قاده التفكير
ما يحدث في مجال الذكاء الاصطناعي: أوبن كلو والذكاء المستقل
ما يفعله المطورون اليوم، سنفعله جميعاً غداً.
في عام ٢٠٢٣، لم يُفاجئني إطلاق ChatGPT على نحوٍ مُثير للدهشة. فكل ما يُمكنه فعله تقريبًا كان مُتاحًا بالفعل مع GPT-3. أدرك مُطورو الذكاء الاصطناعي ذلك، ولكن لم يُدرك العالم أهمية GPT-3 الحقيقية إلا مع ChatGPT. لقد جاء الحماس متأخرًا بجيلٍ كامل من المُنتجات.
شيء مشابه يتشكل الآن.
مشروع يسمى أوبن كلو لقد أحدث ضجة كبيرة في أوساط المطورين لأنه يعمل على جهاز الكمبيوتر الخاص بكعلى الرغم من قوة ChatGPT، تخيل لو كان بإمكانه الوصول إلى جميع ملفاتك، مع القدرة على القراءة والكتابة وتنفيذ الأوامر، وحتى تشغيل التطبيقات. يمكنك حينها أن تقول: "احفظ هذه المعلومات في ملف جديد"، أو "انظر إلى جدول البيانات هذا في هذا المجلد وأدمجه في المستند الذي أكتبه"، أو حتى أن تطلب منه تشغيل برنامج مباشرةً. (بحسب تجربتي، لا يزال هذا الجزء الأخير محدودًا، ولكنه يتحسن بسرعة).
أُطلق برنامج Claude Code قبل عام تقريبًا بنفس هذه الإمكانية الأساسية، لكنه صُمم كأداة برمجة - منافسًا لبرنامج Cursor. وقد نال إعجاب المطورين. أما OpenClaw، فقد أتاح للعالم فرصة الاطلاع على ما يعنيه الذكاء الاصطناعي فعليًا. طريقة التوسع جهاز الكمبيوتر الخاص بك، وليس مجرد التفكير بجانبك.
في جوهرها، OpenClaw عبارة عن مجموعة ملفات مفتوحة المصدر تعمل جنبًا إلى جنب مع نموذج لغوي ضخم مُنح صلاحية تنفيذ الأوامر على الجهاز، بما في ذلك تعديل شفرته البرمجية. قد يتبين أن OpenClaw مجرد موضة عابرة، لكنها أثارت مجموعة من التساؤلات ذات الأهمية الاستراتيجية.
إن التحول الأبرز هو تغيير النموذج: البرمجيات التي يمكنها عمليمكنه تصفح الملفات وتعديلها وتشغيل البرامج، وليس مجرد إنشاء النصوص. وقد أدى هذا التغيير البسيط إلى تأثيرين ثانويين مفاجئين.
أولًا، يتحدى OpenClaw الافتراض القائل بأن قواعد البيانات يجب أن تكون عنصرًا أساسيًا في برمجيات الجيل القادم. فبدلًا من التركيز على قاعدة بيانات تقليدية، يُبنى بشكل أساسي على ملفات قابلة للقراءة البشرية. ورغم أنه يُدمج التعلم في قاعدة بيانات متجهة للذاكرة طويلة المدى، إلا أن بنيته الأساسية تعتمد على الملفات بدلًا من المخططات. فعلى سبيل المثال، يُخزن اسمه وغرضه في ملف يُسمى الهوية.md ويقول أشياء مثل "الأجواء: غير رسمية وتقنية - سهلة الوصول ولكنها دقيقة" و"روحها" مخزنة في Soul.mdوالتي تقول أشياء مثل "كن مفيدًا حقًا، وليس مفيدًا بشكل استعراضي - تجنب الكلمات الحشو، فقط ساعد؛ عبّر عن آرائك - من حقي أن أختلف، وأن أفضل أشياءً، وأن أجد أشياءً مثيرة للاهتمام أو مملة - كن مبدعًا قبل أن تسأل - حاول أن تفهم الأمر أولاً، ثم اسأل إذا واجهتك مشكلة."
هذا في نهاية المطاف سؤال يتعلق بشكل طبقة تطبيقات الذكاء الاصطناعي. والجدير بالذكر أن OpenClaw يقوم بذلك. لست يتطلب ذلك تدريبًا إضافيًا للنموذج أو ضبطًا دقيقًا. وهذا يتناقض مع سيناريو محتمل حيث ستكون طبقة التطبيق في المقام الأول عبارة عن نماذج خطية لغوية مضبوطة بدقة، مُدرَّبة على بيانات خاصة. أظن أن كلا النهجين سيتعايشان، لكن OpenClaw يُظهر مسارًا مثيرًا للاهتمام.
الثاني ، يفرض OpenClaw مواجهة مباشرة مع سؤال حاسم: هل ينبغي السماح للبرامج بتشغيل التعليمات البرمجية وتعديل ملفاتك بشكل مستقل؟
يقع هذا الأمر عند نقطة التقاء الوظائف والخصوصية والتحكم. فإذا أرادت أنظمة الذكاء الاصطناعي أن تكون ذات فائدة قصوى، فستحتاج إلى إذن للكتابة إلى أنظمتنا. وهذا يتطلب الثقة.
حل OpenClaw لمشكلة الثقة بسيط: جعل كل شيء مفتوح المصدر. فبدلاً من أن يقول: "أنا صندوق أسود، ثق بي"، يقول: "هذا هو الكود كاملاً. تفحّصه. شغّله محلياً. امتلكه." (مع ذلك، قام البعض بذلك بالفعل، ويبدو أن أمانه الحالي غير كافٍ).
بينما نفكر في مستقبل طبقة تطبيقات الذكاء الاصطناعي، يشير OpenClaw إلى اتجاه مثير للاهتمام، ولكنه بلا شك مجرد شرارة أولى في ما يشبه انفجارًا هائلاً. ففي غضون أسبوعين فقط منذ إطلاق OpenClaw، رأينا مطورين يُخصّصونه لمهام محددة (مثل سير العمل المالي) وينشرون تلك التعديلات كمصدر مفتوح؛ وتجارب تربط عدة وكلاء معًا عبر Moltbook؛ وتمكين Moltbook للوكلاء من "التواصل الاجتماعي"، الأمر الذي يسمح لهم، كنتيجة ثانوية، بمناقشة الأدوات التي يفضلونها، مما يؤدي إلى تطوير أدوات جديدة. للوكلاء أنفسهم.
إذا اعتقدنا أن ما يفعله المطورون اليوم هو ما سنفعله جميعًا غدًا، فإن الذكاء الاصطناعي قد غيّر بالفعل طريقة بناء البرامج من خلال ثلاثة عناصر أساسية:
- أدوات الربط - بيئات التطوير المتكاملة مثل Cursor أو أدوات سطر الأوامر مثل Claude Code التي توفر واجهات قابلة للتخصيص وموجهة للنماذج
- أطر عمل مُخصصة - عبارة عن ملفات نصية بسيطة وخفيفة الوزن (غالبًا ما تكون ملفات README) تُجسد طريقة تفكير المطور وعمله. تتنقل النماذج بين هذه الملفات بسلاسة: حيث تستشير إرشادات التصميم، وتتحقق من المُقيّمين، وتُدقّق في مخرجاتها الخاصة.
- النماذج القابلة للفحص - أنظمة تُنتج مخرجات يمكن للمطورين التحقق منها. ومع تحسن أدوات التقييم، تقل حاجة المطورين إلى مراجعة الشفرة البرمجية بشكل متزايد.
ما زلنا في بداية تحول جذري في كيفية بناء البرمجيات.
هناك جانب سلبي أيضًا. فكل قطاع يمر بلحظة مماثلة لـ"نابستر". وقد كان تطوير البرمجيات أول القطاعات التي تأثرت بهذا التغيير، تمامًا كما كان قطاع الموسيقى أول من تأثر بالإنترنت. وستتبعه قطاعات أخرى. لكن هذا ليس مجرد تغيير في التوزيع، بل هو تغيير في كيفية إنجاز العمل نفسه. يبدو الأمر أشبه باختراع قواعد البيانات العلائقية منه بصعود وسائل التواصل الاجتماعي.
لكن هناك جانب إيجابي أيضاً، إذ يتجاوز هذا التحول بكثير مفهوم البرمجيات كخدمة التقليدية. فهذه الأنظمة قابلة للتخصيص بدرجة كبيرة لتناسب السياق الفردي، لدرجة أن العديد من الأشخاص قد ينتهي بهم الأمر بامتلاك برامج مصممة خصيصاً لهم.
لا تفكر عادةً في أن إنشاء حساب على إنستغرام يُنشئ سجلاً في قاعدة البيانات بمعرفات مرتبطة به، لكنه يفعل ذلك. وبالمثل، مع هذا النوع الجديد من البرامج، قد تشعر بتأثيره على حياتك دون أن تدرك أنك، من خلال التفاعل معه، تكتب فعلياً شفرة برمجية، أو أن هذه الشفرة تُكتب نيابةً عنك.
هناك قاعدة أساسية في علوم الحاسوب: "لا تكرر نفسك". إذا كنت ستنفذ مهمة ما أكثر من مرة، فعليك كتابة دالة لها. ومع الذكاء الاصطناعي، أجد بشكل متزايد أنه حتى لو فكرتُ ولو لمرة واحدة في القيام بشيء ما، فغالباً ما يكون من السهل أتمتته لدرجة تجعل من المنطقي أتمتته فوراً.
خلال الأيام القليلة القادمة، لاحظ كم من جوانب حياتك لا تتأثر بشكل ملموس بالبرمجيات اليوم. أعتقد أن هذا النوع الجديد من الأدوات سيسد هذه الثغرات.
