الذكاء الاصطناعي يتولى قيادة سيارة حقيقية.. وما حدث بعد ذلك كان جرس إنذار

قرر مهندس أمريكي منح ChatGPT وClaude وGrok التحكم الكامل في سيارة حقيقية، لمعرفة ما إذا كانت نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية قادرة فعلاً على القيادة بمفردها.

وضعت التجربة أربعة أنظمة للذكاء الاصطناعي خلف مقود افتراضي، من بينها نسختان مختلفتان من ChatGPT. وواجهت جميعها مشكلات، رغم أن أحد النماذج تفوق بوضوح على البقية.

ربط المهندس أنظمة الذكاء الاصطناعي مباشرة بعناصر التحكم في التوجيه ودواسة الوقود والفرامل، وأجرى الاختبار في موقف سيارات خالٍ. ولأن هذه النماذج لم تُصمم لتفسير البيئة المحيطة بها أو اتخاذ قرارات الكبح في أجزاء من الثانية، بنى نظاماً يحوّل بيانات مستشعرات الكاميرا إلى سياق بصري لكل مطالبة.

ثم استجابت أنظمة الذكاء الاصطناعي بأوامر نصية تحدد زاوية التوجيه ووضع دواسة الوقود وقوة الكبح.

كانت المشكلة الأكبر هي زمن الاستجابة. فكثيراً ما اتخذ الذكاء الاصطناعي قراراته متأخراً إلى حد لا يسمح بتصحيح مسار السيارة بفاعلية. فعلى سبيل المثال، بحلول الوقت الذي طُلب فيه تعديل التوجيه بمقدار 15 درجة، كانت السيارة قد انحرفت بالفعل عن مسارها بشكل ملحوظ.

واجهت الأنظمة أيضاً صعوبة في الإدراك المكاني. ومن دون فهم حقيقي ثلاثي الأبعاد للبيئة المحيطة بها، كان من الصعب عليها تقدير المسافات إلى العوائق.

وفي بعض الأحيان، أصدرت نماذج الذكاء الاصطناعي أوامر متناقضة. ففي إحدى الحالات، طلب أحد الأنظمة استخدام 100 بالمئة من قدرة المحرك، وفي الوقت نفسه أمر بالكبح الكامل.

وبحسب المهندس، حقق أحدث نموذج GPT-6 Astra أفضل أداء إجمالي، رغم أن زمن استجابته ظل قيداً رئيسياً.

استجاب Grok بسرعة أكبر بكثير، لكن قراراته لم تكن دقيقة أو آمنة بما يكفي. أما Claude فكان أداؤه أقرب إلى ChatGPT، إذ أظهر قدرة قوية على تحديد المخاطر المحتملة، لكنه استجاب بحذر مفرط.

وفي النهاية، أعلن المهندس فوز ChatGPT-6 Astra رغم إخفاقه في البداية. ففي محاولته الثانية، أكمل النظام المسار في 5 دقائق و22 ثانية بعدما تعلم من أخطائه السابقة.

أكمل Claude Fable 5.1 نسبة 45 بالمئة من المسار، بينما توقف Grok 4.6 عند 11 بالمئة. ولم يتمكن GPT-5.6 Sol من إكمال سوى 6 بالمئة من مسار الاختبار.