يُقال إن نموذج Astra، الذي لم تطرحه OpenAI للاستخدام بعد، يستخدم إلى جانب قدراته المتقدمة في الأمن السيبراني أسلوبًا يُسمى «recurrent depth» أو «looped transformer». وفي هذه التقنية، يمكن إجراء المزيد من العمليات الحسابية عبر تمرير المعلومات بين الطبقات الداخلية للنموذج عدة مرات؛ إلا أن جزءًا أكبر من عملية الاستدلال قد يبقى خارج سلسلة التفكير المعبَّر عنها باللغة الطبيعية.
ويشير باحثون في مجال سلامة الذكاء الاصطناعي إلى أن هذا النهج، الذي يُسمى أيضًا «opaque recurrence»، قد يجعل الإشراف على النماذج أكثر صعوبة. وقال Ryan Greenblatt إن آثار التفكير المرئية قد تتراجع، وإن سباق الأداء قد يدفع الشركات نحو بنيات أقل قابلية للمراقبة. كما أعرب Buck Shlegeris وZvi Mowshowitz عن مخاوفهما، في حين طرح Mowshowitz احتمال الحاجة إلى تنظيم في المستقبل.
وتُبقي OpenAI استخدام هذه التقنية في Astra محدودًا؛ إذ يُقال إن جزءًا مهمًا من سلسلة التفكير سيظل قابلًا للقراءة. وأوضح Jakub Pachocki أن تتبّع chain-of-thought لا يزال محفوظًا وأنه يمثل الهدف الأساسي. وعلى الرغم من قول Pachocki إن عمق الحساب في Astra يقع ضمن نطاق يقارب ضعف ذلك الخاص بـ GPT-4، فإن OpenAI لم تؤكد أو تنفِ استخدام looped transformer.
لماذا هذا مهم
يثير النقاش حول هذا النهج التوتر بين زيادة الحسابات وقابلية المراقبة في نماذج الذكاء الاصطناعي. ومع توسّع الجزء من عملية الاستدلال الذي يحدث خارج سلسلة التفكير المرئية، قد يصبح من الصعب على الباحثين تقييم أخطاء النموذج ومشكلات السلامة وعمليات اتخاذ القرار. وعلى الرغم من الإشارة إلى أن OpenAI تهدف إلى الحفاظ على سلسلة التفكير القابلة للقراءة والحد من استخدام هذه الطريقة، لم يتضح بعد ما إذا كان looped transformer مستخدمًا في Astra أم لا. ويطرح هذا الغموض للنقاش ليس فقط القدرات التقنية للنموذج، بل أيضًا مدى إمكانية إجراء رقابة على السلامة. وتُبقي تقييمات الخبراء بشأن احتمال التنظيم السؤال مفتوحًا حول ما إذا كانت زيادة الأداء ستتحقق على حساب أنظمة أقل قابلية للرصد.
الخلفية
ليست OpenAI اسمًا جديدًا في أرشيف FikirPilot: فقد نشرنا 12 خبرًا ورد فيه هذا الاسم خلال آخر 90 يومًا؛ وكان أحدثها بتاريخ 3 سبتمبر 2026.