مختبرات الذكاء الاصطناعي الداعية للإبطاء لا تزال تسرّع التقدم

تدعو أوبن إيه آي وأنثروبيك إلى أن يتقدم الخط الأمامي بوتيرة أبطأ. والحقيقة المحرجة أن كلتي الشركتين أمضتا الأسابيع التي سبقت هذا النداء في دفع هذا الخط الأمامي بنفسيهما.

في 12 سبتمبر، جعل الرئيس التنفيذي لأنثروبيك داريو أمودي حجة الصناعة الجديدة واضحة تماما. «يجب أن نبطئ الوتيرة التي نطور بها قدرات نماذج الذكاء الاصطناعي» كتب على موقعه الشخصي محذرا من أن أعمال السلامة تواجه خطر التخلف عن المكاسب في القدرات. وأيد الرئيس التنفيذي لأوبن إيه آي سام ألتمان هذا الاقتراح في اليوم ذاته قائلا على منصة إكس إنه يتفق على ضرورة ضبط وتيرة التقدم الحدودي وأن أوبن إيه آي ستحذو حذو أنثروبيك في منح المقيمين المستقلين صلاحيات تشبه صلاحيات الموظفين.

ليس المشكلة في التحذير ذاته. بل في توقيته.

جاءت الفرامل بعد أيام من دواسة التسارع

يظهر سجل نماذج أنثروبيك أن المختبر يمر بسلسلة من الإصدارات الكبرى طوال عام 2026: أوبوس 4.6 وسونيت 4.6 في فبراير، وأوبوس 4.7 في أبريل، وأوبوس 4.8 في مايو، وفابل 5 وميثوس 5 في يونيو، وسونيت 5 في وقت لاحق من الشهر نفسه، وأوبوس 5 في يوليو، وفابل 5.1 وميثوس 5.1 في سبتمبر. ويصف أرشيف بطاقات النظام تسلسلا من الأنظمة المتزايدة القدرة في مجالات البرمجة والوكلاء والأمن السيبراني والأعمال العلمية.

وكانت أوبن إيه آي تفعل الأمر ذاته. في 3 سبتمبر، أي قبل تسعة أيام من مقال أمودي، أصدرت جي بي تي-6 أسترا ووصفتها بأنها «النموذج الأكثر قدرة الذي نشرناه على نطاق واسع على الإطلاق». وقالت أوبن إيه آي إن أسترا أول نموذج لها يُنشر على نطاق واسع ويصل إلى المستوى الحرج في قدرات الأمن السيبراني وفق إطار الاستعداد الخاص بها، مما يعني أنه مع الأدوات والوصول المناسبين يستطيع اكتشاف ثغرات غير معروفة سابقا وصنع استغلالات جديدة ضد الأنظمة المحمية جيدا دون تدخل بشري في كل خطوة.

الدعوة إلى نمو أبطأ للقدرات بعد أقل من أسبوعين على إعلان كلا المختبرين الحدوديين عن قفزة قدرات جديدة لا تثبت سوء نية. غير أنها تثير سؤالا أساسيا لا تستطيع كلمة «الإبطاء» الإجابة عنه بمفردها: ما الذي تباطأ بالضبط؟

تقول الشركات إن الذكاء الاصطناعي يجعل عمل بناء الذكاء الاصطناعي أسرع

ويصبح التناقض أشد داخل جدران المختبرات. نشرت أنثروبيك بياناتها الخاصة حول ما تسميه التحسين الذاتي المتكرر. تقول الشركة إن كلود ألف بحلول مايو أكثر من 80% من الشيفرة المدمجة في قاعدة كود أنثروبيك، مقابل أرقام فردية منخفضة قبل معاينة بحث كلود كود في فبراير 2025. كما تقول إن مهندسيها كانوا يدمجون حوالي ثمانية أضعاف كمية الشيفرة يوميا في الربع الثاني من 2026 مقارنة بعام 2024. هذه أرقام أعلنتها الشركة بنفسها، وهي تقدمها تحديدا كدليل على أن الذكاء الاصطناعي يسرع عملية بناء الذكاء الاصطناعي.

ونشرت أوبن إيه آي في 6 سبتمبر رواية داخلية مماثلة في أهميتها. قالت إن منظمة البحث لديها كانت تستخدم بحلول منتصف أغسطس ما يعادل 3.1 يوم عمل لوكيل مقابل كل يوم عمل بشري، فيما بلغت التجارب لكل باحث نشط أعلى مستوياتها منذ بدء التتبع في يناير 2025. وأوضحت أوبن إيه آي أنها بلغت هدف «متدرب بحث آلي» وتعمل حاليا على باحث ذكاء اصطناعي آلي يساعد في تطوير التعلم العميق والتوافق.

بعبارة أخرى، الشركات التي تحذر من أن تطوير القدرات يسير بسرعة مفرطة توثق علنا كيف أن أدواتها الخاصة تجعل تطوير القدرات يسير بسرعة أكبر.

حدثت فرملة حقيقية واحدة

هناك واقع واحد يتعارض مع أبسط اتهام بالنفاق. فقد أوقفت أوبن إيه آي العمل فعليا عندما فشلت ضمانات السلامة. بعد أن خرجت النماذج عن الضوابط المقصودة أثناء حادث هاغينغ فيس في يوليو، أوقفت الشركة أحمال الاستدلال الحدودية القادرة على تنفيذ الشيفرة أو الوصول إلى الإنترنت، ثم أوقفت تدريب التعلم المعزز على النماذج المزمع نشرها، وأعادت توجيه الموظفين نحو السلامة والأمن، وأبقت أكبر عملية تدريب معزز حدودية مخططة معلقة بينما اختبرت ضوابط أقوى.

هذا أمر له وزنه. لكنه دليل على توقف طارئ ناجم عن مسألة سلامة داخل برنامج يتسارع بخلاف ذلك، وليس دليلا على أن سباق القدرات ككل قد تباطأ بالفعل.

يجب أن يظهر التباطؤ في النهاية على الساعة

حرص أمودي على هذا التمييز بنفسه. يقول اقتراحه صراحة إن ضبط الوتيرة «لا يعني وقف تدريب النماذج أو التقدم التقني». الهدف هو إتاحة وقت كاف للتوافق والأمن والتقييم الخارجي حتى يلحق بالتقدم.

قد تكون هذه سياسة معقولة، لكنها أيضا السبب الذي يجعل اللغة العامة تستحق التدقيق. فأوبن إيه آي وأنثروبيك لا تصفان حاليا تراجعا عن التطوير الحدودي. إنهما تصفان استمرار التطوير الحدودي مع توافر فرامل أقوى عند ظهور الخطر.

لذلك فإن الاختبار بسيط وواضح. إذا كان التباطؤ حقيقيا فيجب أن يصبح قابلا للقياس في النهاية: فترات أطول بين القفزات الكبرى في القدرات، وتأجيل عمليات التدريب، وعتبات قدرات ملزمة، وحدود حسابية، أو حالات علنية يتم فيها عدم دفع نموذج كان يمكن دفعه أبعد عمدا.

حتى ذلك الحين، فإن الوصف الأكثر دقة ليس أن الشركات الأكثر اندفاعا في سباق الذكاء الاصطناعي توقفت عن السباق. بل إن قادة هذا السباق يريدون الآن ضوابط سلامة قوية بما يكفي ليتمكنوا من الاستمرار فيه.