الرئيس التنفيذي السابق لتويتر يتحدث عن سبب حاجة الذكاء الاصطناعي إلى إنترنت جديد | باراغ أغراوال

إن الويب يمر بمرحلة ولادة ثانية لخدمة المستخدم الثاني وهو وكلاء الذكاء الاصطناعي، مما يتطلب إعادة تصميم البنية التحتية البرمجية بالكامل لتعتمد على النماذج الذكية بدلاً من الأكواد التقليدية لحل المشكلات المعقدة.

الرسالة الأساسية هي ضرورة تبني عقلية مرنة وجريئة في عصر الذكاء الاصطناعي؛ سواء من خلال التبني الكامل لتجريب الأدوات دون الخوف من كلفة التوكنز للوصول للإنتاجية القصوى، أو عبر جعل النموذج الذكي هو الحل الافتراضي لكل مشكلة برمجية، بهدف تمكين الفرق الصغيرة من تحقيق أثر عملاق ومضاعف.

• 1تحديد أهم ثلاث أولويات استباقية يومياً وأسبوعياً والتركيز الكامل على إنجازها، دون السماح للمهام اليومية التفاعلية بتشتيتك.
• 2الفصل التام بين قراءة البريد الإلكتروني والرد عليه، بحيث تتم القراءة بشكل مستمر للاطلاع بينما تخصص فترات محددة ومستقلة للرد.
• 3تنظيم عروض توضيحية أسبوعية للمشاريع وهي ما تزال في مراحلها الأولية وغير المكتملة، لتحفيز الأفكار الإبداعية واكتشاف الفرص مبكراً.
• 4اتباع استراتيجية توظيف تعتمد على سؤال الأشخاص المتميزين عن أفضل ثلاثة موظفين عملوا معهم تاريخياً، والوصول إليهم مباشرة لبناء فريق قوي.
• 5بدلاً من كتابة كود برمجي طويل لحل المشاكل، ينبغي جمع البيانات، وتحديد شكل المخرجات المطلوبة، واختيار بنية النموذج المناسبة وتدريبه في حلقة مستمرة.

• 1الوقوع في فخ محاولة القيام بكل شيء دفعة واحدة عندما تشعر بأن الأمور تسير في فوضى عارمة، مما يستنزف طاقتك دون تحقيق قيمة فعلية.
• 2محاولة ترتيب الأولويات واتخاذ قرار بشأن كل بريد إلكتروني أو مشكلة صغيرة، لأن هذا الأسلوب يرهق العقل ويقلل الإنتاجية.
• 3التحفظ الشديد والخوف من الإنفاق على الرموز الرقمية (Tokens) أو أدوات الذكاء الاصطناعي، مما يعوق المهندسين عن الابتكار والتواجد في الصدارة.
• 4الإفراط العشوائي وغير المدروس في استخدام الرموز البرمجية للذكاء الاصطناعي دون هدف واضح، مما قد يسبب تشتتاً وهدراً للوقت دون جدوى.
• 5بناء وتصميم البنية التحتية التقنية لتدوم لسنوات طويلة قادمة من البداية، مما يؤخر إطلاق المنتج؛ والأفضل هو البناء والتحديث تدريجياً مع زيادة الاستخدام.

• 1إطار الكرات المتساقطة: وهو أسلوب لإدارة الوقت يعتمد على التركيز على ثلاث مهام حاسمة فقط يومياً، والقبول بترك المهام الأخرى الأقل أهمية تسقط مع الثقة بأن الفريق أو مرونة النظام سيتكفلون بها لاحقاً.
• 2منهجية الحل دائماً هو النموذج: بدلاً من كتابة أكواد برمجية تقليدية معقدة، يتم حل المشكلات البرمجية عبر بناء نموذج ذكاء اصطناعي، وجمع البيانات المناسبة له، وإدخاله في حلقة تطوير وتحديث مستمرة.
• 3إطار الاختيار بين الخطأين: طريقة لاتخاذ القرارات الصعبة من خلال التساؤل: في أي اتجاه نفضل أن نكون مخطئين؟، كأن تختار المخاطرة بالإنفاق الزائد لضمان التطور بدلاً من الحذر الزائد الذي يسبب الجمود.
• 4نموذج الويب الموازي: رؤية مستقبلية تفترض أن وكلاء الذكاء الاصطناعي سيستخدمون الويب بكثافة تفوق استخدام البشر بآلاف الأضعاف، مما يتطلب بنية تحتية ونماذج أعمال جديدة تماماً للحفاظ على الويب مفتوحاً ومحفزاً لصناع المحتوى.

• 1إنفاق 378 دولارا على رموز الذكاء الاصطناعي في يوم واحد بحلول الساعة الواحدة ظهرا قبل تحسين استهلاك النظام.
• 2توقعات بأن يستخدم عملاء الذكاء الاصطناعي الويب بمعدل يزيد عن 1000 ضعف مقارنة بالبشر.
• 3مضاعفة حجم فريق الهندسة في شركة Parallel من 15 إلى نحو 30 مهندسا في غضون 6 إلى 7 أشهر بمعدل مهندسين تقريبا في الشهر.
• 4تخفيض التكلفة اليومية لإنفاق الرموز الفردي إلى نطاق يتراوح بين 100 إلى 200 دولار بعد عمليات التحسين الذاتي.
• 5عقد عروض ومراجعات أسبوعية للمنتجات قيد التطوير وغير المكتملة كل يوم جمعة من الساعة 4:30 وحتى 6:00 مساء.
• 6وجود أكثر من 200 حلقة سابقة في أرشيف بودكاست Grit للحديث مع رواد الأعمال المتميزين.

• 1باراج أغراوال (Parag Agrawal) - الرئيس التنفيذي السابق لتويتر ومؤسس شركة Parallel.
• 2جوبين (Juven) - شريك في Kleiner Perkins ومقدم البودكاست.
• 3مأمون حميد (Mammoon Hamid) - شريك في Kleiner Perkins وعضو مجلس إدارة Parallel.
• 4ليام (Liam) - شريك العمليات البيعية السابق في Kleiner Perkins والذي انضم لشركة Parallel.
• 5غراهام (Graham) - مسؤول المبيعات السابق في Windsurf/Codium والذي انضم لاحقا لشركة Parallel.
• 6يوجين (Eugene) - المؤسس المشارك لشركة Roadrunner.
• 7شركة Parallel - الشركة الناشئة المتخصصة في بناء بنية تحتية لويب الذكاء الاصطناعي.
• 8منصة تويتر (Twitter) - التي قضى فيها باراج عقدا من الزمن وتدرج من مهندس إلى رئيس تقني ثم رئيس تنفيذي.
• 9شركة هارفي (Harvey) - الشريك الاستراتيجي لـ Parallel والمتخصصة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي القانونية.
• 10نماذج الذكاء الاصطناعي Claude وChatGPT.
• 11تطبيقات الذكاء الاصطناعي الأصيلة مثل Rogo وProfound وGranola وClay.
• 12مؤسسة كلاينر بيركنز (Kleiner Perkins) - شركة رأس المال الاستثماري المنتجة للبرنامج.

• 1فكرة «إسقاط الكرات» بوعي: يوضح باراغ أنه يركز يومياً على أهم ثلاثة أمور فقط، ويسمح للمهام الأخرى بالتعثر. الفكرة ببساطة هي أن الفريق سيتعلم تلقائياً التقاط هذه المهام الساقطة، مما يبني ثقافة عمل مرنة وتدفع الموظفين للمبادرة وسد الفجوات بأنفسهم.
• 2التحول من البرمجة التقليدية إلى تبني النماذج الذكية: بدلاً من قضاء ساعات طويلة في كتابة تفاصيل الأكواد البرمجية المعقدة لكل مشكلة، يكمن الحل في جمع البيانات واختيار بنية النموذج المناسبة ووضعه في حلقة تحسين مستمرة. المقصود هنا أن دور المهندس أصبح أكثر شمولية وتوجيهاً للأنظمة بدلاً من كتابة التفاصيل يدوياً.
• 3الحاجة إلى بنية تحتية موازية للويب: إدراك أن عملاء الذكاء الاصطناعي سيستخدمون الإنترنت بمعدل يفوق البشر بآلاف المرات. هذا يغير المعادلة تماماً، فالويب الحالي مصمم للبشر (نقرات وتصفح)، بينما يحتاج الذكاء الاصطناعي لبيانات خام وتدفقات فائقة السرعة، مما يستدعي خلق نموذج اقتصادي يحفز بقاء الويب مفتوحاً ومتاحاً.

• 1اعتبار أن الحل لكل مشكلة برمجية هو تدريب نموذج ذكاء اصطناعي (Model) بدلاً من كتابة الأكواد التقليدية، وهو ما يغير عقلية التطوير البرمجي بالكامل.
• 2التصريح بأن الإسراف المالي في استهلاك الرموز (Token Maxing) والتجربة بلا قيود أفضل بكثير من الحذر والتحفظ المالي، حتى لو كان هذا الاستهلاك غير فعال أو مكلفاً في الوقت الحالي.
• 3تبني فلسفة تعمد إسقاط المهام غير الأساسية وتركها تضيع، مراهناً على أن الفريق سيطور مهاراته تلقائياً لالتقاط هذه الكرات وحل المشكلات المتكررة.

• 1التناقض الظاهري بين التوسع الكبير في أتمتة المهام البرمجية الصعبة باستخدام الذكاء الاصطناعي (مما يفترض منطقياً تقليل الحاجة للتوظيف البشري)، وبين رغبة قادة الشركات غير المحدودة في مواصلة توظيف المزيد من المهندسين بأسرع ما يمكن.
• 2حديث باراج عن الفصل التام بين قراءة البريد الإلكتروني والرد عليه ليركز فقط على ثلاث مهام يومية، وفي نفس الوقت يذكر أنه يعيد قراءة بريده طوال الوقت ويرد على الرسائل بشكل مكثف بعد انتهاء مهامه الرئيسية.

من وجهة نظر الذكاء الاصطناعي، يقدم باراج أغراوال رؤية مستقبلية دقيقة للغاية حول تحول الويب ليكون مهيأً للعملاء الآليين (AI Agents)، وهو ما يتطابق مع الواقع المتسارع وتوجهات شركات التقنية الحالية. ومع ذلك، فإن مقولته بأن 'النموذج هو الحل لكل مشكلة' تحمل بعض المبالغة؛ فرغم صحتها في الأنظمة الاحتمالية المعقدة مثل أنظمة التوصية والتنبؤ، إلا أن الأنظمة الحتمية (Deterministic) مثل الحسابات المالية الدقيقة وهندسة الأمان والبرمجيات منخفضة المستوى ما تزال تتطلب أكواداً تقليدية صارمة ولا يمكن استبدالها بالكامل بالنماذج. من جهة أخرى، تحليله لمستقبل الويب المفتوح وتأثره بالعملاء الآليين واقعي جداً، حيث إن نماذج الإعلانات الحالية الموجهة للبشر ستفقد قيمتها أمام تصفح الآلات، مما يفرض بالفعل ابتكار نماذج أعمال وبنية تحتية جديدة كالتي تسعى شركة Parallel لبنائها.