فاصله تقویتی - چرا برخی مهارت‌های هوش مصنوعی سریع‌تر از بقیه پیشرفت می‌کنند

ابزارهای کدنویسی هوش مصنوعی بسیار سریع‌تر از قبل در حال پیشرفت هستند. ممکن است اگر در زمینه کدنویسی فعالیتی نداشته باشید، متوجه تغییرات نشوید، اما ظهور GPT-5 و Gemini 2.5 امکانات جدیدی را برای توسعه دهندگان ارائه کرده است و هفته گذشته Sonnet 2.4 نیز به لیست اضافه شد.

در عین حال، مهارت‌های دیگر به کندی پیشرفت می‌کنند. اگر از هوش مصنوعی برای نوشتن ایمیل استفاده می‌کنید، احتمالاً از همان ارزش قبلی بهره‌مند می‌شوید. حتی با وجود بهبود مدل، محصول لزوماً بهبود نمی‌یابد؛ خصوصاً وقتی محصول به عنوان یک چت‌بات برای انجام وظایف مختلف استفاده می‌شود.

تفاوت در پیشرفت ساده‌تر از آن چیزی است که به نظر می‌رسد. اپلیکیشن‌های کدنویسی از میلیاردها تست قابل اندازه‌گیری بهره‌مند می‌شوند که می‌توانند آن‌ها را برای تولید کد کارآمد آموزش دهند. این یادگیری تقویتی، بزرگ‌ترین محرک پیشرفت هوش مصنوعی در شش ماه گذشته بوده و به طور مداوم پیچیده‌تر می‌شود. شما می‌توانید یادگیری تقویتی را با کمک نمره‌دهندگان انسانی انجام دهید اما بهترین عملکرد وقتی حاصل می‌شود که معیار قبولی و رد واضح باشد.

هرچه صنعت به توانمندی‌های یادگیری تقویتی برای بهبود محصولات بیشتر اتکا کند، تفاوت واقعی بین توانمندی‌هایی که می‌توانند خودکار ارزیابی شوند و آن‌هایی که نمی‌توانند، به چشم می‌آید. توانمندی‌های مناسب RL مانند اصلاح باگ‌ها و ریاضیات رقابتی سریع‌تر بهبود می‌یابند، در حالی که مهارت‌هایی مانند نوشتن پیشرفت‌های جزئی دارند.

در برخی موارد، توسعه نرم‌افزار بهترین موضوع برای یادگیری تقویتی است. حتی قبل از هوش مصنوعی، یک زیر شاخه کامل وجود داشت که به تست قابلیت تحمل نرم‌افزار تحت فشار می‌پرداخت. توسعه‌دهندگان انسانی این تست‌ها را به طور روتین برای اعتبارسنجی کد خود استفاده می‌کنند و همان‌طور که مدیر ارشد ابزارهای توسعه گوگل به من گفت، برای اعتبارسنجی کد تولید شده توسط هوش مصنوعی نیز به همان اندازه مفید هستند.

هیچ روش ساده‌ای برای اعتبارسنجی یک ایمیل خوش‌نویسی یا پاسخ خوب یک چت‌بات وجود ندارد؛ این مهارت‌ها ذاتاً ذهنی هستند و اندازه‌گیری آن‌ها در مقیاس بزرگ دشوار است. اما هر وظیفه‌ای به طور منظم در دسته‌بندی «آسان برای تست» یا «سخت برای تست» جای نمی‌گیرد. ما یک کیت تست آماده برای گزارش‌های مالی فصلی یا علم آماری نداریم، اما یک استارت آپ تخصصی می‌تواند یکی از نو بسازد.

به طور خلاصه، یک فاصله تقویتی وجود دارد - و این یکی از مهم‌ترین عوامل برای اینکه سیستم‌های هوش مصنوعی چه کارهایی می‌توانند و نمی‌توانند انجام دهند، تبدیل شده است. اگر فرآیندی در سمت درست فاصله تقویتی قرار گیرد، استارت آپ‌ها احتمالاً موفق به خودکار کردن آن خواهند شد.