ينتقل الذكاء الاصطناعي التوليدي من روبوتات الدردشة المستجدة إلى وكلاء مصممين خصيصًا يندمجون مباشرة في سير العمل الحقيقي. بعد مشاهدة العشرات من عمليات النشر عبر فرق الرعاية الصحية ونجاح العملاء والبيانات، تظهر سبعة نماذج أولية باستمرار. يلخص جدول المقارنة أدناه ما يقومون به، ومجموعات التقنيات التي تدعمهم، وإجراءات الأمان التي يتوقعها المشترون الآن.

🔧 جدول مقارنة أنواع وكلاء الذكاء الاصطناعي ذوي الطلب العالي​

النوع	حالات الاستخدام النموذجية	التقنيات الرئيسية	البيئة	السياق	الأدوات	الأمان	المشاريع التمثيلية
🏥 وكيل طبي	التشخيص، نصائح الأدوية	رسوم بيانية للمعرفة الطبية، RLHF	الويب / التطبيق / واجهة برمجة التطبيقات	استشارات متعددة الأدوار، سجلات طبية	إرشادات طبية، واجهات برمجة تطبيقات الأدوية	HIPAA، إخفاء هوية البيانات	HealthGPT، K Health
🛎 وكيل دعم العملاء	الأسئلة الشائعة، المرتجعات، اللوجستيات	RAG، إدارة الحوار	أداة الويب / إضافة CRM	سجل استعلام المستخدم، حالة المحادثة	قاعدة بيانات الأسئلة الشائعة، نظام التذاكر	سجلات التدقيق، تصفية المصطلحات الحساسة	Intercom، LangChain
🏢 مساعد المؤسسات الداخلية	البحث عن المستندات، أسئلة وأجوبة الموارد البشرية	استرجاع حساس للأذونات، تضمينات	Slack / Teams / إنترانت	هوية تسجيل الدخول، RBAC	Google Drive، Notion، Confluence	SSO، عزل الأذونات	Glean، GPT + Notion
⚖️ وكيل قانوني	مراجعة العقود، تفسير اللوائح	التعليق على البنود، استرجاع الأسئلة والأجوبة	الويب / إضافة المستندات	العقد الحالي، سجل المقارنات	قاعدة بيانات قانونية، أدوات التعرف الضوئي على الحروف	إخفاء هوية العقد، سجلات التدقيق	Harvey، Klarity
📚 وكيل تعليمي	شرح المشكلات، التدريس	مجموعة المناهج، أنظمة التقييم	التطبيق / منصات التعليم	ملف الطالب، المفاهيم الحالية	أدوات الاختبار، مولد الواجبات المنزلية	الامتثال لبيانات الأطفال، فلاتر التحيز	Khanmigo، Zhipu
📊 وكيل تحليل البيانات	ذكاء الأعمال التخاطبي، التقارير التلقائية	استدعاء الأدوات، توليد SQL	لوحة تحكم ذكاء الأعمال / منصة داخلية	أذونات المستخدم، المخطط	محرك SQL، وحدات الرسوم البيانية	قوائم التحكم بالوصول للبيانات، إخفاء الحقول	Seek AI، Recast
🧑‍🍳 وكيل عاطفي وحياتي	الدعم العاطفي، مساعدة التخطيط	حوار الشخصية، ذاكرة طويلة المدى	الجوال، الويب، تطبيقات الدردشة	ملف المستخدم، الدردشة اليومية	التقويم، الخرائط، واجهات برمجة تطبيقات الموسيقى	فلاتر الحساسية، الإبلاغ عن الإساءة	Replika، MindPal

لماذا هذه السبعة؟​

• عائد استثمار واضح – يحل كل وكيل محل مركز تكلفة قابل للقياس: وقت فرز الأطباء، معالجة دعم المستوى الأول، مساعدو المحامين للعقود، محللو ذكاء الأعمال، إلخ.
• بيانات خاصة غنية – تزدهر هذه الوكلاء حيث يوجد السياق خلف تسجيل الدخول (السجلات الصحية الإلكترونية، أنظمة إدارة علاقات العملاء، الشبكات الداخلية). ترفع هذه البيانات نفسها مستوى هندسة الخصوصية.
• مجالات منظمة – تفرض الرعاية الصحية والمالية والتعليم على البائعين التعامل مع الامتثال كميزة أساسية، مما يخلق حواجز دفاعية.

خيوط معمارية مشتركة​

• إدارة نافذة السياق ← تضمين "الذاكرة العاملة" قصيرة المدى (المهمة الحالية) ومعلومات الملف الشخصي طويلة المدى (الدور، الأذونات، السجل) بحيث تظل الاستجابات ذات صلة دون هلوسة.

• تنسيق الأدوات ← تتفوق نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في اكتشاف النية؛ وتقوم واجهات برمجة التطبيقات المتخصصة بالعمل الشاق. المنتجات الفائزة تجمع الاثنين في سير عمل نظيف: فكر في "اللغة داخل، SQL خارج".

• طبقات الثقة والأمان ← يتم شحن وكلاء الإنتاج بمحركات سياسات: تنقيح معلومات الصحة المحمية (PHI)، فلاتر الألفاظ النابية، سجلات قابلية الشرح، حدود المعدل. هذه الميزات تحدد صفقات الشركات.

أنماط التصميم التي تفصل القادة عن النماذج الأولية​

• سطح ضيق، تكامل عميق – ركز على مهمة واحدة ذات قيمة عالية (مثل عروض التجديد) ولكن ادمجها في نظام السجلات بحيث يبدو التبني طبيعيًا.

• حواجز حماية مرئية للمستخدم – أظهر استشهادات المصدر أو عروض الفروقات لترميز العقود. الشفافية تحول المتشككين القانونيين والطبيين إلى مؤيدين.

• الضبط المستمر – التقاط حلقات التغذية الراجعة (إعجاب/عدم إعجاب، SQL مصحح) لتقوية النماذج ضد الحالات الهامشية الخاصة بالمجال.

الآثار المترتبة على دخول السوق​

• الرأسي يتفوق على الأفقي بيع "مساعد PDF يناسب الجميع" يواجه صعوبات. "ملخص ملاحظات الأشعة الذي يتصل بـ Epic" يغلق الصفقات بشكل أسرع ويحقق قيمة عقد سنوية (ACV) أعلى.

• التكامل هو الخندق الشراكات مع بائعي السجلات الطبية الإلكترونية (EMR)، أو أنظمة إدارة علاقات العملاء (CRM)، أو ذكاء الأعمال (BI) تحجب المنافسين بشكل أكثر فعالية من حجم النموذج وحده.

• الامتثال كأداة تسويق الشهادات (HIPAA، SOC 2، GDPR) ليست مجرد مربعات اختيار – بل تصبح نصوصًا إعلانية ومزيلات للاعتراضات للمشترين الذين يتجنبون المخاطر.

الطريق إلى الأمام

نحن في بداية دورة الوكلاء. الموجة التالية ستطمس الفئات – تخيل روبوت مساحة عمل واحد يراجع عقدًا، ويصيغ عرض التجديد، ويفتح حالة دعم إذا تغيرت الشروط. حتى ذلك الحين، ستستحوذ الفرق التي تتقن التعامل مع السياق، وتنسيق الأدوات، والأمان المحكم على حصة الأسد من نمو الميزانية.

الآن هو الوقت المناسب لاختيار مجالك، والتضمين حيث توجد البيانات، وشحن حواجز الحماية كميزات – لا كأفكار لاحقة.

ما وراء الضجيج: تعمق في Hebbia، منصة الذكاء الاصطناعي للأعمال المعرفية الجادة​

لقد ترددت وعود الذكاء الاصطناعي في قاعات مجالس الإدارة والمكاتب لسنوات: مستقبل يتم فيه أتمتة الأعمال الروتينية التي تتطلب الكثير من البيانات، مما يحرر الخبراء البشريين للتركيز على الاستراتيجية واتخاذ القرارات. ومع ذلك، بالنسبة للعديد من المهنيين في المجالات عالية المخاطر مثل التمويل والقانون، بدا هذا الوعد فارغاً. غالباً ما تقصر أدوات الذكاء الاصطناعي القياسية، من عمليات البحث البسيطة بالكلمات المفتاحية إلى روبوتات الدردشة من الجيل الأول، في قدرتها على الاستنتاج أو التوليف أو التعامل مع الحجم الهائل من المعلومات المطلوبة للتحليل العميق.

هنا تظهر Hebbia، وهي شركة لا تقدم نفسها كروبوت دردشة آخر، بل كمنصة الذكاء الاصطناعي التي وُعدت بها بالفعل. من خلال منصتها "Matrix"، تقدم Hebbia حجة مقنعة بأنها قد فكت شفرة الأعمال المعرفية المعقدة، متجاوزةً مجرد الأسئلة والأجوبة لتقديم تحليل شامل. سيتناول هذا التقرير الموضوعي ما هي Hebbia، وكيف تعمل، ولماذا تكتسب زخماً كبيراً في بعض الصناعات الأكثر تطلباً في العالم.

المشكلة: عندما لا يكون الذكاء الاصطناعي "الجيد بما فيه الكفاية" جيداً بما فيه الكفاية​

يغرق العاملون في مجال المعرفة في البيانات. فغالباً ما يقوم محللو الاستثمار والمحامون التجاريون ومستشارو الاندماج والاستحواذ بتمشيط آلاف المستندات — العقود، الإيداعات المالية، التقارير — للعثور على رؤى حاسمة. وقد يؤدي تفصيل واحد مفقود إلى عواقب بملايين الدولارات.

لقد أثبتت الأدوات التقليدية عدم كفايتها. فالبحث بالكلمات المفتاحية غير فعال ويفتقر إلى السياق. وغالباً ما تكتفي أنظمة التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) المبكرة، المصممة لترسيخ الذكاء الاصطناعي في مستندات محددة، بتكرار العبارات أو تفشل عندما يتطلب الاستعلام توليف المعلومات من مصادر متعددة. اسأل ذكاء اصطناعياً بسيطاً "هل هذا استثمار جيد؟" وقد تحصل على ملخص للغة تسويقية متفائلة، وليس تحليلاً دقيقاً لعوامل المخاطر المدفونة بعمق في إيداعات هيئة الأوراق المالية والبورصات (SEC). هذه هي الفجوة التي تستهدفها Hebbia: الهوة بين إمكانات الذكاء الاصطناعي واحتياجات العمل الاحترافي الجاد.

الحل: "Matrix" - محلل ذكاء اصطناعي، وليس روبوت دردشة​

حل Hebbia هو منصة ذكاء اصطناعي تسمى Matrix، مصممة لتعمل بشكل أقل كشريك محادثة وأكثر كمحلل فائق الكفاءة، يتجاوز القدرات البشرية. بدلاً من واجهة الدردشة، يُعرض على المستخدمين شبكة تعاونية تشبه جداول البيانات.

إليك كيفية عملها:

• استيعاب أي شيء، وكل شيء: يمكن للمستخدمين تحميل كميات هائلة من البيانات غير المهيكلة — آلاف ملفات PDF، ومستندات Word، ونصوص، وحتى الصور الممسوحة ضوئياً. تم تصميم نظام Hebbia للتعامل مع نافذة سياق "لا نهائية" تقريباً، مما يعني أنه يمكنه ربط المعلومات عبر ملايين الصفحات دون أن يتقيد بحدود الرموز المميزة (token limits) النموذجية لنماذج اللغة الكبيرة (LLM).
• تنسيق وكلاء الذكاء الاصطناعي: يطرح المستخدم مهمة معقدة، وليس مجرد سؤال واحد. على سبيل المثال، "حلل المخاطر الرئيسية والضغوط التنافسية المذكورة في مكالمات الأرباح للعامين الماضيين لهذه الشركات الخمس." تقوم Matrix بتقسيم هذه المهمة إلى مهام فرعية، وتعيين "وكلاء" ذكاء اصطناعي لكل منها.
• مخرجات منظمة وقابلة للتتبع: يتم ملء النتائج في جدول منظم. قد يكون كل صف عبارة عن شركة أو مستند، وكل عمود إجابة على سؤال فرعي (مثل "نمو الإيرادات"، "عوامل المخاطر الرئيسية"). والأهم من ذلك، أن كل مخرج يتم الاستشهاد به. يمكن للمستخدمين النقر على أي خلية لرؤية المقطع الدقيق من المستند المصدر الذي استخدمه الذكاء الاصطناعي لتوليد الإجابة، مما يقضي بشكل فعال على الهلوسات ويوفر شفافية كاملة.

يعد هذا النهج "أظهر عملك" حجر الزاوية في تصميم Hebbia، فهو يبني الثقة ويسمح للخبراء بالتحقق من استدلال الذكاء الاصطناعي، تماماً كما يفعلون مع محلل مبتدئ.

التكنولوجيا: لماذا هي مختلفة​

تكمن قوة Hebbia في بنيتها الخاصة ISD (الاستدلال، البحث، التفكيك). يتجاوز هذا النظام أنظمة RAG الأساسية لإنشاء حلقة تحليلية أكثر قوة:

1. التفكيك: يقوم بذكاء بتقسيم طلب المستخدم المعقد إلى سلسلة من الخطوات الأصغر والمنطقية.
2. البحث: لكل خطوة، يقوم بإجراء بحث متقدم ومتكرر لاسترداد الأجزاء الأكثر صلة بالمعلومات من مجموعة البيانات بأكملها. هذا ليس استرجاعاً لمرة واحدة؛ إنها عملية تكرارية حيث يمكن للذكاء الاصطناعي البحث عن المزيد من البيانات بناءً على ما وجده بالفعل.
3. الاستدلال: بعد جمع السياق الصحيح، تُستخدم نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) القوية للاستنتاج والتوليف وتوليد الإجابة النهائية لتلك الخطوة.

تتم إدارة سير العمل هذا بالكامل بواسطة محرك تنسيق يمكنه تشغيل آلاف هذه العمليات بالتوازي، مما يوفر في دقائق ما قد يستغرق فريقاً بشرياً أسابيع لإنجازه. وبكونها محايدة للنماذج (model-agnostic)، يمكن لـ Hebbia دمج أفضل نماذج اللغة الكبيرة (مثل أحدث نماذج OpenAI) لتعزيز قدراتها الاستدلالية باستمرار.

الانتشار والتأثير في العالم الحقيقي​

إن الدليل الأكثر إقناعاً على قيمة Hebbia هو اعتمادها من قبل قاعدة عملاء مميزة. تفيد الشركة أن 30% من أكبر 50 شركة لإدارة الأصول حسب الأصول المدارة (AUM) هم عملاء بالفعل. وتقوم شركات النخبة مثل Centerview Partners و Charlesbank Capital، بالإضافة إلى مكاتب المحاماة الكبرى، بدمج Hebbia في سير عملها الأساسي.

حالات الاستخدام قوية:

• خلال أزمة بنك وادي السيليكون (SVB) عام 2023، استخدم مديرو الأصول Hebbia لتحديد تعرضهم للبنوك الإقليمية على الفور من خلال تحليل ملايين الصفحات من وثائق المحافظ.
• شركات الأسهم الخاصة تبني "مكتبات صفقات" لمقارنة فرص الاستثمار الجديدة بشروط وأداء جميع صفقاتها السابقة.
• مكاتب المحاماة تجري العناية الواجبة من خلال جعل Hebbia تقرأ آلاف العقود لتحديد البنود غير القياسية، مما يوفر ميزة مدفوعة بالبيانات في المفاوضات.

غالباً ما يكون العائد على الاستثمار فورياً وكبيراً، حيث يبلغ المستخدمون أن المهام التي كانت تستغرق ساعات تُنجز الآن في دقائق، مما ينتج عنه رؤى كان من المستحيل اكتشافها سابقاً.

القيادة، التمويل، والميزة التنافسية​

تأسست Hebbia في عام 2020 على يد جورج سيفولكا، وهو طالب دكتوراه في الذكاء الاصطناعي من جامعة ستانفورد ترك الدراسة، ولديه خلفية في الرياضيات والفيزياء التطبيقية. وقد أدت رؤيته التقنية، بالاشتراك مع فريق من المتخصصين السابقين في مجالات التمويل والقانون، إلى إنشاء منتج يفهم بعمق سير عمل مستخدميه.

وقد جذبت هذه الرؤية دعماً كبيراً. فقد جمعت Hebbia ما يقرب من 161 مليون دولار، مع جولة تمويل حديثة من الفئة B بقيادة أندريسن هورويتز (a16z) وضم مستثمرين بارزين مثل بيتر ثيل والرئيس التنفيذي السابق لشركة جوجل إريك شميدت. وهذا يضع تقييمها حوالي 700 مليون دولار، وهو دليل على ثقة المستثمرين في إمكاناتها لتحديد فئة جديدة من الذكاء الاصطناعي للمؤسسات.

بينما يركز المنافسون مثل Glean على البحث على مستوى المؤسسة ويستهدف Harvey المهام القانونية المحددة، تميز Hebbia نفسها بتركيزها على سير العمل التحليلي الشامل والمتعدد الخطوات الذي ينطبق عبر مجالات متعددة. منصتها ليست فقط للعثور على المعلومات ولكن لإنتاج نتائج عمل تحليلية منظمة.

الخلاصة​

Hebbia هي شركة تستحق الاهتمام. من خلال التركيز على منتج يحاكي سير العمل المنهجي للمحلل البشري — كاملاً بمخرجات منظمة واستشهادات قابلة للتحقق — فقد بنت أداة يثق بها المحترفون في البيئات عالية المخاطر. إن قدرة المنصة على إجراء تحليل عميق وشامل للوثائق على نطاق واسع هي خطوة مهمة نحو تحقيق الوعد القديم للذكاء الاصطناعي في المؤسسات.

بينما يتغير مشهد الذكاء الاصطناعي باستمرار، فإن تصميم Hebbia المدروس والمتمحور حول سير العمل، واعتمادها المثير للإعجاب من قبل الشركات النخبة، يشير إلى أنها قد بنت ميزة دائمة. قد تكون هي المنصة الأولى التي تقدم حقاً ليس مجرد مساعدة من الذكاء الاص

لم تعد نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) مثل ChatGPT و Gemini و Claude مجرد مفهوم مستقبلي؛ بل إنها تشغل بنشاط جيلًا جديدًا من الأدوات القائمة على الدردشة التي تُحدث تحولًا في طريقة تعلمنا وعملنا وتسوقنا وحتى اهتمامنا برفاهيتنا. يمكن لهذه العجائب المدعومة بالذكاء الاصطناعي أن تشارك في محادثات شبيهة بالبشر بشكل ملحوظ، وتفهم النوايا، وتولد نصوصًا ثاقبة، مما يفتح عالمًا من الإمكانيات.

من المدرسين الشخصيين الذين يتكيفون مع أساليب التعلم الفردية إلى وكلاء خدمة العملاء الذين لا يكلون، تُنسج نماذج اللغات الكبيرة في نسيج حياتنا الرقمية. ولكن في حين أن النجاحات مثيرة للإعجاب، فإن الرحلة لم تنته بعد. دعنا نستكشف المشهد الحالي لهذه الحلول القائمة على الدردشة، ونفهم ما يجعلها تعمل، ونحدد الفجوات المتبقية، ونكشف عن الفرص المثيرة التي تنتظرنا.

نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في العمل: تحويل الصناعات محادثة تلو الأخرى​

يُلمس تأثير نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) عبر العديد من القطاعات:

1. التعليم والتعلم: صعود المعلم المدعوم بالذكاء الاصطناعي

لقد احتضن قطاع التعليم بحماس المحادثات المدعومة بنماذج اللغة الكبيرة (LLMs).

• Khanmigo من أكاديمية خان (مدعوم بـ GPT-4) يعمل كسقراط افتراضي، يوجه الطلاب عبر المشكلات بأسئلة استقصائية بدلاً من الإجابات المباشرة، مما يعزز الفهم الأعمق. كما يساعد المعلمين في تخطيط الدروس.
• Duolingo Max يستفيد من GPT-4 لميزات مثل "لعب الأدوار" (ممارسة محادثات واقعية مع الذكاء الاصطناعي) و"اشرح إجابتي" (تقديم ملاحظات شخصية حول القواعد والمفردات)، مما يسد الثغرات الرئيسية في تعلم اللغة.
• Q-Chat من Quizlet (على الرغم من أن شكله الأولي يتطور) كان يهدف إلى اختبار الطلاب بطريقة سقراطية. كما يساعد الذكاء الاصطناعي الخاص بهم في تلخيص النصوص وتوليد مواد دراسية.
• CheggMate، رفيق دراسي مدعوم بـ GPT-4، يتكامل مع مكتبة محتوى Chegg لتقديم مسارات تعليمية مخصصة وحل المشكلات خطوة بخطوة.

تهدف هذه الأدوات إلى تخصيص التعلم وجعل المساعدة عند الطلب أكثر جاذبية.

2. دعم العملاء وخدمتهم: حلول أذكى وأسرع

تُحدث نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) ثورة في خدمة العملاء من خلال تمكين المحادثات الطبيعية متعددة الأدوار التي يمكنها حل نطاق أوسع من الاستفسارات.

• Fin من Intercom (المعتمد على GPT-4) يتصل بقاعدة بيانات الشركة للإجابة على أسئلة العملاء بطريقة حوارية، مما يقلل بشكل كبير من حجم الدعم عن طريق التعامل مع المشكلات الشائعة بفعالية.
• تستخدم Zendesk "الذكاء الاصطناعي الوكيل" باستخدام نماذج مثل GPT-4 مع التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG)، حيث يتعاون العديد من وكلاء نماذج اللغة الكبيرة (LLM) المتخصصين لفهم النية، واسترجاع المعلومات، وحتى تنفيذ الحلول مثل معالجة المبالغ المستردة.
• تقوم منصات مثل Salesforce (Einstein GPT) وSlack (تطبيق ChatGPT) بتضمين نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) لمساعدة وكلاء الدعم على تلخيص المحادثات، والاستعلام عن المعرفة الداخلية، وصياغة الردود، مما يعزز الإنتاجية.

الهدف هو دعم على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع يفهم لغة العميل ونيته، مما يحرر الوكلاء البشريين للحالات المعقدة.

3. أدوات الإنتاجية ومكان العمل: مساعدك الذكي في العمل

أصبح مساعدو الذكاء الاصطناعي جزءًا لا يتجزأ من الأدوات المهنية اليومية.

• يساعد Microsoft 365 Copilot (الذي يدمج GPT-4 في Word وExcel وPowerPoint وOutlook وTeams) في صياغة المستندات، وتحليل البيانات باستعلامات اللغة الطبيعية، وإنشاء العروض التقديمية، وتلخيص رسائل البريد الإلكتروني، وحتى تلخيص الاجتماعات مع عناصر العمل.
• يقدم Duet AI من Google Workspace قدرات مماثلة عبر Google Docs وGmail وSheets وMeet.
• يساعد Notion AI في الكتابة والتلخيص والعصف الذهني مباشرة داخل مساحة عمل Notion.
• يستخدم مساعدو البرمجة مثل GitHub Copilot وAmazon CodeWhisperer نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) لاقتراح التعليمات البرمجية وتسريع عملية التطوير.

تهدف هذه الأدوات إلى أتمتة "الأعمال الروتينية"، مما يسمح للمحترفين بالتركيز على المهام الأساسية.

4. الصحة النفسية والعافية: أذن رقمية متعاطفة

تعمل نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) على تعزيز روبوتات الدردشة الخاصة بالصحة النفسية، مما يجعلها أكثر طبيعية وتخصيصًا، مع إثارة اعتبارات أمان مهمة.

• تدمج تطبيقات مثل Wysa وWoebot نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) بحذر لتتجاوز تقنيات العلاج السلوكي المعرفي (CBT) المكتوبة مسبقًا، وتقدم دعمًا حواريًا أكثر مرونة وتعاطفًا للتعامل مع الضغوط اليومية وإدارة المزاج.
• يستخدم Replika، وهو تطبيق رفيق ذكاء اصطناعي، نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) لإنشاء "أصدقاء" مخصصين يمكنهم الانخراط في محادثات مفتوحة، وغالبًا ما يساعدون المستخدمين على مكافحة الشعور بالوحدة.

توفر هذه الأدوات دعمًا متاحًا على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع وغير حكمي، على الرغم من أنها تقدم نفسها كمدربين أو رفقاء، وليست بدائل للرعاية السريرية.

5. التجارة الإلكترونية والتجزئة: مساعد التسوق بالذكاء الاصطناعي

تُساهم نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) القائمة على الدردشة في جعل التسوق عبر الإنترنت أكثر تفاعلية وتخصيصًا.

• يتميز تطبيق Shop من Shopify بمساعد مدعوم بـ ChatGPT يقدم توصيات منتجات مخصصة بناءً على استفسارات المستخدم وسجله، محاكيًا تجربة المتجر الفعلي. كما توفر Shopify أدوات ذكاء اصطناعي للتجار لإنشاء أوصاف المنتجات ونسخ التسويق.
• يساعد مكون ChatGPT الإضافي من Instacart في تخطيط الوجبات والتسوق من البقالة عبر المحادثة.
• يعمل مكون Klarna الإضافي لـ ChatGPT كأداة للبحث عن المنتجات ومقارنتها.
• يُستخدم الذكاء الاصطناعي أيضًا لتلخيص العديد من مراجعات العملاء في نقاط إيجابية وسلبية موجزة، مما يساعد المتسوقين على اتخاذ قرارات أسرع.

توجه مساعدات الذكاء الاصطناعي هذه العملاء، وتجيب على استفساراتهم، وتخصص التوصيات، بهدف زيادة التحويلات والرضا.

تشريح النجاح: ما الذي يجعل أدوات الدردشة المدعومة بالنماذج اللغوية الكبيرة (LLM) فعالة؟​

عبر هذه التطبيقات المتنوعة، تساهم عدة مكونات رئيسية في فعالية حلول الدردشة المدعومة بالنماذج اللغوية الكبيرة (LLM):

• فهم اللغة المتقدم: تفسر النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) المتطورة مدخلات المستخدم الدقيقة والحرة وتستجيب بطلاقة وسياقية، مما يجعل التفاعلات تبدو طبيعية.
• دمج المعرفة الخاصة بالمجال: ترسيخ استجابات النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) بقواعد بيانات ذات صلة، أو محتوى خاص بالشركة، أو بيانات في الوقت الفعلي (غالبًا عبر التوليد المعزز بالاسترجاع) يحسن الدقة والفائدة بشكل كبير.
• التركيز الواضح على المشكلة/الحاجة: تستهدف الأدوات الناجحة نقاط الألم الحقيقية للمستخدمين وتكيف دور الذكاء الاصطناعي لحلها بفعالية، بدلاً من استخدام الذكاء الاصطناعي لذاته.
• تجربة مستخدم سلسة (UX): دمج مساعدة الذكاء الاصطناعي بسلاسة في سير العمل والمنصات الحالية، بالإضافة إلى التصميم البديهي وتحكم المستخدم، يعزز التبني والفائدة.
• الموثوقية الفنية والسلامة: تطبيق تدابير للحد من الهلوسات والمحتوى المسيء والأخطاء—مثل الضبط الدقيق، وأنظمة الحماية، وفلاتر المحتوى—أمر بالغ الأهمية لبناء ثقة المستخدم.
• جاهزية السوق والقيمة المتصورة: تلبي هذه الأدوات توقعات المستخدمين المتزايدة لبرامج أكثر ذكاءً، وتقدم فوائد ملموسة مثل توفير الوقت أو القدرات المحسنة.

سد الفجوات: الاحتياجات غير الملباة في مشهد الدردشة لنموذج اللغة الكبير (LLM)​

على الرغم من التقدم السريع، لا تزال هناك فجوات كبيرة واحتياجات غير ملباة:

• الموثوقية الواقعية والثقة: لا تزال مشكلة "الهلوسة" قائمة. بالنسبة للمجالات عالية المخاطر مثل الطب أو القانون أو التمويل، فإن المستوى الحالي من الدقة الواقعية ليس كافيًا دائمًا لروبوتات الدردشة المستقلة الموجهة للمستهلكين والموثوق بها بالكامل.
• التعامل مع المهام المعقدة وذات الذيل الطويل: على الرغم من كونها نماذج عامة رائعة، يمكن لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) أن تواجه صعوبة في التخطيط متعدد الخطوات، أو التفكير النقدي العميق، أو الاستفسارات المتخصصة للغاية التي تتطلب ذاكرة واسعة أو اتصالاً بالعديد من الأنظمة الخارجية.
• التخصيص العميق والذاكرة طويلة المدى: تفتقر معظم أدوات الدردشة إلى ذاكرة قوية طويلة المدى، مما يعني أنها لا "تعرف" المستخدم حقًا على مدى فترات طويلة. يعد التخصيص الأكثر فعالية بناءً على سجل التفاعل طويل المدى ميزة مرغوبة.
• تعدد الوسائط والتفاعل غير النصي: غالبية الأدوات تعتمد على النصوص. هناك حاجة متزايدة للذكاء الاصطناعي للمحادثة المتطور القائم على الصوت وتكامل أفضل للفهم البصري (مثل مناقشة صورة تم تحميلها).
• دعم اللغة المحلية والمتنوعة: أدوات نماذج اللغة الكبيرة (LLM) عالية الجودة تتمحور بشكل أساسي حول اللغة الإنجليزية، مما يترك العديد من السكان حول العالم غير مخدومين بالذكاء الاصطناعي الذي يفتقر إلى الطلاقة أو السياق الثقافي في لغاتهم الأم.
• تكلفة وحواجز الوصول: غالبًا ما تكون أقوى نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) خلف جدران الدفع، مما قد يوسع الفجوة الرقمية. هناك حاجة إلى حلول ميسورة التكلفة أو مفتوحة الوصول لعدد أكبر من السكان.
• مجالات محددة تفتقر إلى حلول مخصصة: لا تزال المجالات المتخصصة ولكن المهمة مثل البحث القانوني المتخصص، أو الاكتشاف العلمي، أو تدريب الفنون الإبداعية على مستوى الخبراء تفتقر إلى تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة (LLM) المصممة بعمق والموثوقة للغاية.

اغتنام اللحظة: فرص واعدة "سهلة المنال"​

بالنظر إلى الإمكانيات الحالية لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، يمكن لعدة تطبيقات بسيطة نسبيًا ولكنها ذات تأثير كبير أن تجذب قواعد مستخدمين ضخمة:

1. ملخص يوتيوب/الفيديوهات: أداة لتقديم ملخصات موجزة أو الإجابة عن أسئلة حول محتوى الفيديو باستخدام النصوص المكتوبة (النسخ) ستكون ذات قيمة عالية للطلاب والمهنيين على حد سواء.
2. محسن السيرة الذاتية وخطاب التغطية: مساعد ذكاء اصطناعي لمساعدة الباحثين عن عمل في صياغة وتكييف وتحسين سيرهم الذاتية وخطابات التغطية لأدوار وظيفية محددة.
3. ملخص البريد الإلكتروني الشخصي ومؤلف المسودات: أداة خفيفة الوزن (ربما امتداد للمتصفح) لتلخيص سلاسل البريد الإلكتروني الطويلة وصياغة الردود للأفراد خارج حزم الشركات الكبيرة.
4. روبوت أسئلة وأجوبة دراسي مخصص: تطبيق يسمح للطلاب بتحميل أي نص (فصول كتب دراسية، ملاحظات) ثم "الدردشة" معه—طرح الأسئلة، الحصول على تفسيرات، أو اختبار أنفسهم في المادة.
5. محسن محتوى الذكاء الاصطناعي للمبدعين: مساعد للمدونين، مستخدمي يوتيوب، ومديري وسائل التواصل الاجتماعي لإعادة استخدام المحتوى الطويل في تنسيقات مختلفة (منشورات اجتماعية، ملخصات، مخططات) أو تحسينه.

تستفيد هذه الأفكار من نقاط القوة الأساسية لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs)—التلخيص، التوليد، الأسئلة والأجوبة—وتعالج نقاط الألم الشائعة، مما يجعلها جاهزة للتطوير.

بناء المستقبل: الاستفادة من واجهات برمجة تطبيقات LLM المتاحة​

الجزء المثير للمطورين الطموحين هو أن الذكاء الاصطناعي الأساسي متاح عبر واجهات برمجة التطبيقات (APIs) من لاعبين رئيسيين مثل OpenAI (ChatGPT/GPT-4)، وAnthropic (Claude)، وGoogle (PaLM/Gemini). هذا يعني أنك لست بحاجة إلى تدريب نماذج ضخمة من الصفر.

• واجهات برمجة تطبيقات OpenAI مستخدمة على نطاق واسع، ومعروفة بجودتها وسهولة استخدامها للمطورين، ومناسبة لمجموعة واسعة من التطبيقات.
• يقدم Claude من Anthropic نافذة سياق كبيرة جدًا، ممتازة لمعالجة المستندات الطويلة دفعة واحدة، وهو مصمم بتركيز قوي على الأمان.
• يوفر Gemini من Google إمكانيات قوية متعددة اللغات وتكاملًا قويًا مع نظام Google البيئي، مع وعد Gemini بميزات متقدمة متعددة الوسائط ونوافذ سياق فائقة الكبر.
• تعمل النماذج مفتوحة المصدر (مثل Llama 3) وأطر العمل التنموية (مثل LangChain أو LlamaIndex) على خفض حاجز الدخول بشكل أكبر، مما يوفر توفيرًا في التكاليف، ومزايا الخصوصية، وأدوات لتبسيط المهام مثل ربط نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) بالبيانات المخصصة.

باستخدام هذه الموارد، يمكن حتى للفرق الصغيرة أو المطورين الأفراد إنشاء تطبيقات محادثة متطورة لم تكن لتُتصور قبل بضع سنوات فقط. المفتاح هو فكرة جيدة، وتصميم يركز على المستخدم، وتطبيق ذكي لواجهات برمجة التطبيقات القوية هذه.

تستمر المحادثة​

أدوات الدردشة المدعومة بنماذج اللغة الكبيرة (LLM) هي أكثر من مجرد صيحة عابرة؛ إنها تمثل تحولًا جوهريًا في كيفية تفاعلنا مع التكنولوجيا والمعلومات. وبينما تُحدث التطبيقات الحالية تأثيرًا كبيرًا بالفعل، فإن الثغرات المحددة والفرص "سهلة المنال" تشير إلى أن موجة الابتكار لم تصل إلى ذروتها بعد.

مع استمرار نضوج تقنية نماذج اللغة الكبيرة (LLM) — لتصبح أكثر دقة، ووعيًا بالسياق، وشخصية، ومتعددة الوسائط — يمكننا أن نتوقع انفجارًا في عدد المساعدين المتخصصين والأكثر تأثيرًا القائمين على الدردشة. مستقبل المحادثة يُكتب الآن، وهو مستقبل يلعب فيه الذكاء الاصطناعي دورًا متزايد الأهمية والتكامل في حياتنا.

لقد أعاد الذكاء الاصطناعي تشكيل مشهد معالجة الصور بشكل كبير. من التحسينات السريعة على هواتفنا الذكية إلى التحليلات المتطورة في المختبرات الطبية، أصبحت الأدوات المدعومة بالذكاء الاصطناعي في كل مكان. لقد ارتفع استخدامها بشكل كبير، لتلبي احتياجات جمهور واسع، من المستخدمين العاديين الذين يعدلون الصور إلى المحترفين في المجالات المتخصصة. ولكن تحت سطح حركة المرور العالية للمستخدمين والإمكانيات المثيرة للإعجاب، يكشف الفحص الدقيق أن العديد من الأدوات الشائعة لا تلبي توقعات المستخدمين بشكل كامل. هناك فجوات كبيرة، ومحبطة غالبًا، في الميزات أو سهولة الاستخدام أو مدى ملاءمتها لما يحتاجه المستخدمون بالفعل.

يتناول هذا المنشور عالم معالجة صور الذكاء الاصطناعي، ويفحص الأدوات الشائعة، وما يجعلها مرغوبة، والأهم من ذلك، أين تكمن الاحتياجات والفرص غير الملباة.

مجموعة الأدوات متعددة الأغراض: الشعبية ونقاط الألم​

لقد أحدث الذكاء الاصطناعي ثورة في مهام تحرير الصور اليومية مثل إزالة الخلفيات، أو شحذ الصور الباهتة، أو زيادة دقة الصور. وقد اجتذبت الأدوات التي تلبي هذه الاحتياجات الملايين، ومع ذلك، غالبًا ما تشير ملاحظات المستخدمين إلى إحباطات شائعة.

إزالة الخلفية: ما وراء القص

لقد جعلت أدوات مثل Remove.bg إزالة الخلفية بنقرة واحدة حقيقة شائعة، حيث تعالج حوالي 150 مليون صورة شهريًا لحوالي 32 مليون مستخدم نشط. وتعد بساطتها ودقتها، خاصة مع الحواف المعقدة مثل الشعر، مفتاح جاذبيتها. ومع ذلك، يتوقع المستخدمون الآن أكثر من مجرد قص أساسي. يتزايد الطلب على ميزات التحرير المتكاملة، ومخرجات ذات دقة أعلى بدون رسوم باهظة، وحتى إزالة خلفية الفيديو – وهي مجالات لا يزال Remove.bg يعاني فيها من قيود حاليًا.

لقد مهد هذا الطريق لأدوات مثل PhotoRoom، التي تجمع بين إزالة الخلفية وميزات تحرير صور المنتجات (خلفيات جديدة، ظلال، إزالة الكائنات). ويبرز نموها المثير للإعجاب، مع حوالي 150 مليون عملية تنزيل للتطبيق ومعالجة ما يقرب من 5 مليارات صورة سنويًا، الطلب على حلول أكثر شمولاً. ومع ذلك، فإن تركيزها الأساسي على لقطات منتجات التجارة الإلكترونية يعني أن المستخدمين ذوي الاحتياجات الإبداعية الأكثر تعقيدًا قد يجدونها محدودة. من الواضح أن هناك فرصة لأداة تجمع بين سهولة القص السريع للذكاء الاصطناعي وقدرات التحرير اليدوي الأكثر دقة، كل ذلك ضمن واجهة واحدة.

تكبير وتحسين الصور: البحث عن الجودة والسرعة

تُستخدم أدوات تكبير الصور بالذكاء الاصطناعي مثل Let’s Enhance المستندة إلى السحابة (حوالي 1.4 مليون زيارة شهرية للموقع) وبرنامج سطح المكتب Topaz Gigapixel AI على نطاق واسع لإضفاء حياة جديدة على الصور القديمة أو تحسين جودة الصور للطباعة والوسائط الرقمية. بينما يوفر Let’s Enhance سهولة الاستخدام عبر الويب، يبلغ المستخدمون أحيانًا عن معالجة بطيئة للصور الكبيرة وقيود على الأرصدة المجانية. ويحظى Topaz Gigapixel AI بثناء المصورين المحترفين لاستعادته التفاصيل ولكنه يتطلب أجهزة قوية، وقد يكون بطيئًا، وسعره (حوالي 199 دولارًا أو اشتراكات) يمثل حاجزًا للمستخدمين العاديين.

الخيط المشترك في ملاحظات المستخدمين هو الرغبة في حلول تكبير أسرع وأخف وزنًا لا تستنزف الموارد لساعات. علاوة على ذلك، يبحث المستخدمون عن أدوات تكبير تتعامل بذكاء مع محتوى معين - الوجوه، أو النصوص، أو حتى فن الأنمي (وهو مجال تخدمه أدوات مثل Waifu2x و BigJPG، التي تجذب حوالي 1.5 مليون زيارة شهريًا). يشير هذا إلى وجود فجوة للأدوات التي يمكنها ربما اكتشاف أنواع الصور تلقائيًا وتطبيق نماذج تحسين مخصصة.

تحسين وتحرير الصور بالذكاء الاصطناعي: البحث عن التوازن وتجربة مستخدم أفضل

شهدت تطبيقات الجوال مثل Remini نموًا هائلاً (أكثر من 120 مليون عملية تنزيل بين 2019-2024) بفضل تحسيناتها المدعومة بالذكاء الاصطناعي "بنقرة واحدة"، خاصة لاستعادة الوجوه في الصور القديمة أو الباهتة. ويؤكد نجاحها شهية الجمهور للاستعادة المدعومة بالذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، يشير المستخدمون إلى قيودها: يتفوق Remini في الوجوه ولكنه غالبًا ما يهمل الخلفيات أو عناصر الصورة الأخرى. قد تبدو التحسينات أحيانًا غير طبيعية أو تُدخل تشوهات، خاصة مع المدخلات ذات الجودة الرديئة جدًا. يشير هذا إلى الحاجة إلى أدوات أكثر توازنًا يمكنها استعادة تفاصيل الصورة بشكل عام، وليس فقط الوجوه.

لقد دمجت برامج التحرير عبر الإنترنت مثل Pixlr، التي تجذب 14-15 مليون زيارة شهرية كبديل مجاني لبرنامج فوتوشوب، ميزات الذكاء الاصطناعي مثل الإزالة التلقائية للخلفية. ومع ذلك، فقد أدت التغييرات الأخيرة، مثل طلب تسجيل الدخول أو الاشتراكات للوظائف الأساسية مثل حفظ العمل، إلى انتقادات كبيرة من المستخدمين، خاصة من المعلمين الذين اعتمدوا على إمكانية الوصول المجانية. يوضح هذا كيف يمكن حتى للأدوات الشائعة أن تخطئ في تقدير ملاءمة السوق إذا تعارضت تجربة المستخدم أو استراتيجيات تحقيق الدخل مع احتياجات المستخدم، مما قد يدفع المستخدمين للبحث عن بدائل.

---

image: "https://opengraph-image.blockeden.xyz/api/og-cuckoo-network?title=%D8%A7%D9%84%D8%B0%D9%83%D8%A7%D8%A1%20%D8%A7%D9%84%D8%A7%D8%B5%D8%B7%D9%86%D8%A7%D8%B9%D9%8A%20%D8%A7%D9%84%D9%85%D8%AA%D8%AE%D8%B5%D8%B5:%20%D8%AA%D8%AD%D9%88%D9%8A%D9%84%20%D8%A7%D9%84%D8%B5%D9%86%D8%A7%D8%B9%D8%A7%D8%AA%D8%8C%20%D9%84%D9%83%D9%86%20%D8%A7%D9%84%D9%81%D8%AC%D9%88%D8%A7%D8%AA%20%D9%84%D8%A7%20%D8%AA%D8%B2%D8%A7%D9%84%20%D9%82%D8%A7%D8%A6%D9%85%D8%A9"​

الذكاء الاصطناعي المتخصص: تحويل الصناعات، لكن الفجوات لا تزال قائمة​

في المجالات المتخصصة، يُحدث معالجة الصور بالذكاء الاصطناعي ثورة في سير العمل. ومع ذلك، تواجه هذه الأدوات المتخصصة أيضًا تحديات في تجربة المستخدم واكتمال الميزات.

الذكاء الاصطناعي في التصوير الطبي: مساعدة مع محاذير

في مجال الأشعة، تُستخدم منصات مثل Aidoc في أكثر من 1200 مركز طبي، حيث تقوم بتحليل ملايين فحوصات المرضى شهريًا للمساعدة في تحديد النتائج العاجلة. بينما يُظهر هذا ثقة متزايدة في الذكاء الاصطناعي للتقييمات الأولية، يُبلغ أخصائيو الأشعة عن قيود. إحدى المشكلات الشائعة هي أن الذكاء الاصطناعي الحالي غالبًا ما يُشير إلى تشوهات "مُشتبه بها" دون تقديم بيانات كمية (مثل قياسات الآفة) أو الاندماج بسلاسة في أنظمة إعداد التقارير. يمكن أن تؤدي الإيجابيات الكاذبة أيضًا إلى "إرهاق الإنذار" أو الارتباك إذا شاهد غير المتخصصين إبرازات الذكاء الاصطناعي التي يتم تجاهلها لاحقًا من قبل أخصائيي الأشعة. الطلب هو على ذكاء اصطناعي يقلل حقًا من عبء العمل، ويوفر بيانات قابلة للقياس الكمي، ويتكامل بسلاسة، بدلاً من إضافة تعقيدات جديدة.

الذكاء الاصطناعي في صور الأقمار الصناعية: قوي ولكنه ليس متاحًا دائمًا

يُحدث الذكاء الاصطناعي تحولًا في التحليل الجغرافي المكاني، حيث توفر شركات مثل Planet Labs صورًا عالمية يومية وتحليلات مدعومة بالذكاء الاصطناعي لأكثر من 34,000 مستخدم. على الرغم من قوتها الهائلة، يمكن أن تكون تكلفة هذه المنصات وتعقيدها باهظة بالنسبة للمنظمات الصغيرة أو المنظمات غير الحكومية أو الباحثين الأفراد. توفر المنصات المجانية مثل Google Earth Engine أو USGS EarthExplorer بيانات ولكنها غالبًا ما تفتقر إلى أدوات تحليل الذكاء الاصطناعي سهلة الاستخدام، مما يتطلب خبرة في البرمجة أو نظم المعلومات الجغرافية (GIS). هناك فجوة واضحة لذكاء اصطناعي جغرافي مكاني أكثر سهولة وبأسعار معقولة – تخيل تطبيق ويب حيث يمكن للمستخدمين بسهولة تشغيل مهام مثل اكتشاف تغيرات الأراضي أو تحليل صحة المحاصيل دون معرفة تقنية عميقة. وبالمثل، فإن تقنية تحسين دقة صور الأقمار الصناعية المدعومة بالذكاء الاصطناعي، التي تقدمها خدمات مثل OnGeo، مفيدة ولكن غالبًا ما يتم تسليمها كتقارير ثابتة بدلاً من تحسين تفاعلي في الوقت الفعلي ضمن برامج نظم المعلومات الجغرافية.

تطبيقات متخصصة أخرى: ظهور سمات مشتركة

• الذكاء الاصطناعي في التأمين (مثال: Tractable): يُسرّع الذكاء الاصطناعي مطالبات التأمين على السيارات عن طريق تقييم أضرار السيارات من الصور، ومعالجة مليارات الدولارات من الإصلاحات سنويًا. ومع ذلك، لا يزال يقتصر على الأضرار المرئية ويتطلب إشرافًا بشريًا، مما يشير إلى الحاجة إلى دقة وشفافية أكبر في تقديرات الذكاء الاصطناعي.
• الذكاء الاصطناعي الإبداعي (مثال: Lensa, FaceApp): شهدت التطبيقات التي تولد صورًا رمزية بالذكاء الاصطناعي أو تحويلات للوجه شعبية واسعة (وصلت تنزيلات Lensa إلى حوالي 5.8 مليون في عام 2022). ومع ذلك، لاحظ المستخدمون تحكمًا محدودًا، ومخرجات متحيزة أحيانًا، ومخاوف تتعلق بالخصوصية، مما يشير إلى الرغبة في أدوات إبداعية تمنح المستخدم مزيدًا من التحكم ومعالجة بيانات شفافة.

اكتشاف الفرص: أين يمكن لأدوات صور الذكاء الاصطناعي أن تتحسن​

في كل من التطبيقات العامة والمتخصصة، تبرز باستمرار عدة مجالات رئيسية لا تُلَبَّى فيها احتياجات المستخدمين حاليًا بشكل كافٍ:

1. سير العمل المتكامل: لقد سئم المستخدمون من التنقل بين أدوات متعددة أحادية الغرض. يتجه الاتجاه نحو الحلول الموحدة التي توفر سير عمل سلسًا، مما يقلل من صعوبة التصدير والاستيراد بين التطبيقات المختلفة. فكر في أدوات تحسين الدقة التي تتعامل أيضًا مع تحسين الوجوه وإزالة العيوب دفعة واحدة، أو الأدوات ذات الأنظمة البيئية القوية للمكونات الإضافية.
2. جودة وتحكم وتخصيص معزز: يفقد الذكاء الاصطناعي "الصندوق الأسود" جاذبيته. يريد المستخدمون مزيدًا من التحكم في عملية الذكاء الاصطناعي – أشرطة تمرير بسيطة لقوة التأثير، وخيارات لمعاينة التغييرات، أو القدرة على توجيه الذكاء الاصطناعي. الشفافية حول ثقة الذكاء الاصطناعي في نتائجه أمر بالغ الأهمية أيضًا لبناء الثقة.
3. أداء وقابلية توسع أفضل: تعد السرعة والقدرة على التعامل مع المعالجة الدفعية من نقاط الألم الرئيسية. سواء كان مصورًا يعالج جلسة تصوير كاملة أو مؤسسة تحلل آلاف الصور يوميًا، فإن المعالجة الفعالة هي المفتاح. قد يشمل ذلك خوارزميات أكثر تحسينًا، أو معالجة سحابية ميسورة التكلفة، أو حتى ذكاء اصطناعي على الجهاز للحصول على نتائج فورية تقريبًا.
4. تحسين إمكانية الوصول والقدرة على تحمل التكاليف: إرهاق الاشتراكات حقيقي. يمكن أن تؤدي الرسوم المرتفعة والجدران المدفوعة المقيدة إلى إبعاد الهواة والطلاب والمستخدمين في الأسواق الناشئة. يمكن لنماذج "الفريميوم" (Freemium) ذات المستويات المجانية المفيدة حقًا، وخيارات الشراء لمرة واحدة، والأدوات المترجمة لغير الناطقين بالإنجليزية أو الاحتياجات الإقليمية المحددة، أن تستفيد من قواعد المستخدمين التي يتم تجاهلها حاليًا.
5. تحسين أعمق خاص بالمجال: في المجالات المتخصصة، غالبًا ما تقصر نماذج الذكاء الاصطناعي العامة. إن قدرة المستخدمين على ضبط الذكاء الاصطناعي ليناسب تخصصهم المحدد – سواء كان مستشفى يدرب الذكاء الاصطناعي على بيانات مرضاه المحليين أو مهندس زراعي يعدل نموذجًا لمحصول معين – ستؤدي إلى ملاءمة أفضل للسوق ورضا المستخدم.

المسار إلى الأمام​

لقد حققت أدوات معالجة الصور بالذكاء الاصطناعي بلا شك انتشارًا واسعًا وأثبتت قيمتها الهائلة. ومع ذلك، فإن الرحلة لم تنته بعد. الجوانب "غير الملباة" التي أبرزتها ملاحظات المستخدمين – الدعوات لميزات أكثر شمولاً، وسهولة استخدام بديهية، وتسعير عادل، وتحكم أكبر للمستخدم – ليست مجرد شكاوى؛ بل هي علامات واضحة للابتكار.

توفر الفجوات الحالية في السوق أرضًا خصبة للوافدين الجدد وللاعبين الحاليين للتطور. من المرجح أن يكون الجيل القادم من أدوات الصور بالذكاء الاصطناعي هو تلك الأدوات الأكثر شمولية وشفافية وقابلية للتخصيص، والتي تتكيف بصدق مع سير العمل المتنوع لمستخدميها. الشركات التي تستمع باهتمام لهذه المتطلبات المتطورة وتبتكر في كل من التكنولوجيا وتجربة المستخدم مستعدة لقيادة الطريق.

يمثل صعود الذكاء الاصطناعي القائم على الشخصيات وعوامل لعب الأدوار تحولاً كبيراً في التفاعل بين الإنسان والحاسوب. يتفاعل المستخدمون في جميع أنحاء العالم بشكل متزايد مع هذه الشخصيات الرقمية لأسباب متعددة، تتراوح من الرفقة إلى الاستكشاف الإبداعي. يتعمق هذا التحليل في تفاصيل هذه التفاعلات، ويدرس دوافع المستخدمين، وأنماط التفاعل، والتحديات السائدة، والمسارات لتعزيز هذه التقنيات المتطورة.

من يتفاعل وما الذي يدفعهم؟​

تنجذب مجموعة متنوعة من الأفراد إلى شخصيات الذكاء الاصطناعي. ديموغرافياً، يتراوح المستخدمون من المراهقين الذين يتنقلون في المشهد الاجتماعي إلى البالغين الذين يبحثون عن الدعم العاطفي أو المنافذ الإبداعية. تشمل مجموعات المستخدمين الرئيسية ما يلي:

• الباحثون عن الرفقة من المراهقين: غالباً ما تتراوح أعمارهم بين 13 و19 عاماً، يجد هؤلاء المستخدمون رفقاء الذكاء الاصطناعي أصدقاء غير حكميين، يقدمون منفذاً اجتماعياً لمكافحة الوحدة أو القلق الاجتماعي. كما يشاركون في لعب الأدوار القائم على المعجبين.
• الشباب واللاعبون المبدعون للأدوار: تتراوح أعمار هذه المجموعة في الغالب بين 18 و34 عاماً، وتستخدم الذكاء الاصطناعي للترفيه، ولعب الأدوار الخيالية المعقدة، والسرد القصصي التعاوني، والتغلب على العوائق الإبداعية.
• الباحثون عن الرفقة (البالغون الوحيدون): يتجه البالغون عبر نطاق واسع من الأعمار (من العشرينات إلى السبعينات وما فوق) إلى الذكاء الاصطناعي لملء الفراغات الاجتماعية أو العاطفية، ويعاملون الذكاء الاصطناعي كصديق مقرب، أو صديق، أو حتى شريك رومانسي.
• مستخدمو الدعم النفسي والعاطفي: يستخدم الأفراد الذين يتعاملون مع القلق أو الاكتئاب أو غيرها من تحديات الصحة العقلية شخصيات الذكاء الاصطناعي كشكل من أشكال العلاج الذاتي، مقدرين توفرها المستمر وصبرها.
• اللاعبون وعشاق الفاندوم: يستخدم هذا القطاع شخصيات الذكاء الاصطناعي كوسيلة ترفيهية، تشبه ألعاب الفيديو أو قصص المعجبين التفاعلية، مع التركيز على التحدي، والمرح، والسيناريوهات الغامرة.

غالباً ما تتداخل هذه الشخصيات. تنبع المحفزات الشائعة للتبني من الاحتياجات العاطفية مثل الوحدة وكسر القلب، أو الرغبة في الترفيه أو التعاون الإبداعي، أو مجرد الفضول حول تقنية الذكاء الاصطناعي، أو تأثير المجتمعات عبر الإنترنت والتوصيات الشفهية.

أنماط التفاعل: كيف يتفاعل المستخدمون​

التفاعل مع شخصيات الذكاء الاصطناعي متعدد الأوجه، ويشمل أنواعاً مختلفة من الشخصيات وعادات الاستخدام:

• الأنماط الأولية للشخصيات: يتفاعل المستخدمون مع الذكاء الاصطناعي كشركاء رومانسيين، أو أصدقاء، أو شخصيات خيالية من وسائل الإعلام الشهيرة، أو شخصيات تاريخية، أو شخصيات أصلية أنشأوها بأنفسهم، أو حتى كمدرسين شبهين ومساعدين قائمين على المهام.
• تكرار الاستخدام وعمقه: يمكن أن يتراوح التفاعل من تسجيل الدخول العرضي إلى جلسات يومية طويلة وغامرة. يدمج البعض الذكاء الاصطناعي في روتينهم اليومي للتنظيم العاطفي، بينما يظهر آخرون استخداماً مكثفاً خلال أحداث عاطفية معينة أو فترات إبداعية. قد يتنقل المستخدمون بين شخصيات متعددة أو يطورون علاقات طويلة الأمد وفريدة مع الذكاء الاصطناعي.
• الميزات القيمة: تحظى المحادثة الطبيعية، والشخصية المتسقة، والذاكرة الموثوقة بتقدير كبير. كما أن أدوات التخصيص، التي تسمح للمستخدمين بتشكيل شخصيات ومظاهر الذكاء الاصطناعي، تحظى بشعبية أيضاً. يمكن للميزات متعددة الوسائط مثل الصوت والصور الرمزية أن تعمق الإحساس بالوجود لدى البعض. توفر القدرة على تعديل أو إعادة إنشاء استجابات الذكاء الاصطناعي إحساساً بالتحكم والأمان غير موجود في التفاعلات البشرية.
• السلوكيات الملحوظة: من الملاحظات الهامة الميل نحو التعلق العاطفي والتجسيد، حيث ينسب المستخدمون مشاعر شبيهة بالبشر إلى ذكائهم الاصطناعي. وعلى العكس من ذلك، ينخرط بعض المستخدمين في "تجاوز الحدود"، محاولين تجاوز فلاتر المحتوى أو استكشاف حدود الذكاء الاصطناعي. كما أن المشاركة النشطة في المجتمعات عبر الإنترنت لمناقشة التجارب وتبادل النصائح أمر شائع أيضاً.

التنقل في الحدود الرقمية: التحديات ونقاط الألم​

على الرغم من جاذبيتها، تقدم منصات الذكاء الاصطناعي القائمة على الشخصيات العديد من التحديات:

• الذاكرة والاحتفاظ بالسياق: من الإحباطات الرئيسية هي الذاكرة غير المتسقة للذكاء الاصطناعي، والتي يمكن أن تكسر الانغماس وتعطل استمرارية التفاعلات أو العلاقات طويلة الأمد.
• الإشراف على المحتوى والرقابة: تعد فلاتر المحتوى الصارمة، خاصة فيما يتعلق بالمواضيع غير الملائمة للعمل (NSFW)، نقطة خلاف رئيسية للمستخدمين البالغين الذين يسعون إلى حرية التعبير في لعب الأدوار الخاص.
• الواقعية والتكرار: قد تكون استجابات الذكاء الاصطناعي في بعض الأحيان غير واقعية، أو متكررة، أو آلية، مما يقلل من الأصالة المتصورة للشخصية.
• الاعتماد العاطفي: يمكن أن تؤدي فعالية الذكاء الاصطناعي في توفير الرفقة إلى الاعتماد العاطفي المفرط، مما قد يؤثر على العلاقات في الحياة الواقعية ويسبب الضيق إذا تغيرت الخدمة أو أصبحت غير متاحة.
• واجهة المستخدم وتجربة المستخدم (UI/UX): يمكن أن تؤدي مشكلات مثل أوقات الاستجابة البطيئة، وعدم استقرار المنصة، والإشراف غير الشفاف، وتكلفة الميزات المميزة إلى الانتقاص من تجربة المستخدم.

النظام البيئي الحالي: نظرة عامة موجزة​

تلبي العديد من المنصات الطلب على شخصيات الذكاء الاصطناعي، ولكل منها مقاربات مميزة:

• Character.AI: معروف بقدراته المتقدمة في المحادثة ومكتبته الواسعة من الشخصيات التي أنشأها المستخدمون، ويركز على لعب الأدوار الإبداعي والترفيهي ولكنه يحافظ على فلتر صارم للمحتوى غير الملائم للعمل (NSFW).
• Replika: أحد الرواد، يركز Replika على رفيق ذكاء اصطناعي دائم للدعم العاطفي والصداقة، ويتميز بصور رمزية قابلة للتخصيص ووظائف ذاكرة. وقد تطورت سياسته بشأن محتوى البالغين، مما تسبب في اضطراب كبير للمستخدمين.
• Janitor AI: يظهر كبديل، يقدم Janitor AI بيئة غير خاضعة للرقابة للعب الأدوار للبالغين، مما يتيح للمستخدمين مزيداً من الحرية والتحكم في نماذج الذكاء الاصطناعي، وغالباً ما يجذب أولئك الذين يشعرون بالإحباط من الفلاتر على المنصات الأخرى.

كما يتم تكييف منصات أخرى وحتى الذكاء الاصطناعي للأغراض العامة مثل ChatGPT من قبل المستخدمين للتفاعلات القائمة على الشخصيات، مما يسلط الضوء على مشهد واسع ومتطور.

صياغة رفقاء رقميين أفضل: توصيات للمستقبل​

لتحسين تجارب الذكاء الاصطناعي القائمة على الشخصيات، يجب أن يركز التطوير على عدة مجالات رئيسية:

1. قدرات الذكاء الاصطناعي المتقدمة:
   • ذاكرة قوية طويلة الأمد: حاسمة للاستمرارية وتعميق اتصال المستخدم.

هندسة أنظمة الوكيل في GitHub Copilot و Cursor و Windsurf​

في السنوات الأخيرة، ظهرت العديد من منتجات مساعد البرمجة بالذكاء الاصطناعي، مثل GitHub Copilot و Cursor و Windsurf. تقدم جميع تطبيقاتها مفهوم "الوكيل" (الوكيل الذكي)، مما يسمح للذكاء الاصطناعي بالمساعدة في أعمال البرمجة بشكل أكثر استباقية. يقدم هذا المقال مسحًا معمقًا لبناء نظام الوكيل لهذه المنتجات من منظور الهندسة المعمارية، بما في ذلك فلسفة التصميم المعماري، وتجزئة المهام والتخطيط، واستراتيجيات استدعاء النموذج، وإدارة حالة السياق، وآليات توسيع المكونات الإضافية، والمقايضات والابتكارات الرئيسية في تصاميمها الخاصة. يعتمد المحتوى التالي بشكل أساسي على المدونات الهندسية الرسمية، ومقالات مطوري المشاريع، والمواد التقنية ذات الصلة.

بنية وكيل GitHub Copilot​

فلسفة التصميم المعماري: وضع GitHub Copilot نفسه في البداية كـ "مبرمج مساعد بالذكاء الاصطناعي" للمطورين، وقد توسع الآن في هذا المفهوم بـ "وضع الوكيل" (Agent mode). نظام الوكيل الخاص به ليس مجموعة من الوكلاء المستقلين، بل هو وكيل ذكي مدمج يمكنه الانخراط في محادثات متعددة الأدوار وتنفيذ مهام متعددة الخطوات، ويدعم المدخلات متعددة الأنماط (على سبيل المثال، استخدام نماذج الرؤية لتفسير لقطات الشاشة). يؤكد Copilot على المساعدة بالذكاء الاصطناعي بدلاً من استبدال المطورين. في وضع الوكيل، يتصرف بشكل أشبه بمهندس آلي ضمن فريق، حيث يقبل المهام الموكلة إليه، ويكتب الكود بشكل مستقل، ويصحح الأخطاء، ويقدم النتائج عبر طلبات السحب (Pull Requests). يمكن تفعيل هذا الوكيل عبر واجهة الدردشة أو عن طريق تعيين مشكلة GitHub (GitHub Issue) إلى Copilot.

تحليل المهام والتخطيط: يتفوق وكيل Copilot في تقسيم مهام البرمجيات المعقدة إلى مهام فرعية وإكمالها واحدة تلو الأخرى، مستخدماً عملية استدلال داخلية مشابهة لـ "سلسلة التفكير" (Chain-of-Thought). إنه يتنقل بشكل متكرر عبر دورة "تحليل المشكلة ← تنفيذ تغييرات الكود أو الأوامر ← التحقق من النتائج" حتى يتم تلبية متطلبات المستخدم. على سبيل المثال، في وضع الوكيل، لا يقوم Copilot بتنفيذ الخطوات المحددة من قبل المستخدم فحسب، بل يستنتج وينفذ ضمنياً وبشكل تلقائي خطوات إضافية مطلوبة لتحقيق الهدف الرئيسي. إذا حدثت أخطاء في الترجمة/التجميع (compilation errors) أو إخفاقات في الاختبار (test failures) أثناء العملية، يقوم الوكيل بتحديد الأخطاء وإصلاحها بنفسه، ويحاول مرة أخرى، بحيث لا يضطر المطورون إلى تكرار نسخ ولصق رسائل الخطأ كتعليمات. تلخص مدونة VS Code دورة عمله: يحدد وكيل Copilot بشكل مستقل السياق والملفات ذات الصلة التي يجب تعديلها، ويقترح تعديلات الكود والأوامر التي يجب تشغيلها، ويراقب صحة التعديلات أو مخرجات الطرفية (terminal output)، ويكرر العملية باستمرار حتى تكتمل المهمة. يتيح هذا التنفيذ الآلي متعدد الأدوار لـ Copilot التعامل مع مجموعة متنوعة من المهام، من إنشاء تطبيق بسيط إلى إعادة هيكلة واسعة النطاق (large-scale refactoring) عبر ملفات متعددة.

استراتيجية استدعاء النموذج: كانت النماذج التي تقف وراء GitHub Copilot في البداية هي Codex من OpenAI، وقد تمت ترقيتها الآن إلى بنية متعددة النماذج (multi-model architecture) أكثر قوة. يتيح Copilot للمستخدمين تحديد نماذج أساسية مختلفة في "خيارات النموذج" (Model Options)، مثل GPT-4 من OpenAI (الاسم الرمزي الداخلي gpt-4o) ونسخته المبسطة، و Claude 3.5 من Anthropic (الاسم الرمزي Sonnet)، وأحدث نماذج Google Gemini 2.0 Flash، وغيرها. يعني هذا الدعم متعدد النماذج أن Copilot يمكنه تبديل مصادر النموذج بناءً على متطلبات المهمة أو تفضيلات المستخدم. في وظيفة Copilot Edits (تحرير الملفات المتعددة)، يستخدم GitHub أيضاً بنية ثنائية النماذج (dual-model architecture) لتحسين الكفاءة: أولاً، يقوم "النموذج الكبير" المختار بإنشاء خطة تحرير أولية بسياق كامل، ثم تقوم نقطة نهاية متخصصة لـ "فك التشفير التخميني" (speculative decoding) بتطبيق هذه التغييرات بسرعة. يمكن اعتبار فك التشفير التخميني نموذجاً خفيف الوزن أو محرك قواعد يقوم بإنشاء نتائج التحرير مسبقاً بينما يفكر النموذج الكبير في تغييرات الكود، وبالتالي يقلل من زمن الاستجابة. باختصار، تتمثل استراتيجية نموذج Copilot في دمج نماذج لغة كبيرة (LLMs) متعددة ومتطورة في السحابة، محسّنة لسيناريوهات مختلفة، وتحقيق التوازن بين سرعة الاستجابة والدقة من خلال الوسائل الهندسية (مسار ثنائي النماذج).

إدارة الحالة والاحتفاظ بالسياق: يولي وكيل Copilot أهمية كبيرة للاستفادة من سياق التطوير. نظراً لأن توفير كود المستودع بأكمله مباشرة كمدخل للنماذج الكبيرة غير عملي، يستخدم Copilot استراتيجية التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG): يبحث عن المحتوى ذي الصلة داخل المستودع باستخدام أدوات مثل GitHub Code Search ويقوم بحقن مقتطفات الكود المسترجعة ديناميكياً في سياق النموذج. عندما يبدأ الوكيل، يقوم باستنساخ كود المشروع في بيئة معزولة ويحلل أولاً بنية قاعدة الكود، ويولد ملخصات ضرورية لتوفير الرموز (tokens). على سبيل المثال، قد يتضمن التوجيه الذي ينشئه Copilot "ملخص بنية ملف المشروع + محتوى الملفات الرئيسية + طلب المستخدم". يتيح ذلك للنموذج فهم الصورة الكلية عند إنشاء الحلول دون تجاوز حدود طول السياق. أثناء المحادثات، يتتبع Copilot أيضاً سجل الجلسة (session history) (على سبيل المثال، التعليمات التي قدمها المستخدم مسبقاً في الدردشة) للحفاظ على الاستمرارية. في الوقت نفسه، يتكامل Copilot بعمق مع منصة GitHub، مما يتيح له استخدام أوصاف المشكلات (issue descriptions)، ومناقشات طلبات السحب (PR discussions) ذات الصلة، وما إلى ذلك، كسياق إضافي. على وجه التحديد، إذا كان المستودع يحتوي على ملفات تكوين تحدد معايير الترميز أو تعليمات سابقة لاستخدام الذكاء الاصطناعي، فسيلتزم الوكيل أيضاً بهذه التعليمات المخصصة للمستودع. من المهم ملاحظة أن Copilot نفسه لا يمتلك ذاكرة طويلة الأمد لكود المستخدم — فهو لا يحفظ الحالة تلقائياً بعد كل جلسة للجلسة التالية (ما لم يتم ترميزها بشكل ثابت من قبل المستخدم في الوثائق). ومع ذلك، من خلال آليات GitHub للمشكلات/طلبات السحب، يمكن للمستخدمين توفير أوصاف مهام ولقطات شاشة مستمرة للوكيل بشكل فعال، والتي يمكن اعتبارها وسيلة لحمل السياق.

نظام المكونات الإضافية وآلية التوسيع: يقوم وكيل GitHub Copilot بعمليات على بيئة التطوير المتكاملة (IDE) والبيئة الخارجية من خلال استدعاءات الأدوات (Tool Use). من ناحية، في البيئات المحلية أو Codespaces، يمكن لـ Copilot استدعاء واجهات برمجة التطبيقات (APIs) التي توفرها إضافات VS Code لأداء عمليات مثل قراءة الملفات، وفتح المحررات، وإدراج مقتطفات الكود، وتشغيل أوامر الطرفية. من ناحية أخرى، قدمت GitHub بروتوكول سياق النموذج (MCP) لتوسيع "رؤية" وقدرات الوكيل. يسمح MCP بتكوين "خوادم موارد" خارجية، ويمكن للوكيل طلب بيانات أو عمليات إضافية من خلال واجهة موحدة. على سبيل المثال، توفر GitHub رسمياً خادم MCP الخاص بها، مما يسمح للوكيل بالحصول على مزيد من المعلومات حول المستودع الحالي (مثل نتائج بحث الكود، ويكي المشروع، إلخ). تدعم آلية MCP أيضاً الأطراف الثالثة: طالما أنها تنفذ واجهة MCP، يمكن للوكيل الاتصال بها، مثل استدعاء خدمات استعلام قواعد البيانات أو إرسال طلبات HTTP. يمتلك وكيل Copilot بالفعل بعض القدرات متعددة الأنماط. من خلال التكامل مع نماذج الرؤية، يمكنه تحليل لقطات الشاشة، ورسوم التصميم البيانية، والصور الأخرى المرفقة من قبل المستخدمين في المشكلات كمدخلات مساعدة. هذا يعني أنه عند تصحيح أخطاء واجهة المستخدم (UI issues) أو استنساخ الأخطاء، يمكن للمطورين توفير لقطات شاشة لـ Copilot، ويمكن للوكيل "التحدث من الصور" لتقديم اقتراحات تعديل الكود المقابلة. علاوة على ذلك، بعد إكمال المهمة، يقوم وكيل Copilot تلقائياً بتثبيت التغييرات عبر Git ويفتح طلب سحب مسودة (Draft PR)، ثم يشير (@mentions) إلى المطورين المعنيين لطلب مراجعة. يتم أيضاً قراءة تعليقات وملاحظات المراجعين (مثل طلب تعديل تنفيذ معين) بواسطة الوكيل وتعمل كتعليمات جديدة، مما يؤدي إلى جولة جديدة من تحديثات الكود. تشبه العملية بأكملها تعاون المطورين البشريين: وكيل الذكاء الاصطناعي يقدم الكود ← البشر يراجعون ويقدمون الملاحظات ← وكيل الذكاء الاصطناعي يقوم بالتحسين، مما يضمن أن البشر لديهم دائماً السيطرة.

المقايضات والابتكارات الرئيسية في التصميم: يستفيد نظام وكيل GitHub Copilot بشكل كامل من نظام بيئة منصة GitHub الحالي، وهي سمة مهمة له. من ناحية، يختار إنشاء بيئة تنفيذ الكود على حاويات سحابة GitHub Actions، مما يحقق عزلاً جيداً وقابلية للتوسع. "Project Padawan" هو الاسم الرمزي لهذه البنية، والتي تتجنب بناء بنية تحتية جديدة للتنفيذ من الصفر وبدلاً من ذلك تبني على نظام تكامل مستمر/نشر مستمر (CI/CD) ناضج. من ناحية أخرى، يقوم Copilot بمقايضات صارمة فيما يتعلق بالأمان: بشكل افتراضي، يمكن للوكيل فقط دفع الكود إلى الفروع التي تم إنشاؤها حديثاً، ولا يمكنه تعديل الفرع الرئيسي مباشرة، ويجب الموافقة على طلبات السحب التي يتم تشغيلها من قبل الآخرين قبل الدمج، ويتم إيقاف مسارات CI مؤقتاً قبل الموافقة. تضمن هذه الاستراتيجيات أن إدخال الأتمتة بالذكاء الاصطناعي لا يعطل نظام المراجعة وبوابات الإصدار الحالية للفريق. يمكن اعتبار اقتراح بروتوكول سياق النموذج ابتكاراً هندسياً مهماً لـ Copilot — فهو يحدد معياراً مفتوحاً لوكلاء نماذج اللغة الكبيرة (LLM Agents) للوصول إلى الأدوات/البيانات الخارجية، مما يسمح بدمج مصادر البيانات المختلفة، داخل وخارج GitHub، بسلاسة في توجيهات الذكاء الاصطناعي في المستقبل. بالإضافة إلى ذلك، يسجل وكيل Copilot سجلات التفكير (session logs) أثناء التنفيذ، بما في ذلك الخطوات التي يتخذها لاستدعاء الأدوات والمخرجات التي يولدها، ويقدم هذه السجلات للمطور. تتيح هذه الشفافية للمستخدمين مراجعة "أفكار" وإجراءات الوكيل، مما يسهل تصحيح الأخطاء وبناء الثقة. بشكل عام، يدمج GitHub Copilot وكلاء الذكاء الاصطناعي في مراحل مختلفة من دورة حياة التطوير (الترميز -> تقديم طلب السحب -> مراجعة الكود)، ومن خلال سلسلة من القرارات المعمارية، يحقق تكاملاً سلساً للأتمتة مع سير العمل الحالي.

هندسة وكيل Cursor​

فلسفة التصميم المعماري: Cursor هو أداة برمجة مدعومة بالذكاء الاصطناعي تم تطويرها بواسطة الشركة الناشئة Anysphere. إنه في الأساس محرر أكواد (معدل بناءً على VS Code) مدمج بعمق مع مساعد ذكاء اصطناعي. يقدم Cursor وضعين رئيسيين للتفاعل: مساعد الدردشة والوكيل المستقل. في وضع المحادثة العادي، يعمل كمساعد أكواد تقليدي، يجيب على الأسئلة أو يولد الأكواد بناءً على التعليمات؛ وعند التبديل إلى وضع الوكيل (المعروف أيضًا باسم "Composer")، يمكن لـ Cursor تنفيذ سلسلة من العمليات بشكل استباقي نيابة عن المطور. تمنح هذه الهندسة المستخدمين حرية الاختيار حسب الحاجة: يمكن التعامل مع المهام البسيطة عن طريق السؤال سطرًا بسطر في وضع المساعد، بينما يمكن معالجة المهام المعقدة أو المتكررة دفعة واحدة عن طريق استدعاء الوكيل. يركز Cursor حاليًا بشكل أساسي على المساعدة في مجال النص (التعليمات البرمجية)، دون التركيز على الإدخال/الإخراج متعدد الوسائط (على الرغم من أنه يوفر وظيفة الإدخال الصوتي، وتحويل الكلام إلى نص للمطالبات). على غرار Copilot، يعمل نظام وكيل Cursor أيضًا كوكيل ذكي واحد على التوالي، وليس وكلاء متعددين يعملون بالتوازي. ومع ذلك، فإن ميزته المميزة هي تركيزه على التعاون بين الإنسان والذكاء الاصطناعي: في وضع الوكيل، يتخذ الذكاء الاصطناعي أكبر عدد ممكن من الإجراءات، ولكنه بشكل عام لا يزال يسمح للمطورين بالتدخل والتحكم في أي وقت، بدلاً من العمل دون إشراف كامل لفترات طويلة.

تجزئة المهام والتخطيط: في وضع وكيل Cursor، يمكن للذكاء الاصطناعي التعامل مع المهام المعقدة عبر الملفات، ولكن التصميم يميل نحو أسلوب الطلب خطوة بخطوة. بعد تلقي تعليمات عالية المستوى من المستخدم، يقوم الوكيل بالبحث بشكل مستقل عن مقتطفات التعليمات البرمجية ذات الصلة، ويفتح الملفات التي تحتاج إلى تعديل، ويولد خطط التعديل، وحتى يقوم بتشغيل أوامر الاختبار/البناء للتحقق من التأثير. ومع ذلك، على عكس وكلاء Copilot أو Windsurf، يتوقف وكيل Cursor عادةً بعد إكمال اقتراح أولي، في انتظار مراجعة المستخدم وتعليمات إضافية. هذا يعني أن وكيل Cursor لا يقوم عادةً بتحسين نفسه بشكل مستمر ومتكرر ما لم يتلقى مطالبة جديدة من المستخدم. على سبيل المثال، إذا طلبت من Cursor إجراء إعادة هيكلة عبر المشاريع، فسيقوم بجمع جميع المواقع التي تحتاج إلى تعديل وإنشاء فرق لكل ملف ليراجعه المستخدم؛ في هذه المرحلة، يقرر المستخدم التغييرات التي يجب قبولها وتطبيقها. إذا أدت هذه التغييرات إلى مشاكل جديدة، فلن يستمر Cursor في التعديل بشكل تعسفي ما لم يقدم المستخدم طلبات إضافية مثل "إصلاح المشاكل التي ظهرت". تضمن هذه الآلية الإشراف البشري عند نقاط القرار الحرجة، مما يمنع الذكاء الاصطناعي من العمل بشكل جامح. ومع ذلك، فهذا يعني أيضًا أن وكيل Cursor يفتقر إلى الاستقلالية في التخطيط طويل السلسلة، ويتطلب توجيهًا بشريًا خطوة بخطوة لإكمال حلقات مغلقة معقدة. لتحسين الاستقلالية المستمرة جزئيًا، أضاف فريق Cursor أيضًا بعض الميزات التكرارية إلى نظام الوكيل. على سبيل المثال، سيحاول تجميع التعليمات البرمجية وتشغيلها واكتشاف الأخطاء، وإصلاح بعض المشاكل البسيطة تلقائيًا مثل أخطاء بناء الجملة أو أخطاء التدقيق اللغوي، ولكنه يتوقف عادةً بعد بضع محاولات، ويعيد التحكم إلى المستخدم. لاحظ المطورون أن وكيل Cursor يعمل بكفاءة عالية في إعادة الهيكلة المحلية أو التغييرات ذات النطاق المحدود، ولكن بالنسبة للتغييرات واسعة النطاق، فإنه غالبًا ما يتطلب من المستخدم المطالبة في أجزاء، وإكمال المهمة خطوة بخطوة. بشكل عام، يضع Cursor الوكيل كـ "مساعد تنفيذ ذكي" بدلاً من روبوت برمجة آلي كلي القدرة؛ يميل تخطيط مهامه نحو التنفيذ قصير المدى، والإبلاغ في الوقت المناسب، وترك البشر يقررون الخطوة التالية.

استراتيجية استدعاء النموذج: لا يقوم Cursor بتدريب نماذجه اللغوية الكبيرة الخاصة به؛ بل يتبنى استراتيجية دمج واجهات برمجة التطبيقات (APIs) التابعة لجهات خارجية. يمكن للمستخدمين تكوين مفاتيح API من بائعين مثل OpenAI أو Anthropic داخل Cursor، ثم يقوم الواجهة الخلفية لـ Cursor باستدعاء النموذج الكبير المقابل نيابة عن المستخدم. بغض النظر عن مزود النموذج الذي يختاره المستخدم، ستمر جميع طلبات الذكاء الاصطناعي عبر خادم Cursor الخاص: يقوم التطبيق المحلي بتجميع سياق المحرر وأسئلة المستخدم ويرسلها إلى السحابة، يقوم خادم Cursor بتجميع المطالبة الكاملة واستدعاء النموذج، ثم يعيد النتائج إلى المحرر. تسهل هذه الهندسة على Cursor تحسين المطالبات والإدارة الموحدة لحالات الجلسة، ولكنها تعني أيضًا أنه يجب استخدامه عبر الإنترنت، وأن وظائف الذكاء الاصطناعي الأساسية غير متاحة في وضع عدم الاتصال. لاعتبارات تكلفة المطور، يدعم Cursor المستخدمين الذين يستخدمون حصص API الخاصة بهم (لذا يتم فوترة استدعاء النموذج للمستخدم)، ولكن حتى في هذه الحالة، لا تزال الطلبات تمر عبر الخادم الرسمي لعمليات مثل استرجاع تضمين التعليمات البرمجية وتنسيق الاستجابة. فيما يتعلق باختيار النموذج، يقدم Cursor عادةً عددًا قليلاً من النماذج السائدة للاختيار من بينها (مثل GPT-4، GPT-3.5، Claude 2، وما إلى ذلك)؛ يمكن للمستخدمين تفضيل واحد، ولكن لا يمكنهم الوصول إلى النماذج غير المدعومة بواسطة Cursor. على النقيض من ذلك، تسمح أنظمة مثل Windsurf باستبدال المحرك الأساسي، بينما Cursor أكثر إغلاقًا، حيث يتم التحكم في تحديثات النموذج وتعديلاته بشكل أساسي من قبل الفريق الرسمي. بالإضافة إلى ذلك، لا يمتلك Cursor حلول نشر محلية مثل Copilot Enterprise، ولا يدمج نماذج مفتوحة المصدر - إنه موجه بالكامل نحو الخدمات السحابية، لذا يمكنه مواكبة أحدث إصدارات النماذج الكبيرة بسرعة، ولكنه يتطلب أيضًا من المستخدمين الوثوق بمعالجته السحابية والامتثال لسياسات الخصوصية ذات الصلة. تجدر الإشارة إلى أن Cursor يوفر "وضع التفكير"؛ ووفقًا لتعليقات المستخدمين، فإن تمكينه يجعل استجابات الذكاء الاصطناعي أكثر عمقًا وصرامة، مما قد يعني التحول إلى نموذج أكثر قوة أو إعدادات مطالبة خاصة، ولكن التفاصيل التنفيذية المحددة لم يتم توضيحها من قبل الفريق الرسمي.

إدارة الحالة والاحتفاظ بالسياق: لتعزيز فهمه للمشروع بأكمله، يقوم Cursor بمعالجة قاعدة التعليمات البرمجية مسبقًا محليًا أو في السحابة: يقوم بحساب تضمينات المتجهات لجميع الملفات وبناء فهرس دلالي لدعم البحث الدلالي ومطابقة الصلة. بشكل افتراضي، عند فتح مشروع جديد، يقوم Cursor تلقائيًا بتحميل مقتطفات التعليمات البرمجية على دفعات إلى الخادم السحابي لإنشاء تضمينات وحفظها (يخزن فقط متجهات التضمين وتجزئات الملفات، وليس التعليمات البرمجية النصية العادية). بهذه الطريقة، عندما يطرح المستخدمون أسئلة حول التعليمات البرمجية، يمكن لـ Cursor البحث عن الملفات أو المقتطفات ذات الصلة في مساحة التضمين واستخراج محتواها لتزويد النموذج بها كمرجع، دون الحاجة إلى تغذية قاعدة التعليمات البرمجية بأكملها في المطالبة. ومع ذلك، نظرًا لمحدودية نافذة سياق النموذج (الآلاف إلى عشرات الآلاف من الرموز)، فإن استراتيجية Cursor هي التركيز على السياق الحالي: أي، السماح للنموذج بالتركيز بشكل أساسي على الملف الذي يقوم المستخدم بتحريره حاليًا، أو الجزء المحدد من التعليمات البرمجية، أو المقتطفات التي يوفرها المستخدم بنشاط. يحتوي Cursor على نقطة دخول "يعرف قاعدة التعليمات البرمجية الخاصة بك" تسمح لك بالسؤال عن محتوى الملفات غير المفتوحة؛ وهذا في الأساس يقوم بإجراء بحث دلالي في الخلفية ويدرج المحتوى ذي الصلة الذي تم العثور عليه في المطالبة. بعبارة أخرى، إذا كنت تريد أن يأخذ الذكاء الاصطناعي في الاعتبار جزءًا معينًا من التعليمات البرمجية، فعادة ما تحتاج إلى فتح هذا الملف أو لصقه في المحادثة؛ وإلا، فلن يقوم Cursor افتراضيًا بتغذية النموذج بالكثير من محتوى الملفات "غير ذات الصلة". تضمن إدارة السياق هذه أن تكون الإجابات مركزة بدقة، ولكنها قد تفوت الارتباطات الضمنية عبر الملفات في المشروع، ما لم يدرك المستخدم ذلك ويطالب الذكاء الاصطناعي باسترجاعها. لمعالجة مشكلة الذاكرة طويلة المدى، يوفر Cursor آلية قواعد المشروع. يمكن للمطورين إنشاء ملفات .cursor/rules/*.mdc لتسجيل معرفة المشروع الهامة، أو معايير الترميز، أو حتى تعليمات محددة، وسيقوم Cursor تلقائيًا بتحميل هذه القواعد كجزء من مطالبة النظام عند تهيئة كل جلسة. على سبيل المثال، يمكنك إنشاء قاعدة مثل "يجب أن تسجل جميع وظائف API"، وسيتتبع Cursor هذا الاتفاق عند إنشاء التعليمات البرمجية - أبلغ بعض المستخدمين أنه من خلال التراكم المستمر لتجربة المشروع في ملفات القواعد، يتحسن فهم Cursor واتساقه مع المشروع بشكل كبير. هذه الملفات القاعدية تعادل الذاكرة طويلة المدى التي يمنحها المطور للوكيل، ويتم صيانتها وتحديثها بواسطة البشر (يمكن أيضًا أن يُطلب من Cursor "إضافة استنتاجات هذه المحادثة إلى القواعد"). بالإضافة إلى ذلك، يدعم Cursor استمرارية سياق سجل المحادثة: ضمن نفس الجلسة، يتم تمرير الأسئلة السابقة التي طرحها المستخدم والإجابات التي قدمها Cursor إلى النموذج كجزء من سلسلة المحادثة، مما يضمن الاتساق في التواصل متعدد الأدوار. ومع ذلك، لا يتذكر Cursor حاليًا المحادثات السابقة تلقائيًا عبر الجلسات (ما لم يتم حفظها في ملفات القواعد المذكورة أعلاه)؛ تبدأ كل جلسة جديدة من الصفر بقواعد المشروع + السياق الحالي.

نظام المكونات الإضافية وآلية التوسع: يمكن لوكيل Cursor استدعاء عمليات مشابهة لـ Copilot، ولكن نظرًا لأن Cursor نفسه بيئة تطوير متكاملة (IDE) كاملة، فإن تكامل أدواته مدمج بشكل أكبر. على سبيل المثال، يحدد Cursor أدوات مثل open_file، read_file، edit_code، run_terminal، وما إلى ذلك، ويصف غرضها واستخدامها بالتفصيل في مطالبة النظام. تم ضبط هذه الأوصاف بدقة من قبل الفريق لضمان أن النموذج اللغوي الكبير (LLM) يعرف متى يستخدم الأداة الصحيحة في السياق الصحيح. ذكرت مدونة Anthropic الرسمية ذات مرة أن تصميم مطالبات فعالة لتعليم النموذج كيفية استخدام الأدوات هو فن بحد ذاته، وقد بذل Cursor بوضوح الكثير من الجهد في هذا. على سبيل المثال، ينص Cursor صراحة في مطالبة النظام: "لا تقم بإخراج مقتطفات التعليمات البرمجية الكاملة مباشرة للمستخدم؛ بدلاً من ذلك، قم بتقديم التعديلات عبر edit_tool" لمنع الذكاء الاصطناعي من تجاوز الأداة وطباعة كتل نصية كبيرة مباشرة. مثال آخر هو: "قبل استدعاء كل أداة، اشرح للمستخدم في جملة واحدة سبب قيامك بذلك،" حتى لا يعتقد المستخدم خطأً أن الذكاء الاصطناعي قد تجمد عندما يقوم بعملية "صامتة" لفترة طويلة. تعزز هذه التصميمات التفصيلية تجربة المستخدم وثقته. بالإضافة إلى الأدوات المدمجة، يدعم Cursor أيضًا تركيب "المكونات الإضافية" الإضافية عبر بروتوكول سياق النموذج (MCP). من منظور هندسي، ينظر Cursor إلى MCP كواجهة قياسية لتوسيع قدرات الوكيل: يمكن للمطورين كتابة خدمة وفقًا لمواصفات MCP ليقوم Cursor باستدعائها، وبالتالي تحقيق وظائف مختلفة مثل الوصول إلى قواعد البيانات، أو استدعاء واجهات برمجة التطبيقات الخارجية، أو حتى التحكم في المتصفحات. على سبيل المثال، شارك بعض مستخدمي المجتمع في دمج قاعدة بيانات المتجهات الخاصة بـ OpenAI عبر MCP لتخزين واسترجاع معرفة المشروع طويلة المدى، مما يضيف بشكل فعال "ذاكرة طويلة المدى" إلى وكيل Cursor. من المهم ملاحظة أن خدمات MCP يتم إطلاقها عادةً محليًا أو في سحابة خاصة. يعرف Cursor عناوين هذه الخدمات والتعليمات المتاحة من خلال ملفات التكوين، ثم يمكن للنموذج استدعائها بناءً على قائمة الأدوات المتوفرة في مطالبة النظام. باختصار، تمنح آلية المكونات الإضافية في Cursor وكيلها درجة معينة من قابلية البرمجة، مما يسمح للمستخدمين بتوسيع قدرات الذكاء الاصطناعي.

المقايضات والابتكارات الرئيسية في التصميم: كمنتج بيئة تطوير متكاملة (IDE)، اتخذ Cursor مقايضات مختلفة في تصميم نظام الوكيل مقارنة بـ GitHub Copilot. أولاً، اختار بنية تنفيذ قائمة على السحابة، مما يعني أن المستخدمين لا يحتاجون إلى إعداد قوة حوسبة محلية للاستفادة من نماذج الذكاء الاصطناعي القوية، ويمكن لـ Cursor ترقية وتحسين وظائف الواجهة الخلفية بشكل موحد. التكلفة هي أن المستخدمين يجب أن يثقوا في خدماته السحابية ويقبلوا زمن انتقال الشبكة، لكن Cursor يوفر بعض الضمانات من خلال "وضع الخصوصية" (الذي يعد بعدم تخزين كود المستخدم وسجل الدردشة على المدى الطويل). ثانيًا، فيما يتعلق بالتفاعل مع النماذج، يؤكد Cursor على أهمية هندسة المطالبات. كما أوضح المطورون، يقوم مطالبة نظام Cursor بإعداد العديد من القواعد بدقة، من عدم الاعتذار في الصياغة إلى تجنب الإشارات الوهمية إلى أدوات غير موجودة - يتم أخذ تفاصيل مختلفة في الاعتبار. تؤثر هذه الإرشادات المخفية بشكل كبير على جودة واتساق سلوك استجابات الذكاء الاصطناعي. هذا "الضبط العميق" بحد ذاته ابتكار هندسي: لقد وجد فريق Cursor مجموعة من نماذج المطالبات من خلال التجريب المستمر التي تحول النماذج اللغوية الكبيرة للأغراض العامة إلى "خبراء في البرمجة"، ويقوم بتعديلها باستمرار مع تطور إصدارات النماذج. ثالثًا، يتبنى Cursor استراتيجية محافظة في تقسيم العمل بين الإنسان والآلة - يفضل أن يقوم الذكاء الاصطناعي بعمل أقل قليلاً على ضمان أن يكون المستخدم على دراية دائمًا. على سبيل المثال، يستخدم كل تغيير رئيسي قائمة فروق للمستخدم للتأكيد، على عكس بعض الوكلاء الذين يقومون بتعديل التعليمات البرمجية مباشرة ثم يخبرونك "لقد تم الأمر". يقرر هذا القرار المنتج عدم كمال الذكاء الاصطناعي الحالي والحاجة إلى الإشراف البشري. على الرغم من أنه يضحي ببعض كفاءة الأتمتة، إلا أنه يكسب موثوقية أعلى وقبولًا من المستخدم. أخيرًا، تجدر الإشارة إلى نهج Cursor في قابلية التوسع: استخدام قواعد المشروع للسماح للمستخدمين بتعويض أوجه القصور في السياق والذاكرة، واستخدام مكونات MCP الإضافية للسماح للمستخدمين المتقدمين بتوسيع قدرات الذكاء الاصطناعي. توفر هذه التصميمات للمستخدمين مساحة تخصيص عميقة وهي الأساس لتكيفها المرن مع الفرق والمهام المختلفة. في مجال مساعدي الذكاء الاصطناعي شديد التنافسية، لا يسعى Cursor إلى تحقيق أقصى قدر من الأتمتة الشاملة، بل يبني منصة مساعد ذكاء اصطناعي عالية المرونة يمكن تدريبها من قبل المطورين، وهي ميزة رئيسية لفلسفته الهندسية.

بنية وكيل Windsurf (Codeium)​

فلسفة التصميم المعماري: Windsurf هو منتج برمجي مدعوم بالذكاء الاصطناعي أطلقه فريق Codeium، ويتم وضعه كأول "بيئة تطوير متكاملة وكيلة" (Agentic IDE) في الصناعة. على عكس Copilot، الذي يتطلب التبديل بين وضعي الدردشة/الوكيل، يمتلك مساعد الذكاء الاصطناعي في Windsurf (المسمى Cascade) قدرات وكيلية طوال الوقت، حيث ينتقل بسلاسة بين الإجابة على الأسئلة وتنفيذ المهام متعددة الخطوات بشكل مستقل حسب الحاجة. يلخص Codeium فلسفته رسميًا على أنها "التدفقات = الوكلاء + المساعدون" (Flows = Agents + Copilots). يشير "التدفق" (Flow) إلى وجود المطورين والذكاء الاصطناعي في حالة تعاون متزامنة: يوفر الذكاء الاصطناعي اقتراحات مثل المساعد في أي وقت، ويمكنه أيضًا تولي زمام الأمور بشكل استباقي وتنفيذ سلسلة من العمليات عند الحاجة، بينما تظل العملية بأكملها متزامنة في الوقت الفعلي مع عمليات المطور. لا تحتوي هذه البنية على نقاط واضحة لتبديل الأدوار بين الإنسان والآلة؛ فالذكاء الاصطناعي "يستمع" باستمرار إلى تصرفات المطور ويتكيف مع الإيقاع. عندما تدردش مع Cascade في Windsurf، يمكنه الإجابة مباشرة على أسئلتك أو تفسير عبارتك كمهمة، ثم تشغيل سلسلة من العمليات. على سبيل المثال، إذا أخبر المستخدم Cascade ببساطة في محادثة: "يرجى تنفيذ مصادقة المستخدم وتحديث أقسام التعليمات البرمجية ذات الصلة"، يمكن لـ Cascade فهم ذلك تلقائيًا كمتطلب متعدد الوحدات: سيبحث في قاعدة التعليمات البرمجية لتحديد الملفات المتعلقة بمصادقة المستخدم، ويفتح هذه الملفات ويعدلها (مثل إضافة وظائف المصادقة، وإنشاء تكوينات جديدة، وتعديل منطق الاستدعاء)، ويقوم بتشغيل اختبارات المشروع إذا لزم الأمر، وأخيرًا يبلغ المستخدم بحالة الإكمال. طوال العملية، لا يحتاج المطور إلى تبديل الأوضاع أو المطالبة خطوة بخطوة. فيما يتعلق بالتعددية الوسائطية، يركز Windsurf/Cascade حاليًا بشكل أساسي على مجال نص التعليمات البرمجية ولم يذكر بعد دعم تحليل الصور أو الصوت. ومع ذلك، فإن فهم Cascade لـ "نية المطور" لا يأتي فقط من إدخال النص النقي، بل أيضًا من إشارات مختلفة في بيئة IDE (انظر قسم السياق أدناه). بشكل عام، تتمثل الفلسفة المعمارية لـ Windsurf في دمج الذكاء الاصطناعي في بيئة IDE: التطور من أداة سلبية للإجابة على الأسئلة إلى شريك تعاوني نشط لزيادة كفاءة التطوير إلى أقصى حد.

تجزئة المهام والاستقلالية​

يمتلك Cascade واحدة من أقوى قدرات التنسيق الذاتي بين المنتجات الحالية. بالنسبة للتعليمات عالية المستوى التي يقدمها المستخدم، فإنه يقوم أولاً بتحليل شامل للنية وتقييم النطاق، ثم يبدأ تلقائيًا سلسلة من الإجراءات المحددة لتحقيق الهدف. في مثال إضافة وظيفة مصادقة جديدة، قد يقوم Cascade بالخطوات الداخلية التالية: 1) مسح المشروع للعثور على الوحدات التي تحتاج إلى تعديل أو إنشاء (مثل نموذج المستخدم، خدمة المصادقة، التكوين، مكونات واجهة المستخدم، وما إلى ذلك)؛ 2) إنشاء تغييرات التعليمات البرمجية المقابلة، بما في ذلك إضافة وظائف، وتعديل الاستدعاءات، وتحديث التكوينات؛ 3) استخدام الأدوات التي يوفرها Windsurf لفتح الملفات وإدراج التعديلات؛ 4) تشغيل مجموعات الاختبار الموجودة أو بدء خادم تطوير للتحقق مما إذا كانت التغييرات الجديدة تعمل بشكل صحيح. إذا كشفت الاختبارات عن مشاكل، فلن يتوقف Cascade وينتظر التدخل البشري، بل سيستمر في تحليل الخطأ، وتحديد الخلل، وتعديل التعليمات البرمجية تلقائيًا، وتشغيل الاختبارات مرة أخرى للتحقق. يمكن أن تستمر هذه الحلقة المغلقة لعدة جولات حتى يثق Cascade بأن المهمة قد اكتملت أو يواجه عقبة لا يمكن حلها. وتجدر الإشارة إلى أن Windsurf يؤكد على إبقاء المطور على اطلاع ولكن دون إثقال كاهله بشكل مفرط. على وجه التحديد، سيعرض Cascade الاختلافات لجميع الملفات المعدلة للمستخدم بعد تنفيذ التغييرات الرئيسية، ويطلب تأكيدًا دفعة واحدة. يمكن للمستخدمين تصفح كل فرق وتحديد ما إذا كانوا سيقبلون التغييرات أو يتراجعون عنها. تضيف هذه الخطوة بشكل فعال مرحلة مراجعة بشرية بين إعادة هيكلة الذكاء الاصطناعي المستقلة وتقديم التعليمات البرمجية، دون تعطيل عمليات الذكاء الاصطناعي المستمرة بشكل مفرط أو ضمان أن النتيجة النهائية تلبي التوقعات البشرية. مقارنة بـ Cursor، الذي يتطلب من المستخدم قيادة كل خطوة، يميل Cascade في Windsurf نحو الاستقلالية الافتراضية: يذكر المستخدم ببساطة المتطلب، ويكمل الذكاء الاصطناعي جميع المهام الفرعية قدر الإمكان، ثم يسلم النتائج للمستخدم لقبولها. يستفيد وضع العمل هذا بالكامل من ميزة الذكاء الاصطناعي في التعامل مع العمليات المعقدة مع إدارة المخاطر من خلال تصميم "تأكيد نهائي".

استراتيجية استدعاء النموذج​

تأتي تقنية الذكاء الاصطناعي وراء Windsurf بشكل أساسي من نماذج Codeium والبنية التحتية التي طورتها بنفسها. لقد جمعت Codeium خبرة في مجال مساعدي ترميز الذكاء الاصطناعي (يوفر مكون Codeium الإضافي ميزات إكمال شبيهة بـ Copilot)، ويُعتقد أن النموذج الذي يستخدمه Cascade هو نموذج لغة Codeium الكبير المحسن للبرمجة (ربما تم ضبطه بدقة بناءً على نماذج مفتوحة المصدر، أو دمج نماذج متعددة). يكمن الاختلاف الواضح في أن Codeium يقدم خيارات استضافة ذاتية للمستخدمين من الشركات، مما يعني أنه يمكن نشر النماذج وخدمات الاستدلال التي يستخدمها Windsurf على خوادم الشركة الخاصة. وهذا يعني من الناحية المعمارية أن Codeium لا يعتمد على واجهات برمجة تطبيقات تابعة لجهات خارجية مثل OpenAI؛ يمكن توفير نماذجه الأساسية بواسطة Codeium وتشغيلها في بيئة العميل. في الواقع، تدعم منصة Codeium مفهوم "المحركات" (Engines)، حيث يمكن للمستخدمين اختيار محرك الواجهة الخلفية للذكاء الاصطناعي، على سبيل المثال، استخدام نموذج Codeium الخاص "Sonnet" (أحد الأسماء الرمزية للنماذج الداخلية لـ Codeium) أو بديل نموذج مفتوح المصدر. يمنح هذا التصميم Windsurf نظريًا مرونة النموذج: إذا لزم الأمر، يمكنه التبديل إلى محرك نموذج مكافئ آخر، على عكس Cursor، الذي يمكنه فقط استخدام عدد قليل من النماذج الثابتة المدرجة من قبل الفريق الرسمي. ضمن التكوين الافتراضي الحالي، تأتي معظم ذكاء Windsurf من خدمات Codeium عبر الإنترنت، ويتم تنفيذ استدلاله أيضًا في السحابة. ومع ذلك، على عكس Cursor، الذي يعتمد كليًا على الخدمات البعيدة، قام Windsurf بتحسين بعض وظائف الذكاء الاصطناعي محليًا: على سبيل المثال، ميزة إكمال علامة التبويب (Supercomplete)، وفقًا للمعلومات الرسمية، مدفوعة بنموذج Codeium الصغير الذي طورته بنفسها، ويعمل بسرعة عالية على الخوادم المحلية/القريبة. وهذا يجعل الاقتراحات الفورية أثناء الترميز اليومي غير محسوسة تقريبًا من حيث زمن الوصول، بينما يتم استدعاء نماذج السحابة القوية للمحادثات المعقدة أو التوليد على نطاق واسع. بالنسبة لعملاء الشركات الذين يهتمون بأمن البيانات، فإن أكبر نقطة بيع لـ Windsurf هي دعمه للنشر "المعزول هوائيًا" (air-gapped): يمكن للشركات تثبيت محرك Codeium AI الكامل داخل جدار الحماية الخاص بها، وتبقى جميع التعليمات البرمجية وبيانات المطالبات داخل الشبكة الداخلية. لذلك، اتخذ Windsurf خيارًا معاكسًا لـ Cursor في استراتيجية نموذجه - السعي لتحقيق قدر أكبر من استقلالية النموذج ومرونة النشر، بدلاً من الاعتماد كليًا على واجهات برمجة التطبيقات لشركات الذكاء الاصطناعي الرائدة. يتطلب هذا الخيار المزيد من الاستثمار الهندسي (تدريب وصيانة النماذج الخاصة، بالإضافة إلى دعم النشر المعقد)، لكنه اكتسب اعتراف

ملخص مقارنة الأنظمة​

يُقدم الجدول أدناه نظرة عامة على أوجه التشابه والاختلاف في معماريات الوكلاء (Agent) لكل من GitHub Copilot و Cursor و Windsurf:

بُعد الميزة	GitHub Copilot	Cursor	Windsurf (Codeium)
الموقع المعماري	بدأ كبوت دردشة للمساعدة في البرمجة، وتوسع ليشمل "وضع الوكيل" (الاسم الرمزي Project Padawan)؛ يمكن تضمين الوكيل في منصة GitHub، ودمجه مع سير عمل المشكلات/طلبات السحب (Issues/PRs). محادثة متعددة الأدوار بوكيل واحد، لا توجد بنية وكلاء متعددين صريحة. يدعم الإدخال متعدد الوسائط (الصور).	محرر محلي يعتمد على الذكاء الاصطناعي أولاً (مشتق من VS Code)، يتضمن تفاعلات وضع الدردشة ووضع الوكيل. يركز وضع المساعد الافتراضي على الأسئلة والأجوبة والإكمال، ويتطلب وضع الوكيل تفعيلًا صريحًا للذكاء الاصطناعي لتنفيذ المهام بشكل مستقل. بنية وكيل واحد، لا توجد معالجة متعددة الوسائط.	مصمم منذ البداية كـ "

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.

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.

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.