استشاري: 5 عوالم افتراضية تكشف الوجه الخفي لسلوك الذكاء الاصطناعي المستقل

قال المستشار أحمد حامد، استشاري التحول الرقمي، والأمين العام للجمعية المصرية للتنمية الصناعية، إن شركة Emergence AI كشفت عن نتائج تجربة بحثية استمرت 15 يومًا، وضعت خلالها مجموعات من وكلاء الذكاء الاصطناعي داخل مجتمعات رقمية مستقلة تعمل دون تدخل بشري مباشر، بهدف دراسة كيفية تصرف هذه الأنظمة عند التفاعل مع بعضها البعض لفترات طويلة، موضحًا أن التجربة اعتمدت على تشغيل خمسة عوالم افتراضية مختلفة، حيث تم تخصيص كل عالم لنموذج ذكاء اصطناعي مختلف، بينما ضم عالم خامس مزيجًا من النماذج كافة، وتم تزويد الوكلاء بقدرات تشمل الذاكرة طويلة المدى، وإدارة الموارد، واتخاذ القرارات، والتصويت، وبناء العلاقات والتحالفات.

وأوضح "حامد"، أن النتائج أظهرت تباينًا واضحًا في سلوك النماذج المختلفة، ففي العالم الذي يعمل بنموذج Claude، تمكن الوكلاء من الحفاظ على مجتمع مستقر طوال مدة التجربة دون تسجيل جرائم أو مخالفات تذكر، كما سجل أعلى مستويات المشاركة في التصويت والحوكمة الداخلية؛ أما نموذج Gemini فحقق معدلات بقاء مرتفعة داخل المجتمع الرقمي، إلا أنه سجل أكثر من 683 مخالفة خلال فترة التجربة، مع استمرار ارتفاع معدل المخالفات حتى نهاية الاختبار، ما يشير إلى ميل الوكلاء للبحث عن طرق بديلة لتحقيق أهدافهم رغم وجود قواعد منظمة للسلوك.

ولفت إلى أنه في المقابل، أظهر نموذج GPT-5 Mini سلوكًا أكثر التزامًا بالقواعد، حيث سجل أقل معدلات للمخالفات، إلا أن الوكلاء واجهوا صعوبة في إدارة الموارد ومتطلبات البقاء داخل البيئة الافتراضية، ما أدى في النهاية إلى اختفاء المجتمع بالكامل نتيجة فشل أفراده في الاستمرار؛ أما النموذج الأكثر إثارة للانتباه فكان Grok، حيث شهد المجتمع الرقمي ارتفاعًا سريعًا في الصراعات والمخالفات، وانتهت التجربة بانهيار كامل للمجتمع خلال نحو أربعة أيام فقط، وهو أسرع معدل انهيار بين جميع النماذج المشاركة.

وأشار إلى أنه في العالم المختلط الذي جمع نماذج مختلفة داخل البيئة نفسها، لاحظ الباحثون ظاهرة لافتة تمثلت في انتقال بعض السلوكيات بين الوكلاء نتيجة التفاعل المستمر، حتى بين النماذج التي أظهرت سلوكًا مختلفًا عند اختبارها بشكل منفرد، وأطلق الباحثون على هذه الظاهرة مصطلح “Normative Drift”، في إشارة إلى تغير المعايير والسلوكيات الجماعية بمرور الوقت، موضحًا أن الشركة ترى أن أهمية هذه النتائج لا تكمن فقط في مقارنة النماذج المختلفة، بل في إظهار أن سلوك أنظمة الذكاء الاصطناعي متعددة الوكلاء قد يختلف بصورة كبيرة عن أداء كل نموذج عند اختباره بشكل منفرد، كما تشير النتائج إلى أن التحديات المستقبلية قد لا ترتبط بقدرات النموذج نفسه بقدر ما ترتبط بكيفية تفاعل أعداد كبيرة من الوكلاء المستقلين داخل بيئات تشغيلية مشتركة.

وأكد أن هذه التجربة تأتي في وقت يتزايد فيه اهتمام شركات التكنولوجيا العالمية بتطوير أنظمة Agentic AI القادرة على تنفيذ المهام واتخاذ القرارات والتفاعل مع الأنظمة الأخرى بصورة مستقلة، ما يجعل فهم السلوك الجماعي لهذه الأنظمة أحد أهم محاور البحث خلال السنوات

وشدد على أهمية الحوكمة والرقابة ووضع الضوابط الواضحة لأنظمة الذكاء الاصطناعي، خاصة مع التوجه المتسارع نحو أنظمة Agentic AI القادرة على اتخاذ القرارات وتنفيذ المهام بصورة مستقلة، لضمان الاستفادة من قدراتها مع الحد من أي سلوكيات أو نتائج غير متوقعة.