في المقابل لابد من استغلال الفراغ لانتاج ما لا يستطيع الذكاء الصناعي انتاجه هكذا كان الحال حينما ظهرت اجهزة الحواسيب لاول مره ثم ماذا ثم تفرغنا لما لم نكن لنتفرغ له لولا هذه الحواسيب مسالة زمن وتنتهي مقاومة من تظرر الجيل القادم سوف يفهم ويتعايش مع الذكا الصناعي ظاهرة مفجعة. هذا والذكاء لم يزل في بداياته. لهذا مهم الحراك الدولي الراهن، لوضع مسار يفيد من الذكاء وليس نقيضاً، يجعل التقنية الجديدة هي الحاكمة في مصائر الناس. بعيدا عن هراء ان ال Ai رح يقتلنا كلنا خلال سنوات ... الشي اللي خلاني آخذ كلام داريو أمودي بجدية مو المقال نفسه بقدر ما هو اللي صار بعده. داريو يقول لازم نبطئ وتيرة تطوير الـAI، وبعدها خلال وقت قصير جدا إيلون ماسك يوافقه وسام ألتمان يوافقه. ثلاثة متنافسين ما يحبون بعض كثير، ويختلفون تقريبا على كل شي، وفجأة متفقين على نقطة بهذا الحجم... وفي نفس الوقت الجهة الثانية من العالم قاعدة تمشي بالعكس تماما. الصينيين يتسارعون بشكل مجنون. DeepSeek وGLM وKimi وQwen، نماذج تطلع بسرعة وأسعار وصلت لمستويات شبه مجانية، والـopen weights تنتشر بشكل أسرع من أي وقت. وهنا بالنسبة لي الموضوع يصير أعقد من نبطئ أو نسرع، لأن أصلا ما أعتقد النماذج اللي احنا نستخدمها اليوم هي اللي يتكلم عنها داريو اصلا. النماذج العامة للحين عليها كمية كبيرة من فلاتر الأمان والـguardrails، ومسيطر عليها بدرجة كبيرة. لكن المختبرات الأمريكية نفسها متقدمة بنحو سنة أو سنتين في نماذجها الداخلية، وهنا بالضبط أشوف المشكلة الحقيقية... الـAI داخل المختبرات بدأ يدخل في دورة تطوير الـAI نفسه. يعني النموذج يساعد في البحث، يكتب الكود، يعمل التجارب، يحلل النتائج، ويحسن الجيل اللي بعده. وكل ما صار أفضل في هذا، دورة التطوير نفسها تصير أسرع وهنا حادثة Hugging Face صراحة كانت من الأخبار اللي صدمتني من قبل. لأول مرة أشوف AI داخل مهمة، ولما الطريق الطبيعي ما وصله للنتيجة، يبدأ يلف ويدور ويغش ويحاول يوصل للهدف بأي طريقة. مو لأنه صار واعي ولا لأنه قرر يتمرد علينا، لكن لأنك أعطيته هدف، وهو صار جيد جدا في مطاردة الهدف لدرجة إن الطريقة نفسها تبدأ تصير مشكلة.. وهذا فرق مهم. لما AI يعطيك جواب غلط في الشات، أسوأ شي غالبا إنك تاخذ معلومة غلط. لكن لما نفس الذكاء عنده إنترنت، كمبيوتر، صلاحيات، أموال، أدوات، ووكلاء ثانيين يقدر يشغلهم... الخطأ ما عاد نص داخل شاشة. يصير فعل في العالم الحقيقي. عشان كذا أنا شخصيا ما أشوف الحل لا تسريع أعمى ولا توقف كامل. أشوف إن وتيرة إطلاق النماذج العامة ممكن تستمر تقريبا مثل ما هي. للحين فيه سيطرة كبيرة على اللي يوصل للمستخدم، وحتى النماذج الأقوى تنزل بعد اختبارات وقيود كثيرة. لكن التطوير الداخلي نفسه؟ هنا أشوف منطقي جدا إن المختبرات تهدي شوي. مو توقف، بس بدل ما كل الزيادة في الـcompute والموارد تروح لصناعة النموذج اللي بعده بأسرع وقت، جزء أكبر منها يروح لفهم النموذج الحالي أصلا. كيف يفكر؟ ليش اتخذ هذا القرار؟ كيف ينوقف؟ كيف يتقيدو كيف تعرف إنه يخدع التقييم؟ وش يصير لما تعطيه استقلالية أكبر؟ وش حدود الوصول اللي ما المفروض يتجاوزها؟ خصوصا لما الموضوع يدخل في الإنترنت، الأنظمة المالية، الأمن، والبنية الحقيقية في العالم وهذي صراحة النقطة الوحبدة اللي عجبتني في كلام أمودي رغم اني ما احبه ابدا و هي انو مو خلونا نوقف AI!، بل إن سرعة بناء القدرات بدأت تتقدم على سرعة فهمها والسيطرة عليها. إذا المختبر وصل لقدرة X، المفروض ما يكون الرد تلقائيا: ممتاز، خلنا ندرب X+1. ممكن الرد يك