لقد مر عامين منذ ذلك الحين OpenAI‘s الذكاء الاصطناعي التوليدي تم إطلاق أداة (GenAI) ChatGPT، ومع ظهور العديد من المنافسين في السوق منذ ذلك الحين، بدأ نشر تقنية GenAI في العديد من الصناعات، بما في ذلك القطاع الهندسي، ولكن لا تزال هناك مخاوف بشأن جدواها وملاءمتها.
يمثل قطاع الهندسة ما يقرب من خمس إجمالي القوى العاملة في المملكة المتحدة وفي عام 2022 ولدت 646 مليار جنيه استرليني للاقتصاد البريطاني. تشهد الهندسة طفرة بعد الركود خلال جائحة فيروس كورونا Covid-19.
ولكن هناك مخاوف من أن عدد المهندسين ذوي الخبرة الذين يتقاعدون مبكرًا قد يؤدي إلى فقدان المهارات الأساسية. وتستخدم الشركات الهندسية الكبرى، مثل رولز رويس وبي أيه إي سيستمز، أكاديميات المهارات لتدريب الموظفين الجدد، كما تعمل الحكومة على تشجيع التلمذة الصناعية.
ومع ذلك، تفكر بعض الشركات في استخدام الذكاء الاصطناعي للمساعدة في سد النقص في المهارات من خلال تمكين المهندسين ذوي الخبرة من استخدام وقتهم بشكل أكثر فعالية.
خلال صيف 2024، الهندسة المهنيةأجرت مجلة معهد المهندسين الميكانيكيين (IMechE)، دراسة استقصائية حول استخدام الذكاء الاصطناعي وتحدياته داخل هذا القطاع.
وبطبيعة الحال، نظرا لتركيز IMechE على الهندسة الميكانيكية، فقد ركز على هذا التخصص المحدد، ولكن تقرير على النتائج يقدم نظرة ثاقبة لقطاع الهندسة ككل.
وعلى الرغم من أن هذا أقل مما كان مأمولًا، إلا أن 125 عضوًا في IMechE استجابوا للاستطلاع. وقال أكثر من 40% من المشاركين إن الشركات التي يعملون لديها كانت تستخدم أدوات الذكاء الاصطناعي، بينما أشار أكثر من 20% إلى أنهم كانوا يخططون للقيام بذلك.
أحد أسباب الانتشار السريع نسبيًا للذكاء الاصطناعي التوليدي في العامين الماضيين هو أن بعض الأدوات يسهل الوصول إليها نسبيًا ولا تتطلب أجهزة متخصصة. على سبيل المثال، كل ما هو مطلوب للوصول إلى ChatGPT هو متصفح الإنترنت.
يقول آلان كينغ، رئيس استراتيجية تطوير العضوية العالمية في IMechE: “هناك فرصة كبيرة لاستخدام هذه التكنولوجيا في الهندسة، ولكنها تأتي أيضًا مصحوبة ببعض المخاطر الكبيرة”.
“ستكون هناك حاجة إلى وضع ضمانات، لأن احتمال حدوث خطأ يتضخم في مهنة مثل الهندسة”.
الهندسة منظمة بشكل جيد، مع وجود قواعد ومعايير ولوائح مختلفة يجب اتباعها. وتشمل هذه التشريعات الحكومية، والوثائق التوجيهية التي نشرتها السلطة التنفيذية للصحة والسلامة (HSE)، والمعايير (مثل المعايير البريطانية) ومختلف المبادئ التوجيهية للممارسات الجيدة. كل هذه الأمور يمكن أن تكون بمثابة خطوط إرشادية للذكاء الاصطناعي.
الذكاء الاصطناعي في مكان العمل
وفقًا للاستبيان، قامت 58% من الشركات بإدخال أدوات الذكاء الاصطناعي في الفرق الهندسية و42% منها تستخدم أدوات الذكاء الاصطناعي فقط في أجزاء مختلفة من العمل. أداة الذكاء الاصطناعي الأكثر شيوعًا هي نموذج لغة كبير (LLM)، مع ما يقرب من 60٪ من الشركات التي تستخدم هذا.
وفي الوقت نفسه، يستخدم ما يقرب من ثلث الشركات أدوات التعلم الآلي والإنتاجية، مثل مايكروسوفت 365 مساعد الطيار، لمساعدتهم في عملهم.
أدوات التصميم التوليدي، مثل تلك المستخدمة في عمليات المحاكاة لتحسين التصاميم أو تحديد الأخطاء المحتملة، هي أقل شيوعًا، حيث يستخدمها أقل من خمس المؤسسات. رؤية الكمبيوتر و الشبكات العصبية بل إن عددهم أقل، حيث يستخدمها ما يزيد قليلاً عن العُشر.
ويستخدم ما يقرب من ثلث المشاركين في الاستطلاع أدوات الذكاء الاصطناعي في المهام الكتابية، مثل رسائل البريد الإلكتروني والعروض التقديمية. وفي الوقت نفسه، يستخدم ما يقرب من ربع المشاركين الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات. ومع ذلك، من المتوقع أن ينمو استخدام الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات، حيث أشار ما يقرب من 60% إلى أنهم سيقبلون مساعدة الذكاء الاصطناعي.
إن المهام التي يرغب المهندسون في أن يتم استخدام الذكاء الاصطناعي فيها هي تلك المتعلقة بالمحاكاة والأدوات التي يمكنها تحسين الإنتاجية. وجاءت أدوات الذكاء الاصطناعي لتحسين التصميم والصيانة التنبؤية والبحث في المرتبة التالية مباشرة. ومن الجدير بالذكر أن ما يقرب من ثلثي المشاركين يعتقدون أن أدوات الذكاء الاصطناعي ستؤدي إلى أتمتة المهام العادية والمتكررة، الأمر الذي سيجعل المهندسين أكثر إنتاجية ويمكنهم من التركيز على المهام المعقدة أو الإبداعية.
“على المدى القصير، سيعمل الذكاء الاصطناعي في الغالب كطيار مساعد للمهندسين. يقول كينج: “ما سنراه مع الذكاء الاصطناعي هو القدرة على البدء في استخدام هذه التكنولوجيا لأتمتة المهام الدنيوية التي ربما كانت تستغرق وقتًا طويلاً، مما يسمح للمهندسين بالانتقال إلى أنشطة أكثر إثارة للاهتمام”. “هناك فرصة كبيرة هنا، ولكن علينا أن نكون حذرين حتى لا نفقد المعرفة البشرية.”
لا تزال هناك مخاوف
هناك قلق (37%) من أن الاعتماد الواسع النطاق للذكاء الاصطناعي سيؤدي إلى استبدال الأدوار الهندسية بأدوات الذكاء الاصطناعي. ويعتقد ما يزيد قليلاً عن الربع أنه سيتم استبدال المهندسين. وبالمثل، لا يعتقد أكثر من 40% من المشاركين أن أدوات الذكاء الاصطناعي ستؤدي إلى الحفاظ على نفس المستوى من المهندسين.
هناك أيضًا قلق (66% من المشاركين) من أن الاعتماد الواسع النطاق لأدوات الذكاء الاصطناعي سيؤدي إلى تقليل الرقابة على المشاريع. ويرجع ذلك جزئيًا إلى أن أدوات الذكاء الاصطناعي تشبه الصندوق الأسود، حيث لا توجد شفافية كافية لفهم كيفية استنباط الذكاء الاصطناعي للحل.
“يمكن أن يكون عالم الذكاء الاصطناعي أشبه بالغرب المتوحش إلى حد ما، لكن هذا لا ينجح في السياق الهندسي. يقول كينج: “يجب أن يكون لديك أنظمة موثوقة، وتقدم الإجابات الصحيحة، وآمنة، وتتصرف بطريقة أخلاقية”.
“إذا نظرنا إلى نوع الإطار الذي استخدمناه لسنوات، خاصة في مجالات مثل الفضاء الجوي أو الهندسة النووية، فسنجد أن هناك قواعد وتوجيهات صارمة للغاية. ويتعين علينا تقريبًا أن نأخذ بعضًا من هذا التعلم ونطبقه كمبادئ حماية لأي أنظمة ذكاء اصطناعي نقوم بتقديمها.
قد يؤدي الافتقار إلى الفهم وراء منهجية تصميم الذكاء الاصطناعي، إلى جانب عدم القدرة على التحقق من الحل بشكل صحيح، إلى حدوث مشكلات في التحقق من التصاميم. ومع تزايد عدد الحلول التي تولدها أنظمة الذكاء الاصطناعي، سيصبح من الأهمية بمكان بالنسبة للمهندسين المهرة التحقق من هذه التصاميم للتأكد من ملاءمتها ومناسبتها.
كما أثار أكثر من نصف المشاركين أيضًا مخاوف بشأن المخاطر الأمنية المحتملة لأدوات الذكاء الاصطناعي، بالإضافة إلى ما يقرب من 50% أعربوا عن قلقهم بشأن التحيز التاريخي المحتمل في البيانات. بشكل عام، ما يقرب من 55% من المشاركين غير مرتاحين لاستخدام الذكاء الاصطناعي لاتخاذ قرارات حاسمة في الهندسة.
الشركات التي تستخدم LLMs التي يمكن الوصول إليها بشكل عام، مثل ChatGPT، معرضون للخطر بشكل خاص. لا يقتصر الأمر على تعريض أنفسهم لمجموعات بيانات سيئة ومعلومات خاطئة عند استيراد محتوى تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي إلى شبكاتهم، بل من المحتمل أيضًا أن يقوموا بتسريب معلومات حساسة.
هناك شعور قوي بين المشاركين في الاستطلاع بأن هناك حاجة إلى الرقابة التنظيمية لضمان نشر الذكاء الاصطناعي واستخدامه بشكل مناسب في الهندسة. ومع ذلك، ونظرًا لسرعة التطور التكنولوجي في أدوات الذكاء الاصطناعي والعمليات التشريعية البطيئة نسبيًا، فإن قول هذا الأمر أسهل من فعله.
ويجري تطوير بعض لوائح الذكاء الاصطناعي، مثل لوائح الاتحاد الأوروبي قانون الذكاء الاصطناعيولكن هناك خطر كبير من أن تصبح التشريعات قديمة الطراز بسرعة.
“مطورو الذكاء الاصطناعي يتقدمون بطلباتهم تعزيز التعلم مع ردود الفعل البشرية – عندما يرون النماذج تفعل شيئًا ما، سيقولون ما إذا كانوا يعتقدون أن النماذج تصرفت بالطريقة الصحيحة أم لا. يقول كينج: “يعتمد هذا على تصوراتهم وتحيزاتهم، لكن شخصًا ما في الشرق الأوسط أو روسيا قد يكون لديه وجهة نظر مختلفة تمامًا حول كيفية استجابة النموذج”.
“عليك أيضًا أن تنظر إلى البيانات التي يقومون بتدريب ماجستير إدارة الأعمال عليها، والتي عادةً ما يتم حذفها من الإنترنت وغالبًا ما تكون باللغة الإنجليزية. إذا كنت تتدرب فقط على مواقع الويب باللغة الإنجليزية، فمن المحتمل أن يكون ذلك متحيزًا تجاه الثقافات الغربية.
مستقبل الذكاء الاصطناعي في الهندسة
إن نشر أدوات الذكاء الاصطناعي في الهندسة يجري بالفعل على قدم وساق، ولكنه ينطوي على مخاطر محتملة.
وقد عبر أحد المشاركين في الاستطلاع بوضوح عن هذا التفكير، حيث أشار إلى ما يلي: “يجب أن يكون الكمبيوتر قادرًا على التعرف على الأنماط بسهولة وسرعة أكبر والتحقق من المشكلات المعروفة. ومن ناحية أخرى، فإن الطبيعة البشرية ستشجع الناس على الاعتقاد بشكل أعمى بنتائج أي مهمة للذكاء الاصطناعي، وهو ما قد يمثل مشكلة.
ويمكن للشركات أيضًا أن تتعلم من النشر السابق للتقنيات الجديدة لتحديد المخاطر المحتملة. العنصر الأساسي هو أن البلدان المختلفة لديها لوائح هندسية ووثائق توجيهية مختلفة.
على هذا النحو، قد تكون أداة الذكاء الاصطناعي التي تم تطويرها لمنطقة واحدة غير متوافقة، أو على الأقل تتطلب إعادة التعلم، قبل أن يمكن نشرها في منطقة مختلفة.
يقول كينج: “أملي الوحيد في الهندسة هو ألا تحاول استخدام الذكاء الاصطناعي كوسيلة لتوفير المال، بل كوسيلة لتسريع الأداء”. “على المدى الطويل، يخلق الذكاء الاصطناعي نقطة انعطاف لنا جميعًا، لأننا قادرون على تطوير الأنظمة والمنتجات بشكل أسرع وأفضل، ومن المفترض أن ترى بعد ذلك تسارعًا في هذه التكنولوجيا كما لم نشهده من قبل. يجب أن يفتح المجال أمام اختراقات هائلة”.
على الرغم من أن أدوات الذكاء الاصطناعي لها فوائد واضحة لأتمتة المهام الدنيوية والمتكررة، إلا أن المهندسين سيظلون بحاجة إلى تعلم مهارات جديدة للتعامل بشكل كامل مع الذكاء الاصطناعي، وضمان السلامة وتحقيق أقصى قدر من الفوائد.
ستكون هناك حاجة للمهندسين الذين حصلوا على تدريب في مجال البرمجة والهندسة السريعة للعمل مع أنظمة الذكاء الاصطناعي، في حين سيصبح التفكير النقدي مهارة أساسية لاستجواب الحلول التي يولدها الذكاء الاصطناعي.
