Image by Aerps.com, from Unsplash
تتضاعف قوة نماذج اللغة كل سبعة أشهر
وقت القراءة: 2 دقائق
آخر التحديثات: Jul 11, 2025
-
![كيارا فابري]()
-
![فريق الترجمة والتوطين]()
ترجمة فريق الترجمة والتوطين خدمات الترجمة والتوطين
تتطور نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) بسرعة فائقة، ويتوقع الخبراء أنها قد تتمكن من القيام بما يستغرق البشر شهرا كاملا في ساعات قليلة بحلول عام 2030.
هل أنت في عجلة من أمرك؟ ها هي الحقائق السريعة:
- بحلول عام 2030، قد يتمكن LLMs من إتمام شهر من العمل في ساعات معدودة فقط.
- أنشأت METR معيارًا جديدًا يُطلق عليه “أفق الوقت لإتمام المهمة”.
- يحذر الباحثون من أن التقدم قد يتجاوز قدرتنا على التحكم فيه.
أظهرت دراسة أجرتها مجموعة Model Evaluation & Threat Research (METR) المقرها في بيركلي، كاليفورنيا، أن قدرات LLM تتضاعف كل سبعة أشهر.
طورت المجموعة طريقة لقياس هذا التقدم من خلال مفهوم يُسمى “الأفق الزمني لإكمال المهمة”، الذي يقدر المدة الزمنية التي قد يستغرقها الإنسان للقيام بشيء يمكن للذكاء الصناعي التعامل معه الآن بموثوقية 50٪.
جادل الباحثون أنه بحلول عام 2030، يقدرون أن أكثر النماذج تقدمًا قد تتمكن من إكمال المهام القائمة على البرمجيات بموثوقية 50 في المئة، وهي المهام التي يستغرق الإنسان حاليًا شهرًا كاملًا لإنهائها.
يمكن أن يكون هذا المستوى من القدرات ذا فوائد هائلة ومخاطر جدية. قال الباحث في الذكاء الصناعي زاك شتاين-بيرلمان، كما نقلته مجلة Spectrum ، أن توافر LLMs بمثل هذه القدرات “سيأتي بمخاطر ضخمة، سواء من حيث الفوائد المحتملة أو المخاطر المحتملة”.
ومع ذلك، لاحظ الباحثون أن LLMs لا تزال تعاني في التعامل مع المهام “الفوضوية”، مثل الوظائف التي ليست محددة بشكل جيد، أو تشبه التحديات العالمية الحقيقية.
“حتى لو كان الأمر كذلك بحيث نمتلك ذكاءً صناعيًا ذكيًا جدًا، هذه السرعة في التقدم قد تواجه عقبات في أشياء مثل الأجهزة والروبوتات”، هذا ما قالته الباحثة في METR ميغان كينيمنت، حسبما ذكرت Spectrum.
كما حذرت من مخاطر التسارع السريع: “قد تحصل على تسارع شديد القوة والذي يجعل الأمور أكثر صعوبة بكثير في التحكم بها.”
القصة السابقة
أحدث المقالات 
