يواجه مستخدمو روبوتات الدردشة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، مثل شات جي بي تي وجيميني، تحدياً أساسياً يتمثل في غياب الشفافية حول آلية عمل هذه النماذج.
فالمستخدم يحصل على النتيجة النهائية، من دون أن يعرف كيف توصل الذكاء الاصطناعي إليها، وتزداد هذه الإشكالية تعقيداً عند الانتقال من مهام بسيطة إلى عمليات متعددة الخطوات.
هنا يبرز مفهوم جديد قد يُحدث تحولاً جذرياً في طريقة التفاعل مع الذكاء الاصطناعي، وهو ما يُعرف بـ “المهارات”، بحسب تقرير نشره موقع “digitaltrends”.
ما التحول الكبير؟
يمكن النظر إلى “المهارات” على أنها حزم أوامر جاهزة، يمكن تنفيذها بكلمة واحدة.
وكانت شركة “أنثروبيك” المطورة لنموذج كلود، قد كشفت مؤخراً عن Agent Skills، وهي أداة بمعيار مفتوح تتيح توجيه وكلاء الذكاء الاصطناعي لتنفيذ مهام محددة باستخدام أوصاف مكتوبة بلغة طبيعية.
اللافت أن “OpenAI” أضافت بالفعل دعماً لمهارات الوكلاء داخل ChatGPT Codex، وتشير تسريبات حديثة، نقلها مهندس AIRPM والباحث في الأكواد تيبور بلاهو، إلى أن هذه الميزة قد تصل قريباً إلى شات جي بي تي نفسه، مع احتمال إتاحة خيار تحويل GPT مخصص إلى مهارة قابلة للاستدعاء.
وإذا تحقق ذلك، فسيكون بمثابة نقلة نوعية في طريقة استخدام الذكاء الاصطناعي.
فكرة مألوفة.. لكن بتأثير أوسع
صحيح أن مفهوم المهارات ليس جديداً بالكامل، فـ GPTs المخصصة في شات جي بي تي، وGems في جيميني، تؤدي دوراً مشابهاً، كما تعتمد متصفحات ذكاء اصطناعي مثل Dia وComet من “Perplexity” على أفكار قريبة من الاختصارات الذكية.
لكن الفارق الجوهري هنا يكمن في بساطة الإنشاء وقابلية التوافق.
لماذا تُعد المهارات مهمة؟
الميزة الأبرز للمهارات أنها لا تتطلب أي معرفة تقنية أو برمجية، فالمستخدم يمكنه إنشاء مهارة كاملة عبر أوامر مكتوبة بلغة طبيعية، مع تسميتها بالشكل الذي يناسبه.
على سبيل المثال، يمكن إنشاء مهارة باسم “بحث”، مع تعليمات مثل: “عند إدخال مصطلح أو عبارة، ابحث عنها في الدوريات العلمية المحكمة، واعثر على أكثر الأبحاث استشهاداً، ثم لخص النتائج الأساسية في نقاط”.
بعد ذلك، يكفي استدعاء المهارة باسمها فقط، من دون الحاجة إلى إعادة كتابة التعليمات التفصيلية في كل مرة.
فبدلاً من صياغة طلب طويل، يمكن تنفيذ الأمر عبر جملة مختصرة مثل: “بحث مشروع مانهاتن”، والحصول على النتيجة بالطريقة نفسها في كل مرة.
الميزة الأهم في Agent Skills المنتظر وصولها إلى شات جي بي تي، أنها تعتمد على معيار مفتوح، ما يعني أن المهارات التي ينشئها المستخدم قد تعمل بسلاسة عبر منصات ذكاء اصطناعي أخرى، مثل كلود وكوبايلوت وجيميني وليس داخل شات جي بي تي فقط.
وإذا ما تم اعتماد هذه الخطوة على نطاق واسع، فقد نشهد تحول الذكاء الاصطناعي من أدوات تتطلب صياغة أوامر معقدة في كل مرة، إلى مساعدات ذكية تعتمد على مهارات شخصية قابلة لإعادة الاستخدام، وهو ما قد يغير جذرياً تجربة المستخدم في السنوات المقبلة.
يواجه مستخدمو روبوتات الدردشة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، مثل شات جي بي تي وجيميني، تحدياً أساسياً يتمثل في غياب الشفافية حول آلية عمل هذه النماذج.
فالمستخدم يحصل على النتيجة النهائية، من دون أن يعرف كيف توصل الذكاء الاصطناعي إليها، وتزداد هذه الإشكالية تعقيداً عند الانتقال من مهام بسيطة إلى عمليات متعددة الخطوات.
هنا يبرز مفهوم جديد قد يُحدث تحولاً جذرياً في طريقة التفاعل مع الذكاء الاصطناعي، وهو ما يُعرف بـ “المهارات”، بحسب تقرير نشره موقع “digitaltrends”.
ما التحول الكبير؟
يمكن النظر إلى “المهارات” على أنها حزم أوامر جاهزة، يمكن تنفيذها بكلمة واحدة.
وكانت شركة “أنثروبيك” المطورة لنموذج كلود، قد كشفت مؤخراً عن Agent Skills، وهي أداة بمعيار مفتوح تتيح توجيه وكلاء الذكاء الاصطناعي لتنفيذ مهام محددة باستخدام أوصاف مكتوبة بلغة طبيعية.
اللافت أن “OpenAI” أضافت بالفعل دعماً لمهارات الوكلاء داخل ChatGPT Codex، وتشير تسريبات حديثة، نقلها مهندس AIRPM والباحث في الأكواد تيبور بلاهو، إلى أن هذه الميزة قد تصل قريباً إلى شات جي بي تي نفسه، مع احتمال إتاحة خيار تحويل GPT مخصص إلى مهارة قابلة للاستدعاء.
وإذا تحقق ذلك، فسيكون بمثابة نقلة نوعية في طريقة استخدام الذكاء الاصطناعي.
فكرة مألوفة.. لكن بتأثير أوسع
صحيح أن مفهوم المهارات ليس جديداً بالكامل، فـ GPTs المخصصة في شات جي بي تي، وGems في جيميني، تؤدي دوراً مشابهاً، كما تعتمد متصفحات ذكاء اصطناعي مثل Dia وComet من “Perplexity” على أفكار قريبة من الاختصارات الذكية.
لكن الفارق الجوهري هنا يكمن في بساطة الإنشاء وقابلية التوافق.
لماذا تُعد المهارات مهمة؟
الميزة الأبرز للمهارات أنها لا تتطلب أي معرفة تقنية أو برمجية، فالمستخدم يمكنه إنشاء مهارة كاملة عبر أوامر مكتوبة بلغة طبيعية، مع تسميتها بالشكل الذي يناسبه.
على سبيل المثال، يمكن إنشاء مهارة باسم “بحث”، مع تعليمات مثل: “عند إدخال مصطلح أو عبارة، ابحث عنها في الدوريات العلمية المحكمة، واعثر على أكثر الأبحاث استشهاداً، ثم لخص النتائج الأساسية في نقاط”.
بعد ذلك، يكفي استدعاء المهارة باسمها فقط، من دون الحاجة إلى إعادة كتابة التعليمات التفصيلية في كل مرة.
فبدلاً من صياغة طلب طويل، يمكن تنفيذ الأمر عبر جملة مختصرة مثل: “بحث مشروع مانهاتن”، والحصول على النتيجة بالطريقة نفسها في كل مرة.
الميزة الأهم في Agent Skills المنتظر وصولها إلى شات جي بي تي، أنها تعتمد على معيار مفتوح، ما يعني أن المهارات التي ينشئها المستخدم قد تعمل بسلاسة عبر منصات ذكاء اصطناعي أخرى، مثل كلود وكوبايلوت وجيميني وليس داخل شات جي بي تي فقط.
وإذا ما تم اعتماد هذه الخطوة على نطاق واسع، فقد نشهد تحول الذكاء الاصطناعي من أدوات تتطلب صياغة أوامر معقدة في كل مرة، إلى مساعدات ذكية تعتمد على مهارات شخصية قابلة لإعادة الاستخدام، وهو ما قد يغير جذرياً تجربة المستخدم في السنوات المقبلة.
