اقتصاد الذكاء الاصطناعي الخفي بين الطموح التكنولوجي ومتطلبات الاستدامة

اقتصاد الذكاء الاصطناعي الخفي بين الطموح التكنولوجي ومتطلبات الاستدامة

الدكتور مهندس / إبراهيم حمد الهنائي
عميد برنامج البحرية والأمن
نائب الرئيس بالإنابة – تكنولوجيا المعلومات
مركز التفوق للأبحاث التطبيقية والتدريب – كليات التقنية العليا
دولة الإمارات العربية المتحدة
سبتمبر 2025

في الخطاب العام حول الذكاء الاصطناعي، تُسلّط الأضواء على إنجازاته وقدرته على دفع عجلة الابتكار والنمو الاقتصادي، حتى بات يُوصف بأنه المحرك الأبرز للثورة الصناعية الرابعة. غير أن هذه الصورة المشرقة لا تكشف عن كامل الحقيقة. فخلف الواجهة التقنية المتطورة يكمن ما يمكن تسميته بـ اقتصاد الذكاء الاصطناعي الخفي، وهو اقتصاد يشتمل على أنشطة غير مرئية أو لا تحظى باعتراف كافٍ رغم كونها تمثل البنية التحتية الفعلية لعمل الذكاء الاصطناعي. والأهم من ذلك أن هذا الاقتصاد، بما يتضمنه من ممارسات وظروف، يرتبط ارتباطاً وثيقاً بجوانب الاستدامة الثلاثة: الاجتماعية والاقتصادية والبيئية، ما يجعل فهمه شرطاً أساسياً لأي تصور عن مستقبل الذكاء الاصطناعي.

فمن الناحية الاقتصادية، تكشف دراسة لمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا أن نحو تسعين في المئة من الموظفين حول العالم يستخدمون أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية مثل ChatGPT وClaude في أعمالهم اليومية من دون أن تكون لديهم تراخيص مؤسسية، بينما لا تتجاوز نسبة المؤسسات التي تستثمر رسمياً في هذه الأدوات أربعين في المئة. (MIT Report, 2025؛ VentureBeat).
هذه الظاهرة، التي وُصفت باقتصاد الظل للذكاء الاصطناعي، تشير إلى أن الموظفين أنفسهم يقودون ثورة تكنولوجية صامتة بعيداً عن سياسات الشركات، وأن هناك اقتصاداً موازياً يتشكل في الخفاء. لكن السؤال الجوهري يتعلق بالاستدامة: هل يمكن لمثل هذا الاستخدام غير المنظم أن يستمر دون أن يؤدي إلى مخاطر تتعلق بالحوكمة وحماية البيانات؟ أم أن على المؤسسات إدماج هذه الممارسات رسمياً ضمن استراتيجياتها لضمان استدامة الابتكار وتعزيز الأمن الرقمي (AllWork.Space, 2025)؟

ومن زاوية اجتماعية، يظهر الاقتصاد الخفي في صورة العمالة البشرية التي تدعم الذكاء الاصطناعي من وراء الستار. فالتقارير تشير إلى أن آلاف العاملين في دول مثل كينيا والفلبين والهند ينجزون مهام حاسمة كتدريب النماذج، وتصنيف البيانات، وتصحيح الأخطاء، ومراجعة المحتوى. هؤلاء العمال يتقاضون أجوراً زهيدة ويعملون في بيئات غير مستقرة، ورغم أن عملهم أساسي لاستمرارية الذكاء الاصطناعي، فإنه غير معترف به رسمياً في النقاشات التقنية. وقد وصفت تقارير متخصصة هذه الظاهرة بأنها “النقطة العمياء الأكبر في صناعة التقنية” (TechRadar, 2024). هنا تتضح علاقة وثيقة بالاستدامة الاجتماعية، إذ لا يمكن اعتبار أي تقدم تكنولوجي مستداماً ما لم يحقق العدالة للعاملين في سلاسل القيمة ويضمن لهم حقوقاً أساسية مثل الأجور العادلة وظروف العمل الإنسانية.

أما البيانات، فهي المورد الأكثر قيمة في عصر الذكاء الاصطناعي. وقد كشفت الدراسات أن سوق ترخيص البيانات المستخدم في تدريب النماذج سينمو من 2.68 مليار دولار عام 2024 إلى أكثر من 11 مليار دولار بحلول 2030 (Kaptur, 2024). لكن هذا السوق يعمل في ظروف من الغموض بسبب اتفاقيات عدم الإفصاح التي تحجب معرفة المصادر الدقيقة للبيانات. هذه الممارسات تثير مشكلات قانونية تتعلق بحقوق الملكية الفكرية والاستخدام العادل، كما في النزاعات القضائية بين مؤسسات إعلامية وشركات ذكاء اصطناعي مثل قضية Thomson Reuters ضد Ross Intelligence. ومن منظور الاستدامة، فإن غياب الشفافية يضعف الثقة في الأنظمة ويهدد بتقويض الابتكار نفسه، لأن الاستدامة القانونية والمؤسسية تتطلب توازناً بين مصالح مطوري النماذج وحماية حقوق المبدعين.

من الناحية المالية، يبرز الاقتصاد الخفي في صورة التكاليف الباهظة لمشاريع الذكاء الاصطناعي. فقد ذكرت صحيفة وول ستريت جورنال أن الاستثمارات الضخمة في هذا القطاع تستنزف السيولة النقدية المتاحة للشركات، وهو ما قد يؤدي إلى مخاطر اقتصادية كلية إذا لم تتحقق عوائد واضحة (WSJ, 2025). وتذهب وكالة Axios إلى أن السوق يعيش حالة “انفصال” بين القيمة الفعلية للاقتصاد وبين أسعار الأسهم، حيث ارتفعت أسهم شركات مثل NVIDIA بشكل هائل بسبب التوقعات المستقبلية، في حين تعاني قطاعات أخرى من تباطؤ (Axios, 2025). هذا يضع الذكاء الاصطناعي أمام اختبار حقيقي في الاستدامة الاقتصادية: فهل يمكن بناء نموذج استثماري متوازن يضمن تحقيق العوائد دون أن يخلق فقاعات مالية تهدد استقرار الاقتصاد الكلي؟

أما البيئة فهي البعد الأكثر إلحاحاً في نقاش الاستدامة. فالتدريب المستمر للنماذج الضخمة يحتاج إلى طاقة هائلة ويخلّف آثاراً بيئية كبيرة. وتشير تقديرات إلى أن الذكاء الاصطناعي قد يضيف ما بين 1.2 و5 ملايين طن متري من النفايات الإلكترونية بحلول 2030، أي ما يعادل نحو 12% من النفايات الإلكترونية العالمية (Wikipedia, 2025). إن استمرار هذه الوتيرة دون اعتماد حلول مستدامة في مجال الطاقة والتبريد وإدارة النفايات، سيجعل من الذكاء الاصطناعي عبئاً بيئياً بدلاً من أن يكون أداة لخدمة الاستدامة. ولذا فإن تبني استراتيجيات للطاقة المتجددة، وتحسين كفاءة مراكز البيانات، وإعادة تدوير الأجهزة التكنولوجية يمثل شرطاً لتحقيق الاستدامة البيئية في اقتصاد الذكاء الاصطناعي.

إن اقتصاد الذكاء الاصطناعي الخفي، إذن، ليس مجرد ملاحظة هامشية في مسار التقنية، بل هو الحقيقة التي تكمن تحت السطح، والتي تحدد إلى أي مدى يمكن للذكاء الاصطناعي أن يكون قوة تقدم مستدامة. فالاستخدام غير الرسمي داخل المؤسسات، والعمل البشري غير المرئي، والأسواق الغامضة للبيانات، والتكاليف المالية الضخمة، والأثر البيئي المتزايد كلها عناصر مترابطة تكشف أن الاستدامة ليست خياراً، بل ضرورة وجودية. ولعل التحدي الأكبر في السنوات المقبلة يتمثل في نقل هذا الاقتصاد من الظلال إلى العلن، وإعادة صياغته ضمن أطر شفافة وعادلة ومسؤولة، بما يحقق التوازن بين الابتكار من جهة وحماية الإنسان والبيئة من جهة أخرى. وعندها فقط يمكن للذكاء الاصطناعي أن يفي بوعوده كأداة للنمو الشامل والتنمية المستدامة.

قائمة المراجع

• MIT Report on Shadow AI Economy, 2025 – VentureBeat
• AllWork.Space, 90% of workers are now using chatbots as part of booming shadow AI economy, 2025 – AllWork.Space
• TechRadar, AI’s invisible labor is tech’s biggest blind spot, 2024 – TechRadar
• Kaptur, The hidden economy behind AI data licensing takes center stage, 2024 – Kaptur
• Wall Street Journal, The AI Boom’s Hidden Risk to the Economy, 2025 – WSJ
• Axios, Blame AI for the market and economy disconnect, 2025 – Axios
• Wikipedia, Environmental impact of Artificial Intelligence, 2025 – Wikipedia