“الأوفر ثينكينج” يُصيب نماذج الذكاء الاصطناعي
يبدو أن نماذج الذكاء الاصطناعي أصبحت أكثر تشبهًا بنا نحن البشر إلى حد الإصابة أيضًا بالأوفر ثينكينج، كما يؤكد جاريد كوينسي ديفيس، مؤسس ومدير تنفيذي لشركة التقنية Foundry، والذي يقول إن النماذج المعتمدة على التفكير العميق مثل “o1″ من OpenAI و”R1” من DeepSeek، تتعرض لمشكلة الإفراط في التفكير، ما يؤدي إلى تدهور جودة الإجابات التي تولدها.
يوضح ديفيس في تصريحاته لموقع Business Insider أنه “كلما طالت فترة التفكير، زادت احتمالية أن تكون الإجابة خاطئة، لأن النموذج يعلق في حلقة مفرغة”. وهذه المشكلة تشبه حالة الطالب الذي يقضي وقتًا طويلًا في التفكير في السؤال الأول خلال الامتحان.
“إمبر” لعلاج اضطراب الـ AI
في هذا السياق، أطلق ديفيس وفريق من الباحثين في شركات كبرى مثل Nvidia وGoogle وIBM وMIT وStanford وDataBricks إطار عمل مفتوح المصدر يحمل اسم “Ember”، والذي قد يغير الطريقة التي يتم بها تحسين نماذج الذكاء الاصطناعي.
يهدف “Ember” إلى معالجة مشكلة الإفراط في التفكير عبر استخدام أنظمة مركبة تدير الأسئلة والمهام عبر مجموعة متنوعة من النماذج مع تحديد الوقت الأمثل لكل نموذج.
ويؤكد ديفيس أن الهدف من “Ember” هو بناء شبكة من النماذج التي يمكنها اختيار الوقت الأنسب للتفكير في كل مهمة أو سؤال، ما يعزز من دقة وكفاءة الإجابات.
وتستند فكرة “Ember” إلى مبدأ تقليل الإفراط في التفكير عن طريق تقديم أنظمة مرنة، يمكنها اختيار الوقت الأمثل للتفكير من خلال تحديد نماذج متعددة تستخدم لكل مهمة. وقال ديفيس: “نظامنا هو إطار عمل لبناء شبكات من النماذج، حيث يمكن دمج العديد من المكالمات لتحسين الأداء”.
وهذه الفكرة تطور سابق بدأه ديفيس في وصفه لطريقة “المخاطبة” مع ChatGPT 4، حيث كان يطرح نفس السؤال عدة مرات ويختار أفضل الإجابات. ولكن الآن، يسعى فريق “Ember” إلى تعزيز هذه الفكرة وجعلها أكثر كفاءة من خلال “مكالمات مركبة”، بحيث يتم توجيه الأسئلة عبر نماذج متعددة تختلف في طريقة معالجتها للأفكار.
النماذج ستختارنا
ويعتقد ديفيس أن المستقبل سيشهد تغييرًا في طريقة اختيار النماذج من قبل المستخدمين. ففي الوقت الحالي، عندما يلجأ المستخدمون إلى منصات مثل ChatGPT أو Perplexity، يمكنهم اختيار النموذج الذي يريدون العمل معه من خلال قائمة منسدلة أو مفتاح تبديل. ولكن وفقًا لرؤية ديفيس، فإن هذه العملية ستتغير قريبًا، حيث ستكون النماذج هي التي تختار طريقة الإجابة الأنسب لكل سؤال.
يقول ديفيس: “قد تكون المكالمات المستقبلية تريليون مكالمة أو حتى كوادريليون. يجب على النماذج تحديد الوقت الأمثل للإجابة”. وهذا التفكير في الأبعاد المعقدة سيصبح أكثر أهمية مع تطور الذكاء الاصطناعي ودخولنا في عصر الوكلاء الذكيين الذين يمكنهم أداء المهام دون تدخل بشري.
ورغم التحديات التي تواجهها النماذج بسبب الإفراط في التفكير، إلا أن ديفيس وفريق “Ember” يؤمنون بأن استخدام الأساليب المركبة يمكن أن يحدث نقلة نوعية في طريقة تطوير هذه النماذج. وقال ديفيس في هذا الصدد: “إنها علم جديد”، مشيرًا إلى أن هذه الأفكار ستسهم في تحسين أداء نماذج الذكاء الاصطناعي في المستقبل.
