المحللون يهدئون توقعات المستخدمين لنماذج الذكاء الاصطناعي المستقبلية، لكن ليس التزامات المستثمرين

نصح المحللون المستخدمين بخفض توقعاتهم للنماذج القادمة للذكاء الاصطناعي، لكن المستثمرين يظلون واثقين في صناعة الذكاء الاصطناعي. جاءت المشاعر الهادئة بعد إطلاق OpenAI لـ GPT-5 الذي خيب آمال المستخدمين والمحللين بتحسينات طفيفة فقط. 

كانت التوقعات عالية عندما كشفت OpenAI عن نموذج GPT-5 الأسبوع الماضي. وصف الرئيس التنفيذي للشركة، سام ألتمان، الإصدار بأنه "خطوة كبيرة على الطريق نحو الذكاء الاصطناعي العام (AGI)"، وهو اختصار للذكاء الاصطناعي العام. كما اعتقد التنفيذيون أن هذا الإصدار سيعالج نقاط الضعف في ChatGPT.

ومع ذلك، لم يكن الاستقبال كما هو متوقع. نشر المستخدمون بسرعة لقطات شاشة تُظهر GPT-5 يفشل في مهام بسيطة على وسائل التواصل الاجتماعي، من تصنيف خرائط الولايات المتحدة بشكل خاطئ إلى التعثر في العمليات الحسابية الأساسية.

GPT-5 يكشف عن إحباطات بشأن تقدم نماذج الذكاء الاصطناعي

انتقد المستخدمون المتقدمون شخصية GPT-5، واصفين روبوت الدردشة بأنه أكثر برودة وميكانيكية من سلفه. اعترفت OpenAI بالمشكلة في تحديثها، متعهدة بجعل النموذج أكثر دفئاً وصداقة، مع التأكيد على أن مستويات المجاملة لم تزد مقارنة بالنماذج السابقة.

حدود الاستخدام الجديدة، التي قُيدت في البداية بـ 200 استعلام أسبوعياً، أغضبت أيضاً المشتركين المدفوعين. اضطر ألتمان إلى التراجع عن بعض القرارات، واستعادة نموذج سابق شائع كان قد تم إيقافه، ووعد بمزيد من خيارات التخصيص.

أشارت خيبة الأمل إلى إحباطات أعمق بشأن وتيرة تقدم الذكاء الاصطناعي. كانت الإصدارات السابقة تُعتبر قفزات في القدرات، لكن GPT-5 وُصف بأنه تقدم تدريجي. وقال توماس وولف، المؤسس المشارك لشركة الذكاء الاصطناعي الناشئة Hugging Face: "بالنسبة لـ GPT-5، توقع الناس اكتشاف شيء جديد تماماً. "وهنا لم يكن لدينا ذلك حقاً".

مقارنة بالمنافسين مثل Claude وGemini وDeepSeek وxAI، كان أداء GPT-5 مستقراً في المستوى المتوسط عبر المهام العلمية والبرمجية وخدمة العملاء، وفقاً لأبحاث من جامعة برينستون. كانت نقاط القوة الرئيسية للنموذج هي الكفاءة من حيث التكلفة والسرعة، وليس الذكاء الاستثنائي.

أعاد هذا الأمر إحياء المقارنات بـ "شتاء الذكاء الاصطناعي" في ثمانينيات القرن الماضي، عندما انهارت التوقعات المبالغ فيها عندما فشلت الشركات في تقديم أنظمة قابلة للتطبيق تجارياً. قال غاري ماركوس، الناقد البارز: "كان GPT-5 الأيقونة المركزية للنهج بأكمله للتوسع للوصول إلى الذكاء الاصطناعي العام، ولم ينجح".

لسنوات، اعتمد التقدم في نماذج اللغات الكبيرة على ضخ المزيد من البيانات وقوة الحوسبة في أنظمة التدريب. استنفدت الشركات الآن الكثير من بيانات الإنترنت المتاحة مجاناً، مما أجبرها على إبرام صفقات مع الناشرين وأصحاب الحقوق، بينما تستمر تكاليف التدريب في الارتفاع بشكل حاد. يُذكر أن GPT-5 استخدم مئات الآلاف من أحدث معالجات Nvidia، مما يبرز ندرة الموارد وتكلفتها.

يجادل بعض المراقبين بأن الانشغال بالتوسع قيد استكشاف النهج البديلة. اقترح يان ليكون، كبير العلماء في Meta، أن التقدم يتطلب نماذج مدربة على مقاطع فيديو من العالم الحقيقي وبيانات متعددة الوسائط.

المستثمرون يضاعفون جهودهم رغم تباطؤ ضجة الذكاء الاصطناعي

في كل هذا، بقي المستثمرون غير متأثرين إلى حد كبير. واصلت وول ستريت ورأس المال المغامر ضخ مليارات الدولارات في الذكاء الاصطناعي.

شهدت شركة Nvidia، الشركة المهيمنة في صناعة الرقائق التي تغلب معظم عمليات تدريب الذكاء الاصطناعي، ارتفاع تقييمها إلى 4.4 تريليون دولار. ارتفعت أسهم SoftBank، الداعم الرئيسي لـ OpenAI، بأكثر من 50% في الشهر الماضي. وفي OpenAI نفسها، بلغت الإيرادات المتكررة السنوية من ChatGPT 12 مليار دولار.

تتباين ثقة المستثمرين مع توقعات المحللين. لاحظ باحث برينستون، ساياش كابور، أن GPT-5 كان أقل ارتباطاً بالاقتراب من الذكاء الاصطناعي العام وأكثر ارتباطاً بكونه بنية تحتية للمنتجات. يمكن لموثوقية النموذج وفعاليته من حيث التكلفة أن تشجع الشركات على بناء تطبيقات جديدة فوقه.

يجادل المستثمرون المغامرون أيضاً بأن الفرص لا تزال غير مستغلة. قال بيتر دينغ، الشريك العام في Felicis والمدير التنفيذي السابق في OpenAI: "لم تبدأ الشركات الناشئة والشركات بعد في استكشاف ما يمكنها فعله في تطبيقات الأعمال والمستهلكين".