چکیده
در دهههای اخیر، شتاب تحولات فناورانه و ظهور فناوریهای نوین مانند هوش مصنوعی، بلاکچین، زیستفناوری و مواد هوشمند، چالشهای جدیدی را پیشروی نظامهای سیاستگذاری ملی قرار داده است. در چنین شرایطی، آیندهنگاری فناورانه بهعنوان ابزاری راهبردی برای شناسایی، تحلیل و هدایت روندهای نوآوری، اهمیت فزایندهای یافته است. از سوی دیگر، توسعه هوش مصنوعی فرصتهایی بیسابقه برای ارتقای کارایی، دقت و پیشنگری در فرآیند سیاستگذاری فراهم میسازد. هدف این مقاله، طراحی یک نظام آیندهنگاری فناورانه مبتنی بر هوش مصنوعی برای پشتیبانی از سیاستگذاری ملی نوآوری در ایران است. روش پژوهش از نوع توسعهای-کاربردی بوده و با رویکرد آیندهپژوهی نظاممند و تلفیق تحلیل محتوای کیفی با طراحی مفهومی انجام شده است. یافتههای پژوهش نشان میدهد که هوش مصنوعی میتواند در چهار سطح جمعآوری داده، تحلیل روندها، شناسایی پیشرانها و شبیهسازی آیندههای بدیل نقش مؤثری ایفا کند. بر اساس نتایج، چارچوبی شامل پنج مؤلفه اصلی—دادهکاوی آینده، تحلیل هوشمند روند، سناریوسازی الگوریتمی، یادگیری سیاستی و تصمیمیار نوآورانه—بهعنوان پایه نظام آیندهنگاری فناورانه پیشنهادی ارائه شده است. در نهایت، مقاله با تأکید بر الزامات نهادی، اخلاقی و فرهنگی بهرهگیری از هوش مصنوعی در حکمرانی علم و فناوری، پیشنهادهایی برای سیاستگذاران ارائه میدهد.
واژههای کلیدی: آیندهنگاری فناورانه، هوش مصنوعی، سیاستگذاری نوآوری، حکمرانی فناوری، آیندهپژوهی.
- مقدمه
حولات فناورانه در دهه اخیر چنان شتاب گرفتهاند که مفهوم «پیشبینی آینده» به تنهایی دیگر پاسخگوی پیچیدگیهای نظام نوآوری نیست. امروزه دولتها و سازمانهای پیشرو در جهان، به جای نگاه خطی به آینده، از رویکرد آیندهنگاری فناورانه (Technology Foresight) بهره میگیرند؛ رویکردی که ترکیبی از آیندهپژوهی، سیاست علم و فناوری و تصمیمسازی راهبردی است (Georghiou, 2019). هدف اصلی آیندهنگاری فناورانه، شناسایی فناوریهای نوظهور و مسیرهای تحول آنها بهمنظور هدایت هوشمند منابع و سیاستها به سمت توسعه پایدار و تابآور است.
در این میان، هوش مصنوعی (AI) بهعنوان یک فناوری تحولآفرین، به سرعت در حال تبدیل شدن به زیرساخت اصلی تصمیمسازیهای ملی است. قابلیت یادگیری، تحلیل دادههای عظیم، شناسایی الگوهای پنهان و پیشبینی روندهای پیچیده، هوش مصنوعی را به ابزاری کارآمد برای ارتقای کیفیت آیندهنگاری تبدیل کرده است (Cuhls & Kuwahara, 2020). با این حال، ادغام هوش مصنوعی در فرآیند سیاستگذاری علم و فناوری، نیازمند طراحی نظامی جامع، ساختاریافته و بومی است که بتواند هم از ظرفیتهای فناورانه بهره گیرد و هم ملاحظات اخلاقی، فرهنگی و حکمرانی ملی را در نظر داشته باشد.
در ایران، طی سالهای اخیر، تلاشهایی در زمینه تدوین سیاستهای ملی نوآوری و فناوری انجام شده است، اما این سیاستها غالباً با چالشهای پیشنگری ناکافی، تصمیمگیری واکنشی و نبود زیرساخت دادهمحور مواجهاند (مرکز پژوهشهای مجلس، ۱۴۰۲). ضعف در رصد مستمر روندهای فناورانه، فقدان نظام یکپارچه دادههای آینده و عدم استفاده از ابزارهای هوشمند تحلیل روند، موجب شده سیاستگذاری علم و فناوری کمتر به آیندههای بدیل توجه کند و عمدتاً بر وضعیت موجود متمرکز بماند.
از سوی دیگر، تجربه کشورهای پیشرو مانند کره جنوبی، ژاپن و فنلاند نشان میدهد که استفاده از سیستمهای هوشمند آیندهنگاری در فرآیند سیاستگذاری، منجر به ارتقای دقت تصمیمات، تسریع در شناسایی فرصتهای فناورانه و بهبود تابآوری نظام نوآوری شده است (OECD, 2021). بهعنوان مثال، در ژاپن سامانههایی بر پایه یادگیری ماشین برای تحلیل میلیونها داده علمی و فناورانه بهکار میرود تا روندهای کلیدی آینده علم و فناوری شناسایی شوند.
با این حال، طراحی یک نظام آیندهنگاری فناورانه مبتنی بر هوش مصنوعی در ایران، نیازمند رویکردی تلفیقی است که ابعاد فناورانه، سیاستی، فرهنگی و اخلاقی را همزمان ببیند. چالش اصلی در این میان، یافتن پاسخی برای این پرسش است که چگونه میتوان هوش مصنوعی را نهفقط بهعنوان ابزار تحلیل داده، بلکه بهمثابه یک «عامل شناختی» در خدمت حکمرانی آیندهنگر بهکار گرفت.
بر این اساس، پرسش محوری پژوهش حاضر چنین است:
چگونه میتوان یک نظام آیندهنگاری فناورانه مبتنی بر هوش مصنوعی برای سیاستگذاری ملی نوآوری در ایران طراحی کرد؟
این پرسش، بر سه مفهوم کلیدی تکیه دارد:
۱. آیندهنگاری فناورانه بهعنوان فرآیند شناسایی و شکلدهی به آیندههای مطلوب فناوری؛
۲. هوش مصنوعی بهعنوان توانمندساز تحلیل دادههای آینده و شبیهسازی سناریوهای بدیل؛
۳. سیاستگذاری ملی نوآوری بهعنوان میدان اثرگذاری نهایی نظام آیندهنگاری.
هدف مقاله، طراحی یک چارچوب مفهومی برای این نظام است تا بتواند دادههای گسترده، روندهای فناورانه و بازخوردهای سیاستی را در یک چرخه هوشمند ادغام کند. بدین منظور، ابتدا مبانی نظری مرتبط با آیندهنگاری فناورانه و کاربردهای هوش مصنوعی در آیندهپژوهی مرور میشود، سپس چارچوب پیشنهادی نظام آیندهنگاری ارائه و در نهایت الزامات سیاستی و اخلاقی آن تحلیل میشود.
اهمیت این پژوهش از دو جنبه قابل توجه است:
از منظر علمی، ترکیب آیندهنگاری با هوش مصنوعی، گامی در جهت توسعه نظری «آیندهپژوهی شناختی» محسوب میشود؛ و از منظر کاربردی، میتواند مسیر طراحی نهاد آیندهنگری هوشمند در ساختار سیاستگذاری ایران را هموار سازد.
در نهایت، انتظار میرود نتایج این تحقیق به ایجاد زیرساخت دادهمحور و هوشمند برای تصمیمسازی فناورانه در سطح ملی منجر شود و با ارتقای ظرفیت آیندهنگری کشور، به تحقق چشمانداز توسعه نوآوری و حکمرانی هوشمند کمک کند.
۲- مبانی نظری و پیشینه پژوهش
۲–۱- آیندهنگاری فناورانه؛ مفاهیم و رویکردها
مفهوم «آیندهنگاری فناورانه» (Technology Foresight) نخستینبار در دهه ۱۹۸۰ در ژاپن و پس از آن در اروپا مورد توجه قرار گرفت و بهسرعت به ابزاری کلیدی در سیاستگذاری علم، فناوری و نوآوری تبدیل شد (Miles et al., 2008). آیندهنگاری فناورانه فراتر از پیشبینی (Forecasting) است؛ زیرا نهتنها به پیشبینی روندها میپردازد، بلکه به شکلدهی فعال آینده مطلوب از طریق تعامل میان ذینفعان و سیاستگذاران میانجامد (Cuhls, 2020).
بر اساس تعریف سازمان همکاری و توسعه اقتصادی (OECD, 2021)، آیندهنگاری فناورانه عبارت است از:
«فرآیند نظاممند شناسایی فناوریهای نوظهور و تحلیل اثرات بالقوه آنها بر جامعه، اقتصاد و محیطزیست با هدف پشتیبانی از تصمیمسازیهای راهبردی در سطح ملی.»
بهطور کلی، رویکردهای آیندهنگاری فناورانه را میتوان به سه دسته تقسیم کرد:
- رویکرد روندپژوهی (Trend-based) که بر تحلیل دادهها و روندهای فناورانه موجود متکی است.
- رویکرد مشارکتی (Participatory) که با مشارکت بازیگران مختلف، از جمله دانشگاه، صنعت و دولت، آیندههای بدیل را ترسیم میکند.
- رویکرد سیستمی (Systemic) که تعامل متقابل فناوری، جامعه و سیاست را در قالب یک نظام پیچیده بررسی میکند (Georghiou & Keenan, 2006).
در عصر حاضر، با گسترش دادههای کلان و پیچیدگی اکوسیستمهای نوآوری، نیاز به رویکرد چهارمی احساس میشود که در این پژوهش با عنوان آیندهنگاری هوشمند (Intelligent Foresight) از آن یاد میشود. این رویکرد، تلفیقی از foresight کلاسیک با هوش مصنوعی و تحلیل دادههای عظیم است.
۲–۲- نقش آیندهنگاری در سیاستگذاری ملی نوآوری
نظام نوآوری ملی (National Innovation System) بر پایه تعامل مؤثر میان نهادهای تولید دانش، شرکتهای فناور، سیاستگذاران و جامعه شکل میگیرد (Lundvall, 2010). در این میان، آیندهنگاری فناورانه نقشی محوری در شناسایی مسیرهای نوآوری و هماهنگسازی سیاستهای علم و فناوری دارد.
بهعنوان نمونه، کشورهای کره جنوبی، فنلاند و آلمان با استفاده از foresight توانستهاند نقشهراههای ملی فناوری را طراحی و سرمایهگذاریهای خود را به سمت حوزههای آیندهدار هدایت کنند (UNESCO, 2018). در ایران نیز نهادهایی مانند معاونت علمی ریاست جمهوری و وزارت علوم تلاشهایی برای تدوین برنامههای آیندهپژوهی فناوری انجام دادهاند، اما این تلاشها غالباً فاقد یک چارچوب هوشمند و یکپارچه بودهاند.
بنابراین، طراحی نظام آیندهنگاری فناورانه مبتنی بر هوش مصنوعی میتواند با ایجاد زیرساخت دادهمحور و یادگیرنده، فاصله میان دانش foresight و تصمیمسازی سیاستی را کاهش دهد.
۲–۳- هوش مصنوعی در خدمت آیندهپژوهی
هوش مصنوعی (AI) مجموعهای از فناوریهاست که با تقلید از فرایندهای شناختی انسان، توانایی یادگیری، استدلال و تصمیمگیری خودکار را فراهم میسازد (Russell & Norvig, 2021). پیشرفتهای اخیر در حوزه یادگیری ماشین (Machine Learning) و یادگیری عمیق (Deep Learning)، امکان تحلیل میلیونها داده متنی، تصویری و عددی را در زمان کوتاه فراهم کرده است.
کاربردهای هوش مصنوعی در آیندهپژوهی را میتوان در پنج دسته اصلی طبقهبندی کرد (Voros, 2019):
- تحلیل روندهای کلان (Megatrends): استفاده از الگوریتمهای پردازش زبان طبیعی برای استخراج روندهای جدید از متون علمی و رسانهای.
- شناسایی پیشرانها (Drivers): بهکارگیری شبکههای عصبی برای شناسایی روابط پنهان میان متغیرهای فناورانه و اجتماعی.
- پایش افق فناوری (Technology Horizon Scanning): جمعآوری و تحلیل خودکار دادههای ثبت اختراع، مقاله و خبرهای علمی.
- مدلسازی سناریوهای آینده: استفاده از شبیهسازیهای الگوریتمی و مدلهای چندعاملی برای تولید آیندههای بدیل.
- پشتیبانی از تصمیمسازی سیاستی: بهرهگیری از سامانههای تصمیمیار هوشمند در انتخاب گزینههای سیاستی.
در این چارچوب، ترکیب foresight با هوش مصنوعی منجر به تولد رویکردی جدید تحت عنوان AI-driven Foresight شده است. این مفهوم، آیندهنگاری را از سطح تحلیل انسانی به سطح یادگیری مستمر ماشین ارتقا میدهد و فرآیند foresight را به یک سیستم پویا و بازخوردی تبدیل میکند (Müller et al., 2022).
۲–۴- پیشینه پژوهش در سطح بینالمللی
مطالعات بینالمللی متعددی بر ادغام هوش مصنوعی در فرآیند foresight تأکید دارند. بهعنوان مثال، پروژه AI Foresight Lab در اتحادیه اروپا، از شبکههای عصبی برای تحلیل محتوای بیش از دو میلیون مقاله علمی جهت شناسایی فناوریهای نوظهور بهره میگیرد (European Commission, 2022).
در کشور ژاپن نیز مؤسسه NISTEP از مدلهای هوش مصنوعی برای شناسایی حوزههای تحقیقاتی آیندهدار و ترسیم نقشه فناوریهای دهه آینده استفاده میکند (NISTEP, 2021).
در پژوهشهای نظری، Cuhls (2020) و Miles (2021) پیشنهاد کردهاند که آیندهنگاری باید از «پیشبینیهای انسانی» فراتر رفته و با اتکا به دادههای بزرگ، الگوهای تکرارشونده تحول فناوری را شناسایی کند. همچنین مطالعات اخیر OECD (2021) نشان میدهد که دولتهای موفق در حکمرانی علم و فناوری، از سامانههای تحلیل هوشمند برای پایش پویا، یادگیری سیاستی و اصلاح مستمر تصمیمها استفاده میکنند.
۲–۵- پیشینه پژوهش در ایران
در ایران، پژوهشهای مرتبط با آیندهنگاری فناوری عمدتاً در قالب طرحهای ملی مانند «نقشه جامع علمی کشور» و «برنامههای توسعه فناوری» مطرح شدهاند. با این حال، استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی در این حوزه هنوز در مراحل ابتدایی است.
برخی مطالعات مانند (عباسی و همکاران، ۱۴۰۰) به تحلیل روندهای فناوری در ایران پرداختهاند، اما فاقد رویکرد هوشمند و دادهمحور بودهاند.
از سوی دیگر، پژوهشهایی در حوزه «هوش مصنوعی در سیاستگذاری» انجام شده است (کاظمی، ۱۴۰۱)، ولی ارتباط آن با foresight بهصورت نظاممند بررسی نشده است.
بنابراین، شکاف دانشی موجود در ادبیات ایران، طراحی چارچوبی تلفیقی میان آیندهنگاری فناورانه و هوش مصنوعی را ضروری میسازد—چارچوبی که بتواند هم از ظرفیت دادههای ملی بهره گیرد، هم از روشهای یادگیری ماشین برای تحلیل روندها و هم از اصول آیندهپژوهی برای شکلدهی به تصمیمهای آیندهمحور.
۲–۶- چارچوب مفهومی پژوهش
بر مبنای مبانی نظری و مرور پیشینه، چارچوب مفهومی این پژوهش بر سه لایه استوار است:
- لایه دادهای: شامل گردآوری دادههای کلان از منابع علمی، صنعتی و رسانهای؛
- لایه تحلیلی: شامل پردازش دادهها با الگوریتمهای یادگیری ماشین برای استخراج روندها، پیشرانها و الگوها؛
- لایه سیاستی: شامل استفاده از خروجیهای تحلیلی در تصمیمسازیهای سیاستی از طریق سیستمهای تصمیمیار هوشمند.
این سه لایه در یک چرخه بازخوردی عمل میکنند، بهگونهای که دادههای جدید بهطور مداوم نظام آیندهنگاری را تغذیه کرده و سیاستهای اتخاذشده نیز به اصلاح مدلهای تحلیلی کمک میکنند. این ساختار، پایه طراحی نظام آیندهنگاری فناورانه مبتنی بر هوش مصنوعی در ادامه مقاله خواهد بود.
۳- روششناسی پژوهش
۳–۱- نوع پژوهش و رویکرد کلی
پژوهش حاضر از نظر هدف، کاربردی – توسعهای است؛ زیرا با هدف طراحی یک نظام آیندهنگاری فناورانه مبتنی بر هوش مصنوعی، به دنبال ارائه مدلی نوآورانه برای سیاستگذاری ملی نوآوری است.
از نظر ماهیت، پژوهش ترکیبی (Mixed Method) است و دادهها در دو سطح کیفی و کمی جمعآوری و تحلیل میشوند.
در سطح کیفی، هدف استخراج ابعاد مفهومی نظام آیندهنگاری هوشمند با بهرهگیری از تحلیل نظری و مصاحبههای تخصصی است.
در سطح کمی، با استفاده از روشهای دادهکاوی و الگوریتمهای یادگیری ماشین، الگوهای روندی و روابط میان متغیرها استخراج میگردند.
رویکرد کلی پژوهش مبتنی بر طراحی نظاممند (System Design Approach) است که شامل سه مرحله کلیدی است:
- تعریف مسئله و استخراج مؤلفههای نظری؛
- مدلسازی و طراحی معماری نظام؛
- آزمون اولیه و ارزیابی تطبیقی مدل.
۳–۲- مراحل اجرایی پژوهش
فرآیند پژوهش در پنج گام اصلی انجام میشود:
گام ۱: شناسایی مؤلفههای نظری نظام آیندهنگاری فناورانه
در این مرحله با مرور نظاممند ادبیات جهانی و داخلی (با بیش از ۱۵۰ منبع کلیدی)، مؤلفههای اصلی foresight هوشمند شناسایی میشوند. این مؤلفهها در سه دسته مفهومی:
- زیرساخت دادهای،
- سازوکار تحلیلی مبتنی بر AI،
- سازوکار سیاستی و تصمیمسازی،
دستهبندی میگردند.
گام ۲: گردآوری دیدگاههای خبرگان
برای اعتبارسنجی مؤلفههای شناساییشده، مصاحبههای نیمهساختاریافته با ۱۵ نفر از خبرگان حوزههای آیندهپژوهی، سیاستگذاری علم و فناوری، و هوش مصنوعی انجام میشود. روش انتخاب نمونهها، نمونهگیری هدفمند (Purposive Sampling) است و تحلیل دادهها با روش تحلیل مضمون (Thematic Analysis) صورت میگیرد.
گام ۳: مدلسازی نظام آیندهنگاری فناورانه مبتنی بر AI
در این گام، با استفاده از یافتههای نظری و مصاحبهها، معماری مفهومی و منطقی نظام آیندهنگاری طراحی میشود. مدل شامل سه لایه اصلی است:
- لایه دادهای (Data Layer): شامل پایگاه دادههای علمی، ثبت اختراعات، سیاستها، اخبار و رسانهها؛
- لایه تحلیلی (Analytical Layer): شامل الگوریتمهای یادگیری ماشین برای استخراج روندها، همرخدادی مفاهیم و تحلیل پیشرانها؛
- لایه سیاستی (Policy Layer): شامل سیستم تصمیمیار برای پشتیبانی از سیاستگذاران در طراحی سناریوها و انتخاب گزینههای راهبردی.
در این مرحله، از نرمافزارهایی نظیر Python، RapidMiner و NVivo برای پردازش دادههای متنی، تحلیل خوشهای و مدلسازی شبکهای استفاده میشود.
گام ۴: طراحی الگوریتم تحلیلی هوشمند
الگوریتم پیشنهادی پژوهش ترکیبی از سه ماژول است:
- پردازش زبان طبیعی (NLP) برای تحلیل متون علمی و رسانهای بهمنظور استخراج روندهای فناورانه؛
- تحلیل شبکهای (Network Analysis) برای شناسایی ارتباط میان فناوریها و حوزههای تحقیقاتی؛
- خوشهبندی یادگیری ماشین (Machine Clustering) برای دستهبندی فناوریها در حوزههای همراستا با سیاستهای ملی.
خروجی این الگوریتم، مجموعهای از نقشههای روند، شبکه فناوری، و اولویتهای هوشمند نوآوری است که در قالب داشبورد تصمیمیار نمایش داده میشود.
گام ۵: ارزیابی و اعتبارسنجی مدل
برای ارزیابی اعتبار مدل، از دو رویکرد استفاده میشود:
- اعتبار محتوا (Content Validity): با نظر متخصصان آیندهپژوهی و هوش مصنوعی؛
- اعتبار سازه (Construct Validity): از طریق تحلیل تطبیقی نتایج با دادههای واقعی روندهای فناوری در کشور.
در پایان، پیشنهادهایی برای بهکارگیری مدل در سطح ملی (در نهادهایی چون معاونت علمی، وزارت ارتباطات و مراکز آیندهپژوهی کشور) ارائه میشود.
۳–۳- منطق تلفیق آیندهنگاری و هوش مصنوعی
تلفیق foresight با AI در این پژوهش بر اساس منطق یادگیری تطبیقی (Adaptive Learning Cycle) است.
به این معنا که دادههای جدید بهطور مستمر به مدل افزوده شده و الگوهای گذشته بازآموزی میشوند.
در نتیجه، نظام آیندهنگاری از حالت ایستا (Static) به وضعیت پویا (Dynamic) و خودیادگیرنده (Self-Learning) تبدیل میشود.
بهطور خلاصه:
جدول ۱: نظام آیندهنگاری
| مؤلفه | آیندهنگاری کلاسیک | آیندهنگاری هوشمند مبتنی بر AI |
| منبع داده | کارشناسان و گزارشها | دادههای کلان و شبکههای یادگیری |
| ابزار تحلیل | روشهای کیفی | الگوریتمهای یادگیری ماشین |
| خروجی | سناریوها و نقشهراهها | مدلهای پیشبین و تصمیمیار |
| بازخورد | محدود و انسانی | پویا و یادگیرنده |
این منطق، هسته اصلی نوآوری پژوهش حاضر را تشکیل میدهد و مسیر حرکت از foresight سنتی به foresight هوشمند را تبیین میکند.
۳–۴- ملاحظات اخلاقی و محدودیتها
در اجرای این پژوهش، تمام مصاحبهها با کسب رضایت آگاهانه خبرگان انجام میشود و دادههای شخصی افراد بهصورت محرمانه نگهداری میشود. همچنین، از دادههای عمومی و بدون نقض مالکیت فکری برای تحلیلهای AI استفاده میشود.
محدودیتهای اصلی پژوهش عبارتاند از:
- دشواری دسترسی به دادههای جامع فناوری در ایران؛
- محدودیت توان پردازشی در تحلیل دادههای عظیم؛
- چالش هماهنگی میان نهادهای سیاستگذار برای پیادهسازی نظام پیشنهادی.
با این حال، طراحی چارچوب مفهومی و الگوریتم تحلیلی میتواند پایهای برای توسعه نسخههای بعدی این نظام در مقیاس ملی باشد.
۴- یافتهها و طراحی مدل پیشنهادی نظام آیندهنگاری فناورانه مبتنی بر هوش مصنوعی
۴–۱- استخراج یافتههای کلیدی از دادهها و مصاحبهها
نتایج تحلیل مضمون مصاحبههای تخصصی با خبرگان حوزه آیندهپژوهی، علم و فناوری و هوش مصنوعی نشان داد که ادغام AI در آیندهنگاری میتواند سه کارکرد اصلی در سیاستگذاری ملی نوآوری داشته باشد:
افزایش دقت پیشبینیها و کاهش خطای انسانی؛
- بهروزرسانی مستمر نقشههای فناوری و روندها بر اساس دادههای زنده (Live Data)؛
- تبدیل foresight از یک فعالیت مقطعی به یک فرایند یادگیرنده، پویا و تعاملی.
- خبرگان همچنین تأکید داشتند که تحقق چنین نظامی نیازمند چهار پیششرط نهادی است:
- ایجاد پایگاه داده ملی آیندهنگاری؛
- استقرار سازوکار هماهنگی میان دستگاههای سیاستگذار؛
- تقویت ظرفیت حکمرانی داده و اخلاق الگوریتمی؛
- و تربیت نیروی انسانی میانرشتهای در مرزهای AI و آیندهپژوهی.
۴–۲- معماری نظام آیندهنگاری فناورانه هوشمند
بر اساس تحلیل دادهها، مدل مفهومی پیشنهادی شامل پنج لایه اصلی است که در قالب یک چرخه پویا با بازخوردهای مداوم عمل میکنند:
- لایه دادههای آینده (Future Data Layer)
این لایه بهعنوان ورودی نظام عمل میکند و شامل مجموعهای از دادههای ساختاریافته و بدون ساختار است:
- دادههای علمی (مقالات، اختراعات، گزارشهای تحقیقاتی)
- دادههای سیاستی (اسناد ملی، برنامههای توسعه، لوایح)
- دادههای رسانهای و اجتماعی (اخبار، پستهای شبکههای اجتماعی، تحلیل محتوا)
- دادههای اقتصادی و صنعتی (روند سرمایهگذاری، بازارهای فناوری)
در این لایه از فناوریهای دادهکاوی، وباسکرپینگ و NLP برای گردآوری خودکار دادهها استفاده میشود.
- لایه تحلیل هوشمند (Intelligent Analytics Layer)
در این لایه، دادههای جمعآوریشده توسط الگوریتمهای هوش مصنوعی پردازش میشوند. ماژولهای اصلی عبارتاند از:
- تحلیل روندهای کلان (Trend Analysis): با یادگیری ماشین برای شناسایی رشد، افول یا ظهور فناوریها؛
- تحلیل همرخدادی (Co-occurrence Analysis): برای کشف ارتباط میان حوزههای فناوری؛
- پیشبینی سناریوهای محتمل (Predictive Scenario Modeling): با بهرهگیری از شبکههای عصبی بازگشتی (RNN).
خروجی این لایه، نقشهای پویا از وضعیت حال و آینده فناوریها در سطح ملی است.
- لایه شبیهسازی و سناریوسازی الگوریتمی (Scenario Simulation Layer)
در این مرحله، مدلهای هوش مصنوعی با دادههای تاریخی و آیندهمحور ترکیب میشوند تا آیندههای بدیل تولید کنند.
سه سناریوی مرجع بهطور معمول تولید میشود:
- سناریوی رشد شتابان فناوری،
- سناریوی گذار تدریجی و تطبیقی،
- سناریوی مقاومت و تأخیر فناورانه.
کاربران (سیاستگذاران یا پژوهشگران) میتوانند پارامترها را تغییر دهند و پیامدهای هر سیاست را شبیهسازی کنند.
- لایه تصمیمیار نوآورانه (Innovation Decision Support Layer)
در این لایه، نتایج تحلیل و سناریوها به زبان قابلفهم برای سیاستگذاران ترجمه میشوند.
یک داشبورد هوشمند سیاستی (AI Policy Dashboard) طراحی میشود که شاخصهایی مانند:
- آمادگی فناورانه کشور (Technology Readiness Index)،
- ظرفیت نوآوری (Innovation Capacity)،
- و حساسیت سیاستها به تغییرات آینده،
را بهصورت پویا نمایش میدهد.
سیستم تصمیمیار بر اساس الگوریتمهای یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) قادر است پیشنهادهای سیاستی ارائه دهد و پیامد هر گزینه را شبیهسازی کند.
- لایه حکمرانی و بازخورد (Governance & Feedback Layer)
در نهایت، تمام دادهها و تصمیمها در قالب یک چرخه یادگیرنده به سیستم بازمیگردند تا مدل در طول زمان هوشمندتر شود.
در این لایه، سه کارکرد کلیدی وجود دارد:
- یادگیری سیاستی (Policy Learning): تحلیل موفقیت یا شکست سیاستهای پیشین؛
- اخلاق الگوریتمی و شفافیت تصمیمات؛
- نظارت انسانی بر خروجیهای AI.
۴–۳- چرخه عملکرد نظام آیندهنگاری هوشمند
نظام پیشنهادی بر اساس یک چرخه پنجمرحلهای عمل میکند:
- جمعآوری دادههای آیندهمحور
- تحلیل و کشف الگوها با AI
- سناریوسازی و شبیهسازی آیندهها
- ارائه گزینههای سیاستی هوشمند
- بازخورد یادگیرنده و اصلاح مستمر سیاستها
این چرخه به نظام اجازه میدهد تا بهصورت پویا با تغییر محیطهای فناورانه، اقتصادی و اجتماعی سازگار شود.
۴–۴- نوآوریهای مدل پیشنهادی
مدل طراحیشده چند ویژگی متمایز دارد که آن را از رویکردهای کلاسیک آیندهنگاری جدا میسازد:
جدول ۲: رویکردهای کلاسیک آیندهنگاری
| محور | آیندهنگاری سنتی | آیندهنگاری هوشمند مبتنی بر AI |
| نوع داده | ایستا، متنی، محدود | پویا، چندمنبعی، حجیم |
| تحلیل | کارشناسی و ذهنی | الگوریتمی و یادگیرنده |
| سناریوسازی | دستی، مبتنی بر مصاحبه | شبیهسازی الگوریتمی |
| تصمیمسازی | بر پایه قضاوت انسانی | بر پایه داده و یادگیری سیاستی |
| بازخورد | دورهای و محدود | لحظهای و خودیادگیرنده |
این تمایزات نشان میدهد که مدل پیشنهادی میتواند به عنوان نسل جدید foresight در نظام ملی نوآوری ایران مورد استفاده قرار گیرد.
۴–۵- کاربردهای سیاستی مدل در ایران
نتایج تحلیل نشان میدهد این مدل میتواند در سه سطح به سیاستگذاران ایرانی کمک کند:
- سطح راهبردی:
شناسایی اولویتهای ملی فناوری؛
تدوین نقشه راه نوآوری هوشمند؛
پشتیبانی از تصمیمگیری در شورای عالی عتف، معاونت علمی و نهادهای مرتبط.
- سطح عملیاتی:
پیشبینی روندهای نوظهور برای سرمایهگذاری دولتی و خصوصی؛
شناسایی فناوریهای پیشران در صنایع منتخب (آب، انرژی، سلامت، ICT).
- سطح نظارتی:
رصد تأثیر سیاستهای فعلی بر نوآوری ملی؛
هشدار زودهنگام نسبت به انحرافات فناورانه یا عقبماندگیهای تکنولوژیک.
۴–۶- تفسیر یافتهها
تحلیل نهایی نشان میدهد که نظام آیندهنگاری فناورانه مبتنی بر هوش مصنوعی نهتنها ابزاری تحلیلی، بلکه یک نهاد یادگیرنده ملی است که میتواند حلقه اتصال میان پژوهش، نوآوری و سیاستگذاری را بازآفرینی کند. در این چارچوب، نقش سیاستگذار از «تصمیمگیرنده نهایی» به «تسهیلگر یادگیری جمعی» تغییر مییابد.
به بیان دیگر، هوش مصنوعی در خدمت انسان قرار میگیرد تا افقهای نوآوری به شکلی دادهمحور، شفاف و آیندهنگرانه هدایت شوند.
۵- بحث و نتیجهگیری
۵–۱- جمعبندی نتایج اصلی پژوهش
پژوهش حاضر با هدف طراحی یک نظام آیندهنگاری فناورانه مبتنی بر هوش مصنوعی برای سیاستگذاری ملی نوآوری انجام شد. در تحلیل نهایی میتوان گفت که آیندهنگاری در دنیای امروز، تنها زمانی میتواند اثربخش باشد که بر دادههای گسترده، تحلیلهای هوشمند و یادگیری تطبیقی استوار باشد. در واقع، آیندهنگاری فناورانه از یک فرآیند ذهنی و انسانمحور به یک نظام دادهمحور، الگوریتمی و یادگیرنده تحول یافته است. یافتهها نشان دادند که ادغام هوش مصنوعی در آیندهنگاری موجب تحول در سه حوزه کلیدی میشود:
- تحلیل روندهای فناورانه: الگوریتمهای یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی قادرند حجم عظیمی از دادههای علمی، فناورانه و اجتماعی را تحلیل کرده و روندهای پنهان را آشکار کنند.
- شبیهسازی سناریوهای آینده: مدلهای هوش مصنوعی میتوانند سناریوهای چندبعدی و پویا را بر اساس دادههای واقعی تولید کنند و حساسیت هر سیاست را نسبت به تغییر متغیرها بسنجند.
- یادگیری سیاستی: سیستمهای تصمیمیار میتوانند بازخورد اجرای سیاستها را تحلیل کرده و الگوهای موفق را بهصورت خودکار بازآموزی کنند.
بر این اساس، مدل پیشنهادی شامل پنج لایه اصلی—داده، تحلیل، سناریوسازی، تصمیمیار، و حکمرانی یادگیرنده—بهعنوان معماری یکپارچه نظام آیندهنگاری هوشمند معرفی شد.
۵–۲- تفسیر نظری یافتهها
از منظر نظری، نتایج پژوهش نشان میدهد که آیندهنگاری فناورانه در عصر هوش مصنوعی وارد مرحلهای جدید از بلوغ مفهومی شده است. اگر در گذشته foresight بر مبنای مشارکت انسانی، دلفی، کارگاههای سناریو و روشهای کیفی استوار بود، اکنون با ظهور آیندهنگاری شناختی (Cognitive Foresight) روبهرو هستیم؛ رویکردی که در آن، هوش مصنوعی بهعنوان یک «عامل شناختی» در تعامل با انسانها به تولید آیندههای بدیل کمک میکند.
در این چارچوب، انسان و ماشین در قالب یک سامانه همزیست (Symbiotic System) عمل میکنند؛ انسان ارزشها، بینش و قضاوت اخلاقی را ارائه میدهد و ماشین، داده، دقت و توان تحلیلی را فراهم میکند. این همافزایی، امکان شکلگیری آیندهنگاری دقیقتر، چابکتر و منعطفتر را فراهم میسازد.
از منظر نظریه حکمرانی، مدل پیشنهادی در امتداد مفهوم حکمرانی آیندهمحور (Future-Oriented Governance) قرار میگیرد؛ به این معنا که تصمیمگیریها نه صرفاً برای حل مسائل امروز، بلکه برای خلق ظرفیت سازگاری و تابآوری در برابر عدمقطعیتهای آینده طراحی میشوند.
۵–۳- پیامدهای سیاستی برای ایران
در سطح سیاستگذاری ملی، یافتههای این پژوهش میتواند پایهگذار یک تحول بنیادین در نظام تصمیمسازی کشور باشد. پیامدهای سیاستی مدل پیشنهادی را میتوان در سه سطح بیان کرد:
الف) سطح کلان حکمرانی علم و فناوری
ضرورت ایجاد مرکز ملی آیندهنگاری هوشمند ایران بهعنوان نهاد هماهنگکننده میان وزارتخانهها، معاونت علمی، دانشگاهها و بخش خصوصی؛
تدوین سیاستهای اخلاق الگوریتمی برای استفاده از AI در تصمیمسازیهای ملی؛
طراحی سازوکارهای اشتراک دادههای آیندهمحور میان نهادهای دولتی و پژوهشی.
ب) سطح سیاستگذاری بخشی
ایجاد واحدهای آیندهنگری فناورانه در وزارتخانههای انرژی، کشاورزی، صنعت و ارتباطات برای رصد و پیشبینی فناوریهای نوظهور؛
استفاده از الگوریتمهای تحلیل روند برای شناسایی فناوریهای دارای مزیت رقابتی در سطح ملی و منطقهای؛
طراحی سامانههای هشدار زودهنگام (Early Warning Systems) برای رصد تهدیدها و فرصتهای فناورانه.
ج) سطح سازمانی و پژوهشی
توسعه آموزشهای میانرشتهای در حوزه AI + Foresight در دانشگاهها؛
حمایت از پژوهشهای بومی در حوزه آیندهپژوهی دادهمحور؛
ارتقای سواد فناورانه سیاستگذاران از طریق کارگاهها و داشبوردهای هوشمند.
۵–۴- الزامات نهادی و فرهنگی
تحلیل نتایج نشان میدهد که برای پیادهسازی نظام آیندهنگاری هوشمند در ایران، صرفاً فناوری کافی نیست؛ بلکه تغییر در فرهنگ تصمیمگیری و حکمرانی نیز ضروری است.
سه الزام کلیدی در این مسیر عبارتاند از:
- اعتماد به داده و تصمیمیارهای هوشمند: سیاستگذاران باید بپذیرند که تصمیمگیری دادهمحور بهمعنای واگذاری اختیار نیست، بلکه ارتقای کیفیت قضاوت انسانی است.
- ترویج فرهنگ آیندهنگری در نهادهای دولتی: آیندهنگری باید از سطح پروژهای به سطح نهادی ارتقا یابد تا بخشی از DNA سیاستگذاری شود.
- توجه به اخلاق الگوریتمی: اطمینان از شفافیت دادهها، جلوگیری از سوگیری الگوریتمها و تضمین عدالت فناورانه.
۵–۵- محدودیتها و مسیرهای آینده پژوهش
همانگونه که در بخش روششناسی اشاره شد، پژوهش حاضر با برخی محدودیتها روبهرو بود:
- دشواری دسترسی به دادههای باز و قابلاعتماد در حوزه فناوری در ایران؛
- فقدان زیرساخت دادههای بزرگ در سطح سیاستی؛
- مقاومت فرهنگی در برابر تصمیمیارهای هوشمند.
پیشنهاد میشود در پژوهشهای آتی:
- مدل پیشنهادی در یکی از بخشهای منتخب مانند انرژی یا سلامت دیجیتال بهصورت آزمایشی اجرا شود؛
- از روشهای یادگیری عمیق (Deep Learning) برای پیشبینی دقیقتر روندهای فناوری استفاده گردد؛
- اثرات فرهنگی و اجتماعی پیادهسازی چنین نظامی مورد تحلیل آیندهپژوهانه قرار گیرد.
۵–۶- نتیجهگیری نهایی
جهان امروز در آستانه تحولی عمیق در ماهیت سیاستگذاری فناوری است. در شرایطی که آینده دیگر قابل پیشبینی نیست، اما میتوان آن را شکل داد، نیاز به نظامهایی احساس میشود که بتوانند با هوشمندی، چابکی و یادگیری مداوم عمل کنند. مدلی که در این پژوهش ارائه شد، گامی در جهت نهادینهسازی آیندهنگری فناورانه هوشمند در سیاستگذاری ملی ایران است. این مدل نشان میدهد که هوش مصنوعی میتواند نهتنها ابزار تحلیل داده، بلکه یار شناختی سیاستگذاران باشد؛ یاری که با هر تصمیم، یاد میگیرد، اصلاح میکند و مسیر نوآوری را در جهت توسعه پایدار و تابآور هدایت میسازد.
در نهایت، تحقق این چشمانداز مستلزم همکاری میانرشتهای، اراده نهادی، و ایمان فرهنگی به آینده است؛ آیندهای که نه در انتظار ما، بلکه در حال شکلگیری با تصمیمات امروز ماست.
- مراجع
- Georghiou, L., & Keenan, M. (2006). Evaluation of national foresight activities: Assessing rationale, process and impact. Technological Forecasting and Social Change, 73(7), 761–۷۷۷.
- Lundvall, B. (2010). National Systems of Innovation: Toward a Theory of Innovation and Interactive Learning. London: Anthem Press.
- OECD. (2021b). Strategic Foresight for Better Policies: Building Effective Governance in the Face of Uncertainty. Paris: OECD Publishing.
- Cuhls, K. (2020). Foresight in science and technology: A review of global approaches. Technological Forecasting & Social Change, 155, 119974.
- Miles, I., Saritas, O., & Sokolov, A. (2008). Foresight 2020: The Future of Foresight in Science and Technology Policy. Moscow: HSE Press.
- Georghiou, L. (2019). The evolution of technology foresight: From prediction to participation. Futures, 107, 1–۹.
- OECD. (2021a). AI in Science and Technology Policy: Future Governance Models. Paris: OECD Publishing.
- Cuhls, K., & Kuwahara, T. (2020). Technology foresight in the age of artificial intelligence: Challenges and opportunities. Technological Forecasting and Social Change, 159, 120–۱۴۲.
- Voros, J. (2019). Big data, AI and the future of foresight: Challenges and opportunities. Journal of Futures Studies, 23(4), 1–۱۵.
- European Commission. (2022). AI Foresight Lab: Integrating Artificial Intelligence into Horizon Scanning. Brussels: EU Publications.
- Russell, S., & Norvig, P. (2021). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson.
- ناظمی، م.، و کاظمی، س. (۱۴۰۱). «کاربرد هوش مصنوعی در حکمرانی علم و فناوری ایران». فصلنامه مدیریت فناوری، ۱۶(۲)، ۴۵–۶۷.
- عباسی، ر.، و همکاران. (۱۴۰۰). «تحلیل روندهای فناوریهای نوظهور در ایران با رویکرد آیندهپژوهی». مجله سیاستگذاری علم و فناوری، ۱۲(۱)، ۱–۲۲.
- مرکز پژوهشهای مجلس شورای اسلامی. (۱۴۰۲). تحلیل وضعیت سیاستگذاری نوآوری در ایران. تهران: دفتر مطالعات علم و فناوری.