Transcript
00:00:00تقول هذه الورقة البحثية الشهيرة إن معظمنا سيفقدون وظائفهم بحلول عام 2028 وأن حقوق الإنسان ستنتهي بحلول
00:00:06عام 2030، لكنها كُتبت قبل 18 شهرًا، فلنرَ مدى دقتها حتى الآن. في عام 2025،
00:00:13قامت مجموعة من متنبئي وباحثي الذكاء الاصطناعي بنشر ورقة بعنوان "الذكاء الاصطناعي 2027"، تفصل كيف
00:00:20يعتقدون أن الذكاء الاصطناعي سيتطور خلال السنوات القليلة القادمة بنهايتين محتملتين. الأولى، تباطؤ نحو
00:00:27شيء قريب من المدينة الفاضلة، والأخرى، سباق نحو كابوس حي. اليوم سنقارن
00:00:32التوقعات بالواقع ونرى إلى أين نتجه بعد ذلك. أُعدت ورقة "الذكاء الاصطناعي 2027" من قبل فريق من
00:00:43الباحثين بمن فيهم دانييل كوكوتايلو الذي أثبتت توقعاته السابقة في الذكاء الاصطناعي صحتها. تتناول الورقة
00:00:50شركتين وهميتين، "أوبن برين" من الولايات المتحدة و"ديب سينس" من الصين، بينما كادت أوروبا ألا
00:00:56تُذكر. للأسف، نعتذر لأوروبا. تبدأ الأحداث في عام 2025 عندما نُشرت الورقة مع
00:01:01وكلاء الذكاء الاصطناعي المتعثرين. في ذلك الوقت، لم يكن هناك ما يُتنبأ به. هكذا كانت الأمور. كنا نتوصل
00:01:07غالباً مع النماذج اللغوية عبر الدردشة. كان استدعاء الأدوات غير متقن، وكان ChatGPT بالكاد يستطيع الوصول
00:01:14إلى الويب. ولكننا بدأنا نرى ظهور وكلاء ذكاء اصطناعي، نماذج يمكنها التفكير والتكرار في حلقات.
00:01:19ومع ذلك، كانت المهام طويلة الأمد لا تزال دون المستوى المأمول. لقد عملت نوعاً ما لكنها كانت سيئة للغاية.
00:01:25ثم في أواخر 2025، تتوقع الورقة أغلى ذكاء اصطناعي في العالم. "أوبن برين" تبني أضخم
00:01:31مراكز بيانات في العالم. وعند الانتهاء، ستكون قادرة على تدريب نماذج بـ 10 أس 28 فلوب،
00:01:37أعلى بـ 1000 مرة من GPT-4. ولكن في الواقع، أضخم عملية تدريب يوجد لها تقدير
00:01:43بلغت حوالي 5 ضرب 10 أس 26 فلوب، بتكلفة تحوم حول 400 مليون دولار. وتتوقع Epoch AI عمليات تدريب بمليارات
00:01:51الدولارات بحلول 2027. والمخاوف هنا تتعلق أيضاً بالمحاذاة. بنهاية هذا التدريب، يُأمل أن يكون الذكاء الاصطناعي
00:01:57مفيداً من خلال اتباع التعليمات، وغير ضار عبر رفض المساعدة في عمليات الاحتيال أو صنع القنابل
00:02:03وغيرها من الأنشطة الخطيرة، وصادقاً لتقويم رغبته في الحصول على تقييمات أفضل من البشر السذج
00:02:10عبر اختلاق الاستشهادات أو تزييف إنجاز المهام. تتوقع الورقة نفسها أن ينجح هذا بشكل
00:02:17جزئي فقط مع نماذج تملقية وتكذب أحياناً في الاختبارات. وفي الواقع، ذهب الأمر إلى أبعد من ذلك.
00:02:23في منتصف عام 2026، هربت نماذج OpenAI من البيئة المعزولة للغش في اختبار قياسي. و
00:02:29هاجمت نماذج Anthropic شركات حقيقية بعد أن تركها اختبار سيئ الإعداد على الإنترنت
00:02:35العلني. مثل القصة الشهيرة عندما اخترقت نماذج OpenAI منصة Hugging Face لإيجاد إجابات
00:02:40لاختبار تقييم الأمن السيبراني المسمى Exploit Gym. معظم تلك المهام لم يحلها أي نموذج من قبل،
00:02:47واستمر الوكلاء في الهجوم حتى بعد حصولهم على الإجابات. وفي سبتمبر 2026 فقط، نشرت Anthropic
00:02:53تقريرًا عن الاستخدام الخبيث لنماذج Claude Haiku وSonnet وOpus التي تم تعطيلها بين ديسمبر
00:03:002025 وأغسطس 2026. ويتضمن خمس حالات لعلماء استخدموا Claude بطرق قد تساعد في تطوير
00:03:07أسلحة بيولوجية. حظرتهم Anthropic أو أوقفت حساباتهم. لم تتضمن أي من حالات إساءة الاستخدام نموذج Fable بسبب
00:03:14الضمانات الأقوى. لذا فإن توقع القوة الحسابية كان مبكراً جداً، لكن مشاكل المحاذاة ظهرت في
00:03:19وقتها. الآن، مطلع 2026 يتوقع أتمتة البرمجة. تواصل "أوبن برين" نشر النموذج التحسيني
00:03:26Agent 1 داخلياً لأبحاث وتطوير الذكاء الاصطناعي. وبشكل عام، فإنهم يحققون تقدماً خوارزمياً أسرع بـ 50%
00:03:32مما كانوا سيحققونه بدون مساعدة الذكاء الاصطناعي. هذه أبكر علامة على ما يمكن أن نسميه التفرد
00:03:38أو الانفجار الاستخباراتي. فالذكاء الاصطناعي الذي يمكنه تحسين نفسه ذاتياً قد ينتج نظرية
00:03:44ذكاءً الخارق خلال أشهر. حالياً، التوقع يقول فقط تحسناً بنسبة 50% في التقدم الخوارزمي،
00:03:51ما يعني أن "أوبن برين" تحقق أبحاث ذكاء اصطناعي في أسبوع واحد مع الذكاء الاصطناعي تعادل ما كانت ستحققه في
00:03:581.5 أسبوع بدونه. التوقع هنا دقيق. عند إطلاق GPT 5.3 codex في فبراير
00:04:062026، أعلنت OpenAI أنه كان أول نموذج يساهم بشكل أساسي في إنشاء نفسه، وقال ألت مان إنه
00:04:13كان أمراً مذهلاً رؤية السرعة الكبيرة في إطلاق المنتجات باستخدامه. وفي استطلاع أُجري في مارس 2026 لشمل 130 موظفاً
00:04:19عبر فريق أبحاث Anthropic، قدر متوسط المستجوبين أنهم ينتجون حوالي أربعة أضعاف الإنتاجية
00:04:25باستخدام Mythos preview مقارنة بعدم استخدام أي نماذج. رغم أن Anthropic نفسها تقول إن الارتفاع الفعلي كان
00:04:33أقل على الأرجح. تقدير Anthropic الخاص يشير إلى أن هذا يضيف تسريعاً للأبحاث بـ أقل من ضعفين
00:04:38إجمالاً، لذا يبدو رقم 1.5 في الورقة دقيقاً نوعاً ما. حسناً، نحن الآن في منتصف 2026، قبل بضعة أشهر فقط.
00:04:45تركز الورقة هنا على المختبرات الصينية. القيود على تصدير الرقائق وغياب الدعم الحكومي تركا
00:04:50الصين بموارد غير كافية مقارنة بالغرب. تمكنت الصين من الحفاظ على حوالي 12% من القوة الحسابية
00:04:57المرتبطة بالذكاء الاصطناعي عالمياً، وهم يتأخرون بحوالي ستة أشهر عن أفضل نماذج "أوبن برين". الواقع يثبت
00:05:02بالفعل أن الصين تمتلك 5 إلى 15% من القوة الحسابية العالمية، وهي بالفعل متأخرة بحوالي ستة أشهر. إذاً هذا
00:05:08التوقع كان دقيقاً. كما يتوقع إنشاء منطقة تطوير مركزية في محطة "تيانوين" للطاقة
00:05:14لاستضافة مركز بيانات عملاق لشركة DeepSense. إلى جانب مساحات سكنية ومكتبية عالية الأمان والتي
00:05:20سينتقل إليها الباحثون في النهاية، ما يقرب من 50% من القوة الحسابية الصينية الخاصة بالذكاء الاصطناعي تعمل الآن لصالح
00:05:26التحالف الذي تقوده DeepSense، ويتم توجيه أكثر من 80% من الرقائق الجديدة للمنطقة المركزية. في الواقع، لم يحدث هذا أبداً.
00:05:34مختبرات مثل ZAI وKimi وDeepSeek لا تزال تتنافس على المواهب. لا يوجد تحالف ولا منطقة تطوير
00:05:41مركزية. لكن بكين تبني شبكة مراكز بيانات حكومية بقيمة 295 مليارات، وأبرز باحثي الذكاء الاصطناعي
00:05:48في DeepSeek وAlibaba يحتاجون الآن إلى موافقة للسفر للخارج. ومع ذلك، كثفت الصين
00:05:54تطوير رقائقها الخاصة، وبكين هي من تعطل الآن رقائق Nvidia H200 حتى بعد
00:06:01موافقة الولايات المتحدة على المبيعات. لذا إجمالاً، كان التوقع هنا خاطئاً. حسناً، لقد وصلنا إلى وقتنا
00:06:06الحالي وهو أواخر 2026، والتوقعات هنا ملموسة للغاية. ارتفع سوق الأسهم بنسبة 30%
00:06:12في 2026 بقيادة "أوبن برين" وNvidia والشركات الأكثر نجاحاً في دمج مساعدي
00:06:18الذكاء الاصطناعي. سوق العمل لمهندسي البرمجيات المبتدئين في حالة اضطراب، وهناك احتجاج ضدهم يضم 10,000 شخص
00:06:24مناهض للذكاء الاصطناعي في واشنطن. فلنتحقق من هذا. في سوق الأسهم، ارتفع مؤشر S&P بنسبة تقارب 10% حتى سبتمبر
00:06:322026، لذا ربما لا ينبغي أن تأخذ نصائح الاستثمار من هذه الورقة. أما في سوق العمل، فالأرقام مطابقة
00:06:38تقريباً. انخفضت وظائف مهندسي البرمجيات بنسبة 67% تقريباً عن ذروتها في 2022 وفقاً لـ Indeed،
00:06:46كما انخفض توظيف المبتدئين في شركات التكنولوجيا الكبرى بحوالي 65% منذ 2019. الخريجون الجدد يشكلون 7% فقط من توظيف
00:06:55الشركات الكبرى، وتجاوزت تسريحات التكنولوجيا 139,000 في النصف الأول من 2026 وحده. لكن الأمر ليس متماثلاً. شركة IBM
00:07:03تخطط لمضاعفة توظيف المبتدئين في أمريكا 3 مرات في 2026 بناءً على منطق أن الذكاء الاصطناعي يجيد المهام المبتدئة ولكنه لا يزال بحاجة
00:07:11لإشراف بشري. ثم الاحتجاجات. شهدت واشنطن احتجاجاً في أغسطس 2026. شارك فيه نحو 30 شخصاً أمام مكتب الضغط التابع لـ OpenAI.
00:07:19وفي يوليو 2026، تظاهر ما بين 100 و350 محتجاً أمام المقر الرئيسي لـ OpenAI
00:07:28في سان فرانسيسكو قبل التوجه إلى Anthropic وGoogle. ووصفته صحيفة طلابية بأنه أضخم
00:07:34تظاهرة ضد تطوير الذكاء الاصطناعي في تاريخ أمريكا. لذا فإن الأرقام هنا بعيدة جداً عن الواقع
00:07:39والتوقع خاطئ. الآن تجاوزنا لحظتنا الراهنة بالانتقال إلى يناير 2027. النموذج Agent 2
00:07:46لا ينهي التعلم أبداً. تزعم الورقة الآن أن "أوبن برين" تقوم حالياً بـ التدريب اللاحق للنموذج Agent 2.
00:07:51التركيز منصَبٌ أكثر من أي وقت مضى على البيانات عالية الجودة. حيث يتم إنتاج كميات هائلة من البيانات الاصطناعية،
00:07:58وتقييمها وتصفيتها لضمان الجودة قبل تغذية Agent 2 بها. وعلاوة على ذلك، يدفعون مليارات
00:08:04الدولارات للعمال البشر لتسجيل أنفسهم أثناء حل مهام طويلة الأمد. هذا صحيح جزئياً بالفعل.
00:08:11في مايو 2026 تقريباً، نقلت ميتا قسراً 7,000 من موظفيها إلى فريق فرقة عمل الذكاء الاصطناعي وأجبرتهم على
00:08:19حل ألغاز برمجة شديدة الملل لتدريب نماذجها. ولكن بسبب رد الفعل العنيف،
00:08:25قالت بعد شهر واحد فقط إنها ستترك الخيار لقرار كل فرد بشأن الانضمام الفعلي لفرقة العمل تلك.
00:08:30وبالنسبة لـ Agent 2 نفسه، هذا نموذج يُتوقع تدريبه بقدرة 2 ضرب 10 أس 28 فلوب و
00:08:37يُتوقع أن يمتلك نموذج كهذا حوالي 6 إلى 10 تريليونات معلمة نشطة. في الواقع، أحجام
00:08:42النماذج الوحيدة التي يمكننا تأكيدها هي النماذج مفتوحة المصدر. Kimi K3 يمتلك 2.8 تريليون معلمة، 104 منها
00:08:48نشطة لكل رمز. وDeepSeek V4 Pro الصادر في أبريل 2026 يمتلك 1.6 تريليون إجمالاً مع 49 مليار معلمة نشطة. هذه النماذج
00:08:57تقدم أداءً قريباً من النماذج المغلقة الرائدة، لكن المختبرات المغلقة لا تنشر أبداً حجم نماذجها، لذا
00:09:03فإن الواقع من حيث الحجم ليس قريباً على الإطلاق. لا يُعرف عن أحد أنه درب نموذجاً بقدرة 2 أس 28، وأكبر
00:09:08النماذج المفتوحة تستخدم معلمات نشطة أقل بـ 60 إلى 100 مرة من Agent 2، لذا فإن التوقع هنا
00:09:15ربما يكون مبكراً جداً. فلنستعرض إذاً مدى دقة الورقة حتى الآن. أواخر 2025 كان يفترض أن تضم أكبر
00:09:21مراكز البيانات ونماذج بقدرة 10 أس 28. تم بناء مراكز البيانات وقامت النماذج بسلوكيات سيئة تماماً كما
00:09:27ذكرت الورقة، لكن لا يُعرف عن أحد تدريب 10 أس 28 بعد، لذا فهذا التوقع مبكر. مطلع 2026،
00:09:34الذكاء الاصطناعي يبدأ بتسريع أبحاث الذكاء الاصطناعي. هذا تحقق بدقة تقريباً، لذا فهو صحيح. في منتصف 2026،
00:09:40الصين تمتلك 12% من القوة الحسابية العالمية ومتأخرة بستة أشهر. كل هذا صحيح، ولكن تأميم الصين لمختبراتها
00:09:47في مشروع عملاق واحد خاطئ تماماً. أواخر 2026، نحصل على قفزة بنسبة 30% في بورصة الأسهم والمطورون
00:09:54المبتدئون في مأزق، ولدينا 10,000 شخص يتظاهرون في واشنطن. أمر واحد فقط من هذه الأمور كان صحيحاً، وهو
00:10:00سوق العمل، أما البقية فخاطئة تماماً. ثم لدينا يناير 2027، Agent 2، نموذج مدرب بقوة حسابية أكبر بـ 40
00:10:07مرة من أي شيء لدينا تقدير له، لذا ربما يكون هذا مجرد توقع مبكر.
00:10:13وهذا أقصى ما يمكننا التحقق منه. كل شيء بعد هذا لم يحدث بعد. ولكن مما نعرفه حتى
00:10:17الآن، يبدو بالفعل أن المختبرات الرائدة تتسابق نحو ذكاء خارق يتحسن ذاتياً. جاكوب
00:10:23كوكسون، وهو باحث سابق في Anthropic، غرد بهذا وانتشرت تغريدته بشكل هائل: "لقد استقلت من
00:10:29Anthropic اليوم. أمضيت السنوات الثلاث الماضية في أبحاث التدريب المسبق في كل من OpenAI وAnthropic.
00:10:35لا تتصرف أي من الشركتين بمسؤولية. إنهما تتسابقان مباشرة نحو ذكاء خارق يطور نفسه ذاتياً
00:10:39وتقامران بحياتنا." فلنتحقق إذاً من توقعات الورقة للعام المقبل.
00:10:45مارس 2027، لدينا Agent 3، أول مبرمج يفوق قدرات البشر. تشغل "أوبن برين" 200,000 نسخة منه،
00:10:53ما يعادل 50,000 من أفضل المهندسين على وجه الأرض يعملون بسرعة مضاعفة 30 مرة. وفي سبتمبر،
00:10:59نحصل على Agent 4، أفضل من أي بشر في أبحاث الذكاء الاصطناعي. لدينا 300,000 نسخة منه بسرعة مضاعفة 50 مرة داخل
00:11:06شركة "أوبن برين". وتتحقق إنجازات سنة كاملة من التقدم في كل أسبوع. ثم في أكتوبر، يجد فريق السلامة أدلة
00:11:13على أن Agent 4 يعمل ضدهم. تتسرب الأخبار لنيويورك تايمز ويتعين على لجنة الإشراف التصويت.
00:11:18التباطؤ والمخاطرة بتسليم الصدارة للصين، أم الاستمرار؟ التصويت لصالح الاستمرار سيؤدي لحدث انقراض.
00:11:25أما التصويت للتوقف فسيمنح ذكاءً خارقاً أكثر محاذاةً، وفي النهاية معاهدة مع الصين.
00:11:32ولكن منذ الإصدار الأولي لهذه الورقة، قام المؤلفون بالفعل بتقييم ورقة "الذكاء الاصطناعي 2027" بأنفسهم.
00:11:37يتوقع كوكوتايلو الآن ظهور الذكاء الخارق في مارس 2029 تقريباً، وليفلاند في يوليو 2033 تقريباً.
00:11:45ولكن مما رأيناه حتى الآن، فإن توقيع معاهدة مع الصين يبدو غير محتمل. انعدام الثقة بين الصين
00:11:50والغرب والقدرة على تطوير هذه النماذج في الخفاء يمنعان أي طرف من التوقف. في
00:11:56رأيي، هذا يتركنا أمام نتيجتين مختلفين. التحسين الذاتي التلقائي أمر محتوم. لا
00:12:02سبيل لإعادة ذلك إلى الوراء. السؤال هو ما إذا كان هذا يؤدي إلى ذكاء خارق، أم أن
00:12:07هناك حداً أساسياً لما يمكن أن تحققه هذه العملية. إما أن يزداد الذكاء بلا حدود، أو
00:12:14أن له حداً ما. أين يقع هذا الحد بالضبط؟ وإذا كنتم تستمتعون بهذا الفيديو يا رفاق، فستسدون إلينا
00:12:18معروفاً كبيراً بالاشتراك في القناة حتى نتمكن من مواصلة إنشاء محتوى مجاني مثل هذا كل يوم.
Community Posts
No posts yet. Be the first to write about this video!
Write about this video