النموذج الجديد لإنتاج المعرفة: من "الكتابة البشرية" إلى "الكتابة النظامية"

"الخبير يكتب في مكتبته" هو الصورة النموذجية للنموذج القديم: عقود من التراكم، تُستبدل بعدد قليل من الأعمال المصقولة بعناية. تكمن قيمته في الارتباط الوثيق بين الخبرة والتعبير والمسؤولية؛ ويكمن حدّه في أن تقدم البحث مقيّد بشكل تسلسلي بوقت الشخص نفسه. البحث والمقارنة والتفكير والكتابة والمراجعة كلها تتنافس على انتباه واحد. يجب فهم التغييرات التي أحدثها الذكاء الاصطناعي ضمن هذا الاستمرار التاريخي: المزيد من المهام المعرفية التي كان يجب أن يدفعها البشر خطوة بخطوة يمكن الآن تسليمها إلى أنظمة قادرة على استدعاء الأدوات وتعديل المسارات بناءً على التغذية الراجعة.

الوحدة الأساسية للكتابة النظامية هي عملية بحث قابلة للتتبع: تدخل الأسئلة، وتتجمع الأدلة، وتتنافس الفرضيات، ويحدث التحقق، وتتشكل الاستنتاجات، وتوفر الإجراءات تغذية راجعة جديدة، وتُنقح القواعد وفقاً لذلك. المقالات هي تعبير عن هذه العملية للقراء، وهي أيضاً سجلات تستدعيها الجولة التالية من البحث. يجب أن يحتوي هذا النظام على بوابات قرار. البوابات هي قواعد يمكنها إيقاف استمرار العملية: إذا كانت المصادر الرئيسية مفقودة، عُد إلى جمع الأدلة؛ إذا كان يعتمد فقط على التكهنات، خفض قوة الاستنتاج؛ إذا كان ينطوي على وعود تتجاوز التفويض، سلّمه إلى البشر للحكم؛ إذا دحضت النتائج الواقعية الحكم، حدّث القواعد واحتفظ بالإصدار القديم. عندما تكون الأدلة غير كافية، يجب أن ينتج النظام أيضاً "لا يمكن الحكم بعد".

يتحول نموذج البرمجيات أولاً: من كتابة الكود بشكل أساسي، إلى كتابة المزيد من التعليمات (prompts) والمواصفات وقواعد اتخاذ القرار. في الماضي، كان يجب تحديد العديد من الخطوات مسبقاً؛ الآن يمكن للنماذج اختيار المسارات ضمن الحدود. ويتغير نموذج التشغيل وفقاً لذلك: من بقاء البشر في الخدمة باستمرار لمعالجة كل شذوذ، إلى قيام الذكاء الاصطناعي بالتعافي ضمن النطاق المصرح به، مع قيام البشر بمراقبة عملية التشغيل بأكملها. ويتحول النموذج التنظيمي أيضاً نحو "الشركة ذات الشخص الواحد + موظفو الذكاء الاصطناعي". هنا، موظفو الذكاء الاصطناعي هم أدوار تنفيذية تحمل مهاماً وصلاحيات وذاكرة ومعايير تسليم. يمكن جعل الاسترجاع والتحليل والتحرير والمراجعة متوازية، ويحافظ الشخص المسؤول في النهاية على اتساق الأهداف وترتيب القيم.

يتغير شكل المعرفة القيمة وفقاً لذلك. عند التوجه نحو قرارات الأعمال والهندسة، غالباً ما تمتلك المعرفة القابلة للتنفيذ قيمة إعادة استخدام أكبر من المعرفة القابلة للقراءة فقط. "العملاء على استعداد للدفع مقابل الموثوقية" هو حكم قابل للقراءة. التوضيح الإضافي لأنواع العملاء التي ينطبق عليها، وكيفية قياس الموثوقية، وما هي الأدلة التي تدعمها، ومتى يتم تعديل التسعير، ومتى يتم التوقف عن الوعود، يحولها إلى معرفة يمكن أن تؤثر على الإجراء. يتحول تركيز الأصول بالتالي من كمية المستندات إلى نماذج القرار. هنا، نماذج القرار هي مجموعة من القواعد تربط بين السياق والأدلة والخيارات والعتبات والنتائج، وليست مجرد أوزان النماذج. تخبر النظام متى يتخذ أي إجراء، وتشرح أيضاً متى يتوقف عن تطبيقها.

تتركز الندرة الاقتصادية بشكل متزايد على الانتباه. أشار سايمون في عام 1971 إلى أن وفرة المعلومات تسبب ندرة الانتباه. اليوم، يدخل الذكاء الاصطناعي هذه المشكلة إلى جانب الإنتاج: يمكن للمؤسس الحصول على المزيد من المواد بتكلفة زهيدة، ولكن لا يمكنه زيادة قدرته على الحكم الجاد عليها بشكل متزامن. تخيل عمليتين: واحدة تولد عشرة تقارير يومياً، وتتطلب ثلاث ساعات من المراجعة البشرية؛ والأخرى تسلم استنتاجين فقط يومياً، وتتطلب عشرين دقيقة من المراجعة، وتدعم القرارات الرئيسية بنفس القدر. يُكافئ حجم الإنتاج الأولى، ولكن ميزانية الانتباه قد تختار الثانية. تكمن الميزة التنافسية لـ OPC في مسارات القرار الأقصر في مجالات محددة، ومقاومة داخلية أقل عند تغيير أساليب العمل.