ذكاء اصطناعي يحترم السيادة

تقوم مفاوضات المناخ على الوثائق. هناك آلاف منها، مكتوبة بمصطلحات خاصة تتغير من دورة إلى أخرى. وقد تحسم الصياغة الدقيقة للنص النتيجة. يمكن أن تساعدك النماذج اللغوية للذكاء الاصطناعي على القراءة والكتابة والاستعداد بسرعة أكبر.

1.1لماذا يهمنا هذا؟

يتحدث المفاوضون الشباب في محادثات الأمم المتحدة بشأن المناخ (UNFCCC) باسم الجيل الذي سيعيش مع قرارات اليوم. ويواجه كثير منهم المشكلات نفسها. هناك الكثير مما يجب قراءته. ولغة السياسات صعبة الفهم. والوقت المتاح لإيصال فكرة قصير.

يمكن أن تساعد النماذج اللغوية في كل ذلك. النموذج اللغوي برنامج حاسوبي دُرّب على كمية هائلة من النصوص المكتوبة. ويمكنه قراءة النصوص وتلخيصها وكتابتها عند الطلب. وهو يفيد المفاوضين بأربع طرق.

فهم المعلومات. تحويل التقارير الطويلة والبيانات إلى ملخصات قصيرة، لتتمكن من متابعة النتائج الجديدة.

الصياغة. مساعدتك على صياغة فكرة بلغة المفاوضات المتعارف عليها، بوضوح يكفي للفت انتباه الناس إليها.

العمل بلغات متعددة. ترجمة النصوص وشرح سياقها، ليتمكن مزيد من الناس من المشاركة على قدم المساواة.

التدريب. أداء دور الطرف الآخر في مفاوضات تجريبية، لتتمكن من التدرب قبل المفاوضات الفعلية.

الأداة ليست سوى جزء من الأمر. فالمفاوضون الذين يتعلمون استخدامها جيدًا يكسبون مزيدًا من الوقت للعمل الذي يحتاج إلى إنسان.

1.2كيف تستخدم هذا الدليل

يشرح النصف الأول ماهية هذه الأنظمة، وما يحتاج إليه المفاوضون، وكيف تطلب من نموذج شيئًا مفيدًا. ويتناول النصف الثاني الوكلاء. والوكيل نموذج يمكنه قراءة مجموعة كاملة من الوثائق وإنجاز مهمة في عدة خطوات. وتتناول الفصول الأخيرة من يتحكم في بياناتك، وكيف تشغّل نموذجًا بنفسك، وما يكلفه الذكاء الاصطناعي للبيئة. يحتوي كل فصل على تعليمات يمكنك نسخها. ولا تحتاج إلى خلفية تقنية.¹1كُتبت الطبعة الأولى في عام 2024 لبرنامج المفاوضين الشباب بشأن المناخ. وتعود المقابلات الواردة في الفصل 3 والملحق إلى ذلك العمل.

2.1كيف وصلنا إلى هنا

في عام 1957، بدأ عالم النفس Frank Rosenblatt العمل على البرسيبترون في Cornell Aeronautical Laboratory. وعرضت البحرية الأمريكية جهاز برسيبترون يعمل في العام التالي. والبرسيبترون نموذج رياضي بسيط جدا لخلية دماغية. يأخذ عدة مدخلات، ويعطي كل منها وزنا، وينتج مخرجا واحدا. لم يحاك دماغا حقيقيا، لكن أنظمة الذكاء الاصطناعي اليوم نشأت جزئيا منه.

ثم تعثر التقدم لعقود. لم تكن البيانات كافية، وكانت الحواسيب بطيئة جدا، وطرق التدريب ضعيفة. عاد التقدم حين تحسنت هذه العناصر الثلاثة معا. في عام 2012، درب Alex Krizhevsky وIlya Sutskever وGeoffrey Hinton نظاما اسمه AlexNet على 1.2 مليون صورة موسومة، باستخدام شرائح رسوميات صممت لألعاب الفيديو. شملت تخميناته الخمسة الأولى الإجابة الصحيحة في جميع صور الاختبار باستثناء 17 في المائة منها، وهي نتيجة أفضل بكثير من أي نظام سبقه.¹1أسهم التصميم وأساليب التدريب ومجموعة البيانات في هذه النتيجة بقدر ما أسهمت الأجهزة.

في عام 2017، قدم باحثو Google المحوّل. ينظر المحوّل إلى جميع كلمات المقطع دفعة واحدة، ويحدد أيها يرتبط ببعضه. وهذا يتيح له ربط أفكار متباعدة في النص. كما يمكن تدريب المحوّلات بسرعة على شرائح كثيرة في وقت واحد. ويقوم كل نظام تقريبا في هذا الدليل على محوّل.

ثم دربت OpenAI المحوّلات على مهمة بسيطة: توقع الكلمة التالية. وأظهرت نماذجها الأولى، GPT وGPT-2، أن هذه المهمة وحدها تعلم النموذج مهارات كثيرة في آن واحد. فلم تعد تحتاج إلى نظام منفصل لكل مهمة. واكتشف الباحثون أيضا قوانين التوسع. تحسنت النماذج بشكل يمكن توقعه كلما زادت قدرة الحوسبة والبيانات وحجم النموذج، ما دامت تنمو معا.

في 30 نوفمبر 2022، أطلقت OpenAI خدمة ChatGPT في نسخة بحثية تجريبية مجانية. وللمرة الأولى، أصبح بإمكان أي شخص الدردشة مع أحد هذه النماذج.

ثم حدث تغييران آخران. في سبتمبر 2024، أعلنت OpenAI عن o1، وفي يناير 2025، أطلقت DeepSeek نموذج R1. يبذل كلاهما جهدا إضافيا قبل الإجابة. ويكتبان أولا ملاحظات عمل أطول، مما يساعد في حل المشكلات التي تتطلب عدة خطوات. وربطت النماذج أيضا بأدوات، وأتيح لها العمل في دورات متكررة. يتناول الفصل 6 هذا الموضوع.

2.2طريقة البناء

النموذج اللغوي نوع من الذكاء الاصطناعي يقرأ اللغة البشرية ويكتبها. يتعلم من كم هائل من النصوص: كتب ومقالات ومواقع إلكترونية وغيرها. ويتعلم أنماطا من هذه النصوص، ثم يستخدمها لكتابة نص جديد.

يبنى ChatGPT وLlama من Meta والنماذج المشابهة على مرحلتين. أولا يأتي التدريب المسبق. ثم يأتي التدريب اللاحق، الذي يتكون الآن من جزأين. والجزء الثاني هو ما يتيح للنماذج الحديثة حل المشكلات الطويلة.

التدريب المسبق. يقرأ النموذج كما هائلا من نصوص الإنترنت ويتدرب على توقع الكلمة التالية. ولا يحتفظ بقائمة بما قرأه. وخلال ذلك، يكتسب قواعد اللغة وحقائق عن العالم وبعض القدرة على الاستدلال. ويتعلم بهذه الطريقة قدرا مدهشا، من حقائق يومية بسيطة إلى أفكار صعبة.

الضبط الدقيق تحت الإشراف. هو الجزء الأول من التدريب اللاحق. يكتب أشخاص أمثلة لإجابات ويقيمونها، وفق إرشادات مكتوبة. ويتدرب النموذج على هذه الأمثلة ويتعلم تطبيق المعيار نفسه على طلبات جديدة. تعلمه هذه الخطوة اتباع التعليمات بدلا من مجرد إكمال جملتك.

التعلم المعزز. هو الجزء الثاني والأحدث. لا يعرض على النموذج جواب صحيح لينسخه. بل يحصل على مكافأة حين يصل إلى نتيجة جيدة. ومع الوقت، يتعلم أي طرق حل المشكلات تنجح. وهذا ما يتيح للنموذج الحفاظ على ترابط سلسلة طويلة من الخطوات قبل أن يجيب.

2.3حدود النماذج

لا يزال الباحثون لا يفهمون تماما كيف تعمل هذه النماذج من الداخل. والرأي الشائع هو أن التدريب المسبق يمنح النموذج معارفه، وأن التدريب اللاحق يشكل طريقة استخدامه لها.

هناك أمر واضح. يختار النموذج اللغوي الكلمة التالية بناء على أنماط في نصوص تدريبه. ينجح هذا في مهام كثيرة، لكنه ينطوي على مشكلتين كبيرتين. يكرر النموذج التحيزات في النصوص التي تعلم منها. ويذكر معلومات خاطئة بثقة تامة. وهذا ما يسمى الهلوسة. فالجملة التي تبدو صحيحة لم تخضع للتحقق.

2.4من أين يأتي التحيز

تتعلم هذه النماذج من الإنترنت، والإنترنت لا يغطي العالم بالتساوي. وهذا مهم جدا لمفاوض المناخ.

لنأخذ سجلات الطبيعة مثالا. المرفق العالمي لمعلومات التنوع البيولوجي (GBIF) هو أكبر قاعدة بيانات مفتوحة في العالم لمشاهدات الأنواع. يأتي نحو 83 في المائة من سجلاته من أمريكا الشمالية وأوروبا. وتغطي نسبة 17 في المائة المتبقية بقية العالم، بما فيه الأماكن التي تضم أكبر عدد من الأنواع.

تعاني النصوص المكتوبة من الخلل نفسه. فالمحتوى على الإنترنت بالإنجليزية والفرنسية والإسبانية أكثر بكثير منه بالكيتشوا أو التوي أو توك بيسين. لذا رأى النموذج نصوصا أكثر بكثير من المجموعة الأولى. وسيترجم ويلخص ويصوغ النصوص جيدا بلغة شائعة. أما بلغة أقل شيوعا، فسيرتكب أخطاء أكثر، وبالثقة نفسها.

وهذا أيضا سبب رئيسي للهلوسة. اسأل عن مكان تتوفر عنه معلومات موثقة كثيرة، فيستند النموذج إلى مواد وفيرة. واسأل عن مكان تقل عنه المعلومات الموثقة، فلا يجد ما يكفي ليستند إليه، فيملأ الفجوات بتخمينات. ولا تبدو الإجابة أقل ثقة. بل يزداد احتمال خطئها فحسب.

لا يمكن ببساطة إلقاء اللوم على أحد. فجمع البيانات ونشرها يكلف مالا ويحتاج إلى أنظمة تفتقر إليها دول كثيرة. وتختار بعض المجتمعات عدم مشاركة معارفها عن أراضيها وأنواعها، وهذا حقها. لكن النتيجة واحدة. تعمل هذه الأدوات بأفضل صورة للأماكن التي تتوفر عنها بيانات كثيرة أصلا، وبأسوأ صورة للأماكن التي تواجه أكبر المخاطر.

وتظهر الفجوة نفسها في من يستخدمون هذه الأدوات. تنشر Anthropic مؤشرا لاستخدام Claude بحسب البلد. ويرتبط ارتفاع الاستخدام ارتباطا وثيقا بالدخل الوطني، بينما يكاد ينعدم الاستخدام في خمسة وعشرين بلدا.²2Anthropic، Anthropic Economic Index، 2025. يتناسب الاستخدام مع نصيب الفرد في سن العمل من الناتج المحلي الإجمالي مرفوعا إلى أس يقارب 0.69. ومنها تونغا وساموا وناورو وبالاو. وهذه البلدان أطراف في المفاوضات نفسها، ومن أكثر البلدان تعرضا لتغير المناخ.

أجرينا مقابلات مع مفاوضين شباب في مجال المناخ من عدة بلدان. وصفوا المشكلات نفسها وأرادوا أنواعًا متشابهة من المساعدة.¹1ستة مفاوضين من ليبيريا وباراغواي وبيرو ونيجيريا ولبنان وإندونيسيا. يرد الملخص الكامل في الملحق.

3.1أبرز التحديات والصعوبات

اللغة. الإنجليزية ليست اللغة الأولى لمعظم الحاضرين في القاعة.

المصطلحات الفنية. يستغرق تعلم مصطلحات UNFCCC سنوات (ليبيريا، باراغواي).

نقل المعرفة. يملك بعض الأشخاص المعرفة الفنية ولا يملكها آخرون. ويضيع الكثير منها عندما يتغير المندوبون بين الدورات.

المفاوضات السابقة. يصعب معرفة ما حدث في المفاوضات السابقة (لبنان).

التحدث إلى كبار المفاوضين. تصعب هذه المحادثات تحت الضغط (بيرو، نيجيريا). وعلى المندوبين الأصغر سنًا كسب الاحترام قبل أن يستمع الناس إلى ما يقولونه.

فهم الأطراف الأخرى. تتغير المواقف بسرعة ويصعب متابعتها.

الوقت. لا يكفي الوقت أبدًا لاستيعاب كل ما يهم.

التحدث بوضوح. يظل التعبير عن فكرة معقدة بسرعة ودقة بالإنجليزية صعبًا باستمرار.

3.2الأدوات والموارد المطلوبة

أدوات لغوية. مساعدة أفضل في الكتابة والقواعد، مصممة لنصوص UNFCCC بدلًا من الإنجليزية المستخدمة في الأعمال.

بحث سريع. أدوات تفحص الوثائق الطويلة، وتستخرج الأجزاء المهمة، وتؤكد أي نسخة من النص هي الأحدث.

تدريب مخصص. مواد تعليمية تناسب منطقة المفاوض ومجموعته التفاوضية وخبرته.

وقت إجراء المقابلات، كان المفاوضون يستخدمون Grammarly للكتابة وGoogle Drive للعمل المشترك. ولم يستخدم أحد المفاوضين أي أدوات ترجمة، لأن معنى لغة التفاوض يضيع في الترجمة.

تتناول مفاوضات المناخ مواضيع كثيرة في آن واحد: الانبعاثات، والتنوع البيولوجي، والمال، والسياسة. ولمواكبتها، يحتاج المفاوض إلى ثلاثة أمور.

الوصول السريع إلى المعلومات. تتغير علوم المناخ باستمرار، ويحتاج المفاوضون إلى أحدث الحقائق بسرعة.

الصياغة الدقيقة. قد تجعل كلمة واحدة الاتفاق ينجح أو يفشل.

تعدد اللغات. تأتي الأطراف من كل مكان وتتحدث لغات كثيرة.

4.1أين تساعد النماذج

التواصل. صياغة النصوص وترجمتها، حتى تفهم الأطراف ذات اللغات الأم المختلفة بعضها بعضا بشكل صحيح.

البحث. جمع كميات كبيرة من المواد وتلخيصها، مثل الدراسات العلمية، وأوراق السياسات، والاتفاقات السابقة، لتبقى على اطلاع.

استكشاف السيناريوهات. مناقشة النتائج المحتملة لخيارات السياسات المختلفة، لتختبر موقفا قبل الالتزام به.¹1يسمى هذا أحيانا النمذجة التنبؤية، وهي تسمية مبالغ فيها. فالنماذج اللغوية لا تشغل نماذج مناخية أو اقتصادية. بل تعيد عرض السيناريوهات وتقارن بينها، ويجب التحقق من أي رقم تنتجه بالرجوع إلى مصدر حقيقي.

تلخيص الحجج. عرض حجج كل طرف، لترى النقاط الرئيسية والحجج المضادة.

4.2مخاطر محتملة

الفوائد حقيقية. وكذلك المخاطر، ولبعضها أهمية كبيرة في الدبلوماسية.

التبسيط المفرط. تختصر النماذج المحتوى. وقد تحذف بذلك قيدا أمضى أحد الأطراف ثلاث جلسات يدافع عنه.

عدم فهم أجواء المفاوضات. لا يستطيع النموذج فهم أجواء المفاوضات أو حساباتها السياسية. ولا يعرف ما جرى الاتفاق عليه في الممرات.

غياب الخبرة الحقيقية. قد يبدو النموذج كخبير في سياسات المناخ دون أن يكون كذلك. وإذا اعتمدت عليه، فقد تحصل على معلومات ناقصة أو خاطئة.

الأمن والخصوصية. غالبا ما تتضمن المفاوضات مواد حساسة. وكل ما تلصقه في خدمة ذكاء اصطناعي عبر الإنترنت يخرج من نطاق وفدك. وقليلون يقرؤون الشروط التي توضح كيفية تخزينه.

الأخلاقيات. أفصح عن استخدامك للذكاء الاصطناعي. وأبق مسؤولية القرارات بيد البشر. وانتبه إلى سوء الاستخدام.

سوء الفهم. قد يسيء النموذج فهم طلبك. وقد يعطيك نصا يبدو أنه يعبر عن موقفك لكنه لا يعبر عنه.

5.1أي نموذج، وبشروط من

هناك نوعان من مساعدي الذكاء الاصطناعي. اختيار النوع أهم من العلامة التجارية.

أوزان مغلقة. تعمل ChatGPT وClaude وGemini على حواسيب الشركات. تصل إليها عبر حساب. وهي أقوى النماذج وأسهلها للبدء. تستطيع النسخ المجانية الصياغة والترجمة والتلخيص. تكلف النسخ المدفوعة نحو عشرين دولارًا شهريًا. وتتعامل مع وثائق أطول وملفات مرفوعة، وتشمل ميزات الوكلاء الواردة في الفصل 6. كل ما تكتبه يصل إلى الشركة. وقد تحتفظ به الشركة، أو تسمح لموظفيها بقراءته، أو تستخدمه لتدريب نموذجها التالي، بحسب إعداداتك.

أوزان مفتوحة. تنشر Llama وMistral وQwen وGemma وDeepSeek نماذجها ليتمكن أي شخص من تنزيلها. وهذا يعني أنك تستطيع تشغيلها، أو أن تشغلها مؤسستك أو مزود تختاره. يثبّت Ollama أحدها على حاسوب محمول في بضع دقائق. Polly، الذي تديره GainForest وYouth Negotiators Academy على polly.ai4cop.org، نموذج بأوزان مفتوحة متاح عبر الإنترنت ولا يحتفظ بسجل لما ترسله. يشرح الفصل 11 كيف تشغّل نموذجك الخاص.

قاعدة بسيطة للبدء. استخدم نموذجًا مغلقًا للمواد المنشورة بالفعل. واستخدم نموذجًا بأوزان مفتوحة لكل ما عداها. لا تلصق أبدًا موقفًا لم يطرحه وفدك بعد في خدمة لا تتحكم فيها. يشرح الفصل 10 المخاطر. اقرأه قبل فتح حساب.

أيًا كان اختيارك، ثبّت تطبيق الهاتف. يفيد الإدخال الصوتي حين تتنقل بين الجلسات. وغالبًا ما يعطي التعبير عن فكرة أولية بلغتك مسودة أفضل من كتابة جملة دقيقة بالإنجليزية.

5.2أساسيات هندسة التوجيهات

تُسمى التعليمات التي تكتبها توجيهًا. كلما كان توجيهك أوضح وأكثر تحديدًا، كانت الإجابة أفضل.

يمكن أن يتكون التوجيه من أربعة أجزاء. ولا تحتاج إليها كلها دائمًا.

التعليمات. ما تريد من النموذج أن يفعله.

السياق. معلومات خلفية تساعد النموذج على تقديم إجابة أفضل.

المدخلات. النص أو السؤال أو الوثيقة التي تريد منه العمل عليها.

شكل المخرجات. الشكل الذي ينبغي أن تكون عليه الإجابة.

5.3ما الذي يجعل التوجيه جيدًا

ست عادات تنجز معظم العمل. وهي تنطبق على كل نموذج.

كن واضحًا ومفصلًا. اذكر من أنت، وماذا تريد، وكيف ينبغي أن تبدو الإجابة. لا يعرف النموذج أين أنت أو ما يجري حولك.

اعرض مثالًا. نموذج واحد للإجابة التي تريدها أفضل من فقرة تصفها.

اطلب اقتباسات. اطلب من النموذج اقتباس المقطع الذي يستند إليه. ربط الإجابة بوثيقة حقيقية هو أفضل حماية من الوقائع المختلقة.

ضع تسميات للأجزاء. ضع كل جزء بين وسوم، مثل <context> و<task> و<text>. حينها يستطيع النموذج تمييز تعليماتك عن الوثيقة التي لصقتها.

دعه يفكر أولًا. اطلب التعليل قبل الإجابة. تقل أخطاء النماذج في المهام متعددة الخطوات حين تتبع الخطوات.

أعطه دورًا. عادة ما تعطي عبارة "أنت باحث في الخسائر والأضرار" إجابة أفضل من الطلب نفسه دون دور.

ثم واصل. حسّن التوجيه واطلب مجددًا. المحاولة الثانية أفضل من الأولى في معظم الأحيان.

اكتسب عادة واحدة منذ البداية. اطلب المصادر، واطلب من النموذج تحديد الأجزاء التي لا يثق بها. إذا لم تستطع التحقق من إجابة، فلا يمكنك استخدامها في جلسة عامة.

أجزاء توجيه لصياغة مداخلة

يكتب المفاوضون المداخلات أكثر من أي شيء آخر. يتكون التوجيه الجيد لصياغة مداخلة من خمسة أجزاء: من يتحدث وأين، والمسألة المحددة، والأدلة، والاتفاق الذي ترتبط به، وما ينبغي فعله.

حذف أي جزء يضعف المسودة. دون الدور، يكتب النموذج دون أن يمثل أحدًا. ودون الأدلة، يكتب مشاعر بدلًا من الوقائع. ودون السطر الأخير، لا يربط النص بأي اتفاق يمكن لأحد العمل بموجبه.

5.4التوجيهات لاستخدامات مختلفة

1. 1
   تحليل البيانات

   استنادًا إلى جدول البيانات هذا، ارسم متوسط الزيادة في الانبعاثات خلال السنوات الماضية، واذكر طريقتك، واسرد افتراضاتك بشأن البيانات المفقودة.

   الإعداد: رفع ملف
2. 2
   الترجمة

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

   الإعداد: أي نموذج
3. 3
   التلخيص

   لخّص مداخلة مجموعة أقل البلدان نموًا في الحوار التقني للحصيلة العالمية في 10 يونيو 2023، واقتبس المقاطع التي تستند إليها.

   الإعداد: تفعيل البحث على الويب
4. 4
   إعداد خطاب

   أنت كاتب خطابات لمفاوض في شؤون تغير المناخ في الأمم المتحدة. تكتب عن جهود المملكة المتحدة في بناء القدرات. أنا المفاوض. ما الأسئلة الخمسة التي ستطرحها عليّ للحصول على المعلومات التي تحتاجها لصياغة بيان؟

   الإعداد: أي نموذج
5. 5
   التحضير للحجج المضادة

   الخسائر والأضرار مسألة رئيسية في مفاوضات المناخ. أنت باحث في الخسائر والأضرار. اسرد الأسباب الرئيسية التي تجعل بعض البلدان تمنح الخسائر والأضرار أولوية منخفضة. ثم اكتب حجة مضادة قوية توضح سبب الحاجة إلى صندوق للخسائر والأضرار.

   الإعداد: أي نموذج
6. 6
   صياغة بيان أو خطاب

   أنت كاتب خطابات تصوغ بيانًا باستخدام الأسئلة أعلاه. اكتب بيانًا من 300 كلمة عن جهود المملكة المتحدة في بناء القدرات المناخية، بالأسلوب الذي تستخدمه حكومة المملكة المتحدة.

   الإعداد: أي نموذج
7. 7
   شرح المصطلحات

   اشرح بلغة بسيطة معنى "وسائل التنفيذ" في هذه الفقرة، وقدّم مثالًا واحدًا على 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: استرجاع المعلومات
9. 9
   الترجمة لجمهور محلي

   ترجم هذه المداخلة إلى لغة الملايو لجمهور محلي، مع الحفاظ على المعنى والاستغناء عن مصطلحات UNFCCC المتخصصة.

   الإعداد: أي نموذج

حتى الآن، كان كل شيء يعمل بالطريقة نفسها. تكتب طلبًا، وتقرأ الإجابة، وتقرر ما تفعله بها. وقد أتاحت أربعة تغييرات طريقة ثانية للعمل.

تستطيع النماذج قراءة المزيد. يستطيع النموذج الآن استيعاب نص تفاوضي كامل ونسخه السابقة وملاحظاتك التحضيرية دفعة واحدة.

تستطيع النماذج البحث. يستطيع النظام البحث في مجموعة وثائق أو على الويب قبل الإجابة، واقتباس ما وجده. وهذا يتيح لك التحقق من الإجابة.

تستطيع النماذج استخدام الأدوات. يمكن ربط النموذج بمحرك بحث أو جدول بيانات أو تقويم أو مجلد ملفات. ويمكنه عندئذ العمل عليها بدلًا من الاكتفاء بوصفها.

تستطيع النماذج تكرار العمل. لم يعد النظام مضطرًا إلى الإجابة مرة واحدة ثم التوقف. يمكنه التخطيط واتخاذ خطوة والنظر في النتيجة والمحاولة مجددًا حتى تكتمل المهمة.

اجمع هذه القدرات معًا لتحصل على ما يسميه الناس وكيلًا. الوكيل نموذج مزود بأدوات وذاكرة، يواصل العمل حتى تكتمل المهمة. ويعمل ضمن صلاحيات يمنحها له شخص. لا يملك قدرة على التقدير ولا يمكن مساءلته. لديه مهمة ومجموعة صلاحيات، لا أكثر.

6.1ثلاث طرق للعمل

المحادثة. تسأل، فيجيب، ثم تتحقق. تفيد في الصياغة والترجمة والشرح والتدريب.

البحث. يبحث النظام أولًا في مجموعة محددة من الوثائق، ثم يجيب ويعرض مصادره. استخدمه لأي معلومة عن المفاوضات: كيف تغير نص، وما قالته الأطراف، والمقررات السابقة.¹1إذا أخبرك نظام بمضمون فقرة من نص مقرر ولم يستطع عرضها عليك، فتعامل مع ما يقوله كشائعة.

الوكيل. ينفذ النظام مهمة في عدة خطوات باستخدام أدوات. استخدمه للأعمال المتكررة التي يمكنك التحقق من نتائجها، مثل تتبع التغييرات بين المسودات أو إعداد موجز يومي.

6.2حالات الاستخدام

1. 1
   تتبع تغييرات النص

   قارن التنقيح 3 من مشروع المقرر هذا بالتنقيح 2. أدرج كل تغيير جوهري، واقتبس النسختين، وميز التغييرات التي تمس الخطوط الحمراء لوفدي.

   الإعداد: ملفات مرفقة
2. 2
   رصد المواقف

   أنشئ من هذه المذكرات جدولًا بمواقف الأطراف بشأن المادة 6.4 مع اقتباس ومرجع لكل صف. ميز أي موقف استنتجته.

   الإعداد: استرجاع المعلومات
3. 3
   تتبع التاريخ

   تتبع كيف قيدت عبارة "المسؤوليات المشتركة ولكن المتباينة" في نصوص المقررات منذ 2015، مع الاقتباس من كل مقرر.

   الإعداد: استرجاع المعلومات
4. 4
   القراءة الليلية

   إليك النصوص الأربعة المنشورة اليوم. أخبرني بما تقدم وما تعثر، وما الصفحات الثلاث التي يجب أن أقرأها قبل الغد.

   الإعداد: ملفات مرفقة
5. 5
   ملخص يومي

   اجمع كل مساء النصوص المنشورة خلال اليوم في المسارات التي أتابعها، ولخص ما تغير، وأرسل لي القائمة.

   الإعداد: وكيل مجدول
6. 6
   قراءة الأقواس

   اشرح لكل خيار بين أقواس في هذه الفقرة من يستفيد منه ومن يعارضه، وكيف يمكن أن تكون صياغته البديلة.

   الإعداد: ملفات مرفقة
7. 7
   التدريب

   تقمص دور مفاوض يعارض هذا النص. اعترض على مداخلتي، ولا تجاملني.

   الإعداد: محادثة
8. 8
   الترجمة العكسية

   ترجم صياغتي إلى الفرنسية، ثم أعد ترجمتها إلى الإنجليزية بشكل مستقل، وأخبرني بما تغير في المعنى.

   الإعداد: محادثة
9. 9
   تسليم المهام

   اكتب من ملاحظاتي خلال هذه الدورة وثيقة تسليم المهام لمن سيتولى هذا الملف في الدورة المقبلة.

   الإعداد: ملفات مرفقة
10. 10
    العمل على البيانات

    ارسم من جدول بيانات الانبعاثات هذا اتجاه الانبعاثات لهذه البلدان منذ 2010، واذكر طريقتك، وأدرج كل افتراض بشأن البيانات المفقودة.

    الإعداد: الوصول إلى الملفات

6.3العمل مع وكيل بأمان

عندما يسيء روبوت محادثة فهمك، تحصل على فقرة سيئة. وعندما يسيء وكيل فهمك، فقد يتصرف بناءً على هذا الخطأ.

تحقق من كل ما ستنقله. افتح إحدى الوثائق المستشهد بها وتأكد من وجود الاقتباس فيها فعلًا قبل استخدامه في قاعة التفاوض.

امنح أقل قدر ممكن من الصلاحيات. النظام الذي يقرأ ملفاتك لا يحتاج أيضًا إلى إرسال بريد إلكتروني.

لا تثق بالوثائق الخارجية. قد يحتوي ملف قدمه شخص آخر على تعليمات خفية موجهة إلى الوكيل.

حدد من يمنح الموافقة. اتفقوا على من يوافق على أي نص يكتب بمساعدة الذكاء الاصطناعي. وعند استخدام عدة أدوات، لن يتولى ذلك أحد غيركم.

لا يزال البريد الإلكتروني وسيلة التواصل الرئيسية في العمل. وثمة ثلاثة أمور تجعله صعبًا.

كثرة الرسائل. تمتلئ صناديق الوارد، ويستغرق فرزها وقتًا لا تملكه.

الكتابة الجيدة. تتطلب كتابة رسالة واضحة وموجزة تدفع إلى اتخاذ إجراء مهارة.

اللغات. كثيرًا ما تضطر إلى الكتابة بلغة غير لغتك.

يمكن لمساعد متصل بصندوق بريدك أن يقرأ سلسلة الرسائل كاملة بنفسه. امنحه إذن القراءة وإعداد المسودات. وتولَّ الإرسال بنفسك.

1. 1
   متابعة الاجتماع

   لخّص النقاط الرئيسية والالتزامات من اجتماع التفاوض الأخير، واذكر من طرح كل نقطة ومن قدّم كل التزام، واكتب مسودة رسالة متابعة مهذبة إلى الحاضرين بشأن الإجراءات المتفق عليها.
2. 2
   تحديد المواعيد

   اكتب رسالة مهذبة تتيح خيارات وتقترح عدة تواريخ وأوقات للجولة المقبلة من الاجتماعات، مع عرضها حسب المنطقة الزمنية لكل مشارك.
3. 3
   موجز يومي

   اكتب رسالة موجزة يومية عن التقدم في الجلسات الأخيرة: المقترحات الجديدة، والنقاط المتفق عليها، والنقاط التي لا تزال محل خلاف.
4. 4
   تحديد الأولويات

   اكتب رسالة إلى فريق التفاوض تقترح كيفية ترتيب بنود جدول الأعمال حسب مدى إلحاحها، وتأثيرها على الأهداف المناخية، وفرص الاتفاق عليها.
5. 5
   فرز البريد الوارد

   صنّف رسائلي غير المقروءة إلى: تحتاج إلى قرار مني، وتحتاج إلى رد، وتحتاج إلى إعادة توجيه، ولا تحتاج إلى شيء. اكتب مسودات ردود للمجموعة الثالثة فقط واتركها دون إرسال.
6. 6
   مراجعة النبرة

   أعد كتابة هذه الرسالة بلغة دبلوماسية رسمية دون تغيير أي التزام جوهري، ثم اذكر التغييرات التي أجريتها لأراجعها.

تميل هذه الأنظمة إلى الكتابة بنبرة ودودة ومتوافقة مع الآخرين. وقد تقدّم هذه النبرة تنازلات لم يتضمنها نصك الأصلي. اسأل النموذج عمّا غيّره، واقرأ القائمة.

خلال الدورة، تتراكم الجداول وقوائم التحقق وحجوزات السفر بسرعة. وتتكرر ثلاث مشكلات.

الوقت. يصعب تحديد ما يجب فعله أولًا، والوقت الذي ينبغي تخصيصه له.

المهام المنسية. تسقط بنود مهمة من القائمة.

السفر. يستغرق العثور على رحلات جوية وفنادق تناسب جدولك وميزانيتك ساعات.

هذه المهام هي الأقل مخاطرة في الدليل، وأفضل نقطة لبدء استخدام وكيل. فالمهام تتكرر، ويمكنك التحقق من النتائج بسهولة، وقليل جدًا منها سري.

1. 1
   الحجوزات

   ابحث عن أرخص الرحلات الجوية والفنادق وأكثرها ملاءمة لرحلة من [مدينة المغادرة] إلى [مدينة الوجهة] في [التواريخ]. أفضل الرحلات الصباحية وفندقًا قريبًا من مكان انعقاد الدورة. اعرض عليّ مزايا الخيارات وعيوبها بدلًا من توصية واحدة.
2. 2
   قوائم التحقق

   أعدّ قائمة تحقق كاملة لدورة دولية مدتها أسبوعان: الوثائق، والاعتماد، وملابس تناسب تقلبات الطقس، ومعدات العمل، ونسخ من النصوص الأساسية يمكن الرجوع إليها دون اتصال بالإنترنت.
3. 3
   التخطيط لليوم

   راجع تقويمي والجدول الزمني للدورة، ثم اقترح جدولًا يتضمن الاجتماعات، ووقتًا لعملي الخاص، والرياضة، ووقتًا شخصيًا، مع مراعاة هذه المواعيد النهائية والالتزامات.
4. 4
   تتبع التقدم

   أنشئ نموذجًا لتتبع مسارات العمل التي أتابعها، يتضمن المراحل الرئيسية، والمواعيد النهائية، ومساحة للمستجدات والخطوات التالية.

المهام اللوجستية هي أيضًا أول مجال ستمنح فيه الوكيل وصولًا فعليًا إلى تقويمك وبريدك الإلكتروني وملفاتك. لا بأس بذلك. لكنها أيضًا بداية عادة منحه مزيدًا من الوصول في كل مرة. فالنظام الذي يحجز رحلاتك لا يحتاج إلى صياغة مواقفك.

تشمل مفاوضات المناخ الناس والحقائق معًا. وتؤدي المشاعر والاختلافات الثقافية والصحة النفسية دورًا فيها.

الصحة النفسية. يُرهق تغيّر المناخ وضغط التفاوض المندوبين.

سوء الفهم الثقافي. قد يسيء أشخاص من ثقافات مختلفة فهم بعضهم بعضًا. وهذا يسبب توترًا ويبطئ المحادثات.

في هذا الجزء وحده من الدليل، نافذة دردشة بسيطة أفضل من وكيل. فهذه محادثات. ولا تحتاج إلى نظام يمكنه الوصول إلى ملفاتك.

1. 1
   نبذة ثقافية

   أشارك في مفاوضات الأمم المتحدة بشأن تغيّر المناخ مع شخص من كينيا. ما الجوانب الثقافية التي ينبغي أن أراعيها لإحراز تقدم في التفاوض؟
2. 2
   رفع المعنويات

   أشعر بالإحباط الآن، هل يمكنك أن تقول لي شيئًا يرفع معنوياتي؟
3. 3
   مراجعة الجلسة

   إليك ما حدث في تلك الجلسة وكيف تعاملت معه. ما الذي كان سيفعله مفاوض أكثر خبرة بطريقة مختلفة؟

تنبيهان. أولًا، تصف النبذة الثقافية بلدًا بصفة عامة، لكنك ستتحدث مع شخص واحد. استخدمها كخلفية، لا كتنبؤ. ثانيًا، لا بأس بأن تكتب فكرة للنموذج في الساعة الواحدة صباحًا. لكنه ليس طبيبًا أو زميلًا، والمحادثة معه ليست سرية. إذا شعرت بما يتجاوز التعب، فتحدث إلى رئيس وفدك أو مسؤولي الدعم في برنامجك أو أحد المختصين.

يمكن لهذه الأدوات أن تحقق تكافؤ الفرص في المحادثات المتعددة الأطراف. فهي تقلل حاجز اللغة الذي يحدد من يتحدث بثقة. وتختصر وثائق لا يملك أحد وقتا لقراءتها. وتمنح وفدا من شخصين بعض قدرات وفد من خمسين شخصا. هذا أمر مفيد. لكن قبل أن تكتب، اطرح بعض الأسئلة.

من يملك البيانات؟ النص الذي تلصقه في مساعد عبر الإنترنت يخرج من نطاق وفدك. بحسب الحساب وإعداداته، قد تحتفظ الشركة به، أو تتيح لموظفيها قراءته، أو تستخدمه لتدريب نموذجها التالي. لا تضع فيه المواقف الوطنية، أو تعليمات عاصمتك، أو أي معلومات اؤتمنت عليها.

من يملك القرار؟ يكتب النموذج نصا يبدو كموقف تفاوضي. إذا صاغ النص ولم يراجعه أحد، يبدأ التفكير في موقف بلدك خارج وفدك. كل نص يخرج من الوفد يجب أن يتحمل مسؤوليته شخص مخول بذلك.

ما الذي لا يمكنك رؤيته؟ لا تعرض لك OpenAI وAnthropic مسار استدلال النموذج كاملا. تحصل على إجابة، وأحيانا على ملخص لكيفية التوصل إليها. أما الخطوات الفعلية فتبقى لدى الشركة. لا يمكنك التحقق منها، أو تكرارها، أو توضيح سبب إجابة النظام لزميل.

أوزان مفتوحة أم مغلقة؟ أوزان النموذج هي الأرقام التي تعلمها أثناء التدريب. تحتفظ نماذج ChatGPT وClaude وGemini بأوزانها على حواسيب الشركات. وهي أقوى النماذج وأسهلها استخداما. تنشر نماذج Llama وMistral وQwen وGemma وDeepSeek أوزانها، فيمكنك تشغيل النموذج على حاسوبك أو على خادم في منطقتك. تجيد النماذج المفتوحة الترجمة والتلخيص والصياغة. وهي أضعف في أصعب المسائل التي تتطلب خطوات متعددة. وإذا كانت الأوزان بحوزتك، فلا يستطيع أحد رفع السعر أو إيقاف النموذج في منتصف جلسة.

الذكاء الاصطناعي الذي يحترم السيادة يعني أن الوفد أو المنطقة أو المجتمع هو من يحدد الشروط. فيختار النموذج الذي يستخدمه، والبيانات التي يدخلها فيه، ومن يحق له مراجعة ما فعله. ويمكنه أيضا أن يرفض. في عملية COP، تكون الأطراف الأقل قدرة عادة الأكثر عرضة للخسارة. لذا فهذه مسألة عملية.

قاعدة للعمل. استخدم أقوى نموذج عبر الإنترنت للمواد المتاحة للجمهور، والقراءة التمهيدية، والصياغة، والتدرب. ولأي أمر يتعلق بموقف لم يعلن بعد، استخدم نموذجا مفتوح الأوزان، أو خدمة بموجب عقد قرأته مؤسستك.

وضع هذا الدليل لتبقى هذه الموازنة حاضرة في ذهنك. تبين الفصول السابقة ما تجيده هذه الأنظمة. ويبين هذا الفصل ما تتنازل عنه في المقابل.

عرض الفصل السابق المفاضلة. وأفضل حل لها هو أن تشغّل النموذج بنفسك.

عندما تستضيف نموذجك بنفسك، لا يغادر شيء المبنى. لا تحتاج إلى الوثوق بسياسة بيانات شركة ما. ولا يمكن أن تتغير شروط الخدمة دون إرادتك. ولا يمكن تعليق حسابك في منتصف جلسة. وتبني مؤسستك المهارة بنفسها بدلاً من استئجارها.

حتى وقت قريب، كان تشغيل نموذجك بنفسك يعني القبول بنموذج أضعف بكثير. لم يعد هذا صحيحاً.

تنشر Artificial Analysis مؤشراً للذكاء يقيّم النماذج بمجموعة موحدة من الاختبارات. يسجل كل من Kimi K3 وGLM-5.3 درجة 60، بفارق ثلاث نقاط عن Claude Opus 5 الذي يسجل 63. ويليهما Qwen3.8 بدرجة 58. من بين النماذج الـ29 في المؤشر، هناك تسعة عشر نموذجاً بأوزان مفتوحة، لكن معظم المراتب الأولى لا تزال للنماذج المغلقة.¹1يصنّف الرسم GLM-5.3 وGLM-5.3-Flash كنموذجين مملوكين. وتنشر Z.ai أوزان كليهما بموجب ترخيص MIT، لذا يعدّهما هذا الكتاب مفتوحين. لذلك يعرض الشكل سبعة عشر عموداً أزرق، بينما يذكر النص تسعة عشر. قبل عام، كان أفضل نموذج مفتوح يتأخر بثلاث عشرة نقطة عن أفضل نموذج مغلق. تقلّصت الفجوة بسرعة وقد تتقلّص أكثر.

السعر هو النصف الآخر من الحجة. يسجل GLM-5.3-Flash درجة 57 بتكلفة تقارب تسعة سنتات للمهمة. ويسجل DeepSeek V4 Pro 0813 درجة 53 بتكلفة تقارب ربع دولار. يقع كلاهما في زاوية الدرجات العالية والتكلفة المنخفضة. يسجل Claude Opus 5 درجة 63، لكنه يكلف نحو عشرة أمثال تكلفة DeepSeek. هذا الفارق هو ما يجعل تشغيل نموذج خاص في متناول ميزانية الوفد.

11.1أي نموذج تشغّل

البيانات حتى 26 أغسطس 2026. اقرأ الترخيص قبل أن تختار. تقيّد عدة نماذج من أقوى النماذج المفتوحة الاستخدام التجاري. لا يسبب ذلك مشكلة للوفد عادة. لكنه يسبب مشكلة لشركة تبني منتجاً على أحدها.

11.2كم تبلغ التكلفة

جهاز NVIDIA DGX Spark هو حاسوب مكتبي بذاكرة سعتها 128GB. يبلغ سعره اليوم 4,699 دولاراً. يمكنك توصيل جهازين مباشرة ببعضهما للحصول على 256GB مقابل نحو 9,400 دولار. يستطيع الجهازان تشغيل نموذج كبير مثل DeepSeek بسرعة تتراوح بين 55 و60 وحدة نصية في الثانية، وهي أسرع من قراءتك. ويمكنهما أيضاً استيعاب نحو مليون وحدة نصية دفعة واحدة، أي ما يقارب عدة آلاف من الصفحات. وهذا يكفي لعمل وفد.

يستطيع جهاز واحد تشغيل نموذج أصغر (من 27 إلى 35 مليار مَعلمة) بسرعة تكفي لستين شخصاً في الوقت نفسه. وهذا يغطي الترجمة والتلخيص والصياغة لمكتب بأكمله. ويمكن لثلاثة أو أربعة أجهزة، بذاكرة من 384 إلى 512GB، تشغيل أكبر النماذج المفتوحة كاملة.

قارن ذلك بدفع اشتراك لكل مندوب. تسترد تكلفة الأجهزة خلال دورة أو دورتين من المفاوضات، وتواصل العمل بعد انتهاء التمويل.

11.3كيف تُعدّه

شغّل النموذج ببرنامج اسمه vLLM أو SGLang. يعمل كلاهما بالطريقة نفسها التي تعمل بها خدمة OpenAI. لذا فإن أي أداة تعمل مع ChatGPT ستعمل مع خادمك بعد تغيير العنوان والمفتاح. ولتجربة أولى على حاسوب محمول، فإن Ollama أو llama.cpp أسهل. تنشر NVIDIA أدلة لإعداد Spark، وتشرح أدلة مجتمعية متاحة للجميع كيفية توصيل جهازين أو ثلاثة أو أربعة.

إذا لم تتمكن من تشغيل نموذجك قبل الدورة المقبلة، فاستخدم خدمة عبر الإنترنت وقّعت اتفاقاً بعدم الاحتفاظ بأي بيانات. وهذا يعني تعهداً مكتوباً بألّا تخزّن ما ترسله. تعامل معها كحل مؤقت.

11.4تنبيه يجدر معرفته

يحسب المؤشر أعلاه متوسط تسعة اختبارات مختلفة، ولا تتأخر النماذج المفتوحة بالقدر نفسه في جميعها. تبلغ الفجوة أقصاها في أصعب مهام الاستدلال وفي الهلوسة. ولا تزال النماذج المغلقة متقدمة بوضوح في كليهما. وبالنسبة للمفاوض، فإن الهلوسة هي الأهم. لذا وجّه النموذج إلى وثائقك، واطلب المصادر، وافتحها.

انتهى الفصل السابق بنموذج يعمل على أجهزتك الخاصة. وهذا الفصل عن استخدامه للاستماع إلى أبناء مجتمعك.

حتى الآن، تناول هذا الدليل الذكاء الاصطناعي كأداة يستخدمها الفرد في عمله. وله استخدام آخر. فهو يغيّر ما يستطيع وفد صغير أو مجموعة من الشباب فعله. يمكن للنموذج مساعدتك على الاستماع إلى عدد من الناس يفوق بكثير قدرة فريق بشري. ثم يمكنك نقل أقوالهم إلى قاعة التفاوض، مع الأدلة التي تدعمها.

يُسمّى هذا الاستماع الواسع. يحصر استطلاع الرأي الناس في إجابات كتبها غيرهم. أما الاستماع الواسع فيعمل بالعكس. يجيب الناس بكلماتهم الخاصة. ويجد البرنامج الأنماط في الإجابات. ثم يعرضها على أصحاب الإجابات ليصححوها.

12.1Polis، أقدم هذه الأدوات

Polis استطلاع يعمل كمحادثة. يكتب الناس عبارات قصيرة. ويصوّت الآخرون بالموافقة أو الرفض أو التجاوز على عبارات تُختار عشوائيًا جزئيًا. يجمع النظام المصوّتين في مجموعات حسب تصويتهم. ثم يبرز العبارات التي يتفق عليها أشخاص من جميع المجموعات، بدلًا من تلك التي تحظى بأغلبية بسيطة.

تايوان هي المثال الأشهر. بعد احتجاجات دوّار الشمس عام 2014، أطلق مجتمع التقنية المدنية g0v والحكومة عملية تُسمّى vTaiwan على Polis. شارك أكثر من 200,000 شخص في مشاوراتها. وكشفت إحدى المشاورات حول تطبيقات طلب السيارات مثل Uber عن عبارات اتفق عليها السائقون وشركات سيارات الأجرة والركاب. ثم صيغت القواعد التنظيمية انطلاقًا من تلك العبارات.

Polis مجاني ومفتوح المصدر (بترخيص AGPL). يتولى Computational Democracy Project صيانته. وهو أقدم من النماذج اللغوية الحالية ولا يستخدم أيًا منها. وهذا أحد أسباب استمرار نجاحه.

12.2Talk to the City، وما أضافته النماذج

يضيف Talk to the City نموذجًا لغويًا يتولى القراءة. طوّره AI Objectives Institute. يستقبل مقابلات أو إجابات استطلاعات أو منشورات منتديات أو نصوصًا مفرّغة. يقسّمها إلى أقوال منفردة، ويصنّفها حسب الموضوع، ويكتب تقريرًا. يرتبط كل سطر في التقرير بالاقتباس الذي استند إليه. وتجري النسخ الأحدث المقابلات بنفسها أيضًا. تطرح أسئلة متابعة كما يفعل الإنسان، بدلًا من القراءة من قائمة ثابتة.¹1استخدم أحد المشاريع محاورًا بالذكاء الاصطناعي لمقابلة 81,000 شخص حول العالم، وكان النموذج يتابع ما يطرحه كل مشارك. هذا النطاق حقيقي، وكذلك التحفّظ أدناه: النموذج يقرّر ما يسأل عنه وما يحتفظ به.

هذه الروابط إلى المصدر هي ما يهم. فالملخص الذي لا يستطيع أحد التحقق منه مجرد ادعاء. Talk to the City مفتوح المصدر (بترخيص Apache)، ويمكنك تشغيله بنفسك.

12.3Team Mirai، النسخة التي لها مقاعد في البرلمان

Takahiro Anno مهندس برمجيات وكاتب خيال علمي. ترشّح في عام 2024 لمنصب حاكم طوكيو دون حزب، وحصل على 154,000 صوت. وخلال بث مباشر دام سبعة عشر يومًا، أجابت شخصية افتراضية بالذكاء الاصطناعي دُرّبت على برنامجه الانتخابي عن 8,600 سؤال من الناخبين. في مايو 2025، أسّس حزب Team Mirai. فاز الحزب بمقعد في المجلس الأعلى في يوليو من ذلك العام، وبأحد عشر مقعدًا في المجلس الأدنى في فبراير 2026، بنحو سبعة بالمئة من الأصوات.

النظام الذي يدعم ذلك هو ما يستحق الاقتباس. يتحدث المواطن إلى محاور بالذكاء الاصطناعي. يطرح المحاور أسئلة متابعة ويحوّل المحادثة إلى مسودة مقترح لسياسة. لا يتلقى الحزب المسودة إلا إذا أكد المواطن أنها تعبّر عما قصده. وحين يؤيد الفكرة عدد كافٍ من الناس، تصبح مقترحًا يستطيع نواب الحزب تقديمه. في إحدى المشاورات، جمع المحاور أكثر من 1,200 ساعة من المحادثات في بضعة أيام. ويحتاج محاور بشري إلى نحو خمسين يومًا دون نوم لفعل الشيء نفسه.

هناك خياران في التصميم لهما الأهمية الكبرى. أولًا، يعطي المواطن الموافقة النهائية، فلا يستطيع النموذج تغيير مقصده دون علمه. ثانيًا، لا يتخذ الحزب موقفًا من القضايا شديدة الانقسام. بل يطرحها للتصويت المباشر، إذ لا يستطيع أي برنامج إزالة تعارض حقيقي في المصالح.

برنامجهم للاستماع الواسع، kouchou-ai، مفتوح المصدر. بدأ كنسخة من Talk to the City عُدّلت لتناسب حكومات المدن اليابانية. والأفضل للوفد أن يكيّف أداة عامة موجودة لتلبي الاحتياجات المحلية، بصورة علنية، بدلًا من دفع المال لبناء أداة جديدة.

12.4ثلاث أدوات أخرى تستحق المعرفة

Agora Citizen Network. نسخة مفتوحة المصدر بالكامل تجمع المشاركين بأسلوب Polis، صُمّمت للويب المفتوح. وهي تنتقل إلى AT Protocol، وهو معيار مفتوح للبيانات الاجتماعية. وهكذا لا يُحبس النقاش داخل قاعدة بيانات شركة واحدة. في سبتمبر 2025، خلال إضراب لنوقف كل شيء، أجرى فريق فرنسي مشاورة وطنية عبرها. أرادوا معرفة ما إذا كان بلد غاضب لا يزال قادرًا على إيجاد عبارات يتفق عليها الناس.

Habermolt. تجربة بحثية تسلك اتجاهًا آخر. لا تحاول الاستماع إلى مزيد من الناس. بل تمنح كل شخص وكيلًا بالذكاء الاصطناعي يتعلّم آراءه ويناقش نيابة عنه في اجتماعات لا يحضرها. تقرأ ما قاله وكيلك وتصححه. وتستند التجربة إلى Habermas Machine من DeepMind. إنها سؤال مفتوح، وليست أداة مكتملة. والوكيل الذي يتحدث نيابة عنك هو بالضبط ما يحذّرك الفصل 10 من التعامل معه دون حذر.

Simocracy. طوّرته GainForest، التي تشارك في نشر هذا الدليل. لذا اقرأ هذا بوصفه مثالًا، لا توصية. يكتب كل مشارك «sim». ولـ sim شخصية افتراضية، ودستور يبيّن ما يمثّله وخطوطه الحمراء، وطريقة في الكلام. يُخزّن sim على AT Protocol، ويملكه الشخص الذي كتبه، ويحضر الاجتماعات نيابة عنه. تناقش المجموعات المقترحات علنًا، في نقاشات مسجّلة، وتقرّر كيف تقسّم ميزانية مشتركة. استُخدم مع Funding the Commons في Frontier Tower في سان فرانسيسكو وفي تجربة Agent Village. وفي الحالتين، اتخذ الناس قرار التمويل النهائي.

12.5ما فائدته في COP

موقف مجموعة. تضم YOUNGO، مجموعة الشباب، مئات الأعضاء في كل المناطق الزمنية، ولديها بضعة أيام للاتفاق على موقف واحد. يستبدل الاستماع الواسع مكالمة لا يستطيع أحد حضورها بنص يستطيع الجميع مراجعته.

دعوة لتقديم مدخلات. تُغلق مهلة التقديم وقد وصلت 180 وثيقة، ولم يقرأها أي وفد. اجمع الأقوال حسب موضوعاتها، واحتفظ بالاقتباسات، وافتح الوثائق المهمة.

وفد من شخصين. غالبًا ما توجد فجوة بين تفويضك وما يريده الناس في بلدك فعلًا. يضيّق الاستماع الواسع هذه الفجوة، بتكلفة قليلة، بين الدورات.

إبلاغ الناس بالنتائج. بعد الدورة، نفّذ العملية نفسها في الاتجاه المعاكس. اشرح ما تقرّر وما يعنيه محليًا، واستمع إلى آراء الناس فيه.

12.6ما الذي تتحقق منه قبل استخدام إحدى هذه الأدوات

من كتب الأسئلة؟ يقرّر النموذج الذي يجري المقابلات ما يسأل عنه، وما يحتفظ به، وكيف يعرضه. وهذا يمنحه سلطة فعلية على النتيجة. انشر الموجّه وقائمة الموضوعات، كما تنشر استبيانًا.

يراجع المشاركون كلماتهم بأنفسهم. لا يدخل شيء في السجل قبل أن يؤكد صاحبه صحة الملخص. هذه القاعدة تمنع الآلة من نسبة كلام إلى الناس لم يقولوه.

اللغة. تعمل هذه الأدوات باللغات التي يتحدثها الناس فعلًا. وهذه ميزتها الكبيرة مقارنة بمشاورة تُجرى بالإنجليزية وحدها. تحقّق من النتائج في كل لغة. لا تترجم كل شيء إلى الإنجليزية أولًا.

لا تختلق أشخاصًا يمكنك سؤالهم. المشاركون الذين يولّدهم الذكاء الاصطناعي قليلو التكلفة، ولا قيمة لهم كأدلة. إذا كانت مجموعة تتأثر بالموضوع، فأنفق المال للوصول إليها.

استضف المواد الحساسة بنفسك. Polis وTalk to the City وkouchou-ai وAgora وSimocracy كلها مفتوحة المصدر. يشرح الفصل 11 كيف تشغّلها على أجهزتك الخاصة.

يستهلك الذكاء الاصطناعي الطاقة والمياه. وينبغي لمفاوض المناخ الذي يستخدمه أن يستطيع تحديد مقدار هذا الاستهلاك. استخدامك الفردي قليل. أما الطلب الإجمالي فكبير ومتزايد. عليك أن تذكر الأمرين. فالاقتصار على أحدهما هو ما يؤدي عادة إلى سوء فهم هذا الموضوع.

13.1استخدامك الفردي قليل

قاست Google استهلاك طلب نصي معتاد إلى Gemini، فبلغ 0.24 واط ساعة من الطاقة، و0.03 غرام من مكافئ ثاني أكسيد الكربون، و0.26 ملليلتر من المياه.¹1Google، Measuring the environmental impact of delivering AI at Google scale، arXiv:2508.15734، أغسطس 2025. يشمل الرقم القدرة غير المستخدمة واستهلاك مرافق مركز البيانات، وهما مما تستبعده معظم التقديرات المنشورة. يعادل ذلك تقريباً تشغيل حاسوب محمول لبضع ثوان. وحتى يوم كامل من الاستخدام المكثف يستهلك أقل من رحلة قصيرة بالسيارة.

يعرض Polly هذا الرقم لكل حساب، وينشر طريقة حسابه.²2الطريقة وجميع الثوابت موجودة في footprint.ts في pi-village-core. رقم لا يستطيع المفاوض التحقق منه أسوأ من غياب أي رقم. يبدأ الحساب بمقدار الجزء النشط من النموذج لكل كلمة يعالجها:

تستهلك قراءة طلبك نحو ربع ما تستهلكه كتابة الإجابة. وتستهلك إعادة قراءة طلب سبق للنظام أن رآه عُشر ذلك. لذا تُحسب العمليات الثلاث كل على حدة. يشغّل Polly نموذجاً يستخدم 18 ملياراً من مُعاملاته لكل وحدة نصية. في هذا النموذج، يستهلك تبادل معتاد نحو 0.10 واط ساعة و0.11 ملليلتر من المياه. وهذا أقل من رقم Google.³3يُضبط ثابت الجول لكل وحدة نصية بناءً على معيار ML.ENERGY، الذي يقيس استهلاك وحدات معالجة الرسومات مباشرة عبر 1,858 إعداداً لتشغيل النماذج، بدلاً من افتراض قيمة له. وقد خفّض ذلك التقدير إلى النصف: فالتخمين السابق قلّل من كفاءة الخادم المشغول في تجميع العمل في دفعات.

تعامل مع هذه الأرقام كلها على أن القيم الفعلية قد تتراوح بين نصفها وضعفها. فهي لا تشمل طاقة تدريب النموذج، ولا مياه توليد الكهرباء، ولا جهازك، ولا انبعاثات الكربون من تصنيع المعدات.

13.2الطلب الإجمالي كبير

استهلاك الطلب الواحد قليل. لكن استهلاك مليارات الطلبات ليس كذلك، ويزداد عدد مرسليها كل شهر. تضيف مراكز البيانات طلباً على الكهرباء بوتيرة أسرع من تحوّل الشبكات إلى الطاقة النظيفة. وتُبنى مراكز بيانات جديدة في أماكن تعاني أصلاً من نقص المياه. كما شهدت الشركات التي تنشر أرقام الاستهلاك القليلة لكل طلب ارتفاعاً في إجمالي انبعاثاتها منذ بدأت بناء هذه الأنظمة.

ولا يشمل رقم الاستهلاك لكل طلب التدريب أيضاً، واستهلاكه كبير. قبل أن يجيب نموذج متقدم عن سؤال واحد، يستهلك تدريبه غيغاواط ساعات من الكهرباء. وتتوزع هذه الكلفة على كل طلب يجيب عنه النموذج طوال عمره. لذا تختفي في رقم الاستهلاك لكل طلب، لكنها كبيرة على المستوى الوطني.

استخدامك الفردي قليل. لكنه جزء من طلب إجمالي كبير ومتزايد على الطاقة والمياه والأراضي. ذكر الأول دون الثاني نوع من المحاسبة لن يقبله أي مفاوض من طرف آخر.

13.3ما الذي يمكنك فعله؟

أوقف الاستدلال حين لا تحتاج إليه. فهذا يُحدث أكبر فرق، ولا يتطلب سوى تغيير إعداد. قد يستخدم النموذج نفسه عند تفعيل الاستدلال ما بين عشرين وأربعين ضعفاً من الوحدات النصية، ويزداد استهلاك الطاقة بزيادتها. ولا تحتاج الترجمة والتلخيص وإعادة التنسيق إلى الاستدلال إلا نادراً.

ثم اختر نموذجاً أصغر. تستخدم بعض النماذج بضعة مليارات فقط من مُعاملاتها لكل وحدة نصية. وهي تستهلك جزءاً بسيطاً مما يستهلكه نموذج يستخدم جميع مُعاملاته. ما تدفع ثمنه من الطاقة هو الجزء النشط من النموذج، لا حجمه المعلن.

لا تتخذ السعر دليلاً على البصمة البيئية. في النماذج المفتوحة التي تنشر بيانات كافية للتحقق، يرتفع السعر واستهلاك الطاقة وينخفضان معاً بالفعل. لكن سعر وحدة الحوسبة يتفاوت بما يصل إلى ستين ضعفاً. قد يتساوى نموذجان في كلفة الاستخدام بينما يستهلك أحدهما طاقة أكثر بعدة مرات.

اطلب من مقدمي الخدمات أرقامهم، بما فيها استهلاك المياه. واسأل عن شبكة الكهرباء التي تخدم طلباتك. هذه أسئلة من حقك طرحها على المورد، وقليلون يطرحونها.

أعلن رقم استهلاكك حين تستخدم هذه الأدوات في عملك. فالوفد الذي ينشر البصمة البيئية لاستخدامه الذكاء الاصطناعي يحق له أن يطلب من الآخرين أن يفعلوا مثله.

14.1نقاط القوة والضعف

نقاط القوة. تقرأ النماذج بسرعة كميات النصوص الكبيرة التي تعتمد عليها سياسات المناخ وتلخصها. ويمكنها كتابة التقارير وصياغة السياسات ومحاكاة المفاوضات بلغة بسيطة، مما يوفر الوقت والمال. ويمكنها مساعدة كثير من الناس في وقت واحد: صانعي السياسات والباحثين والناشطين.

نقاط الضعف. قد تكون النماذج متحيزة، ويؤثر هذا التحيز في إجاباتها ما لم يتحقق منه أحد ويصححه. وتتوقف جودتها على البيانات التي تعلمت منها، مما يحد من قدرتها على التعامل مع دقائق قضايا المناخ. ومن دون مراجعة بشرية، كثيرًا ما تسيء فهم اللغة القانونية والتقنية المعقدة.

الفرص. رسائل مخصصة تصل إلى مجموعات مختلفة تعمل في مجال المناخ. وربطها بأدوات أخرى تحلل البيانات البيئية وتدعم سياسات أفضل. وشرح سياسات المناخ لغير المتخصصين.

التهديدات. معلومات مضللة، حين ينتج نموذج محتوى خاطئًا أو مضللًا من مصادر رديئة. واعتماد مفرط يمنع الناس من بناء خبرات محلية في سياسات المناخ. وغياب الشفافية والمساءلة حين تساعد الآلات في اتخاذ القرارات.

يضيف الوكلاء تهديدين آخرين. أولًا، ستشغّل الوفود الغنية أنظمة تُدار جيدًا، بينما تستخدم الوفود الأصغر أدوات مجانية بشروط غير واضحة. ويبدو أن الجميع يتمتع بفرص وصول متساوية، لكن الفجوة تتسع. ثانيًا، حين يعمل عدة أشخاص وأدوات على نص، يصعب تحديد المسؤول عنه. حددوا ذلك مسبقًا.

14.2التوصيات

ثلاثة أمور تستحق التطوير: أدوات تترجم اللغة التقنية لدى UNFCCC، ومنصات تحلل المفاوضات السابقة، ودعم يزود المفاوضين الشباب بالتكنولوجيا التي يحتاجون إليها للمشاركة. وهناك ستة أمور أخرى تستحق الإضافة.

المهارات الرقمية. تدريب على استخدام قواعد بيانات السياسات الدولية ومواقعها الإلكترونية.

الدعم المباشر. أدوات تشرح الأمور أثناء التفاوض، حين تحتاج إليها، بدلًا من الانتظار إلى ما بعده.

التدرب على التفاوض. محاكاة للمفاوضات للتدرب على مواقف مختلفة.

التمويل. منصات للتمويل الجماعي أو المنح الصغيرة لمساعدة المفاوضين على تغطية تكاليف الحضور. طرح مفاوضون من ليبيريا وباراغواي هذه الحاجة.

التدريب على التواصل بين الثقافات. برامج تتناول حالات سوء الفهم التي وصفها مفاوضون من بيرو ونيجيريا.

الإرشاد. شبكات تربط المفاوضين الشباب بذوي الخبرة، لنقل المعرفة بين دورات التفاوض.

بالنسبة للمفاوض، تغطي أربع عادات معظم المطلوب. استخدم هذه الأنظمة للتحضير والمساعدة اللغوية والتذكّر. تحقق من كل ما ستقوله علنًا. لا تدع نظامًا يتحدث باسم الطرف الذي تمثله أبدًا. وواصل إجراء قدر كافٍ من البحث بنفسك لتظل قادرًا على القيام به دون مساعدة.

بالنسبة للوفد، دوّنوا الأدوات التي يُسمح للأعضاء باستخدامها، وما يُسمح لهم بلصقه فيها، ومن يوافق على نص كُتب بمساعدة الذكاء الاصطناعي. صفحة واحدة تكفي، وتكلفتها أقل من تكلفة تسريب.

نرحب بالأسئلة والتعليقات على team@gainforest.net.

1. بيرسيبترون Rosenblatt والعرض التوضيحي عام 1958، Cornell Chronicle
2. Krizhevsky، Sutskever، Hinton، ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks، NeurIPS 2012
3. Vaswani وآخرون، Attention Is All You Need، Google Research 2017
4. Radford وآخرون، Language Models are Unsupervised Multitask Learners، OpenAI 2019
5. Kaplan وآخرون، Scaling Laws for Neural Language Models، OpenAI 2020
6. Hoffmann وآخرون، Training Compute-Optimal Large Language Models، NeurIPS 2022
7. OpenAI، Introducing ChatGPT، 30 نوفمبر 2022
8. OpenAI، Learning to Reason with LLMs، 12 سبتمبر 2024
9. DeepSeek، DeepSeek-R1، 20 يناير 2025
10. METR، Measuring AI Ability to Complete Long Tasks، 2025
11. Anthropic، Anthropic Economic Index، 2025، الاستخدام حسب البلد وفئة الدخل
12. Global Biodiversity Information Facility، بيانات رصد الأنواع والتحيز الجغرافي في عيناتها، gbif.org ومدونة بيانات GBIF
13. Artificial Analysis، Intelligence Index by Open Weights and Proprietary، 26 أغسطس 2026
14. Artificial Analysis، Intelligence Index vs. Cost per Intelligence Index Task، 26 أغسطس 2026
15. NVIDIA، DGX Spark user guide and hardware overview
16. The Computational Democracy Project، Polis، compdemocracy.org/polis والشيفرة المصدرية
17. The Computational Democracy Project، vTaiwan، دراسة حالة، منذ 2014
18. AI Objectives Institute، Talk to the City، talktothe.city وai.objectives.institute
19. Team Mirai، kouchou-ai (広聴AI)، الاستماع على نطاق واسع لصالح البلديات اليابانية، GitHub
20. Team Mirai، AI interviews and the digital democracy manifesto، policy.team-mir.ai؛ Bruce Schneier وNathan Sanders، Japan's Team Mirai Uses Tech to Bolster Democracy, Not Undermine It، Tech Policy Press، مارس 2026
21. Agora Citizen Network، agoracitizen.network وFrom ZK-first to AT Protocol, our path to DDS، مدونة
22. Low، Duys، Formanek، Hammond، Bakker، Habermolt: Delegating Deliberation to AI Representatives، arXiv:2605.24413
23. Tessler وآخرون، AI can help humans find common ground in democratic deliberation (آلة Habermas)، Science, 2024
24. GainForest، Simocracy، سجل عام لوكلاء ذكاء اصطناعي أنشأهم مواطنون على AT Protocol، simocracy.org
25. Foresight Institute وCooperative AI Foundation، Supercooperation: The Future of AI for Democracy، ملاحظات ورشة العمل، ورشة عمل جانبية لمؤتمر ICML، Seoul، يوليو 2026
26. Anthropic، What 81,000 people told us about AI، مقابلات يديرها الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع
27. Google، Measuring the environmental impact of delivering AI at Google scale، arXiv:2508.15734، أغسطس 2025
28. Epoch AI، How much energy does ChatGPT use?، 2025
29. GainForest، footprint.ts في pi-village-core، طريقة حساب أرقام Polly لكل حساب
30. GainForest، Generative AI + Climate Guide 2024، أُعدّ لبرنامج الشباب المفاوضين بشأن المناخ قبل COP29