أصبح تطوير الذكاء الاصطناعي العام (AGI) محور اهتمام الشركات التكنولوجية الكبرى، حيث يتسابقون لتحقيق هذا الإنجاز. مؤخرًا، أشار أحد قادة OpenAI إلى أن سرعة الكتابة البشرية قد تكون عائقًا رئيسيًا أمام تحقيق هذا النوع من الذكاء. هذا التصريح يثير تساؤلات حول مستقبل تطوير الذكاء الاصطناعي وكيف يمكن تجاوز هذه القيود.
العائق غير المتوقع: سرعة الكتابة في طريق تطوير الذكاء الاصطناعي العام
أدلى ألكسندر إمبيريكوس، المسؤول عن تطوير المنتجات في Codex، وهو نظام الترميز الخاص بـ OpenAI، بتصريحات مفاجئة خلال بودكاست “Lenny’s Podcast” يوم الأحد. وفقًا لإمبيريكوس، فإن “العامل المحدد الأقل تقديرًا” لتحقيق الذكاء الاصطناعي العام هو “سرعة كتابة الإنسان” أو “سرعة أداء المهام المتعددة البشرية في صياغة المطالبات”.
هذا يعني أن قدرة البشر على إدخال التعليمات والتحقق من عمل الذكاء الاصطناعي تمثل عنق الزجاجة في عملية التطوير. فحتى مع وجود وكيل ذكاء اصطناعي قادر على مراقبة العمل، فإن الحاجة إلى مراجعة بشرية تحد من سرعة الإنتاجية.
ما هو الذكاء الاصطناعي العام (AGI)؟
الذكاء الاصطناعي العام هو مستوى افتراضي من الذكاء الاصطناعي يهدف إلى تمكين الآلات من التفكير والاستدلال بنفس مستوى القدرات البشرية، أو حتى تجاوزها. يختلف هذا النوع من الذكاء عن الذكاء الاصطناعي الضيق (Narrow AI) الذي يركز على أداء مهام محددة، مثل التعرف على الصور أو ترجمة اللغات.
يرى إمبيريكوس أن الحل يكمن في تطوير أنظمة تجعل الوكلاء الذكاء الاصطناعي مفيدين بشكل افتراضي، مما يقلل الاعتماد على التدخل البشري في صياغة المطالبات والتحقق من النتائج. هذا التحول، بحسبه، سيفتح الباب أمام نمو هائل في الإنتاجية.
يشير مفهوم “النمو الهائل” (hockey stick growth) إلى منحنى نمو يبدأ بشكل مسطح ثم يرتفع فجأة بشكل حاد، على غرار شكل عصا الهوكي. ويتوقع إمبيريكوس أن نشهد هذا النوع من النمو في الإنتاجية مع تبني الشركات للوكلاء الذكاء الاصطناعي.
لا يوجد طريق مباشر لتحقيق سير عمل آلي بالكامل، وفقًا لإمبيريكوس. كل حالة استخدام تتطلب نهجًا خاصًا بها. ومع ذلك، فهو يتوقع رؤية تقدم نحو هذا المستوى من الأتمتة في المستقبل القريب.
يتوقع أن تبدأ الشركات الرائدة في تبني هذه التقنيات وتحقيق مكاسب كبيرة في الإنتاجية العام المقبل. ثم، على مدى السنوات التالية، ستلحق بها شركات أكبر وأكثر.
ويرى إمبيريكوس أن الوصول إلى الذكاء الاصطناعي العام سيكون نتيجة لهذا النمو الهائل في الإنتاجية. فمع تدفق التحسينات من الشركات المتبنية إلى مختبرات الذكاء الاصطناعي، ستتراكم القدرات اللازمة لتحقيق هذا الهدف.
هذا التطور يتماشى مع الاتجاهات الحالية في مجال التعلم الآلي، حيث يتم التركيز بشكل متزايد على تطوير وكلاء ذكاء اصطناعي قادرين على التعلم والتكيف مع البيئات المختلفة. كما أنه يعكس الاهتمام المتزايد بتطبيقات الذكاء الاصطناعي في مجالات مثل البرمجة والأتمتة.
بالإضافة إلى ذلك، فإن تطوير واجهات أكثر سهولة وفعالية للتفاعل مع الذكاء الاصطناعي، مثل معالجة اللغة الطبيعية، يلعب دورًا حاسمًا في تسهيل عملية صياغة المطالبات وتقليل الاعتماد على المهارات التقنية المتخصصة.
في المقابل، يرى بعض الخبراء أن هناك تحديات أخرى أكثر أهمية من سرعة الكتابة البشرية، مثل الحاجة إلى تطوير خوارزميات أكثر كفاءة وقدرة على التعامل مع البيانات المعقدة.
من المتوقع أن تشهد السنوات القادمة مزيدًا من التقدم في مجال الذكاء الاصطناعي، مع التركيز على تطوير وكلاء ذكاء اصطناعي أكثر استقلالية وقدرة على حل المشكلات المعقدة.
يبقى تحديد موعد دقيق لتحقيق الذكاء الاصطناعي العام أمرًا صعبًا، نظرًا للعديد من العوامل غير المؤكدة التي تؤثر على عملية التطوير. ومع ذلك، فإن التصريحات الأخيرة من قادة OpenAI تشير إلى أن هذا الهدف قد يكون أقرب مما نعتقد.
ما يجب مراقبته في المستقبل القريب هو التقدم المحرز في تطوير واجهات المستخدم للذكاء الاصطناعي، وكفاءة الوكلاء الذكاء الاصطناعي في أداء المهام المختلفة، وتأثير هذه التطورات على الإنتاجية في مختلف الصناعات.