دليل تحليلي عن: المؤشر العالمي للذكاء الأصطناعي 2024 خاص بالدول العربية
Table of Contents
دليل تحليلي عن: المؤشر العالمي للذكاء الأصطناعي 2024 خاص بالدول العربية
نظرة عامة عن المؤشر العالمي للذكاء الأصطناعي
ترجمة وتحليل للتقرير باللغة العربية وهو صادر من شركة
(Tortoise Intelligence )
وهو الإصدار الخامس من مؤشر الذكاء الاصطناعي العالمي، والذي نُشر في 19 سبتمبر 2024
مقدمة
تم إطلاق مؤشر الذكاء الاصطناعي العالمي في عام 2019، وكان الأول من نوعه لتصنيف الدول بناءً على قدراتها في مجال الذكاء الاصطناعي، من خلال قياس مستويات الاستثمار، الابتكار، والتنفيذ.
في النسخة الخامسة من المؤشر، عملت الشركة على تحسين المؤشر ليعكس بشكل أفضل المشهد الدولي الحالي في مجالات المواهب، البنية التحتية، بيئة التشغيل، البحث، التطوير، المشاريع التجارية، والاستراتيجية الحكومية.
يقدم هذا التقرير تفاصيل حول المنهجية التي يقوم عليها مؤشر الذكاء الاصطناعي العالمي، بما في ذلك الأسس المنطقية لبنيته والتقنيات المستخدمة في جمع البيانات، التقييم، الترجيح، والتسجيل. وكونه مؤشرًا مركبًا، يستند إلى 24 مصدرًا مختلفًا للبيانات، بما في ذلك التقارير الحكومية، قواعد البيانات العامة من المنظمات الدولية، مراكز الأبحاث والشركات الخاصة، بالإضافة إلى أبحاث الشركة الخاصة، لقياس الأنظمة الوطنية التي تحدد القدرة على تطوير الذكاء الاصطناعي
الركائز الرئيسية والفرعية لمؤشر الذكاء الاصطناعي العالمي
تم اختيار 122 مؤشرًا التي يتألف منها مؤشر الذكاء الاصطناعي العالمي لأنها
- تعكس المعلومات المتاحة للجمهور؛
- تستخدم مصادر بيانات حديثة؛
- ترتبط بالتطورات الرئيسية في قطاع الذكاء الاصطناعي
يتم تصنيف المؤشرات بناءً على مواضيع مرتبطة بثلاث ركائز رئيسية وسبع ركائز فرعية
التنفيذ (Implementation) – 1
تعكس المؤشرات في هذه الركيزة توفر الهياكل والممارسين الضروريين لتفعيل الذكاء الاصطناعي في مجالات الأعمال، الحكومة، والمجتمعات. تحتوي هذه الركيزة على الركائز الفرعية التالية
- المواهب
- البنية التحتية
- بيئة التشغيل
الابتكار (Innovation) – 2
تعكس المؤشرات في هذه الركيزة الابتكارات التكنولوجية والتقدم في المنهجيات التي تشير إلى زيادة القدرة على الذكاء الاصطناعي في المستقبل. تحتوي هذه الركيزة على الركائز الفرعية التالية
- البحث
- التطوير
الاستثمار (Investment) – 3
تعكس المؤشرات في هذه الركيزة الالتزامات المالية والإجرائية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي. تحتوي هذه الركيزة على الركائز الفرعية التالية
- النظام التجاري
- الاستراتيجية الحكومية
لماذا نقيس قدرة الذكاء الاصطناعي؟
لا يزال الذكاء الاصطناعي يحمل قوة هائلة لتحويل مجالات الأعمال، الحكومة، والمجتمع. قياس قدرة الدول على الذكاء الاصطناعي – من حيث الوصول إلى البنية التحتية الحاسوبية وتطوير التكنولوجيا المتقدمة، والاحتفاظ بالمواهب، والاستثمار الرأسمالي – يعني فهم مدى استعدادها للاستفادة من هذه القوة.
تشير القدرة إلى مقدار ما يمكن لنظام معين أن يحتوي أو ينتج. تعتبر القدرة مفهومًا تنظيميًا لمؤشر الذكاء الاصطناعي العالمي. إنها وسيلة مناسبة للنظر في العلاقة بين العوامل المختلفة ذات الصلة التي تتواجد داخل دولة معينة. يُفهم زيادة القدرة في هذه الحالة على أنها زيادة القدرة على توليد وحفظ حلول الذكاء الاصطناعي، الآن وفي المستقبل
على المستوى الوطني، يعني زيادة قدرة الذكاء الاصطناعي أن المزيد من الأنظمة، المبادرات، والأفراد يصبحون نشطين في هذا المجال، كما تتحسن جودة هذه العوامل أيضًا. بهذه الطريقة، تعبر القدرة على الذكاء الاصطناعي عن مدى انتشار وعمق التبني، وكذلك عن التحسينات في قدرة الأمة على إدارة والحفاظ على أنظمة الذكاء الاصطناعي بطريقة منتجة وآمنة وعادلة
في مؤشر الذكاء الاصطناعي العالمي، تُقاس القدرة من خلال مؤشرات مركبة، والتي من خلال التجميع، توحد كمية كبيرة من البيانات في مجموعة من الأرقام المبسطة التي تشمل وتعكس التعقيد الأساسي للمعلومات
المبادئ المنهجية الأساسية التي يقوم عليها مؤشر الذكاء الاصطناعي العالمي
الملاءمة (Relevant) – 1
كل واحدة من متغيراتنا تتعلق بمجال سياسة معاصرة أو نقاش مستمر في قطاع الأعمال المتعلق بالذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، “عدد النماذج البارزة للذكاء الاصطناعي” هو عامل يظهر بانتظام في النقاشات الحديثة
القابلية للفهم (Relatable) – 2
تم اختيار العديد من متغيراتنا لتكون متاحة لكل من المتخصصين وغير المتخصصين على حد سواء. هذه القابلية للفهم تجعل المؤشر أكثر شفافية، مما يسمح للمستخدمين بالتساؤل حول المدخلات والعلاقات التي تظهرها. يجب أن تكون صياغة كل مؤشر واضحة وقابلة للفهم
المساهمة الكبيرة (Sizable Contribution) – 3
أخيرًا، يتم اختيار مؤشراتنا بناءً على المساهمة الكبيرة التي تقدمها في مستوى القدرة الإجمالية في دولة معينة. من هذا المنطلق، سعينا إلى تضمين مؤشرات يتم الرجوع إليها على نطاق واسع وتعتبر ذات أهمية كبيرة. على سبيل المثال، يُعتبر “عدد علماء البيانات/المهندسين” ليس فقط ذا صلة وقابلية للفهم كوسيلة لقياس قدرة بعض الدول، ولكنه أيضًا يُعتبر مساهمًا كبيرًا في تلك القدرة
يشتمل مؤشر الذكاء الاصطناعي العالمي بشكل أساسي على البيانات الكمية (مثل عدد علماء البيانات، الشركات الناشئة في الذكاء الاصطناعي، أو المساهمات على GitHub). وفي عدد قليل من الحالات، يتم تضمين البيانات النوعية (مثل بيانات الاستجابة من سؤال استطلاع “أثق بشركات الذكاء الاصطناعي بقدر ما أثق في الشركات الأخرى”) وتتم معالجتها على شكل بيانات كمية لأغراض المقارنة
الركائز والركائز الفرعية
يوضح هذا القسم تنظيم الركائز الفرعية ويقدم مبررات إدراجها في مؤشر الذكاء الاصطناعي العالمي، بالإضافة إلى المؤشرات المكونة لها. تعكس هذه المبررات فهمنا للعوامل المترابطة التي تساهم في القدرة على المستوى الوطني، مع العلم أن العمليات المتغيرة بسرعة في الابتكار وتنفيذ الذكاء الاصطناعي تتطلب إعادة فحص مستمرة
التنفيذ | المواهب
- يتم تنفيذ الذكاء الاصطناعي بواسطة الأفراد. يشير ذلك إلى الممارسين الذين يتم توظيفهم في القطاعين العام والخاص لتطبيق التكنولوجيا على مشكلات محددة. تعتمد القدرة بشكل كبير على الموظفين القادرين على نشر، إدارة، وتنفيذ أنظمة التكنولوجيا.
- يركز ركيز “المواهب” الفرعي على التركيز الجغرافي للمتخصصين في الذكاء الاصطناعي والمطورين، تحركاتهم، ومستوياتهم المهنية، بالإضافة إلى تغيرات العرض والطلب عليهم عبر القطاعات الصناعية. الغرض من قياس المواهب هو تحديد مستوى القدرة التي يقدمها رأس المال البشري داخل دولة معينة.
التنفيذ | البنية التحتية
- يتطلب الحفاظ على تنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي المختلفة بنية تحتية رقمية موثوقة، قدرات حوسبة، وتصنيع الرقائق الإلكترونية. يشمل قياس البنية التحتية اليوم مستويات الوصول إلى الإنترنت والاتصال، توفر موارد الحوسبة عالية الأداء، والقدرة على تصنيع أو الحصول على أشباه الموصلات المتقدمة.
التنفيذ | بيئة التشغيل
- تزدهر التقنيات عندما توافق عليها المجتمعات الأوسع وتخلق بيئة تشغيلية مناسبة لنمو القدرات. في مؤشر الذكاء الاصطناعي العالمي، تمثل “بيئة التشغيل” العوامل التشريعية، الاقتصادية، والثقافية التي تؤثر بشكل كبير على تنفيذ تقنيات الذكاء الاصطناعي. يركز ركيز “بيئة التشغيل” الفرعي على بيانات الاستطلاعات التي تشير إلى الثقة في الذكاء الاصطناعي، تنوع الممارسين، والذكاء الاصطناعي في العمليات التشريعية كعوامل تسهيلية.
الابتكار | البحث
- يولد البحث والأبحاث أفكارًا جديدة في مجال الذكاء الاصطناعي. تعتمد القدرة الناتجة عن البحث بشكل كبير على مستوى النشاط في المجتمعات البحثية، سواء في الأوساط الأكاديمية أو الصناعة، ومدى انتشار وتعميم هذه الأفكار. يشمل قياس مستوى البحث تقييم حجم وتأثير المنشورات البحثية في الذكاء الاصطناعي، حضور المؤتمرات البحثية الراسخة، وجودة المؤسسات التعليمية، والمساهمات في تطوير النماذج الكبيرة للذكاء الاصطناعي.
الابتكار | التطوير
- بينما يركز البحث على توسيع المعرفة، يركز التطوير على تطبيق تلك المعرفة لإنشاء منتجات وقدرات جديدة في الذكاء الاصطناعي. يركز ركيز “التطوير” الفرعي على تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي الجديدة والمجموعات البيانية، مع التركيز على المستوى المفتوح المصدر وتطبيق التكنولوجيا في براءات الاختراع عبر مجالات أخرى.
الاستثمار | النظام التجاري
- تتحمل المشاريع التجارية، التي تقدم السلع والخدمات من خلال الجوانب المالية والصناعية، نسبة كبيرة من تنفيذ الذكاء الاصطناعي في جميع أنحاء العالم. يساهم حجم هذه الأعمال، تمويلها، وحجمها في القدرة. يركز ركيز “النظام التجاري” الفرعي على البيئة الصناعية المحيطة بالذكاء الاصطناعي في دولة معينة، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي التوليدي، وتحليل عدد الشركات، حجمها، عمليات الاستحواذ، والتمويل.
الاستثمار | الاستراتيجية الحكومية
- تضع الاستراتيجيات الحكومية، التي غالبًا ما تكون منشورات توضح النهج تجاه التحول الرقمي والابتكار والذكاء الاصطناعي، التزامات واضحة للاستثمار في البحث والتطوير، المواهب، البنية التحتية، وتطوير الأعمال. يقيم ركيز “الاستراتيجية الحكومية” الفرعي مدى شمولية وتوقيت وطموح استراتيجيات الدول الوطنية للذكاء الاصطناعي، ويقيس التزامات الإنفاق الحكومي تجاه الذكاء الاصطناعي والبنية التحتية العامة للحوسبة.
طريقة حساب المؤشر النسخة الخامسة
النطاق الجغرافي
التحول السريع في أنشطة القطاعين العام والخاص بواسطة الذكاء الاصطناعي هو ظاهرة عالمية. بهدف تضمين أكبر عدد ممكن من الدول مع الحفاظ على دقة وملاءمة مجموعة البيانات الأساسية، تشمل النسخة الخامسة من المؤشر 83 دولة ( النسخة السابقة شملت 62 دولة )
وتشمل هذه الدول: الجزائر، الأرجنتين، أرمينيا، أستراليا، النمسا، أذربيجان، البحرين، بنغلاديش، بلجيكا، بنين، البرازيل، بلغاريا، كندا، تشيلي، الصين، كولومبيا، كرواتيا، جمهورية التشيك، الدنمارك، مصر، إستونيا، إثيوبيا، فنلندا، فرنسا، ألمانيا، غانا، اليونان، هونغ كونغ، المجر، أيسلندا، الهند، إندونيسيا، إيران، العراق، إيرلندا، إيطاليا، اليابان، الأردن، كينيا، لاتفيا، ليتوانيا، لوكسمبورغ، ماليزيا، مالطا، موريشيوس، المكسيك، المغرب، نيوزيلندا، نيجيريا، النرويج، عمان، باكستان، بيرو، الفلبين، بولندا، البرتغال، قطر، رومانيا، روسيا، رواندا، السعودية، صربيا، سنغافورة، سلوفاكيا، سلوفينيا، جنوب أفريقيا، كوريا الجنوبية، إسبانيا، سريلانكا، السويد، سويسرا، تايوان، تايلاند، هولندا، تونس، تركيا، أوكرانيا، الإمارات، المملكة المتحدة، الولايات المتحدة، أوروغواي، فيتنام.
تم التحقق من قائمة الدول المدرجة في المؤشر من خلال مناقشات مع الخبراء ومراجعة الأدبيات. تم البدء بالدول التي نشرت استراتيجيات وطنية للذكاء الاصطناعي لتوفير أساس لاختيار الدول التي تتوفر لها بيانات كافية للتصنيف.
النطاق الزمني
يستخدم مؤشر الذكاء الاصطناعي العالمي أحدث القيم المتاحة حيثما أمكن. عندما لا تتوفر القيم المحدثة، يتم استخدام البيانات من عام 2019 فصاعدًا. تم اعتماد فترة جمع البيانات بدءًا من عام 2019. بالنسبة لبعض المؤشرات، يتم أخذ لقطة للبيانات في أحدث حالاتها (مثل النماذج الأكثر قدرة الممثلة حاليًا في لوحة OpenLLM). أما بالنسبة للمؤشرات الأخرى، فيتم تجميع البيانات عبر نافذة زمنية مدتها خمس سنوات، تبدأ من العام الحالي. بالنسبة للنسخة الخامسة من المؤشر، يتم قياس المخرجات من عام 2019 إلى 2024 مع تجاهل البيانات قبل هذه الفترة.
التسجيل والترجيح
يتم احتساب مجموع النقاط الإجمالية لكل دولة من خلال الجمع المرجح لنتائج الركائز الفرعية، والتي بدورها تكون مجموعًا مرجحًا من فئات المؤشرات داخل كل ركيزة فرعية. وبالتالي، يساهم كل مؤشر في النتيجة الإجمالية للفئة.
يسمح لنا هذا بمقارنة المؤشرات ضمن ركيزة فرعية معينة، مثل المواهب، بدلاً من مقارنة جميع المؤشرات الفردية بشكل منفصل. في العرض النهائي للمؤشر، يتم تطبيع النتيجة الإجمالية والنتيجة لكل ركيزة فرعية بين 100 والحد الأدنى من النتيجة الأصلية. اخترنا الحفاظ على الحد الأدنى من النتيجة المطابقة للحد الأدنى الأصلي بدلاً من التطبيع إلى 0، لأن إعطاء دولة ما 0 قد يوحي بشكل غير دقيق بعدم وجود قدرة أو نشاط في الذكاء الاصطناعي في تلك الدولة.
أوزان الركائز الرئيسية
Main-Pillar Weights
- التنفيذImplementation: 30%
- الابتكارInnovation: 40%
- الاستثمارInvestment: 30%
أوزان الركائز الفرعية
Sub-Pillar Weights
- المواهبTalent: 15%
- بيئة التشغيلOperating Environment: 4%
- البنية التحتيةInfrastructure: 11%
- البحثResearch: 22%
- التطويرDevelopment: 18%
- الاستراتيجية الحكومية Government Strategy: 8%
- النظام التجاريCommercial Ecosystem: 22%
توزيع الأوزان لكل مؤشر
يتم إعطاء كل مؤشر “وزن أساسي” يحدد مدى مساهمته في الفئة التي ينتمي إليها. يتم حساب هذا الوزن الأساسي بناءً على ثلاثة اعتبارات محددة
- الملاءمة للذكاء الاصطناعي.
- المساهمة في قدرة الذكاء الاصطناعي.
- جودة البيانات.
بالنسبة لكل اعتبار، يتم تقييم المؤشر بين 1 و 5 نقاط. ثم يتم جمع هذه التقييمات للوصول إلى وزن أساسي نهائي يتراوح بين 3 و 15
توزيع الأوزان للملاءمة
- تم تقييم كل مؤشر بناءً على مدى ملاءمته للاستثمار، الابتكار، والتنفيذ الخاص بالذكاء الاصطناعي.
- على سبيل المثال، يتم اعتبار “عدد المتخصصين في الذكاء الاصطناعي” عاملاً ذا صلة كبيرة بالقدرة، وبالتالي يتم منحه وزناً كبيراً ضمن ركيزة “المواهب”. في المقابل، يعتبر “نسبة السكان الذين يمكنهم الوصول إلى الكهرباء” أقل صلة، على الرغم من أهميته، ولذلك يتم منحه وزناً أقل في ركيزة “البنية التحتية”.
توزيع الأوزان للمساهمة
- تم تقييم كل مؤشر بناءً على مساهمته في القدرة الإجمالية من خلال الاستثمار، الابتكار، والتنفيذ.
- على سبيل المثال، يتم اعتبار “إجمالي تمويل الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي” مساهمة كبيرة في القدرة، وبالتالي يتم منحه وزناً أكبر. في حين أن “نسبة صادرات الدوائر المتكاملة” تعتبر مهمة، ولكنها لا تساهم بشكل كبير في القدرة مقارنة بالمؤشرات الأخرى.
توزيع الأوزان للشمولية
- يتم تقييم كل مؤشر بناءً على شمولية مجموعة البيانات التي يستند إليها.
- إذا كانت البيانات غير متوفرة بشكل كامل، يتم تقليل وزن المؤشر. يعتمد هذا على مستوى الثقة في اكتمال البيانات ومدى تمثيلها.
توزيع الأوزان للحجم والشدة
- بعد حساب الوزن الأساسي، يتم أخذ قياسين لمعظم المؤشرات: واحد يعتمد على إجمالي الإنتاج “المطلق” الذي يساهم في حجم الذكاء الاصطناعي، وآخر يعتمد على الإنتاج النسبي لحجم السكان أو الاقتصاد، مما يساهم في شدة الذكاء الاصطناعي.
- يتم وزن كل مؤشر نسبي بمقدار ثلث وزن المؤشرات المطلقة المرتبطة به. وبالتالي، يتم توزيع الأوزان بنسبة 75% لحجم الذكاء الاصطناعي و 25% لشدة الذكاء الاصطناعي.
تأثير الأوزان
- كل طبقة من نظام توزيع الأوزان في مؤشر الذكاء الاصطناعي العالمي تضيف إلى دقة البيانات المكتملة وقيمتها التفسيرية في التصنيفات المقارنة. يهدف توزيع الأوزان إلى الأخذ في الاعتبار أن المساهمات في قدرة دولة معينة على الذكاء الاصطناعي تتخذ أشكالًا متعددة ولها تأثيرات متفاوتة في الوقت الحالي وفي المستقبل.
- ومع ذلك، ندرك أن توزيع الأوزان يعتمد على افتراضات ذاتية وتقييمات تم تطبيقها لتحسين اتساق البيانات. هذه التقييمات الذاتية تؤثر على النتيجة المركبة لكل دولة وبالتالي على ترتيبها في التصنيف.
تحديثات المنهجية لعام 2024
شهد العام الماضي تحولات كبيرة في مجال الذكاء الاصطناعي، مع تطورات جديدة في السياسات والتشريعات واختراقات تكنولوجية في مجال الذكاء الاصطناعي. أصبحت الأنشطة الحكومية المتزايدة، الاستثمارات الضخمة في الذكاء الاصطناعي التوليدي، والوصول إلى قدرات الحوسبة محورية بشكل متزايد في قدرات الذكاء الاصطناعي الوطنية.
هذا العام، أجرينا تغييرات كبيرة على ما يقيسه المؤشر، مع إضافة مؤشرات جديدة باستخدام بيانات أصبحت متاحة مؤخرًا، وإزالة مؤشرات قديمة لم تعد ملائمة أو موثوقة، وتحديث مؤشرات موجودة لضمان ملاءمتها للمشهد الحالي للذكاء الاصطناعي.
لقد حافظنا على الإطار العام للركائز والركائز الفرعية، ومنهجية توزيع الأوزان والتسجيل الأساسية للمؤشر، وكذلك النطاق الذي يشمل الذكاء الاصطناعي، والذي نعرفه على نطاق واسع كتكنولوجيا تمكن الحواسيب والآلات من محاكاة الذكاء البشري، بدلاً من تعريف أضيق قد يشمل فقط الذكاء الاصطناعي التوليدي على سبيل المثال.
ملخص التحديثات من النسخة الرابعة إلى النسخة الخامسة للمؤشر
النطاق الجغرافي
- تمت إضافة 21 دولة جديدة لتعكس جهود حكوماتها نحو نشر استراتيجيات وطنية للذكاء الاصطناعي.
النطاق الزمني
- تم تحديث الحد الأدنى لتاريخ جمع البيانات لجميع المؤشرات من عام 2017 إلى 2019، ليغطي المؤشر الآن فترة 5 سنوات من التاريخ الحالي. وهذا يمنح ميزة أكبر للدول التي أحرزت تقدمًا كبيرًا في قدرات الذكاء الاصطناعي في السنوات الأخيرة.
تغييرات رئيسية في كل ركيزة فرعية
توزيع الأوزان للشمولية
- المواهب: تم توسيع نطاق القياس ليشمل ثلاث فئات مختلفة من المواهب: علماء الذكاء الاصطناعي، مطورو الذكاء الاصطناعي، والمتخصصون في الذكاء الاصطناعي. هذا قلل من الوزن الممنوح للمتخصصين في الذكاء الاصطناعي المستمدين من بيانات LinkedIn
- البنية التحتية: تمت إضافة مؤشرات تتعلق بقدرات الحوسبة والوصول إليها وتصنيع أشباه الموصلات، وزيادة وزنها.
- بيئة التشغيل: تم تحديث مصدر المؤشر المتعلق بالثقة في الذكاء الاصطناعي، وإضافة مؤشرات جديدة متعلقة بالتشريعات الخاصة بالذكاء الاصطناعي. تم تغيير المؤشرات المتعلقة بحركية العمالة لتشمل قياسات أكثر تحديدًا للذكاء الاصطناعي.
- الاستراتيجية الحكومية: تمت إضافة مؤشرات متعلقة بأخلاقيات الذكاء الاصطناعي في تقارير الاستراتيجية، والاستثمار العام في البنية التحتية الحاسوبية للذكاء الاصطناعي، وخطط الحكومة لدعم نماذج الذكاء الاصطناعي الأساسية ومنصات البيانات العامة لتدريب الذكاء الاصطناعي. تمت زيادة الوزن الممنوح للالتزامات الحكومية في الإنفاق على الذكاء الاصطناعي.
- النظام التجاري: تم تضمين مجموعة جديدة من المؤشرات لقياس استحواذ الشركات الكبرى على الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي.
- البحث: تم التمييز بين الأبحاث “الأساسية” و”التطبيقية”، حيث تركز الأولى على تطوير الخوارزميات والنماذج الأساسية، بينما تركز الثانية على استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي القائمة لحل مشكلات في مجالات أخرى.
- التطوير: تم تضمين مجموعة جديدة من المؤشرات التي تركز على قياس تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر، مع تقليل وزن براءات الاختراع المتعلقة بالذكاء الاصطناعي.
توزيع الأوزان للشمولية
- المواهب Talent: ثابتة عند 15%
- بيئة التشغيل Operating Environment: انخفضت من 6% إلى 4%
- البنية التحتية Infrastructure: ثابتة عند 11%
- البحث Research: انخفض من 26% إلى 22%
- التطوير Development: زاد من 14% إلى 18%
- الاستراتيجية الحكومية Government Strategy: زادت من 4% إلى 8%
- النظام التجاري Commercial Ecosystem: انخفض من 24% إلى 22%
الحضور العربي المتميز بهذا التقرير لعام 2024
تصنيف الدول العربية حسب المؤشر
يتم تصنيف البلدان حسب قدرتها على الذكاء الاصطناعي على المستوى الدولي
|
التصنيف والترتيب العالمي لعام 2023
|
التصنيف والترتيب العالمي لعام 2024
|
الدولة
|
الترتيب عربياً
|
|---|---|---|---|
|
31
|
14
|
السعودية
|
1
|
|
28
|
20
|
الإمارات
|
2
|
|
52
|
52
|
مصر
|
3
|
|
42
|
54
|
قطر
|
4
|
|
58
|
62
|
البحرين
|
5
|
|
لم تكن مصنفة
|
63
|
الأردن
|
6
|
|
لم تكن مصنفة
|
64
|
عمان
|
7
|
|
56
|
71
|
تونس
|
8
|
|
لم تكن مصنفة
|
77
|
العراق
|
9
|
|
لم تكن مصنفة
|
79
|
المغرب
|
10
|
|
لم تكن مصنفة
|
80
|
الجزائر
|
11
|
تصنيف الدول العربية حسب أوزان المؤشر
|
النظام التجاري Commercial Ecosystem
|
الاستراتيجية الحكومية Government Strategy
|
التطوير Development
|
البحث Research
|
البنية التحتية Infrastructure
|
بيئة التشغيل Operating Environment
|
المواهب Talent
|
الدولة
|
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
24
|
10
|
7
|
62
|
41
|
29
|
60
|
السعودية
|
|
31
|
21
|
23
|
39
|
47
|
16
|
48
|
الإمارات
|
|
55
|
45
|
37
|
37
|
18
|
64
|
48
|
مصر
|
|
42
|
59
|
26
|
60
|
78
|
32
|
63
|
قطر
|
|
62
|
61
|
72
|
48
|
60
|
48
|
71
|
البحرين
|
|
63
|
62
|
61
|
35
|
35
|
45
|
72
|
الأردن
|
|
62
|
60
|
66
|
29
|
66
|
55
|
75
|
عمان
|
|
59
|
59
|
68
|
70
|
78
|
71
|
62
|
تونس
|
|
74
|
67
|
78
|
59
|
59
|
67
|
82
|
العراق
|
|
79
|
76
|
76
|
57
|
60
|
60
|
67
|
المغرب
|
|
82
|
70
|
70
|
60
|
72
|
73
|
70
|
الجزائر
|
التحليل التفصيلي لمدى تأثير المعايير الجديدة على تصنيف مستويات الدول العربية
التحليل التالي يشرح تأثير المعايير الجديدة على الدول المدرجة في Global AI Index لعام 2024، قمنا بتقييم العوامل الأربعة الرئيسية والتي أدرجت حديثاً في هذا التقرير وهي : البنية التحتية الحاسوبية وأشباه الموصلات ، الاستراتيجية الحكومية ، النظام التجاري والشركات الناشئة ، والثقة المجتمعية والتشريعات. وقمنا بتوضيح كيفية تأثير كل عامل على ترتيب هذه الدول في المؤشر ولماذا كان له تأثير إيجابي أو سلبي، بالإضافة إلى سبل التطور المقترحة لكل دولة :
المملكة العربية السعودية
1- البنية التحتية الحاسوبية وأشباه الموصلات:
- تأثير إيجابي: السعودية استثمرت بشكل كبير في تطوير البنية التحتية الحاسوبية، بما في ذلك مراكز البيانات والقدرات الحاسوبية الضخمة. وقد ساعدت هذه الاستثمارات في تقدم المملكة في المؤشر.
- سبل التطور: السعودية بحاجة إلى تعزيز قدراتها في تصنيع أشباه الموصلات محليًا لتقليل الاعتماد على الاستيراد.
2- الاستراتيجية الحكومية:
- تأثير إيجابي قوي: السعودية كانت رائدة في تطوير استراتيجية شاملة للذكاء الاصطناعي ضمن رؤية 2030. زاد الوزن الممنوح للاستراتيجية الحكومية في المؤشر، مما ساعد السعودية على الارتقاء في الترتيب.
- سبل التطور: استمرار تحديث الاستراتيجيات وتكثيف الاستثمار في تطوير البنية التحتية الحاسوبية والذكاء الاصطناعي.
3- النظام التجاري والشركات الناشئة:
- تأثير إيجابي معتدل: وجود بيئة تجارية نشطة ولكن لا يزال هناك حاجة إلى تعزيز التمويل والاستثمارات في الشركات الناشئة في الذكاء الاصطناعي.
- سبل التطور: تعزيز الحوافز للشركات الناشئة ودعم الاستحواذات لتعزيز الابتكار المحلي.
4 – الثقة المجتمعية والتشريعات:
- تأثير إيجابي معتدل: الحكومة تعمل على تعزيز الثقة بالذكاء الاصطناعي، ولكن لا تزال هناك تحديات في التشريعات المتعلقة بحماية الخصوصية.
- سبل التطور: التركيز على تشريعات جديدة تتعلق بأخلاقيات الذكاء الاصطناعي وزيادة الشفافية.
الإمارات العربية المتحدة
1- البنية التحتية الحاسوبية وأشباه الموصلات:
- تأثير إيجابي قوي: الإمارات تستثمر بشكل كبير في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، بما في ذلك مراكز البيانات المتقدمة. يُعزى جزء كبير من تقدم الإمارات إلى تطور هذه البنية التحتية.
- سبل التطور: الاستثمار في تطوير أشباه الموصلات يمكن أن يعزز مكانتها العالمية في الذكاء الاصطناعي.
2- الاستراتيجية الحكومية:
- تأثير إيجابي قوي: الإمارات لديها استراتيجية حكومية شاملة للذكاء الاصطناعي، وقد زاد هذا الوزن في المؤشر، مما يعزز تصنيفها.
- سبل التطور: زيادة التركيز على تطوير الذكاء الاصطناعي التوليدي وتطبيقات الذكاء الاصطناعي في الخدمات الحكومية.
3- النظام التجاري والشركات الناشئة:
- تأثير إيجابي قوي: الإمارات تتمتع ببيئة تجارية مزدهرة للشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي، وهو ما ساعدها في الحفاظ على مركزها المتقدم في المؤشر.
- سبل التطور: زيادة الاستحواذات وتوسيع نطاق الشركات الناشئة في مجالات متقدمة مثل الذكاء الاصطناعي التوليدي.
4 – الثقة المجتمعية والتشريعات:
- تأثير إيجابي: الإمارات تسعى لزيادة الثقة المجتمعية في الذكاء الاصطناعي من خلال تشريعات واضحة تحكم استخدامه.
- سبل التطور: تعزيز التشريعات المتعلقة بحماية البيانات وأخلاقيات الذكاء الاصطناعي.
مصر
1- البنية التحتية الحاسوبية وأشباه الموصلات:
- مصر قد تكون استطاعت الحفاظ على موقعها من خلال استثمار ملحوظ في البنية التحتية الرقمية. بالرغم من عدم تحقيق تقدم كبير، إلا أن الاستثمارات في البنية التحتية الحالية قد تكون كافية للحفاظ على موقعها في التصنيف.
- سبل التطور: الاستثمار في مراكز البيانات وتحسين القدرات الحاسوبية لتعزيز استخدام الذكاء الاصطناعي.
2- الاستراتيجية الحكومية:
- تأثير إيجابي محدود: بالرغم من وجود استراتيجية حكومية للذكاء الاصطناعي، إلا أن ضعف التنفيذ وعدم تحديثها بانتظام قد حد من تأثيرها الإيجابي.
- زيادة الوزن المخصص للاستراتيجية الحكومية يشير إلى أن مصر قد تكون استفادت من وجود استراتيجية وطنية محدثة للذكاء الاصطناعي، أو على الأقل، كانت الاستراتيجية الحكومية كافية للحفاظ على موقعها في المؤشر. ومع ذلك، عدم التقدم في هذا المجال قد يكون مرتبطًا بعدم تحديث الاستراتيجية بشكل فعال أو عدم وجود استثمارات كافية لرفع مستوى مصر إلى مراكز أعلى.
- سبل التطور: تحديث الاستراتيجية الحكومية وزيادة الاستثمارات الحكومية في مجال الذكاء الاصطناعي.
3- النظام التجاري والشركات الناشئة:
- تأثير إيجابي محدود: هناك بعض التقدم في نمو الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي، ولكن لا تزال تواجه تحديات في التمويل والتوسع.
- مصر قد تكون قد حققت بعض التوازن بين تطوير الذكاء الاصطناعي من خلال الشركات الناشئة والاستثمار في الأبحاث، مما ساعدها على الثبات في ترتيبها. إلا أن غياب تقدم ملحوظ في هذا المجال ربما جعل مصر غير قادرة على تحسين ترتيبها مقارنة بالدول الأخرى التي تستثمر بشكل أكبر في الذكاء الاصطناعي.
- سبل التطور: تقديم حوافز جديدة للشركات الناشئة وتشجيع الاستثمارات المحلية والدولية.
4 – الثقة المجتمعية والتشريعات:
- تأثير سلبي: ضعف التشريعات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي والثقة المجتمعية المحدودة في التكنولوجيا.
- سبل التطور: تطوير تشريعات واضحة لزيادة الثقة في استخدام الذكاء الاصطناعي وتعزيز الأطر الأخلاقية.
قطر
1- البنية التحتية الحاسوبية وأشباه الموصلات:
- تأثير إيجابي محدود: تمتلك قطر بنية تحتية متطورة، ولكنها لا تزال بحاجة إلى تعزيز قدراتها في تصنيع أشباه الموصلات.
- سبل التطور: توسيع الاستثمار في أشباه الموصلات وتطوير البنية التحتية الحاسوبية.
2- الاستراتيجية الحكومية:
- تأثير إيجابي قوي: قطر لديها استراتيجية قوية للذكاء الاصطناعي، وهو ما ساعد في تحسين أدائها.
- سبل التطور: الاستمرار في تحديث الاستراتيجية والاستثمار في تطبيقات الذكاء الاصطناعي الجديدة.
3- النظام التجاري والشركات الناشئة:
- تأثير إيجابي معتدل: قطر تشهد نموًا في الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي، ولكن لا تزال بحاجة إلى مزيد من الدعم.
- سبل التطور: تقديم حوافز أكبر للشركات الناشئة وتشجيع المزيد من الاستثمارات.
4 – الثقة المجتمعية والتشريعات:
- تأثير إيجابي محدود: الحكومة بحاجة إلى تعزيز الثقة المجتمعية في الذكاء الاصطناعي من خلال تشريعات أكثر وضوحًا.
- سبل التطور: تطوير تشريعات جديدة لحماية البيانات وتعزيز الثقة في استخدام الذكاء الاصطناعي.
البحرين
1- البنية التحتية الحاسوبية وأشباه الموصلات:
- التأثير: البحرين تعاني من نقص في تطوير بنية تحتية حاسوبية قوية تتناسب مع احتياجات الذكاء الاصطناعي. افتقارها إلى الاستثمارات الضخمة في أشباه الموصلات والبنية التحتية الحاسوبية أثر سلبًا على قدرتها على تنفيذ أنظمة ذكاء اصطناعي متقدمة، مما أدى إلى تراجع تصنيفها في المؤشر.
- سبل التطور: توسيع استثماراتها في البنية التحتية الحاسوبية، مثل مراكز البيانات والحوسبة السحابية. وتقديم حوافز لشركات التكنولوجيا الكبرى لبناء مصانع تصنيع أشباه الموصلات في البحرين.
2- الاستراتيجية الحكومية:
- التأثير: بالرغم من وجود استراتيجية وطنية للذكاء الاصطناعي، إلا أن البحرين لم تقم بتحديثها بشكل كافٍ. هذا أدى إلى تراجعها في الترتيب. الحكومة بحاجة إلى تخصيص موارد أكبر لدعم تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
- سبل التطور: تطوير استراتيجية أكثر شمولية تشمل جميع قطاعات الاقتصاد ، وزيادة التمويل الحكومي لمشاريع الذكاء الاصطناعي وتدريب الكوادر البشرية.
3- النظام التجاري والشركات الناشئة:
- التأثير: البحرين لديها نشاط محدود في الشركات الناشئة المتخصصة في الذكاء الاصطناعي، مما يؤثر سلبًا على قدرتها على المنافسة في هذا المجال.
- سبل التطور: تقديم حوافز ضريبية وقروض للشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي ، وتعزيز التعاون مع شركات التكنولوجيا العالمية للاستفادة من خبراتها.
4 – الثقة المجتمعية والتشريعات:
- التأثير: البحرين تعاني من ضعف في الثقة المجتمعية في استخدام الذكاء الاصطناعي، نتيجة لغياب التشريعات الشاملة.
- سبل التطور: تطوير تشريعات واضحة ومنظمة للاستخدام الآمن للذكاء الاصطناعي ، وتعزيز الشفافية في استخدام البيانات لزيادة الثقة المجتمعية.
الأردن
1- البنية التحتية الحاسوبية وأشباه الموصلات:
- التأثير: الأردن تعاني من نقص في البنية التحتية المتقدمة لدعم الذكاء الاصطناعي، مما يحد من قدرتها على الاستفادة الكاملة من هذه التقنية.
- تأثير إيجابي معتدل: الأردن، مثل العديد من الدول الأخرى التي تم إدراجها حديثًا، كانت بحاجة إلى تعزيز البنية التحتية الحاسوبية للوصول إلى موارد الحوسبة المتقدمة مثل وحدات معالجة الرسومات (GPUs) وأشباه الموصلات. في حين أن الأردن حقق تقدمًا جيدًا على مستوى السياسات الوطنية، لا تزال تحديات البنية التحتية تشكل عقبة أمام التطور السريع في هذا المجال. الأردن يعمل حاليًا على تحسين هذه الجوانب كجزء من استراتيجيته للذكاء الاصطناعي (2023-2027) التي تهدف إلى تعزيز البنية التحتية التكنولوجية
- سبل التطور: الاستثمار في تطوير مراكز بيانات محلية وزيادة الاعتماد على الحوسبة السحابية ، ودعم الابتكار في أشباه الموصلات محليًا.
2- الاستراتيجية الحكومية:
- في الحقيقة، الأردن لم تكن مدرجة في Global AI Index لعام 2023، ولم تظهر في التصنيف حتى عام 2024. رغم ذلك، فإن الأردن كانت قد أحرزت تقدمًا كبيرًا في مؤشر Government AI Readiness Index لعام 2023، حيث ارتفعت إلى المرتبة 55 عالميًا من بين 193 دولة. هذا التصنيف يركز بشكل أساسي على مدى استعداد الحكومات لتبني الذكاء الاصطناعي، والذي يختلف عن Global AI Index الذي يقيم القدرات الشاملة في الذكاء الاصطناعي على المستوى الوطني.
- التقدم في Government AI Readiness Index يعكس تحسن السياسات الحكومية، الاستثمارات، والجهود المبذولة لتعزيز الذكاء الاصطناعي في الأردن. وقد شهد الأردن تقدمًا كبيرًا في هذا المجال خلال السنوات الأخيرة بفضل استراتيجياته الحكومية الحديثة التي تمتد من عام 2023 إلى 2027، والتي تهدف إلى تحسين بيئة الذكاء الاصطناعي بشكل كبير من خلال 68 مشروعًا استراتيجيًا في هذا المجال.
- بالتالي، يبدو أن الأردن دخلت Global AI Index لأول مرة في عام 2024 بعد تحقيق تقدم ملموس في مؤشر الجاهزية الحكومية للذكاء الاصطناعي في عام 2023
- تأثير إيجابي قوي: على الرغم من أن تنفيذ استراتيجيات الذكاء الاصطناعي في الأردن كان بطيئًا في البداية، مما أثر سلبًا على تصنيفها في المؤشر، إلا أن التحديثات الأخيرة التي زادت من وزن الاستراتيجية الحكومية في المؤشر ساعدت الأردن على الظهور بقوة في تصنيفات عام 2024. حيث أطلق الأردن استراتيجية وطنية جديدة للذكاء الاصطناعي كجزء من رؤية التحديث الاقتصادي الممتدة من 2023 إلى 2027، والتي تتضمن أكثر من 68 مشروعًا استراتيجيًا، مما ساهم في زيادة الاستثمار في الأبحاث، ودعم الشركات الناشئة، وتطوير المهارات البشرية. هذا التطور عزز من ترتيب الأردن عند دخوله المؤشر لأول مرة بقوة.
- سبل التطور: تحديث الاستراتيجية بانتظام وزيادة تمويل البحث والتطوير ، وتشجيع التعاون بين القطاعين الحكومي والخاص لتسريع تنفيذ المشاريع.
3- النظام التجاري والشركات الناشئة:
- التأثير: الأردن يشهد نموًا في مجال الشركات الناشئة، لكن لا يزال هناك تحديات تتعلق بتمويل تلك الشركات وتوسيع نطاق أعمالها.
- تأثير إيجابي: تمت إضافة مؤشرات جديدة لقياس الاستحواذات على الشركات الناشئة والأنشطة التجارية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي. الأردن شهد تطورًا في بيئة الشركات الناشئة، حيث 19% من الشركات الناشئة في الأردن متخصصة في تقنيات الذكاء الاصطناعي. هذا النمو في النشاط التجاري ساعد الأردن في تعزيز أدائه في المؤشر، خاصة مع زيادة الدعم الحكومي لهذه الشركات
- سبل التطور: تعزيز البيئة الداعمة للشركات الناشئة من خلال حوافز ضريبية وقروض ميسرة ، وتطوير حاضنات أعمال لتشجيع الابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي.
4 – الثقة المجتمعية والتشريعات:
- التأثير: ضعف الثقة المجتمعية في الذكاء الاصطناعي بسبب عدم وجود تشريعات واضحة يعوق قدرة الأردن على الاستفادة الكاملة من التكنولوجيا.
- تأثير محدود: على الرغم من التقدم في السياسات الحكومية، قد لا يكون الأردن قد حقق تقدمًا كبيرًا في بناء الثقة المجتمعية بالذكاء الاصطناعي. التغييرات في المؤشرات المتعلقة بالثقة والتشريعات قد لا تكون انعكست بشكل كامل على الأداء العام للأردن في هذا المجال. ومع ذلك، تعمل الحكومة على تعزيز التشريعات الخاصة بالذكاء الاصطناعي كجزء من استراتيجيتها الجديدة، مما قد يحسن هذا المؤشر في السنوات المقبلة.
- سبل التطور: وضع تشريعات حديثة تتعلق بأخلاقيات الذكاء الاصطناعي وحماية البيانات ، وتعزيز حملات توعية لزيادة الثقة في استخدام التكنولوجيا.
عمان
1- البنية التحتية الحاسوبية وأشباه الموصلات:
- التأثير: عمان تعاني من نقص في القدرات الحاسوبية والبنية التحتية لدعم الذكاء الاصطناعي بشكل فعال، مما أدى إلى تراجع تصنيفها.
- سبل التطور: استثمارات في مراكز البيانات وتطوير البنية التحتية السحابية ، وتعزيز التعاون الدولي لتطوير قدرات تصنيع أشباه الموصلات.
2- الاستراتيجية الحكومية:
- التأثير: استراتيجية عمان الحكومية غير واضحة أو غير كافية لتقديم الدعم المطلوب للذكاء الاصطناعي ، مما أثر على ترتيبها.
- سبل التطور: تطوير استراتيجية وطنية شاملة تركز على البحث والابتكار ، تقديم مبادرات حكومية لدعم البحث والتطوير.
3- النظام التجاري والشركات الناشئة:
- التأثير: عمان تواجه تحديات كبيرة في دعم الشركات الناشئة في الذكاء الاصطناعي، مع وجود بيئة تجارية غير ناضجة بشكل كافٍ.
- سبل التطور: تقديم حوافز مالية وضريبية للشركات الناشئة ، تطوير حاضنات الأعمال والمبادرات الداعمة للابتكار المحلي.
4 – الثقة المجتمعية والتشريعات:
- التأثير: عمان تواجه ضعفًا في الثقة المجتمعية والتشريعات التي تدعم استخدام الذكاء الاصطناعي.
- سبل التطور: تطوير أطر تشريعية واضحة لتعزيز الثقة المجتمعية ، إطلاق حملات توعية لتعزيز فهم الجمهور لأهمية الذكاء الاصطناعي.
تونس
1- البنية التحتية الحاسوبية وأشباه الموصلات:
- التأثير: تونس تعاني من ضعف في البنية التحتية الحاسوبية، مما يعوق تقدمها في مجال الذكاء الاصطناعي.
- سبل التطور: تعزيز الاستثمارات في البنية التحتية الرقمية وتطوير مراكز البيانات ، دعم تصنيع أشباه الموصلات أو الاستيراد الفعّال لها.
2- الاستراتيجية الحكومية:
- التأثير: غياب استراتيجية حكومية محدثة وشاملة أدى إلى تراجع تونس في المؤشر.
- سبل التطور: وضع استراتيجية وطنية محدثة تركز على دعم البحث والتطوير، زيادة التمويل الحكومي للابتكار في الذكاء الاصطناعي.
3- النظام التجاري والشركات الناشئة:
- التأثير: الشركات الناشئة في تونس تواجه تحديات في التمويل والدعم الحكومي.
- سبل التطور: تحسين بيئة الاستثمار وتقديم حوافز للشركات الناشئة في مجالات التكنولوجيا ، ودعم الابتكار المحلي من خلال برامج دعم ريادة الأعمال.
4 – الثقة المجتمعية والتشريعات:
- التأثير: تونس تعاني من نقص في التشريعات التي تدعم استخدام الذكاء الاصطناعي، مع ضعف في الثقة المجتمعية.
- سبل التطور: تطوير تشريعات حديثة لحماية البيانات وتعزيز الأمان الإلكتروني ، وحملات توعية لزيادة الثقة المجتمعية في الذكاء الاصطناعي.
العراق
1- البنية التحتية الحاسوبية وأشباه الموصلات:
- التأثير: العراق يعاني من نقص حاد في البنية التحتية الحاسوبية، مما يعيق تقدمه في مجال الذكاء الاصطناعي.
- سبل التطور: الاستثمار في البنية التحتية الرقمية وتطوير مراكز بيانات متقدمة. وتعزيز التعاون الدولي في مجال تصنيع أشباه الموصلات.
2- الاستراتيجية الحكومية:
- التأثير: عدم وجود استراتيجية حكومية واضحة ومحدثة أدى إلى تراجع العراق في المؤشر.
- سبل التطور: تطوير استراتيجية شاملة لدعم البحث والتطوير في الذكاء الاصطناعي ، زيادة الاستثمارات الحكومية في هذا المجال.
3- النظام التجاري والشركات الناشئة:
- التأثير: العراق يواجه بيئة تجارية ضعيفة مع غياب الدعم الكافي للشركات الناشئة.
- سبل التطور: تقديم حوافز للشركات الناشئة ودعم بيئة الأعمال من خلال برامج ريادة الأعمال ، إنشاء حاضنات أعمال لدعم الابتكار.
4 – الثقة المجتمعية والتشريعات:
- التأثير: ضعف التشريعات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي يؤثر على الثقة المجتمعية.
- سبل التطور: تطوير قوانين تحكم استخدام الذكاء الاصطناعي وتحمي حقوق الأفراد. وتعزيز الثقة من خلال حملات توعية بأهمية وفوائد الذكاء الاصطناعي.
المغرب
1- البنية التحتية الحاسوبية وأشباه الموصلات:
- التأثير: المغرب يواجه تحديات كبيرة فيما يتعلق بالبنية التحتية الحاسوبية، حيث أن الاستثمار في مراكز البيانات والحوسبة السحابية لا يزال محدودًا. كذلك، تصنيع أشباه الموصلات يعتبر ضعيفًا مقارنة بالدول الأخرى.
- سبل التطور: الاستثمار في مراكز بيانات محلية وتوسيع القدرات الحاسوبية السحابية. وجذب الاستثمارات الدولية لشركات تصنيع أشباه الموصلات أو توقيع شراكات استراتيجية لتحسين القدرة على الحصول على أشباه الموصلات.
2- الاستراتيجية الحكومية:
- التأثير: المغرب يفتقر إلى استراتيجية شاملة ومحدثة للذكاء الاصطناعي، مما يضعف من قدرته على منافسة الدول المتقدمة في هذا المجال. الاستراتيجيات الحالية لا تغطي جميع المجالات التكنولوجية المتقدمة.
- سبل التطور: تطوير استراتيجية وطنية تركّز على الأبحاث والتطوير، وتعزز الابتكار في الذكاء الاصطناعي. وتخصيص ميزانيات أكبر لدعم الأبحاث التكنولوجية وتطبيقات الذكاء الاصطناعي في القطاعات الاقتصادية المختلفة.
3- النظام التجاري والشركات الناشئة:
- التأثير: المغرب يشهد بعض النمو في مجال الشركات الناشئة، إلا أن البيئة التجارية العامة تحتاج إلى مزيد من الدعم الحكومي لتسهيل الابتكار.
- سبل التطور: تقديم حوافز مالية للشركات الناشئة في مجال التكنولوجيا ودعم الوصول إلى التمويل والاستثمارات. وإنشاء حاضنات أعمال متخصصة في الذكاء الاصطناعي لتحفيز الابتكار وزيادة عدد الشركات الناشئة في هذا المجال.
4 – الثقة المجتمعية والتشريعات:
- التأثير: هناك نقص في التشريعات الحديثة التي تدعم الذكاء الاصطناعي وتحدد استخدامه بشكل آمن وشفاف. هذا النقص في التشريعات يعوق الثقة المجتمعية في التكنولوجيا الجديدة.
- سبل التطور: تطوير تشريعات تضمن حماية البيانات والخصوصية، وتعزز الثقة المجتمعية في تطبيقات الذكاء الاصطناعي. وتنظيم حملات توعية لنشر الفهم حول أهمية وفوائد الذكاء الاصطناعي في المجتمع.
الجزائر
1- البنية التحتية الحاسوبية وأشباه الموصلات:
- التأثير: الجزائر تعاني من نقص في البنية التحتية الرقمية، حيث أن القدرات الحاسوبية متأخرة مقارنة بالدول المتقدمة. كما أن تصنيع أشباه الموصلات محليًا يكاد يكون معدومًا.
- سبل التطور: تعزيز الاستثمارات في البنية التحتية الحاسوبية وتطوير القدرات السحابية لدعم المشاريع التقنية ، التعاون مع شركات دولية لتطوير صناعة أشباه الموصلات أو توفير تسهيلات للحصول على هذه المواد الضرورية للتقدم التكنولوجي.
2- الاستراتيجية الحكومية:
- التأثير: غياب استراتيجية واضحة وشاملة للذكاء الاصطناعي في الجزائر أدى إلى تراجعها في المؤشر العالمي. التركيز الحكومي على هذا القطاع لا يزال محدودًا.
- سبل التطور: وضع استراتيجية وطنية تركز على الذكاء الاصطناعي بشكل أكبر وتحديد أهداف واضحة على المدى الطويل. وزيادة الاستثمار في البحث العلمي والتطوير، وربط الذكاء الاصطناعي بالقطاعات الحكومية مثل الصحة والتعليم.
3- النظام التجاري والشركات الناشئة:
- التأثير: الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي في الجزائر تواجه تحديات كبيرة فيما يتعلق بالتمويل والبيئة التجارية غير الناضجة.
- سبل التطور: تقديم برامج دعم مالي وتشجيع الاستثمارات المحلية والدولية في الشركات الناشئة. وتسهيل إجراءات إنشاء الشركات وزيادة الدعم الحكومي في مجالات الابتكار.
4 – الثقة المجتمعية والتشريعات:
- التأثير: هناك ضعف في الثقة المجتمعية في الذكاء الاصطناعي بسبب نقص التشريعات والأطر القانونية التي تحكم استخدام التكنولوجيا.
- سبل التطور: وضع أطر قانونية شاملة لحماية البيانات وتعزيز الشفافية في استخدام الذكاء الاصطناعي. وزيادة حملات التوعية لتعريف الجمهور بالتكنولوجيا وتبديد المخاوف حول استخداماتها.
ملخص واستنتاج عام على مدى تأثير المعايير الجديدة على تصنيف مستويات الدول العربية
من خلال التحليل التفصيلي لكل دولة، نجد أن الدول العربية المذكورة تواجه تحديات متنوعة في مجالات البنية التحتية الحاسوبية وأشباه الموصلات، الاستراتيجيات الحكومية، النظام التجاري والشركات الناشئة، والثقة المجتمعية والتشريعات. ومع ذلك، هناك فرص كبيرة لتطوير هذه القطاعات من خلال زيادة الاستثمارات، تطوير السياسات الوطنية، وتحسين الأطر القانونية.
- الدول التي كانت موجودة سابقًا تأثرت بشكل ملحوظ بالتغييرات في المؤشر، لا سيما فيما يتعلق بالبنية التحتية الحاسوبية، التشريعات، والاستراتيجية الحكومية. الدول التي لم تتمكن من تحسين هذه الجوانب تراجعت، في حين أن الدول التي استثمرت بشكل جيد شهدت تحسنًا.
- الدول التي دخلت المؤشر حديثًا استفادت من نشر استراتيجيات جديدة للذكاء الاصطناعي والاستثمار في البنية التحتية الحاسوبية، إلى جانب النمو في النظام التجاري والشركات الناشئة.
- مع زيادة الوزن المخصص للاستراتيجية الحكومية من 4% إلى 8%، فإن أي نقص في تحديث الاستراتيجية الوطنية للذكاء الاصطناعي أو عدم تخصيص موارد كافية يمكن أن يكون قد ساهم في التراجع الطفيف لبعض الدول مثل الأردن. وعامل الاستراتيجيات الحكومية التي لا تغطي التطورات الحديثة في الذكاء الاصطناعي بشكل كافٍ تواجه عقوبات في الترتيب.
- كل دولة من هذه الدول لديها فرص كبيرة للتطور في Global AI Index لعام 2024 إذا ركزت على تعزيز مجالات محددة مثل البنية التحتية، الاستراتيجية الحكومية، النظام التجاري، والثقة المجتمعية.
- فيما يلي تحليل لكل مجال وما يمكن أن تقدمه هذه الدول لتحسين ترتيبها في المؤشر:
البنية التحتية الحاسوبية وأشباه الموصلات
- التأثير على الدول: ضعف في البنية التحتية الحاسوبية وأشباه الموصلات يعد عاملاً رئيسياً في تراجع ترتيب العديد من الدول مثل البحرين، عمان، تونس، العراق، المغرب، والجزائر. هذه الدول تفتقر إلى الاستثمارات الضخمة في مراكز البيانات والحوسبة السحابية، وكذلك القدرات المحلية لتصنيع أشباه الموصلات.
- سبل التطور: الاستثمار في تطوير مراكز بيانات محلية وحلول سحابية. وتقديم حوافز لجذب شركات التكنولوجيا العالمية لإنشاء مصانع تصنيع أشباه الموصلات في هذه الدول. والتعاون مع الجامعات المحلية والمؤسسات البحثية لتعزيز الابتكار في هذا المجال.
2- الاستراتيجية الحكومية:
- التأثير على الدول: الدول التي تمتلك استراتيجيات حكومية شاملة، مثل السعودية والإمارات وقطر، شهدت تحسنًا كبيرًا في تصنيفها. في المقابل، الدول التي تفتقر إلى استراتيجيات محدثة مثل العراق والجزائر لم تشهد نفس التقدم.
- سبل التطور: تحديث الاستراتيجيات الحكومية للذكاء الاصطناعي بشكل منتظم لضمان مواكبة التطورات العالمية. وتخصيص ميزانيات أكبر للبحث والتطوير في مجال الذكاء الاصطناعي. وتشجيع التعاون بين القطاعين العام والخاص لدعم تنفيذ مشاريع الذكاء الاصطناعي.
3- النظام التجاري والشركات الناشئة:
- التأثير على الدول: الدول ذات الأنظمة التجارية المزدهرة مثل الإمارات والسعودية وقطر نجحت في تحقيق تقدم ملحوظ، حيث دعمت البيئة التجارية المتقدمة نمو الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي. الدول الأخرى، مثل تونس والبحرين، تحتاج إلى مزيد من الدعم المالي والسياسي لتطوير أنظمة تجارية قوية.
- سبل التطور: تقديم حوافز ضريبية ومالية للشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي. وإنشاء منصات تمويل ودعم للشركات الناشئة وتطوير نظام بيئي يعزز الابتكار. وتشجيع الشراكات بين الشركات المحلية والدولية لتعزيز الابتكار ونقل المعرفة.
4 – الثقة المجتمعية والتشريعات:
- التأثير على الدول: الثقة المجتمعية والتشريعات المرتبطة بالذكاء الاصطناعي لا تزال تحديات في العديد من الدول مثل العراق والمغرب والجزائر. هذه الدول تعاني من نقص في التشريعات الحديثة التي تحكم استخدام الذكاء الاصطناعي. في المقابل، الإمارات والسعودية استفادتا من وجود أطر قانونية قوية وتنظيمات تدعم الثقة المجتمعية.
- سبل التطور: تطوير تشريعات جديدة تحكم استخدام الذكاء الاصطناعي مع التركيز على حماية الخصوصية والشفافية. وتعزيز التوعية المجتمعية حول فوائد الذكاء الاصطناعي والتأكد من وجود حوارات مفتوحة بين الحكومة والجمهور. وإنشاء هيئات تنظيمية متخصصة في الذكاء الاصطناعي لضمان الامتثال للقوانين والمعايير الأخلاقية.
تسجيل للمحاضرة التعريفية لشرح تفاصيل التقرير، بالتعاون مع المنتدى العربي للمدن الذكية ، بدعم من أمانة عمان الكبرى
الخاتمة
لتتمكن هذه الدول من تحسين ترتيبها في Global AI Index لعام 2025 وما بعده، يجب أن تركز على الاستثمار في مجالات البنية التحتية الحاسوبية وأشباه الموصلات، وتحديث الاستراتيجيات الحكومية لتواكب الابتكارات العالمية. يجب أيضًا تحسين النظام التجاري لدعم الشركات الناشئة وتعزيز الثقة المجتمعية من خلال تشريعات شفافة وأخلاقية.
تقارير تحليلية أخرى
Share this Article :

Blockchain Introduction & The Future of Business

FinTech for Capital Markets

Blockchain for Capital Markets


Compliance in the Fintech World
Subscribe to our newsletter and stay updated on the latest insights!
Explore Similar Category Courses
Explore & Request Similar Category Workshops
Get in Touch
Contact us for more information or cooperation.











