تباطؤ تطور نماذج OpenAI: القفزات المستقبلية أقل من المتوقع

في تطور مفاجئ، أفادت تقارير تقنية حديثة أن نموذج OpenAI الجديد، المعروف داخليًا باسم “أوريون”، قد لا يحقق التقدم الكبير المتوقع مقارنةً بنموذج GPT-4. هذا التباطؤ في التطور قد ينعكس على قطاع الذكاء الاصطناعي ككل، مما يثير تساؤلات حول مستقبل الابتكارات في هذا المجال.

قفزة أقل من المتوقعة

أشار تقرير نشره موقع “ذا إنفورميشن” إلى أن “أوريون” الذي يُتوقع أن يكون الإصدار التالي من OpenAI، قد لا يُظهر الفارق الكبير في الأداء مقارنةً بنموذج GPT-4، على عكس التحسن الملحوظ الذي تحقق بين GPT-3 و GPT-4. وفي حين أن “أوريون” يُظهر تحسنًا طفيفًا في معالجة اللغة، فإنه لا يُظهر تقدمًا واضحًا في المجالات الأخرى مثل البرمجة.

من ناحية أخرى، يُتوقع أن تكون تكلفة تشغيل النموذج في مراكز البيانات أعلى من الإصدارات السابقة، وهو ما قد يُعقّد مساعي استخدامه على نطاق واسع.

التحديات في جمع البيانات عالية الجودة

بحسب مصادر مقربة من OpenAI، يُعزى هذا التباطؤ إلى النقص في البيانات عالية الجودة المتاحة لتدريب النماذج. معظم النصوص والبيانات المتاحة بالفعل قد استُهلكت في التدريب السابق للنماذج، ما يجعل التقدم نحو تحسينات كبيرة أكثر صعوبة. هذه النقطة تتماشى مع تصريحات المدير التنفيذي لشركة OpenAI، سام ألتمان، في يونيو الماضي، حيث أشار إلى أن التركيز في المستقبل سيكون على تعلم البيانات ذات الجودة العالية بدلاً من الكم.

وأضاف ألتمان أن OpenAI تخطط لاستخدام بيانات مُصنّعة — أي مواد تدريب يتم توليدها بواسطة نماذج الذكاء الاصطناعي نفسها — لسد هذه الفجوة. مع ذلك، فإن هذه الطريقة تحمل بعض المخاطر، حيث قد تؤدي إلى نماذج متشابهة من حيث الأداء مع النماذج السابقة.

تباطؤ في صناعة الذكاء الاصطناعي بشكل عام

لا يقتصر هذا التباطؤ على OpenAI فقط، بل ينعكس أيضًا في تطور نماذج الشركات الكبرى الأخرى. وفقًا لتقرير نشره موقع “ذا فيرج”، فإن نموذج “Gemini 2.0” من جوجل، الذي كان يُتوقع أن يُحقق قفزة نوعية، لم يتمكن من بلوغ الأهداف المحددة داخليًا. بينما أفادت تقارير أخرى أن شركة “أنثروبيك” قد أوقفت تطوير الإصدار 3.5 من نموذجها “Opus”، واختارت بدلًا من ذلك إصدار نسخة محسّنة من نموذجها “Sonnet”، تجنبًا للإحباط الناتج عن خيبة أمل المستخدمين والمستثمرين.

كما أن النماذج المفتوحة المصدر بدأت تقترب بشكل متزايد من مستوى أداء النماذج المدفوعة والمملوكة من الشركات الكبرى، مما يعكس مزيدًا من التحديات في تحقيق اختراقات كبيرة في الذكاء الاصطناعي.

ما الذي سيحدث بعد ذلك؟

رغم التباطؤ الحالي، لا يزال هناك تفاؤل من قِبل كبار المسؤولين في OpenAI بشأن مستقبل الذكاء الاصطناعي العام (AGI)، الذي يُعدّ حلمًا طويل الأمد لمحاكاة الذكاء البشري بشكل كامل. وفي تصريحات حديثة، أشار سام ألتمان إلى أن الطريق نحو AGI أصبح أكثر وضوحًا الآن، وأن المطلوب في هذه المرحلة هو الاستفادة القصوى من النماذج الحالية، بالإضافة إلى ضخ استثمارات ضخمة واستهلاك عالي للطاقة.

في الوقت الذي كان يُتوقع فيه أن تقدم نماذج OpenAI القادمة قفزات كبيرة، يبدو أن هناك تباطؤًا في التحسن والتطور بين النماذج الجديدة مقارنة بسابقتها. هذا التباطؤ يُشكل تحديًا ليس فقط لـ OpenAI، بل أيضًا للقطاع بأسره، حيث يبدو أن الشركات الكبرى بدأت تواجه صعوبة في تحقيق اختراقات كبيرة في مجال الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، يبقى الأمل قائمًا في أن تُسهم الاستثمارات المستقبلية والابتكارات التقنية في تحقيق القفزات المرجوة في هذا المجال.