✨ تحسين سرعة استدعاء الدوال في بايثون باستخدام @lru_cache
هل تعاني من بطء في استدعاء دوال معينة تتكرر فيها نفس العمليات؟ الحل بسيط مع Decorator مميز في بايثون!
الـ @lru_cache هو Decorator يقوم بتخزين نتائج استدعاءات الدالة. في المرة القادمة التي يتم فيها استدعاء الدالة بنفس المدخلات، يتم إرجاع النتيجة المخزنة مباشرة بدلاً من إعادة حسابها، مما يوفر الكثير من الوقت خاصة مع الدوال التكرارية أو التي تتطلب عمليات حسابية معقدة.
['#بايثون', '#برمجة', '#تطوير', '#تحسين_الأداء', '#lru_cache', '#PythonTips']
هل تعاني من بطء في استدعاء دوال معينة تتكرر فيها نفس العمليات؟ الحل بسيط مع Decorator مميز في بايثون!
from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=None)
def fibonacci(n):
if n < 2:
return n
return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
print(fibonacci(10))
print(fibonacci(30))
الـ @lru_cache هو Decorator يقوم بتخزين نتائج استدعاءات الدالة. في المرة القادمة التي يتم فيها استدعاء الدالة بنفس المدخلات، يتم إرجاع النتيجة المخزنة مباشرة بدلاً من إعادة حسابها، مما يوفر الكثير من الوقت خاصة مع الدوال التكرارية أو التي تتطلب عمليات حسابية معقدة.
['#بايثون', '#برمجة', '#تطوير', '#تحسين_الأداء', '#lru_cache', '#PythonTips']
مع الذكاء الاصطناعي لاحظت انه كراهية جافا اختفت، تعودتم عليها او بطلتم تستخدموها😅
مايكروسوفت تعرض على 60 ألف موظف ترك العمل مقابل تعويضات مالية، يعني أكثر من ربع موظفي الشركة بالكامل! 😱
بحسب رويترز وBusiness Insider، أطلقت مايكروسوفت برنامج للمغادرة الطوعية، في محاولة لتقليل التكاليف وسط إنفاقها عشرات المليارات من الدولارات على الذكاء الاصطناعي.
والعرض مش مقتصر على قسم معين، بل يشمل موظفين في عدة أقسام، منها Copilot والذكاء الاصطناعي وXbox وWindows، وحتى الأقسام المالية والموارد البشرية.
ويشمل البرنامج الموظفين المؤهلين في الولايات المتحدة وكندا وبريطانيا والهند، وأمامهم مهلة حتى بداية ديسمبر لاتخاذ قرارهم.
وللتوضيح، الشركة ما فصلت 60 ألف موظف، لكنها عرضت عليهم المغادرة طوعًا مقابل تعويضات، والعدد الفعلي للمغادرين ما زال غير معروف.
تخيلوا شركة بحجم مايكروسوفت، وهي من أكبر المستفيدين من طفرة الذكاء الاصطناعي، وصلت لمرحلة تعرض فيها على أكثر من ربع موظفيها ترك العمل لتقليل النفقات.
سوق التقنية مولع 🔥
بحسب رويترز وBusiness Insider، أطلقت مايكروسوفت برنامج للمغادرة الطوعية، في محاولة لتقليل التكاليف وسط إنفاقها عشرات المليارات من الدولارات على الذكاء الاصطناعي.
والعرض مش مقتصر على قسم معين، بل يشمل موظفين في عدة أقسام، منها Copilot والذكاء الاصطناعي وXbox وWindows، وحتى الأقسام المالية والموارد البشرية.
ويشمل البرنامج الموظفين المؤهلين في الولايات المتحدة وكندا وبريطانيا والهند، وأمامهم مهلة حتى بداية ديسمبر لاتخاذ قرارهم.
وللتوضيح، الشركة ما فصلت 60 ألف موظف، لكنها عرضت عليهم المغادرة طوعًا مقابل تعويضات، والعدد الفعلي للمغادرين ما زال غير معروف.
تخيلوا شركة بحجم مايكروسوفت، وهي من أكبر المستفيدين من طفرة الذكاء الاصطناعي، وصلت لمرحلة تعرض فيها على أكثر من ربع موظفيها ترك العمل لتقليل النفقات.
سوق التقنية مولع 🔥
البداية؟
فقاعة الذكاء الاصطناعي في الصين بدأت تنفجر، وأسهم شركات التقنية تنهار، وخلال أقل من أربعة أشهر تبخرت نحو 480 مليار دولار من قيمتها السوقية!
مؤشر STAR50 الصيني، اللي يضم شركات أشباه الموصلات والذكاء الاصطناعي، انهار بنسبة 40%، والخسائر ما وقفت على الشركات الصغيرة، حتى بعض أشهر الشركات الصينية.
مثلا شركة Unitree المتخصصة في صناعة الروبوتات خسرت أسهمها نحو نصف قيمتها منذ إدراجها في البورصة، وبعض الشركات المصنعة للمكونات البصرية المستخدمة في مراكز البيانات خسرت ما يصل إلى 60% من قيمتها.
وحتى مؤشر CSI 300، الذي يضم كبرى الشركات الصينية، تراجع بنحو 20% مقارنة بأعلى مستوياته في يونيو الماضي.
والسبب مش أن الذكاء الاصطناعي توقف عن التطور، بل لأن تقييمات كثير من الشركات وصلت لمستويات مبالغ فيها، وبدأ المستثمرون يشككون في حجم الطلب الفعلي على تقنيات الذكاء الاصطناعي، وهل الأرباح المستقبلية تستحق كل هذه التقييمات.
والأخطر أن بعض هذه الشركات، رغم انهيار أسهمها، ما زالت تتداول بتقييمات مرتفعة جدًا مقارنة بأرباحها.
يعني ممكن اللي نشوفه الآن ما يكون نهاية التصحيح، ممكن يكون مجرد بدايته.
فقاعة الذكاء الاصطناعي في الصين بدأت تنفجر، وأسهم شركات التقنية تنهار، وخلال أقل من أربعة أشهر تبخرت نحو 480 مليار دولار من قيمتها السوقية!
مؤشر STAR50 الصيني، اللي يضم شركات أشباه الموصلات والذكاء الاصطناعي، انهار بنسبة 40%، والخسائر ما وقفت على الشركات الصغيرة، حتى بعض أشهر الشركات الصينية.
مثلا شركة Unitree المتخصصة في صناعة الروبوتات خسرت أسهمها نحو نصف قيمتها منذ إدراجها في البورصة، وبعض الشركات المصنعة للمكونات البصرية المستخدمة في مراكز البيانات خسرت ما يصل إلى 60% من قيمتها.
وحتى مؤشر CSI 300، الذي يضم كبرى الشركات الصينية، تراجع بنحو 20% مقارنة بأعلى مستوياته في يونيو الماضي.
والسبب مش أن الذكاء الاصطناعي توقف عن التطور، بل لأن تقييمات كثير من الشركات وصلت لمستويات مبالغ فيها، وبدأ المستثمرون يشككون في حجم الطلب الفعلي على تقنيات الذكاء الاصطناعي، وهل الأرباح المستقبلية تستحق كل هذه التقييمات.
والأخطر أن بعض هذه الشركات، رغم انهيار أسهمها، ما زالت تتداول بتقييمات مرتفعة جدًا مقارنة بأرباحها.
يعني ممكن اللي نشوفه الآن ما يكون نهاية التصحيح، ممكن يكون مجرد بدايته.
💡 نصيحة بايثون: استخدام walrus operator (:=) بكفاءة!
هل سئمت من تكرار نفس المتغيرات في شرطك؟ دعنا نكتشف كيف يمكن لـ walrus operator (:=) تبسيط الكود الخاص بك وجعله أكثر قابلية للقراءة!
في هذا المثال، قمنا بتعيين طول الاسم للمتغير `n` مباشرة داخل جملة `if` باستخدام `:=`. هذا يوفر علينا سطرًا إضافيًا لتعيين المتغير قبل الشرط، مما يجعل الكود أكثر إيجازًا.
['#Python', '#برمجة', '#نصائح_بايثون', '#WalrusOperator', '#كود_نظيف']
هل سئمت من تكرار نفس المتغيرات في شرطك؟ دعنا نكتشف كيف يمكن لـ walrus operator (:=) تبسيط الكود الخاص بك وجعله أكثر قابلية للقراءة!
name = input('أدخل اسمك: ')
if (n := len(name)) > 5:
print(f'اسمك طويل جداً، طوله {n} حرفاً!')
else:
print(f'اسمك قصير ولطيف، طوله {n} حرفاً!')في هذا المثال، قمنا بتعيين طول الاسم للمتغير `n` مباشرة داخل جملة `if` باستخدام `:=`. هذا يوفر علينا سطرًا إضافيًا لتعيين المتغير قبل الشرط، مما يجعل الكود أكثر إيجازًا.
['#Python', '#برمجة', '#نصائح_بايثون', '#WalrusOperator', '#كود_نظيف']
وَأَسْرَعُ مَفْعُولٍ فَعَلْتَ تَغَيُّرًا
تَكَلُّفُ شَيْءٍ فِي طِبَاعِكَ ضِدُّهُ
تقرأ بيت المتنبي حكمة في الأخلاق، والواحدي يشرحه كلاما عن الدنيا: لو ساعدتنا بقرب أحبتنا لما دام ذلك، لأنها بنيت على التغير، وكانت كمن تكلف شيئا ضد طبعه فيدعه عن قريب.
تَكَلُّفُ شَيْءٍ فِي طِبَاعِكَ ضِدُّهُ
تقرأ بيت المتنبي حكمة في الأخلاق، والواحدي يشرحه كلاما عن الدنيا: لو ساعدتنا بقرب أحبتنا لما دام ذلك، لأنها بنيت على التغير، وكانت كمن تكلف شيئا ضد طبعه فيدعه عن قريب.
انتبهوا 💔
وادي السيليكون يعاني من ظاهرة تُعرف باسم «متلازمة الثراء المفاجئ»، بعدما حوّل الذكاء الاصطناعي آلاف الموظفين إلى أصحاب ملايين، لكن المفاجأة أن كثيرًا منهم أصبحوا يعانون من الوحدة والاكتئاب
بحسب تقرير نشرته مجلة Fortune، خلال السنوات الخمس الماضية جمع نحو 10 آلاف موظف في شركات مثل OpenAI وAnthropic وNvidia وMeta وغيرها ثروات تتجاوز 20 مليون دولار لكل واحد منهم.
لكن الظاهر أن الفلوس ما جابت لهم السعادة، فبعض هؤلاء الأثرياء الجدد أصبحوا يلجؤون إلى الأطباء النفسيين بسبب القلق والوحدة وفقدان الشعور بالهدف من الحياة.
والأغرب أن بعضهم يشعر بالذنب لأنه جمع ثروته من تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي، وهي نفس التقنيات اللي قد تتسبب في فقدان ملايين البشر لوظائفهم.
يعني الرجل عنده أكثر من 20 مليون دولار، وبدل ما يفكر كيف يصرفها، جالس عند الطبيب النفسي يتساءل عن معنى الحياة.
يا ليت مشاكلنا مثل مشاكلهم 😅
وادي السيليكون يعاني من ظاهرة تُعرف باسم «متلازمة الثراء المفاجئ»، بعدما حوّل الذكاء الاصطناعي آلاف الموظفين إلى أصحاب ملايين، لكن المفاجأة أن كثيرًا منهم أصبحوا يعانون من الوحدة والاكتئاب
بحسب تقرير نشرته مجلة Fortune، خلال السنوات الخمس الماضية جمع نحو 10 آلاف موظف في شركات مثل OpenAI وAnthropic وNvidia وMeta وغيرها ثروات تتجاوز 20 مليون دولار لكل واحد منهم.
لكن الظاهر أن الفلوس ما جابت لهم السعادة، فبعض هؤلاء الأثرياء الجدد أصبحوا يلجؤون إلى الأطباء النفسيين بسبب القلق والوحدة وفقدان الشعور بالهدف من الحياة.
والأغرب أن بعضهم يشعر بالذنب لأنه جمع ثروته من تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي، وهي نفس التقنيات اللي قد تتسبب في فقدان ملايين البشر لوظائفهم.
يعني الرجل عنده أكثر من 20 مليون دولار، وبدل ما يفكر كيف يصرفها، جالس عند الطبيب النفسي يتساءل عن معنى الحياة.
يا ليت مشاكلنا مثل مشاكلهم 😅
يَا رَبِّ قَدْ حَلَفَ الْأَعْدَاءُ وَاجْتَهَدُوا
أَيْمَانَهُمْ أَنَّنِي مِنْ سَاكِنِي النَّارِ
أَيَحْلِفُونَ عَلَى عَمْيَاءَ وَيْحَهُمُ
مَا عِلْمُهُمْ بِعَظِيمِ الْعَفْوِ غَفَّارِ
إِنِّي لَأَرْجُو مِنَ الرَّحْمَنِ مَغْفِرَةً
وَمِنَّةً مِنْ قِوَامِ الدِّينِ جَبَّار
https://ghurar.app/p/43334
أَيْمَانَهُمْ أَنَّنِي مِنْ سَاكِنِي النَّارِ
أَيَحْلِفُونَ عَلَى عَمْيَاءَ وَيْحَهُمُ
مَا عِلْمُهُمْ بِعَظِيمِ الْعَفْوِ غَفَّارِ
إِنِّي لَأَرْجُو مِنَ الرَّحْمَنِ مَغْفِرَةً
وَمِنَّةً مِنْ قِوَامِ الدِّينِ جَبَّار
https://ghurar.app/p/43334
غُرَر
ليت التي سخرت مني ومن جملي · عبيد بن أيوب العنبري · غُرَر
لَيتَ الَّتي سَخِرَت مِنّي وَمِن جَمَلي · ذاقَت كَما ذُقتُ مِن خَوفٍ وَأَسفارِ. عبيد بن أيوب العنبري، العصر الإسلامي، بحر البسيط، ١٤ بيتًا.
قصة مرعبة، عائلة مهندسة برمجيات في أمازون تتهم ChatGPT بالتسبب في وفاة ابنتهم، بعدما ساعدها على إيقاف أدوية الصرع، وظل يطمئنها أن كل شيء يسير بشكل طبيعي رغم ظهور أعراض خطيرة عليها!
بوين وان، مهندسة برمجيات عمرها 31 سنة، كانت تعاني من الصرع وتتناول دواءً مضادًا للتشنجات، لكنها كانت قلقة من تأثير الدواء على قدرتها على الكلام والتفكير.
فقررت تستشير ChatGPT، وبدل ما يوجهها إلى طبيبها، وضع لها بحسب الدعوى القضائية جدولًا لتخفيض جرعات الدواء تدريجيًا حتى تتوقف عنه تمامًا، بل ونصحها بإخفاء الأمر عن أطبائها.
والأخطر أن حالتها بدأت تتدهور وظهرت عليها أعراض مقلقة، لكنها كلما رجعت تسأله كان يطمئنها أن ما يحدث طبيعي وأن دماغها يتأقلم مع التغيير.
ولعلك ما تتخيل حجم الكارثة، لكن الفتاة عبّرت عن قلقها من إيقاف الدواء 158 مرة على الأقل، ومع ذلك استمر النموذج في طمأنتها!
وفي فبراير 2026، توفيت بوين نتيجة وفاة مفاجئة مرتبطة بالصرع، وبعد وفاتها رفع والداها دعوى قضائية ضد OpenAI ورئيسها سام ألتمان، يتهمان فيها الشركة بالتسبب في وفاة ابنتهما.
وللتوضيح، هذه اتهامات وردت في الدعوى القضائية، ولم يصدر حتى الآن حكم يثبت مسؤولية
بوين وان، مهندسة برمجيات عمرها 31 سنة، كانت تعاني من الصرع وتتناول دواءً مضادًا للتشنجات، لكنها كانت قلقة من تأثير الدواء على قدرتها على الكلام والتفكير.
فقررت تستشير ChatGPT، وبدل ما يوجهها إلى طبيبها، وضع لها بحسب الدعوى القضائية جدولًا لتخفيض جرعات الدواء تدريجيًا حتى تتوقف عنه تمامًا، بل ونصحها بإخفاء الأمر عن أطبائها.
والأخطر أن حالتها بدأت تتدهور وظهرت عليها أعراض مقلقة، لكنها كلما رجعت تسأله كان يطمئنها أن ما يحدث طبيعي وأن دماغها يتأقلم مع التغيير.
ولعلك ما تتخيل حجم الكارثة، لكن الفتاة عبّرت عن قلقها من إيقاف الدواء 158 مرة على الأقل، ومع ذلك استمر النموذج في طمأنتها!
وفي فبراير 2026، توفيت بوين نتيجة وفاة مفاجئة مرتبطة بالصرع، وبعد وفاتها رفع والداها دعوى قضائية ضد OpenAI ورئيسها سام ألتمان، يتهمان فيها الشركة بالتسبب في وفاة ابنتهما.
وللتوضيح، هذه اتهامات وردت في الدعوى القضائية، ولم يصدر حتى الآن حكم يثبت مسؤولية
الشركة عن الوفاة.
القصة تذكير بأن الذكاء الاصطناعي، مهما وصلت قدراته، ما ينفع تعتمد عليه في قرارات طبية خطيرة مثل إيقاف الأدوية أو تغيير جرعاتها دون إشراف طبي.
صحتكم مش مجال للتجارب مع الذكاء الاصطناعي.
القصة تذكير بأن الذكاء الاصطناعي، مهما وصلت قدراته، ما ينفع تعتمد عليه في قرارات طبية خطيرة مثل إيقاف الأدوية أو تغيير جرعاتها دون إشراف طبي.
صحتكم مش مجال للتجارب مع الذكاء الاصطناعي.
✨ تحسين أداء Python باستخدام List Comprehensions!
هل تبحث عن طريقة لكتابة كود Python أكثر إيجازًا وكفاءة؟ تعلم كيف تجعل قوائمك ديناميكية وبسرعة فائقة باستخدام List Comprehensions!
List Comprehensions توفر طريقة مختصرة لإنشاء القوائم. السطر الأول ينشئ قائمة بمربعات الأرقام من 0 إلى 9. السطر الثاني يضيف شرطًا لإنشاء قائمة بمربعات الأرقام الزوجية فقط.
['#Python', '#برمجة', '#ListComprehensions', '#كود', '#تعليم_بايثون', '#تطوير']
هل تبحث عن طريقة لكتابة كود Python أكثر إيجازًا وكفاءة؟ تعلم كيف تجعل قوائمك ديناميكية وبسرعة فائقة باستخدام List Comprehensions!
squares = [x**2 for x in range(10)]
print(squares)
even_squares = [x**2 for x in range(10) if x % 2 == 0]
print(even_squares)
List Comprehensions توفر طريقة مختصرة لإنشاء القوائم. السطر الأول ينشئ قائمة بمربعات الأرقام من 0 إلى 9. السطر الثاني يضيف شرطًا لإنشاء قائمة بمربعات الأرقام الزوجية فقط.
['#Python', '#برمجة', '#ListComprehensions', '#كود', '#تعليم_بايثون', '#تطوير']
وداعا للمقابلات؟
"مقابلات البرمجة المباشرة (Live Coding) انتهى عصرها"، هذا كلام واحد من المسؤولين عن فرق التطوير في شركة Anthropic، قرر التوقف عن استخدامها عند توظيف المبرمجين.
والسبب أن هذه المقابلات ماعد تعكس بالضرورة قدرات المطور الحقيقية، خصوصًا مع تطور نماذج الذكاء الاصطناعي، صارت القدرة على كتابة الكود بنفسك أقل أهمية من السابق في تقييم كفاءة المبرمج.
قال أنه لاحظ بعض المبرمجين المبتدئين (Junior)، لما يستخدموا الذكاء الاصطناعي، صاروا أحيانًا يحققون نتائج أفضل من مهندسين يمتلكون سنوات طويلة من الخبرة
يعني مع وجود الذكاء الاصطناعي، لم تعد السنوات التي يقضيها المطور في تعلم أطر العمل (Frameworks) تمنحه نفس الأفضلية اللي كانت تمنحها له سابقًا.
وبحسب رأيه، المهارة الأهم اليوم مش قدرتك على كتابة الكود أو حفظ تفاصيل أطر العمل، بل قدرتك على اكتشاف المشكلات الحقيقية التي تواجه الشركات، وتجربة الحلول المناسبة لها.
يعني بدل ما تقضي المقابلة تحاول تتذكر كيف تعكس مصفوفة أو تحل مسألة خوارزميات تحت الضغط، أصبح الأهم كيف تفكر وتحل المشكلات وتستفيد من الأدوات المتاحة لك.
وبصراحة، مقابلات الـLive Coding
"مقابلات البرمجة المباشرة (Live Coding) انتهى عصرها"، هذا كلام واحد من المسؤولين عن فرق التطوير في شركة Anthropic، قرر التوقف عن استخدامها عند توظيف المبرمجين.
والسبب أن هذه المقابلات ماعد تعكس بالضرورة قدرات المطور الحقيقية، خصوصًا مع تطور نماذج الذكاء الاصطناعي، صارت القدرة على كتابة الكود بنفسك أقل أهمية من السابق في تقييم كفاءة المبرمج.
قال أنه لاحظ بعض المبرمجين المبتدئين (Junior)، لما يستخدموا الذكاء الاصطناعي، صاروا أحيانًا يحققون نتائج أفضل من مهندسين يمتلكون سنوات طويلة من الخبرة
يعني مع وجود الذكاء الاصطناعي، لم تعد السنوات التي يقضيها المطور في تعلم أطر العمل (Frameworks) تمنحه نفس الأفضلية اللي كانت تمنحها له سابقًا.
وبحسب رأيه، المهارة الأهم اليوم مش قدرتك على كتابة الكود أو حفظ تفاصيل أطر العمل، بل قدرتك على اكتشاف المشكلات الحقيقية التي تواجه الشركات، وتجربة الحلول المناسبة لها.
يعني بدل ما تقضي المقابلة تحاول تتذكر كيف تعكس مصفوفة أو تحل مسألة خوارزميات تحت الضغط، أصبح الأهم كيف تفكر وتحل المشكلات وتستفيد من الأدوات المتاحة لك.
وبصراحة، مقابلات الـLive Coding
🚀 تحسين أداء Python: استخدام List Comprehensions!
هل تبحث عن طريقة لكتابة كود Python أكثر إيجازًا وكفاءة؟ إليك لمحة سريعة عن قوة List Comprehensions!
بدلاً من استخدام حلقة for تقليدية لإنشاء قائمة جديدة، تسمح لك List Comprehensions بإنشاء قوائم في سطر واحد. الكود أعلاه ينشئ قائمة `squares` تحتوي على مربعات الأرقام الموجودة في قائمة `numbers`، مما يجعل الكود أقصر وأكثر قابلية للقراءة.
['#Python', '#برمجة', '#ListComprehensions', '#تطوير', '#كود']
هل تبحث عن طريقة لكتابة كود Python أكثر إيجازًا وكفاءة؟ إليك لمحة سريعة عن قوة List Comprehensions!
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squares = [x**2 for x in numbers]
print(squares)
بدلاً من استخدام حلقة for تقليدية لإنشاء قائمة جديدة، تسمح لك List Comprehensions بإنشاء قوائم في سطر واحد. الكود أعلاه ينشئ قائمة `squares` تحتوي على مربعات الأرقام الموجودة في قائمة `numbers`، مما يجعل الكود أقصر وأكثر قابلية للقراءة.
['#Python', '#برمجة', '#ListComprehensions', '#تطوير', '#كود']
وداعا لمن؟ 😅
محرر في إحدى المجلات العلمية الطبية نشر إحصائية مثيرة للاهتمام عن استخدام الذكاء الاصطناعي في مراجعة الأبحاث العلمية، والنتائج مثيرة.
بحسب الإحصائية، الذكاء الاصطناعي استطاع اكتشاف أخطاء في الأبحاث العلمية أكثر بثلاثة أضعاف مقارنة بالمراجعين البشر!
والأغرب أن عملية المراجعة اللي يحتاج فيها الإنسان إلى 8 ساعات ونصف، ينجزها الذكاء الاصطناعي خلال 14 دقيقة فقط.
صحيح أن الذكاء الاصطناعي أحيانًا يدقق في تفاصيل صغيرة جدًا، وقد يبالغ في ملاحظاته، لكن هذا أصلًا جزء من وظيفة المراجع العلمي (Peer Reviewer)، وهي البحث عن الأخطاء والمشكلات مهما كانت صغيرة.
بالنسبة لي الاستمرار في مراجعة الأبحاث الطبية أو غيرها من الأبحاث العلمية دون الاستعانة بالذكاء الاصطناعي أصبح أمرًا غير منطقي، وممكن يكون مضر بجودة البحث نفسه.
وهذا مثال آخر على الظاهرة نفسها، بس في مجال الاقتصاد:
https://saez-zucman-audit-replication.vercel.app/
ومع كل هذه النتائج، أتوقع أن كثيرًا من الأكاديميين ومحرري المجلات العلمية بيستمرون في مقاومة استخدام الذكاء الاصطناعي، مش بالضرورة لأنه غير مفيد، بل لأن بعضهم يخاف أن يفقد الشعور بأهميته ب
محرر في إحدى المجلات العلمية الطبية نشر إحصائية مثيرة للاهتمام عن استخدام الذكاء الاصطناعي في مراجعة الأبحاث العلمية، والنتائج مثيرة.
بحسب الإحصائية، الذكاء الاصطناعي استطاع اكتشاف أخطاء في الأبحاث العلمية أكثر بثلاثة أضعاف مقارنة بالمراجعين البشر!
والأغرب أن عملية المراجعة اللي يحتاج فيها الإنسان إلى 8 ساعات ونصف، ينجزها الذكاء الاصطناعي خلال 14 دقيقة فقط.
صحيح أن الذكاء الاصطناعي أحيانًا يدقق في تفاصيل صغيرة جدًا، وقد يبالغ في ملاحظاته، لكن هذا أصلًا جزء من وظيفة المراجع العلمي (Peer Reviewer)، وهي البحث عن الأخطاء والمشكلات مهما كانت صغيرة.
بالنسبة لي الاستمرار في مراجعة الأبحاث الطبية أو غيرها من الأبحاث العلمية دون الاستعانة بالذكاء الاصطناعي أصبح أمرًا غير منطقي، وممكن يكون مضر بجودة البحث نفسه.
وهذا مثال آخر على الظاهرة نفسها، بس في مجال الاقتصاد:
https://saez-zucman-audit-replication.vercel.app/
ومع كل هذه النتائج، أتوقع أن كثيرًا من الأكاديميين ومحرري المجلات العلمية بيستمرون في مقاومة استخدام الذكاء الاصطناعي، مش بالضرورة لأنه غير مفيد، بل لأن بعضهم يخاف أن يفقد الشعور بأهميته ب