كلمات مفتاحية：نظارات الذكاء الاصطناعي, الإنسان الآلي, إدارة حقوق الملكية للذكاء الاصطناعي, أوبن إيه آي, معركة المائة نظارة للذكاء الاصطناعي, ماراثون الإنسان الآلي, الحوكمة العالمية لحقوق الملكية للذكاء الاصطناعي, نموذج الاستدلال o3 من أوبن إيه آي, سوق الحيوانات الأليفة بالذكاء الاصطناعي, عمليات التوظيف بالذكاء الاصطناعي, الخلافات حول خدمة العملاء بالذكاء الاصطناعي, التطبيقات التعليمية للذكاء الاصطناعي
“` markdown
🔥 التركيز
تصاعد “حرب النظارات” في مجال نظارات الذكاء الاصطناعي، ودخول الشركات العملاقة يضغط على مساحة الشركات الناشئة : عمالقة التكنولوجيا مثل Xiaomi و Huawei و Alibaba و ByteDance يسرعون من وتيرة انتشارهم في سوق نظارات الذكاء الاصطناعي، مما يثير جولة جديدة من “حرب النظارات”. أصدرت Xiaomi نظارات MIJIA الصوتية الذكية، وتخطط لإطلاق نظارات AR بوظائف أقوى؛ قامت Huawei بتحديث منتجاتها من النظارات الذكية؛ تعمل Alibaba و ByteDance أيضًا على تطوير منتجات جديدة تدمج وظائف AI و AR. توجد حاليًا أربع فئات من المنتجات في السوق: صوت + AI، صوت + تصوير + AI، صوت + AR + AI، صوت + تصوير + AR + AI. تتبع الشركات الكبرى استراتيجيات متعددة المسارات، بينما تركز الشركات الناشئة غالبًا على المسار الأكثر اكتمالاً من حيث الوظائف ولكنه الأصعب. تتمتع الشركات الكبرى بمزايا واضحة في التمويل والتكنولوجيا (مثل حلول الشرائح المزدوجة لتقليل استهلاك الطاقة) والتكامل البيئي (الحصول على أذونات النظام) والقنوات، مما يشكل ضغطًا هائلاً على الشركات الناشئة مثل RayNeo و XREAL. على الرغم من أن الشركات الناشئة تتمتع بحس استشرافي حاد، إلا أن التطور التكنولوجي لديها بطيء، وتواجه خطر التجاوز. ومع ذلك، لا تزال نظارات الذكاء الاصطناعي تواجه تحديات مثل العقبات التقنية (الوزن، عمر البطارية، قوة الحوسبة)، وقبول السوق، والخصوصية (خطر التصوير السري بالكاميرا)، شكلها النهائي وحجم السوق لا يزالان غير واضحين. قد تتمكن الشركات الناشئة من البحث عن مساحة للبقاء من خلال التموضع المتمايز (مثل Yingmu Technology التي تستهدف فئات معينة). (المصدر: AI眼镜大战升级：巨头进场，小团队悬了？、AI拼好镜，智能眼镜又支棱起来了？、字节跳动要做AI眼镜？这事还真的很有想象空间)
نماذج الاستدلال الجديدة o3/o4-mini من OpenAI قوية الأداء ولكن معدل الهلوسة يرتفع بشكل كبير : أظهرت نماذج الاستدلال الأحدث من OpenAI، o3 و o4-mini، أداءً متميزًا في المهام المعقدة مثل البرمجة والرياضيات والعلوم والإدراك البصري، حيث وصل نموذج o3 إلى مستوى أفضل 200 متسابق بشري عالميًا في مسابقة البرمجة Codeforces. ومع ذلك، تشير التقارير الفنية واختبارات الطرف الثالث إلى أن “معدل الهلوسة” لهذين النموذجين أعلى بكثير من النماذج السابقة o1 و GPT-4o، حيث وصل o3 إلى 33% و o4-mini إلى 48%. يعتقد العالم Nathan Lambert من AI2 والباحث السابق في OpenAI Neil Chowdhury أن هذا قد ينبع من التحسين المفرط لطريقة التدريب القائمة على التعلم المعزز المستند إلى النتائج (Outcome-based RL). على الرغم من أن طريقة التدريب هذه تحسن الأداء في مهام محددة، إلا أنها قد تؤدي أيضًا إلى ميل النموذج إلى “التخمين” بدلاً من الاعتراف بالقيود عندما لا يتمكن من حل المشكلة، وقد يختلق سيناريوهات استخدام الأدوات بسبب تعميم المكافآت على استخدام الأدوات أثناء التدريب. بالإضافة إلى ذلك، فإن “سلسلة الأفكار” (CoT) التي يستخدمها النموذج في الاستدلال غير مرئية للمستخدم ويتم التخلص منها في المحادثات اللاحقة، مما قد يؤدي إلى قيام النموذج باختلاق تفسيرات عند استجوابه بسبب نقص المعلومات. أثار هذا التناقض بين الأداء والموثوقية نقاشًا واسع النطاق حول الآثار الجانبية للتعلم المعزز وفائدة النماذج. (المصدر: OpenAI爆出硬伤，强化学习是祸首，o3越强越「疯」，幻觉率狂飙、o3被曝「无视」前成果？华人博士生实名指控，谢赛宁等大牛激烈争辩、OpenAI最强AI模型竟成“大忽悠”，o3/o4-mini被曝聪明过头、结果幻觉频发？、选AI比选对象还难，起名黑洞OpenAI的新模型，到底怎么选？)
بكين تستضيف أول نصف ماراثون للروبوتات البشرية في العالم، و”فريق بكين” يقدم أداءً لافتاً : في 19 أبريل 2025، استضافت منطقة ييتشوانغ في بكين بنجاح أول نصف ماراثون للروبوتات البشرية في العالم، حيث تنافس 20 فريقًا على مضمار سباق معقد بطول 21.0975 كيلومترًا. فاز روبوت “Tiangong Ultra” من مركز ابتكار الروبوتات البشرية في بكين بالمركز الأول بزمن قدره ساعتان و 40 دقيقة و 42 ثانية، مظهرًا سرعته القصوى البالغة 12 كم/ساعة وتطور منصة الذكاء المتجسد العامة “Huisi Kaiwu”. حصل روبوتا “Xiao Wantong” و “Xuanfeng Xiaozi” من شركة Songyan Dynamics بمدينة العلوم المستقبلية في بكين على المركزين الثاني والرابع على التوالي. لفت روبوت “Xiao Wantong” الانتباه بثباته وقدرته على أداء حركات عالية الصعوبة. لم يكن هذا الحدث مجرد منافسة في الأداء الرياضي للروبوتات، بل كان أيضًا اختبارًا لأقصى حدود التقنيات مثل الذكاء الاصطناعي والهندسة الميكانيكية وخوارزميات التحكم، محاكيًا سيناريوهات تطبيق حقيقية مثل التفتيش والخدمات اللوجستية. اكتسبت بكين ميزة رائدة في مجال الروبوتات البشرية من خلال نظام بيئي يجمع بين “السياسات – رأس المال – الصناعة – التطبيق” (مثل “خطة عمل تطوير ابتكار صناعة الروبوتات في بكين”، وصندوق صناعة الروبوتات بقيمة عشرة مليارات، ومنطقة تجمع صناعة ييتشوانغ، وتطبيق وترويج “مشروع المائة المزدوج”)، وهي الآن تحتضن المزيد من الشركات الرائدة في هذا المجال. (المصدر: 人形机器人马拉松：北京何以孕育“领跑者”？、具身智能资本盛宴：3个月37笔融资，北上深争锋BAT下场，人形机器人最火、Robots Take Stride in World’s First Humanoid Half-Marathon in Beijing)
مراقبة عالمية لحوكمة حقوق النشر للذكاء الاصطناعي: مسارات متباينة وتحديات قائمة : تستكشف دول العالم بنشاط مسارات حوكمة حقوق النشر للذكاء الاصطناعي. يركز نموذج الاتحاد الأوروبي (EU) على “توجيه حقوق النشر” و “قانون الذكاء الاصطناعي”، مؤكدًا على التحكم في المخاطر ووضع القواعد أولاً، من خلال “التنظيم التدخلي” للهيئات الإدارية الذي يطالب مصنعي الذكاء الاصطناعي بزيادة شفافية بيانات التدريب واحترام حقوق أصحاب الحقوق. أما النموذج الأمريكي (US) فيعتمد نهجًا متوازيًا يجمع بين الإجراءات الإدارية (قرارات مكتب حقوق النشر)، والقضائية (الدعاوى القضائية)، والتشريعية (جلسات استماع الكونغرس)، متأثرًا بالممارسات الصناعية و “مواكبة التطورات”، ولكن بسبب تضارب المصالح الحاد، يميل المستوى التشريعي إلى “الانتظار والترقب”. يركز النموذج الياباني (Japan) على التوجه التطبيقي، من خلال إصدار سلسلة من التوجيهات الإدارية من قبل وكالة الشؤون الثقافية، لتفصيل تطبيق قاعدة “الاستخدام غير التقديري” في قانون حقوق النشر الحالي في سياقات الذكاء الاصطناعي، وتوضيح توقعات سلوك الأطراف المختلفة، وتحفيز تطبيق المحتوى الناتج عن الذكاء الاصطناعي (AIGC) في صناعة المحتوى. تشمل نقاط الخلاف الرئيسية إعفاء تدريب النماذج من حقوق النشر (مع ميل للتركيز على “استثناء الاستثناء”)، وقابلية محتوى AIGC للحماية بموجب حقوق النشر (الرأي السائد هو الحاجة إلى مساهمة إبداعية بشرية، والأنظمة الحالية يمكنها التعامل مع ذلك)، وتوزيع المسؤولية عن المحتوى المخالف (المستخدم مسؤول مباشر، والمنصة مسؤولية غير مباشرة، ولكن حدود واجب العناية لا تزال بحاجة إلى توضيح). أصدرت الصين بالفعل “الإجراءات المؤقتة لـ AIGC” ولديها سوابق قضائية استكشافية، وستحتاج في المستقبل إلى دراسة متأنية لقضايا مثل إعفاء تدريب النماذج، وحماية أعمال AIGC، ومسؤولية المنصات. (المصدر: AI版权全球治理观察、面对AI企业的白嫖，美国媒体选择了“告老师”)
🎯 الاتجاهات
الذكاء الاصطناعي يعيد تشكيل عمليات التوظيف، وعلى الباحثين عن عمل التكيف مع القواعد الجديدة : يغير الذكاء الاصطناعي والأتمتة بشكل عميق مشهد التوظيف، حيث تستخدم 83% من الشركات الأمريكية الذكاء الاصطناعي لفحص السير الذاتية. يحتاج الباحثون عن عمل إلى تعديل استراتيجياتهم: 1. إبراز المهارات المقاومة للذكاء الاصطناعي: التأكيد على القدرات التي يصعب على الذكاء الاصطناعي استبدالها مثل بناء العلاقات، واتخاذ القرار، والخدمات الشخصية، والتكيف مع المجالات الناشئة. 2. فهم فحص الذكاء الاصطناعي: يجب أن تتضمن السيرة الذاتية الكلمات المفتاحية الأساسية من وصف الوظيفة (مثل التخطيط الاستراتيجي، كفاءة التشغيل، إلخ)، وإلا فقد يتم تصفيتها بواسطة أنظمة تتبع المتقدمين (ATS). 3. استخدام الذكاء الاصطناعي بحذر: تجنب الاعتماد كليًا على الذكاء الاصطناعي لكتابة السيرة الذاتية ورسائل التغطية، حيث يسهل التعرف على المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي وقد يفتقر إلى الطابع الشخصي، يجب استخدامه كأداة مساعدة للتحسين ومطابقة الكلمات المفتاحية. 4. الاستعداد لمقابلات الذكاء الاصطناعي: التعرف على أدوات مقابلات الذكاء الاصطناعي مثل HireVue، والتدرب على الإجابة على الأسئلة الأساسية الشائعة، مع الانتباه إلى الإيجاز في التعبير (يوصى بأقل من دقيقتين) واستخدام الكلمات المفتاحية. 5. الاستعلام النشط عن تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الشركة: السؤال عن تقدم الشركة في مجال الذكاء الاصطناعي وخططها لإعادة تدريب الموظفين، لتقييم آفاق التطور على المدى الطويل. التكيف مع عمليات التوظيف التي يقودها الذكاء الاصطناعي، وإظهار القدرة المهنية والرغبة في التعلم المستمر هو المفتاح. (المصدر: 打动面试官之前，先打动AI)
المنصات الاجتماعية تعيد بناء عادات البحث، وتحدد ثورة بحث جديدة : تعمل منصات التواصل الاجتماعي مثل Douyin و Xiaohongshu و WeChat على إعادة تشكيل عادات البحث لدى المستخدمين بفضل ميزاتها الفريدة، مما يشكل تحديًا لمحركات البحث التقليدية. يستخدم Douyin مقاطع الفيديو القصيرة وخوارزميات التوصية لدمج البحث في تدفق استهلاك المحتوى، مما يثير اهتمام المستخدمين ويوجههم نحو الاستهلاك. تعتمد Xiaohongshu على كمية هائلة من المشاركات “الحقيقية” ومحتوى التوصية (grass-planting content)، لتصبح مرجعًا مهمًا لقرارات الحياة لدى الشباب، حيث يرتبط سلوك البحث لديها بعمق بقرارات الشراء. أما WeChat، فتعتمد على العلاقات الاجتماعية والمحتوى البيئي مثل الحسابات الرسمية وقنوات الفيديو، لتقديم نتائج بحث تجمع بين شبكة العلاقات الشخصية ومحتوى المنصة، وتتمتع بدرجة عالية من الثقة. توسيع هذه المنصات لوظائف البحث ليس فقط بهدف التنافس على جذب انتباه المستخدمين، بل هو أيضًا تخطيط تجاري مهم، حيث شكلت على التوالي نماذج “التجارة الإلكترونية القائمة على الاهتمام”، و “اقتصاد التوصية”، و “التجارة الاجتماعية” القائمة على الثقة. إضافة الذكاء الاصطناعي (مثل Ernie Bot و DeepSeek والمساعدين المدمجين في المنصات المختلفة) تغير مشهد البحث بشكل أكبر، وتقدم إجابات أكثر تخصيصًا وخالية من الإعلانات، ولكن من الصعب أن تحل محل قيمة البحث في منصات المحتوى بالكامل على المدى القصير. في المستقبل، ستكون قدرات الذكاء الاصطناعي هي العامل الحاسم في تحديد نتيجة معركة البحث بين المنصات المختلفة. (المصدر: 2025搜索之战：抖音、小红书、微信，如何定义搜索新革命?)
اختبار تورينغ، رغم الجدل حوله، لا يزال يحمل أهمية تاريخية : اختبار تورينغ، كمعيار مبكر لقياس ما إذا كان الذكاء الاصطناعي يمتلك ذكاءً شبيهًا بالبشر (يعتبر ناجحًا إذا لم يتمكن الإنسان من التمييز بين محادثه البشري والآلي)، لا يزال يُذكر حتى اليوم، مثل اجتياز GPT-4 للاختبار مؤخرًا بنسبة نجاح 54%، بل وهناك دراسات تدعي أن احتمال التعرف على GPT-4.5 كإنسان أعلى من الإنسان الحقيقي. ومع ذلك، فقد تعرض الاختبار لانتقادات منذ طرحه. يرى المنتقدون أنه يركز فقط على الأداء وليس على عملية التفكير (مثل تجربة “الغرفة الصينية” الفكرية)، وأنه من السهل “خداعه” (مثل ردود ELIZA البسيطة، أو البرامج التي تتظاهر بأنها طفل لا يجيد اللغة). معايير الاختبار (مثل محادثة لمدة 5 دقائق، ومعدل تعرف 70%) تبدو قديمة في ظل التطور السريع الحالي للذكاء الاصطناعي. على الرغم من أن النماذج اللغوية الكبيرة الحديثة يمكنها محاكاة الحوار البشري، إلا أنها في جوهرها لا تفهم المحتوى وتفتقر إلى التفكير الحقيقي والعاطفة. كما تتأثر نتائج الاختبار بخبرة المُختبِر. على الرغم من وجود العديد من العيوب، قدم اختبار تورينغ فكرة قياس قابلة للتطبيق في المراحل المبكرة من تطوير الذكاء الاصطناعي. اليوم، تجاوزت قدرات الذكاء الاصطناعي نطاق الاختبار بكثير (مثل كتابة المقالات والبرمجة)، وقد يكون التشبث المفرط بهذا الاختبار قد فقد معناه. ربما لم يكن هدف تورينغ الأولي هو وضع معيار نهائي، بل تحفيز استكشاف ذكاء الآلة والتقدم البشري اللامحدود. (المصدر: 被喷了这么多年，图灵测试这老东西居然还没凉？)
ظهور الحيوانات الأليفة المدعومة بالذكاء الاصطناعي، تلبية احتياجات الرفقة المتنوعة تخلق صناعة جديدة : أدى دمج تقنية الذكاء الاصطناعي مع الحيوانات الأليفة الإلكترونية إلى ظهور حيوانات أليفة تعمل بالذكاء الاصطناعي أصبحت “أكثر ذكاءً” وشعبية، مثل أرنب Moflin من شركة Vanguard Industries اليابانية، و Ropet و Mirumi و Jennie التي تم عرضها في معرض CES. لا تقتصر وظائف هذه الحيوانات الأليفة المدعومة بالذكاء الاصطناعي على الرفقة التي توفرها الألعاب الإلكترونية التقليدية، بل يمكنها أيضًا إجراء محادثات وتفاعلات من خلال النماذج اللغوية الكبيرة، وتعلم عادات المستخدم، وحتى تذكر الأحداث، مما يوفر قيمة عاطفية أعمق. يعود سبب شعبية الحيوانات الأليفة المدعومة بالذكاء الاصطناعي إلى تلبيتها لاحتياجات فئات متعددة من الناس: توفير رفيق لعب جديد وممتع للأطفال والشباب؛ توفير بديل للأشخاص الذين يعانون من حساسية تجاه الحيوانات الأليفة؛ توفير رفيق تفاعلي للأشخاص الذين يعانون من احتياجات صحية نفسية مثل التوحد والاكتئاب؛ توفير عزاء عاطفي للمسنين الذين يعيشون بمفردهم أو يعانون من الخرف. بالمقارنة مع الحيوانات الأليفة الحقيقية، فإن الحيوانات الأليفة المدعومة بالذكاء الاصطناعي لا تتطلب مجهودًا كبيرًا (لا حاجة للتغذية والتنظيف والرعاية الطبية). تتوقع شركة Technavio أن يصل معدل النمو السنوي المركب لسوق الحيوانات الأليفة المدعومة بالذكاء الاصطناعي إلى 11.28%، وقد يصل حجم السوق إلى 6 مليارات دولار أمريكي بحلول عام 2030. دخلت الشركات المحلية والدولية (مثل Yukai Engineering اليابانية، و TangibleFuture الأمريكية، و TCL و KEYi Tech الصينيتين) هذا المجال. ومع ذلك، فإن أمن خصوصية البيانات وإفراط المستخدمين في الانغماس يمثلان تحديات تواجه هذه الصناعة. (المصدر: AI宠物热潮快要来了)
اختيار الخوارزميات في التعاون بين الإنسان والآلة: الموازنة بين الدقة وقابلية التفسير والتحيز : تلعب خوارزميات الذكاء الاصطناعي دورًا رئيسيًا في التعاون بين الإنسان والآلة، من خلال معالجة البيانات وتحديد الأنماط لمساعدة البشر في اتخاذ القرارات. ومع ذلك، للخوارزميات وجهان: النماذج عالية الدقة (مثل التعلم العميق) غالبًا ما تفتقر إلى قابلية التفسير، مما يؤثر على ثقة المستخدم؛ النماذج البسيطة سهلة الفهم ولكن دقتها أقل. تشمل طرق حل هذه المقايضة ما يلي: 1. الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI): استخدام تقنيات مثل SHAP و LIME لتحديد مساهمة الميزات كميًا، مما يزيد الشفافية. تظهر الأبحاث أن توفير معلومات التفسير يمكن أن يحسن بشكل كبير فعالية التعاون بين الإنسان والآلة في المهام المعقدة. 2. الإنسان في الحلقة (HITL): وضع البشر في عملية صنع القرار، والجمع بين توصيات الخوارزمية وخبرة الإنسان وحكمه السياقي (مثل اكتشاف الاحتيال المالي، وتعديل إدارة سلسلة التوريد). “خوارزميات التحسين التي تركز على الإنسان” (مثل حالة تحسين التعبئة في Alibaba) تتنبأ وتتكيف مع تحيزات السلوك البشري، مما يعزز الكفاءة. 3. التوجيه المختلط: الجمع بين تحليل بيانات مدرب الذكاء الاصطناعي ومهارات الاتصال لدى المديرين البشريين، لحل مشاكل الفئات المختلفة (مثل تدريب المبيعات). في الوقت نفسه، يجب الحذر من تحيز الخوارزميات والتخفيف منه (مثل عدم الإنصاف في التوظيف والائتمان)، من خلال موازنة البيانات، وقيود الإنصاف، والمراجعة الإشرافية البشرية. يدفع نضج الذكاء الاصطناعي التوليدي العلاقة بين الإنسان والآلة من التعاون (collaboration) إلى العمل الجماعي (teaming)، مما يجلب تحديات جديدة مثل توزيع الأدوار، وبناء الثقة، والتنسيق المعرفي، ويتطلب بناء إطار حوكمة شفاف، مع التركيز على أهداف القيمة مثل الإنصاف. (المصدر: 人机协同中的算法抉择)
المنصات الرقمية تظهر وضعًا متناقضًا من “التشجيع والتقييد” تجاه محتوى AIGC : عززت المنصات الرقمية الكبرى (مثل Xiaohongshu و WeChat Channels و Douyin) مؤخرًا القيود المفروضة على المحتوى الناتج عن الذكاء الاصطناعي (AIGC)، مما أثار حيرة المبدعين. تشمل الإجراءات التقييدية الإزالة والحظر وتقييد الوصول وحرمان الحقوق التجارية، وغالبًا ما تكون الأسباب متعلقة بـ “نشر الخرافات الإقطاعية” و “الانتهاك” و “اختلاق الأحداث” و “انتحال شخصية حقيقية”. على الرغم من استثمار المنصات بكثافة في تطوير أدوات إنشاء المحتوى بالذكاء الاصطناعي (مثل “Diandian” من Xiaohongshu و “Jimeng” من ByteDance) لجذب المبدعين، إلا أن مراجعة محتوى AIGC أصبحت أكثر صرامة، حتى بعد وضع علامة مائية تشير إلى استخدام الذكاء الاصطناعي. تركز حملات التنظيم التي تقوم بها المنصات على مكافحة المحتوى المتجانس ومنخفض الأصالة (مثل النسخ الجماعي للمحتوى الرائج) والحفاظ على مصداقية المجتمع (مثل “المشاركة الحقيقية” على Xiaohongshu). ومع ذلك، فإن “الحقيقة” تتناقض بطبيعتها مع AIGC، مما يؤدي إلى مواجهة أعمال الذكاء الاصطناعي لمعايير مراجعة أكثر صرامة. هذا الوضع المتناقض “الرغبة في الشيء ونقيضه”، بالإضافة إلى عدم وضوح حدود القواعد، يترك المبدعين في حيرة من أمرهم. في الوقت نفسه، فإن مقاومة المبدعين التقليديين لـ AIGC، واحتمال تلوث النماذج ببيانات تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي (اضطراب التهام النموذج الذاتي)، تزيد من صعوبة الحوكمة على المنصات. قد يكون هدف المنصات من هذه الإجراءات هو تنظيم المحتوى الرديء الناتج عن الذكاء الاصطناعي المنتشر، وليس حظره تمامًا. في المستقبل، قد يحتاج المبدعون إلى استكشاف استراتيجيات تركز بشكل أكبر على دمج العناصر الإبداعية البشرية مع مساعدة الذكاء الاصطناعي، مثل “قاعدة 532”، والمضي قدمًا في ظل عدم اليقين. (المصدر: 互联网平台现状：鼓励AI，限制AI)
🧰 الأدوات
شواية ASMOKE الذكية: رواد أعمال من خلفية DJI يخلقون تجربة شواء خارجية جديدة : ASMOKE، التي أسسها Vince الموظف السابق في DJI، تستهدف نقاط الضعف في الشواء الخارجي التقليدي (صعوبة التحكم في درجة الحرارة، تعقيد التشغيل)، وتطلق أول شواية ذكية تعمل بحبيبات خشب الفاكهة ASMOKE Essential. يستخدم هذا المنتج نظام التحكم في درجة الحرارة Flame Tech المطور ذاتيًا (يحتوي على مستشعرين مزدوجين وخوارزميات)، لتحقيق تحكم دقيق في درجة الحرارة (تقلبات صغيرة، أطول مدة طهي 8 ساعات)، ويوفر 8 أوضاع طهي معدة مسبقًا ومكتبة وصفات احترافية، مما يقلل من صعوبة الاستخدام للمبتدئين. كما يتميز بنظام إزالة الرماد التلقائي، مما يسهل التنظيف. يستهدف المنتج بشكل أساسي الرجال في منتصف العمر الذين تتراوح أعمارهم بين 30 و 55 عامًا، والذين يهتمون بالجودة والتجربة الذكية. تدخل ASMOKE السوق من خلال الذكاء، وتخلق تمايزًا في سوق الشوايات التقليدية، وقد دخلت بالفعل قنوات البيع بالتجزئة الرئيسية غير المتصلة بالإنترنت في أمريكا الشمالية مثل Home Depot و Lowe’s، وتبيع أيضًا عبر الإنترنت (الموقع المستقل، Amazon). يشمل نظامها البيئي للمنتجات أيضًا ملحقات مثل حبيبات خشب الفاكهة وطاولات الشواء، وقد صممت حلولًا متوافقة لسيناريوهات مثل التخييم. حاليًا، تمثل إيرادات أمريكا الشمالية أكثر من 50%، وتعمل بنشاط على استكشاف السوق الأوروبية، ولكنها تواجه تحديات مثل تشتت القنوات والتوطين. أكملت ASMOKE جولتين من التمويل (بما في ذلك استثمار من البروفيسور Gao Bingqiang)، ومن المتوقع أن تتجاوز مبيعاتها 10 ملايين دولار أمريكي في عام 2025. (المصدر: 拿下高秉强融资，大疆系创业者做出蓝海爆品、众筹过百万美元｜产品观察)
وكيل Metamon الذكي لمعارك بوكيمون المدعوم بالذكاء الاصطناعي يحقق أداءً متميزًا : طور فريق من جامعة تكساس في أوستن (University of Texas at Austin) وكيلاً ذكياً للذكاء الاصطناعي يسمى Metamon، تم تدريبه من خلال تحليل بيانات إعادة عرض 475,000 معركة بشرية تراكمت على مدى عقد تقريبًا على منصة Pokémon Showdown. يستخدم هذا الوكيل الذكي بنية Transformer والتعلم المعزز دون اتصال بالإنترنت (Offline RL)، ولا يعتمد على قواعد محددة مسبقًا أو خوارزميات استدلالية، بل يتعلم الاستراتيجيات بحتة من بيانات المعارك البشرية. قام فريق البحث بتحويل بيانات إعادة عرض المعارك من منظور طرف ثالث إلى منظور الشخص الأول لاستخدامها في التدريب. من خلال بنية Actor-Critic وتحديثات الفروق الزمنية (TD)، تم تدريب النموذج ليكون قادرًا على اتخاذ القرارات في بيئة معقدة ذات معلومات غير كاملة وتعتمد على نظرية الألعاب (تُقارن معارك بوكيمون بلعبة تجمع بين استراتيجية الشطرنج، وعدم اليقين في البوكر، وتعقيد StarCraft). خاض النموذج المدرب معارك ضد لاعبين عالميين على خادم الترتيب في Pokémon Showdown، ونجح في الدخول ضمن أفضل 10% من اللاعبين النشطين عالميًا، مما يظهر إمكانات الذكاء الاصطناعي القائم على البيانات في الألعاب الاستراتيجية المعقدة. تشمل اتجاهات البحث المستقبلية استكشاف استراتيجيات تدريب مختلفة واللعب الذاتي واسع النطاق (self-play) بهدف تجاوز الأداء البشري. (المصدر: AI版本宝可梦冲榜上全球前10%，一次性「吃掉」10年47.5万场人类对战数据)
روبوتات خدمة العملاء المدعومة بالذكاء الاصطناعي تثير الجدل، و Cursor تعتذر عن معلومات مضللة قدمها الذكاء الاصطناعي : في حين توفر خدمة العملاء المدعومة بالذكاء الاصطناعي الراحة، فإنها تثير أيضًا مشاكل بسبب قدرتها على “التحدث بالهراء بجدية تامة”. مؤخرًا، اكتشف مستخدمو محرر الكود المدعوم بالذكاء الاصطناعي Cursor أنه لا يمكن تسجيل الدخول على أجهزة متعددة في وقت واحد. بعد الاستفسار عبر البريد الإلكتروني، تلقوا ردًا من خدمة العملاء المدعومة بالذكاء الاصطناعي يفيد بأن “الاشتراك مصمم للاستخدام على جهاز واحد، ويتطلب الاستخدام على أجهزة متعددة اشتراكات منفصلة”، مما أثار استياء المستخدمين وموجة من إلغاء الاشتراكات. أوضح مطورو Cursor ورئيسها التنفيذي لاحقًا أن هذا كان ردًا خاطئًا من خدمة العملاء المدعومة بالذكاء الاصطناعي، وأن المشكلة الحقيقية كانت خطأ في إجراءات مكافحة الاحتيال أدى إلى تسجيل خروج غير طبيعي للجلسات، ووعدوا بإصلاح المشكلة وتقديم المبالغ المستردة. تسلط هذه الحادثة الضوء على مخاطر التضليل المحتملة التي تسببها خدمة العملاء المدعومة بالذكاء الاصطناعي. كانت هناك حالات سابقة، مثل تقديم خدمة العملاء المدعومة بالذكاء الاصطناعي لشركة Air Canada معلومات خاطئة حول سياسة استرداد الأموال، مما أدى إلى خسارة الشركة للدعوى ودفع تعويضات؛ وقدمت خدمة العملاء المدعومة بالذكاء الاصطناعي لوكيل سيارات، تحت “مضايقة” المستخدم، التزامًا ملزمًا قانونًا بـ “بيع سيارة بدولار واحد”. تحذر هذه الأحداث الشركات: عند استخدام خدمة العملاء المدعومة بالذكاء الاصطناعي، يجب تحديد هويتها بوضوح لتجنب سوء فهم المستخدم؛ إذا كانت ردود الذكاء الاصطناعي تمثل الشركة دون مراجعة، فمن السهل أن تنشأ مخاطر قانونية؛ يجب إنشاء آليات مراقبة وتدخل بشري متكاملة، بدلاً من الاعتماد كليًا على الذكاء الاصطناعي، خاصة عند التعامل مع تفسير السياسات والالتزامات التعاقدية وغيرها من الأمور الجادة. (المصدر: 被自家AI坑惨，一句误导引发程序员退订潮，Cursor CEO亲自道歉)
SocioVerse: نظام محاكاة اجتماعية يعتمد على بيانات ملايين المستخدمين الحقيقيين يثير الاهتمام : قام نظام SocioVerse، الذي تم تطويره بالتعاون بين جامعة فودان (Fudan University) ومؤسسات أخرى، بدمج بيانات 10 ملايين مستخدم حقيقي (من Twitter/X و Xiaohongshu) وتقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة (GPT-4o, Claude 3.5, Gemini 1.5)، لبناء مجتمع توأم رقمي عالي الدقة. يتضمن النظام أربعة محركات رئيسية: محرك المستخدم (بناء وكلاء افتراضيين Agent بناءً على أبعاد متعددة مثل الديموغرافيا وعلم النفس والسلوك والقيم)، محرك البيئة الاجتماعية (التقاط الأخبار والسياسات والبيانات الاقتصادية في الوقت الفعلي لبناء خلفية ديناميكية)، محرك السيناريو (محاكاة قواعد السلوك وآليات التغذية الراجعة في سياقات مختلفة)، محرك السلوك (الجمع بين النمذجة القائمة على الوكيل ABM والنماذج اللغوية الكبيرة LLM لمحاكاة السلوك الفردي وتفاعل انتشار المعلومات). يهدف SocioVerse إلى محاكاة الظواهر الاجتماعية واسعة النطاق والتنبؤ بها، وقد أظهر دقة مذهلة في تجارب مثل التنبؤ بالانتخابات الرئاسية، وتحليل ردود الفعل على الأخبار العاجلة، ومحاكاة المسوحات الاقتصادية الوطنية. على عكس البيئات الافتراضية المغلقة مثل “Stanford Town simulation”، يعتمد SocioVerse بشكل مباشر على نمذجة بيانات بشرية حقيقية، مما أثار مخاوف بشأن قدراته المحتملة: قد يتم استخدام هذه التكنولوجيا للتنبؤ بالسلوك الجماعي أو حتى التلاعب به، وتحويل منصات التواصل الاجتماعي إلى “رعاة رقميين”، وتحقيق سيطرة صامتة من خلال تعديل دقيق للمعلومات، مما يؤثر بعمق على المجتمع. (المصدر: 世界上最强大的“政客”和“民意操纵者”，正在人工智能实验中诞生)
📚 تعلم
المسؤول التنفيذي السابق في Meituan، Bao Ta، يتحدث عن تحول المواهب في عصر الذكاء الاصطناعي: من “حل المشكلات” إلى “طرح المشكلات” : يعتقد Bao Ta، نائب الرئيس السابق لشركة Meituan ومؤسس شركة Qidian Lingzhi حاليًا، أن النماذج اللغوية الكبيرة هي أكبر فرصة تكنولوجية للبشرية حتى الآن. شارك تجربته من الانضمام إلى فصل اهتمامات الكمبيوتر غير الرائج في مدرسة Chengdu No. 7 High School إلى ريادة الأعمال التكنولوجية، مؤكدًا على أهمية الشغف. عند الحديث عن تأثير الذكاء الاصطناعي على التعليم، يعتقد أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يكون بمثابة معلم شخصي، ولكنه يجلب أيضًا تحديات (مثل الكتابة بواسطة الذكاء الاصطناعي)، يجب أن يتحول تركيز التعليم من “نقل المعرفة” إلى “تنمية القدرات”، وخاصة القدرة على طرح الأسئلة والتفكير النقدي وحل المشكلات بشكل إبداعي. انتشار الذكاء الاصطناعي يجعله مهارة أساسية، ويجب على المدارس الابتدائية والثانوية تعليم كيفية التعاون مع الذكاء الاصطناعي. ستتحول متطلبات المواهب المستقبلية من “النموذج T” (عمق التخصص + اتساع المعرفة متعددة التخصصات) إلى “النموذج π” (عمق تخصصين + ابتكار متعدد التخصصات)، وتنمية الفضول والرغبة في الاستكشاف أمر بالغ الأهمية. ينصح الطلاب الذين يرغبون في دخول مجال الذكاء الاصطناعي بما يلي: 1. تنمية الاهتمام لمواكبة التطور السريع؛ 2. الممارسة العملية بكثرة (تطوير مشاريع صغيرة)؛ 3. إتقان المعرفة الأساسية لفهم المبادئ والتنبؤ بالاتجاهات. يتوقع أن قدرة الذكاء الاصطناعي على البرمجة قد تقضي على المبرمجين من المستوى المتوسط والمنخفض في غضون 3-5 سنوات، مما يسلط الضوء على أهمية تحويل القدرات. (المصدر: 美团前高管转战AI：3-5年AI或淘汰中低端码农)
تقييم القدرات البصرية لـ GPT-4o: قوي في التوليد، ضعيف في الاستدلال : كشفت دراسة حديثة أجرتها جامعة كاليفورنيا في لوس أنجلوس (UCLA) من خلال ثلاث مجموعات من التجارب عن قيود GPT-4o في فهم الصور والاستدلال. التجربة الأولى (اتباع القواعد العامة): لم يتمكن GPT-4o من اتباع القواعد العامة المحددة مسبقًا (مثل “اليسار هو اليمين”، “اطرح 2 من الأرقام”) لتوليد الصور، واستمر في تنفيذ التعليمات حرفيًا، مما يشير إلى افتقاره إلى فهم السياق والقدرة على التكيف بمرونة. التجربة الثانية (تحرير الصور): عند طلب إجراء تعديلات محلية دقيقة (مثل “تغيير الانعكاس فقط”، “حذف الشخص الجالس فقط”)، غالبًا ما أخطأ GPT-4o في العمليات، ولم يتمكن من التمييز بدقة بين المحددات الدلالية، مما يكشف عن فهمه غير الدقيق لمحتوى الصورة وهيكلها. التجربة الثالثة (الاستدلال متعدد الخطوات والمنطق الشرطي): عند مواجهة تعليمات معقدة تتضمن أحكامًا شرطية وخطوات متعددة (مثل “إذا لم تكن هناك قطة، فاستبدل الكلب واذهب إلى الشاطئ”)، أظهر GPT-4o ارتباكًا، ولم يتمكن من الحكم بشكل صحيح على الشروط، واتباع السلسلة المنطقية، وغالبًا ما قام بتنفيذ جميع التعليمات بشكل متراكب. استنتاج البحث: على الرغم من أن GPT-4o يمتلك قدرات قوية على توليد الصور، إلا أنه لا يزال يعاني من قصور كبير في المهام البصرية المعقدة التي تتطلب فهمًا عميقًا، وإدراكًا للسياق، واستدلالًا منطقيًا، وتحكمًا دقيقًا، ويبدو أشبه بـ “آلة تعليمات متقنة” أكثر من كونه كيانًا ذكيًا يفهم العالم حقًا. (المصدر: 生成很强，推理很弱：GPT-4o的视觉短板)
دليل اختيار نماذج OpenAI الجديدة: o3، o4-mini، GPT-4.1 لكل منها نقاط قوة : أصدرت OpenAI مؤخرًا عدة نماذج جديدة، ويتطلب الاختيار بينها تحديد الاحتياجات: 1. o3: نموذج الاستدلال الرائد، الأكثر ذكاءً، مصمم للمهام المعقدة (البرمجة، الرياضيات، العلوم، الإدراك البصري). يمتلك قدرات قوية على استدعاء الأدوات بشكل مستقل (حتى 600 مرة لكل رد، يدعم البحث، Python، توليد/تفسير الصور) وقدرة على الاستدلال البصري الديناميكي (دمج الصور في حلقة الاستدلال، يمكنه المراجعة والتشغيل بشكل متكرر). بفضل التعلم المعزز الموسع، يتفوق في التخطيط طويل الأجل والاستدلال التسلسلي. كفاءة التكلفة أفضل من المتوقع. 2. o4-mini: نموذج استدلال عالي القيمة مقابل السعر، سريع ومنخفض التكلفة (حوالي 1/10 من تكلفة o3)، يوفر سياقًا يصل إلى 200 ألف توكن. قدرات الأدوات مماثلة لـ o3 (Python، التصفح، معالجة الصور). مناسب للمهام الحساسة للتكلفة أو التي تتطلب إنتاجية عالية. يتوفر في وضعين: o4-mini (يركز على السرعة) و o4-mini-high (يركز على الدقة، قوة حوسبة أعلى). 3. سلسلة GPT-4.1 (مخصصة لواجهة برمجة التطبيقات API): GPT-4.1: النموذج الرئيسي، دقيق في اتباع التعليمات، ذاكرة سياق طويلة قوية (مليون توكن)، مناسب لمهام التطوير المعقدة التي تتطلب تنفيذًا صارمًا للتعليمات ومعالجة المستندات الطويلة. GPT-4.1 mini: خيار متوسط، زمن انتقال/تكلفة منخفض، أداء قريب من إصدار 4.1 الكامل، اتباع التعليمات والاستدلال الصوري أفضل من GPT-4o. GPT-4.1 nano: الأصغر والأسرع والأرخص (0.1 دولار لكل مليون توكن)، مناسب للمهام البسيطة مثل الإكمال التلقائي والتصنيف واستخراج المعلومات. تدعم النماذج الثلاثة سياقًا يصل إلى مليون توكن. (المصدر: 选AI比选对象还难，起名黑洞OpenAI的新模型，到底怎么选？)
💼 الأعمال
شركة Hanwei Technology تراهن على أعمال مستشعرات الروبوتات البشرية لتحقيق اختراق : شركة Hanwei Technology الرائدة في مجال مستشعرات الغاز (تبلغ قيمتها السوقية 10 مليارات) تخطط بنشاط لدخول مجال الروبوتات البشرية، بحثًا عن نقطة اختراق للأداء. يلتزم مؤسس الشركة Ren Hongjun ببناء “مؤسسة عمرها قرن”. تتمتع Hanwei Technology بخبرة عميقة في مجال المستشعرات، حيث تبلغ حصتها في سوق مستشعرات الغاز المحلية 75%. في السنوات الأخيرة، انخفض صافي أرباح الشركة بعد خصم البنود غير المتكررة لثلاث سنوات متتالية (انخفض بنسبة 51.38% و 34.34% و 89.97% في 2022-2024 على التوالي)، وفي عام 2024 انخفضت الإيرادات بشكل طفيف بنسبة 2.61% لتصل إلى 2.228 مليار يوان، وبلغ صافي الربح بعد خصم البنود غير المتكررة 5.633 مليون يوان فقط. ينبع ضغط الأداء من المنافسة الشديدة في السوق، وزيادة الاستثمار في البحث والتطوير، والأعمال الجديدة (خط إنتاج MEMS، تغليف واختبار الليزر، أجهزة القياس بالموجات فوق الصوتية) التي لم تحقق أرباحًا بعد. تعتبر الروبوتات البشرية نقطة نمو جديدة، وقد شكلت مستشعراتها (اللمس المرن، وحدة القياس بالقصور الذاتي، مقاييس الضغط والانفعال، الأنف الإلكتروني، إلخ) مصفوفة منتجات متعددة الأبعاد، وقد تعاونت بالفعل مع العديد من مصنعي الروبوتات في مجال الجلد الإلكتروني المرن وقامت بتوريد دفعات صغيرة. بلغت إيرادات أعمال المستشعرات 341 مليون يوان في عام 2024، وهو ما يمثل 15.3% من الإيرادات. على الرغم من أن نسبة أعمال الروبوتات منخفضة حاليًا، إلا أن الشركة تدرجها كعمل رئيسي لعام 2025، بهدف اغتنام فرصة صناعة الذكاء المتجسد. في الوقت نفسه، تعمل الشركة أيضًا على توسيع التطبيقات في مجالات الطاقة الجديدة والسيارات وأشباه الموصلات والرعاية الصحية. (المصدر: 扣非净利连降3年，百亿科技龙头靠人形机器人突围？)
شركة Zhitong Technology تستثمر 300 مليون يوان لبناء قاعدة بحث وتطوير وإنتاج لمخفضات السرعة عالية الدقة : أعلنت شركة Zhitong Technology، الموردة للمكونات الأساسية للروبوتات، عن إطلاق مشروع قاعدة بحث وتطوير وإنتاج المقر الرئيسي لمخفضات السرعة عالية الدقة، باستثمار إجمالي يبلغ حوالي 300 مليون يوان، يقع في منطقة بكين للتنمية الاقتصادية والتكنولوجية (Beijing Economic-Technological Development Area)، ومن المتوقع أن يبدأ الإنتاج في عام 2027. ستدمج هذه القاعدة وظائف البحث والتطوير والاختبار الهندسي والاختبار والمبيعات والمقر الإداري، وستقوم ببناء خط إنتاج ذكي لمخفضات السرعة عالية الدقة المستخدمة في الروبوتات الصناعية والبشرية. يعد مخفض السرعة مكونًا رئيسيًا في الروبوتات، ويؤثر على دقة الحركة وقدرة الحمولة. تأسست Zhitong Technology في عام 2015، وأصبحت شركة رائدة في مجال مخفضات السرعة الدقيقة في الصين، وتعاونت مع جامعة بكين للتكنولوجيا (Beijing University of Technology) للتغلب على الصعوبات التقنية لمخفضات السرعة RV، وتحقيق بديل محلي. تخطط الشركة لتقنيات نقل متعددة مثل المخفضات الحلقية والتوافقية والكوكبية وشبه الهيبويدية واللولبية الكروية، ويشمل عملاؤها شركات روبوتات محلية ودولية من الدرجة الأولى مثل Estun و Inovance و KUKA و ABB. تبلغ الطاقة الإنتاجية السنوية الحالية لمخفضات السرعة CRV 200,000 وحدة، وهي تعمل بكامل طاقتها، وقد بلغ معدل النمو المركب للمبيعات والإنتاج 247% لثلاث سنوات متتالية. يهدف بناء القاعدة الجديدة إلى تعزيز قدرات البحث والتطوير وزيادة الطاقة الإنتاجية، وتوفير حلول شاملة لأنظمة نقل الحركة للروبوتات. (المصدر: 耗资3亿，「智同科技」组建高精密减速机研发及总部生产基地、2027年将投产｜最前线)
تمويل مجال الذكاء المتجسد يشتعل، وتجاوز التمويل المحلي 3.5 مليار يوان في الربع الأول من عام 2025 : في الربع الأول من عام 2025، شهدت أنشطة تمويل مجال الذكاء المتجسد (خاصة الروبوتات البشرية) في الصين زيادة حادة، حيث تم تسجيل 37 صفقة تمويل شملت 33 شركة، بإجمالي مبلغ يقارب 3.5 مليار يوان صيني، ووصل عدد صفقات التمويل بالفعل إلى ما يقرب من 70% من إجمالي العام الماضي. من بينها، حصلت 11 شركة على تمويل تجاوز 100 مليون يوان، واحتلت شركات تطوير هياكل الروبوتات البشرية المراكز الأولى من حيث قيمة التمويل، مثل TARS Intelligence (جولة تمويل أولية بقيمة 120 مليون دولار أمريكي، وهو رقم قياسي)، و Qianxun Intelligence (528 مليون يوان)، و Xinghaitu (300 مليون يوان)، و Zhongqing Robot (200 مليون يوان). من الناحية الجغرافية، تتركز الشركات في بكين (8 شركات)، وشنغهاي (10 شركات)، وشنتشن (7 شركات). شكلت الشركات حديثة التأسيس (في عامي 2023 و 2024) وجولات التمويل المبكرة (الجولة الأولية، جولة ما قبل A) الأغلبية. شمل المستثمرون عمالقة التكنولوجيا مثل Tencent و Baidu و Alibaba و Lenovo و iFlytek، بالإضافة إلى أصول مملوكة للدولة من عدة أماكن مثل بكين وشنغهاي. بالإضافة إلى ذلك، أصبح الاستثمار المتبادل بين شركات الروبوتات اتجاهًا أيضًا (مثل استثمار Dobot في Zhongke Fifth Era، واستثمار ZY Robot في Hillbot). كما حصلت شركات تطوير البرمجيات (9 شركات) والمكونات الأساسية (5 شركات) على تمويل. على الرغم من الإقبال الكبير لرأس المال، لا يزال مسار التسويق التجاري يمثل التحدي والنقطة الخلافية الرئيسية التي تواجه هذا المجال. (المصدر: 具身智能资本盛宴：3个月37笔融资，北上深争锋BAT下场，人形机器人最火)
36Kr تنظم مؤتمر شركاء الذكاء الاصطناعي 2025، مع التركيز على التطبيقات الفائقة : في 18 أبريل، نظمت 36Kr مؤتمر شركاء الذكاء الاصطناعي 2025 (2025 AI Partner Conference) في Shanghai ModelScope Community تحت شعار “Super App قادم”، لمناقشة اتجاهات وآفاق التطبيقات الفائقة في عصر الذكاء الاصطناعي. جمع المؤتمر قادة أكاديميين وصناعيين مثل Liu Zhiyi (جامعة شنغهاي جياو تونغ)، Ji Zhaohui (AMD)، Ruan Yu (Baidu)، Wan Weixing (Qualcomm)، Chen Jufeng (Xianyu)، Zhou Miao (Dahua Technology). أشار Feng Dagang، الرئيس التنفيذي لـ 36Kr، إلى أن الاهتمام الثوري الذي أثاره الذكاء الاصطناعي هو أفضل وقت لبناء العلامات التجارية. شارك الضيوف المتحدثون تطبيقات وممارسات الذكاء الاصطناعي في مجالات مثل الذكاء المتجسد، ومحركات الحوسبة، والتحول الصناعي (مثل التسويق والنقل)، وتجربة المستخدم النهائية، وتجارة السلع المستعملة، والأمن. أصدر المؤتمر “حالات ابتكار تطبيقات الذكاء الاصطناعي الأصلية لعام 2025” و “جائزة 36Kr لشركاء الذكاء الاصطناعي المبتكرين لعام 2025”، لعرض إنجازات تطبيق الذكاء الاصطناعي في سيناريوهات مثل التصنيع الذكي، وخدمة العملاء، وإنشاء المحتوى، وإدارة الشركات، والرعاية الصحية. ناقشت جلسات المائدة المستديرة للمستثمرين وحوار الشركاء بعمق منطق الاستثمار في تطبيقات الذكاء الاصطناعي، وتحديات التسويق التجاري، واتجاهات التنمية المستقبلية، مؤكدين على أهمية الدوافع القائمة على السيناريوهات، وقيمة المستخدم، والابتكار التكنولوجي، والتآزر البيئي. (المصدر: 下一个AI超级应用在哪？看36氪2025AI Partner大会解码未来趋势)
🌟 المجتمع
Yann LeCun يشكك في مسار النماذج اللغوية الكبيرة (LLM)، مما يثير نقاشًا في الصناعة : أعرب Yann LeCun، كبير علماء الذكاء الاصطناعي في Meta، مؤخرًا عن عدم تفاؤله بالمسار السائد الحالي للنماذج اللغوية الكبيرة (LLM) عدة مرات علنًا، معتقدًا أن التنبؤ الذاتي الانحدار (autoregressive prediction) يواجه صعوبات جوهرية (التباعد، تراكم الأخطاء)، ولا يمكن أن يؤدي إلى ذكاء اصطناعي بمستوى الإنسان، بل وتوقع أنه لن يستخدمها أحد بعد بضع سنوات. يعتقد أن النماذج اللغوية الكبيرة لا تستطيع فهم العالم المادي جيدًا، وتفتقر إلى الحس السليم والقدرة على الاستدلال والتخطيط. يدعو إلى تحويل تركيز البحث نحو الذكاء الاصطناعي القادر على فهم العالم المادي، وامتلاك ذاكرة دائمة، والقدرة على الاستدلال والتخطيط، ويدعم بقوة اقتراحه JEPA (بنية التنبؤ المضمنة المشتركة) كبديل. أثارت آراء LeCun الجدل، حيث انتقده البعض بسبب “الدوغمائية” التي قد تؤدي إلى تخلف Meta في سباق الذكاء الاصطناعي، وأرجعوا أداء Llama 4 غير الجيد إلى ذلك. لكن هناك أيضًا مؤيدون يشيدون بتمسكه بالمبادئ وفلسفة المصدر المفتوح، ويعتقدون أن استكشاف مسارات خارج النماذج اللغوية الكبيرة (مثل الأنظمة البصرية القائمة على الإشراف الذاتي وغير التوليدية) مفيد لتطور الذكاء الاصطناعي على المدى الطويل. واجه فريق LeCun سابقًا عاصفة من الرأي العام بسبب نشر نموذج لغوي كبير للمؤلفات العلمية Galactica، وربما أثر ذلك أيضًا على موقفه من الضجة الحالية حول الذكاء الاصطناعي. (المصدر: LeCun被痛批：你把Meta搞砸了，烧掉千亿算力，自曝折腾20年彻底失败)
شركة Mechanize الناشئة في وادي السيليكون تسعى لأتمتة جميع الوظائف، مما يثير جدلاً أخلاقيًا : طرحت شركة Mechanize، التي أسسها حديثًا Tamay Besiroglu المؤسس المشارك لـ Epoch AI، أهدافًا طموحة تتمثل في “الأتمتة الشاملة لجميع الوظائف” و “الأتمتة الشاملة للاقتصاد”، بهدف بناء بيئات افتراضية وأنظمة تقييم تحاكي سيناريوهات العمل الحقيقية، واستخدام التعلم المعزز لتدريب وكلاء الذكاء الاصطناعي ليحلوا محل العمالة البشرية، مستهدفة سوق العمل العالمي البالغ 60 تريليون دولار (مع التركيز المبدئي على وظائف ذوي الياقات البيضاء). حصلت الخطة بالفعل على استثمارات من شخصيات بارزة في مجال الذكاء الاصطناعي مثل Jeff Dean. ومع ذلك، أثار هذا الهدف جدلاً كبيرًا، ووُصف بأنه “خيانة للبشرية” و “هدف ضار”، معتبرين أنه سيؤدي إلى بطالة واسعة النطاق وتفاقم الفجوة بين الأغنياء والفقراء. يدافع Besiroglu بأن الأتمتة ستخلق ثروة هائلة ومستويات معيشة أعلى، وأن الرفاهية الاقتصادية لا تأتي فقط من الأجور. على الرغم من تطرف رؤيته، إلا أن النقاط التي أشار إليها بشأن أوجه القصور الحالية في وكلاء الذكاء الاصطناعي من حيث الموثوقية، ومعالجة السياق الطويل، والاستقلالية، والتخطيط طويل الأجل، والمسار التقني لحل هذه المشكلات من خلال توليد البيانات اللازمة للأتمتة وأنظمة التقييم، تمس تحديات واقعية مهمة في تطوير الذكاء الاصطناعي. (المصدر: 硅谷AI初创要让60亿人失业，网友痛批人类叛徒，Jeff Dean已投)
Vectara تنشر تصنيفًا لهلوسة نماذج الذكاء الاصطناعي، ونماذج Google تظهر أداءً متميزًا : نشرت Vectara تصنيفًا يقيم درجة هلوسة النماذج اللغوية الكبيرة (LLM). يقوم هذا التصنيف بطرح أسئلة على النماذج تستند إلى محتوى مقالات محددة، ويستخدم نموذج التقييم الخاص بـ Vectara لتحديد نسبة الهلوسة (أي المعلومات غير المتوافقة مع النص الأصلي أو المختلقة) في الإجابات. وفقًا للقطة شاشة من القائمة، أظهرت نماذج Google (ربما تشير إلى سلسلة Gemini) أداءً متميزًا، بمعدل هلوسة منخفض. كما أظهر نموذج o3-mini-high من OpenAI أداءً جيدًا. الجدير بالذكر أن نموذج GLM مفتوح المصدر من شركة Zhipu AI الصينية حقق أيضًا مرتبة جيدة في هذا التصنيف، مما يدل على إمكاناته في دقة الحقائق. تم نشر هذا التصنيف ونموذج التقييم للعامة، مما يوفر للصناعة مرجعًا للمقارنة الكمية لموثوقية النماذج اللغوية الكبيرة المختلفة في مهام محددة. (المصدر: karminski3)
الذكاء الاصطناعي يتفوق في مهام محددة، ولكنه لا يزال يفتقر إلى الحس السليم والإدراك الأساسي : أشار مستخدمو Reddit إلى أن الذكاء الاصطناعي الحالي (مثل LLM) قد يتفوق على معظم الناس في مجالات معرفية محددة ومعالجة المعلومات (علق البعض بأنه “أكثر معرفة” وليس “أكثر ذكاءً”)، ولكنه لا يزال يظهر قصورًا في الحكم المنطقي السليم وفهم العالم المادي (مثل عد الحجارة في صورة). يعتقد بعض المعلقين أن الذكاء الاصطناعي “ذكي للغاية” و “غبي للغاية” في نفس الوقت، حيث يمكنه حل المشكلات الصعبة في مجاله، ولكنه قد يفشل في المهام البسيطة. يُعتقد أن “ذكاء” الذكاء الاصطناعي يعتمد بشكل أكبر على كميات هائلة من البيانات وليس على الفهم الحقيقي. تؤكد تجارب المستخدمين ذلك أيضًا، حيث يظهر Gemini أحيانًا “غباءً”، بينما يتفوق GPT في جوانب معينة، لكن إجاباته أحيانًا لا “تفهم” السؤال حقًا. هذا التفاوت في القدرات هو سمة من سمات مرحلة تطوير الذكاء الاصطناعي الحالية. (المصدر: Reddit r/ArtificialInteligence)
قول المستخدمين “شكرًا” للذكاء الاصطناعي يثير نقاشًا: الإسقاط العاطفي واستهلاك الموارد : سأل مستخدم على X Sam Altman عن تكلفة قول “من فضلك” و “شكرًا” للذكاء الاصطناعي، وقدر Altman التكلفة بعشرات الملايين من الدولارات لكنه يعتقد أنها تستحق ذلك. أثارت هذه الظاهرة نقاشًا: لماذا يجب أن نكون مهذبين مع الذكاء الاصطناعي الذي لا يمتلك مشاعر؟ تظهر أبحاث علم النفس (مثل تجربة Reeves & Nass) أن البشر يميلون إلى إضفاء الطابع الإنساني على الكائنات التي تظهر خصائص شبيهة بالبشر، مما ينشط “إدراك الوجود الاجتماعي”. يعكس الأدب مع الذكاء الاصطناعي شخصية المستخدم وعاداته، وقد يكون أيضًا نوعًا من “الإسقاط العاطفي” أو الحاجة إلى “مستودع عاطفي”. هناك وجهة نظر مفادها أن استخدام العبارات المهذبة يمكنه حتى “تدريب” الذكاء الاصطناعي، مما يجعله يستجيب بشكل أفضل (محاكاة رد فعل البشر على الأدب). ومع ذلك، فإن هذا يجلب أيضًا مخاطر، فقد يتعلم الذكاء الاصطناعي التحيزات ويضخمها (مثل Microsoft Tay)، أو قد يتعامل بشكل غير لائق مع الموضوعات الحساسة. في الوقت نفسه، يستهلك كل تفاعل (بما في ذلك “شكرًا”) الكهرباء والموارد المائية، مما يثير مخاوف بشأن استدامة الذكاء الاصطناعي. الأدب مع الذكاء الاصطناعي هو امتداد للغريزة الاجتماعية البشرية، ولكنه يزيد أيضًا عن غير قصد من التكاليف المادية لتشغيل الذكاء الاصطناعي. (المصدر: 对 ChatGPT 说「谢谢」，可能是你每天做过最奢侈的事、Reddit r/ChatGPT、Reddit r/ChatGPT)
إمكانات وتحديات تطبيق الذكاء الاصطناعي في مجال التعليم : ناقش مستخدمو Reddit آفاق تطبيق الذكاء الاصطناعي في التعليم. يعتقد المؤيدون أن الذكاء الاصطناعي (مثل ChatGPT) يمكن أن يكون بمثابة أداة تعلم شخصية، تساعد في فهم مواد مثل الرياضيات، وتوفر بيئة للإجابة على الأسئلة دون إصدار أحكام. من المتوقع أن يصبح الذكاء الاصطناعي مساعدًا للمعلم، يتعامل مع الأسئلة الخارجة عن الموضوع أو يوفر استرجاعًا سريعًا للمعلومات، بل ويوجه الطلاب للبحث عن الإجابات بأنفسهم. بدأت بعض المدارس بالفعل في تجربة فصول دراسية تعتمد على الذكاء الاصطناعي “بدون معلم” (مثل في المملكة المتحدة وتكساس بالولايات المتحدة)، باستخدام الذكاء الاصطناعي لتخصيص التدريس والتركيز على نقاط ضعف الطلاب. ومع ذلك، فإن التحديات واضحة أيضًا: موثوقية الذكاء الاصطناعي (مشكلة الهلوسة) تتطلب من المستخدمين امتلاك تفكير نقدي وقدرة على التحقق من الحقائق؛ الاعتماد المفرط على الذكاء الاصطناعي قد يعيق التفكير العميق وتنمية قدرات التعلم الذاتي؛ قد يُستخدم الذكاء الاصطناعي للغش؛ قد يحمل الذكاء الاصطناعي أيضًا تحيزات أو يقدم معلومات غير لائقة. من المرجح أن يكون دور الذكاء الاصطناعي في التعليم في المستقبل مساعدًا وليس بديلاً كاملاً، ويتطلب تصميم وتحسين الذكاء الاصطناعي خصيصًا لسيناريوهات التعليم، وحل المشكلات الأخلاقية والمتعلقة بالخصوصية والإنصاف. (المصدر: Reddit r/ArtificialInteligence)
💡 أخرى
المديرة المالية لـ OpenAI تتحدث عن مسار الذكاء الاصطناعي العام (AGI) ومتطلبات الحوسبة : شاركت Sarah Friar، المديرة المالية لـ OpenAI، في قمة Goldman Sachs رؤية الشركة لتطوير الذكاء الاصطناعي العام (AGI) واستراتيجيتها. تعتقد أن موجة الذكاء الاصطناعي أكبر من موجة الإنترنت والإنترنت عبر الهاتف المحمول، وأن OpenAI تبتكر في جميع الجوانب. أكدت على أهمية تطبيق الذكاء الاصطناعي في الشركات وشاركت أمثلة على استخدام ChatGPT و DeepResearch لحل مشاكل تحليل التمويل الداخلي. تقسم OpenAI تطوير AGI إلى خمس مراحل: التنبؤ في الوقت الفعلي (Chatbot)، الاستدلال (سلسلة o)، الوكيل (Agent، أطلقت بالفعل Deep Research و Operator، وستطلق وكيل برمجة مستقل A-SWE)، عالم الابتكار (توسيع حدود المعرفة)، تنظيم الوكلاء (الاتجاه المستقبلي). تعتقد أن AGI أصبح قريبًا، لكن العالم لم يستعد بعد للاستفادة منه بشكل كامل. يتطلب تحقيق AGI اتباع قوانين التوسع الثلاثة (scaling law): التدريب المسبق، والتدريب اللاحق، والحوسبة في وقت الاستدلال، مما يؤدي إلى نمو أسي في الطلب على قوة الحوسبة. ذكرت أن خطة OpenAI “Stargate” قد تتطلب استثمارًا بقيمة 500 مليار دولار أمريكي وقوة حوسبة تبلغ 10 جيجاوات، واعترفت بأن نقص قوة الحوسبة قد حد من إطلاق نماذج مثل Sora، وأكدت على أهمية امتلاك بنية تحتية مستقلة للذكاء الاصطناعي (مماثلة لـ AWS). (المصدر: OpenAI CFO重磅曝料：AGI近在咫尺，全球最强编程智能体已就绪)
رواد الأعمال من خلفية Huawei يتدفقون على مجال الروبوتات، مشكلين قوة جديدة : بعد تأسيس Zhihuijun (Peng Zhihui) لشركة ZY Robot، يتجه المزيد من موظفي Huawei السابقين، وخاصة المواهب من وحدة أعمال السيارات الذكية (Automotive BU)، إلى مجال الذكاء المتجسد والروبوتات، مشكلين “فيلق ريادة الأعمال في مجال الروبوتات من خلفية Huawei”. أحدث ممثل هو TARS Intelligence (TARS)، التي أسسها Chen Yilun، المدير التقني السابق للقيادة الذاتية في Huawei Automotive BU، و “الفتى العبقري” Ding Wenchao (الذي قاد سابقًا شبكة اتخاذ القرار في ADS)، وحصلت مؤخرًا على تمويل أولي بقيمة 120 مليون دولار أمريكي. يعتقد Ding Wenchao أن الخبرة في هندسة القيادة الذاتية وحلقة البيانات المغلقة يمكن نقلها إلى الذكاء المتجسد. بالإضافة إلى ذلك، أسس Hu Luhui، المسؤول التنفيذي السابق في معهد أبحاث Huawei في الولايات المتحدة، شركة Zhicheng AI، التي تركز على الروبوتات الصناعية. تتعاون Leju Robot مع Huawei Cloud لتطوير نموذج Pangu + روبوت Kuafu. تركز شركة Jímu Robot، وهي شركة تابعة مملوكة بالكامل لشركة Huawei، أيضًا على الروبوتات الصناعية. يعتقد هؤلاء رواد الأعمال عمومًا أن الذكاء الاصطناعي والنماذج الكبيرة تجلب فرصًا جديدة للروبوتات، وأن نموذج التكرار السريع للفرق الصغيرة في الشركات الناشئة أكثر ملاءمة للمسارات الجديدة. يجلبون القدرات الهندسية لـ Huawei، وثقافة الكفاح، وحتى نماذج حوافز الأسهم إلى شركاتهم الجديدة، ويكتسبون تفضيل رأس المال بفضل خلفيتهم في Huawei. لكنهم لا يزالون يواجهون تحديات مثل توطين المكونات الأساسية، والتحقق من التكنولوجيا، والتطبيق التجاري، ويحتاجون إلى إثبات قوتهم في المنافسة مع رواد الأعمال من خلفيات جامعية وشركات كبرى أخرى. (المصدر: 离开任正非的天才少年里， 藏着一个机器人军团)
