أكدت دراسة حديثة نشرتها مجلة «نيتشر» لعام 2026، أن العلماء البشريين لا يزالون يتفوقون على أفضل برامج الذكاء الاصطناعي في المهام البحثية المعقدة، رغم إنفاق مليارات الدولارات على تطوير أدوات البحث المستقلة.
وأظهرت الدراسة أن نظاماً للذكاء الاصطناعي صُمّم لإجراء البحوث من الصفر فشل في اجتياز المراجعة الأكاديمية لثلثي أبحاثه المقدمة، حيث قُبلت ورقة واحدة ورُفضت ورقتان لافتقارهما إلى الجدية والدقة، مما يعكس عجز الأنظمة المستقلة عن مضاهاة الباحثين في العمل المتكامل الذي يميز العلوم الرائدة.
وأظهرت الدراسة أن نظاماً للذكاء الاصطناعي صُمّم لإجراء البحوث من الصفر فشل في اجتياز المراجعة الأكاديمية لثلثي أبحاثه المقدمة، حيث قُبلت ورقة واحدة ورُفضت ورقتان لافتقارهما إلى الجدية والدقة، مما يعكس عجز الأنظمة المستقلة عن مضاهاة الباحثين في العمل المتكامل الذي يميز العلوم الرائدة.
وأوضح ليون جونز، من شركة «ساكانا إيه آي»باليابان، أن النظام أظهر هشاشة واضحة عند اضطراره لاتخاذ قرارات بشأن الأفكار المبتكرة، وهو ما تزامن مع تقارير تشير إلى أن استثمارات الذكاء الاصطناعي تجاوزت 100 مليار دولار في عام 2024 دون أن تنجح حتى الآن باستبدال العنصر البشري بالمهام واسعة النطاق.
وتدعم هذه النتائج دراسات معيارية أخرى، مثل «PaperArena»، التي أظهرت أن النماذج اللغوية تحقق دقة لا تتجاوز 38.8% في تحليل المنهجيات العلمية، بينما تنخفض هذه النسبة إلى 18.5% في المسائل الأكثر تعقيداً، وهي أرقام تقل كثيراً عما يحققه العلماء المدربون.
وفي حين يظل الذكاء الاصطناعي متفوقاً في التنبؤات المقيدة ومطابقة الأنماط، كما هو الحال في التنبؤ ببنية البروتين أو إدارة المختبرات الروبوتية ذات المسارات المحددة، إلا أنه يفتقر إلى الإبداع اللازم لتوليد فرضيات جديدة خارج نطاق بيانات تدريبه.
وتخلص الأدلة العلمية المتاحة حتى منتصف عام 2026 إلى أن الذكاء الاصطناعي لا يزال يعمل بصفة «مساعد قوي» وليس «بديلاً»، حيث يميل ميزان الابتكار والارتجال التجريبي لصالح العقل البشري الذي لا يزال المتصدر في حل المشكلات العلمية المفتوحة والعميقة.
