في 2026، يُتوقع أن يشهد العالم تحولًا جوهريًا في تقييم الذكاء الاصطناعي، حيث تُحلّ مكان التفاؤل المفرط بعصر التقييم الدقيق والواقعية. يتفق خبراء معهد ستانفورد للذكاء الاصطناعي (HAI) من مختلف التخصصات — الحوسبة، الطب، القانون، والاقتصاد — على أن الحقبة التي كانت تُركّز على إمكانات الذكاء الاصطناعي المُطلقة قد انتهت، وبدأت حقبة التساؤل: "ما مدى فعالية هذا النظام؟ وما التكلفة؟ ولمن؟" يُتوقع أن تُصبح "سيادة الذكاء الاصطناعي" محورًا رئيسيًا، حيث تسعى الدول إلى تقليل الاعتماد على الشركات الأمريكية مثل نيفيديا وآبل، من خلال بناء نماذج لغوية ضخمة محلية أو تشغيل نماذج أجنبية على أجهزة حاسوب داخل حدودها لحماية البيانات. وشهدت 2025 استثمارات ضخمة في مراكز بيانات في الإمارات وكوريا الجنوبية، وهو ما سيستمر في 2026، لكن مع تزايد التساؤلات حول استدامة هذا النموذج، الذي يُشبه بؤرة مالية مفرطة. في المجال الطبي، يُتوقع حدوث "لحظة تشاتجبيت" في الذكاء الاصطناعي، حيث تُستخدم تقنيات التعلم الذاتي (self-supervised learning) لتدريب نماذج طبية على بيانات طبية ضخمة دون الحاجة إلى تسمية مكلفة من خبراء، مما يُقلل التكاليف ويسرع الابتكار. هذا قد يؤدي إلى نماذج قادرة على تشخيص أمراض نادرة، مع تحسين دقيق في دقة التشخيص. في القانون، تنتقل الأنظار من سؤال "هل يمكن للذكاء الاصطناعي كتابة وثيقة؟" إلى "ما مدى دقتها، وسلامة المراجع، وتأثيرها على التدابير القانونية؟". تُتوقع معايير معيارية تقيس الأداء في المهام المعقدة مثل تحليل وثائق متعددة وتقديم تحليلات مدعومة ببرهان، مع ظهور أدوات مثل "LLM كقاضٍ" لتقييم الأداء في سياقات حقيقية. في الاقتصاد، تُظهر أدوات تُعرف بـ"لوحات مراقبة الذكاء الاصطناعي الاقتصادية" تأثيرات الذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي، من خلال تتبع التغيرات في الإنتاجية، وفقدان الوظائف، وظهور أدوار جديدة، مما يُمكّن صناع القرار من اتخاذ قرارات مبنية على بيانات حقيقية، وليس توقعات. في المجال العلمي، يُتوقع تعميق جهود فتح "الصندوق الأسود" للنماذج العصبية، من خلال تحليل خرائط الانتباه (attention maps) وتقنيات مثل المُشفّرات النادرة (sparse autoencoders)، لفهم كيف تصل النماذج إلى استنتاجاتها، وهو ما يُعد شرطًا أساسيًا في البحث العلمي. في الوقت نفسه، تُظهر تقارير من مراكز مثل ستانفورد أن الاستخدام المفرط للذكاء الاصطناعي في المهام الأكاديمية يُهدد المهارات الأساسية، ما يُحث على تطوير نماذج بشرية-ذكية مُصممة لتعزيز التفكير النقدي والنمو البشري على المدى الطويل، لا مجرد تحسين التفاعل القصير الأمد. في النهاية، 2026 قد يُعد نقطة تحول: من عصر الهوس بالذكاء الاصطناعي إلى عصر التقييم المنهجي، والشفافية، والمسؤولية، حيث تُصبح القيمة الحقيقية للذكاء الاصطناعي مقياسًا ليس فقط بقدرته، بل بقدرته على خدمة الإنسان بذكاء ونزاهة.