يجب أن تعطي الاستجابات لفيض منحة الذكاء الاصطناعي الأولوية للعدالة كجزء من التميز

في الشهر الماضي، أعلن مجلس البحوث الأوروبي (ERC) عن تغيير في سياسة بعض منحه: it تمديد الفترة التي لن يتمكن فيها بعض المتقدمين غير الناجحين من إعادة التقديم. وكانت هيئة البحوث الأوروبية، وهي الممول الأول للأبحاث في أوروبا، والتي ستصرف ما يزيد على 16 مليار يورو (19 مليار دولار أمريكي) في الفترة من 2021 إلى 2027، تستجيب للزيادة الكبيرة في الطلبات، والتي يبدو أنها مدفوعة جزئيًا باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي.

هل يستطيع الذكاء الاصطناعي الإطاحة بأنظمة تمويل المنح؟

لكن الممول الأسبوع الماضي تعديل هذا التغيير بعد احتجاجات من الباحثين. وقال كثيرون إنه من غير العادل، والمفاجئ للغاية، والصريح للغاية، أن يؤدي ذلك إلى تثبيط المقترحات الجريئة وجعل الباحثين أقل قدرة على الاستجابة للتطورات الجديدة. كان المجلس على حق في إعادة التفكير، وفي هذه العملية أظهر للآخرين كيفية الاستماع إلى اهتمامات المجتمع. لكن مشكلة كيفية التعامل مع الذكاء الاصطناعي في تمويل المنح تظل قائمة. ويجب أن تكون الحلول عادلة في جوهرها.

كما كتب عالم الأعصاب جيرانت ريس وعالم الاجتماع جيمس ويلسدون طبيعة شهدت هيئات التمويل من أستراليا إلى المملكة المتحدة الأسبوع الماضي ارتفاعًا حادًا في الطلبات منذ عام 2022 (جي ريس وجي ويلسدون طبيعة 652، 1119-1121؛ 2026). يتزامن هذا مع ظهور ChatGPT الخاص بشركة OpenAI، وهو أول روبوت محادثة يعمل بالذكاء الاصطناعي متاح للعامة في جميع أنحاء العالم. وهناك أدلة جيدة تشير إلى أن العديد من هذه الزيادات كانت مدفوعة بالذكاء الاصطناعي. ويستخدم الباحثون أدوات الذكاء الاصطناعي ليس فقط لمسح الأدبيات أو تلخيص الدراسات، بل لاقتراح أفكار للمشاريع، وصياغة نصوص طلبات المنح، وتنقيح الطلبات على أساس التنبؤات حول كيفية تفاعل لجان مراجعة المنح.

تسمح الإرشادات الحالية الصادرة عن بعض ممولي الأبحاث الرئيسيين في العالم باستخدام محدود للذكاء الاصطناعي التوليدي في طلبات المنح. وفي مثل هذه الحالات، تنص المبادئ التوجيهية على أنه يجب الاعتراف بذلك والإعلان عنه، وأن يتم القيام به بطريقة مسؤولة وبما يتماشى مع المتطلبات الأخلاقية والقانونية. على النقيض من ذلك، يُحظر على أولئك الذين يقدمون مقترحات منح مراجعة النظراء للممولين تحميلها على أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية بغرض إنتاج المراجعات. ويرجع ذلك جزئيًا إلى الحفاظ على السرية، ولأن الممولين يريدون من المراجعين النظراء ممارسة حكمهم الخاص وعدم الاعتماد على الآلة.

يقوم ممول العلوم الأوروبي المرموق بإلغاء القواعد الأكثر صرامة بعد رد فعل عنيف من الباحثين

ومن الناحية العملية، لا يتم اتباع هذه السياسات دائمًا. على أية حال، انتهى عالم الأبحاث إلى موقف لم تقابل فيه السهولة المتزايدة في كتابة ومراجعة طلبات المنح تحسينات في طرق التحقق من درجة استخدام الذكاء الاصطناعي.

بدأ الباحثون في إظهار كيف يمكن أن يحدث هذا التحقق. قامت شركة Pangram Labs، وهي شركة في مدينة نيويورك، بذلك أدوات مطورة للكشف عن النصوص التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي، والتي يتم اختبارها. بشكل منفصل، استخدم الباحثون في جامعة نورث وسترن في إيفانستون، إلينوي، طريقة مختلفة لمقارنة الأدلة على استخدام الذكاء الاصطناعي في طلبات المنح المقدمة إلى الوكالات الفيدرالية الأمريكية من جامعتين. تمكن فريق بقيادة علماء الاجتماع الحسابي، داشون وانج، وييفان تشيان، من الوصول إلى ملخصات المنح المتاحة للجمهور من قاعدة بيانات المنح الممولة اتحاديًا في الولايات المتحدة والممتدة بين عامي 2021 و2025 (Y. Qian). وآخرون. طبع مسبقًا في arXiv https://doi.org/q435; 2026). لاكتشاف استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي، حصلوا على نموذج ذكاء اصطناعي لإعادة كتابة الملخصات المكتوبة بشريًا اعتبارًا من عام 2021 (قبل إصدار ChatGPT)، ثم قارنوا بين الإصدارات البشرية وإصدارات الذكاء الاصطناعي لنفس النص. وقد مكنهم ذلك من التعرف على العلامات التي تميز النوعين.

إعادة تفكير جذرية

ريس وويلسدون من بين أولئك الذين يجادلون بأن وصول الذكاء الاصطناعي يحتاج إلى إعادة النظر بشكل جذري في أنظمة تقديم المنح. ويشيرون إلى أنه مع زيادة جودة التطبيقات المدعومة بالذكاء الاصطناعي بمرور الوقت، سيجد الممولون صعوبة في التمييز بين المقترحات التي يجب تمويلها وتلك التي يجب رفضها. ونظرًا لأن موارد الممولين ستكون دائمًا محدودة، فستظل هناك حاجة إلى رفض العديد من المقترحات، لكن عدم وجود أساس منطقي واضح لاتخاذ القرارات سيعرض مصداقية الممول لدى الباحثين للخطر.

يجب على الممول الأوروبي زيادة القدرة على تلبية طموح العلماء

ويجري اقتراح تدابير مضادة مختلفة. يتضمن ذلك استخدام اليانصيب لتوزيع المنح وجعل المتقدمين للمنح يقومون بمراجعة عمل بعضهم البعض. ويُنظر إلى مثل هذه النماذج على أنها عادلة على الأقل مثل توزيع المنح من خلال الأساليب الحالية. وهناك أيضاً مبرر لمزيد من إعادة التوازن للمنح يذهب المزيد من الأموال نسبيًا إلى المؤسسات كمنح جماعية، والتي يمكنهم إنفاقها وفقًا لاحتياجاتهم.

وفي الوقت نفسه، من الأهمية بمكان تقييم نقاط القوة والضعف في الاستجابات المختلفة قبل اتخاذ قرار بشأن مكان الهبوط. يدعو ريس وويلسدون، على سبيل المثال، إلى “تحويل التركيز على التقييم بعيدًا عن المقترحات المكتوبة، وتوجيهه نحو الباحث الرئيسي، وفريق بحثه، وبرامجه البحثية السابقة والمستمرة”. ومن المرجح أن يفيد هذا الأفراد والمؤسسات التي تتمتع بسجل حافل، فضلا عن الباحثين في الجامعات كثيفة البحث. وكما يعترف المؤلفون أنفسهم، فإن الباحثين ومجموعات المختبرات الأقل رسوخًا، وكذلك الأبحاث في المجالات الناشئة، سيكونون في وضع غير مؤات. وعلى الرغم من أنهم يقترحون تمويلًا محكمًا لهذه الأغراض، إلا أن هناك مخاطر تتمثل في أن التركيز بشكل كبير على الباحثين الرئيسيين قد يؤدي إلى عكس الفوائد التي تأتي من زيادة التنوع في العلوم وجودة الأسئلة التي تأتي من التنوع. وكما قلنا من قبل، فهو كذلك من غير الحكمة استثمار الكثير من السلطة في المحققين الرئيسيين. في عالم العلم الجماعي، يجب توزيع السلطة والمسؤولية بشكل أكثر توازناً.

الذكاء الاصطناعي يُحدِث تحولًا في العلوم. ويتعين على هيئات التمويل، إلى جانب الباحثين والناشرين وصانعي السياسات، التكيف بسرعة. وينبغي لجميع المعنيين أن يفكروا في الخطوات التي يتعين عليهم اتخاذها لضمان استخدام الذكاء الاصطناعي بطريقة مسؤولة وشفافة. وهذا، وليس بالضرورة تغييرا جذريا أو تخريبيا، هو ما نحتاج إليه حتى يتمكن نظام التمويل من الاستمرار في دعم المقترحات ذات أعلى مستويات الجودة بنزاهة وإنصاف.