باختصار
الذكاء الاصطناعي العام (AGI) يعني ذكاءً اصطناعيًا يضاهي البشر أو يتفوق عليهم في معظم المهام، لا في وظيفة ضيقة واحدة. ولا يوجد تعريف متفق عليه: فـOpenAI تربطه بالعمل ذي القيمة الاقتصادية [1]، ويستخدم باحثو DeepMind مستويات [2]، ويقيسه آخرون مقارنةً بشخص بالغ حسن التعليم [3]. وتتراوح التوقعات بين أواخر عقد 2020 وعقود من الآن [6][8].
أهم النقاط
- يعرّف ميثاق OpenAI الذكاء الاصطناعي العام بأنه أنظمة عالية الاستقلالية تتفوق على البشر في معظم الأعمال ذات القيمة الاقتصادية [1].
- اقترح باحثون في Google DeepMind خمسة مستويات للذكاء الاصطناعي العام، من «الناشئ» إلى «الخارق»، تُقيَّم بحسب الأداء والعمومية معًا [2].
- منح إطار صدر عام 2025 نموذج GPT-4 نسبة 27% ونموذج GPT-5 نسبة 57% من تعريفه للذكاء الاصطناعي العام، مع ضعف في الذاكرة طويلة الأمد [3].
- في استطلاع شمل 2,778 باحثًا في الذكاء الاصطناعي، أعطى متوسط التوقعات (الوسيط) احتمالًا بنسبة 50% لأن تتفوق الآلات على البشر في كل مهمة بحلول 2047 [8].
- قال 76% من 475 مشاركًا في استطلاع لجمعية AAAI إن توسيع نطاق أساليب الذكاء الاصطناعي الحالية غير مرجح أو غير مرجح إطلاقًا أن يؤدي إلى الذكاء الاصطناعي العام [9].
- يقول التقرير الدولي لسلامة الذكاء الاصطناعي 2026 إن أداء الذكاء الاصطناعي لا يزال «متعرّجًا»، إذ لا تزال الأنظمة الرائدة تخفق في بعض المهام البسيطة ظاهريًا [13].
في هذه الصفحة ١٣ أقسام
- ما هو الذكاء الاصطناعي العام؟
- ما مستويات الذكاء الاصطناعي العام؟
- كيف يقيس الباحثون التقدم نحو الذكاء الاصطناعي العام؟
- متى سيصل الذكاء الاصطناعي العام بحسب قادة القطاع؟
- ماذا تقول استطلاعات باحثي الذكاء الاصطناعي؟
- لماذا يختلف الخبراء بشأن الذكاء الاصطناعي العام؟
- لماذا يهم تعريف الذكاء الاصطناعي العام لقطاع الأعمال؟
- ما فوائد السعي إلى الذكاء الاصطناعي العام ومخاطره؟
- ما الذي ينتظرنا؟
- أخطاء شائعة
- الأسئلة الشائعة
- مسرد المصطلحات
- المصادر
ما هو الذكاء الاصطناعي العام؟
الذكاء الاصطناعي العام (AGI) نوع افتراضي من الذكاء الاصطناعي قادر على أداء طيف واسع من المهام الفكرية بمستوى البشر أو أعلى، بدلًا من التفوق في مهمة ضيقة واحدة مثل الترجمة أو الشطرنج. وكل تعريف جاد يشترك في فكرة العمومية هذه، لكن التفاصيل تختلف: إذ تبدأ ورقة بحثية صدرت عام 2025 بالقول إن غياب تعريف ملموس يحجب الفجوة بين الذكاء الاصطناعي المتخصص اليوم والإدراك على المستوى البشري [3].
وتُظهر ثلاث صيغ واسعة الاستشهاد مدى هذا التنوع:
- الاقتصادية: يعرّف ميثاق OpenAI الذكاء الاصطناعي العام بأنه 'أنظمة عالية الاستقلالية تتفوق على البشر في معظم الأعمال ذات القيمة الاقتصادية' [1].
- المستويات: يقيّم باحثو Google DeepMind الأنظمة على محورين، هما عمق القدرة (الأداء) واتساعها (العمومية)، ويصفون الذكاء الاصطناعي العام بأنه مسار ذو مستويات لا خط نهاية واحد [2].
- القياس النفسي: تعرّف ورقة صدرت عام 2025 بقيادة دان هندريكس (Dan Hendrycks) الذكاء الاصطناعي العام بأنه مضاهاة التنوع المعرفي والكفاءة لدى شخص بالغ حسن التعليم، وتختبره عبر عشرة مجالات معرفية [3].
ويتجنب بعض القادة الكلمة تمامًا. فالرئيس التنفيذي لـAnthropic، داريو أمودي (Dario Amodei)، يصف الذكاء الاصطناعي العام بأنه مصطلح غير دقيق مثقل بإرث الخيال العلمي والضجيج الإعلامي، ويفضّل مصطلح 'الذكاء الاصطناعي القوي'، الذي يصفه بأنه أذكى من حائز جائزة نوبل في معظم المجالات ذات الصلة [4].
بمَ يختلف الذكاء الاصطناعي العام عن الذكاء الاصطناعي الحالي وعن الذكاء الفائق؟
روبوتات المحادثة اليوم متعددة الأغراض، لكنها متفاوتة. ويشير التقرير الدولي لسلامة الذكاء الاصطناعي 2026 إلى أن الأنظمة الرائدة حققت أداءً بمستوى الميدالية الذهبية في مسائل الأولمبياد الدولي للرياضيات، بينما لا تزال تخفق في بعض المهام البسيطة ظاهريًا [13]. أما الذكاء الفائق فيعني تجاوز المستوى البشري؛ وفي مستويات DeepMind، يُسمى أعلى مستوى عام الذكاء الاصطناعي الفائق (ASI)، ويُعرَّف الأداء 'الخارق' بأنه التفوق على 100% من البشر [2].
ما مستويات الذكاء الاصطناعي العام؟
تقترح ورقة 'مستويات الذكاء الاصطناعي العام' (Levels of AGI) التي أعدّتها ميريديث رينغل موريس (Meredith Ringel Morris) وشين ليغ (Shane Legg) وزملاؤهما في Google DeepMind، والمنشورة في وقائع مؤتمر ICML 2024، إطارًا لتصنيف نماذج الذكاء الاصطناعي العام وأسلافها، يُراد به أن يكون لغة مشتركة لمقارنة الأنظمة وتتبّع التقدم [2]. وتضع الورقة ستة مبادئ، منها الحكم على الذكاء الاصطناعي العام بما يستطيع النظام فعله لا بطريقة عمله، والتركيز على المهام المعرفية وما وراء المعرفية لا على المهام البدنية، والتعامل مع الذكاء الاصطناعي العام بوصفه مسارًا لا نقطة نهاية [2].
ومستويات الذكاء الاصطناعي العام فيها هي [2]:
- الناشئ: يساوي الإنسان غير الماهر أو يتفوق عليه قليلًا. وتذكر الورقة ChatGPT وBard وLlama 2 وGemini أمثلةً عليه.
- الكفء: لا يقل عن المئين 50 من البالغين الماهرين.
- الخبير: لا يقل عن المئين 90 من البالغين الماهرين.
- الاستثنائي: لا يقل عن المئين 99 من البالغين الماهرين (وسُمّي 'البارع' أو Virtuoso في نسخ سابقة).
- الخارق: يتفوق على 100% من البشر.
وتبني ورقة سلامة صادرة عن Google DeepMind عام 2025 على هذا المقياس وتركّز على الذكاء الاصطناعي العام الاستثنائي، الذي تعرّفه بأنه نظام يضاهي المئين 99 من البالغين الماهرين أو يتجاوزه في طيف واسع من المهام غير البدنية [10].
كيف يقيس الباحثون التقدم نحو الذكاء الاصطناعي العام؟
لأن التعريفات تختلف، تختلف المقاييس أيضًا. وتوضح محاولتان حديثتان هذه المناهج.
'درجة ذكاء اصطناعي عام' معرفية
يكيّف الإطار الذي قاده هندريكس مجموعات اختبارات القياس النفسي البشرية لتناسب الذكاء الاصطناعي، ويؤسسها على نظرية كاتل-هورن-كارول (Cattell-Horn-Carroll) للقدرات المعرفية البشرية [3]. ويعلن درجات ذكاء اصطناعي عام قدرها 27% لـGPT-4 و57% لـGPT-5 [3]. ويصف المؤلفون ملفًا 'متعرّجًا': أداءً قويًا في المجالات كثيفة المعرفة، لكن مع قصور حاد في القدرات الأساسية، ولا سيما تخزين الذاكرة طويلة الأمد [3]. وتعتمد الدرجة على المجالات والأوزان التي اختارها المؤلفون، فهي مقياس مجموعة بحثية واحدة لا تقييم رسمي.
ألغاز سهلة على البشر
يصف منظمو جائزة ARC Prize معيارهم ARC-AGI بأنه مقياس للتعميم من أمثلة قليلة على مهام جديدة [14]. وفي مسابقة 2025 على مجموعة بيانات ARC-AGI-2، قدّم 1,455 فريقًا 15,154 مشاركة، وبلغت أعلى درجة 24% على مجموعة التقييم الخاصة [14]. وقد عرض المنظمون لمحة مسبقة عن ARC-AGI-3، الذي يضيف مهام تفاعلية تختبر الاستكشاف والتخطيط والذاكرة واكتساب الأهداف [14].
وللمعايير المرجعية نقطة ضعف معروفة: إذ يرى تقرير ARC Prize أن استدلال النماذج الرائدة محدود بنطاق معرفتها، وهو ما يخلق أشكالًا جديدة من تلوث المعايير المرجعية [14]. ويضيف التقرير الدولي لسلامة الذكاء الاصطناعي أن أساليب تقدير كيف ومتى تظهر القدرات الجديدة لا تزال غير موثوقة [13].
متى سيصل الذكاء الاصطناعي العام بحسب قادة القطاع؟
التوقعات العلنية لقادة الشركات تعبير عن قناعات لا أدلة، وكثيرًا ما تستند إلى تعريفات مختلفة. وحتى 3 نوفمبر 2026 تمتد على نطاق واسع:
- سام ألتمان (Sam Altman) من OpenAI كتب في يناير 2025: 'نحن الآن واثقون من أننا نعرف كيف نبني الذكاء الاصطناعي العام كما فهمناه تقليديًا' [5].
- داريو أمودي من Anthropic كتب في أكتوبر 2024 أن الذكاء الاصطناعي القوي قد يأتي في وقت مبكر قد يصل إلى 2026، وإن كان قد يستغرق وقتًا أطول بكثير [4]. وفي يناير 2025 قال لـCNBC إن ذكاءً اصطناعيًا يتفوق على جميع البشر تقريبًا في جميع المهام تقريبًا قد يظهر في غضون سنتين أو ثلاث [6].
- ديميس هاسابيس (Demis Hassabis) من Google DeepMind قال في مارس 2025 إن الذكاء الاصطناعي العام، الذي وصفه بأنه نظام قادر على إظهار جميع القدرات المعقدة التي يملكها البشر، سيبدأ بالظهور خلال الخمس إلى 10 سنوات المقبلة [6].
- فريق السلامة في Google DeepMind كتب في أبريل 2025 أنه غير متيقن إلى حد كبير من المواعيد، لكنه يرى من المعقول أن تُطوَّر أنظمة ذكاء اصطناعي قوية بحلول 2030 [10].
- يان ليكون (Yann LeCun)، الذي غادر Meta ليؤسس الشركة الناشئة AMI، قال لمجلة MIT Technology Review في يناير 2026 إن النماذج اللغوية الكبيرة لا تستطيع الاستدلال أو التخطيط حقًا لأنها تفتقر إلى نموذج للعالم، وإن الذكاء الاصطناعي بمستوى البشر لن يتحقق في العام المقبل ولا بعد عامين، ولن يُبنى على النماذج اللغوية الكبيرة [7].
- روبن لي (Robin Li) من Baidu قال في 2024 إن الذكاء الاصطناعي العام لا يزال على بُعد أكثر من 10 سنوات، بحسب ما نقلته CNBC [6].
ماذا تقول استطلاعات باحثي الذكاء الاصطناعي؟
استطلاعات الباحثين وسيلة مفيدة لمراجعة توقعات المديرين التنفيذيين، وإن كانت هي أيضًا تقيس الآراء لا الحقائق.
وأكبرها استطلاع شمل 2,778 باحثًا سبق لهم النشر في أبرز منابر الذكاء الاصطناعي، نشرته كاتيا غريس (Katja Grace) وزملاؤها عام 2024 [8]. وأعطى المشاركون احتمالًا بنسبة 10% لأن تتفوق الآلات على البشر في كل مهمة ممكنة بحلول 2027، واحتمالًا بنسبة 50% بحلول 2047، وهو تاريخ أبكر بـ13 عامًا مما جاء في استطلاع الفريق نفسه عام 2022 [8]. أما أن تصبح جميع المهن البشرية قابلة للأتمتة الكاملة، فكان تقدير الاحتمال بنسبة 50% هو عام 2116 [8].
واستطلعت جمعية النهوض بالذكاء الاصطناعي (AAAI) آراء 475 مشاركًا، نحو ثلثيهم من الأوساط الأكاديمية، لتقرير اللجنة الرئاسية لعام 2025 [9]. وفي ذلك الاستطلاع، قال 76% إن توسيع نطاق أساليب الذكاء الاصطناعي الحالية غير مرجح أو غير مرجح إطلاقًا أن يؤدي إلى الذكاء الاصطناعي العام [9]. وأعطت أغلبية المشاركين (77%) الأولوية لتصميم أنظمة ذات توازن مقبول بين المخاطر والفوائد على السعي المباشر إلى الذكاء الاصطناعي العام، وعارض 70% وقف أبحاثه إلى حين وجود آليات سلامة كاملة [9].
ولا يلزم أن تتعارض النتيجتان: فقد يتوقع الباحثون ذكاءً اصطناعيًا عالي القدرة في غضون عقود، مع تشككهم في أن أساليب اليوم، بمجرد تكبيرها، ستبلغ ذلك [8][9].
لماذا يختلف الخبراء بشأن الذكاء الاصطناعي العام؟
يضم الجدل حول الذكاء الاصطناعي العام عدة خلافات منفصلة:
- التعريفات. قد يعطي اختبار قائم على العمل ذي القيمة الاقتصادية [1]، ومئين للبالغين الماهرين [2]، وملف قياس نفسي [3]، إجابات مختلفة بشأن النظام نفسه.
- الأساليب. يتوقع بعض القادة أن تواصل الأساليب الحالية التحسن بسرعة [5]، بينما يرى ليكون أن الحاجة تدعو إلى بنى جديدة قائمة على نماذج العالم [7]، ويشكك معظم المشاركين في استطلاع AAAI في أن التوسيع وحده سينجح [9].
- تفاوت القدرات. الأنظمة التي تتفوق في الرياضيات الصعبة قد تخفق مع ذلك في مهام بسيطة، وهو ما يصعّب إصدار حكم واحد [13]. ويرصد إطار هندريكس التعرّج نفسه [3].
- التنبؤ ذاته. يقول التقرير الدولي لسلامة الذكاء الاصطناعي إن هناك قدرًا كبيرًا من عدم اليقين بشأن سرعة التقدم المستقبلي، وإن النتائج بحلول 2030 قد تتراوح بين تحسينات متواضعة ومكاسب سريعة، وفقًا لتحليلات منظمة التعاون الاقتصادي والتنمية (OECD) [13].
- الحوافز. للذكاء الاصطناعي العام معنى تعاقدي وتجاري لدى بعض الشركات، كما تُظهر اتفاقيات Microsoft وOpenAI [11][12]، لذا قد تحمل التصريحات العلنية ثقلًا تجاريًا.
لماذا يهم تعريف الذكاء الاصطناعي العام لقطاع الأعمال؟
أوضح مثال هو الشراكة بين Microsoft وOpenAI. فبموجب الاتفاق المعلن في 28 أكتوبر 2025، كان يتعين أن تتحقق لجنة خبراء مستقلة من أي إعلان من OpenAI عن بلوغ الذكاء الاصطناعي العام [11]. ومُدِّدت حقوق Microsoft في نماذج OpenAI ومنتجاتها حتى 2032، وكان يُفترض أن تستمر حقوقها في الملكية الفكرية للأبحاث إلى أن تتحقق اللجنة من بلوغ الذكاء الاصطناعي العام أو حتى 2030، أيهما أسبق، وحصلت Microsoft على حق السعي إلى الذكاء الاصطناعي العام بصورة مستقلة [11].
ثم غيّرت الشركتان المسار مجددًا في 27 أبريل 2026. فقد أفادت CNBC بأن مدفوعات حصة الإيرادات التي تدفعها OpenAI لـMicrosoft باتت خاضعة لسقف إجمالي وتستمر حتى 2030 'بمعزل عن التقدم التقني لـOpenAI'، وبأن Microsoft لم تعد بحاجة إلى تحديد ردها إذا أعلنت OpenAI بلوغ الذكاء الاصطناعي العام، وبأن ترخيص الملكية الفكرية لـMicrosoft حتى 2032 لم يعد حصريًا [12]. وتُظهر هذه الواقعة أن 'الذكاء الاصطناعي العام' أدى دور محفّز قانوني إلى جانب كونه هدفًا علميًا، وأن دوره التعاقدي قابل لإعادة التفاوض.
ما فوائد السعي إلى الذكاء الاصطناعي العام ومخاطره؟
الفوائد المزعومة
- يتوقع أمودي أن تختصر البيولوجيا والطب المدعومان بالذكاء الاصطناعي التقدم الذي كان علماء الأحياء سيحققونه خلال 50 إلى 100 عام المقبلة في 5 إلى 10 أعوام، ويصف الذكاء الاصطناعي القوي بأنه 'بلد من العباقرة في مركز بيانات' [4].
- تتمثل المهمة المعلنة لـOpenAI في أن يعود الذكاء الاصطناعي العام بالنفع على البشرية جمعاء [1].
المخاطر والمخاوف
- تصنّف ورقة السلامة الصادرة عن Google DeepMind مخاطر الذكاء الاصطناعي العام إلى إساءة الاستخدام، وسوء المواءمة، والأخطاء، والمخاطر البنيوية، وتركّز على الأضرار التي تبلغ من الخطورة حدّ إلحاق ضرر كبير بالبشرية [10].
- يشير التقرير الدولي لسلامة الذكاء الاصطناعي إلى أن بعض الباحثين وقادة الشركات يعدّون فقدان السيطرة احتمالًا جديًا، بينما يرى آخرون أن مثل هذه السيناريوهات غير معقولة [13].
- في استطلاع AAAI، قال 82% من المشاركين إن أنظمة الذكاء الاصطناعي العام التي تطورها جهات خاصة ينبغي أن تكون مملوكة ملكية عامة [9].
ما الذي ينتظرنا؟
توقّع مزيدًا من المحاولات لضبط المصطلح باختبارات لا بشعارات: أطر مثل مستويات DeepMind [2] ودرجة الذكاء الاصطناعي العام لدى هندريكس [3]، ومعايير مرجعية جديدة مثل ARC-AGI-3 [14]. وتوقّع كذلك أن يُحيي كل إصدار جديد لنموذج ما ادعاءات وادعاءات مضادة، لأن التعريفات لا تزال موضع خلاف [2][3].
ما الذي لا يزال مجهولًا
- هل سيواصل توسيع الأساليب الحالية تحقيق المكاسب، وهو ما يشكك فيه معظم المشاركين في استطلاع AAAI [9].
- هل يمكن سد الفجوات الأساسية مثل الذاكرة طويلة الأمد بسرعة [3].
- هل ستواصل توقعات الباحثين تحركها، بعد أن تقدمت 13 عامًا بين استطلاع فريق غريس عام 2022 وأحدث استطلاعاته [8].
قراءة عملية لغير المتخصصين: عند مواجهة أي ادعاء بأن 'الذكاء الاصطناعي العام قد وصل' أو أن 'الذكاء الاصطناعي العام مستحيل'، اسأل أولًا عن التعريف المستخدم والأدلة التي تدعمه.
| المصدر | التعريف | طريقة الحكم |
|---|---|---|
| ميثاق OpenAI | أنظمة عالية الاستقلالية تتفوق على البشر في معظم الأعمال ذات القيمة الاقتصادية [1] | الفائدة الاقتصادية؛ ولا يحدد الميثاق أي اختبار [1] |
| مستويات الذكاء الاصطناعي العام (باحثو Google DeepMind) | مستويات من الناشئ إلى الخارق عبر الأداء والعمومية [2] | مئينات البالغين الماهرين في طيف واسع من المهام [2] |
| تعريف للذكاء الاصطناعي العام (هندريكس وزملاؤه) | مضاهاة التنوع المعرفي والكفاءة لدى شخص بالغ حسن التعليم [3] | اختبارات قياس نفسي عبر عشرة مجالات معرفية [3] |
| الذكاء الاصطناعي القوي (داريو أمودي) | أذكى من حائز جائزة نوبل في معظم المجالات ذات الصلة [4] | موصوف في مقالة، لا في اختبار رسمي [4] |
| استطلاع غريس وزملائها | آلات تتفوق على البشر في كل مهمة ممكنة [8] | توقعات احتمالية من الباحثين [8] |
| من | تاريخ التصريح | التصريح |
|---|---|---|
| داريو أمودي | أكتوبر 2024 | قد يأتي الذكاء الاصطناعي القوي في وقت مبكر قد يصل إلى 2026، أو قد يستغرق وقتًا أطول بكثير [4] |
| ديميس هاسابيس | مارس 2025 | سيبدأ الذكاء الاصطناعي العام بالظهور خلال الخمس إلى 10 سنوات المقبلة [6] |
| ورقة السلامة من Google DeepMind | أبريل 2025 | من المعقول أن تُطوَّر أنظمة ذكاء اصطناعي قوية بحلول 2030 [10] |
| يان ليكون | يناير 2026 | الذكاء الاصطناعي بمستوى البشر ليس خلال العام أو العامين المقبلين، ولن يُبنى على النماذج اللغوية الكبيرة [7] |
| 2,778 باحثًا في الذكاء الاصطناعي (غريس وزملاؤها) | نُشر في 2024 | احتمال بنسبة 50% لأن تتفوق الآلات على البشر في كل مهمة بحلول 2047 [8] |
| 475 مشاركًا في استطلاع AAAI | مارس 2025 | 76% يقولون إن توسيع الأساليب الحالية غير مرجح أن يؤدي إلى الذكاء الاصطناعي العام [9] |
أخطاء شائعة
افتراض أن لـ«الذكاء الاصطناعي العام» معنى واحدًا متفقًا عليه
الصواب: تحقق من التعريف المستخدم؛ فالتعريف الاقتصادي لـOpenAI [1] ومستويات DeepMind [2] قد يقيّمان النظام نفسه تقييمًا مختلفًا.
التعامل مع توقعات المديرين التنفيذيين بوصفها أدلة
الصواب: قارنها باستطلاعات الباحثين، التي تعطي مواعيد أبعد [8] وقدرًا أكبر من الشك في الأساليب الحالية [9].
قراءة درجة مرتفعة في معيار مرجعي بوصفها دليلًا على الذكاء العام
الصواب: لا تزال الأنظمة الرائدة تخفق في بعض المهام البسيطة ظاهريًا، ولا تزال أساليب تقدير كيف ومتى تظهر القدرات الجديدة غير موثوقة [13].
الخلط بين الذكاء الاصطناعي العام والذكاء الفائق
الصواب: في مقياس DeepMind، «الخارق» هو المستوى الأعلى فوق «الاستثنائي»؛ وقد يصف الذكاء الاصطناعي العام مستويات أدنى أيضًا [2].
افتراض أن إعلان شركة ما عن بلوغ الذكاء الاصطناعي العام يحسم المسألة
الصواب: حتى اتفاق Microsoft وOpenAI اشترط أن تتحقق لجنة خبراء مستقلة من أي إعلان من هذا النوع [11].
الأسئلة الشائعة
هل يوجد الذكاء الاصطناعي العام بالفعل؟
لا يوجد إجماع على ذلك. فورقة مستويات DeepMind تصنّف روبوتات المحادثة مثل ChatGPT وGemini ضمن «الذكاء الاصطناعي العام الناشئ»، وهو أدنى المستويات [2]، ويمنح إطار هندريكس نموذج GPT-5 نسبة 57% من تعريفه [3].
ما الفرق بين الذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي العام؟
تميّز ورقة مستويات DeepMind بين الذكاء الاصطناعي الضيق، المصمم لمهمة محددة النطاق بوضوح، والذكاء الاصطناعي العام الذي يتعامل مع طيف واسع من المهام، وتحكم على كليهما بالأداء والعمومية معًا [2]. وتقع روبوتات المحادثة الحالية في أدنى مستوياتها العامة، أي «الناشئ» [2].
هل ChatGPT ذكاء اصطناعي عام؟
ليس وفق معظم التعريفات. فميثاق OpenAI نفسه يضع المعيار عند التفوق على البشر في معظم الأعمال ذات القيمة الاقتصادية [1]، ويضع تقييم مجموعة بحثية خارجية GPT-5 بعيدًا عن بلوغ تعريف هندريكس [3].
مسرد المصطلحات
- الذكاء الاصطناعي العام (AGI)
- ذكاء اصطناعي ذو قدرة واسعة في معظم المهام الفكرية بمستوى البشر أو أعلى؛ وتختلف تعريفاته من مؤسسة إلى أخرى [1][2].
- الذكاء الفائق
- ذكاء اصطناعي يتجاوز القدرة البشرية بكثير؛ وأعلى مستوى في مقياس DeepMind، أي «الخارق»، يتفوق على 100% من البشر [2].
- الأداء المتعرّج
- نتائج قوية في بعض المهام الصعبة إلى جانب إخفاقات في مهام بسيطة ظاهريًا [13].
- التوسيع (Scaling)
- تحسين الذكاء الاصطناعي أساسًا باستخدام مزيد من البيانات والقدرة الحاسوبية ونماذج أكبر، وهو النهج الذي يشكك كثير من المشاركين في استطلاع AAAI في أنه سيبلغ الذكاء الاصطناعي العام وحده [9].
- نموذج العالم
- نموذج داخلي لطريقة عمل العالم المادي، يرى ليكون أن النماذج اللغوية الكبيرة تفتقر إليه [7].
المصادر
- OpenAI Charter OpenAI
- Levels of AGI for Operationalizing Progress on the Path to AGI Morris et al., Google DeepMind; Proceedings of ICML 2024 (arXiv, v5) · 2025-09-24
- A Definition of AGI Hendrycks et al. (arXiv) · 2025-10-21
- Machines of Loving Grace Dario Amodei
- Reflections Sam Altman
- AI that can match humans at any task will be here in five to 10 years, Google DeepMind CEO says CNBC via NBC News · 2025-03-17
- Yann LeCun's new venture is a contrarian bet against large language models MIT Technology Review · 2026-01-22
- Thousands of AI Authors on the Future of AI Grace et al. (arXiv) · 2024-01-05
- AAAI 2025 Presidential Panel on the Future of AI Research Association for the Advancement of Artificial Intelligence
- An Approach to Technical AGI Safety and Security Shah et al., Google DeepMind (arXiv) · 2025-04-02
- The next chapter of the Microsoft-OpenAI partnership Microsoft · 2025-10-28
- OpenAI shakes up partnership with Microsoft, capping revenue share payments CNBC · 2026-04-27
- International AI Safety Report 2026: Extended Summary for Policymakers International AI Safety Report (chair: Yoshua Bengio) · 2026-02-03
- ARC Prize 2025: Technical Report Chollet, Knoop, Kamradt, Landers (arXiv) · 2026-01-15
التعليقات
أبرز التعليقات