أنثروبيك تحذّر من أن الذكاء الاصطناعي المطوّر بالذكاء الاصطناعي قد يسبق الضوابط الأمنية ويؤثر في الأسواق
-
لقد أنتج كلود أكثر من 80% من كود الهندسة في Anthropic بحلول مايو 2026، لكنه لا يزال يحتاج إلى إشراف من البشر.
-
قاد كلود 26% من مهام البحث في مجال الذكاء الاصطناعي في أغسطس، بعد أن كان أقل من 1% في فبراير.
-
لا يوجد نظام ذكاء اصطناعي حقق تحسينًا ذاتيًا متكررًا بشكل كامل، وفقًا لـ"أنثروبيك".
الذكاء الاصطناعي يتولى المزيد من المهام اللازمة لإنشاء نماذج أقوى. وتزعم شركة Anthropic أن نظام Claude يضمن بالفعل أن تتم هذه العملية بشكل أسرع، على الرغم من أنه لا يزال غير قادر على إنشاء خليفة بنفسه. وقالت الشركة، في تقييم بتاريخ 4 يونيو، إن تقدم الذكاء الاصطناعي يخلق خطر تجاوز التكنولوجيا بشكل مباشر فحوصات الأمان والإشراف التنظيمي.
عندما تبني الذكاء الاصطناعي نفسه، وما لا يعنيه ذلك بعد
ومع ذلك، لم يصل كلود بعد إلى مستوى التحسين الذاتي التكراري، حيث يقوم الذكاء الاصطناعي بإنشاء وتدريب خلفائه دون الحاجة إلى أي تدخل بشري. ووفقاً لـ Anthropic، لم يحقق أي نظام هذه القدرة حتى الآن.
تمكنت كلود من إدارة معظم جهود البرمجة في أنثروبيك رغم عدم تمتعها بالاستقلالية الكاملة. وبحلول مايو 2026، كانت كلود قد أنشأت أكثر من 80% من الكود الذي قدمه المهندسون إلى مشاريع البرمجيات الخاصة بالشركة. وفي الربع الثاني من عام 2026، ساهم المهندس النموذجي بثمانية أضعاف كمية الكود يومياً مقارنةً بعام 2024.
تُظهر هذه الأرقام مدى نمو مخرجات البرمجة، ولكن ليس بالضرورة مقدار العمل المفيد الذي يتم إنجازه. وجدت دراسة استطلاعية استشهد بها METR شملت 349 عاملاً تقنياً زيادة وسطية في القيمة الذاتية لأعمالهم بنسبة تتراوح بين 1.4 إلى 2 مرات عند استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي.
26% بقيادة كلود، ولا شيء منها ذاتي الاستقلالية بالكامل
يقوم كلود الآن بأكثر من مجرد كتابة الكود. أظهرت القياسات التي أجرتها Anthropic في أغسطس أنه قاد 26% من مهام البحث والتطوير المتعلقة بالذكاء الاصطناعي، مقارنة بأقل من 1% في فبراير. تعاون كلود أو قادت أكثر من 90% من الأعمال، لكن البشر ظلوا مشاركين طوال العملية. لم يكن أي من الأعمال المقاسة مستقلاً تماماً.
تقيس أبحاث أنثروبيك ومسح METR أشياء مختلفة. تتبع أنثروبيك توليد الأبحاث والكود الذي يتم إنجازه بمساعدة أنظمة الذكاء الاصطناعي، بينما يقيس METR كيف يدرك العمال الزيادة في قيمة عملهم. ومع ذلك، لا يشير أي من الدراستين إلى ما إذا كان الذكاء الاصطناعي قادراً على تحديد المشكلات البحثية التي ينبغي حلها أم لا.
كيف يمكن أن يتراكم هذا دون تحسين أي نموذج فردي لذاته
لا يجب أن يكون الذكاء الاصطناعي مستقلاً تماماً للقيام بالأبحاث بشكل أسرع. ووفقاً لتقرير RAND الصادر في أكتوبر، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي إنشاء نماذج أقوى دون الاضطرار لإنشاء خلفائهم الخاصين. ويمكنهم بالفعل أن يشكلوا تهديداً للأمن من خلال الوصول إلى النماذج الحساسة والكود.
وفقاً للاقتصاديين في METR، قد تكون هناك قيود ناتجة عن عوامل مثل توفر البيانات، وقوة الحوسبة، والقدرة على إجراء دراسات تجريبية. ومع ذلك، لم يستبعدوا فكرة تسارع مستمر في تطوير الذكاء الاصطناعي
السؤال هو ما إذا كانت مراجعات السلامة المستقلة ستتمكن من اللحاق بالتجارب المدعومة بالذكاء الاصطناعي. وإلا، فقد يتخلف الرقابة كثيراً قبل وصول الاستقلالية الكاملة.
من مطاردة الحدود إلى ضبطها
هذا القلق دفع داريو أمودي، الرئيس التنفيذي لشركة أنثروبيك، إلى المطالبة بتطوير أبطأ وتقييمات مستقلة. في مقالته التي نُشرت في سبتمبر، كتب:
"يجب أن نبطئ وتيرة تحسين قدرات نماذج الذكاء الاصطناعي."
كشف OpenAI في 16 سبتمبر عن تفاصيل ست حالات لسلوكيات نموذجية مثيرة للقلق. كما أفاد Cryptopolitan بانقسامات بين قادة التكنولوجيا بشأن ما إذا كان ينبغي إبطاء تطوير الذكاء الاصطناعي.
لكن الاتفاق على مخاوف السلامة لا يضمن اتخاذ إجراءات. حذرت CSIS من أن المقيّمين الخارجيين يجب أن يتجنبوا تضارب المصالح. كما يجب على الحكومات الحماية من الاستحواذ التنظيمي. ولا تزال الاتفاقيات على مستوى الصناعة غير مؤكدة.
التمويل يتبع القدرة الحاسوبية
تتحمل المناقشة أيضاً مخاطر مالية. أظهر تقرير مؤشر الذكاء الاصطناعي لعام 2026 من جامعة ستانفورد أن الاستثمار الخاص في الذكاء الاصطناعي ارتفع بنسبة 127.5% في عام 2025. كان الاستثمار الأمريكي أكبر بـ 23 مرة من الاستثمار الصيني. ويحذر منظمة التعاون الاقتصادي والتنمية أيضاً من أن الوصول إلى الرقائق، والبنية التحتية السحابية، والبيانات لا يزال مركزاً. وهذا يخلق مفارقة. فقد يجعل الذكاء الاصطناعي برمجة البحث العلمي أرخص، لكن تدريب واختبار النماذج المتقدمة لا يزال يتطلب استثمارات هائلة. وبالتالي، يمكن أن يمنح التطور الأسرع المختبرات الرائدة ميزة أكبر بكثير أمام المنافسين الأصغر.
لا تكتفِ بقراءة أخبار العملات الرقمية فحسب، بل افهمها. اشترك في نشرتنا الإخبارية. مجانية.
الأسئلة الشائعة
ما هو التحسين الذاتي التكراري؟
إنه النقطة التي يمكن فيها لنظام ذكاء اصطناعي تصميم وتدريب خلفه بالكامل دون تدخل بشري. تقول أنثروبيك إن هذا الخط لم يُتجاوز وليس حتمياً.
كم نسبة أبحاث وأنظمة أنثروبيك التي يتعامل معها كلاود؟
اعتباراً من مايو 2026، كتب كلاود أكثر من 80% من الأكواد المدمجة في أنثروبيك، وبحلول أغسطس 2026 "قاد" 26% من أبحاث الذكاء الاصطناعي المقاسة بالشركة، رغم أنه لم يعمل بشكل مستقل تماماً في أي مجال مقاس.
ماذا اقترح داريو أمودي؟
في مقالته المؤرخة 12 سبتمبر، دعا رئيس تنفيذي أنثروبيك إلى ضبط وتيرة التطور في المختبرات، وإبطاء مكاسب القدرات دون إيقاف التدريب، بدءاً بدمج مُقيّمين خارجيين مثل METR، بالإضافة إلى التنسيق بين مختبرات الحكومات الديمقراطية والحكومات.
إخلاء مسؤولية. المعلومات المقدمة ليست نصيحة تداول. Cryptopolitan.com لا تتحمل أي مسؤولية عن أي استثمارات تُجرى بناءً على المعلومات الواردة في هذه الصفحة. نوصي بشدة بإجراء بحث مستقل و/أو الاستعانة بمستشار مؤهل قبل اتخاذ أي قرارات استثمارية.
عاشيش كومار
أشيش كومار صحفي متخصص في العملات الرقمية والمالية، يمتلك ثماني سنوات من الخبرة في غرف الأخبار. يغطي تطورات أسواق العملات الرقمية، واللوائح التنظيمية، والتمويل اللامركزي (DeFi)، ونظم البيئات التبادلية. عمل مع Coingape وTodayq وNewsroompost. يحمل أشيش شهادة PGDP في الصحافة الإنجليزية من المعهد الهندي للاتصالات والإعلام (IIMC). كما أجرى مقابلات مع شخصيات بارزة في القطاع، بما في ذلك آرثر هايز ويات سيو وأوستن فيديرا وغيرهم.
