ما الجديد؟
يقول Haydn Belfield من Google DeepMind إن الذكاء الاصطناعي «المحسّن لذاته» ما زال بعيدًا، رغم أن الأتمتة الكبيرة جارية بالفعل، بحسب The Decoder. فالمختبر لم يرصد تسارعًا قابلًا للقياس في أبحاث الذكاء الاصطناعي بفعل الذكاء الاصطناعي نفسه.
الأرقام
- الذكاء الاصطناعي يكتب الآن أكثر من 75% من كود الإنتاج، لكن نحو 88% من تغييرات الكود ما زالت تحتاج إشرافًا أو مراجعة بشرية، وكل تغيير يراجعه إنسان قبل إرساله.
- نسبة تغييرات الكود المفوّضة بالكامل للذكاء الاصطناعي ارتفعت من 7.5% إلى 11.9%.
- عبر 1,389 تشغيلًا داخليًا لوكلاء Argon، انخفض معدّل النجاح دون تدخّل بشري بحدّة مع زيادة تعقيد المهمّة.
- على اختبار RE-Bench الداخلي (74 مهمّة واقعية في هندسة التعلّم الآلي)، يحلّ Gemini 4 Argon نحو النصف، مقابل 27% لـGemini 3.7 Flash.
مؤشّر القدرات
بنى الفريق مؤشّر General Capability Index يغطّي 123 نموذجًا و92 اختبارًا. وتنمو قدرات Gemini بوتيرة ثابتة تقارب 0.1 نقطة شهريًا دون تغيّر ذي دلالة في السرعة. ويعزو الفريق وقوع Argon فوق خطّ الاتّجاه قليلًا إلى حوسبة واستثمار تنظيمي أكبر، لا إلى تسارع يقوده الذكاء الاصطناعي.
ويقول Belfield إن البشر ما زالوا أساسيين في البحث الإبداعي وتصميم التجارب الجديدة وتشخيص اضطرابات التدريب الدقيقة والتخطيط طويل المدى. ويقيّم الفريق خطر أتمتة البحث حاليًا بأنه منخفض، مع بناء بنية قياس لرصد أيّ علامات تسارع.
ليه ده مهم؟
«الانفجار الذكائي» عبر تحسين الذكاء الاصطناعي لنفسه من أكثر سيناريوهات المخاطر نقاشًا. هذه بيانات داخلية نادرة من مختبر رائد تقول إنه لم يبدأ بعد، لكن The Decoder تشير إلى أن ليس كل الباحثين يتّفقون. والمهمّ أن قياسه صار ممكنًا بأرقام بدل التخمين.
المصادر: The Decoder — 2026-10-14
