اختناق الذكاء الاصطناعي: ليس الذكاء، بل هندسة السياق
2025-08-16
على الرغم من أن نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) تحقق إنجازات رائعة في الرياضيات، بل وتضاهي الفائزين بالميداليات الذهبية في أولمبياد الرياضيات الدولي، إلا أن أدائها في تطبيقات الشركات اليومية متأخر بشكل ملحوظ. وتجادل المقالة بأن الاختناق ليس ذكاء النماذج، بل تحديد المهام وهندسة السياق. فالمشاكل الرياضية لها مواصفات واضحة، بينما المهام الواقعية غامضة ومليئة بالقيود الضمنية. يتوقف تحسين الذكاء الاصطناعي على بناء محركات سياق ومواصفات مهام أفضل، مما يتطلب إنجازات في الحصول على البيانات، وتدريب النماذج، والتعلم المستمر. على المدى القصير، سيحقق الذكاء الاصطناعي نتائج مذهلة في العلم؛ وعلى المدى الطويل، لا تزال أتمتة الشركات على نطاق واسع تواجه تحدي التغلب على عقبات المواصفات وهندسة السياق.
الذكاء الاصطناعي
اختناق الذكاء الاصطناعي