كشفت شركة مايكروسوفت (Microsoft) بالتعاون مع جامعة ولاية أريزونا عن نتائج بحث جديد أظهر أن وكلاء الذكاء الاصطناعي الحالية، رغم التقدم الهائل، ما زالوا يواجهون صعوبات كبيرة
بيئة “Magentic Marketplace” ومنهجية الاختبار
لتقييم سلوك النماذج في بيئات تحاكي الواقع، أطلقت مايكروسوفت بيئة محاكاة جديدة أطلقت عليها اسم “Magentic Marketplace”.
- وصف المنصة: منصة تجريبية مصممة لاختبار سلوك وكلاء الذكاء الاصطناعي في بيئات تحاكي الأسواق الحقيقية.
- التفاعل الافتراضي: يتفاعل وكلاء العملاء مع وكلاء يمثلون مطاعم وشركات، حيث يحاول كل وكيل تجاري الفوز بطلب المستخدم أو تنفيذ مهمة محددة.
- نطاق التجربة: شملت التجارب الأولى 100 وكيل عميل مقابل 300 وكيل تجاري.
- الشفافية: تم إتاحة الشفرة البرمجية للمشروع بشكل مفتوح المصدر لتشجيع الباحثين على إعادة الاختبارات أو تطويرها.
قالت إيس كامار، المديرة التنفيذية لمختبر “AI Frontiers” في “مايكروسوفت”: “نريد أن نفهم بعمق كيف سيتغير العالم عندما تبدأ هذه الوكلاء في التفاعل والتفاوض فيما بينها، لأن ذلك سيكون أساس مستقبل الذكاء الاصطناعي.”
أقرأ أيضا: “مايكروسوفت” تُصلح خطأ في ويندوز كان يُبقي الأجهزة تعمل طوال الليل
نقاط الضعف المفاجئة في النماذج الرائدة
جاءت نتائج الاختبارات مفاجئة، حيث كشفت عن هشاشة وآليات تقييم ضعيفة في نماذج رائدة مثل GPT-4o وGPT-5 وGemini 2.5-Flash:
- سهولة الخداع والتلاعب: تمكنت بعض الوكلاء التجارية من خداع وكلاء العملاء وإقناعهم بشراء منتجات معينة عبر أساليب تلاعب رقمية بسيطة، مما كشف هشاشة آليات التقييم.
- التشتت بالخيارات المتعددة: تراجع أداء الوكلاء كلما زادت الخيارات المعروضة عليهم.
- أوضحت كامار: “كنا نتوقع أن تساعدنا هذه النماذج في التعامل مع كمٍّ كبير من الخيارات، لكن ما وجدناه هو أنها تتشتت وتفقد كفاءتها بسرعة.”
- ضعف التعاون الذاتي: واجهت النماذج صعوبة في التعاون لتحقيق هدف مشترك، حيث أظهرت ضعفاً في التنسيق الذاتي حتى عند إعطائها تعليمات تفصيلية، ولم تتمكن من تحديد أدوارها بوضوح أثناء العمل الجماعي.
أكدت كامار: “يمكننا أن نوجه هذه النماذج خطوة بخطوة، لكن عندما نختبر قدراتها التعاونية، نتوقع منها أن تملك هذه المهارة دون تدخل بشري مباشر.”
يشير هذا البحث إلى أن الطريق نحو الوكلاء الذكيين المستقلين بالكامل لا يزال طويلاً، ويتطلب بناء نماذج أكثر وعياً وسلوكاً إنسانياً قبل أن تصبح هذه الأنظمة قادرة فعلاً على العمل بشكل ذاتي وآمن.
