فجوة التعزيز في الذكاء الاصطناعي.. لماذا تتحسن بعض مهارات الذكاء الاصطناعي بشكل أسرع من غيرها

تشهد أدوات الذكاء الاصطناعي المخصصة للبرمجة تطوراً سريعاً بشكل ملحوظ، حيث جعلت أحدث الإصدارات من GPT-5 و Gemini 2.5 مجموعة جديدة كاملة من الحيل التطويرية قابلة للأتمتة، وفي الأسبوع الماضي حقق Sonnet 2.4 إنجازاً مماثلاً. 

في المقابل، تتقدم المهارات الأخرى بوتيرة أبطأ، فإذا كنت تستخدم الذكاء الاصطناعي لكتابة رسائل البريد الإلكتروني، فمن المحتمل أنك تحصل على نفس القيمة التي حصلت عليها قبل عام.

السبب الجذري للتباين

يكمن الاختلاف في التقدم في مفهوم أبسط مما يبدو عليه. تستفيد تطبيقات البرمجة من مليارات الاختبارات القابلة للقياس بسهولة، والتي يمكنها تدريب هذه الأدوات لإنتاج كود قابل للتشغيل. 

هذا هو التعلم التعزيزي (RL)، والذي يُعتبر أحد أكبر محركات التقدم في الذكاء الاصطناعي خلال الأشهر الستة الماضية والذي يزداد تعقيداً باستمرار.

يعمل التعلم التعزيزي بشكل أفضل عندما يكون هناك معيار واضح للنجاح أو الفشل، بحيث يمكن تكراره مليارات المرات دون الحاجة للتوقف للحصول على مدخلات بشرية.

 في مجال تطوير البرمجيات، يُعد هذا المجال مثالياً للتعلم التعزيزي نظراً لوجود نظام فرعي كامل مخصص لاختبار كيفية تحمل البرمجيات للضغط قبل نشرها.

التأثير على الصناعة

نتيجة اعتماد الصناعة بشكل متزايد على التعلم التعزيزي لتحسين المنتجات، نشهد فرقاً حقيقياً بين القدرات التي يمكن تقييمها تلقائياً وتلك التي لا يمكن ذلك.

تتحسن المهارات المتوافقة مع التعلم التعزيزي مثل إصلاح الأخطاء والرياضيات التنافسية بسرعة، بينما المهارات مثل الكتابة تحقق تقدماً تدريجياً فقط. 

تصبح هذه الفجوة في التعزيز واحدة من أهم العوامل المؤثرة على ما يمكن للذكاء الاصطناعي فعله وما لا يستطيع القيام به.