AI بالعربي – متابعات
أعاد خبراء التقنية طرح مفهوم جديد يشرح سلوك أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة. ويُعرف هذا المفهوم باسم “الذكاء المتذبذب”. ويصف قدرة الأنظمة على التفوق الكبير في بعض المهام، مقابل ضعف واضح في مهام أخرى تبدو بسيطة للبشر.
ويرى متخصصون أن هذا المفهوم أصبح مهمًا لفهم التطور السريع في القطاع. كما يساعد الشركات والأفراد على توقع تأثير الذكاء الاصطناعي في الوظائف خلال السنوات المقبلة.
حقق الذكاء الاصطناعي قفزات لافتة في الرياضيات والبرمجة. وتمكنت نماذج طورتها جوجل وOpenAI من حل مسائل معقدة في مسابقات عالمية. وأظهرت النتائج قدرة عالية على التحليل المنطقي داخل بيئات محددة وواضحة القواعد.
لكن الصورة تختلف في مواقف يومية بسيطة. فقد لاحظ مهندس برمجيات من سريلانكا أن بعض الأنظمة أخفقت في فهم سؤال مباشر. وعندما سأل إن كان يجب أن يقود سيارته لمسافة خمسين مترًا أم يمشي، نصحته البرامج بالمشي.
هذه المفارقة دفعت باحثين إلى استخدام مصطلح “الذكاء المتذبذب”. ويعني أن الأداء لا يتحسن بشكل متوازن. فقد يبدو النظام عبقريًا في لحظة، ثم يقدم إجابة ضعيفة بعد دقائق.
ويؤكد خبراء أن الذكاء الاصطناعي لا يشبه العقل البشري بالكامل. فالإنسان يطور مهاراته بصورة مترابطة مع الوقت. أما النماذج الحالية فتتقدم في مسارات منفصلة، ثم تتعثر في أخرى.
ويُنسب نشر المصطلح إلى الباحث أندريه كارباثي، أحد الأسماء البارزة في القطاع. وأوضح أن بعض القدرات تعمل بمستوى يفوق البشر أحيانًا، بينما تفشل قدرات أخرى بصورة كبيرة.
هذا التفاوت يغير النقاش الدائر حول الذكاء الاصطناعي. فالسؤال لم يعد هل أصبح مثل البشر أم لا. بل أصبح ما المجالات التي يتفوق فيها، وما المجالات التي ما زالت تحتاج الإنسان.
ويرى اقتصاديون أن فهم هذه النقطة ضروري لسوق العمل. فالمبرمجون المبتدئون قد يواجهون ضغطًا أسرع من غيرهم. والسبب أن البرمجة تعتمد على مهام قابلة للقياس والاختبار بسهولة.
في المقابل، تبقى وظائف كثيرة أكثر أمانًا حاليًا. وتشمل الأعمال التي تحتاج حكمًا بشريًا، وفهمًا اجتماعيًا، وتخطيطًا طويل المدى، وإدارة مواقف متغيرة.
ويقول خبراء إن الوظيفة الواحدة تضم مهام متعددة. لذلك قد يتولى الذكاء الاصطناعي جزءًا من العمل، بينما يحتفظ الإنسان بالأجزاء الأهم. وهذا يعني أن الأتمتة قد تعيد توزيع المهام بدل إلغاء الوظائف بالكامل.
شهدت النماذج الحديثة تقدمًا كبيرًا منذ عام 2022. وأصبحت أسرع وأكثر دقة في الكتابة والتحليل وإنشاء الأكواد. ومع كل إصدار جديد، ترتفع توقعات المستخدمين بشأن قدراتها.
لكن حدود التقنية ما زالت واضحة. فهذه الأنظمة تتعلم من أنماط موجودة في البيانات الرقمية. وتشمل المقالات، والمواقع، والكتب، والبرامج، والمحادثات العامة المتاحة.
ولا تمثل الإنترنت كل المعرفة البشرية. فهي توثق جانبًا من العالم الرقمي فقط. بينما تبقى الخبرات الحسية والتجارب الواقعية أقل حضورًا في البيانات.
لهذا السبب، تجيد الأنظمة كتابة رسائل البريد الإلكتروني، والرد على الأسئلة، وتلخيص الملفات، وإنشاء الأكواد. لكنها تضعف في التخطيط البعيد، وابتكار أفكار أصلية، والتعامل مع مواقف جديدة تمامًا.
وأشار الباحث فرانسوا شوليه إلى هذه الفجوة عبر اختبار جديد يحمل اسم “ARC-AGI 3”. ويضم الاختبار ألغازًا منطقية تشبه الألعاب. وتمكن أشخاص عاديون من حلها، بينما تعثرت نماذج متقدمة في عدد كبير منها.
وتستخدم شركات مثل OpenAI وAnthropic أسلوب “التعلم المعزز” لتطوير الأداء. وتعتمد الطريقة على مكافأة الإجابات الصحيحة، ومعاقبة الإجابات الضعيفة.
وينجح هذا الأسلوب بقوة في الرياضيات والبرمجة. فالإجابة هناك صحيحة أو خاطئة. ويمكن قياس النتيجة بسهولة وسرعة.
لكن الأمر يختلف في الكتابة الإبداعية والفلسفة وبعض العلوم الإنسانية. إذ يصعب تحديد إجابة مثالية واحدة. لذلك يتباطأ التحسن مقارنة بالمجالات التقنية.
ويرى مراقبون أن المستخدمين غالبًا لا يعرفون بدقة ما يجيده الذكاء الاصطناعي. وهذا يخلق توقعات مبالغًا فيها أحيانًا، وخيبة أمل في أحيان أخرى.
ومع ذلك، تتقلص الثغرات بسرعة. فمشكلات ظهرت في 2024 و2025 اختفت لاحقًا بعد تحديثات جديدة. ويتوقع الخبراء استمرار هذا المسار خلال الأعوام المقبلة.
ويبدو أن “الذكاء المتذبذب” سيبقى مفتاحًا مهمًا لفهم المرحلة الحالية. فالذكاء الاصطناعي ليس ذكاءً عامًا كاملًا حتى الآن. لكنه يمتلك مجموعة قدرات قوية تتوسع بسرعة، وقد تعيد تشكيل كثير من المهن مستقبلًا.
