 |
| Photo by Mariia Shalabaieva on Unsplash |
الذكاء الاصطناعي ليس خبيرًا في كل شيء وهذه هي البداية فقط
قد يكون ChatGPT أداة مدهشة، لكنه ليس عصا سحرية. في خضم الحماس لتبني الذكاء الاصطناعي، من السهل أن ننسى أن "الذكاء" في اسمه لا يعني الكمال. كثير من المستخدمين يكتشفون ذلك بالطريقة الصعبة: عندما يقدم النموذج إجابات واثقة لكنها خاطئة في مجالات لا تقبل الخطأ، مثل الصحة أو القانون أو المال. النماذج اللغوية الكبيرة مثل ChatGPT تجيد المحاكاة، لكنها لا تمتلك إدراكًا فعليًا أو مسؤولية قانونية. هذا ما يجعل فهم ميزات ChatGPT واستخدامها بوعي التقنية الفاصل بين الإنتاجية والتهور.
ومع ذلك، التركيز فقط على القيود يغفل الصورة الكاملة. لأن التطور الحقيقي في ChatGPT اليوم لا يتعلق بما يكتبه فحسب، بل بكيفية تفاعله، ومدى تكيفه معك. هنا يبدأ الجزء الأكثر إثارة تقنيًا.
من أداة للإجابة إلى مساعد شخصي متعدد الأبعاد
الجيل الأخير من مميزات ChatGPT يعيد تعريف حدود التفاعل بين الإنسان والآلة. فبينما كانت النسخ الأولى محصورة في النصوص، أصبح ChatGPT الآن منصة متكاملة تتضمن قدرات بحث معمّق (Deep Research)، وربط مباشر بالخدمات (Connectors)، وتخصيص دائم للسياق (Custom Instructions)، وحتى وضع التصفح المؤقت للحفاظ على الخصوصية.
ميزة Deep Research مثلًا تُعدّ نقطة تحول. بدلاً من استعراض عشرات الصفحات والملفات يدويًا، يمكن لـ ChatGPT أن يجمع بين المعلومات الأكاديمية، الصحفية، والقانونية في تقرير موثّق خلال دقائق. تخيّل محاميًا يبحث في قضايا المركبات ذاتية القيادة ما كان يستغرق خمس ساعات من البحث اليدوي أصبح يتم في عشر دقائق، دون مغادرة واجهة واحدة. لكنها ليست سحرًا خالصًا؛ فالدقة لا تزال مرتبطة بمصادر الويب التي يعتمد عليها النظام، ما يعني أن التحقق البشري لا يمكن الاستغناء عنه.
التخصيص: ذاكرة افتراضية تفهمك دون أن تعيد الشرح
ميزة Custom Instructions تمثل ما يمكن تسميته بـ"الوعي السياقي". فهي تسمح للمستخدم بتحديد من هو، ماذا يفعل، وكيف يفضل أن يتفاعل الذكاء الاصطناعي معه. النتيجة؟ كل محادثة جديدة تبدأ بمعرفة خلفية مسبقة لا مزيد من التكرار الممل أو الإجابات العامة.
الأهم أن هذه الخطوة تفتح الباب لمفهوم "الذاكرة المستمرة"، وهو الاتجاه القادم في تطوير الذكاء الاصطناعي. الفكرة ليست فقط أن يعرف ChatGPT ما كتبته في الجلسة السابقة، بل أن يتذكر تفضيلاتك ويُكيّف نبرة الرد وفقًا لذلك. من الناحية التقنية، هذه النقلة تُدخلنا إلى عصر "الوكيل الذكي" (Agentic AI) أنظمة تتعلم السياق التاريخي لتصبح مساعدًا فعليًا، لا مجرد محرك توليد نصوص.
لكن هنا يبرز السؤال الأصعب: إلى أي مدى نريد من ChatGPT أن يتذكرنا؟ كل طبقة من التخصيص تضيف قيمة إنتاجية، لكنها تفتح كذلك بابًا لمخاوف الخصوصية. لهذا جاءت ميزة Temporary Chats كاستجابة واقعية، تمنح المستخدم وضعًا شبيهًا بـ"التصفح الخفي" لا ذاكرة، لا تدريب، لا أثر رقمي دائم. خطوة صغيرة، لكنها إشارة واضحة أن OpenAI بدأت توازن بين الذكاء والخصوصية.
الربط بالبيئة الرقمية: ChatGPT يدخل مساحة العمل
ميزة Connectors تأخذ ChatGPT من مربع المحادثة إلى عمق بيئة العمل. من خلال ربطه بخدمات مثل Gmail وGoogle Drive وNotion وGitHub، يصبح قادرًا على تحليل البريد، جدولة المهام، إنشاء تقارير بناءً على ملفات الشركة، بل وحتى إنشاء عروض تقديمية. في بيئة مؤسسية، هذا يعني أن ChatGPT لم يعد مجرد مساعد لغوي، بل طبقة ذكاء تشغيلية تربط البيانات بالقرار.
لكن في مقابل هذه الإمكانيات، هناك مقايضات لا يمكن تجاهلها. تمكين الربط مع البيانات الحساسة يفرض مسؤولية أمنية مزدوجة: من جهة المستخدم الذي يشارك البيانات، ومن جهة الشركة المطورة التي تديرها. وهنا تظهر فجوة الثقة التقنية لأن حماية الخصوصية ليست مسألة إعدادات فحسب، بل معمارية نظام بأكمله.
عندما يصبح الاستخدام الخاطئ خطرًا حقيقيًا
بينما تدفع OpenAI نحو الاستخدام الإنتاجي لميزات ChatGPT، يبرز جانب مظلم موازٍ: الاستخدام غير الآمن أو غير الأخلاقي. بعض المستخدمين ما زالوا يعتمدونه في تشخيص الأمراض، إعداد العقود القانونية، أو اتخاذ قرارات مالية. المشكلة أن ChatGPT لا "يعرف" هو فقط يتنبأ. وقد يُقدّم إجابات مقنعة لكنها مضللة. التحدي هنا ليس في النموذج نفسه، بل في سوء تقدير المستخدمين لمدى موثوقيته.
في الطب، مثلًا، قد يخلط بين أعراض بسيطة وأمراض خطيرة بسبب تكرار الأنماط في بياناته التدريبية. في القانون، قد يصيغ عقدًا ناقص الشرط، غير صالح قضائيًا. في المال، قد يقدّم مشورة مبنية على أسعار أو ضرائب من عام سابق. الخطأ هنا لا يُقاس بعدد الكلمات، بل بتبعاته الواقعية.
وهذا يضعنا أمام معادلة جوهرية: قوة ChatGPT في قدرته على التعميم، وضعفه في التفاصيل الفردية.
من تجربتي: 15 عامًا في متابعة الوعود التقنية
منذ أكثر من عقد ونصف وأنا أراقب موجات الابتكار تتوالى من طفرة الهواتف الذكية إلى وعود الـBlockchain، ومن إطلاق GPT-3 إلى ثورة النماذج المتعددة الوسائط. وكل مرة يتكرر النمط نفسه: التقنية الجديدة تُقدَّم كمنقذ شامل، ثم تعود لتأخذ مكانها الطبيعي كأداة متخصصة. ميزات ChatGPT ليست استثناءً. هي ليست ثورة في الإدراك البشري، لكنها بلا شك نقلة في الإنتاجية البشرية.
ما تعلمته أن القيمة الحقيقية لا تأتي من الميزة نفسها، بل من كيفية تصميم استخدامها. المطور الذي يفهم حدودها يستفيد منها بذكاء، بينما المستخدم الذي يخلط بين "مساعد ذكي" و"خبير بشري" يخاطر. نصيحتي للمطورين والمديرين التنفيذيين بسيطة: اختبروا الميزات الجديدة بعيون ناقدة. اسألوا ليس فقط "ماذا تفعل؟" بل "ماذا لا تفعل؟" لأن الفجوة بين هذين الجانبين هي المكان الذي يحدث فيه الابتكار الحقيقي.
في النهاية، قد تكون ميزات ChatGPT أكثر من مجرد تحسينات برمجية. إنها مؤشرات على تحول في علاقة الإنسان بالذكاء الاصطناعي: من الاعتماد إلى التعاون، ومن الأتمتة إلى التخصيص. المستقبل لن يكون لمن يملك أقوى نموذج، بل لمن يعرف كيف يجعله يعمل بذكاء ضمن حدوده.