من إدمان وسائل التواصل الاجتماعي إلى الاخبار المزيفة إلى المراقبة الجماعية. غيرت التقنيات الجديدة لعصرنا الرقمي حياتنا ومجتمعاتنا وحتى كوكبنا – غالباً، بطرق لم نتوقعها في البداية.
يبدو أن الإنترنت والأدوات المهمة الأخرى للعصر الرقمي قد أثارت أنواعاً جديدة من الانقسام الاجتماعي والسياسي والعنف والإساءة والمعلومات الخاطئة ونظرية التآمر.
وسط بحر من المعلومات، يبدو أننا نغرق في عصر رقمي مظلم. فترة نتمكن فيها من جمع المزيد والمزيد من البيانات عن عالمنا المعقد، ومع ذلك يبدو أننا نفهم القليل منها.
إقرأ ايضاً:
نشأت الحوسبة الحديثة بسبب محاولات عسكرية للسيطرة على الطقس
ما علاقة أجهزة الكمبيوتر بالطقس، وما علاقة الطقس بالجيش؟
لعقود من الزمان، كان ابتكار طرق للتنبؤ بالطقس والتحكم فيه مصدر قلق رئيسي للجيوش الغربية. وفي هذا المشروع يكمن أصل الحسابات الحديثة.
كان أول شخص أجرى حسابات على ظروف الغلاف الجوي من أجل التنبؤ بالطقس هو عالم الرياضيات لويس فراي ريتشاردسون. كان هذا خلال الحرب العالمية الأولى، عندما تطوع ك مستجيب أول على الجبهة الغربية.
حتى أن ريتشاردسون قد توصل إلى تجربة فكرية يمكن تصورها على أنها أول وصف لـ “كمبيوتر”. فقد تخيل مجموعة مكونة من الآلاف من علماء الرياضيات البشر، كل منهم يحسب الظروف الجوية لمربع معين من العالم، ويتشركون النتائج بين بعضها البعض لإجراء مزيد من الحسابات.
حلم ريتشاردسون أن مثل هذه الآلة ستكون قادرة على التنبؤ بدقة بالطقس في أي مكان وفي أي وقت.
لم تظهر فكرته المستقبلية مرة أخرى حتى الحرب العالمية الثانية، عندما دفع الإنفاق الكبير على الأبحاث العسكرية إلى ظهور آلة الحوسبة. يرتبط مشروع مانهاتن، وهو مشروع بحثي عسكري أمريكي أدى إلى إنشاء القنبلة الذرية، ارتباطاً وثيقاً بتطوير أجهزة الكمبيوتر الأولى.
تم استخدام العديد من أجهزة الكمبيوتر الأولى هذه. مثل التكامل الرقمي الإلكتروني والكمبيوتر (ENIAC) من عام 1946، لإجراء حسابات آلية لمحاكاة تأثير القنابل والصواريخ المختلفة في ظل ظروف جوية معينة.
تم إخفاء الأهداف والأغراض العسكرية لاستخدام أجهزة الكمبيوتر
في عام 1948، على سبيل المثال، قامت شركة IBM بتثبيت الآلة الحاسبة الإلكترونية للتسلسل الانتقائي (SSEC) على مرأى ومسمع للجمهور في نافذة متجر في نيويورك.
ولكن بينما تم إخبار الجمهور أن الكمبيوتر كان يحسب المواقع الفلكية لرحلات ناسا، كان يعمل بالفعل على برنامج سري يسمى Hippo – يقوم بحسابات لمحاكاة انفجارات القنابل الهيدروجينية.
منذ البداية، قدمت الأعمال المعقدة والمخفية لأجهزة الكمبيوتر عباءة مريحة لإخفاء وظائفها الفعلية.
ومع ذلك، في معظم الأوقات، لم يؤدوا وظائفهم الفعلية بشكل جيد. تاريخ الحوسبة مليء بالحكايات التي توضح كيف يمكن أن يكون لرؤية أجهزة الكمبيوتر المبسطة للعالم. كذلك، عدم قدرتها على التمييز بين الواقع و المحاكاة، والبيانات السيئة لها عواقب وخيمة على مستخدميها من البشر.
على سبيل المثال، شبكة الكمبيوتر الأمريكية SAGE، التي تم استخدامها لتجميع ولدمج بيانات الغلاف الجوي والبيانات العسكرية خلال الحرب الباردة. اشتهرت بأخطائها الغامضة شبه المميتة، مثل الخلط بين سرب من الطيور المهاجرة لأسطول قاذفة سوفياتي قادم.
لقد أدت مغالطة تضخم البيانات إلى إغراق البحث العلمي في أزمة
إذا كان لك معرفة في علم الحوسبة، فربما قد سمعت عن قانون مور. قانون مور يتعلق بفكرة أن قوة الحوسبة الأولية لأجهزتنا تتضاعف كل عامين.
منذ صياغته الأولى في عام 1965، ظل هذا القانون صحيحاً تقريباً. ولكن كما يمكنك أن تشهد على الأرجح من خلال الملاحظة الواضحة، فإن حقيقة أن التكنولوجيا تصبح أصغر وأسرع لا تعني بالضرورة أنها تجعل حياتنا أسهل.
المتفائلون بالتكنولوجيا الذين يستشهدون بقانون مور يفعلون ذلك عادةً بروح التفاؤل الحسابي. إنهم يعتقدون أن المزيد من العمليات الحسابية هي الأفضل دائماً. وأنه كلما زاد عدد البيانات التي نجمعها ومعالجتها في العالم، زاد فهمنا لها.
في العصر الرقمي، أدى هذا الاعتقاد إلى نظام بحث يقدّر الاختبار الآلي الذي يولد أطناناً من البيانات بدلاً من التجربة البشرية الفوضوية. في أبحاث الأدوية، على سبيل المثال، غالباً ما يتم الآن تقليص دور العلماء البشريين إلى البرمجة والإشراف على عمل الآلات المشاركة في عملية تسمى الفحص عالي الإنتاجية.
يقوم الكمبيوتر باختبار تأثيرات وتفاعلات آلاف المركبات الكيميائية يومياً، على أمل أن يعثر في النهاية على مجموعة مفيدة في علاج مرض معين.
المشكلة هي أن هذا النهج لا يبدو أنه يعمل على الإطلاق. كل تسع سنوات منذ الستينيات، انخفض عدد الأدوية الجديدة المعتمدة للاستخدام البشري لكل مليار دولار أمريكي في الإنفاق على البحث والتطوير إلى النصف.
قانون إيروم – قانون مور بالعكس
بدأ المنتقدون بالاستهزاء عبر تسمية هذا التأثير بقانون إيروم – قانون مور بالعكس
أن مغالطة البيانات الضخمة التي تشجع الكمية على الجودة واضحة في جميع العلوم. في حين أن عدد الدراسات والمجلات العلمية والأوراق العلمية قد تزايدات بشكل كبير على مدى العقود الماضية، فقد ازداد عدد الأخطاء والانتحال والاحتيال في البحث العلمي.
يتحدث الخبراء بشكل متزايد عن أزمة تكرار العلم في العصر الرقمي. يشير هذا إلى حقيقة أنه عندما يتم إجراء العديد من الدراسات العلمية مرة ثانية من قبل مجموعة مختلفة من الباحثين، لا يمكنهم إعادة إنتاج النتائج الأصلية.
في عام 2011، على سبيل المثال، أجرت جامعة فيرجينيا خمس دراسات بارزة عن السرطان في السنوات الأخيرة. يمكن تكرار تجربتين فقط بنجاح؛ بينما عدم تأكيد نتائج تجربتين. وفشل واحد تماما.
حتى مع قيام البحث العلمي بجمع المزيد والمزيد من البيانات حول العالم، فإن وتيرة الاكتشاف العلمي تتباطأ في الواقع. بدلاً من اعطائنا فهماً أفضل للعالم، يؤثر التدفق الحالي للمعلومات بشكل سلبي على قدرتنا على معالجة ما يجري حولنا.
كأداة للرأسمالية، تساهم التكنولوجيا والبيانات على عدم المساواة
في الظاهر، سلاو هي مدينة صغيرة غير ملحوظة إلى حد ما على بعد 25 ميلاً خارج لندن. ومع ذلك، فمن غير المعروف للكثير من الناس، المستودعات الواسعة والمجهولة التي تصطف على طول طريقها الرئيسي تشكل القاعدة المادية لبعض أهم أجزاء عالمنا الرقمي.
على سبيل المثال، أحد المستودعات، الذي يحمل الاسم المتواضع LD4، يضم خوادم البيانات لبورصة لندن. تحمل كابلات الألياف الضوئية التي تؤدي من وإلى LD4 معلومات مالية ذات قيمة لا يمكن تصورها تقريباً، حيث تقوم بنقلها واستلامها من وإلى مراكز البيانات المالية الأخرى حول العالم بسرعة الضوء.
التداول عالي التردد
أدت هذه الشبكة فائقة السرعة بين الشركات والمستثمرين والأسواق إلى ظهور نوع جديد من التبادل المالي: التداول عالي التردد.
اليوم، يمكن للمتداولين الماليين أن يتفاعلوا بشكل فوري تقريباً مع الانخفاضات والارتفاعات في السوق. للقيام بذلك في غضون أجزاء من الثانية، يستعينون بالخوارزميات والروبوتات التي تراقب الأسعار، وتقدم عروض وهمية ومعاملات الظل لإرباك المتداولين الآخرين. وحتى تفحص عناوين الأخبار وتفسرها لتتوقع الآثار الاقتصادية للأحداث الكبرى حول العالم.
ولكن أصبح من الواضح أكثر فأكثر أنه حتى المطلعين لا يمكنهم مواكبة منطق أجهزة الكمبيوتر في عالم التمويل الرقمي شديد التسارع.
على سبيل المثال، في 10 مايو 2010، شهد مؤشر داو جونز انهياراً غير مسبوق قدره 600 نقطة – ما يعادل خسارة ستة مليارات دولار – ثم تعافى فجأة بعد دقائق. تتزايد شيوع مثل هذه الانهيارات المفاجئة، ولا يمكن لأي إنسان تحديد سببها بالضبط.
بينما تربك الآلات بشكل متزايد البشر في بعض المجالات، فإنها تحل محلنا تماماً في مجالات أخرى. خذ، مثلاً، شركة امازون العملاقة، التي تستخدم بالفعل أساطيل من الروبوتات لتخزين المنتجات وفرزها واختيارها.
شركة امازون لاتزال توظف مجمعين للمنتجات، تقوم أمازون بذلك بدافع من الحوافز المالية وتعامل هؤلاء العمال بشكل أساسي مثل الروبوتات: يتم توجيه العمال ومراقبتهم عبر جهاز محمول باليد، والذي يرسلهم إلى مواقع مختلفة في المستودع بطريقة تصل إلى أقصى حد الكفاءة وتقليل التواصل الاجتماعي مع زملاء العمل.
ومما يثير القلق أن السياسيين والشركات لا يقدمون سوى القليل من التوضيح حول كيف لنظام الضمان الاجتماعي أن يحل محل العمل بدوام كامل. وبالتالي، فإن التكنولوجيا، بعيداً عن كونها أداة تُفيدنا، هي مجرد أداة أخرى لتركيز القوة في أيدي القلة.
التعلم الآلي يتدرب على تحيز ماضينا وينقله إلى مستقبلنا
هناك نقاشات حول الذكاء الاصطناعي الذي بناه الجيش الأمريكي يوضح مخاطر وحدود التعلم الآلي. التعلم الآلي يقصد به: تعليم أجهزة الكمبيوتر كيفية التفكير.
يُزعم أن الجيش حاول تدريب جهاز كمبيوتر للتعرف على الدبابات المموهة في الغابة. للقيام بذلك، تم عرض عدة صور للغابات مع دبابات مخبأة فيها. وعدة صور أخرى للغابات بدون دبابات لكي يتعلم جهاز الكمبيوتر التمييز بين صور الاختبار بشكل مثالي.
لكن في الميدان، فشل الذكاء الاصطناعي تماماً. لم يكن أفضل من تخمين الإنسان ما إذا كان هناك دبابة في غابة معينة أم لا.
لاحظ أحدهم في وقت لاحق، أن جميع صور التدريب بالدبابات المخبأة قد التقطت في يوم مشمس. وجميع صور الغابة بدون دبابات مخبأة قد التقطت في يوم غائم. لذلك، لم تتعلم الآلة الفرق بين الغابة ذات الدبابات المخبأة والغابة التي لا تحتوي على دبابات مخبأة. لقد تعلمت الفرق بين يوم مشمس ويوم غائم.
توضح لنا هذه القصة أنه عندما ندرب الآلات على التفكير، لا يمكننا أن نتوقع منها أن تفكر مثلنا. في كثير من الحالات، قد لا نكون قادرين على فهم كيف ولماذا توصلت إلى مثل هولاء الاستنتاجات على الإطلاق.
في العصر الرقمي، تقوم أجهزة الكمبيوتر ببناء عمليات المحاكاة متعددة الأبعاد الخاصة بها للعالم والتي تختلف تماماً عن تجربتنا الإنسانية.
وكفكرة تستحق الدراسة، يمكن أيضاً استخدام الطبيعة الغامضة لعقل الآلة لتبرير الاستنتاجات التي توصلت إليها. حتى عندما تكون مثيرة للجدل أو خطيرة.
في عام 2016، أثار باحثان من جامعة في شنغهاي ضجة عندما زعموا أنهما طورا برنامجاً يمكنه التمييز بين وجه الشخص المجرم والغير المجرم. عندما تم انتقاد تجربتهم على أساس أن البرنامج سيبالغ بالتأكيد في تمثيل المجتمعات المهمشة، زعموا أنهم أنشأوها لأغراض أكاديمية بحتة، وأن التعلم الآلي بشكل عام، كان بطبيعته “خالية من التحيز”.
يشارك العديد من المتحمسين للذكاء الاصطناعي فكرة أن الخوارزميات والحسابات غير متحيزة. ما فشلوا في الاعتراف به هو أن الآلات تميل إلى التدريب على البيانات، والبيانات الوحيدة التي لدينا هي من ماضينا.
نظراً لأن ماضينا مليء بالعنف والظلم والعنصرية، سواء كنا نعتزم ذلك أم لا، فإن الآلات التي ندربها بهذه البيانات ستكرر هذا العنف والظلم والعنصرية وتعرضها لنا في المستقبل.
تتحكم الحكومات ووكالات الاستخبارات بشكل متزايد في التقنيات والبيانات
منذ الحرب العالمية الثانية، أنفقت وكالات الاستخبارات، مثل وكالة المخابرات المركزية ووكالة الأمن القومي، ملايين الدولارات على تطوير تقنيات سرية. لا يعرف العالم وجودها أو الغرض الحقيقي منها إلا بعد عقود من وقوعها – إن وجدت.
على سبيل المثال، كانت وكالة المخابرات المركزية، وليس الجيش الأمريكي أو القوات الجوية، هي التي طورت أولى الطائرات بدون طيار، قبل سنوات من أن تصبح عنصراً أساسياً في الحرب الحديثة.
ومع ذلك، فإن التقنيات المستقبلية ليست فقط التي يتم تخزينها في عالم سري. أجزاء كبيرة من تاريخنا يختفي تدريجياً في خزائن سرية. تُصنف الحكومة الأمريكية حوالي 400000 وثيقة جديدة كل عام على أنها “سرية للغاية”؛ وهو رقم يتزايد بشكل كبير.
الوضع في المملكة المتحدة ليس أفضل بكثير. في عام 2011، عندما فازت مجموعة من الناجين الكينيين أخيراً في مقاضاة الحكومة البريطانية بسبب التعذيب الذي تعرضوا له في ظل السلطات الاستعمارية في الخمسينيات من القرن الماضي، تبين أن حوالي 1.2 مليون وثيقة في معسكرات الاعتقال البريطانية في كينيا كانت محتجزة في أماكن مغلقة. منشأة حكومية سرية.
من بين هذه الوثائق، كان العديد منها عبارة عن “شهادات إتلاف” لوثائق أخرى. وهذه الوثائق شهدت على عدد أكبر من السجلات المفقودة والتاريخ المحذوف.
يوضح لنا هذا المثال أنه على الرغم من أن لدينا الآن المزيد من البيانات المفترضه أن تكون محايدة حول العالم، فإن ما يصل إلينا لا يزال يتم إعدامه والتحكم فيه.
في حالة معسكرات الاعتقال الكينية، أدى إخفاء وقمع وثائق تاريخية مهمة من قبل الحكومة البريطانية إلى منع البلاد فعلياً من التعامل بشكل مناسب مع ماضيها الاستعماري.
طريقة أخرى تتحكم بها وكالات الاستخبارات في العالم من حولنا هي من خلال جمع البيانات. ظهر نظام المراقبة الجماعية الشامل لوكالة الأمن القومي على مرأى ومسمع العامة بسبب المخبر إدوارد سنودن في عام 2013.
خلاصة القول
تسمح لنا التقنيات الجديدة في العصر الرقمي بالاتصال وجمع البيانات والمعلومات ومشاركتها. لكن تقودنا إلى عصر رقمي مظلم، حيث يبدو العالم أكثر تعقيداً وإرباكاً من أي وقت مضى. هذا لأنه، كما توضح الأمثلة من الحوسبة المبكرة والتاريخ والعلوم، فإن المزيد من البيانات لا تؤدي دائماً إلى نتائج أفضل.
علاوة على ذلك، عندما تُستخدم التقنيات الجديدة لأهداف رأسمالية، فإنها تميل إلى إدامة وتعميق هياكل السلطة القائمة. لهذا السبب، إذا أردنا أن نعيش بشكل هادف في الحاضر، فنحن بحاجة إلى البدء في التشكيك في أصل تقنياتنا ووظيفتها والغرض منها.
