الذكاء الاصطناعي يصل إلى مرحلة 'AI العالم الحقيقي'

المؤلف: وانغ جي

خلال منتدى دافوس الصيفي الذي عُقد في داليان نهاية يونيو، اجتمع قادة صناعة الذكاء الاصطناعي (بما في ذلك الروبوتات) من جميع أنحاء العالم لمناقشة التطورات الحالية والاتجاهات المهمة القادمة في قطاع الذكاء الاصطناعي. وأشار وانغ جي، المستثمر الصيني في الجيل الأول للذكاء الاصطناعي والرئيس المشارك لمركز بحوث اقتصاد الذكاء الاصطناعي في أكاديمية شنتشن للاقتصاد الرقمي، إلى أن صناعة الذكاء الاصطناعي، بعد أن اجتازت المراحل الثلاث "توليد المحتوى" و"القدرة على الاستدلال" و"القدرة على العمل"، ستتجه قريباً نحو مرحلة "الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي". ويتعين على جميع حلقات الصناعة الاستعداد accordingly لاستقبال هذه المرحلة.

فيما يلي النص الكامل لمقال "الذكاء الاصطناعي يدخل مرحلة 'العالم الحقيقي'"، الذي نُشر لأول مرة بواسطة تينسنت تيك (Tencent Tech).

نحن في لحظة الواقع للذكاء الاصطناعي.

في السنوات القليلة الماضية، تعلم الذكاء الاصطناعي التوليد والاستدلال والعمل. المرحلة التالية لا تقتصر على ما إذا كان الذكاء الاصطناعي يمكنه تقديم إجابات أفضل على الشاشة، بل ما إذا كان يمكنه التعلم من ردود فعل العالم الحقيقي وتقديم نتائج عمل مقبولة ومستدامة في العالم الحقيقي. اليوم، نحن في "لحظة العالم الحقيقي" لتطور الذكاء الاصطناعي.

ملاحظة: الذكاء الاصطناعي يغادر عالم المعايير باستمرار

في السنوات القليلة الماضية، تم تنظيم السرد الرئيسي لصناعة الذكاء الاصطناعي بواسطة المعايير (benchmarks). كل إصدار نموذج كان يرافقه مجموعة من الدرجات: فهم اللغة، الامتحانات المهنية، الاستدلال الرياضي، توليد الكود، هندسة البرمجيات، تشغيل الويب، الأسئلة والأجوبة متعددة الوسائط، مهام الوكلاء. ترتفع الدرجات فتنتعش الصناعة، وتتشبع الدرجات فيُبتكر معيار جديد. أصبحت المعايير أعلاماً متتالية على طول طريق تطور الذكاء الاصطناعي.

لكن حقيقة أصبحت أكثر وضوحاً: الذكاء الاصطناعي يغادر عالم المعايير باستمرار. العديد من الاختبارات التي كانت تعتبر صعبة بما يكفي لتمثل الذكاء، يتم الاقتراب منها وتجاوزها بواسطة النماذج مراراً وتكراراً. يواصل الباحثون تعريف مهام جديدة، ولوحات متصدرين جديدة، ومجموعات تقييم جديدة، وتستمر النماذج في اللحاق واقتلاع الأعلام الجديدة. هذا بالطبع جزء من التقدم العلمي، لكنه يوضح أيضاً أن المعايير وحدها أصبحت أقل قدرة على حمل المعنى الكامل لتطور الذكاء الاصطناعي.

عالم المعايير هو في الأساس "عالم نظري": المشكلات محددة مسبقاً، والإجابات لها حدود واضحة، ويمكن صياغة معايير التقييم، وعادة ما تكون تكلفة الفشل مجرد درجة. إنه مناسب لإثبات أن النموذج يمتلك قدرة معينة، لكنه لا يعادل إثبات أنه يمكنه تقديم النتائج التي نتوقعها في سير العمل الحقيقي. النموذج الذي يجيب بشكل صحيح في بنك الأسئلة لا يعني أنه يمكنه إنجاز المهام بشكل ثابت في عمليات المشتريات للشركات، أو التنسيق العلاجي في المستشفيات، أو أنظمة جدولة الإنتاج في المصانع، أو مراجعة المخاطر القانونية، أو الاستجابة للطوارئ في إدارة المدن.

لذلك، عندما نقول إن الذكاء الاصطناعي يغادر عالم المعايير، لا يعني ذلك أن المعايير لم تعد مهمة. على العكس تماماً، المعايير لا تزال لوحة قيادة ضرورية للتقدم التقني. لكن لوحة القيادة ليست الطريق، والدرجات ليست النتيجة، والعروض التوضيحية ليست التسليم. الذكاء الاصطناعي يغادر عالم المعايير، إلى أي عالم يتجه؟ الإجابة: العالم الحقيقي. الصناعة بأكملها تدخل مرحلة "الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي".

الانتقال من "العالم النظري" إلى "العالم الحقيقي"

المراحل الثلاث القديمة في "العالم النظري"

**لقد مر تطور الذكاء الاصطناعي في هذه الجولة بثلاث مراحل قديمة واضحة. الأولى هي مرحلة "توليد المحتوى"، وشكلها النموذجي هو روبوت المحادثة (chatbot). ** لأول مرة، أصبح الذكاء الاصطناعي بواجهة لغة طبيعية قادراً على الكتابة والتلخيص والترجمة والمحادثة والشرح، ليصبح أداة نصية عامة للعمل المعرفي البشري. الثانية هي مرحلة "القدرة على الاستدلال"، وشكلها النموذجي هو نموذج الاستدلال (reasoner)، مثل GPT o1 وDeepSeek R1. بدأ الذكاء الاصطناعي في إظهار قدرات أقوى على التحليل والبحث والتخطيط والإثبات والفحص الذاتي، ويمكنه معالجة مشكلات أطول سلسلة وأعلى تعقيداً. الثالثة هي مرحلة "القدرة على العمل"، وشكلها النموذجي هو الوكيل (agent). لم يعد الذكاء الاصطناعي يقتصر على الإجابة عن الأسئلة، بل أصبح قادراً على استدعاء الأدوات، وتصفح الويب، وكتابة الكود، وتشغيل البرامج، وتنفيذ المهام متعددة الخطوات.

هذه المراحل الثلاث مهمة جداً. التوليد أعطى الذكاء الاصطناعي اللغة، والاستدلال أعطاه التفكير، والوكيل أعطاه يداً أولية. بعد أن أصبح قادراً على التوليد والاستدلال والعمل، فإن الشيء التالي ليس القيام بمزيد من الإجراءات في العروض التوضيحية، بل تحمل النتائج في البيئة الحقيقية. سيعطي العالم الحقيقي للذكاء الاصطناعي بيئة العمل طويلة الأجل.

لماذا تعتبر المراحل الثلاث المذكورة أعلاه قديمة؟ لأنها تبقى في الغالب في "العالم النظري" أو "العالم شبه الحقيقي". النموذج يواجه مشكلات مجردة، وليس نظاماً اقتصادياً-اجتماعياً كاملاً؛ إنه يحسن ردود فعل قابلة للحساب، وليس نتائج حقيقية متعددة الأطراف والقيود وطويلة الأمد؛ إنه يعرض إمكانيات القدرة، وليس نتائج عمل مقبولة من قبل المستخدمين والمؤسسات والأنظمة والسوق.

المرحلة الجديدة: "العالم الحقيقي"

نقترح "الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي" Real-World AI، ليعكس المرحلة الجديدة التي يدخلها الذكاء الاصطناعي. تعريف الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي هو: ذكاء اصطناعي قادر على التعلم من ردود فعل العالم الحقيقي، وإنجاز مهام العالم الحقيقي، وتحقيق نتائج حقيقية. "العالم الحقيقي" هنا يتضمن معنيين: أولاً، تأتي ردود فعل التدريب من النتائج والمستخدمين والأنظمة والتكاليف والمخاطر في البيئة الحقيقية، وليس فقط من الإجابات القياسية؛ ثانياً، تأتي المهام من سير العمل الحقيقي، وليس فقط من بنوك الأسئلة أو الصناديق الرملية أو العروض التوضيحية. إنه ليس تسمية فضفاضة، بل هو اسم مرحلي لانتقال الذكاء الاصطناعي من عرض القدرات إلى تقديم الإنتاج، ومن الذكاء النظري إلى الذكاء العملي.

جوهر الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي ليس توصيل الذكاء الاصطناعي بمزيد من الأزرار، بل إدخاله في حلقة مغلقة: فهم المهام الحقيقية، تلقي ردود فعل حقيقية، تنفيذ إجراءات حقيقية، تعديل استراتيجياته الخاصة، وفي النهاية تقديم نتائج حقيقية مقبولة. إنه يتطلب من قدرات النموذج تجاوز المجالات التي تركز حالياً على الكود وهندسة البرمجيات والرياضيات والأمن السيبراني وغيرها من "المجالات الأكاديمية الحاسوبية"، والتوجه نحو مشاهد عمل بشري أوسع: التسويق، المبيعات، سلسلة التوريد، التصنيع، المالية، القانون، الطب، التعليم، البحث العلمي، الإدارة العامة، بالإضافة إلى الأنظمة الروبوتية والأتمتة في العالم المادي.

فيما يلي مقارنة رئيسية بين العالم الحقيقي والعالم النظري:

[جدول المقارنة (سيتم إدراجه حسب النص الأصلي)]

بهذا المعنى، الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي ليس نموذجاً معيناً أو منتجاً معيناً أو مساراً خوارزمياً معيناً، بل هو اتجاه جديد للصناعة بأكملها. سيربط ما بعد التدريب، التعلم المعزز، استخدام الأدوات، أنظمة الذاكرة، تكامل سير العمل، ردود فعل المؤسسات، الإشراف البشري، آليات السلامة، وقياس القيمة الاقتصادية. سيصبح العالم الحقيقي ساحة التدريب الجديدة للذكاء الاصطناعي.

الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي سيُنتج ذكاءً حقيقياً (real-world intelligence). الذكاء الحقيقي هو قدرة النموذج التي تتشكل بعد تدريبه على ردود فعل العالم الحقيقي، وأيضاً القدرة على تحويل الأهداف إلى نتائج تحت قيود حقيقية. إنه لا يقيس الأداء اللحظي للنموذج على أسئلة ثابتة، بل يقيس الاستمرارية والموثوقية والقدرة على خلق القيمة لنظام الذكاء الاصطناعي في المهام الحقيقية. إذا كان جوهر ذكاء المعايير (benchmark intelligence) هو "هل يمكن الحصول على الإجابة الصحيحة على سؤال معين"، فإن جوهر الذكاء الحقيقي هو "هل يمكن إكمال نتيجة مقبولة في مهمة حقيقية".

لماذا الانتقال من "العالم النظري" إلى "العالم الحقيقي" أمر حتمي؟

هذا الانتقال له حتمية تقنية وحتمية اقتصادية. تقنياً، منحت نماذج اللغة الكبيرة الذكاء الاصطناعي القدرة اللغوية، ونماذج الاستدلال منحته قدرة تفكير أقوى، والوكلاء منحوه قدرة عمل أولية. بالنظر إلى السلوك البشري، بعد امتلاك اللغة والتفكير والعمل، سيدخل الإنسان حتماً في مرحلة التفاعل مع العالم الحقيقي. الذكاء ليس قدرة مكتفية في العقل، بل قدرة على إنجاز الأهداف في البيئة. لذلك، فإن الخطوة التالية للذكاء الاصطناعي واضحة جداً: الدخول إلى العالم الحقيقي.

اقتصادياً، لا يمكن أن تبقى أعظم قيمة لثورة الذكاء الاصطناعي إلى الأبد في الأسئلة والأجوبة والكتابة ومقاطع الكود. الإفراج الحقيقي عن الإنتاجية يأتي من فتح المهام الحقيقية: إكمال عملية خدمة عملاء بالكامل من النهاية إلى النهاية، تقديم تقرير العناية الواجبة القانونية بشكل ثابت، تحسين سلسلة التوريد ديناميكياً، التحقق السريع من فرضية بحثية، التعاون الموثوق لروبوت في مستودع أو منزل. فقط عندما يدخل الذكاء الاصطناعي سير العمل الحقيقي، ستعتبره الشركات جزءاً من قدرتها التنظيمية، وسيعتبره المجتمع جزءاً من إنتاجيته، وسيشعر البشر حقاً بحجم هذه الثورة التكنولوجية.

لهذا السبب "الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي" أكثر قابلية للتنفيذ من مجرد مناقشة الذكاء العام الاصطناعي (AGI). AGI يسأل عما إذا كان الذكاء الاصطناعي يقترب من الذكاء البشري، بينما يسأل الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي عما إذا كان يمكنه إنجاز المهام الحقيقية؛ AGI يدفع النقاش بسهولة نحو القدرات غير المحدودة، بينما يعيد الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي النقاش إلى ردود الفعل والنتائج والتكاليف والقيمة. إنه لا يخفض أهداف الذكاء الاصطناعي، بل يضع أهدافه في المكان الذي يجب أن يواجهه في النهاية: الواقع.

خارطة الطريق والمصطلحات

خارطة الطريق

فيما يتعلق بخارطة الطريق، فإن خارطة الطريق المكونة من خمس مراحل التي اقترحتها OpenAI في عام 2024 التقطت بشكل عام اتجاه التطور من روبوت المحادثة إلى نموذج الاستدلال إلى الوكيل، لكنها لم تصف بشكل كامل الانتقال من العالم النظري إلى العالم الحقيقي. وأيضاً، المرحلتان الأخيرتان، المبتكر (innovator) والمنظم (organizer)، هما أكثر ارتباطاً بخصائص القدرة المحتملة للوكيل، وليسا مراحل تقنية موازية لروبوت المحادثة ونموذج الاستدلال والوكيل؛ المعيار ليس متسقاً. والأهم من ذلك، عندما تم اقتراح خارطة الطريق هذه، لم تكن الصناعة قد دخلت بالفعل مرحلة الوكيل، لذا فإن الحكم على ما بعد الوكيل يحمل بطبيعة الحال عدم يقين.

عند نقطة انتقال الصناعة من العالم النظري إلى العالم الحقيقي، نحتاج إلى خارطة طريق更能 توجيه العمل طويل الأجل. نقترح الإطار التالي المكون من خمس مراحل: أولاً، Foundation AI، مرحلة النماذج الأساسية، حيث يكتسب الذكاء الاصطناعي قدرة التمثيل العام وضغط المعرفة؛ ثانياً، Generative AI، مرحلة الذكاء الاصطناعي التوليدي، حيث يكتسب قدرة التوليد باللغة الطبيعية ومتعدد الوسائط؛ ثالثاً، Reasoning AI، مرحلة الذكاء الاصطناعي الاستدلالي، حيث يكتسب قدرات أقوى في البحث والتخطيط والإثبات والتأمل؛ رابعاً، Agentic AI، مرحلة الذكاء الاصطناعي الوكيل، حيث يكتسب قدرة العمل على استدعاء الأدوات وتشغيل البرامج وتنفيذ الخطوات؛ خامساً، Real-World AI، مرحلة الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي، حيث يدخل الذكاء الاصطناعي سير العمل الحقيقي، ويتعلم من ردود الفعل الحقيقية، ويقدم نتائج حقيقية مقبولة من قبل البشر والمؤسسات والأنظمة.

تضع خارطة الطريق هذه "الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي" بعد الوكيل. الوكيل يحل مشكلة "هل يمكن للذكاء الاصطناعي العمل"، بينما يحل الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي مشكلة "هل ينتج عن عمل الذكاء الاصطناعي عواقب مقبولة". الوكيل هو الواجهة، والعالم الحقيقي هو الحلقة المغلقة؛ الوكيل هو اليد، والذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي هو القدرة التنظيمية للعمل؛ الوكيل يدخل الذكاء الاصطناعي في العملية، والذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي يجعله مقبولاً في العملية، وموثوقاً من قبل المؤسسة، وقابلاً للقياس اقتصادياً.

بعد ذلك، قد تدخل الصناعة مرحلة أكبر: أن يصبح الذكاء الاصطناعي طبقة التشغيل للاقتصاد والمجتمع، أي "الطبقة الرقمية" التي ذكرناها مرات عديدة من قبل. في ذلك الوقت، لن يقتصر الذكاء الاصطناعي على إنجاز المهام، بل سيشارك في دعم القرار، التنسيق التنظيمي، تخصيص الموارد، الاكتشاف العلمي، إدارة المدن، وتشغيل العالم المادي. لكن ما إذا كان هذا المستقبل سيأتي يعتمد على ما إذا كان بإمكاننا اليوم تجاوز عقبة الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي. بدون ردود فعل حقيقية، لا يوجد ذكاء حقيقي؛ بدون نتائج حقيقية، لا توجد إنتاجية حقيقية.

المصطلحات

في الماضي، كان لدينا بالفعل العديد من المصطلحات لوصف هذا التطور للذكاء الاصطناعي: AGI، ASI، Generative AI، Agentic AI، Embodied AI، Physical AI إلخ (World Model ليس وصفاً لخصائص تطور الذكاء الاصطناعي، بل وصف لمسار نموذج). بشكل عام، تنطلق هذه المصطلحات في الغالب من زاوية الخوارزميات أو القدرات أو الوسائط، ويمكن تسميتها "أوصاف من منظور خوارزمي". إنها مهمة جداً، لكنها أيضاً تميل إلى دفع النقاش الصناعي نحو جدالات مجردة مثل "هل النموذج ذكي بما فيه الكفاية؟" و"هل الذكاء لا نهائي؟" و"متى سيتفوق على البشر؟".

الاسم الجيد يجب أن يمتلك إحساساً بالتوجيه: لا يصف فقط ما هي التقنية، بل يذكرنا أيضاً إلى أين نتجه في النهاية، وأين نحن الآن. "الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي" يمتلك هذا الإحساس بالتوجيه. إنه لا ينفي AGI أو Physical AI أو Embodied AI، بل يغير طريقة طرح السؤال: لم نعد نسأل فقط ما هو الذكاء الاصطناعي تقنياً، بل نسأل ما الذي يمكنه فعله في الاقتصاد والمجتمع؛ لم نعد نسأل فقط ما إذا كان الذكاء الاصطناعي يقترب من الذكاء البشري، بل نسأل ما إذا كان يمكنه إنجاز المهام الحقيقية بشكل ثابت، وخلق قيمة حقيقية، وتحمل عواقب حقيقية.

"الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي" يوحد أيضاً العالم الرقمي والعالم المادي. في العالم الرقمي، يعني الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي دخوله في برامج المؤسسات، والعمل المعرفي، وعمليات التداول، وعمليات البحث والتطوير، وعمليات الحوكمة؛ في العالم المادي، يعني الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي أن الروبوتات، والقيادة الذاتية، والتصنيع الذكي، والخدمات المنزلية، والبنية التحتية للمدن تتعلم من البيئة الحقيقية. بغض النظر عن الوسيط (متصفح، API، برنامج مكتبي، ذراع ميكانيكي، مركبة، أو إنسان آلي بشري)، فإن السؤال الأساسي هو نفسه: هل يمكن للذكاء الاصطناعي تشكيل حلقة مغلقة في البيئة الحقيقية، وإنجاز المهام، وأن يكون مقبولاً من الواقع؟

لذلك، نقدم للصناعة بأكملها مصطلح "الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي / Real-World AI". يمكنه جمع الباحثين ورجال الأعمال والمستثمرين والمستخدمين المؤسسيين وصناع السياسات على نفس الخريطة: من ذكاء المعايير إلى الذكاء الحقيقي؛ من فترة عرض القدرات إلى فترة فتح المهام؛ من سباق النماذج إلى سباق الإنتاجية؛ من "يبدو أن الذكاء الاصطناعي يمكنه فعل ذلك" إلى "الذكاء الاصطناعي يمكنه فعلاً فعل ذلك".

الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي ليس نهاية، بل هو مدخل. يذكرنا بأن أهم عمل في الذكاء الاصطناعي في السنوات القليلة القادمة ليس فقط إنشاء نماذج أكبر، وسياقات أطول، وعروض توضيحية أجمل، بل تحويل الواقع إلى حلقة تدريب، وتحويل ردود الفعل إلى قدرات، وتحويل المهام إلى قيمة، وتحويل الذكاء الاصطناعي إلى قوة إنتاجية قابلة للاستخدام حقاً في المجتمع البشري.

لكي تأتي هذه المرحلة حقاً، تحتاج الصناعة إلى تشكيل توافق جديد. يجب أن يجعل تدريب النماذج ردود فعل سير العمل الحقيقي مورداً أساسياً لما بعد التدريب، وليس فقط مطاردة قوائم التصنيف الحالية؛ يجب أن تدفع تطبيقات الذكاء الاصطناعي المنتج من شكل المساعد إلى شكل تسليم المهام، وليس فقط تضمين نافذة محادثة ذكاء اصطناعي في البرامج؛ يجب على المستخدمين المؤسسيين نقل تقييم الذكاء الاصطناعي من "هل هو سهل الاستخدام؟" إلى "هل يمكنه إنجاز المهام الرئيسية بشكل ثابت؟"؛ يجب على المستثمرين إعادة قياس سرعة فتح المهام، وعمق حلقة ردود الفعل، والإنتاج لكل وحدة تكلفة، بخلاف معلمات النموذج والعروض التوضيحية؛ ويحتاج صناع السياسات إلى إنشاء أطر للبيانات والمسؤولية والأمان والتدقيق، بحيث يمكن للتوسع في العالم الحقيقي أن يتم في إطار الثقة.

هذا هو معنى "الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي" كمصطلح. إنه يصبغ التركيز الصناعي المتناثر في اتجاه مشترك: إخراج الذكاء الاصطناعي من مرحلة العرض المسرحي إلى موقع الإنتاج؛ إخراجه من بنوك الأسئلة إلى المؤسسات؛ إخراجه من الإجابات لمرة واحدة إلى ردود الفعل المستمرة؛ إخراجه من الذكاء المجرد إلى القيمة الحقيقية. نحن في لحظة الواقع للذكاء الاصطناعي. الحدود التالية للذكاء الاصطناعي ليست معياراً آخر، بل العالم الحقيقي.

سيصبح العالم الحقيقي ساحة التدريب الجديدة للذكاء الاصطناعي.

الواقع أصبح حلقة التدريب التالية للذكاء الاصطناعي.