تظهر تبعات ضعف موارد اللغة العربية على الإنترنت مؤخراً في الذكاء الاصطناعي، ويكشف تقرير مايكروسوفت حول انتشار الذكاء الاصطناعي لعام 2025 عن مفارقة كبرى تواجه اللغة العربية في المشهد التكنولوجي العالمي: فبالرغم من انتشارها الواسع، تُصنّف كواحدة من “اللغات قليلة الموارد” في سياق تطوير الذكاء الاصطناعي، مما يمثل عائقًا منهجيًا أمام تبني التقنيات الحديثة في المنطقة. ويُشير التقرير إلى أن الدول التي تعتمد على لغات ذات محتوى رقمي محدود، كالتي تسود فيها اللغة العربية بلهجاتها ومشتقاتها، تسجل معدلات تبنٍ أقل للذكاء الاصطناعي، حتى مع توفر البنية التحتية من إنترنت ومهارات رقمية. ففي الوقت الذي تستحوذ فيه الإنجليزية على نصف المحتوى الرقمي المُفهرس على الإنترنت (ويتحدث بها 5% فقط من سكان العالم)، تظل حصة اللغة العربية – التي يتحدث بها مئات الملايين – أقل نسبيًا، مما يُضعف جودة وأداء نماذج الذكاء الاصطناعي المتاحة للمتحدثين بها. هذا النقص في المحتوى التدريبي يؤدي إلى انخفاض دقة النماذج وقلة الخدمات المتخصصة باللغة العربية. ومع ذلك، لا يغفل التقرير الفرصة المتميزة التي تلوح في الأفق. فالتطورات الهائلة في نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) وتقنيات مثل تعلم النقل بين اللغات تفتح مسارًا واعدًا. هذه التقنيات باتت قادرة على الاستفادة من المعرفة المكتسبة في اللغات عالية الموارد (كالإنجليزية) لتحسين أداء الذكاء الاصطناعي في اللغات منخفضة الموارد كالعربية، وبكمية بيانات أقل مما كان مطلوبًا في السابق. كما يسلط التقرير الضوء على الريادة الإقليمية، مستشهداً بالإمارات العربية المتحدة، التي تتمتع بأعلى معدل تبنٍ للذكاء الاصطناعي عالميًا (59.4%)، وبجهودها في تطوير نماذج لغوية عربية واسعة النطاق. ويؤكد الخبراء أن معالجة فجوة اللغة العربية ليست مجرد ضرورة تقنية، بل هي أمر بالغ الأهمية لتحقيق الشمول التكنولوجي العادل وضمان وصول فوائد الذكاء الاصطناعي في مجالات حيوية كالتعليم والرعاية الصحية والخدمات العامة إلى جميع أنحاء العالم الناطق بالعربية.
يمكن إيجاز أبرز الرؤى التي يقدمها تقرير مايكروسوفت حول انتشار الذكاء الاصطناعي لعام ٢٠٢٥ كما يلي:
- الذكاء الاصطناعي هو أسرع التقنيات انتشارًا في تاريخ البشرية، حيث تجاوز عدد مستخدميه ١.٢ مليار مستخدم في أقل من ثلاث سنوات. هذا المعدل من التبني أسرع من التقنيات التحويلية السابقة كالكهرباء، والحاسوب الشخصي، والإنترنت، والهواتف الذكية، مما يُظهر سرعة انتشار غير مسبوقة عالميًا
- هناك فجوة عالمية كبيرة في تبني الذكاء الاصطناعي بين الشمال والجنوب. يبلغ استخدام الذكاء الاصطناعي ضعف معدله في الاقتصادات المتقدمة الأكثر ثراءً مقارنةً بالدول ذات الدخل المنخفض. وتشمل العوائق الرئيسية نقص الكهرباء الموثوقة، والاتصال بالإنترنت، ونقص المهارات الرقمية/الذكاء الاصطناعي.
- الحواجز اللغوية تعيق انتشار الذكاء الاصطناعي بشكل كبير. يتم تدريب معظم نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل أساسي على اللغة الإنجليزية وغيرها من اللغات عالية الموارد، في حين أن غالبية لغات العالم، التي يزيد عددها عن ٧٠٠٠ لغة، بما في ذلك العربية، محدودة المحتوى الرقمي وموارد الذكاء الاصطناعي. يحدّ هذا الاستبعاد من الوصول الهادف إلى الذكاء الاصطناعي لمليارات الأشخاص الذين يتحدثون لغاتٍ محدودة الموارد
- الدول ذات الاستثمار المستدام في البنية التحتية الرقمية والتعليم وقيادة السياسات المنسقة تقود تبني الذكاء الاصطناعي. تبرز الإمارات العربية المتحدة (59.4%) وسنغافورة (58.6%) والنرويج وأيرلندا كدول رائدة في انتشار الذكاء الاصطناعي، مما يُظهر أن البنية التحتية القوية والمعرفة الرقمية تُحفّز التبني السريع حتى دون بلوغ حدود تطوير النماذج
- لا يزال ابتكار الذكاء الاصطناعي وتطوير النماذج مُركّزين في عدد قليل من الدول. تتصدر الولايات المتحدة بنماذج مثل GPT-5 من OpenAI، تليها الصين بفارق ضئيل. سبع دول فقط تستضيف حاليًا نماذج ذكاء اصطناعي متقدمة (الولايات المتحدة، والصين، وكوريا الجنوبية، وفرنسا، والمملكة المتحدة، وكندا، وإسرائيل)، لكن فجوة الأداء التكنولوجي آخذة في الضيق، مما يُشير إلى انتشار أسرع في هذه الحدود.
تُسلّط هذه الرؤى الضوء على النمو السريع للذكاء الاصطناعي، والدور الحاسم للبنية التحتية وإدماج اللغات، والتفاوتات الناشئة في تحديد المستفيدين من الذكاء الاصطناعي عالميًا.
جهود لدعم اللغة العربية
يذكر أن كل من الإمارات العربية المتحدة والمملكة العربية السعودية، ومؤخراً قطر بدأت بمواجهة تحدي نقص المحتوى الرقمي العربي عبر تطوير نماذج لغوية كبيرة (LLMs) خاصة. في الإمارات، يقود معهد الابتكار التكنولوجي (TII) تطوير نماذج رائدة عالمياً مثل “فالكون” (Falcon) مفتوح المصدر. كما تساهم جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي (MBZUAI) بنماذج متعددة اللغات. وفي السعودية، أطلقت شركة “هيوماين” (Humain) التابعة لـ صندوق الاستثمارات العامة (PIF) نموذج “هيوماين تشات”، بالإضافة إلى نماذج متخصصة كنموذج أرامكو “ميتابرين”. وتهدف هذه الجهود إلى تعزيز الشمول اللغوي، ورفع دقة الذكاء الاصطناعي، وتأمين السيادة التكنولوجية في المنطقة.
- تابعونا:
