جهاد علي

يشهد عام 2025 طفرة غير مسبوقة في تطور واستخدام الذكاء الاصطناعي، حيث أصبحت هذه التقنية ركيزة أساسية في إعادة تشكيل العديد من القطاعات الحيوية، وعلى رأسها التعليم والرعاية الصحية. ومع توسيع رقعة الاعتماد على خوارزميات التعلم الآلي والنماذج اللغوية المتقدمة مثل GPT-4 وGPT-5، بات الذكاء الاصطناعي أكثر تكيفًا مع احتياجات المستخدمين، وأكثر قدرة على تقديم حلول واقعية وفعالة لكثير من التحديات اليومية.

في مجال التعليم، تحوّل الذكاء الاصطناعي من مجرد أداة مساعدة إلى “شريك ذكي” في عملية التعلم، إذ بات يوفر منصات تعليمية تفاعلية تُخصص المناهج وفق مستوى الطالب وسرعة استيعابه. وتُستخدم خوارزميات التحليل التنبؤي لتحديد نقاط ضعف الطالب قبل وقوعها، مما يسمح للمعلم بالتدخل المبكر وتقديم دعم مخصص. كما أصبح بالإمكان توليد محتوى تعليمي آليًّا، مثل الأسئلة والاختبارات والملخصات التفاعلية، بل وحتى محاكاة الشرح بالصوت والصورة باستخدام “معلم افتراضي”.

واحدة من أبرز الابتكارات في هذا المجال هي تقنيات “الفصول الدراسية الذكية” التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي في متابعة أداء الطلاب بشكل مباشر، من خلال تحليل سلوكهم أثناء الدروس، ومستوى التفاعل، وحتى تعبيرات الوجه. وتُستخدم هذه البيانات لتعديل المحتوى الفوري وتحسين جودة التعلم بشكل شخصي. كما تتيح بعض المنصات مثل “Coursera AI Tutor” و”Khanmigo” من خان أكاديمي، مدعومة من OpenAI، تجربة تعليمية فردية للطلاب تعتمد على الدردشة التفاعلية والاقتراحات الذكية.

أما على صعيد الرعاية الصحية، فقد دخل الذكاء الاصطناعي مرحلة متقدمة من التطبيق العملي في عام 2025، سواء في تشخيص الأمراض أو إدارة المستشفيات أو دعم العمليات الجراحية. وتُستخدم حاليًا أدوات تحليل الصور الشعاعية المدعومة بـ AI للكشف عن الأورام بدقة تتجاوز قدرة الأطباء في بعض الحالات. كما تُوظف أنظمة الذكاء الاصطناعي في تحليل الأشعة السينية والمقطعية والرنين المغناطيسي، مما يقلل من فرص الخطأ ويوفر وقت التشخيص.

وتشهد العيادات والمراكز الطبية استخدامًا متزايدًا للمساعدين الرقميين، الذين يمكنهم جمع التاريخ الطبي للمريض، وترشيح احتمالات التشخيص، بل وحتى التواصل مع المرضى بعد الزيارة لتذكيرهم بالأدوية أو إجراء فحوصات لاحقة. بعض الأنظمة مثل “Google Med-PaLM” و”IBM Watson Health” تتيح اليوم إمكانيات تحليل طبي دقيقة بناءً على ملايين السجلات الصحية.

وفي مجال الجراحة، بدأت الروبوتات المدعومة بالذكاء الاصطناعي تأخذ حيزًا أكبر، حيث يمكنها تنفيذ عمليات دقيقة مثل جراحات العين أو الأعصاب، تحت إشراف الأطباء، مع تقليل هامش الخطأ إلى حدٍّ كبير. كما تُستخدم تقنيات الواقع المعزز المدعومة بالذكاء الاصطناعي في تدريب الأطباء الجدد، من خلال محاكاة العمليات الواقعية في بيئات ثلاثية الأبعاد.

ومن أبرز التحولات في 2025، الجمع بين الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء (IoT)، حيث أصبح بالإمكان متابعة الحالة الصحية للمريض لحظة بلحظة عبر أجهزة قابلة للارتداء مثل الساعات الذكية، التي ترسل بيانات مستمرة إلى الأنظمة الطبية لتحليلها والتنبيه عند ظهور أعراض غير طبيعية، مثل اضطرابات القلب أو انخفاض الأوكسجين أو ارتفاع السكر.

وبفضل هذه التكنولوجيا، لم تعد المستشفيات هي المكان الوحيد لتقديم الرعاية، بل أصبحت “الرعاية عن بعد” بدعم الذكاء الاصطناعي واقعًا متاحًا، خاصة في المناطق الريفية والمحرومة من الأطباء المتخصصين. ويمكن للمريض الآن الحصول على استشارة طبية دقيقة من منزله، تشمل التشخيص ووصف الدواء والمتابعة، وكل ذلك يتم عبر منصة ذكية، دون الحاجة إلى الانتقال.

رغم هذه القفزات، لا تخلو الصورة من التحديات. فمسائل الخصوصية وأمان البيانات الصحية والتعليمية تُعد من أبرز المخاوف، إذ تتطلب هذه الأنظمة الوصول إلى معلومات شخصية شديدة الحساسية. ولهذا تسعى الحكومات ومؤسسات التكنولوجيا الكبرى إلى تطوير لوائح وتشريعات تنظم استخدام الذكاء الاصطناعي، وتضمن عدم إساءة استخدامه.

ومن التحديات الأخرى، الحاجة إلى تدريب الكوادر البشرية على التعامل مع الذكاء الاصطناعي، سواء في المدارس أو المستشفيات. فلا يكفي توفر التكنولوجيا، بل يجب وجود بيئة بشرية مؤهلة لفهمها واستخدامها بفعالية. ولهذا أُطلقت في عدة دول برامج تعليمية لتأهيل المعلمين والأطباء على استخدام الأدوات الذكية، ضمن استراتيجية وطنية للتحول الرقمي.

وتبقى المسألة الأخلاقية حاضرة بقوة: من يُحاسب الذكاء الاصطناعي إذا أخطأ؟ من يضمن أن التوصيات الصادرة عنه في المجالات الحساسة مثل الطب أو التعليم لن تكون متحيزة أو قائمة على بيانات غير دقيقة؟ هذه الأسئلة لا تزال مفتوحة، وتحتاج إلى حوار مجتمعي شامل يضع أطرًا أخلاقية واضحة لاستخدام هذه التكنولوجيا.