غاري ماركوس ضد Nature: لماذا تُعد الشائعات عن قدوم AGI سابقة لأوانها

انتقد غاري ماركوس وزملاؤه، والتر كواترويوكي وفاليريو كابراروا، مقالة نشرت مؤخراً في المجلة العلمية المرموقة نيتشر، والتي ادعت بتحقيق الذكاء الاصطناعي العام (AGI). يصر مؤلفو الرد على أن النجاحات المثيرة للإعجاب للنماذج اللغوية الكبيرة (LLM) في معايير مختلفة وحتى في حل المسائل الرياضية المعقدة لا تشكل دليلاً على الذكاء الحقيقي. برأيهم، يرتكب مؤيدو فكرة وجود الذكاء الاصطناعي العام خطأً أساسياً، حيث يخلطون بين القدرة على تنفيذ مهام متخصصة جداً مع مظهر الذكاء العام الحقيقي. هذه المقالة دعوة إلى المزيد من الحذر في استخدام المصطلحات وإلى تحليل أعمق وأكثر جدية لما نقصده بمفهوم "الذكاء".

لقد بدأ عدد متزايد من الناس يؤكدون مؤخراً أن الذكاء الاصطناعي العام موجود بالفعل. ربما يكون أحدث وأبرز مثال على هذا الادعاء واردة في مقالة نشرت في مجلة نيتشر. غالباً ما تغذي هذه الادعاءات إنجازات مثيرة للإعجاب في مجال النماذج اللغوية الكبيرة (LLM)، التي تُظهر نتائجها أداءً عالياً على مجموعات بيانات اختبار متنوعة، وعملاً سلساً في مجالات مختلفة، وفي بعض الحالات حتى حلولاً صحيحة لمسائل رياضية مفتوحة. كثيراً ما تُعتبر هذه التطورات دليلاً لا يقبل الجدل على أن البشرية قد وصلت إلى عتبة الذكاء الاصطناعي العام.

ومع ذلك، كما يلاحظ بحق ماركوس وزملاؤه المساهمون، فإن هذه التفسيرات تقوم على خلط أساسي بين نتائج مهام فردية، غالباً ما تكون مدروسة جيداً وموحدة، وبين الذكاء ذاته. تنفيذ المهام الفردية، حتى لو أظهر نتائج مثيرة للإعجاب، لا يمكن أن يعتبر دليلاً كافياً على وجود ذكاء عام. يوضح المؤلفون في مقالتهم أن الادعاءات الأخيرة بشأن تحقيق الذكاء الاصطناعي العام تقوم على خطأ مفهومي - الخلط بين التقريب الإحصائي الذي يصبح أكثر تعقيداً وبين الذكاء ذاته. كما يحتجون بأن الادعاءات الأخيرة (على سبيل المثال، المنشورة من قبل Chen وآخرين، 2026) حول النجاح المزعوم في خلق الذكاء الاصطناعي العام تعتمد على إعادة تعريف ما كان يعنيه مصطلح "الذكاء الاصطناعي" تاريخياً.

الفكرة الرئيسية التي يروج لها المؤلفون هي أن النماذج اللغوية الحديثة (LLM)، رغم قدراتها المذهلة، هي في الأساس آلات إحصائية معقدة جداً. يتم تدريبها على مجموعات ضخمة من البيانات وتتعلم التنبؤ بالكلمة التالية أو سلسلة الكلمات التالية بناءً على أنماط احتمالية. يسمح لها هذا بتوليد نصوص والإجابة على الأسئلة وحتى حل المهام التي تتطلب مستوى معين من المنطق أو المعرفة. ومع ذلك، وفقاً لماركوس وزملائه، فإن هذا لا يعني أن النموذج "يفهم" المهمة بالمعنى الإنساني أو يمتلك القدرة على نقل المعارف والمهارات إلى حالات جديدة وغير متوقعة تماماً - وهو جانب رئيسي من الذكاء العام. يؤكدون أن هذا يشبه بدلاً من ذلك شكلاً متقدماً جداً من التقليد أو التقريب بدلاً من التفكير الحقيقي.

يمكن أن تكون عواقب هذا الالتباس كبيرة جداً. قد تؤدي الادعاءات المبكرة بشأن تحقيق الذكاء الاصطناعي العام إلى تفاؤل مفرط وتوزيع خاطئ للموارد وأهم من ذلك، إلى التقليل من قيمة المشاكل والتحديات الحقيقية المرتبطة بخلق الذكاء الاصطناعي الحقيقي. يمكن أن يؤدي أيضاً إلى أن نكون أقل انتقاداً لإمكانيات وقيود أنظمة الذكاء الاصطناعي الموجودة، معتقدين أنها تمتلك مستوى فهم لا تملكه في الواقع. علاوة على ذلك، قد يؤدي إلى إبطاء التقدم في البحث الموجه نحو إنشاء أنظمة أكثر موثوقية وقابلية للتفسير وذكية حقاً.

في الخلاصة، يدعو غاري ماركوس وزملاؤه المساهمون المجتمع العلمي والجمهور العام إلى اتباع نهج أكثر رصانة ونقداً في تقييم الإنجازات في مجال الذكاء الاصطناعي. يؤكدون على أهمية التمييز بين الإمكانيات الإحصائية المثيرة للإعجاب للنماذج اللغوية الكبيرة والذكاء العام الحقيقي، الذي ينطوي على القدرة على التفكير والتعلم والتكيف والفهم عبر نطاق واسع من السياقات. حتى نصل إلى مثل هذا المستوى، يجب اعتبار الادعاءات حول قدوم الذكاء الاصطناعي العام مبكرة جداً وقائمة على سوء تفسير البيانات.