كتب:مصطفى عيد
تواصل قائمة النماذج الرائدة في مجال الذكاء الاصطناعي التي أخفقت في الوفاء بمواعيد إطلاقها المحددة في التوسع، حيث كان من المفترض أن يظهر نموذج Grok 3 من شركة xAI، التي أسسها إيلون ماسك، في نهاية عام 2024. وعد ماسك بأن النموذج سيكون خطوة كبيرة إلى الأمام في مجال الذكاء الاصطناعي، مع قدرة على تحليل الصور والرد على الأسئلة، إضافة إلى دعم مجموعة من الميزات على منصة X، الشبكة الاجتماعية التي يملكها.
وكان ماسك قد كتب في يوليو الماضي: “نموذج Grok 3 في نهاية العام بعد التدريب على 100 ألف وحدة H100 سيكون حقًا شيئًا مميزًا”.
وأكد في منشور آخر منتصف ديسمبر على أن النموذج سيكون “قفزة كبيرة للأمام”. إلا أنه مع حلول 2 يناير، لم يظهر Grok 3 بعد، ولا توجد إشارات على أن إطلاقه قريب.
وفي الواقع، أظهرت بعض الأكواد على موقع xAI، التي اكتشفها المتخصص في الذكاء الاصطناعي تيبور بلاهو، أن هناك احتمالاً بظهور نموذج وسيط يُسمى Grok 2.5 قبل Grok 3.
يُذكر أن هذه ليست المرة الأولى التي يحدد فيها ماسك هدفًا كبيرًا ثم يتخلف عن تنفيذه. فمن المعروف أن توقعات ماسك بشأن توقيت إطلاق المنتجات غالبًا ما تكون بعيدة عن الواقعية.
في مقابلة مع البودكاست Lex Fridman في أغسطس الماضي، قال ماسك إن Grok 3 سيكون “على الأرجح” متاحًا في 2024 “إذا كنا محظوظين”.
ومع ذلك، يُعد تأجيل Grok 3 ذا دلالة خاصة لأنه يندرج ضمن اتجاه متزايد. ففي العام الماضي، فشلت شركة الذكاء الاصطناعي Anthropic في إطلاق نموذج جديد خلف Claude 3 Opus، حيث أعلنت في البداية عن Claude 3.5 Opus، لكنها تراجعت عن ذلك في وقت لاحق، بحجة أن إطلاقه لم يكن منطقيًا اقتصاديًا.
وتعرضت كل من جوجل وOpenAI أيضًا لبعض التأخيرات في نماذجها الرائدة في الأشهر الأخيرة.
قد يشير هذا إلى قيود قوانين توسيع النماذج الحالية في الذكاء الاصطناعي، حيث كان من الممكن في الماضي تحقيق تحسينات كبيرة في الأداء عبر تدريب النماذج باستخدام قوة حوسبة هائلة وبيانات أكبر فأكبر، إلا أن العوائد بدأت تتضاءل مع كل جيل جديد من النماذج.
كما أشار ماسك في مقابلة Fridman إلى هذه المشكلة، حيث قال: “أنتم تأملون أن يكون [Grok 3] في طليعة التطور؟” فرد ماسك قائلاً: “نأمل، ولكن قد نفشل في هذا الهدف. هذه هي الطموحات”.
قد تكون هناك أسباب أخرى لتأجيل Grok 3، مثل فريق العمل الأصغر الذي تمتلكه xAI مقارنة بشركاتها المنافسة. ومع ذلك، فإن التأخير في الإطلاق يضيف مزيدًا من الأدلة على أن طرق تدريب الذكاء الاصطناعي التقليدية بدأت تواجه عقبات.
