الذكاء الاصطناعي يتعلم بناء نفسه: Google DeepMind وOpenAI على طريق التحسين الذاتي

في عام 1966 توقع عالم الرياضيات آيفور غود أن تتمكن آلة فائقة الذكاء من صنع آلات أذكى منها، وهو ما سيقود إلى "انفجار الذكاء". واليوم يتحول هذا الخيال العلمي إلى واقع: فقد بدأت OpenAI وGoogle DeepMind وAnthropic باستخدام الذكاء الاصطناعي لبناء نسخ أكثر تطورًا من نفسها.

الذكاء الاصطناعي يبدأ بكتابة نفسه

أعلنت OpenAI مؤخرًا أن GPT-5.3-Codex يشارك بفاعلية في تحسين نفسه. فالنموذج يكتب الشيفرة الخاصة بتدريبه، ويصحح أخطاء عملية التدريب، ويدير النشر، ويحلل نتائج التقييمات. وهو في الواقع يساعد نفسه على التحسن.

وذهبت Anthropic إلى أبعد من ذلك: فمعظم شيفرة Claude، مساعد الذكاء الاصطناعي الرئيسي لدى الشركة في البرمجة، يكتبها Claude نفسه الآن. وهذا يخلق حلقة غريبة: الذكاء الاصطناعي يحسّن نفسه، لكن البشر يبقون داخل الحلقة، فيراجعون النتائج ويتخذون القرارات.

وقدمت Google DeepMind نظام AlphaEvolve، وهو وكيل "للاكتشاف العلمي والخوارزمي". يستطيع النظام تحسين معماريات الشبكات العصبية، وتطوير توزيع المهام في مراكز البيانات، وتحسين تصميم الرقائق الإلكترونية. وكل اختراق من هذا النوع يتيح للعلماء التقدم بسرعة أكبر نحو الاختراق التالي.

"كثيرًا ما تنظر إلى ما اكتشفه النظام وتتعلم من هذا الاكتشاف"، يقول ماتيج بالوغ من DeepMind. وقد فاجأ النظام صانعيه بالفعل، إذ عثر على خوارزميات تحسين غابت عن الحدس البشري.

وأسس اثنان من مبتكري AlphaChip، النظام المخصص لتصميم الرقائق، شركة ناشئة باسم Recursive Intelligence. وتعد الشركة بتقليص دورة تطوير الرقاقة من سنة أو سنتين إلى بضعة أيام. وفي المرحلة الثالثة تخطط الشركة لاستخدام الذكاء الاصطناعي في صنع رقائق تدرّب الجيل التالي من الذكاء الاصطناعي بصورة أفضل.

لماذا لم ينطلق الأمر بعد؟

رغم النجاحات اللافتة، لا يزال استقلال الذكاء الاصطناعي الكامل عن البشر بعيدًا. ويشير الباحثون إلى أن الأنظمة الحالية تولّد الأفكار وتنفذها بمستوى "جيد، لكنه ليس ممتازًا". وهذه العوامل تبطئ العملية:

• لا يزال البشر هم من يحددون الأهداف ويقررون ما يُعد نجاحًا
• تكلفة تدريب النماذج الكبرى تبلغ مليارات الدولارات، ولن يترك أحد نظامًا كهذا دون إشراف
• المعرفة في الشركات الكبرى موزعة بين آلاف الأشخاص (يعمل في TSMC نحو 90,000 شخص) ولا يمكن حشدها في خوارزمية واحدة
• الأتمتة الكاملة لن تتطلب الشيفرة والرقائق فحسب، بل أيضًا بناء مراكز البيانات ومحطات الطاقة واستخراج المعادن

ويقترح باحثون من Meta* مسارًا مختلفًا: بدلًا من السعي إلى الأتمتة الكاملة، يمكن العمل على "التحسين المشترك" بين الإنسان والآلة. فبقاء البشر داخل دورة التطوير يضمن سرعة التقدم وسلامته معًا.

هل يمكن أن يخرج الأمر عن السيطرة؟

أظهر استطلاع شمل 25 خبيرًا بارزًا في الذكاء الاصطناعي أن 23 منهم لا يستبعدون حدوث "انفجار الذكاء" في حال أُتمتت عملية التطوير بالكامل. ويرى معظمهم أن الشركات ستُبقي هذه النماذج سرية ولن تتيحها للعامة.

ورسم ديفيد كروغر من مونتريال، الذي يدافع عن فرض وقفة في تطوير الذكاء الاصطناعي، صورة قاتمة:

"هذه مقامرة بحياة جميع البشر".

ويقترح كروغر إيقاف تطوير الذكاء الاصطناعي حين تبدأ الآلة بكتابة 99% من الشيفرة. ويضيف: "يبدو أننا نقترب من هذه اللحظة الآن".

ماذا يعني ذلك

نحن في بداية حقبة يبدأ فيها الذكاء الاصطناعي فعلًا بتسريع تطوره الذاتي. وقد يقود ذلك إلى اختراقات طبية وعلمية وتقنية. لكن ذلك يتطلب أيضًا رقابة صارمة، من المنظمين الدوليين ومن الشركات نفسها. والتاريخ يُظهر أن التقنيات القوية تحتاج إلى حدود.

*Meta مصنفة منظمة متطرفة ومحظورة في روسيا.