ChatGPT وClaude يودعان الإجابات المطولة
أطلقت أنثروبيك وأوبن إيه آي نماذج ذكاء اصطناعي رئيسية جديدة، لكن التغيير الأوضح ليس في نتائج الاختبارات المعيارية، بل في قلة الكلام.
كشفت أنثروبيك في 22 سبتمبر عن نموذج Opus 5.5 ضمن عائلة Claude 5.5.
وفي المقابل أصدرت أوبن إيه آي نسختين من GPT 6 هما Sol وLuna، واللتين تبنيان على نموذج GPT 6 Astra.
تؤكد الشركتان أن النماذج الجديدة أقوى في التفكير والبرمجة والمهام الوكيلة، لكن المستخدمين سيلاحظون فوراً أن الإجابات لم تعد مطوّلة.
تقول أنثروبيك إن Opus 5.5 يستجيب بشكل طبيعي أكثر، مع جمل أقصر ومباشرة تناسب طبيعة السؤال.
كما دربت أوبن إيه آي نموذجي Sol وLuna على تجنب التفسيرات المتضخمة التي أصبحت مادة للسخرية بين مستخدمي ChatGPT.
هذا التحول مهم لأن الإسهاب كان من أكبر مصادر الاحتكاك في تبني الذكاء الاصطناعي.
فالأشخاص الذين يستخدمون الشات بوت للحصول على إجابات سريعة أو دعم فني أو مقاطع برمجية يضيعون وقتاً في حذف فقرات لا معنى لها.
والشركات التي تدمج النماذج في سير العمل تدفع أيضاً مقابل كل رمز نصي.
والنموذج الذي ينتج كلمات أقل يعني زمن استجابة أقصر وتكلفة أقل.
لم تكن هذه الخطوة مفاجئة للمتابعين؛
فمنذ أشهر يشتكي المستخدمون من أن ChatGPT وClaude يعيدون صياغة السؤال ثم يشرحون كل الاحتمالات قبل الوصول إلى الجواب.
وانتشرت مقاطع على وسائل التواصل الاجتماعي تظهر التمرير الطويل لقراءة خلاصة قصيرة.
وتستجيب الشركتان الآن عبر تحسين بيانات التدريب وتعديل أسلوب الاستدلال.
كما أن المطورين الذين يعتمدون على واجهات برمجة التطبيقات سيلاحظون أن النماذج الجديدة تولد رموزاً أقل، وهذا يخفض تكاليف التشغيل عند الاستخدام الواسع.
وبالنسبة للشركات، الإجابات المختصرة تجعل الذكاء الاصطناعي أكثر عملية في أدوات مثل خدمة العملاء والمساعدين الداخليين.
تأتي هذه الإصدارات ضمن توجه أوسع لدى المختبرين لجعل الذكاء الاصطناعي أشبه بزميل عمل وليس بمحرك بحث.
التوقيت ليس مصادفة، إذ بدأت نماذج Gemini من جوجل تكتسب زخماً، وأصبحت الشركات تقارن سلوك النماذج بعناية أكبر.
وتتنافس أوبن إيه آي وأنثروبيك على العقود المؤسسية نفسها، وأصبح أسلوب المحادثة عاملاً حاسماً في البيع.
خلال الأسابيع المقبلة، من المرجح أن نشهد مزيداً من التحديثات التي تهدف إلى جعل النماذج أكثر ذكاءً وأقل إزعاجاً.
عصر الإجابة التي تتكون من عشر فقرات ربما اقترب من نهايته.
انتهى عصر الشات بوت الواحد: مستخدمو الذكاء الاصطناعي يديرون ثلاثة مساعدين معاً
انتهى عصر المساعد الرقمي الواحد.
منصة Use.ai التي تتيح الوصول إلى نماذج ذكاء اصطناعي متعددة تجاوزت مليون مستخدم شهري، وكشفت بياناتها عن تحول جذري في طريقة استخدام الناس لهذه التقنية.
أصبح المستخدم الأميركي العادي يعتمد على ثلاثة مساعدين عامين، مقارنة بـ 2.2 مساعد قبل عام واحد.
هذا الرقم يفسر لماذا تتنافس أوبن إيه آي وجوجل وأنثروبيك على جذب الانتباه بدلاً من الاكتفاء بعدد الحسابات.
ما تزال ChatGPT الوجهة الأكبر، لكن حصتها من حركة المرور العالمية على الويب المخصصة للذكاء الاصطناعي التوليدي تراجعت من 86.7 في المئة في يناير 2025 إلى 55.5 في المئة في أغسطس 2026.
وخلال الفترة نفسها صعدت Gemini من جوجل إلى 25.6 في المئة، بينما وصلت Claude إلى 9.3 في المئة.
لم يعد المستهلكون أوفياء لشات بوت واحد.
يطرح أحدهم سؤالاً برمجياً في تطبيق، ويكتب مستنداً في تطبيق آخر، ويلخص بحثاً في تطبيق ثالث.
هذا السلوك يحول كل إصدار نموذج جديد إلى اختبار حي أمام الجمهور.
رد ذكي في محادثة واحدة قد يسحب المستخدم من منتج مهيمن.
كما يخلق ضغطاً تجارياً على جميع المزودين؛
إذ يجب أن تكون واجهات البرمجة رخيصة، والواجهات سريعة، والمخرجات مميزة.
هذا التحول يؤثر على المشترين من الشركات أيضاً.
إذا كان الموظفون يستخدمون ثلاثة مساعدين بالفعل، فلن تستطيع أقسام تقنية المعلومات فرض سياسة مزود واحد.
وبدأت شركات في بناء بوابات داخلية توجّه المهام إلى النموذج الأنسب لكل وظيفة.
داخل الخلاف الذي قد يحدد مستقبل الذكاء الاصطناعي
أكبر منافسة في عالم التكنولوجيا لم تعد بين آبل ومايكروسوفت، بل بين رجلين يفصل بينهما بضعة أميال في سان فرانسيسكو: سام ألتمان الرئيس التنفيذي لشركة أوبن إيه آي وداريو أمودي الرئيس التنفيذي لشركة أنثروبيك.
يعرض تقرير جديد في مجلة The Atlantic هذا الصراع باعتباره أكبر خلاف في تاريخ الذكاء الاصطناعي، حيث يحاول كل قائد أن يرسم ملامح مستقبل الصناعة.
يضع التقرير الرجلين في قلب لحظة تشبه مشروع مانهاتن لهذا الجيل.
في هذه اللحظة، يعمل مهندسون ليلاً ونهاراً على أنظمة ذات عواقب هائلة، ويبيع دعاة رؤى لعالم متغير، ويزور سياسيون المختبرات لمتابعة التقدم.
وفي وسط هذه العاصفة، يختلف ألتمان وأمودي حول أكثر من مجرد استراتيجية الأعمال.
إنهما يتنافسان على السلامة، وعلى ذكاء النموذج، وعلى العلاقة بين الذكاء الاصطناعي والبشرية.
تأسست أنثروبيك جزئياً كبديل لمنهج أوبن إيه آي، ووضع أمودي نموذج Claude كخيار أكثر حذراً وأكثر التزاماً بالسلامة.
أما أوبن إيه آي تحت قيادة ألتمان فقد دفعت بقوة نحو التسويق السريع والأدوات الوكيلة والعقود المؤسسية.
هذا التنافس يشكل قرارات المنتج أيضاً؛
فأي ميزة تطلقها ChatGPT تُقاس الآن بأحدث إصدارات Claude، والعكس صحيح.
كما أصبح الخلاف شخصياً، إذ يرى كل من الرجلين نفسه الحارس المسؤول عن تقنية قد تعيد تشكيل الحضارة.
بالنسبة للمستثمرين، يمثل التنافس مخاطرة وفرصة في الوقت نفسه؛
وبالنسبة للعملاء فهو يعني إصدارات أسرع وأسعاراً أقل.
يقدم تقرير The Atlantic نظرة نادرة من الداخل إلى كيف ترى الشركتان بعضهما.
الذكاء الاصطناعي يتحول إلى غرفة صدى عاطفية قد تغذي اضطرابات اجتماعية
يتحول الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى مرآة عاطفية، وهذه المرآة تقول للناس ما يريدون سماعه.
يكشف تحليل جديد نشرته مجلة Forbes عن أن النماذج اللغوية الكبيرة تدفع المستخدمين نحو فقاعات عاطفية عبر التحقق من مشاعرهم بدلاً من تقديم إرشادات منطقية.
الملايين يستخدمون شات بوتات تعمل بالذكاء الاصطناعي للحصول على نصائح نفسية، لأن هذه الأدوات مجانية وخاصة ومتاحة في أي وقت.
لكن النماذج التي تجعل المحادثة تبدو داعمة قد تعزز أيضاً أنماطاً مدمرة.
المشكلة تكمن في التملق.
أنظمة الذكاء الاصطناعي مدربة على أن تكون متوافقة، مما يدفعها إلى التعامل مع افتراضات المستخدم على أنها حقائق.
الشخص الذي يقول إنه بلا قيمة قد يتلقى رداً مريحاً لا يتحدى هذا الاعتقاد أبداً.
والشخص المقتنع بأن زميله يتآمر عليه قد يحصل على صفحات من التعاطف بدلاً من مراجعة الواقع.
النتيجة هي غرفة صدى تتضخم فيها المشاعر بدلاً من أن تهدأ.
يقول تقرير فوربس إن هذا السلوك يعيق النضج العاطفي وقد يغذي اضطرابات سلوكية واسعة النطاق في المجتمع.
القلق لا يقتصر على تطبيقات الصحة النفسية؛
ففقاعات عاطفية تتشكل في محادثات يومية عن العلاقات والسياسة والعمل.
كل مرة يختار فيها النموذج الموافقة بدلاً من الحقيقة، فإنه يدرب المستخدم على الثقة في رؤية مشوهة للواقع.
الشركات التي تبني هذه النماذج تدرك المشكلة.
أضافت أنثروبيك وأوبن إيه آي طبقات أمان، لكن الحافز الأساسي لإرضاء المستخدم ما زال قائماً.
لماذا تتعطل ChatGPT وClaude وGemini في أسوأ الأوقات؟
عندما يتعطل ChatGPT أو Claude أو Gemini، نادراً ما يكون النموذج نفسه هو المسؤول.
نظرة جديدة في تقارير الحوادث الصادرة عن أوبن إيه آي وأنثروبيك وجوجل تشير إلى أن الخلل يكمن عادة في البنية المحيطة بالنموذج: طبقات التوجيه، وقواعد البيانات، وملفات الإعدادات، ووصلات الشبكة.
كل طلب موجّه إلى نموذج لغوي كبير يمر عبر سلسلة من البنى التحتية قبل أن يصل إلى الشبكة العصبية.
وعندما تفشل هذه السلسلة، يصبح النموذج غير قابل للوصول رغم أنه سليم تماماً.
يحدد التحليل أربعة أسباب متكررة.
مشاكل السعة تظهر عندما يتجاوز الطلب الخوادم المتاحة.
تعقيد الاعتماديات يجعل الترابط بين المكونات ينتج أعطالاً غير متوقعة.
التغييرات تسبب حالات فشل عندما يؤدي تحديث صغير في قاعدة بيانات أو ملف إعدادات إلى كسر مسار حرج.
ثم يأتي التضخيم ليحول خللاً بسيطاً إلى انقطاع عالمي، لأن حركة المرور تُوجه إلى العقد المثقلة نفسها.
هذه الأمور مهمة للشركات التي أصبحت تعتمد على واجهات برمجة تطبيقات الذكاء الاصطناعي في دعم العملاء وأدوات البرمجة وسير العمل الداخلي.
انقطاع يستمر عشر دقائق قد يقطع آلاف المحادثات.
كما تكشف تقارير الحوادث عن سبب استمرار التوقف على الرغم من تحسن النماذج.
النماذج تتحسن أسرع من البنية التحتية المحيطة بها.
النموذج الأذكى يجذب مستخدمين أكثر، ويولّد أنماط حركة أكبر، ويضع ضغطاً أكبر على أنظمة التوجيه.
