الذكاء الاصطناعي في السعودية: لماذا تتطلب رؤية 2030 بنية تحتية خاصة للذكاء الاصطناعي؟

الذكاء الاصطناعي في السعودية أولوية وطنية ضمن رؤية 2030، تقودها الهيئة السعودية للبيانات والذكاء الاصطناعي (سدايا) عبر الاستراتيجية الوطنية للبيانات والذكاء الاصطناعي، التي تستهدف وضع المملكة بين أفضل 15 دولة في الذكاء الاصطناعي بحلول 2030. وبالنسبة للمؤسسات، يعني ذلك تبنّي الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع مع إبقاء البيانات الحساسة تحت السيطرة السعودية.

تُعد رؤية السعودية 2030، التي أُطلقت في أبريل 2016، من أكثر برامج التحول الوطني طموحاً في العالم، وتقوم على ثلاثة محاور: مجتمع حيوي، واقتصاد مزدهر، ووطن طموح. وفي جوهرها انتقال من الاعتماد على النفط إلى اقتصاد متنوع قائم على المعرفة تقوده البنية التحتية الرقمية، وأصبح الذكاء الاصطناعي اليوم في قلب هذا التحول. وبالنسبة للجهات الحكومية والشركات، لم يعد السؤال: هل نتبنّى الذكاء الاصطناعي؟ بل: كيف ننشره بمسؤولية وأمان وعلى نطاق واسع ضمن الإطار التنظيمي للمملكة؟ يشرح هذا المقال كيف تشكّل رؤية 2030 مسار الذكاء الاصطناعي في السعودية، ولماذا يقود ذلك مباشرة إلى البنية التحتية الخاصة للذكاء الاصطناعي.

كيف تطوّر الذكاء الاصطناعي في السعودية في ظل رؤية 2030؟

بنت المملكة أسس الذكاء الاصطناعي وفق تسلسل مدروس: المؤسسات أولاً، ثم الاستراتيجية، ثم التنظيم، ثم القدرات على المستوى الوطني.

التاريخ	المحطة
أبريل 2016	إطلاق رؤية السعودية 2030
30 أغسطس 2019	إنشاء سدايا بأمر ملكي، ومعها مكتب إدارة البيانات الوطنية والمركز الوطني للذكاء الاصطناعي
أكتوبر 2020	الإعلان عن الاستراتيجية الوطنية للبيانات والذكاء الاصطناعي خلال القمة العالمية للذكاء الاصطناعي الأولى في الرياض
سبتمبر 2021	صدور نظام حماية البيانات الشخصية بالمرسوم الملكي رقم م/19
سبتمبر 2023	نشر سدايا مبادئ أخلاقيات الذكاء الاصطناعي، ودخول نظام حماية البيانات الشخصية حيز النفاذ في 14 سبتمبر
يناير 2024	نشر سدايا إرشادات الذكاء الاصطناعي التوليدي للجهات الحكومية
14 سبتمبر 2024	بدء التطبيق الكامل لنظام حماية البيانات الشخصية بعد فترة انتقالية مدتها عام
مايو 2025	إطلاق صندوق الاستثمارات العامة شركة هيوماين لبناء البنية التحتية والنماذج والتطبيقات
أغسطس 2025	إطلاق «هيوماين تشات» على النموذج العربي ALLaM 34B المستضاف داخل المملكة

والنمط واضح: تريد المملكة ذكاءً اصطناعياً على نطاق وطني، لكن وفق شروطها — عربياً في الأساس، وخاضعاً للأنظمة السعودية، ومستضافاً داخل حدودها.

ما مستهدفات الاستراتيجية الوطنية للبيانات والذكاء الاصطناعي؟

تضع الاستراتيجية طموحات قابلة للقياس بحلول 2030:

• أن تكون المملكة ضمن أفضل 15 دولة في الذكاء الاصطناعي، وأفضل 10 دول في مؤشر البيانات المفتوحة، وأفضل 20 دولة في النشر العلمي في مجالي البيانات والذكاء الاصطناعي.
• بناء قاعدة من 20,000 متخصص وخبير في البيانات والذكاء الاصطناعي.
• استقطاب استثمارات محلية وأجنبية بقيمة 75 مليار ريال في البيانات والذكاء الاصطناعي.
• دعم أكثر من 300 شركة ناشئة في هذا القطاع.

وبالنسبة لشركات القطاع الخاص، تحمل هذه المستهدفات ثلاث رسائل: طلب حكومي مستمر على الخدمات المدعومة بالذكاء الاصطناعي، ونمو في الكفاءات والبنية التحتية المحلية، وجهات تنظيمية تتوقع نشر الذكاء الاصطناعي بالانضباط نفسه المطبّق على أي نظام حساس. وللاطلاع على الصورة الأشمل، راجع دليلنا للتحول الرقمي في السعودية.

لماذا تُعد سيادة البيانات المشكلة المحورية؟

التحدي في واجهات الذكاء الاصطناعي العامة واضح: بياناتك تغادر مؤسستك. فعندما ترسل وزارة أو شركة طاقة استعلامات إلى مزوّد ذكاء اصطناعي خارجي، تعبر بيانات تشغيلية حساسة حدوداً تقنية لم تُصمَّم لعبورها أصلاً. ووفق نظام حماية البيانات الشخصية، يتطلب نقل البيانات الشخصية خارج المملكة غرضاً محدداً وآلية نقل معتمدة، وفي حالات كثيرة تقييماً للمخاطر، وقد تصل غرامات المخالفة إلى 5 ملايين ريال. وتضيف قواعد تصنيف البيانات الوطنية طبقة أخرى من المتطلبات على البيانات الحكومية.

والتبعات المالية لا تقل أهمية. فالتسعير لكل استعلام الذي يناسب مرحلة التجربة يصبح صعب التخطيط عند أحجام الإنتاج المؤسسي، ويحدده المزوّد لا أنت. وتحلّ البنية التحتية الخاصة للذكاء الاصطناعي المشكلتين معاً: فبنشر النماذج — سواء كانت نماذج لغوية كبيرة أو محركات تحليلات تنبؤية أو أنظمة رؤية حاسوبية — داخل بيئتك، تحتفظ بالسيطرة الكاملة على بياناتك، إذ تُعالَج على أجهزتك، في مركز بياناتك، أو في سحابة سيادية داخل المملكة تتحكم بها. ونتناول التفاصيل التنظيمية في مقال سيادة البيانات في السعودية والخليج.

لماذا لا تستطيع القطاعات ذات الأولوية في رؤية 2030 الاعتماد على الواجهات العامة؟

بالنسبة للقطاعات التي تحمل رؤية 2030 — الخدمات الحكومية، والرعاية الصحية، والطاقة، والصناعة، والخدمات المالية — لا يُعد الذكاء الاصطناعي الخاص ترفاً. فهذه القطاعات تتعامل مع بيانات تجعل قواعدُ تصنيفها وأنظمتها القطاعية معالجتَها لدى أطراف خارجية دون ضوابط عبئاً على الامتثال.

• القطاع الحكومي: تعمل الجهات التي تعالج بيانات المواطنين وفق قواعد تصنيف البيانات الوطنية، وتخضع البيانات الحكومية لقيود على نقلها خارج المملكة.
• الرعاية الصحية: السجلات الطبية بيانات شخصية حساسة وفق نظام حماية البيانات الشخصية، وتخضع لشروط معالجة أشد.
• الطاقة والمرافق: مشغّلو البنى التحتية الوطنية الحساسة مشمولون بالضوابط الأساسية للأمن السيبراني، ولا يمكنهم كشف بياناتهم التشغيلية لعمليات استدلال خارج سيطرتهم.
• الخدمات المالية: تخضع البنوك وشركات التأمين لإشراف البنك المركزي السعودي (ساما)، وتنطبق ضوابطه للأمن السيبراني والإسناد الخارجي على أي خدمة ذكاء اصطناعي تستخدمها.
• الصناعة: بيانات العمليات والتركيبات وأسعار المورّدين أصول تنافسية لا ينبغي أن تُستخدم في تدريب نماذج الآخرين.

الواجهات العامة أم البنية التحتية الخاصة: كيف تقارن بينهما؟

المعيار	واجهة ذكاء اصطناعي عامة	بنية تحتية خاصة للذكاء الاصطناعي
موقع البيانات	يتحكم به المزوّد، وغالباً خارج المملكة	مركز بياناتك أو سحابة سيادية داخل المملكة
التزامات النقل وفق نظام حماية البيانات الشخصية	تنشأ في حالات كثيرة	لا تنشأ عن الاستدلال
التكلفة عند التوسع	حسب الاستخدام، وترتفع مع الانتشار	شبه ثابتة ومتوقعة
التخصيص للعربية	مقتصر على صياغة التعليمات	ضبط دقيق واسترجاع من بياناتك العربية
التوافر	مرتبط بالمزوّد وروابط الإنترنت	تحت سيطرتك التشغيلية
زمن الوصول إلى أول تجربة	الأسرع	أطول، لكن المنصة قابلة لإعادة الاستخدام

ما متطلبات البنية التحتية الخاصة للذكاء الاصطناعي؟

القدرة الحاسوبية

بيئات بوحدات معالجة رسومات قادرة على تشغيل الاستدلال بكفاءة عند أحجام الإنتاج، مع هامش للنمو. ويحدد اختيار النموذج حجم هذه البيئة: فنموذج متوسط الحجم يدعم العربية مع الاسترجاع يضاهي غالباً نموذجاً أكبر بكثير في مهام المؤسسات. كما أن النماذج المطوّرة سعودياً، مثل علّام الذي نُشرت نسخته التجريبية بحجم 7 مليارات معامل بأوزان مفتوحة، تجعل النشر الخاص العربي في الأساس أمراً عملياً — راجع دليلنا عن نموذج علّام للشركات.

خطوط البيانات

خطوط تغذّي النماذج بالبيانات الداخلية المعتمدة بالوتيرة التي تتطلبها عملياتك، مع توحيد للنص العربي وضوابط وصول تحترم الصلاحيات القائمة في أنظمتك.

المراقبة والصيانة

أطر تتابع الدقة وزمن الاستجابة والاستخدام حتى لا يتراجع أداء النماذج بمرور الوقت، إلى جانب منهجية لتقييم النماذج واستبدالها بأمان.

الأمن والحوكمة

بنية أمنية تحمي النموذج والبيانات التي يعالجها، متوافقة مع الضوابط الأساسية للأمن السيبراني (ECC-2:2024) الصادرة عن الهيئة الوطنية للأمن السيبراني — ويشرح دليلنا للضوابط الأساسية للأمن السيبراني متطلباتها. أما الحوكمة فتتبع مبادئ أخلاقيات الذكاء الاصطناعي الصادرة عن سدايا، التي تشمل النزاهة والإنصاف، والخصوصية والأمن، والإنسانية، والمنافع الاجتماعية والبيئية، والموثوقية والسلامة، والشفافية والقابلية للتفسير، والمساءلة والمسؤولية. كما توفّر منصة حوكمة البيانات الوطنية أدوات للامتثال، منها أداة للتقييم الذاتي لأخلاقيات الذكاء الاصطناعي.

ما حالات استخدام الذكاء الاصطناعي الأعلى قيمة للمؤسسات السعودية؟

تأتي أقوى العوائد المبكرة عادة من حالات الاستخدام التي تجمع بين الحجم الكبير والمحتوى العربي والبيانات الحساسة، وهي تحديداً الحالات التي تثبت فيها البنية الخاصة جدواها:

• البحث في المستندات العربية والإجابة عن الأسئلة: يطرح الموظفون أسئلتهم بالعربية أو الإنجليزية ويحصلون على إجابات مستندة إلى السياسات والعقود والإجراءات الداخلية، مع الإحالة إلى المصدر.
• صياغة المراسلات والتقارير: مسودات أولى للخطابات الرسمية بالعربية ومحاضر الاجتماعات والملخصات التنفيذية، يراجعها موظف قبل إرسالها.
• خدمة العملاء والمستفيدين: مساعدات محادثة عربية تفهم اللهجة الخليجية، وتحيل المحادثة إلى الموظف المختص عند الحاجة.
• معالجة المستندات: استخراج البيانات من الفواتير والنماذج والعقود لتنتقل مباشرة إلى أنظمة تخطيط موارد المؤسسة وإدارة المعاملات دون إعادة إدخال يدوي.
• التحليلات التشغيلية: الصيانة التنبؤية في المصانع، ورصد الأنماط غير الاعتيادية في المعاملات المالية.

وتمس كل حالة من هذه الحالات بيانات لا ترغب معظم المؤسسات في معالجتها خارج سيطرتها. وبناؤها جميعاً على منصة خاصة مشتركة يعني أن تكلفة حالة الاستخدام الثانية والثالثة أقل بكثير من الأولى، لأن البنية والضوابط والبيانات المنظّمة جاهزة مسبقاً، ويتراكم معها رصيد المؤسسة من الخبرة والكفاءات المحلية التي تسعى رؤية 2030 إلى بنائها.

من أين تبدأ المؤسسات السعودية؟

1. حصر الاستخدام الحالي للذكاء الاصطناعي، بما في ذلك استخدام الموظفين غير الرسمي لروبوتات المحادثة العامة مع بيانات الشركة.
2. تصنيف البيانات التي تمسها كل حالة استخدام، وتحديد ما يمكن أن يستخدم الأدوات العامة وما يتطلب بنية خاصة.
3. اختيار حالتين أو ثلاث حالات استخدام ذات قيمة قابلة للقياس، مثل البحث في المستندات، وتلخيص التقارير، وخدمة العملاء بالعربية.
4. تصميم المنصة مرة واحدة: قدرة حاسوبية واسترجاع وإدارة هوية وسجلات ومراقبة تتشاركها جميع حالات الاستخدام المستقبلية.
5. التجربة ثم القياس ثم التوسع، مع عرض النتائج بلغة الأعمال: الوقت الموفَّر، ومعدلات الخطأ، وتكلفة المعاملة الواحدة.

كيف يبدو النجاح؟

في مشروع الذكاء الاصطناعي الخاص لجهة حكومية في المملكة، حقق الاستدلال المحلي بالكامل — مع خطوط بيانات داخلية وصلاحيات قائمة على الأدوار وإقامة البيانات داخل المملكة — استقلالاً بنسبة 100% عن واجهات الذكاء الاصطناعي الخارجية، وإقامة كاملة للبيانات، وتكلفة متوقعة عند أحجام الاستخدام المؤسسي. وفي أمواج للحلول، نبني هذه البنية من الأساس: مصمَّمة للبيئة التنظيمية السعودية، ومتوافقة مع أهداف رؤية 2030 في مجال البيانات، ومهندَسة للتشغيل الفعلي منذ اليوم الأول. ففي ضوء متطلبات البيانات للعمل في المملكة، السؤال الحقيقي ليس هل تستطيع تحمّل تكلفة بنية خاصة للذكاء الاصطناعي، بل هل تستطيع التوسع في الذكاء الاصطناعي بدونها؟ تعرّف على خدمة الذكاء الاصطناعي الخاص وروبوتات المحادثة لتخطيط أول مشروع لديك.