سبايس إكس تكلّف Grok بالبحث عن الأجسام الغريبة داخل القطع: دقة 99.9% مقابل 94% للبشر

عند الحديث عن سبايس إكس، يتبادر الصواريخ إلى الذهن عادةً. لكن كيكو دونتشيف، نائب رئيس الشركة لشؤون الإطلاق، قال في مؤتمر UP.Summit في فلوريدا ما تشير إليه استراتيجية الشركة منذ مدة: «نعم، نحن شركة صواريخ، لكننا في جوهرنا شركة بنية تحتية». والأهم بالنسبة إلينا هو كيف تستخدم الشركة الذكاء الاصطناعي بالتحديد، وما الذي يمكن نقله إلى مشاريعنا.

ما الذي أُتمتَ فعلاً

رسمياً، استحوذت سبايس إكس على xAI في أوائل عام 2026. وكان المهندسون يستخدمون أدوات xAI من قبل، لكن القفزة الحقيقية، بحسب دونتشيف، حدثت في الأشهر الأخيرة. فخلال 16 عاماً في الشركة لم يشهد مثل هذا التسارع في العمل الهندسي: فما كان يستغرق ساعات وأياماً صار يستغرق ثوانيَ ودقائق.

أوضح الأمثلة هو البحث عن FOD، أي الأجسام الغريبة داخل القطع. فقطعة معدنية صغيرة أو شائبة في خط الوقود قد تُتلف المحرك. في السابق كان المفتش يُدخل البوروسكوب (كاميرا على مسبار مرن) في الأنبوب ويبحث بعينيه عن العيوب في الفيديو. وبحسب دونتشيف، يكتشف البشر هذه الشوائب في نحو 94% من الحالات. أما Grok، الذي يحلّل الفيديو نفسه، فيكتشفها في 99.9%.

وتُؤتمت الآن عمليات الفحص بالفيديو نفسها لمعدات أخرى، مثل المحطات الطرفية للمستخدمين في ستارلينك. ويقول دونتشيف إن الذكاء الاصطناعي يُستخدم على جميع المستويات، وصولاً إلى الفنيين ومشرفيهم، وإنه «سوّى ساحة اللعب» بين المبتدئين والموظفين ذوي الخبرة.

لماذا ليس مجرد رقم لافت

الدرس الرئيسي هنا منهجي. فالمقارنة أُجريت على البيانات نفسها: الإنسان والنموذج يشاهدان الفيديو ذاته. وهذه هي الطريقة الصحيحة لتقييم الذكاء الاصطناعي في مراقبة الجودة. فأنت لا تخوض جدال «الذكاء الاصطناعي ضد البشر» عموماً، بل تأخذ مهمة محددة، وتقيس دقة البشر الأساسية، ثم تختبر النموذج على التسجيلات نفسها.

ومع ذلك، ينبغي قراءة الأرقام بحذر. فهي أقوال مسؤول تنفيذي في مؤتمر، وليست تقريراً مرفقاً بمنهجية. ولا يُعرف على كم فيديو أُجريت الحسابات، ولا ماذا يعني بالضبط «99.9%»: نسبة العيوب المكتشفة أم الدقة الإجمالية. ولم يُذكر شيء عن الإنذارات الكاذبة، وهي في مثل هذه المهام لا تقل أهمية: فإذا كان النموذج يصيح «شائبة!» في كل أنبوب ثانٍ، فسيتوقف الإنتاج. كما لا يُعرف إن كان الإنسان يبقى في الحلقة للحالات الخلافية.

بقية السياق: فالكون 9 يرحل وستارشيب يأتي

في الحديث نفسه شرح دونتشيف لماذا يتجه فالكون 9 إلى التقاعد: فلم يتعلموا قط إعادة المرحلة الثانية، ويتعين بناؤها من جديد لكل إطلاق. وهذا مقبول لمئة إطلاق في العام، لكنه غير مقبول لآلاف الإطلاقات، وفي الأحلام حتى 10 آلاف. أما ستارشيب فمن المفترض أن يلتقط المرحلتين معاً.

ومن اللافت أنه تحدث لا عن القدرة على حمل الأحمال، بل عن «الإنتاجية لكل إطلاق». فالرحلة المدارية الأولى لستارشيب في أواخر سبتمبر أطلقت أقمار ستارلينك V3 بسعة إجمالية تزيد 10 مرات عن فالكون 9. ومن فلوريدا ستصل، بحسب قوله، إلى 20 مرة. ومنصة 39A في كيب كانافيرال شبه جاهزة، ويُخطَّط لأولى عمليات نقل المراحل في ديسمبر.

وثمة جانب مقلق أيضاً. فقد أشارت Ars Technica إلى أن دونتشيف لم يردّ على مخاوف العملاء التجاريين: فبحسب عدة مصادر، ستحتفظ سبايس إكس بستارشيب في السنوات المقبلة لمهامها الخاصة، وربما لناسا وجهات حكومية أخرى. ويقلق مجتمع المتحمسين من جهته من أن ماسك يبتعد عن المريخ نحو مراكز البيانات المدارية. ويؤكد دونتشيف أن المريخ يبقى في صميم الخطط، وأن الذكاء الاصطناعي سيسرّع الطريق إليه فحسب.

ماذا نفعل بهذا

• إذا كان لديك فحص بصري (تصنيع، مستودع، محتوى إعلامي، اختبارات لقطات الشاشة)، فابدأ بقياس دقة البشر على تسجيلات حقيقية. فبدون خط أساس لا معنى لأي «99%».
• قارن النموذج بالإنسان على البيانات نفسها، واحسب العيوب الفائتة والإنذارات الكاذبة كلاً على حدة.
• أبقِ الإنسان في الحالات الخلافية، خصوصاً حيث يكون ثمن الخطأ مرتفعاً.
• تعامل مع الأرقام الصاخبة في المقابلات بوصفها فرضية تحتاج إلى تحقق، لا نتيجة مثبتة.

ينبغي قراءة قصة سبايس إكس كإشارة: فالذكاء الاصطناعي يدخل الصناعة الثقيلة لا عبر روبوتات الدردشة، بل عبر مهام مملة وقابلة للقياس مثل فحص الأنابيب. وهناك بالذات يكون التوفير قابلاً للتحقق.