استمعت إلى مقابلة إيليا سوتسكيڤر التي استمرت ساعة، وأدركت لأول مرة: #AI في النصف الثاني من #Ilya ، القواعد قد تغيرت تمامًا

بصراحة، بعد الانتهاء من الاستماع شعرت بقشعريرة في فروة رأسي.
كشخص يراقب اتجاهات الذكاء الاصطناعي على المدى الطويل، وكان يعتقد سابقًا بقانون التوسع،
هذه الكلمات من إيليا كادت أن تقلب كل حدسي حول مسار تطور الذكاء الاصطناعي خلال السنوات الماضية.
عندما كان العالم لا يزال يندفع بشكل جنوني نحو حساب القدرة، ويخزن بطاقات الرسوميات، ويكافح من أجل حجم المعلمات،
كان مؤسس ChatGPT يقيّم الأمر بشكل مختلف تمامًا:
"عصر 'إحداث المعجزات' من خلال القوة العارية، يوشك على الانتهاء."
النصف الثاني من الذكاء الاصطناعي، لم يعد حرب موارد، بل حرب نماذج.
لقد قمت بترتيب أهم 5 وجهات نظر في المقابلة، والتي كانت أيضًا الأكثر إثارة للدهشة وإعادة تشكيل الإدراك.
1️⃣ عصر التوسع (Age of Scaling)، على وشك النهاية حقًا
في السنوات الماضية، كانت معادلة تقدم الذكاء الاصطناعي بسيطة جدًا:
المزيد من البيانات + المزيد من القدرة الحاسوبية = نماذج أقوى
هذه المنطق ظل سائدًا لفترة طويلة، لدرجة أن الصناعة بأكملها اعتقدت أنه سيظل دائمًا صحيحًا.
لكن أوضح بشكل قاطع:
العائد الحدّي لقانون التوسع يتناقص بسرعة.
والسبب ليس غامضًا—
البيانات عالية الجودة للتدريب المسبق تُستهلك بسرعة.
الجميع لا يزال يضيف الفحم إلى الموقد بشكل جنوني،
لكن اللهب لم يعد يكبر.
ماذا يعني هذا؟
👉 الاعتماد فقط على تراكم الموارد بـ"الجماليات العنيفة" لم يعد ممكنًا
👉 الصناعة مضطرة للعودة إلى أصعب وأهم مرحلة: البحث عن نماذج جديدة
2️⃣ "عالي النقاط وقليل الكفاءة": النماذج الحالية تقع في فخ خطير
هذه مشكلة يتجاهلها الكثيرون، لكنها قاتلة جدًا.
النماذج الحالية يمكنها:
حصد ميداليات ذهبية في مسابقات البرمجة
وتحقيق درجات تتفوق على البشر في الاختبارات
لكن في العالم الحقيقي:
تصليح خطأ برمجي يسبب خطأين جديدين
وتغيير سيناريو غير مألوف، يبدأ النموذج في التصرف بغباء
أشار إيليا بحدة:
هذه ليست ذكاءً، بل تعلّم مفرط.
النموذج أشبه بـ"حلال مشاكل" حفظ جميع الأسئلة والأجوبة،
وليس نظامًا يمتلك القدرة على التعميم الحقيقي.
وهذا يعني أيضًا:
👉 مسار التعلم المعزز الحالي، ربما يقتصر على تحسين "قدرة الاختبار"
👉 وليس طريقًا نحو الذكاء الحقيقي
3️⃣ أعمق اكتشاف: العاطفة، جوهرها هو أعلى وظيفة قيمة
هذه كانت النقطة التي ألهمتني أكثر خلال المقابلة.
لطالما اعتقدنا أن "العاطفة" ضد الذكاء العقلاني،
وحتى اعتبرناها عيبًا بشريًا.
لكن رأي إيليا هو العكس تمامًا:
العاطفة، هي أعلى خوارزمية تطورت عبر عملية التطور البيولوجي.
ماذا تفعل؟
لا تحتاج إلى عينات هائلة
لا تحتاج إلى استرجاع كامل لحياة الإنسان
تقدم لك ردود فعل قرارية مباشرة في غضون ميلي ثانية
الخوف، الإثارة، الاشمئزاز، الملل—
كلها إشارات تقييم قيمة مضغوطة للغاية.
وهذا هو السبب الرئيسي وراء قدرة البشر على تعلم مهارات معقدة باستخدام أقل قدر من البيانات.
👉 إذا أراد الذكاء الاصطناعي اجتياز اختبار تورينج حقًا
👉 قد يحتاج إلى فهم "الهيكل الرياضي وراء العاطفة"
4️⃣ اختيار SSI: طريق "الذهاب مباشرة إلى الذكاء الفائق" الوحيد
بينما يتنافس الجميع في وادي السيليكون على المنتجات، والإيرادات السنوية، والتنفيذ،
اتخذت شركة إيليا الجديدة SSI (السلامة من الذكاء الفائق) قرارًا غير تقليدي:
عدم صناعة منتج.
فقط التركيز على شيء واحد:
السلامة من الذكاء الفائق.
هذا رهان طويل الأمد متطرف.
حكمه بارد جدًا:
👉 الاحتفال التجاري الحالي قد يكون مجرد فقاعة
👉 من يستطيع السيطرة على المستقبل، هم فقط من حلوا "المسألة الجوهرية للذكاء الفائق"
5️⃣ الدرس الحقيقي لنا: عودة عصر البحث
إذا واجه التوسع سقفًا حقيقيًا،
فهذا خبر سيء للشركات الكبرى،
لكن للمبدعين الحقيقيين، هو فرصة.
لأن الأمر لم يعد مجرد سباق على المال، أو القدرة الحاسوبية،
بل إعادة سباق على الخوارزميات، والهياكل، والاختراقات المعرفية.
كما قال إيليا:
"عصر البحث عاد."
ذلك العصر الذي ينتمي إلى المهوسين، والأفكار الغريبة،
وعصر ظهور AlexNet بشكل مفاجئ،
يعود بهدوء.
كل مرة يتغير فيها مسار إيليا—
من ImageNet، إلى OpenAI، ثم إلى SSI—
يكون دائمًا في النقاط الحاسمة لتطور الذكاء الاصطناعي.
وأؤمن أن هذه المرة أيضًا لن تكون استثناءً.
إذا كنت تفكر بجدية في النصف الثاني من الذكاء الاصطناعي،
فهذا اللقاء يستحق التكرار والتأمل.
لقد تغيرت قواعد اللعبة.