
أصدرت OpenAI GPT-5.3-Codex، وهو أول نموذج “يشارك في إنشاء نفسه” لتصحيح كوده الخاص، وإدارة النشر، وتشخيص الاختبارات. وصف كارباثي التعديل بأنه “الأقرب إلى مشهد الانطلاق الذكاء الاصطناعي.”
تم إطلاق الحساب الرسمي ل OpenAI: GPT-5.3-Codex رسميا، وهو “الأول الذي يشارك في إنشاء نموذجك الخاص”. ماذا يعني ذلك؟ بعبارة أخرى، خلال عملية التطوير، ساعد هذا الذكاء الاصطناعي في تصحيح كود التدريب الخاص به، وإدارة عملية النشر الخاصة، وتشخيص نتائج اختباره الخاص. بمصطلحات بشرية، بدأ الذكاء الاصطناعي في خلق الذكاء الاصطناعي.
غرد أندريه كارباثي، الباحث السابق في OpenAI ومدير شركة تسلا للذكاء الاصطناعي، مباشرة بعد قراءته: “هذا أقرب شيء رأيته إلى مشهد ذكاء اصطناعي في عالم الخيال العلمي.” هذا التقييم من كبار الباحثين في الذكاء الاصطناعي ذو أهمية لأن كارباثي مر شخصيا بعدة مراحل رئيسية في تطوير الذكاء الاصطناعي، وحكمه مبني على فهم تقني عميق.
الذكاء الاصطناعي يكرر نفسه، وهذا ليس خطابا تسويقيا. وفقا للإفصاح الداخلي ل OpenAI، قام GPT-5.3-Codex بهذه الأمور أثناء عملية التطوير: تحليل الاختبارات التي فشلت في الإبلاغ عن سجلات التدريب، اقتراح إصلاحات لبرآت التدريب والملفات الشخصية، توليد وصفات نشر، وتلخيص وتقييم الشذوذات للمراجعة البشرية. ماذا يعني هذا؟ لم يعد الذكاء الاصطناعي مجرد أداة، بل بدأ يصبح جزءا من فريق التطوير، وهو النوع الذي يمكنه تحسين نفسه.
تدفع هذه القدرة على المشاركة في التطوير عبر التموضع التقليدي للذكاء الاصطناعي. في الماضي، كانت نماذج الذكاء الاصطناعي تصمم وتدربها وتنشر بالكامل من قبل البشر، وكان الذكاء الاصطناعي منتجا سلبيا. الآن، لعب GPT-5.3 دورا نشطا في ولادته، وعلى الرغم من أنه لا يزال تحت إشراف بشري، إلا أن هذا التحول في الدور له آثار بعيدة المدى. يلمح إلى احتمال: قد يتم تصميم وتحسين نماذج الذكاء الاصطناعي المستقبلية إلى حد كبير بواسطة الذكاء الاصطناعي نفسه، مع توفير البشر فقط للتوجيه والمراجعة النهائية.
تحليل سجلات التدريب: يتم الإبلاغ تلقائيا عن الاختبارات الفاشلة لتحديد الشذوذات أثناء التدريب
خطة الإصلاح الموصى بها: اقتراح تحسينات على نصوص التدريب والملفات الشخصية
إنشاء وصفة النشر: أتمتة عملية النشر وتقليل العمليات اليدوية:
شذوذ تقييم ملخص: تنظيم نتائج التقييم المعقدة في تقارير يمكن للبشر:
تصف ورقة حديثة عن SEAL نشرتها MIT (arXiv:2506.10943) بنية ذكاء اصطناعي تتعلم باستمرار بعد النشر، وتتطور نفسها دون إعادة تدريب. ومن الجدير بالذكر أن بعض باحثي قوات SEAL انضموا الآن إلى OpenAI. هذا يعني أن الذكاء الاصطناعي تحول من “أداة ثابتة” إلى “نظام ديناميكي”، ولم يعد التعلم متوقفا عند النشر، وأصبحت حدود الاستنتاج والتدريب تذوب. قد يكون GPT-5.3 أول تطبيق تجاري لهذه البنية الجديدة.
في 5 فبراير، أصدرت كل من OpenAI وAnthropic جيلا جديدا من النماذج بفارق 20 دقيقة فقط. أولا، أصدرت Anthropic لعبة Claude Opus 4.6، ثم أطلقت OpenAI GPT-5.3-Codex. بما أن OpenAI تريد استخدام GPT-5.3-Codex لرصد نماذج الآخرين الجديدة، فلا بد أن لديها بعض القدرات. البيانات لا تكذب، فقد سجل GPT-5.3-Codex أرقاما قياسية جديدة في عدة معايير صناعية بمجرد إطلاقه.
يختبر Terminal-Bench 2.0 قدرات التشغيل للذكاء الاصطناعي في بيئة طرفية حقيقية، حيث يجمع الكود ويقوم بتدريب النماذج وتكوين الخوادم. حصلت GPT-5.3-Codex على 77.3٪، بينما حصلت GPT-5.2-Codex على 64.0٪ فقط، وClaude Opus 4.6 بنسبة 65.4٪. وهذا يمثل زيادة قدرها 13 نقطة مئوية بين الأجيال، وهو بالفعل قفزة كبيرة إلى الأمام في مجال الذكاء الاصطناعي. تظهر المقارنة بين 77.3٪ و65.4٪ أن GPT-5.3 يحقق ميزة كبيرة في المهام الهندسية الواقعية.
SWE-Bench Pro هو معيار معياري مصمم خصيصا لاختبار قدرات هندسة البرمجيات الواقعية، ويغطي أربع لغات برمجة: بايثون، جافاسكريبت، جو، وروبي. حقق GPT-5.3-Codex نسبة 56.8٪، متجاوزا 56.4٪ من سابقه، GPT-5.2-Codex، واستمر في الحفاظ على مكانته الأولى في الصناعة. والأهم من ذلك، كشفت OpenAI أن GPT-5.3-Codex يستخدم أقل عدد من رموز الإخراج من أي نموذج عند وصوله إلى هذه الدرجة، مما يعني أنه ليس دقيقا فقط بل أيضا فعالا.
تختبر OSWorld-Verified قدرة الذكاء الاصطناعي على إكمال مهام الإنتاجية في بيئة سطح مكتب بصرية، من خلال تحرير جداول البيانات، وإنشاء العروض التقديمية، والعمل على المستندات، وأكثر من ذلك. حصل GPT-5.3-Codex على 64.7٪، مقارنة بالمتوسط البشري البالغ 72٪. وهذا يعني أنها اقتربت من أداء الأشخاص العاديين في مهام تشغيل الحاسوب، متدرجة تقريبا مقارنة بسابقتها. هذا الأداء شبه البشري يجعل الذكاء الاصطناعي قادرا حقا على العمل في المكاتب لأول مرة، وليس مجرد أداة مساعدة.
وما هو أكثر إثارة للانتباه هو أن Claude Opus 4.6 يدعم نافذة سياق ب 100 ألف رمز (بيتا) لأول مرة في نموذج Opus-level، والتي يمكنها معالجة قاعدة الشيفرة كاملة أو مئات الصفحات من المستندات دفعة واحدة، وأطلقت وظيفة Agent Teams، حيث يمكن لعدة وكلاء ذكاء اصطناعي التعاون في البرمجة والاختبار وكتابة المستندات في نفس الوقت.
عندما تصدر OpenAI وAnthropic نماذجهما الرئيسية في نفس اليوم وفي نفس اللحظة، لم تعد هذه المسابقة مجرد منافسة تقنية، بل معركة حول شكل المستقبل للذكاء الاصطناعي: مسار OpenAI “التطور الذاتي” أم مسار Anthropic “التعاون متعدد الوكلاء”؟ استراتيجية OpenAI هي جعل ذكاء اصطناعي واحد أكثر قوة وحتى تحسين نفسه. استراتيجية Anthropic هي السماح لعدة ذكاءات اصطناعية بالتعاون في مهام معقدة من خلال تقسيم العمل والتعاون.
سياق 100 ألف رمز هو اختراق تكنولوجي. وهذا يعادل حوالي 75 مليون كلمة إنجليزية أو 300 حرف صيني، وهو ما يكفي لاستيعاب كامل كود مشروع برمجي متوسط الحجم أو توثيق تقني كثيف. تسمح هذه القدرة لكلود ب “رؤية” المشروع بأكمله بدلا من فهم مجزأ. بالنسبة لتحليل العمارة وإعادة هيكلة المشاريع واسعة النطاق، فإن هذا المنظور العالمي أمر بالغ الأهمية.
تجلب فرق الوكلاء مفهوم التعاون إلى الذكاء الاصطناعي. يكتب وكيل واحد الكود، وآخر يختبر، وثالث يكتب التوثيق، ويمكنهم التواصل والتنسيق مع بعضهم البعض. هذا النمط يحاكي طريقة عمل فرق البرمجيات البشرية وقد يكون أكثر ملاءمة لبعض السيناريوهات من الذكاء الاصطناعي الفائق الواحد. ومع ذلك، فإن التعاون بين الوكلاء المتعدد يضيف أيضا تعقيدات جديدة: كيفية التنسيق، وكيفية تجنب النزاعات، وكيفية ضمان الاتساق.
كلا المسارين لهما مزايا وعيوب. مسار OpenAI في التطور الذاتي أكثر عدوانية، وإذا نجح، فقد يؤدي إلى تحسينات هائلة في القدرات، لكنه قد يخرج عن السيطرة أيضا. مسار Anthropic متعدد الوكلاء أكثر تحفظا، حيث يقلل من نقطة الخطر الفردية من خلال توزيع القدرات، لكن تكاليف التنسيق قد تحد من الكفاءة. مع بدء تطور الذكاء الاصطناعي في البرية، ستتحول أسئلة الحوكمة من “مدى ذكائها” إلى “كيف ندير نظاما يتغير باستمرار؟” وعندما تصدر شركتان رائدتان في مجال الذكاء الاصطناعي نماذج مبتكرة على التوالي خلال 20 دقيقة، فإن نافذة الوقت المتبقية للتفكير والاستعداد البشري تتقلص بسرعة يمكن رؤيتها بالعين المجردة.
مقالات ذات صلة
دولار أمريكي أقوى وتراجع العملات المشفرة، ويمتد أيضًا إلى الذهب
Gate Ventures: تقلبات الأصول السائدة تزداد، والبنية التحتية للصناعة مستمرة في البناء
ارتفعت مؤشرات الأسهم الأمريكية الثلاثة الكبرى قبل افتتاح السوق، وارتفع (MSFT) بنسبة 0.38%
تحليل: إعادة تشكيل البيئة الكلية من خلال العولمة المعاكسة والذكاء الاصطناعي، حيث تتعرض الأصول المشفرة، كأصول ذات بيتا عالية، للبيع على نطاق واسع
قريبًا تنفيذ قانون العملات المستقرة، ومن المتوقع أن تتضاعف إيرادات العملات المستقرة في البورصات المركزية الرئيسية إلى 7 أضعاف