أبرز المؤثرين في مجال الذكاء الاصطناعي لعام ٢٠٢٥: موثوقون، محترمون، ومتّبعون

لقد تجاوز الذكاء الاصطناعي في عام ٢٠٢٥ حدود الضجيج. فهو الآن مدفوع بأبحاث مُثبتة، وبنية تحتية أقوى، وواقع بناء منتجات دائمة. X (تويتر سابقًا) كثيرٌ من رواد الحوار هم أيضًا رواد التكنولوجيا. فهم يصممون ويدرسون ويديرون أنظمةً تُشكّل استخدامها في الأعمال والبحوث ومشاريع المصادر المفتوحة.

هذه ليست قائمة مشاهير. كل شخص هنا له تأثير حقيقي، وخبرة واضحة، وسجل حافل في قيادة النقاشات في مجتمع الذكاء الاصطناعي. آراؤهم مهمة لأنها نابعة من بناء وتوجيه وتحدي الأنظمة التي تُشكل مستقبلنا.

يان ليكون (@ylecon) — كبير علماء الذكاء الاصطناعي في مييتااا

يظل يان ليكون أحد أبرز الأصوات في مجال الذكاء الاصطناعي، وخاصةً في مجال البحوث الأساسية. غالبًا ما تُعارض تعليقاته العامة الزخم السائد، لا سيما في النقاشات الدائرة حول نماذج اللغات الكبيرة. وهو يُدافع عن أنظمة تتعلم ببيانات أقل بكثير وتستهلك طاقة أقل بكثير، مُخالفًا بذلك مبدأ "الأكبر هو الأفضل دائمًا".

ترسخت مكانة ليكان في التاريخ باختراعه الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs)، التي تُعدّ اليوم أساسيةً للرؤية الحاسوبية. وهو اليوم من أبرز دعاة التعلم الذاتي الإشراف والذكاء الاصطناعي المستقل - آلات تُطوّر الفهم من خلال الملاحظة بدلًا من الاستيعاب اللانهائي للبيانات.

نادرًا ما ينشر محتوى أصليًا على تويتر الآن، لكنه غالبًا ما يعيد نشر أو يربط بمقالات متعمقة حول أبحاث الذكاء الاصطناعي وتصميم النظام.

• الموضوعات الأساسية: الهندسة المعمارية الموفرة للطاقة، والتعلم المرتكز على الأشياء، ونماذج العالم؛
• الوصول إلى الجمهور: 900,000+ متابع؛
• ديناميكية ملحوظة: تبادلات تقنية متكررة مع الباحثين في OpenAI و ديب مايند؛

على مدى أكثر من ثلاثين عامًا، ساهم عمله في تشكيل استراتيجية الذكاء الاصطناعي الخاصة بشركة Meta، والتي تهدف إلى إنشاء أنظمة قادرة على المراقبة والتفكير بطرق أقرب إلى التفكير البشري، وليس فقط التنبؤ بالكلمة التالية في التسلسل.

أندريه كارباثي (@karpathy) — عضو مؤسس في OpenAI

يجمع أندريه كارباثي بين مهارة تقنية عميقة ورؤية شخصٍ ساهم في تطوير منتجاتٍ رائدة. يُحلل الأفكار المعقدة - من تصميم النماذج إلى خيارات التدريب وعقبات النشر - بطرقٍ تلقى صدىً لدى الباحثين والمصممين العمليين على حدٍ سواء.

يدمج أسلوبه في الكتابة بين الرؤية الفنية والرؤية المستقبلية، على سبيل المثال، اقترح مؤخرًا أن نماذج اللغة الكبيرة أصبحت بمثابة اللبنات الأساسية للبرمجيات الحديثة.

• الإرث: الإنجازات المبكرة في التعلم العميق والرؤية الحاسوبية، وقيادة الذكاء الاصطناعي في تسلا ;
• الوصول: أكثر من مليون متابع؛
• المشاركة: المحادثات المؤتمرية المتكررة والتثقيف المجتمعي؛

بعد العودة إلى OpenAI في عام ٢٠٢٤، ركّز كارباثي على تسهيل إدارة النماذج وتوسيع نطاقها دون فقدان السيطرة. كما عمل على إتاحة المزيد من الموارد لمجتمع المطورين. في منشوراته، يربط كارباثي بين التفكير التقني العميق والعمل اليومي لبناء البرمجيات، مانحًا المهندسين طرقًا عملية لإنشاء أنظمة صامدة في ظل الاستخدام العملي.

فاي فاي لي (@drfeifei) — أستاذ في ستانفورد

بنت فاي فاي لي سمعتها على مواءمة الذكاء الاصطناعي مع الاحتياجات البشرية. وهي تشجع على تصميمات تخدم الرعاية الصحية والتعليم والمصلحة العامة بقدر ما تخدم أجندات الشركات أو الحكومات. قادت إنشاء ImageNet، وهو مشروع أعاد صياغة التعلم العميق وترك أحد أبرز بصماته على الذكاء الاصطناعي اليوم.

تركز منشوراتها على الجانب الإنساني للذكاء الاصطناعي - التداعيات الأخلاقية، وتأثير الرعاية الصحية، وأهمية الحفاظ على الكرامة الإنسانية.

• معروف ب: IMAGEnet معهد ستانفورد للذكاء الاصطناعي المرتكز على الإنسان؛
• الجمهور: أكثر من 500,000 ألف متابع، يقدمون المشورة لصناع السياسات في الولايات المتحدة والعالم؛
• التركيز الحالي: الأخلاقيات، وإمكانية الوصول، والإدماج الاجتماعي في تطبيقات الذكاء الاصطناعي؛

إنها تُقدّم وجهات نظر أشخاص غالبًا ما يُغفل عنهم في مجال التكنولوجيا - مثل العاملين في المجال الطبي والمعلمين وذوي الإعاقة - وتُبقي مخاوفهم نصب أعينها. تُؤطّر لي الذكاء الاصطناعي المسؤول كمسألة تعاطف واستشراف ومشاركة من أصوات بعيدة كل البعد عن مجالس إدارة وادي السيليكون.

عماد مصطفي (@EMostaque) — مؤسس Stability AI

عماد مصطفي هو defiشخصية بارزة في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي مفتوح المصدر. وهو يسعى إلى جعل النماذج ومجموعات البيانات متاحةً للجميع، بعيدًا عن قبضة الشركات الكبرى، مما أثر على موجة من الشركات الناشئة لإطلاق أنظمة مفتوحة المصدر.

وفي خلاصته، يشارك تحديثات حيوية حول الذكاء الاصطناعي التوليدي مفتوح المصدر ودعوات لتقديم تعليقات عامة حول التطوير.

• إنجاز مهم: إطلاق Stable Diffusion;
• مجالات التركيز: شفافية التكلفة، وانفتاح البنية التحتية، ومبادئ سلامة الذكاء الاصطناعي؛
• الجمهور: 250,000+ متابع؛

يُحلل موستاكي بانتظام التكاليف والقيود الحقيقية لبناء نماذج متقدمة، مُقدمًا نظرةً نادرةً على الميزانيات والجهد التقني اللازمين لتطوير أدوات توليد البيانات. وقد غيّر إصراره على الانفتاح التوقعات بشأن ما ينبغي أن يكون المطورون والباحثون قادرين على فحصه والتحكم فيه.

تيمنيت جيبرو (@timnitGebru) — مؤسس معهد دير

غيّر بحث تيمنيت جيبرو حول التحيز الخوارزمي وشفافية البيانات طريقة مناقشة عدالة الذكاء الاصطناعي على نطاق عالمي. تدرس من يملك السلطة في تطوير الذكاء الاصطناعي وكيف تُشكّل هذه السلطة النتائج.

إنها تستخدم وجودها لتسليط الضوء على قضايا التحيز، وغالبًا ما تشير إلى أبحاثها أو التطورات السياسية الرئيسية بشأن العدالة في مجال الذكاء الاصطناعي.

• المجالات الرئيسية: التحيز النظامي في برامج الماجستير في القانون، والحوكمة التي يقودها المجتمع، ومعايير البيانات الأخلاقية؛
• الجمهور: أكثر من 160,000 ألف متابع؛ تم الاستشهاد بهم في أطر السياسات في جميع أنحاء العالم؛

تبني حججها على أدلة واضحة. تكشف دراساتها كيف يمكن لعيوب بيانات التدريب أن تُسهم في ترسيخ أوجه عدم المساواة في العالم الحقيقي المرتبطة بالعرق والجنس والطبقة. ويعتمد المشرّعون والجهات التنظيمية الآن على أبحاثها عند صياغة القواعد، مما جعلها صوتًا ناقدًا رائدًا في هذا النقاش.

كريس أولاه (@ch402) — المؤسس المشارك لـ أنثروبي

كشف كريس أولاه عن بعضٍ من أكثر أجزاء الشبكات العصبية تعقيدًا. وأصبحت شروحاته البصرية والسردية لكيفية معالجة النماذج للمعلومات مادةً تعليميةً في الجامعات ونقاطًا مرجعيةً للباحثين في مجال سلامة الذكاء الاصطناعي.

ينشر بشكل متكرر تحديثات حول إمكانية التفسير - وقد لفت العمل الأخير في تحليل الدوائر النموذجية مفتوحة المصدر الانتباه في دوائر أبحاث السلامة.

• التخصص: أدوات التفسير، وتصور مسار القرار؛
• الجمهور: 150,000+ متابع؛
• الأعمال الأخيرة: محاذاة النموذج، بروتوكولات السلامة، الذكاء الاصطناعي الدستوري؛

بتوضيحه لآليات الذكاء الاصطناعي، حوّل أولاه قابلية التفسير من مجرد فضول أكاديمي إلى مطلب أساسي للثقة والأمان. يؤثر تأثيره على طريقة تفكير المختبرات وصانعي السياسات في مراقبة سلوك النماذج وتوجيهه.

سارة هوكر (@sarahookr) — مدير في Cohere للذكاء الاصطناعي

تعمل سارة هوكر على جعل التعلم الآلي أكثر فعاليةً وسهولةً في الوصول إليه. تُسلّط الضوء على الباحثين في المناطق ذات الموارد المحدودة، بهدف تحقيق اللامركزية في تحديد الجهات التي تُساهم في هذا المجال.

تسلط منشوراتها الضوء على الشمولية في أبحاث الذكاء الاصطناعي - وقد لفتت الانتباه مؤخرًا إلى حدود التنظيم القائم على الحوسبة.

• التركيز الرئيسي: النماذج المتفرقة، وإمكانية إعادة الإنتاج، والبحث الشامل في مجال الذكاء الاصطناعي؛
• الجمهور: 45,000+ متابع؛

يُشكك عملها في الاعتقاد بأن البحث الجاد لا يمكن أن يتم إلا ببنية تحتية ضخمة. ومن خلال تعزيز البنى الفعّالة والتعاون العالمي، تُعيد هوكر صياغة توقعات الأداء والمشاركة في الذكاء الاصطناعي.

إيثان موليك (@emollick) — أستاذ في وارتون

يُظهر إيثان موليك كيف تُغيّر أدوات الذكاء الاصطناعي طريقة تعلّم الناس وعملهم. وتُقدّم تجاربه على نماذج لغوية كبيرة في الفصول الدراسية وبيئات العمل نتائج ملموسة وقابلة للتكرار.

يقدم موجزه الذكاء الاصطناعي في سيناريوهات الفصول الدراسية والمكاتب الحقيقية - ويستكشف كيف يتطور التصميم السريع وأدوات مكان العمل وكيف تؤثر على التعلم.

• مجالات التركيز: ماجستير القانون التطبيقي، والهندسة السريعة، وسير العمل بمساعدة الذكاء الاصطناعي؛
• الجمهور: 280,000+ متابع؛

يعمل موليك من خلال تجربة الأدوات بنفسه، ومراقبة النتائج، وتعديل منهجه أثناء العمل. هذه الحلقة العملية تُعطي المعلمين والمهنيين نموذجًا لدمج الذكاء الاصطناعي بأقل قدر من التخمين.

داريو أمودي (@darioamodei) — الرئيس التنفيذي لشركة أنثروبي

يقود داريو أمودي أحد أكثر جهود سلامة الذكاء الاصطناعي متابعةً. تطوير أنثروبيك كلود يعد هذا جزءًا من استراتيجية أكبر لجعل التوسع أكثر أمانًا دون إيقاف الابتكار.

وهو ينشر منشورات نادرة، ولكن عندما يفعل، فإن آراؤه تثير الجدل - فقد انتقد مؤخرا رواية وصفها بأنها تشوه مهمة أنثروبيك التي تضع السلامة في المقام الأول.

• التركيز: الذكاء الاصطناعي الدستوري، وموثوقية النظام، والتوافق على نطاق واسع؛
• الجمهور: أكثر من 70,000 ألف متابع؛ يتم الاعتراف بهم في جلسات الاستماع التشريعية والقمم العالمية؛

إن أسلوب أموداي المدروس والتركيز على آليات التحكم جعل من عمله نقطة مرجعية لكل من الصناعة والحكومة في تحديد التوقعات للإشراف على النموذج.

جرادي بوتش (@Grady_Booch) — كبير العلماء في هندسة البرمجيات في أبحاث IBM

بُنيت مسيرة غرادي بوتش المهنية حول تصميم وإدارة أنظمة برمجية معقدة، مما يجعل آراؤه حول كيفية بناء الذكاء الاصطناعي الحديث وصيانته قيّمة للغاية. إن عقودًا قضاها في تصميم أنظمة متينة تُمكّنه من تسليط الضوء على متطلبات هندسة الذكاء الاصطناعي المستدامة.

يجمع صوته بين منظور تصميم النظام العميق وسياق الذكاء الاصطناعي - على الرغم من أن التحديثات أقل تواترا، إلا أنه يجلب الوضوح المعماري لمناقشة الذكاء الاصطناعي.

يُعرف Booch بإنشاء UML (لغة النمذجة الموحدة)، وهو يطبق التفكير المعماري الصارم على أسئلة نشر الذكاء الاصطناعي وموثوقيته.

• الموضوعات الأساسية: تصميم النظام، والمتانة، والأخلاقيات في الهندسة؛
• الجمهور: أكثر من 160,000 متابع من مجتمعات الذكاء الاصطناعي والهندسة التقليدية؛

يُحذّر من أن التسرّع في التحرك يُهدّد الأساس الذي وُضع بالفعل. ويرى أن التقدم المستدام يأتي من التصميم المُتأنّي، والاختبارات الدقيقة، والالتزام بممارسات هندسية متينة.