مهندس Google: الذكاء الاصطناعي ذاتي التحسين لا يزال بعيداً، رغم تقدم الأتمتة

يقول مهندس Google هايدن بيلدفيلد إن الذكاء الاصطناعي ذاتي التحسين لا يزال بعيداً، رغم أن أتمتة كبيرة تترسخ بالفعل داخل الشركة. وفقاً لبيلدفيلد، لا يرى تسارعاً قابلاً للقياس في أبحاث AI الناجمة عن AI في Google DeepMind.

الأتمتة تتزايد، لكن البشر لا يزالون مشاركين

وفقاً لبيلدفيلد، يكتب AI الآن في Google أكثر من 75% من كود الإنتاج. ومع ذلك، لا يزال حوالي 88% من تغييرات الكود تتطلب إشرافاً أو مراجعة بشرية، ويتحقق الإنسان من كل تغيير قبل إرساله. ارتفعت نسبة تغييرات الكود المفوضة بالكامل إلى AI من 7,5 إلى 11,9 بالمئة، وكلما أصبحت المهمة أكثر تعقيداً واستهلاكاً للوقت، قلّ احتمال أن يتعامل معها AI بشكل مستقل.

في 1 389 تشغيلاً داخلياً لوكيل Argon، انخفض معدل النجاح بدون تدخل بشري بشكل حاد مع زيادة الصعوبة. وفقاً لبيلدفيلد، لا يزال البشر ضروريين للأبحاث الإبداعية، وتصميم تجارب جديدة، وتشخيص عدم الاستقرارات الدقيقة التي تنشأ أثناء التدريب، والتخطيط طويل الأمد. أكدت دراسة استقصائية لاثني عشر باحثاً كبيراً في DeepMind هذه الصورة: الأتمتة هي الأعلى في المهام المحددة جيداً والقابلة للتحقق، والأدنى في توليد أفكار علمية مفتوحة.

في المعيار الداخلي RE-Bench التابع لـ DeepMind، الذي يغطي 74 مهمة ML هندسية واقعية، يجتاز Argon حوالي نصفها. هذا تقدم كبير مقارنة بنتيجة Gemini 3,7 Flash البالغة 27%، لكنه لا يزال بعيداً عن النتيجة شبه المثالية التي ستكون ضرورية للأتمتة الكاملة.

لا يوجد تسارع قابل للقياس في أبحاث AI

أنشأ الفريق مؤشر القدرات العام (GCI) لتتبع التقدم بشكل منهجي، والذي يغطي 123 نموذجاً و 92 معياراً. تنمو قدرات نماذج Gemini بمعدل ثابت يبلغ حوالي 0,1 نقطة GCI شهرياً، دون تغييرات كبيرة في السرعة. يعزى الفريق بقاء Gemini 4 أعلى قليلاً من خط اتجاه Argon إلى موارد حوسبة أكبر واستثمار تنظيمي، وليس إلى تسارع ناجم عن AI.

يقيّم الفريق حالياً مخاطر أتمتة الأبحاث الناجمة عن AI بدرجة منخفضة، لكنه يبني بنية تحتية قياسية لرصد علامات التسارع في المستقبل.

ليس الجميع يوافق

تتفق استنتاجات بيلدفيلد مع الأبحاث الأخيرة، لكن ليس الجميع في المجال يوافق. أكثر من 20 باحثاً في AI، من بينهم جيفري هينتون ويوشوا بينجيو وجاكوب باتشوكي من OpenAI، حذروا في ورقة علمية مؤخراً من "انفجارات الذكاء" المحتملة. في رأيهم، يمكن لأنظمة AI أن تؤتمت كل أبحاث AI وتطويرها في غضون بضع سنوات، مما سيضغط التقدم الذي يستغرق عادة سنوات إلى بضعة أشهر فقط.

المصادر: The Decoder