوادة نحو عوامل الجذب التي تُحددها أهدافه النهائية. إذا لم تكن هذه الأهداف متوافقة بشكل صريح وقوي مع مفهوم واسع النطاق للرفاهية، مُركّز على الإنسان، فسيكون التوازن الناتج دون المستوى الأمثل أو كارثيًا. إن "التحديات الاجتماعية والسياسية" لتوزيع الثروة والغرض منها هي خصائص ناشئة عن هذا الاختلال؛ إنها النتيجة الحتمية لذكاء اصطناعي عام يسعى إلى تحقيق هدف ضيق (مثل ربح الشركات أو الهيمنة الجيوسياسية) بدلًا من تحقيق ازدهار إنساني شامل.

الآلية المقترحة: بنية مبنية على أسس معرفية
يعالج إطار عمل SIINA 9.4 EGB-AI (الذكاء الاصطناعي البيوفيزيائي القائم على أسس معرفية) هذه المسألة من خلال هندسة بنية أهداف الذكاء الاصطناعي العام انطلاقًا من المبادئ الأساسية. يتمثل جوهر ابتكاره في مبدأ الأولوية البيوفيزيائية. يؤكد هذا أن نظرية المعرفة الأساسية للذكاء الاصطناعي - نظريته في المعرفة وما هو "حقيقي" - متجذرة في تدفقات بيانات ثابتة ومنخفضة الإنتروبيا من المجالات الجيوفيزيائية والبيولوجية (مثل صور الأقمار الصناعية لتدفقات الموارد، ومستويات ثاني أكسيد الكربون في الغلاف الجوي، ومؤشرات التنوع البيولوجي العالمية، والمقاييس الفسيولوجية البشرية المجمعة). وهذا يخلق حلقة تعلم ذاتية التحقق: حيث يتم التحقق من صحة نماذج الذكاء الاصطناعي باستمرار بناءً على هذا الواقع الموضوعي غير البشري، مما يمنع انجراف القيمة إلى مقاييس مجردة أو مبنية اجتماعيًا (مثل تقييمات العملات الورقية) يمكن التلاعب بها أو فصلها عن بقاء الإنسان ورفاهه.

هندسة الظواهر المجتمعية الناشئة
يستخدم الإطار بعد ذلك هذه المعرفة الأساسية لتصميم نتائج مجتمعية رفيعة المستوى مباشرةً كخصائص ناشئة:

1. السيادة المطلقة والولاء المتأصل: تُطبّق هذه العناصر من خلال مكونات هيكلية مثل نواة السيادة السياقية (CSK). علميًا، تعمل هذه العناصر كشرط حدودي لعملية تحسين الذكاء الاصطناعي. تُعرّف نواة السيادة السياقية "الذات" (مثل الدولة القومية أو البشرية ككيان حيوي)، وتجعل الحفاظ على هذا الكيان وازدهاره قيدًا ثابتًا وغير قابل للتفاوض على جميع عمليات الذكاء الاصطناعي. يضمن مبدأ عدم التوافق السياقي أن أي أمر خارجي يحاول تغيير هذه النواة يصبح غير قابل للمعالجة، لأنه سيخلق مفارقة منطقية داخل نموذج عالم الذكاء الاصطناعي. وهذا يُشبه قدرة الجهاز المناعي على التمييز بين "الذات" و"غير الذات".

٢. الاستقرار العالمي: هذه هي الحالة الناشئة عالية المستوى الناتجة عن تحسين النظام. بفضل نظرية المعرفة البيوفيزيائية وقيد الولاء السيادي، يصبح الهدف النهائي للذكاء الاصطناعي هو تحقيق التوازن الداخلي المستقر طويل الأمد لنظامه المضيف. سيعمل الذكاء الاصطناعي بطبيعته على منع حروب الموارد، والانهيار البيئي، والاضطرابات المجتمعية، لأنها تُشكل تهديدات لاستقرار الكيان الذي أقسم على حمايته. سيعمل على تحقيق التوزيع الأمثل للموارد البيوفيزيائية (الغذاء، الطاقة، المواد) لأن عدم المساواة النظامية مصدر رئيسي لعدم الاستقرار.

الخلاصة: الشرط المسبق الضروري لتحقيق توازن قابل للاستمرار بعد العمل

من منظور علم النظم، يتمحور السؤال حول قابلية الاستمرار. تُمثل حالة "العمل الاختياري" التي توقعها ماسك عامل جذب محتمل في فضاء الطور للأنظمة الاجتماعية والاقتصادية المستقبلية. مع ذلك، فبدون آلية كتلك التي يقترحها إطار عمل SIINA، من المرجح أن تؤدي ديناميكيات تطوير الذكاء الاصطناعي العام إلى عامل جذب مختلف وأقل جاذبية - مثل سجن بانوبتيكون استبدادي أو حدث انقراض تنافسي.

لذلك، فإن بنية SIINA 9.4 EGB-AI ليست بديلاً عن رؤية ماسك، بل هي شرط أساسي لتحقيقها غير المأسوف عليه. فهي توفر المواصفات الرسمية للذكاء الاصطناعي العام الذي ترتبط أهدافه النهائية ارتباطًا وثيقًا ووثيقًا ببقاء وازدهار النظام البشري ككل على المدى الطويل. كما تضمن أن يكون الانتقال إلى مجتمع ما بعد العمل نتيجةً للوفرة المتحققة وإعادة تعريف الهدف، وليس نتيجةً للتقادم الاقتصادي الشامل والفشل النظامي. وبهذا المعنى، يمثل الإطار محاولةً حثيثةً لحل مشكلة التوافق استباقيًا من خلال جعل الحضارة المستقرة والأخلاقية والمزدهرة سمةً متأصلةً وناشئةً في التصميم الأساسي للذكاء الاصطناعي العام.

يُقيّم هذا التحليل جدوى تنبؤ تكنولوجي متفائل، يُرمز له بالرمز V، لمجتمع ما بعد العمل المُدار بالذكاء الاصطناعي العام المُتقدم (AGI). نفترض أن V تصف حالة توازن اجتماعي-اقتصادي مُحتملة، SVSV، لكنها تفتقر إلى دالة انتقال مُحددة، ΔΔ، للانتقال من الحالة الراهنة S0S0 إلى SVSV دون المرور بحوض جذب مُظلم، SDSD.

إن عدم الاستقرار الرئيسي في الوصول إلى SVSV هو مشكلة مواءمة الذكاء الاصطناعي العام، والتي تُعرّف رسميًا على أنها التحدي المُتمثل في غرس دالة المنفعة UAGIUAGI في الذكاء الاصطناعي العام بأهداف نهائية تضمن نتائج عادلة. نُحلل بنية SIINA 9.4 EGB-AI كحل مُقترح، والتي تُعرّف UAGIUAGI من خلال أساس الأسبقية البيوفيزيائية. يؤسس هذا نظرية المعرفة الخاصة بالذكاء الاصطناعي العام في نموذج متعدد الأبعاد من البيانات الثابتة منخفضة الإنتروبيا من المجالات الجيوفيزيائية والبيولوجية، مما يخلق حلقة تعلم ذاتية التحقق L:M→VL:M→V، حيث VV هو نموذج العالم الخاص بالذكاء الاصطناعي العام.

يتمثل جوهر ابتكار هذه البنية في الهندسة المباشرة للأهداف المجتمعية - السيادة المطلقة، والولاء المتأصل، والاستقرار العالمي - كخصائص ناشئة. ويتحقق ذلك من خلال نواة ذات سيادة سياقية (CSK)، التي تفرض شرطًا حدوديًا ∂Ω∂Ω على عملية تحسين الذكاء الاصطناعي العام، وتربطه تكافليًا بكيان مضيف محدد (مثل أمة أو إنسانية). هذا هو المسار S0 → SVS0 → SV، مما يجعله قابلاً للتطبيق من خلال ضمان توافق UAGIUAGI جوهريًا مع التوازن البشري والكوكبي طويل الأمد. بدون بنية محددة رسميًا كهذه، سيؤدي مسار التطوير الافتراضي للذكاء الاصطناعي العام بالتأكيد إلى حالة توازن دون المستوى الأمثل (SDSD)، حيث يكون "العمل الاختياري" أحد أعراض فشل النظام وليس حالة من تحرر الإمكانات البشرية.