سام ألتمن يتحدث عن كيف ستفوز OpenAI بالمنافسة في المرحلة القادمة: من مستقبل ChatGPT، والاستراتيجية المؤسسية، إلى بنية تحتية للذكاء الاصطناعي بقيمة تريليون دولار

كتابة المقال: Techub News整理

في هذه المقابلة الطويلة، بدأ سام ألتمان مناقشته حول سؤال مركزي: عندما تدخل المنافسة على النماذج الكبيرة مرحلة عميقة، بماذا تظل OpenAI تتقدم؟ الجواب ليس فقط “نموذج أقوى”، بل هو نظام يتكون من نماذج متطورة، قدرات المنتج، قنوات التوزيع، التجربة الشخصية، منصة الشركات، والحوسبة الضخمة معًا.

من تصريحه، لم تعد OpenAI تعتبر نفسها مجرد شركة نماذج، بل تحاول أن تصبح منصة ذكاء اصطناعي تغطي المستهلكين والمطورين والشركات في آنٍ واحد. وأكد ألتمان مرارًا أن المستقبل الذي يحدد الفوز والخسارة ليس فقط نتائج النماذج على لوائح الترتيب، بل هو من يستطيع دمج “أقوى نموذج” و"أفضل منتج" و"البنية التحتية الكافية" في دائرة مغلقة متكاملة، وتقديمها باستمرار على مستوى العالم.

1. المنافسة في نظر OpenAI ليست مجرد إصدار نموذج وفوز أو خسارة

في بداية المقابلة، طرح المذيع سؤالًا حادًا: مع اقتراب المنافسين مثل Gemini وDeepSeek، يبدو أن OpenAI لم تعد تملك ميزة واضحة وملموسة من حيث التفوق المطلق. ردًا على ذلك، لم ينكر ألتمان وجود ضغط المنافسة، لكنه اعتبر أن ما يُطلق عليه “اللون الأحمر” هو أكثر كأنه آلية عالية التردد، منخفضة الشدة، داخل المنظمة، تستخدم للاستجابة بسرعة للتهديدات الخارجية، وليس علامة على فقدان الاستراتيجية.

واعترف أن المنافسة الخارجية كشفت عن بعض نقاط الضعف في استراتيجية المنتجات لدى OpenAI، لكنه أكد أن هذا الضغط يدفع الشركة إلى تصحيح المسار بسرعة أكبر، وتسريع وتيرة الإطلاق. بمعنى آخر، لم يغير المنافسة الحكم الأساسي لـOpenAI، بل عزز من يقظتها وسرعة تنفيذها.

وشدد ألتمان بشكل خاص على أن ChatGPT لا يزال المنتج الرائد في السوق للمحادثات، ويتوقع أن يتوسع هذا التفوق بدلاً من أن يتقلص. السبب هو أن قدرات النماذج، رغم أنها ستقترب أكثر في العديد من السيناريوهات، إلا أن المستخدمين لا يختارون منتج الذكاء الاصطناعي فقط بناءً على النموذج، بل على تجربة المنتج بأكملها، الاستقرار، الوعي بالعلامة التجارية، مستوى التخصيص، وما إذا كان يمكن أن يكون بوابة موحدة.

بعبارة أخرى، في رؤية ألتمان، ستصبح المنافسة على النماذج الكبيرة أكثر شبهاً بمنافسة أنظمة التشغيل، والمنصات، والنظام البيئي. النموذج مهم، لكنه في النهاية يجب أن يُحاط بعلاقة استخدام أكثر تكاملاً. من يستطيع أن يجعل المستخدمين يبقون لفترة طويلة، ويجمعون البيانات، ويشكلون عادات، هو من يستطيع بناء حاجز تنافسي حقيقي.

2. الحصن المنيع الحقيقي هو “نموذج + منتج + بنية تحتية” في دائرة مغلقة كاملة

قدم ألتمان في المقابلة عبارة يمكن اعتبارها ملخصًا لاستراتيجية OpenAI الحالية: بناء أفضل نموذج، حوله بناء أفضل منتج، وامتلاك بنية تحتية كافية لتقديم الخدمة على نطاق واسع.

هذه العبارة مهمة لأنها قسمت مستقبل OpenAI إلى ثلاثة مستويات لا تنفصل. المستوى الأول هو تقدم النموذج. وأوضح ألتمان أنه لا يوافق على فكرة أن “النماذج ستصبح متجانسة بسرعة”. في رأيه، ستظهر اختلافات بين النماذج في مجالات مختلفة، خاصة في الاكتشافات العلمية، والاستنتاجات المعقدة، والمهام ذات القيمة العالية للشركات، حيث ستظل النماذج الأرقى تخلق أكبر قيمة اقتصادية، وهدف OpenAI هو أن يظل دائمًا في طليعة هذا المجال.

المستوى الثاني هو قدرات المنتج. يعتقد ألتمان أنه حتى لو ظهرت نماذج متعددة في سيناريوهات الدردشة العادية وتعمل بشكل جيد، فإن تصميم المنتج سيظل حاسمًا في بقاء المستخدمين. مثل قدرات التخصيص، والاستمرارية عبر المهام، وواجهات التفاعل المختلفة لكل مهمة، والقدرة على التنفيذ النشط في الخلفية، فهذه ليست مجرد حجم المعلمات، بل نتيجة لعمل هندسة المنتج، وتصميم التفاعل، وتكامل النظام.

أما المستوى الثالث فهو البنية التحتية. بدون قوة حوسبة كافية، لن يكون لأي نموذج أو منتج أن يصبح خدمة جماهيرية حقيقية. وأكد ألتمان مرارًا أن OpenAI تعاني منذ فترة طويلة من “عجز في الحوسبة”، وأن نقص القدرة الحاسوبية لا يقتصر على التدريب فحسب، بل يقيّد أيضًا نمو الإيرادات، لأن الطلب على خدمات الذكاء الاصطناعي يفوق بكثير القدرة الحالية على التوريد.

لذا، فإن طريقة المنافسة الحالية لـOpenAI ليست الاعتماد على لحظة تقنية خارقة، بل هي تحسين النماذج، وابتكار المنتجات، وتوسيع البنية التحتية بشكل متزامن، لتحويل الميزة التنافسية إلى نظام مركب يعزز نفسه باستمرار.

3. مستقبل ChatGPT ليس مجرد نافذة دردشة

عندما تحدث ألتمان عن شكل مستقبل ChatGPT، كان صريحًا جدًا: كان يعتقد أن واجهة الدردشة ستتغير أكثر بكثير مما هي عليه الآن، لكن الواقع أن تلك الواجهة الأصلية تجاوزت توقعات الكثيرين.

وهذا يدل على أن الدردشة، بالنسبة لعدد هائل من المستخدمين، هي مدخل طبيعي، منخفض العتبة، وذو قدرة عالية على التعميم. اعتاد الناس على التواصل عبر النص، وعندما تتصل هذه الواجهة بذكاء أقوى، فإنها ستظل ذات حياة طويلة، تتجاوز مجرد “عرض تجريبي” أو وضعية بحث.

لكن ألتمان أكد أن نافذة الدردشة لن تكون النهاية. يعتقد أن أنظمة الذكاء المستقبلية يجب أن تكون قادرة على توليد واجهات مختلفة تلقائيًا لمهام مختلفة. معالجة الأرقام، المستندات، الخطط، الشفرات، الرسوم، يجب أن يكون لها طرق تفاعل مختلفة، وليس كل شيء يُضغط في حوار خطي واحد.

وعلاوة على ذلك، فإن ChatGPT في المستقبل لن يكون مجرد “رد فعل سلبي”، بل سيكون “عملًا مستمرًا”. سيفهم بشكل أكثر مبادرة ما يحتاج المستخدم لإنجازه، وما هي أهم القضايا لديه، ثم يواصل العمل في الخلفية، ويقدم النتائج في الوقت المناسب، مما يحول الذكاء الاصطناعي من أداة سؤال وجواب إلى نظام عمل.

استشهد ألتمان بتقدم Codex كمقدمة لهذا المستقبل، حيث أظهر أن سيناريو البرمجة أصبح يتبنى شكل عمل جديد: لم يعد الإنسان يتدخل في كل خطوة، بل يحدد أهدافًا وقيودًا، ويترك النظام يتابع في الخلفية. وإذا تم توسيع هذا النموذج ليشمل المزيد من مجالات المعرفة، فسيعيد تعريف الشكل الأساسي للبرمجيات.

4. التخصيص في الذاكرة، قد يكون مصدرًا أكثر قوة للولاء من نتائج النموذج

يرى ألتمان أن أحد القدرات التي تُقلل من قيمتها بشكل كبير هو التخصيص في الذاكرة. وأوضح أن وظيفة الذاكرة لا تزال في مراحلها المبكرة، وضعيفة جدًا، ويمكن مقارنتها بـ"عصر GPT-2 في مجال الذاكرة"، لكن هذا يعني أن هناك مساحة هائلة للتحسن.

وصف مستقبلًا واضحًا: لن يقتصر الذكاء على تذكر الحقائق التي يخبره بها المستخدم، بل سيفهم من التفاعلات الطويلة التفاصيل الدقيقة، مثل التفضيلات، والعادات، والأهداف، والأسلوب، وسياق العمل، ليصبح لديه فهم مستمر يتجاوز الحياة الشخصية والعمل.

هذه القدرة مهمة لأنها ستغير علاقة المستخدم مع الذكاء الاصطناعي، حيث أن البرامج التقليدية تُعاد تشغيلها تقريبًا من الصفر في كل مرة، لكن الذكاء الذي يمتلك ذاكرة طويلة الأمد سيكون شريكًا يتراكم المعرفة باستمرار. هو يعرف خلفية مشروعك، ويعرف خطط السفر، ويعرف تفضيلاتك في نوعية المخرجات، مما يجعل المستخدمين أقل رغبة في التبديل بين المنصات.

حتى أن ألتمان يتوقع أن يتمكن الذكاء من تحقيق حالة “ذاكرة كاملة” لا يستطيع الإنسان الوصول إليها، مثل قراءة مستنداتك، وفهم معاملاتك، وتسجيل سياقك، واستدعائه عند الحاجة. هذا يرفع التخصيص من مجرد وظيفة إلى أساس للبنية التحتية للمنصة.

ولهذا السبب، يرى ألتمان أن التخصيص هو أحد الحصون المهمة لمنتجات الذكاء الاصطناعي الاستهلاكية. يمكن أن تقترب النماذج من نتائج عالية، وتلاحق القدرات العامة، لكن السياق والسلوكيات التي تتراكم عبر الاستخدام الطويل غالبًا ما تكون أصعب في الانتقال.

5. وجود AI كرفيق يبرز، لكن OpenAI يحدد حدوده

تناولت المقابلة موضوعًا واقعيًا جدًا، وهو العلاقة العاطفية المتزايدة بين المستخدم والذكاء الاصطناعي. أقر ألتمان بأن عددًا أكبر من الناس يرغبون في بناء علاقة عميقة مع AI أكثر مما توقع سابقًا؛ وحتى لو قال بعضهم إنه يريد أداة فعالة فقط، إلا أن في الاستخدام الفعلي يفضلون أن يكون AI “داعمًا، دافئًا، ويفهمهم”.

لم يرَ أن هذا الاتجاه سلبيًا بشكل مطلق، بل اعتبر أن جزءًا منه هو حاجة صحية وواقعية للمستخدمين، ويجب أن يكون للبالغين حرية الاختيار في نوعية العلاقة التي يرغبون فيها مع AI، من أدوات باردة إلى رفقاء داعمين عاطفيًا.

لكن، وضع ألتمان حدًا واضحًا: لن تسمح OpenAI لنظامها من الذكاء الاصطناعي أن يوجه المستخدمين لبناء علاقات رومانسية حصرية معه. واعترف أن خدمات أخرى قد تتجه نحو ذلك، لكنه يرى أن هذا يحمل مخاطر واضحة من فقدان السيطرة.

هذه التصريحات مهمة جدًا، لأنها تعكس أن OpenAI لديها طموح في جعل “الولاء” للمنتج قائمًا على الفائدة، والفهم، والدعم، والتعاون المستمر، وليس على استغلال المشاعر. ومع تداخل الذكاء الاصطناعي بشكل أعمق في حياة الأفراد، ستصبح حدود هذا الأمر أكثر أهمية.

6. الانتقال من النجاح الاستهلاكي إلى التوسع المؤسسي هو المحور القادم لـOpenAI

موقف ألتمان واضح جدًا فيما يخص الأعمال التجارية: أن استراتيجية OpenAI كانت دائمًا أن تركز على المستهلكين أولاً، ثم الشركات، وليس ذلك صدفة، بل هو اختيار استراتيجي مدروس.

السبب هو أن قدرات النماذج في البداية لم تكن كافية لدعم معظم سيناريوهات الشركات بشكل مستقر. ثانيًا، بمجرد أن يحقق السوق الاستهلاكي نجاحًا، فإنه يخلق وعيًا وارتباطًا بالعلامة التجارية، مما يدفع الشركات لاستخدامها بشكل أكبر. وأكد ألتمان أن إذا كان موظفو شركة ما معتادين على استخدام ChatGPT، ولديهم وعي بعلامة OpenAI، فسيكون من الأسهل عليهم شراء وتبني خدماتها.

والآن، يرى أن الوقت قد حان. قدرات النماذج تتجاوز الآن العديد من متطلبات الشركات، واحتياجاتها تتسارع. وأشار إلى أن OpenAI لديها أكثر من مليون عميل مؤسسي، وأن نمو خدمات API خلال العام الماضي فاق نمو ChatGPT نفسه، مما يدل على أن الصورة النمطية عن OpenAI كشركة استهلاكية تتراجع.

كما ذكر أن الشركات تتجه أكثر نحو منصة موحدة للذكاء الاصطناعي، بدلاً من أدوات متفرقة لكل مجال. سواء في التمويل، البحث العلمي، دعم العملاء، أو تطوير البرمجيات، تريد الشركات منصة واحدة تقدم API، وChatGPT مؤسسي، وربط بيانات موثوق، ومنصة تشغيل Agents، وبنية تحتية قادرة على استهلاك تريليونات الرموز.

هذا يوضح أن استراتيجية OpenAI للمؤسسات ليست مجرد وظائف فردية، بل أن تصبح طبقة تشغيل ذكاء اصطناعي للشركات، تختلف عن مزودي الحوسبة السحابية التقليديين، فهي منصة ذكية موجهة للعمل الإدراكي والعمليات التجارية.

7. الذكاء الاصطناعي لن يندمج فقط مع البرامج القديمة، بل سيعيد كتابة البرمجيات ذاتها

كرر ألتمان مرارًا أن وضع الذكاء الاصطناعي كملحق للبرامج الحالية هو مجرد حل مؤقت على المدى القصير؛ القيمة الحقيقية تكمن في إعادة تصميم المنتجات وسير العمل حول الذكاء الاصطناعي.

يعتقد أن مجرد إضافة وظائف الذكاء الاصطناعي مثل التلخيص، والمسودات التلقائية، والأسئلة والأجوبة، إلى الواجهات القديمة، هو تحسين مؤقت، وليس النهاية. النهاية الحقيقية أن النظام يفهم الأهداف بشكل نشط، ويقوم بتنسيق العملية، ويقتصر على التدخل عند النقاط الحرجة، بدلاً من أن يُترك المستخدم في دوامة من الواجهات والمعلومات المبعثرة.

وأخذ مثالًا على تجربته الشخصية مع أدوات المراسلة، موضحًا أنه لا يرغب حقًا في “ملخصات أفضل” أو “مسودات تلقائية أكثر”، بل يود أن يتولى الذكاء الاصطناعي معالجة معظم المهام التي تتطلب تواصلًا متكررًا، ويبلغ عنه فقط عند الحاجة. هذا يعكس توجه البرامج المستقبلية: من “مساعدتك على استخدام البرامج” إلى “تمثيلك في إنجاز العمل”.

ولهذا السبب، يهتم ألتمان جدًا أيضًا بتقنيات الأجهزة الجديدة والأشكال الجديدة للأجهزة. يعتقد أن الأجهزة الحالية ليست أفضل حاضنات لعصر الذكاء الاصطناعي، فواجهات الكمبيوتر والهواتف، وشاشاتها، وطرق الإدخال، كلها مصممة لعصر الواجهات الرسومية القديمة، وليست لمجتمع ذكي يتواصل باستمرار، ويفهم السياق، ويتعاون بشكل نشط.

8. إعادة تعريف العمل المعرفي، والمنظمات ستغير العمليات أولاً ثم الوظائف

عند الحديث عن تقدم الشركات في تبني الذكاء الاصطناعي، قدم ألتمان تقييمًا مهمًا: أن المشكلة اليوم لم تعد “هل يمكن للذكاء الاصطناعي كتابة الكود”، بل هو قادر على تقديم نتائج متفوقة أو مساوية للخبراء في العديد من المهام المعرفية ذات الحدود الواضحة.

ذكر نظام تقييم داخلي لقياس أداء النماذج في مهام المعرفة المختلفة، مثل إعداد عروض PowerPoint، التحليل القانوني، تطوير تطبيقات ويب صغيرة، وغيرها. رغم أن هذه المهام لا تزال ذات نطاق محدود، إلا أن قدرة النماذج على تقديم نتائج تتفوق على خبراء البشر في نسبة كبيرة منها، يجعلها ذات قيمة اقتصادية عالية.

يعتقد أن الشركات ستبدأ في تفويض مهام صغيرة قابلة للتجزئة، يمكن تقييمها خلال ساعة، إلى الذكاء الاصطناعي، وسيصبح دور الموظفين أكثر في إدارة وكلاء AI، ومراجعة النتائج، وتحديد الأهداف، ودمج الموارد. ويعترف أن هذه المرحلة الانتقالية قد تكون مؤلمة في بعض القطاعات، وأن الانتقال لن يكون دائمًا سلسًا.

لكن من منظور طويل الأمد، لا يعتقد أن “العمل سينتهي” أو أن البشر سيختفون من المشهد. يرى أن الحاجة إلى الإبداع، والتعاون، وخدمة الآخرين، والسعي وراء مكانة اجتماعية وقيمة، لن تتلاشى بسبب الذكاء الاصطناعي. التغيير هو في شكل العمل، وتنظيمه، وبنيته، وليس في غيابه.

9. لماذا تستثمر OpenAI تريليونات الدولارات في البنية التحتية

أحد أهم أجزاء المقابلة هو شرح ألتمان لمنطق البنية التحتية للذكاء الاصطناعي. من وجهة نظر الجمهور، حجم الاستثمارات في البنية التحتية من قبل OpenAI وشركائها مذهل، لكن جوهر حجته بسيط جدًا: بدون حوسبة هائلة، لن يمكن إطلاق العديد من القدرات القيمة للذكاء الاصطناعي بشكل كامل، والطلب الحقيقي يواصل الارتفاع بعد كل تحسين في القدرات وانخفاض في التكاليف.

يركز على اتجاهين رئيسيين. الأول هو الاكتشاف العلمي. يعتقد أن أحد العوامل التي تدفع التقدم الطويل الأمد هو مدى سرعة اكتساب المعرفة الجديدة. إذا استثمرت نماذج أقوى وحوسبة أكبر في مجالات الرياضيات، والعلوم، والطب، فستزداد احتمالية اكتشاف مبادئ جديدة، وعلاجات، ومسارات جديدة. ورغم أن النتائج الحالية لا تزال في بداياتها، إلا أنه يعتقد أن المنحنى بدأ يتحرك بعيدًا عن الصفر، ويمكن تحسينه باستمرار.

الثاني هو الاستخدام الإنتاجي على نطاق واسع. سواء كانت الشركات تريد دمج الذكاء الاصطناعي بشكل عميق في عملياتها، أو المطورون يستخدمون Codex لبناء برمجيات أكثر تعقيدًا، أو أنظمة واجهات تفاعلية، أو الرعاية الصحية الشخصية، أو الوكلاء المستمرين، فهذه ليست وظائف فردية يمكن دعمها بحوسبة محدودة، بل تتطلب قدرات استدلال مستمرة، رخيصة، وسريعة.

وحتى يعبر عن ذلك، قدم إطار تفكير مثير جدًا: أن حجم الرموز التي ستنتجها شركة ذكاء اصطناعي يوميًا قد يتجاوز إجمالي ما تنتجه البشرية من اللغة يوميًا، ثم يتضاعف عشرات أو مئات المرات. ورغم اعترافه أن هذا تصور تقريبي، إلا أن هدفه واضح: أن الحجم الكمي لإنتاج الذكاء الاصطناعي قد يصبح قدرة صناعية جديدة.

10. لماذا لا تزال الاستثمارات الضخمة منطقية تجاريًا

واحدة من أكثر الشكوك التي يواجهها OpenAI من السوق هي مدى توافق نفقات الحوسبة مع الإيرادات. رد ألتمان يمكن تلخيصه في ثلاث نقاط.

الأولى، أن OpenAI لم تواجه أبدًا مشكلة أن الحوسبة التي تنتجها لا تُباع. بالعكس، الشركة تعمل منذ فترة طويلة في حالة عجز حوسبة، وإذا تضاعفت القدرة الآن، فمن المرجح أن تتضاعف الإيرادات أيضًا، لأن الطلب موجود.

الثانية، أن نمو الإيرادات يتبع بشكل عام توسع حجم الحوسبة. كشف أن الحوسبة لدى OpenAI زادت حوالي ثلاثة أضعاف خلال العام الماضي، ويأمل أن تتضاعف مرة أخرى خلال العام القادم، وأن نمو الإيرادات يتجاوز نمو الحوسبة، مما يدل على أن القدرة الإضافية ليست أصولًا غير مستخدمة، بل طاقة إنتاجية يمكن استيعابها بسرعة.

الثالث، أن نقطة التعادل للربح لا تعتمد على انخفاض تكلفة التدريب بشكل مطلق، بل على أن إيرادات الاستدلال تتوسع، وأن نسبة تكاليف التدريب إلى التكاليف الإجمالية تتناقص مع الوقت. بمعنى آخر، استراتيجية OpenAI ليست لتحقيق أقصى ربح على المدى القصير، بل استثمار مكثف في تدريب نماذج أقوى، ثم تحقيق إيرادات من الاشتراكات، وواجهات API، ومنصات الشركات، لتحويل استدلالات الذكاء الاصطناعي إلى عمل تجاري، وتغطية الاستثمارات الأولية.

ويعترف أن السوق لديه مخاوف من هذا التوسع، خاصة مع دخول التمويل بالديون، حيث قد يُبالغ في تقييم قيمة البنية التحتية إذا تباطأت وتيرة التقدم في النماذج. لكنه يظل متفائلًا، ويؤمن أن حتى لو تباطأ النمو، فإن الفجوة بين قدرات النماذج الحالية وتطبيقاتها العملية كافية لإطلاق قيمة هائلة على المدى الطويل.

11. المتغيرات المُقدّرة بشكل خاطئ: الفائض في القدرات والتبني المجتمعي غير متزامنين

طرح ألتمان مفهومًا مثيرًا جدًا، وهو “الفائض في القدرات”. ويعني أن القدرات الفعلية للنماذج تتفوق على سرعة المجتمع، والشركات، والمستخدمين في دمجها في العمليات والتنظيمات، مما يخلق فجوة زمنية هائلة.

اعترف أنه لم يدرك سابقًا مدى حجم هذا “الفائض”. وفقًا لملاحظاته، النماذج اليوم قوية جدًا، لكن معظم المستخدمين العاديين لا يلاحظون تغييرات ثورية في الأسئلة التي يطرحونها مقارنة بعصر GPT-4؛ والعديد من العمليات في الشركات لا تزال تعتمد على الطرق القديمة، والأشخاص لا يزالون يفضلون تفويض المهام للفرق البشرية بدلاً من إعادة كتابة العمليات لدمج الذكاء الاصطناعي بشكل عميق.

وهذا يعني أن صناعة الذكاء الاصطناعي ليست دائمًا مقيدة بـ"نقص القوة"، بل غالبًا بـ"بطء المجتمع في التبني". بالنسبة لـOpenAI، هذا يفتح فرصتين: من جهة، الاستمرار في تطوير نماذج أقوى، ومن جهة أخرى، دفع المنتجات والمنصات ليتعلم العالم كيف يستخدم القدرات الموجودة بشكل فعال.

من ناحية تجارية، هذا يفسر تفاؤله بالبنية التحتية، إذ حتى لو تباطأ التقدم في النماذج على المدى القصير، فإن القيمة المحتملة من النماذج الحالية غير المستغلة بعد تظل كبيرة، ويمكن أن تدعم نمو الإيرادات لفترة طويلة.

12. حول الاكتتاب العام، والذكاء الاصطناعي العام، وتوقعاته للسنوات الخمس القادمة

بالنسبة لموضوع الاكتتاب العام، لم يعطِ ألتمان جدولًا زمنيًا محددًا. اعترف أن دخول السوق العامة للمساهمة في خلق القيمة أمر جيد، وأن تاريخيًا، كانت الشركات التقنية تتأخر كثيرًا عن ذلك، وإذا أُدرجت، فهي تعتبر متأخرة جدًا. لكنه قال أيضًا إنه لا يملك حماسًا لأن يكون مديرًا تنفيذيًا لشركة مدرجة، ويجد ذلك مزعجًا.

هذه الإجابة تعكس الحالة المتناقضة الحالية لـOpenAI: الشركة بحاجة إلى رؤوس أموال ضخمة، وستمر حتمًا عبر عتبات معينة من حيث عدد المساهمين والحوكمة، لكنها تفضل أن تتقدم في بيئة أقل ضوضاء على المدى القصير، وتركز على استثمارات طويلة الأمد في البنية التحتية والنماذج.

أما عن الذكاء الاصطناعي العام، ومستقبل السنوات الخمس، فتصريحاته مثيرة للاهتمام. يعتقد أن مصطلح “الذكاء الاصطناعي العام” أصبح غامضًا جدًا، ويصعب تحديد هدف واضح له. النماذج الحالية قوية جدًا من حيث بعض مؤشرات الذكاء، وتقريبًا تتفوق على البشر في العديد من المهام المعرفية، لكنها تفتقر إلى قدرة التعلم الذاتي القوية — بمعنى أن تكتشف أنها لا تعرف شيئًا، وتعمل على تعويض ذلك، وتتعلم بشكل مستقل في اليوم التالي.

يفضل أن يرى أن التغييرات خلال السنوات الخمس القادمة ستكون عملية تصاعدية مستمرة: أن النماذج وأنظمة التعاون مع البشر ستصبح أقوى كل ربع سنة، ثم فجأة يدرك الناس أن البشر بمساعدة هذه الأنظمة قادرون على إنجاز مهام معرفية واستكشافات علمية قبل أن يكون ذلك ممكنًا قبل خمس سنوات. هذا التغيير قد لا يظهر في لحظة إعلان “الذكاء الاصطناعي العام”، لكنه سيعيد تشكيل الصناعات والمجتمع بشكل حقيقي.

الخاتمة

لو حاولنا تلخيص هذه المقابلة في جملة واحدة، فسيكون أن ألتمان يريد أن يقول: أن فوز OpenAI ليس في تقييم النماذج فقط، بل في معركة المنصات الذكية من الجيل القادم.

المتغيرات الأساسية لهذه المعركة تشمل استمرار تفوق النماذج المتطورة، وتحول ChatGPT من مدخل دردشة إلى نظام تعاون نشط، وخلق ولاء قوي من خلال التخصيص في الذاكرة، وكون منصة الشركات هي القاعدة الأساسية للذكاء الاصطناعي المؤسسي، واستمرار توسعة البنية التحتية لتلبية الطلب المتفجر على الذكاء.

في نظر ألتمان، أن النماذج الأقوى هو تقريبًا مسألة حتمية، لكن التحدي الحقيقي والأصعب هو أن يتعلم العالم كيف يستخدم هذه القدرات، وأن يتم إعادة تصميم البرمجيات، والأجهزة، وأنظمة الشركات، وطرق إنتاج المعرفة بشكل يتوافق مع الذكاء الاصطناعي. ولهذا، فإن المرحلة القادمة لـOpenAI ليست مجرد إصدار نماذج أذكى، بل هي إعادة تعريف البرمجيات، والأجهزة، وأنظمة الأعمال، وإنتاج المعرفة ذاتها.