باحثة من جورجيا تك تدرس سلامة الذكاء الاصطناعي خلال تدريب في IBM

أمضت مانسي فوتي، طالبة دكتوراه في جورجيا تك، تدريبًا في IBM عام 2026 درست خلاله أمن الاتصالات بين وكلاء الذكاء الاصطناعي متعددي الوسائط، وفقًا لتقرير نشره موقع نيوزوايز. وأتاح لها التدريب مواصلة العمل في مجال سلامة الذكاء الاصطناعي، مع الاطلاع على كيفية تحديد أولويات البحث داخل شركة تكنولوجية.

فوتي باحثة في متانة التعلم الآلي وسلامة الذكاء الاصطناعي في جورجيا تك، حيث يشرف على أبحاثها بولو تشاو، الأستاذ ونائب رئيس قسم علوم الحاسوب. وأكملت التدريب مع فريق AI Foundations التابع لـ IBM في سان خوسيه، كاليفورنيا، قبل عودتها إلى الجامعة.

أتاحت التجربة مقارنة مباشرة بين بيئتين غالبًا ما تتعاملان مع العمل العلمي بطرق مختلفة. فغالبًا ما تركز الجامعات على المعرفة الأساسية والاستقصاء طويل الأمد، بينما يتعين على الشركات أيضًا أن تأخذ في الاعتبار كيفية تطبيق الأبحاث وربطها بالأهداف التنظيمية الأوسع. وبالنسبة إلى فوتي، أتاح التدريب فرصة لفهم المنظورين من دون الابتعاد عن اهتماماتها البحثية المتعلقة بأطروحتها.

التركيز على الوكلاء متعددي الوسائط

اختارت فوتي IBM لأن للشركة حضورًا قويًا في مجال سلامة الذكاء الاصطناعي وتدعم الأبحاث الاستكشافية، حسبما أفاد نيوزوايز. وكانت تتوقع أن يعرّفها التدريب على أساليب صناعية متقدمة، مع إتاحة مواصلة تطورها كباحثة أكاديمية.

تركز عملها على سلامة الاتصالات بين الوكلاء متعددي الوسائط. ويمكن لهذه الأنظمة التعامل مع أكثر من نوع واحد من المعلومات، ووصفت فوتي هذه المسألة بأنها تزداد أهمية مع استخدام الوكلاء في نطاق متنامٍ من التطبيقات. كما ارتبط الموضوع ارتباطًا وثيقًا باهتماماتها البحثية في جعل أنظمة التعلم الآلي أكثر متانة والذكاء الاصطناعي أكثر أمانًا.

استند التدريب إلى إعداد تلقته فوتي في جورجيا تك. وقالت إن مقرراتها الدراسية وتجاربها الأكاديمية الأخرى انتقلت بفاعلية إلى بيئة العمل في IBM. كما أكدت قيمة العمل مع أشخاص من خلفيات بحثية مختلفة خلال دراستها. وقد ساعدها الإلمام بمجالات بحثية متعددة على التواصل مع الزملاء والتكيف مع بيئة مهنية جديدة.

وأصبحت القدرة على الانتقال بين المجالات مفيدة بصورة خاصة في بيئة صناعية، حيث قد تنطوي المشاريع على أسئلة تقنية إلى جانب مخاوف تتعلق بالسلامة والسياسات والمواءمة. وساعدت المحادثات مع زملاء يعملون في تلك المجالات فوتي على مقارنة الطريقة التي يؤطر بها قطاع الصناعة سلامة الذكاء الاصطناعي بالمنظور الأكاديمي بدرجة أكبر الذي كانت قد تعرفت إليه سابقًا.

تعلم التواصل مع جماهير مختلفة

جاءت إحدى أهم لحظات فوتي عندما عرضت عملها أمام جمهور ضم موظفين تقنيين وغير تقنيين من عدة فرق. وبعد العرض، أشاد مديرها بقدرتها على شرح الأبحاث لأشخاص يختلف مستوى إلمامهم بالموضوع.

وكانت هذه الاستجابة مهمة لفوتي لأنها عملت عمدًا على تحسين مهاراتها في التواصل. فلم يكن عرض الأبحاث المعقدة بوضوح أمام جماهير متنوعة منفصلًا عن العمل التقني؛ بل أصبح جزءًا مما تعلمته عن إجراء الأبحاث داخل مؤسسة كبيرة.

كما أظهر لها التدريب كيف ترتبط مشاريع سلامة الذكاء الاصطناعي بالأولويات التجارية الأوسع للشركة. ففي البيئة الأكاديمية، قد يكون من الصعب رؤية كيفية اتصال سؤال بحثي بتطوير المنتجات أو نشرها أو صنع القرار التنظيمي. أما في IBM، فتمكنت فوتي من مراقبة تلك الروابط مباشرة أثناء العمل مع باحثين ذوي خبرة في مجالها.

لماذا يهم القطاع الصناعي أبحاث الذكاء الاصطناعي

عادت فوتي إلى جورجيا تك وهي تحمل تصورًا أقوى لدور الشركات الخاصة في التقدم العلمي، ولا سيما في مجال الذكاء الاصطناعي. وأشارت إلى إمكانية وصول القطاع الصناعي إلى موارد الحوسبة، التي قد تكون أقل تقييدًا من الموارد المتاحة في البيئات الأكاديمية. ويمكن لهذا الوصول أن يدعم أبحاثًا قد يصعب، لولا ذلك، إجراؤها على نطاق واسع.

كما ترى قيمة في فهم كيفية تطبيق الشركات للأبحاث ونشرها. ويمكن للإلمام بأولويات القطاع الصناعي أن يساعد الباحثين على صياغة أسئلة وأساليب تظل ذات أهمية علمية، مع الإسهام أيضًا في التطبيقات العملية. وفي مجال سلامة الذكاء الاصطناعي وموثوقيته، تعتقد أن هذا الترابط يمكن أن يزيد الأثر الذي تتركه الأبحاث خارج المجتمع الأكاديمي.

لم يحل التدريب محل التركيز الأكاديمي لفوتي؛ بل وسّعه. فمن خلال العمل مع فريق AI Foundations التابع لـ IBM ومناقشة السلامة والسياسات والمواءمة مع المتخصصين، اكتسبت صورة أوضح عن كيفية تعامل القطاع الخاص مع مشكلات تمثل أيضًا محورًا أساسيًا في أبحاثها الجامعية.

ويعرض تقرير نيوزوايز التدريب بوصفه مثالًا على التفاعل المتنامي بين البحث الأكاديمي والتطوير الصناعي في مجال الذكاء الاصطناعي. وبالنسبة إلى فوتي، أتاح هذا التفاعل خبرة تقنية وفهمًا أفضل لكيفية انتقال الأبحاث من الأفكار الأساسية إلى الأنظمة المستخدمة في العالم الحقيقي.