دراسة علمية: المناطق الأقل تعليماً تسبق الجميع في استخدام الذكاء الاصطناعي
تاريخ النشر: 11th, March 2025 GMT
كشفت دراسة حديثة أجرتها جامعة ستانفورد أن الذكاء الاصطناعي بدأ يغزو المناطق الأقل تعليمًا في أمريكا بوتيرة أسرع من المتوقع، حيث أظهرت البيانات أن 19.9% من تلك المناطق تستخدم الذكاء الاصطناعي في الكتابة، مقارنة بنسبة أقل في المناطق ذات التعليم العالي.
الدراسة توضح تأثير نماذج الذكاء الاصطناعي، مثل «تشات جي بي تي»، على نحو ربع الاتصالات المهنية، مع انتشار ملحوظ لهذه التكنولوجيا في الأوساط التي تقل فيها مستويات التحصيل الأكاديمي.
الدراسة التي أُجريت في جامعة ستانفورد اكتشفت أن المناطق الأقل تعليماً في الولايات المتحدة تتبنى أدوات الكتابة بالذكاء الاصطناعي، مثل ChatGPT، بمعدل أسرع من المناطق ذات التعليم العالي. الباحثون قاموا بتحليل أكثر من 300 مليون نص، تضمنت شكاوى المستهلكين والبيانات الصحفية وإعلانات الوظائف.
نتائج الدراسة أظهرت أن حوالي 19.9% من المناطق الأقل تعليماً تستخدم أدوات الذكاء الاصطناعي في الكتابة، مقارنة بـ 17.4% في المناطق ذات التعليم الأعلى. هذه النتيجة غير تقليدية لأن التكنولوجيا الجديدة عادة ما يتبناها الأشخاص الأكثر تعليماً أولاً، لكن في حالة الذكاء الاصطناعي، يبدو أنه يعادل الفرص، مما يسمح للفئات الأقل تعليماً بالكتابة بشكل احترافي.
الباحثون أيضاً أشاروا إلى أن تأثير الذكاء الاصطناعي قد يكون أكبر من الأرقام المعلنة، خاصة مع تطور التقنيات التي تحاكي أساليب الكتابة البشرية.
الباحثون قاموا بتحليل 300 مليون عينة نصية شملت شكاوى المستهلكين، إعلانات الوظائف، والبيانات الصحفية. الهدف كان استكشاف مدى استخدام أدوات مثل «تشات جي بي تي» وغيرها من نماذج الذكاء الاصطناعي الضخمة. المفاجأة كانت في انتشار استخدام الذكاء الاصطناعي بالمناطق الأقل تعليماً بمعدل أعلى من المناطق الأكثر تعليماً، بنسبة 19.9% مقارنة بـ 17.4%.
المتوقع عادة هو أن الفئات الأكثر تعليماً تكون الأسرع في تبني التقنيات الجديدة، ولكن في هذه الحالة، النتائج جاءت عكس التوقعات. الخبراء يعتقدون أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يكون أداة مهمة لتقليص الفجوة بين الفئات التعليمية المختلفة، حيث يمكنه مساعدة الأفراد على تحسين أسلوبهم في الكتابة وتقديم شكاويهم ورسائلهم الرسمية بطريقة أكثر احترافية.
رغم أن قياس استخدام الذكاء الاصطناعي بدقة قد يكون صعباً، فإن الباحثين أكدوا أن تأثير هذه الأدوات يتجاوز الأرقام الحالية، خاصة مع تطور تقنيات الكتابة الذكية. مع هذه التطورات، يُتوقع أن يصبح الذكاء الاصطناعي أداة أساسية في الكتابة، سواء في الأوساط المهنية أو في الحياة اليومية.
المصري اليوم
إنضم لقناة النيلين على واتسابالمصدر: موقع النيلين
كلمات دلالية: الذکاء الاصطناعی فی الکتابة
إقرأ أيضاً:
الذكاء الاصطناعي يقدّر بفاعلية جرعة العلاج الكيميائي لسرطان القولون
طوّر فريق بحث أسترالي خوارزمية ذكاء اصطناعي تستخدم الأشعة المقطعية والخصائص المميزة لكل شخص لتحديد جرعة العلاج الكيميائي بدقة لمرضى سرطان القولون والمستقيم.
وتسمّى الخوارزمية PredicTx، وقد شارك في تطويرها أطباء وأكاديميون من مستشفيات فيكتوريا، وجامعة ملبورن ومعهد WEHI، بالإضافة إلى شركاء في القطاع الصحي الأسترالي.
والهدف هو ضمان حصول معظم المرضى على الجرعة الصحيحة من العلاج الكيميائي، واستمرارهم في تلقي العلاج الكيميائي الكافي والكامل، وفق “مديكال إكسبريس”.
ويُعد العلاج الكيميائي حيوياً لجميع أنواع السرطان. وهو عملية تستخدم أدوية مصممة لقتل أو إتلاف أو إبطاء انتشار الخلايا السرطانية، ومنعها من النمو والانقسام.
جرعات غير صحيحة
لكن طريقة تحديد جرعات العلاج الكيميائي لا تزال بدائية للغاية.
فحوالي 60% من المرضى يُعطون جرعات غير صحيحة – إما زيادة أو نقصان. وقد يؤدي هذا التحديد غير المقصود للجرعات إلى ردود فعل مؤلمة وصعبة، ما يدفع بعض الأشخاص إلى التوقف عن علاج السرطان مبكراً جداً.
وتهدف خوارزمية الذكاء الاصطناعي الجديدة إلى تحديد جرعات العلاج الكيميائي بدقة لمرضى سرطان القولون والمستقيم، لتحسين فرصهم في عيش حياة كاملة وسعيدة بعد الإصابة بالسرطان.
سرطان القولون والمستقيم
ويُعد سرطان القولون والمستقيم من أكثر أنواع الأورام صعوبة في العلاج، ويتم تشخيص أكثر من 1.9 مليون حالة جديدة كل عام.
ويحتاج حوالي 50% من هؤلاء المرضى إلى علاج كيميائي، ما يُحسّن معدل البقاء الإجمالي بأكثر من 30%.
تقدير الجرعات حالياً
ويعتمد المعيار الذهبي الحالي لجرعات العلاج الكيميائي على مساحة سطح جسم الشخص (BSA)، والتي تُحسب من وزنه وطوله (وهذا ما يُسمى بصيغة موستيلر).
لكن حساب الجرعات هذا غير دقيق للغاية.
ولا ترتبط مساحة سطح جسم الشخص بالضرورة بتركيبة جسم المريض – فتركيبة جسمنا هي التي تُحدد جرعة العلاج الكيميائي بعدة طرق، بما في ذلك مدى فعالية استقلاب العلاج الكيميائي النشط، وكذلك كمية العلاج الكيميائي السام المُخزنة داخل الجسم.
وهذا قد يعني أن أكثر من 60% من جميع مرضى العلاج الكيميائي قد تناولوا جرعات زائدة عن غير قصدـ يرفع مستوى السمّية، ويسبب مضاعفات شديدة.
وقد أظهرت الدراسات الأولية أن خوارزمية PredicTx تسهم في زيادة معدلات الشفاء من السرطان من خلال إتمام العلاج الكيميائي بنجاح.