بقلم:Ryan Daws
March 3, 2025
معهد “Autoscience” يكشف عن “Carl” – أول نظام ذكاء اصطناعي يكتب أبحاثًا أكاديمية تجتاز مراجعة الأقران
أعلن معهد Autoscience، الذي تم تأسيسه مؤخرًا، عن إطلاق “Carl”، وهو أول نظام ذكاء اصطناعي قادر على كتابة أبحاث أكاديمية واجتياز عملية مراجعة الأقران المزدوجة الصارمة.
وقد تم قبول أبحاث “Carl” في فئة “الأوراق البحثية الصغيرة” (Tiny Papers) ضمن المؤتمر الدولي لتمثيلات التعلّم (ICLR)، مما يعد خطوة مهمة نحو مستقبل يكون فيه الذكاء الاصطناعي مساهمًا رئيسيًا في الاكتشافات العلمية.
المثير في الأمر أن هذه الأبحاث تم إعدادها بأقل تدخل بشري ممكن، مما يمهد الطريق لعصر جديد من البحث العلمي المدعوم بالذكاء الاصطناعي.
تعرفوا على “Carl”: الباحث العلمي المؤتمت
يمثل “Carl” نقلة نوعية في دور الذكاء الاصطناعي، حيث لم يعد مجرد أداة مساعدة، بل أصبح مشاركًا نشطًا في البحث الأكاديمي. وُصف بأنه “باحث علمي مؤتمت”، حيث يعتمد على نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة لابتكار الأفكار، وصياغة الفرضيات، والاستشهاد بالمصادر بدقة.
لكن ما يميز “Carl” حقًا هو قدرته الفائقة على قراءة واستيعاب الأوراق البحثية خلال ثوانٍ معدودة. وعلى عكس الباحثين البشر، فهو يعمل دون توقف، مما يسمح بتسريع وتيرة الأبحاث العلمية وتقليل تكلفة التجارب بشكل ملحوظ.
ووفقًا لمعهد “Autoscience”، فقد تمكن “Carl” بالفعل من:
✅ توليد فرضيات علمية جديدة
✅ تصميم وإجراء التجارب بنفسه
✅ كتابة أبحاث أكاديمية اجتازت مراجعة الأقران
هذا التطور يسلط الضوء على الإمكانات الهائلة للذكاء الاصطناعي، ليس فقط في مساعدة الباحثين، بل في بعض الحالات، تجاوزهم في السرعة والكفاءة.
“Carl” يعمل بكفاءة، لكن لا غنى عن العنصر البشري
يعمل “Carl” وفق عملية ثلاثية المراحل، تضمن إنتاج أبحاث أكاديمية عالية الجودة:
🔹 توليد الأفكار وصياغة الفرضيات:
- يقوم بتحليل الأبحاث السابقة واستخلاص الاتجاهات البحثية الواعدة.
- يعتمد على فهمه العميق للأدبيات العلمية لابتكار أفكار جديدة، خاصة في مجال الذكاء الاصطناعي.
🔹 إجراء التجارب وتحليل البيانات:
- يكتب الأكواد البرمجية، يختبر الفرضيات، ويقوم بتمثيل النتائج بصريًا عبر رسوم بيانية مفصلة.
- بفضل عمله المتواصل، يتم تقليل الزمن اللازم للتجربة والتكرار، مما يزيد من كفاءة البحث.
🔹 إعداد الأبحاث للنشر:
- يصيغ النتائج في أوراق أكاديمية متكاملة، تشمل بيانات منظمة، تصورات بيانية، واستنتاجات واضحة.
رغم أن “Carl” قادر على أداء معظم المهام البحثية بمفرده، إلا أن هناك بعض المحطات التي تستلزم تدخلاً بشريًا، لضمان الامتثال للمعايير العلمية والأخلاقية، منها:
✅ الموافقة على خطوات البحث:
الباحثون البشر يراقبون مسار العمل ويعطون إشارات “المتابعة” أو “التوقف” في بعض المراحل، لتجنب هدر الموارد الحاسوبية، دون التدخل في محتوى البحث نفسه.
✅ التحقق من المصادر والتنسيق:
فريق “Autoscience” يتأكد من أن جميع الاستشهادات الأكاديمية صحيحة ومتوافقة مع معايير النشر، وهي خطوة لا تزال تتم يدويًا حتى الآن.
✅ التعامل مع النماذج غير المتاحة عبر API:
أحيانًا يعتمد “Carl” على نماذج ذكاء اصطناعي حديثة من OpenAI وDeep Research، والتي لا تمتلك بعد واجهات برمجية (APIs) متاحة، مما يستلزم تدخلًا بشريًا لنقل البيانات يدويًا. لكن الفريق يتوقع أن يتم أتمتة هذه الخطوة قريبًا.
وفي أول ورقة بحثية لـ”Carl”، ساعد الفريق البشري في صياغة قسم “الأعمال ذات الصلة” وتدقيق اللغة. لكن بفضل التحسينات الأخيرة، لم تعد هذه المهام ضرورية في الأبحاث اللاحقة.
هل الذكاء الاصطناعي هو الباحث العلمي القادم؟
مع تقدم أدوات مثل “Carl”، يبدو أننا نقترب من مستقبل يصبح فيه الذكاء الاصطناعي باحثًا علميًا بكل ما تحمله الكلمة من معنى. قد يكون اليوم مجرد بداية، لكن ما يفعله “Carl” الآن قد يعيد تشكيل البحث الأكاديمي بالكامل!
عملية تحقق صارمة لضمان النزاهة الأكاديمية
قبل تقديم أي بحث، خضع عمل “Carl” لمراجعة دقيقة من قبل فريق Autoscience لضمان التزامه بأعلى معايير النزاهة الأكاديمية. كانت هذه العملية شاملة ودقيقة، وركزت على ثلاثة محاور رئيسية:
🔹 التأكد من إمكانية تكرار النتائج:
- راجع الفريق كل سطر من الأكواد البرمجية التي كتبها “Carl”، وأعيد تنفيذ التجارب للتحقق من أن النتائج قابلة للتكرار.
- كان الهدف هو ضمان أن الاكتشافات العلمية ليست مجرد صدفة، بل نتائج موثوقة يمكن للباحثين الآخرين إعادة إنتاجها.
🔹 التحقق من الأصالة والابتكار:
- خضعت أفكار “Carl” لفحص دقيق للتأكد من أنها تقدم إضافات جديدة إلى المجال العلمي، وليست مجرد إعادة صياغة لأبحاث سابقة.
- تم استخدام أدوات تقييم متقدمة للتحقق من أن الأفكار كانت أصلية تمامًا ولم يتم اقتباسها أو إعادة تدويرها من أعمال منشورة مسبقًا.
🔹 التقييم الخارجي المستقل:
- لم يقتصر التحقق على فريق “Autoscience” فحسب، بل شارك باحثون من مؤسسات أكاديمية عالمية مثل MIT، جامعة ستانفورد، وجامعة كاليفورنيا – بيركلي في هاكاثون خاص لمراجعة أعمال “Carl”.
- إلى جانب ذلك، تم إجراء اختبارات صارمة للكشف عن أي تشابه مع أبحاث سابقة، وضمان دقة الاستشهادات العلمية وفقًا للمعايير الأكاديمية.
إنجاز لا يمكن إنكاره، لكنه يثير تساؤلات أكبر
قبول أبحاث “Carl” في ورشة عمل مرموقة مثل ICLR هو بالتأكيد إنجاز كبير، لكنه يفتح باب النقاش حول الدور المتزايد للذكاء الاصطناعي في البحث الأكاديمي.
🔹 هل يجب أن يكون مصدر البحث عاملًا حاسمًا إذا استوفى المعايير العلمية؟
أوضحت “Autoscience” موقفها قائلة:
“نعتقد أن أي نتيجة بحثية تستوفي المعايير العلمية يجب أن تُضاف إلى المعرفة العامة، بغض النظر عن الجهة التي أنتجتها. طالما أن الأبحاث تخضع لنفس معايير التدقيق والمراجعة، فلا ينبغي أن يكون مصدرها سببًا في رفضها.”
🔹 كيف نحافظ على الشفافية ونسب الفضل العلمي؟
“في الوقت نفسه، نؤمن بأن الشفافية ضرورية، وأنه يجب توضيح ما إذا كان البحث قد تم إنتاجه بواسطة الذكاء الاصطناعي أو بمساهمة بشرية، لضمان وضوح الصورة للمجتمع العلمي.”
ومع التطور السريع لأنظمة مثل “Carl”، قد تحتاج المؤتمرات الأكاديمية إلى إعادة النظر في معاييرها لضمان تقييم عادل للأبحاث العلمية التي ينتجها الذكاء الاصطناعي، مع الحفاظ على حقوق التأليف ونسب الفضل بشكل واضح.
ولهذا السبب، قررت Autoscience سحب أبحاث “Carl” من ورش عمل ICLR في الوقت الحالي، حتى يتم تطوير إرشادات واضحة تحكم هذا المجال الجديد.
نحو مستقبل جديد للبحث العلمي المؤتمت
لا تتوقف “Autoscience” عند هذا الحد، بل تسعى إلى لعب دور فعال في تشكيل مستقبل البحث الأكاديمي. تخطط الشركة لتنظيم ورشة عمل متخصصة في مؤتمر NeurIPS 2025 لبحث كيفية دمج الأنظمة البحثية المستقلة في المجتمع العلمي بشكل رسمي.
من الواضح أن الذكاء الاصطناعي لم يعد مجرد أداة مساعدة، بل أصبح شريكًا حقيقيًا في عملية الاكتشاف العلمي. ومع استمرار هذه الأنظمة في كسر الحدود التقليدية، يتعين على المجتمع الأكاديمي التكيف مع هذا الواقع الجديد، مع ضمان النزاهة، الشفافية، ونسب الفضل العلمي العادل للجميع.
المصدر: artificialintelligence-news
