مدير تنفيذى في Google DeepMind: الإنفاق الرأسمالي للذكاء الاصطناعي بمئات المليارات هو أكبر رهان علمي في تاريخ البشرية، والرهان الرئيسي هو "التحسين الذاتي التكراري"

الكاتب | باو يي لونغ

      تحرير | هارد AI

بينما تحرق شركات التكنولوجيا العملاقة الأموال على بناء بنية تحتية للذكاء الاصطناعي لم يشهد لها مثيل، يتضح منطق هذه المغامرة الكبرى خطوة بخطوة—الرهان على أن الذكاء الاصطناعي سيحقق "التحسين الذاتي التكراري".

في 3 أغسطس، أعلن كبير مسؤولي الإستراتيجيات في Google DeepMind جاسيجيت سيخون في قمة Agentic AI التي عُقدت في جامعة كاليفورنيا في بيركلي،أن التحسين الذاتي التكراري (Recursive Self-Improvement، RSI) هو "المنطق الاستثماري الأساسي" وراء جميع نفقات رأس المال في هذا القطاع.

يشير التحسين الذاتي التكراري إلى قدرة الذكاء الاصطناعي على تطوير نسخ محسنة من نفسه تلقائيًا، ويُعتبر من قبل الصناعة كمعلم هام يسبق الذكاء الاصطناعي العام (AGI).

أقر سيخون أيضًا،أن إيرادات الذكاء الاصطناعي الحالية "غير كافية لدعم" حجم النفقات الرأسمالية الحالية، مما يشكل خطر دخول الصناعة في فترة فراغ سوقي.

أنفقت Google هذا العام حوالي 200 مليار دولار على مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي والمعدات ذات الصلة، وتخطط لمضاعفة هذا الرقم في العام المقبل.

في الوقت نفسه، قال باحث DeepMind أوريول فينيالس والمؤسس المشارك لـ OpenAI فوجيتش زاريمبا خلال نفس الفعالية،إن التحسين الذاتي التكراري قد يتحقق بين عامي 2027 و2028.

منطق الرهان الضخم: التحسين الذاتي التكراري يزيح AGI

في منظومة سرد الذكاء الاصطناعي، بدأ مفهوم التحسين الذاتي التكراري يحل محل AGI بسرعة، ليصبح المفهوم الأكثر سخونة.

AGI هو اختصار لـ Artificial General Intelligence، والذي يُترجم عادة إلى "الذكاء الاصطناعي العام". وهو أحد الأهداف النهائية لأبحاث الذكاء الاصطناعي، حيث يشير إلى نظام ذكاء اصطناعي يستطيع أداء معظم المهام ذات القيمة الاقتصادية بمستوى يعادل أو يتجاوز البشر.

وصنف سيخون النفقات الرأسمالية الحالية في صناعة الذكاء الاصطناعي بأنها "أكبر رهان علمي في تاريخ الحضارة البشرية"، متجاوزة في الحجم برنامج الهبوط الأمريكي أبولو ومشروع مانهاتن واستثمارات تطوير الإنترنت.

التحسين الذاتي التكراري الحقيقي يعني أن النماذج الذكية ستكون قادرة بشكل مستقل على إعادة تصميم البنية الكاملة الخاصة بها وتطوير نماذج جديدة كليًا، ما يؤدي إلى دورة مستمرة من التحسين الذاتي.

أقر سيخون بأن التقنية الحالية "لا تزال بعيدة جدًا عن هذه المرحلة"، لكنه لاحظ،أن شركات الذكاء الاصطناعي قادرة بالفعل على استخدام النماذج للمساعدة في تصميم بعض مكونات نماذج أخرى، ويمكن اعتبار ذلك "بشرى مبكرة" للتحسين الذاتي التكراري.وشبّه هذه الحالة بالتطور التاريخي حينما صُنعت الجيل التالي من المحركات البخارية باستخدام المحركات البخارية نفسها.

مع ذلك، قال سيخون:

الرهان على أن التحسين الذاتي التكراري لن يتحقق يبدو أنه أمر غير حكيم.

ومع ذلك، يتوقع سيخون أن التحسين الذاتي التكراري "سيظهر على الأرجح في السنوات القليلة المقبلة".

أما أوريول فينيالس من DeepMind وفوجيتش زاريمبا، المؤسس المشارك لـ OpenAI، فقد حددا إطارًا زمنيًا أكثر تحديدًا في نفس الجلسة الحوارية: عام 2027 أو 2028.

الفجوة في الإيرادات: قلق مساهمي Google

رغم السرد الاستراتيجي الطموح، إلا أن وصف سيخون للحالة المالية الراهنة كان صريحًا للغاية.

أكد بوضوح أن إيرادات الذكاء الاصطناعي في الوقت الحالي "لا يمكنها دعم النفقات الرأسمالية التي نقوم بها"، مما يعنيوجود خطر ما يسمى "فقاعة هواء الذكاء الاصطناعي"—أي أن النفقات الرأسمالية تُنفَق على نطاق واسع، لكن العوائد المقابلة لم تظهر بعد بشكل ملموس.

وتتوافق هذه التصريحات بشكل كبير مع مخاوف مساهمي Google الحالية. فعلى الرغم من أن اللاعبين الكبار في استثمارات الذكاء الاصطناعي، بمن فيهم Google، يحققون نموًا متسارعًا في مبيعات البرمجيات أو الخدمات السحابية، إلا أن المساهمين بدأت تظهر عليهم مشاعر قلق بشأن استهلاك الشركة المتزايد للنقد.

وللمقارنة، سجلت AWS التابعة لـ Amazon هذا الربع نموًا في الإيرادات بنسبة 37%، وبلغت الإيرادات الفصلية 42.2 مليار دولار، وارتفع هامش التشغيل من 37% في الربع السابق إلى 39%، مما يوضح كيف تتحقق الطلبات على خدمات السحابة الذكية بوتيرة أسرع.

هذا يوفر دعمًا ما للمنطق التجاري وراء الاستثمارات الضخمة في القطاع، لكنه يُبرز أكثر الفجوة الهيكلية بين الإيرادات والمصروفات التي أقرتها Google.

خريطة المخاطر: من الهجمات الإلكترونية إلى التهديدات البيولوجية

خلال القمة، خصص سيخون وأستاذة علوم الحاسب في جامعة كاليفورنيا بيركلي داون سونغ، التي انضمت أخيرًا إلى قسم "الذكاء الخارق" في Meta، وقتًا طويلًا لمناقشة مخاطر الأمان الناجمة عن الذكاء الاصطناعي، خاصة كونه أداة محتملة للهجمات الإلكترونية والهجمات البيولوجية.

أشارت سونغ إلى أن الذكاء الاصطناعي في المستقبل القريب "سيعود بأكبر فائدة على المهاجمين"، لأن هناك عدم توازن داخلي بين الهجوم والدفاع:

المهاجم يحتاج فقط إلى نجاح واحد، بينما يجب على المدافع أن يصد جميع الهجمات.

وافق سيخون على ذلك، وحذر من أن مع تلوث المهاجمين لمستودعات الأكواد المفتوحة المصدر واستغلال تعليمات برمجية ضعيفة كتبها البشر، فإن "الفترة القادمة ستكون صعبة للغاية"، وخاصة الأنظمة الضعيفة مثل الشبكة الكهربائية الأمريكية والمستشفيات.

ومع ذلك،وجه سيخون تهديدًا أكثر خطورة نحو مجال الأمان البيولوجي. وأوضح:

نحن قريبون جدًا من عالم يمكن فيه لأي شخص تصميم فيروس أو بروتين بمجرد التحدث بلغة طبيعية مع نموذج ذكاء اصطناعي. هذا عالم خطير للغاية على المدى الطويل لصالح المهاجمين.

وقال إن مواجهة المخاطر البيولوجية تستوجب فرض تراخيص ورقابة وتتبع أكثر صرامة على "المواد البيولوجية"، وكشف أن Google تعمل على توسيع تقنية العلامات المائية لمحتوى الذكاء الاصطناعي SynthID إلى المجال البيولوجي، لمساعدة شركات تخليق الحمض النووي في فحص تسلسلات حيوية مُولدة بالذكاء الاصطناعي قد تمثل تهديدًا.