كلمات مفتاحية：ديب سيك, أوبن إيه آي, جوجل أندرويد إكس آر, روبوت زهي يوان, مساعد داو باو للهواتف, رفيق التعلم بالذكاء الاصطناعي, مركز بيانات سبيس إكس المداري, نموذج ديب سيك آر 1, إنذار أوبن إيه آي الأحمر, أندرويد إكس آر إس دي كي, روبوت زهي يوان إكسبيديشن إيه 1, عمليات مساعد داو باو الذكي عبر التطبيقات
🔥聚焦
梁文锋، مؤسس DeepSeek، ضمن قائمة Nature لأبرز عشرة شخصيات علمية لهذا العام: تم اختيار Liang Wen-feng ضمن قائمة مجلة “Nature” لأبرز عشرة شخصيات علمية لعام 2025، ليكون “مُحدِث التغيير التكنولوجي”، وذلك لمساهمة نموذج DeepSeek وتأثيره التحويلي في مجال AI. لقد أحدث DeepSeek صدمة في الصناعة بنماذجه القوية وذات التكلفة الفعالة والمفتوحة المصدر (مثل R1 و V3.2)، مما أثبت أن النماذج الكبيرة لا تحتاج بالضرورة إلى تكديس موارد لا نهائية للوصول إلى مستوى رائد، ودفع بذلك الصوت التقني للنماذج الصينية الكبيرة في المجتمع العالمي. بلغت قيمة DeepSeek التقديرية 1.05 تريليون يوان، وارتفعت ثروة Liang Wen-feng إلى 184.62 مليار يوان. يُنظر إلى سماته “المهووسة” وإصراره على المصادر المفتوحة كرمز لتحول AI الصيني من التقليد إلى الابتكار. (المصدر: 36氪, 36氪, 36氪)
OpenAI تطلق “إنذارًا أحمر” وتصدر تقرير AI للشركات: أطلق Sam Altman، الرئيس التنفيذي لـ OpenAI، “إنذارًا أحمر” من أعلى مستوى في 1 ديسمبر بسبب المنافسة الشرسة من Google Gemini و Meta، معلقًا العمليات غير الأساسية ومركزًا الموارد لتعزيز المزايا الأساسية لـ ChatGPT. في الوقت نفسه، أصدرت OpenAI “تقرير حالة AI في الشركات”، الذي أظهر تسارعًا في تبني الشركات لـ AI، حيث يوفر الموظفون ما يقرب من ساعة عمل يوميًا في المتوسط، لكن كفاءة أعلى 5% من المستخدمين المتعمقين ارتفعت 16 ضعفًا، مما أثار مخاوف بشأن “الفجوة الاقتصادية” في عصر AI. يتركز التنافس على قدرات النموذج، الحصة السوقية، وجذب المواهب. (المصدر: 36氪, 36氪)
جوجل تطلق منصة Android XR والعديد من نظارات AI: عرضت Google بشكل منهجي Android XR في حدث XR Edition، ووضعتها كأول منصة موحدة للواقع الممتد، تهدف إلى توسيع تجربة Android إلى مجال XR. تتعاون المنصة مع Samsung و Qualcomm لإطلاق أشكال متنوعة من الأجهزة، بما في ذلك نظارات AI الذكية الأنيقة (بالتعاون مع Warby Parker و Gentle Monster)، ونظارات XR السلكية (Project Aura بالتعاون مع XREAL)، وتحديثات لسماعة Samsung Galaxy XR. تم تحديث Android XR SDK أيضًا بشكل متزامن، لتوفير دعم كامل للمطورين، مما ينبئ بتقدم كبير في دمج AI و XR. (المصدر: 36氪, 36氪)
شركة 稚晖君 للروبوتات الذكية “智元机器人” تنتج 5000 روبوت: حققت شركة “智元机器人” التي أسسها رائد الروبوتات المتجسدة “稚晖君” Peng Zhihui، إنتاج 5000 روبوت متجسد عام في أقل من ثلاث سنوات. تشمل خطوط الإنتاج روبوتات بشرية كاملة الحجم (远征A1/A2)، وروبوتات بشرية نصف الحجم (灵犀X1/X2)، وروبوتات متجسدة ذات عجلات (精灵G1/G2)، وتستخدم بشكل أساسي في التصنيع الصناعي، فرز اللوجستيات، جمع البيانات والتدريب، بالإضافة إلى الاستقبال والشرح، والترفيه التجاري. يمثل هذا الإنجاز علامة فارقة تشير إلى أن تقدم الإنتاج الضخم في صناعة الروبوتات المتجسدة قد تجاوز التوقعات، وقد حصلت الشركة بالفعل على طلبات بقيمة مئات الملايين من اليوانات. (المصدر: 36氪)
مساعد الهاتف “豆包手机助手” يثير صراعًا على بوابة عصر AI: أطلقت ByteDance مساعد الهاتف “豆包手机助手”، الذي يسعى من خلال التعاون العميق مع ZTE، لدمج قدرات AI في طبقة نظام تشغيل الهاتف، لتحقيق عمليات شاملة عبر التطبيقات، مما أحدث صدمة في الصناعة. يهدف هذا المنتج إلى تحدي مكانة التطبيقات الفائقة الحالية كبوابة رئيسية لحركة المرور، لكنه سرعان ما واجه قيودًا تقنية من شركات عملاقة مثل WeChat و Taobao. يضع هذا الحدث المنافسة على البوابة الفائقة في عصر AI على الطاولة، وينبئ بأن التكامل بين الأجهزة والبرمجيات، وتراكم الأنظمة البيئية، والتنسيق بين الأجهزة السحابية، ستكون الاتجاهات الرئيسية لتطوير مساعدي AI في المستقبل. (المصدر: 36氪, 36氪)
🎯动向
Zou Yang، “الخبير المخضرم” في AI: AGI ليس الأساس، وتطبيق الحلول يغير العالم: يرى Zou Yang، المؤسس المشارك لـ Future Intelligence، أن تقنية النماذج اللغوية الكبيرة الحالية، على الرغم من أنها لم تصل إلى ذروة AGI، إلا أنها كافية لإحداث تحول جذري في جميع الصناعات. ويؤكد أن القيمة الحقيقية لـ AI تكمن في الاندماج في العمليات الصناعية، ليصبح “دماغًا خارجيًا” للعمل الذهني المتكرر في الشركات، مما يحقق استنساخًا منظمًا لخبرات الخبراء. ويشير إلى أن الصناعة يجب أن تركز على كيفية دمج التقنيات الحالية في الأعمال وتحقيق تطبيق واسع النطاق، بدلاً من المبالغة في مطاردة قمة AGI البعيدة. (المصدر: 36氪)
الإعلانات التي يولدها AI تعيد تشكيل الصناعة، فرص وتحديات: يعيد الذكاء الاصطناعي تشكيل صناعة الإعلانات الرقمية بعمق، متطورًا من الإعلانات المبرمجة إلى أنظمة الإعلانات الذكية. تشمل الفرص تنويع بوابات حركة المرور، وأتمتة إنشاء المواد، وتخصيص التجربة إلى أقصى حد (“شخص واحد، آلاف الوجوه”)، وذكاء آليات النشر، وتحول دور وكالات الإعلان. ومع ذلك، لا تزال هناك مشاكل ملحة تحتاج إلى حل، مثل عدم نضج التكنولوجيا (عدم استقرار استدلال النموذج، عدم قابلية تفسير الخوارزميات)، وتحديات تنظيمية (الدعاية الكاذبة، التزييف العميق)، ومخاطر ثقة المستخدم والخصوصية، وتكاليف الامتثال عبر الحدود. تحتاج الصناعة إلى بناء نظام “تنظيم خفيف + حوكمة مشتركة”، وتحديث إدارة المخاطر في المنصات، وتعزيز حوكمة البيانات، وتشجيع العلامات التجارية على بناء كياناتها الذكية الخاصة. (المصدر: 36氪)
توقعات صناعة التأمين العالمية لعام 2026: AI يعيد تشكيل قواعد اللعبة: يشير تقرير Deloitte إلى أن صناعة التأمين العالمية تدخل مرحلة صعبة تتميز بتباطؤ النمو وضغوط على الأرباح، ويصبح AI قوة رئيسية لإعادة تشكيل قواعد اللعبة. في مجال التأمين غير على الحياة، يحقق AI “التنبؤ بالمخاطر” من خلال الاكتوارية، واكتشاف الاحتيال، والإنذار المبكر بالمخاطر؛ في مجال التأمين على الحياة والتأمين السنوي، تتسارع التغيرات في هيكل رأس المال واندماج الأسهم الخاصة، وتصبح قدرة إدارة الأصول هي الأساس؛ في مجال التأمين الجماعي، في نموذج B2B2C، تعد القدرة على الوصول الرقمي وتجربة المستخدم القصوى هي عوامل التنافسية. يعتمد التطبيق واسع النطاق لـ AI على بيانات عالية الجودة، وأنظمة حديثة، وضمانات أمنية، ويتطلب إعادة تشكيل قدرات العاملين في الصناعة. (المصدر: 36氪)
هيكل Google الجديد HOPE يحل مشكلة الذاكرة طويلة المدى للنماذج الكبيرة: قدمت Google في ورقة بحثية إطار عمل HOPE الجديد، بهدف حل مشكلة الذاكرة طويلة المدى للنماذج الكبيرة، وهو أمر بالغ الأهمية للتطبيقات الواسعة لوكلاء AI. يحدد هذا الهيكل آلية الانتباه الذاتي لـ Transformer على أنها “نظام قصير المدى”، ويقدم وحدة ذاكرة عصبية طويلة المدى مستقلة، مسؤولة عن تخزين واستدعاء المعلومات الرئيسية عبر نوافذ السياق، مما يعيد تعريف “بنية الدماغ” للنماذج الكبيرة. تتحول الذاكرة طويلة المدى من تصحيح هندسي إلى قدرة أساسية للنموذج، تحدد ما إذا كان يمكن استخدام AI والثقة به على المدى الطويل. (المصدر: 36氪)
شركاء تعلم AI يعيدون تشكيل التعليم، ويدمجون مرافقة المهارات والعواطف والمعرفة: يتزايد انتشار شركاء تعلم AI بسرعة في مجال التعليم العالمي، حيث يندمجون في التعلم اليومي للطلاب كـ “رفقاء”. في تدريب المهارات، يوفر مدربو اللغة بـ AI (مثل Duolingo Roleplay، 咕噜口语) حوارًا غامرًا وتصحيحًا فوريًا. في المرافقة النفسية وإدارة العادات، يوفر AI (مثل Replika، 学而思“小思3.0”) دعمًا عاطفيًا وتوجيهًا للعادات. في توجيه المعرفة، يتطور AI (مثل PhotoMath، 小猿AI超拟人老师) نحو “مرافقة دراسية شاملة فردية”، ويوفر شرحًا تفصيليًا للعمليات. (المصدر: 36氪)
سرد Musk الكبير: SpaceX تدخل مجال مراكز البيانات المدارية: يشير تقرير Morgan Stanley إلى أن ارتفاع تقييم SpaceX يعود جزئيًا إلى تسعير السوق للسرد الكبير لـ “مراكز البيانات المدارية” كبنية تحتية جديدة لـ AI. يتصور Musk استخدام Starship وأقمار Starlink V3 الصناعية المزودة بـ GPU، لتشكيل سحابة حوسبة ضخمة في المدار عبر وصلات ليزر عالية السرعة، لحل نقص الطاقة على الأرض، وتحقيق تبريد فائق، وطاقة لا محدودة، واتصال عالمي على الحافة. يجذب هذا المجال العديد من اللاعبين مثل Starcloud، Axiom Space، Google، و NVIDIA. (المصدر: 36氪)
🧰أدوات
Zhipu تطلق سلسلة نماذج GLM-4.6V متعددة الوسائط مفتوحة المصدر، بقدرات قوية ونصف السعر: أطلقت Zhipu سلسلة نماذج GLM-4.6V متعددة الوسائط ووكيل AutoGLM الذكي مفتوحة المصدر، بهدف خفض عتبة الوصول إلى AI متعدد الوسائط. رفعت GLM-4.6V نافذة السياق إلى 128 ألف رمز، ودمجت Function Call بشكل أصلي في النموذج البصري لأول مرة، وأظهرت أداءً مستقرًا في التسوق بالصور، ونسخ صفحات الويب، وفهم المستندات الطويلة والفيديو، على الرغم من أن التنسيق المختلط للنصوص والصور لا يزال بحاجة إلى تحسين. تم تخفيض سعر API إلى النصف، والنسخة الخفيفة GLM-4.6V-Flash مجانية، مما دفع بتطبيق AI متعدد الوسائط في الاستخدامات الشخصية وللفرق الصغيرة. (المصدر: 36氪)
شركاء تعلم AI يعيدون تشكيل التعليم، ويدمجون مرافقة المهارات والعواطف والمعرفة: يتزايد انتشار شركاء تعلم AI بسرعة في مجال التعليم العالمي، حيث يندمجون في التعلم اليومي للطلاب كـ “رفقاء”. في تدريب المهارات، يوفر مدربو اللغة بـ AI (مثل Duolingo Roleplay، 咕噜口语) حوارًا غامرًا وتصحيحًا فوريًا. في المرافقة النفسية وإدارة العادات، يوفر AI (مثل Replika، 学而思“小思3.0”) دعمًا عاطفيًا وتوجيهًا للعادات. في توجيه المعرفة، يتطور AI (مثل PhotoMath، 小猿AI超拟人老师) نحو “مرافقة دراسية شاملة فردية”، ويوفر شرحًا تفصيليًا للعمليات. (المصدر: 36氪)
📚تعلم
قدرة الرؤية للنماذج الكبيرة “تتعطل”: EgoCross يكشف عن عنق الزجاجة في التعميم عبر المجالات: يركز فريق مشروع EgoCross على تقييم أسئلة وأجوبة الفيديو من منظور الشخص الأول عبر المجالات، ويكشف عن عنق الزجاجة في تعميم MLLM الحالي في السيناريوهات المتخصصة مثل الجراحة، الصناعة، الرياضات الخطرة، ومنظور الحيوانات. وجدت الدراسة أنه حتى النماذج الرائدة، تنخفض دقتها في هذه المجالات غير المألوفة إلى أقل من 55%، وهو أقل بكثير من السيناريوهات اليومية. بنى الفريق أول معيار EgocentricQA عبر المجالات، ومن خلال طرق مثل تعلم التلميح، والضبط الدقيق الموجه، والتعلم المعزز، أثبتوا أن طريقة RL يمكن أن تحقق تحسينًا كبيرًا في الأداء، مما يوفر اتجاهًا لبناء نماذج ذات قدرة تعميم أكبر. (المصدر: 36氪)
قدرة الحوسبة في الأوساط الأكاديمية “تُذبح”، نصيب الفرد في Stanford ≈0.1 وحدة GPU: تواجه مختبرات الجامعات الأمريكية الرائدة نقصًا حادًا في وحدات GPU، فنصيب الفرد في Stanford، على سبيل المثال، حوالي 0.14 وحدة GPU فقط، وهو أقل بكثير من الصناعة. يؤدي هذا إلى صعوبة إجراء أبحاث AI واسعة النطاق في الأوساط الأكاديمية، وتسريع تدفق المواهب العليا إلى الصناعة، وفقدان القدرة على تحديد الطليعة تدريجيًا. على الرغم من أن بعض الجامعات (مثل NYU، UT Austin) تبني مصانع AI خاصة بها، إلا أن الفجوة الإجمالية في الموارد هائلة، وتشكل تحديًا خطيرًا للبحث والتعليم في AI. (المصدر: 36氪)
التفاعل بين الإنسان والروبوت والروبوتات الاجتماعية: مقابلة مع البروفيسورة Marynel Vasquez: استضاف بودكاست AAAI “Generations in Dialogue” البروفيسورة Marynel Vázquez لمناقشة التفاعل بين الإنسان والروبوت (HRI) وأبحاث الروبوتات الاجتماعية. تركز أبحاث Vázquez على ديناميكيات المجموعات الاجتماعية في البيئات متعددة الأطراف، وتطوير خوارزميات الإدراك واتخاذ القرار التي تمكن الروبوتات من التصرف بشكل مستقل وواعٍ اجتماعيًا، ونمذجة التفاعل كرسوم بيانية لتمكين الروبوتات من الاستدلال المتزامن على الأفراد والعلاقات والمجموعات. كما ناقشت إمكانات الروبوتات في التعليم وكيفية معالجة المفاهيم الخاطئة الاجتماعية حول الروبوتات. (المصدر: aihub.org)
💼أعمال
شركة Aaru الناشئة في مجال محاكاة AI تحصل على تمويل بقيمة 350 مليون يوان، وتقييم يتجاوز مليار دولار: أفادت التقارير أن شركة Aaru الأمريكية الناشئة في مجال أبحاث AI التوليدي، التي أسسها ثلاثة مؤسسين ولدوا بعد عام 2005 (أصغرهم يبلغ 16 عامًا)، أكملت جولة تمويل من الفئة A تزيد عن 50 مليون دولار أمريكي (حوالي 350 مليون يوان صيني)، بتقييم اسمي يبلغ مليار دولار أمريكي. تعتمد تقنية Aaru الأساسية على استخدام AI Agents لمحاكاة السلوك البشري، والتنبؤ بردود فعل مجموعات سكانية محددة تجاه الأحداث، وقد تم تطبيقها بنجاح في استطلاعات الرأي للانتخابات السياسية، وتوفر منتجات نماذج بيانات للشركات والدوائر السياسية والقطاعات العامة. (المصدر: 36氪)
باحث سابق في OpenAI يتعاون مع Google لمحاصرة NVIDIA: يتفاوض الصندوق الذي أسسه Leopold Aschenbrenner، الباحث السابق في OpenAI، لقيادة جولة تمويل تزيد عن 700 مليون دولار أمريكي لشركة Fluidstack، مزود الخدمات السحابية. تهدف Fluidstack، كقناة توزيع لـ Google TPU، إلى تحدي احتكار NVIDIA لقدرة الحوسبة. تسلط هذه الخطوة الضوء على التخطيط الاستراتيجي لـ Google في مجال شرائح AI، والمطاردة المحمومة لسوق رأس المال للبنية التحتية لـ AI. (المصدر: 36氪)
شركة Enabot الروبوتات المرافقة بـ AI في Shenzhen تحصل على استثمار من Sequoia، وتتجاوز مليون مستخدم: تجاوز عدد مستخدمي شركة Shenzhen Enabot، بفضل منتجاتها من روبوتات المرافقة بـ AI، مليون مستخدم عالميًا، وحصلت على جولات تمويل متعددة من Sequoia و Longfor Capital وغيرها. بدأت الشركة في البداية في مجال مرافقة الحيوانات الأليفة، ثم اكتشفت بالصدفة سوقًا واسعًا للمرافقة العاطفية البشرية، ودمجت حوار النماذج الكبيرة لـ AI وتقنيات التفاعل العاطفي متعدد الوسائط، وأطلقت منتجات روبوتات منزلية مثل EBO X. تتراوح وظائف المنتج من المراقبة عن بعد والتفاعل إلى التعاطف العاطفي، وتتكيف مع احتياجات المستخدمين في خلفيات ثقافية مختلفة. (المصدر: 36氪)
🌟مجتمع
تحدي “الميل الأخير” لانتشار نظارات AI في المتاجر الفعلية: على الرغم من الشعبية الكبيرة لنظارات AI عبر الإنترنت، إلا أن انتشارها في المتاجر الفعلية في المراكز التجارية الرئيسية في Guangzhou كان أقل بكثير من المتوقع. يواجه السوق تحدي “الهوية المزدوجة”: متاجر النظارات التقليدية لا تفهم التكنولوجيا، ومتاجر الإلكترونيات لا تقدم خدمات تركيب النظارات المتخصصة. كما أن صعوبة تركيب النظارات لنظارات AI المزودة بشاشات عرض (مثل حل Rokid المغناطيسي وحل 夸克S1 المتكامل عالي التكلفة) تحد من انتشارها على نطاق واسع. يشير التقرير إلى أن نظارات AI، لكي تدخل حقًا حياة الناس، تحتاج إلى إنشاء نظام فعلي يضمن للمستهلكين “الشراء بثقة، والتركيب بسهولة، والاستخدام بسلاسة”. (المصدر: 36氪)
سقوط روبوت Tesla “بالتحكم عن بعد” يثير الجدل، وتشكيك في استقلاليته: أثار سقوط روبوت Tesla Optimus، الذي يُزعم أنه حدث بسبب التحكم عن بعد أثناء “إزالة سماعة الرأس” في حدث ما، جدلاً واسعًا على وسائل التواصل الاجتماعي وتساؤلات حول استقلالية الروبوت. سبق أن كُشف عن أن Optimus كان يُساعد بذراع ميكانيكية في طي الملابس، وأن مهندسين من وراء الكواليس كانوا يتحكمون فيه عن بعد خلال الأنشطة. على الرغم من أن Musk يعلق آمالاً كبيرة على Optimus، إلا أن هذه الأحداث تسلط الضوء على تحديات الذكاء المستقل الكامل للروبوتات البشرية، وتثير نقاشات حول قيمة التحكم عن بعد في الروبوتات ونماذج العمل المستقبلية. (المصدر: 36氪)
عصر AI والحوار مع النماذج، Amanda Askell تشارك منهجيتها: شاركت Amanda Askell، دكتورة الفلسفة في Anthropic، والتي تُعرف بأنها “مصممة شخصية Claude”، منهجيتها حول كيفية بناء علاقة تعاونية مع نماذج AI. شبهت AI بـ “العبقري النسيان”، مؤكدة على ضرورة التعبير بوضوح عن النوايا عند التحدث مع النموذج، وتقسيم المهام المعقدة، وتوفير سياق كافٍ. من خلال “وثيقة الروح”، تم تشكيل شخصية Claude لتكون لطيفة وذات حدود. تعتقد أن الأشخاص العاديين يجب أن يتحولوا من “كتابة الأوامر” إلى “تصميم الحوار”، وأن الشركات يجب أن تنظر إلى AI كموظف وليس أداة، وأن إضفاء الطابع الشخصي على AI سيصبح مفتاح التمايز في المنتجات. (المصدر: 36氪)
مجتمع الشركات الناشئة في AI “يتقدم في العمر”: السوق الصيني يفضل الخبرة والموارد: لوحظ أن مؤسسي الشركات الناشئة في AI في الصين، خلال فعاليات DemoDay، يميلون إلى أن يكونوا أكبر سنًا (معظمهم من مواليد الثمانينات وما قبل 1995)، كما أن منتجاتهم تتميز بـ “جمالية منتصف العمر”، مثل أجهزة السمع الذكية والروبوتات المتجسدة الصناعية. يتناقض هذا مع “عاصفة الشباب” في الشركات الناشئة في AI بالولايات المتحدة. يشير التحليل إلى أن الشركات الناشئة في طبقة تطبيقات AI في الصين تحتاج إلى فهم عميق للعملاء، وتوافق كبير بين المنتج والسوق، وتراكم للموارد، وهذه “المسائل الزمنية” تجعل “الشباب” نقطة ضعف. في الوقت نفسه، أدت هيمنة النماذج الكبيرة وحاجة طبقة التطبيقات إلى “الجمال الكبير” إلى دفع المزيد من المديرين التنفيذيين ذوي الخبرة من الشركات الكبيرة إلى ريادة الأعمال، مما يجعل “مجتمع الشركات الناشئة في AI يتقدم في العمر” اتجاهًا. (المصدر: 36氪)
موظفو Amazon يتحدون ضد استراتيجية AI، ويخشون “تدمير الديمقراطية والوظائف والكوكب”: أصدر أكثر من 1000 موظف في Amazon رسالة مفتوحة مشتركة، محذرين من أن سرعة تقدم الشركة “الخارجة عن السيطرة” في AI قد تسبب أضرارًا جسيمة للديمقراطية والوظائف والكوكب. يخشى الموظفون أن تضحي Amazon بالتزاماتها المناخية من أجل AI (زيادة انبعاثات الكربون من مراكز البيانات)، وتسريع استبدال الوظائف (تسريح جماعي، دمج AI إلزامي)، وتوسيع تقنيات المراقبة (وصول الشرطة إلى كاميرات Ring). يدعون Amazon إلى الكشف عن خططها للطاقة المتجددة، وإنشاء آلية لمشاركة الموظفين في اتخاذ قرارات AI، والتعهد بعدم استخدام تقنيات AI في العنف والمراقبة والإخلاء الجماعي. نفت Amazon هذه الاتهامات. (المصدر: 36氪)
تحديد المسؤولية عن الأضرار التي يسببها وكلاء AI: تكييف وتعديل الأطر القانونية الحالية: يناقش المجتمع القانوني مسألة تحديد المسؤولية عن الأضرار التي يسببها وكلاء AI، وما إذا كانت هناك حاجة إلى إطار قانوني جديد تمامًا، أم أن القوانين الحالية (مثل المسؤولية عن الإهمال والمسؤولية عن المنتج) يمكن أن تتكيف معها بعد التعديل. يرى البعض أن وكلاء AI يشبهون المنتجات التقليدية، ويجب على المطورين والمستخدمين تحمل المسؤولية بناءً على قدرتهم على منع المخاطر. يكمن التحدي في تعقيد AI، وعدم قابليته للتنبؤ، وعدم شفافيته، مما يجعل إثبات الإهمال والعلاقة السببية أمرًا صعبًا. يُقترح من خلال التعديل الدقيق للقوانين الحالية، مثل فرض مساءلة أكثر صرامة على المطورين، ورفع مستوى الكفاءة التقنية للمهنيين القانونيين، لضمان توزيع عادل للمسؤولية. (المصدر: 36氪)