METR: نماذج Anthropic تتحسن بسرعة تبلغ ضعف سرعتها قبل عام، وذلك إلى حد كبير بفضل الذكاء الاصطناعي

تخيّل فريقًا من المطورين يصبح فيه كل مهندس فجأة أسرع بأضعاف بفضل منتجه نفسه. هذا بالضبط ما يحدث حاليًا في Anthropic بحسب تقرير METR الجديد. فالشركة تستخدم الذكاء الاصطناعي لبناء ذكاء اصطناعي أقوى، وتحصل على أثر ملحوظ.

ماذا وجدت METR

عمل باحثو METR 11 أسبوعًا داخل الشركة ودرسوا كيف يؤثر الذكاء الاصطناعي في تطويراتها الخاصة. الاستنتاج الرئيسي: نماذج Anthropic تتحسن بسرعة تبلغ نحو ضعف سرعتها قبل عام. ووفق معايير القياس (البنشمارك)، حققت الشركة خلال العام الأخير ما يعادل نحو عامين من التقدم التاريخي.

وهناك تفصيل مهم: تؤكد METR أن الأمر لا يتعلق بمجرد شراء مزيد من القدرة الحسابية. فسابقًا كان الحجم هو المحرك الرئيسي للتقدم. أما الآن، بتقدير الباحثين، فإن الجزء الأكبر من التسارع حتى أكتوبر مرتبط بالذكاء الاصطناعي نفسه، ومساهمته في ازدياد.

وتؤكد ذلك استطلاعات في Slack ومقابلات. فالموظفون الذين يعملون مع أقوى نموذج داخلي يقدّرون إنتاجيتهم في المتوسط بنحو 12 ضعفًا مقارنة بالعمل دون الذكاء الاصطناعي. وهذا نحو ضعف ما قالوه قبل بضعة أشهر حين كانوا يستخدمون Mythos 5. هذه تقديرات ذاتية، لكن الاتجاه واضح.

حتى الآن يأتي التسارع أساسًا من مساعدة الذكاء الاصطناعي للباحثين البشر، لا من عمله باستقلال تام. غير أن METR تحذّر من وجود مؤشرات على قرب ازدياد دور المساهمات المستقلة. ولم يجد الباحثون مؤشرات واضحة على تناقص العائد أو على اختناقات تعيق مواصلة التسارع.

النماذج التي لا نراها

يعود جزء كبير من المكسب إلى نماذج داخلية غير متاحة للجمهور. ففي الأشهر الستة الأخيرة أنهت Anthropic تدريب ثلاثة نماذج جديدة لم تُطرح بعد. تسميها METR‏ Model 2 وModel 3 وModel 4 (وهي أسماء رمزية شرطية، وللنماذج أسماء أخرى داخل الشركة). وانتهى التدريب في يوليو، وفي أغسطس–سبتمبر، وفي سبتمبر–أكتوبر على التوالي.

وبالنسبة للممارس فهذا يعني أمرًا بسيطًا: ما يستخدمه المطورون عبر API متأخر عمّا يُستخدم داخل المختبر. وعند التخطيط لمنتج على مدى عام قادم، ينبغي افتراض أن قدرات النماذج ستنمو أسرع مما في توقعات العام الماضي.

لماذا يقلق الباحثون

سُمح لـ Anthropic بتحرير التقرير النهائي، وقد فعلت ذلك بنشاط. وبحسب METR، حُذف من النسخة العامة معظم الأدلة الأكثر إفادة من التقرير الكامل البالغ نحو 100 صفحة. ورُفض جزء من طلبات البيانات، وألغت الشركة التحقق من حجم القدرة الحسابية المخصصة للسلامة مقابل تعزيز القدرات.

وأقرّ المؤسس المشارك لـ Anthropic سام ماكاندليش بأن ذلك يصعّب التحقق، لكنه برّر القرار بالحساسية التجارية وخطر منح المنافسين «خريطة طريق» للتسارع. وتعد الشركة بنشر تقريرها الخاص خلال الأسابيع القادمة.

ويشير المنتقدون إلى تناقض: Anthropic تتحدث عن السلامة أكثر من غيرها لكنها تتسارع بنفسها. واتهمها دانيال كوكوتايلو بـ«المقامرة المتهورة بحياتنا». ويرى ماريوس هوبهان من Apollo Research أن الوتيرة أسرع حتى من سيناريو AI 2027، وينصح بـ«الاستعداد للجنون». ودعا النائب أليكس بوريس الكونغرس إلى حظر التحسين الذاتي التكراري.

ماذا نفعل بهذا

أولًا، لا تعتبروا قدرات النماذج الحالية سقفًا: خططوا لمنتجاتكم بهامش لنمو سريع في الجودة وتقصير الدورة بين الإصدارات. ثانيًا، تابعوا التنظيم: الضغط على المختبرات يزداد، وقد تطال متطلبات الشفافية كل من يبني على نماذج الحدود (frontier). ثالثًا، تعاملوا بحذر مع التقارير الذاتية عن الإنتاجية: فالنمو بمقدار 12 ضعفًا مبني على استطلاعات، وجزء كبير من الأدلة مخفي. وعلى الجمهور أن يعتمد على تقييم METR بدلًا من التحقق من البيانات بنفسه.