درس‌هایی برای چشم‌انداز هوش مصنوعی امروز
در شماره ژانویه ۲۰۰۵ مجله ما، «الفبای هوش مصنوعی» را منتشر کردیم. حرف «و» برای «زمستان» بود و نوشتیم:

«و» برای زمستان. نه زمستانی که در حال حاضر محله من را به سرماهای نزدیک به سیبری فرو برده است، بلکه زمستان هوش مصنوعی اواخر دهه ۸۰. این اصطلاح به تقلید از «زمستان هسته‌ای» ابداع شد - نظریه‌ای که استفاده گسترده از سلاح‌های هسته‌ای باعث پوشاندن خورشید با دود و گرد و غبار، کاهش شدید دماهای جهانی، یخ زدن زمین و انقراض بشریت می‌شود. زمستان هوش مصنوعی صرفاً باعث انقراض شرکت‌های هوش مصنوعی شد، تا حدی به دلیل تبلیغات بیش از حد در مورد سیستم‌های خبره و سرخوردگی ناشی از کشف محدودیت‌های آن‌ها توسط کسب‌وکارها. این محدودیت‌ها شامل شکنندگی و ناتوانی در توضیح توصیه‌های خود در سطحی انتزاعی بود که کاربران ناآگاه بتوانند آن را درک کنند.

خود این اصطلاح که در اواخر دهه ۸۰ ابداع شد، به عنوان هشداری در مورد ماهیت چرخه‌ای پیشرفت فناوری و ناامیدی در حوزه هوش مصنوعی عمل کرد. استعاره «زمستان» جاه‌طلبی‌ها و پیشرفت هوش مصنوعی را منجمد کرد و منجر به انقراض شرکت‌های هوش مصنوعی و کاهش قابل توجهی در تحقیقات و سرمایه‌گذاری شد.
حالا به امروز بیایید، و ما در دوران بهار هوش مصنوعی هستیم. نوآوری‌ها در یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی و رباتیک در حال متحول کردن صنایع و زندگی روزمره هستند. فناوری‌هایی مانند ChatGPT در حال شکستن موانع در تعامل انسان و ماشین هستند. با وجود این، شبح زمستان هوش مصنوعی در پس‌زمینه کمین کرده است.
چرا باید به اصطلاحی که دهه‌ها پیش ابداع شده است اهمیت دهیم، به‌ویژه زمانی که هوش مصنوعی در حال شکوفایی به نظر می‌رسد؟ پاسخ ساده است: درک علل و تأثیرات زمستان‌های هوش مصنوعی گذشته می‌تواند به عنوان راهنمایی برای مدیریت تحولات فعلی و آینده هوش مصنوعی عمل کند. این دریچه‌ای است که می‌توانیم از طریق آن نه تنها پیشرفت‌های فناوری، بلکه پیامدهای اخلاقی، اجتماعی و اقتصادی هوش مصنوعی را نیز ارزیابی کنیم.
هدف این مقاله، باز کردن تاریخچه زمستان‌های هوش مصنوعی، بررسی محرک‌ها و پیامدهای آن‌ها و مرتبط کردن این دانش با چشم‌انداز فعلی هوش مصنوعی است. با این کار، امیدواریم دیدگاهی متعادل ارائه دهیم که پتانسیل هوش مصنوعی را جشن بگیرد و در عین حال در مورد خطراتی که می‌تواند ما را به زمستان دیگری سوق دهد، هشدار دهد.
زمستان هوش مصنوعی: پدیده‌ای فراتر از یک فصل
وقتی اصطلاح «زمستان هوش مصنوعی» را می‌شنوید، به راحتی می‌توان تصویری از ویرانی را تصور کرد که در آن فناوری‌های امیدوارکننده زیر پوششی از برف استعاری رو به زوال هستند. این اصطلاح به همان اندازه که هشداردهنده است، جذاب است و ترکیبی پیچیده از تاریخ، ناامیدی و درس‌هایی برای آینده را در خود جای داده است. این اصطلاح در اواخر دهه ۱۹۸۰ ابداع شد و عمداً موازاتی با «زمستان هسته‌ای» ایجاد می‌کند، مفهومی نظری که نشان می‌دهد یک جنگ هسته‌ای در مقیاس بزرگ می‌تواند منجر به آب و هوای بسیار سرد و آسمان تاریک به دلیل آتش‌سوزی‌هایی شود که دوده را به استراتوسفر می‌فرستند. در حالی که زمستان هسته‌ای به یک فاجعه جهانی اشاره دارد، زمستان هوش مصنوعی، اگرچه فاجعه‌بار نیست، اما یک بحران عمیق در حوزه فناوری و نوآوری را نشان می‌دهد.

اما چه چیزی چنین زمستانی را در دنیای هوش مصنوعی رقم می‌زند؟ معمولاً مجموعه‌ای از عوامل مرتبط صحنه را فراهم می‌کنند. یکی از مهم‌ترین عوامل، مسئله انتظارات بیش از حد است. تصور کنید یک استارتاپ که وعده می‌دهد با استفاده از هوش مصنوعی، مراقبت‌های بهداشتی را متحول کند و سرمایه‌گذاری‌های هنگفتی را جذب کند. اما با گذشت زمان، مشخص می‌شود که این فناوری هنوز در مراحل اولیه خود است و قادر به تحقق وعده‌های بزرگ خود نیست. این شکاف بین انتظارات و واقعیت می‌تواند اثر آبشاری داشته باشد و باعث شود سرمایه‌گذاران عقب‌نشینی کنند و منجر به بی‌ثباتی مالی نه تنها برای یک شرکت، بلکه اغلب برای کل بخش شود. رسانه‌ها، که زمانی از پتانسیل نامحدود هوش مصنوعی حمایت می‌کردند، بدبین می‌شوند و اشتیاق عمومی را بیشتر کاهش می‌دهند.

محدودیت‌های فناوری عامل مهم دیگری است که منجر به زمستان هوش مصنوعی می‌شود. در اوایل روزهای هوش مصنوعی، قدرت محاسباتی یک گلوگاه مهم بود. الگوریتم‌هایی که تصور می‌شد نیازمند قابلیت‌های پردازشی فراتر از آنچه در دسترس بود، بودند و ایده‌های بالقوه پیشگامانه را به چیزی بیش از رویاهای نظری تبدیل می‌کردند. حتی امروزه، با سخت‌افزار بسیار برتر، با محدودیت‌هایی در کیفیت داده‌ها، کارایی الگوریتمی و مقیاس‌پذیری مواجه هستیم. این کمبودهای فناوری می‌تواند منجر به شکست پروژه‌ها شود که به نوبه خود ناامیدی رو به رشدی را تشدید می‌کند.

کاهش بودجه آخرین میخ بر تابوت است. چه از سازمان‌های دولتی، سرمایه‌گذاری خطرپذیر یا بودجه‌های داخلی شرکت‌ها باشد، حمایت مالی از پروژه‌های هوش مصنوعی اغلب به موفقیت‌های کوتاه‌مدت بستگی دارد. هنگامی که این موفقیت‌ها محقق نمی‌شوند، بودجه خشک می‌شود. این امر به ویژه برای موسسات تحقیقاتی که برای کاوش در مرزهای جدید هوش مصنوعی به کمک‌های مالی متکی هستند، آسیب‌زننده است. کاهش جریان مالی منجر به لغو پروژه‌ها، تعدیل نیرو و گاهی اوقات انحلال کامل بخش‌های هوش مصنوعی می‌شود.

پیامدهای زمستان هوش مصنوعی هم فوری و هم طولانی‌مدت است. تحقیقات به دلیل کمبود بودجه یا لغو کامل بودجه، راکد می‌شود. شرکت‌هایی که شرط بزرگی روی هوش مصنوعی بسته‌اند با ورشکستگی و تعدیل نیرو مواجه می‌شوند. حتی آن‌هایی که زنده می‌مانند اغلب مجبور می‌شوند از هوش مصنوعی دور شوند و این زمینه را سال‌ها، اگر نه دهه‌ها، به عقب برگردانند. اما فراتر از این تأثیرات ملموس، یک تأثیر ناملموس اما عمیق بر روحیه وجود دارد. محققان محتاط‌تر می‌شوند، شرکت‌ها ریسک‌گریز می‌شوند و یک حس کلی بدبینی در این زمینه حاکم می‌شود که سال‌ها، اگر نه دهه‌ها، طول می‌کشد تا به طور کامل از بین برود.

در حالی که اصطلاح «زمستان هوش مصنوعی» ریشه در تاریخ دارد، پیامدهای آن همیشه مرتبط است. هر موج پیشرفت فناوری در هوش مصنوعی با سایه بالقوه زمستان دیگری همراه است. همانطور که در آستانه تبدیل شدن هوش مصنوعی به بخشی جدایی‌ناپذیر از زندگی خود قرار داریم - از مراقبت‌های بهداشتی و حمل و نقل گرفته تا نحوه ارتباط ما - درک اینکه زمستان هوش مصنوعی چیست، چه چیزی باعث آن می‌شود و چه تأثیری بر پیشرفت و نوآوری دارد، مهم‌تر از همیشه است. این آگاهی فقط آکادمیک نیست. بلکه نقشه راهی است که به ما کمک می‌کند اکوسیستم شکننده انتظارات، قابلیت‌های فناوری و پشتیبانی مالی که هوش مصنوعی در حال حاضر در آن قرار دارد را طی کنیم.
زمستان اول هوش مصنوعی ۱۹۷۴-۱۹۸۰: سپیده‌دم سرخوردگی
دهه ۱۹۷۰ را تصور کنید: زمانی از دیسکو، شلوارهای دمپا گشاد و، باورنکردنی، اشتیاق بی‌حد و حصر در مورد هوش مصنوعی. محققان در آزمایشگاه‌ها معتقد بودند که در آستانه چیزی انقلابی هستند. این فکر وجود داشت که هوش مصنوعی به زودی هوش انسان را تقلید می‌کند - و حتی از آن پیشی می‌گیرد. وعده‌هایی از ماشین‌هایی وجود داشت که می‌توانند زبان طبیعی را درک کنند، معادلات پیچیده را حل کنند و حتی عقل سلیم را نشان دهند. خوش‌بینی ملموس، تقریباً مسری بود و به نظر می‌رسید هیچ چیز نمی‌تواند اشتباه پیش برود.

اما سپس اتفاقی افتاد، اتفاقی بسیار بد. اولین حادثه مهمی که شروع زمستان اول هوش مصنوعی را رقم زد، انتشار گزارش لایت‌هیل در انگلستان بود. این گزارش که توسط دولت بریتانیا برای ارزیابی وضعیت تحقیقات هوش مصنوعی کمیسیون شده بود، چیزی جز یک دوش آب سرد نبود. این گزارش به این نتیجه رسید که هوش مصنوعی نتوانسته است به اهداف بلندپروازانه خود دست یابد و بعید است در آینده قابل پیش‌بینی به این کار دست بزند. تأثیر آن فوری بود: بودجه دولتی برای تحقیقات هوش مصنوعی در انگلستان کاهش یافت و اثر لرزه‌ای را در آزمایشگاه‌های تحقیقاتی سراسر کشور ایجاد کرد.

در آن سوی اقیانوس اطلس، ایالات متحده نیز با یک حسابرسی مشابه مواجه شد. DARPA، آژانس پروژه‌های تحقیقاتی پیشرفته دفاعی، یکی از مهم‌ترین تأمین‌کنندگان مالی تحقیقات هوش مصنوعی بود. اما افزایش بدبینی در مورد کاربردهای عملی هوش مصنوعی منجر به کاهش بودجه قابل توجهی شد. پروژه‌های تحقیقاتی که زمانی به نظر می‌رسید پتانسیل نامحدودی دارند، ناگهان متوقف شدند و محققان خود را در تلاش برای یافتن منابع مالی جایگزین، اغلب بی‌نتیجه، یافتند.

پیامدهای این زمستان اول هوش مصنوعی شدید و دوربرد بود. تأثیر فوری مالی بود. با کاهش بودجه از بخش‌های دولتی و خصوصی، تحقیقات به حالت تعلیق درآمد. این کندی نه تنها یک تأخیر بود، بلکه یک عقب‌گرد قابل توجه بود که زمینه هوش مصنوعی را سال‌ها، اگر نه دهه‌ها، عقب‌تر از اهداف پیش‌بینی‌شده خود قرار داد. بسیاری از پروژه‌های امیدوارکننده ناتمام باقی ماندند و پتانسیل آن‌ها تحقق نیافت.

فراتر از پیامدهای مالی، یک هزینه معنوی و عاطفی نیز وجود داشت. محققانی که زمانی به عنوان پیشگامان مورد ستایش قرار می‌گرفتند، خود را در حال دفاع از کار زندگی خود می‌یافتند. جامعه دانشگاهی نسبت به چشم‌انداز هوش مصنوعی بدبین‌تر شد و به ایده‌های جدید دشوارتر شد تا مورد توجه قرار گیرند. این بدبینی صرفاً یک مرحله نبود. بلکه سال‌ها به طول انجامید و دستور کار تحقیقاتی را شکل داد و انتظارات یک نسل از دانشمندان را تعدیل کرد.

زمستان اول هوش مصنوعی نه تنها تحقیقات دانشگاهی را منجمد کرد، بلکه بر چشم‌انداز تجاری نیز تأثیر گذاشت. شرکت‌هایی که وارد فناوری‌های هوش مصنوعی شده بودند، با واقعیتی سخت‌تر از آنچه انتظار می‌رفت، مواجه شدند. چندین کسب‌وکار، به‌ویژه آن‌هایی که خود را به عنوان پیشرو در هوش مصنوعی معرفی کرده بودند، ضربه شدیدی را احساس کردند.

یک مثال قابل توجه، شرکت پرسپترون اینک بود که توسط فرانک روزنبلات، مخترع الگوریتم یادگیری پرسپترون تأسیس شد. این شرکت وعده داد که زمینه یادگیری ماشین را متحول کند و در ابتدا با اشتیاق زیادی روبرو شد. با این حال، ماروین مینسکی و سیمور پاپرت از MIT در سال ۱۹۶۹ کتابی به نام «پرسپترون‌ها» منتشر کردند که محدودیت‌های الگوریتم‌های پرسپترون را، به‌ویژه ناتوانی آن‌ها در حل مسائلی که به صورت خطی قابل تفکیک نیستند، تشریح کرد. این کتاب تأثیر سردی بر درک شبکه‌های عصبی داشت و به بدبینی که منجر به کاهش بودجه شد، کمک کرد.

مثال دیگر، نابودی چندین شرکت پردازش زبان طبیعی (NLP) اولیه بود. این شرکت‌ها وعده دادند که ماشین‌هایی را ایجاد کنند که بتوانند زبان انسان را درک و پردازش کنند، که یک چشم‌انداز بسیار بلندپروازانه با توجه به محدودیت‌های فناوری آن زمان بود. نرخ بالای شکست این شرکت‌ها تنها به آتش بدبینی دامن زد.

حتی شرکت‌های بزرگ با بخش‌های هوش مصنوعی نیز تحت تأثیر قرار گرفتند. مرکز تحقیقات پارک آلو پالوی زروکس (PARC)، مشهور به مشارکت‌های خود در علوم کامپیوتر، کاهش قابل توجهی در تحقیقات هوش مصنوعی خود در این دوره شاهد بود. پروژه‌هایی که زمانی امیدوارکننده بودند، به شدت کاهش یافتند یا به طور کامل لغو شدند.

شرکت‌های هوش مصنوعی که در زمینه رباتیک فعالیت می‌کردند، قربانی دیگری بودند. انتظار می‌رفت که به زودی ربات‌هایی داشته باشیم که طیف وسیعی از وظایف را از کارهای خانه گرفته تا فرآیندهای صنعتی انجام می‌دهند. اما واقعیت این بود که فناوری به اندازه کافی پیشرفته نبود تا به این انتظارات برسد. شرکت‌هایی که سرمایه‌گذاری زیادی در تحقیقات رباتیک کرده بودند، خود را در یک بن‌بست یافتند.

روایت این شرکت‌ها به عنوان تراژدی‌های کوچک در درام بزرگ‌تر زمستان اول هوش مصنوعی عمل می‌کند. آن‌ها داستان‌هایی از جاه‌طلبی، وعده و در نهایت، ناامیدی هستند. هر شرکتی که ورشکست شد یا تمرکز خود را از هوش مصنوعی تغییر داد، نشان‌دهنده از دست دادن پتانسیل و یک عقب‌گرد برای این زمینه بود. اثرات آبشاری اعتماد سرمایه‌گذاران، بازارهای کار و حتی برنامه‌های آموزشی مرتبط با هوش مصنوعی را تحت تأثیر قرار داد.

این زمستان اول هوش مصنوعی یک درس عبرت فروتنانه بود. این نشان داد که چه شکافی بین جاه‌طلبی و واقعیت، بین انتظار و اجرا وجود دارد. اما بیش از هر چیز، حس احتیاطی را القا کرد که برای سال‌ها زمینه هوش مصنوعی را شکل می‌داد. با ظهور موج‌های جدید فناوری در سال‌های بعد، این احتیاط به عنوان محافظ و یادآوری از خطرات زیاده‌روی عمل کرد.
زمستان دوم هوش مصنوعی (۱۹۸۷-۱۹۹۳): بازگشت سرما
دهه ۱۹۸۰ به نظر می‌رسید یک دوره رنسانس برای هوش مصنوعی است. پس از سرخوردگی زمستان اول هوش مصنوعی، تمرکز به سمت کاربرد بسیار تخصصی و به ظاهر عملی هوش مصنوعی تغییر کرد: سیستم‌های خبره. در تضاد با اهداف گسترده و اغلب مبهم ابتکارات اولیه هوش مصنوعی، سیستم‌های خبره دارای تمرکز لیزری بودند. آن‌ها برای تقلید از تخصص انسانی در زمینه‌های بسیار تخصصی، از تشخیص پزشکی گرفته تا معاملات سهام، طراحی شده بودند. غول‌های صنعتی مانند IBM، Digital Equipment Corporation (DEC) و مجموعه‌ای از استارتاپ‌ها مانند IntelliCorp و Teknowledge به طور جدی در این زیرشاخه امیدوارکننده سرمایه‌گذاری می‌کردند. یک حس ملموس وجود داشت که هوش مصنوعی از یک کنجکاوی تحقیقاتی به یک فناوری تجاری قابل اجرا تبدیل شده است.

با این حال، وعده‌های سال‌های اولیه به سرعت راه را برای یک دوره سرد دیگر به نام زمستان دوم هوش مصنوعی باز کرد. این مرحله با مجموعه‌ای از شکست‌ها و ناامیدی‌ها مشخص شد که منجر به انقباض قابل توجهی در علاقه و سرمایه‌گذاری در زمینه هوش مصنوعی شد.

اولاً، محدودیت‌های سیستم‌های خبره به طور فزاینده‌ای آشکار شد. این سیستم‌ها اغلب به دلیل ناتوانی در سازگاری یا تعمیم درک خود به موقعیت‌ها یا زمینه‌های جدید به عنوان «شکننده» توصیف می‌شدند. به عنوان مثال، یک سیستم تشخیص پزشکی می‌تواند در برخورد با شرایطی که برای آن‌ها برنامه‌ریزی شده است، بسیار ماهر باشد، اما در مواجهه با یک مورد غیرمعمول یا پیچیده، ناکام می‌ماند. این شکنندگی به یک نکته انتقادی بزرگ تبدیل شد و منجر به کاهش اعتماد به این فناوری شد.

مشکل دیگر، «ابهام» سیستم‌ها یا ناتوانی آن‌ها در توضیح تصمیم‌گیری‌ها و فرآیندهای استدلال خود به روشی قابل درک بود. این امر به ویژه در زمینه‌هایی که قابلیت تفسیر در آن حیاتی بود، مشکل‌ساز بود. به عنوان مثال، در محیط‌های پزشکی یا حقوقی، متخصصان برای تصمیم‌گیری بر اساس استدلال روشن آموزش دیده‌اند. آن‌ها نمی‌توانند صرفاً به خروجی یک سیستم «مبهم» تکیه کنند. ناتوانی این سیستم‌های خبره در ارائه توضیحات قابل درک برای تصمیمات خود، اعتماد بیشتری را از بین برد.

اما محدودیت‌های فنی تنها بخشی از داستان بود. زمان رونق سیستم‌های خبره با چالش‌های اقتصادی، از جمله سقوط بازار و رکود، همزمان شد. «دوشنبه سیاه» در سال ۱۹۸۷ یک رویداد مهم بود که منجر به افزایش محافظه‌کاری اقتصادی و کاهش سرمایه‌گذاری‌های پرخطر مانند فناوری‌های هوش مصنوعی شد. شرکت‌ها که اکنون در یک محیط اقتصادی حساس عمل می‌کردند، ریسک‌گریزتر شدند و بودجه را به پروژه‌های هوش مصنوعی که بیش از حد آزمایشی یا اثبات نشده تلقی می‌شدند، کاهش دادند. رسانه‌ها، که زمانی از پتانسیل نامحدود هوش مصنوعی حمایت می‌کردند، بدبین شدند و اشتیاق عمومی را بیشتر کاهش دادند.

در نتیجه، زمستان دوم هوش مصنوعی پیامدهای ویرانگری برای جامعه هوش مصنوعی داشت. تلفات برجسته شامل شرکت‌هایی مانند IntelliCorp و Carnegie Group بود که شاهد کاهش چشمگیر ارزش خود شدند. IntelliCorp که یکی از بازیگران اصلی در زمینه سیستم‌های خبره بود، با کاهش درآمد و سهم بازار مواجه شد. Carnegie Group نیز از این امر در امان نماند. این شرکت با مشکلات مالی مواجه شد که منجر به تصاحب آن با قیمتی ارزان شد، یک خروج غم‌انگیز برای یک رهبر سابق صنعت.

شرکت‌های بزرگ با بخش‌ها یا شرکت‌های تابعه متمرکز بر هوش مصنوعی نیز تحت فشار قرار گرفتند. IBM که یکی از بازیگران اصلی در توسعه سیستم‌های خبره بود، مجبور شد جاه‌طلبی‌های هوش مصنوعی خود را به طور چشمگیری کاهش دهد. پروژه‌ها یا لغو شدند یا بودجه آن‌ها کاهش یافت و منجر به تعدیل نیرو و کاهش تمرکز بر تحقیقات و توسعه هوش مصنوعی شد.

سرمایه‌گذاری از شرکت‌های سرمایه‌گذاری خطرپذیر و کمک‌های دولتی خشک شد. موسسات تحقیقاتی و بخش‌های دانشگاهی با کاهش بودجه مواجه شدند و مجبور شدند برنامه‌های تحقیقاتی هوش مصنوعی را تغییر دهند یا کوچک کنند. فضای حاصل، فضایی از احتیاط و بدبینی بود. محققانی که زمانی در مورد پتانسیل تحول‌آفرین سیستم‌های خبره و هوش مصنوعی خوش‌بین بودند، خود را در حال دفاع از کار خود و مبارزه برای یک استخر رو به کاهش منابع می‌یافتند.

زمستان دوم هوش مصنوعی یک تجربه فروتنانه برای همه افراد درگیر بود. این یادآوری واضحی بود که پتانسیل فناوری به تنهایی برای حفظ یک زمینه کافی نیست. کاربرد عملی، امکان‌سنجی اقتصادی و توانایی برآورده کردن یا مدیریت انتظارات نیز به همان اندازه مهم هستند. با ظهور از این دوره چالش‌برانگیز، این درس‌های سخت آموخته شده استراتژی‌ها، انتظارات و احتیاطی را که در سال‌های بعد اعمال شد، شکل داد و زمینه را برای احیای امروزی آماده کرد.
وقایع نزدیک به زمستان و زمستان‌های کوچک هوش مصنوعی:
هوش مصنوعی اغلب از طریق یک لنز باینری دیده می‌شود: دوره‌هایی از تبلیغات افراطی که با دوره‌های به اصطلاح «زمستان هوش مصنوعی» دنبال می‌شود. با این حال، چشم‌انداز ظریف‌تر است و شامل دوره‌هایی است که می‌توان آن‌ها را به بهترین وجه به عنوان «نزدیک به زمستان» یا «زمستان‌های کوچک» توصیف کرد. این زمان‌هایی هستند که زمینه شاهد رشد کند یا کاهش اشتیاق بود، اما وارد زمستان کامل هوش مصنوعی نشد. دو دوره قابل توجه از این نزدیکی‌ها عبارتند از: پیامدهای حباب دات‌کام در اواخر دهه ۱۹۹۰ و یک دوره آرام‌تر در اواسط دهه ۲۰۰۰.

حباب دات‌کام در اواخر دهه ۱۹۹۰ بر کل صنعت فناوری تأثیر گذاشت و هوش مصنوعی نیز از آن مستثنی نبود. سرمایه‌گذارانی که قبلاً مایل بودند پول خود را در هر چیزی با «.com» در نام آن سرمایه‌گذاری کنند، ناگهان محتاط‌تر شدند. استارتاپ‌هایی مانند Kozmo.com که وارد لجستیک و تحویل خودکار شده بودند - یک کاربرد اولیه هوش مصنوعی در زنجیره تأمین - ورشکست شدند. به طور مشابه، شرکت‌هایی مانند Boo.com که به دنبال ایجاد تجربیات خرید شخصی‌سازی‌شده مبتنی بر هوش مصنوعی بودند، نیز شکست خوردند. با این حال، مهم است که توجه داشته باشیم که این شکست‌ها بخشی از یک رکود گسترده‌تر در صنعت فناوری بودند، نه مختص هوش مصنوعی. احساس کلی احتیاط در مورد همه چیز فناوری بود، نه از دست دادن ایمان به پتانسیل هوش مصنوعی.

اواسط دهه ۲۰۰۰ دوره دیگری از کاهش شتاب در هوش مصنوعی را به همراه داشت. هیجان اولیه در مورد اینترنت فروکش کرد و صنعت به دنبال «چیز بزرگ بعدی» بود. شرکت‌هایی مانند Cycorp که از دهه ۱۹۸۰ بر روی یک سیستم هوش مصنوعی عمومی به نام Cyc کار می‌کردند، برای حفظ شتاب تلاش می‌کردند. به طور مشابه، پروژه‌های چت‌بات مانند SmarterChild که هدف آن ارائه یک رابط مکالمه برای خدمات آنلاین مختلف بود، موفقیت تجاری محدودی داشتند. با این حال، تمرکز صنعت به سمت آنچه هوش مصنوعی به طور عملی می‌تواند ارائه دهد، تغییر کرد. به جای پروژه‌های گسترده‌ای که هدف آن تقلید از هوش انسان بود، تلاش‌ها متمرکزتر بودند و بر پردازش زبان طبیعی، سیستم‌های توصیه‌گر و تجزیه و تحلیل داده‌ها تمرکز داشتند.

چندین عامل به هوش مصنوعی کمک کرد تا از زمستان کامل در این دوره‌ها جلوگیری کند. یکی از دلایل کلیدی، پیشرفت فناوری پایدار، اگرچه کندتر بود. در اواخر دهه ۱۹۹۰، ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) و سایر الگوریتم‌های یادگیری ماشین توسعه یافتند و زمینه را برای کاربردهای آینده هوش مصنوعی فراهم کردند. در اواسط دهه ۲۰۰۰، شاهد پیشرفت‌های تدریجی اما معناداری در پردازش زبان طبیعی و بینایی کامپیوتر بودیم که تا حدی به دلیل افزایش قدرت محاسباتی و در دسترس بودن مجموعه‌های داده بزرگ بود. این پیشرفت‌ها انقلابی نبودند، اما چرخ‌های پیشرفت را به حرکت درآوردند.

یک عامل محافظ دیگر، تنوع هوش مصنوعی در بخش‌های مختلف بود. در اواسط دهه ۲۰۰۰، فناوری‌های هوش مصنوعی شروع به یافتن کاربرد در زمینه‌های متنوعی مانند تشخیص پزشکی، سیستم‌های معاملاتی خودکار در امور مالی و حتی در بازی‌های ویدیویی برای ایجاد حریفان هوشمندتر و چالش‌برانگیزتر کردند. شرکت‌هایی مانند Nuance Communications در تشخیص گفتار متمرکز بر مراقبت‌های بهداشتی پیشرفت‌هایی داشتند، در حالی که شرکت‌هایی مانند Blue River Technology شروع به استفاده از بینایی کامپیوتر در کشاورزی کردند. این تنوع به این معنی بود که حتی اگر یک حوزه با شکست مواجه شود، کل زمینه متوقف نخواهد شد. پتانسیل هوش مصنوعی به اندازه کافی گسترده بود تا این شوک‌ها را جذب کند و این خطر توزیع‌شده به حفظ سطح پایه فعالیت و علاقه به هوش مصنوعی کمک کرد.

این نزدیکی‌ها هم به عنوان داستان‌های هشداردهنده و هم به عنوان گواهی بر انعطاف‌پذیری زمینه هوش مصنوعی عمل می‌کنند. آن‌ها به ما یادآوری می‌کنند که مسیر پیشرفت هوش مصنوعی یک مسیر مستقیم رو به بالا نیست، بلکه مسیری پر از فراز و نشیب است. در حالی که این دوره‌ها زمستان کامل را ایجاد نکردند، اما سطح معینی از درون‌نگری و احتیاط را القا کردند که به هدایت این زمینه کمک کرد. آن‌ها متخصصان هوش مصنوعی، سرمایه‌گذاران و سیاست‌گذاران را مجبور کردند انتظارات را تعدیل کنند، تمرکز را اصلاح کنند و اهداف واقع‌بینانه‌تر و قابل دستیابی را توسعه دهند و زمینه را قوی‌تر و برای چالش‌های آینده آماده کنند.
وضعیت فعلی هوش مصنوعی:
احیای علاقه و سرمایه‌گذاری در هوش مصنوعی (AI) چیزی جز شگفت‌انگیز نیست و در هسته این رنسانس یادگیری ماشین قرار دارد، زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی که به سیستم‌ها توانایی یادگیری و بهبود خودکار از تجربه را می‌دهد. شرکت‌های بزرگ و کوچک در حال بررسی عمیق یادگیری ماشین برای حل مسائل پیچیده، خودکارسازی کارهای خسته‌کننده و ایجاد محصولات و خدمات نوآورانه هستند. این فقط یک تمرکز مد روز نیست. بلکه یک تغییر اساسی در نحوه رویکرد ما به محاسبات و تجزیه و تحلیل داده‌ها است.

در داخل یادگیری ماشین، تکنیک‌های یادگیری عمیق به طور خاص متحول‌کننده بوده‌اند. با استفاده از شبکه‌های عصبی با لایه‌های متعدد، مدل‌های یادگیری عمیق انواع داده‌ها را تجزیه و تحلیل می‌کنند تا الگوها را تشخیص دهند و تصمیم‌گیری کنند. DeepMind گوگل در مراقبت‌های بهداشتی پیشرفت‌های قابل توجهی داشته است و شرایط را از اسکن‌های چشم با دقتی قابل مقایسه با متخصصان انسانی تشخیص می‌دهد. این پلتفرم حتی به حوزه تاخوردن پروتئین، یک مسئله پیچیده زیستی، وارد شده است و راه‌حل‌هایی را ارائه می‌دهد که می‌تواند انقلاب در کشف دارو ایجاد کند.

اما گوگل تنها در این مسابقه نیست. Microsoft Azure Machine Learning راه حل‌های مقیاس‌پذیر را برای شرکت‌ها فراهم می‌کند و به آن‌ها امکان می‌دهد مدل‌های یادگیری ماشین را به طور کارآمد بسازند، آموزش دهند و مستقر کنند. قابلیت‌های آن از تجزیه و تحلیل متن و خدمات توصیه‌گر تا برنامه‌های پیشرفته‌تر مانند تشخیص ناهنجاری در دستگاه‌های IoT گسترش می‌یابد. این راه حل‌های یادگیری ماشین فقط به غول‌های فناوری محدود نمی‌شوند. آن‌ها به طور فزاینده‌ای برای استارتاپ‌ها، محققان و حتی علاقه‌مندان به لطف کتابخانه‌های منبع باز و مشارکت‌های جامعه در دسترس هستند.

پردازش زبان طبیعی (NLP) زیرشاخه دیگری از هوش مصنوعی است که شاهد پیشرفت‌های قابل توجهی بوده است. این فناوری بر تعامل بین کامپیوترها و زبان انسان تمرکز دارد. روزهای چت‌بات‌هایی که پاسخ‌های سفت و سخت و از پیش نوشته شده ارائه می‌دادند، گذشته‌اند. مدل‌های NLP مدرن می‌توانند زمینه، احساسات و حتی ظرافت‌هایی مانند طعنه را درک کنند. یکی از پیشرفت‌های اساسی در این زمینه، GPT-3 OpenAI است که استانداردهای جدیدی را برای متن تولید شده توسط ماشین تعیین کرده است. از خلاصه کردن اسناد حقوقی گرفته تا ایجاد کد پایتون، GPT-3 تنوعی را نشان داد که قبلاً غیرقابل تصور بود.

تکامل در اینجا متوقف نشد. ChatGPT-4، آخرین تکرار، مجموعه‌ای از بهبودها را به همراه دارد، از جمله یک مفسر پایتون داخلی. این ویژگی منحصربه‌فرد به چت‌بات امکان می‌دهد تا دستورات پایتون را در زمان واقعی اجرا کند و سطح تعاملی را ارائه دهد که قبلاً بی‌سابقه بود. تصور کنید یک چت‌بات پشتیبانی مشتری که نه تنها مراحل عیب‌یابی را ارائه می‌دهد، بلکه دستورات تشخیصی را از طریق دستورات پایتون در همان پنجره مکالمه اجرا می‌کند. امکانات بی‌پایان هستند و در حوزه‌هایی مانند آموزش، مراقبت‌های بهداشتی و حتی سرگرمی گسترش می‌یابند.

رباتیک بخش دیگری است که هوش مصنوعی در آن یک تغییر دهنده بازی بوده است. ربات‌های امروزی دیگر بازوهای مکانیکی محدود به کارخانه‌ها نیستند. آن‌ها ماشین‌های پیچیده‌تری هستند که قادر به انجام وظایف پیچیده هستند. شرکت‌هایی مانند Boston Dynamics در حال پیشگامی در این فضا با ربات‌هایی هستند که می‌توانند در زمین‌های ناهموار حرکت کنند، از پله‌ها بالا بروند و حتی برقصند. ربات آن‌ها، Spot، در حال حاضر در محیط‌های صنعتی برای بازرسی، جمع‌آوری داده‌ها و امنیت مستقر شده است.

در جبهه حمل و نقل، تسلا در حال پیشرفت قابل توجهی به سمت وسایل نقلیه کاملاً خودران است. سیستم‌های پیشرفته کمک راننده در خودروهای تسلا که با الگوریتم‌های هوش مصنوعی همراه با تراشه‌های داخلی که به طور خاص برای هوش مصنوعی ساخته شده‌اند، رانندگی خودکار، کنترل کروز تطبیقی و حتی «احضار» را ارائه می‌دهند که در آن خودرو به سمت مالک در پارکینگ می‌آید. این‌ها آزمایش‌های ایزوله نیستند، بلکه ویژگی‌هایی هستند که امروزه برای مصرف‌کنندگان در دسترس هستند و یک گام مهم به سوی آینده حمل و نقل کاملاً خودکار هستند. رویاهای گذشته در حال حاضر در حال تحقق هستند.

افزایش فعلی هوش مصنوعی فقط یک پیشرفت فناوری نیست. بلکه پیامدهای اقتصادی قابل توجهی نیز دارد. خودکارسازی وظایف در بخش‌ها، دسته‌های شغلی جدیدی ایجاد می‌کند. شرکت‌هایی مانند UiPath در حال تخصص در اتوماسیون فرآیندهای رباتیک (RPA) هستند و نقش‌هایی را برای توسعه‌دهندگان و مشاوران RPA ایجاد می‌کنند. به طور مشابه، تقاضا برای دانشمندان داده، مهندسان یادگیری ماشین و متخصصان اخلاق هوش مصنوعی در حال افزایش است. در حالی که ایجاد شغل یک جنبه مثبت است، اما واقعیت انکارناپذیر جابجایی شغل نیز وجود دارد. اتوماسیون نیاز به مداخله انسانی در کارهای تکراری را کاهش می‌دهد و منجر به بحث‌هایی در مورد مهارت‌افزایی نیروی کار و آینده کار می‌شود.

در حالی که قابلیت‌های هوش مصنوعی الهام‌بخش است، با چالش‌های اخلاقی همراه است که جامعه هنوز در تلاش است تا آن‌ها را درک کند. حریم خصوصی داده‌ها یک نگرانی مهم است، به‌ویژه با توانایی هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل و تصمیم‌گیری بر اساس مجموعه‌های داده بزرگ. سوگیری‌های الگوریتمی، جایی که سیستم‌های هوش مصنوعی ناخواسته تعصبات موجود در داده‌های آموزشی خود را اتخاذ می‌کنند، منجر به تصمیمات ناعادلانه و گاهی اوقات تبعیض‌آمیز می‌شود. این مسائل منجر به یک رشته تحصیلی کاملاً جدید - اخلاق هوش مصنوعی شده است. این رشته با هدف پرداختن به پیامدهای اخلاقی هوش مصنوعی، از نحوه رسیدگی به داده‌ها و جابجایی شغل گرفته تا نگرانی‌های بدبینانه‌تر مانند سلاح‌های خودکار و نظارت گسترده است.

این ملاحظات اخلاقی آنقدر فوری هستند که موسسات دانشگاهی دوره‌هایی در اخلاق هوش مصنوعی ارائه می‌دهند و شرکت‌ها اخلاق‌دانان هوش مصنوعی را استخدام می‌کنند. همانطور که هوش مصنوعی به طور فزاینده‌ای در بافت زندگی روزمره ما ادغام می‌شود، این ملاحظات اخلاقی نه تنها بحث‌های فلسفی، بلکه مسائل واقعی هستند که به توجه و حل فوری نیاز دارند.
در حالی که در حال جشن گرفتن این پیشرفت‌های هوش مصنوعی هستیم، حفظ یک دیدگاه متعادل بسیار مهم است. درس‌های زمستان‌های هوش مصنوعی گذشته به عنوان یک هشدار عمل می‌کنند و به ما یادآوری می‌کنند که در حالی که پیشرفت‌های فناوری هیجان‌انگیز هستند، باید با مسئولیت‌پذیری مورد رویکرد قرار گیرند. وضعیت فعلی هوش مصنوعی ترکیبی از فرصت‌ها و چالش‌ها را ارائه می‌دهد که نیازمند تعادل هماهنگ بین نوآوری، ملاحظات اخلاقی و تأثیرات اجتماعی است.
آیا زمستان هوش مصنوعی دیگری رخ خواهد داد؟ تعادل بین رونق، رکود و ژئوپلیتیک
تاریخ هوش مصنوعی با چرخه‌هایی از خوش‌بینی شدید که با دوره‌هایی به اصطلاح «زمستان هوش مصنوعی» دنبال می‌شود، مشخص شده است. همانطور که ما در حال تجربه رونق دیگری در هوش مصنوعی هستیم، سوالاتی در مورد پایداری این رشد به طور طبیعی مطرح می‌شود. آیا زمستان هوش مصنوعی دیگری در راه است؟ چندین عامل می‌تواند یک رکود دیگر در چشم‌انداز هوش مصنوعی را تسریع یا از آن جلوگیری کند.

ارزش‌گذاری بیش از حد شرکت‌های هوش مصنوعی یک نگرانی است که نمی‌توان از آن چشم‌پوشی کرد. اکوسیستم استارتاپ هوش مصنوعی مملو از فعالیت است، اما احساس فزاینده‌ای وجود دارد که بازار ممکن است بیش از حد گرم شده باشد. شرکت‌هایی که ادعا می‌کنند از هوش مصنوعی برای همه چیز، از خدمات مشتری خودکار گرفته تا تشخیص پزشکی، استفاده می‌کنند، ارزش‌گذاری‌هایی را دریافت کرده‌اند که ممکن است با قابلیت‌های فعلی آن‌ها همسو نباشد. اگر این شرکت‌ها نتوانند به وعده‌های خود عمل کنند، از دست دادن اعتماد سرمایه‌گذاران می‌تواند زمستان جدیدی را رقم بزند.

عوامل ژئوپلیتیکی نیز نقش دارند، به‌ویژه ممنوعیت صادرات تراشه‌های پیشرفته ایالات متحده به چین. این اقدام دسترسی چین به تراشه‌های هوش مصنوعی پیشرفته تولید شده توسط شرکت‌های آمریکایی را محدود می‌کند. چنین تنش‌های ژئوپلیتیکی می‌تواند نوآوری و همکاری در بخش هوش مصنوعی را متوقف کند و به طور بالقوه منجر به رکود یا کاهش شود. با این حال، چین بیکار نمی‌ماند. اعلام صندوق تراشه ۴۰ میلیارد دلاری برای مقابله با ممنوعیت تراشه ایالات متحده نشان‌دهنده یک حرکت استراتژیک برای خودکفا شدن در این فناوری حیاتی است. این نوع سرمایه‌گذاری متمرکز می‌تواند آن‌ها را از یک زمستان هوش مصنوعی احتمالی منزوی کند یا یک اکوسیستم موازی ایجاد کند. دومی با توجه به سطح سرمایه‌گذاری انجام شده، محتمل‌تر به نظر می‌رسد.

با این حال، ما باید به این نکته نیز اشاره کنیم که خطر زمستان هوش مصنوعی دیگر محدود به عوامل ژئوپلیتیکی نیست. وضعیت فعلی هوش مصنوعی تحت تأثیر ترکیبی از عوامل، از جمله در دسترس بودن مجموعه‌های داده بزرگ، افزایش قدرت محاسباتی و پیشرفت در الگوریتم‌های یادگیری ماشین است. اگر هر یک از این عوامل تغییر کند، می‌تواند تأثیر قابل توجهی بر چشم‌انداز هوش مصنوعی داشته باشد. به عنوان مثال، اگر در دسترس بودن مجموعه‌های داده بزرگ کاهش یابد، می‌تواند منجر به کاهش تحقیقات و توسعه هوش مصنوعی شود. به طور مشابه، اگر سرعت پیشرفت در الگوریتم‌های یادگیری ماشین کاهش یابد، می‌تواند منجر به کاهش تعداد کاربردهای عملی هوش مصنوعی شود. این عوامل مستقل از یکدیگر نیستند. آن‌ها به هم مرتبط هستند و می‌توانند یک اثر آبشاری بر اکوسیستم هوش مصنوعی داشته باشند.

در دسترس بودن مجموعه‌های داده بزرگ قطعا تضمین شده نیست. OpenAI در اوایل سال جاری یک خزنده ربات مشابه Googlebot اعلام کرد. با اصلاح robots.txt یک وب‌سایت، وب‌مسترها می‌توانند از خزیدن OpenAI و پاسخ دادن ChatGPT به سوالات جلوگیری کنند. این می‌تواند منجر به کاهش در دسترس بودن مجموعه‌های داده بزرگ شود که می‌تواند تأثیر قابل توجهی بر تحقیقات و توسعه هوش مصنوعی داشته باشد. ما در حال حاضر شاهد این هستیم که شرکت‌های بزرگ در حال ارزیابی مجدد مجموعه‌های داده بزرگی هستند که در دسترس عموم قرار داده‌اند. توییتر اخیراً اعلام کرد که به سایت خود اجازه نمی‌دهد خزیده شود. این می‌تواند نشانه‌ای از آنچه در پیش است باشد.

پویایی‌های کاری در حال تغییر به دلیل تنظیمات گسترده کار از راه دور، همراه با افزایش تورم و ترس از رکود دیگر، عدم قطعیت را افزایش می‌دهد و احتمال زمستان هوش مصنوعی دیگری را افزایش می‌دهد. رکودهای اقتصادی معمولاً منجر به کاهش هزینه‌ها برای تحقیق و توسعه می‌شود که می‌تواند اثر دومینو بر بودجه و نوآوری هوش مصنوعی داشته باشد. این متغیرهای کلان اقتصادی می‌توانند کاتالیزورهایی برای کاهش فعالیت‌های هوش مصنوعی باشند و به طور بالقوه نشان‌دهنده شروع زمستان دیگری باشند.

علاوه بر این، چالش‌های اخلاقی و اجتماعی مرتبط با هوش مصنوعی به طور فزاینده‌ای برجسته می‌شوند. از مسائل مربوط به حریم خصوصی داده‌ها و سوگیری‌های الگوریتمی گرفته تا پیامدهای گسترده‌تر برای اشتغال و برابری اجتماعی، این چالش‌ها پیچیده و چندوجهی هستند. زوم در اوایل سال جاری با اعلام اینکه از داده‌های مشتری برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی استفاده می‌کند، با جنجال مواجه شد. با استفاده از بسیاری از سیستم‌های هوش مصنوعی امروزی، شما در حال پذیرش استفاده از داده‌های خود برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی هستید. این امر باعث شده است که بسیاری از شرکت‌ها استفاده از سیستم‌های هوش مصنوعی خارج از کنترل خود را ممنوع کنند.

عدم رسیدگی مسئولانه به این مسائل می‌تواند منجر به واکنش عمومی و دولتی شود و بودجه و علاقه به فناوری‌های هوش مصنوعی را کاهش دهد.
علیرغم این نگرانی‌ها، استدلال‌های قوی وجود دارد که نشان می‌دهد زمستان هوش مصنوعی دیگری بعید است. سطح سرمایه‌گذاری از سوی شرکت‌های بزرگ فناوری مانند گوگل، آمازون و مایکروسافت بی‌سابقه است. این شرکت‌ها نه تنها در حال پمپاژ پول به این بخش هستند، بلکه ابتکارات تحقیقاتی را نیز رهبری می‌کنند تا با چالش‌های فنی و اخلاقی مقابله کنند. این سرمایه‌گذاری پایدار می‌تواند به عنوان یک نیروی تثبیت‌کننده عمل کند و خطر رکود بزرگ را کاهش دهد.

علاوه بر این، تنوع کاربردهای عملی هوش مصنوعی امروز به عنوان یک بافر دیگر در برابر زمستان احتمالی عمل می‌کند. بر خلاف دوره‌های اولیه توسعه هوش مصنوعی که اغلب به کاربردهای دانشگاهی یا صنعتی تخصصی محدود می‌شد، هوش مصنوعی امروزی به تقریباً هر بخشی نفوذ کرده است. از خودکارسازی لجستیک زنجیره تأمین تا کمک به تشخیص پزشکی و پیشرفت در پایداری انرژی، کاربرد گسترده فناوری آن را کمتر در معرض فروپاشی کامل در علاقه یا بودجه قرار می‌دهد. پتانسیل هوش مصنوعی به اندازه کافی گسترده است تا این شوک‌ها را جذب کند و این خطر توزیع‌شده به حفظ سطح پایه فعالیت و علاقه به هوش مصنوعی کمک می‌کند.

این نزدیکی‌ها هم به عنوان داستان‌های هشداردهنده و هم به عنوان گواهی بر انعطاف‌پذیری زمینه هوش مصنوعی عمل می‌کنند. آن‌ها به ما یادآوری می‌کنند که مسیر پیشرفت هوش مصنوعی یک مسیر مستقیم رو به بالا نیست، بلکه مسیری پر از فراز و نشیب است. در حالی که این دوره‌ها زمستان کامل را ایجاد نکردند، اما سطح معینی از درون‌نگری و احتیاط را القا کردند که به هدایت این زمینه کمک کرد. آن‌ها متخصصان هوش مصنوعی، سرمایه‌گذاران و سیاست‌گذاران را مجبور کردند انتظارات را تعدیل کنند، تمرکز را اصلاح کنند و اهداف واقع‌بینانه‌تر و قابل دستیابی را توسعه دهند و زمینه را قوی‌تر و برای چالش‌های آینده آماده کنند.
درس‌هایی از زمستان‌های گذشته برای حال حاضر
تاریخ هوش مصنوعی با چرخه‌هایی از خوش‌بینی شدید و متعاقباً دوره‌هایی از رکود و کاهش بودجه مشخص شده است که به عنوان «زمستان‌های هوش مصنوعی» شناخته می‌شوند. همانطور که ما در حال تجربه یک رونق دیگر در هوش مصنوعی هستیم، سوالاتی در مورد پایداری این رشد به طور طبیعی مطرح می‌شود. آیا زمستان هوش مصنوعی دیگری در راه است؟ چندین عامل می‌تواند یک رکود دیگر در چشم‌انداز هوش مصنوعی را تسریع یا از آن جلوگیری کند.

درس اولی که برجسته می‌شود، اهمیت حیاتی مدیریت انتظارات است. همانطور که قبلاً بحث شد، زمستان اول هوش مصنوعی ۱۹۷۴-۱۹۸۰ تا حد زیادی توسط وعده‌های بیش از حد ایجاد شد. شرکت‌هایی مانند پرسپترون اینک وارد زمینه‌های پیچیده مانند بینایی ماشین بدون پشتیبانی فناوری کافی شدند و منجر به ناامیدی و از دست دادن اعتماد سرمایه‌گذار شدند. زمستان دوم هوش مصنوعی (۱۹۸۷-۱۹۹۳) مسیری مشابه را دنبال کرد، جایی که سیستم‌های خبره به عنوان چیز بزرگ بعدی تبلیغ می‌شدند، اما محدودیت‌های آن‌ها از نظر شکنندگی و ناتوانی در توضیح استدلال خود منجر به سرخوردگی شد. به یاد داشته باشید که این موارد هنگام ارزیابی ادعاهای شرکت‌های هوش مصنوعی مدرن مهم است. اغراق در مورد قابلیت‌های فناوری‌های هوش مصنوعی، مانند ادعای اینکه می‌توانند جایگزین تمام روش‌های تشخیصی مبتنی بر انسان در مراقبت‌های بهداشتی شوند یا کارهای خلاقانه پیچیده را به طور کامل خودکار کنند، می‌تواند ما را در آستانه یک دوره ناامیدی و کاهش سرمایه‌گذاری قرار دهد.

درس دیگری که به وضوح از گذشته به دست می‌آید، نیاز به شفافیت و ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی است. در طول زمستان دوم هوش مصنوعی، یکی از انتقادات اصلی به سیستم‌های خبره ماهیت «جعبه سیاه» آن‌ها بود، جایی که فرآیند تصمیم‌گیری شفاف نبود. این موضوع حتی در حال حاضر مرتبط‌تر است، زیرا سیستم‌های هوش مصنوعی پیچیده‌تر در زمینه‌های مهمی مانند مراقبت‌های بهداشتی، عدالت کیفری و امور مالی مستقر می‌شوند. همانطور که با چالش‌های اخلاقی فناوری تشخیص چهره و سوگیری‌های الگوریتمی در تأییدیه‌های وام دیده‌ایم، فقدان شفافیت می‌تواند اعتماد عمومی را از بین ببرد و منجر به واکنش قانونی شود. اشتباهات اخلاقی نه تنها می‌تواند آسیب فوری ایجاد کند، بلکه به یک فضای بدبینی کمک کند که می‌تواند زمستان دیگری را رقم بزند.

علاوه بر این، نقش پیشرفت تدریجی نباید دست کم گرفته شود. تاریخ به ما نشان می‌دهد که هوش مصنوعی معمولاً از طریق جهش‌های ناگهانی پیشرفت نمی‌کند، بلکه از طریق مجموعه‌ای از مراحل کوچک اما قابل توجه است. به عنوان مثال، انتقال از ChatGPT-3 به ChatGPT-4 با یک تغییر انقلابی مشخص نشد، بلکه با بهبودهای تدریجی که به طور قابل توجهی قابلیت‌های آن را افزایش داد، از جمله افزودن یک مفسر پایتون مشخص شد. به طور مشابه، رشد پایدار هوش مصنوعی پس از دوره‌های رکود، مانند اواخر دهه ۱۹۹۰ و اواسط دهه ۲۰۰۰، اغلب به دلیل پیشرفت‌های تدریجی در الگوریتم‌های یادگیری ماشین، تجزیه و تحلیل داده‌ها و سخت‌افزار بود. این پیشرفت‌ها انقلابی نبودند، اما چرخ‌های پیشرفت را به حرکت درآوردند.

امروز چشم‌انداز هوش مصنوعی با فرصت‌ها و چالش‌های بی‌شماری مشخص می‌شود، از فناوری و اقتصادی گرفته تا اخلاقی و اجتماعی. همانطور که فناوری‌های هوش مصنوعی به طور فزاینده‌ای در بافت زندگی ما ادغام می‌شوند، درس‌های گذشته به طور فزاینده‌ای مرتبط می‌شوند. با اتخاذ یک رویکرد محتاطانه اما خوش‌بینانه، می‌توانیم محیطی را پرورش دهیم که در آن هوش مصنوعی نه تنها به پتانسیل کامل خود دست یابد، بلکه به گونه‌ای انجام شود که از نظر اخلاقی سالم و از نظر اجتماعی مفید باشد. آینده هوش مصنوعی یک بافتی است که هنوز بافته نشده است، اما با اقدامات مناسب، می‌تواند بافتی باشد که زندگی انسان را غنی‌تر کند.
کتاب‌هایی برای مطالعه بیشتر:
کتاب «سازندگان مغز» اثر اچ. پی. نیوکویست هنوز هم به اندازه زمانی که برای اولین بار در مورد زمستان هوش مصنوعی نوشتیم، مرتبط است. این کتاب نگاهی به جنبه‌های تجاری تاریخ هوش مصنوعی ارائه می‌دهد، به‌ویژه با تمرکز بر دوره‌ای که به عنوان زمستان هوش مصنوعی شناخته می‌شود. نیوکویست به صعود و سقوط شرکت‌های هوش مصنوعی می‌پردازد و تحلیل‌ها و حکایت‌هایی را ارائه می‌دهد که به خوانندگان کمک می‌کند پیچیدگی‌های چشم‌انداز تجاری هوش مصنوعی را درک کنند. این کتاب همچنان یک مطالعه جذاب برای هر کسی است که به چالش‌ها و پیروزی‌های تجاری هوش مصنوعی در طول سال‌ها علاقه‌مند است.

کتاب «هوش مصنوعی: راهنمایی برای سیستم‌های هوشمند» اثر مایکل نگنوییتسکی نیز بسیار توصیه می‌شود. این کتاب یک مرور جامع از فناوری‌های هوش مصنوعی، کاربردها و زمینه تاریخی آن‌ها ارائه می‌دهد. این کتاب هم به عنوان مقدمه‌ای برای کسانی که تازه وارد این زمینه شده‌اند و هم به عنوان راهنمای مفصلی برای خوانندگان با تجربه‌تر عمل می‌کند.

«ماشین‌های مهربان: جستجوی زمین مشترک بین انسان و ربات‌ها» اثر جان مارکوف نیز ارزش خواندن دارد. این کتاب پیامدهای اخلاقی و اجتماعی هوش مصنوعی و رباتیک را بررسی می‌کند، موضوعی که در سال‌های اخیر اهمیت فزاینده‌ای پیدا کرده است. مارکوف دیدگاهی متعادل ارائه می‌دهد و هم پتانسیل تحول‌آفرین هوش مصنوعی و هم معضلات اخلاقی آن را مورد بحث قرار می‌دهد.

«الگوریتم اصلی: چگونه جستجوی ماشین یادگیری نهایی دنیای ما را تغییر می‌دهد» اثر پدرو دومینگوس رویکرد معاصرتر را ارائه می‌دهد. این کتاب به دنبال یک «الگوریتم اصلی» است که به طور بالقوه می‌تواند انقلاب در زمینه هوش مصنوعی ایجاد کند. در حالی که این ممکن است یک هدف بلندپروازانه به نظر برسد، این کتاب بر اساس تحقیقات فعلی است و بینش‌هایی را در مورد پیشرفت‌های پیشرفته‌ای که آینده هوش مصنوعی را شکل می‌دهند، ارائه می‌دهد.

هر یک از این کتاب‌ها لنز منحصربه‌فردی را برای مشاهده زمینه هوش مصنوعی ارائه می‌دهد. چه به جنبه‌های تجاری، ملاحظات اخلاقی یا امکانات آینده علاقه‌مند باشید، این کتاب‌ها چیزی برای همه کسانی که به دنبال تعمیق درک خود از زمینه پیچیده و در حال تکامل هوش مصنوعی هستند، ارائه می‌دهند.


زمستان هوش مصنوعی زمانی رخ می‌دهد که علاقه عمومی به صنعت هوش مصنوعی، هم از نظر بودجه و هم از نظر توجه، کاهش یابد. در نتیجه، بسیاری از طرح‌ها و تحقیقات در این زمینه رو به افول می‌روند.

زمستان‌های هوش مصنوعی دوره‌هایی هستند که در آن بودجه و علاقه عمومی به فضای هوش مصنوعی کاهش می‌یابد. این اتفاق زمانی رخ می‌دهد که وعده‌ها و پتانسیل‌های توسعه هوش مصنوعی نتواند بازده سرمایه‌گذاری را ارائه دهد یا به آن دست یابد و در نتیجه توجه و هیجان در صنعت کاهش یابد.

منی برنابه، استراتژیست استقرار هوش مصنوعی و اینترنت اشیا در bigplasma.ai، به Built In گفت: «بسیار آسان است که چیزی مانند هوش مصنوعی، تبلیغات زیادی، علاقه زیادی و سرمایه‌گذاری زیادی دریافت کند، اما نتواند چیزی برای نشان دادن داشته باشد.» زیرا [هوش مصنوعی] هنوز یک مسئله بسیار دشوار است. شروع آن یک مسئله بسیار دشوار است و مقیاس‌بندی و حرفه‌ای کردن آن نیز بسیار دشوار است.»

در نتیجه، او ادامه داد، این صنعت از نظر انتظارات و ارزش واقعی ارائه شده، «نوسانات» را تجربه می‌کند. این اوج‌ها به عنوان تابستان یا بهار هوش مصنوعی شناخته می‌شوند - زمانی که علاقه و بودجه در هوش مصنوعی افزایش می‌یابد و باعث رونق در تحقیق، توسعه و پذیرش می‌شود.

هوش مصنوعی در حال حاضر در اوج دوران شکوفایی خود قرار دارد و این شکوفایی ناشی از هیجان ناشی از نوآوری‌هایی مانند ChatGPT و تولیدکنندگان محتوای مبتنی بر هوش مصنوعی است، اما اینکه این دوران تا چه زمانی ادامه خواهد داشت، قابل پیش‌بینی نیست. یک چیز که مطمئن هستیم این است که مانند همه فصول، تغییر اجتناب‌ناپذیر است. هیچ چیز برای همیشه دوام نمی‌آورد.

برنابه گفت: «چیزها تمایل دارند ماهیتی چرخه‌ای داشته باشند. بازارهای سهام ماهیتی چرخه‌ای دارند، جوامع ماهیتی چرخه‌ای دارند - یک صعود و یک سقوط وجود دارد. این فقط به نوعی در سیستم گنجانده شده است.» شما فقط باید آن‌ها را تحمل کنید و امیدوار باشید که اوج‌ها آنقدر بالا نروند که وقتی پایین می‌آیید، یک سقوط بزرگ رخ دهد و همه چیز را نابود کند. و شما باید امیدوار باشید که پایین‌ها آنقدر پایین نروند که شعله این فناوری قدرتمند را خاموش کنند.»

از فرصت‌های شغلی مطلع شوید.
تمام مشاغل توسعه‌دهنده + مهندس در شرکت‌ها و استارتاپ‌های برتر فناوری را ببینید.

چه عواملی باعث زمستان‌های هوش مصنوعی می‌شوند؟
زمستان‌های هوش مصنوعی زمانی رخ می‌دهند که علاقه عمومی و خصوصی از این فناوری دور شود، سرمایه‌گذاری در پروژه‌های جدید هوش مصنوعی به عنوان یک ضرورت برای رشد کسب و کار تلقی نشود یا قابلیت‌های هوش مصنوعی با انتظارات همخوانی نداشته باشد.

دلایل زمستان هوش مصنوعی

کاهش علاقه عمومی و شرکت‌ها به هوش مصنوعی.
کاهش بودجه برای پروژه‌های هوش مصنوعی.
عدم تحقق انتظارات از فناوری هوش مصنوعی.

کاهش علاقه و بودجه در هوش مصنوعی
برنابه گفت که یک راه خوب برای آزمایش اینکه آیا در زمستان هوش مصنوعی هستیم یا نه، ارزیابی این است که آیا اکثر شرکت‌ها هوش مصنوعی را یک استراتژی رشد مهم برای کسب و کار خود می‌دانند یا خیر. اگر تعداد کافی از مدیران و رهبران اهمیت استراتژیک هوش مصنوعی را نبینند و در عوض آن را به عنوان یک پروژه تحقیق و توسعه ساده یا یک اسباب‌بازی سرگرم‌کننده برای بازی کردن ببینند، این نشانه‌ای است که صنعت در حال «خنک شدن» است.

هوش مصنوعی به انتظارات پاسخ نمی‌دهد
این دوره خنک شدن معمولاً ناشی از بزرگنمایی بیش از حد هوش مصنوعی است، زمانی که فناوری نتواند انتظارات شرکت‌ها، سرمایه‌گذاران و عموم مردم را برآورده کند. مایکل وولدریج، محقق هوش مصنوعی، این موضوع را نتیجه «ناامیدی» توصیف می‌کند. او استاد علوم کامپیوتر در دانشگاه آکسفورد و مدیر تحقیقات بنیادی هوش مصنوعی در موسسه آلن تورینگ در لندن است.

او گفت: «وقتی مردم نتوانند آنچه را که قول داده‌اند ارائه دهند، زمستان فرا می‌رسد. این جایی است که واقع‌گرایی شروع به کار می‌کند، جایی که ما شروع به درک محدودیت‌های این رویکردها می‌کنیم.»

زمستان‌های هوش مصنوعی گاهی اوقات ضروری هستند
با این حال، زمستان هوش مصنوعی لزوماً چیز بدی نیست. سطح بالای بررسی در زمستان‌های هوش مصنوعی به ایده‌های پرطمطراق‌تر و اغراق‌آمیزتر اجازه می‌دهد تا به طور کامل توسعه یابند و به ثمر برسند. آن‌ها همچنین به تنظیم‌کننده‌ها و عموم مردم فرصتی می‌دهند تا با صنعتی که بسیار سریع پیش می‌رود، همگام شوند. در حال حاضر، قانون‌گذاری در جایی که باید در مورد مقررات مناسب هوش مصنوعی باشد، نیست. زمستان‌های هوش مصنوعی به مردم «کمی فضای تنفس» می‌دهد، به گفته برنابه.

او گفت: «چگونه می‌توانیم تعادلی بین تنظیم این فضا و در عین حال تقویت خلاقیت و کارآفرینی ایجاد کنیم تا همچنان در صحنه جهانی با هوش مصنوعی و یادگیری ماشین رقابتی باشیم؟» اختلالات زیادی رخ خواهد داد و من فکر نمی‌کنم جامعه به طور کلی برای آن آماده باشد. بنابراین، اگر کمی فضای تنفس وجود داشته باشد، ممکن است این هم خوب باشد.»

بیشتر بیاموزید چرا دولت‌ها به هوش مصنوعی توجه کمتری نشان می‌دهند؟

جدول زمانی زمستان هوش مصنوعی: ارواح گذشته هوش مصنوعی
روزهای اولیه هوش مصنوعی به طور تنگاتنگی با آغازهای اولیه علم کامپیوتر همزمان است. در عرض چند دهه، کامپیوترها از نیاز به رله‌ها و لوله‌های خلاء دست و پا گیر، به تکیه بر مدارهای مجتمع و میکروپردازنده‌ها تکامل یافتند - که باعث ایجاد علاقه سریع و رو به رشد در فضای هوش مصنوعی شد.

جدول زمانی زمستان هوش مصنوعی

1950: آلن تورینگ مقاله مهم خود با عنوان «ماشین‌آلات محاسباتی و هوش» را منتشر می‌کند و زمینه را برای آنچه که به هوش مصنوعی تبدیل می‌شود، فراهم می‌کند.
1956: اصطلاح «هوش مصنوعی» به طور رسمی در یک سمینار در دانشگاه دارتموث ابداع شد.
دهه‌های 1950-1970: هوش مصنوعی به یک حوزه تثبیت‌شده از مطالعه، سرمایه‌گذاری و علاقه عمومی تبدیل می‌شود. مفاهیم اساسی از جمله یادگیری ماشین، شبکه‌های عصبی و پردازش زبان طبیعی در این دوره ایجاد می‌شوند.
1972: ریاضیدان جیمز لایت‌هیل مقاله‌ای تند درباره وضعیت هوش مصنوعی منتشر می‌کند و تمام نقاط ضعف آن را آشکار می‌کند.
دهه‌های 1970-1980: هوش مصنوعی اولین زمستان خود را تجربه می‌کند که ناشی از کاهش بودجه، علاقه و تحقیق است.
اواسط دهه 1980: فناوری جدید مبتنی بر هوش مصنوعی برای استفاده شرکتی توسعه می‌یابد و باعث پذیرش گسترده در صنعت و افزایش بودجه می‌شود.
اواسط دهه 1990: هوش مصنوعی دومین زمستان خود را تجربه می‌کند که ناشی از فناوری بیش از حد پیچیده و کاهش علاقه شرکتی است.
اواسط دهه 2000: نوآوری‌ها در زمینه‌هایی مانند داده‌های بزرگ و محاسبات ابری، و همچنین افزایش قدرت پردازش، مشکلاتی را که هوش مصنوعی در دهه 1990 با آن مواجه بود، حل می‌کند. توسعه الگوریتم‌های جدید در زمینه‌هایی مانند یادگیری عمیق، محدودیت‌های هوش مصنوعی را به چالش می‌کشد و توجه بیشتری را به این فضا جلب می‌کند.

اولین زمستان هوش مصنوعی
بین دهه‌های 1950 و 1970، هوش مصنوعی به یک حوزه مورد علاقه تثبیت‌شده تبدیل شد. گزارش شده است که این اصطلاح در یک سمینار در دانشگاه دارتموث در سال 1956 ابداع شد. از آنجا، تحقیقات هوش مصنوعی بر اساس این پیشرفت‌ها در فناوری کامپیوتر به لطف موج عظیمی از بودجه از منابع دولتی و دانشگاهی ساخته شد. در واقع، بسیاری از اصول اساسی هوش مصنوعی که صنعت هنوز امروز از آن‌ها استفاده می‌کند، در این دوره ایجاد شد، از جمله شبکه‌های عصبی، یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی و غیره.

تا دهه 1970، بسیاری از نوآوری‌ها در تحقیقات هوش مصنوعی از محیط‌های دانشگاهی مانند دانشگاه استنفورد، دانشگاه کارنگی ملون، موسسه فناوری ماساچوست و دانشگاه ادینبورگ سرچشمه می‌گرفت. در حدود این زمان، جیمز لایت‌هیل، ریاضیدان برجسته و رئیس کرسی ریاضیات لوسیان در دانشگاه کمبریج، از او خواسته شد تا گزارشی در مورد وضعیت هوش مصنوعی بنویسد. به گفته وولدریج، که اخیراً در سال 2022 کتابی در مورد تاریخ هوش مصنوعی منتشر کرده است، این گزارش «کاملاً تند» بود.

او گفت: «او با برخی از افراد در استنفورد صحبت کرد و فکر نمی‌کنم تا به حال با افرادی مانند آن‌ها روبرو شده باشد. ذهن او کاملاً توسط این اساتید کالیفرنیایی که می‌گفتند: «بله، ما در 20 سال آینده ماشین‌های متفکر خواهیم داشت» به هم ریخته بود. او فکر می‌کرد این افراد دیوانه هستند، که در سرزمین رویاها زندگی می‌کنند.» و گزارش او بسیار منفی بود.»

مشخص شد که نوآوری‌هایی که در این دوره انجام می‌شدند، مقیاس‌پذیر نیستند و ساخت آن‌ها بسیار سخت‌تر از آن چیزی است که انتظار می‌رفت و باعث کاهش اشتیاق به این فناوری شد. در نتیجه، بودجه هوش مصنوعی خشک شد. بنابراین، اولین زمستان هوش مصنوعی فرا رسید. و این صنعت را به مدت حدود یک دهه فرا گرفت.

دومین زمستان هوش مصنوعی
سپس، در اواسط دهه 1980، علاقه به هوش مصنوعی دوباره با توسعه فناوری‌های جدیدی مانند سیستم‌های متخصص مبتنی بر هوش مصنوعی و کاربردهای جدید شرکتی هوش مصنوعی افزایش یافت. در این احیا، نهادهای خصوصی مانند شرکت‌های سرمایه‌گذاری خطرپذیر و شرکت‌ها نیز در این فضا سرمایه‌گذاری کردند.

به طور کلی، کامپیوترها در دهه 1980 قدرتمندتر و در دسترس‌تر از دهه 1950 بودند، بنابراین پذیرش هوش مصنوعی رونق گرفت. اما تا اواسط دهه 1990، این صنعت دوباره با موانعی روبرو شد. به عنوان مثال، سیستم‌های متخصص پیچیده‌تر از آن چیزی بودند که بسیاری از شرکت‌ها مایل به تحمل آن بودند و برای حفظ موثر آن‌ها به داده‌ها و قدرت محاسباتی زیادی نیاز بود. در آن زمان، ذخیره‌سازی داده‌ها گران بود و الگوریتم‌های موجود در حفظ گام با آن مشکل داشتند. علاقه شرکتی به آن کاهش یافت و در نتیجه بودجه نیز کاهش یافت - که منجر به دومین زمستان هوش مصنوعی شد.

وولدریج گفت: «این به اندازه زمستان اول هوش مصنوعی شدید یا بی‌رحمانه نبود.» اما با این وجود مردم آن را احساس کردند.»

مشکلاتی که باعث زمستان دوم هوش مصنوعی شد، با نوآوری‌ها در زمینه‌هایی مانند داده‌های بزرگ، محاسبات ابری و افزایش قدرت پردازش در اواسط دهه 2000 حل شد. و توسعه الگوریتم‌های جدید در زمینه‌هایی مانند یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی وعده داد که محدودیت‌های هوش مصنوعی را به چالش بکشد و توجه بیشتری را به این فضا جلب کند. هوش مصنوعی دوباره از سرما بیرون آمده بود.

وضعیت فعلی هوش مصنوعی
این ما را به امروز می‌رساند، جایی که به نظر می‌رسد در اوج تابستان هوش مصنوعی هستیم.

هوش مصنوعی از یک حوزه تحقیقاتی تخصصی به بخشی فراگیر از زندگی روزمره تبدیل شده است - که بر همه چیز از نحوه خرید تا نحوه رانندگی تأثیر می‌گذارد. میلیاردها دستیار صوتی هوش مصنوعی در خانه‌های سراسر جهان وجود دارد و ربات‌های گفتگو به طرز شگفت‌آوری انسانی شده‌اند. علاوه بر این، قابلیت‌های هوش مصنوعی گسترده‌تر و عمومی‌تر شده است، با قابلیت‌هایی که حتی کارشناسان به طور کامل درک نمی‌کنند.

وولدریج گفت: «در تاریخ هوش مصنوعی، فکر می‌کنم آنچه که اکنون می‌بینیم بی‌سابقه است. پیشرفتی که ما داشته‌ایم بسیار واقعی و بسیار هیجان‌انگیز است.»

با این حال، مهم است که به یاد داشته باشیم که پیشرفت‌های بزرگ در هوش مصنوعی به این معنی نیست که همه ما فردا ربات‌های خدمتکار خواهیم داشت. محدودیت‌های عمده‌ای در حتی پیشرفته‌ترین سیستم‌های امروزی وجود دارد که مانع از فراگیر شدن کامل این صنعت می‌شود.

وولدریج گفت: «آن‌ها از جعبه بیرون نمی‌آیند و شروع به تسلط بر جهان نمی‌کنند.» من فکر می‌کنم یک شکاف بزرگ بین واقعیت و نحوه درک مردم از آنچه ارائه می‌شود وجود دارد.»

اکنون که به گذشته نگاه کردیم، بیایید به آینده هوش مصنوعی نگاه کنیم
چه زمانی زمستان بعدی هوش مصنوعی فرا می‌رسد؟
یکی از اصول زمستان‌های هوش مصنوعی، ناتوانی صنعت در همگام شدن با انتظارات عمومی است. فقط به این دلیل که این اتفاق هنوز نیفتاده است، به این معنی نیست که اصلاً اتفاق نخواهد افتاد.

وولدریج گفت که هنوز هیچ نشانه‌ای از زمستان هوش مصنوعی ندیده است - این صنعت به طور پیوسته در حال پیشرفت است و «چیزها بهتر می‌شوند». اما او معتقد است که این صنعت زمانی خنک می‌شود که عموم مردم ناامید شوند و زمانی که این نوآوری سریع اخیر شروع به کاهش کند.

و البته، هر چیزی حد دارد. هر پیشرفت جدید و جالب در هوش مصنوعی به پول، قدرت محاسباتی و داده بیشتری نسبت به قبلی نیاز دارد و در نهایت این موارد تمام می‌شوند. او افزود: «پس از فقط چند تکرار دیگر، به محدودیت آنچه امکان‌پذیر است خواهیم رسید.» این ممکن است باعث شود که همه چیز مسطح شود.»

اما دوباره، چه زمانی این اتفاق می‌افتد، قابل پیش‌بینی نیست. برنابه از bigplasma.ai معتقد است که این دوره نوآوری، پذیرش و اختلال در هوش مصنوعی می‌تواند تا 30 سال طول بکشد.

او گفت: «با نسل بعدی فناوری‌های هوش مصنوعی، فکر می‌کنم این بسیار چشمگیر خواهد بود.» این فقط محققان هوش مصنوعی و دانشمندان داده نیستند که از این موضوع هیجان‌زده هستند. مردم عادی هستند که از این فناوری استفاده می‌کنند. این، به نظر من، یک سیگنال قوی است که ما در آستانه تغییر نحوه تعامل مردم با این فناوری هستیم.»


مقاله تاریخی
مقاله تاریخی
۲۸ ژوئن ۱۹۱۹ میلادی: پیمان ورسای
۲۸ ژوئن ۱۹۱۹ میلادی: پیمان ورسای
در ۲۸ ژوئن ۱۹۱۹، پیمان ورسای در کاخ ورسای در نزدیکی پاریس، فرانسه امضا شد.
موضوعات
مطالعات اجتماعی، تاریخ آمریکا، تاریخ جهان

در حال بارگذاری...
در ۲۸ ژوئن ۱۹۱۹، پیمان ورسای در کاخ ورسای در نزدیکی پاریس، فرانسه امضا شد. این پیمان یکی از چندین پیمانی بود که به طور رسمی به پنج سال درگیری معروف به جنگ بزرگ - جنگ جهانی اول - پایان داد. پیمان ورسای شرایط صلح بین آلمان و متفقین پیروز، به رهبری ایالات متحده، فرانسه و بریتانیا را مشخص کرد. سایر قدرت‌های مرکزی (به ویژه اتریش-مجارستان) پیمان‌های جداگانه‌ای با متفقین امضا کردند.

پیمان ورسای یکی از بحث‌برانگیزترین پیمان‌های آتش‌بس در تاریخ است. ماده‌ای موسوم به "تقصیر جنگ" در این پیمان، آلمان و سایر قدرت‌های مرکزی را مجبور می‌کرد تمام مسئولیت جنگ جهانی اول را بر عهده بگیرند. این امر به معنای از دست دادن سرزمین‌ها، کاهش نیروهای نظامی و پرداخت غرامت به قدرت‌های متفقین بود.

برخی از مورخان معتقدند که پیمان ورسای، به گفته اقتصاددان بریتانیایی جان مینارد کینز، "یکی از جدی‌ترین اقدامات بی‌خردی سیاسی است که سیاستمداران ما تا به حال مسئول آن بوده‌اند." آنها می‌گویند که این پیمان به بی‌ثباتی اقتصادی و سیاسی آلمان کمک کرد که منجر به شکل‌گیری ناسیونال سوسیالیست‌ها (نازی‌ها) فقط یک سال بعد شد.

مورخان دیگر خاطرنشان می‌کنند که پیمان ورسای در واقع بسیار محتاطانه بود - آلمان و سایر قدرت‌های مرکزی پس از جنگ توسط نیروهای متفقین اشغال نشدند. با این حال، پرداخت غرامت‌ها توسط آلمان چندین دهه طول کشید. این پیمان همچنین بسیار ملایم‌تر از پیمان آتش‌بس (پیمان برست-لیتووسک) بود که آلمان بر روسیه در زمان خروج این کشور از جنگ یک سال قبل تحمیل کرده بود.

اعتبارها
اعتبار رسانه‌ها
صوت، تصاویر، عکس‌ها و فیلم‌ها در زیر دارایی رسانه‌ای ذکر شده‌اند، به جز تصاویر تبلیغاتی که معمولاً به صفحه‌ای دیگر پیوند دارند که حاوی اعتبار رسانه‌ای است. دارنده حقوق رسانه شخصی یا گروهی است که به آن اعتبار داده شده است.
ویراستار
انجمن ملی جغرافیایی
تهیه‌کننده
ماری کروکس، انجمن ملی جغرافیایی
سایر
آخرین به‌روزرسانی
۱۹ اکتبر ۲۰۲۳
مجوزهای کاربر
برای اطلاعات بیشتر در مورد مجوزهای کاربر، لطفاً شرایط خدمات ما را بخوانید. اگر در مورد نحوه استناد به هر چیزی در وب‌سایت ما در پروژه یا ارائه کلاسی خود سؤال دارید، لطفاً با معلم خود تماس بگیرید. آنها بهترین فرد برای اطلاع از قالب ترجیحی هستند. هنگام تماس با آنها، به عنوان صفحه، URL و تاریخ دسترسی به منبع نیاز خواهید داشت.
رسانه
اگر یک دارایی رسانه‌ای قابل دانلود باشد، یک دکمه دانلود در گوشه نمای رسانه ظاهر می‌شود. اگر دکمه‌ای ظاهر نشود، نمی‌توانید رسانه را دانلود یا ذخیره کنید.
متن
متن این صفحه قابل چاپ است و می‌توان از آن مطابق با شرایط خدمات ما استفاده کرد.
تعاملی
هرگونه تعاملی در این صفحه فقط در حالی که از وب‌سایت ما بازدید می‌کنید قابل پخش است. شما نمی‌توانید تعاملی‌ها را دانلود کنید.
منابع مرتبط


در دهم ژانویه ۱۹۲۰، پیمان بحث‌برانگیز ورسای – که شرایط صلح را در پایان جنگ جهانی اول تعیین می‌کرد – به اجرا درآمد. در کلاس کارول هلستوسکی درباره جنگی برای پایان دادن به همه جنگ‌ها، که معمولاً در فصل بهار ارائه می‌شود، این پیمان فرصت‌های زیادی برای تأمل و بحث را برای دانشجویان فراهم می‌کند. هلستوسکی، که رئیس بخش تاریخ دانشگاه دنور است، از طریق تبادل ایمیل، یک دوره فشرده در مورد مفاد و پیامدهای گسترده پیمان را در اختیار اتاق خبر دانشگاه دنور قرار داد.

پیمان ورسای هم به خاطر حل مشکلات و هم به خاطر ایجاد آن‌ها مشهور است. مهم‌ترین دستاوردهای این پیمان چه بودند؟

این پیمان که در ۲۸ ژوئن ۱۹۱۹ امضا شد، نتیجه درگیری بین قدرت‌های فاتح متفقین بود. ایالات متحده امیدوار بود، به گفته وودرو ویلسون، به "صلحی بدون پیروزی" دست یابد و بریتانیا امیدوار بود آلمان را به پویایی اقتصادی بازگرداند. در همین حال، فرانسه و سایر کشورهای متفقین خواستار جبران خسارت‌های جسمی، اخلاقی و اقتصادی جنگ بودند. با توجه به اهداف متناقض جبران خسارت و ثبات آینده، دیپلمات‌ها خود را در تنگنای شدیدی یافتند. در نهایت، کشورهای متفقین ایده صلح بدون پیروزی را رد کردند و به نفع وادار کردن آلمان به پرداخت خسارت‌های ناشی از ایجاد جنگ (به نظر آن‌ها) و تداوم و تشدید درگیری به مدت چهار سال پرداختند. این پیمان آلمان را مجبور کرد مستعمرات خود را در آفریقا، آسیا و اقیانوس آرام تسلیم کند؛ قلمروهایی را به کشورهایی مانند فرانسه و لهستان واگذار کند؛ اندازه ارتش خود را کاهش دهد؛ خسارت‌های جنگ را به کشورهای متفقین بپردازد؛ و مسئولیت جنگ را بپذیرد.

مهم‌ترین مفاد مورد بحث پیمان چه بودند؟

ما تمایل داریم فکر کنیم پرداخت خسارت‌ها بحث‌برانگیز بود، اما این مفاد باید در چارچوب تاریخی مناسب مورد بررسی قرار گیرند. پرداخت خسارت و توافقات صلح سخت غیرمعمول نبود. به عنوان مثال، هنگامی که روسیه در سال ۱۹۱۷ به آلمان تسلیم شد، آلمان شرایط صلح بسیار سختگیرانه‌ای را تحت پیمان برست-لیتووسک صادر کرد (این شرایط با توافقات صلح پاریس باطل شد). در حالی که چند منتقد سرسخت به مفاد اقتصادی پیمان ورسای وجود داشت، بسیاری از شهروندان کشورهایی که چهار سال جنگیده بودند احساس می‌کردند این توافقنامه به اندازه کافی پیش نرفته است. در واقع، می‌توان پرسید ارزش اقتصادی جان ۱۰ میلیون سرباز از دست رفته در هر دو طرف درگیری چه بود؟

تنظیمات ارضی تعیین‌شده توسط پیمان ورسای و سایر پیمان‌های پس از جنگ نیز احتمالاً به همان اندازه بحث‌برانگیز بودند. این تنظیمات منجر به جابجایی جمعیت‌ها شد و در اروپای مرکزی و شرقی، کشورهای جدید از امپراتوری‌های قدیمی جدا شدند. کشورهای جدید ایجاد شدند، اما با توجه به اینکه از سوی کشورهای معتبر و باثبات حمایت یا بودجه کمی داشتند، ناپایدار و آسیب‌پذیر بودند.

تأثیر این پیمان بر شهروندان عادی آلمانی چه بود؟

هیچ کس در آلمان از این توافقنامه راضی نبود و متفقین آلمانی‌ها را برای امضای پیمان با تهدید به تهاجم نظامی تهدید کردند. پس از چهار سال جنگ و فداکاری، شهروندان آلمانی احساس شرمندگی می‌کردند که مسئولیت جنگ و از دست دادن قلمرو را بپذیرند. مهم‌تر از همه، مفاد اقتصادی پیمان روند بهبودی آلمان پس از جنگ را کند کرد. رشد اقتصادی کند و نارضایتی عمومی مدیریت آن دشوار بود، به ویژه برای جمهوری وایمار جدید، و رهبران سیاسی برای مدیریت حجم فزاینده شکایات تلاش می‌کردند. هنگامی که دولت در سال ۱۹۲۳ در پرداخت‌ها ورشکست شد، فرانسه و بلژیک صبر خود را از دست دادند و منطقه معدنی روهر را اشغال کردند. در پاسخ، دولت آلمان پول بیشتری چاپ کرد تا به فرانسوی‌ها پرداخت کند و شهروندان آلمانی را به سمت تورم افسارگسیخته سوق داد که پس‌انداز طبقه متوسط را نابود کرد. تا اواسط دهه ۱۹۲۰، اقتصاد آلمان بهبود یافت و ایالات متحده به آلمان کمک کرد تا با طرح داوس، پرداخت خسارت‌ها را دوباره مذاکره کند. آلمان توانست پس از جنگ بازسازی و بهبود یابد، اما نه با سرعتی که همه را راضی کند.

بسیاری از مورخان مقداری از مسئولیت ظهور حزب نازی در آلمان را به این پیمان نسبت داده‌اند. چگونه؟

این درست است که احزاب راست افراطی در آلمان از پیمان ورسای برای مقاومت و رد دموکراسی آلمان و جمهوری وایمار استفاده کردند، احتمالاً به این دلیل که این پیمان در میان شهروندان آلمانی بسیار نامحبوب بود. همچنین درست است که آدولف هیتلر مکرراً در سخنرانی‌های خود از پیمان ورسای انتقاد می‌کرد و قول می‌داد در صورت انتخاب به عنوان رهبر آلمان، مفاد آن را لغو کند. پیمان ورسای یکی از عوامل متعددی بود که منجر به ظهور احزاب سیاسی رادیکال شد، اما مهم است که به یاد داشته باشیم که در سراسر اروپا، شهروندان به دنبال راه حل‌های رادیکال برای مشکلات خود بودند. به عنوان مثال، هنگامی که در کلاس‌هایم در مورد پیامدهای جنگ جهانی اول صحبت می‌کنم، تأکید می‌کنم که توافق صلح باعث ایجاد آشفتگی سیاسی نه تنها در آلمان، بلکه در کشورهای پیروز نیز شده است. ایتالیا در کنار متفقین بود و برای وعده زمین پس از امضای پیمان لندن در سال ۱۹۱۵ جنگید. با این حال، پس از جنگ، سیاستمداران ایتالیایی با دست خالی از پاریس بازگشتند زیرا پیمان‌های مخفی توسط دیپلمات‌ها در طول مذاکرات صلح باطل شدند. ملی‌گرایان ایتالیایی خشمگین اعتراضات راه انداختند و شهر فیومه (اکنون رییکا) را اشغال کردند و به توافق صلح بی‌اعتنایی کردند و با اقتدار دولت به مخالفت برخاستند. نازی‌ها، فاشیست‌های ایتالیایی و سایر سیاستمداران رادیکال تلاش کردند با استفاده از پیمان ورسای به عنوان وسیله‌ای برای نارضایتی، مردم را علیه دولت‌های دموکراتیک بسیج کنند.

صد سال بعد، این پیمان چه درسی در مورد پیامدهای جنگ به ما می‌دهد؟

جنگ جهانی اول ریشه‌های پیچیده‌ای داشت و در طول چهار سال جنگیده شد و یک نسل کامل از مردان جوان را از بین برد و آشفتگی‌های اجتماعی، سیاسی و فرهنگی گسترده‌ای ایجاد کرد. در کلاس خود در مورد جنگ جهانی اول، ۱۰ هفته را صرف مطالعه دقیق جنگ می‌کنیم و هنوز در پایان فصل سوالات و نگرانی‌های زیادی داریم. هنگامی که در مورد پیمان ورسای بحث می‌کنیم، دانش‌آموزان من به این نتیجه می‌رسند که برای هر پیمان، کنفرانس یا توافقنامه‌ای غیرممکن بوده است که کشورهای اروپایی را پس از جنگی چنین طاقت‌فرسا و پیچیده به مسیر درست بازگرداند. آن‌ها همچنین به این نتیجه می‌رسند که به نظر نمی‌رسد سرزنش پیمان ورسای برای جنگ جهانی دوم عادلانه باشد. چگونه بازیگران فردی می‌توانستند ببینند یا درک کنند که چه اتفاقی خواهد افتاد؟ من با دانش‌آموزانم در هر دو مورد موافقم.

برای کسانی که می‌خواهند در مورد این پیمان بیشتر بدانند، چه پیشنهاداتی برای مطالعه بیشتر دارید؟

این فهرست از کتاب‌ها باید شما را شروع کند:

• دیوید اندلمن، "صلحی درهم‌شکسته. ورسای ۱۹۱۹ و هزینه‌ای که امروز می‌پردازیم" (۲۰۰۸)
• رابرت گرورث، "مغلوب شدگان. چرا جنگ جهانی اول نتوانست به پایان برسد" (۲۰۱۶)
• اریک گلدشتاین، "توافقات صلح جنگ جهانی اول، ۱۹۱۹-۱۹۲۵" (۲۰۱۳)
• مارگارت مک‌میلان، "پاریس ۱۹۱۹: شش ماهی که جهان را تغییر داد" (۲۰۰۲)
• آلن شارپ، "توافقنامه ورسای: صلح‌سازی پس از جنگ جهانی اول، ۱۹۱۹-۱۹۲۳" (۲۰۱۸)


پیمان ورسای که در سال ۱۹۱۹ امضا شد، یکی از معاهدات صلحی بود که به طور رسمی به جنگ جهانی اول پایان داد. اگرچه هدف آن برقراری صلح پایدار بود، اما شرایط و ضوابط آن به شرایط اقتصادی، سیاسی و اجتماعی منجر شد که در نهایت به آغاز جنگ جهانی دوم انجامید. در اینجا برخی از راه‌های کلیدی که پیمان ورسای به شرایط منجر به جنگ جهانی دوم کمک کرد، آورده شده است:

جبران خسارت‌های سنگین:

- این پیمان، جبران خسارت‌های سنگینی را بر آلمان تحمیل کرد و آن را در درجه اول مسئول جنگ دانست. هدف از این جبران خسارت‌ها، جبران خسارات جنگی به متفقین بود، اما مبلغ آن گزاف و پیامدهای اقتصادی شدیدی برای آلمان داشت.

خسارات ارضی:

- آلمان در نتیجه این پیمان، قلمروهای مهمی را از دست داد. از دست دادن سرزمین‌هایی مانند آلزاس-لورن و حوضه سار، همراه با غیرنظامی‌سازی راینلند، آلمان را هم از نظر اقتصادی و هم استراتژیک تضعیف کرد.

خلع سلاح و محدودیت‌های نظامی:

این پیمان، محدودیت‌های شدیدی را بر اندازه و قابلیت‌های ارتش آلمان اعمال کرد. هدف از بندهای خلع سلاح، جلوگیری از تبدیل آلمان به یک تهدید نظامی دوباره بود، اما این امر همچنین احساس تحقیر و خشم را در میان مردم آلمان ایجاد کرد.

بند مسئولیت جنگ:

این پیمان شامل ماده ۲۳۱ بود که اغلب به عنوان "بند مسئولیت جنگ" شناخته می‌شود و مسئولیت کامل جنگ را بر عهده آلمان و متحدانش می‌گذاشت. این بند، احساس بی‌عدالتی و تحقیر را در میان مردم آلمان تقویت کرد و به تمایل به انتقام دامن زد.

فشار اقتصادی و تورم افسارگسیخته:

بار اقتصادی جبران خسارت‌ها، همراه با هزینه جنگ و از دست دادن قلمروهای صنعتی کلیدی، منجر به مشکلات اقتصادی در آلمان شد. تورم افسارگسیخته در اوایل دهه ۱۹۲۰، اقتصاد آلمان را بیشتر بی‌ثبات کرد و باعث ایجاد نارضایتی اجتماعی و بی‌ثباتی سیاسی شد.

ظهور جنبش‌های افراطی:

آشفتگی‌های اقتصادی و بی‌عدالتی تلقی‌شده پیمان، به ظهور جنبش‌های سیاسی افراطی در آلمان، از جمله حزب نازی به رهبری آدولف هیتلر کمک کرد. این جنبش‌ها از احساسات ملی‌گرایانه و تمایل به سرنگونی تحقیرهای تلقی‌شده ورسای بهره‌برداری کردند.

شکست جامعه ملل:

جامعه ملل که به عنوان بخشی از پیمان تأسیس شد، برای حفظ صلح بین‌المللی و جلوگیری از درگیری‌های آینده در نظر گرفته شده بود. با این حال، ناتوانی آن در رسیدگی به مسائل کلیدی، اجرای تصمیمات خود و گنجاندن قدرت‌های بزرگ مانند ایالات متحده، اثربخشی آن را تضعیف کرد و به فقدان امنیت جمعی کمک کرد.

به طور خلاصه، پیمان ورسای با اقدامات تنبیهی، تعدیلات ارضی و بار اقتصادی خود، فضایی از تلخی و بی‌ثباتی در آلمان ایجاد کرد. این محیط، همراه با عوامل ژئوپلیتیکی و اقتصادی گسترده‌تر، به ظهور ایدئولوژی‌های افراطی کمک کرد و در نهایت زمینه را برای آغاز جنگ جهانی دوم در سال ۱۹۳۹ فراهم کرد.


نظرات درباره‌ی پیمان ورسای

عنوان تصویر: تظاهرات گسترده در مقابل رایشستاگ علیه پیمان ورسای، ۱۹۱۹
پیمان ورسای اغلب به عنوان پیمانی منفور شناخته می‌شود - این به این دلیل است که رهبران آمریکا، بریتانیا، فرانسه و آلمان همگی از جنبه‌های مختلف توافق نهایی به شدت ناراضی بودند.

آلمان
آلمانی‌ها از همه چیز درباره‌ی این پیمان متنفر بودند:

آنها از اینکه اجازه مذاکره نداشتند خشمگین بودند. به ورسای دیکتات یا صلح تحمیلی می‌گفتند.
روزنامه‌ی آلمانی دویچه تسایتونگ (Deutsche Zeitung) قسم خورد: تا زمانی که آنچه را که سزاوار آن هستیم پس نگیریم، دست از تلاش برنخواهیم داشت.
کنت بروکدورف-رانتزاو، رهبر هیئت آلمانی در ورسای، گفت ماده ۲۳۱ - بند مسئولیت جنگ - یک دروغ است. آلمان به طور رسمی در سال ۱۹۲۷ از بند مسئولیت جنگ سلب مسئولیت کرد.
در سال ۱۹۲۰ یک انقلاب (کاپ پوتش) علیه این پیمان در برلین رخ داد.
آلمان از پرداخت غرامت جنگ متنفر بود و مجبور شد پرداخت آن را در سال ۱۹۲۱ آغاز کند. آنها در سال ۱۹۲۳ از پرداخت آن خودداری کردند و در نهایت هیتلر به طور کلی از پرداخت آن امتناع کرد.

دولت وایمار به دلیل امضای پیمان ورسای که جنگ را پایان داد، با شکست در جنگ جهانی اول مرتبط بود. بسیاری از ملی‌گرایان معتقد بودند که دولت آلمان را خیلی زود به دشمنانش فروخته است.
«جنایتکاران نوامبر» و افسانه‌ی «خنجر از پشت» عباراتی بودند که در بسیاری از سخنرانی‌های هیتلر استفاده می‌شد.

بریتانیا
بریتانیا برخی از مستعمرات آلمان را به دست آورد و نیروی دریایی آلمان نابود شد اما...

لوید جورج فکر می‌کرد این پیمان بیش از حد سخت‌گیرانه است و می‌گفت: ما مجبور خواهیم شد دوباره در ۲۵ سال آینده بجنگیم.
دیپلمات بریتانیایی، هارولد نیکلسون، آن را نه عادلانه و نه خردمندانه خواند و کسانی که آن را ایجاد کردند را احمقانه توصیف کرد.
اقتصاددان، جان مینارد کینز، پیش‌بینی کرد که غرامت جنگ اقتصاد اروپا را نابود خواهد کرد.

فرانسه
فرانسه آلزاس-لورن، مستعمرات آلمان، غرامت‌های سنگین و یک ارتش کوچک آلمان را به دست آورد اما...

بسیاری از مردم فرانسه خواهان یک راینلند مستقل، نه غیرنظامی، بودند.
اکثر مردم فرانسه فکر نمی‌کردند جامعه ملل از آنها در برابر آلمان محافظت کند.

آمریکا
وودرو ویلسون جامعه ملل را به دست آورد و دولت‌های ملی جدیدی در اروپای شرقی ایجاد شدند اما...

ویلson فکر می‌کرد این پیمان بیش از حد سخت‌گیرانه است.
خودتعیینی غیرممکن بود - نه چکسلواکی و نه یوگسلاوی به عنوان کشورهای متحد باقی نماندند.
بسیاری از آمریکایی‌ها نمی‌خواستند در اروپا دخالت کنند و در سال ۱۹۲۰ سنای آمریکا از امضای پیمان ورسای یا پیوستن به جامعه ملل خودداری کرد.


درآمد پایه همگانی (UBI) که به عنوان درآمد پایه نیز شناخته می‌شود، یک الگوی خدمات اجتماعی است که مبلغ اندکی پول ماهانه یا سالانه را به همه شهروندان یک کشور ارائه می‌دهد، که هر فرد صرف نظر از وضعیت اشتغال، درآمد یا هر عامل واجد شرایط دیگری آن را دریافت می‌کند. هدف از UBI کاهش فقر و افزایش کیفیت زندگی شهروندان است. تا اوایل سال 2022، هیچ کشوری الگوی درآمد پایه همگانی را به طور کامل اجرا نکرده بود، اگرچه چند کشور برنامه‌هایی شبیه به UBI را به ویژه برای کمک به نیازمندان‌ترین افراد راه‌اندازی کرده بودند. مدل‌های درآمد پایه همگانی در منابع تأمین مالی، مبالغ توزیع شده و سایر ابعاد با یکدیگر متفاوت هستند.

در چهار دهه گذشته، بسیاری از کشورها از جمله فنلاند، کانادا، ایالات متحده و برزیل (به نقشه بالا و جدول پایین صفحه مراجعه کنید برای لیست کامل) مدل‌های UBI را مورد بحث و بررسی قرار داده‌اند. بسیاری از دولت‌ها و سازمان‌های خصوصی برنامه‌های آزمایشی را برای تعیین هزینه عملی درآمد پایه همگانی و همچنین اثربخشی آن در مبارزه با فقر و اثرات آن اجرا کرده‌اند. شبکه درآمد پایه (BEIN) یکی از بسیاری از گروه‌هایی است که به ترویج و اجرای درآمد پایه همگانی در کشورهای سراسر جهان اختصاص دارد. BEIN با استفاده از معیارهای زیر UBI را تعریف می‌کند:

پنج ویژگی تعیین‌کننده درآمد پایه همگانی (UBI):

دوره‌ای: در قالب پرداخت‌های منظم توزیع می‌شود.
پرداخت نقدی: به صورت وجه نقد توزیع می‌شود، نه کوپن یا واچر.
فردی: به هر شهروند بالغ پرداخت می‌شود، نه فقط به هر خانوار.
همگانی: به همه شهروندان پرداخت می‌شود، صرف نظر از وضعیت آنها.
بدون قید و شرط: هیچ الزامی در مورد وضعیت اشتغال یا هر معیار دیگری وجود ندارد.

مزایا و معایب درآمد پایه همگانی

همانند سایر سیاست‌ها و مدل‌ها، درآمد پایه همگانی دارای مزایا و معایب خاص خود است. حامیان اشاره می‌کنند که بسیاری از برنامه‌های آزمایشی UBI منجر به افزایش حضور در مدرسه و اشتغال، سلامت جامعه بیشتر و ثبات مالی بهبود یافته بدون افزایش متناظر در ویژگی‌های منفی مانند ادعاهای بیکاری یا سوء مصرف الکل شده است. حامیان همچنین استدلال می‌کنند که UBI به دانشجویان دانشگاه اجازه می‌دهد تا مدرکی در رشته‌ای که به آن علاقه دارند و نه فقط مدرکی که برای آنها پول در می‌آورد، دریافت کنند. از آنجایی که پرداخت‌ها خودکار هستند و به ارزیابی‌های واجد شرایط بودن نیاز ندارند، دولت زمان کمتری را صرف اداره رفاه می‌کند تا در حال حاضر.

با این حال، مخالفان UBI استدلال می‌کنند که این سیستم نمی‌تواند در سطح ملی بدون افزایش مالیات برای همه تأمین شود. علاوه بر این، از آنجایی که هیچ الزامی برای دریافت UBI وجود ندارد (اثبات اشتغال یا تمایل به یافتن شغل)، ممکن است افراد از کار کردن دلسرد شوند. درآمد رایگان همچنین می‌تواند باعث تورم شود و هدف اعلام شده UBI برای کاهش فقر و افزایش سطح کلی زندگی را خنثی کند.

آزمایش‌های قابل توجه در درآمد پایه همگانی

درآمد پایه همگانی در ایالات متحده

ایالات متحده تقریباً یک دوجین برنامه آزمایشی در زمینه درآمد پایه همگانی را میزبانی کرده است. طولانی‌ترین برنامه صندوق دائمی آلاسکا است که از سال 1982 به هر یک از شهروندان خود بخشی از درآمد نفتی و گازی ایالت (تقریباً 1000 تا 2000 دلار در سال) را اهدا کرده است.

نامزدهای ریاست جمهوری 2020 اندرو یانگ با طرح درآمد پایه همگانی به نام "Freedom Dividend" مبارزه کرد. Freedom Dividend به اتوماسیون فزاینده‌ای پاسخ می‌دهد که اجتناب‌ناپذیر است و در دهه آینده یک شغل از هر سه شغل را از کارگران آمریکایی می‌گیرد. طرح یانگ توزیع "سهم جزئی" 1000 دلاری به هر بزرگسال آمریکایی در هر ماه (12000 دلار در سال) را پیشنهاد می‌کند - به اندازه‌ای که کمک کند، اما نه آنقدر که گیرندگان را تشویق به توقف کار کند. چندین ایالت برنامه‌های درآمد پایه در مقیاس کوچک را در گذشته امتحان کرده‌اند، از جمله آلاسکا، کارولینای شمالی، نیوجرسی، پنسیلوانیا، آیووا و کالیفرنیا.

درآمد پایه همگانی در نروژ

کشوری که سیستم آن بیشتر شبیه به درآمد پایه همگانی است، نروژ است. نروژ یک کشور رفاهی است که تضمین می‌کند همه شهروندان نروژی مقیم در این کشور به آموزش، مراقبت‌های بهداشتی همگانی و درآمد به شکل تامین اجتماعی یا مزایا دسترسی داشته باشند. با این حال، دریافت‌کنندگان مزایای پولی همچنان باید شرایط خاصی را برآورده کنند. به عنوان مثال، آنها باید به دنبال کار باشند، به قانون احترام بگذارند، در انتخابات شرکت کنند و مالیات بپردازند.

درآمد پایه همگانی در فنلاند

در سال 2016، فنلاند یک آزمایش درآمد پایه با 2000 شهروند بیکار انتخاب شده به صورت تصادفی آغاز کرد که به هر یک از آنها 560 یورو (640 دلار) در ماه پرداخت می‌شد. اگرچه این مبلغ تنها 50 یورو بیشتر از مبلغی بود که شرکت‌کنندگان قبلاً از مزایای بیکاری دریافت می‌کردند، اما آنها گزارش دادند که شادتر و از سلامت بهتری برخوردار هستند. آنها همچنین از رهایی از کارهای اداری مداوم مربوط به حفظ اثبات واجد شرایط بودن برای دریافت مزایای بیکاری بسیار قدردانی کردند.

درآمد پایه همگانی در برزیل

می‌توان استدلال کرد که برزیل از هر کشور دیگری از درآمد پایه همگانی حمایت علنی بیشتری کرده است. برنامه اجتماعی Bolsa Família شبیه به UBI که در سال 2004 تأسیس شد، مبلغی معادل تقریباً 20 درصد حداقل دستمزد را به 25 درصد نیازمندترین مردم برزیل (یا بیشتر) ارائه می‌دهد و به آنها کمک می‌کند تا غذا، لوازم مدرسه، لباس و کفش بخرند. شهر سانتو آنتونیو دو پینال یک گام فراتر رفته و یکی از اولین سیستم‌های واقعی UBI جهان را ایجاد کرده است و به همه ساکنانی که حداقل پنج سال در آنجا زندگی کرده‌اند، بخشی از درآمد مالیاتی شهر را می‌دهد. در نهایت، یک برنامه آزمایشی UBI با بودجه خصوصی از سال 2008 در منطقه کواتینگا ولهو فعال بوده است و طبق داده‌ها، منجر به بهبود شرایط زندگی، سلامت، کیفیت مسکن و تغذیه، به ویژه در بین کودکان شده است.

| کشور | نوع | تاریخ شروع | تاریخ پایان | جزئیات |
|---|---|---|---|---|
| استرالیا | مورد بحث | هیچ | هیچ | مورد بررسی قرار گرفت، اما تا سال 2022 اجرا نشده است. |
| بلژیک | مورد بحث | هیچ | هیچ | مورد بررسی قرار گرفت، اما تا سال 2022 اجرا نشده است. |
| برزیل | رفاه و آزمایشی | 2004 | در حال انجام | Bolsa Família یک برنامه رفاهی است که در سال 2004 تصویب شد و به تدریج اجرا شد، که تقریباً 26 درصد... |
| بلغارستان | مورد بحث | هیچ | هیچ | مورد بررسی قرار گرفت، اما تا سال 2022 اجرا نشده است. |
| کانادا | آزمایشی | 2017-10 | 2019-03 | یک برنامه آزمایشی اولیه که از سال 1974 تا 1978 اجرا شد، نشان داد که حضور در مدرسه و اشتغال افزایش یافته، سلامت جامعه بیشتر و ثبات مالی بهبود یافته است... |
| چین | مورد بحث | هیچ | هیچ | مورد بررسی قرار گرفت، اما تا سال 2022 اجرا نشده است. |
| جمهوری چک | مورد بحث | هیچ | هیچ | مورد بررسی قرار گرفت، اما تا سال 2022 اجرا نشده است. |
| استونی | مورد بحث | هیچ | هیچ | مورد بررسی قرار گرفت، اما تا سال 2022 اجرا نشده است. |
| فنلاند | آزمایشی | 2016 | 2018 | برنامه آزمایشی به 2000 بزرگسال بیکار یک کمک هزینه ماهانه داد. پارلمان از تأمین مالی آن پس از سال 2018 خودداری کرد... |
| فرانسه | مورد بحث | هیچ | هیچ | مورد بررسی قرار گرفت، اما تا سال 2022 اجرا نشده است. |
| آلمان | مورد بحث | هیچ | هیچ | مورد بررسی قرار گرفت، اما تا سال 2022 اجرا نشده است. |
| یونان | مورد بحث | هیچ | هیچ | مورد بررسی قرار گرفت، اما تا سال 2022 اجرا نشده است. |
| مجارستان | مورد بحث | هیچ | هیچ | مورد بررسی قرار گرفت، اما تا سال 2022 اجرا نشده است. |
| ایسلند | مورد بحث | هیچ | هیچ | مورد بررسی قرار گرفت، اما تا سال 2022 اجرا نشده است. |
| هند | آزمایشی | 2011-06 | 2012-11 | آزمایش‌هایی که 12 و 18 ماه به طول انجامید، اثر یک برنامه UBI به میزان 20-30 درصد یک درآمد کم معمولی را آزمایش کرد... |
| ایران | کامل | 2010 | 2016 | "تحت طرح اصلاح یارانه‌ها |
| ایرلند | مورد بحث | هیچ | هیچ | مورد بررسی قرار گرفت، اما تا سال 2022 اجرا نشده است. |
| ژاپن | مورد بحث | هیچ | هیچ | مورد بررسی قرار گرفت، اما تا سال 2022 اجرا نشده است. |
| کنیا | آزمایشی | 2018 | در حال انجام | برنامه آزمایشی کمک‌های ماهانه به میزان تقریباً 1/4 تا 1/2 میانگین درآمد را ارائه می‌دهد. قرار است تا سال 2030 ادامه داشته باشد. |
| لتونی | مورد بحث | هیچ | هیچ | مورد بررسی قرار گرفت، اما تا سال 2022 اجرا نشده است. |
| لیتوانی | مورد بحث | هیچ | هیچ | مورد بررسی قرار گرفت، اما تا سال 2022 اجرا نشده است. |
| نامیبیا | آزمایشی | 2008-01 | 2009-12 | برنامه آزمایشی در دو روستا تقریباً 8 درصد از میانگین درآمد را پرداخت کرد. سوء تغذیه کودکان به طور قابل توجهی کاهش یافت... |
| هلند | مورد بحث | هیچ | هیچ | مورد بررسی قرار گرفت، اما تا سال 2022 اجرا نشده است. |
| نیوزیلند | مورد بحث | هیچ | هیچ | مورد بررسی قرار گرفت، اما تا سال 2022 اجرا نشده است. |
| نروژ | مورد بحث | هیچ | هیچ | مورد بررسی قرار گرفت، اما تا سال 2022 اجرا نشده است. |
| پرتغال | مورد بحث | هیچ | هیچ | مورد بررسی قرار گرفت، اما تا سال 2022 اجرا نشده است. |
| آفریقای جنوبی | کمک‌های کووید-19 | 2020-05 | 2020-10 | کمک‌های اندکی به شهروندان در سن کار که حمایت دولتی دیگری نداشتند، ارائه شد. |
| کره جنوبی | جزئی | 2016 | در حال انجام | "کمک هزینه" سه ماهه به شهروندان بالای 24 سال در استان گیونگ‌گی صادر می‌کند. می‌توان فقط در... استفاده کرد |
| اسپانیا | مورد بحث | هیچ | هیچ | مورد بررسی قرار گرفت، اما تا سال 2022 اجرا نشده است. |
| سوئیس | مورد بحث | هیچ | هیچ | مورد بررسی قرار گرفت، اما تا سال 2022 اجرا نشده است. |
| اوکراین | مورد بحث | هیچ | هیچ | مورد بررسی قرار گرفت، اما تا سال 2022 اجرا نشده است. |
| بریتانیا | آزمایشی | 2022 | 2025 | برنامه آزمایشی در ولز (بریتانیا) به جوانان بالای 18 سال 1600 پوند (2175 دلار آمریکا) در ماه پرداخت می‌کند... |
| ایالات متحده | آزمایشی | متعدد | متعدد | چندین برنامه آزمایشی در زمینه درآمد پایه همگانی انجام شده یا در حال انجام است. طولانی‌ترین برنامه صندوق دائمی آلاسکا است... |

| کشور | سازمان مدیریت آزمایشی | وضعیت آزمایشی | شرکت کنندگان | نوع تأمین مالی | فرکانس پرداخت | مدت زمان (ماه) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| برزیل | دولت شهرداری ماریکا | فعال | 42,000 | عمومی | ماهانه |  |
| برزیل | Instituto ReCivitas | خاتمه یافته | 100 | خصوصی | ماهانه |  |
| کانادا | وزارت کودکان، جامعه و خدمات اجتماعی دولت انتاریو | خاتمه یافته | 6500 | عمومی | سالانه | 12 |
| کانادا | استان مانیتوبا | خاتمه یافته | 2263 | عمومی | ماهانه |  |
| کانادا | دولت بریتیش کلمبیا | فعال | هر فردی که از مراقبت خارج می‌شود | عمومی | ماهانه | 12 |
| فنلاند | Kela و وزارت بهداشت و امور اجتماعی | خاتمه یافته | 2000 | عمومی | ماهانه | 24 |
| آلمان | Mein Grundeinkommen e.V. | فعال | 1464 | خصوصی، قرعه کشی | ماهانه | 12 |
| هنگ کنگ | دولت هنگ کنگ | خاتمه یافته | ~4 میلیون | عمومی | یکجا |  |
| هند | یونیسف و انجمن زنان خوداشتغال (SEWA) | خاتمه یافته | 5,547 در پایلوت عمومی 20 روستا و 756 در پایلوت روستای قبیله‌ای | خصوصی | ماهانه | 18 |
| هند | شهرستان یولو | خاتمه یافته | 54 | عمومی/خصوصی | سالانه | 12 |
| هند | دولت ایالتی تامیل نادو | فعال | انتظار می‌رود تا 10,000,000 زن | عمومی | ماهانه |  |
| اندونزی | یانو اندار پراستییو (شبکه IndoBIG و مرکز تحقیقات جمعیت BRIN) | خاتمه یافته | 25 | خصوصی | ماهانه | 12 |
| ایران | جمهوری اسلامی ایران | فعال | ~ 75 میلیون | عمومی | ماهانه |  |
| ایرلند | مورد بحث | هیچ | هیچ | مورد بررسی قرار گرفت، اما تا سال 2022 اجرا نشده است. |
| ژاپن | مورد بحث | هیچ | هیچ | مورد بررسی قرار گرفت، اما تا سال 2022 اجرا نشده است. |
| کنیا | Give Directly | خاتمه یافته | 503 | خصوصی | ماهانه یا یکجا | 16 |
| کنیا | Give Directly | فعال | 20,847 | خصوصی | ماهانه یا یکجا | 24 یا 144 |
| لیبریا | Give Directly | فعال | 10,987 | خصوصی | ترکیبی از پرداخت‌های ماهانه و فصلی | 54 |
| ماکائو | دولت ماکائو | فعال | 638,300 ساکن دائمی و 62,000 ساکن غیردائمی | عمومی | سالانه |  |
| مغولستان | دولت مغولستان | خاتمه یافته | ~2.7 میلیون | عمومی | ترکیبی از پرداخت‌های ماهانه و یکجا |  |
| نامیبیا | ائتلاف بزرگ نامیبیا (شورای کلیساها، اتحادیه کارگران نامیبیا، انجمن غیردولتی نامیبیا و شبکه خدمات ایدز نامیبیا) | خاتمه یافته | 930 | عمومی/خصوصی | ماهانه | 12 |
| هلند | شهر اوترخت | خاتمه یافته | 752 | عمومی | ماهانه |  |
| نیوزیلند | مورد بحث | هیچ | هیچ | مورد بررسی قرار گرفت، اما تا سال 2022 اجرا نشده است. |
| نروژ | مورد بحث | هیچ | هیچ | مورد بررسی قرار گرفت، اما تا سال 2022 اجرا نشده است. |
| پرتغال | مورد بحث | هیچ | هیچ | مورد بررسی قرار گرفت، اما تا سال 2022 اجرا نشده است. |
| آفریقای جنوبی | کمک‌های کووید-19 | 2020-05 | 2020-10 | کمک‌های اندکی به شهروندان در سن کار که حمایت دولتی دیگری نداشتند، ارائه شد. |
| کره جنوبی | جزئی | 2016 | در حال انجام | "کمک هزینه" سه ماهه به شهروندان بالای 24 سال در استان گیونگ‌گی صادر می‌کند. می‌توان فقط در... استفاده کرد |
| اسپانیا | مورد بحث | هیچ | هیچ | مورد بررسی قرار گرفت، اما تا سال 2022 اجرا نشده است. |
| سوئیس | مورد بحث | هیچ | هیچ | مورد بررسی قرار گرفت، اما تا سال 2022 اجرا نشده است. |
| اوکراین | مورد بحث | هیچ | هیچ | مورد بررسی قرار گرفت، اما تا سال 2022 اجرا نشده است. |
| بریتانیا | دولت ولز | فعال | انتظار می‌رود 500 جوان واجد شرایط باشند | عمومی | ماهانه | 24 |
| ایالات متحده | مرکز منابع خانوادگی مک‌کینلی‌ویل، کالیفرنیا | فعال | 150 | عمومی/خصوصی | ماهانه | 22 |
| ایالات متحده | iFoster، کالیفرنیا | فعال | 300 | عمومی/خصوصی | ماهانه | 27 |
| ایالات متحده | First 5 Sonoma County، کالیفرنیا | فعال | 305 | عمومی/خصوصی | ماهانه | 24 |
| ایالات متحده | Marin Community Foundation، کالیفرنیا | خاتمه یافته | 125 |  | ماهانه | 24 |
| ایالات متحده | آژانس خدمات انسانی شهرستان، کالیفرنیا | فعال | 54 خانواده | عمومی/خصوصی | ماهانه |  |
| ایالات متحده | شهرستان یولو، کالیفرنیا | خاتمه یافته | 54 | عمومی/خصوصی | سالانه | 12 |
| ایالات متحده | United Way California Capital Region، کالیفرنیا | خاتمه یافته | 100 | خصوصی | ماهانه | 24 |
| ایالات متحده | United Way California Capital Region، کالیفرنیا | فعال | 130 | عمومی/خصوصی | ماهانه |  |
| ایالات متحده | بنیاد Reinvent Stockton، کالیفرنیا | خاتمه یافته | 125 | خاتمه یافته | ماهانه | 24 |
| ایالات متحده | My Path، Excite Credit Union، کالیفرنیا | خاتمه یافته | 72 | عمومی/خصوصی | ماهانه | 18 |
| ایالات متحده | شهر ماونتن ویو، کالیفرنیا | خاتمه یافته | 166 |  | ماهانه | 12 |
| ایالات متحده | Open Research Lab (قبلاً Y Combinator Research)، کالیفرنیا | خاتمه یافته | 1000 | خصوصی | ماهانه | 36 |
| ایالات متحده | Expecting Justice، کالیفرنیا | فعال | 950 | عمومی/خصوصی | ماهانه | 27 |
| ایالات متحده | Monument Impact، کالیفرنیا | فعال | 120 | عمومی/خصوصی | ماهانه | 11 |
| ایالات متحده | NYU Furman Center، کالیفرنیا | فعال | 450 | خصوصی | ماهانه | 12 |
| ایالات متحده | Comment Studio، کالیفرنیا | فعال | 30 | خصوصی | ماهانه | 6 |
| ایالات متحده | UpTogether، شهر اوکلند، کالیفرنیا | فعال | 600 (2 گروه) | خصوصی | ماهانه | 18 |
| ایالات متحده | Miracle Messages، کالیفرنیا | خاتمه یافته | 100 | خصوصی | ماهانه | 12 |
| ایالات متحده | شهر آلامدا، کالیفرنیا | فعال | 150 | عمومی/خصوصی | ماهانه | 24 |
| ایالات متحده | MyPath و دانشگاه کالیفرنیا سان فرانسیسکو، کالیفرنیا | فعال | 300 | عمومی/خصوصی | ماهانه | 31 |
| ایالات متحده | Yerba Buena Center for the Arts، کالیفرنیا | خاتمه یافته | 130 | عمومی/خصوصی | ماهانه | 18 |
| ایالات متحده | Tipping Point Community، کالیفرنیا | خاتمه یافته | 150 | خصوصی | ماهانه | 18 |
| ایالات متحده | Compass Family Services و بنیاد Wells Fargo، کالیفرنیا | خاتمه یافته | 13 |  | ماهانه | 6 |
| ایالات متحده | شهر سان فرانسیسکو، کالیفرنیا | خاتمه یافته | 160 | عمومی | ماهانه | 12 |
| ایالات متحده | Mission Asset Fund (MAF)، شهرستان سن ماتئو، کالیفرنیا | فعال | 500 | خصوصی | ماهانه | 24 |
| ایالات متحده | آژانس خدمات انسانی سان فرانسیسکو، کالیفرنیا | خاتمه یافته | 150 | عمومی/خصوصی | ماهانه | 18 |
| ایالات متحده | شهر سانتافه، نیومکزیکو | خاتمه یافته | 100 | خصوصی | ماهانه | 12 |
| ایالات متحده | New Mexico Appleseed، نیومکزیکو | خاتمه یافته | 53 | عمومی/خصوصی | ماهانه | 8 |
| ایالات متحده | UpTogether، نیومکزیکو | خاتمه یافته | 330 | خصوصی | ماهانه | 12 |
| ایالات متحده | Community Action Agency، Families and Youth Innovations Plus، Jardin de Los Ninos، نیومکزیکو | فعال | 300 | عمومی/خصوصی | ماهانه |  |
| ایالات متحده | UpTogether، تگزاس | خاتمه یافته | 30 | خصوصی | ماهانه | 12 |
| ایالات متحده | UpTogether، تگزاس | فعال | 500 | خصوصی | ماهانه | 12 |
| ایالات متحده | UpTogether، تگزاس | خاتمه یافته | 1000 | عمومی/خصوصی | سه ماهه | 24 |
| ایالات متحده | شهر آستین (از جمله بهداشت عمومی آستین، دفتر استراتژی بی‌خانمانی، دفتر برابری)، تگزاس | خاتمه یافته | 135 | عمومی/خصوصی | ماهانه | 12 |
| ایالات متحده | UpTogether، تگزاس | خاتمه یافته | 173 | خصوصی | ماهانه | 12 |
| ایالات متحده | The Houston Fund، تگزاس | خاتمه یافته | 110 |  | ماهانه | 12 |
| ایالات متحده | شهر شروپورت، لوئیزیانا | خاتمه یافته | 110 | خصوصی | ماهانه | 12 |
| ایالات متحده | Teacher's College، Columbia University، لوئیزیانا | فعال | 1000 | خصوصی | ماهانه | 42 |
| ایالات متحده | Institute for Research on Poverty، University of Wisconsin -Madison، لوئیزیانا | خاتمه یافته | 810 | عمومی | ماهانه | 24 |
| ایالات متحده | Springboard for the Arts، مینه سوتا | خاتمه یافته | 25 | خصوصی | ماهانه | 18 |
| ایالات متحده | International Institute of Minnesota، مینه سوتا | خاتمه یافته | 25 | خصوصی | ماهانه | 12 |
| ایالات متحده | شهر سنت پل، مینه سوتا | خاتمه یافته | 150 | عمومی/خصوصی | ماهانه | 18 |
| ایالات متحده | شهر مینیاپولیس، مینه سوتا | فعال | 200 | عمومی | ماهانه | 24 |
| ایالات متحده | Mountain Home، مونتانا | خاتمه یافته | 10 | خصوصی | ماهانه | 12 |
| ایالات متحده | Stanford Research Institute، واشنگتن | خاتمه یافته | 4800 | عمومی | ماهانه |  |
| ایالات متحده | شهر تاکوما، واشنگتن | خاتمه یافته | 110 | خصوصی | ماهانه | 12 |
| ایالات متحده | وزارت درآمد آلاسکا | فعال | 667,047 | عمومی | سالانه |  |

کشورهایی با درآمد پایه همگانی 2024
آیا کشوری درآمد پایه همگانی دارد؟
بسیاری از کشورها درآمد پایه همگانی را مورد بحث قرار داده‌اند یا آزمایش‌هایی را برای مطالعه آن ایجاد کرده‌اند. با این حال، تنها ایران درآمد پایه همگانی کامل برای شهروندان خود دارد.
چند کشور درآمد پایه همگانی دارند؟
ایران درآمد پایه همگانی کامل دارد. کره جنوبی درآمد پایه جزئی ارائه می‌دهد. این دو کشور تنها کشورهایی هستند که برنامه‌هایی برای بسیاری از شهروندان خود دارند.
پرسش‌های متداول

آیا درآمد همگانی واقعاً کار می‌کند؟ - اخبار ایالات متحده
درآمد پایه همگانی شروع سختی داشت - بررسی فناوری
درآمد پایه همگانی: برنامه‌های آزمایشی و آزمایش‌ها - ویکی
درآمد پایه همگانی در سراسر جهان - ویکی
پول برای هیچ: حقیقت در مورد درآمد پایه همگانی - طبیعت
طرح آزمایشی درآمد پایه برای مراقبان در ولز - گاردین
آزمایشگاه درآمد پایه استنفورد (BIL)

منابع