https://sarabic.ae/20260830/هل-ترغب-في-الحفاظ-على-فرصك-الوظيفية-في-عصر-الذكاء-الاصطناعي؟-إليك-ما-يبحث-عنه-أصحاب-العمل-فعلاً-1116470334.html
هل ترغب في الحفاظ على فرصك الوظيفية في عصر الذكاء الاصطناعي؟ إليك ما يبحث عنه أصحاب العمل فعلاً
هل ترغب في الحفاظ على فرصك الوظيفية في عصر الذكاء الاصطناعي؟ إليك ما يبحث عنه أصحاب العمل فعلاً
سبوتنيك عربي
لم يعد مجرد معرفة كيفية استخدام نماذج اللغة الضخمة كافياً، حيث يبحث أصحاب العمل بشكل متزايد عن أشخاص قادرين على العمل مع الذكاء الاصطناعي، والتساؤل حول... 30.08.2026, سبوتنيك عربي
2026-08-30T21:43+0000
2026-08-30T21:43+0000
2026-08-30T21:40+0000
مجتمع
علوم
أخبار الأبحاث العلمية
ذكاء اصطناعي
https://cdn.img.sarabic.ae/img/07e8/0a/17/1094088580_0:0:3640:2048_1920x0_80_0_0_2158808cd6c73da3efe6e04d1472a688.jpg
يُصبح الذكاء الاصطناعي بسرعة جزءاً من مجموعة المهارات المطلوبة من العلماء والباحثين، ووفقاً لمقال نُشر في مجلة "ناتشر” بتاريخ 28 أغسطس 2026، تُظهر بيانات منصات التوظيف أن الوظائف العلمية الشاغرة التي تشترط إتقان الذكاء الاصطناعي قد ارتفعت بشكل حاد، على الرغم من انخفاض العدد الإجمالي للوظائف العلمية المعلن عنها،ويُلاحظ طلب مماثل على المهارات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي في المملكة المتحدة أيضاً.لكن هذا لا يعني أن كل عالم بحاجة الآن إلى أن يصبح عالم حاسوب.أصبحت معرفة الذكاء الاصطناعي جزءًا من المعرفة العلميةحتى في المؤسسات التي لا يختص عملها الرئيسي بعلوم الحاسوب، يتوقع الباحثون بشكلٍ متزايد من الباحثين فهم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.يكمن الفرق الجوهري بين استخدام الذكاء الاصطناعي وفهم كيفية استخدامه.فكتابة سؤال في برنامج دردشة آلي أمرٌ سهل،أما معرفة ما إذا كانت إجابته موثوقة، أو ما إذا كانت طريقة التحليل مُناسبة، أو ما إذا كانت نتيجة مُولّدة بواسطة الذكاء الاصطناعي تدعم قرارًا علميًا، فيتطلب مستوىً أعمق من الكفاءة.1. قد يكون الفضول أهم من معرفة أحدث أدوات الذكاء الاصطناعيكانت إحدى أهم الرسائل التي وجهها مسؤولو التوظيف، هي أنهم لا يبحثون بالضرورة عن مرشحين ملمين بكل نظام ذكاء اصطناعي جديد.بل إنهم يبحثون عن أشخاص لديهم الرغبة والقدرة على التعلم.هذا يُغير مفهوم "مهارة الذكاء الاصطناعي".المهارة الدائمة لا تكمن في حفظ كيفية عمل تطبيق واحد، بل في تنمية القدرة على استكشاف التقنيات غير المألوفة، وفهم ما يمكن أن تُضيفه إلى مجال عملك، ومواصلة التعلم مع تطور هذه التقنية.٢. تعلّم التشكيك في الذكاء الاصطناعي، لا مجرد الثقة بهإنّ الشعور بالراحة مع الذكاء الاصطناعي ليس سوى جزء من المتطلبات. يُقدّر أصحاب العمل أيضًا القدرة على إدراك متى قد يُخطئ نظام الذكاء الاصطناعي. يُعدّ هذا الأمر بالغ الأهمية في المجال العلمي.تُسلّط مجلة "ناتشر” الضوء على مثال من الذكاء الاصطناعي الطبي، إذا أفاد نموذج ما باحتمالية ٨٠٪ لاحتواء صورة ما على خلايا سرطانية، فلا ينبغي للمستخدم المُدرّب علميًا قبول هذه النسبة ببساطة. يصبح السؤال المهم: هل يُمكن الوثوق بنسبة ٨٠٪ هذه فعلاً؟تحتاج الاحتمالية التي يُنتجها نظام الذكاء الاصطناعي إلى معايرة باستخدام البيانات الحالية، وقد يتصرف نموذج تم تطويره باستخدام مجموعة سكانية واحدة أو مجموعة بيانات قديمة بشكل مختلف عند تطبيقه على مرضى جدد.3. افهم جيدًا ما يفعله النموذجليس من الضروري بناء نموذج ذكاء اصطناعي من الصفر، ولكن يجب أن تفهم النظام فهمًا كافيًا لتفسير مخرجاته بشكل منطقي.٤. إثبات القدرة على استخدام الذكاء الاصطناعي فعليًاأصبحت إضافة عبارة "مهارات الذكاء الاصطناعي" إلى السيرة الذاتية أو مقترح البحث أقل إقناعًا.كما تشير إلى أن المنشورات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي هي إحدى طرق إثبات هذه الخبرة،، وثمة طريقة أخرى تتمثل في بناء فرق متعددة التخصصات تضم أشخاصًا يمتلكون الخبرة التقنية اللازمة. مع ذلك، حتى عندما يكون المتخصصون مسؤولين عن أكثر أعمال الذكاء الاصطناعي تقدماً، ينبغي على باقي الأعضاء فهم التكنولوجيا جيداً بما يكفي للمشاركة بفعالية.المصدر: | مجلة ناتشر العلمية |
https://sarabic.ae/20260823/نتائج-مفاجئة-هل-أصبح-الذكاء-الاصطناعي-جزءًا-من-الكتابة-العلمية-1116280464.html
https://sarabic.ae/20260822/علماء-فيزياء-يبتكرون-بلورة-كمومية-قابلة-لإعادة-التشكيل-دون-استبدال-الشريحة-1116252019.html
سبوتنيك عربي
feedback.arabic@sputniknews.com
+74956456601
MIA „Rossiya Segodnya“
2026
سبوتنيك عربي
feedback.arabic@sputniknews.com
+74956456601
MIA „Rossiya Segodnya“
الأخبار
ar_EG
سبوتنيك عربي
feedback.arabic@sputniknews.com
+74956456601
MIA „Rossiya Segodnya“
سبوتنيك عربي
feedback.arabic@sputniknews.com
+74956456601
MIA „Rossiya Segodnya“
علوم, أخبار الأبحاث العلمية, ذكاء اصطناعي
علوم, أخبار الأبحاث العلمية, ذكاء اصطناعي
هل ترغب في الحفاظ على فرصك الوظيفية في عصر الذكاء الاصطناعي؟ إليك ما يبحث عنه أصحاب العمل فعلاً
لم يعد مجرد معرفة كيفية استخدام نماذج اللغة الضخمة كافياً، حيث يبحث أصحاب العمل بشكل متزايد عن أشخاص قادرين على العمل مع الذكاء الاصطناعي، والتساؤل حول إجاباته، وفهم حدوده، وإثبات قدرتهم على استخدامه بمسؤولية.
يُصبح الذكاء الاصطناعي بسرعة جزءاً من مجموعة المهارات المطلوبة من العلماء والباحثين، ووفقاً لمقال نُشر في مجلة "ناتشر” بتاريخ 28 أغسطس 2026، تُظهر بيانات منصات التوظيف أن الوظائف العلمية الشاغرة التي تشترط إتقان الذكاء الاصطناعي قد ارتفعت بشكل حاد، على الرغم من انخفاض العدد الإجمالي للوظائف العلمية المعلن عنها،ويُلاحظ طلب مماثل على المهارات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي في المملكة المتحدة أيضاً.
لكن هذا لا يعني أن كل عالم بحاجة الآن إلى أن يصبح عالم حاسوب.
تحدثت المجلة مع مسؤولين عن التوظيف، وأكاديميين، وباحثين في بداية مسيرتهم المهنية حول ما يتوقعه أصحاب العمل فعلاً، وكانت رسالتهم عملية بشكلٍ مُدهش: لستَ مُطالبًا بإتقان جميع تقنيات الذكاء الاصطناعي، ولكنك مُطالبٌ بفهم كيفية استخدام هذه الأدوات بذكاءٍ ونقدٍ ونزاهة.
أصبحت معرفة الذكاء الاصطناعي جزءًا من المعرفة العلمية
حتى في المؤسسات التي لا يختص عملها الرئيسي بعلوم الحاسوب، يتوقع الباحثون بشكلٍ متزايد من الباحثين فهم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
تُقدّم المجلة مثالًا على ذلك، معهد مُتخصص في علوم الأغذية وبيولوجيا الأمعاء، أوضح رئيسه التنفيذي، أن جزءًا كبيرًا من عمل المعهد يتضمن التعلم الآلي، والفحص عالي الإنتاجية، وتحليل البيانات بمساعدة الذكاء الاصطناعي. ولذلك، قد يُشكّل عدم الإلمام بهذه التقنيات عائقًا أمام المُتقدم للوظيفة، وذلك بحسب المنصب.
يكمن الفرق الجوهري بين استخدام الذكاء الاصطناعي وفهم كيفية استخدامه.
فكتابة سؤال في برنامج دردشة آلي أمرٌ سهل،أما معرفة ما إذا كانت إجابته موثوقة، أو ما إذا كانت طريقة التحليل مُناسبة، أو ما إذا كانت نتيجة مُولّدة بواسطة الذكاء الاصطناعي تدعم قرارًا علميًا، فيتطلب مستوىً أعمق من الكفاءة.
1. قد يكون الفضول أهم من معرفة أحدث أدوات الذكاء الاصطناعي
كانت إحدى أهم الرسائل التي وجهها مسؤولو التوظيف، هي أنهم لا يبحثون بالضرورة عن مرشحين ملمين بكل نظام ذكاء اصطناعي جديد.بل إنهم يبحثون عن أشخاص لديهم الرغبة والقدرة على التعلم.
كما أن الفضول والاستعداد للتفاعل مع الذكاء الاصطناعي قد يكونان أكثر قيمة من الإلمام بتقنية معينة، والسبب بسيط: تتغير أدوات الذكاء الاصطناعي بسرعة كبيرة لدرجة أن المنصة الأساسية اليوم قد تُستبدل قريبًا بأخرى.
هذا يُغير مفهوم "مهارة الذكاء الاصطناعي".
المهارة الدائمة لا تكمن في حفظ كيفية عمل تطبيق واحد، بل في تنمية القدرة على استكشاف التقنيات غير المألوفة، وفهم ما يمكن أن تُضيفه إلى مجال عملك، ومواصلة التعلم مع تطور هذه التقنية.
ينصح الخبراء، المبتدئين اليوم بالتجربة العملية: استخدموا تقنيات الذكاء الاصطناعي في العمل الفعلي، واستكشفوا الموارد التعليمية، وفكروا في الالتحاق بدورات رسمية في الذكاء الاصطناعي أو تعلم الآلة، بدلًا من محاولة فهم المجال بأكمله دفعة واحدة.
٢. تعلّم التشكيك في الذكاء الاصطناعي، لا مجرد الثقة به
إنّ الشعور بالراحة مع الذكاء الاصطناعي ليس سوى جزء من المتطلبات. يُقدّر أصحاب العمل أيضًا القدرة على إدراك متى قد يُخطئ نظام الذكاء الاصطناعي. يُعدّ هذا الأمر بالغ الأهمية في المجال العلمي.
قد تُنتج نماذج اللغة الضخمة إجابات مُقنعة ولكنها غير دقيقة، كما يُمكن لأنظمة ذكاء اصطناعي أخرى توليد احتمالات أو تنبؤات تبدو دقيقة دون أن تُعكس بالضرورة ما يحدث في الواقع.
تُسلّط مجلة "ناتشر” الضوء على مثال من الذكاء الاصطناعي الطبي، إذا أفاد نموذج ما باحتمالية ٨٠٪ لاحتواء صورة ما على خلايا سرطانية، فلا ينبغي للمستخدم المُدرّب علميًا قبول هذه النسبة ببساطة. يصبح السؤال المهم: هل يُمكن الوثوق بنسبة ٨٠٪ هذه فعلاً؟
تحتاج الاحتمالية التي يُنتجها نظام الذكاء الاصطناعي إلى معايرة باستخدام البيانات الحالية، وقد يتصرف نموذج تم تطويره باستخدام مجموعة سكانية واحدة أو مجموعة بيانات قديمة بشكل مختلف عند تطبيقه على مرضى جدد.
فسواءً أكان الذكاء الاصطناعي يحلل تجربةً ما، أو يفسر صورةً، أو يُنشئ شفرةً برمجية، أو يلخص أدبياتٍ علمية، فإن مخرجاته تبقى قابلةً للتقييم لا للتنفيذ الآلي.
3. افهم جيدًا ما يفعله النموذج
ليس من الضروري بناء نموذج ذكاء اصطناعي من الصفر، ولكن يجب أن تفهم النظام فهمًا كافيًا لتفسير مخرجاته بشكل منطقي.
قد يُنجز الشخص الذي ينسخ الكود المُولّد بشكل متكرر دون فهمه مهامًا فردية بشكل أسرع، ولكنه سيظل معتمدًا على الذكاء الاصطناعي. أما الشخص الذي يدرس الحل المُولّد، فيُطور تدريجيًا القدرة على اكتشاف الأخطاء، وتعديل الكود، والحكم على مدى منطقية النهج المقترح.
٤. إثبات القدرة على استخدام الذكاء الاصطناعي فعليًا
أصبحت إضافة عبارة "مهارات الذكاء الاصطناعي" إلى السيرة الذاتية أو مقترح البحث أقل إقناعًا.
تشير المجلة إلى أن ممولي الأبحاث يواجهون بشكل متزايد مقترحات تعد باستخدام الذكاء الاصطناعي دون إثبات امتلاك الفريق للخبرة اللازمة لتطبيق الفكرة.
كما تشير إلى أن المنشورات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي هي إحدى طرق إثبات هذه الخبرة،، وثمة طريقة أخرى تتمثل في بناء فرق متعددة التخصصات تضم أشخاصًا يمتلكون الخبرة التقنية اللازمة. مع ذلك، حتى عندما يكون المتخصصون مسؤولين عن أكثر أعمال الذكاء الاصطناعي تقدماً، ينبغي على باقي الأعضاء فهم التكنولوجيا جيداً بما يكفي للمشاركة بفعالية.
