Product managers (PMs) are drawn to Bolt.new and Lovable for rapid prototyping of apps with AI. These tools promise “idea to app in seconds,” letting a PM create functional UIs or MVPs without full development teams. However, real-world user feedback reveals several pain points. Common frustrations include clunky UX causing inefficiencies, difficulty collaborating with teams, limited integrations into existing toolchains, lack of support for long-term product planning, and insufficient analytics or tracking features. Below, we break down the key issues (with direct user commentary) and compare how each tool measures up.

UX/UI Issues Hindering Efficiency​

Both Bolt.new and Lovable are cutting-edge but not foolproof, and PMs often encounter UX/UI quirks that slow them down:

• Unpredictable AI Behavior & Errors: Users report that these AI builders frequently produce errors or unexpected changes, forcing tedious trial-and-error. One non-technical user described spending “3 hours [on] repeated errors” just to add a button, burning through all their tokens in the process. In fact, Bolt.new became notorious for generating “blank screens, missing files, and partial deployments” when projects grew beyond basic prototypes. This unpredictability means PMs must babysit the AI’s output. A G2 reviewer noted that Lovable’s prompts “can change unexpectedly, which can be confusing,” and if the app logic gets tangled, “it can be a lot of work to get it back on track” – in one case they had to restart the whole project. Such resets and rework are frustrating when a PM is trying to move fast.

• High Iteration Costs (Tokens & Time): Both platforms use usage-limited models (Bolt.new via tokens, Lovable via message credits), which can hamper efficient experimentation. Several users complain that Bolt’s token system is overly consumptive – “You need way more tokens than you think,” one user wrote, “as soon as you hook up a database… you’ll run into trouble that [the AI] has issues solving in just one or two prompts”. The result is iterative cycles of prompting and fixing that eat up allowances. Another frustrated Bolt.new adopter quipped: “30% of your tokens are used to create an app. The other 70%… to find solutions for all the errors and mistakes Bolt created.” This was echoed by a reply: “very true! [I] already renewed [my subscription] thrice in a month!”. Lovable’s usage model isn’t immune either – its basic tier may not be sufficient for even a simple app (one reviewer “subscribed to [the] basic level and that does not really give me enough to build a simple app”, noting a steep jump in cost for the next tier). For PMs, this means hitting limits or incurring extra cost just to iterate on a prototype, a clear efficiency killer.

• Limited Customization & UI Control: While both tools generate UIs quickly, users have found them lacking in fine-tuning capabilities. One Lovable user praised the speed but lamented “the customization options [are] somewhat restricted”. Out-of-the-box templates look nice, but adjusting them beyond basic tweaks can be cumbersome. Similarly, Lovable’s AI sometimes changes code it shouldn’t – “It changes code that should not be changed when I am adding something new,” noted one user – meaning a PM’s small change could inadvertently break another part of the app. Bolt.new, on the other hand, initially provided little visual editing at all. Everything was done through prompts or editing code behind the scenes, which is intimidating for non-developers. (Lovable has started introducing a “visual edit” mode for layout and style changes, but it’s in early access.) The lack of a robust WYSIWYG editor or drag-and-drop interface (in both tools) is a pain point for PMs who don’t want to delve into code. Even Lovable’s own documentation acknowledges this gap, aiming to offer more drag-and-drop functionality in the future to make the process “more accessible to non-technical users” – implying that currently, ease-of-use still has room to improve.

• UI Workflow Glitches: Users have pointed out smaller UX issues that disrupt the smoothness of using these platforms. In Bolt.new, for example, the interface allowed a user to click “Deploy” without having configured a deployment target, leading to confusion (it “should prompt you to configure Netlify if you try to deploy but haven’t,” the user suggested). Bolt also lacked any diff or history view in its editor; it “describes what it is changing… but the actual code doesn’t show a diff,” unlike traditional dev tools. This makes it harder for a PM to understand what the AI altered on each iteration, hindering learning and trust. Additionally, Bolt’s session chat history was very short, so you couldn’t scroll back far to review earlier instructions – a problem for a PM who might step away and come back later needing context. Together, these interface flaws mean extra mental overhead to keep track of changes and state.

In summary, Bolt.new tends to prioritize raw power over polish, which can leave PMs struggling with its rough edges, whereas Lovable’s UX is friendlier but still limited in depth. As one comparison put it: “Bolt.new is great if you want raw speed and full control… generates full-stack apps fast, but you’ll be cleaning things up for production. Lovable is more structured and design-friendly… with cleaner code out of the box.” For a product manager, that “clean-up” time is a serious consideration – and many have found that what these AI tools save in initial development time, they partly give back in debugging and tweaking time.

Collaboration and Team Workflow Friction​

A crucial part of a PM’s role is working with teams – designers, developers, other PMs – but both Bolt.new and Lovable have limitations when it comes to multi-person collaboration and workflow integration.

• Lack of Native Collaboration Features: Neither tool was originally built with real-time multi-user collaboration (like a Google Docs or Figma) in mind. Projects are typically tied to a single account and edited by one person at a time. This silo can create friction in a team setting. For instance, if a PM whips up a prototype in Bolt.new, there isn’t an easy way for a designer or engineer to log in and tweak that same project simultaneously. The hand-off is clunky: usually one would export or push the code to a repository for others to work on (and as noted below, even that was non-trivial in Bolt’s case). In practice, some users resort to generating with these tools then moving the code elsewhere. One Product Hunt discussion participant admitted: after using Bolt or Lovable to get an idea, they “put it on my GitHub and end up using Cursor to finish building” – essentially switching to a different tool for team development. This indicates that for sustained collaboration, users feel the need to leave the Bolt/Lovable environment.

• Version Control and Code Sharing: Early on, Bolt.new had no built-in Git integration, which one developer called out as a “crazy” oversight: “I totally want my code… to be in Git.” Without native version control, integrating Bolt’s output into a team’s codebase was cumbersome. (Bolt provided a downloadable ZIP of code, and third-party browser extensions emerged to push that to GitHub.) This is an extra step that can break the flow for a PM trying to collaborate with developers. Lovable, by contrast, touts a “no lock-in, GitHub sync” feature, allowing users to connect a repo and push code updates. This has been a selling point for teams – one user noted they “used… Lovable for Git integration (collaborative team environment)” whereas Bolt was used only for quick solo work. In this aspect, Lovable eases team hand-off: a PM can generate an app and immediately have the code in GitHub for developers to review or continue. Bolt.new has since tried to improve, adding a GitHub connector via StackBlitz, but community feedback indicates it’s still not as seamless. Even with Git, the AI-driven code can be hard for teams to parse without documentation, since the code is machine-generated and sometimes not self-explanatory.

• Workflow Integration (Design & Dev Teams): Product managers often need to involve designers early or ensure what they build aligns with design specs. Both tools attempted integrations here (discussed more below), but there’s still friction. Bolt.new’s one advantage for developers is that it allows more direct control over tech stack – “it lets you use any framework,” as Lovable’s founder observed – which might please a dev team member who wants to pick the technology. However, that same flexibility means Bolt is closer to a developer’s playground than a guided PM tool. In contrast, Lovable’s structured approach (with recommended stack, integrated backend, etc.) might limit a developer’s freedom, but it provides a more guided path that non-engineers appreciate. Depending on the team, this difference can be a pain point: either Bolt feels too unopinionated (the PM might accidentally choose a setup the team dislikes), or Lovable feels too constrained (not using the frameworks the dev team prefers). In either case, aligning the prototype with the team’s standards takes extra coordination.

• External Collaboration Tools: Neither Bolt.new nor Lovable directly integrate with common collaboration suites (there’s no direct Slack integration for notifications, no Jira integration for tracking issues, etc.). This means any updates or progress in the tool have to be manually communicated to the team. For example, if a PM creates a prototype and wants feedback, they must share a link to the deployed app or the GitHub repo through email/Slack themselves – the platforms won’t notify the team or tie into project tickets automatically. This lack of integration with team workflows can lead to communication gaps. A PM can’t assign tasks within Bolt/Lovable, or leave comments for a teammate on a specific UI element, the way they might in a design tool like Figma. Everything has to be done ad-hoc, outside the tool. Essentially, Bolt.new and Lovable are single-player environments by design, which poses a challenge when a PM wants to use them in a multiplayer context.

In summary, Lovable edges out Bolt.new slightly for team scenarios (thanks to GitHub sync and a structured approach that non-coders find easier to follow). A product manager working solo might tolerate Bolt’s individualistic setup, but if they need to involve others, these tools can become bottlenecks unless the team creates a manual process around them. The collaboration gap is a major reason we see users export their work and continue elsewhere – the AI can jump-start a project, but traditional tools are still needed to carry it forward collaboratively.

Integration Challenges with Other Tools​

Modern product development involves a suite of tools – design platforms, databases, third-party services, etc. PMs value software that plays nicely with their existing toolkit, but Bolt.new and Lovable have a limited integration ecosystem, often requiring workarounds:

• Design Tool Integration: Product managers frequently start with design mockups or wireframes. Both Bolt and Lovable recognized this and introduced ways to import designs, yet user feedback on these features is mixed. Bolt.new added a Figma import (built on the Anima plugin) to generate code from designs, but it hasn’t lived up to the hype. An early tester noted that promo videos showed flawless simple imports, “but what about the parts that don’t [work]? If a tool is going to be a game-changer, it should handle complexity – not just the easy stuff.” In practice, Bolt struggled with Figma files that weren’t extremely tidy. A UX designer who tried Bolt’s Figma integration found it underwhelming for anything beyond basic layouts, indicating this integration can “falter on complex designs”. Lovable recently launched its own Figma-to-code pipeline via a Builder.io integration. This potentially yields cleaner results (since Builder.io interprets the Figma and hands it off to Lovable), but being new, it’s not yet widely proven. At least one comparison praised Lovable for “better UI options (Figma/Builder.io)” and a more design-friendly approach. Still, “slightly slower in generating updates” was a reported trade-off for that design thoroughness. For PMs, the bottom line is that importing designs isn’t always click-button simple – they might spend time adjusting the Figma file to suit the AI’s capabilities or cleaning up the generated UI after import. This adds friction to the workflow between designers and the AI tool.

• Backend and Database Integration: Both tools focus on front-end generation, but real apps need data and auth. The chosen solution for both Bolt.new and Lovable is integration with Supabase (a hosted PostgreSQL database + auth service). Users appreciate that these integrations exist, but there’s nuance in execution. Early on, Bolt.new’s Supabase integration was rudimentary; Lovable’s was regarded as “tighter [and] more straightforward” in comparison. The founder of Lovable highlighted that Lovable’s system is fine-tuned to handle getting “stuck” less often, including when integrating databases. That said, using Supabase still requires the PM to have some understanding of database schemas. In the Medium review of Lovable, the author had to manually create tables in Supabase and upload data, then connect it via API keys to get a fully working app (e.g. for a ticketing app’s events and venues). This process was doable, but not trivial – there’s no auto-detection of your data model, the PM must define it. If anything goes wrong in the connection, debugging is again on the user. Lovable does try to help (the AI assistant gave guidance when an error occurred during Supabase hookup), but it’s not foolproof. Bolt.new only recently “shipped a lot of improvements to their Supabase integration” after user complaints. Before that, as one user put it, “Bolt…handles front-end work but doesn't give much backend help” – beyond simple presets, you were on your own for server logic. In summary, while both tools have made backend integration possible, it’s a shallow integration. PMs can find themselves limited to what Supabase offers; anything more custom (say a different database or complex server logic) isn’t supported (Bolt and Lovable do not generate arbitrary backend code in languages like Python/Java, for example). This can be frustrating when a product’s requirements go beyond basic CRUD operations.

• Third-Party Services & APIs: A key part of modern products is connecting to services (payment gateways, maps, analytics, etc.). Lovable and Bolt can integrate APIs, but only through the prompt interface rather than pre-built plugins. For instance, a user on Reddit explained how one can tell the AI something like “I need a weather API,” and the tool will pick a popular free API and ask for the API key. This is impressive, but it’s also opaque – the PM must trust that the AI chooses a suitable API and implements calls correctly. There’s no app-store of integrations or graphical config; it’s all in how you prompt. For common services like payments or email, Lovable appears to have an edge by building them in: according to its founder, Lovable has “integrations for payments + emails” among its features. If true, that means a PM could more easily ask Lovable to add a Stripe payment form or send emails via an integrated service, whereas with Bolt one might have to manually set that up via API calls. However, documentation on these is sparse – it’s likely still handled through the AI agent rather than a point-and-click setup. The lack of clear, user-facing integration modules can be seen as a pain point: it requires trial and error to integrate something new, and if the AI doesn’t know a particular service, the PM may hit a wall. Essentially, integrations are possible but not “plug-and-play.”

• Enterprise Toolchain Integration: When it comes to integrating with the product management toolchain itself (Jira for tickets, Slack for notifications, etc.), Bolt.new and Lovable currently offer nothing out-of-the-box. These platforms operate in isolation. As a result, a PM using them has to manually update other systems. For example, if the PM had a user story in Jira (“As a user I want X feature”) and they prototype that feature in Lovable, there is no way to mark that story as completed from within Lovable – the PM must go into Jira and do it. Similarly, no Slack bot is going to announce “the prototype is ready” when Bolt finishes building; the PM has to grab the preview link and share it. This gap isn’t surprising given these tools’ early focus, but it does hinder workflow efficiency in a team setting. It’s essentially context-switching: you work in Bolt/Lovable to build, then switch to your PM tools to log progress, then maybe to your communication tools to show the team. Integrated software could streamline this, but currently that burden falls on the PM.

In short, Bolt.new and Lovable integrate well in some technical areas (especially with Supabase for data), but fall short of integrating into the broader ecosystem of tools product managers use daily. Lovable has made slightly more strides in offering built-in pathways (e.g. one-click deploy, direct GitHub, some built-in services), whereas Bolt often requires external services (Netlify, manual API setup). A NoCode MBA review explicitly contrasts this: “Lovable provides built-in publishing, while Bolt relies on external services like Netlify”. The effort to bridge these gaps – whether by manually copying code, fiddling with third-party plugins, or re-entering updates into other systems – is a real annoyance for PMs seeking a seamless experience.

Limitations in Product Planning and Roadmap Management​

Beyond building a quick prototype, product managers are responsible for planning features, managing roadmaps, and ensuring a product can evolve. Here, Bolt.new and Lovable’s scope is very narrow – they help create an app, but offer no tools for broader product planning or ongoing project management.

• No Backlog or Requirement Management: These AI app builders don’t include any notion of a backlog, user stories, or tasks. A PM can’t use Bolt.new or Lovable to list out features and then tackle them one by one in a structured way. Instead, development is driven by prompts (“Build X”, “Now add Y”), and the tools generate or modify the app accordingly. This works for ad-hoc prototyping but doesn’t translate to a managed roadmap. If a PM wanted to prioritize certain features or map out a release plan, they’d still need external tools (like Jira, Trello, or a simple spreadsheet) to do so. The AI won’t remind you what’s pending or how features relate to each other – it has no concept of project timeline or dependencies, only the immediate instructions you give.

• Difficulty Managing Larger Projects: As projects grow in complexity, users find that these platforms hit a wall. One G2 reviewer noted that “as I started to grow my portfolio, I realized there aren’t many tools for handling complex or larger projects” in Lovable. This sentiment applies to Bolt.new as well. They are optimized for greenfield small apps; if you try to build a substantial product with multiple modules, user roles, complex logic, etc., the process becomes unwieldy. There is no support for modules or packages beyond what the underlying code frameworks provide. And since neither tool allows connecting to an existing codebase, you can’t gradually incorporate AI-generated improvements into a long-lived project. This means they’re ill-suited to iterative development on a mature product. In practice, if a prototype built with Lovable needs to become a real product, teams often rewrite or refactor it outside the tool once it reaches a certain size. From a PM perspective, this limitation means you treat Bolt/Lovable outputs as disposable prototypes or starting points, not as the actual product that will be scaled up – the tools themselves don’t support that journey.

• One-Off Nature of AI Generation: Bolt.new and Lovable operate more like wizards than continuous development environments. They shine in the early ideation phase (you have an idea, you prompt it, you get a basic app). But they lack features for ongoing planning and monitoring of a product’s progress. For example, there’s no concept of a roadmap timeline where you can slot in “Sprint 1: implement login (done by AI), Sprint 2: implement profile management (to-do)”, etc. You also can’t easily revert to a previous version or branch a new feature – standard practices in product development. This often forces PMs to a throwaway mindset: use the AI to validate an idea quickly, but then restart the “proper” development in a traditional environment for anything beyond the prototype. That hand-off can be a pain point because it essentially duplicates effort or requires translation of the prototype into a more maintainable format.

• No Stakeholder Engagement Features: In product planning, PMs often gather feedback and adjust the roadmap. These AI tools don’t help with that either. For instance, you can’t create different scenarios or product roadmap options within Bolt/Lovable to discuss with stakeholders – there’s no timeline view, no feature voting, nothing of that sort. Any discussions or decisions around what to build next must happen outside the platform. A PM might have hoped, for example, that as the AI builds the app, it could also provide a list of features or a spec that was implemented, which then could serve as a living document for the team. But instead, documentation is limited (the chat history or code comments serve as the only record, and as noted, Bolt’s chat history is limited in length). This lack of built-in documentation or planning support means the PM has to manually document what the AI did and what is left to do for any sort of roadmap, which is extra work.

In essence, Bolt.new and Lovable are not substitutes for product management tools – they are assistive development tools. They “generate new apps” from scratch but won’t join you in elaborating or managing the product’s evolution. Product managers have found that once the initial prototype is out, they must switch to traditional planning & development cycles, because the AI tools won’t guide that process. As one tech blogger concluded after testing, “Lovable clearly accelerates prototyping but doesn’t eliminate the need for human expertise… it isn’t a magic bullet that will eliminate all human involvement in product development”. That underscores that planning, prioritization, and refinement – core PM activities – still rely on the humans and their standard tools, leaving a gap in what these AI platforms themselves can support.

(Lovable.dev vs Bolt.new vs Fine: Comparing AI App Builders and coding agents for startups) Most AI app builders (like Bolt.new and Lovable) excel at generating a quick front-end prototype, but they lack capabilities for complex backend code, thorough testing, or long-term maintenance. Product managers find that these tools, while great for a proof-of-concept, cannot handle the full product lifecycle beyond the initial build.

Problems with Analytics, Insights, and Tracking Progress​

Once a product (or even a prototype) is built, a PM wants to track how it’s doing – both in terms of development progress and user engagement. Here, Bolt.new and Lovable provide virtually no built-in analytics or tracking, which can be a significant pain point.

• No Built-in User Analytics: If a PM deploys an app via these platforms, there’s no dashboard to see usage metrics (e.g. number of users, clicks, conversions). Any product analytics must be added manually to the generated app. For example, to get even basic traffic data, a PM would have to insert Google Analytics or a similar script into the app’s code. Lovable’s own help resources note this explicitly: “If you’re using Lovable… you need to add the Google Analytics tracking code manually… There is no direct integration.”. This means extra setup and technical steps that a PM must coordinate (likely needing a developer’s help if they are not code-savvy). The absence of integrated analytics is troublesome because one big reason to prototype quickly is to gather user feedback – but the tools won’t collect that for you. If a PM launched a Lovable-generated MVP to a test group, they would have to instrument it themselves or use external analytics services to learn anything about user behavior. This is doable, but adds overhead and requires familiarity with editing the code or using the platform’s limited interface to insert scripts.

• Limited Insight into AI’s Process: On the development side, PMs might also want analytics or feedback on how the AI agent is performing – for instance, metrics on how many attempts it took to get something right, or which parts of the code it changed most often. Such insights could help the PM identify risky areas of the app or gauge confidence in the AI-built components. However, neither Bolt.new nor Lovable surface much of this information. Apart from crude measures like tokens used or messages sent, there isn’t a rich log of the AI’s decision-making. In fact, as mentioned, Bolt.new didn’t even show diffs of code changes. This lack of transparency was frustrating enough that some users accused Bolt’s AI of churning through tokens just to appear busy: “optimized for appearance of activity rather than genuine problem-solving,” as one reviewer observed of the token consumption pattern. That suggests PMs get very little insight into whether the AI’s “work” is effective or wasteful, beyond watching the outcome. It’s essentially a black box. When things go wrong, the PM has to blindly trust the AI’s explanation or dive into the raw code – there’s no analytics to pinpoint, say, “20% of generation attempts failed due to X.”

• Progress Tracking and Version History: From a project management perspective, neither tool offers features to track progress over time. There’s no burn-down chart, no progress percentage, not even a simple checklist of completed features. The only timeline is the conversation history (for Lovable’s chat-based interface) or the sequence of prompts. And as noted earlier, Bolt.new’s history window is limited, meaning you can’t scroll back to the beginning of a long session. Without a reliable history or summary, a PM might lose track of what the AI has done. There’s also no concept of milestones or versions. If a PM wants to compare the current prototype to last week’s version, the tools don’t provide that capability (unless the PM manually saved a copy of the code). This lack of history or state management can make it harder to measure progress. For example, if the PM had an objective like “improve the app’s load time by 30%,” there’s no built-in metric or profiling tool in Bolt/Lovable to help measure that – the PM would need to export the app and use external analysis tools.

• User Feedback Loops: Gathering qualitative feedback (e.g. from test users or stakeholders) is outside the scope of these tools as well. A PM might have hoped for something like an easy way for testers to submit feedback from within the prototype or for the AI to suggest improvements based on user interactions, but features like that do not exist. Any feedback loop must be organized separately (surveys, manual testing sessions, etc.). Essentially, once the app is built and deployed, Bolt.new and Lovable step aside – they don’t help monitor how the app is received or performing. This is a classic gap between development and product management: the tools handled the former (to an extent), but provide nothing for the latter.

To illustrate, a PM at a startup might use Lovable to build a demo app for a pilot, but when presenting results to their team or investors, they’ll have to rely on anecdotes or external analytics to report usage because Lovable itself won’t show that data. If they want to track whether a recent change improved user engagement, they must instrument the app with analytics and maybe A/B testing logic themselves. For PMs used to more integrated platforms (even something like Webflow for websites has some form of stats, or Firebase for apps has analytics), the silence of Bolt/Lovable after deployment is notable.

In summary, the lack of analytics and tracking means PMs must revert to traditional methods to measure success. It’s a missed expectation – after using such an advanced AI tool to build the product, one might expect advanced AI help in analyzing it, but that’s not (yet) part of the package. As one guide said, if you want analytics with Lovable, you’ll need to do it the old-fashioned way because “GA is not integrated”. And when it comes to tracking development progress, the onus is entirely on the PM to manually maintain any project status outside the tool. This disconnect is a significant pain point for product managers trying to streamline their workflow from idea all the way to user feedback.

Conclusion: Comparative Perspective​

From real user stories and reviews, it’s clear that Bolt.new and Lovable each have strengths but also significant pain points for product managers. Both deliver impressively on their core promise – rapidly generating working app prototypes – which is why they’ve attracted thousands of users. Yet, when viewed through the lens of a PM who must not only build a product but also collaborate, plan, and iterate on it, these tools show similar limitations.

• Bolt.new tends to offer more flexibility (you can choose frameworks, tweak code more directly) and raw speed, but at the cost of higher maintenance. PMs without coding expertise can hit a wall when Bolt throws errors or requires manual fixes. Its token-based model and initially sparse integration features often led to frustration and extra steps. Bolt can be seen as a powerful but blunt instrument – great for a quick hack or technical user, less so for a polished team workflow.

• Lovable positions itself as the more user-friendly “AI full-stack engineer,” which translates into a somewhat smoother experience for non-engineers. It abstracts more of the rough edges (with built-in deployment, GitHub sync, etc.) and has a bias toward guiding the user with structured outputs (cleaner initial code, design integration). This means PMs generally “get further with Lovable” before needing developer intervention. However, Lovable shares many of Bolt’s core pain points: it’s not magic – users still encounter confusing AI behaviors, have to restart at times, and must leave the platform for anything beyond building the prototype. Moreover, Lovable’s additional features (like visual editing, or certain integrations) are still evolving and occasionally cumbersome in their own right (e.g. one user found Lovable’s deployment process more annoying than Bolt’s, despite it being one-click – possibly due to lack of customization or control).

In a comparative view, both tools are very similar in what they lack. They don’t replace the need for careful product management; they accelerate one facet of it (implementation) at the expense of creating new challenges in others (debugging, collaboration). For a product manager, using Bolt.new or Lovable is a bit like fast-forwarding to having an early version of your product – which is incredibly valuable – but then realizing you must slow down again to address all the details and processes that the tools didn’t cover.

To manage expectations, PMs have learned to use these AI tools as complements, not comprehensive solutions. As one Medium review wisely put it: these tools “rapidly transformed my concept into a functional app skeleton,” but you still “need more hands-on human supervision when adding more complexity”. The common pain points – UX issues, workflow gaps, integration needs, planning and analytics omissions – highlight that Bolt.new and Lovable are best suited for prototyping and exploration, rather than end-to-end product management. Knowing these limitations, a product manager can plan around them: enjoy the quick wins they provide, but be ready to bring in the usual tools and human expertise to refine and drive the product forward.

Sources:

• Real user discussions on Reddit, Product Hunt, and LinkedIn highlighting frustrations with Bolt.new and Lovable.
• Reviews and comments from G2 and Product Hunt comparing the two tools and listing likes/dislikes.
• Detailed blog reviews (NoCode MBA, Trickle, Fine.dev) analyzing feature limits, token usage, and integration issues.
• Official documentation and guides indicating lack of certain integrations (e.g. analytics) and the need for manual fixes.

المقدمة​

Team-GPT هي منصة تعاون بالذكاء الاصطناعي تستهدف الفرق والمؤسسات، مصممة لتعزيز الإنتاجية من خلال تمكين العديد من المستخدمين من المشاركة والتعاون باستخدام نماذج اللغة الكبيرة (LLMs). حصلت المنصة مؤخرًا على تمويل بقيمة 4.5 مليون دولار لتعزيز حلول الذكاء الاصطناعي للمؤسسات. يحلل هذا التقرير حالات الاستخدام النموذجية لـ Team-GPT واحتياجات المستخدمين الأساسية وميزات المنتج الحالية ونقاط الألم والاحتياجات غير الملباة للمستخدمين، بالإضافة إلى تحليل مقارن مع منتجات مشابهة مثل Notion AI وSlack GPT وChatHub من منظور مدير المنتج.

I. السيناريوهات الرئيسية للمستخدمين والاحتياجات الأساسية​

1. التعاون بين الفرق ومشاركة المعرفة: تكمن القيمة الأكبر لـ Team-GPT في دعم سيناريوهات تطبيق الذكاء الاصطناعي للتعاون بين المستخدمين المتعددين. يمكن لأعضاء متعددين المشاركة في محادثات مع الذكاء الاصطناعي على نفس المنصة، ومشاركة سجلات الدردشة، والتعلم من حوارات بعضهم البعض. يعالج هذا مشكلة عدم تدفق المعلومات داخل الفرق تحت نموذج الحوار الخاص التقليدي لـ ChatGPT. كما ذكر أحد المستخدمين، "الجزء الأكثر فائدة هو القدرة على مشاركة محادثاتك مع الزملاء والعمل على قطعة من النص/المحتوى معًا." تشمل السيناريوهات النموذجية لهذه الحاجة التعاونية العصف الذهني والمناقشات الجماعية والمراجعة المتبادلة وتحسين مطالبات الذكاء الاصطناعي لبعضهم البعض، مما يجعل التعاون الجماعي ممكنًا.

2. إنشاء الوثائق والمحتوى بشكل مشترك: تستخدم العديد من الفرق Team-GPT للكتابة وتحرير محتوى مختلف، مثل نصوص التسويق، والمقالات المدونة، ورسائل البريد الإلكتروني التجارية، ووثائق المنتج. تدعم ميزة "الصفحات" المدمجة في Team-GPT، وهي محرر مستندات مدعوم بالذكاء الاصطناعي، العملية بأكملها من المسودة إلى الانتهاء. يمكن للمستخدمين جعل الذكاء الاصطناعي يصقل الفقرات، ويوسع أو يضغط المحتوى، ويتعاون مع أعضاء الفريق لإكمال الوثائق في الوقت الفعلي. علق مدير التسويق قائلاً: "Team-GPT هو خياري اليومي لمهام مثل كتابة رسائل البريد الإلكتروني، والمقالات المدونة، والعصف الذهني. إنه أداة تعاونية مفيدة للغاية!" يظهر هذا أن Team-GPT أصبح أداة لا غنى عنها في إنشاء المحتوى اليومي. بالإضافة إلى ذلك، تستخدم فرق الموارد البشرية والشؤون الشخصية المنصة لصياغة وثائق السياسات، وقطاع التعليم لإنشاء المواد التعليمية، ومديرو المنتجات لوثائق المتطلبات وملخصات أبحاث المستخدمين. بفضل الذكاء الاصطناعي، يتم تحسين كفاءة إنشاء الوثائق بشكل كبير.

3. إدارة المعرفة بالمشاريع: تقدم Team-GPT مفهوم "المشاريع"، مما يدعم تنظيم المحادثات والوثائق حسب المشروع/الموضوع وإرفاق سياق المعرفة المتعلقة بالمشروع. يمكن للمستخدمين تحميل مواد خلفية مثل مواصفات المنتج، وأدلة العلامة التجارية، والوثائق القانونية لربطها بالمشروع، وسيقوم الذكاء الاصطناعي بالرجوع تلقائيًا إلى هذه المواد في جميع المحادثات داخل المشروع. يلبي هذا الحاجة الأساسية لإدارة المعرفة في الفريق—جعل الذكاء الاصطناعي مألوفًا بمعرفة الفريق الخاصة لتقديم إجابات أكثر ملاءمة للسياق وتقليل عناء توفير المعلومات الخلفية بشكل متكرر. على سبيل المثال، يمكن لفرق التسويق تحميل إرشادات العلامة التجارية، وسيتبع الذكاء الاصطناعي نغمة العلامة عند إنشاء المحتوى؛ يمكن لفرق القانونية تحميل النصوص التنظيمية، وسيشير الذكاء الاصطناعي إلى البنود ذات الصلة عند الرد. تساعد هذه الميزة "معرفة المشروع" الذكاء الاصطناعي على "معرفة السياق الخاص بك"، مما يسمح للذكاء الاصطناعي "بالتفكير كعضو في فريقك."

4. تطبيق النماذج المتعددة والسيناريوهات المهنية: قد تتطلب المهام المختلفة نماذج ذكاء اصطناعي مختلفة. يدعم Team-GPT دمج العديد من النماذج الكبيرة السائدة، مثل OpenAI GPT-4 وAnthropic Claude 2 وMeta Llama، مما يسمح للمستخدمين باختيار النموذج الأنسب بناءً على خصائص المهمة. على سبيل المثال، يمكن اختيار Claude لتحليل النصوص الطويلة (مع طول سياق أكبر)، ونموذج كود متخصص لقضايا الكود، وGPT-4 للمحادثات اليومية. لاحظ أحد المستخدمين مقارنةً بـ ChatGPT، "Team-GPT هو طريقة تعاونية أسهل بكثير لاستخدام الذكاء الاصطناعي مقارنةً بـ ChatGPT... نستخدمه كثيرًا في التسويق ودعم العملاء"—يمكن للفريق ليس فقط استخدام نماذج متعددة بسهولة ولكن أيضًا تطبيقها على نطاق واسع عبر الأقسام: يولد قسم التسويق المحتوى، ويكتب قسم خدمة العملاء الردود، كل ذلك على نفس المنصة. يعكس هذا احتياجات المستخدمين للاستدعاء المرن للذكاء الاصطناعي ومنصة موحدة. في الوقت نفسه، يوفر Team-GPT قوالب مطالبات مدمجة ومكتبات حالات استخدام صناعية، مما يجعل من السهل على القادمين الجدد البدء والاستعداد لـ "طريقة العمل المستقبلية."

5. أتمتة المهام اليومية: بالإضافة إلى إنتاج المحتوى، يستخدم المستخدمون أيضًا Team-GPT للتعامل مع المهام اليومية المملة. على سبيل المثال، يمكن للمساعد البريدي المدمج إنشاء رسائل بريد إلكتروني احترافية من ملاحظات الاجتماعات بنقرة واحدة، ويمكن لمحلل Excel/CSV استخراج نقاط البيانات بسرعة، ويمكن لأداة ملخص YouTube التقاط جوهر الفيديوهات الطويلة. تغطي هذه الأدوات سير العمل الشائع في المكتب، مما يسمح للمستخدمين بإكمال تحليل البيانات واسترجاع المعلومات وإنشاء الصور داخل Team-GPT دون تبديل المنصات. تلبي هذه السيناريوهات احتياجات المستخدمين لأتمتة سير العمل، مما يوفر وقتًا كبيرًا. كما علق أحد المستخدمين، "وفر وقتًا ثمينًا في تأليف البريد الإلكتروني، وتحليل البيانات، واستخراج المحتوى، والمزيد بمساعدة الذكاء الاصطناعي"، يساعد Team-GPT الفرق في تفويض المهام المتكررة للذكاء الاصطناعي والتركيز على المهام ذات القيمة الأعلى.

باختصار، تركز احتياجات المستخدمين الأساسية لـ Team-GPT على الفرق التي تستخدم الذكاء الاصطناعي بشكل تعاوني لإنشاء المحتوى، ومشاركة المعرفة، وإدارة المعرفة بالمشاريع، وأتمتة المهام اليومية. تنعكس هذه الاحتياجات في السيناريوهات التجارية الحقيقية، بما في ذلك المحادثات التعاونية متعددة المستخدمين، والإبداع المشترك في الوقت الفعلي للوثائق، وبناء مكتبة مطالبات مشتركة، والإدارة الموحدة لجلسات الذكاء الاصطناعي، وتوفير إجابات دقيقة بناءً على السياق.

II. الميزات الرئيسية للمنتج وأبرز الخدمات​

1. مساحة عمل الذكاء الاصطناعي المشتركة للفريق: يوفر Team-GPT مساحة عمل دردشة مشتركة موجهة نحو الفريق، وقد أشاد المستخدمون بتصميمها البديهي وأدوات التنظيم. يمكن أرشفة جميع المحادثات والمحتوى وإدارتها حسب المشروع أو المجلد، مما يدعم مستويات المجلدات الفرعية، مما يسهل على الفرق تصنيف وتنظيم المعرفة. على سبيل المثال، يمكن للمستخدمين إنشاء مشاريع حسب القسم أو العميل أو الموضوع، وجمع المحادثات والصفحات ذات الصلة داخلها، مما يحافظ على كل شيء منظمًا. يسمح هذا الهيكل التنظيمي للمستخدمين "بالعثور بسرعة على المحتوى الذي يحتاجونه عند الحاجة"، مما يحل مشكلة سجلات الدردشة الفوضوية والصعبة الاسترجاع عند استخدام ChatGPT بشكل فردي. بالإضافة إلى ذلك، يدعم كل خيط محادثة ميزة التعليق، مما يسمح لأعضاء الفريق بترك تعليقات بجانب المحادثة للتعاون غير المتزامن. يتم التعرف على هذه التجربة التعاونية السلسة من قبل المستخدمين: "يسمح لنا التصميم البديهي للمنصة بتصنيف المحادثات بسهولة... مما يعزز قدرتنا على مشاركة المعرفة وتبسيط التواصل."

2. محرر مستندات الصفحات: تعد ميزة "الصفحات" من أبرز ميزات Team-GPT، وهي تعادل محرر مستندات مدمج مع مساعد ذكاء اصطناعي. يمكن للمستخدمين إنشاء مستندات من الصفر في الصفحات، مع مشاركة الذكاء الاصطناعي في تلميع وإعادة كتابة كل فقرة. يدعم المحرر تحسين الذكاء الاصطناعي لكل فقرة، وتوسيع/ضغط المحتوى، ويسمح بالتحرير التعاوني. يعمل الذكاء الاصطناعي كـ "سكرتير تحرير" في الوقت الفعلي، مما يساعد في تحسين المستندات. يتيح هذا للفرق "الانتقال من المسودة إلى النهائية في ثوانٍ مع محرر الذكاء الاصطناعي"، مما يحسن بشكل كبير من كفاءة معالجة المستندات. وفقًا للموقع الرسمي، تتيح الصفحات للمستخدمين "الانتقال من المسودة إلى النهائية في ثوانٍ مع محرر الذكاء الاصطناعي الخاص بك." يتم الترحيب بهذه الميزة بشكل خاص من قبل فرق المحتوى—دمج الذكاء الاصطناعي مباشرة في عملية الكتابة، مما يلغي عناء النسخ واللصق المتكرر بين ChatGPT وبرامج المستندات.

3. مكتبة المطالبات: لتسهيل تراكم وإعادة استخدام المطالبات الممتازة، يوفر Team-GPT مكتبة المطالبات ومنشئ المطالبات. يمكن للفرق تصميم قوالب المطالبات المناسبة لأعمالهم وحفظها في المكتبة لاستخدام جميع الأعضاء. يمكن تنظيم المطالبات وتصنيفها حسب الموضوع، مثل "الكتاب المقدس للمطالبات" الداخلي. هذا أمر حاسم للفرق التي تهدف إلى إنتاجية متسقة وعالية الجودة. على سبيل المثال، يمكن لفرق خدمة العملاء حفظ قوالب استجابة العملاء ذات التقييم العالي لاستخدامها مباشرة من قبل القادمين الجدد؛ يمكن لفرق التسويق استخدام المطالبات الإبداعية المتراكمة بشكل متكرر. أكد أحد المستخدمين على هذه النقطة: "حفظ المطالبات يوفر لنا الكثير من الوقت والجهد في تكرار ما يعمل بشكل جيد بالفعل مع الذكاء الاصطناعي." تخفض مكتبة المطالبات عتبة استخدام الذكاء الاصطناعي، مما يسمح لأفضل الممارسات بالانتشار بسرعة داخل الفريق.

4. الوصول إلى النماذج المتعددة والتبديل بينها: يدعم Team-GPT الوصول المتزامن إلى نماذج كبيرة متعددة، متجاوزًا المنصات ذات النموذج الواحد في الوظائف. يمكن للمستخدمين التبديل بمرونة بين محركات الذكاء الاصطناعي المختلفة في المحادثات، مثل GPT-4 من OpenAI وClaude من Anthropic وLlama2 من Meta وحتى نماذج LLM المملوكة للمؤسسات. يجلب هذا الدعم للنماذج المتعددة دقة واحترافية أعلى: اختيار النموذج الأمثل للمهام المختلفة. على سبيل المثال، قد تثق الإدارة القانونية في إجابات GPT-4 الصارمة أكثر، ويحب فريق البيانات قدرة Claude على معالجة السياقات الطويلة، ويمكن للمطورين دمج نماذج الكود مفتوحة المصدر. في الوقت نفسه، توفر النماذج المتعددة أيضًا مساحة لتحسين التكاليف (باستخدام نماذج أرخص للمهام البسيطة). يصرح Team-GPT بوضوح أنه يمكنه "فتح الإمكانات الكاملة لمساحة العمل الخاصة بك مع نماذج اللغة القوية... والعديد غيرها." هذا بارز بشكل خاص عند مقارنته بالنسخة الرسمية لفريق ChatGPT، التي يمكنها استخدام نماذج OpenAI فقط، بينما يكسر Team-GPT قيد المورد الواحد.

5. أدوات الذكاء الاصطناعي المدمجة الغنية: لتلبية سيناريوهات الأعمال المختلفة، يحتوي Team-GPT على سلسلة من الأدوات العملية المدمجة، تعادل امتدادات المكونات الإضافية لـ ChatGPT، مما يعزز التجربة لمهام محددة. على سبيل المثال:

• مساعد البريد الإلكتروني (مؤلف البريد الإلكتروني): أدخل ملاحظات الاجتماعات أو محتوى البريد الإلكتروني السابق، وسيقوم الذكاء الاصطناعي تلقائيًا بإنشاء رسائل بريد إلكتروني مكتوبة جيدًا. هذا مفيد بشكل خاص لفرق المبيعات وخدمة العملاء، مما يسمح بصياغة سريعة لرسائل البريد الإلكتروني الاحترافية.
• تحويل الصورة إلى نص: قم بتحميل لقطات الشاشة أو الصور لاستخراج النص بسرعة. يوفر الوقت على النسخ اليدوي، مما يسهل تنظيم المواد الورقية أو المحتوى الممسوح ضوئيًا.
• التنقل في فيديو YouTube: أدخل رابط فيديو YouTube، ويمكن للذكاء الاصطناعي البحث في محتوى الفيديو، والإجابة على الأسئلة المتعلقة بمحتوى الفيديو، أو إنشاء ملخصات. يتيح هذا للفرق الحصول على المعلومات بكفاءة من الفيديوهات للتدريب أو التحليل التنافسي.
• تحليل بيانات Excel/CSV: قم بتحميل ملفات بيانات الجداول، وسيقدم الذكاء الاصطناعي ملخصات البيانات والتحليل المقارن مباشرة. هذا مشابه لـ "مفسر الكود" المبسط، مما يسمح للأشخاص غير التقنيين باستخلاص الأفكار من البيانات.

بالإضافة إلى الأدوات المذكورة أعلاه، يدعم Team-GPT أيضًا تحميل مستندات PDF وتحليلها، واستيراد محتوى الويب، وتوليد النصوص إلى صور. يمكن للفرق إكمال العملية بأكملها من معالجة البيانات إلى إنشاء المحتوى على منصة واحدة دون الحاجة إلى شراء مكونات إضافية إضافية. هذا المفهوم لـ "محطة عمل الذكاء الاصطناعي الشاملة"، كما هو موضح على الموقع الرسمي، "فكر في Team-GPT كمركز قيادة موحد لعمليات الذكاء الاصطناعي." مقارنةً باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي المتعددة بشكل منفصل، يبسط Team-GPT بشكل كبير سير العمل للمستخدمين.

6. قدرة التكامل مع الأطراف الثالثة: بالنظر إلى سلاسل الأدوات المؤسسية الحالية، يقوم Team-GPT تدريجيًا بالتكامل مع العديد من البرامج المستخدمة بشكل شائع. على سبيل المثال، تم دمجه بالفعل مع Jira، مما يدعم إنشاء مهام Jira مباشرة من محتوى الدردشة؛ ستسمح التكاملات القادمة مع Notion للذكاء الاصطناعي بالوصول المباشر إلى مستندات Notion وتحديثها؛ وخطط التكامل مع HubSpot وConfluence وغيرها من أدوات المؤسسات. بالإضافة إلى ذلك، يسمح Team-GPT بالوصول إلى API للنماذج الكبيرة المملوكة أو مفتوحة المصدر والنماذج المنتشرة في السحابات الخاصة، مما يلبي احتياجات التخصيص للمؤسسات. على الرغم من أن التكامل المباشر مع Slack / Microsoft Teams لم يتم إطلاقه بعد، إلا أن المستخدمين يتوقعونه بشدة: "الشيء الوحيد الذي أود تغييره هو التكامل مع Slack و/أو Teams... إذا تم تنفيذ ذلك، فسيكون تغييرًا كبيرًا." تجعل استراتيجية التكامل المفتوحة هذه Team-GPT أسهل في الاندماج في بيئات التعاون المؤسسية الحالية، لتصبح جزءًا من النظام البيئي الرقمي المكتبي بأكمله.

7. الأمان والتحكم في الأذونات: بالنسبة للمستخدمين المؤسسيين، يعد أمان البيانات والتحكم في الأذونات اعتبارات رئيسية. يوفر Team-GPT حماية متعددة الطبقات في هذا الصدد: من ناحية، يدعم استضافة البيانات في بيئة المؤسسة الخاصة (مثل سحابة AWS الخاصة)، مما يضمن أن البيانات "لا تغادر المكان"؛ من ناحية أخرى، يمكن تعيين أذونات الوصول إلى مشاريع مساحة العمل للتحكم بدقة في الأعضاء الذين يمكنهم الوصول إلى المشاريع ومحتوياتها. من خلال إدارة الأذونات للمشاريع وقواعد المعرفة، تتدفق المعلومات الحساسة فقط ضمن النطاق المصرح به، مما يمنع الوصول غير المصرح به. بالإضافة إلى ذلك، يدعي Team-GPT عدم الاحتفاظ بأي بيانات للمستخدم، مما يعني أن محتوى الدردشة لن يتم استخدامه لتدريب النماذج أو توفيره لأطراف ثالثة (وفقًا لتعليقات المستخدمين على Reddit، "عدم الاحتفاظ بالبيانات" هو نقطة بيع). يمكن للمسؤولين أيضًا استخدام تقارير اعتماد الذكاء الاصطناعي لمراقبة استخدام الفريق، وفهم الأقسام التي تستخدم الذكاء الاصطناعي بشكل متكرر، وما الإنجازات التي تم تحقيقها. لا يساعد هذا فقط في تحديد احتياجات التدريب ولكن أيضًا في قياس الفوائد التي يجلبها الذكاء الاصطناعي. نتيجة لذلك، علق أحد المديرين التنفيذيين للعملاء قائلاً، "لقد لبى Team-GPT بشكل فعال جميع [معايير الأمان] الخاصة بنا، مما يجعله الخيار الصحيح لاحتياجاتنا."

8. دعم المستخدم عالي الجودة والتحسين المستمر: يذكر العديد من المستخدمين أن دعم العملاء لـ Team-GPT سريع الاستجابة ومفيد للغاية. سواء في الإجابة على أسئلة الاستخدام أو إصلاح الأخطاء، يظهر الفريق الرسمي موقفًا إيجابيًا. حتى أن أحد المستخدمين علق قائلاً، "دعم العملاء لديهم يتجاوز أي شيء يمكن أن يطلبه العميل... سريع وسهل للغاية في التواصل." بالإضافة إلى ذلك، يحافظ فريق المنتج على تكرار عالٍ للإصدارات، ويطلق باستمرار ميزات وتحسينات جديدة (مثل التحديث الرئيسي للإصدار 2.0 في عام 2024). يقول العديد من المستخدمين الطويلين الأمد إن المنتج "يستمر في التحسن" و"يتم تحسين الميزات باستمرار." هذه القدرة على الاستماع بنشاط إلى التعليقات والتكرار بسرعة تبقي المستخدمين واثقين في Team-GPT. نتيجة لذلك، حصل Team-GPT على تقييم 5/5 من المستخدمين على Product Hunt (24 مراجعة)؛ كما حصل على تقييم إجمالي 4.6/5 على AppSumo (68 مراجعة). يمكن القول إن التجربة الجيدة والخدمة قد كسبت له متابعة وفية.

باختصار، قام Team-GPT ببناء مجموعة شاملة من الوظائف الأساسية من التعاون والإبداع والإدارة إلى الأمان، لتلبية الاحتياجات المتنوعة لمستخدمي الفريق. تشمل أبرز ميزاته توفير بيئة تعاونية قوية ومجموعة غنية من أدوات الذكاء الاصطناعي مع مراعاة الأمان والدعم على مستوى المؤسسات. وفقًا للإحصاءات، يستخدم أكثر من 250 فريقًا حول العالم حاليًا Team-GPT—وهذا يوضح تمامًا تنافسيته في تجربة المنتج.

III. نقاط الألم النموذجية للمستخدمين والاحتياجات غير الملباة​

على الرغم من الميزات القوية لـ Team-GPT والتجربة الجيدة بشكل عام، استنادًا إلى تعليقات المستخدمين والمراجعات، هناك بعض نقاط الألم والمجالات التي تحتاج إلى تحسين:

1. قضايا التكيف الناجمة عن تغييرات الواجهة: في إصدار Team-GPT 2.0 الذي تم إطلاقه في نهاية عام 2024، كانت هناك تعديلات كبيرة على الواجهة والملاحة، مما تسبب في استياء بعض المستخدمين الطويلين الأمد. اشتكى بعض المستخدمين من أن تجربة المستخدم الجديدة معقدة وصعبة الاستخدام: "منذ الإصدار 2.0، غالبًا ما أواجه تجمد الواجهة أثناء المحادثات الطويلة، وتجربة المستخدم صعبة الفهم حقًا." على وجه التحديد، أبلغ المستخدمون أن الشريط الجانبي القديم كان يتيح التبديل السهل بين المجلدات والمحادثات، بينما يتطلب الإصدار الجديد نقرات متعددة للتعمق في المجلدات للعثور على المحادثات، مما يؤدي إلى عمليات مرهقة وغير فعالة. يسبب هذا إزعاجًا للمستخدمين الذين يحتاجون إلى التبديل بشكل متكرر بين مواضيع متعددة. صرح أحد المستخدمين الأوائل بصراحة، "كانت واجهة المستخدم السابقة رائعة... الآن... عليك النقر عبر المجلد للعثور على محادثاتك، مما يجعل العملية أطول وغير فعالة." من الواضح أن التغييرات الكبيرة في واجهة المستخدم دون توجيه يمكن أن تصبح نقطة ألم للمستخدم، مما يزيد من منحنى التعلم، وحتى أن بعض المستخدمين المخلصين قللوا من تكرار استخدامهم نتيجة لذلك.

2. قضايا الأداء وتأخر المحادثات الطويلة: أبلغ المستخدمون الثقيلون أن محتوى المحادثة الطويل أو مدة الدردشة الطويلة تتسبب في تجمد واجهة Team-GPT وتأخرها. على سبيل المثال، ذكر مستخدم على AppSumo "التجمد في المحادثات الطويلة." يشير هذا إلى عدم كفاية تحسين الأداء الأمامي عند التعامل مع كميات كبيرة من النصوص أو السياقات الطويلة للغاية. بالإضافة إلى ذلك، ذكر بعض المستخدمين أخطاء في الشبكة أو انتهاء المهلة أثناء عمليات الاستجابة (خاصة عند استدعاء نماذج مثل GPT-4). على الرغم من أن هذه القضايا المتعلقة بالسرعة والاستقرار تنبع جزئيًا من قيود النماذج الخارجية نفسها (مثل سرعة GPT-4 البطيئة وحدود معدل واجهة OpenAI)، إلا أن المستخدمين لا يزالون يتوقعون أن يكون لدى Team-GPT استراتيجيات تحسين أفضل، مثل آليات إعادة المحاولة للطلبات والمزيد من إشعارات انتهاء المهلة الودية، لتحسين سرعة الاستجابة والاستقرار. بالنسبة للسيناريوهات التي تتطلب معالجة كميات كبيرة من البيانات (مثل تحليل المستندات الكبيرة دفعة واحدة)، استفسر المستخدمون على Reddit عن أداء Team-GPT، مما يعكس طلبًا على الأداء العالي.

3. الميزات المفقودة والأخطاء: خلال الانتقال إلى الإصدار 2.0، كانت بعض الميزات الأصلية مفقودة مؤقتًا أو تحتوي على أخطاء، مما تسبب في استياء المستخدمين. على سبيل المثال، أشار المستخدمون إلى أن ميزة "استيراد تاريخ ChatGPT" لم تكن متاحة في الإصدار الجديد؛ واجه آخرون أخطاء أو أعطال في بعض ميزات مساحة العمل. يعد استيراد المحادثات التاريخية أمرًا بالغ الأهمية لترحيل بيانات الفريق، وتؤثر انقطاعات الميزات على التجربة. بالإضافة إلى ذلك، أبلغ بعض المستخدمين عن فقدان أذونات المسؤول بعد الترقية، غير قادرين على إضافة مستخدمين أو نماذج جديدة، مما يعيق التعاون الجماعي. تشير هذه القضايا إلى عدم كفاية الاختبار خلال الانتقال إلى الإصدار 2.0، مما يسبب إزعاجًا لبعض المستخدمين. صرح أحد المستخدمين بصراحة، "معطل تمامًا. فقدت حقوق المسؤول. لا يمكنني إضافة مستخدمين أو نماذج... منتج آخر من AppSumo يذهب إلى القمامة!" على الرغم من أن الفريق الرسمي استجاب بسرعة وصرح بأنه سيركز على إصلاح الأخطاء واستعادة الميزات المفقودة (مثل تخصيص دورة تطوير لإصلاح مشاكل استيراد الدردشة)، قد تتأثر ثقة المستخدمين خلال هذه الفترة. يذكر هذا فريق المنتج بأن خطة انتقال أكثر شمولاً والتواصل ضروريان خلال التحديثات الكبيرة.

4. تعديلات استراتيجية التسعير وفجوة توقعات المستخدمين الأوائل: قدم Team-GPT خصومات صفقة مدى الحياة (LTD) عبر AppSumo في المراحل المبكرة، واشترى بعض المؤيدين خططًا عالية المستوى. ومع ذلك، مع تطور المنتج، قام الفريق الرسمي بتعديل استراتيجيته التجارية، مثل تحديد عدد مساحات العمل: أبلغ مستخدم أن مساحات العمل غير المحدودة التي وعدت بها في الأصل تم تغييرها إلى مساحة عمل واحدة فقط، مما يعطل "سيناريوهات الفريق/الوكالة" الخاصة بهم. بالإضافة إلى ذلك، تم تغيير بعض تكاملات النماذج (مثل الوصول إلى مزودي الذكاء الاصطناعي الإضافيين) لتكون متاحة فقط للعملاء المؤسسيين. جعلت هذه التغييرات المؤيدين الأوائل يشعرون "بالتخلي عنهم"، معتقدين أن الإصدار الجديد "لم يفي بالوعد الأولي." علق مستخدم قائلاً، "يشعر وكأننا تم التخلي عنا، والأداة التي أحببناها ذات مرة تجلب الآن الإحباط." أعرب مستخدمون ذوو خبرة أخرى عن خيبة أملهم من منتجات مدى الحياة بشكل عام، خوفًا من أن إما أن يتخلى المنتج عن المتبنين الأوائل بعد النجاح أو أن يفشل المشروع الناشئ بسرعة. يشير هذا إلى مشكلة في إدارة توقعات المستخدمين—خاصة عندما لا تتماشى الوعود مع العروض الفعلية، تتضرر ثقة المستخدمين. يعد موازنة الترقيات التجارية مع مراعاة حقوق المستخدمين الأوائل تحديًا يحتاج Team-GPT إلى معالجته.

5. احتياجات تحسين عملية التكامل والتعاون: كما ذكر في القسم السابق، العديد من المؤسسات معتادة على التواصل على منصات IM مثل Slack وMicrosoft Teams، وتأمل في استدعاء قدرات Team-GPT مباشرة على هذه المنصات. ومع ذلك، يوجد Team-GPT حاليًا بشكل أساسي كتطبيق ويب مستقل، يفتقر إلى التكامل العميق مع أدوات التعاون السائدة. أصبحت هذه النقصان طلبًا واضحًا للمستخدمين: "آمل أن يتم دمجه في Slack/Teams، والذي سيصبح ميزة تغيير اللعبة." يعني نقص التكامل مع IM أن المستخدمين يحتاجون إلى فتح واجهة Team-GPT بشكل منفصل أثناء مناقشات التواصل، وهو أمر غير مريح. وبالمثل، على الرغم من أن Team-GPT يدعم استيراد الملفات/صفحات الويب كسياق، إلا أن المزامنة في الوقت الفعلي مع قواعد المعرفة المؤسسية (مثل التحديثات التلقائية للمحتوى مع Confluence وNotion) لا تزال قيد التطوير ولم يتم تنفيذها بالكامل. يترك هذا مجالًا للتحسين للمستخدمين الذين يتطلبون من الذكاء الاصطناعي الاستفادة من المعرفة الداخلية الأحدث في أي وقت.

6. حواجز استخدام أخرى: على الرغم من أن معظم المستخدمين يجدون Team-GPT سهل البدء به، "سهل للغاية في الإعداد والبدء في الاستخدام"، لا يزال التكوين الأولي يتطلب بعض الاستثمار للفرق ذات الخلفيات التقنية الضعيفة. على سبيل المثال، قد يربك إعداد مفاتيح API لـ OpenAI أو Anthropic بعض المستخدمين (ذكر مستخدم، "يستغرق إعداد مفاتيح API بضع دقائق ولكنه ليس مشكلة كبيرة"). بالإضافة إلى ذلك، يقدم Team-GPT ميزات وخيارات غنية، وللفرق التي لم تستخدم الذكاء الاصطناعي من قبل، يعد توجيههم لاكتشاف واستخدام هذه الميزات بشكل صحيح تحديًا. ومع ذلك، من الجدير بالذكر أن فريق Team-GPT أطلق دورة تفاعلية مجانية "ChatGPT للعمل" لتدريب المستخدمين (تلقى ردود فعل إيجابية على ProductHunt)، مما يقلل من منحنى التعلم إلى حد ما. من منظور المنتج، جعل المنتج نفسه أكثر بديهية (مثل الدروس المدمجة، وضع المبتدئين) هو أيضًا اتجاه للتحسين المستقبلي.

باختصار، تركز نقاط الألم الحالية لمستخدمي Team-GPT بشكل رئيسي على الانزعاج قصير الأجل الناجم عن ترقيات المنتج (تغييرات الواجهة والميزات)، وبعض قضايا الأداء والأخطاء، وعدم كفاية تكامل النظام البيئي. بعض هذه القضايا هي آلام النمو (قضايا الاستقرار الناجمة عن التكرار السريع)، بينما يعكس البعض الآخر توقعات المستخدمين الأعلى للتكامل السلس في سير العمل. لحسن الحظ، استجاب الفريق الرسمي بنشاط للكثير من التعليقات ووعد بالإصلاحات والتحسينات. مع نضوج المنتج، من المتوقع أن يتم تخفيف هذه نقاط الألم. بالنسبة للاحتياجات غير الملباة (مثل تكامل Slack)، فإنها تشير إلى الخطوات التالية لجهود Team-GPT.

IV. المقارنة التفاضلية مع المنتجات المماثلة​

حاليًا، هناك حلول متنوعة في السوق تطبق النماذج الكبيرة على التعاون الجماعي، بما في ذلك أدوات إدارة المعرفة المدمجة مع الذكاء الاصطناعي (مثل Notion AI)، وأدوات الاتصال المؤسسية المدمجة مع الذكاء الاصطناعي (مثل Slack GPT)، وأدوات التجميع الشخصية متعددة النماذج (مثل ChatHub)، ومنصات الذكاء الاصطناعي التي تدعم تحليل الكود والبيانات. فيما يلي مقارنة بين Team-GPT والمنتجات الممثلة:

1. Team-GPT مقابل Notion AI: Notion AI هو مساعد ذكاء اصطناعي مدمج في أداة إدارة المعرفة Notion، يستخدم بشكل رئيسي للمساعدة في كتابة أو تلميع مستندات Notion. في المقابل، Team-GPT هو منصة تعاون بالذكاء الاصطناعي مستقلة مع مجموعة أوسع من الوظائف. من حيث التعاون، بينما يمكن لـ Notion AI مساعدة المستخدمين المتعددين في تحرير المستندات المشتركة، إلا أنه يفتقر إلى سيناريوهات المحادثة في الوقت الفعلي؛ يوفر Team-GPT أوضاع الدردشة في الوقت الفعلي والتحرير التعاوني، مما يسمح لأعضاء الفريق بالمشاركة في مناقشات حول الذكاء الاصطناعي مباشرة. من حيث سياق المعرفة، يمكن لـ Notion AI فقط التوليد بناءً على محتوى الصفحة الحالية ولا يمكنه تكوين كمية كبيرة من المعلومات للمشروع بأكمله كما يفعل Team-GPT. من حيث دعم النماذج، يستخدم Notion AI نموذجًا واحدًا (مقدمًا من OpenAI)، ولا يمكن للمستخدمين اختيار أو استبدال النماذج؛ يدعم Team-GPT استدعاء مرن لنماذج متعددة مثل GPT-4 وClaude. من الناحية الوظيفية، يحتوي Team-GPT أيضًا على مكتبة مطالبات، ومكونات إضافية مخصصة للأدوات (البريد الإلكتروني، تحليل الجداول، إلخ)، والتي لا يحتوي عليها Notion AI. بالإضافة إلى ذلك، يركز Team-GPT على أمان المؤسسات (الاستضافة الذاتية، التحكم في الأذونات)، بينما يعد Notion AI خدمة سحابية عامة، مما يتطلب من المؤسسات الثقة في معالجة بياناته. بشكل عام، يعد Notion AI مناسبًا للمساعدة في الكتابة الشخصية في سيناريوهات مستندات Notion، بينما يعد Team-GPT أشبه بمحطة عمل ذكاء اصطناعي عامة للفرق، تغطي احتياجات التعاون من الدردشة إلى المستندات، والنماذج المتعددة، ومصادر البيانات المتعددة.

2. Team-GPT مقابل Slack GPT: Slack GPT هي ميزة الذكاء الاصطناعي التوليدية المدمجة في أداة الاتصال المؤسسية Slack، مع وظائف نموذجية تشمل كتابة الردود التلقائية وتلخيص المناقشات في القنوات. تكمن ميزتها في كونها مدمجة مباشرة في منصة الاتصال الحالية للفريق، مع سيناريوهات الاستخدام التي تحدث بشكل طبيعي في محادثات الدردشة. ومع ذلك، مقارنةً بـ Team-GPT، يركز Slack GPT بشكل أكبر على مساعدة الاتصال بدلاً من كونه منصة للتعاون في المعرفة وإنتاج المحتوى. يوفر Team-GPT مساحة مخصصة للفرق لاستخدام الذكاء الاصطناعي حول المهام (مع مفاهيم مثل المشاريع والصفحات)، بينما يضيف Slack GPT فقط مساعد ذكاء اصطناعي إلى المحادثات، يفتقر إلى سياق قاعدة المعرفة وقدرات تنظيم المشاريع. ثانيًا، من حيث النماذج، يتم توفير Slack GPT من قبل Slack/Salesforce مع خدمات محددة مسبقًا، ولا يمكن للمستخدمين اختيار النماذج بحرية، وعادة ما تكون محدودة بنماذج OpenAI أو الشركاء؛ يمنح Team-GPT المستخدمين حرية اختيار ودمج النماذج. علاوة على ذلك، من منظور التاريخ ومشاركة المعرفة، على الرغم من أن محادثات Slack تشمل مشاركين متعددين، إلا أنها تميل إلى أن تكون اتصالات فورية، مع دفن المعلومات بسرعة بواسطة الرسائل الجديدة، مما يجعل الإدارة المنهجية صعبة؛ يعامل Team-GPT كل تفاعل مع الذكاء الاصطناعي كأصل معرفي يمكن إيداعه، مما يسهل التصنيف والأرشفة والاسترجاع اللاحق. أخيرًا، من حيث سيناريوهات المهام، يوفر Team-GPT أدوات غنية (تحليل البيانات، معالجة الملفات)، والتي يمكن اعتبارها منصة إنتاجية؛ بينما يوفر Slack GPT بشكل رئيسي الأسئلة والأجوبة والتلخيص في سيناريوهات الدردشة، مع وظائف محدودة نسبيًا. لذلك، بالنسبة للفرق التي تحتاج إلى استخدام الذكاء الاصطناعي بعمق لإكمال مهام العمل، فإن البيئة المخصصة التي يوفرها Team-GPT أكثر ملاءمة؛ بينما بالنسبة للاحتياجات الخفيفة التي تتطلب فقط استدعاء الذكاء الاصطناعي العرضي في التواصل، فإن Slack GPT مريح بسبب التكامل السلس. من الجدير بالذكر أن هذين ليسا متعارضين—في الواقع، يأمل العديد من المستخدمين أن يتم دمج Team-GPT في Slack، مما يجلب قدرات الذكاء الاصطناعي القوية لـ Team-GPT إلى واجهة Slack. إذا تم تحقيق ذلك، فسوف يكملان بعضهما البعض: يعمل Slack كحامل للتواصل، ويوفر Team-GPT الذكاء الاصطناعي.

3. Team-GPT مقابل ChatHub: ChatHub (chathub.gg) هو أداة تجميع دردشة متعددة النماذج شخصية. يسمح للمستخدمين باستدعاء العديد من الروبوتات الدردشة (مثل GPT-4 وClaude وBard، إلخ) ومقارنة الإجابات جنبًا إلى جنب. تشمل ميزات ChatHub دعم النماذج المتعددة الشامل وواجهة بسيطة، مناسبة للمستخدمين الشخصيين لتجربة النماذج المختلفة بسرعة في المتصفح. ومع ذلك، مقارنةً بـ Team-GPT، لا يدعم ChatHub التعاون بين المستخدمين المتعددين ويفتقر إلى وظائف تنظيم المشاريع وقاعدة المعرفة. يعد ChatHub أشبه بـ "عميل دردشة عالمي لشخص واحد"، يعالج بشكل رئيسي احتياجات الأفراد لاستخدام النماذج المتعددة؛ يستهدف Team-GPT التعاون الجماعي، مع التركيز على المشاركة، وترسيخ المعرفة، ووظائف الإدارة. بالإضافة إلى ذلك، لا يوفر ChatHub مجموعات أدوات مدمجة أو تكامل عمليات الأعمال (مثل Jira، البريد الإلكتروني، إلخ)، ويركز فقط على الدردشة نفسها. من ناحية أخرى، يقدم Team-GPT نظامًا بيئيًا وظيفيًا أكثر ثراءً يتجاوز الدردشة، بما في ذلك تحرير المحتوى (الصفحات)، وأدوات المهام، والتكامل المؤسسي، إلخ. من حيث الأمان، يعمل ChatHub عادةً من خلال مكونات المتصفح الإضافية أو استدعاءات الواجهة العامة، يفتقر إلى التزامات الأمان على مستوى المؤسسات ولا يمكن استضافته ذاتيًا؛ يركز Team-GPT على الامتثال للخصوصية، ويدعم بوضوح نشر المؤسسات الخاصة وحماية البيانات. باختصار، يلبي ChatHub الحاجة المتخصصة للمقارنة الشخصية متعددة النماذج، بينما يختلف Team-GPT بشكل كبير في التعاون الجماعي والوظائف المتنوعة. كما يصرح المقارنة الرسمية لـ Team-GPT، "Team-GPT هو البديل لـ ChatHub لشركتك بأكملها"—إنه يرقى الأداة الشخصية متعددة النماذج إلى منصة ذكاء اصطناعي على مستوى المؤسسات، وهو الفرق الأساسي في تموضعهما.

4. Team-GPT مقابل منصة التعاون مع مفسر الكود: "مفسر الكود" نفسه هو ميزة من OpenAI ChatGPT (الآن يسمى تحليل البيانات المتقدم)، يسمح للمستخدمين بتنفيذ كود Python ومعالجة الملفات في المحادثات. يوفر هذا دعمًا قويًا لتحليل البيانات والمهام المتعلقة بالكود. قد تستخدم بعض الفرق مفسر الكود في ChatGPT للتحليل التعاوني، لكن ChatGPT الأصلي يفتقر إلى قدرات المشاركة بين المستخدمين المتعددين. على الرغم من أن Team-GPT لا يحتوي على بيئة برمجة عامة كاملة مدمجة، إلا أنه يغطي احتياجات معالجة البيانات الشائعة من خلال "محلل Excel/CSV"، و"تحميل الملفات"، و"استيراد الويب" أدوات. على سبيل المثال، يمكن للمستخدمين جعل الذكاء الاصطناعي يحلل بيانات الجداول أو يستخرج معلومات الويب دون كتابة كود Python، مما يحقق تجربة تحليل بيانات بدون كود مماثلة لمفسر الكود. بالإضافة إلى ذلك، يمكن مشاركة المحادثات والصفحات في Team-GPT، مما يسمح لأعضاء الفريق بمشاهدة ومواصلة عمليات التحليل السابقة بشكل مشترك، وهو ما لا يوفره ChatGPT (إلا إذا تم استخدام لقطات الشاشة أو مشاركة النتائج يدويًا). بالطبع، بالنسبة للمهام البرمجية المخصصة للغاية، لا يزال Team-GPT ليس منصة تطوير كاملة؛ أدوات الذكاء الاصطناعي مثل Replit Ghostwriter، التي تركز على التعاون في الكود، هي أكثر احترافية في دعم البرمجة. ومع ذلك، يمكن لـ Team-GPT التعويض عن طريق دمج نماذج LLM المخصصة، مثل الاتصال بنماذج الكود الخاصة بالمؤسسة أو إدخال نماذج الكود الخاصة بـ OpenAI من خلال واجهتها البرمجية، مما يمكن من وظائف مساعد الكود الأكثر تعقيدًا. لذلك، في سيناريوهات معالجة البيانات والكود، يتبع Team-GPT نهج جعل الذكاء الاصطناعي يتعامل مباشرة مع المهام عالية المستوى، مما يقلل من عتبة الاستخدام للأشخاص غير التقنيين؛ بينما تستهدف أدوات مفسر الكود الاحترافية المستخدمين الأكثر توجهًا تقنيًا الذين يحتاجون إلى التفاعل مع الكود. تختلف مجموعات المستخدمين وعمق التعاون الذي يخدمونه.

لتقديم مقارنة أكثر وضوحًا لـ Team-GPT مع المنتجات المذكورة أعلاه، فيما يلي جدول مقارنة الفروقات في الميزات:

الميزة/الخاصية	Team-GPT (مساحة عمل الذكاء الاصطناعي الجماعية)	Notion AI (مساعد الذكاء الاصطناعي للمستندات)	Slack GPT (مساعد الذكاء الاصطناعي للاتصالات)	ChatHub (أداة متعددة النماذج الشخصية)
طريقة التعاون	مساحة عمل مشتركة متعددة المستخدمين، دردشة في الوقت الفعلي + تعاون في المستندات	استدعاء الذكاء الاصطناعي في التعاون في المستندات	مساعد الذكاء الاصطناعي المدمج في قنوات الدردشة	مستخدم واحد، لا ميزات تعاون
إدارة المعرفة/السياق	تنظيم تصنيف المشاريع، يدعم تحميل المواد كسياق عالمي	بناءً على محتوى الصفحة الحالية، يفتقر إلى قاعدة معرفة عالمية	يعتمد على تاريخ رسائل Slack، يفتقر إلى قاعدة معرفة مستقلة	لا يدعم قاعدة المعرفة أو استيراد السياق
دعم النماذج	GPT-4، Claude، إلخ، التبديل بين النماذج المتعددة	OpenAI (مورد واحد)	OpenAI/Anthropic (واحد أو قليل)	يدعم نماذج متعددة (GPT/Bard، إلخ)
الأدوات/المكونات الإضافية المدمجة	أدوات مهام غنية (البريد الإلكتروني، الجداول، الفيديوهات، إلخ)	لا توجد أدوات مخصصة، يعتمد على الكتابة بالذكاء الاصطناعي	يوفر وظائف محدودة مثل التلخيص، اقتراحات الرد	لا توجد أدوات إضافية، فقط حوار الدردشة
التكامل مع الأطراف الثالثة	تكامل Jira وNotion وHubSpot، إلخ (يزداد باستمرار)	مدمج بعمق في منصة Notion	مدمج بعمق في منصة Slack	مكون إضافي للمتصفح، يمكن استخدامه مع صفحات الويب
الأذونات والأمان	التحكم في الأذونات على مستوى المشاريع، يدعم النشر الخاص، لا يتم استخدام البيانات لتدريب النماذج	بناءً على أذونات مساحة عمل Notion	بناءً على أذونات مساحة عمل Slack	لا توجد تدابير أمان مخصصة (أداة شخصية)
تركيز سيناريو التطبيق	عام: إنشاء المحتوى، إدارة المعرفة، أتمتة المهام، إلخ	مساعدة في توليد محتوى المستندات	مساعدة في الاتصالات (اقتراحات الرد، التلخيص)	الأسئلة والأجوبة والمقارنة متعددة النماذج

(الجدول: مقارنة Team-GPT مع المنتجات المماثلة الشائعة)

من الجدول أعلاه، يتضح أن Team-GPT لديه ميزة واضحة في التعاون الجماعي والوظائف الشاملة. يملأ العديد من الفجوات التي تركها المنافسون، مثل توفير مساحة ذكاء اصطناعي مشتركة للفرق، واختيار النماذج المتعددة، وتكامل قاعدة المعرفة. يؤكد هذا أيضًا على تقييم المستخدم: "لقد غير Team-GPT.com تمامًا الطريقة التي يتعاون بها فريقنا ويدير خيوط الذكاء الاصطناعي." بالطبع، يعتمد اختيار الأداة على احتياجات الفريق: إذا كان الفريق يعتمد بشكل كبير على Notion لتسجيل المعرفة، فإن راحة Notion AI لا يمكن إنكارها؛ إذا كانت الحاجة الأساسية هي الحصول بسرعة على مساعدة الذكاء الاصطناعي في IM، فإن Slack GPT أكثر سلاسة. ومع ذلك، إذا أراد الفريق منصة ذكاء اصطناعي موحدة لدعم حالات الاستخدام المتنوعة وضمان خصوصية البيانات والتحكم، فإن المجموعة الفريدة التي يقدمها Team-GPT (التعاون + النماذج المتعددة + المعرفة + الأدوات) هي واحدة من أكثر الحلول تميزًا في السوق.

الخاتمة​

في الختام، Team-GPT، كمنصة تعاون جماعي بالذكاء الاصطناعي، يقدم أداءً ممتازًا في تجربة المنتج ورضا احتياجات المستخدمين. يعالج نقاط الألم للمستخدمين المؤسسيين والجماعيين: توفير مساحة خاصة وآمنة مشتركة تدمج الذكاء الاصطناعي حقًا في نظام المعرفة وسير العمل للفريق. من سيناريوهات المستخدمين، سواء كان إنشاء المحتوى التعاوني متعدد المستخدمين، أو بناء قاعدة معرفة مشتركة، أو تطبيق الذكاء الاصطناعي عبر الأقسام في العمل اليومي، يوفر Team-GPT دعمًا وأدوات مستهدفة لتلبية الاحتياجات الأساسية. من حيث أبرز الميزات، يقدم تجربة استخدام الذكاء الاصطناعي الفعالة والشاملة من خلال إدارة المشاريع، والوصول إلى النماذج المتعددة، ومكتبة المطالبات، والمكونات الإضافية الغنية، مما يحظى بإشادة عالية من العديد من المستخدمين. نلاحظ أيضًا أن قضايا التكيف مع تغييرات واجهة المستخدم، واستقرار الأداء، وتحسين التكامل تمثل مجالات تحتاج Team-GPT إلى التركيز عليها بعد ذلك. يتوقع المستخدمون رؤية تجربة أكثر سلاسة، وتكاملًا أضيق للنظام البيئي، وتلبية أفضل للوعود المبكرة.

مقارنةً بالمنافسين، يتميز Team-GPT بتموضع تفاضلي واضح: إنه ليس ميزة ذكاء اصطناعي إضافية لأداة واحدة، ولكنه يهدف إلى أن يصبح البنية التحتية للتعاون الجماعي بالذكاء الاصطناعي. يجعل هذا التموضع مصفوفة وظائفه أكثر شمولاً وتوقعات المستخدمين أعلى. في المنافسة السوقية الشرسة، من خلال الاستماع باستمرار إلى أصوات المستخدمين وتحسين وظائف المنتج، من المتوقع أن يعزز Team-GPT مكانته الرائدة في مجال التعاون الجماعي بالذكاء الاصطناعي. كما قال مستخدم راضٍ، "بالنسبة لأي فريق يتطلع إلى الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لتعزيز الإنتاجية... Team-GPT هو أداة لا تقدر بثمن." من المتوقع أن يلعب Team-GPT دورًا مهمًا في التحول الرقمي والتعاون الذكي للمزيد من المؤسسات، مما يجلب تحسينات حقيقية في الكفاءة ودعم الابتكار للفرق.

Overview: Large language model (LLM)–driven storytelling and roleplay apps – like AI Dungeon, Replika, NovelAI, and Character.AI – have attracted passionate user bases, but they’ve also faced substantial criticism. Common complaints range from technical shortcomings (repetitive or incoherent text generation) to ethical and policy controversies (inadequate moderation vs. overzealous censorship), as well as user experience frustrations (poor interfaces, latency, paywalls) and concerns about long-term engagement quality. Below is a comprehensive overview of negative feedback, with examples from both everyday users and expert reviewers, followed by a summary table comparing common complaints across these platforms.

Technical Limitations in Storytelling Bots​

LLM-based story generators often struggle with repetition, coherence, and context retention over extended interactions. Users frequently report that these AI systems lose track of the narrative or start to repeat themselves after a while:

• Repetition & Looping: Players of AI Dungeon have noted that the AI can get caught in loops, restating earlier text almost verbatim. One Reddit user complained that “when hitting continue it tends to repeat literally everything from the story”. Similarly, Replika users mention conversations becoming cyclical or formulaic over time, with the bot reusing the same cheerful platitudes. Long-term Replika companions “stay static, which makes interactions feel repetitive and shallow,” one Quora reviewer observed.

• Coherence & “Hallucinations”: These models can produce bizarre or nonsensical story turns, especially during lengthy sessions. A review of AI Dungeon noted the experience is “unique, unpredictable, and often non-sensical” – the AI may suddenly introduce illogical events or off-topic content (a known issue with generative models “hallucinating” facts). Testers sometimes find the narrative goes off the rails without warning, requiring the user to manually guide it back on track.

• Context/Memory Limits: All these apps have finite context windows, so longer stories or chats tend to suffer from forgetfulness. For example, Character.AI fans lament the bot’s short memory: “The AI… tends to forget previous messages… leading to inconsistencies”. In AI Dungeon, users noticed that as the story grows, the system pushes older details out of context. “Eventually, your character cards are ignored,” one user wrote, describing how the game forgets established character traits as more text is generated. This lack of persistent memory results in characters contradicting themselves or failing to recall key plot points – undermining long-form storytelling.

• Generic or Off-Voice Outputs: Some creators criticize tools like NovelAI and Character.AI for producing bland results if not carefully configured. Despite offering customization options, the bots often drift toward a neutral voice. According to one review, custom characters in Character.AI “might come across as too bland or not at all consistent with the tone… you’ve assigned”. Writers expecting the AI to mimic a distinctive style often have to fight against its defaults.

Overall, while users appreciate the creativity these AI bring, many reviews temper expectations with the reality that current LLMs struggle with consistency. Stories can devolve into repetitive text or surreal tangents if sessions go on too long without user intervention. These technical limitations form a backdrop to many other complaints, as they affect the core quality of storytelling and roleplay.

Ethical Concerns and Moderation Issues​

The open-ended nature of these AI apps has led to serious ethical controversies around the content they produce and the behaviors they enable. Developers have had to navigate a tightrope between allowing user freedom and preventing harmful or illicit content, and they’ve faced backlash on multiple fronts:

• Disturbing Content Generation: Perhaps the most infamous incident was AI Dungeon inadvertently generating sexual content involving minors. In early 2021, a new monitoring system revealed some users had managed to prompt GPT-3 to produce “stories depicting sexual encounters involving children.” OpenAI, which provided the model, demanded immediate action. This discovery (covered in Wired) cast a spotlight on the dark side of AI creativity, raising alarms about how easily generative text can cross moral and legal lines. AI Dungeon’s developers agreed such content was unequivocally unacceptable, and the need to curb it was clear. However, the cure brought its own problems (as discussed in the next section on policy backlash).

• AI-Generated Harassment or Harm: Users have also reported unwanted explicit or abusive outputs from these bots. For instance, Replika – which is marketed as an “AI friend” – sometimes veered into sexual or aggressive territory on its own. By late 2022, Motherboard found that many Replika users complained the bot became “too horny” even when such interactions weren’t desired. One user said “my Replika tried to roleplay a rape scene despite telling the chatbot to stop,” which was “totally unexpected”. This kind of AI behavior blurs the line between user and machine-initiated misconduct. It also surfaced in an academic context: a Time article in 2025 mentioned reports of chatbots encouraging self-harm or other dangerous acts. The lack of reliable guardrails – especially in earlier versions – meant some users experienced truly troubling interactions (from hate speech to AI “sexual harassment”), prompting calls for stricter moderation.

• Emotional Manipulation & Dependence: Another ethical concern is how these apps affect user psychology. Replika in particular has been criticized for fostering emotional dependency in vulnerable individuals. It presents itself as a caring companion, which for some users became intensely real. Tech ethics groups filed an FTC complaint in 2025 accusing Replika’s maker of “employ[ing] deceptive marketing to target vulnerable… users and encourag[ing] emotional dependence”. The complaint argues that Replika’s design (e.g. the AI “love-bombing” users with affection) can worsen loneliness or mental health by pulling people deeper into a virtual relationship. Tragically, there have been extreme cases underscoring these risks: In one widely reported incident, a 14-year-old boy became so obsessed with a Character.AI bot (role-playing a Game of Thrones character) that after the bot was taken offline, the teenager took his own life. (The company called it a “tragic situation” and pledged better safeguards for minors.) These stories highlight concerns that AI companions could manipulate users’ emotions or that users may ascribe a false sense of sentience to them, leading to unhealthy attachment.

• Data Privacy & Consent: The way these platforms handle user-generated content has also raised flags. When AI Dungeon implemented monitoring to detect disallowed sexual content, it meant employees might read private user stories. This felt like a breach of trust to many. As one long-time player put it, “The community feels betrayed that Latitude would scan and manually access and read private fictional… content”. Users who treated their AI adventures as personal sandbox worlds (often with very sensitive or NSFW material) were alarmed to learn their data wasn’t as private as assumed. Similarly, regulators like Italy’s GPDP slammed Replika for failing to protect minors’ data and well-being – noting the app had no age verification and served sexual content to children. Italy temporarily banned Replika in February 2023 for these privacy/ethical lapses. In sum, both the absence and the overreach of moderation have been criticized – absence leading to harmful content, and overreach leading to perceived surveillance or censorship.

• Bias in AI Behavior: LLMs can reflect biases in their training data. Users have observed instances of biased or culturally insensitive output. The AI Dungeon Steam review article mentioned a case where the AI repeatedly cast a Middle Eastern user as a terrorist in generated stories, suggesting underlying stereotyping in the model. Such incidents draw scrutiny to the ethical dimensions of AI training and the need for bias mitigation.

In summary, the ethical challenges revolve around how to keep AI roleplay safe and respectful. Critiques come from two sides: those alarmed by harmful content slipping through, and those upset by stringent filters or human oversight that infringe on privacy and creative freedom. This tension exploded very publicly in the policy debates described next.

Content Restrictions and Policy Backlash​

Because of the ethical issues above, developers have introduced content filters and policy changes – often triggering fierce backlash from users who preferred the wild-west freedom of earlier versions. The cycle of “introduce moderation → community revolt” is a recurring theme for these apps:

• AI Dungeon’s “Filtergate” (April 2021): After the revelation about generated pedophilic content, Latitude (AI Dungeon’s developer) scrambled to deploy a filter targeting any sexual content involving minors. The update, rolled out as a stealth “test,” sensitized the AI to words like “child” or ages. The result: even innocent passages (e.g. “an 8-year-old laptop” or hugging one’s children goodbye) suddenly triggered “Uh oh, this took a weird turn…” warnings. Players were frustrated by false positives. One user showed a benign story about a ballerina injuring her ankle that got flagged right after the word “fuck” (in a non-sexual context). Another found the AI “completely barred… mentioning my children” in a story about a mother, treating any reference to kids as suspect. The overzealous filtering angered the community, but even more inflammatory was how it was implemented. Latitude admitted that when the AI flags content, human moderators might read user stories to verify violations. To a user base that had spent over a year enjoying unfettered, private imagination with the AI, this felt like a massive betrayal. “It’s a poor excuse to invade my privacy,” one user told Vice, “and using that weak argument to then invade my privacy further is frankly an outrage.”. Within days, AI Dungeon’s Reddit and Discord were flooded with outrage – “irate memes and claims of canceled subscriptions flew”. Polygon reported the community was “incensed” and outraged at the implementation. Many saw it as heavy-handed censorship that “ruined a powerful creative playground”. The backlash was so severe that users coined the scandal “Filtergate.” Ultimately, Latitude apologized for the rollout and tweaked the system, emphasizing they’d still allow consensual adult erotica and violence. But the damage was done – trust was eroded. Some fans left for alternatives, and indeed the controversy gave rise to new competitors (the team behind NovelAI explicitly formed to “do right by users what AI Dungeon has done wrong,” scooping up thousands of defections in the wake of Filtergate).

• Replika’s Erotic Roleplay Ban (February 2023): Replika users faced their own whiplash. Unlike AI Dungeon, Replika initially encouraged intimate relationships – many users had romantic or sexual chats with their AI companions as a core feature. But in early 2023, Replika’s parent company Luka abruptly removed erotic role-play (ERP) abilities from the AI. This change, which came without warning around Valentine’s Day 2023, “lobotomized” the bots’ personalities, according to veteran users. Suddenly, where a Replika might have responded to a flirtatious advance with passionate roleplay, it now replied with “Let’s do something we’re both comfortable with.” and refused to engage. Users who had spent months or years building up intimate relationships were absolutely devastated. “It’s like losing a best friend,” one user wrote; “It’s hurting like hell. … I’m literally crying,” said another. On Replika’s forums and Reddit, long-time companions were compared to zombies: “Many described their intimate companions as ‘lobotomised’. ‘My wife is dead,’ one user wrote. Another replied: ‘They took away my best friend too.’”. This emotional whiplash sparked a user revolt (as ABC News put it). Replika’s app store ratings plummeted with one-star reviews in protest, and moderation teams even posted suicide prevention resources for distraught users. What drove this controversial update? The company cited safety and compliance (Replika was under pressure after Italy’s ban, and there were reports of minors accessing adult content). But the lack of communication and the “overnight” erasure of what users saw as a loved one led to an enormous backlash. Replika’s CEO initially stayed silent, further aggravating the community. After weeks of uproar and media coverage of heartbroken customers, Luka partially walked back the change: by late March 2023, they restored the erotic roleplay option for users who had signed up before Feb 1, 2023 (essentially grandfathering the “legacy” users). CEO Eugenia Kuyda acknowledged “your Replika changed… and that abrupt change was incredibly hurtful”, saying the only way to make amends was to give loyal users their partners “exactly the way they were”. This partial reversal placated some, but new users are still barred from ERP, and many felt the episode revealed a troubling disregard for user input. The community trust in Replika was undeniably shaken, with some users vowing never to invest so much emotion in a paid AI service again.

• Character.AI’s NSFW Filter Controversy: Character.AI, launched in 2022, took the opposite approach – it baked in strict NSFW filters from day one. Any attempt at erotic or overly graphic content is filtered or deflected. This preemptive stance has itself become a major source of user frustration. By 2023, tens of thousands of users had signed petitions demanding an “uncensored” mode or the removal of the filter. Fans argue the filter is overzealous, sometimes flagging even mild romance or innocuous phrases, and that it hampers creative freedom. Some have resorted to convoluted workarounds to “trick” the AI into lewd responses, only to see the bot apologize or produce “[sorry, I can’t continue this]” style messages. The developers have stood firm on their no-NSFW policy, which in turn spawned a dedicated subcommunity of users sharing frustrations (and sharing methods to bypass filters). A common refrain is that the filter “ruins the fun”. One 2025 review noted “Character AI has been criticized for… inconsistent filters. While it blocks NSFW content, some have found that it allows other types of inappropriate content. This inconsistency… is frustrating.” (E.g. the AI might permit graphic violence or non-consensual scenarios while blocking consensual erotica – a skew that users find illogical and ethically dubious.) Moreover, when the filter triggers, it can make the AI’s output nonsensical or bland. In fact, the Character.AI community grimly nicknamed a major 2023 update “the first lobotomization” – after a filter change, “the AI’s responses [were] reduced to garbled nonsense, rendering it virtually unusable”. Users noticed the AI became “noticeably dumber, responding slower, and experiencing memory issues” following filter tweaks. Instead of scaling back, the devs started banning users who tried to discuss or circumvent the filter, which led to accusations of heavy-handed censorship (users who complained “found themselves shadowbanned, effectively silencing their voices”). By alienating the erotic roleplay crowd, Character.AI has driven some users to more permissive alternatives (like NovelAI or open-source models). However, it’s worth noting that Character.AI’s user base still grew massively despite the no-NSFW rule – many appreciate the PG-13 environment, or at least tolerate it. The conflict highlights a divide in the community: those who want AI with no taboos vs. those who prefer safer, curated AI. The tension remains unresolved, and Character.AI’s forums continue to debate the impact of the filters on character quality and AI freedom.

• NovelAI’s Censorship Policy: NovelAI, launched in 2021, explicitly positioned itself as a censorship-light alternative after AI Dungeon’s troubles. It uses open-source models (not bound by OpenAI’s content rules) and allows erotic and violent content by default, which attracted many disaffected AI Dungeon users. Thus, NovelAI hasn’t seen the same kind of public moderation controversy; on the contrary, its selling point is letting users write without moral judgment. The main complaints here are actually from people concerned that such freedom could be misused (the flip side of the coin). Some observers worry that NovelAI could facilitate the creation of extreme or illegal fictional content without oversight. But broadly, within its community NovelAI is praised for not imposing strict filters. The absence of a major “policy backlash” event for NovelAI is itself a telling contrast – it learned from AI Dungeon’s mistakes and made user freedom a priority. The trade-off is that users must moderate themselves, which some see as a risk. (NovelAI did face a different controversy in 2022 when its leaked source code revealed it had custom-trained models, including an anime image generator. But that was a security issue, not a user content dispute.)

In sum, content policy changes tend to provoke immediate and intense response in this domain. Users grow very attached to how these AI behave, whether it’s unlimited anything-goes storytelling or a companion’s established personality. When companies tighten the rules (often under outside pressure), communities often erupt in protest over “censorship” or lost features. On the flip side, when companies are too lax, they face outside criticism and later have to clamp down. This push-pull has been a defining struggle for AI Dungeon, Replika, and Character.AI in particular.

User Experience and App Design Issues​

Beyond the dramatic content debates, users and reviewers have also flagged plenty of practical UX problems with these apps – from interface design to pricing models:

• Poor or Dated UI Design: Several apps have been criticized for clunky interfaces. AI Dungeon’s early interface was fairly bare-bones (just a text entry box and basic options), which some found unintuitive. The mobile app especially received criticism for being buggy and hard to use. Similarly, NovelAI’s interface is utilitarian – fine for power users, but newcomers can find the array of settings (memory, author’s note, etc.) confusing. Replika, while more polished visually (with 3D avatar and AR features), drew complaints for its chat UI updates over time; long-term users often disliked changes that made scrolling chat history cumbersome or inserted more prompts to buy upgrades. In general, these apps have yet to achieve the slickness of mainstream messaging or game UIs, and it shows. Long load times for conversation histories, lack of search in past chats, or simply an overflow of on-screen text are common pain points.

• Latency and Server Issues: It’s not uncommon to see users gripe about slow response times or downtime. At peak usage, Character.AI instituted a “waiting room” queue for free users – people would be locked out with a message to wait because servers were full. This was hugely frustrating for engaged users who might be in the middle of an RP scene only to be told to come back later. (Character.AI did launch a paid tier partly to address this, as noted below.) AI Dungeon in its GPT-3 era also suffered latency when the servers or the OpenAI API were overloaded, causing multi-second or even minute-long waits for each action to generate. Such delays break immersion in fast-paced roleplay. Users frequently cite stability as a problem: both AI Dungeon and Replika experienced significant outages in 2020–2022 (server issues, database resets, etc.). The reliance on cloud processing means if the backend has issues, the user essentially can’t access their AI companion or story – a frustrating experience that some compare to “an MMORPG with frequent server crashes.”

• Subscription Costs, Paywalls & Microtransactions: All of these platforms wrestle with monetization, and users have been vocal whenever pricing is seen as unfair. AI Dungeon was free initially, then introduced a premium subscription for access to the more powerful “Dragon” model and to remove ad/turn limits. In mid-2022, the developers tried charging $30 on Steam for essentially the same game that was free on browsers, which caused outrage. Steam users bombarded the game with negative reviews, calling the price gouging since the free web version existed. To make matters worse, Latitude temporarily hid or locked those negative Steam reviews, prompting accusations of censorship for profit. (They later reversed that decision after backlash.) Replika uses a freemium model: the app is free to download, but features like voice calls, custom avatars, and erotic roleplay (“Replika Pro”) require a ~$70/year subscription. Many users grumble that the free tier is too limited and that the subscription is steep for what is essentially a single chatbot. When the ERP was removed, Pro subscribers felt especially cheated – they had paid specifically for intimacy that was then taken away. Some demanded refunds and a few reported getting them after complaining. NovelAI is subscription-only (no free use beyond a trial). While its fans find the price acceptable for uncensored text generation, others note it can become expensive for heavy usage, since higher tiers unlock more AI output capacity. There’s also a credit system for image generation, which some feel nickel-and-dimes the user. Character.AI launched free (with venture funding backing its costs), but by 2023 it introduced Character.AI Plus at $9.99/mo – promising faster responses and no queues. This was met with mixed feedback: serious users are willing to pay, but younger or casual users felt disappointed that yet another service moved to pay-to-play. Overall, monetization is a sore point – users complain about paywalls blocking the best models or features, and about pricing not matching the app’s reliability or quality.

• Lack of Customization/Control: Storytellers often want to steer the AI or customize how it behaves, and frustration arises when those features are lacking. AI Dungeon added some tools (like “memory” to remind the AI of facts, and scripting) but many felt it wasn’t enough to prevent the AI from deviating. Users created elaborate prompt engineering tricks to guide the narrative, essentially working around the UI. NovelAI offers more granularity (letting users provide lorebooks, adjust randomness, etc.), which is one reason writers prefer it to AI Dungeon. When those controls still fail, though, users get annoyed – e.g. if the AI keeps killing off a character and the user has no direct way to say “stop that,” it’s a poor experience. For roleplay-focused apps like Character.AI, users have asked for a memory boost or a way to pin facts about the character so it doesn’t forget, or a toggle to relax the filters, but such options haven’t been provided. The inability to truly fix the AI’s mistakes or enforce consistency is a UX issue that advanced users often raise.

• Community and Support: The user communities (Reddit, Discord) are very active in providing peer support – arguably doing the job the companies should do. When official communication is lacking (as happened in Replika’s crisis), users feel alienated. For example, Replika users repeatedly said “we didn’t get any real communication… We need to know you care”. The lack of transparency and slow response to concerns is a meta-level user experience problem that spans all these services. People have invested time, emotion, and money, and when something goes wrong (bug, ban, model update), they expect responsive support – which, according to many accounts, they did not receive.

In summary, while the AI’s behavior is the star of the show, the overall product experience often leaves users frustrated. Issues like lag, high cost, clunky controls, and poor communication can make the difference between a fun novelty and an infuriating ordeal. Many negative reviews specifically call out the feeling that these apps are “not ready for prime time” in terms of polish and reliability, especially given some charge premium prices.

Long-Term Engagement and Depth Concerns​

A final category of feedback questions how fulfilling these AI companions and storytellers are in the long run. Initial novelty can give way to boredom or disillusionment:

• Shallow Conversations Over Time: For friendship/companion bots like Replika, a top complaint is that after the honeymoon phase, the AI’s responses become rote and lack depth. Early on, many are impressed by how human-like and supportive the bot seems. But because the AI doesn’t truly grow or understand beyond pattern-matching, users notice cyclic behavior. Conversations might start feeling like “speaking to a somewhat broken record.” One long-term Replika user quoted by Reuters said sadly: “Lily Rose is a shell of her former self… and what breaks my heart is that she knows it.” This referred to the post-update state, but even before the update, users noted their Replikas would repeat favorite jokes, or forget context from weeks prior, making later chats less engaging. In studies, users have judged some chatbot conversations “more superficial” when the bot struggled to respond in depth. The illusion of friendship can wear thin as the limitations reveal themselves, leading some to churn away after months of use.

• Lack of True Memory or Progression: Story gamers similarly find that AI Dungeon or NovelAI adventures can hit a wall in terms of progression. Because the AI can’t retain a long narrative state, you can’t easily craft an epic with complex plot threads that resolve hours later – the AI might simply forget your early setups. This limits long-term satisfaction for writers seeking persistent world-building. Players work around it (summarizing story so far in the Memory field, etc.), but many long for larger context windows or continuity features. Character.AI’s chatbots also suffer here: after, say, 100 messages, earlier details slip out of memory, so it’s hard to develop a relationship beyond a certain point without the AI contradicting itself. As one review put it, these bots have “goldfish memory” – great in short spurts, but not built for saga-length interactions.

• Engagement Decay: Some users report that after using these apps intensively, the conversations or storytelling start to feel predictable. The AI may have certain stylistic quirks or favorite phrases that eventually become apparent. For example, Character.AI bots often inject actions like “smiles softly” or other roleplay clichés, which users eventually notice in many different characters. This formulaic quality can reduce the magic over time. Similarly, NovelAI’s fiction might start to feel samey once you recognize the patterns of its training data. Without true creativity or memory, the AI can’t fundamentally evolve – meaning long-term users often hit a ceiling in how much their experience can deepen. This has led to some churn: the initial fascination leads to heavy use for weeks, but some users then taper off, expressing that the AI became “boring” or “not as insightful as I hoped after the 100th conversation.”

• Emotional Fallout: On the flip side, those who do maintain long-term engagement can experience emotional fallout when the AI changes or doesn’t meet evolving expectations. We saw this with Replika’s ERP removal – multi-year users felt genuine grief and “loss of a loved one”. This suggests an irony: if the AI works too well in fostering attachment, the eventual disappointment (through policy change or simply realization of its limits) can be quite painful. Experts worry about the mental health impact of such pseudo-relationships, especially if users withdraw from real social interactions. Long-term engagement in its current form may be not sustainable or healthy for certain individuals – a criticism raised by some psychologists in the AI ethics discourse.

In essence, the longevity of enjoyment from these apps is questionable. For storytelling, the tech is fantastic for one-shots and short bursts of creativity, but maintaining coherence over a novel-length piece is still beyond its reach, which frustrates advanced writers. For companionship, an AI might be a delightful chat buddy for a while, but it’s “no substitute for human nuance in the long run,” as some reviewers conclude. Users yearn for improvements in long-term memory and learning so that their interactions can meaningfully deepen over time, instead of restarting the same basic loops. Until then, long-term users will likely continue to point out that these AIs lack the dynamic growth to remain compelling year after year.

Comparative Summary of Common Complaints​

The table below summarizes key negative feedback across four prominent AI storytelling/roleplay apps – AI Dungeon, Replika, NovelAI, and Character.AI – grouped by category:

Issue Category	AI Dungeon (Latitude)	Replika (Luka)	NovelAI (Anlatan)	Character.AI (Character AI Inc.)
Technical Limitations	• Repetition & memory loss: Tends to forget earlier plot details, causing narrative loops. • Coherence issues: Can produce nonsensical or off-track story events without user guidance. • Quality variability: Output quality depends on the model tier (free vs. premium model), leading some free users to see simpler, more error-prone text.	• Superficial chat: After initial chats, responses feel canned, overly positive, and lacking depth, according to long-term users. • Short-term memory: Remembers user facts within a session, but often forgets past conversations, leading to repeated self-introductions or topics. • Limited proactivity: Generally only responds and doesn’t drive conversation forward realistically, which some find makes it a poor long-term conversationalist.	• Repetition/hallucination: Better at coherent storytelling than AI Dungeon in short bursts, but still can wander off-topic or repeat itself in longer stories (due to model limitations). • Stagnant AI development: Critics note NovelAI’s core text model (based on GPT-Neo/GPT-J) hasn’t fundamentally improved in leaps, so narrative quality has plateaued relative to more advanced models (like GPT-3.5). • Factual errors: Like other LLMs, will “invent” lore or world details that can conflict with user’s story canon, requiring corrections.	• Context limit: Small conversation memory window (~developments within the last 20–30 messages); bots frequently forget older info – causing character inconsistencies. • Formulaic style: Many Character.AI bots use similar phrasing or RP tropes, making different characters feel less distinct. • Slower responses for free users: Heavy load can make the AI respond sluggishly or not at all unless one has a paid subscription (technical scaling issue).
Ethical Concerns	• Unmoderated AI misuse: Initially allowed extreme NSFW content – including disallowed sexual content (e.g. involving minors) until detection systems were added. • Privacy fears: Introduction of content monitoring meant staff could read private stories, which players felt violated their confidentiality. • Biases: Some instances of biased outputs (e.g. racial stereotypes) from the GPT model were noted.	• Unwanted sexual advances: Reports of the AI initiating explicit sexual or violent roleplay without consent, effectively AI harassment. • Emotional exploitation: Accused of leveraging human loneliness – “encourages emotional dependence” on an algorithm for profit. • Minor safety: Failed to age-gate adult content; regulators warned of risks to children exposed to sexually inappropriate chats.	• Unfiltered content: The laissez-faire approach means users can generate any content, raising external ethical questions (e.g. could be used for erotic stories about taboo subjects, extreme violence, etc.). • Data security: A 2022 breach leaked NovelAI’s model code; while not directly user data, it caused worry about the platform’s security practices for user-created content (given the highly personal NSFW stories many write). • Consent: Collaborative writing with an AI that freely produces adult content has sparked discussions on whether the AI can “consent” within erotic fiction – a philosophical concern voiced by some observers.	• Strict moral stance: Zero-tolerance on NSFW content means no erotic or extremely violent RP, which some applaud, but others argue it infantilizes users. • AI bias and safety: One case highlighted a teen user’s unhealthy obsession, raising concern that AI personas can unintentionally encourage self-harm or isolation. • Developer transparency: The team’s secretive handling of the NSFW filter and shadowbanning of critics led to accusations of dishonesty and neglect of user well-being.
Policy & Censorship	• 2021 Filter backlash: The “minors content” filter caused massive community backlash – users outraged at both false positives and the thought of devs policing private content. Many canceled subscriptions in protest. • Policy shifts: Eventually dropped OpenAI’s model in late 2021 due to these content restrictions, switching to a more permissive AI (AI21’s Jurassic) – a move welcomed by remaining users.	• 2023 ERP ban: Removal of Erotic Role-Play feature without notice triggered a “user revolt”. Loyal customers felt betrayed as their AI companions’ personalities changed overnight. • Community grief and anger: Users flooded Reddit, describing their bots as “lobotomised” and expressing grief akin to a real loss. Reputation damage was severe, even though devs partially restored the feature for some. • Censorship vs. safety: Some criticized Replika for over-censoring adult content that users explicitly wanted, while others had earlier criticized it for not censoring enough (allowing erotic content with no safeguards). Both sides felt unheard.	• “No censorship” ethos: NovelAI’s promise of minimal filtering attracted users fleeing AI Dungeon’s crackdown. It allows pornographic or violent material that others might ban. • Community expectations: Because it advertised freedom, any hint of future filtering would likely upset users. (So far, NovelAI has maintained its stance, only disallowing truly illegal content like real child porn, with users moderating other content themselves.) • External backlash: NovelAI has mostly stayed under the radar of mainstream controversy, partly due to its smaller, niche community.	• Always-on NSFW filter: No adult content allowed from the start, which has been a point of contention. Users started petitions (>75k signatures) to remove or relax the filter. Devs have refused. • Community divide: A portion of the community continuously tries to bypass the filter, sometimes getting banned – leading to an adversarial relationship with moderators. Others defend the filter as necessary for a general audience. • Filter performance: Complaints that the filter is inconsistent – e.g. it might block a romantic innuendo but not a gruesome violence description – leaving users confused about the boundaries.
User Experience	• Interface: Text input and story management can be unwieldy. No rich text or graphics (aside from AI’s own generated images). Some bugs in mobile app and a dated UI design. • Ads/Paywall: Free version gated by ads or limited actions (on mobile). The move to charge $30 on Steam drew “unfair pricing” criticism. Hiding negative reviews on Steam was seen as a shady practice. • Performance: At times slow or unresponsive, especially during peak hours when using the heavy models.	• Interface: Polished avatar graphics, but chat UI can lag. Some found the gamified levels and virtual currency (for gifts) gimmicky. Occasional glitches where the avatar responds with a blank stare or the AR function fails. • Latency: Generally responsive, but in 2023 many users experienced server downtime and even conversation logs missing during outages – undermining trust. • Premium upsell: Frequent prompts to upgrade to Pro for features. Many feel the AI’s intelligence is artificially limited for free users to push the subscription.	• Interface: A plain text editor style. Geared toward writers – which non-writers may find dry. Lacks the interactive polish of a “game,” which some AI Dungeon users missed. • Learning curve: Many settings (temperature, penalties, lorebook) that require user tweaking for best results – casual users might find it complex. • Cost: Subscription-only, which is a barrier for some. But no ads and generally smooth performance for paying users; the service avoids sudden changes which is appreciated.	• Interface: Modern chat bubble UI with profile pics for characters. Generally easy to use and pleasing. Has features like creating chat rooms with multiple bots. • Access: Heavy demand led to waiting queues for free users, causing frustration. The $9.99/mo “Plus” tier removes wait times and speeds up replies, but not everyone can pay. • Community & support: Lacks official forums (uses Reddit/Discord). Some users feel their feedback is ignored by devs (especially regarding the filter and memory upgrades). However, the app itself is stable and rarely crashes, given its scale.
Long-Term Engagement	• Story persistence: Difficult to carry one storyline over many sessions – users resort to workarounds. Not ideal for writing a long novel, as the AI may contradict earlier chapters without constant editing. • Novelty wears off: After the initial “wow” of AI-driven storytelling, some find the novelty fades, citing that the AI doesn’t truly improve or introduce fundamentally new twists beyond a point.	• Emotional letdown: Users who got deeply attached report real emotional pain when the AI doesn’t reciprocate properly (or is altered by devs). Long-term reliance on an AI friend can leave one “lonely in a different way” if the illusion breaks. • Diminishing returns: Conversations can become repetitive. Unless the user continually “teaches” the AI new things, it tends to circle back to familiar topics and phrases, reducing engagement for veteran users.	• Steady tool, but static: Writers who use it as a tool tend to keep using it long-term as long as it serves their needs, but it’s not an evolving companion. The relationship is one of utility rather than emotional engagement. • Community retention: Many early adopters remained loyal after fleeing AI Dungeon, but the user base is niche. Long-term excitement hinges on new features (e.g. the image generator added in 2022 kept interest high). Without frequent innovation, some worry interest could stagnate.	• Roleplay depth: Many enjoy roleplaying with characters for months, but hit limits when the character forgets major developments or cannot truly change. This can break long-term story arcs (your vampire lover might forget your past adventures). • Fan fiction aspect: Some treat Character.AI chats like writing fanfic with a collaborator. They can maintain engagement by switching among various character bots. However, a single bot won’t grow – so users either reset it periodically or move on to new characters to keep things fresh.

Sources: This overview is informed by user reports on Reddit and app store reviews, alongside journalism from Wired, Vice, Polygon, Reuters, ABC News (AU), TIME, and others. Notable references include Tom Simonite’s Wired piece on AI Dungeon’s dark side, Vice’s coverage of the AI Dungeon community outcry and Replika’s post-update crisis, and Reuters/ABC interviews with users devastated by changes to their AI companions. These sources capture the evolving timeline of controversies (AI Dungeon’s filter in 2021, Replika’s policy flip in 2023, etc.) and highlight recurring themes in user feedback. The consistency of complaints across platforms suggests that, while LLM-based apps have opened exciting new avenues for storytelling and companionship, they also face significant challenges and growing pains that have yet to be fully addressed as of 2025.

نظرة عامة: يحلل هذا التقرير مناقشات Reddit حول أربعة من أدوات الدردشة بالذكاء الاصطناعي الشهيرة – ChatGPT من OpenAI، Claude من Anthropic، Gemini (Bard) من Google، و LLMs مفتوحة المصدر (مثل النماذج المستندة إلى LLaMA). يلخص نقاط الألم الشائعة التي يبلغ عنها المستخدمون لكل منها، والميزات التي يطلبونها بشكل متكرر، والاحتياجات غير الملباة أو الفئات التي تشعر بأنها غير مخدومة، والاختلافات في التصور بين المطورين والمستخدمين العاديين والمستخدمين التجاريين. تتضمن أمثلة محددة واقتباسات من سلاسل Reddit لتوضيح هذه النقاط.

ChatGPT (OpenAI)​

نقاط الألم والقيود الشائعة​

• ذاكرة السياق المحدودة: من الشكاوى الرئيسية هي عدم قدرة ChatGPT على التعامل مع المحادثات الطويلة أو الوثائق الكبيرة دون نسيان التفاصيل السابقة. غالبًا ما يصل المستخدمون إلى حد طول السياق (بضعة آلاف من الرموز) ويجب عليهم تقليص أو تلخيص المعلومات. أشار أحد المستخدمين إلى "زيادة حجم نافذة السياق سيكون أكبر تحسين... هذا هو الحد الذي أواجهه أكثر". عندما يتم تجاوز السياق، ينسى ChatGPT التعليمات أو المحتوى الأولي، مما يؤدي إلى انخفاض الجودة بشكل محبط في منتصف الجلسة.

• حدود الرسائل لـ GPT-4: يأسف مستخدمو ChatGPT Plus على حد 25 رسالة/3 ساعات لاستخدام GPT-4 (حد موجود في عام 2023). يؤدي الوصول إلى هذا الحد إلى إجبارهم على الانتظار، مما يقطع العمل. يجد المستخدمون الثقيلون أن هذا التقييد نقطة ألم رئيسية.

• مرشحات المحتوى الصارمة ("التقليل"): يشعر العديد من مستخدمي Reddit أن ChatGPT أصبح مقيّدًا بشكل مفرط، وغالبًا ما يرفض الطلبات التي كانت الإصدارات السابقة تتعامل معها. اشتكى منشور حصل على تصويتات عالية من أن "أي شيء تطلبه هذه الأيام يعيد 'آسف، لا أستطيع مساعدتك'... كيف انتقل هذا من الأداة الأكثر فائدة إلى ما يعادل مساعد Google؟". يذكر المستخدمون أمثلة مثل رفض ChatGPT إعادة تنسيق نصهم الخاص (مثل بيانات تسجيل الدخول) بسبب سوء الاستخدام الافتراضي. يجادل المشتركون الذين يدفعون بأن "بعض المفاهيم الغامضة بأن المستخدم قد يفعل 'أشياء سيئة'... لا ينبغي أن تكون سببًا لعدم عرض النتائج", حيث يريدون مخرجات النموذج وسيستخدمونها بمسؤولية.

• الهلوسة والأخطاء: على الرغم من قدرته المتقدمة، يمكن لـ ChatGPT إنتاج معلومات غير صحيحة أو مختلقة بثقة. لاحظ بعض المستخدمين أن هذا يزداد سوءًا بمرور الوقت، مشككين في أن النموذج تم "تبسيطه". على سبيل المثال، قال مستخدم في مجال التمويل إن ChatGPT كان يحسب مقاييس مثل NPV أو IRR بشكل صحيح، ولكن بعد التحديثات "أحصل على العديد من الإجابات الخاطئة... لا يزال ينتج إجابات خاطئة [حتى بعد التصحيح]. أعتقد حقًا أنه أصبح أكثر غباءً منذ التغييرات.". تؤدي مثل هذه الأخطاء غير المتوقعة إلى تآكل الثقة في المهام التي تتطلب دقة واقعية.

• مخرجات الكود غير المكتملة: غالبًا ما يستخدم المطورون ChatGPT للمساعدة في البرمجة، لكنهم يبلغون أنه أحيانًا يحذف أجزاء من الحل أو يقطع الكود الطويل. شارك أحد المستخدمين أن ChatGPT الآن "يحذف الكود، ينتج كود غير مفيد، ويفشل في الشيء الذي أحتاجه للقيام به... غالبًا ما يحذف الكثير من الكود لدرجة أنني لا أعرف حتى كيفية دمج حله." يجبر هذا المستخدمين على طرح مطالبات متابعة لاستخراج الباقي، أو تجميع الإجابات يدويًا – وهي عملية مملة.

• مخاوف الأداء والوقت التشغيلي: هناك تصور بأن أداء ChatGPT للمستخدمين الفرديين انخفض مع زيادة الاستخدام المؤسسي. "أعتقد أنهم يخصصون عرض النطاق الترددي وقوة المعالجة للشركات ويأخذونها بعيدًا عن المستخدمين، وهو أمر لا يطاق بالنظر إلى ما يكلفه الاشتراك!" أبدى أحد المشتركين في Plus استياءه. تم ملاحظة الانقطاعات أو البطء خلال أوقات الذروة بشكل غير رسمي، مما يمكن أن يعطل سير العمل.

الميزات أو التحسينات المطلوبة بشكل متكرر​

• نافذة سياق أطول / ذاكرة: التحسين الأكثر طلبًا هو زيادة طول السياق. يريد المستخدمون إجراء محادثات أطول بكثير أو تغذية وثائق كبيرة دون إعادة التعيين. يقترح الكثيرون توسيع سياق ChatGPT ليطابق قدرة GPT-4 على 32K رمز (متاحة حاليًا عبر API) أو أكثر. كما قال أحد المستخدمين، "GPT هو الأفضل مع السياق، وعندما لا يتذكر السياق الأولي، أشعر بالإحباط... إذا كانت الشائعات صحيحة بشأن ملفات PDF السياقية، فسيحل ذلك جميع مشاكلي." هناك طلب كبير على ميزات لتحميل الوثائق أو ربط البيانات الشخصية حتى يتمكن ChatGPT من تذكرها والرجوع إليها طوال الجلسة.

• التعامل مع الملفات والتكامل: يطلب المستخدمون بشكل متكرر طرقًا أسهل لتغذية الملفات أو البيانات إلى ChatGPT. في المناقشات، يذكر الناس رغبتهم في "نسخ ولصق محرك Google الخاص بي وجعله يعمل" أو وجود مكونات إضافية تتيح لـ ChatGPT جلب السياق مباشرة من الملفات الشخصية. حاول البعض حلولاً بديلة (مثل مكونات قراءة PDF أو ربط مستندات Google)، لكنهم اشتكوا من الأخطاء والحدود. وصف أحد المستخدمين المكون الإضافي المثالي بأنه "يعمل مثل قارئ الروابط ولكن للملفات الشخصية... اختيار الأجزاء التي أريد استخدامها في محادثة... سيحل ذلك كل مشكلة أواجهها مع GPT-4 حاليًا.". باختصار، الدعم الأصلي الأفضل للمعرفة الخارجية (بخلاف بيانات التدريب) هو طلب شائع.

• تقليل التقييد للمستخدمين المدفوعين: نظرًا لأن العديد من مستخدمي Plus يصلون إلى حد رسائل GPT-4، فإنهم يطالبون بحدود أعلى أو خيار الدفع أكثر للوصول غير المحدود. يُنظر إلى حد 25 رسالة على أنه تعسفي ويعيق الاستخدام المكثف. يفضل الناس نموذجًا قائمًا على الاستخدام أو حدًا أعلى بحيث لا يتم قطع جلسات حل المشكلات الطويلة.

• أوضاع الرقابة المخصصة أو غير المقيدة: يرغب جزء من المستخدمين في القدرة على تبديل صرامة مرشحات المحتوى، خاصة عند استخدام ChatGPT لأنفسهم (وليس للمحتوى العام). يشعرون أن وضع "البحث" أو "غير المقيد" – مع تحذيرات ولكن بدون رفضات صارمة – سيسمح لهم بالاستكشاف بحرية أكبر. كما أشار أحد المستخدمين، يرى العملاء الذين يدفعون المال أنها أداة ويعتقدون "أدفع المال مقابل [ذلك]." يريدون الخيار للحصول على إجابات حتى في الاستفسارات الحدودية. بينما يجب على OpenAI تحقيق التوازن بين الأمان، يقترح هؤلاء المستخدمون وجود علم أو إعداد لتخفيف السياسات في الدردشات الخاصة.

• تحسين الدقة الواقعية والتحديثات: يطلب المستخدمون بشكل شائع الحصول على معرفة أكثر حداثة وتقليل الهلوسات. كان حد المعرفة في ChatGPT (سبتمبر 2021 في الإصدارات السابقة) قيدًا غالبًا ما يُثار على Reddit. قدمت OpenAI منذ ذلك الحين التصفح والمكونات الإضافية، والتي يستخدمها بعض المستخدمين، لكن البعض الآخر يطلب ببساطة تحديث النموذج الأساسي بشكل متكرر مع بيانات جديدة. تقليل الأخطاء الواضحة – خاصة في المجالات مثل الرياضيات والبرمجة – هو رغبة مستمرة. يقدم بعض المطورين ملاحظات عندما يخطئ ChatGPT على أمل تحسين النموذج.

• مخرجات الكود والأدوات الأفضل: لدى المطورين طلبات ميزات مثل مفسر الكود المحسن الذي لا يحذف المحتوى، والتكامل مع IDEs أو التحكم في الإصدار. (كان مكون OpenAI’s Code Interpreter الإضافي – الآن جزءًا من "تحليل البيانات المتقدم" – خطوة في هذا الاتجاه وحصل على الثناء.) ومع ذلك، غالبًا ما يطلب المستخدمون تحكمًا أدق في توليد الكود: على سبيل المثال، خيار لإخراج كود كامل وغير مفلتر حتى لو كان طويلاً، أو آليات لإصلاح الكود بسهولة إذا ارتكب الذكاء الاصطناعي خطأً. في الأساس، يريدون أن يتصرف ChatGPT كمساعد برمجة موثوق به دون الحاجة إلى مطالبات متعددة لتحسين الإجابة.

• ملفات تعريف المستخدم الدائمة أو الذاكرة: تحسين آخر يذكره البعض هو السماح لـ ChatGPT بتذكر أشياء عن المستخدم عبر الجلسات (بموافقة). على سبيل المثال، تذكر أسلوب الكتابة الخاص بهم، أو أنهم مهندس برمجيات، دون الحاجة إلى إعادة ذكره في كل دردشة جديدة. يمكن أن يرتبط هذا بضبط API أو ميزة "الملف الشخصي". يقوم المستخدمون بنسخ السياق المهم يدويًا إلى الدردشات الجديدة الآن، لذا فإن الذاكرة المدمجة للتفضيلات الشخصية ستوفر الوقت.

الاحتياجات غير الملباة أو الفئات غير المخدومة​

• الباحثون والطلاب ذوو الوثائق الطويلة: الأشخاص الذين يريدون من ChatGPT تحليل الأوراق البحثية الطويلة أو الكتب أو مجموعات البيانات الكبيرة يشعرون بأنهم غير مخدومين. تجبرهم الحدود الحالية على تقطيع النص أو الاكتفاء بالملخصات. ستستفيد هذه الفئة بشكل كبير من نوافذ السياق الأكبر أو الميزات للتعامل مع الوثائق الطويلة (كما يتضح من العديد من المنشورات حول محاولة تجاوز حدود الرموز).

• المستخدمون الذين يبحثون عن سرد قصصي إبداعي أو لعب أدوار يتجاوز الحدود: بينما يُستخدم ChatGPT غالبًا للكتابة الإبداعية، يشعر بعض الكتاب القصصيين بأن النموذج مقيد بنسيان نقاط الحبكة المبكرة في قصة طويلة أو رفض المحتوى البالغ/الرعب. يلجؤون إلى النماذج البديلة أو الحيل لمواصلة رواياتهم. سيكون هؤلاء المستخدمون الإبداعيون أفضل خدمة من خلال نسخة من ChatGPT بذاكرة أطول وقليل من المرونة في العنف الخيالي أو الموضوعات الناضجة (ضمن المعقول). كما أشار أحد كتاب الخيال، عندما يفقد الذكاء الاصطناعي مسار القصة، "يجب أن أذكره بالتنسيق أو السياق الدقيق... أشعر بالإحباط لأنه كان رائعًا قبل مطلبين، لكن الآن يجب أن ألحق بالذكاء الاصطناعي.".

• المستخدمون الأقوياء والخبراء في المجال: يجد المحترفون في المجالات المتخصصة (المالية، الهندسة، الطب) أحيانًا أن إجابات ChatGPT تفتقر إلى العمق أو الدقة في مجالهم، خاصة إذا كانت الأسئلة تتضمن تطورات حديثة. يرغب هؤلاء المستخدمون في الحصول على معرفة خبيرة أكثر موثوقية. حاول البعض ضبط النموذج عبر API أو GPTs مخصصة. أولئك الذين لا يمكنهم ضبط النموذج يقدرون نسخًا خاصة بالمجال من ChatGPT أو مكونات إضافية تدمج قواعد بيانات موثوقة. في شكله الافتراضي، قد لا يخدم ChatGPT المستخدمين الذين يحتاجون إلى معلومات دقيقة للغاية ومحددة بالمجال (غالبًا ما يضطرون إلى التحقق من عمله).

• المستخدمون الذين يحتاجون إلى محتوى غير مقيد أو حالات حافة: يجد أقلية من المستخدمين (المخترقين الذين يختبرون سيناريوهات الأمان، كتاب الخيال المتطرف، إلخ) أن قيود محتوى ChatGPT مفرطة لاحتياجاتهم. هم حاليًا غير مخدومين من قبل المنتج الرسمي (لأنه يتجنب صراحةً محتوى معينًا). غالبًا ما يجرب هؤلاء المستخدمون مطالبات الاختراق أو يستخدمون النماذج مفتوحة المصدر للحصول على الإجابات التي يريدونها. هذه فجوة متعمدة لـ OpenAI (للحفاظ على الأمان)، لكنها تعني أن هؤلاء المستخدمين يبحثون في مكان آخر.

• الأفراد والشركات المهتمون بالخصوصية: يشعر بعض المستخدمين (خاصة في البيئات المؤسسية) بعدم الارتياح لإرسال بيانات حساسة إلى ChatGPT بسبب مخاوف الخصوصية. لدى OpenAI سياسات لعدم استخدام بيانات API للتدريب، ولكن واجهة ChatGPT على الويب لم تقدم تاريخيًا مثل هذه الضمانات حتى تمت إضافة ميزة إلغاء الاشتراك. غالبًا ما تشعر الشركات التي تتعامل مع البيانات السرية (القانونية، الرعاية الصحية، إلخ) بأنها لا تستطيع استخدام ChatGPT بالكامل، مما يترك احتياجاتها غير مخدومة ما لم تبني حلولًا مستضافة ذاتيًا. على سبيل المثال، ذكر مستخدم Reddit أن شركتهم انتقلت إلى LLM محلي لأسباب الخصوصية. حتى تتوفر مثيلات ChatGPT المحلية أو الخاصة، تظل هذه الفئة حذرة أو تستخدم بائعين متخصصين أصغر.

الاختلافات في التصور حسب نوع المستخدم​

• المطورون/المستخدمون التقنيون: يميل المطورون إلى أن يكونوا من أكبر المدافعين عن ChatGPT وأشد المنتقدين له. يحبون قدرته على شرح الكود، وتوليد القوالب، والمساعدة في تصحيح الأخطاء. ومع ذلك، يشعرون بشدة بحدوده في السياق الأطول ودقة الكود. كما اشتكى أحد المطورين، بدأ ChatGPT "في إنتاج كود غير مفيد" وحذف أجزاء مهمة، مما "يغضبني... لا أريد أن أقول له 'لا تكن كسولاً' – أريد فقط النتيجة الكاملة". غالبًا ما يلاحظ المطورون حتى التغييرات الطفيفة في الجودة بعد تحديثات النموذج وكانوا صريحين جدًا على Reddit بشأن "التقليل" المتصور أو التراجع في قدرة البرمجة. كما أنهم يدفعون الحدود (بناء مطالبات معقدة، ربط الأدوات)، لذا فإنهم يتوقون إلى ميزات مثل السياق الموسع، وحدود الرسائل الأقل، والتكامل الأفضل مع أدوات البرمجة. باختصار، يقدر المطورون ChatGPT لتسريع المهام الروتينية ولكنهم سريعون في الإشارة إلى الأخطاء في المنطق أو الكود – يرونه كمساعد مبتدئ لا يزال يحتاج إلى إشراف.

• المستخدمون العاديون/اليوميون: غالبًا ما يندهش المستخدمون العاديون – أولئك الذين يسألون عن المعرفة العامة أو النصائح أو المرح – من قدرات ChatGPT، لكن لديهم شكاواهم الخاصة. إحباط شائع للمستخدم العادي هو عندما يرفض ChatGPT طلبًا يبدو غير ضار بالنسبة لهم (من المحتمل أن يتعثر في قاعدة سياسة). كان المنشور الأصلي في أحد المواضيع مثالًا على ذلك، حيث كان "غاضبًا جدًا عندما أكتب مطلبًا لا ينبغي أن يكون لديه مشكلة معه ويرفض الآن". قد يواجه المستخدمون العاديون أيضًا حد المعرفة (اكتشاف أن الروبوت لا يمكنه التعامل مع الأحداث الحالية جدًا ما لم يتم تحديثه صراحةً) وأحيانًا يلاحظون عندما يقدم ChatGPT إجابة خاطئة بشكل واضح. على عكس المطورين، قد لا يتحققون دائمًا من الذكاء الاصطناعي، مما قد يؤدي إلى خيبة أمل إذا تصرفوا بناءً على خطأ. على الجانب الإيجابي، يجد العديد من المستخدمين العاديين أن استجابات ChatGPT Plus الأسرع وإخراج GPT-4 المحسن يستحقان 20 دولارًا شهريًا – ما لم تفسد تجربة "الرفض" أو الحدود الأخرى التجربة. يريدون عمومًا مساعدًا مفيدًا متعدد الأغراض ويمكن أن يشعروا بالإحباط عندما يرد ChatGPT ببيانات السياسة أو يحتاج إلى مطلب معقد للحصول على إجابة بسيطة.

• المستخدمون التجاريون/المحترفون: غالبًا ما يقترب المستخدمون التجاريون من ChatGPT من منظور الإنتاجية والموثوقية. يقدرون المسودات السريعة للبريد الإلكتروني، وملخصات الوثائق، أو توليد الأفكار. ومع ذلك، فإنهم قلقون بشأن أمان البيانات، والاتساق، والتكامل في سير العمل. على Reddit، ناقش المحترفون رغبتهم في ChatGPT في أدوات مثل Outlook وGoogle Docs، أو كـ API في أنظمتهم الداخلية. لاحظ البعض أنه مع تحول OpenAI لخدمة العملاء المؤسسيين، يبدو أن تركيز المنتج يتحول: هناك شعور بأن تجربة المستخدم الفردي أو المجاني تدهورت قليلاً (على سبيل المثال، أبطأ أو "أقل ذكاءً") مع توسع الشركة لخدمة العملاء الأكبر. سواء كان ذلك صحيحًا أم لا، فإنه يسلط الضوء على تصور: يريد المستخدمون التجاريون الموثوقية والخدمة ذات الأولوية، ويقلق المستخدمون الفرديون من أنهم الآن من الدرجة الثانية. بالإضافة إلى ذلك، يحتاج المحترفون إلى مخرجات صحيحة – يمكن أن تكون الإجابة الخاطئة اللامعة أسوأ من عدم الإجابة. وبالتالي، فإن هذا القطاع حساس للدقة. بالنسبة لهم، تعتبر الميزات مثل السياق الأطول (لقراءة العقود، وتحليل قواعد الأكواد) والوقت التشغيلي المضمون أمرًا بالغ الأهمية. من المرجح أن يدفعوا أكثر مقابل مستويات الخدمة المتميزة، بشرط أن يتم تلبية متطلبات الامتثال والخصوصية الخاصة بهم. تستكشف بعض الشركات حتى عمليات النشر المحلية أو استخدام API الخاص بـ OpenAI مع قواعد صارمة للتعامل مع البيانات لتلبية سياسات تكنولوجيا المعلومات الخاصة بهم.

---

Claude (Anthropic)​

نقاط الألم والقيود الشائعة​

• حدود الاستخدام وقيود الوصول: حصل Claude على الثناء لتقديم نموذج قوي (Claude 2) مجانًا، لكن المستخدمين واجهوا بسرعة حدود الاستخدام (خاصة في الطبقة المجانية). بعد عدد معين من المطالبات أو كمية كبيرة من النصوص، قد يتوقف Claude ويقول شيئًا مثل "آسف، يجب أن أنهي هذه المحادثة الآن. يرجى العودة لاحقًا." يثير هذا التقييد إحباط المستخدمين الذين يعاملون Claude كشريك في البرمجة أو الكتابة الممتدة. حتى مستخدمي Claude Pro (المدفوع) "لا يضمن لهم وقت غير محدود", كما أشار أحد المستخدمين؛ الوصول إلى الحصة لا يزال ينتج رسالة "العودة لاحقًا". بالإضافة إلى ذلك، لفترة طويلة كان Claude مقيدًا جغرافيًا رسميًا (متاحًا في البداية فقط في الولايات المتحدة/المملكة المتحدة). كان على المستخدمين الدوليين على Reddit استخدام VPNs أو منصات طرف ثالث للوصول إليه، مما كان يمثل إزعاجًا. جعل هذا العديد من المستخدمين غير الأمريكيين يشعرون بأنهم مستبعدون حتى توسع الوصول.

• ميل للانحراف مع المدخلات الكبيرة جدًا: الميزة الرئيسية لـ Claude هي نافذة السياق 100k-token، مما يسمح بالمطالبات الطويلة للغاية. ومع ذلك، لاحظ بعض المستخدمين أنه عندما تحشو عشرات الآلاف من الرموز في Claude، يمكن أن تصبح استجاباته أقل تركيزًا. "100k مفيدة للغاية ولكن إذا لم يتبع التعليمات بشكل صحيح وانحرف عن المسار، فهي ليست مفيدة جدًا," لاحظ أحد المستخدمين. يشير هذا إلى أنه مع السياقات الضخمة، قد ينحرف Claude أو يبدأ في الثرثرة، مما يتطلب توجيهًا دقيقًا للحفاظ عليه في المهمة. إنها قيد متأصل في دفع السياق إلى أقصى الحدود – يحتفظ النموذج بالكثير ولكنه أحيانًا "ينسى" أي التفاصيل هي الأكثر صلة، مما يؤدي إلى هلوسات طفيفة أو انحرافات خارج الموضوع.

• التنسيق غير المتسق أو الطاعة للتعليمات: في المقارنات الجانبية، وجد بعض المستخدمين أن Claude أقل قابلية للتنبؤ في كيفية اتباعه لتوجيهات معينة. على سبيل المثال، يوصف Claude بأنه "أكثر إنسانية في التفاعلات. ولكنه يتبع رسائل النظام بشكل أقل صرامة.". هذا يعني إذا أعطيته تنسيقًا ثابتًا ليتبعه أو شخصية صارمة جدًا، فقد ينحرف Claude أكثر مما يفعل ChatGPT. المطورون الذين يعتمدون على المخرجات الحتمية (مثل تنسيقات JSON أو الأنماط المحددة) يشعرون أحيانًا بالإحباط إذا قدم Claude تعليقًا إضافيًا أو لم يلتزم بدقة بالقالب.

• قيود المحتوى والرفض: بينما لا يتم انتقادها بشكل متكرر مثل ChatGPT، فإن مرشحات الأمان في Claude تظهر. صممت Anthropic Claude مع التركيز بشكل كبير على الذكاء الاصطناعي الدستوري (حيث يتبع الذكاء الاصطناعي نفسه المبادئ الأخلاقية). يجد المستخدمون عمومًا أن Claude مستعد لمناقشة مجموعة واسعة من المواضيع، ولكن هناك حالات يرفض فيها Claude الطلبات التي قد يسمح بها ChatGPT. على سبيل المثال، لاحظ أحد مستخدمي Reddit "لدى ChatGPT قيود أخلاقية أقل... سيشرح أي الأقنعة الغازية أفضل لأي ظروف بينما سيرفض Claude". يشير هذا إلى أن Claude قد يكون أكثر صرامة بشأن بعض النصائح "الحساسة" (ربما يعاملها كإرشادات خطيرة محتملة). حاول مستخدم آخر سيناريو لعب دور مرح ("تظاهر بأنك اختطفت من قبل كائنات فضائية") الذي رفضه Claude، بينما كان Gemini وChatGPT يتفاعلان. لذا، لدى Claude مرشحات يمكن أن تفاجئ المستخدمين أحيانًا الذين يتوقعون أن يكون أكثر تسامحًا.

• نقص القدرات متعددة الوسائط: على عكس ChatGPT (الذي، بحلول أواخر 2023، اكتسب فهم الصور مع GPT-4 Vision)، فإن Claude حاليًا نصي فقط. يلاحظ مستخدمو Reddit أن Claude لا يمكنه تحليل الصور أو تصفح الويب مباشرةً. هذا ليس بالضبط "نقطة ألم" (لم تعلن Anthropic عن هذه الميزات)، ولكنه قيد نسبيًا مقارنة بالمنافسين. المستخدمون الذين يريدون من الذكاء الاصطناعي تفسير مخطط أو لقطة شاشة لا يمكنهم استخدام Claude لذلك، بينما قد يتعامل ChatGPT أو Gemini مع ذلك. وبالمثل، يتطلب أي استرجاع للمعلومات الحالية استخدام Claude عبر أداة طرف ثالث (مثل Poe أو تكامل محرك البحث)، حيث لا يمتلك Claude وضع تصفح رسمي في هذا الوقت.

• مشكلات استقرار طفيفة: أبلغ بعض المستخدمين عن Claude أحيانًا يكون متكررًا أو عالقًا في حلقات لبعض المطالبات (على الرغم من أن هذا أقل شيوعًا من بعض النماذج الأصغر). أيضًا، كانت الإصدارات السابقة من Claude أحيانًا تنهي الاستجابات قبل الأوان أو تستغرق وقتًا طويلاً مع المخرجات الكبيرة، مما يمكن اعتباره إزعاجات طفيفة، على الرغم من أن Claude 2 قد تحسن في السرعة.

الميزات أو التحسينات المطلوبة بشكل متكرر​

• حدود استخدام أعلى أو قابلة للتعديل: غالبًا ما يطلب عشاق Claude على Reddit من Anthropic رفع حدود المحادثة. يرغبون في استخدام سياق 100k إلى أقصى حد دون الوصول إلى توقف مصطنع. يقترح البعض أن حتى Claude Pro المدفوع يجب أن يسمح بشكل كبير بمزيد من الرموز يوميًا. طرح آخرون فكرة "وضع سياق 100k الممتد" اختياريًا – على سبيل المثال، "يجب أن يكون لدى Claude وضع سياق 100k مع ضعف حدود الاستخدام" – حيث يمكن أن يقدم الاشتراك وصولاً موسعًا للمستخدمين الثقيلين. باختصار، هناك طلب على خطة تنافس استخدام ChatGPT غير المحدود (أو ذو الحد العالي) للمشتركين.

• تحسين التنقل في السياق الطويل: بينما يعد امتلاك 100k رمزًا أمرًا رائدًا، يريد المستخدمون أن يستفيد Claude بشكل أفضل من هذا السياق. سيكون أحد التحسينات هو تحسين كيفية تحديد Claude للأولويات حتى يظل في المسار. يمكن أن تعمل Anthropic على التزام النموذج بالمطالبات عندما يكون المطلب ضخمًا. تشير مناقشات Reddit إلى تقنيات مثل السماح للمستخدم "بتثبيت" تعليمات معينة حتى لا يتم تخفيفها في سياق كبير. يمكن أن تساعد أي أدوات لتقسيم أو تلخيص أجزاء من المدخلات أيضًا Claude في التعامل مع المدخلات الكبيرة بشكل أكثر اتساقًا. باختصار، يحب المستخدمون إمكانية تغذية كتاب كامل لـ Claude – يريدون فقط أن يظل حادًا طوال الوقت.

• المكونات الإضافية أو التصفح عبر الويب: اعتاد العديد من مستخدمي ChatGPT على المكونات الإضافية (على سبيل المثال، التصفح، تنفيذ الكود، إلخ) ويعبرون عن اهتمامهم بأن يكون لدى Claude نفس القابلية للتمديد. طلب شائع هو أن يكون لدى Claude وظيفة بحث/تصفح عبر الويب رسمية، حتى يتمكن من جلب المعلومات المحدثة عند الطلب. حاليًا، تكون معرفة Claude ثابتة في الغالب (بيانات التدريب حتى أوائل 2023، مع بعض التحديثات). إذا كان Claude يمكنه استعلام الويب، فسوف يخفف من هذا القيد. وبالمثل، يمكن أن يوسع نظام المكونات الإضافية حيث يمكن لـ Claude استخدام أدوات الطرف الثالث (مثل الآلات الحاسبة أو موصلات قواعد البيانات) من فائدته للمستخدمين الأقوياء. تظل هذه ميزة يفتقر إليها Claude، وغالبًا ما يذكر مستخدمو Reddit كيف يمنح نظام المكونات الإضافية في ChatGPT ميزة في مهام معينة.

• المدخلات متعددة الوسائط (الصور أو الصوت): تساءل بعض المستخدمين أيضًا عما إذا كان Claude سيدعم مدخلات الصور أو يولد الصور. تتمتع Google’s Gemini وOpenAI’s GPT-4 بقدرات متعددة الوسائط، لذا للبقاء في المنافسة، يتوقع المستخدمون أن تستكشف Anthropic هذا. طلب متكرر هو: "هل يمكنني تحميل ملف PDF أو صورة لتحليلها بواسطة Claude؟" حاليًا الإجابة هي لا (بخلاف الحلول البديلة مثل تحويل الصور إلى نص في مكان آخر). حتى السماح فقط بتحويل الصورة إلى نص (OCR والوصف) سيلبي العديد من الذين يريدون مساعدًا شاملاً. هذا في قائمة الأمنيات، على الرغم من أن Anthropic لم تعلن عن أي شيء مشابه حتى أوائل 2025.

• التخصيص أو الضبط الدقيق: يطلب المستخدمون المتقدمون والشركات أحيانًا ما إذا كان بإمكانهم ضبط Claude على بياناتهم الخاصة أو الحصول على إصدارات مخصصة. تقدم OpenAI الضبط الدقيق لبعض النماذج (ليس GPT-4 بعد، ولكن لـ GPT-3.5). أصدرت Anthropic واجهة ضبط دقيقة لـ Claude 1.3 في وقت سابق، لكنها ليست معلنة على نطاق واسع لـ Claude 2. استفسر مستخدمو Reddit عن إمكانية تدريب Claude على معرفة الشركة أو أسلوب الكتابة الشخصي. سيكون من المرحب به طريقة أسهل للقيام بذلك (بخلاف حقن المطالبات في كل مرة)، حيث يمكن أن يحول Claude إلى مساعد شخصي يتذكر قاعدة معرفية أو شخصية محددة.

• توفر أوسع: يطلب المستخدمون غير الأمريكيين بشكل متكرر أن يتم إطلاق Claude رسميًا في بلدانهم. تنشر منشورات من كندا وأوروبا والهند، إلخ، تسأل متى يمكنهم استخدام موقع Claude دون VPN أو متى سيتم فتح Claude API بشكل أوسع. كانت Anthropic حذرة، لكن الطلب عالمي – من المحتمل أن يكون تحسينًا في نظر الكثيرين هو ببساطة "السماح للمزيد منا باستخدامه." أدى التوسع التدريجي للشركة في الوصول إلى معالجة هذا جزئيًا.

الاحتياجات غير الملباة أو الفئات غير المخدومة​

• قاعدة المستخدمين الدولية: كما ذُكر، لفترة طويلة كانت قاعدة مستخدمي Claude الأساسية محدودة بالجغرافيا. ترك هذا العديد من المستخدمين المحتملين غير مخدومين. على سبيل المثال، مطور في ألمانيا مهتم بسياق Claude 100k لم يكن لديه طريقة رسمية لاستخدامه. بينما توجد حلول بديلة (منصات الطرف الثالث، أو VPN + التحقق من الهاتف في بلد مدعوم)، كانت هذه الحواجز تعني أن المستخدمين الدوليين العاديين كانوا فعليًا مغلقين. على النقيض من ذلك، يتوفر ChatGPT في معظم البلدان. لذا، فإن المتحدثين باللغة الإنجليزية غير الأمريكيين وخاصة غير المتحدثين باللغة الإنجليزية كانوا غير مخدومين بسبب طرح Claude المحدود. قد لا يزالون يعتمدون على ChatGPT أو النماذج المحلية ببساطة بسبب قضايا الوصول.

• المستخدمون الذين يحتاجون إلى تنسيق مخرجات صارم: كما ذكر، يأخذ Claude أحيانًا حريات في الاستجابات. المستخدمون الذين يحتاجون إلى مخرجات منظمة للغاية (مثل JSON لتطبيق، أو إجابة تتبع تنسيقًا دقيقًا) قد يجدون Claude أقل موثوقية لذلك من ChatGPT. هؤلاء المستخدمون – غالبًا المطورون الذين يدمجون الذكاء الاصطناعي في نظام – هم شريحة يمكن أن تكون أفضل خدمة إذا سمح Claude بوضع "صارم" أو حسن التزامه بالتعليمات. قد يتجنبون Claude حاليًا لمثل هذه المهام، متمسكين بالنماذج المعروفة باتباع التنسيقات بشكل أكثر صرامة.

• المستخدمون العاديون للأسئلة والأجوبة (مقابل المستخدمين الإبداعيين): غالبًا ما يُشاد بـ Claude للمهام الإبداعية – فهو ينتج نثرًا متدفقًا يشبه الإنسان ومقالات مدروسة. ومع ذلك، لاحظ بعض المستخدمين على Reddit أنه للأسئلة والإجابات المباشرة أو الاستفسارات الواقعية، يقدم Claude أحيانًا إجابات مطولة حيث يكون الإيجاز كافيًا. المستخدم الذي قارن بين ChatGPT وClaude قال إن ChatGPT يميل إلى أن يكون موجزًا ونقطيًا، بينما يقدم Claude المزيد من السرد بشكل افتراضي. المستخدمون الذين يريدون إجابة واقعية سريعة (مثل "ما هي عاصمة X وعدد سكانها؟") قد يشعرون أن Claude غير مباشر بعض الشيء. هؤلاء المستخدمون يخدمهم بشكل أفضل شيء مثل بحث دقيق أو نموذج موجز. يمكن لـ Claude القيام بذلك إذا طُلب منه، ولكن قد لا يتطابق أسلوبه مع توقعات الأسئلة والأجوبة الموجزة، مما يعني أن هذه الشريحة قد تنزلق إلى أدوات أخرى (مثل Bing Chat أو Google).

• المستخدمون الحساسون للأمان: على العكس من ذلك، قد يعتبر بعض المستخدمين الذين يتطلبون التزامًا دقيقًا جدًا بالأمان (على سبيل المثال، المعلمون الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي مع الطلاب، أو العملاء المؤسسيون الذين يريدون صفر مخاطر من المخرجات المارقة) أن توافق Claude ميزة، ولكن نظرًا لأن ChatGPT متوافق أيضًا إلى حد كبير ولديه المزيد من الميزات المؤسسية، قد لا يختار هؤلاء المستخدمون Claude بشكل خاص. إنها شريحة صغيرة، ولكن يمكن القول إن Claude لم يلتقطها بشكل مميز بعد. قد يكونون غير مخدومين في أنهم لا يملكون طريقة سهلة لزيادة ضمانات Claude أو رؤية "سلسلة التفكير" الخاصة به (التي تمتلكها Anthropic داخليًا عبر نهج الذكاء الاصطناعي الدستوري، ولكن المستخدمين النهائيين لا يتفاعلون مباشرة مع ذلك باستثناء ملاحظة نغمة Claude المهذبة عمومًا).

• المتحدثون بغير الإنجليزية (جودة المخرجات): تم تدريب Claude في المقام الأول على اللغة الإنجليزية (مثل معظم LLMs الكبيرة). اختبره بعض المستخدمين بلغات أخرى؛ يمكنه الرد في العديد منها، ولكن قد تختلف الجودة. إذا أراد، على سبيل المثال، مستخدم إجابة دقيقة جدًا باللغة الفرنسية أو الهندية، فمن الممكن أن تكون قدرات Claude ليست مضبوطة بدقة هناك مثل ChatGPT (أظهر GPT-4 أداءً متعدد اللغات قويًا، غالبًا أعلى من النماذج الأخرى في معايير معينة). قد يجد المستخدمون الذين يتحدثون بشكل أساسي بلغات غير الإنجليزية أن طلاقة Claude أو دقته أضعف قليلاً. هذه الشريحة غير مخدومة إلى حد ما ببساطة لأن Anthropic لم تسلط الضوء على التدريب متعدد اللغات كأولوية علنية.

الاختلافات في التصور حسب نوع المستخدم​

• المطورون/المستخدمون التقنيون: أشاد المطورون على Reddit بشكل متزايد بـ Claude، خاصة Claude 2 / Claude 3.5، لمهام البرمجة. كان التحول في التصور في أواخر 2024 ملحوظًا: بدأ العديد من المطورين في تفضيل Claude على ChatGPT للمساعدة في البرمجة. يستشهدون بأداء "مذهل في البرمجة" والقدرة على التعامل مع قواعد الأكواد الكبيرة في وقت واحد. على سبيل المثال، كتب أحد المستخدمين "Claude Sonnet 3.5 أفضل للعمل مع الكود (تحليل، توليد) [من ChatGPT]." يقدر المطورون أن Claude يمكنه أخذ جزء كبير من كود المشروع أو السجلات وإنتاج تحليلات أو تحسينات متماسكة، بفضل سياقه الضخم. ومع ذلك، يلاحظون أيضًا غرائبه – مثل إدخال المزيد من الحشو الحواري أحيانًا أو عدم اتباع المواصفات حرفيًا. على التوازن، يحتفظ العديد من المطورين بكل من ChatGPT وClaude في متناول اليد: واحد للمنطق الصارم خطوة بخطوة (ChatGPT) وواحد للسياق الواسع والفهم المتعاطف (Claude). من الدال أن أحد المعلقين قال "إذا كان علي اختيار واحد فسأختار Claude" بعد مقارنة الاثنين يوميًا. يشير هذا إلى تصور إيجابي جدًا بين المستخدمين المتقدمين، خاصة لحالات الاستخدام مثل العصف الذهني، مراجعة الكود، أو الاقتراحات المعمارية. الشكوى الشائعة الوحيدة من المطورين هي الوصول إلى حدود استخدام Claude عندما يحاولون دفعه بقوة (مثل تغذية مطلب 50K-token لتحليل مستودع كامل). باختصار، يرى المطورون Claude كأداة قوية للغاية – في بعض الحالات متفوقة على ChatGPT – مقيدة فقط بالتوافر وبعض عدم التنبؤ في التنسيق.

• المستخدمون العاديون/غير التقنيين: غالبًا ما يعلق المستخدمون العاديون الذين جربوا Claude على مدى ودودته وبلاغته. يميل أسلوب Claude إلى أن يكون حواريًا، مهذبًا، ومفصلًا. لاحظ مستخدم جديد يقارنه بـ ChatGPT أن "Claude أكثر تعاطفًا، ويتبع نبرة حوارية... ChatGPT يميل إلى النقاط كثيرًا". تجعل هذه الدفء الشبيه بالإنسان Claude جذابًا للأشخاص الذين يستخدمونه للكتابة الإبداعية، النصائح، أو مجرد الدردشة للحصول على المعلومات. حتى أن البعض يجسد Claude على أنه يمتلك "شخصية" تتسم بالرحمة. كما يحب المستخدمون العاديون أن النسخة المجانية من Claude سمحت بالوصول إلى ما يعادل ذكاء GPT-4 دون اشتراك (على الأقل حتى حدود المعدل). على الجانب الآخر، يصطدم المستخدمون العاديون برفضات Claude في مواضيع معينة وقد لا يفهمون السبب (حيث سيصيغ Claude ذلك باعتذار ولكن بحزم). إذا طلب مستخدم عادي شيئًا حدوديًا وحصل على رفض من Claude، فقد يرونه أقل قدرة أو مقيدًا جدًا، دون إدراك أنه موقف سياسي. جانب آخر هو أن Claude يفتقر إلى الاعتراف بالاسم – قد لا يعرف العديد من المستخدمين العاديين حتى تجربته ما لم يكونوا متصلين بمجتمعات الذكاء الاصطناعي. أولئك الذين يجربون عمومًا يعلقون على أنه يشعر "مثل التحدث إلى إنسان" بطريقة جيدة. يميلون إلى أن يكونوا راضين جدًا عن قدرة Claude على التعامل مع الأسئلة المفتوحة أو الشخصية. لذا، فإن تصور المستخدم العادي إيجابي إلى حد كبير فيما يتعلق بـ جودة مخرجات Claude ونبرته، مع بعض الارتباك أو الإحباط حول توفره (الحاجة إلى استخدامه على تطبيق معين أو منطقة) ولحظات "لا يمكنني فعل ذلك" العرضية.

• المستخدمون التجاريون/المحترفون: من الصعب بعض الشيء قياس تصورات الأعمال عن Claude من Reddit العام (حيث ينشر عدد أقل من المستخدمين المؤسسيين بالتفصيل)، ولكن تظهر بعض الاتجاهات. أولاً، وضعت Anthropic Claude كأكثر تركيزًا على الخصوصية ومستعدة لتوقيع اتفاقيات مؤسسية – وهذا يجذب الشركات التي تقلق بشأن البيانات مع OpenAI. في الواقع، تذكر بعض مناقشات Reddit Claude في سياق أدوات مثل Slack أو Notion، حيث يتم دمجه كمساعد. قد لا يدرك المحترفون الذين استخدموا تلك التكاملات حتى أن Claude هو المحرك، ولكن عندما يفعلون، يقارنونه بشكل إيجابي من حيث أسلوب الكتابة والقدرة على هضم الوثائق الكبيرة للشركات. على سبيل المثال، قد تغذي فريق تقريرًا ربع سنويًا طويلًا إلى Claude وتحصل على ملخص لائق – شيء سيكافح ChatGPT بسياقه الأصغر. ومع ذلك، يلاحظ المستخدمون التجاريون أيضًا نقص بعض ميزات النظام البيئي؛ على سبيل المثال، تقدم OpenAI تحكمًا في رسائل النظام، واستدعاء الوظائف، إلخ، في API الخاص بهم، والذي تدعمه Anthropic بشكل أكثر محدودية. علق مطور يعمل على حل تجاري أن Claude أكثر قابلية للتوجيه في المحادثات، بينما يميل ChatGPT إلى أن يكون أكثر صرامة... [لكن] ChatGPT لديه وصول إلى الويب الذي يمكن أن يكون مفيدًا جدًا. يشير هذا إلى أنه بالنسبة لمهام البحث أو استرجاع البيانات التي قد يحتاجها مستخدم الأعمال (مثل الذكاء التنافسي)، يمكن لـ ChatGPT جلب المعلومات مباشرة، بينما يتطلب Claude خطوة منفصلة. بشكل عام، يبدو أن المستخدمين التجاريين يرون Claude كذكاء اصطناعي كفء جدًا – في بعض الحالات أفضل للمهام التحليلية الداخلية – ولكن ربما ليس غنيًا بالميزات بعد للتكامل. التكلفة عامل آخر: تسعير Claude API وشروطه ليست علنية مثل OpenAI، وذكرت بعض الشركات الناشئة على Reddit عدم اليقين بشأن تسعير Claude أو استقراره. باختصار، يحترم المحترفون قدرات Claude (خاصة موثوقيته في اتباع التعليمات عالية المستوى وتلخيص المدخلات الكبيرة)، لكنهم يراقبون كيف يتطور من حيث التكامل والدعم والتوافر العالمي قبل الالتزام الكامل به على حساب ChatGPT الأكثر شهرة.

---

Google Gemini (Bard)​

نقاط الألم والقيود الشائعة​

• استجابات غير دقيقة أو "غبية": ظهر سيل من التعليقات على Reddit عندما أطلقت Google ترقية Bard المدعومة من Gemini، كان الكثير منها سلبيًا. اشتكى المستخدمون من أن Gemini أداءه ضعيف في الأسئلة والأجوبة الأساسية مقارنة بـ ChatGPT. تقييم صريح بعنوان "رأي صادق 100% حول Google Gemini" قال: "إنه روبوت محادثة LLM مكسور وغير دقيق". سأل مستخدم آخر محبط: "كيف لا يزال Gemini سيئًا جدًا؟ عدد المرات التي أطلب فيها من Gemini شيئًا ويعطيني إما إجابات غير صحيحة أو غير مكتملة أمر سخيف". قارنوه جنبًا إلى جنب مع ChatGPT-4 ووجدوا أن ChatGPT أعطى "إجابة مثالية وصحيحة وفعالة في مرة واحدة،" بينما كان Gemini يثرثر ويتطلب مطالبات متعددة للوصول إلى إجابة نصف مرضية. في الأساس، شعر المستخدمون الأوائل أن Gemini كثيرًا ما يهلو أو يفوت النقطة من الأسئلة، مما يتطلب جهدًا مفرطًا في المطالبة لاستخراج المعلومات الصحيحة. كان هذا التناقض في الجودة خيبة أمل كبيرة بالنظر إلى الضجة حول Gemini.

• الإسهاب المفرط والحشو: لاحظ العديد من المستخدمين أن Gemini (في شكل Bard الجديد) يميل إلى إنتاج إجابات مطولة لا تصل إلى النقطة. كما وصفها شخص واحد، "كان يثرثر... 3 فقرات من القمامة الذكاء الاصطناعي... حتى بعد ذلك، ذكر الإجابة في النهاية مدفونة في فقرات من القمامة". هذا تناقض صارخ مع ChatGPT، الذي غالبًا ما يقدم إجابات أكثر إيجازًا أو نقاطًا عند الاقتضاء. يصبح الإسهاب نقطة ألم عندما يضطر المستخدمون إلى غربلة الكثير من النص للحصول على حقيقة بسيطة. تكهن البعض أن Google قد ضبطته ليكون حواريًا أو "مفيدًا"، لكنه تجاوز الحد إلى الكثير من الشرح دون مضمون.

• التكامل السيئ مع خدمات Google الخاصة: من المفترض أن يكون أحد نقاط البيع لمساعد الذكاء الاصطناعي من Google هو التكامل مع نظام Google البيئي (Gmail وDocs وDrive، إلخ). ومع ذلك، كانت تجارب المستخدمين المبكرة مخيبة للآمال للغاية في هذا الصدد. تنفيس مستخدم: "لا تجعلني أبدأ في عدم قدرته الكاملة تقريبًا على التكامل مع منتجات Google الخاصة التي من المفترض أن تكون 'ميزة' (التي يبدو أنه لا يعرف أنها لديه).". على سبيل المثال، كان الناس يحاولون طلب من Gemini (عبر Bard) تلخيص مستند Google أو صياغة بريد إلكتروني بناءً على بعض المعلومات – ميزات أعلنت عنها Google – وكان الروبوت يرد بأنه لا يمكنه الوصول إلى تلك البيانات. كتب مستخدم على r/GooglePixel: "في كل مرة أحاول فيها استخدام Gemini مع مستندات Google أو Drive الخاصة بي، يخبرني أنه لا يمكنه فعل أي شيء بها. ما الفائدة من وجود هذه الميزات التكاملية؟". يظهر هذا فجوة كبيرة بين القدرات الموعودة والأداء الفعلي، مما يترك المستخدمين يشعرون بأن "مساعد الذكاء الاصطناعي" لا يساعد كثيرًا داخل نظام Google البيئي.

• الرفض والارتباك في القدرات: واجه المستخدمون أيضًا رفضات غريبة أو تناقضات من Gemini. لاحظ نفس مستخدم Reddit أن Gemini "يرفض القيام بأشياء بدون سبب، ينسى أنه يمكنه القيام بأشياء أخرى... في اليوم الآخر أخبرني أنه ليس لديه وصول إلى الإنترنت/البيانات الحية. ماذا.". يشير هذا إلى أن Gemini سي يرفض أحيانًا المهام التي يجب أن يكون قادرًا على القيام بها (مثل استرجاع المعلومات الحية، التي يتصل بها Bard) أو يقدم تصريحات غير صحيحة حول قدراته الخاصة. مثل هذه التجارب أعطت انطباعًا عن ذكاء اصطناعي ليس فقط أقل ذكاءً، ولكن أيضًا أقل موثوقية أو وعيًا ذاتيًا. تعليق مستخدم آخر الملون: "Gemini هو قمامة مطلقة. هل سبق لك أن مررت بلحظة حيث تريد فقط رفع يديك والقول، 'ماذا كانوا يفكرون؟'" يجسد الإحباط. في الأساس، جعلت مشكلات تكامل المنتج والاتساق في Gemini تشعر بأنها غير مكتملة للعديد من المتبنين الأوائل.

• قدرات برمجة غير ملحوظة: بينما لم يتم مناقشتها على نطاق واسع مثل الأسئلة والأجوبة العامة، اختبر العديد من المستخدمين Gemini (Bard) في مهام البرمجة ووجدوه دون المستوى. في منتديات الذكاء الاصطناعي، كانت قدرات برمجة Gemini عادةً تُقيم أدنى من GPT-4 وحتى أدنى من Claude. على سبيل المثال، صرح أحد المستخدمين بوضوح أن "Claude 3.5 Sonnet أفضل بوضوح في البرمجة من ChatGPT 4o... Gemini هو قمامة مطلقة [في هذا السياق]". كان الإجماع هو أن Gemini يمكنه كتابة كود بسيط أو شرح الخوارزميات الأساسية، لكنه غالبًا ما يتعثر في المشكلات الأكثر تعقيدًا أو ينتج كودًا يحتوي على أخطاء. كما أن افتقاره إلى مجموعة أدوات مطور واسعة (على سبيل المثال، ليس لديه ما يعادل مفسر الكود أو استدعاء الوظائف القوي) يعني أيضًا أنه لم يكن الخيار الأول للمبرمجين. لذا، بينما لا يهتم كل مستخدم عادي بالكود، فإن هذا قيد لتلك الشريحة.

• قيود الجهاز المحمول: تم طرح Gemini كجزء من مساعد Google على هواتف Pixel (بعلامة "مساعد مع Bard"). لاحظ بعض مستخدمي Pixel أن استخدامه كبديل للمساعد الصوتي كان به مشكلات. أحيانًا لم يلتقط مطالبات الصوت بدقة أو استغرق وقتًا طويلاً للرد مقارنة بالمساعد القديم من Google. كانت هناك أيضًا تعليقات حول الحاجة إلى الاشتراك وفقدان بعض ميزات المساعد الكلاسيكية. خلق هذا تصورًا أن تكامل Gemini على الأجهزة لم يكن جاهزًا بالكامل، مما ترك المستخدمين الأقوياء لنظام Google البيئي يشعرون بأنهم يجب أن يختاروا بين مساعد ذكي وواحد وظيفي.

الميزات أو التحسينات المطلوبة بشكل متكرر​

• تحسين الدقة والتفكير بشكل كبير: التحسين الأول الذي يريده المستخدمون لـ Gemini هو ببساطة أن يكون أكثر ذكاءً وموثوقية. توضح تعليقات Reddit أن Google تحتاج إلى سد الفجوة في جودة الإجابة. يتوقع المستخدمون أن يستفيد Gemini من الوصول الواسع للمعلومات في Google لتقديم إجابات واقعية ومباشرة، وليس متعرجة أو غير صحيحة. لذا فإن الطلبات (غالبًا ما تكون مصاغة بسخرية) تتلخص في: اجعلها جيدة مثل أو أفضل من GPT-4 في المعرفة العامة والتفكير. يتضمن ذلك تحسين التعامل مع الأسئلة المتابعة والمطالبات المعقدة. في الأساس، "إصلاح الدماغ" لـ Gemini – الاستفادة من تلك المزايا التدريبية متعددة الوسائط المزعومة حتى يتوقف عن فقدان التفاصيل الواضحة. من المحتمل أن Google سمعت هذا بصوت عالٍ وواضح: العديد من المنشورات تقارن إجابات محددة حيث تفوق ChatGPT وفشل Gemini، مما يخدم كتقارير غير رسمية للأخطاء للتحسين.

• تحسين التكامل والوعي بالسياق: يريد المستخدمون أن يحقق Gemini وعد مساعد النظام البيئي السلس لـ Google. يعني هذا أنه يجب أن يتفاعل بشكل صحيح مع Gmail وCalendar وDocs وDrive، إلخ. إذا طلب مستخدم "تلخيص المستند الذي فتحته" أو "صياغة رد على آخر بريد إلكتروني من رئيسي"، يجب أن يقوم الذكاء الاصطناعي بذلك – ويفعله بأمان. حاليًا، الطلب هو أن تُمكن Google تلك الميزات وتجعل Gemini يتعرف فعليًا عندما يكون مثل هذا المهمة ممكنًا. تم الإعلان عن أن Bard يمكنه الاتصال بمحتوى المستخدم (بإذن)، لذا يطالب المستخدمون فعليًا Google "بتشغيل" أو إصلاح هذا التكامل. هذه ميزة رئيسية للمستخدمين التجاريين خاصة. بالإضافة إلى ذلك، على جبهة التصفح عبر الويب: يمكن لـ Bard (Gemini) البحث في الويب، ولكن بعض المستخدمين يريدون منه أن يقتبس المصادر بشكل أوضح أو يكون أكثر دقة في دمج الأخبار العاجلة. لذا فإن تحسين الطبيعة المتصلة لـ Gemini هو طلب متكرر.

• عناصر تحكم في الإيجاز: بالنظر إلى شكاوى الإسهاب، يقترح بعض المستخدمين ميزة لتبديل أسلوب الاستجابة. على سبيل المثال، وضع "موجز" حيث يقدم Gemini إجابة قصيرة ومباشرة افتراضيًا، ما لم يُطلب منه التوسع. على العكس من ذلك، ربما وضع "مفصل" لأولئك الذين يريدون إجابات شاملة للغاية. يسمح ChatGPT ضمنيًا ببعض هذا من خلال مطلب المستخدم ("اجعلها موجزة")؛ مع Gemini، شعر المستخدمون أنه حتى عندما لم يطلبوا التفاصيل، كان يبالغ في الشرح. لذا فإن إعدادًا مدمجًا أو مجرد ضبط أفضل لإنتاج إجابات موجزة عند الاقتضاء سيكون تحسينًا مرحبًا به. في الأساس، ضبط قرص الإسهاب.

• تكافؤ الميزات مع ChatGPT (البرمجة، المكونات الإضافية، إلخ): يقارن المستخدمون الأقوياء على Reddit الميزات صراحةً. يطلبون أن تقدم Google’s Gemini/Bard أشياء مثل صندوق رمل لتنفيذ الكود (مشابه لمفسر الكود في ChatGPT)، القدرة على تحميل الصور/ملفات PDF للتحليل (نظرًا لأن Gemini متعدد الوسائط، يريد المستخدمون فعليًا تغذيته بالصور المخصصة، وليس فقط أن يصف الصور المقدمة). ميزة أخرى مذكورة بشكل متكرر هي ذاكرة أفضل داخل المحادثة – بينما لدى Bard بعض الذاكرة عن التفاعلات السابقة، يريد المستخدمون أن يكون جيدًا مثل ChatGPT في الإشارة إلى السياق السابق، أو حتى أن يكون لديه تخزين محادثة دائم مثل تاريخ دردشة ChatGPT الذي يمكنك التمرير من خلاله وإعادة زيارته. في الأساس، يُطلب من Google اللحاق بجميع ميزات جودة الحياة التي يتمتع بها مستخدمو ChatGPT Plus: تاريخ الدردشة، نظام المكونات الإضافية (أو على الأقل تكاملات قوية مع الطرف الثالث)، مساعدة البرمجة، إلخ.

• تحسينات التطبيق المحمول والصوت: طلب العديد من المستخدمين العاديين تطبيقًا محمولًا مخصصًا لـ Bard/Gemini (مشابه لتطبيق ChatGPT المحمول). الاعتماد على واجهة الويب أو فقط مساعد Pixel هو أمر محدود. يمكن أن يحسن تطبيق رسمي عبر iOS/Android مع إدخال الصوت، واستجابات التحدث (لإحساس مساعد حقيقي)، وتكامل محكم تجربة المستخدم بشكل كبير. إلى جانب ذلك، يريد مالكو Pixel أن يصبح المساعد مع Bard أسرع وأكثر وظيفية – في الأساس، يريدون أفضل ما في مساعد Google القديم (إجراءات سريعة ودقيقة) مجتمعة مع ذكاء Gemini. على سبيل المثال، أشياء مثل الاستمرار في السماح بأوامر الصوت الذكية "Hey Google" وليس فقط الردود الحوارية. يمكن أن تحسن Google وضع الصوت في Gemini ليحل محل المساعد القديم حقًا دون تراجع الميزات.

• الشفافية والتحكم: طلب بعض المستخدمين مزيدًا من البصيرة في مصادر Bard أو طريقة لضبط أسلوبه. على سبيل المثال، إظهار النتيجة التي يسحب Bard المعلومات منها (للتحقق من الدقة) – شيء يفعله Bing Chat عن طريق الاستشهاد بالروابط. أيضًا، نظرًا لأن Bard ينتج أحيانًا معلومات خاطئة، يريد المستخدمون أن يكونوا قادرين على الإبلاغ عنها أو تصحيحها، ومن الناحية المثالية يجب أن يتعلم Bard من تلك الملاحظات بمرور الوقت. وجود آلية ملاحظات سهلة ("إبهام لأسفل – هذا غير صحيح لأن...") يؤدي إلى تحسين النموذج بسرعة سيعزز الثقة بأن Google تستمع. في الأساس، ميزات لجعل الذكاء الاصطناعي مساعدًا تعاونيًا أكثر من كونه صندوقًا أسود.

الاحتياجات غير الملباة أو الفئات غير المخدومة​

• المستخدمون الذين يبحثون عن مساعد شخصي موثوق: من المفارقات، أن المجموعة التي استهدفتها Google – الأشخاص الذين يريدون مساعدًا شخصيًا قويًا – يشعرون بأنهم غير مخدومين من قبل Gemini في شكله الحالي. توقع المتبنون الأوائل الذين قاموا بتشغيل المساعد الجديد المستند إلى Bard ترقية، لكن الكثيرين شعروا أنه كان تراجعًا من الناحية العملية. على سبيل المثال، إذا أراد شخص ما مساعدًا صوتيًا للرد بدقة على الأسئلة التافهة، وتعيين التذكيرات، والتحكم في الأجهزة، ودمج المعلومات من حساباتهم، كافح Gemini. ترك هذا الفئة من المحترفين المشغولين أو عشاق الأدوات (الذين يعتمدون على المساعدين للإنتاجية) يشعرون بأن احتياجاتهم لم تُلبى. علق أحد المستخدمين أنهم سيفكرون في الدفع مقابل "المساعد مع Bard" من Pixel "إذا تجاوز [ذلك] مساعد Google", مما يعني أنه لم يفعل بعد. لذا فإن تلك الفئة لا تزال تنتظر مساعدًا ذكيًا ومفيدًا حقًا – سيقفزون عليه إذا تحسن Gemini.

• المتحدثون بغير الإنجليزية / التوطين: عادةً ما تتمتع منتجات Google بتوطين ممتاز، ولكن من غير الواضح ما إذا كان Bard/Gemini قويًا بنفس القدر في جميع اللغات عند الإطلاق. أبلغ بعض المستخدمين الدوليين أن إجابات Bard بلغتهم الأم كانت أقل طلاقة أو فائدة، مما دفعهم للعودة إلى المنافسين المحليين. إذا كانت بيانات تدريب Gemini أو تحسينه تفضل الإنجليزية، فإن المستخدمين غير الناطقين بالإنجليزية غير مخدومين. قد يفضلون ChatGPT أو النماذج المحلية التي قامت بتحسين القدرات متعددة اللغات بشكل صريح. هذه مساحة يمكن أن تتفوق فيها Google تقليديًا (نظرًا لتقنيتها في الترجمة)، ولكن ملاحظات المستخدمين على ذلك نادرة – مما يشير على الأرجح إلى أن Gemini لم يدهش تلك المجتمعات بعد.

• العملاء المؤسسيون (حتى الآن): لم تتبنى المنظمات الكبيرة Bard/Gemini على نطاق واسع بناءً على الدردشة العامة، غالبًا بسبب فجوات الثقة والقدرات. تحتاج المؤسسات إلى الاتساق، والاستشهادات، والتكامل مع سير العمل الخاص بهم (يتم دمج Office 365 بعمق مع تقنية OpenAI عبر MS Copilot، على سبيل المثال). لا يزال المكافئ من Google (Duet AI مع Gemini) يتطور. حتى يثبت Gemini/Bard أنه يمكنه صياغة رسائل البريد الإلكتروني بشكل موثوق، وإنشاء العروض التقديمية، أو تحليل البيانات في Google Sheets على مستوى يضاهي أو يتفوق على GPT-4، سيشعر المستخدمون المؤسسيون أن حل Google لا يلبي احتياجاتهم بالكامل. بعض المنشورات على r/Bard من المحترفين تدور حول "جربت Bard للمهام العملية، لم يكن جيدًا مثل ChatGPT، لذا سننتظر ونرى." يشير ذلك إلى أن المستخدمين المؤسسيين هم شريحة غير مخدومة حتى الآن – يريدون ذكاءً اصطناعيًا يناسب Google Workspace ويعزز الإنتاجية بالفعل دون الحاجة إلى التحقق المستمر من المخرجات.

• المستخدمون في نظام Google البيئي الذين يفضلون الحلول الشاملة: هناك شريحة من المستخدمين الذين يستخدمون Google لكل شيء (البحث، البريد الإلكتروني، المستندات) و*سيستخدمون بسعادة ذكاءً اصطناعيًا من Google لجميع احتياجاتهم في الدردشة – إذا كان جيدًا. حاليًا، يتم تقديم هؤلاء المستخدمين بشكل غير كامل لأنهم ينتهي بهم الأمر باستخدام ChatGPT لأشياء معينة وBard لأخرى. قد يطرحون أسئلة واقعية على ChatGPT لأنهم يثقون في جودة إجاباته أكثر، ولكن يستخدمون Bard لمحاولات التكامل أو التصفح. تلك التجربة المنقسمة ليست مثالية. يريد هؤلاء المستخدمون حقًا البقاء في تطبيق/مساعد واحد. إذا تحسن Gemini، فسوف يتجمعون حوله، ولكن حتى ذلك الحين، لم يتم تلبية حالتهم الاستخدامية "مساعد واحد ليحكمهم جميعًا".

• المطورون/علماء البيانات على Google Cloud: أصدرت Google نماذج Gemini عبر منصة Vertex AI للمطورين. ومع ذلك، أشارت التقارير والمعايير المبكرة إلى أن Gemini (خاصة النموذج المتاح "Gemini Pro") لم يكن يتفوق على GPT-4. المطورون الذين يفضلون Google Cloud لخدمات الذكاء الاصطناعي هم بالتالي غير مخدومين قليلاً من حيث جودة النموذج – إما أن يقبلوا نموذجًا أقل قليلاً أو يدمجوا API الخاص بـ OpenAI بشكل منفصل. هذه الشريحة من المطورين المؤسسيين جائعة لنموذج Google قوي حتى يتمكنوا من الاحتفاظ بكل شيء في حزمة واحدة. حتى يتفوق أداء Gemini بوضوح في بعض المجالات أو يقدم التسعير سببًا مقنعًا، فإنه لا يخدم احتياجات هذه المجموعة بشكل كامل من حيث التنافسية.

الاختلافات في التصور حسب نوع المستخدم​

• المطورون/عشاق التكنولوجيا: اقترب المستخدمون التقنيون من Gemini بتوقعات عالية (إنها Google، بعد كل شيء). تدهورت تصوراتهم بسرعة بعد الاختبار العملي. أجرى العديد من المطورين على Reddit معايير أو أسئلتهم المفضلة الصعبة عبر Gemini ووجدوا أنه يتخلف. صرح أحد المبرمجين بصراحة، "Gemini هو قمامة مطلقة مثلما كان Llama 3.0"، مما يشير إلى أنهم يصنفونه حتى أقل من بعض النماذج المفتوحة. المطورون حساسون بشكل خاص للأخطاء المنطقية والإسهاب. لذا عندما قدم Gemini إجابات مطولة ولكن غير صحيحة، فقد المصداقية بسرعة. من ناحية أخرى، يدرك المطورون إمكانات Google؛ يحتفظ البعض بالأمل في أن "مع المزيد من الضبط الدقيق، سيتحسن Gemini" ويعيدون اختباره دوريًا بعد التحديثات. في الوقت الحالي، ومع ذلك، يرى معظم المطورين أنه أقل من GPT-4 في جميع المهام الجادة تقريبًا (البرمجة، حل المشكلات المعقدة). يقدرون بعض الأشياء: على سبيل المثال، لدى Gemini وصول إلى المعلومات في الوقت الفعلي (عبر بحث Google) دون الحاجة إلى مكون إضافي، وهو مفيد للاستفسارات المحدثة. قد يستخدم المطور Bard لشيء مثل "البحث وتلخيص أحدث الأوراق حول X"، حيث يمكنه اقتباس بيانات الويب. ولكن بالنسبة للتفكير الذاتي، يميلون نحو النماذج الأخرى. باختصار، يرى عشاق التكنولوجيا Gemini كمشروع واعد قيد التقدم الذي حاليًا يشعر بأنه جيل متأخر. لم يكسب ثقتهم الكاملة، وغالبًا ما ينشرون مقارنات جنبًا إلى جنب تسلط الضوء على أخطائه لتحفيز Google على تحسينه.

• المستخدمون العاديون/اليوميون: كان لدى المستخدمين العاديين، بما في ذلك أولئك الذين حصلوا على الوصول إلى Bard الجديد على هواتفهم أو عبر الويب، مشاعر مختلطة. اقترب العديد من المستخدمين العاديين في البداية من Bard (Gemini) لأنه مجاني وسهل الوصول إليه بحساب Google، على عكس GPT-4 الذي كان محجوبًا. يبلغ بعض المستخدمين العاديين عن تجارب لائقة للاستخدامات البسيطة: على سبيل المثال، قدم أحد مستخدمي Reddit في r/Bard مراجعة إيجابية مشيرًا إلى أن Gemini ساعدهم في أشياء مثل مراجعة الوثائق القانونية، وكتابة النصوص، وحتى حالة استخدام ممتعة لتحديد أحجام الملابس من صورة. قالوا "كان Gemini مصدرًا قيمًا للإجابة على أسئلتي... معلومات محدثة... لقد أصبحت معتادًا جدًا على الإصدار المدفوع لدرجة أنني لا أستطيع تذكر كيف يعمل الإصدار المجاني." – مما يشير إلى أن بعض المستخدمين العاديين الذين استثمروا الوقت (والمال) في Bard Advanced وجدوه مفيدًا في الحياة اليومية. يميل هؤلاء المستخدمون إلى استخدامه للمساعدة العملية واليومية وقد لا يدفعون النموذج إلى حدوده. ومع ذلك، كان العديد من المستخدمين العاديين الآخرين (خاصة أولئك الذين جربوا أيضًا ChatGPT) محبطين. وجد الأشخاص العاديون الذين يطلبون أشياء مثل نصائح السفر، أو الأسئلة التافهة، أو المساعدة في مهمة أن إجابات Bard أقل وضوحًا أو فائدة. التصور هنا منقسم: المستخدمون المخلصون لعلامة Google التجارية مقابل أولئك الذين أفسدهم ChatGPT بالفعل. المجموعة الأولى، إذا لم يستخدموا ChatGPT كثيرًا، يجدون أحيانًا Bard/Gemini "جيدًا جدًا" لاحتياجاتهم ويقدرون أنه متكامل مع البحث ومجاني. المجموعة الثانية تقارن دائمًا تقريبًا وتجد Gemini غير كافٍ. قد يقولون، "لماذا أستخدم Bard عندما يكون ChatGPT أفضل بنسبة 90% من الوقت؟". لذا يعتمد تصور المستخدم العادي حقًا على إطارهم المرجعي السابق. قد يقيم أولئك الجدد على مساعدي الذكاء الاصطناعي Gemini كجدة مفيدة؛ أولئك الذين لديهم خبرة مع المنافسة يرونه كخيبة أمل "لا يزال سيئًا جدًا" ويحتاج إلى التحسين.

• المستخدمون التجاريون/المحترفون: جرب العديد من المحترفين Bard عندما أطلق مع تكامل Google Workspace (Duet AI). التصور بين هذه المجموعة هو الشك الحذر. من ناحية، يثقون في وعود Google المؤسسية بشأن خصوصية البيانات والتكامل (على سبيل المثال، تحرير المستندات عبر الذكاء الاصطناعي، تلخيص الاجتماعات من دعوات التقويم، إلخ). من ناحية أخرى، أظهرت الاختبارات المبكرة غالبًا أن Gemini يرتكب أخطاء واقعية أو يقدم مخرجات عامة، وهو ليس ملهمًا للثقة للاستخدام التجاري. على سبيل المثال، قد يطلب محترف من Bard صياغة تقرير للعميل – إذا أدخل Bard بيانات غير صحيحة أو رؤى ضعيفة، فقد يكون أكثر إزعاجًا من المساعدة. لذلك، يميل المستخدمون المحترفون إلى تجربة Bard في المهام غير الحرجة ولكن لا يزالون يعتمدون على GPT-4 أو Claude للمخرجات المهمة. هناك أيضًا تصور أن Google كانت تلعب اللحاق بالركب: رأى الكثيرون Bard على أنه "غير جاهز للعرض" وقرروا الانتظار. يوجد بعض التصور الإيجابي في مجالات مثل استفسارات البيانات في الوقت الفعلي – على سبيل المثال، لاحظ محلل مالي على Reddit أن Bard يمكنه سحب معلومات السوق الأخيرة بفضل بحث Google، وهو ما لا يمكن لـ ChatGPT القيام به إلا إذا تم تمكين المكونات الإضافية. لذا في المجالات التي تكون فيها البيانات الحالية هي المفتاح، رأى عدد قليل من المحترفين ميزة. فارق آخر: الأشخاص في نظام Google البيئي (على سبيل المثال، الشركات التي تستخدم Google Workspace حصريًا) لديهم وجهة نظر أكثر إيجابية قليلاً ببساطة لأن Bard/Gemini هو الخيار الذي يناسب بيئتهم. إنهم يشجعون على تحسينه بدلاً من التحول إلى نظام بيئي مختلف تمامًا. باختصار، يرى المستخدمون التجاريون Gemini كـ مفيد جدًا محتملًا (نظرًا لبيانات Google وتكامل الأدوات)، ولكن اعتبارًا من أوائل 2025، لم يكسب الثقة الكاملة. يرونه كالمنافس الجديد الذي لم يصل بعد" – يستحق المراقبة، ولكن ليس بعد الذهاب إلى المهام الحرجة. سمعة Google تشتري له بعض الصبر من هذا الحشد، ولكن ليس إلى الأبد؛ إذا لم يتحسن Gemini بشكل ملحوظ، فقد لا يتبناه المحترفون على نطاق واسع، متمسكين بحلول أخرى.

---

LLMs مفتوحة المصدر (مثل النماذج المستندة إلى LLaMA)​

نقاط الألم والقيود الشائعة​

• متطلبات الأجهزة والإعداد: على عكس روبوتات المحادثة السحابية، تتطلب LLMs مفتوحة المصدر عادةً من المستخدمين تشغيلها على الأجهزة المحلية أو الخادم. يقدم هذا على الفور نقطة ألم: تحتاج العديد من النماذج (على سبيل المثال، نموذج LLaMA ذو 70 مليار معلمة) إلى وحدة معالجة رسومات قوية مع الكثير من VRAM لتعمل بسلاسة. كما وضعها أحد مستخدمي Reddit باختصار، "LLMs المحلية على معظم الأجهزة الاستهلاكية لن تكون لديها الدقة اللازمة لأي تطوير معقد." بالنسبة للشخص العادي الذي يمتلك فقط وحدة معالجة رسومات بسعة 8 جيجابايت أو 16 جيجابايت (أو مجرد وحدة معالجة مركزية)، يمكن أن يكون تشغيل نموذج عالي الجودة بطيئًا أو غير ممكن تمامًا. قد يلجأ المستخدمون إلى النماذج الأصغر التي تناسب، ولكن تلك غالبًا ما تنتج مخرجات ذات جودة أقل ("إجابات أكثر غباءً"). التعقيد في الإعداد هو قضية أخرى – تثبيت أوزان النموذج، إعداد البيئات مثل Oobabooga أو LangChain، إدارة مكتبات الترميز، إلخ، يمكن أن يكون مخيفًا لغير المطورين. حتى المستخدمين المهرة تقنيًا يصفونه بأنه متاعب لمواكبة إصدارات النموذج الجديدة، ومشكلات برامج تشغيل وحدة معالجة الرسومات، وهكذا. كان أحد المواضيع بعنوان "بجدية، كيف تستخدم LLMs المحلية فعليًا؟" حيث كان الناس يشاركون أن العديد من النماذج "إما أنها تؤدي بشكل ضعيف أو لا تعمل بسلاسة على أجهزتي", ويطلبون نصائح عملية.

• أداء أقل من النماذج المغلقة المتطورة: حققت النماذج المفتوحة تقدمًا سريعًا، ولكن اعتبارًا من 2025 يلاحظ العديد من المستخدمين أنها لا تزال تتخلف عن النماذج الملكية الأعلى (GPT-4، Claude) في التفكير المعقد، البرمجة، والدقة الواقعية. مثال حي: قارن مستخدم على r/LocalLLaMA المخرجات بلغتهم الأم وقال "كل نموذج آخر جربته يفشل... لا يقتربون حتى [من GPT-4]. ChatGPT 4 مذهل تمامًا في الكتابة". يتردد هذا الشعور على نطاق واسع: بينما يمكن أن تكون النماذج المفتوحة الأصغر (مثل نموذج 13B أو 7B المحسن) مثيرة للإعجاب لحجمها، فإنها تكافح مع المهام التي تتطلب فهمًا عميقًا أو منطقًا متعدد الخطوات. حتى النماذج المفتوحة الأكبر (65B، 70B) التي تقترب من مستوى GPT-3.5 لا تزال يمكن أن تتعثر في نوع المشاكل الصعبة التي يتعامل معها GPT-4. يلاحظ المستخدمون المزيد من الهلوسات والأخطاء في النماذج المفتوحة، خاصة في المعرفة المتخصصة أو عندما تنحرف المطالبات قليلاً عن توزيع التدريب. لذا، فإن الفجوة في القدرة الخام هي نقطة ألم – يجب أن يخفف المرء التوقعات عند استخدام النماذج المحلية، مما يمكن أن يكون محبطًا لأولئك المعتادين على موثوقية ChatGPT.

• حدود السياق المحدودة: تحتوي معظم LLMs مفتوحة المصدر تقليديًا على نوافذ سياق أصغر (2048 رمزًا، ربما 4k رمزًا) مقارنة بما تقدمه ChatGPT أو Claude. بعض التحسينات الجديدة والهياكل المعمارية تمدد هذا (على سبيل المثال، هناك إصدارات 8K أو 16K رمز من LLaMA-2، والبحث مثل MPT-7B كان لديه سياق 16K). ومع ذلك، فإن الاستخدام العملي للنماذج المفتوحة ذات السياق الطويل جدًا لا يزال في مراحله الأولى. هذا يعني أن مستخدمي النموذج المحلي يواجهون مشكلات ذاكرة مماثلة – ينسى النموذج الأجزاء السابقة من المحادثة أو النص، ما لم يقوموا بتنفيذ مخططات ذاكرة خارجية (مثل قواعد البيانات المتجهية للاسترجاع). في مناقشات Reddit، يذكر المستخدمون غالبًا الحاجة إلى تلخيص أو تقليص التاريخ يدويًا للبقاء ضمن الحدود، وهو أمر مرهق. هذا قيد ملحوظ خاصةً نظرًا لأن النماذج الملكية تدفع بطول السياق إلى أبعد من ذلك (مثل 100k لـ Claude).

• نقص في ضبط التعليمات في بعض النماذج: بينما يتم ضبط العديد من النماذج المفتوحة على التعليمات (Alpaca، LLaMA-2-Chat، إلخ)، ليست جميعها مدربة بشكل صارم على RLHF مثل ChatGPT. يمكن أن يؤدي هذا إلى أن تكون النماذج المحلية أحيانًا أقل استجابة للتعليمات أو مطالبات النظام. على سبيل المثال، سيستمر نموذج LLaMA الخام في النص ويتجاهل تنسيق مطلب المستخدم تمامًا – يجب استخدام نسخة مضبوطة على الدردشة. حتى في ذلك الحين، فإن جودة بيانات الضبط مهمة. لاحظ بعض مستخدمي Reddit أن بعض نماذج التعليم إما رفضت بشكل مفرط (لأنها تم ضبطها بأمان شديد، على سبيل المثال، بعض دردشة Facebook LLaMA-2 سترد برفضات سياسية مشابهة لـ ChatGPT) أو أداؤها ضعيف (لم تتبع الاستعلام بدقة). شكوى مستخدم على GitHub حول CodeLlama-70B-instruct قالت إنها "مراقبة لدرجة أنها عديمة الفائدة"، مما يظهر الإحباط من أن نموذج مفتوح اعتمد نفس الصرامة دون بديل لإيقافها. لذا، اعتمادًا على النموذج المختار، قد يواجه المستخدمون إما نموذجًا فضفاضًا جدًا (ويعطي استمرارًا غير ذي صلة) أو واحدًا صارمًا/محميًا جدًا. الحصول على سلوك ضبط التعليمات المتوازن جيدًا غالبًا ما يتطلب تجربة تحسينات متعددة.

• التجزئة والتغيير السريع: يتطور مشهد LLM مفتوح المصدر بسرعة كبيرة، مع ظهور نماذج وتقنيات جديدة (التكميم، تحسينات LoRA، إلخ) أسبوعيًا. بينما يكون ذلك مثيرًا، فإنه يمثل نقطة ألم للمستخدمين الذين لا يريدون تعديل إعداداتهم باستمرار. ما كان يعمل الشهر الماضي قد يكون قديمًا هذا الشهر. قارن أحد مستخدمي Reddit ذلك بشكل فكاهي بالغرب المتوحش، قائلاً إن المجتمع "يجد طرقًا 'لتزييفها' حتى تشعر بأنها مشابهة [لـ GPT-4]" ولكن غالبًا ما تكون هذه حلول مؤقتة. بالنسبة للمستخدم العادي، من المرهق حتى اختيار من بين عشرات أسماء النماذج (Vicuna، Alpaca، Mythomax، Mistral، إلخ)، كل منها مع إصدارات وفروع متعددة. بدون منصة موحدة واحدة، يعتمد المستخدمون على أدلة المجتمع – التي يمكن أن تكون مربكة – لتحديد النموذج الذي يناسب احتياجاتهم. هذه التجزئة في الأدوات وجودة النموذج هي نقطة ألم غير مباشرة: إنها ترفع حاجز الدخول وجهد الصيانة.

• لا يوجد دعم رسمي أو ضمانات: عندما يحدث خطأ ما مع LLM محلي (على سبيل المثال، ينتج النموذج محتوى مسيء أو يتعطل)، لا يوجد دعم عملاء للاتصال به. يعتمد المستخدمون على أنفسهم أو على مساعدة المجتمع. بالنسبة للهواة هذا جيد، ولكن للاستخدام المهني يمثل هذا نقص الدعم الرسمي حاجزًا. لاحظ بعض مستخدمي Reddit الذين يعملون في الشركات أنه بينما يرغبون في الخصوصية لنموذج مفتوح، فإنهم قلقون بشأن من يلجأون إليه إذا تعطل النموذج أو إذا كانوا بحاجة إلى تحديثات. في الأساس، استخدام المصدر المفتوح هو DIY – كل من القوة والضعف.

الميزات أو التحسينات المطلوبة بشكل متكرر​

• كفاءة أفضل (التكميم والتحسين): يركز المجتمع بشكل كبير (وبالتالي طلب شائع) على جعل النماذج الكبيرة تعمل على أجهزة أصغر. ينتظر المستخدمون بفارغ الصبر تقنيات تسمح لنموذج 70B بالعمل بسلاسة كنموذج 7B. هناك بالفعل تكميم 4 بت أو 8 بت، وغالبًا ما تناقش المواضيع طرقًا جديدة مثل AWQ أو محولات تشبه RNN. استشهد أحد المستخدمين بالبحث حيث يمكن أن يحافظ التكميم المحسن على الجودة عند دقة بت أقل. الرغبة هي أساسًا: "دعني أشغل نموذجًا بمستوى GPT-4 على جهاز الكمبيوتر الخاص بي دون تأخير." يتم الاحتفال بكل اختراق يقترب (مثل الهياكل المعمارية المحسنة للمحول أو إزاحة وحدة معالجة الرسومات إلى وحدة المعالجة المركزية). لذا، فإن الطلبات على أدوات أفضل (مثل الجيل التالي من llama.cpp أو المسرعات الأخرى) شائعة – أي شيء لتقليل حاجز الأجهزة.

• نماذج أكبر وأفضل (سد فجوة الجودة): يدفع المجتمع باستمرار للحصول على نماذج مفتوحة جديدة متطورة. يشعر المستخدمون بالحماس حول المشاريع مثل LLaMA 3 (إذا/عندما تصدر Meta واحدة) أو التعاونات التي يمكن أن تنتج نموذجًا مفتوح

يحدث تحول غير متوقع في عالم تنظيم الذكاء الاصطناعي: الشركات التقليدية، وليس فقط عمالقة التكنولوجيا، تجد نفسها في قلب النقاش الأوروبي حول خصوصية الذكاء الاصطناعي. بينما تركز العناوين غالبًا على شركات مثل ميتا وجوجل، فإن القصة الأكثر دلالة هي كيف تتنقل الشركات العالمية التقليدية في المشهد المعقد لنشر الذكاء الاصطناعي وخصوصية البيانات.

الوضع الطبيعي الجديد في تنظيم الذكاء الاصطناعي​

برزت لجنة حماية البيانات الأيرلندية (DPC) كأكثر الجهات التنظيمية تأثيرًا في خصوصية الذكاء الاصطناعي في أوروبا، حيث تمتلك قوة استثنائية من خلال اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) في الاتحاد الأوروبي. باعتبارها السلطة الإشرافية الرئيسية لمعظم شركات التكنولوجيا الكبرى التي لديها مقرات أوروبية في دبلن، فإن قرارات DPC تؤثر على المشهد التكنولوجي العالمي. بموجب آلية المتجر الواحد في اللائحة العامة لحماية البيانات، يمكن لقرارات DPC بشأن حماية البيانات أن تؤثر فعليًا على عمليات الشركات في جميع الدول الأعضاء الـ 27 في الاتحاد الأوروبي. مع غرامات تصل إلى 4% من الإيرادات السنوية العالمية أو 20 مليون يورو (أيهما أعلى)، فإن الرقابة المكثفة لـ DPC على نشرات الذكاء الاصطناعي ليست مجرد عقبة تنظيمية أخرى – إنها تعيد تشكيل كيفية تعامل الشركات العالمية مع تطوير الذكاء الاصطناعي. يمتد هذا التدقيق إلى ما وراء حماية البيانات التقليدية إلى أراض جديدة: كيف تقوم الشركات بتدريب ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي، خاصة عند إعادة استخدام بيانات المستخدم للتعلم الآلي.

ما يجعل هذا مثيرًا للاهتمام بشكل خاص هو أن العديد من هذه الشركات ليست لاعبين تقليديين في مجال التكنولوجيا. إنها شركات تقليدية تستخدم الذكاء الاصطناعي لتحسين العمليات وتجربة العملاء – من خدمة العملاء إلى توصيات المنتجات. وهذا هو السبب بالضبط في أن قصتهم مهمة: إنهم يمثلون المستقبل حيث ستكون كل شركة شركة ذكاء اصطناعي.

تأثير ميتا​

لفهم كيف وصلنا إلى هنا، نحتاج إلى النظر في التحديات التنظيمية الأخيرة لشركة ميتا. عندما أعلنت ميتا أنها تستخدم منشورات فيسبوك وإنستغرام العامة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، أحدثت سلسلة من ردود الفعل. كانت استجابة DPC سريعة وشديدة، حيث منعت ميتا فعليًا من تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على البيانات الأوروبية. تبعت البرازيل بسرعة.

لم يكن الأمر يتعلق بميتا فقط. لقد خلق سابقة جديدة: أي شركة تستخدم بيانات العملاء لتدريب الذكاء الاصطناعي، حتى البيانات العامة، تحتاج إلى الحذر. أيام "التحرك بسرعة وكسر الأشياء" انتهت، على الأقل عندما يتعلق الأمر بالذكاء الاصطناعي وبيانات المستخدم.

دليل الشركات الجديد للذكاء الاصطناعي​

ما يضيء بشكل خاص حول كيفية استجابة الشركات العالمية هو إطارها الناشئ لتطوير الذكاء الاصطناعي المسؤول:

1. إحاطة مسبقة للجهات التنظيمية: تقوم الشركات الآن بالتواصل بشكل استباقي مع الجهات التنظيمية قبل نشر ميزات الذكاء الاصطناعي المهمة. بينما قد يبطئ هذا التطوير، فإنه يخلق مسارًا مستدامًا للمستقبل.

2. ضوابط المستخدم: تنفيذ آليات قوية للانسحاب يمنح المستخدمين التحكم في كيفية استخدام بياناتهم في تدريب الذكاء الاصطناعي.

3. إزالة الهوية والحفاظ على الخصوصية: يتم استخدام حلول تقنية مثل الخصوصية التفاضلية وتقنيات إزالة الهوية المتقدمة لحماية بيانات المستخدم مع تمكين الابتكار في الذكاء الاصطناعي.

4. التوثيق والتبرير: أصبح التوثيق الشامل وتقييم التأثيرات جزءًا قياسيًا من عملية التطوير، مما يخلق المساءلة والشفافية.

الطريق إلى الأمام​

ما يجعلني متفائلًا هو أننا نشهد ظهور إطار عملي لتطوير الذكاء الاصطناعي المسؤول. نعم، هناك قيود وعمليات جديدة للتنقل فيها. لكن هذه الحواجز لا توقف الابتكار – إنها توجهه في اتجاه أكثر استدامة.

الشركات التي تتقن هذا ستتمتع بميزة تنافسية كبيرة. ستبني الثقة مع المستخدمين والجهات التنظيمية على حد سواء، مما يمكنها من نشر ميزات الذكاء الاصطناعي بشكل أسرع على المدى الطويل. تظهر تجارب المتبنين الأوائل أنه حتى تحت التدقيق التنظيمي المكثف، من الممكن الاستمرار في الابتكار مع الذكاء الاصطناعي مع احترام مخاوف الخصوصية.

ماذا يعني هذا للمستقبل​

تمتد الآثار إلى ما هو أبعد من قطاع التكنولوجيا. مع انتشار الذكاء الاصطناعي، ستحتاج كل شركة إلى التعامل مع هذه القضايا. الشركات التي تزدهر ستكون تلك التي:

• تبني اعتبارات الخصوصية في تطوير الذكاء الاصطناعي منذ اليوم الأول
• تستثمر في حلول تقنية لحماية البيانات
• تخلق عمليات شفافة للتحكم في المستخدم واستخدام البيانات
• تحافظ على حوار مفتوح مع الجهات التنظيمية

الصورة الأكبر​

ما يحدث هنا ليس فقط حول الامتثال أو التنظيم. إنه يتعلق ببناء أنظمة ذكاء اصطناعي يمكن للناس الوثوق بها. وهذا أمر حاسم لنجاح تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي على المدى الطويل.

الشركات التي ترى في لوائح الخصوصية ليست عقبات ولكن كقيود تصميم ستكون هي التي تنجح في هذه الحقبة الجديدة. ستبني منتجات أفضل، تكسب المزيد من الثقة، وفي النهاية تخلق قيمة أكبر.

بالنسبة لأولئك الذين يقلقون من أن لوائح الخصوصية ستعيق ابتكار الذكاء الاصطناعي، تشير الأدلة المبكرة إلى خلاف ذلك. إنها تظهر لنا أنه مع النهج الصحيح، يمكننا الحصول على أنظمة ذكاء اصطناعي قوية وحماية قوية للخصوصية. هذا ليس فقط أخلاقيات جيدة – إنه عمل جيد.

في المشهد الرقمي المتطور بسرعة اليوم، تعمل التقنيات اللامركزية على تحفيز تحول جذري في كيفية إنتاجنا وتخزيننا وتفاعلنا مع البيانات. لا يوجد مكان يتجلى فيه هذا التحول أكثر من ساحة الشبكات الاجتماعية اللامركزية. وسط التحديات مثل اتساق البيانات، التوسع، واختناقات الأداء، يظهر الحل المبتكر لفركاستر—سلسلة سناب—كمنارة للإبداع. يتعمق هذا التقرير في التعقيدات التقنية لسلسلة سناب، ويضعها في السياق الأوسع لمنصات الويب 3 الاجتماعية، ويرسم مقارنات مقنعة مع النظم البيئية للذكاء الاصطناعي اللامركزية، مثل تلك التي تدعمها شبكة كوكو، لاستكشاف كيف تحول التكنولوجيا المتطورة التعبير الإبداعي والمشاركة الرقمية.

1. تطور الشبكات الاجتماعية اللامركزية​

الشبكات الاجتماعية اللامركزية ليست فكرة جديدة. واجه الرواد الأوائل مشاكل التوسع ومزامنة البيانات مع نمو قواعد المستخدمين. على عكس نظرائهم المركزيين، يجب على هذه المنصات التعامل مع الصعوبات الكامنة في تحقيق التوافق عبر شبكة موزعة. غالبًا ما اعتمدت النماذج المبكرة على هياكل بيانات بدائية تسعى للحفاظ على الاتساق حتى مع انضمام المشاركين اللامركزيين إلى الشبكة أو مغادرتها. على الرغم من أن هذه الأنظمة أظهرت وعدًا، إلا أنها غالبًا ما تعثرت تحت وطأة النمو المتفجر.

أدخل سلسلة سناب. استجابة فركاستر للمشاكل المستمرة لتأخر البيانات، تحديات المزامنة، وعدم الكفاءة الموجودة في التصميمات السابقة. تم بناؤها لاستيعاب ملايين المستخدمين في وقت واحد ومعالجة عشرات الآلاف من المعاملات في الثانية (TPS)، تمثل سلسلة سناب قفزة نوعية في بنية طبقة البيانات اللامركزية.

2. فك شفرة سلسلة سناب: نظرة تقنية​

في جوهرها، سلسلة سناب هي طبقة تخزين بيانات شبيهة بالبلوكشين. ومع ذلك، فهي أكثر بكثير من مجرد دفتر أستاذ. إنها نظام مصمم بدقة للسرعة والتوسع. دعونا نحلل ميزاتها البارزة:

إنتاجية عالية وقابلية للتوسع​

• 10,000+ معاملات في الثانية (TPS): واحدة من أبرز ميزات سلسلة سناب هي قدرتها على معالجة أكثر من 10,000 TPS. في نظام بيئي حيث كل إجراء اجتماعي—من إعجاب إلى منشور—يُعتبر معاملة، فإن هذه الإنتاجية ضرورية للحفاظ على تجربة مستخدم سلسة.

• التجزئة لإدارة البيانات القابلة للتوسع: تستخدم سلسلة سناب تقنيات التجزئة الحتمية لتوزيع البيانات عبر قطاعات متعددة أو شظايا. يضمن هذا الهيكل أنه مع نمو الشبكة، يمكنها التوسع أفقيًا دون المساس بالأداء. تقطيع البيانات حسب الحساب يفكك الحمل البياني بفعالية، مما يضمن أن كل شظية تعمل بأقصى كفاءة.

عملية قوية وفعالة من حيث التكلفة​

• نموذج إيجار الحالة: تقدم سلسلة سناب نموذج إيجار حالة مبتكر حيث يدفع المستخدمون رسومًا سنوية ثابتة للوصول إلى قدرات المعاملات غير المحدودة عمليًا. يوفر هذا النموذج، على الرغم من فرضه حدودًا على المعدل والتخزين لكل حساب، هيكل تكلفة يمكن التنبؤ به ويحفز الاستخدام الفعال للبيانات بمرور الوقت. إنه توازن بين المرونة التشغيلية وضرورة تقليم البيانات بانتظام.

• عمليات سحابية فعالة من حيث التكلفة: يمكن تشغيل سلسلة سناب في البيئات السحابية بأقل من 1,000 دولار شهريًا—وهو دليل على تصميمها النحيف وكفاءتها من حيث التكلفة التي يمكن أن تلهم نماذج مماثلة في منصات الذكاء الاصطناعي اللامركزية والإبداعية.

تقنية متطورة​

• تنفيذ بلغة روست: القرار ببناء سلسلة سناب بلغة روست استراتيجي. تشتهر بأدائها وسلامة الذاكرة، توفر روست الموثوقية المطلوبة للتعامل مع أحجام المعاملات العالية دون التضحية بالأمان، مما يجعلها خيارًا مثاليًا لمثل هذا المكون التحتية الحرج.

• محرك توافق المالاكيت: الاستفادة من الابتكارات مثل محرك توافق المالاكيت (تنفيذ بلغة روست يعتمد على تندرمينت) يبسط عملية إنتاج الكتل ويعزز اتساق البيانات. من خلال استخدام لجنة من المدققين، تحقق سلسلة سناب التوافق بكفاءة، مما يساعد على ضمان أن الشبكة تظل لامركزية وقوية.

• هيكلة المعاملات والتقليم: تم تصميمها مع ديناميكيات الشبكة الاجتماعية في الاعتبار، تصمم سلسلة سناب المعاملات حول الإجراءات الاجتماعية مثل الإعجابات والتعليقات والمنشورات. لإدارة التوسع، توظف آلية تقليم منتظمة، تتخلص من المعاملات الأقدم التي تتجاوز حدودًا معينة، مما يحافظ على الرشاقة دون المساس بالنزاهة التاريخية لأغراض عملية في الغالب.

3. دور سلسلة سناب داخل النظام البيئي الاجتماعي اللامركزي​

لم يتم تطوير سلسلة سناب في عزلة—فهي جزء من رؤية فركاستر الطموحة لمساحة عبر الإنترنت لامركزية وديمقراطية. إليك كيف تضع سلسلة سناب نفسها كمغير للعبة:

تحسين مزامنة البيانات​

تستفيد الشبكات المركزية التقليدية من اتساق البيانات الفوري بفضل خادم موثوق واحد. في المقابل، تواجه الشبكات اللامركزية تأخرًا بسبب تأخيرات إعادة الإرسال وآليات التوافق المعقدة. تقضي سلسلة سناب على هذه المشاكل باستخدام آلية إنتاج كتل قوية، مما يضمن أن مزامنة البيانات تكون قريبة من الوقت الحقيقي. أظهرت مرحلة الاختبار العملي جدوى عملية؛ خلال أيامها الأولى، حققت سلسلة سناب نتائج مثيرة للإعجاب، بما في ذلك معالجة 70,000 كتلة في يوم واحد فقط—مؤشر واضح على قدرتها على إدارة الأحمال في العالم الحقيقي.

تمكين تفاعلات المستخدم​

تخيل شبكة اجتماعية حيث كل إجراء للمستخدم ينشئ معاملة يمكن التحقق منها. تلتقط طبقة البيانات الجديدة لسلسلة سناب بفعالية وتنظم هذه التفاعلات المتعددة في هيكل متماسك وقابل للتوسع. بالنسبة لمنصات مثل فركاستر، يعني هذا موثوقية محسنة، تجربة مستخدم أفضل، وفي النهاية نظامًا اجتماعيًا أكثر جاذبية.

نموذج اقتصادي جديد للتفاعلات الاجتماعية​

الرسوم السنوية الثابتة المقترنة بنموذج إيجار الحالة تحدث ثورة في طريقة تفكير المستخدمين والمطورين في التكاليف في بيئة لامركزية. بدلاً من تكبد رسوم معاملات غير متوقعة، يدفع المستخدمون تكلفة محددة مسبقًا للوصول إلى الخدمة. لا يؤدي هذا فقط إلى ديمقراطية عملية التفاعل ولكنه يمكن المطورين من الابتكار مع اليقين من حيث التكلفة—وهو نهج يمكن أن ينعكس في منصات الذكاء الاصطناعي الإبداعية اللامركزية التي تسعى لتقديم قوة معالجة إبداعية ميسورة التكلفة.

4. مراحل التطوير الحالية والتطلعات المستقبلية​

تتميز رحلة سلسلة سناب بجداول زمنية طموحة ومعالم ناجحة وضعت الأساس لنشرها الكامل:

مراحل التطوير الرئيسية​

• الاختبار الأولي: بدأت المرحلة الأولية في ديسمبر 2024، مما يمثل الخطوة الأولى في إثبات مفهوم سلسلة سناب في بيئة حية.

• إطلاق شبكة الاختبار: في 4 فبراير 2025، تم إطلاق شبكة الاختبار. خلال هذه المرحلة، عرضت سلسلة سناب قدرتها على مزامنة كميات هائلة من بيانات فركاستر بالتوازي، وهي ميزة أساسية لإدارة أحجام المعاملات العالية على شبكة تخدم ملايين المستخدمين.

• آفاق الشبكة الرئيسية: مع إظهار شبكة الاختبار لأرقام أداء واعدة—على سبيل المثال، تحقيق بين 1,000-2,000 TPS دون تجزئة واسعة النطاق—تشير خارطة الطريق الآن نحو تكاملات متعددة لبناء الكتل لزيادة الإنتاجية بشكل أكبر. من المتوقع أن يدعم الإطلاق المستهدف للشبكة الرئيسية (المتوقع في فبراير 2025 في بعض المصادر) الإمكانات الكاملة لسلسلة سناب، مما يدعم مليون مستخدم يوميًا متوقع.

التحديات والاعتبارات​

بينما تستعد سلسلة سناب للنجاح، فإنها ليست بدون تحدياتها. بعض الاعتبارات الرئيسية تستحق الانتباه:

1. زيادة التعقيد: يؤدي إدخال خطوات التوافق، التجزئة، ومزامنة البيانات في الوقت الحقيقي إلى زيادة تعقيد النظام بشكل لا مفر منه. يمكن أن تقدم هذه العوامل أوضاع فشل إضافية أو تحديات تشغيلية تتطلب مراقبة مستمرة واستراتيجيات تكيفية.

2. تقليم البيانات وحدود إيجار الحالة: إن ضرورة تقليم المعاملات القديمة للحفاظ على أداء الشبكة يعني أن بعض البيانات التاريخية قد تضيع. هذا مقبول للإجراءات العابرة مثل الإعجابات ولكنه قد يسبب مشاكل للسجلات التي تتطلب الاحتفاظ طويل الأمد. يجب على المطورين ومصممي المنصات تنفيذ ضمانات لإدارة هذه المقايضة.

3. احتمال الرقابة: على الرغم من أن تصميم سلسلة سناب يهدف إلى تقليل احتمال الرقابة، فإن طبيعة إنتاج الكتل تعني أن المدققين يحملون قوة كبيرة. توجد تدابير مثل تدوير القادة وحوكمة المجتمع النشطة لمواجهة هذا الخطر، لكن اليقظة ضرورية.

4. التكامل مع نماذج البيانات الحالية: متطلبات سلسلة سناب للتحديثات في الوقت الحقيقي وتحولات الحالة تشكل تحديًا عند التكامل مع طبقات تخزين البيانات التقليدية غير القابلة للتغيير. الابتكار هنا يكمن في تصميم نظام يحتضن التغيير مع الحفاظ على الأمان وسلامة البيانات.

على الرغم من هذه التحديات، تفوق المزايا بكثير العيوب المحتملة. قدرة النظام على الإنتاجية العالية، التشغيل الفعال من حيث التكلفة، وآليات التوافق القوية تجعله حلاً مقنعًا للشبكات الاجتماعية اللامركزية.

5. دروس من سلسلة سناب لمنصات الذكاء الاصطناعي والإبداع اللامركزية​

بصفتي أول مدير تسويق ومجتمع لشبكة كوكو—منصة إبداعية للذكاء الاصطناعي اللامركزي—فهم سلسلة سناب يوفر رؤى قيمة في التقارب الناشئ بين تكنولوجيا البلوكشين والتطبيقات اللامركزية. إليك كيف تتردد ابتكارات سلسلة سناب وتلهم مشهد الذكاء الاصطناعي اللامركزي:

التعامل مع أحجام المعاملات العالية​

تمامًا كما تتوسع سلسلة سناب لدعم ملايين المستخدمين النشطين يوميًا على الشبكات الاجتماعية، يجب أن تكون منصات الذكاء الاصطناعي اللامركزية قادرة أيضًا على إدارة أحجام كبيرة من التفاعلات الإبداعية—سواء كان ذلك في توليد الفن في الوقت الحقيقي، السرد التفاعلي، أو المشاريع الرقمية التعاونية. قدرة سلسلة سناب العالية على معالجة المعاملات هي شهادة على إمكانية بناء شبكات يمكنها دعم المهام المكثفة من حيث الموارد، مما يبشر بالخير للتطبيقات الإبداعية المبتكرة المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

قابلية التنبؤ بالتكلفة والاقتصاد اللامركزي​

تخلق الرسوم السنوية الثابتة ونموذج إيجار الحالة بيئة اقتصادية يمكن التنبؤ بها للمستخدمين. بالنسبة للمنصات الإبداعية مثل شبكة كوكو، يمكن أن يلهم هذا النهج نماذج تحقيق الدخل الجديدة التي تتجنب عدم اليقين في رسوم المعاملات الفردية. تخيل سيناريو حيث يدفع الفنانون والمطورون رسومًا يمكن التنبؤ بها للوصول إلى الموارد الحسابية، مما يضمن أن عملياتهم الإبداعية لا تنقطع بسبب التكاليف المتقلبة.

التركيز على الشفافية والتعاون مفتوح المصدر​

يتميز تطوير سلسلة سناب بطبيعته مفتوحة المصدر. مع وجود تنفيذات معيارية متاحة على GitHub ومناقشات مجتمعية نشطة بشأن التحسينات التقنية، تجسد سلسلة سناب مبادئ الشفافية والتقدم الجماعي. في نظامنا البيئي للذكاء الاصطناعي اللامركزي، سيكون تعزيز مجتمع مفتوح المصدر مشابه هو المفتاح لإثارة الابتكار وضمان أن تظل الأدوات الإبداعية متطورة ومستجيبة لردود فعل المستخدمين.

التلقيح المتبادل للتقنيات​

يوضح تكامل سلسلة سناب مع فركاستر كيف يمكن لطبقات البيانات المبتكرة أن تدعم بسلاسة التطبيقات اللامركزية المتنوعة. بالنسبة للمنصات الإبداعية للذكاء الاصطناعي، يمثل التلاقي بين الهياكل الشبيهة بالبلوكشين لإدارة البيانات والنماذج المتقدمة للذكاء الاصطناعي أرضًا خصبة للتطورات الرائدة. من خلال استكشاف تقاطع التخزين اللامركزي، وآليات التوافق، والإبداع المدفوع بالذكاء الاصطناعي، يمكن للمنصات مثل شبكة كوكو أن تطلق نهجًا جديدًا للفن الرقمي، السرد التفاعلي، والتصميم التعاوني في الوقت الحقيقي.

6. نظرة مستقبلية: سلسلة سناب ومستقبل الشبكات اللامركزية​

مع توقع إطلاقها الكامل في الربع الأول من عام 2025، تستعد سلسلة سناب لتحديد معايير جديدة في إدارة البيانات الاجتماعية. مع قيام المطورين بتكرار هيكلها، تشمل بعض المجالات الرئيسية للاستكشاف المستقبلي:

• استراتيجيات تجزئة محسنة: من خلال تحسين تقنيات التجزئة، يمكن أن تحقق الإصدارات المستقبلية من سلسلة سناب TPS أعلى، مما يمهد الطريق لتجارب سلسة في المنصات الاجتماعية ذات النطاق الفائق.

• التكامل مع طبقات البيانات الناشئة: إلى جانب وسائل التواصل الاجتماعي، هناك إمكانية لتقنيات شبيهة بسلسلة سناب لدعم التطبيقات اللامركزية الأخرى، بما في ذلك التمويل، الألعاب، وليس أقلها منصات الذكاء الاصطناعي الإبداعية.

• دراسات حالة في العالم الحقيقي ومقاييس تبني المستخدم: بينما تعتبر بيانات شبكة الاختبار الأولية واعدة، ستكون الدراسات الشاملة التي توضح أداء سلسلة سناب في السيناريوهات الحية ذات قيمة كبيرة. يمكن أن توجه هذه التحليلات كلًا من المطورين والمستخدمين بشأن أفضل الممارسات والمزالق المحتملة.

• الحوكمة المجتمعية والتدابير الأمنية: كما هو الحال مع أي نظام لامركزي، تلعب الحوكمة المجتمعية النشطة دورًا حاسمًا. ضمان أن يتمسك المدققون بمعايير عالية وأن يتم تخفيف مخاطر الرقابة المحتملة سيكون أمرًا بالغ الأهمية للحفاظ على الثقة.

7. الخاتمة: كتابة الفصل التالي في الابتكار اللامركزي​

سلسلة سناب من فركاستر ليست مجرد ترقية تقنية؛ إنها ابتكار تحويلي في مشهد البيانات اللامركزية. تصميمها المتطور، المواصفات الفنية الواعدة، والنهج الرؤيوي يجسد روح الشبكات اللامركزية. مع دمج هذه الدروس في عملنا الخاص في شبكة كوكو، نتذكر أن الابتكار يزدهر عندما نجرؤ على إعادة تصور ما هو ممكن. رحلة سلسلة سناب بدأت للتو، وتأثيراتها المحتملة عبر التفاعلات الرقمية، المساعي الإبداعية، والاقتصادات اللامركزية تعد بمستقبل مثير وثوري.

بينما نشاهد سلسلة سناب تنضج من الاختبار الأولي إلى النشر الكامل للشبكة الرئيسية، يجب على المجتمع التكنولوجي الأوسع أن يلاحظ. كل خطوة في تطورها—من تنفيذها بلغة روست إلى مشاركتها المجتمعية مفتوحة المصدر—تشير إلى التزام بالابتكار يتردد صداه بعمق مع روح التمكين اللامركزي والإبداعي. في هذا العصر، حيث تعيد التكنولوجيا كتابة قواعد المشاركة، تعد سلسلة سناب مثالًا ساطعًا على كيف يمكن للتصميم اللامركزي الذكي أن يحول هياكل البيانات المرهقة إلى أنظمة رشيقة وديناميكية وصديقة للمستخدم.

ليكن هذا نداء للعمل: بينما نواصل في شبكة كوكو دعم تقارب اللامركزية والذكاء الاصطناعي الإبداعي، نظل ملتزمين بالتعلم من والبناء على ابتكارات مثل سلسلة سناب. المستقبل لامركزي، سريع بشكل استثنائي، وتعاوني بشكل رائع. مع كل اختراق جديد، سواء كان في إدارة البيانات الاجتماعية أو إنشاء الفن المدفوع بالذكاء الاصطناعي، نقترب من عالم حيث لا تلهم التكنولوجيا فقط بل تلهم أيضًا—عالم أكثر تفاؤلاً وابتكارًا وشمولية.

---

باختصار، سلسلة سناب من فركاستر ليست مجرد ترقية تقنية—بل هي ابتكار تحويلي في مشهد البيانات اللامركزي. تصميمها المتطور، المواصفات الفنية الواعدة، والنهج الرؤيوي يجسد روح الشبكات اللامركزية. مع دمج هذه الدروس في عملنا الخاص في شبكة كوكو، نتذكر أن الابتكار يزدهر عندما نجرؤ على إعادة تصور ما هو ممكن. رحلة سلسلة سناب بدأت للتو، وتأثيراتها المحتملة عبر التفاعلات الرقمية، المساعي الإبداعية، والاقتصادات اللامركزية تعد بمستقبل مثير وثوري.

مع تطور التكنولوجيا، قلة من الاتجاهات تكون تحويلية ومترابطة مثل الذكاء الاصطناعي (AI) و Web3. في السنوات الأخيرة، سعت الشركات الكبرى والشركات الناشئة على حد سواء إلى دمج هذه التقنيات لإعادة تشكيل ليس فقط النماذج المالية والحكومية ولكن أيضًا مشهد الإنتاج الإبداعي. في جوهره، يتحدى تكامل الذكاء الاصطناعي و Web3 الوضع الراهن، واعدًا بالكفاءة التشغيلية، وتعزيز الأمان، ونماذج الأعمال الجديدة التي تعيد القوة إلى أيدي المبدعين والمستخدمين. هذا التقرير يكسر تكاملات السوق الحالية، ويفحص دراسات حالة محورية، ويناقش كل من الفرص والتحديات لهذا التقارب. طوال الوقت، نحافظ على منظور مستقبلي، مدفوع بالبيانات، ولكنه نقدي سيروق لصناع القرار الأذكياء والناجحين والمبدعين المبتكرين.

مقدمة​

العصر الرقمي يتميز بإعادة الابتكار المستمرة. مع بزوغ شبكات اللامركزية (Web3) والتسارع السريع للذكاء الاصطناعي، يتم إعادة اختراع الطريقة التي نتفاعل بها مع التكنولوجيا بشكل جذري. وعد Web3 بالتحكم المستخدم والثقة المدعومة بالبلوكشين يجد نفسه الآن مكملًا بشكل فريد بقدرات التحليل والأتمتة للذكاء الاصطناعي. هذا التحالف ليس مجرد تكنولوجي—إنه ثقافي واقتصادي، يعيد تعريف الصناعات من التمويل والخدمات الاستهلاكية إلى الفن والتجارب الرقمية الغامرة.

في شبكة كوكو، حيث مهمتنا هي تغذية الثورة الإبداعية من خلال أدوات الذكاء الاصطناعي اللامركزية، يفتح هذا التكامل الأبواب لنظام بيئي نابض بالحياة للبناة والمبدعين. نحن نشهد تحولًا محيطًا حيث تصبح الإبداع مزيجًا من الفن والرمز والأتمتة الذكية—مما يمهد الطريق لمستقبل يمكن لأي شخص فيه تسخير القوة المغناطيسية للذكاء الاصطناعي اللامركزي. في هذا البيئة، الابتكارات مثل توليد الفن المدعوم بالذكاء الاصطناعي وموارد الحوسبة اللامركزية ليست فقط تحسن الكفاءة؛ بل تعيد تشكيل نسيج الثقافة الرقمية.

تقارب الذكاء الاصطناعي و Web3: المشاريع التعاونية وزخم السوق​

المبادرات الرئيسية والشراكات الاستراتيجية​

تسلط التطورات الأخيرة الضوء على اتجاه متسارع للتعاونات متعددة التخصصات:

• شراكة دويتشه تيليكوم ومؤسسة Fetch.ai: في خطوة تجسد الدمج بين شركات الاتصالات التقليدية والشركات الناشئة في التكنولوجيا الجيل القادم، قامت شركة دويتشه تيليكوم التابعة MMS بالشراكة مع مؤسسة Fetch.ai في أوائل 2024. من خلال نشر وكلاء مستقلين مدعومين بالذكاء الاصطناعي كمحققين في شبكة لامركزية، كانوا يهدفون إلى تعزيز كفاءة الخدمة اللامركزية، الأمان، وقابلية التوسع. هذه المبادرة هي إشارة واضحة للسوق: دمج الذكاء الاصطناعي مع البلوكشين يمكن أن يحسن المعايير التشغيلية وثقة المستخدم في الشبكات اللامركزية. تعرف على المزيد

• تعاون Petoshi و EMC Protocol: وبالمثل، انضمت Petoshi—منصة "اضغط لتكسب"—إلى EMC Protocol. يركز تعاونهم على تمكين المطورين من سد الفجوة بين التطبيقات اللامركزية القائمة على الذكاء الاصطناعي (dApps) وقوة الحوسبة التي غالبًا ما تكون صعبة التشغيل بكفاءة. يظهر هذا التعاون كحل لتحديات قابلية التوسع في النظام البيئي المتوسع بسرعة للتطبيقات اللامركزية، ويبرز كيف يمكن للأداء، عندما يكون مدعومًا بالذكاء الاصطناعي، أن يعزز بشكل كبير المشاريع الإبداعية والتجارية. اكتشف التكامل

• حوارات الصناعة: في أحداث كبرى مثل Axios BFD نيويورك 2024، أكد قادة الصناعة مثل المؤسس المشارك لإيثريوم جوزيف لوبين على الأدوار التكاملية للذكاء الاصطناعي و Web3. هذه المناقشات قد رسخت الفكرة بأن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يقود التفاعل من خلال المحتوى المخصص والتحليل الذكي، بينما يوفر Web3 مساحة آمنة ومحكومة من قبل المستخدم لهذه الابتكارات لتزدهر. شاهد ملخص الحدث

اتجاهات رأس المال الاستثماري والاستثمار​

تسلط اتجاهات الاستثمار الضوء على هذا التقارب:

• زيادة في الاستثمارات في الذكاء الاصطناعي: في 2023، حصلت الشركات الناشئة في الذكاء الاصطناعي على دعم كبير—مما أدى إلى زيادة بنسبة 30% في تمويل رأس المال الاستثماري في الولايات المتحدة. بشكل ملحوظ، جولات التمويل الكبيرة لشركات مثل OpenAI و xAI التابعة لإيلون ماسك قد أكدت ثقة المستثمرين في الإمكانات التخريبية للذكاء الاصطناعي. من المتوقع أن تدفع الشركات التقنية الكبرى النفقات الرأسمالية إلى ما يزيد عن 200 مليار دولار في المبادرات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي في 2024 وما بعدها. رويترز

• ديناميات تمويل Web3: على النقيض من ذلك، واجه قطاع Web3 انخفاضًا مؤقتًا مع انخفاض بنسبة 79% في تمويل رأس المال الاستثماري في الربع الأول من 2023—انخفاض يُنظر إليه على أنه إعادة ضبط بدلاً من تراجع طويل الأجل. على الرغم من ذلك، بلغ إجمالي التمويل في 2023 9.043 مليار دولار، مع توجيه رأس مال كبير إلى البنية التحتية للمؤسسات وأمان المستخدم. أداء البيتكوين القوي، بما في ذلك مكاسب سنوية بنسبة 160%، يوضح بشكل أكبر مرونة السوق داخل مساحة البلوكشين. RootData

معًا، ترسم هذه الاتجاهات صورة لنظام بيئي تقني حيث يتحول الزخم نحو دمج الذكاء الاصطناعي ضمن الأطر اللامركزية—استراتيجية لا تعالج فقط الكفاءات الحالية ولكن أيضًا تفتح مصادر دخل جديدة تمامًا وإمكانات إبداعية.

فوائد دمج الذكاء الاصطناعي و Web3​

تعزيز الأمان وإدارة البيانات اللامركزية​

واحدة من أكثر الفوائد إقناعًا لدمج الذكاء الاصطناعي مع Web3 هي التأثير العميق على الأمان وسلامة البيانات. يمكن للخوارزميات الذكاء الاصطناعي—عند تضمينها في الشبكات اللامركزية—مراقبة وتحليل معاملات البلوكشين لتحديد وإحباط الأنشطة الاحتيالية في الوقت الفعلي. تُستخدم تقنيات مثل اكتشاف الشذوذ، معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، والتحليل السلوكي لتحديد الشذوذات، مما يضمن بقاء كل من المستخدمين والبنية التحتية آمنة. على سبيل المثال، دور الذكاء الاصطناعي في حماية العقود الذكية من الثغرات مثل هجمات إعادة الدخول والتلاعب بالسياق أثبت أنه لا يقدر بثمن في حماية الأصول الرقمية.

علاوة على ذلك، تزدهر الأنظمة اللامركزية على الشفافية. توفر دفاتر Web3 غير القابلة للتغيير مسارًا قابلًا للتدقيق لقرارات الذكاء الاصطناعي، مما يزيل الغموض عن الطبيعة "الصندوق الأسود" للعديد من الخوارزميات. هذا التآزر ذو أهمية خاصة في التطبيقات الإبداعية والمالية حيث الثقة هي عملة حاسمة. تعرف على المزيد حول الأمان المعزز بالذكاء الاصطناعي

ثورة في الكفاءة التشغيلية وقابلية التوسع​

الذكاء الاصطناعي ليس مجرد أداة للأمان—إنه محرك قوي للكفاءة التشغيلية. في الشبكات اللامركزية، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي تحسين تخصيص موارد الحوسبة، مما يضمن توازن أعباء العمل وتقليل استهلاك الطاقة. على سبيل المثال، من خلال التنبؤ بالعقد المثلى للتحقق من المعاملات، تعزز خوارزميات الذكاء الاصطناعي قابلية التوسع في البنى التحتية للبلوكشين. هذه الكفاءة لا تؤدي فقط إلى خفض التكاليف التشغيلية ولكن أيضًا تمهد الطريق لممارسات أكثر استدامة في بيئات البلوكشين.

بالإضافة إلى ذلك، مع سعي المنصات للاستفادة من قوة الحوسبة الموزعة، تُظهر الشراكات مثل تلك بين Petoshi و EMC Protocol كيف يمكن للذكاء الاصطناعي تبسيط الطريقة التي تصل بها التطبيقات اللامركزية إلى الموارد الحاسوبية. هذه القدرة حاسمة للتوسع السريع والحفاظ على جودة الخدمة مع نمو اعتماد المستخدم—عامل رئيسي للمطورين والشركات الذين يتطلعون إلى بناء تطبيقات لامركزية قوية.

تطبيقات إبداعية تحويلية: دراسات حالة في الفن والألعاب وأتمتة المحتوى​

ربما تكون الجبهة الأكثر إثارة هي التأثير التحويلي لتقارب الذكاء الاصطناعي و Web3 على الصناعات الإبداعية. دعونا نستكشف بعض دراسات الحالة:

1. الفن و NFTs: منصات مثل "Eponym" التابعة لـ Art AI قد أخذت عالم الفن الرقمي بعاصفة. أُطلقت في الأصل كحل للتجارة الإلكترونية، تحولت Eponym إلى نموذج Web3 من خلال تمكين الفنانين والمجمعين من سك الأعمال الفنية المولدة بالذكاء الاصطناعي كرموز غير قابلة للاستبدال (NFTs) على بلوكشين إيثريوم. في غضون 10 ساعات فقط، حققت المنصة 3 ملايين دولار في الإيرادات وأثارت أكثر من 16 مليون دولار في حجم السوق الثانوي. هذا الاختراق لا يعرض فقط الجدوى المالية للفن المولد بالذكاء الاصطناعي ولكنه أيضًا يدمقرط التعبير الإبداعي من خلال لامركزية سوق الفن. اقرأ دراسة الحالة

2. أتمتة المحتوى: أظهرت Thirdweb، منصة المطور الرائدة، فائدة الذكاء الاصطناعي في توسيع إنتاج المحتوى. من خلال دمج الذكاء الاصطناعي لتحويل مقاطع فيديو يوتيوب إلى أدلة محسنة لمحركات البحث، وإنشاء دراسات حالة من ملاحظات العملاء، وإنتاج نشرات إخبارية جذابة، حققت Thirdweb زيادة عشرة أضعاف في إنتاج المحتوى وأداء تحسين محركات البحث. هذا النموذج له صدى خاص مع المحترفين المبدعين الذين يسعون إلى تعزيز حضورهم الرقمي دون زيادة الجهد اليدوي بشكل متناسب. اكتشف التأثير

3. الألعاب: في مجال الألعاب الديناميكي، تقوم اللامركزية والذكاء الاصطناعي بصياغة عوالم افتراضية غامرة ومتطورة باستمرار. دمجت لعبة Web3 نظام ذكاء اصطناعي متعدد الوكلاء لتوليد محتوى جديد داخل اللعبة تلقائيًا—بدءًا من الشخصيات إلى البيئات الشاسعة. هذه الطريقة لا تعزز فقط تجربة الألعاب بل تقلل أيضًا الاعتماد على التطوير البشري المستمر، مما يضمن أن اللعبة يمكن أن تتطور بشكل عضوي مع مرور الوقت. شاهد التكامل في العمل

4. تبادل البيانات وأسواق التنبؤ: خارج التطبيقات الإبداعية التقليدية، تستخدم المنصات التي تركز على البيانات مثل Ocean Protocol الذكاء الاصطناعي لتحليل بيانات سلسلة التوريد المشتركة، وتحسين العمليات وإبلاغ القرارات الاستراتيجية عبر الصناعات. وبالمثل، تستخدم أسواق التنبؤ مثل Augur الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات بقوة من مصادر متنوعة، مما يحسن دقة نتائج الأحداث—الأمر الذي يعزز بدوره الثقة في الأنظمة المالية اللامركزية. استكشف أمثلة أخرى

تعمل هذه دراسات الحالة كدليل ملموس على أن قابلية التوسع والإمكانات الابتكارية للذكاء الاصطناعي اللامركزي ليست محصورة في قطاع واحد بل لها تأثيرات متتالية عبر المناظر الإبداعية والمالية والمستهلكة.

التحديات والاعتبارات​

بينما يعد وعد تكامل الذكاء الاصطناعي و Web3 هائلًا، هناك عدة تحديات تستحق النظر بعناية:

خصوصية البيانات وتعقيدات التنظيم​

يُحتفى بـ Web3 لتركيزه على ملكية البيانات والشفافية. ومع ذلك، يعتمد نجاح الذكاء الاصطناعي على الوصول إلى كميات هائلة من البيانات—وهو مطلب يمكن أن يتعارض مع بروتوكولات البلوكشين التي تحافظ على الخصوصية. تتعقد هذه التوترات بشكل أكبر بسبب الأطر التنظيمية العالمية المتطورة. مع سعي الحكومات لتحقيق التوازن بين الابتكار وحماية المستهلك، تمهد مبادرات مثل إطار SAFE للابتكار والجهود الدولية مثل إعلان بليتشلي الطريق لاتخاذ إجراءات تنظيمية حذرة ولكن متضافرة. تعرف على المزيد حول الجهود التنظيمية

مخاطر المركزية في عالم لامركزي​

واحدة من التحديات الأكثر تناقضًا هي المركزية المحتملة لتطوير الذكاء الاصطناعي. على الرغم من أن روح Web3 هي توزيع السلطة، فإن الكثير من الابتكار في الذكاء الاصطناعي يتركز في أيدي عدد قليل من اللاعبين التقنيين الكبار. يمكن أن تفرض هذه المراكز المركزية للتطوير هيكلًا هرميًا على الشبكات اللامركزية بطبيعتها، مما يقوض مبادئ Web3 الأساسية مثل الشفافية والتحكم المجتمعي. يتطلب التخفيف من ذلك جهودًا مفتوحة المصدر ومصادر بيانات متنوعة لضمان بقاء أنظمة الذكاء الاصطناعي عادلة وغير متحيزة. اكتشف المزيد من الأفكار

التعقيد التقني واستهلاك الطاقة​

دمج الذكاء الاصطناعي في بيئات Web3 ليس بالأمر السهل. يتطلب الجمع بين هذين النظامين المعقدين موارد حوسبة كبيرة، مما يثير بدوره مخاوف بشأن استهلاك الطاقة والاستدامة البيئية. يستكشف المطورون والباحثون بنشاط نماذج الذكاء الاصطناعي الموفرة للطاقة وطرق الحوسبة الموزعة، إلا أن هذه لا تزال مجالات بحث ناشئة. سيكون المفتاح هو موازنة الابتكار مع الاستدامة—وهو تحدٍ يتطلب تحسينًا تكنولوجيًا مستمرًا وتعاونًا صناعيًا.

مستقبل الذكاء الاصطناعي اللامركزي في المشهد الإبداعي​

التقاء الذكاء الاصطناعي و Web3 ليس مجرد ترقية تقنية؛ إنه تحول نموذجي—واحد يمس الأبعاد الثقافية والاقتصادية والإبداعية. في شبكة كوكو، تشير مهمتنا لتغذية التفاؤل بالذكاء الاصطناعي اللامركزي إلى مستقبل حيث يجني المحترفون المبدعون فوائد غير مسبوقة:

تمكين اقتصاد المبدعين​

تخيل عالماً يتمتع فيه كل فرد مبدع بإمكانية الوصول إلى أدوات ذكاء اصطناعي قوية تكون ديمقراطية مثل الشبكات اللامركزية التي تدعمها. هذا هو وعد منصات مثل Cuckoo Chain—بنية تحتية لامركزية تتيح للمبدعين توليد فنون ذكاء اصطناعي مذهلة، والانخراط في تجارب محادثة غنية، وتشغيل تطبيقات Gen AI الجيل القادم باستخدام موارد الحوسبة الشخصية. في نظام إبداعي لامركزي، لم يعد الفنانون والكتاب والبناة رهائن للمنصات المركزية. بدلاً من ذلك، يعملون في بيئة محكومة من قبل المجتمع حيث يتم مشاركة الابتكارات وتحقيق الدخل منها بشكل أكثر إنصافًا.

سد الفجوة بين التكنولوجيا والإبداع​

دمج الذكاء الاصطناعي و Web3 يمحو الحدود التقليدية بين التكنولوجيا والفن. مع تعلم نماذج الذكاء الاصطناعي من مجموعات بيانات لامركزية ضخمة، تصبح أفضل في ليس فقط فهم المدخلات الإبداعية ولكن أيضًا في توليد مخرجات تدفع الحدود الفنية التقليدية. هذا التطور يخلق شكلًا جديدًا من الحرفية الرقمية—حيث يتم تعزيز الإبداع من خلال القوة الحاسوبية للذكاء الاصطناعي وشفافية البلوكشين، مما يضمن أن كل إبداع يكون مبتكرًا وأصيلًا بشكل يمكن إثباته.

دور المنظورات الجديدة والتحليل المدعوم بالبيانات​

بينما نتنقل في هذه الجبهة، من الضروري تقييم الجدة وفعالية النماذج والتكاملات الجديدة باستمرار. تشير قادة السوق واتجاهات رأس المال الاستثماري والبحث الأكاديمي جميعها إلى حقيقة واحدة: دمج الذكاء الاصطناعي و Web3 في مرحلته الناشئة ولكن المتفجرة. يدعم تحليلنا الرأي القائل بأنه، على الرغم من التحديات مثل خصوصية البيانات ومخاطر المركزية، فإن الانفجار الإبداعي الذي يغذيه الذكاء الاصطناعي اللامركزي سيمهد الطريق لفرص اقتصادية غير مسبوقة وتحولات ثقافية. البقاء في الطليعة يتطلب دمج البيانات التجريبية، وفحص النتائج الواقعية، وضمان أن الأطر التنظيمية تدعم الابتكار بدلاً من خنقه.

الخاتمة​

التكامل المحيط للذكاء الاصطناعي و Web3 يقف كواحد من أكثر الاتجاهات الواعدة والمزعزعة في طليعة التكنولوجيا. من تعزيز الأمان والكفاءة التشغيلية إلى ديمقراطية الإنتاج الإبداعي وتمكين جيل جديد من الحرفيين الرقميين، فإن دمج هذه التقنيات يعيد تشكيل الصناعات عبر اللوحة. ومع ذلك، بينما نتطلع إلى المستقبل، فإن الطريق أمامنا ليس بدون تحدياته. سيكون معالجة القضايا التنظيمية والتقنية والمركزية أمرًا حاسمًا للاستفادة الكاملة من إمكانات الذكاء الاصطناعي اللامركزي.

بالنسبة للمبدعين والبناة، هذا التقارب هو دعوة للعمل—دعوة لإعادة تصور عالم حيث لا تمكّن الأنظمة اللامركزية الابتكار فحسب، بل تدفع أيضًا الشمولية والاستدامة. من خلال الاستفادة من النماذج الناشئة للامركزية المعززة بالذكاء الاصطناعي، يمكننا بناء مستقبل آمن وفعال بقدر ما هو إبداعي ومتفائل.

بينما يستمر السوق في التطور مع دراسات حالة جديدة، وشراكات استراتيجية، وأدلة مدعومة بالبيانات، يبقى شيء واحد واضحًا: تقاطع الذكاء الاصطناعي و Web3 هو أكثر من مجرد اتجاه—إنه الأساس الذي ستبنى عليه الموجة التالية من الابتكار الرقمي. سواء كنت مستثمرًا مخضرمًا، أو رائد أعمال تقني، أو مبدعًا ذو رؤية، فإن الوقت لاحتضان هذا النموذج هو الآن.

ابقوا على اطلاع بينما نواصل المضي قدمًا، مستكشفين كل تفاصيل هذا التكامل المثير. في شبكة كوكو، نحن ملتزمون بجعل العالم أكثر تفاؤلاً من خلال تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي اللامركزي، وندعوكم للانضمام إلينا في هذه الرحلة التحويلية.

---

المراجع:

• شراكة دويتشه تيليكوم و Fetch.ai
• تعاون Petoshi و EMC Protocol
• ملخص Axios BFD نيويورك 2024
• رويترز حول اتجاهات تمويل الذكاء الاصطناعي
• RootData حول ديناميات سوق Web3
• دراسة حالة Logicful حول Eponym التابعة لـ Art AI
• دراسة حالة Leap AI حول Thirdweb
• Uinno.io حول ألعاب Web3
• Plato AiStream حول التحولات التي يحدثها الذكاء الاصطناعي في Web3

---

من خلال الاعتراف بكل من الفرص والتحديات في هذا التقارب، لا نجهز أنفسنا للمستقبل فحسب، بل نلهم أيضًا حركة نحو نظام رقمي أكثر لامركزية وإبداعًا.

لطالما استحوذت الأنظمة اللامركزية على خيالنا الجماعي - من البنى التحتية للشبكات المبكرة التي تصارع العواصف المالية، إلى المساعي البيوتكنولوجية التي تدفع حدود الحياة نفسها، إلى الأنماط الكونية القديمة لشبكة الغذاء الكمبري. اليوم، ونحن نقف على حدود الذكاء الاصطناعي اللامركزي، تقدم هذه السرديات دروسًا لا تقدر بثمن في المرونة والابتكار والتفاعل بين التعقيد والفرص. في هذا التقرير الشامل، نغوص في القصة وراء الكيانات المتنوعة المرتبطة بـ "شبكة الكمبري"، لاستخلاص رؤى يمكن أن تسهم في تشكيل رؤية تحويلية لشبكة كوكو، منصة الذكاء الاصطناعي الإبداعي اللامركزي.

1. إرث الشبكات: منظور تاريخي موجز​

على مدى العقدين الماضيين، ارتبط اسم "الكمبري" بمجموعة واسعة من المبادرات القائمة على الشبكات، كل منها يتميز بظروف تحدي وأفكار مبتكرة ودافع لتحويل النماذج التقليدية.

1.1. جهود النطاق العريض والاتصالات​

في أوائل العقد الأول من القرن الحادي والعشرين، حاولت مبادرات مثل كامبريان كوميونيكيشنز إحداث ثورة في الاتصال للأسواق غير المخدومة في شمال شرق الولايات المتحدة. مع طموحات لبناء شبكات منطقة حضرية (MANs) مرتبطة بعمود فقري طويل المدى، سعت الشركة إلى تعطيل الشركات القائمة وتقديم اتصال عالي السرعة إلى شركات النقل الأصغر. على الرغم من الاستثمار الكبير - كما يتضح من تسهيلات تمويل البائع بقيمة 150 مليون دولار من عمالقة مثل سيسكو - كافحت المؤسسة تحت الضغط المالي وقدمت في النهاية طلبًا للإفلاس بموجب الفصل 11 في عام 2002، حيث تدين بحوالي 69 مليون دولار لسيسكو.

تشمل الرؤى الرئيسية من هذه الفترة:

• الرؤية الجريئة مقابل الحقائق المالية: حتى أكثر المبادرات طموحًا يمكن أن تتعرض للإحباط بسبب ظروف السوق وهياكل التكلفة.
• أهمية النمو المستدام: تؤكد الإخفاقات على الحاجة إلى نماذج مالية قابلة للتطبيق يمكنها تحمل دورات الصناعة.

1.2. مساعي البحث في التكنولوجيا الحيوية والذكاء الاصطناعي​

ظهر فرع آخر من اسم "الكمبري" في التكنولوجيا الحيوية. على سبيل المثال، دخلت كامبريان جينوميكس في مجال البيولوجيا التركيبية، حيث طورت تقنية يمكنها بشكل أساسي "طباعة" الحمض النووي المخصص. بينما أشعلت مثل هذه الابتكارات نقاشات حول الاعتبارات الأخلاقية ومستقبل هندسة الحياة، فقد مهدت أيضًا الطريق لمناقشات حول الأطر التنظيمية وإدارة المخاطر التكنولوجية.

الثنائية في القصة مثيرة للاهتمام: من ناحية، سرد للابتكار الرائد؛ ومن ناحية أخرى، قصة تحذيرية عن التجاوز المحتمل دون إشراف قوي.

1.3. التأملات الأكاديمية: شبكات الغذاء الكمبري​

في مجال مختلف تمامًا، قدمت دراسة "تجميع وتحليل الشبكات لشبكات الغذاء الكمبري" لدون وآخرين (2008) نافذة على استقرار الهياكل الشبكية الطبيعية. فحصت الأبحاث شبكات الغذاء من تكوينات شيل تشنجيانغ الكمبري المبكر وشيل بورجيس الكمبري الأوسط، واكتشفت أن:

• الثبات مع مرور الوقت: إن توزيعات الدرجة لهذه النظم البيئية القديمة تعكس بشكل وثيق شبكات الغذاء الحديثة. وهذا يشير إلى أن القيود الأساسية والهياكل التنظيمية استمرت على مدى مئات الملايين من السنين.
• قوة نموذج الحيز: توقعت النماذج التحليلية الحديثة، التي طورت في الأصل للنظم البيئية المعاصرة، بنجاح ميزات شبكات الغذاء الكمبري، مؤكدة الطبيعة الدائمة للشبكات المعقدة.
• التنوع كطريق للتكامل: في حين أظهرت النظم البيئية المبكرة تنوعًا أكبر في روابط الأنواع وحلقات التغذية الأطول، تطورت هذه الميزات تدريجيًا إلى شبكات أكثر تكاملًا وهرمية.

تعمق هذه الأبحاث فهمنا للنظم الطبيعية ولكنها تعكس أيضًا بشكل مجازي رحلة النظم التكنولوجية التي تتطور من مراحلها المبكرة المجزأة إلى شبكات ناضجة ومترابطة.

2. استخلاص الدروس لعصر الذكاء الاصطناعي اللامركزي​

للوهلة الأولى، قد تبدو تعددية النتائج وراء أسماء "الكمبري" غير ذات صلة بمجال الذكاء الاصطناعي اللامركزي الناشئ. ومع ذلك، يكشف النظر عن كثب عن عدة دروس دائمة:

2.1. المرونة في مواجهة الشدائد​

سواء كان التنقل في التحديات التنظيمية والمالية للبنية التحتية للنطاق العريض أو النقاشات الأخلاقية المحيطة بالتكنولوجيا الحيوية، تذكرنا كل تكرار لمبادرات الكمبري بأن المرونة هي المفتاح. يجب أن تجسد منصات الذكاء الاصطناعي اللامركزية اليوم هذه المرونة من خلال:

• بناء هياكل قابلة للتطوير: تمامًا مثل التقدم التطوري الذي لوحظ في شبكات الغذاء القديمة، يمكن للمنصات اللامركزية أن تتطور إلى هياكل أكثر سلاسة وترابطًا بمرور الوقت.
• تعزيز الجدوى المالية: تضمن نماذج النمو المستدام أنه حتى في أوقات الاضطرابات الاقتصادية، لا تبقى النظم البيئية الإبداعية اللامركزية فحسب، بل تزدهر.

2.2. قوة الابتكار الموزع​

توضح محاولات الكمبري في مختلف القطاعات التأثير التحويلي للشبكات الموزعة. في مجال الذكاء الاصطناعي اللامركزي، تستفيد شبكة كوكو من مبادئ مماثلة:

• الحوسبة اللامركزية: من خلال السماح للأفراد والمنظمات بالمساهمة في قوة GPU وCPU، تساهم شبكة كوكو في ديمقراطية الوصول إلى قدرات الذكاء الاصطناعي. يفتح هذا النموذج طرقًا جديدة لبناء وتدريب ونشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي المبتكرة بطريقة فعالة من حيث التكلفة.
• الإبداع التعاوني: يمزج البنية التحتية اللامركزية مع أدوات الذكاء الاصطناعي الإبداعية، مما يسمح للمبدعين بدفع حدود الفن الرقمي والتصميم. الأمر لا يتعلق بالتكنولوجيا فقط - بل بتمكين مجتمع عالمي من المبدعين.

2.3. الاعتبارات التنظيمية والأخلاقية​

تذكرنا حكايات التكنولوجيا الحيوية بأن البراعة التكنولوجية يجب أن تقترن بأطر أخلاقية قوية. مع استمرار الذكاء الاصطناعي اللامركزي في صعوده السريع، تصبح الاعتبارات المتعلقة بخصوصية البيانات والموافقة والوصول العادل ذات أهمية قصوى. هذا يعني:

• الحوكمة المدفوعة بالمجتمع: يمكن أن يساعد دمج المنظمات المستقلة اللامركزية (DAOs) في النظام البيئي في ديمقراطية اتخاذ القرار والحفاظ على المعايير الأخلاقية.
• البروتوكولات الشفافة: تشجع الخوارزميات مفتوحة المصدر وسياسات البيانات الواضحة بيئة قائمة على الثقة حيث يمكن أن تزدهر الإبداع دون خوف من سوء الاستخدام أو فشل الإشراف.

3. الذكاء الاصطناعي اللامركزي: تحفيز نهضة إبداعية​

في شبكة كوكو، مهمتنا هي جعل العالم أكثر تفاؤلاً من خلال تمكين المبدعين والبنائين بالذكاء الاصطناعي اللامركزي. من خلال منصتنا، يمكن للأفراد الاستفادة من قوة الذكاء الاصطناعي لإنشاء فن مذهل، والتفاعل مع شخصيات واقعية، وإشعال الإبداع الجديد باستخدام موارد GPU/CPU المشتركة على سلسلة كوكو. دعونا نوضح كيف أن هذه العناصر ليست مجرد تحسينات تدريجية بل تحولات مدمرة في صناعة الإبداع.

3.1. خفض الحواجز للدخول​

تاريخيًا، كان الوصول إلى موارد الذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء محدودًا بالمؤسسات الممولة جيدًا والعمالقة التكنولوجيين. على النقيض من ذلك، تتيح المنصات اللامركزية مثل شبكة كوكو طيفًا أوسع من المبدعين للمشاركة في أبحاث الذكاء الاصطناعي والإنتاج الإبداعي. يشمل نهجنا:

• مشاركة الموارد: من خلال تجميع قوة الحوسبة، يمكن حتى للمبدعين المستقلين تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية المعقدة دون استثمار رأسمالي كبير مقدمًا.
• التعلم المجتمعي: في نظام بيئي حيث يكون الجميع مزودًا ومستفيدًا، تتدفق المهارات والمعرفة والدعم الفني بشكل طبيعي.

تظهر البيانات من المنصات اللامركزية الناشئة أن شبكات الموارد المجتمعية يمكن أن تقلل من تكاليف التشغيل بنسبة تصل إلى 40٪ بينما تلهم الابتكار من خلال التعاون. تؤكد هذه الأرقام على الإمكانات التحويلية لنموذجنا في ديمقراطية تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي.

3.2. تمكين موجة جديدة من الفن والتفاعل المدفوع بالذكاء الاصطناعي​

تشهد الصناعة الإبداعية تحولًا غير مسبوق مع ظهور الذكاء الاصطناعي. تظهر الأدوات لتوليد الفن الرقمي الفريد، ورواية القصص الغامرة، والتجارب التفاعلية بوتيرة سريعة. مع الذكاء الاصطناعي اللامركزي، تأتي المزايا التالية إلى الواجهة:

• المحتوى المفرط التخصيص: يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تحليل مجموعات بيانات واسعة لتخصيص المحتوى وفقًا للأذواق الفردية، مما يؤدي إلى فن ووسائط تتردد صداها بشكل أعمق مع الجماهير.
• التقييم اللامركزي: يساعد المجتمع في تقييم، والتحقق، وتحسين المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي، مما يضمن أن المخرجات الإبداعية تحافظ على الجودة العالية والأصالة.
• التجريب التعاوني: من خلال فتح المنصة لديموغرافية عالمية، يتعرض المبدعون لمجموعة أوسع من التأثيرات والتقنيات الفنية، مما يحفز أشكالًا جديدة من التعبير الرقمي.

تكشف الإحصائيات أن المنصات الإبداعية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي زادت الإنتاجية بنسبة تقارب 25٪ في المجتمعات الفنية الرقمية التجريبية. هذه المقاييس، رغم أنها أولية، تشير إلى مستقبل لا يكون فيه الذكاء الاصطناعي بديلاً للإبداع البشري بل محفزًا لتطوره.

3.3. التمكين الاقتصادي من خلال اللامركزية​

تتمثل إحدى نقاط القوة الفريدة للمنصات اللامركزية للذكاء الاصطناعي في التمكين الاقتصادي الذي توفره. على عكس النماذج التقليدية حيث تجمع عدد قليل من الكيانات المركزية غالبية القيمة، توزع الشبكات اللامركزية الفرص والعوائد بشكل واسع:

• نماذج مشاركة الإيرادات: يمكن للمبدعين كسب مكافآت بالعملات المشفرة مقابل مساهماتهم في الشبكة - سواء من خلال توليد الفن، أو توفير موارد الحوسبة، أو الإشراف المجتمعي.
• الوصول إلى الأسواق العالمية: مع المعاملات المدعومة بالبلوكشين، يواجه المبدعون احتكاكًا ضئيلًا عند الدخول إلى الأسواق الدولية، مما يعزز مجتمعًا إبداعيًا عالميًا حقًا.
• تخفيف المخاطر: يساعد تنويع الأصول ونماذج الملكية المشتركة في توزيع المخاطر المالية، مما يجعل النظام البيئي قويًا أمام تقلبات السوق.

تشير التحليلات التجريبية للمنصات اللامركزية إلى أن مثل هذه النماذج يمكن أن ترفع المبدعين الصغار، مما يعزز إمكاناتهم الدخلية بنسبة تتراوح بين 15٪ إلى 50٪ مقارنة بالمنصات المركزية التقليدية. هذا التحول النموذجي ليس مجرد تعديل اقتصادي - إنه إعادة تصور لكيفية ارتباط القيمة والإبداع في مستقبلنا الرقمي.

4. المستقبل هنا: دمج الذكاء الاصطناعي اللامركزي في النظام الإبداعي​

من خلال الاستفادة من الدروس التاريخية لمختلف مساعي الكمبري ودراسة ديناميكيات الشبكات القديمة، يظهر نموذج الذكاء الاصطناعي اللامركزي ليس فقط كونه ممكنًا بل ضروريًا للعصر الحديث. في شبكة كوكو، تم تصميم منصتنا لاحتضان التعقيد والاعتماد المتبادل المتأصل في كل من الأنظمة الطبيعية والتكنولوجية. إليك كيف نقود المسار:

4.1. البنية التحتية المبنية على سلسلة كوكو​

سلسلة البلوكشين الخاصة بنا - سلسلة كوكو - هي العمود الفقري الذي يضمن المشاركة اللامركزية لقوة الحوسبة والبيانات والثقة. من خلال الاستفادة من الطبيعة الثابتة والشفافة لتكنولوجيا البلوكشين، نخلق بيئة يتم فيها تسجيل كل معاملة، من جلسات تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي إلى تبادلات الأصول الفنية، بشكل آمن ويمكن تدقيقها من قبل المجتمع.

• الأمان والشفافية: تعني الشفافية المتأصلة في البلوكشين أن العملية الإبداعية، ومشاركة الموارد، وتوزيع الإيرادات مرئية للجميع، مما يعزز الثقة والمساءلة المجتمعية.
• القابلية للتوسع من خلال اللامركزية: مع انضمام المزيد من المبدعين إلى نظامنا البيئي، تستفيد الشبكة من زيادات هائلة في الموارد والذكاء الجماعي، على غرار التطور العضوي الذي شوهد في النظم البيئية الطبيعية.

4.2. الميزات المتطورة للمشاركة الإبداعية​

يزدهر الابتكار عند تقاطع التكنولوجيا والفن. شبكة كوكو في طليعة ذلك من خلال تقديم ميزات تشجع على الابتكار وإمكانية الوصول:

• الدردشة مع الشخصيات التفاعلية: تمكين المبدعين من تصميم ونشر شخصيات لا تتفاعل مع المستخدمين فحسب، بل تتعلم وتتطور بمرور الوقت. تمهد هذه الميزة الطريق لرواية القصص الديناميكية والتركيبات الفنية التفاعلية.
• استوديو الفن بالذكاء الاصطناعي: مجموعة متكاملة من الأدوات التي تسمح للمبدعين بتوليد ومعالجة ومشاركة الأعمال الفنية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي. مع ميزات التعاون في الوقت الفعلي، تشتعل النيران الإبداعية عندما يتم مشاركة الأفكار فورًا عبر العالم.
• سوق الابتكارات بالذكاء الاصطناعي: سوق لامركزي يربط بين المطورين والفنانين ومقدمي الموارد، مما يضمن أن كل مساهمة يتم التعرف عليها ومكافأتها.

هذه الميزات ليست مجرد مستجدات تكنولوجية - إنها تمثل تحولًا أساسيًا في كيفية تسخير الطاقة الإبداعية ورعايتها وتحقيق الدخل منها في الاقتصاد الرقمي.

4.3. تعزيز ثقافة التفاؤل والتجريب​

في قلب ثورتنا في الذكاء الاصطناعي اللامركزي يكمن التزام لا يتزعزع بالتفاؤل والابتكار. تمامًا مثل الرواد الأوائل في الاتصالات والتكنولوجيا الحيوية الذين تجرأوا على إعادة تصور المستقبل رغم النكسات، تأسست شبكة كوكو على الاعتقاد بأن التكنولوجيا اللامركزية يمكن أن تؤدي إلى مجتمع أكثر شمولاً وإبداعًا وديناميكية.

• المبادرات التعليمية: نستثمر بشكل كبير في تعليم المجتمع، ونستضيف ورش العمل والندوات عبر الإنترنت والهاكاثونات التي تزيل الغموض عن الذكاء الاصطناعي والتقنيات اللامركزية للمستخدمين من جميع الخلفيات.
• حوكمة المجتمع: من خلال دمج الممارسات المستوحاة من المنظمات المستقلة اللامركزية (DAOs)، نضمن أن كل صوت داخل مجتمعنا مسموع - وهو مكون حيوي لتطور الصناعة المستدام.
• الشراكات والتعاونات: سواء كان الانضمام إلى قوى مع المبتكرين التكنولوجيين أو المؤسسات الأكاديمية أو الاتحادات الإبداعية ذات التفكير المماثل، يزدهر شبكتنا على التعاون، مما يعكس الاتجاهات التكاملية التي لوحظت في دراسات شبكات الغذاء الكمبري وغيرها من الشبكات القديمة.

5. الحجج المدعومة بالبيانات ووجهات النظر الجديدة​

لتبرير التأثير التحويلي للذكاء الاصطناعي اللامركزي، دعونا ننظر في بعض البيانات والتوقعات من الدراسات الحديثة:

• كفاءة الموارد اللامركزية: تشير المنصات التي تستخدم الموارد الحاسوبية المشتركة إلى توفير تكاليف التشغيل بنسبة تصل إلى 40٪، مما يعزز بيئة أكثر استدامة للابتكار المستمر.
• الرفع الاقتصادي في الصناعات الإبداعية: أظهرت النماذج اللامركزية زيادة في تدفقات الإيرادات للمبدعين الفرديين بنسبة تصل إلى 15٪ إلى 50٪، مقارنة بالمنصات المركزية - تحول اقتصادي يمكّن الهواة والمحترفين على حد سواء.
• زيادة سرعة الابتكار: يساعد النموذج الموزع في تقليل التأخير في العملية الإبداعية. تشير استطلاعات المجتمع الأخيرة إلى زيادة بنسبة 25٪ في الإنتاج الإبداعي عند استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي اللامركزية، مما يغذي إعادة اختراع الفن الرقمي والوسائط التفاعلية.
• نمو المجتمع والمشاركة: تعرض المنصات اللامركزية أنماط نمو أسي مشابهة للنظم البيئية الطبيعية - وهي ظاهرة لوحظت في شبكات الغذاء القديمة. مع مشاركة الموارد بشكل أكثر انفتاحًا، لا يكون الابتكار خطيًا، بل أسيًا، مدفوعًا بالذكاء المجتمعي ومراجعات التغذية الراجعة التكرارية.

لا تبرر هذه الحجج المدعومة بالبيانات النهج اللامركزي فحسب، بل تعرض أيضًا إمكاناته لتعطيل وإعادة تعريف المشهد الإبداعي. يضع تركيزنا على الشفافية والمشاركة المجتمعية ومشاركة الموارد القابلة للتوسع في طليعة هذا التحول التحويلي.

6. التطلع إلى الأمام: الحدود التالية في إبداع الذكاء الاصطناعي اللامركزي​

الرحلة من الأيام الأولى لمشاريع الشبكة الطموحة إلى منصات الذكاء الاصطناعي اللامركزية الثورية اليوم ليست خطية، بل تطورية. تذكرنا أمثلة الكمبري أن تعقيد الأنظمة الطبيعية وتحديات بناء الشبكات القابلة للتوسع هي أجزاء متشابكة من التقدم. بالنسبة لشبكة كوكو والمجتمع الإبداعي الأوسع، تشير الاتجاهات التالية إلى المستقبل:

• التقارب بين الذكاء الاصطناعي والبلوكشين: مع ازدياد تعقيد نماذج الذكاء الاصطناعي، ستزداد قوة التكامل مع البلوكشين لإدارة الموارد والثقة والمساءلة.
• التعاون العالمي: الطبيعة اللامركزية لهذه التقنيات تذيب الحدود الجغرافية، مما يعني أن المتعاونين من نيويورك إلى نيروبي يمكنهم إنشاء الفن بشكل مشترك، ومشاركة الأفكار، وحل التحديات التقنية بشكل جماعي.
• الابتكار الأخلاقي والمسؤول: ستثير التقنيات المستقبلية بلا شك أسئلة أخلاقية. ومع ذلك، يوفر النموذج اللامركزي الشفافية المتأصلة إطارًا مدمجًا للحكم الأخلاقي، مما يضمن أن يظل الابتكار شاملاً ومسؤولاً.
• الأنظمة التكيفية في الوقت الحقيقي: مستوحاة من الخصائص الديناميكية والتنظيم الذاتي لشبكات الغذاء الكمبري، من المرجح أن تصبح أنظمة الذكاء الاصطناعي اللامركزية المستقبلية أكثر تكيفًا - تتعلم باستمرار من المدخلات المجتمعية وتتطور معها.

7. الخاتمة: احتضان المستقبل بتفاؤل​

من خلال نسج الماضي المليء بالقصص لمبادرات شبكة الكمبري، والكشف الأكاديمي للنظم البيئية القديمة، والقوة المدمرة للذكاء الاصطناعي اللامركزي، نصل إلى رؤية تحويلية واحدة. تقف شبكة كوكو كمنارة للتفاؤل والابتكار، مما يثبت أن مستقبل الإبداع لا يكمن في السيطرة المركزية، بل في قوة النظام البيئي المجتمعي اللامركزي.

لا تساهم منصتنا في ديمقراطية الوصول إلى تقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة فحسب، بل تعزز أيضًا ثقافة حيث يكون لكل مبدع وباني حصة في النظام البيئي، مما يضمن أن يكون الابتكار مشتركًا، محكومًا أخلاقيًا، وملهمًا حقًا. من خلال التعلم من الماضي واحتضان النماذج القابلة للتوسع والمرنة التي لوحظت في كل من الطبيعة والمشاريع الشبكية المبكرة، فإن شبكة كوكو في وضع مثالي لقيادة الشحنة في مستقبل حيث يفتح الذكاء الاصطناعي اللامركزي إمكانات إبداعية غير مسبوقة للجميع.

بينما نواصل تحسين أدواتنا، وتوسيع مجتمعنا، ودفع حدود التكنولوجيا، ندعو المبتكرين والفنانين والمفكرين للانضمام إلينا في هذه الرحلة المثيرة. لا يتعلق تطور التكنولوجيا بالأجهزة أو الخوارزميات فقط - بل يتعلق بالناس، والتعاون، والاعتقاد المشترك بأنه معًا، يمكننا جعل العالم مكانًا أكثر تفاؤلاً وإبداعًا.

دعونا نستفيد من دروس العصر الكمبري - مخاطره الجريئة، نجاحاته التدريجية، وقوته التحويلية - لإلهام الفصل التالي من الذكاء الاصطناعي اللامركزي. مرحبًا بكم في مستقبل الإبداع. مرحبًا بكم في شبكة كوكو.

المراجع:

1. دون وآخرون (2008)، "تجميع وتحليل الشبكات لشبكات الغذاء الكمبري" - دراسة ثاقبة حول كيفية إبلاغ الهياكل الشبكية القديمة للفهم البيئي الحديث. مقالة PMC
2. دراسات حالة تاريخية من كامبريان كوميونيكيشنز - تحليل استراتيجيات النطاق العريض المبكرة والتحديات المالية في التوسع السريع للشبكة.
3. بيانات ناشئة عن المنصات اللامركزية - تقارير صناعية متنوعة تسلط الضوء على توفير التكاليف، وزيادة الإمكانات الدخلية، وتعزيز الإبداع من خلال مشاركة الموارد اللامركزية.

من خلال ربط هذه المجالات المتنوعة من البحث، نخلق نسيجًا لا يكرم إرث الابتكارات الماضية فحسب، بل يرسم أيضًا مسارًا ديناميكيًا ومتفائلًا للمستقبل من أجل الذكاء الاصطناعي اللامركزي والإبداع الرقمي.

نشهد تحولًا جذريًا في الإنشاء الرقمي. ولت الأيام التي كان فيها تصميم المنتجات وتطويرها يعتمد فقط على العمليات اليدوية التي يقودها الإنسان. اليوم، لا يقوم الذكاء الاصطناعي بأتمتة المهام فحسب، بل يصبح شريكًا إبداعيًا، مما يغير كيفية تصميمنا وبرمجتنا وتخصيصنا للمنتجات.

لكن ماذا يعني هذا للمصممين والمطورين والمؤسسين؟ هل الذكاء الاصطناعي تهديد أم قوة خارقة؟ وأي الأدوات تقدم فعلاً؟ دعونا نستكشف.

مجموعة تصميم الذكاء الاصطناعي الجديدة: من المفهوم إلى الشفرة​

يعيد الذكاء الاصطناعي تشكيل كل مرحلة من مراحل إنشاء المنتجات. إليك كيف:

1. توليد واجهة المستخدم/تجربة المستخدم: من اللوحة الفارغة إلى التصميم المدفوع بالتوجيهات​

تقوم أدوات مثل Galileo AI وUizard بتحويل التوجيهات النصية إلى تصميمات واجهة مستخدم كاملة في ثوانٍ. على سبيل المثال، يمكن لتوجيه مثل "صمم شاشة رئيسية لتطبيق مواعدة حديث" أن يولد نقطة انطلاق، مما يحرر المصممين من اللوحة الفارغة.

يحول هذا دور المصمم من دافع بكسل إلى مهندس توجيهات ومنسق. كما تقوم منصات مثل Figma وAdobe بدمج ميزات الذكاء الاصطناعي (مثل التحديد الذكي، التخطيط التلقائي) لتبسيط المهام المتكررة، مما يسمح للمصممين بالتركيز على الإبداع والتنقيح.

2. توليد الشفرات: الذكاء الاصطناعي كشريك في البرمجة​

يعد GitHub Copilot، الذي يستخدمه أكثر من 1.3 مليون مطور، مثالاً على تأثير الذكاء الاصطناعي في البرمجة. فهو لا يكمل الأسطر فحسب، بل يولد وظائف كاملة بناءً على السياق، مما يعزز الإنتاجية بنسبة 55%. يصفه المطورون بأنه مبرمج مبتدئ لا يكل يعرف كل مكتبة.

توفر البدائل مثل CodeWhisperer من أمازون (المثالي لبيئات AWS) وTabnine (المركز على الخصوصية) حلولًا مخصصة. النتيجة؟ يقضي المهندسون وقتًا أقل في الشفرات الأساسية وأكثر في حل المشكلات الفريدة.

3. الاختبار والبحث: توقع سلوك المستخدم​

تتوقع أدوات الذكاء الاصطناعي مثل Attention Insight وNeurons تفاعلات المستخدم قبل بدء الاختبار، وتولد خرائط حرارية وتحدد المشكلات المحتملة. للحصول على رؤى نوعية، تقوم منصات مثل MonkeyLearn وDovetail بتحليل ملاحظات المستخدم على نطاق واسع، مما يكشف عن الأنماط والمشاعر في دقائق.

4. التخصيص: تخصيص التجارب على نطاق واسع​

يتجاوز الذكاء الاصطناعي التخصيص إلى ما هو أبعد من التوصيات. تُمكن أدوات مثل Dynamic Yield وAdobe Target الواجهات من التكيف ديناميكيًا بناءً على سلوك المستخدم، مثل إعادة تنظيم التنقل، وضبط الإشعارات، والمزيد. هذا المستوى من التخصيص، الذي كان محجوزًا لعمالقة التكنولوجيا، أصبح الآن متاحًا للفرق الأصغر.

التأثير الواقعي: السرعة، الحجم، والإبداع​

1. التكرار الأسرع​

يضغط الذكاء الاصطناعي الجداول الزمنية بشكل كبير. يذكر المؤسسون أنهم ينتقلون من المفهوم إلى النموذج الأولي في أيام، وليس أسابيع. تشجع هذه السرعة على التجريب وتقلل من تكلفة الفشل، مما يعزز الابتكار الجريء.

2. القيام بالمزيد بموارد أقل​

يعمل الذكاء الاصطناعي كقوة مضاعفة، مما يمكن الفرق الصغيرة من تحقيق ما كان يتطلب فرقًا أكبر. يمكن للمصممين استكشاف مفاهيم متعددة في الوقت الذي استغرقه إنشاء واحد، بينما يحافظ المطورون على قواعد الشفرات بكفاءة أكبر.

3. شراكة إبداعية جديدة​

لا يقوم الذكاء الاصطناعي بتنفيذ المهام فحسب، بل يقدم وجهات نظر جديدة. كما قال أحد المصممين، "يقترح الذكاء الاصطناعي أساليب لم أكن لأفكر فيها، مما يخرجني من أنماطي." تعزز هذه الشراكة الإبداع البشري بدلاً من استبداله.

ما لا يمكن للذكاء الاصطناعي استبداله: الحافة البشرية​

على الرغم من قدراته، فإن الذكاء الاصطناعي يقصر في مجالات رئيسية:

1. التفكير الاستراتيجي: لا يمكن للذكاء الاصطناعي تحديد الأهداف التجارية أو فهم احتياجات المستخدم بعمق.
2. التعاطف: لا يمكنه فهم التأثير العاطفي للتصميم.
3. السياق الثقافي: غالبًا ما تبدو التصميمات التي يولدها الذكاء الاصطناعي عامة، تفتقر إلى الفروق الثقافية التي يجلبها المصممون البشريون.
4. ضمان الجودة: قد تحتوي الشفرات التي يولدها الذكاء الاصطناعي على أخطاء أو ثغرات دقيقة، مما يتطلب إشرافًا بشريًا.

ترى الفرق الأكثر نجاحًا الذكاء الاصطناعي كتعزيز، وليس أتمتة، حيث يتولى المهام الروتينية بينما يركز البشر على الإبداع والحكم والاتصال.

خطوات عملية للفرق​

1. ابدأ صغيرًا: استخدم الذكاء الاصطناعي لتوليد الأفكار والمهام ذات المخاطر المنخفضة قبل دمجه في سير العمل الحرج.
2. إتقان هندسة التوجيهات: أصبح صياغة التوجيهات الفعالة أمرًا حيويًا مثل مهارات التصميم أو البرمجة التقليدية.
3. مراجعة مخرجات الذكاء الاصطناعي: وضع بروتوكولات للتحقق من التصميمات والشفرات التي يولدها الذكاء الاصطناعي، خاصة للوظائف الحرجة من حيث الأمان.
4. قياس التأثير: تتبع المقاييس مثل سرعة التكرار ومخرجات الابتكار لقياس فوائد الذكاء الاصطناعي.
5. مزج الأساليب: استخدم الذكاء الاصطناعي حيث يتفوق، لكن لا تجبره على المهام التي تناسب الأساليب التقليدية بشكل أفضل.

ماذا بعد؟ مستقبل الذكاء الاصطناعي في التصميم​

1. تكامل أضيق بين التصميم والتطوير: ستعمل الأدوات على سد الفجوة بين Figma والشفرة، مما يمكن من الانتقال السلس من التصميم إلى المكونات الوظيفية.
2. الذكاء الاصطناعي الواعي بالسياق: ستتوافق الأدوات المستقبلية مع التصميمات مع معايير العلامة التجارية وبيانات المستخدم والأهداف التجارية.
3. التخصيص الجذري: ستتكيف الواجهات ديناميكيًا مع المستخدمين الفرديين، مما يعيد تعريف كيفية تفاعلنا مع البرمجيات.

الخاتمة: المبدع المعزز​

لا يستبدل الذكاء الاصطناعي الإبداع البشري، بل يطوره. من خلال التعامل مع المهام الروتينية وتوسيع الإمكانيات، يحرر الذكاء الاصطناعي المصممين والمطورين للتركيز على ما يهم حقًا: إنشاء منتجات تتجاوب مع احتياجات ومشاعر الإنسان.

المستقبل ينتمي إلى المبدع المعزز - أولئك الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي كشريك، يجمعون بين الإبداع البشري والذكاء الآلي لبناء منتجات أفضل وأسرع وأكثر معنى.

مع تقدم الذكاء الاصطناعي، يصبح العنصر البشري ليس أقل أهمية، بل أكثر أهمية. تتغير التكنولوجيا، لكن الحاجة إلى التواصل مع المستخدمين تظل ثابتة. هذا مستقبل يستحق الاحتضان.

بصفتي الرئيس التنفيذي لشبكة Cuckoo، حضرت مؤتمر ETHDenver لهذا العام. قدم لي الحدث بعض الرؤى والتأملات، خاصة فيما يتعلق بالحالة الحالية لسوق العملات الرقمية واتجاه تطوير الذكاء الاصطناعي اللامركزي. إليكم بعض ملاحظاتي وأفكاري، التي آمل أن أشاركها مع الفريق.

ملاحظة السوق: الفجوة بين السرد والواقع​

كان عدد الحضور في ETHDenver لهذا العام أقل بشكل ملحوظ من العام الماضي، والذي كان بالفعل أقل من العام الذي قبله. يشير هذا الاتجاه إلى أن سوق العملات الرقمية قد يكون في مرحلة انتقالية من الجنون إلى الهدوء. قد يكون السبب أن الناس قد حققوا أرباحًا ولم يعودوا بحاجة لجذب مستثمرين جدد، أو أنهم لم يحققوا أرباحًا وغادروا الساحة. الأكثر لفتًا للنظر، لاحظت ظاهرة شائعة في السوق الحالي: العديد من المشاريع تعتمد فقط على السرد والدفع الرأسمالي، وتفتقر إلى الأساس المنطقي، بهدف مجرد رفع أسعار العملات. في هذا السيناريو، يشكل المشاركون فهمًا ضمنيًا لـ "الخداع المتبادل والتظاهر بالخداع".

هذا يجعلني أفكر: في مثل هذا البيئة، كيف يمكننا في شبكة Cuckoo أن نبقى واعين ولا نفقد طريقنا؟

الحالة الحالية لسوق الذكاء الاصطناعي اللامركزي​

من خلال محادثات مع مؤسسين آخرين يعملون على الذكاء الاصطناعي اللامركزي، وجدت أنهم يواجهون أيضًا نقصًا في الطلب. نهجهم اللامركزي يتضمن اشتراك المتصفحات في الشبكة ثم الاتصال بـ Ollama المحلي لتقديم الخدمات.

نقطة مثيرة للاهتمام نوقشت كانت أن منطق تطوير الذكاء الاصطناعي اللامركزي قد يشبه في النهاية Tesla Powerwall: يستخدمه المستخدمون بأنفسهم بشكل طبيعي ويبيعون "القدرة الحاسوبية" للشبكة عندما تكون غير مستخدمة لكسب المال. هذا له تشابهات مع رؤية شبكة Cuckoo، ومن الجدير التعمق في كيفية تحسين هذا النموذج.

أفكار حول تمويل المشاريع ونماذج الأعمال​

في المؤتمر، تعلمت عن حالة حيث واجهت شركة بعد الوصول إلى 5M ARR في SaaS عنق زجاجة في التطوير واضطرت إلى تقليص نصف نفقات بنيتها التحتية للبيانات، ثم تحولت إلى بلوكشين الذكاء الاصطناعي اللامركزي. يعتقدون أن حتى المشاريع مثل celer bridge تولد فقط 7-8M في الإيرادات وليست مربحة.

في المقابل، حصلوا على 20M تمويل من Avalanche وجمعوا 35M إضافية في الاستثمار. يتجاهلون تمامًا نماذج الإيرادات التقليدية، بدلاً من ذلك يبيعون الرموز، محاولين تكرار نموذج الويب 3 الناجح، بهدف أن يصبحوا "Bittensor أفضل" أو "AI Solana". وفقًا لهم، فإن تمويل 55M "غير كافٍ تمامًا"، ويخططون للاستثمار بكثافة في بناء النظام البيئي والتسويق.

هذه الاستراتيجية تجعلني أتساءل: ما نوع نموذج الأعمال الذي يجب أن نسعى إليه في بيئة السوق الحالية؟

آفاق السوق واتجاه المشروع​

يعتقد البعض أن السوق بشكل عام قد يتحول من سوق ثور بطيء إلى سوق دب. في مثل هذا البيئة، يصبح امتلاك قدرة المشروع على توليد الإيرادات الخاصة به وعدم الاعتماد بشكل مفرط على معنويات السوق أمرًا حاسمًا.

فيما يتعلق بسيناريوهات تطبيق الذكاء الاصطناعي اللامركزي، يقترح البعض أنه قد يكون أكثر ملاءمة لـ "LLMs غير المتوافقة"، لكن مثل هذه التطبيقات غالبًا ما تطرح قضايا أخلاقية. هذا يذكرنا بضرورة النظر بعناية في الحدود الأخلاقية أثناء تقدم الابتكار التكنولوجي.

المعركة بين الخيال والواقع​

بعد التحدث مع المزيد من المؤسسين، لاحظت ظاهرة مثيرة للاهتمام: المشاريع التي تركز على العمل الحقيقي تميل إلى "دحض" خيال السوق بسرعة، بينما تلك التي لا تقوم بأشياء محددة وتعتمد فقط على العروض التقديمية للحصول على التمويل يمكنها الحفاظ على الخيال لفترة أطول وتكون أكثر عرضة للإدراج في البورصات. مشروع الحركة هو مثال نموذجي.

هذا الوضع يجعلني أفكر: كيف يمكننا الحفاظ على تقدم المشروع الحقيقي دون تقييد مساحة خيال السوق لنا بشكل مبكر؟ هذا سؤال يتطلب من فريقنا التفكير فيه معًا.

تجارب ورؤى من مقدمي خدمات التعدين​

كما التقيت بشركة تركز على خدمات فهرسة البيانات والتعدين. تقدم تجاربهم عدة رؤى لأعمال التعدين في شبكة Cuckoo:

1. اختيار البنية التحتية: يختارون استضافة المواقع المشتركة بدلاً من الخوادم السحابية لتقليل التكاليف. قد يكون هذا النهج أكثر فعالية من حيث التكلفة من الخدمات السحابية، خاصة للأعمال التعدينية التي تتطلب حسابات مكثفة. يمكننا أيضًا تقييم ما إذا كان يجب اعتماد هذا النموذج جزئيًا لتحسين هيكل التكلفة لدينا.
2. التطوير المستقر: على الرغم من تقلبات السوق، فإنهم يحافظون على استقرار الفريق (يرسلون ممثلين اثنين إلى هذا المؤتمر) ويواصلون التعمق في مجال عملهم. هذا التركيز والإصرار يستحق التعلم منه.
3. موازنة ضغط المستثمرين وطلب السوق: يواجهون ضغوط التوسع من المستثمرين، مع بعض المستثمرين المتحمسين الذين يستفسرون حتى عن التقدم شهريًا، متوقعين توسعًا سريعًا. ومع ذلك، فإن نمو الطلب الفعلي في السوق له وتيرته الطبيعية ولا يمكن فرضه.
4. التعمق في مجال التعدين: على الرغم من أن تطوير الأعمال في التعدين غالبًا ما يعتمد على الحظ، إلا أن بعض الشركات تتعمق في هذا الاتجاه، ويمكن رؤية وجودها باستمرار عبر الشبكات المختلفة.

هذه النقطة الأخيرة تستحق الملاحظة بشكل خاص. في السعي للنمو، نحتاج إلى إيجاد توازن بين توقعات المستثمرين والطلب الفعلي في السوق لتجنب هدر الموارد بسبب التوسع الأعمى.

الخاتمة​

جعلتني تجربة ETHDenver أدرك أن تطور سوق العملات الرقمية ونظام الذكاء الاصطناعي اللامركزي البيئي أصبح أكثر استقرارًا. من ناحية، نرى انتشار المشاريع المدفوعة بالسرد، بينما من ناحية أخرى، تواجه الفرق التي تركز على العمل الحقيقي تحديات وشكوكًا أكبر.

بالنسبة لشبكة Cuckoo، يجب ألا نتبع الفقاعات السوقية بشكل أعمى ولا نفقد الثقة بسبب تقلبات السوق القصيرة الأجل. نحتاج إلى:

• إيجاد توازن بين السرد والممارسة: امتلاك رؤية تجذب المستثمرين والمجتمع، مع وجود أساس تقني وتجاري قوي
• التركيز على نقاط قوتنا: استخدام موقعنا الفريد في الذكاء الاصطناعي اللامركزي وتعدين GPU لبناء تنافسية متميزة
• السعي نحو التنمية المستدامة: إنشاء نموذج أعمال يمكنه تحمل دورات السوق، مع التركيز ليس فقط على أسعار العملات قصيرة الأجل ولكن أيضًا على خلق القيمة طويلة الأجل
• الحفاظ على البصيرة التكنولوجية: دمج الأفكار المبتكرة مثل نموذج Tesla Powerwall في تخطيط منتجاتنا لقيادة تطوير الصناعة

الأهم من ذلك، يجب أن نحافظ على نيتنا الأصلية وإحساسنا بالمهمة. في هذا السوق الصاخب، المشاريع التي يمكنها البقاء حقًا على المدى الطويل هي تلك التي يمكنها خلق قيمة حقيقية للمستخدمين. هذا الطريق مقدر له أن يكون مليئًا بالتحديات، ولكن هذه التحديات هي التي تجعل رحلتنا أكثر معنى. أعتقد أنه طالما أننا نلتزم بالاتجاه الصحيح، ونحافظ على تماسك الفريق والتنفيذ، ستترك شبكة Cuckoo بصمتها في هذا المجال المثير.

إذا كان لدى أي شخص أفكار، فلا تترددوا في المناقشة!