ميرا موراتي وThinking Machines Lab تطوران AI لا يستبدل الإنسان
تراهن ميرا موراتي ليس على AI يستبعد الإنسان من العملية، بل على نماذج شريكة. وقد عرضت Thinking Machines Lab نماذج تفاعل تعمل عبر الكاميرا والميكروفون، وتلتقط الت
ميرا موراتي، المدير التقني السابق في OpenAI والمؤسسة لشركة Thinking Machines Lab، أظهرت الرهان الجديد لشركتها: ذكاء اصطناعي لا يحل محل البشر في العملية، بل يعمل بجانبهم. بدلاً من الأتمتة الكاملة، تقوم الشركة الناشئة ببناء نماذج قادرة على فهم المحادثات الحية والفواصل والمقاطعات وتحولات السياق في الوقت الفعلي.
الرهان على التعاون لم تتخل موراتي عن فكرة الذكاء الفائق، لكنها تقترح
مساراً مختلفاً نحوه. وفقاً لها، فإن المستقبل الحقيقي المفيد للذكاء الاصطناعي ليس سيناريو يقوم فيه عدد قليل من الشركات ببناء أنظمة مستقلة تماماً بينما ينسحب الناس تدريجياً. يجب أن تظل الذكاء البشري، على العكس من ذلك، جزءاً من المعادلة لأطول فترة ممكنة، خاصة في ظل المخاوف المتزايدة من أن النماذج التوليدية ستعجل بفقدان الوظائف وتعمق اعتماد السوق على عدد قليل من اللاعبين الكبار.
"أفضل طريق نحو مستقبل جيد هو إبقاء البشر في الحلقة لفترة أطول"، هكذا تصف موراتي نهج
Thinking Machines Lab. فكرة الشركة ليست ببساطة تقديم الإجابات عند الطلب، بل إعطاء الناس القدرة على ضبط النماذج المتقدمة لمهامهم وقيمهم، ثم العمل معهم جنباً إلى جنب. يختلف هذا النهج بشكل ملحوظ عن الصورة المألوفة لوكيل ذكاء اصطناعي يتلقى تعليماتٍ ثم ينفذ كل شيء بمفرده. بالنسبة لموراتي، من الأهم عدم إخراج البشر من العملية، بل جعل النظام يفهم بشكل أفضل نوايا المستخدم ويساعده على تحقيق الأهداف دون فقدان التحكم.
كيف تعمل النماذج في مايو 2026، عرضت
Thinking Machines معاينة بحثية للنماذج المسماة بـ interaction models—نماذج تتواصل مع البشر عبر الكاميرا والميكروفون. بخلاف العديد من واجهات الصوت، هذا لا يقتصر على الكيفية "التعرف على الصوت، تحويله إلى نص، إرساله إلى روبوت الدردشة". تؤكد الشركة أن نموذجها تم تدريبه منذ البداية للعمل مع التواصل البشري المستمر والناقص، حيث يأخذ الناس فواصل، يقاطع بعضهم البعض، يصححون أنفسهم، ويغيرون الموضوع في منتصف المحادثة.
هذا يعطي النظام طريقة تشغيل أكثر طبيعية. وفقاً لوصف Thinking Machines، يجب أن لا تنتظر هذه النماذج ببساطة نهاية الدور، بل تقبض على خيط الفكر وتتكيف على الفور إذا وضح المتحدث صياغته أو غيّر المحادثة فجأة في اتجاه آخر. لا يوجد إطلاق عام حتى الآن: أظهرت الشركة عدة مقاطع فيديو توضيحية فقط، لكن رهانها واضح بالفعل—يريدون جعل الواجهة مع الذكاء الاصطناعي أقرب ليس إلى سطر الأوامر، بل إلى حوار عملي حي بين الناس.
تفهم الفواصل والمقاطعات وتحولات النبرة تعمل عبر الكاميرا والميكروفون وليس من خلال النص فقط تتكيف عندما يوضح المستخدم فكرة أو يغير الموضوع تهدف إلى تفاعل أكثر شخصية وسياقية ## كيف يختلف هذا يسير نهج موراتي عكس الاتجاه الرئيسي للمختبرات الكبرى. دفعت OpenAI و Anthropic و Google النماذج بشكل متزايد نحو العمل المستقل في السنوات الأخيرة: من كتابة الأكواد إلى تجميع التطبيقات الكاملة من طلب نصي واحد. كلما أفضل أداء النظام بمفرده، كلما قل التشارك البشري المتبقي.
لا تجادل Thinking Machines بالهدف من جعل النماذج أقوى، بل بكيفية تطبيق تلك القوة في المنتج. ظهرت الشركة بعد رحيل موراتي عن OpenAI في 2024 وجمعت حولها عدة مهندسين بارزين من نفس النظام البيئي. جذبت الشركة الناشئة بالفعل مليارات الدولارات لإنشاء نماذج متقدمة، لكن لديها عدد قليل من المنتجات العامة حتى الآن.
الأبرز هو Tinker، خدمة API تم إطلاقها في أكتوبر 2025 لضبط دقيق للنماذج على البيانات الملكية، والتي يستخدمها الباحثون والمهندسون بالفعل. يربط أحد المؤسسين المشاركين، متخصص الذكاء الاصطناعي متعدد الأنماط Aleksandr Kirillov، خط النماذج الجديد بمهمة أوسع—جعل الذكاء الاصطناعي ليس سريعاً فقط، بل شخصياً وموجوداً باستمرار في السياق العملي. في هذا المنطق، لا يختفي المساعد بين الطلبات بل يبقى قريباً، يرى ما يفعله المستخدم، ويتدخل في اللحظة المناسبة.
ما يعنيه هذا يناقش سوق الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد الوكلاء المستقلين
الذين يحلون محل جزء من العمل البشري. تقترح Thinking Machines ناقل منتج مختلف: ليس "إزالة البشر"، بل زيادة إنتاجيتهم من خلال نماذج تفهم بشكل أفضل التفاعل الحي. إذا نجح هذا النهج، فإن المنافسة التالية في الذكاء الاصطناعي لن تكون فقط على قوة النموذج، بل على جودة التعاون بين الإنسان والآلة.