باحثو ستانفورد يستخدمون الذكاء الاصطناعي لدفع حدود الإمكانات بطرق مسؤولة ومتأنية

في مواجهة نهج "التحرك بسرعة وتكسير الأشياء" السائد في صناعة التكنولوجيا، يُبقي باحثو ستانفورد على نهج معاكس: الحذر، والتحليل الدقيق، والتفكير طويل الأمد. يُعد هذا النهج جزءًا من رؤية أكاديمية تسعى إلى بناء فهم أعمق للذكاء الاصطناعي، وضمان أن تكون التطبيقات المستقبلية موثوقة، ومستدامة، وذات فائدة حقيقية. يُظهر يو يان وانغ، الأستاذة المساعدة في إدارة الأعمال، مثالًا على هذا التحول. بعد عملها في شركات مثل أوبر وغوغل ديب مايند، قررت الانتقال إلى الأكاديميا لدراسة الأسئلة الأساسية حول "لماذا تعمل أنظمة الذكاء الاصطناعي بالطريقة التي تعمل بها"، بدلاً من تطوير أدوات سريعة دون فهم عميق. وتُركّز أبحاثها على تصميم نماذج ذكية تُقدّر نوايا المستهلكين بدلاً من الاعتماد على خوارزميات "صندوق أسود"، ما يُحسّن تجربة المستخدم دون الحاجة إلى جمع بيانات إضافية. في مجال البيئة، يقود جيف كيرس، الأستاذ في علوم الأرض والكواكب، مشروع "مينيرال إكس" لاستخدام الذكاء الاصطناعي في استكشاف المعادن الحيوية للانتقال إلى الطاقة النظيفة، مثل النحاس والليثيوم. في يوليو 2024، ساهمت خوارزمية من مجموعته في اكتشاف مورد نحاس عالي الجودة، باستخدام أقل عدد ممكن من الحفر لتقليل عدم اليقين. ويتعاون كيرس مع مايكيل كوكيندرف، خبير الذكاء الاصطناعي الآمن، لضمان موثوقية الأنظمة في بيئات معقدة ومليئة بالشكوك. في مجال المناخ، تُركّز أديتي شيشادري، الأستاذة في علوم النظام الأرضي، على فهم تأثير الموجات الجوية على المناخ، التي تُعتبر غير قابلة للتمثيل بدقة في النماذج الحالية. تُدير مشروع "دايتاوايف" الذي يجمع بين الملاحظات، المحاكاة عالية الدقة، والذكاء الاصطناعي لتحسين دقة التنبؤات المناخية، مع تقييم عدم اليقين المتأصل في هذه التوقعات. في القانون، يقود ليفت لاب، بقيادة ميغان ما وجوليان نياركو، جهودًا لاستخدام الذكاء الاصطناعي في تقليل تكاليف الخدمات القانونية ورفع جودتها، مع التركيز على تمييز الواقع من المبالغات. تشمل مبادرات المشروع تطوير أدوات للتدريب على التفاوض، وتحسين صياغة العقود، وتحليل التحيز العرقي في الأدوات القانونية. في المجال الطبي، تُركّز روكسانا دانشجوي، الأستاذة في العلوم البيومترية والجلدية، على تطوير أدوات ذكاء اصطناعي آمنة وشفافة، مع التحذير من مخاطر التحيز أو السلوك "المنافق" في النماذج اللغوية، خاصة في البيئات السريرية حيث تُقاس النتائج بحياة البشر. في التعليم، تُركّز دورة ديمزكي على دعم المعلمين بدلًا من الطلاب مباشرة، من خلال أدوات تحلل الحوار الصفّي، وتُعدّّل المنهج حسب احتياجات التلاميذ، وتُقدّم تغذية راجعة مخصصة، مع مراعاة تنوع خبرات المعلمين والطلاب. في الروبوتات، يُقدّم تشارلي فين، الأستاذ في علوم الحاسوب، تقنيات تعتمد على التعلم الآلي لتمكين الروبوتات من التكيّف مع بيئات متعددة، عبر مشاريع مثل "موبايل ألوها" وقاعدة بيانات "درويد" المفتوحة المصدر، التي تجمع بيانات من مئات المباني. في العلوم العصبية، تُستخدم لورا جويليمز نماذج لغوية ضخمة لمحاكاة وظائف الدماغ البشري، وتُحلّل كيف يُعالج الدماغ اللغة، بما في ذلك دراسة آثار السكتات الدماغية من خلال "إتلاف" أجزاء من النماذج. وأخيرًا، يُركّز براين تريب، الأستاذ في الإحصاء، على استخدام الذكاء الاصطناعي في فهم هيكل البروتينات بدقة عالية، ما يُمكّن من تصميم علاجات طبية أكثر دقة وتقليل الآثار الجانبية. كل هذه الجهود تُظهر كيف أن ستانفورد تُقدّم نموذجًا جديدًا للابتكار: لا يُقاس النجاح بالسرعة، بل بالدقة، والمسؤولية، والرؤية طويلة المدى.