[وسط ضجة الأبحاث الأخيرة حول مستقبل الذكاء الاصطناعي، تصدرت دراسة جديدة تحت عنوان "SEAL: نماذج اللغة ذاتية التكيّف" المشهد العلمي بهدوئها الثوري. الورقة البحثية (arXiv:2506.10943)، التي أعدّها باحثون من معهد MIT، تعرض منهجية لخلق نماذج لغة قادرة على التعلم المستمر بعد نشرها—أي أنها لا تكتفي بوزن ثابت وتدريب مسبق، بل تواصل تحسين معرفتها، وتُعدّل تمثيلاتها الداخلية عند كل تفاعل وتغذية راجعة.
تشير الدراسة إلى أن بعض أعضاء فريق SEAL يعملون الآن في شركة OpenAI، ما يزيد التكهنات حول أن هذه التقنيات قد تُدمج في النماذج المتقدمة القادمة مثل GPT-6. واللافت أن بنية SEAL تتيح للنموذج أن يكتسب معلومات جديدة لحظياً، ويُصلح ثغرات أو تدهور في معرفته بشكل تلقائي، ويُكوّن "ذاكرات" تحفظ المعرفة وتستدعيها بين الجلسات والتفاعلات.
إذا تم اعتماد فلسفة SEAL في الجيل التالي كـGPT-6، فسننتقل من مرحلة النماذج التي تستهلك المعرفة إلى أنظمة تمتص وتخزّن وتتطور فعلاً مع تغير العالم. لن يكون الذكاء الاصطناعي مقيّدا بحدود التدريب الأولي، بل سيكتسب حياة رقمية حقيقية—آخذة بالنمو والاكتساب مادامت البيانات تتدفق.
قد يشكّل ذلك لحظة ميلاد الذكاء الاصطناعي المتعلم باستمرار؛ نقلة تضع نهاية لعصر "الأوزان الجامدة"، وتفتح آفاقاً لمنظومات تتطور مع كل يوم وتفاعل. مرحبًا بكم في عهد الذكاء الاصطناعي المتجدد والمتكيف مع العالم.