شينخوا تستشهد بفوربس: طفرة الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر في الصين، مع ~70% من براءات اختراع الذكاء الاصطناعي العالمية وزيادة زخم المطورين

## طفرة المصادر المفتوحة في الصين، وانفتاح المغرب في 29 نوفمبر 2025، استشهدت شينخوا بمجلة فوربس بشأن اتجاه واضح. تطلق الشركات الصينية نماذج ذكاء اصطناعي فعّالة وتتبنى الأوزان المفتوحة. يتوقع المحلّلون أن يُسرّع هذا الزخم وتيرة الاعتماد العالمي. ومن شأن المغرب أن يستفيد إذا تحرّك بحسم. يوفّر مؤشر الذكاء الاصطناعي لمعهد ستانفورد HAI سياقًا مهمًا. نحو 70% من البراءات المرتبطة بالذكاء الاصطناعي تصدر الآن من الصين، بحسب الأرقام المذكورة. كما يُظهر المؤشر تحولًا بنيويًا نحو الانفتاح. في عام 2023، كان 65.7% من النماذج التأسيسية التي تم إصدارها مفتوحة المصدر. تضيف دراسة مشتركة أشارت إليها فايننشال تايمز إشارةً أخرى. تقدّمت الصين على الولايات المتحدة في تنزيلات النماذج ذات الأوزان المفتوحة. عائلات مثل DeepSeek وQwen من علي بابا ترتفع بسرعة. يعتمدها المطوّرون لأنها مفيدة ومتاحة. لا تزال المؤسسات الأميركية تتصدر الأنظمة الحدّية الأكثر تأثيرًا. الصين تضيق فجوات الأداء وتهيمن على البراءات وحجم النشر. تساعد هذه العوامل في تفسير وتيرة النشاط مفتوح المصدر السريعة في الصين. كما يعزّز نمو الأدوات والمجتمع هذه الحلقة. ## لماذا يهمّ هذا المغرب النماذج ذات الأوزان المفتوحة تقلّل التكاليف والعوائق. تعمل على عتاد متواضع ويمكن نشرها داخل المؤسسة. وهذا يتماشى مع واقع الميزانيات في المغرب واحتياجات إقامة البيانات. كما يسرّع التوطين والتكرار. الحوكمة هي الوجه الآخر للعملة. تُظهر تحليلات فرق الهجوم (Red-team) أن الجودة ومقاومة كسر القيود تختلف عبر النماذج المفتوحة. يحتاج المغرب إلى تقييم صارم وأمن وإشراف. ويمكن أن يحدث ذلك بالتوازي مع التجريب السريع. ## منظومة المغرب: نقاط قوة للبناء عليها يمتلك المغرب قاعدة رقمية متنامية. توسّع الجامعات والمدارس التقنية برامج الذكاء الاصطناعي التطبيقي. المراكز البحثية ومحاضن الابتكار نشطة، مع روابط قوية بين الصناعة والأوساط الأكاديمية. ويزداد الاهتمام عبر القطاعين العام والخاص. الوكالة الرقمية للتنمية (ADD) تنسّق جهود التحول الرقمي. وتُشرف اللجنة الوطنية لمراقبة حماية المعطيات الشخصية (CNDP) على حماية البيانات الشخصية بموجب القانون 09-08. تُرسّخ هذه المؤسسات الثقة والامتثال. ويمكن أن يمتد توجيهها إلى حوكمة الذكاء الاصطناعي والمشتريات. قادة الصناعة يديرون بالفعل عمليات معقدة. اللوجستيات، الزراعة، التعدين، السياحة، والمالية قطاعات غنية بالبيانات وكثيرة العمليات. هذا المزيج مثالي لتجارب الذكاء الاصطناعي. يمكن للنماذج المفتوحة أن تستهدف نقاط الألم الواضحة بسرعة. ## فرص عملية حسب القطاع الخدمات الحكومية - مساعدون متعددو اللغات للمواطنين بالعربية والفرنسية والدارجة. - استقبال المستندات وتوجيهها وتلخيصها تلقائيًا. - بحث عبر الأنظمة والتعليمات والأسئلة الشائعة باستخدام التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG). الزراعة والمياه - دردشة استشارية لخطط المحاصيل والري وتوقيت الأسمدة. - دمج بيانات الأقمار الصناعية والمستشعرات لتقدير الغلة والإجهاد المائي. - تنبؤات للوجستيات المدخلات والطلب السوقي. اللوجستيات والموانئ - دعم جدولة المحطات باستخدام التحسين والمحاكاة. - رؤية حاسوبية لجرد الساحات، واكتشاف الأضرار، ومراقبة السلامة. - مساعدون وكلاء متعدد اللغة لأعمال الجمارك ومستندات الشحن. التعدين والتصنيع - صيانة تنبؤية من بيانات الاهتزاز والصوت والحرارة. - تحسين الطاقة عبر خطوط التكسير والطحن والنقل. - تلخيص تسليم المناوبات وتحليل الحوادث باستخدام مكيّفات خاصة بالمجال. السياحة والتجزئة - مخططات رحلات محلية تفهم الأحياء والمواسم. - تنبؤ الطلب للمخزون والتوظيف. - محتوى توليدي للقوائم وقوائم الطعام والحملات باللهجات المحلية. المالية والمدفوعات - استخراج المستندات لعمليات الانضمام وسير الامتثال. - كشف الشذوذ لتنبيهات الاحتيال مع فرز بمشاركة بشرية (Human-in-the-loop). - أدوات الوكلاء لمراكز الاتصال ورسائل العملاء. الرعاية الصحية - مساعدو فرز لمرحلة الاستقبال واقتراحات الإحالة. - صياغة التقارير للأشعة والأنسجة مع مراجعة سريرية. - تحقّق من الأهلية ودعم الترميز لمعالجة المطالبات. ## اختيار نماذج ذات أوزان مفتوحة: إرشادات عملية النماذج المفتوحة الصينية تغطي الآن العديد من الاحتياجات. عائلات Qwen تشمل نسخ النص والرؤية واستخدام الأدوات. تركّز DeepSeek على الكفاءة وضبط التعليمات بشكل تنافسي. كلاهما يُظهر زخمًا قويًا لدى المطوّرين. يجب أن يكون الاختيار قائمًا على الأدلة. راجع حزم التقييم والمعايير الخاصة بالمهام. افحص شروط الترخيص بعناية، بما في ذلك الاستخدام التجاري. طابق القدرات مع ملف المخاطر والحوسبة لديك. ابدأ بخفة وكرّر بسرعة. استخدم نماذج مُضبطة بالتعليمات بحجم أصغر للنماذج الأولية. أضِف الاسترجاع والأدوات لرفع الدقة. قم بالتوسيع فقط إذا تطلبت المقاييس ذلك. ## التوطين للمغرب: اللغة والمعرفة يحتاج المغرب إلى تغطية محلية قوية. يشمل ذلك العربية الفصحى الحديثة، والفرنسية، والدارجة، والأمازيغية. دعم كتابة تيفيناغ مهم من أجل الشمول. كما تحتاج المعرفة المجالّية إلى إسناد راسخ. النهج الموصى به: - بناء متن عالي الجودة عبر اللغات والمجالات. - استخدام RAG لحقن وثائق حديثة موثوقة. - الضبط الدقيق باستخدام بيانات مُراقَبة لسير العمل الأساسية. - جمع الملاحظات والأمثلة الصعبة للتحسين المستمر. انقِ البيانات أخلاقيًا. احصل على الحقوق والموافقة. احترم الخصوصية والفئات الحساسة. أشرك اللغويين وخبراء المجالات مبكرًا. ## السلامة، التقييم، والحوكمة يجب أن يكون التقييم منهجيًا. غطِّ الدقة والمتانة ومقاومة كسر القيود. اختبر السلوك متعدد اللغات، خاصةً التناوب اللغوي (code-switching). قِس زمن الاستجابة ومعدل المعالجة والتكلفة لكل طلب. اعتمد ضمانات متعددة الطبقات. استخدم تقوية التعليمات (prompt hardening)، ومصنّفات المحتوى، ومرشحات قائمة على القواعد. طبّق قوائم السماح للأدوات والموصلات. حافظ على المراجعة البشرية للإجراءات عالية المخاطر. احرص على الاتساق مع التنظيم المغربي. اتبع توجيهات CNDP بشأن البيانات الشخصية. قلّل الجمع والاحتفاظ. وفّر إشعارات واضحة وقنوات إنصاف. أنشئ بوابات إصدار شفافة. وثّق اختيارات النماذج ومصادر البيانات والاختبارات. تتبّع الحوادث والاستجابات. اعتمد إدارة الإصدارات لكل شيء، من التعليمات إلى المكيّفات. ## دليل شركة ناشئة لتجارب لمدة 90 يومًا - الأسبوع 1–2: عرّف حالة استخدام ضيقة اقتصادية واحدة. اكتب مقاييس النجاح والقيود. - الأسبوع 2–3: اختر نموذجين أو ثلاثة مرشحين. تحقّق من التراخيص واحتياجات العتاد. - الأسبوع 3–4: ابنِ شريحة عمودية رفيعة باستخدام RAG. أضِف حواجز أمان وتسجيلًا. - الأسبوع 5–6: شغّل وضع الظل أو اختبار A/B مقابل خط الأساس. اجمع الأخطاء والملاحظات. - الأسبوع 7–8: قم بضبط دقيق على عينات منقّاة. كمِّم للعتاد المستهدف. - الأسبوع 9–10: مراجعة أمنية وعمليات Red-team. حدّث المرشحات والتعليمات. - الأسبوع 11–12: أطلق إنتاجًا محدودًا. راقب التكاليف والنتائج يوميًا. أبقِ الفريق صغيرًا ومركّزًا. عيّن مسؤول منتج، ومهندس تعلم آلي، ومهندس عمليات تعلم آلي (MLOps). أضِف خبير مجال بدوام جزئي. أشرك القسم القانوني لمراجعات البيانات والتراخيص. ## خطوات حكومية لتسريع التبني الآمن المشتريات - اشترط تقارير تقييم وكشف شروط الترخيص. - فضّل خيارات الأوزان المفتوحة للنشر داخل المؤسسة. - ألزِم بمعايير تقليل البيانات والتسجيل. العزل التجريبي (Sandboxing) - إنشاء بيئة استدلال مشتركة للوكالات. - تقديم فهارس نماذج مُدقَّقة مع إعدادات مسبقة وقوالب. - توفير خدمات Red-team والتدقيق كمنصة. بناء القدرات - درّب الموظفين العموميين على تصميم التعليمات والإشراف. - موّل مجموعات بيانات متعددة اللغات لمهام النفع العام. - ادعم شراكات الجامعات للبحث التطبيقي. ## البنية التحتية وضبط التكلفة النماذج المفتوحة تتيح عمليات نشر مقتصدة. الإصدارات المُكمَّمة تعمل على المعالجات أو وحدات الرسوميات المبدئية. التخزين المؤقت والتجميع يقلّلان التكاليف أكثر. يقلّل RAG الاعتماد على النماذج الأكبر. اختر أنماط النشر بحكمة. استخدم النشر داخل المؤسسة للمهام الحساسة. استخدم السُحُب القريبة إقليميًا عندما تهيمن اعتبارات الكمون أو المرونة. راقب الطاقة والحدود الحرارية. خطّط للتحديثات. أبقِ بطاقات النماذج وقوائم الاعتمادات محدثة. أعد تشغيل التقييمات مع كل تحديث. تتبّع الانحراف في البيانات والسلوك. ## المواهب والمجتمع المهارات تقود النتائج. استثمر في هندسة البيانات وعمليات التعلم الآلي (MLOps) والتقييم. شجّع مسارات تدريب ثنائية اللغة وغنية بالمجال. حفّز مشاريع التخرّج التطبيقية مع شركاء الصناعة. استضف لقاءات عملية وهاكاثونات. ركّز على دعم الدارجة والأمازيغية. شارك مكتبات التعليمات ومجموعات التقييم. كافئ المساهمات في الأدوات ومجموعات البيانات المفتوحة. اشرك الجالية بالخارج. يمكن للمرشدين عن بُعد تسريع بناء القدرات. قد تُطلِق الزمالات القصيرة فرقًا جديدة. انشر النتائج للمساءلة وإعادة الاستخدام. ## العمل مع النماذج الصينية المفتوحة: التشغيل البيني والقانون فضّل الواجهات القابلة للنقل. وحِّد على واجهات تقديم شائعة وتنسيقات متجهات. اجعل المكيّفات خفيفة ومعيارية. وثّق سلاسل أدواتك. تحقّق من التراخيص لكل إصدار. قد تختلف الشروط عبر النسخ. انتبه لقيود الاستخدام التجاري وإعادة التوزيع. احتفظ بالموافقات القانونية في السجلات. أدِر مخاطر سلسلة التوريد. انسخ القطع الأثرية إلى سجلات محلية. تحقّق من المجموع الاختباري (checksums) والتواقيع. افحص الاعتمادات بحثًا عن الثغرات. ## إدارة المخاطر: أبعد من العرض التجريبي الأمن - ضوابط صارمة لخروج الشبكة لعُقد الاستدلال. - إدارة الأسرار وتدويرها. - فصل البيانات بين التطوير والإنتاج. السلامة - أضِف علامةً مائيةً على المحتوى المُولّد حيثما أمكن. - اكتشف حقن التعليمات وسوء استخدام الأدوات. - حافظ على إشراف بشري للمخرجات ذات الأثر الكبير. الثقة والشمول - اختبر التحيّز عبر اللغات واللهجات. - وفّر قنوات تظلّم وتصحيح. - بلّغ المستخدمين بحدود النظام بوضوح. ## قياس النجاح في المغرب حدّد المقاييس مسبقًا. تتبّع التكلفة لكل مهمة، والدقة، ووقت الحل. قِس رضا المستخدم ومعدل الأخطاء. قارن مقابل خطوط الأساس، لا الضجيج. انشر نتائج التجارب حيثما أمكن. شارك الدروس عبر الجهات والقطاعات. ابنِ دليلًا حيًا للمغرب. حدّثه مع تطوّر النماذج. استهدف مكاسب مركّبة. ابدأ بمهام الإنتاجية الداخلية والدعم. توسّع إلى خدمات مواجهة المواطنين عندما تنضج الضوابط. تجنّب البرامج الانفجارية الكبرى. ## الفرصة، مؤطرة للمغرب زخم المصادر المفتوحة في الصين حقيقي وملموس. إنه يخفض تكلفة الذكاء الاصطناعي القادر. ويزيد خيارات المطوّرين والمؤسسات. يمكن للمغرب الاستفادة من هذا التحول. الأولويات واضحة. وطّن اللغة والمجال. حصّن الأنظمة عبر التقييمات وحواجز الأمان. نمِّ المواهب والبنية التحتية المشتركة. تحرّك الآن بتجارب صغيرة منضبطة. أبقِ الحوكمة صارمة وشفافة. ابنِ على ما ينجح. شارك النتائج لرفع المستوى الوطني. ## خلاصة النقاط الرئيسية - النماذج الصينية ذات الأوزان المفتوحة توسّع خيارات المغرب لذكاء اصطناعي منخفض التكلفة ومحلي. - ابدأ بـ RAG ونطاقات ضيقة وتقييم صارم لإدارة المخاطر. - تغطية اللغات المحلية استراتيجية: العربية والفرنسية والدارجة والأمازيغية. - يمكن للحكومة تسريع التبني عبر بيئات عزل مشتركة وقواعد المشتريات. - انشر مقاييس التجارب لبناء الثقة وتراكم التعلم.