لم تعد المنافسة بين القنوات الإخبارية العربية تُحسم أمام شاشات التلفزيون، بل انتقلت بصورة شبه كاملة إلى فضاء المنصات الرقمية، حيث أصبح الصراع الحقيقي يدور حول سلعة واحدة هي “الانتباه”. ففي عالم تحكمه الخوارزميات، لم يعد عدد المتابعين وحده مؤشراً كافياً على النفوذ، إذ يمكن لقناة تمتلك عشرات الملايين من المتابعين أن تبدو أقل تأثيراً من منافس يملك نصف هذا العدد لكنه ينجح في تحريك جمهوره وإشراكه في المحتوى.   هذا التحول يكشف أن الإعلام الرقمي دخل مرحلة جديدة، انتقلت فيها المنافسة من بناء الجمهور إلى تنشيطه، ومن تراكم الأرقام إلى صناعة التفاعل. وهو ما تؤكده نتائج التقرير الشهري الصادر عن مرصد الإعلام العربي، الذي تابع أداء خمس من أكبر القنوات الإخبارية العربية — الجزيرة، والعربية، والحدث، والتلفزيون العربي، وسكاي نيوز عربية — عبر سبع منصات رقمية تشمل يوتيوب، وإكس، وإنستغرام، وفيسبوك، وتيك توك، وتيليغرام، وواتساب.   ويستند التقرير إلى ثلاثة مؤشرات رئيسية: حجم القاعدة الجماهيرية، ومعدل نموها الشهري، ومستوى التفاعل والمشاهدات، بما يسمح بالتمييز بين النفوذ المتراكم عبر السنوات، والنفوذ الذي يتجدد يومياً بفعل المحتوى.   وتبرز في تقرير يونيو 2026 حقيقتان متوازيتان. الأولى أن الجزيرة لا تزال اللاعب الأكثر تأثيراً في البيئة الرقمية العربية، إذ تتصدر معظم مؤشرات التفاعل والنمو، وتحافظ على موقعها الأول في مشاهدات يوتيوب، بينما تتصدر أيضاً منصات إكس وإنستغرام وتيك توك بفوارق واسعة عن منافسيها. أما الحقيقة الثانية فتتمثل في الصعود اللافت للتلفزيون العربي على يوتيوب، بعدما أضاف خلال شهر واحد نحو 47 مليون مشاهدة، بنسبة نمو تجاوزت 26 في المئة، وهو ما قلص الفجوة مع الجزيرة من أكثر من مئة مليون مشاهدة في مايو إلى أقل من أربعين مليوناً في يونيو. skip render: ucaddon_material_block_quote وتبرز في تقرير يونيو 2026 حقيقتان متوازيتان. الأولى أن الجزيرة لا تزال اللاعب الأكثر تأثيراً في البيئة الرقمية العربية، إذ تتصدر معظم مؤشرات التفاعل والنمو، وتحافظ على موقعها الأول في مشاهدات يوتيوب، بينما تتصدر أيضاً منصات إكس وإنستغرام وتيك توك بفوارق واسعة عن منافسيها. أما الحقيقة الثانية فتتمثل في الصعود اللافت للتلفزيون العربي على يوتيوب، بعدما أضاف خلال شهر واحد نحو 47 مليون مشاهدة، بنسبة نمو تجاوزت 26 في المئة، وهو ما قلص الفجوة مع الجزيرة من أكثر من مئة مليون مشاهدة في مايو إلى أقل من أربعين مليوناً في يونيو. ورغم اختلاف هاتين النتيجتين، فإنهما تعكسان اتجاهاً واحداً أكثر عمقاً، يتمثل في اتساع الفجوة بين حجم الجمهور المسجل، وبين القدرة الحقيقية على جذب انتباهه وتحفيزه على التفاعل. الصورة أكثر تعقيداً تبلغ الحصيلة الإجمالية لمتابعي القنوات الخمس نحو 410 ملايين حساب عبر مختلف المنصات، غير أن هذا الرقم لا يعكس عدد الأفراد الفعليين، لأن المستخدم الواحد قد يتابع القناة نفسها عبر أكثر من منصة، فيُحتسب مرات عدة. ولذلك فإن الرقم يعبر عن حجم الحضور الرقمي أكثر مما يعبر عن حجم الجمهور الحقيقي. وبحسب هذا المؤشر، تحافظ الجزيرة على المركز الأول بنحو 115.5 مليون متابع، تليها العربية بأكثر من 106 ملايين، ثم التلفزيون العربي بنحو 70 مليوناً، فالحدث، وأخيراً سكاي نيوز عربية. غير أن توزيع هذا الجمهور يكشف اختلافاً في الاستراتيجيات الرقمية. فقد بنت العربية والحدث وسكاي نيوز القسم الأكبر من قواعدها الجماهيرية على فيسبوك، بينما نجحت الجزيرة والتلفزيون العربي في توزيع حضورهما بصورة أكثر توازناً بين المنصات المختلفة، وهو ما وفر لهما قدرة أكبر على التكيف مع تغيرات الخوارزميات وسلوك المستخدمين. لكن الصورة تتغير بمجرد الانتقال إلى معدلات النمو. فالجزيرة أضافت خلال يونيو نحو 932 ألف متابع جديد، متصدرة جميع القنوات، تلتها مباشرة قناة التلفزيون العربي بإضافة قاربت 840 ألف متابع، بينما جاءت سكاي نيوز ثالثة، ثم العربية، فالحدث. ويشير هذا الترتيب إلى أن حجم القاعدة الجماهيرية لم يعد يضمن استمرار النمو، إذ جاءت قنوات تحتل مراكز متقدمة من حيث عدد المتابعين في ذيل قائمة التوسع الشهري، بما يوحي بأن بعض القواعد الجماهيرية بلغت مرحلة التشبع، بينما لا تزال قنوات أخرى قادرة على جذب شرائح جديدة من المستخدمين.   الانتباه أصبح العملة الأغلى في الإعلام الرقمي الجزيرة… الحضور الذي يتحول إلى تفاعل أوضح مؤشرات التقرير يتمثل في قدرة الجزيرة على تحويل جمهورها إلى جمهور متفاعل. فعلى منصة إكس، تمتلك القناة نحو ثلث المتابعين فقط، لكنها تستحوذ على أكثر من نصف إجمالي التفاعل المسجل بين القنوات الخمس، في دلالة على أن حضورها يتجاوز وزنها العددي. ويتكرر المشهد بصورة أوضح على إنستغرام، حيث تحصد ما يقرب من ثلثي التفاعل، إلى جانب تصدرها نمو المتابعين ومشاهدات الفيديو، بينما تفرض حضورها أيضاً على تيك توك، رغم أن العربية تمتلك هناك قاعدة جماهيرية أكبر عدداً. أما فيسبوك، فقد كان المنصة الوحيدة التي كسرت هذا النمط، إذ تقاسم التلفزيون العربي والجزيرة الصدارة في التفاعل، مستحوذين معاً على ما يقارب ثلاثة أرباع النشاط، رغم أن حصتهما من المتابعين تقل كثيراً عن هذه النسبة. وفي المقابل، بدت الفجوة واضحة لدى بعض القنوات التي تمتلك قواعد جماهيرية ضخمة، لكنها تحقق مستويات تفاعل متواضعة نسبياً، وهو ما يعكس تراجعاً في قدرة الجمهور على التفاعل مع المحتوى، أو تغيراً في طبيعة استهلاك الأخبار على تلك المنصات. عندما يصبح التفاعل أهم من الجمهور ولعل أكثر ما يلفت الانتباه في التقرير هو ما يمكن تسميته بـ”كفاءة التفاعل”، أي مقارنة نسبة التفاعل بحصة كل قناة من إجمالي المتابعين. فحين تتجاوز هذه النسبة الواحد الصحيح، فهذا يعني أن القناة تحقق تفاعلاً يفوق وزنها الجماهيري، بينما تشير القيم الأقل إلى أن جزءاً كبيراً من الجمهور يبقى ساكناً. وبهذا المقياس، حققت الجزيرة نتائج تفوق المتوسط على معظم المنصات، بينما سجل التلفزيون العربي أفضل أداء على يوتيوب، في حين بقيت العربية والحدث وسكاي نيوز دون مستوى التوازن عبر جميع المنصات تقريباً. وتكشف هذه الأرقام أن امتلاك أكثر من نصف الجمهور الرقمي العربي لم يعد يعني بالضرورة امتلاك أكثر من نصف التأثير، بل إن القدرة على تنشيط الجمهور أصبحت المعيار الأكثر حسماً في البيئة الرقمية الجديدة. يوتيوب… ساحة التحول الأكبر كان يوتيوب المنصة الأكثر ديناميكية خلال يونيو. فقد احتفظت الجزيرة بالصدارة من حيث المشاهدات، لكنها سجلت تراجعاً نسبياً مقارنة بالشهر السابق، في حين حقق التلفزيون العربي أكبر قفزة شهرية، مضيفاً نحو 47 مليون مشاهدة جديدة، وهو ما جعله يقترب بصورة غير مسبوقة من المركز الأول. وتبدو المقارنة أكثر دلالة عند النظر إلى عدد المشتركين. فالعربية تمتلك ما يقارب ضعف عدد مشتركي التلفزيون العربي، إلا أن الأخير حقق مشاهدات تقارب ثلاثة أضعاف منافسه، وهو فارق يعكس أن كثافة الجمهور لا تترجم بالضرورة إلى كثافة في المشاهدة. كما تصدر التلفزيون العربي نمو المشتركين الجدد، بينما اكتفت العربية بإضافة عدد محدود للغاية، في مؤشر قد يعكس وصولها إلى مرحلة من

في الوقت الذي تستضيف فيه الولايات المتحدة وكندا والمكسيك بطولة كأس العالم 2026، بوصفها أكبر احتفال رياضي على مستوى العالم، يتشكّل، بعيداً عن المستطيل الأخضر، نقاش سياسي وأخلاقي يتجاوز كرة القدم نفسها. فبينما ترفع البطولة شعارات الوحدة والتنوع والتقارب بين الشعوب، تتزايد الأسئلة حول الشركات الأمنية والتكنولوجية التي ستتولى حماية هذا الحدث العالمي، وما إذا كانت بعض هذه الشركات تحمل إرثاً مرتبطاً بالحروب والصراعات المسلحة، وفي مقدمتها الحرب الإسرائيلية على قطاع غزة. من بين هذه الشركات تبرز شركة Sentrycs «سينتريكس» الإسرائيلية، التي حصلت على عقود للمشاركة في منظومة حماية الأجواء المحيطة بملاعب كأس العالم 2026 ومناطق تجمع الجماهير، عبر أنظمة متخصصة في كشف الطائرات المسيّرة غير المأهولة واعتراضها. وبذلك تنتقل الشركة من ساحات العمليات العسكرية إلى واحدة من أكبر المنصات الرياضية الدولية، في تحول يثير جدلاً متصاعداً بشأن الحدود الفاصلة بين التكنولوجيا المدنية والصناعات العسكرية. لا يتعلق الجدل بطبيعة التقنية بحدّ ذاتها، فأنظمة مكافحة الطائرات المسيّرة أصبحت جزءاً أساسياً من أمن الفعاليات الكبرى حول العالم، وإنما بالسجل الذي تحمله الشركات المطوّرة لهذه الأنظمة، وبالسياق السياسي والإنساني الذي راكمت فيه خبراتها التقنية. وتشير تقارير صحفية إسرائيلية إلى أن «سينتريكس» دمجت إحدى تقنياتها مع أنظمة طوّرتها شركة رافائيل، أحد أبرز مصنّعي الأسلحة في إسرائيل، في إطار منظومات الدفاع بالليزر التي استخدمت خلال العمليات العسكرية في قطاع غزة، والتي وُصفت بأنها أول استخدام قتالي عملي لسلاح ليزر في العالم. وبغض النظر عن البعد العسكري والتقني لهذا الإنجاز، فإن توقيته وارتباطه بالحرب على غزة جعلاه جزءاً من نقاش أوسع حول استخدام ساحات النزاعات كمختبرات لتطوير وتسويق التقنيات العسكرية. ويزداد هذا الجدل مع تصريحات مسؤولي الشركة أنفسهم. فقد نقلت صحيفة «هآرتس» عن نائبة رئيس التسويق في «سينتريكس» أن ما يقارب نصف نشاط الشركة يتم في القطاع العسكري، وهو تصريح يبدد الصورة التقليدية التي تحاول كثير من شركات التكنولوجيا الأمنية تقديمها باعتبارها شركات مدنية محايدة تعمل حصراً في مجال الابتكار. هذا التداخل بين القطاعين المدني والعسكري ليس جديداً في إسرائيل، حيث يعتمد جزء كبير من الاقتصاد التكنولوجي على منظومة تُعرف بـ«الاستخدام المزدوج»، أي تطوير تقنيات يمكن استخدامها في التطبيقات المدنية والعسكرية في آن واحد. إلا أن الحرب على غزة أعادت تسليط الضوء على هذه العلاقة، بعدما أصبحت الشركات الإسرائيلية نفسها تستخدم خبراتها العملياتية كعامل تسويقي في الأسواق الدولية. وتأتي مشاركة «سينتريكس» في تأمين كأس العالم لتفتح باباً جديداً للنقاش حول ما إذا كانت الأحداث الرياضية العالمية أصبحت تمثل أيضاً منصات لتسويق الصناعات الأمنية. فالشركات التي تطور تقنياتها في بيئات النزاعات لا تكتفي ببيع منتجاتها للدول والجيوش، بل تنتقل تدريجياً إلى تأمين المطارات، والموانئ، والمنشآت الحيوية، والبطولات الرياضية، مستفيدة من السمعة التي اكتسبتها باعتبار تقنياتها «مختبرة ميدانياً». skip render: ucaddon_material_block_quote الطائرات المسيّرة تكشف الوجه الخفي لكأس العالم ويرى منتقدو هذا النموذج أن هذه العملية تمثل شكلاً من أشكال «تبييض» الصناعات العسكرية، إذ تتحول التكنولوجيا المرتبطة بالحروب إلى أدوات تُقدَّم للرأي العام ضمن خطاب الأمن المدني وحماية الجماهير، بما يؤدي إلى تراجع الحساسية الأخلاقية تجاه مصدر هذه التقنيات وكيفية تطويرها. في المقابل، تجادل الحكومات والشركات الأمنية بأن حماية الأحداث الرياضية الكبرى تتطلب الاستعانة بأكثر الأنظمة تطوراً، خصوصاً في ظل تصاعد مخاطر الطائرات المسيّرة والهجمات غير التقليدية، وأن معيار الاختيار ينبغي أن يكون الكفاءة الفنية والقدرة على حماية المدنيين، لا الخلفية السياسية للشركات المصنّعة. غير أن هذا الدفاع لا يلغي حقيقة أن الرياضة لم تعد بمنأى عن الصراعات الجيوسياسية. فمنذ سنوات، أصبحت البطولات الكبرى ساحات للتنافس السياسي والاقتصادي والدبلوماسي، سواء عبر حملات المقاطعة، أو الاحتجاجات، أو اختيار الدول والشركات الراعية، أو حتى من خلال التقنيات الأمنية المستخدمة في تنظيمها. وفي حالة كأس العالم 2026، يبدو أن النقاش لن يقتصر على ما سيجري داخل الملاعب، بل سيمتد إلى السماء فوقها، حيث ستعمل أنظمة مراقبة واعتراض متطورة طوّرتها شركات راكمت جزءاً من خبرتها في ميادين الحرب. skip render: ucaddon_box_testimonial

لم يعد الذكاء الاصطناعي ترفاً تقنياً يقتصر على مراكز الأبحاث أو شركات وادي السيليكون، بل تحوّل خلال فترة وجيزة إلى أحد أكثر العناصر حضوراً في تفاصيل الحياة اليومية. فمن كتابة الرسائل، وترجمة النصوص، وتوليد الصور، إلى تحليل البيانات والبرمجة وإدارة الأعمال، باتت تطبيقات الذكاء الاصطناعي ترافق مئات الملايين من المستخدمين حول العالم، لتفرض معها لغة جديدة لم تكن مألوفة قبل سنوات قليلة. ومع الانتشار السريع لمنصات مثل ChatGPT وGemini وClaude وCopilot، لم تعد مصطلحات من قبيل «نماذج اللغة الكبيرة» أو «التوكنات» أو «الهلوسة» أو «الوكلاء الأذكياء» حكراً على المهندسين والمطورين، بل أصبحت تتكرر يومياً في الأخبار والتقارير الاقتصادية والتقنية، حتى غدا فهمها ضرورة لكل من يتعامل مع هذه الأدوات أو يعتمد عليها في عمله ودراسته. فالمعرفة بهذه المفاهيم لم تعد مسألة ثقافة تقنية، بل أصبحت شرطاً لفهم حدود الذكاء الاصطناعي وإمكاناته، والتمييز بين ما يستطيع إنجازه فعلاً وما لا يزال خارج نطاق قدراته. المظلة التي تجمع كل شيء يمثّل الذكاء الاصطناعي الإطار الأشمل الذي تندرج تحته مجموعة واسعة من التقنيات الهادفة إلى محاكاة بعض القدرات البشرية، مثل التعلم، والاستنتاج، واتخاذ القرار، وفهم اللغة، وتحليل الصور، وحل المشكلات. ولا يشير المصطلح إلى تقنية واحدة بعينها، بل إلى منظومة متكاملة تضم التعلم الآلي، والتعلم العميق، والرؤية الحاسوبية، ومعالجة اللغة الطبيعية، وغيرها من الفروع التي تطورت بصورة متسارعة خلال العقد الأخير، لتصبح الأساس الذي تقوم عليه التطبيقات الذكية الحديثة. في قلب هذه المنظومة تقف الخوارزميات، وهي مجموعة من التعليمات الرياضية والمنطقية التي تحدد للآلة كيفية معالجة البيانات واتخاذ القرارات. ولا تقتصر وظيفة الخوارزمية على تنفيذ أوامر ثابتة، بل أصبحت قادرة، بفضل تطور تقنيات التعلم، على اكتشاف الأنماط داخل البيانات، والتنبؤ بالنتائج، وتحسين أدائها بصورة مستمرة دون الحاجة إلى إعادة برمجتها لكل حالة جديدة. يُعدّ التعلم الآلي أحد أهم فروع الذكاء الاصطناعي، ويقوم على فكرة بسيطة لكنها أحدثت ثورة في عالم الحوسبة، وهي أن النظام يستطيع التعلم من البيانات بدلاً من تلقي تعليمات تفصيلية لكل مهمة. ولهذا أصبحت هذه التقنية العمود الفقري لأنظمة التوصية التي تقترح الأفلام على منصات البث، أو تحدد المنتجات المناسبة للمستخدمين في المتاجر الإلكترونية، كما تُستخدم في اكتشاف عمليات الاحتيال المالي، وتحليل الأسواق، وحتى التنبؤ بالأعطال في المصانع. skip render: ucaddon_material_block_quote التعلم العميق إذا كان التعلم الآلي يمثّل نقطة الانطلاق، فإن التعلم العميق هو المحرك الحقيقي للثورة الحالية في الذكاء الاصطناعي. ويعتمد هذا النهج على شبكات عصبية اصطناعية متعددة الطبقات، تستطيع تحليل كميات هائلة من البيانات واستخراج العلاقات المعقدة بينها، وهو ما مكّن الأنظمة الحديثة من فهم الصور، والتعرف إلى الأصوات، وترجمة اللغات، وتوليد النصوص الطبيعية بدرجة غير مسبوقة من الدقة. استلهم العلماء تصميم الشبكات العصبية من طريقة ارتباط الخلايا العصبية في الدماغ البشري، حيث تتكون من طبقات متتابعة تستقبل البيانات وتعالجها تدريجياً قبل الوصول إلى النتيجة النهائية. وخلال عملية التدريب، تعدّل هذه الشبكات مليارات الأوزان الرياضية بصورة مستمرة، بحيث تصبح أكثر قدرة على تقديم إجابات دقيقة كلما زادت كمية البيانات التي تتعلم منها. المحرك الخفي تعتمد تطبيقات مثل ChatGPT وClaude وGemini على ما يُعرف بنماذج اللغة الكبيرة LLMs، وهي أنظمة جرى تدريبها على مليارات الكلمات المستمدة من الكتب والأبحاث والمواقع الإلكترونية والوثائق العامة، لتتعلم العلاقات الإحصائية بين الكلمات والجمل، وتتمكن من إنتاج نصوص تبدو أقرب إلى اللغة البشرية. ولا تقوم هذه النماذج بحفظ المعلومات بالطريقة التقليدية، وإنما تتنبأ بالكلمة أو العبارة الأكثر احتمالاً اعتماداً على السياق الذي يقدمه المستخدم. من أكثر المصطلحات تداولاً اليوم كلمة «توكن»، وهي أصغر وحدة نصية يعالجها النموذج أثناء القراءة أو الكتابة. وقد تمثّل الكلمة الواحدة توكناً واحداً، أو تنقسم إلى عدة توكنات إذا كانت طويلة أو غير شائعة، ويحدد عدد هذه الوحدات سرعة المعالجة، وحجم الذاكرة المطلوبة، وحتى تكلفة استخدام بعض خدمات الذكاء الاصطناعي التجارية. من التدريب إلى الاستدلال يمر أي نموذج ذكاء اصطناعي بمرحلتين أساسيتين. الأولى هي التدريب، حيث يتعلم النظام من كميات هائلة من البيانات عبر تعديل مليارات المعاملات الرياضية، وهي عملية قد تستغرق أسابيع أو أشهر وتتطلب آلاف وحدات معالجة الرسومات، فضلاً عن استهلاك ضخم للطاقة. أما الثانية فهي الاستدلال، أي المرحلة التي يبدأ خلالها النموذج في استخدام ما تعلمه للإجابة عن أسئلة المستخدمين أو تنفيذ المهام المطلوبة، وهي المرحلة التي تحدد سرعة التطبيقات وكفاءتها التشغيلية. من أبرز التطورات الحديثة تقنية الاسترجاع المعزز بالتوليد RAG، التي تسمح للنموذج بالرجوع إلى قواعد بيانات أو وثائق حديثة قبل صياغة الإجابة، بدلاً من الاعتماد فقط على المعلومات التي اكتسبها أثناء التدريب. وقد أصبحت هذه التقنية عنصراً أساسياً في الأنظمة المؤسسية، لأنها تقلل الأخطاء، وتوفر إجابات أكثر حداثة ودقة. الوكلاء الأذكياء يشهد القطاع حالياً انتقالاً من المساعدات الحوارية إلى ما يُعرف بالوكلاء الأذكياء AI Agents. فهذه الأنظمة لا تكتفي بالرد على الأسئلة، بل تستطيع التخطيط، وتنفيذ سلسلة من المهام، واستخدام التطبيقات المختلفة، وإدارة الملفات، والتفاعل مع الخدمات الرقمية بصورة شبه مستقلة، وهو ما يفتح الباب أمام جيل جديد من الأتمتة الذكية. بعد انتهاء التدريب الأساسي، تخضع النماذج لما يُعرف بالتعلم المعزز من التغذية الراجعة البشرية RLHF، حيث يقوم خبراء بتقييم إجابات النموذج وترتيبها، ثم تُستخدم هذه الملاحظات لتحسين جودة الردود وجعلها أكثر دقة وفائدة وأماناً. كما تعتمد الشركات على الضبط الدقيق Fine-tuning لتكييف النماذج العامة مع مجالات متخصصة مثل الطب أو القانون أو القطاع المالي، دون الحاجة إلى إعادة تدريبها بالكامل. ومع ازدياد أحجام النماذج، برزت تقنية التقطير Distillation التي تسمح بنقل المعرفة من نموذج ضخم إلى آخر أصغر وأكثر كفاءة، بما يتيح تشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي على الهواتف الذكية والأجهزة المحمولة دون الحاجة إلى بنية حوسبة عملاقة. قاموس الذكاء الاصطناعي… مفاتيح السيطرة على الزمن الرقمي الهلوسة ورغم التقدم اللافت، لا تزال النماذج معرضة لما يُعرف بـ«الهلوسة»، وهي ظاهرة تُنتج فيها معلومات تبدو منطقية ومقنعة لكنها غير صحيحة أو لا تستند إلى مصادر حقيقية. ولهذا يؤكد الخبراء أن الذكاء الاصطناعي ينبغي التعامل معه بوصفه أداة مساعدة في التحليل والإنتاج، لا مصدراً نهائياً للحقيقة، خصوصاً في المجالات الحساسة مثل الطب والقانون والصحافة. ومن الابتكارات التي غيّرت تصميم النماذج الحديثة بنية مزيج الخبراء MoE، حيث لا يجري تشغيل جميع مكونات النموذج في كل مرة، وإنما يتم تنشيط مجموعة صغيرة من «الخبراء» المتخصصين بحسب طبيعة المهمة، وهو ما يقلل استهلاك الموارد ويرفع سرعة الاستجابة. كما برز خلال العام الأخير بروتوكول سياق النموذج MCP بوصفه معياراً مفتوحاً يهدف إلى توحيد طريقة اتصال نماذج الذكاء الاصطناعي بالملفات وقواعد البيانات والتطبيقات المختلفة، ليؤدي دوراً يشبه منفذ USB-C في عالم الحواسيب، ولكن على مستوى البرمجيات والأنظمة الذكية. ويبقى المفهوم الأكثر إثارة للجدل هو الذكاء الاصطناعي العام AGI، الذي يشير إلى أنظمة