غاري ماركوس في مواجهة Nature: لماذا يُعدّ الحديث عن قدوم AGI سابقًا لأوانه

انتقد غاري ماركوس وزميلاه والتر كواتروتشيوكي وفاليريو كابرارو مقالة حديثة نُشرت في مجلة Nature المرموقة، زعمت أن الذكاء الاصطناعي العام (AGI) قد تحقق. ويؤكد مؤلفو المقالة الرادّة أن النجاحات اللافتة للنماذج اللغوية الكبيرة (LLM) في مختلف الاختبارات المعيارية، بل وفي حلّ مسائل رياضية معقدة، لا تشكّل دليلًا على وجود عقل حقيقي. ويرون أن أنصار فكرة وجود AGI يرتكبون خطأً جوهريًا حين يخلطون بين القدرة على أداء مهام متخصصة ضيقة وبين ظهور ذكاء عام حقًا. وتمثّل هذه المقالة دعوةً إلى مزيد من الحذر في استخدام المصطلحات، وإلى إجراء تحليل أعمق وأكثر تأنيًا لما نعنيه بمفهوم «الذكاء».

في الآونة الأخيرة، يزداد عدد الأشخاص الذين يزعمون أن الذكاء الاصطناعي العام موجود بالفعل. ولعلّ أحدث هذه الادعاءات وأكثرها صخبًا ما ورد في مقالة نُشرت في مجلة Nature. وغالبًا ما تستند هذه الادعاءات إلى إنجازات لافتة في مجال النماذج اللغوية الكبيرة (LLM)، التي تُظهر نتائجها أداءً عاليًا على مجموعات بيانات اختبارية متنوعة، وطلاقةً في العمل ضمن مجالات مختلفة، وفي بعض الحالات حتى حلولًا صحيحة لمسائل رياضية مفتوحة. وكثيرًا ما يُنظر إلى هذه التطورات بوصفها دليلًا لا يقبل الجدل على أن البشرية بلغت عتبة الذكاء الاصطناعي العام.

غير أن ماركوس وزملاءه يشيرون، عن حق، إلى أن مثل هذه التفسيرات تقوم على خلط جوهري بين نتائج أداء مهام منفردة، كثيرًا ما تكون مدروسة جيدًا وموحّدة المعايير، وبين الذكاء بحدّ ذاته. فأداء مهام منفردة، حتى لو أظهر نتائج لافتة، لا يمكن عدّه دليلًا كافيًا على وجود ذكاء عام. ويبيّن المؤلفون في مقالتهم أن الادعاءات الأخيرة بتحقيق AGI تقوم على خطأ مفاهيمي، هو الخلط بين التقريب الإحصائي، الذي يزداد تعقيدًا، وبين الذكاء نفسه. كما يرون أن الادعاءات الأخيرة (مثل تلك التي نشرها Chen et al., 2026) بشأن نجاح مزعوم في إنشاء AGI تعتمد على إعادة تعريف ما كان يعنيه مصطلح «الذكاء الاصطناعي» نفسه تاريخيًا.

والفكرة الرئيسية التي يطرحها المؤلفون هي أن النماذج اللغوية الكبيرة الحديثة، رغم قدراتها المدهشة، هي في جوهرها آلات إحصائية شديدة التعقيد. فهي تتدرّب على مجموعات ضخمة من البيانات، وتتعلّم التنبؤ بالكلمة التالية أو بتسلسل الكلمات استنادًا إلى أنماط احتمالية. ويتيح لها ذلك توليد النصوص والإجابة عن الأسئلة، بل وحلّ مسائل تتطلب مستوى معينًا من المنطق أو المعرفة. لكن ماركوس وزملاءه يرون أن ذلك لا يعني أن النموذج «يفهم» المهمة بالمعنى البشري، ولا أنه يمتلك القدرة على نقل المعارف والمهارات إلى مواقف جديدة تمامًا وغير متوقعة، وهي سمة أساسية للذكاء العام. ويؤكدون أن ما يجري أقرب إلى شكل متقدم جدًا من المحاكاة أو التقريب، وليس تفكيرًا حقيقيًا.

قد تكون عواقب هذا الخلط جسيمة. فالإعلانات السابقة لأوانها عن تحقيق AGI قد تؤدي إلى تفاؤل مفرط وسوء توزيع للموارد، والأهم من ذلك التقليل من شأن المشكلات والتحديات الحقيقية المرتبطة ببناء ذكاء اصطناعي حقيقي. كما قد تجعلنا أقل نقدية تجاه قدرات أنظمة الذكاء الاصطناعي القائمة وحدودها، إذ نفترض أنها تمتلك مستوى من الفهم ليس موجودًا فيها فعلًا. وفضلًا عن ذلك، قد تُبطئ التقدم في الأبحاث الرامية إلى بناء أنظمة أكثر موثوقية وقابلية للتفسير وذكاءً حقيقيًا.

وفي الختام، يدعو غاري ماركوس وزملاؤه الأوساط العلمية والجمهور الأوسع إلى اتباع نهج أكثر رصانة ونقدية في تقييم الإنجازات في مجال الذكاء الاصطناعي. ويشدّدون على أهمية التمييز بين القدرات الإحصائية اللافتة للنماذج اللغوية الكبيرة والذكاء العام الحقيقي، الذي يعني القدرة على الاستدلال والتعلّم والتكيّف والفهم في طيف واسع من السياقات. وإلى أن نبلغ هذا المستوى، ينبغي اعتبار الإعلانات عن قدوم AGI سابقة لأوانها وقائمة على تفسير خاطئ للبيانات.