نظرة على عشرة شخصيات تشكل مستقبل الذكاء الاصطناعي في عام 2025 — من المختبرات التي تقوم بتنقيح تصميماته الأساسية إلى صانعي السياسات الذين يضعون إرشاداتها. أفكارهم، أبحاثهم، وقيادتهم تدفع تغييرات حقيقية في كيفية بناء الذكاء الاصطناعي ومشاركته واستخدامه في جميع أنحاء العالم.
هذه ليست قائمة المشاهير. كل شخص هنا له تأثير حقيقي، وخبرة واضحة، وسجل حافل في توجيه النقاشات داخل مجتمع الذكاء الاصطناعي. آراؤهم مهمة لأنها تأتي من بناء وتوجيه وتحدي الأنظمة التي تشكل مستقبلنا.
يظل يان لوكون أحد أقوى الأصوات في الذكاء الاصطناعي، خصوصًا في البحث الأساسي. غالبًا ما تعارض تعليقاته العامة الزخم السائد، خاصة في النقاشات حول نماذج اللغة الكبيرة. يجادل من أجل أنظمة تتعلم ببيانات أقل بكثير وتستهلك طاقة أقل بكثير، متباينًا عن عقلية "الأكبر دائمًا أفضل".
مكان ليكون في التاريخ مؤكد من خلال اختراع الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs)، التي أصبحت الآن أساسية لرؤية الكمبيوتر. اليوم، هو من أبرز المدافعين عن التعلم الذاتي الإشراف والذكاء الاصطناعي المستقل — الآلات التي تطور الفهم من خلال الملاحظة بدلاً من تناول البيانات بلا نهاية.
نادراً ما ينشر محتوى أصلي الآن ولكنه غالباً ما يعيد نشر أو يربط بمقالات متعمقة حول أبحاث الذكاء الاصطناعي وتصميم النظم.
ديناميكية ملحوظة: تبادل تقني متكرر مع الباحثين في OpenAI و DeepMind؛
على مدار أكثر من ثلاثين عامًا، شكلت أعماله استراتيجية الذكاء الاصطناعي في ميتا، مع التركيز على أنظمة تراقب وتفكر بطرق أقرب إلى التفكير البشري، وليس مجرد توقع الكلمة التالية في تسلسل.
أندريه كارباثي يجمع بين المهارات التقنية العميقة ووجهة نظر شخص تمكن من إحياء منتجات رئيسية. يقوم بتبسيط الأفكار المعقدة - من تصميم النماذج إلى خيارات التدريب وعقبات النشر - بطرق تتناغم مع كل من الباحثين والبنائين العمليين.
تجمع تغذيته بين الرؤية الفنية والبصيرة - على سبيل المثال، اقترح مؤخرًا أن النماذج اللغوية الكبيرة أصبحت هي اللبنات الأساسية للبرمجيات الحديثة.
الإرث: إنجازات مبكرة في التعلم العميق ورؤية الكمبيوتر، قيادة الذكاء الاصطناعي في تسلا؛
الوصول: أكثر من 1 مليون متابع؛
المشاركة: محادثات مؤتمر متكررة وتعليم المجتمع؛
بعد عودته إلى OpenAI في عام 2024، ركز كارباتي على جعل النماذج أسهل للإدارة وتوسيعها دون فقدان السيطرة. كما عمل على فتح المزيد من الموارد لمجتمع المطورين. في منشوراته، يربط التفكير الفني العميق بالعمل اليومي لبناء البرمجيات، مما يوفر للمهندسين طرقًا عملية لإنشاء أنظمة تتحمل الاستخدام في العالم الحقيقي.
بنت في-في لي سمعتها على مواءمة الذكاء الاصطناعي مع احتياجات الإنسان. تدفع نحو تصاميم تخدم الرعاية الصحية والتعليم والمصلحة العامة بقدر ما تخدم الأجندات التجارية أو الحكومية. قادت إنشاء ImageNet، وهو مشروع أعاد تشكيل التعلم العميق وترك واحدة من أقوى العلامات على الذكاء الاصطناعي اليوم.
تركز منشوراتها على الجانب الإنساني للذكاء الاصطناعي - التداعيات الأخلاقية، وتأثيرها على الرعاية الصحية، وأهمية الحفاظ على كرامة الإنسان.
معروف بـ: ImageNet، معهد ستانفورد للذكاء الاصطناعي الموجه نحو الإنسان؛
الجمهور: أكثر من 500,000 متابع، يقدمون المشورة لكل من صانعي السياسات في الولايات المتحدة والدوليين؛
التركيز الحالي: الأخلاقيات، الوصول، والشمول الاجتماعي في تطبيقات الذكاء الاصطناعي؛
إنها تجلب وجهات نظر من الأشخاص الذين غالبًا ما يتم تجاهلهم في مجال التكنولوجيا - مثل العاملين في المجال الطبي، والمعلمين، والأشخاص ذوي الإعاقة - وتحافظ على تركيزها على مخاوفهم. تصف لي الذكاء الاصطناعي المسؤول كمسألة تتعلق بالتعاطف، والتوقع، والمشاركة من أصوات خارج غرف مجالس إدارة وادي السيليكون.
إيماد موستاق هو شخصية بارزة في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي مفتوح المصدر. إنه يدفع نحو جعل النماذج وبيانات التدريب متاحة خارج سيطرة الشركات الكبرى، مما يؤثر على موجة من الشركات الناشئة لإصدار أنظمة بأوزان مفتوحة.
على صفحته، يشارك تحديثات حيوية حول الذكاء الاصطناعي التوليدي مفتوح المصدر ودعوات للتعليق العام على التطوير.
معلم: إطلاق Stable Diffusion;
مجالات التركيز: شفافية التكلفة، انفتاح البنية التحتية، مبادئ سلامة الذكاء الاصطناعي؛
الجمهور: أكثر من 250,000 متابع؛
يقدم موستاق تحليلًا دوريًا للتكاليف الحقيقية والقيود المتعلقة ببناء نماذج متقدمة، مما يوفر نظرة نادرة على الميزانيات والجهود التقنية التي تدفع أدوات التوليد. لقد أدى إصراره على الشفافية إلى تغيير التوقعات بشأن ما ينبغي أن يكون بإمكان المطورين والباحثين فحصه والتحكم فيه.
أبحاث تيمنيت جبرو حول التحيز الخوارزمي وشفافية البيانات قد غيّرت كيفية مناقشة عدالة الذكاء الاصطناعي على نطاق عالمي. إنها تبحث في من يمتلك السلطة في تطوير الذكاء الاصطناعي وكيف تشكّل تلك السلطة النتائج.
تستخدم وجودها لتسليط الضوء على قضايا التحيز، وغالبًا ما تشير إلى أبحاثها أو التطورات الرئيسية في السياسات المتعلقة بالعدالة في الذكاء الاصطناعي.
المجالات الرئيسية: التحيز النظامي في نماذج اللغة الكبيرة، الحوكمة التي يقودها المجتمع، معايير البيانات الأخلاقية؛
الجمهور: أكثر من 160,000 متابع؛ تم الاستشهاد به في الأطر السياسية عالميًا؛
إنها تبني حججها على أدلة واضحة. تكشف دراساتها كيف يمكن أن تحمل العيوب في بيانات التدريب عدم المساواة في العالم الحقيقي المرتبطة بالعرق والجنس والطبقة. يشير المشرعون والمنظمون الآن إلى أبحاثها عند تشكيل القواعد، مما جعلها صوتًا نقديًا رائدًا في المحادثة.
كريس أولاه قد فكك بعض من أكثر أجزاء الشبكات العصبية تعقيدًا. لقد أصبحت تفسيراتها البصرية والسردية لكيفية معالجة النماذج للمعلومات مواد تعليمية في الجامعات ونقاط مرجعية لباحثي سلامة الذكاء الاصطناعي.
يقدم تحديثات تفسيرية بشكل متكرر - العمل الأخير على مفتاح تحليل الدوائر النموذجية المفتوحة المصدر لفت انتباه دوائر البحث في السلامة.
التخصص: أدوات قابلية التفسير، تصور مسار القرار؛
الجمهور: أكثر من 150,000 متابع؛
الأعمال الأخيرة: توافق النموذج، بروتوكولات السلامة، الذكاء الاصطناعي الدستوري؛
من خلال جعل الآليات الداخلية للذكاء الاصطناعي مرئية، جعل أولاه القابلية للتفسير مطلبًا مركزيًا للثقة والسلامة بدلاً من كونها فضولًا أكاديميًا. تؤثر تأثيراته على كيفية تفكير المختبرات وصانعي السياسات في مراقبة وتوجيه سلوك النماذج.
سارة هوكر تعمل على جعل التعلم الآلي أكثر كفاءة وسهولة في الوصول. تبرز الباحثين في المناطق التي تعاني من نقص الموارد، بهدف لامركزية من يمكنه المساهمة في هذا المجال.
تسلط منشوراتها الضوء على الشمولية في أبحاث الذكاء الاصطناعي - وقد لفتت الانتباه مؤخرًا إلى حدود تنظيم الحوسبة.
تعمل أعمالها على تساؤل الاعتقاد بأن البحث الجاد لا يمكن أن يحدث إلا مع بنية تحتية ضخمة. من خلال تعزيز الهياكل الفعالة والتعاون العالمي، تعيد هوكر تشكيل التوقعات لكل من الأداء والمشاركة في الذكاء الاصطناعي.
يظهر إيثان مولك كيف تغير أدوات الذكاء الاصطناعي الطريقة التي يتعلم بها الناس ويعملون. تقدم تجاربه مع نماذج اللغة الكبيرة في الفصول الدراسية وبيئات العمل نتائج ملموسة وقابلة للتكرار.
تقدم خلاصته الذكاء الاصطناعي في سيناريوهات الصفوف الحقيقية والمكاتب - تستكشف كيف تتطور أدوات التصميم السريع وأدوات العمل وتؤثر على التعلم.
مجالات التركيز: نماذج اللغة الكبيرة المعتمدة، هندسة العبارات، سير العمل المدعومة بالذكاء الاصطناعي؛
الجمهور: أكثر من 280,000 متابع؛
يعمل مولك من خلال تجربة الأدوات بنفسه، ومراقبة ما يحدث، وتعديل نهجه على طول الطريق. هذه الحلقة العملية توفر للمعلمين والمحترفين مخططًا لدمج الذكاء الاصطناعي مع الحد الأدنى من التخمين.
يدير داريو أموديي واحدة من أكثر جهود سلامة الذكاء الاصطناعي متابعة. يعد تطوير أنثروبيك لكلود جزءًا من استراتيجية أكبر لجعل التوسع أكثر أمانًا دون إعاقة الابتكار.
هو ينشر نادراً، ولكن عندما يفعل، فإن مشاهداته تثير النقاش—مؤخراً انتقد سرداً وصفه بأنه يشوه مهمة أنثروبيك التي تركز على السلامة أولاً.
التركيز: الذكاء الاصطناعي الدستوري، موثوقية النظام، التوافق على نطاق واسع؛
الجمهور: أكثر من 70,000 متابع؛ معترف به في جلسات الاستماع التشريعية والقمم العالمية؛
لقد جعل أسلوب أمودي المدروس وتركيزه على آليات التحكم من عمله نقطة مرجعية لكل من الصناعة والحكومة في تحديد التوقعات بشأن رقابة النماذج.
لقد بُنيت مسيرة غرايدي بوتش حول تصميم وإدارة أنظمة البرمجيات المعقدة، مما يجعل وجهات نظره حول كيفية بناء وصيانة الذكاء الاصطناعي الحديث ذات قيمة خاصة. إن العقود التي قضاها في تصميم الأنظمة المصممة لتحمل التحديات تتيح له تسليط الضوء على ما سيتطلبه هندسة الذكاء الاصطناعي المستدام.
صوته يجمع بين منظور تصميم النظام العميق وسياق الذكاء الاصطناعي - على الرغم من أن التحديثات أقل تكرارًا، إلا أنه يجلب وضوحًا معماريًا للنقاش حول الذكاء الاصطناعي.
أفضل ما يُعرف به هو إنشاء UML (لغة النمذجة الموحدة)، حيث يقوم بوخ بتطبيق التفكير المعماري الدقيق على أسئلة نشر الذكاء الاصطناعي والموثوقية.
الموضوعات الأساسية: تصميم النظام، المتانة، الأخلاقيات في الهندسة؛
الجمهور: أكثر من 160,000 متابع يمتد عبر مجتمعات الذكاء الاصطناعي والهندسة التقليدية؛
يُحذر من أن التحرك بسرعة كبيرة يُعرض الأسس التي تم وضعها بالفعل للخطر. بالنسبة له، تأتي التقدمات المستدامة من التصميم الصبور، والاختبار الدقيق، والالتزام بممارسات الهندسة القوية.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
أفضل مؤثري الذكاء الاصطناعي 2025: موثوق، محترم، متابع
باختصار
نظرة على عشرة شخصيات تشكل مستقبل الذكاء الاصطناعي في عام 2025 — من المختبرات التي تقوم بتنقيح تصميماته الأساسية إلى صانعي السياسات الذين يضعون إرشاداتها. أفكارهم، أبحاثهم، وقيادتهم تدفع تغييرات حقيقية في كيفية بناء الذكاء الاصطناعي ومشاركته واستخدامه في جميع أنحاء العالم.
هذه ليست قائمة المشاهير. كل شخص هنا له تأثير حقيقي، وخبرة واضحة، وسجل حافل في توجيه النقاشات داخل مجتمع الذكاء الاصطناعي. آراؤهم مهمة لأنها تأتي من بناء وتوجيه وتحدي الأنظمة التي تشكل مستقبلنا.
يظل يان لوكون أحد أقوى الأصوات في الذكاء الاصطناعي، خصوصًا في البحث الأساسي. غالبًا ما تعارض تعليقاته العامة الزخم السائد، خاصة في النقاشات حول نماذج اللغة الكبيرة. يجادل من أجل أنظمة تتعلم ببيانات أقل بكثير وتستهلك طاقة أقل بكثير، متباينًا عن عقلية "الأكبر دائمًا أفضل".
مكان ليكون في التاريخ مؤكد من خلال اختراع الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs)، التي أصبحت الآن أساسية لرؤية الكمبيوتر. اليوم، هو من أبرز المدافعين عن التعلم الذاتي الإشراف والذكاء الاصطناعي المستقل — الآلات التي تطور الفهم من خلال الملاحظة بدلاً من تناول البيانات بلا نهاية.
نادراً ما ينشر محتوى أصلي الآن ولكنه غالباً ما يعيد نشر أو يربط بمقالات متعمقة حول أبحاث الذكاء الاصطناعي وتصميم النظم.
على مدار أكثر من ثلاثين عامًا، شكلت أعماله استراتيجية الذكاء الاصطناعي في ميتا، مع التركيز على أنظمة تراقب وتفكر بطرق أقرب إلى التفكير البشري، وليس مجرد توقع الكلمة التالية في تسلسل.
أندريه كارباثي يجمع بين المهارات التقنية العميقة ووجهة نظر شخص تمكن من إحياء منتجات رئيسية. يقوم بتبسيط الأفكار المعقدة - من تصميم النماذج إلى خيارات التدريب وعقبات النشر - بطرق تتناغم مع كل من الباحثين والبنائين العمليين.
تجمع تغذيته بين الرؤية الفنية والبصيرة - على سبيل المثال، اقترح مؤخرًا أن النماذج اللغوية الكبيرة أصبحت هي اللبنات الأساسية للبرمجيات الحديثة.
بعد عودته إلى OpenAI في عام 2024، ركز كارباتي على جعل النماذج أسهل للإدارة وتوسيعها دون فقدان السيطرة. كما عمل على فتح المزيد من الموارد لمجتمع المطورين. في منشوراته، يربط التفكير الفني العميق بالعمل اليومي لبناء البرمجيات، مما يوفر للمهندسين طرقًا عملية لإنشاء أنظمة تتحمل الاستخدام في العالم الحقيقي.
بنت في-في لي سمعتها على مواءمة الذكاء الاصطناعي مع احتياجات الإنسان. تدفع نحو تصاميم تخدم الرعاية الصحية والتعليم والمصلحة العامة بقدر ما تخدم الأجندات التجارية أو الحكومية. قادت إنشاء ImageNet، وهو مشروع أعاد تشكيل التعلم العميق وترك واحدة من أقوى العلامات على الذكاء الاصطناعي اليوم.
تركز منشوراتها على الجانب الإنساني للذكاء الاصطناعي - التداعيات الأخلاقية، وتأثيرها على الرعاية الصحية، وأهمية الحفاظ على كرامة الإنسان.
إنها تجلب وجهات نظر من الأشخاص الذين غالبًا ما يتم تجاهلهم في مجال التكنولوجيا - مثل العاملين في المجال الطبي، والمعلمين، والأشخاص ذوي الإعاقة - وتحافظ على تركيزها على مخاوفهم. تصف لي الذكاء الاصطناعي المسؤول كمسألة تتعلق بالتعاطف، والتوقع، والمشاركة من أصوات خارج غرف مجالس إدارة وادي السيليكون.
إيماد موستاق هو شخصية بارزة في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي مفتوح المصدر. إنه يدفع نحو جعل النماذج وبيانات التدريب متاحة خارج سيطرة الشركات الكبرى، مما يؤثر على موجة من الشركات الناشئة لإصدار أنظمة بأوزان مفتوحة.
على صفحته، يشارك تحديثات حيوية حول الذكاء الاصطناعي التوليدي مفتوح المصدر ودعوات للتعليق العام على التطوير.
يقدم موستاق تحليلًا دوريًا للتكاليف الحقيقية والقيود المتعلقة ببناء نماذج متقدمة، مما يوفر نظرة نادرة على الميزانيات والجهود التقنية التي تدفع أدوات التوليد. لقد أدى إصراره على الشفافية إلى تغيير التوقعات بشأن ما ينبغي أن يكون بإمكان المطورين والباحثين فحصه والتحكم فيه.
أبحاث تيمنيت جبرو حول التحيز الخوارزمي وشفافية البيانات قد غيّرت كيفية مناقشة عدالة الذكاء الاصطناعي على نطاق عالمي. إنها تبحث في من يمتلك السلطة في تطوير الذكاء الاصطناعي وكيف تشكّل تلك السلطة النتائج.
تستخدم وجودها لتسليط الضوء على قضايا التحيز، وغالبًا ما تشير إلى أبحاثها أو التطورات الرئيسية في السياسات المتعلقة بالعدالة في الذكاء الاصطناعي.
إنها تبني حججها على أدلة واضحة. تكشف دراساتها كيف يمكن أن تحمل العيوب في بيانات التدريب عدم المساواة في العالم الحقيقي المرتبطة بالعرق والجنس والطبقة. يشير المشرعون والمنظمون الآن إلى أبحاثها عند تشكيل القواعد، مما جعلها صوتًا نقديًا رائدًا في المحادثة.
كريس أولاه قد فكك بعض من أكثر أجزاء الشبكات العصبية تعقيدًا. لقد أصبحت تفسيراتها البصرية والسردية لكيفية معالجة النماذج للمعلومات مواد تعليمية في الجامعات ونقاط مرجعية لباحثي سلامة الذكاء الاصطناعي.
يقدم تحديثات تفسيرية بشكل متكرر - العمل الأخير على مفتاح تحليل الدوائر النموذجية المفتوحة المصدر لفت انتباه دوائر البحث في السلامة.
من خلال جعل الآليات الداخلية للذكاء الاصطناعي مرئية، جعل أولاه القابلية للتفسير مطلبًا مركزيًا للثقة والسلامة بدلاً من كونها فضولًا أكاديميًا. تؤثر تأثيراته على كيفية تفكير المختبرات وصانعي السياسات في مراقبة وتوجيه سلوك النماذج.
سارة هوكر تعمل على جعل التعلم الآلي أكثر كفاءة وسهولة في الوصول. تبرز الباحثين في المناطق التي تعاني من نقص الموارد، بهدف لامركزية من يمكنه المساهمة في هذا المجال.
تسلط منشوراتها الضوء على الشمولية في أبحاث الذكاء الاصطناعي - وقد لفتت الانتباه مؤخرًا إلى حدود تنظيم الحوسبة.
تعمل أعمالها على تساؤل الاعتقاد بأن البحث الجاد لا يمكن أن يحدث إلا مع بنية تحتية ضخمة. من خلال تعزيز الهياكل الفعالة والتعاون العالمي، تعيد هوكر تشكيل التوقعات لكل من الأداء والمشاركة في الذكاء الاصطناعي.
يظهر إيثان مولك كيف تغير أدوات الذكاء الاصطناعي الطريقة التي يتعلم بها الناس ويعملون. تقدم تجاربه مع نماذج اللغة الكبيرة في الفصول الدراسية وبيئات العمل نتائج ملموسة وقابلة للتكرار.
تقدم خلاصته الذكاء الاصطناعي في سيناريوهات الصفوف الحقيقية والمكاتب - تستكشف كيف تتطور أدوات التصميم السريع وأدوات العمل وتؤثر على التعلم.
يعمل مولك من خلال تجربة الأدوات بنفسه، ومراقبة ما يحدث، وتعديل نهجه على طول الطريق. هذه الحلقة العملية توفر للمعلمين والمحترفين مخططًا لدمج الذكاء الاصطناعي مع الحد الأدنى من التخمين.
يدير داريو أموديي واحدة من أكثر جهود سلامة الذكاء الاصطناعي متابعة. يعد تطوير أنثروبيك لكلود جزءًا من استراتيجية أكبر لجعل التوسع أكثر أمانًا دون إعاقة الابتكار.
هو ينشر نادراً، ولكن عندما يفعل، فإن مشاهداته تثير النقاش—مؤخراً انتقد سرداً وصفه بأنه يشوه مهمة أنثروبيك التي تركز على السلامة أولاً.
لقد جعل أسلوب أمودي المدروس وتركيزه على آليات التحكم من عمله نقطة مرجعية لكل من الصناعة والحكومة في تحديد التوقعات بشأن رقابة النماذج.
لقد بُنيت مسيرة غرايدي بوتش حول تصميم وإدارة أنظمة البرمجيات المعقدة، مما يجعل وجهات نظره حول كيفية بناء وصيانة الذكاء الاصطناعي الحديث ذات قيمة خاصة. إن العقود التي قضاها في تصميم الأنظمة المصممة لتحمل التحديات تتيح له تسليط الضوء على ما سيتطلبه هندسة الذكاء الاصطناعي المستدام.
صوته يجمع بين منظور تصميم النظام العميق وسياق الذكاء الاصطناعي - على الرغم من أن التحديثات أقل تكرارًا، إلا أنه يجلب وضوحًا معماريًا للنقاش حول الذكاء الاصطناعي.
أفضل ما يُعرف به هو إنشاء UML (لغة النمذجة الموحدة)، حيث يقوم بوخ بتطبيق التفكير المعماري الدقيق على أسئلة نشر الذكاء الاصطناعي والموثوقية.
يُحذر من أن التحرك بسرعة كبيرة يُعرض الأسس التي تم وضعها بالفعل للخطر. بالنسبة له، تأتي التقدمات المستدامة من التصميم الصبور، والاختبار الدقيق، والالتزام بممارسات الهندسة القوية.