حققت OpenAI تقدماً في مجال الذكاء الاصطناعي من خلال نموذجها الجديد، OpenAI-o1، الذي أُعلن عنه اليوم، والذي يمكنه التفكير المنطقي في حل المشاكل المعقدة دون الحاجة إلى التوسع مثل سلفه GPT-4. على عكس النماذج الحالية الكبيرة للغات الطبيعية (LLMs) التي تقدم الإجابات في خطوة واحدة، يشارك OpenAI-o1 في التفكير متعدد الخطوات، محدداً الإجابات بطريقة تشبه البشر. وأكدت ميرا مراتي، كبيرة موظفي التكنولوجيا في OpenAI، على هذه النقلة في النهج، مشيرةً إلى أن OpenAI-o1 يتفوق في حل المهام المعقدة التي تواجه النماذج الحالية، بما في ذلك GPT-4o. على الرغم من أن OpenAI تقوم بتطوير GPT-5 ليكون أكبر من GPT-4o، إلا أنهم يخططون لدمج قدرات التفكير المنطقي التي تم عرضها في OpenAI-o1. يستخدم هذا النموذج الجديد تعزيز التعلم لتحسين قدرته على التفكير، مما يوفر تغذية راجعة على إجاباته لتحسين نهجه. عرض مارك تشين، نائب رئيس الأبحاث في OpenAI، قدرة النموذج من خلال حل مشكلات كيمياء متقدمة ومسائل رياضية معقدة لم تتمكن النماذج السابقة من معالجتها. أظهر OpenAI-o1 تحسناً كبيراً عن GPT-4o، لا سيما في مواضيع مختلفة، محققاً دقة بنسبة 83% في امتحان الرياضيات الأمريكي، مقارنةً بنسبة 12% لـ GPT-4o.

ومع ذلك، فإن OpenAI-o1 أبطأ ويفتقر إلى ميزات مثل البحث على الويب والقدرات متعددة الوسائط، مثل تفسير الصور أو الأصوات. يعد الدفع نحو تحسين التفكير في النماذج الكبيرة للغات الطبيعية موضوعاً شائعاً في أبحاث الذكاء الاصطناعي، مع توجه منافسين مثل Google في نفس الاتجاه. يمثل نهج OpenAI قفزة أوسع نحو التفكير المنطقي العام، بينما يعزز الخبراء أهمية فهم كيفية اشتقاق هذه النماذج لحلولها، نظراً لتأثيراتها المحتملة على اتخاذ القرار. وأشارت مراتي إلى أن OpenAI-o1 يظهر أيضاً تحسناً في التوافق مع المعايير الأخلاقية، حيث يمكنه التفكير في تداعيات أفعاله، مما يقلل من المخرجات الضارة. يشدد خبير الذكاء الاصطناعي أورين إتزيون على الحاجة إلى أن تنخرط النماذج الكبيرة للغات الطبيعية في حل المشكلات بشكل متعدد الخطوات، حيث أن التوسع الصرف غير كافٍ للتقدم. خلص تشين إلى أن هذا النهج الجديد في التفكير يمكن أن يمكّن من تطوير الذكاء الاصطناعي بكفاءة أكبر وبتكلفة أقل، بما يتماشى مع المهمة الأساسية ل OpenAI.