هل يطور الذكاء الاصطناعي نفسه؟ سباق تقني يثير مخاوف فقدان السيطرة

بات الذكاء الاصطناعي يؤدي دورا متزايدا في تطوير الأنظمة التي ستخلفه، بعدما انتقلت النماذج الحديثة من مجرد كتابة الأكواد البرمجية وتصحيح الأخطاء إلى المشاركة في تصميم التجارب، ومعالجة مشكلات التدريب، وتقييم أداء النماذج الجديدة، في تطور يثير تساؤلات بشأن حدود الاستقلالية وإمكانية السيطرة على هذه التقنيات.

وأثار إعلان شركة "أوبن إيه آي" في فبراير/شباط 2026 عن نموذجها "جي بي تي 5.3 كوديكس" (GPT-5.3-Codex) اهتماما واسعا، بعدما وصفته بأنه أول نموذج ذكاء اصطناعي يساهم بفاعلية في تطوير نفسه، موضحة أن فريقها استعان بإصدارات مبكرة منه لتصحيح أخطاء التدريب، وإدارة عمليات النشر، وتحليل نتائج الاختبارات والتقييمات.

ولا يعني ذلك أن النموذج طور نفسه بالكامل أو استغنى عن التدخل البشري، لكنه يمثل مؤشرا على اتساع دور الذكاء الاصطناعي داخل دورة إنتاج الأنظمة الجديدة، ويعيد طرح مفهوم “التحسين الذاتي التكراري”، الذي يقوم على استخدام كل جيل من النماذج في المساعدة على إنتاج جيل أكثر تطورا وقدرة.

من كتابة الأكواد إلى تطوير النماذج

شهدت استخدامات الذكاء الاصطناعي في قطاع البرمجيات تحولا ملحوظا خلال السنوات الأخيرة، فبعدما اقتصرت مهامه على اقتراح أسطر برمجية محدودة وتصحيح الأخطاء البسيطة، أصبحت النماذج الحديثة قادرة على تنفيذ مهام متعددة المراحل، وكتابة أجزاء واسعة من البرمجيات، وتشغيل التجارب وتحليل نتائجها.

كما باتت الشركات تستخدم هذه النماذج لإنتاج بيانات تدريب اصطناعية، وتقييم إجابات أنظمة أخرى، ضمن أساليب تعرف بالتعلم التعزيزي من ملاحظات الذكاء الاصطناعي.