عمالقة يهرعون إلى الشاطئ، ورأس المال يغلي.. كيف يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي التغلب على فخ "الوهم"؟

المؤلف: لو شيمينغ

أثار ظهور مانوس صدمة مزدوجة في أسواق التكنولوجيا ورأس المال. لفترة من الوقت، ارتفعت أسهم المفاهيم المتعلقة بوكيل الذكاء الاصطناعي بشكل جماعي، وأطلقت شركات التكنولوجيا العملاقة مثل علي بابا وجوجل ومايكروسوفت بشكل مكثف خططًا للبحث والتطوير للوكيل الذكي...

وراء هذا الهوس يكمن التحول النموذجي لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي من "الاستجابة السلبية" إلى "التنفيذ النشط". وعلى الرغم من أن تقييم السوق مختلط، لا يمكن إنكار أن Manus رائد من حيث أنه أول من أثبت الجدوى التجارية لوكيل الذكاء الاصطناعي العام في السيناريوهات المعقدة.

على الرغم من أن نماذج اللغة الكبيرة التقليدية قادرة على توليد النص، إلا أنه من الصعب تنفيذ المهام في حلقة مغلقة. يحول مانوس القدرات المعرفية لنماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة إلى أدوات إنتاجية من خلال بنية "التخطيط والتحقق والتنفيذ". وفقًا لتقارير موثوقة متعددة من شركة ماكينزي ومصادر أخرى، مدفوعًا بالطلبات المتنوعة، تشهد سوق وكلاء الذكاء الاصطناعي نموًا هائلاً. في عام 2024، سيبلغ حجم سوق وكلاء الذكاء الاصطناعي العالمي حوالي 5.1 مليار دولار أمريكي، ومن المتوقع أن يرتفع إلى 47.1 مليار دولار أمريكي في عام 2030، بمعدل نمو سنوي مركب يبلغ 44.8٪. ومع ذلك، فإن "الموجة الذكية للجسم" هذه ليست طريقًا سلسًا. إن التصادم بين الاختناقات التقنية والطموحات التجارية يجعل المنافسة بين وكلاء الذكاء الاصطناعي مبتكرة ومحفوفة بالمخاطر.

معركة كسر الجدار

في جوهره، يعتبر AI Agent قوة عاملة رقمية ذات أنماط تفكير إنسانية.

إذا كان روبوت المحادثة لا يزال في مرحلة "الحوار"، فهذا يعني أن العميل قد بدأ بالفعل "الإجراء". ببساطة، يمكن فهمه على أنه تطبيق ذكاء اصطناعي أكثر ذكاءً واستقلالية، حيث لا يستطيع الإجابة على الأسئلة فحسب، بل يمكنه أيضًا تنفيذ المهام وإكمال المعاملات. يمكن تطبيقها على سيناريوهات مختلفة، مثل خدمة العملاء، والتحليل المالي، وتطوير البرمجيات، وما إلى ذلك، مما يحسن الإنتاجية والكفاءة بشكل كبير. بفضل نموذج اللغة الكبير الذي يعتبر بمثابة "دماغه"، لا يستطيع وكيل الذكاء الاصطناعي فهم الدلالات السطحية للتعليمات فحسب، بل يمكنه أيضًا التقاط الاحتياجات الضمنية. على سبيل المثال، إذا قال أحد المستخدمين "أبحث عن فندق يقدم قيمة جيدة مقابل المال"، فسوف يستنتج Manus احتياجات "حساسة للميزانية" أو "تركز على التجربة أولاً" استنادًا إلى سياق مثل الموسم والأنشطة المحلية. ما يمكننا توقعه هو أنه مع الاختراقات المستمرة في القدرات المتعددة الوسائط للنماذج الكبيرة، وخاصة الترقيات التكرارية لتكنولوجيا الاندماج المتعدد الوسائط، سيكون وكلاء الذكاء الاصطناعي قادرين على تحليل احتياجات المستخدم والاستجابة لها بشكل أكثر دقة، وتحقيق قدرات الإدراك السمعي البصري والتفاعل الشبيهة بالإنسان تدريجيًا. سيسمح هذا بتطبيق AI Agent في مجموعة أوسع من المجالات، مثل التشخيص الطبي، والقيادة الذاتية، والأمن الذكي.

بينما يتم تحسين ذكاء الآلة الفردية بشكل مستمر، فمن الممكن أيضًا أن يكون وكيل الذكاء الاصطناعي في المستقبل قادرًا أيضًا على اختراق وضع التشغيل المستقل وإعادة بناء سلسلة معالجة المهام المعقدة واتخاذ القرار من خلال آليات تعاونية.

يمكن لهذا النظام متعدد الوكلاء (MAS) تمكين كل وكيل من التصرف مثل فريق بشري مع تقسيم متخصص للعمل من خلال آلية تحديد الأدوار.

على سبيل المثال، في سيناريو تطوير البرمجيات، يتمتع كل وكيل ذكاء اصطناعي بخبرته الخاصة. بعضهم جيد في البرمجة، وبعضهم جيد في التصميم، وبعضهم جيد في فحص الجودة. طالما يمكنهم التعاون بشكل جيد، يمكنهم إكمال مشروع برمجي عالي الجودة معًا.

بالإضافة إلى ذلك، يمكن لنظام MAS أيضًا محاكاة عملية اتخاذ القرار البشري. تمامًا كما يطلب الأشخاص النصيحة من الآخرين عندما يواجهون مشاكل، يمكن للوكلاء المتعددين أيضًا محاكاة سلوك اتخاذ القرار الجماعي، مما قد يوفر للمستخدمين دعمًا أفضل للمعلومات، خاصة في بعض المواقف المعقدة. على سبيل المثال، في حالة الطوارئ، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي هؤلاء مساعدة المستخدمين على محاكاة جميع المواقف المحتملة وتقديم معلومات مفيدة في الوقت المناسب، مما يسمح للمستخدمين باتخاذ قرارات أسرع وأفضل. ويمكن القول إن هذا النموذج الذكي "الشبيه بالإنسان" يعمل على إعادة تشكيل هيكل تكلفة الحياة والعمل. بدءًا من مانوس، يبدو أن AI Agent قد انتقل من مرحلة التحقق من المفهوم إلى النقطة الحرجة المتمثلة في التنفيذ على نطاق واسع.

السباق بين العمالقة

إن الهوس بوكيل الذكاء الاصطناعي ليس عرضيًا، بل هو نتيجة حتمية للتطور التكنولوجي.

في وقت مبكر من قمة سيكويا للذكاء الاصطناعي لعام 2024، توقع البروفيسور أندرو نج أن "العامل الذكي هو المرحلة الرئيسية التالية في تطوير الذكاء الاصطناعي". في الواقع، خلال عام 2024، بدأت العديد من شركات التكنولوجيا العملاقة في نشر وكلاء الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، أصدرت Google أحدث طرازاتها واسعة النطاق من سلسلة Gemini 2.0 في ديسمبر 2024، وقدمت تطبيقات متعددة للوكلاء الأذكياء مثل Project Astra. كما أطلقت مايكروسوفت العديد من وكلاء الذكاء الاصطناعي للمبيعات والعمليات وغيرها من السيناريوهات في أكتوبر ونوفمبر 2024، وأطلقت منصة Copilot Studio لدعم المستخدمين في بناء وكلاء مستقلين. مع حلول عام 2025، عززت شعبية مانوس معنويات السوق بشكل كامل.

وفي الخارج، تؤكد خطة التسويق التي أعلنت عنها OpenAI مؤخرًا على الإمكانات الجانبية لـ AI Agent. ويستهدف وكيلها "على مستوى الدكتوراه" سيناريوهات البحث العلمي وتطوير البرمجيات، برسوم خدمة شهرية تصل إلى 20 ألف دولار أميركي، لتغطية سلسلة الاحتياجات بأكملها من التحليل الأساسي إلى المهام المعقدة.

محليًا، يدمج نموذج Alibaba Qianwen QwQ-32B أيضًا القدرات المتعلقة بالوكلاء الأذكياء، مما يمكنه من التفكير النقدي أثناء استخدام الأدوات وضبط عملية التفكير بناءً على ردود الفعل البيئية.

من ناحية أخرى، ظهرت منتجات جديدة مثل OpenManus وOWL في مجتمع المصدر المفتوح. ومن المتوقع أن يعزز إعادة الإنتاج والابتكار القائم على Manus ازدهار منتجات Agent. ويؤكد الهيجان في سوق رأس المال هذا الاتجاه بشكل أكبر. في اليوم الذي تم فيه إطلاق Manus، وصل أكثر من 150 سهمًا من أسهم مفاهيم الذكاء الاصطناعي من الفئة A إلى الحد الأقصى اليومي، مع ارتفاع أسهم Cube Holdings وCoote Intelligence وشركات أخرى بأكثر من 20%.

المصدر: Eastmoney

بالإضافة إلى ذلك، بعد إصدار Manus، تم إطلاق عروض PPT للوساطة وعروض المحللين بسرعة عبر الإنترنت. تُظهر الإحصائيات غير المكتملة أن العشرات من معاهد أبحاث الوساطة مثل CICC وHuatai وChina Merchants وZhongtai أجرت عروضًا ترويجية، ومن بينها أطلق المحللون عروضًا ترويجية متعددة عبر الإنترنت. تراوح محتوى العروض الترويجية من المبادئ الفنية وتطبيقات الذكاء الاصطناعي وتوجيهات المستفيدين إلى سيناريوهات الهبوط واستقطاعات دوائر الصناعة، مع محتوى غني.

بالطبع، وراء هذا الهوس، هناك أيضًا أصوات مختلفة. يعتقد العديد من المطلعين على الصناعة أن Manus هو تطبيق في مرحلة مبكرة من AI Agent وأن رد فعل السوق مبالغ فيه. وهذا صحيح بالفعل. وسوف تعمل الذكاء الاصطناعي على تضييق الفجوة المعلوماتية بشكل أكبر. ومن الممكن أن تُسلَّم مهمة جمع كمية كبيرة من المعلومات وتنظيم البيانات إلى الذكاء الاصطناعي، ولكن لا شك أن الطريق لا يزال طويلاً قبل أن يتمكن الذكاء الاصطناعي من توليد قرارات الاستثمار فعلياً. ومن بين هذه التحديات، فإن التحدي الأكبر هو أن شبح هلوسة الذكاء الاصطناعي يظل باقيا دائما.

عنق الزجاجة التقني

في مسابقة AI Agent، المدخل هو الملك. عندما يتحكم المصنعون في المزيد من حركة مرور المستخدم، فمن المتوقع أن يحققوا دورة إيجابية من "حركة المرور - البيانات - تجربة المستخدم"، ومع ترقية قدرات نموذج المصدر المفتوح لتعويض الفجوة التكنولوجية بين الشركات المصنعة الكبيرة والصغيرة، فإن قدرات هندسة منتجات الذكاء الاصطناعي قد تعمل على توسيع الفجوة في تجربة مستخدم المنتج.

على الرغم من إمكاناتها الضخمة، إلا أن انتشار وكلاء الذكاء الاصطناعي لا يزال يواجه عقبات متعددة. من نماذج الأعمال إلى الاختناقات الفنية، ومن الافتقار إلى اللوائح إلى وعي المستخدم، فإن كل رابط يختبر صبر الصناعة.

السبب الأول والأهم هو أن التكنولوجيا الحالية لا تستطيع حل مشكلة هلوسات الذكاء الاصطناعي بشكل فعال. بالنسبة لجهاز Manus الشهير، على الرغم من أنه حقق نتائج ممتازة في اختبار معيار GAIA، لا تزال هناك بعض المواقف غير المستقرة في التطبيقات العملية.

مصدر تصنيف معيار GAIA: منصة ManusAIX

وفقًا لتعليقات المستخدمين الفعلية، عند معالجة المهام المعقدة، يواجه Manus أحيانًا مشاكل تتعلق بفشل تنفيذ المهمة أو النتائج غير الدقيقة. عند تحليل بيانات الأسهم، قد يتسبب مانوس في حدوث انحرافات في نتائج التحليل بسبب أعطال مؤقتة في واجهة البيانات أو تغييرات طفيفة في تنسيق البيانات.

خذ GPT4.5 من OpenAI كمثال. لا شك أن هذا هو أقوى نموذج لغة كبيرة في الوقت الحاضر. ومع ذلك، في معيار SimpleQA، يتمتع GPT-4.5 بدقة 62.5% ومعدل هلوسة 7.1%. وعلى الرغم من أن هذه النتيجة أفضل بكثير من نماذج مثل GPT-4o وOpenAIo1 وo3-mini، إلا أن معدل الهلوسة لا يزال مرتفعًا للغاية.

وهذا الوهم، في المجالات عالية المخاطر مثل التمويل والرعاية الصحية، قد يؤدي أي خطأ فيها إلى مخاطر نظامية.

افترض أن وكيل التشخيص الطبي لديه احتمال بنسبة 3% لتشخيص حالات الأمراض النادرة بشكل خاطئ. إذا تم تطبيقه على مجموعة مستخدمين تضم عشرات الملايين، فإن عدد حالات التشخيص الخاطئ المحتملة سوف يصل إلى 300000 حالة.

بالإضافة إلى الوهم، ما يلي هو التناقض بين جزر البيانات والقدرات العالمية. تعتمد فعالية وكيل الذكاء الاصطناعي بشكل كبير على بيانات السيناريو. على سبيل المثال، يتطلب التحكم في المخاطر المالية بيانات المعاملات في الوقت الفعلي، بينما يعتمد التشخيص الطبي على قواعد بيانات التاريخ الطبي للمريض. ستؤدي تجزئة البيانات إلى صعوبة انتقال الوكلاء العامين عبر الحقول.

وأخيرًا، هناك التأخر في الأخلاق والإشراف. تتضمن عملية اتخاذ القرار المستقلة الخاصة بوكيل الذكاء الاصطناعي قضايا أخلاقية مثل تسرب الخصوصية وإسناد المسؤولية، مثل استخدام بيانات صحة المستخدم، وحوادث القيادة الذاتية، وما إلى ذلك، والإطار التنظيمي العالمي لم ينضج بعد. ومن هذا يمكننا أن نرى أن الطريق إلى تحقيق اختراق لوكيل الذكاء الاصطناعي يتطلب التقدم المنسق للتكنولوجيا والبيئة والإشراف. في المستقبل، من يستطيع اختراق عنق الزجاجة التكنولوجي أولاً وبناء نظام بيئي متوافق سوف يهيمن بلا شك على "إنزال نورماندي" في عصر الكيانات الذكية.