ماذا يعني الذكاء الاصطناعي العام

قليلة هي المصطلحات التقنية التي تحمل هذا القدر من الثقل مع هذا القدر الضئيل من الاتفاق. فالذكاء الاصطناعي العام، أو AGI اختصارًا، هو الهدف المعلن لأكبر مختبرات الذكاء الاصطناعي، وموضوع بند تعاقدي شهير، ونقطة الوصول في كثير من التوقعات.

نعرض هنا ما يعنيه المصطلح، وأين تقف الأنظمة في خريف 2026، وما نرى أن على الشركة أن تفعله به.

ما المقصود بالذكاء الاصطناعي العام

لنبدأ بثلاثة مصطلحات بسيطة. الذكاء الاصطناعي الضيق يؤدي مهمة واحدة، وغالبًا أفضل من أي إنسان: برنامج شطرنج، أو مرشح للرسائل المزعجة، أو نموذج يتنبأ بكيفية طي البروتينات. أما الذكاء الاصطناعي العام فسيؤدي معظم العمل الذهني الذي يؤديه البشر، في كل المجالات، ويتعلم عملًا جديدًا كما يتعلمه الإنسان. والذكاء الفائق سيتفوق على كل إنسان في كل شيء تقريبًا. الذكاء الاصطناعي الضيق موجود في كل مكان. والجدل يدور حول النوعين الآخرين.

التعريف الأكثر اقتباسًا موجود في ميثاق OpenAI الصادر عام 2018: أنظمة عالية الاستقلالية تتفوق على البشر في معظم الأعمال ذات القيمة الاقتصادية. إنه تعريف يقيس العمل، لا العقل.

في عام 2023 اقترحت ميريديث رينغل موريس وزملاؤها في Google DeepMind مستويات بدلًا من خط نهاية واحد. فهم يقيّمون النظام بحسب جودة أدائه، من الناشئ إلى ما يفوق القدرات البشرية، وبحسب مدى عموميته. وAlphaFold يفوق القدرات البشرية، لكنه ضيق. ووضعوا ChatGPT وBard وLlama 2 وGemini في المستوى الأول من الذكاء الاصطناعي العام: مساوٍ لإنسان غير متخصص أو أفضل منه بقليل. أما الاستقلالية، كما أشاروا، فمسألة منفصلة.

في أكتوبر 2025 عرّف دان هندريكس و32 مؤلفًا مشاركًا الذكاء الاصطناعي العام بأنه ذكاء اصطناعي يضاهي تنوع القدرات المعرفية وإتقانها لدى شخص بالغ حسن التعليم، مقيسًا في عشرة مجالات مثل الاستدلال والذاكرة والإدراك. وحصل GPT-4 على 27 بالمئة، وGPT-5 على 57 بالمئة. وجاءت الصورة متفاوتة: قوية حيث تنفع المعرفة، وضعيفة في الأساسيات مثل الاحتفاظ بما يتعلمه النظام مع مرور الوقت.

أما ARC Prize Foundation فتعرّف الذكاء الاصطناعي العام بأنه نظام قادر على اكتساب أي مهارة يستطيع الإنسان اكتسابها، وبالكفاءة نفسها التي يكتسبها بها الإنسان. وعلى هذه الفكرة تبني اختباراتها.

أين تقف الأنظمة في عام 2026

جاءت أوضح حركة هذا العام في أحدث اختبارات المؤسسة. فعند إطلاق ARC-AGI-3 في مارس، وهو مجموعة من الألعاب التفاعلية بلا تعليمات، حلّ البشر جميع الألعاب، بينما حققت أفضل أنظمة الذكاء الاصطناعي 0.51 بالمئة. وفي سبتمبر حقق GPT-6 Astra من OpenAI نسبة 62.7 بالمئة في الإعداد القياسي، و99.9 بالمئة في إعداد يحتفظ بالاستدلال الخفي للنموذج بين خطوة وأخرى. ووصفت المؤسسة ذلك بأنه قفزة، وأضافت أنها لا تدّعي أن النتيجة ذكاء اصطناعي عام: فالاختبار محدود النطاق بإحكام، ولا يعكس مدى انفتاح العالم الحقيقي وتعقيده.

العمل الحقيقي يتقدم ببطء أكبر. تقيس METR زمن إنجاز وكلاء الذكاء الاصطناعي لمهام برمجية مقارنةً بأصحاب المهارة من البشر. وفي مايو أفادت بأن أفضل النماذج المتاحة علنًا نجحت في نصف المحاولات في مهام يستغرقها الإنسان نحو 12 ساعة. وللنجاح في أربع محاولات من كل خمس، كان على المهام أن تقصر إلى نحو ساعة ونصف. يمكن محاولة المهام الطويلة. أما القصيرة فتُنجز بموثوقية.

ويختلف أبرز الأسماء في هذا المجال حول المسافة المتبقية. ففي أغسطس قال سام ألتمان لمجلة TIME إن OpenAI لم تصل بعد تمامًا، لكنها ستملك بحلول نهاية العام نظامًا داخليًا يسميه هو ذكاءً اصطناعيًا عامًا. وفي دافوس في يناير قال ديميس هاسابيس من Google DeepMind إن الأنظمة الحالية بعيدة كل البعد عن ذكاء اصطناعي عام بمستوى البشر، وإنه قد يلزم اختراق أو اختراقان آخران. أما يان لوكون، الذي غادر Meta ليؤسس AMI Labs، فرأى أن النماذج المدربة على النصوص لن تبلغ أبدًا ذكاءً بمستوى البشر، لأنها تفتقر إلى نموذج للسبب والنتيجة في العالم الحقيقي.

إجمالًا، أنظمة اليوم تفوق القدرات البشرية في بعض المهام، وتبلغ مستوى الخبراء في كثير منها، ولا تزال ضعيفة في التذكر والتعلم أثناء العمل والحفاظ على الموثوقية لفترات طويلة. أما هل يُعد ذلك ذكاءً اصطناعيًا عامًا، فيتوقف على التعريف الذي يتبناه المرء.

لماذا تظل الكلمة مهمة

ظلت الكلمة لسنوات ذات ثمن. ففي الشراكة الأصلية كانت Microsoft ستفقد حقوقها في تقنية OpenAI بمجرد أن تبلغ OpenAI الذكاء الاصطناعي العام. وفي ديسمبر 2024 أفادت The Information بوجود معيار مالي: يُعد الذكاء الاصطناعي العام متحققًا حين تولّد أنظمة OpenAI أرباحًا لا تقل عن 100 مليار دولار. وفي أكتوبر 2025 اتفقت الشركتان على أن تتحقق لجنة مستقلة من الخبراء من أي إعلان، ومدّدتا حقوق Microsoft حتى 2032، بما في ذلك النماذج اللاحقة للذكاء الاصطناعي العام.

وفي أبريل 2026 سقط البند. فمدفوعات حصة الإيرادات من OpenAI إلى Microsoft تستمر الآن حتى 2030، ضمن سقف إجمالي وبمعزل عن التقدم التقني لدى OpenAI، كما أن ترخيص Microsoft حتى 2032 لم يعد حصريًا. وكما لخّصت The Verge، لم تعد هناك لجنة، ولا قاعدة تحدد ما يحدث إذا أُعلن عن الذكاء الاصطناعي العام أو متى أُعلن.

والكلمة تحمل وعودًا أيضًا. فميثاق OpenAI يُلزم الشركة بأن تكفّ عن منافسة مشروع يشاركها قيمها ويحرص على السلامة، وأن تبدأ في مساعدته، إذا اقترب ذلك المشروع من بناء الذكاء الاصطناعي العام قبلها. ولا ينجح وعد كهذا إلا إذا استطاع أحد أن يحدد متى تحقق ذلك الاقتراب.

والمشرّع يتجنب الكلمة. فقانون الذكاء الاصطناعي الأوروبي ينظّم نماذج الذكاء الاصطناعي ذات الأغراض العامة، التي يتحمل مزوّدوها واجبات منذ 2 أغسطس 2025، ويفترض وجود خطر نظامي في أي نموذج دُرّب بأكثر من 10 أس 25 عملية حسابية بالفاصلة العائمة. فالقانون يعدّ ما يستطيع قياسه. ثم إن أي توقع لموعد الذكاء الاصطناعي العام يؤثر في الاستثمار والتوظيف وصبر مجالس الإدارة قبل وقت طويل من أن يتفق أحد على ما الذي وصل فعلًا.

ماذا يعني ذلك للشركة

بالنسبة إلى الشركة، انتظار إعلان ما خطة خاطئة. فقد لا يأتي أبدًا، والعقد يبيّن أنه قد يفقد أهميته حتى عند من تفاوضوا عليه. والصورة المتفاوتة هي الجزء المفيد: فالنظام نفسه قد يفوق القدرات البشرية في مهمة ويكون غير موثوق في المهمة التالية. لذلك فالسؤال ليس متى يصل الذكاء الاصطناعي العام، بل أي عمل يمكن تسليمه الآن، وبناءً على أي دليل.

اكتبوا قائمة بالعمل الذي يكرره فريقكم: العرض، وإقفال الشهر، والرد على طلب معتاد، والمسودة الأولى لصفحة. واطرحوا على كل بند ثلاثة أسئلة. هل تستطيع آلة أن تؤديه اليوم بجودة كافية؟ هل يستطيع شخص أن يراجع النتيجة في دقائق قليلة؟ هل يمكن التراجع عن الخطأ بتكلفة قليلة؟ ابدؤوا حيث تكون الإجابات الثلاث نعم.

ثم سلّموه خطوة خطوة. في البداية تكتب الآلة المسودة ويقرر شخص. وحين تكف المسودات عن الحاجة إلى تصحيحات على مدى قدر كافٍ من العمل الحقيقي يُعتدّ به، تشغّل الآلة الروتين ويوافق شخص عند بوابات ثابتة. وعندها فقط يعمل الروتين وحده، ضمن قواعد مكتوبة، مع تسجيل كل خطوة. وطوال الطريق يحدد البشر الاتجاه ويراجعون النتيجة. والذي يتغير هو مقدار ما تحمله الآلة من العمل الواقع بينهما.

لا شيء من هذا ينتظر تعريفًا. فحتى النظام الذي يجتاز كل اختبار للذكاء الاصطناعي العام سيحتاج إلى معرفة الشركة وقواعدها وإلى شخص يتحمل مسؤولية النتيجة. ويمكن بناء ذلك كله الآن، أيًا كان اسم النموذج التالي.

أين تقف crue

شعارنا يقول: يقوده الإنسان. يعمل بالذكاء الاصطناعي. والخطوة التالية: الاستقلالية. وهو يصف طريقًا، لا توقعًا بشأن الذكاء الاصطناعي العام.

اليوم يقود الإنسان كل منتج من منتجات crue. يقدّم الناس الفكرة والخبرة والذوق، ويتولى الذكاء الاصطناعي الإنتاج، ثم يراجع الناس النتيجة ويضيفون إليها اللمسة الأخيرة. وفي المرحلة التالية تصبح المنتجات وكيلية: ينجز الوكلاء معظم العمل، ويحدد الناس الأهداف ويوافقون عند البوابات. وبعد ذلك تأتي الاستقلالية، روتينًا بعد روتين، كلما استحقها كل منها.

نحن لا نبني ذكاءً اصطناعيًا عامًا، ولا ننتظره. النماذج الأفضل تقرّب كل مرحلة، لكن المراحل لا تتوقف على الاسم الذي يطلقه مختبر على نظامه. وHelm، رؤيتنا لشركة يديرها مؤسسها بالوكلاء، هو المكان الذي نمضي فيه بهذا الطريق إلى أبعد مدى. ويمنح Twin الشركة دماغ الذكاء الاصطناعي الخاص بها، ويمنحها Eigna نموذجًا خاصًا بها وحدها.

وإذا استوفى نظام ما يومًا كل تعريفات الذكاء الاصطناعي العام، فستواجه الشركة الأسئلة نفسها التي تواجهها اليوم: أي عمل تسلّمه، ومن يحدد الاتجاه، ومن يتحمل مسؤولية النتيجة. ستظل الكلمة تتحرك. لكن لا بد أن يبقى أحد على الدفة.