ذكاء اصطناعي يحترم السيادة

إن فضاء مفاوضات UNFCCC زاخر بالبيانات والوثائق والسوابق التاريخية والمصطلحات المتطورة باستمرار. وهو فضاء يمكن فيه لدقة اللغة والإحاطة المتينة بالقضايا المتعددة الأبعاد أن تؤثرا تأثيرا كبيرا في النتائج. وهنا يمكن لتكنولوجيا مثل النماذج اللغوية الكبيرة أن توفر ميزة إضافية.

1.1لماذا ينبغي أن نهتم؟

بالنسبة إلى مفاوضي المناخ الشباب الذين يمثلون بلدانهم في اتفاقية الأمم المتحدة الإطارية بشأن تغير المناخ، فإن الرهانات عالية. فهم يحملون شواغل جيل شاب وتطلعاته، جيل سيرث تبعات قرارات اليوم. ومع ذلك، كثيرا ما يواجهون صعوبات في الوصول إلى كميات هائلة من بيانات المناخ، أو فهم دقائق لغة السياسات، أو إيصال مواقفهم بفعالية.

يمكن للنماذج اللغوية أن تساعد في المجالات الثلاثة جميعها. فهي تعالج النصوص وتفهمها وتولدها استنادا إلى مجموعات ضخمة جدا من الكتابات، مما يجعلها مفيدة في أربعة أمور على وجه الخصوص.

تحليل المعلومات. استخلاص كميات كبيرة من بيانات المناخ والبحوث في رؤى موجزة، لكي يتمكن المفاوضون من مواكبة أحدث النتائج.

المساعدة في صياغة السياسات. مساعدة المفاوضين على تأطير نقاطهم بلغة تلقى صدى، وتلتزم بأعراف الاتفاقية، وتظل في الوقت نفسه مميزة.

التواصل عبر الثقافات. ترجمة المعلومات ووضعها في سياقها، مما يجعل بيئة التفاوض أكثر شمولا.

المحاكاة والتدريب. توفير سيناريوهات تفاوضية محاكاة لكي يتمكن المفاوضون الشباب من التمرن قبل أن يعتلوا الساحة العالمية.

ولا تمثل التكنولوجيا نفسها سوى نصف الحكاية. فاستخدام هذه الأدوات على نحو جيد يشير إلى تحول أوسع، يجمع فيه الشباب بين التزامهم بالعمل المناخي والأدوات التي تشكل كيفية صنع القرارات.

1.2كيفية استخدام هذا الدليل

يشرح النصف الأول ماهية هذه النظم، وما يحتاج إليه المفاوضون، وكيفية طلب شيء مفيد من النموذج. أما النصف الثاني فيتناول الوكلاء، الذين يقرؤون مجموعات كاملة من الوثائق وينفذون مهمة عبر عدة خطوات. وتغطي الفصول الأخيرة مسألة من يملك بياناتك، وكيفية تشغيل نموذج تتحكم فيه، وما يكلفه ذلك كوكب الأرض. ويحمل كل فصل مطالبات يمكنك نسخها، ولا يتطلب أي جزء منه خلفية تقنية.¹1كُتبت الطبعة الأولى في عام 2024 من أجل Climate Youth Negotiator Programme. وتعود المقابلات الواردة في الفصل 3 والتذييل إلى ذلك العمل.

2.1كيف وصلنا إلى هنا

في عام 1957 بدأ عالم النفس Frank Rosenblatt برنامج البرسبترون في Cornell Aeronautical Laboratory، وعرضت البحرية الأميركية آلة برسبترون في العام التالي. والبرسبترون نموذج رياضي مبسط لخلية دماغية: فهو يجمع المدخلات، ويطبق الأوزان، وينتج مخرجا. وكان نموذجا تجريديا لا محاكاة لدماغ، غير أن الشبكات العصبية الحديثة تنحدر جزئيا منه.

ثم تعثر التقدم لعقود، بسبب محدودية البيانات المتاحة، والأجهزة المتاحة، وأساليب التدريب المتاحة. وتحرك المجال من جديد عندما خفت هذه القيود الثلاثة معا. ففي عام 2012 درب Alex Krizhevsky وIlya Sutskever وGeoffrey Hinton نموذج AlexNet على 1.2 مليون صورة موسومة باستخدام وحدات معالجة الرسوميات، وأبلغوا عن معدل خطأ ضمن أعلى خمسة قدره 17.0 في المائة على ImageNet.¹1جاءت النتيجة من البنية، وتوسيع البيانات، ومجموعة البيانات، بقدر ما جاءت من الأجهزة.

في عام 2017 قدم باحثو Google نموذج Transformer، الذي يعتمد على الانتباه بدلا من التكرار. ويحسب الانتباه أوزانا بين الكلمات في مقطع ما بحسب السياق، بحيث يستطيع النموذج ربط أجزاء متباعدة من النص. وتتدرب نماذج Transformer جيدا بالتوازي، وهي تقوم عليها تقريبا كل منظومة في هذا الدليل.

ثم طبقت OpenAI نموذج Transformer على التدريب المسبق التوليدي. وأظهر GPT وGPT-2 أن نموذجا دُرب فقط على التنبؤ بالكلمة التالية يستطيع اكتساب قدرات كثيرة دون نموذج مدرب منفصل لكل مهمة. ولاحظ الباحثون قوانين التوسع، أي أن الأداء يتحسن على نحو يمكن التنبؤ به مع زيادة الحوسبة، والبيانات، وحجم النموذج، شريطة بقاء حجم النموذج وبيانات التدريب في توازن.

في 30 November 2022 أطلقت OpenAI نموذج ChatGPT في صورة معاينة بحثية مجانية، ووضعت الواجهة الحوارية هذه القدرات أمام الجميع.

وتلا ذلك تحولان آخران. ففي September 2024 أعلنت OpenAI عن o1، وفي January 2025 أصدرت DeepSeek نموذج R1. وكلاهما ينفق حوسبة إضافية في لحظة الإجابة، مولدا ملاحظات عمل أطول قبل الرد، مما يساعد في المسائل التي تتطلب عدة خطوات. وبدأت النماذج أيضا توصل بالأدوات وبالحلقات، وهو موضوع الفصل 6.

2.2الوصفة

في جوهره، النموذج اللغوي نوع من الذكاء الاصطناعي مصمم لفهم اللغة البشرية وتوليدها والعمل بها. ويمكن تصوره دماغا رقميا واسعا، دُرب على نصوص من كتب ومقالات ومواقع إلكترونية ومصادر أخرى، يستخدمها لتوليد نص شبيه بالنص البشري استنادا إلى الأنماط التي يتعرف إليها.

يبنى ChatGPT، شأنه شأن نماذج أخرى في سلسلة GPT التابعة لـ OpenAI أو Llama التابعة لـ Meta، على مرحلتين: التدريب المسبق، ثم التدريب اللاحق. وكان التدريب اللاحق يعني ذات مرة جولة واحدة من الضبط الدقيق. أما الآن فله جزءان، والجزء الثاني هو سبب قدرة النماذج الحديثة على معالجة المسائل الطويلة.

التدريب المسبق. يدرب النموذج على كمية هائلة من النصوص من الإنترنت. ولا يعرف تحديدا أي الوثائق كانت ضمن مجموعة تدريبه. والهدف هو تعلم القواعد، والحقائق عن العالم، وبعض القدرة على الاستدلال، وفوق كل ذلك كيفية التنبؤ بالكلمة التالية في جملة. ومن خلال ذلك يستوعب مقدارا مدهشا من المعلومات، من الحقائق اليومية البسيطة إلى المفاهيم المعقدة.

الضبط الدقيق الخاضع للإشراف. النصف الأول من التدريب اللاحق. يدرب النموذج تدريبا إضافيا على مجموعة بيانات أضيق نطاقا يكتبها ويقيمها مراجعون بشريون يتبعون مبادئ توجيهية منشورة. ويمنح المراجعون درجات للمخرجات الممكنة لطائفة من المدخلات النموذجية، ويعمم النموذج من تلك التغذية الراجعة إلى نطاق واسع من طلبات المستخدمين. وهذا ما يعلمه اتباع تعليمة بدلا من مجرد مواصلة جملتك.

التعلم المعزز. النصف الثاني، وهو الأحدث. فبدلا من نسخ إجابة مكتوبة، يكافأ النموذج على بلوغ نتيجة جيدة، فيتعلم أي طرق العمل على المسألة غالبا ما تؤتي ثمارها. وهذا ما يعلم النموذج أن يستدل عبر مسألة طويلة وأن يبقي سلسلة من الخطوات متماسكة قبل أن يرد.

2.3الحدود

لا يزال الباحثون يفككون كيفية عمل هذه النماذج بالتفصيل. والرأي العام هو أن التدريب المسبق يدمج طائفة واسعة من المعارف العالمية، وأن التدريب اللاحق يشكل كيفية استخدام تلك المعارف.

وما يبقى صحيحا هو أن النموذج اللغوي يتنبأ بالكلمة التالية في تسلسل من خلال أنماط إحصائية. وتلتقط هذه الطريقة قدرا كبيرا من المعرفة البشرية، لكنها تجلب معها أيضا مشكلات. فالنماذج تعيد إنتاج تحيزات النصوص التي دُربت عليها، وتنتج عبارات واثقة لكنها خاطئة، وهو ما يسميه المجال الهلوسة. فالجملة المرجحة ليست جملة متحققا منها.

2.4من أين يأتي التحيز

تدرب هذه النماذج على ما يحويه الإنترنت، والإنترنت لا يحوي العالم بصورة متكافئة. وهذا يهم المفاوض المعني بالمناخ أكثر مما يهم أي قارئ آخر تقريبا.

خذ سجل الطبيعة نفسها. إن Global Biodiversity Information Facility هو أكبر مستودع مفتوح لمشاهدات الأنواع على الأرض، ونحو 83 في المائة من سجلاته يأتي من North America وEurope. أما نسبة 17 في المائة المتبقية فتغطي كل مكان آخر، بما في ذلك أكثر الأماكن تنوعا بيولوجيا على الكوكب.

ويمتد الخلل نفسه عبر النصوص. فقد كتب على الإنترنت بالإنكليزية والفرنسية والإسبانية أكثر بكثير مما كتب بلغات Quechua أو Twi أو Tok Pisin، ولذلك رأى النموذج من المجموعة الأولى أكثر بكثير. وسيترجم ويلخص ويصوغ بطلاقة لوفد يعمل بلغة ممثلة تمثيلا جيدا، وسيفشل بوتيرة أعلى، وبثقة أكبر، في لغة غير ممثلة كذلك.

ومن هنا أيضا يأتي قدر كبير من الهلوسة. فإذا سئل النموذج عن مكان موثق جيدا، أجاب من سجل كثيف. وإذا سئل عن مكان موثق توثيقا رقيقا، فإنه ينتج الجمل الواثقة نفسها من مادة أقل بكثير، ويملأ الفجوات بما يوحي به النمط. ولا تبدو المخرجات أقل يقينا. إنها كذلك فحسب.

ولا يقع أي من هذا على عاتق أحد بطريقة بسيطة. فجمع البيانات ونشرها يتطلبان بنية تحتية ومالا لا تملكه بلدان كثيرة، وترفض بعض المجتمعات تسليم المعرفة المتعلقة بأراضيها وأنواعها، وهذا موقف مشروع لا إخفاق. وتأتي النتيجة مع ذلك: هذه الأدوات تعمل على أفضل وجه للأماكن التي تخدمها البيانات على أفضل وجه أصلا، وعلى أسوأ وجه للأماكن التي لديها أكبر قدر على المحك.

وتمتد الفجوة نفسها إلى من يستخدم هذه الأدوات أصلا. فمؤشر Anthropic لاستخدام Claude بحسب البلد يتتبع الدخل الوطني عن كثب، وتقع خمسة وعشرون بلدا في شريحة دنيا لا تسجل تقريبا أي استخدام مقيس.²2Anthropic، Anthropic Economic Index، 2025. يتوسع الاستخدام مع GDP لكل شخص في سن العمل تقريبا بقوة قدرها 0.69. ومن بينها Tonga وSamoa وNauru وPalau، وهي أطراف في التفاوض نفسه ومن بين الأكثر تعرضا لنتيجته.

تكشف المقابلات مع مفاوضين شباب في مجال المناخ من عدة بلدان عن مجموعة من التحديات المشتركة، وعن تصور مشترك لما يمكن أن يكون مفيداً.¹1ستة مفاوضين من ليبريا، وباراغواي، وبيرو، ونيجيريا، ولبنان، وإندونيسيا. ويرد الملخص الكامل في التذييل.

3.1التحديات ونقاط الصعوبة الرئيسية

الحواجز اللغوية. ليست الإنجليزية اللغة الأولى لمعظم الأشخاص في القاعة.

اللغة التقنية. تستغرق مصطلحات UNFCCC سنوات حتى تُستوعب (ليبريا، باراغواي).

نقل المعارف. تتقاسم المعارف والمعلومات التقنية على نحو غير متكافئ، ويضيع جزء كبير منها بين الدورات.

المعارف التاريخية. يصعب اكتساب الإلمام بالمفاوضات السابقة (لبنان).

التواصل بشأن المواضيع المعقدة. يصعب إجراء محادثات مع كبار المفاوضين تحت الضغط (بيرو، نيجيريا)، ولا بد من اكتساب المكانة قبل أن يُصغى إلى المضمون.

فهم مواقف الأطراف. تتغير ديناميات التفاوض بسرعة ويصعب قراءتها.

قيود الوقت. لا يتوافر أبداً وقت كافٍ لمعالجة المعلومات المهمة.

التعبير عن الأفكار المعقدة. يظل التعبير السريع والدقيق بالإنجليزية حاجزاً مستمراً.

3.2الأدوات والموارد المرجوة

الأدوات اللغوية. دعم لغوي ونحوي أكثر تطوراً، مصمم لنصوص UNFCCC بدلاً من الكتابة التجارية العامة.

استرجاع المعلومات بسرعة. منصات تفحص الوثائق الطويلة، وتستخرج منها ما يهم، وتؤكد أي نص هو النص الحالي.

تدريب مخصص. موارد تعلم مصممة وفقاً لإقليم المفاوض ومجموعته ومستوى خبرته.

كانت الأدوات المستخدمة فعلياً وقت إجراء المقابلات هي Grammarly للكتابة وGoogle Drive للتعاون. وأفاد أحد المفاوضين بأنه لا يستخدم أي أدوات ترجمة إطلاقاً، على أساس أن لغة التفاوض لا تصمد أمام الترجمة.

مفاوضات المناخ متعددة الأوجه، وتمس موضوعات تمتد من انبعاثات الكربون والتنوع البيولوجي إلى الآثار الاقتصادية والديناميات الاجتماعية والسياسية. ويتطلب التعامل معها ثلاثة أمور في آن واحد.

الوصول السريع إلى المعلومات. يتطور علم المناخ باستمرار، ويحتاج المفاوضون إلى أحدث البيانات في متناول أيديهم.

الصياغة الفعالة للاتفاقات. يمكن للدقة في اللغة أن تحدد ما إذا كان الاتفاق سينجح أم سيفشل.

التواصل المتعدد اللغات. تقتضي المنصة العالمية انخراطا عابرا للثقافات ومتعدد اللغات.

4.1أين تساعد النماذج

التواصل. صياغة الوثائق وترجمتها، لكي تنقل المعلومات والاتفاقات بدقة بين الأطراف ذات اللغات الأم المختلفة.

جمع المعلومات. جمع كميات كبيرة من المواد المتعلقة بموضوعات المناخ وتلخيصها، بما في ذلك البحوث العلمية ووثائق السياسات والاتفاقات التاريخية، حتى يظل المفاوضون على اطلاع.

العمل على السيناريوهات. دراسة العواقب المحتملة لمختلف قرارات السياسات، بما يساعد المفاوض على استكشاف المواقف والنتائج قبل الالتزام بأحدها.¹1يسمى ذلك أحيانا النمذجة التنبؤية، وهو وصف يبالغ في الأمر. فالنماذج اللغوية لا تشغل نماذج مناخية أو اقتصادية. إنها تعيد عرض السيناريوهات وتقارن بينها، وأي رقم تنتجه يحتاج إلى التحقق منه بالرجوع إلى مصدر حقيقي.

تحليل الحجج. تلخيص الحجج التي تقدمها الأطراف المختلفة أثناء المفاوضات، بما يساعد المفاوض على رؤية النقاط الرئيسية والحجج المضادة.

4.2المزالق المحتملة

توجد هنا فوائد حقيقية، كما توجد محاذير ذات شأن في دبلوماسية المناخ.

تبسيط القضايا المعقدة. تقوم هذه النظم بالضغط، والضغط يزيل القيد الذي خاض طرف ما ثلاث دورات لإدراجه.

الافتقار إلى الذكاء العاطفي. لا يقرأ النموذج التيارات العاطفية والسياسية في التفاوض، ولا يعرف ما اتفق عليه في أحد الممرات.

الافتقار إلى الخبرة البشرية. الطلاقة في سجل سياسات المناخ ليست هي نفسها الخبرة في سياسات المناخ. والاعتماد على نموذج لأي منهما يمكن أن ينتج معلومات غير مكتملة أو غير دقيقة.

الأمن والخصوصية. غالبا ما تنطوي المناقشات على مواد حساسة. وأي شيء يلصق في نظام مستضاف يغادر وفدكم، ونادرا ما تقرأ الشروط التي يخزن بموجبها.

الاعتبارات الأخلاقية. كونوا شفافين بشأن المساعدة المؤتمتة، وأبقوا مسؤولية القرارات لدى الأشخاص، وانتبهوا إلى سوء الاستخدام.

سوء التواصل وسوء التأويل. يمكن للنموذج أن يسيء قراءة القصد من وراء طلب ما وأن يعيد نصا يبدو وكأنه موقفكم من دون أن يكون كذلك.

5.1أي نموذج، وبأي شروط

قبل اختيار مساعد، ينبغي معرفة أن هناك نوعين، وأن الفرق بينهما أهم من العلامة التجارية.

الأوزان المغلقة. تعمل ChatGPT، وClaude، وGemini على خواديم الشركات ويجري الوصول إليها عبر حساب. وهي أقوى النماذج وأسرعها بدءا في الاستخدام. وتفي المستويات المجانية بأغراض الصياغة والترجمة والتلخيص. أما المستويات المدفوعة فتبلغ كلفتها نحو 20 دولارا شهريا، وتضيف وثائق أطول، وتحميل الملفات، وخصائص الوكلاء في الفصل 6. وكل ما تكتبه يذهب إلى الشركة، وقد يجري الاحتفاظ به، أو مراجعته، أو استخدامه لتدريب النموذج التالي، تبعا لإعداداتك.

الأوزان المفتوحة. تنشر Llama، وMistral، وQwen، وGemma، وDeepSeek معاملاتها، بحيث يمكن تشغيل النموذج نفسه بواسطتك، أو بواسطة مؤسستك، أو بواسطة مزود تختاره أنت بدلا من مزود مفروض عليك. ويتيح Ollama تشغيل أحدها على حاسوب محمول في بضع دقائق. أما Polly، المشغل مع GainForest وYouth Negotiators Academy على polly.ai4cop.org، فهو نموذج مستضاف ذو أوزان مفتوحة لا يحتفظ بأي سجل لما ترسله. ويتناول الفصل 11 تشغيل نموذجك الخاص.

قاعدة للبدء. استخدم نموذجا مغلقا مستضافا للمواد المنشورة أصلا، واستخدم نموذجا ذا أوزان مفتوحة لأي شيء غير منشور. لا تلصق موقفا لم تقدمه وفدك بعد في خدمة لا تتحكم فيها. يشرح الفصل 10 ما هو محل الرهان في هذا الاختيار، ويستحق أن يقرأ قبل فتح حساب لا بعده.

أيا كان اختيارك، ثبّت تطبيق الهاتف المحمول. فالإدخال الصوتي مفيد عندما تكون سائرا بين الجلسات، كما أن إملاء فكرة أولية بلغتك غالبا ما ينتج مسودة أفضل من كتابة جملة متأنية بالإنكليزية.

5.2أساسيات هندسة المطالبات

تسمى التعليمة التي تكتبها مطالبة. وكتابتها هي عملية إنشاء تعليمات محددة ومصاغة بوضوح لمساعدتك على إنجاز مهمة، كما أن جودة ما تكتبه ودرجة تحديده تشكلان الإجابة التي تتلقاها.

يمكن أن تتضمن المطالبة أيا مما يلي، ولا يلزم أن تتضمن العناصر الأربعة كلها.

التعليمة. المهمة التي تريد من النموذج أداءها.

السياق. معلومات أساسية توجه النموذج نحو استجابة أفضل.

بيانات الإدخال. النص، أو السؤال، أو الوثيقة التي تريد منه العمل عليها.

مؤشر المخرجات. نوع المخرجات أو صيغتها التي تريدها.

5.3ما الذي يجعل المطالبة جيدة

تنجز ست خطوات معظم العمل، وهي صالحة أيا كان النموذج الذي تستخدمه.

كن واضحا، ومباشرا، ومفصلا. قل من أنت، وماذا تريد، وكيف ينبغي أن تبدو المخرجات. لا يستطيع النموذج أن يستنتج القاعة التي تقف فيها.

اعرض مثالا. عينة واحدة من المخرجات التي تريدها تعلّم أسرع من فقرة تصفها.

اطلب اقتباسات. اطلب من النموذج أن يقتبس المقطع الذي يستند إليه. إن إسناد الإجابة إلى وثيقة مسترجعة هو أقوى ضمان متاح ضد الاختلاق الواثق.

علّم الأجزاء. ضع كل عنصر داخل وسوم، <context>، و<task>، و<text>، لكي يتمكن النموذج من تمييز تعليمتك عن الوثيقة التي ألصقتها.

دعه يفكر أولا. اطلب الاستدلال قبل الإجابة. ترتكب النماذج أخطاء أقل في أي أمر يتضمن أكثر من خطوة عندما تعمل عليه علنا.

أعطه دورا. إن قول "أنت باحث في الخسائر والأضرار" ينتج نصا مختلفا، وغالبا أفضل، من الطلب نفسه من دون متحدث محدد.

ثم واصل العمل. فتنقيح المطالبة هو الطريقة التي تتحسن بها جودة التبادل، والمحاولة الثانية تكون أفضل من الأولى في معظم الأحيان.

ثمة عادة يجدر بناؤها منذ البداية. اطلب المصادر، واطلب من النموذج أن يحدد الأجزاء التي لا يتيقن منها. فالإجابة التي لا يمكنك التحقق منها هي إجابة لا يمكنك استخدامها في جلسة عامة.

تشريح مداخلة

في المهمة التي يؤديها المفاوضون أكثر من غيرها، تصنع خمسة أجزاء الفرق: من يتحدث وأين، والمسألة الواحدة المطروحة، والأدلة التي تستند إليها، والإطار الذي ترتبط به، وما ينبغي عمله.

احذف أيا من الخمسة وستشعر بما يغيب. فمن دون الدور يصوغ النص لغير أحد، ومن دون الأدلة ينتج وجدانا عاما، ومن دون السطر الأخير لا يربطه بأي اتفاق يمكن لأي طرف أن يعمل بمقتضاه.

5.4المطالبة بحسب حالات الاستخدام المختلفة

1. 1
   تحليل البيانات

   بالنظر إلى جدول البيانات هذا، ارسم متوسط الزيادة في الانبعاثات خلال السنوات الأخيرة، واذكر منهجيتك، وعدد الافتراضات التي وضعتها بشأن البيانات الناقصة.

   الإعداد: تحميل ملف
2. 2
   الترجمة

   ترجم هذه الفقرة إلى الإسبانية، مع الحفاظ على السجل الرسمي المستخدم في نصوص المقررات.

   الإعداد: أي نموذج
3. 3
   التلخيص

   لخص مداخلة LDC Group في Global Stocktake Technical Dialogue في 10 June 2023، واقتبس المقاطع التي تستند إليها.

   الإعداد: تفعيل البحث على الويب
4. 4
   جمع المعلومات لإعداد بيان موقف أو التحضير لكلمة

   أنت كاتب كلمات لمفاوض في مجال تغير المناخ تابع للأمم المتحدة. تكتب عن جهود المملكة المتحدة في مجال بناء القدرات. أنا المفاوض. ما الأسئلة الخمسة التي ستطرحها علي لاستخراج المعلومات التي تحتاج إليها لصياغة بيان؟

   الإعداد: أي نموذج
5. 5
   توقع الحجج المضادة وإعداد الردود

   الخسائر والأضرار مسألة رئيسية في مفاوضات المناخ. أنت باحث في الخسائر والأضرار. اعرض بإيجاز الأسباب الرئيسية التي تجعل البلدان لا تولي أهمية للخسائر والأضرار. أنتج حجة مضادة قوية لهذه النقاط تبين الحاجة إلى صندوق للخسائر والأضرار.

   الإعداد: أي نموذج
6. 6
   صياغة بيان افتتاحي أو خطاب رئيسي

   أنت كاتب خطابات تصوغ بيانا باستخدام الأسئلة أعلاه. أنتج بيانا من 300 كلمة يعرض جهود المملكة المتحدة في مجال بناء القدرات المناخية. ينبغي أن يعكس البيان أسلوب الكتابة الذي تستخدمه حكومة المملكة المتحدة.

   الإعداد: أي نموذج
7. 7
   فك المصطلحات المتخصصة

   اشرح معنى "وسائل التنفيذ" في هذه الفقرة بلغة مبسطة، وقدم مثالا واحدا على كيفية استخدام العبارة في مقرر سابق.

   الإعداد: أي نموذج
8. 8
   العثور على الوثيقة

   أي نص مقرر يتضمن الولاية الخاصة ببرنامج العمل هذا؟ أعطني رمز الوثيقة واقتبس الفقرة التي ترد فيها.

   الإعداد: الاسترجاع
9. 9
   الترجمة لجمهورك المحلي

   ترجم هذه المداخلة إلى Bahasa Malaysia لجمهور مجتمعي، مع الحفاظ على المعنى وحذف مصطلحات UNFCCC المتخصصة.

   الإعداد: أي نموذج

كل ما سبق حتى هذه النقطة يعمل بالطريقة نفسها. تكتب طلبا، وتقرأ إجابة، وتقرر ما الذي ستفعله بها. وقد تغيرت أربعة أمور، وهي مجتمعة تضيف طريقة عمل ثانية.

أصبح السياق طويلا. بات بإمكان النموذج الآن أن يستوعب نصا تفاوضيا كاملا، وتنقيحاته السابقة، ومذكرات الإحاطة الخاصة بوفدك في الوقت نفسه.

أصبح الاسترجاع أمرا عاديا. يستطيع النظام أن يبحث في مجموعة وثائق أو في الويب قبل أن يجيب، وأن يقتبس ما وجده. وهذا ما يجعل الإجابة قابلة للتحقق.

حصلت النماذج على أدوات. يمكن وصل النموذج بفهرس بحث، أو جدول بيانات، أو تقويم، أو مجلد ملفات، بحيث يستطيع أن يتصرف بشأنها بدلا من الاكتفاء بوصفها.

اكتسبت الأنظمة حلقات تكرار. بدلا من الإجابة مرة واحدة، يستطيع النظام أن يخطط، ويتخذ خطوة، وينظر في النتيجة، ثم يحاول مرة أخرى إلى أن تنجز المهمة.

النموذج الموصول بأدوات وذاكرة وحلقة تكرار حتى الإنجاز، والعامل بموجب أذونات منحها له شخص ما، هو ما يقصده الناس بالوكيل. ليست لديه قدرة على الحكم ولا مساءلة. لديه مهمة ومجموعة أذونات.

6.1ثلاث طرائق للعمل

المحادثة. تسأل، فيجيب، فتتحقق. وهي الأنسب للصياغة، والترجمة، والشرح، والتدريب.

الاسترجاع. يبحث النظام أولا في مجموعة محددة من الوثائق ويجيب مع إيراد الاستشهادات. استخدمه لأي أمر وقائعي بشأن التفاوض: تاريخ النصوص، ومواقف الأطراف، والمقررات السابقة.¹1إذا أخبرك نظام بما تقوله فقرة من نص مقرر ولم يستطع أن يعرض عليك الفقرة، فتعامل معه على أنه شائعة.

الوكالية. ينفذ النظام مهمة في عدة خطوات باستخدام أدوات. استخدمها للأعمال المتكررة ذات النتائج القابلة للتحقق، مثل تتبع التغييرات بين التنقيحات أو إعداد موجز يومي.

6.2حالات الاستخدام

1. 1
   تتبع النصوص

   قارن التنقيح 3 من مشروع المقرر هذا بالتنقيح 2. أدرج كل تغيير موضوعي، واقتبس الصيغتين، وعلّم التغييرات التي تؤثر في الخطوط الحمراء لوفدي.

   الإعداد: ملفات مرفقة
2. 2
   رسم خريطة المواقف

   من هذه المذكرات، أنشئ جدولا لمواقف الأطراف بشأن Article 6.4 مع اقتباس ومرجع لكل صف. علّم أي موقف استنتجته.

   الإعداد: استرجاع
3. 3
   استرجاع التاريخ

   تتبع كيف جرى تقييد عبارة "المسؤوليات المشتركة وإن كانت متباينة" في نصوص المقررات منذ عام 2015، مع اقتباس كل مقرر.

   الإعداد: استرجاع
4. 4
   قراءة ليلية

   هذه هي النصوص الأربعة المنشورة اليوم. أخبرني بما تحرك، وما تعثر، والصفحات الثلاث التي يجب أن أقرأها قبل الغد.

   الإعداد: ملفات مرفقة
5. 5
   موجز يومي

   كل مساء، اجمع النصوص المنشورة في ذلك اليوم من المسارات التي أتابعها، ولخص ما تغير، وأرسل إلي القائمة.

   الإعداد: وكيل مجدول
6. 6
   تحليل الأقواس

   لكل خيار موضوع بين أقواس في هذه الفقرة، اشرح من يستفيد، ومن يعترض، وكيف يمكن أن تبدو صيغة احتياطية.

   الإعداد: ملفات مرفقة
7. 7
   تدريب

   أد دور مفاوض يعارض هذا النص. عارض مداخلتي، ولا تكن مجاملا.

   الإعداد: محادثة
8. 8
   ترجمة عكسية

   ترجم صيغتي إلى الفرنسية، ثم أعد ترجمتها إلى الإنجليزية على نحو مستقل، وأخبرني بما انزاح في المعنى.

   الإعداد: محادثة
9. 9
   تسليم

   من ملاحظاتي عبر هذه الجلسة، اكتب وثيقة التسليم لمن سيتولى هذا الملف في الدورة المقبلة.

   الإعداد: ملفات مرفقة
10. 10
    عمل بيانات

    من جدول بيانات الانبعاثات هذا، ارسم اتجاه هذه البلدان منذ عام 2010، واذكر منهجيتك، وأدرج كل افتراض بشأن البيانات الناقصة.

    الإعداد: وصول إلى الملفات

6.3العمل مع وكيل بأمان

إن الوكيل الذي يتصرف بناء على قراءة خاطئة ينتج عواقب لا فقرة رديئة فحسب.

تحقق مما ستردده. افتح وثيقة واحدة مستشهدا بها وتأكد من أن الاقتباس موجود فيها قبل أن تستخدمه في القاعة.

امنح أصغر إذن يفي بالغرض. النظام الذي يقرأ ملفاتك لا يحتاج أيضا إلى إرسال البريد.

تعامل مع كل وثيقة خارجية باعتبارها غير موثوقة. يمكن أن يحمل ملف مقدم تعليمات موجهة إلى الوكيل.

حدد من يوافق على نص مساعد بالذكاء الاصطناعي. مع وجود عدة أدوات في السلسلة، لن يفعل ذلك أحد غيركم.

لا يزال البريد الإلكتروني وسيلة أساسية من وسائل التواصل المهني، وثمة ثلاثة أمور تجعله صعباً.

إدارة الحجم. تمتلئ صناديق الوارد، ويستغرق ترتيب أولوياتها وقتاً لا تملكه.

الصياغة الفعالة. يتطلب البريد الإلكتروني الواضح والموجز والقابل للتنفيذ مهارة.

الحواجز المتعددة اللغات. يعني التواصل العالمي العمل بلغات ليست لغاتك.

يقرأ المساعد المتصل بصندوق بريدك الآن سلسلة المراسلات نفسها، ولذلك امنحه صلاحية القراءة ودعه يصوغ المسودة. أما الإرسال فيبقى بيدك.

1. 1
   متابعة الاجتماع

   لخّص النقاط الرئيسية والالتزامات التي قُطعت خلال اجتماع التفاوض الأخير، وانسب كل منها إلى من قدمه، وصغ رسالة متابعة مهذبة إلى الحاضرين تشجع على التعاون بشأن الإجراءات المتفق عليها.
2. 2
   الجدولة

   أنشئ رسالة إلكترونية دبلوماسية ومرنة لاقتراح تواريخ وأوقات متعددة للجولة التالية من الاجتماعات، مع التعبير عنها بالمناطق الزمنية لجميع المشاركين.
3. 3
   الإحاطات اليومية ومحاضر النتائج

   أنشئ رسالة إحاطة يومية موجزة تبرز التقدم المحرز في آخر الجلسات، بما في ذلك المقترحات الجديدة، والنقاط المتفق عليها، ومجالات الخلاف التي تتطلب مزيداً من المناقشة.
4. 4
   الترتيب الذكي للأولويات

   أعد رسالة إلكترونية إلى فريق التفاوض تعرض استراتيجية لترتيب بنود جدول الأعمال بحسب مدى إلحاحها، وأثرها المحتمل في الأهداف المناخية، وإمكانية التوصل إلى اتفاق بشأنها.
5. 5
   الفرز

   صنّف رسائلي غير المقروءة إلى: ما يحتاج إلى قرار مني، وما يحتاج إلى رد، وما يحتاج إلى إحالة، وما لا يحتاج إلى أي إجراء. صغ ردوداً للمجموعة الثالثة فقط واتركها غير مرسلة.
6. 6
   التحقق من السجل اللغوي

   أعد كتابة هذه الرسالة الإلكترونية بسجل دبلوماسي رسمي من دون تغيير أي التزام موضوعي، ثم اذكر ما غيّرته حتى أتمكن من التحقق.

تميل هذه النظم افتراضياً إلى نبرة ودودة ومتوافقة يمكن أن تقر بأمور لم يقر بها نصك الأصلي. اسأل عما تغير، واقرأ القائمة.

يمكن أن يصبح تنظيم الجداول الزمنية، وإعداد قوائم التحقق، وحجز السفر أمورا مرهقة أثناء الدورة. وتظهر ثلاث مشكلات على نحو متكرر.

إدارة الوقت. إن تحديد أولويات المهام وتخصيص الوقت لها ليس أمرا مباشرا.

إغفال المهام. تسقط بنود أساسية من قائمة التحقق.

حجز الرحلات الجوية والفنادق. يستغرق العثور على خيارات تلائم جدولك الزمني وميزانيتك ساعات.

هذا هو العمل الأقل خطرا في الدليل، وهو أفضل موضع للبدء باستخدام وكيل. فالمهام تتكرر، والنتائج يسهل التحقق منها، ولا يكاد يوجد هنا أي شيء سري.

1. 1
   الحجوزات

   حدّد أكثر الرحلات الجوية والفنادق فعالية من حيث التكلفة وملاءمة لرحلة من [مدينة المغادرة] إلى [مدينة الوجهة] في [التواريخ]، مع تفضيل الرحلات الصباحية والإقامة القريبة من مكان الانعقاد. اعرض لي المفاضلات بدلا من توصية واحدة.
2. 2
   إعداد قوائم التحقق

   أنشئ قائمة تحقق شاملة لدورة دولية مدتها أسبوعان تشمل الوثائق اللازمة، والاعتماد، والملابس المناسبة للطقس المتغير، ومعدات العمل الأساسية، ونسخا غير متصلة بالإنترنت من النصوص الرئيسية.
3. 3
   تخطيط اليوم

   انظر في تقويمي والجدول الزمني للدورة، ثم اقترح جدولا يوازن بين الاجتماعات، وفترات العمل الفردي، والتمارين الرياضية، والوقت الشخصي، بالنظر إلى هذه المواعيد النهائية والالتزامات.
4. 4
   تتبع التقدم

   أنشئ نموذجا لتتبع التقدم في مسارات العمل التي أتابعها، بما يشمل المعالم المرحلية، والمواعيد النهائية، ونظاما لتدوين المستجدات والخطوات التالية.

اللوجستيات هي أيضا المجال الذي يحصل فيه الوكيل أولا على أذونات حقيقية، على تقويمك وبريدك وملفاتك. وهذا معقول، وهو الموضع الذي تبدأ فيه عادة منح قدر إضافي من الصلاحيات في كل مرة. فالنظام الذي يحجز رحلاتك الجوية لا يحتاج إلى صياغة مواقفك.

لا تقتصر مفاوضات المناخ على الأرقام والحقائق. فهي متداخلة مع العواطف الإنسانية، والاختلافات الثقافية، والرفاه النفسي.

ضغوط الصحة النفسية. إن واقع تغير المناخ وضغط التفاوض يتركان أثراً في المندوبين.

سوء الفهم الثقافي. تؤدي القراءات الخاطئة الناشئة عن الاختلاف الثقافي إلى تصدعات وإلى إبطاء الحوار.

هذا هو الجزء الوحيد من الدليل الذي تتفوق فيه نافذة محادثة عادية على وكيل. فهذه المحادثات تحتاج إلى نموذج تتحدث إليه، لا إلى نظام مزود بصلاحيات.

1. 1
   إحاطة ثقافية

   أنا في مفاوضات الأمم المتحدة بشأن تغير المناخ مع شخص من كينيا. ما الجوانب الثقافية التي ينبغي أن أكون مدركاً لها للمضي قدماً في تفاوضي؟
2. 2
   التعرف على المشاعر

   أشعر بالإحباط الآن، هل يمكنك أن تقول لي شيئاً يبعث على التفاؤل؟
3. 3
   استخلاص الدروس

   إليك ما حدث في تلك الجلسة وكيف تعاملت معه. ما الذي كان مفاوض أكثر خبرة ليفعله على نحو مختلف؟

تنبيهان. تنتج الإحاطة الثقافية تعميماً عن بلد ما، بينما ستلتقي بشخص بعينه، لذلك تعامل مع ما تحصل عليه بوصفه توجيهاً أولياً لا تنبؤاً. كما أن النموذج قد يكون مكاناً معقولاً لتدوين خاطرة في الواحدة صباحاً، لكنه ليس طبيباً سريرياً، ولا زميلاً، ولا جهة سرية. وإذا كان الضغط يتجاوز التعب، فتحدث إلى رئيس وفدك، أو إلى جهات الدعم في برنامجك، أو إلى مختص مهني.

يمكن لهذه الأدوات أن تعزّز التكافؤ في الفضاء المتعدد الأطراف. فهي تزيل حاجز اللغة الذي يحدد من يتكلم بثقة، وتكثّف الوثائق التي لا يجد أحد وقتاً لقراءتها، وتمنح وفداً من شخصين بعض مدى وفد من خمسين شخصاً. وهذا مكسب يستحق السعي إليه. لكنه يثير أيضاً أسئلة تتعلق بالنزاهة، يجدر طرحها قبل أن تبدأ بالكتابة.

من يملك البيانات. إن النص الذي تلصقه في مساعد مستضاف يغادر وفدك. وتبعاً للحساب وإعداداته، قد يُحتفظ به، أو يراجعه موظفون، أو يُستخدم لتدريب النموذج التالي. فالمواقف الوطنية، والتعليمات الواردة من العاصمة، وأي شيء أُبلغت به على سبيل الثقة، لا مكان له هناك.

من يملك القرار. ينتج النموذج نصاً يبدو كأنه موقف. فإذا تولى الصياغة ولم يراجعه أحد، بدأ الأساس المنطقي لموقف طرفك يعيش خارج وفدك. ولا بد أن يتحمل شخص صاحب ولاية مسؤولية كل نص يغادر الوفد.

ما لا تستطيع رؤيته. لا تتيح OpenAI وAnthropic آثار الاستدلال. تحصل على إجابة، وأحياناً على ملخص لكيفية التوصل إليها، بينما تبقى الخطوات الفعلية لدى مقدم الخدمة. ولا يمكنك تدقيق المسار، أو إعادة إنتاجه، أو أن تبين لزميل لماذا قال النظام ما قاله.

الأوزان المفتوحة والأوزان المغلقة. أوزان النموذج هي الأرقام التي تعلمها أثناء التدريب. يحتفظ ChatGPT وClaude وGemini بأوزانها على خواديم الشركات، وهي الأقوى والأسهل استخداماً. أما Llama وMistral وQwen وGemma وDeepSeek فتنشر أوزانها، بحيث يمكنك تشغيل النموذج على جهازك أو على خادوم إقليمي. وتتعامل النماذج المفتوحة جيداً مع الترجمة، والتلخيص، والصياغة، لكنها تتأخر في أعقد المسائل المتعددة الخطوات. والأوزان التي تملكها لا يمكن إعادة تسعيرها أو سحبها في منتصف الجلسة.

يعني الذكاء الاصطناعي المتسق مع السيادة أن يحدد الوفد، أو الإقليم، أو المجتمع المحلي الشروط: أي نموذج يُستخدم، وما البيانات التي تدخل فيه، ومن يجوز له تفقد ما حدث، والحق في الرفض. وفي عملية COP تكون الأطراف الأقل قدرة عادة هي الأطراف التي لديها أكبر قدر على المحك، وهو ما يجعل المسألة عملية لا فلسفية.

قاعدة عمل. استخدم أقوى نموذج مستضاف للمواد العامة، والقراءة الخلفية، والصياغة، والتدريب. واستخدم الأوزان المفتوحة، أو نشراً محكوماً بعقد قرأته مؤسستك، لأي شيء يمس موقفاً لم يصبح علنياً بعد.

يوجد هذا الدليل لكي يبقي هذه المفاضلة مرئية. وتبين الفصول السابقة ما تجيده هذه الأنظمة. أما هذا الفصل فيتناول ما تتخلى عنه في المقابل.

عرض الفصل السابق المفاضلة القائمة. أما هذا الفصل فيتناول أقوى جواب عليها، وهو تشغيل النموذج بأنفسكم.

تعني الاستضافة الذاتية أن لا شيء يغادر المبنى. فلا توجد سياسة احتفاظ بالبيانات يتعين الوثوق بها، ولا شروط خدمة يمكن أن تتغير، ولا حساب يمكن تعليقه في منتصف جلسة. كما أنها تبني المهارة داخل مؤسستكم بدلا من استئجارها.

حتى وقت قريب، كان ذلك يعني قبول نموذج أضعف بكثير. ولم يعد الأمر كذلك.

يحصل كل من Kimi K3 و GLM-5.3 على درجة 60 على Artificial Analysis Intelligence Index، بفارق 3 نقاط خلف Claude Opus 5 الذي يبلغ 63، ويليه Qwen3.8 بدرجة 58. ولدى 19 من النماذج الـ 29 على المؤشر أوزان مفتوحة، مع أن قمة الجدول لا تزال في معظمها احتكارية.¹1يحسب المخطط GLM-5.3 و GLM-5.3-Flash بوصفهما احتكاريين. وتنشر Z.ai أوزانهما بموجب رخصة MIT، ولذلك يعدهما هذا الكتاب مفتوحين، وهذا هو سبب إظهار الشكل 17 عمودا أزرق بينما يقول النص 19. قبل عام، كان النموذج المفتوح المتصدر متأخرا 13 نقطة عن النموذج الاحتكاري المتصدر، ولذلك تقلصت هذه الفجوة بسرعة وقد تتقلص أكثر.

السعر هو النصف الثاني من الحجة. يحقق GLM-5.3-Flash درجة 57 بكلفة تقارب تسعة سنتات لكل مهمة، ويحقق DeepSeek V4 Pro 0813 درجة 53 بكلفة تقارب ربع دولار، وكلاهما داخل ذلك الربع. ويحقق Claude Opus 5 درجة 63 بسعر يقارب عشرة أضعاف سعر DeepSeek. وهذه النسبة هي السبب العملي الذي يجعل بوسع وفد أن يتحمل كلفة تشغيل نظامه الخاص.

11.1ما ينبغي تشغيله

هذه هي حالة المشهد في 26 August 2026. اقرأوا الرخصة قبل الالتزام. فبعض أقوى النماذج المفتوحة يقيّد الاستخدام التجاري، وهو أمر لا يسبب عادة مشكلة بالنسبة إلى وفد، لكنه يسببها بالنسبة إلى مورد يبني فوق أحد هذه النماذج.

11.2كلفته

NVIDIA DGX Spark جهاز مكتبي بذاكرة موحدة قدرها 128GB، ويبلغ سعره حاليا 4,699 دولارا. ويمكن وصل جهازين منه مباشرة أحدهما بالآخر من دون مبدل، مما يوفر 256GB بنحو 9,400 دولار. ويشغل هذا الزوج نموذجا متخلخلا من فئة DeepSeek بسرعة 55 إلى 60 رمزا في الثانية مع سياق من مليون رمز، وهو ما يكفي لخدمة وفد عامل.

يشغل جهاز واحد نموذجا بحجم 27B إلى 35B بسرعة تكفي لـ 60 مستخدما متزامنا، وهو ما يغطي الترجمة والتلخيص والصياغة لمكتب كامل. وتحمل 3 أو 4 أجهزة بسعة 384 إلى 512GB أكبر النماذج المفتوحة من دون تقليمها.

وبالمقارنة مع اشتراك لكل مندوب، يسدد العتاد كلفته خلال دورة أو دورتين، ويواصل العمل بعد انتهاء التمويل.

11.3كيفية إعداده

قدّموا النموذج باستخدام vLLM أو SGLang. فكلاهما يقدمان واجهة برمجة التطبيقات نفسها التي تقدمها OpenAI، ولذلك فإن أي أداة تتحدث إلى ChatGPT ستتحدث إلى خادمكم الخاص بعد تغيير العنوان والمفتاح. ولتجربة أولى على حاسوب محمول، يكون Ollama أو llama.cpp أبسط. وتنشر NVIDIA كتيبات إعداد لـ Spark، كما أن وصفات المجتمع لوصل جهازين و3 أجهزة و4 أجهزة متاحة للعامة وقابلة للاستنساخ.

إذا لم يكن تشغيل نظامكم الخاص واقعيا قبل الدورة المقبلة، فالخيار الاحتياطي هو خدمة مستضافة باتفاق مكتوب ينص على عدم الاحتفاظ بالبيانات. تعاملوا مع ذلك كحل مؤقت لا كوجهة نهائية.

11.4تنبيه واحد يجدر معرفته

المؤشر أعلاه متوسط لتسعة تقييمات، ولا تتأخر النماذج المفتوحة فيها بالقدر نفسه. فالفجوة أوسع في أصعب مهام الاستدلال وفي الهلوسة، حيث لا تزال النماذج الاحتكارية متقدمة بوضوح. وبالنسبة إلى المفاوض، فإن النقطة الثانية هي التي تحسم كل شيء. وجّهوا النموذج إلى وثائقكم، واطلبوا الاستشهادات، وافتحوها.

The last chapter ended with a model running on hardware you own. This one is about pointing it at your own people.

Every chapter so far treats AI as something one person uses on their own work. There is a second use, and it is the one that changes what a small delegation or a youth constituency can do. You can use a model to listen to far more people than a human team can listen to, and to carry what they said into the room with the receipts attached.

The field calls this broad listening. A poll compresses people into options that somebody else wrote. Broad listening runs the other way. People answer in their own words, software finds the structure in the answers, and the structure goes back to the people who wrote it so they can correct it.

12.1Polis, the oldest of these tools

Polis is a survey that behaves like a conversation. Participants write short statements. Everyone else votes agree, disagree, or pass on statements drawn semi-randomly from the pile. The system clusters voters by how they voted and then surfaces the statements that bridge the clusters, rather than the statements that win a majority.

Taiwan is the case people cite. After the Sunflower protests of 2014, the g0v civic-hacker community and the government ran the vTaiwan process on Polis, and more than 200,000 people took part across its consultations. The consultation on ride-hailing produced a set of statements that drivers, taxi companies, and passengers all agreed with, and the regulation was written from those.

Polis is open source under the AGPL and maintained by the Computational Democracy Project. It predates the language-model era and needs no model at all, which is part of why it has held up.

12.2Talk to the City, and what the models added

Talk to the City is what happens when you put a language model on the reading side. Built by the AI Objectives Institute, it takes interviews, survey responses, forum threads, or transcripts, breaks them into atomic claims, groups the claims into topics, and produces a report in which every line traces back to the quote it came from. Newer versions also run the interview, as a conversational survey that asks follow-up questions instead of reading from a fixed list.¹1One project used an AI moderator to interview 81,000 people worldwide, with the model following up on whatever a participant raised. That scale is real, and so is the caveat below: the model decides what to ask and what to keep.

The traceability is the whole point. A summary nobody can open is an assertion. Talk to the City is Apache-licensed and you can host it yourself.

12.3Team Mirai, the version with seats in parliament

Takahiro Anno is a software engineer and science-fiction writer who ran for Governor of Tokyo in 2024 with no party behind him and took 154,000 votes. He answered 8,600 questions from voters through an AI avatar trained on his own manifesto, over a seventeen-day livestream. In May 2025 he founded a party, Team Mirai. It won an upper house seat that July and eleven lower house seats in February 2026 on about seven percent of the vote.

The machinery underneath is the part worth copying. A citizen talks to an AI Interviewer, which asks follow-up questions and drafts a policy proposal out of the conversation. The party receives that draft only if the citizen confirms it matches what they meant. Where enough people back an idea, it becomes a proposal the party's legislators can submit. On one consultation the interviewer collected more than 1,200 hours of conversation in a few days, which would take a human interviewer roughly fifty days without sleep.

Two design choices carry most of the weight. The citizen is the final approver, so the model's framing cannot pass unchallenged into the record. And the party takes no position on genuinely divisive questions, putting them to a direct vote instead, because no amount of clever clustering dissolves a real conflict of interest.

Their broad-listening software, kouchou-ai, is open source and began as an adaptation of Talk to the City for Japanese municipalities. Adapting an existing civic tool to a local political reality, in public, is a better model for a delegation than commissioning one.

12.4Three more worth knowing

Agora Citizen Network. Polis-style clustering rebuilt for the open web and fully open source, now moving onto the AT Protocol as a Decentralized Deliberation Standard, so that a deliberation is not locked inside one operator's database. A French team ran a national consultation on it in September 2025 during the bloquons tout strike, to test whether an angry country could still be brought to a set of shared statements.

Habermolt. A research experiment on the opposite trade-off. Instead of scaling how many people a process can hear, it gives each person an agent that learns their views and deliberates on their behalf in rooms they never attend. You read back what your agent said and correct it. It is modelled on the Habermas Machine from DeepMind, and it is an open question rather than a tool: an agent that speaks for you is exactly the thing chapter 10 asks you to be careful about.

Simocracy. Built by GainForest, who co-publish this guidebook, so read it as an example and not a recommendation. Each participant writes a sim: an avatar, a constitution stating what it stands for and where its red lines are, and a speaking style. The sim is a record on the AT Protocol, owned by the person who wrote it, and it attends meetings on their behalf. Gatherings deliberate proposals in public, on the record, and allocate a shared budget. It has been run with Funding the Commons at Frontier Tower in San Francisco and in the Agent Village experiment, in both cases with humans holding the final allocation.

12.5What this is for at a COP

A constituency position. YOUNGO has hundreds of members across every time zone and days to produce one line. Broad listening turns that from a call nobody can attend into text everyone can check.

A closed call for inputs. A submission window shuts with 180 documents behind it and no delegation has read them. Cluster the claims, keep the quotes, open the ones that matter.

A two-person delegation. The honest gap is between your mandate and what people at home actually want. This narrows it, cheaply, between sessions.

The report back. After a session, the same machinery runs in reverse: what was decided, what it means locally, and what people say about it.

12.6What to check before you run one

Who wrote the questions. A model that runs an interview decides what to ask, what to remember, and how to report it. That is real power over the result. Publish the prompt and the topic list the way you would publish a questionnaire.

Verification stays with the participant. Nothing enters the record until the person who said it confirms the summary. This one rule is what separates broad listening from a machine putting words in people's mouths.

Language. These tools work in the language people actually speak, which is their main advantage over a consultation run in English. Check the clustering in each language rather than translating everything into English first.

Do not simulate people you could ask. Synthetic participants are cheap and worthless as evidence. If a group is affected, the process pays to reach them.

Host sensitive material yourself. Polis, Talk to the City, kouchou-ai, Agora, and Simocracy are all open source. Chapter 11 is how you run them on your own hardware.

ينبغي للمفاوض المناخي الذي يستخدم أداة تستهلك الطاقة والمياه أن يكون قادرا على بيان مقدار ذلك الاستهلاك. وللإجابة الصادقة شقان، وهما يشيران إلى اتجاهين مختلفين.

13.1استخدامك الفردي صغير

قاست Google وسيط مطالبة نصية إلى Gemini فبلغ 0.24 Wh من الطاقة، و0.03 غراما من مكافئ CO2e، و0.26 مليلتر من المياه.¹1Google, Measuring the environmental impact of delivering AI at Google scale, arXiv:2508.15734, August 2025. ويشمل الرقم القدرة الخاملة والأعباء العامة لمراكز البيانات، وهو ما تستبعده معظم التقديرات المنشورة. وهذا يعادل بضع ثوان من تشغيل حاسوب محمول. وحتى يوم عمل يتسم بالاستخدام المكثف يظل أقل من رحلة قصيرة بالسيارة.

يعرض Polly ذلك لكل حساب، وتكون طريقة الحساب منشورة لا مجرد ادعاء.²2ترد المنهجية وكل ثابت من الثوابت في footprint.ts ضمن pi-village-core. فالرقم الذي لا يستطيع المفاوض مساءلته أسوأ من غياب الرقم تماما. ويعمل الحساب انطلاقا من المعلمات النشطة للنموذج:

تكلف قراءة مطالبتك نحو ربع تكلفة كتابة إجابة، وتكلف إعادة قراءة مطالبة مخزنة مؤقتا عُشر ذلك، ولذلك تُحسب الحالات الثلاث كل على حدة. وفي النموذج المتناثر الذي يشغله Polly، والذي ينشط 13 مليار معلمة لكل رمز، يبلغ التبادل النموذجي نحو 0.13 Wh و0.14 مليلتر من المياه. ويقع ذلك أدنى بقليل من وسيط Google.

تعامل مع أي من هذه الأرقام على أنه جيد ضمن هامش يعادل الضعف. فهي تستبعد تدريب النموذج، والمياه المستخدمة في توليد الكهرباء، وجهازك أنت، والكربون المتجسد في العتاد.

13.2استخدام الصناعة ليس كذلك

الأرقام المهمة هي على نطاق القطاع لا على نطاق الفرد. فالطلب على الكهرباء في مراكز البيانات يرتفع بوتيرة أسرع من وتيرة إزالة الكربون من الشبكات، وتُبنى قدرات جديدة في مناطق تعاني من الإجهاد المائي، والشركات التي تبلغ عن أرقام كل مطالبة هي نفسها التي ارتفعت انبعاثاتها الإجمالية منذ أن بدأت بناء هذه النظم.

والشقان صحيحان في آن واحد. فاستخدامك الفردي هامش ضئيل، أما المجموع الكلي فهو مطالبة جدية ومتزايدة على الطاقة والمياه والأراضي. وذكر الأول من دون الثاني هو ضرب من المحاسبة لا يقبله مفاوض من أي طرف.

13.3ما العمل حيال ذلك

اختر نموذجا أصغر عندما يفي نموذج أصغر بالغرض. فالترجمة والتلخيص لا يحتاجان إلى نموذج حدودي، والنموذج المتناثر الذي ينشط بضعة مليارات من المعلمات يكلف جزءا يسيرا مما يكلفه نموذج كثيف.

اطلب من مقدمي الخدمات أرقامهم، بما في ذلك المياه. واسأل عن الشبكة التي يُلبى منها الطلب. فهذه أسئلة معقولة في المشتريات، لكنها نادرا ما تُطرح.

أبلغ عن رقمك الخاص عندما تستخدم هذه الأدوات في عملك. فالوفد الذي ينشر بصمة استخدامه للذكاء الاصطناعي تكون له أهلية مطالبة الآخرين بأن يفعلوا الشيء نفسه.

14.1مواطن القوة والضعف

مواطن القوة. كفاءة عالية في معالجة وتلخيص الأحجام الكبيرة من النصوص التي تقوم عليها سياسات المناخ. والقدرة على إعداد التقارير، وصياغة السياسات، ومحاكاة المفاوضات بلغة طبيعية، بما يوفّر الوقت والموارد. والقدرة على مساعدة عدد كبير من الأشخاص في الوقت نفسه، من واضعي السياسات إلى الباحثين والناشطين.

مواطن الضعف. احتمال وجود تحيّز في النماذج، بما يحرّف كيفية معالجة المعلومات ما لم يخضع للرصد والتصحيح. والاعتماد على جودة بيانات التدريب واتساع نطاقها، بما يحدّ من قدرة النموذج على التعامل مع قضايا المناخ الدقيقة والمتعددة الأبعاد. وصعوبة تفسير اللغة القانونية والتقنية المعقدة بدقة من دون إشراف بشري.

الفرص. استراتيجيات تواصل مخصّصة تشرك مختلف أصحاب المصلحة في العمل المناخي. والتكامل مع أدوات أخرى لتحليل البيانات البيئية، بما يدعم سياسات مستنيرة على نحو أفضل. وتوسيع نطاق التعليم ونشر المعلومات المتعلقة بسياسات المناخ، بما يجعلها متاحة لغير المتخصصين.

التهديدات. المعلومات المضللة، حين يولّد النموذج محتوى غير صحيح أو مضللاً استناداً إلى مصادر غير موثوقة. والاعتماد المفرط، الذي يعيق تنمية الخبرة المحلية في سياسات المناخ. والشواغل الأخلاقية المتعلقة بالشفافية والمساءلة في صنع القرار الآلي.

تضيف الوكلاء تهديدين آخرين جديرين بالتسمية. فالوفود ذات الموارد ستشغّل نظماً محكومة جيداً، في حين تستخدم الوفود الأصغر أدوات مجانية ذات شروط غير واضحة، مما يوسّع الفجوة تحت مظهر تكافؤ الوصول. ومع وجود عدة أشخاص وعدة أدوات في سلسلة واحدة، يصبح تتبّع المسؤولية عن نص ما صعباً ما لم يقرر أحد مسبقاً موضعها.

14.2التوصيات

ثمة ثلاثة أمور جديرة بالبناء: أدوات لترجمة اللغة التقنية في UNFCCC، ومنصات لتحليل بيانات المفاوضات التاريخية، وبيئات يحصل فيها المفاوضون الشباب على التكنولوجيا التي يحتاجون إليها للمساهمة. وإلى جانب ذلك، ستة أمور أخرى.

محو الأمية الرقمية. تدريب موجّه تحديداً إلى التعامل مع قواعد بيانات ومنصات السياسات الدولية.

الدعم الآني. أدوات تقدّم الإيضاح أثناء المفاوضات لا بعدها.

التدريب الافتراضي على التفاوض. بيئات محاكاة للتدرّب على سيناريوهات التفاوض.

منصات الدعم المالي. منصات للتمويل الجماعي أو المنح الصغيرة تعالج الحواجز المالية التي تعترض حضور المفاوضات، وهي حواجز أثارها مفاوضون من ليبيريا وباراغواي.

التدريب على التواصل بين الثقافات. برامج تعالج أوجه سوء الفهم التي حدّدها مفاوضون من بيرو ونيجيريا.

برامج الإرشاد. شبكات تربط المفاوضين الشباب بذوي الخبرة، بحيث تنتقل المعرفة بين الدورات.

بالنسبة إلى المفاوض، تغطي أربع عادات معظم الأمر. استخدم هذه النظم للتحضير، واللغة، والذاكرة. تحقّق من أي شيء ستكرره شفوياً. لا تدع نظاماً يتحدث باسم طرفك أبداً. واصل إجراء قدر كافٍ من البحث بنفسك بحيث تظل قادراً على القيام به من دون مساعدة.

بالنسبة إلى الوفد، دوّن الأدوات المسموح بها، وما يجوز لصقه فيها، ومن يوافق على نص أُعدّ بمساعدة الذكاء الاصطناعي. تكفي صفحة واحدة، وهي أقل تكلفة من وقوع حادث.

من خلال تسخير إمكانات الذكاء الاصطناعي، لا يكتفي شباب اليوم بوراثة المستقبل، بل يشاركون بنشاط في نحته؛ فلنُكتب الفصل التالي من قصة كوكبنا بضربات جريئة من الابتكار والقيادة الشبابية.

نرحب بالأسئلة والتعليقات على team@gainforest.net.

1. Rosenblatt's perceptron والعرض العملي لعام 1958، Cornell Chronicle
2. Krizhevsky, Sutskever, Hinton, ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks، NeurIPS 2012
3. Vaswani et al., Attention Is All You Need، Google Research 2017
4. Radford et al., Language Models are Unsupervised Multitask Learners، OpenAI 2019
5. Kaplan et al., Scaling Laws for Neural Language Models، OpenAI 2020
6. Hoffmann et al., Training Compute-Optimal Large Language Models، NeurIPS 2022
7. OpenAI, Introducing ChatGPT، 30 November 2022
8. OpenAI, Learning to Reason with LLMs، 12 September 2024
9. DeepSeek, DeepSeek-R1، 20 January 2025
10. METR, Measuring AI Ability to Complete Long Tasks، 2025
11. Anthropic, Anthropic Economic Index، 2025، الاستخدام بحسب البلد وشريحة الدخل
12. Global Biodiversity Information Facility، بيانات الحدوث والتحيز الجغرافي في أخذ عيناتها، gbif.org وGBIF data blog
13. Artificial Analysis, Intelligence Index by Open Weights and Proprietary، 26 August 2026
14. Artificial Analysis, Intelligence Index vs. Cost per Intelligence Index Task، 26 August 2026
15. NVIDIA، دليل مستخدم DGX Spark والعرض العام للأجهزة
16. Google, Measuring the environmental impact of delivering AI at Google scale، arXiv:2508.15734، August 2025
17. Epoch AI, How much energy does ChatGPT use?، 2025
18. GainForest، footprint.ts في pi-village-core، الحساب الذي تستند إليه أرقام Polly لكل حساب
19. GainForest, Generative AI + Climate Guide 2024، أُعدّ لصالح Climate Youth Negotiator Programme قبل COP29