نَــبَــرَ

قد تلاحظ أن منصات ذكاء اصطناعي عديدة تقدّم الآن ميزة تحمل اسم البحث العميق Deep Research. شات جي بي تي ChatGPT، وجيميناي Gemini، وبيربلكسيتي Perplexity، وغيرها، كلٌّ يستخدم تسمية مشابهة.

لكن هل يعني هذا أنها تعمل بالطريقة نفسها؟

الجواب هو كلا. رغم أن الهدف الأساسي متشابه — تحويل سؤال معقّد إلى تقرير مفصّل موثّق — فإن التقنية الكامنة خلف كل أداة تختلف اختلافاً ملحوظاً. طرق البحث، وفهم المعلومات، وجودة المصادر، والسرعة، وحتى أسلوب الصياغة النهائية، كلها عوامل تتفاوت من منصة إلى أخرى.

تتغيّر اليوم طريقة بحثنا عن المعلومات تغيّرًا جوهريًا. فبدل أن تعيد لنا المحركات قائمة صفحات، صارت أنظمة مثل ChatGPT Search وGoogle AI Overviews وGemini وPerplexity تقرأ وتلخّص ثم تقدّم إجابة جاهزة. لكن هذه الراحة تخفي وراءها سؤالًا : كيف تقرر هذه الأنظمة ما الذي ستجده، ومن ستعتمد عليه، وكيف تدمج الروايات المتعارضة، وأي مصدر ستمنحه الفضل؟

لفهم هذا المسار، تخيّل أن المعلومة تركب قطارًا يمرّ بست محطات قبل أن يصل إلى المحطة النهائية. الإجابة التي تراها على الشاشة. في كل محطة يحدث شيء مختلف:

نحن لا نندهش لأن الآلة تجيب… بل لأننا لم نعد نعرف: هل الجواب يكفي ليُسمّى فهمًا؟

ليست كلمة «يفهم» كلمة سهلة كما تبدو. نحن نستعملها كل يوم دون تردد، فنقول إن الطفل فهم، والطالب فهم، والقارئ فهم، حتى يخيل إلينا أن معناها واضح لا يحتاج إلى تأمل. ولكن ما إن نحاول أن نحدها حتى تتفلت من بين أيدينا. وقد أدرك القدماء هذا المعنى بحدسهم، ففرّقوا بين الحفظ والفهم، وبين الرواية والدراية، وقالوا إن العلم ليس فيما يُجمع، بل فيما يُعقل. لذلك، حين نسأل اليوم: هل تفهم الآلة؟ فالسؤال الأدق ليس عن الآلة، بل عن الفهم نفسه.

في فيلم Blade Runner 2049، يجلس “كي”، وهو كائن صناعي شبيه بالبشر، أمام مصمّمة ذكريات للكائنات الصناعية. تتحدث عن طفولة لم يعشها، وعن بيتٍ قديم وخزانة يختبئ فيها طفل صغير. المشهد مكتوب بعناية تجعلك تتردد للحظة: هل هذه ذاكرة حقيقية، أم مجرد تركيب متقن لمشاعر وصور وأنماط بشرية؟

لاحقًا تنكشف الحقيقة: الذكريات لم تكن ماضيًا عاشه أحد، بل بناءً مقنعًا بما يكفي ليبدو حقيقيًا. بطريقة ما، هذه هي القصة نفسها التي تتكرر اليوم داخل نماذج الذكاء الاصطناعي.

في عام 1917، لم تكن الحرب العالمية الأولى تُحسم فقط في ساحات القتال، بل في الرسائل المشفّرة. فقد أُرسلت برقية من ألمانيا إلى المكسيك، ثم جرى اعتراضها وفك شفرتها، لتصبح من الأحداث التي غيّرت مسار الحرب العالمية الأولى بالكامل. وبعدها بسنوات، وفي قلب الحرب العالمية الثانية، جلس آلان تورينغ Alan Turing أمام آلة الأنيغما محاولًا كسر شيفرة اعتُبرت مستحيلة، فنجح في فكها، وأسهم بذلك في تسريع نهاية الحرب.

في تلك الأيام، كان كسر الشيفرة يحتاج إلى عبقرية فرد. أما اليوم، فلم يعد الأمر كذلك. إعلان Anthropic عن نموذج Claude Mythos القادر على اكتشاف الثغرات ليس مجرد خبر تقني، بل علامة على انتقال القوة من الإنسان إلى الخوارزمية. لم نعد أمام هاكر عبقري، بل أمام نظام يستطيع قراءة وفهم ملايين الأسطر البرمجية في وقت لا يكفي إنسانًا لفتح ملف واحد.

في صباح 11 ديسمبر 2015، لم يكن هناك انفجار أو فضيحة بل ما هو أخطر منهما بكثير. مجموعة من أذكى الأدمغة في السيليكون فالي قررت أمراً صارماً: سننتزع تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي من براثن الشركات الجشعة ونسلّمها للبشرية جمعاء.

الإعلان كان متواضعاً ظاهراً، لكنه حمل وزن قنبلة. OpenAI. مختبر أبحاث غير ربحي برسالة تشع وضوحاً. لن نسمح لأقوى تكنولوجيا عرفتها الإنسانية أن تُحتكر من قبل حفنة من الشركات التي لا تفكر إلا بالأرباح. مليار دولار على الرهان. نفوس مشبوبة بحلم. عقول ترفض السكون.

هذا النص ترجمة بتصرّف لحوار دار بين أعضاء من فريق التدريب وقابلية الفهم في شركة Anthropic، أُعيدت صياغته بالعربية لتقريب الأفكار وتلطيف العبارات مع الحفاظ على جوهر الأمثلة والنتائج العلمية وذكر المصطلحات الإنجليزية عند الحاجة.

النموذج لا يكتفي بأن “يتنبّه” للكلمة التالية؛ بل ينسج في داخله خيوطاً من الميزات (Features) والدوائر (Circuits) وشيءٍ من التخطيط (Planning) يعينه على فهم المقام وحُسن الجواب؛ كأن في داخله ورشة عمل تتناوب فيها العقول الخفيّة على إتمام العبارة المصيبة. ولرؤية هذه الورشة، يستخدم الباحثون عدسة قابلية الفهم (Interpretability) التي تُقرّب إلينا ما يتوهّج داخله، من أين تبدأ الشرارة وإلى أين تسري حتى تستوي الجملة على سوقها.