التحسين الذاتي التكراري (RSI) يصبح الهدف الجديد لمختبرات الذكاء الاصطناعي، لكن تعريفه لا يزال غامضًا

يزيح التحسين الذاتي التكراري مفهوم AGI سريعًا من جداول أعمال مختبرات الذكاء الاصطناعي. ويبقى المفهوم غامضًا وعصيًّا على التحديد، تمامًا كسلفه.

ما هو RSI

يشير RSI (التحسين الذاتي التكراري، Recursive Self-Improvement) إلى قدرة افتراضية لنظام ذكاء اصطناعي على تحليل شيفرته البرمجية وتحسينها دون تدخل بشري. يزداد النظام قوة وكفاءة إلى أن يبلغ نقطة لا تعود البشرية بعدها قادرة على التحكم فيه، أو على فهم ما حدث بالضبط.

من الناحية النظرية يبدو الأمر بسيطًا ومنطقيًا: التحسّن يعني العمل بسرعة ودقة وكفاءة وموثوقية أكبر. أما عمليًا، فمن الصعب جدًا الجزم بما إذا كان النظام قد تحسّن فعلًا أم أنه اكتسب ثقة أكبر بقدراته فحسب. فكيف نميّز التقدم الحقيقي من وهم التطور؟ ومن يتحقق من ذلك؟

لماذا يتراجع AGI أمام RSI

قبل بضع سنوات بدا AGI نهاية حتمية لمسار تطور الذكاء الاصطناعي. فالذكاء الاصطناعي العام نظام شبيه بالإنسان وشامل، قادر على حل أي مهمة بمستوى الإنسان أو أعلى. لكن التعريف كان صارمًا أكثر من اللازم وبعيد المنال كالأفق. وعقدًا بعد عقد، ظل AGI يبتعد أكثر فأكثر في المستقبل.

يقترح RSI مسارًا آخر. لا حاجة إلى انتظار AGI، فيكفي أن يتعلم النظام تحسين نفسه بنفسه. إنه هدف وسيط يبدو في الوقت نفسه أكثر واقعية وأكثر إثارة للقلق لدى المستثمرين وصانعي السياسات.

مزايا RSI واضحة:

• هدف وسيط أكثر واقعية من AGI
• إقناع المستثمرين بجدوى المشروع أسهل
• لا يتطلب الانتظار عقدين أو ثلاثة أخرى
• يمكن البدء بخطوات صغيرة من التحسين الذاتي منذ الآن
• يبدو أقل تهديدًا من AGI

لهذا السبب حوّلت حتى المختبرات المحافظة بوصلتها نحو RSI في خططها بعيدة المدى وتصريحاتها العلنية.

مشكلة التعريف (التي لا يعالجها أحد)

قد يبدو كل شيء بسيطًا وواضحًا، لكن المشكلات تبدأ هنا. فأحد الباحثين يتحدث عن التحسين الذاتي عبر تحسين أوزان الشبكة العصبية. وآخر يقصد التنقيح التلقائي للشيفرة وإصلاح الأخطاء. وثالث يعني إعادة بناء بنية النموذج بالكامل. ورابع يقول ببساطة إن النظام يصبح أفضل في مهمته الأساسية.

كل واحد منهم محق، لكنهم يتحدثون عن أمور مختلفة تمامًا. ومع ذلك يطلقون جميعًا على ذلك مصطلحًا واحدًا: RSI.

«كل شخص يفهم من RSI شيئًا مختلفًا. هذا بالضبط ما كان عليه الحال مع AGI

قبل عشر سنوات: خطر وجودي ينبع من شيء لا يستطيع أحد تعريفه».

عندما يكون التعريف غامضًا، يستحيل وضع أهداف محددة أو قياس التقدم أو حتى تقييم الخطر الفعلي. وتتحدث المختبرات عن RSI كما لو كان هدفًا واحدًا وخط نهاية واحدًا، بينما يتعلق الأمر في الواقع بعشرة مشاريع مختلفة تُسمّى باسم واحد.

ماذا يعني ذلك

RSI ليس مخططًا شريرًا ولا مؤامرة، بل علامة صادقة على أن مختبرات الذكاء الاصطناعي تحتاج إلى محطة وسيطة بين نماذج LLM الحالية و AGI الفلسفي. والتاريخ يعيد نفسه: حين يصبح هدف غير محدد (AGI) بعيد المنال، يولد هدف آخر (RSI).

ويبقى السؤال نفسه: كيف نقيس ما لم يُعرَّف؟ وكيف ندير مخاطر شيء قد يعني أي أفعال كانت؟ حتى الآن لا توجد إجابة أفضل عن هذا السؤال. وفي الأثناء، تتحدث المختبرات عن RSI كما لو كان مشكلة محسومة بالفعل.