تشتهر شركات الذكاء الاصطناعي بتقديم ادعاءات جريئة حول إمكانيات التكنولوجيا في إعادة تشكيل المجالات المختلفة، خصوصًا في العلوم. ولكن، لدى توماس وولف، المؤسس المشارك ورئيس قسم العلوم في شركة Hugging Face، رؤية أكثر توازنًا.
في مقال نشره على منصة X يوم الخميس، أعرب وولف عن قلقه من أن يتحول الذكاء الاصطناعي إلى رجال نعم على الخوادم ما لم يحدث اختراق في أبحاث الذكاء الاصطناعي. وأضاف أن النماذج الحالية لتطوير الذكاء الاصطناعي لن تؤدي إلى تطوير أنظمة قادرة على حل المشكلات الإبداعية وغير التقليدية — تلك التي تؤدي إلى فوز بجوائز نوبل.
الخطأ الرئيسي الذي يرتكبه الناس عادة هو التفكير في أن شخصيات مثل نيوتن أو أينشتاين كانوا مجرد طلاب ممتازين تم تطويرهم بشكل متزايد، وأن العبقرية تنشأ عندما نبالغ في تنمية طلاب من العشرة بالمئة الأوائل ، كتب وولف. وأضاف: لخلق أينشتاين في مركز بيانات، لا نحتاج إلى نظام يعرف جميع الإجابات فقط، بل نحتاج إلى واحد يمكنه طرح أسئلة لم يفكر فيها أحد أو جَازَ له طرحها.
تتعارض تصريحات وولف مع آراء سام ألتمان، الرئيس التنفيذي لشركة OpenAI، الذي قال في مقال سابق هذا العام أن الذكاء الاصطناعي superintelligent يمكن أن يُسرع الاكتشافات العلمية بشكل هائل. وعلى نحو مشابه، تنبأ داريو أمودي، الرئيس التنفيذي لشركة Anthropic، أن الذكاء الاصطناعي قد يساعد في ” وضع علاجات لمعظم أنواع السرطان.
ولكن، المشكلة التي يراها وولف في الذكاء الاصطناعي الحالي — وأين يتجه هذا المجال — هي أنه لا يولّد معرفة جديدة من خلال ربط الحقائق التي لا علاقة لها ببعضها البعض. وحتى مع وجود معظم المعلومات من الإنترنت، فإن الذكاء الاصطناعي في شكله الحالي يملأ الفجوات بين ما يعرفه البشر بالفعل، وفقًا لما قاله وولف.
وقد عبر بعض خبراء الذكاء الاصطناعي، بما فيهم فرانسوا شولت، المهندس السابق في جوجل، عن وجهات نظر مماثلة، مشيرين إلى أنه على الرغم من قدرة الذكاء الاصطناعي على حفظ أنماط التفكير، إلا أنه من غير المرجح أن يتمكن من إنشاء تفكير جديد استنادًا إلى مواقف مبتكرة.
وولف يعتقد أن مختبرات الذكاء الاصطناعي تبني في الواقع طلابًا مطيعين جدًا — وليس ثوارًا علميين كما ينبغي. فالذكاء الاصطناعي في شكله الحالي ليس مُحفزًا لطرح أسئلة أو اقتراح أفكار قد تتعارض مع بيانات التدريب الخاصة به، مما يحد من قدرته على الإجابة على الأسئلة المعروفة فقط.
لخلق أينشتاين في مركز بيانات، لا نحتاج إلى نظام يعرف جميع الإجابات فقط، بل نحتاج إلى واحد يمكنه طرح أسئلة لم يفكر فيها أحد أو جَازَ له طرحها ، أضاف وولف. نحتاج إلى واحد يكتب ‘ماذا لو كان الجميع على خطأ في هذا؟’ بينما تشير جميع الكتب المدرسية والخبراء والمعرفة العامة إلى عكس ذلك.
يرى وولف أن أزمة التقييم في الذكاء الاصطناعي تعد جزءًا من السبب وراء هذه الحالة المخيبة للآمال. فهو يشير إلى المعايير المستخدمة بشكل شائع لقياس تحسن أنظمة الذكاء الاصطناعي، والتي تتألف في معظمها من أسئلة تحتوي على إجابات واضحة وسهلة ومغلقة.
كحل، يقترح وولف أن تتحرك صناعة الذكاء الاصطناعي نحو مقاييس للمعرفة والتفكير التي تتيح للذكاء الاصطناعي طرح مقترحات جريئة”، وإجراء فحص بناءً على تلميحات صغيرة”، وطرح أسئلة غير بديهية تؤدي إلى مسارات بحثية جديدة.
وفي الختام، يعترف وولف أنه من الصعب تحديد الشكل الذي ستكون عليه هذه المقاييس، لكنه يعتقد أنها ستكون جديرة بالجهد.
الجانب الأكثر أهمية في العلوم هو القدرة على طرح الأسئلة الصحيحة وتحدي ما تم تعلمه قال وولف. لا نحتاج إلى طالب A+ يمكنه الإجابة على كل سؤال باستخدام المعرفة العامة. نحتاج إلى طالب B الذي يرى ويسأل ما فاته الآخرون.
