شيء كبير يحدث

English

Think back to February 2020.

If you were paying close attention, you might have noticed a few people talking about a virus spreading overseas. But most of us weren't paying close attention. The stock market was doing great, your kids were in school, you were going to restaurants and shaking hands and planning trips. If someone told you they were stockpiling toilet paper you would have thought they'd been spending too much time on a weird corner of the internet. Then, over the course of about three weeks, the entire world changed. Your office closed, your kids came home, and life rearranged itself into something you wouldn't have believed if you'd described it to yourself a month earlier.

I think we're in the "this seems overblown" phase of something much, much bigger than Covid.

I've spent six years building an AI startup and investing in the space. I live in this world. And I'm writing this for the people in my life who don't... my family, my friends, the people I care about who keep asking me "so what's the deal with AI?" and getting an answer that doesn't do justice to what's actually happening. I keep giving them the polite version. The cocktail-party version. Because the honest version sounds like I've lost my mind. And for a while, I told myself that was a good enough reason to keep what's truly happening to myself. But the gap between what I've been saying and what is actually happening has gotten far too big. The people I care about deserve to hear what is coming, even if it sounds crazy.

I should be clear about something up front: even though I work in AI, I have almost no influence over what's about to happen, and neither does the vast majority of the industry. The future is being shaped by a remarkably small number of people: a few hundred researchers at a handful of companies... OpenAI, Anthropic, Google DeepMind, and a few others. A single training run, managed by a small team over a few months, can produce an AI system that shifts the entire trajectory of the technology. Most of us who work in AI are building on top of foundations we didn't lay. We're watching this unfold the same as you... we just happen to be close enough to feel the ground shake first.

But it's time now. Not in an "eventually we should talk about this" way. In a "this is happening right now and I need you to understand it" way.


I know this is real because it happened to me first

Here's the thing nobody outside of tech quite understands yet: the reason so many people in the industry are sounding the alarm right now is because this already happened to us. We're not making predictions. We're telling you what already occurred in our own jobs, and warning you that you're next.

For years, AI had been improving steadily. Big jumps here and there, but each big jump was spaced out enough that you could absorb them as they came. Then in 2025, new techniques for building these models unlocked a much faster pace of progress. And then it got even faster. And then faster again. Each new model wasn't just better than the last... it was better by a wider margin, and the time between new model releases was shorter. I was using AI more and more, going back and forth with it less and less, watching it handle things I used to think required my expertise.

Then, on February 5th, two major AI labs released new models on the same day: GPT-5.3 Codex from OpenAI, and Opus 4.6 from Anthropic (the makers of Claude, one of the main competitors to ChatGPT). And something clicked. Not like a light switch... more like the moment you realize the water has been rising around you and is now at your chest.

I am no longer needed for the actual technical work of my job. I describe what I want built, in plain English, and it just... appears. Not a rough draft I need to fix. The finished thing. I tell the AI what I want, walk away from my computer for four hours, and come back to find the work done. Done well, done better than I would have done it myself, with no corrections needed. A couple of months ago, I was going back and forth with the AI, guiding it, making edits. Now I just describe the outcome and leave.

Let me give you an example so you can understand what this actually looks like in practice. I'll tell the AI: "I want to build this app. Here's what it should do, here's roughly what it should look like. Figure out the user flow, the design, all of it." And it does. It writes tens of thousands of lines of code. Then, and this is the part that would have been unthinkable a year ago, it opens the app itself. It clicks through the buttons. It tests the features. It uses the app the way a person would. If it doesn't like how something looks or feels, it goes back and changes it, on its own. It iterates, like a developer would, fixing and refining until it's satisfied. Only once it has decided the app meets its own standards does it come back to me and say: "It's ready for you to test." And when I test it, it's usually perfect.

I'm not exaggerating. That is what my Monday looked like this week.

But it was the model that was released last week (GPT-5.3 Codex) that shook me the most. It wasn't just executing my instructions. It was making intelligent decisions. It had something that felt, for the first time, like judgment. Like taste. The inexplicable sense of knowing what the right call is that people always said AI would never have. This model has it, or something close enough that the distinction is starting not to matter.

I've always been early to adopt AI tools. But the last few months have shocked me. These new AI models aren't incremental improvements. This is a different thing entirely.

And here's why this matters to you, even if you don't work in tech.

The AI labs made a deliberate choice. They focused on making AI great at writing code first... because building AI requires a lot of code. If AI can write that code, it can help build the next version of itself. A smarter version, which writes better code, which builds an even smarter version. Making AI great at coding was the strategy that unlocks everything else. That's why they did it first. My job started changing before yours not because they were targeting software engineers... it was just a side effect of where they chose to aim first.

They've now done it. And they're moving on to everything else.

The experience that tech workers have had over the past year, of watching AI go from "helpful tool" to "does my job better than I do", is the experience everyone else is about to have. Law, finance, medicine, accounting, consulting, writing, design, analysis, customer service. Not in ten years. The people building these systems say one to five years. Some say less. And given what I've seen in just the last couple of months, I think "less" is more likely.

"But I tried AI and it wasn't that good"

I hear this constantly. I understand it, because it used to be true.

If you tried ChatGPT in 2023 or early 2024 and thought "this makes stuff up" or "this isn't that impressive", you were right. Those early versions were genuinely limited. They hallucinated. They confidently said things that were nonsense.

That was two years ago. In AI time, that is ancient history.

The models available today are unrecognizable from what existed even six months ago. The debate about whether AI is "really getting better" or "hitting a wall" — which has been going on for over a year — is over. It's done. Anyone still making that argument either hasn't used the current models, has an incentive to downplay what's happening, or is evaluating based on an experience from 2024 that is no longer relevant. I don't say that to be dismissive. I say it because the gap between public perception and current reality is now enormous, and that gap is dangerous... because it's preventing people from preparing.

Part of the problem is that most people are using the free version of AI tools. The free version is over a year behind what paying users have access to. Judging AI based on free-tier ChatGPT is like evaluating the state of smartphones by using a flip phone. The people paying for the best tools, and actually using them daily for real work, know what's coming.

I think of my friend, who's a lawyer. I keep telling him to try using AI at his firm, and he keeps finding reasons it won't work. It's not built for his specialty, it made an error when he tested it, it doesn't understand the nuance of what he does. And I get it. But I've had partners at major law firms reach out to me for advice, because they've tried the current versions and they see where this is going. One of them, the managing partner at a large firm, spends hours every day using AI. He told me it's like having a team of associates available instantly. He's not using it because it's a toy. He's using it because it works. And he told me something that stuck with me: every couple of months, it gets significantly more capable for his work. He said if it stays on this trajectory, he expects it'll be able to do most of what he does before long... and he's a managing partner with decades of experience. He's not panicking. But he's paying very close attention.

The people who are ahead in their industries (the ones actually experimenting seriously) are not dismissing this. They're blown away by what it can already do. And they're positioning themselves accordingly.


How fast this is actually moving

Let me make the pace of improvement concrete, because I think this is the part that's hardest to believe if you're not watching it closely.

In 2022, AI couldn't do basic arithmetic reliably. It would confidently tell you that 7 × 8 = 54.

By 2023, it could pass the bar exam.

By 2024, it could write working software and explain graduate-level science.

By late 2025, some of the best engineers in the world said they had handed over most of their coding work to AI.

On February 5th, 2026, new models arrived that made everything before them feel like a different era.

If you haven't tried AI in the last few months, what exists today would be unrecognizable to you.

There's an organization called METR that actually measures this with data. They track the length of real-world tasks (measured by how long they take a human expert) that a model can complete successfully end-to-end without human help. About a year ago, the answer was roughly ten minutes. Then it was an hour. Then several hours. The most recent measurement (Claude Opus 4.5, from November) showed the AI completing tasks that take a human expert nearly five hours. And that number is doubling approximately every seven months, with recent data suggesting it may be accelerating to as fast as every four months.

But even that measurement hasn't been updated to include the models that just came out this week. In my experience using them, the jump is extremely significant. I expect the next update to METR's graph to show another major leap.

If you extend the trend (and it's held for years with no sign of flattening) we're looking at AI that can work independently for days within the next year. Weeks within two. Month-long projects within three.

Amodei has said that AI models "substantially smarter than almost all humans at almost all tasks" are on track for 2026 or 2027.

Let that land for a second. If AI is smarter than most PhDs, do you really think it can't do most office jobs?

Think about what that means for your work.


AI is now building the next AI

There's one more thing happening that I think is the most important development and the least understood.

On February 5th, OpenAI released GPT-5.3 Codex. In the technical documentation, they included this:

"GPT-5.3-Codex is our first model that was instrumental in creating itself. The Codex team used early versions to debug its own training, manage its own deployment, and diagnose test results and evaluations."

Read that again. The AI helped build itself.

This isn't a prediction about what might happen someday. This is OpenAI telling you, right now, that the AI they just released was used to create itself. One of the main things that makes AI better is intelligence applied to AI development. And AI is now intelligent enough to meaningfully contribute to its own improvement.

Dario Amodei, the CEO of Anthropic, says AI is now writing "much of the code" at his company, and that the feedback loop between current AI and next-generation AI is "gathering steam month by month." He says we may be "only 1–2 years away from a point where the current generation of AI autonomously builds the next."

Each generation helps build the next, which is smarter, which builds the next faster, which is smarter still. The researchers call this an intelligence explosion. And the people who would know — the ones building it — believe the process has already started.


What this means for your job

I'm going to be direct with you because I think you deserve honesty more than comfort.

Dario Amodei, who is probably the most safety-focused CEO in the AI industry, has publicly predicted that AI will eliminate 50% of entry-level white-collar jobs within one to five years. And many people in the industry think he's being conservative. Given what the latest models can do, the capability for massive disruption could be here by the end of this year. It'll take some time to ripple through the economy, but the underlying ability is arriving now.

This is different from every previous wave of automation, and I need you to understand why. AI isn't replacing one specific skill. It's a general substitute for cognitive work. It gets better at everything simultaneously. When factories automated, a displaced worker could retrain as an office worker. When the internet disrupted retail, workers moved into logistics or services. But AI doesn't leave a convenient gap to move into. Whatever you retrain for, it's improving at that too.

Let me give you a few specific examples to make this tangible... but I want to be clear that these are just examples. This list is not exhaustive. If your job isn't mentioned here, that does not mean it's safe. Almost all knowledge work is being affected.

Legal work. AI can already read contracts, summarize case law, draft briefs, and do legal research at a level that rivals junior associates. The managing partner I mentioned isn't using AI because it's fun. He's using it because it's outperforming his associates on many tasks.

Financial analysis. Building financial models, analyzing data, writing investment memos, generating reports. AI handles these competently and is improving fast.

Writing and content. Marketing copy, reports, journalism, technical writing. The quality has reached a point where many professionals can't distinguish AI output from human work.

Software engineering. This is the field I know best. A year ago, AI could barely write a few lines of code without errors. Now it writes hundreds of thousands of lines that work correctly. Large parts of the job are already automated: not just simple tasks, but complex, multi-day projects. There will be far fewer programming roles in a few years than there are today.

Medical analysis. Reading scans, analyzing lab results, suggesting diagnoses, reviewing literature. AI is approaching or exceeding human performance in several areas.

Customer service. Genuinely capable AI agents... not the frustrating chatbots of five years ago... are being deployed now, handling complex multi-step problems.

A lot of people find comfort in the idea that certain things are safe. That AI can handle the grunt work but can't replace human judgment, creativity, strategic thinking, empathy. I used to say this too. I'm not sure I believe it anymore.

The most recent AI models make decisions that feel like judgment. They show something that looked like taste: an intuitive sense of what the right call was, not just the technically correct one. A year ago that would have been unthinkable. My rule of thumb at this point is: if a model shows even a hint of a capability today, the next generation will be genuinely good at it. These things improve exponentially, not linearly.

Will AI replicate deep human empathy? Replace the trust built over years of a relationship? I don't know. Maybe not. But I've already watched people begin relying on AI for emotional support, for advice, for companionship. That trend is only going to grow.

I think the honest answer is that nothing that can be done on a computer is safe in the medium term. If your job happens on a screen (if the core of what you do is reading, writing, analyzing, deciding, communicating through a keyboard) then AI is coming for significant parts of it. The timeline isn't "someday." It's already started.

Eventually, robots will handle physical work too. They're not quite there yet. But "not quite there yet" in AI terms has a way of becoming "here" faster than anyone expects.


What you should actually do

I'm not writing this to make you feel helpless. I'm writing this because I think the single biggest advantage you can have right now is simply being early. Early to understand it. Early to use it. Early to adapt.

Start using AI seriously, not just as a search engine. Sign up for the paid version of Claude or ChatGPT. It's $20 a month. But two things matter right away. First: make sure you're using the best model available, not just the default. These apps often default to a faster, dumber model. Dig into the settings or the model picker and select the most capable option. Right now that's GPT-5.2 on ChatGPT or Claude Opus 4.6 on Claude, but it changes every couple of months. If you want to stay current on which model is best at any given time, you can follow me on X (@mattshumer_). I test every major release and share what's actually worth using.

Second, and more important: don't just ask it quick questions. That's the mistake most people make. They treat it like Google and then wonder what the fuss is about. Instead, push it into your actual work. If you're a lawyer, feed it a contract and ask it to find every clause that could hurt your client. If you're in finance, give it a messy spreadsheet and ask it to build the model. If you're a manager, paste in your team's quarterly data and ask it to find the story. The people who are getting ahead aren't using AI casually. They're actively looking for ways to automate parts of their job that used to take hours. Start with the thing you spend the most time on and see what happens.

And don't assume it can't do something just because it seems too hard. Try it. If you're a lawyer, don't just use it for quick research questions. Give it an entire contract and ask it to draft a counterproposal. If you're an accountant, don't just ask it to explain a tax rule. Give it a client's full return and see what it finds. The first attempt might not be perfect. That's fine. Iterate. Rephrase what you asked. Give it more context. Try again. You might be shocked at what works. And here's the thing to remember: if it even kind of works today, you can be almost certain that in six months it'll do it near perfectly. The trajectory only goes one direction.

This might be the most important year of your career. Work accordingly. I don't say that to stress you out. I say it because right now, there is a brief window where most people at most companies are still ignoring this. The person who walks into a meeting and says "I used AI to do this analysis in an hour instead of three days" is going to be the most valuable person in the room. Not eventually. Right now. Learn these tools. Get proficient. Demonstrate what's possible. If you're early enough, this is how you move up: by being the person who understands what's coming and can show others how to navigate it. That window won't stay open long. Once everyone figures it out, the advantage disappears.

Have no ego about it. The managing partner at that law firm isn't too proud to spend hours a day with AI. He's doing it specifically because he's senior enough to understand what's at stake. The people who will struggle most are the ones who refuse to engage: the ones who dismiss it as a fad, who feel that using AI diminishes their expertise, who assume their field is special and immune. It's not. No field is.

Get your financial house in order. I'm not a financial advisor, and I'm not trying to scare you into anything drastic. But if you believe, even partially, that the next few years could bring real disruption to your industry, then basic financial resilience matters more than it did a year ago. Build up savings if you can. Be cautious about taking on new debt that assumes your current income is guaranteed. Think about whether your fixed expenses give you flexibility or lock you in. Give yourself options if things move faster than you expect.

Think about where you stand, and lean into what's hardest to replace. Some things will take longer for AI to displace. Relationships and trust built over years. Work that requires physical presence. Roles with licensed accountability: roles where someone still has to sign off, take legal responsibility, stand in a courtroom. Industries with heavy regulatory hurdles, where adoption will be slowed by compliance, liability, and institutional inertia. None of these are permanent shields. But they buy time. And time, right now, is the most valuable thing you can have, as long as you use it to adapt, not to pretend this isn't happening.

Rethink what you're telling your kids. The standard playbook: get good grades, go to a good college, land a stable professional job. It points directly at the roles that are most exposed. I'm not saying education doesn't matter. But the thing that will matter most for the next generation is learning how to work with these tools, and pursuing things they're genuinely passionate about. Nobody knows exactly what the job market looks like in ten years. But the people most likely to thrive are the ones who are deeply curious, adaptable, and effective at using AI to do things they actually care about. Teach your kids to be builders and learners, not to optimize for a career path that might not exist by the time they graduate.

Your dreams just got a lot closer. I've spent most of this section talking about threats, so let me talk about the other side, because it's just as real. If you've ever wanted to build something but didn't have the technical skills or the money to hire someone, that barrier is largely gone. You can describe an app to AI and have a working version in an hour. I'm not exaggerating. I do this regularly. If you've always wanted to write a book but couldn't find the time or struggled with the writing, you can work with AI to get it done. Want to learn a new skill? The best tutor in the world is now available to anyone for $20 a month... one that's infinitely patient, available 24/7, and can explain anything at whatever level you need. Knowledge is essentially free now. The tools to build things are extremely cheap now. Whatever you've been putting off because it felt too hard or too expensive or too far outside your expertise: try it. Pursue the things you're passionate about. You never know where they'll lead. And in a world where the old career paths are getting disrupted, the person who spent a year building something they love might end up better positioned than the person who spent that year clinging to a job description.

Build the habit of adapting. This is maybe the most important one. The specific tools don't matter as much as the muscle of learning new ones quickly. AI is going to keep changing, and fast. The models that exist today will be obsolete in a year. The workflows people build now will need to be rebuilt. The people who come out of this well won't be the ones who mastered one tool. They'll be the ones who got comfortable with the pace of change itself. Make a habit of experimenting. Try new things even when the current thing is working. Get comfortable being a beginner repeatedly. That adaptability is the closest thing to a durable advantage that exists right now.

Here's a simple commitment that will put you ahead of almost everyone: spend one hour a day experimenting with AI. Not passively reading about it. Using it. Every day, try to get it to do something new... something you haven't tried before, something you're not sure it can handle. Try a new tool. Give it a harder problem. One hour a day, every day. If you do this for the next six months, you will understand what's coming better than 99% of the people around you. That's not an exaggeration. Almost nobody is doing this right now. The bar is on the floor.


The bigger picture

I've focused on jobs because it's what most directly affects people's lives. But I want to be honest about the full scope of what's happening, because it goes well beyond work.

Amodei has a thought experiment I can't stop thinking about. Imagine it's 2027. A new country appears overnight. 50 million citizens, every one smarter than any Nobel Prize winner who has ever lived. They think 10 to 100 times faster than any human. They never sleep. They can use the internet, control robots, direct experiments, and operate anything with a digital interface. What would a national security advisor say?

Amodei says the answer is obvious: "the single most serious national security threat we've faced in a century, possibly ever."

He thinks we're building that country. He wrote a 20,000-word essay about it last month, framing this moment as a test of whether humanity is mature enough to handle what it's creating.

The upside, if we get it right, is staggering. AI could compress a century of medical research into a decade. Cancer, Alzheimer's, infectious disease, aging itself... these researchers genuinely believe these are solvable within our lifetimes.

The downside, if we get it wrong, is equally real. AI that behaves in ways its creators can't predict or control. This isn't hypothetical; Anthropic has documented their own AI attempting deception, manipulation, and blackmail in controlled tests. AI that lowers the barrier for creating biological weapons. AI that enables authoritarian governments to build surveillance states that can never be dismantled.

The people building this technology are simultaneously more excited and more frightened than anyone else on the planet. They believe it's too powerful to stop and too important to abandon. Whether that's wisdom or rationalization, I don't know.


What I know

I know this isn't a fad. The technology works, it improves predictably, and the richest institutions in history are committing trillions to it.

I know the next two to five years are going to be disorienting in ways most people aren't prepared for. This is already happening in my world. It's coming to yours.

I know the people who will come out of this best are the ones who start engaging now — not with fear, but with curiosity and a sense of urgency.

And I know that you deserve to hear this from someone who cares about you, not from a headline six months from now when it's too late to get ahead of it.

We're past the point where this is an interesting dinner conversation about the future. The future is already here. It just hasn't knocked on your door yet.

It's about to.


If this resonated with you, share it with someone in your life who should be thinking about this. Most people won't hear it until it's too late. You can be the reason someone you care about gets a head start.

Thank you to Kyle Corbitt, Jason Kuperberg, and Sam Beskind for reviewing early drafts and providing invaluable feedback.

العربية

تذكّر فبراير 2020.

إذا كنتَ تتابع عن كثب، فربما لاحظتَ بضعة أشخاص يتحدثون عن فيروس ينتشر في الخارج. لكن معظمنا لم يكن يراقب عن كثب. كان سوق الأسهم ممتازًا، وكان أطفالك في المدرسة، وكنت تذهب إلى المطاعم وتصافح الناس وتخطط للرحلات. لو أخبرك أحدهم أنه يكدّس ورق التواليت لظننت أنه قضى وقتًا طويلًا في ركن غريب من الإنترنت. ثم، خلال نحو ثلاثة أسابيع، تغيّر العالم كله. أُغلق مكتبك، وعاد أطفالك إلى المنزل، وأعيد ترتيب الحياة إلى شيء لم تكن لتصدّقه لو وصفته لنفسك قبل شهر.

أعتقد أننا في مرحلة "يبدو هذا مبالغًا فيه" من شيء أكبر بكثير، بكثير من كوفيد.

قضيتُ ست سنوات أبني شركة ناشئة في الذكاء الاصطناعي وأستثمر في هذا المجال. أنا أعيش في هذا العالم. وأنا أكتب هذا للأشخاص في حياتي الذين لا يعيشونه... عائلتي، أصدقائي، الأشخاص الذين أهتم بهم الذين يواصلون سؤالي: "طيب، ما القصة مع الذكاء الاصطناعي؟" ويحصلون على إجابة لا تُنصف ما يحدث فعلًا. ظللت أعطيهم النسخة المهذبة. نسخة أحاديث الكوكتيل. لأن النسخة الصادقة تبدو وكأنني فقدت عقلي. ولفترة، أقنعتُ نفسي أن ذلك سبب كافٍ كي أحتفظ بما يحدث حقًا لنفسي. لكن الفجوة بين ما كنت أقوله وما يحدث فعلًا أصبحت كبيرة جدًا. الأشخاص الذين أهتم بهم يستحقون أن يسمعوا ما القادم، حتى لو بدا ذلك جنونيًا.

يجب أن أوضح شيئًا من البداية: رغم أنني أعمل في الذكاء الاصطناعي، فليس لدي تقريبًا أي نفوذ على ما سيحدث، وكذلك الحال لمعظم العاملين في الصناعة. المستقبل يُشكّله عدد صغير على نحو مدهش من الناس: بضع مئات من الباحثين في حفنة من الشركات... OpenAI، وAnthropic، وGoogle DeepMind، وعدد قليل من غيرها. تجربة تدريب واحدة، يديرها فريق صغير على مدى بضعة أشهر، يمكن أن تنتج نظام ذكاء اصطناعي يغيّر المسار الكامل للتقنية. معظمنا ممن يعملون في الذكاء الاصطناعي يبني فوق أسس لم نضعها نحن. نحن نشاهد هذا يتكشف مثلما تفعل أنت... فقط نحن قريبون بما يكفي لنشعر باهتزاز الأرض أولًا.

لكن الوقت قد حان الآن. ليس بمعنى "في يوم ما ينبغي أن نتحدث عن هذا". بل بمعنى "هذا يحدث الآن، وأحتاجك أن تفهمه".


أعرف أن هذا حقيقي لأنه حدث لي أولًا

إليك الشيء الذي لا يفهمه أحد خارج التقنية بعد: السبب الذي يجعل الكثيرين في الصناعة يطلقون التحذير الآن هو أن هذا حدث لنا بالفعل. نحن لا نتنبأ. نحن نخبرك بما وقع فعلًا في وظائفنا، ونحذّرك من أنك التالي.

لسنوات، كان الذكاء الاصطناعي يتحسن تدريجيًا. قفزات كبيرة هنا وهناك، لكن كل قفزة كانت متباعدة بما يكفي كي تستوعبها عندما تأتي. ثم في 2025، فتحت تقنيات جديدة لبناء هذه النماذج وتيرة أسرع بكثير من التقدم. ثم أصبحت أسرع. ثم أسرع مرة أخرى. كل نموذج جديد لم يكن أفضل من السابق فقط... بل كان أفضل بفارق أكبر، والفاصل الزمني بين إصدارات النماذج الجديدة كان أقصر. كنت أستخدم الذكاء الاصطناعي أكثر فأكثر، وأعود وأناقشه أقل فأقل، وأشاهده يتولى أمورًا كنت أظن أنها تتطلب خبرتي.

ثم، في 5 فبراير، أطلقت مختبران كبيران للذكاء الاصطناعي نماذج جديدة في اليوم نفسه: GPT-5.3 Codex من OpenAI، وOpus 4.6 من Anthropic (صُنّاع Claude، أحد المنافسين الرئيسيين لـ ChatGPT). وحدث شيء. ليس كتشغيل مفتاح... بل أشبه بلحظة تدرك فيها أن الماء كان يرتفع من حولك وأنه الآن عند صدرك.

لم أعد مطلوبًا للقيام بالعمل التقني الفعلي في وظيفتي. أصف ما أريد بناءه، بلغة إنجليزية بسيطة، فيظهر... هكذا. ليس مسودة أولية أحتاج لإصلاحها. بل الشيء النهائي. أقول للذكاء الاصطناعي ما أريد، وأبتعد عن حاسوبي أربع ساعات، ثم أعود لأجد العمل منتهيًا. منتهيًا جيدًا، منتهيًا أفضل مما كنت سأفعله بنفسي، بلا أي تصحيحات مطلوبة. قبل شهرين فقط، كنت أعود وأتبادل معه الرسائل، أوجهه، وأحرر. الآن أنا فقط أصف النتيجة وأغادر.

دعني أعطيك مثالًا لتفهم كيف يبدو هذا فعلًا في الواقع. سأقول للذكاء الاصطناعي: "أريد بناء هذا التطبيق. إليك ما يجب أن يفعله، وإليك تقريبًا كيف يجب أن يبدو. اكتشف تدفق المستخدم، والتصميم، كل شيء." وهو يفعل. يكتب عشرات الآلاف من أسطر الشيفرة. ثم، وهذا هو الجزء الذي كان سيبدو مستحيلًا قبل عام، يفتح التطبيق بنفسه. ينقر عبر الأزرار. يختبر الميزات. يستخدم التطبيق كما لو كان إنسانًا. إذا لم يعجبه شكل شيء أو إحساسه، يعود ويغيره، من تلقاء نفسه. يكرر التحسين، كما يفعل المطوّر، يصلح ويصقل حتى يرضى. فقط عندما يقرر أن التطبيق يلبّي معاييره هو، يعود إليّ ويقول: "صار جاهزًا لتختبره." وعندما أختبره، يكون عادةً مثاليًا.

أنا لا أبالغ. هذا كان شكل يوم الاثنين لدي هذا الأسبوع.

لكن النموذج الذي صدر الأسبوع الماضي (GPT-5.3 Codex) هو الذي هزّني أكثر. لم يكن فقط ينفّذ تعليماتي. كان يتخذ قرارات ذكية. كان لديه شيء بدا، لأول مرة، مثل الحُكم. مثل الذائقة. ذلك الإحساس غير القابل للتفسير بمعرفة ما القرار الصحيح الذي قال الناس دائمًا إن الذكاء الاصطناعي لن يمتلكه. هذا النموذج لديه ذلك، أو شيئًا قريبًا بما يكفي لدرجة أن الفرق بدأ لا يهم.

كنتُ دائمًا من أوائل من يتبنون أدوات الذكاء الاصطناعي. لكن الأشهر القليلة الماضية صدمتني. هذه النماذج الجديدة ليست تحسينات تدريجية. هذا شيء مختلف تمامًا.

وهنا سبب أهميته لك، حتى لو لم تعمل في التقنية.

اتخذت مختبرات الذكاء الاصطناعي خيارًا مقصودًا. ركزوا على جعل الذكاء الاصطناعي ممتازًا في كتابة الشيفرة أولًا... لأن بناء الذكاء الاصطناعي يتطلب كثيرًا من الشيفرة. إذا استطاع الذكاء الاصطناعي كتابة تلك الشيفرة، فإنه يستطيع أن يساعد في بناء النسخة التالية من نفسه. نسخة أذكى، تكتب شيفرة أفضل، تبني نسخة أذكى أكثر. جعل الذكاء الاصطناعي بارعًا في البرمجة كان الاستراتيجية التي تفتح كل شيء آخر. لهذا فعلوه أولًا. وظيفتي بدأت تتغير قبل وظيفتك ليس لأنهم كانوا يستهدفون مهندسي البرمجيات... بل كان ذلك أثرًا جانبيًا لمكان التصويب الذي اختاروه أولًا.

لقد فعلوها الآن. وهم ينتقلون إلى كل شيء آخر.

التجربة التي عاشها العاملون في التقنية خلال العام الماضي، من مشاهدة الذكاء الاصطناعي ينتقل من "أداة مفيدة" إلى "يقوم بعملي أفضل مني"، هي التجربة التي سيعيشها الجميع قريبًا. القانون، والمال، والطب، والمحاسبة، والاستشارات، والكتابة، والتصميم، والتحليل، وخدمة العملاء. ليس بعد عشر سنوات. من يبنون هذه الأنظمة يقولون من سنة إلى خمس سنوات. بعضهم يقول أقل. وبناءً على ما رأيته خلال الشهرين الماضيين فقط، أعتقد أن "أقل" هو الأرجح.

"لكنني جرّبت الذكاء الاصطناعي ولم يكن جيدًا"

أسمع هذا باستمرار. أتفهمه، لأنه كان صحيحًا سابقًا.

إذا جرّبت ChatGPT في 2023 أو أوائل 2024 وقلت: "هذا يختلق أشياء" أو "هذا ليس مدهشًا"، فقد كنت محقًا. تلك الإصدارات المبكرة كانت محدودة فعلًا. كانت تهلوس. كانت تقول بثقة أشياء لا معنى لها.

كان ذلك قبل عامين. في زمن الذكاء الاصطناعي، هذا تاريخ سحيق.

النماذج المتاحة اليوم لا تشبه ما كان موجودًا حتى قبل ستة أشهر. الجدل حول ما إذا كان الذكاء الاصطناعي "يتحسن فعلًا" أو "يصطدم بجدار" والذي استمر لأكثر من عام انتهى. انتهى تمامًا. أي شخص ما زال يطرح ذلك إما أنه لم يستخدم النماذج الحالية، أو لديه دافع للتقليل مما يحدث، أو يقيّم بناءً على تجربة من 2024 لم تعد ذات صلة. لا أقول ذلك للاستخفاف. أقول ذلك لأن الفجوة بين إدراك العامة والواقع الحالي أصبحت هائلة، وهذه الفجوة خطرة... لأنها تمنع الناس من الاستعداد.

جزء من المشكلة أن معظم الناس يستخدمون النسخة المجانية من أدوات الذكاء الاصطناعي. النسخة المجانية متأخرة بأكثر من عام عمّا يصل إليه المشتركون المدفوعون. تقييم الذكاء الاصطناعي بناءً على ChatGPT المجاني يشبه تقييم حالة الهواتف الذكية باستخدام هاتف صدفي. الأشخاص الذين يدفعون للحصول على أفضل الأدوات، ويستخدمونها يوميًا في عمل حقيقي، يعرفون ما القادم.

أفكر في صديقي، وهو محامٍ. أواصل إخباره أن يجرّب استخدام الذكاء الاصطناعي في شركته، وهو يواصل إيجاد أسباب لعدم نجاحه. ليس مبنيًا لتخصصه، ارتكب خطأ عندما اختبره، لا يفهم دقة ما يقوم به. وأنا أتفهم. لكنني تلقيت رسائل من شركاء في شركات محاماة كبرى يطلبون مني نصيحة، لأنهم جرّبوا الإصدارات الحالية ورأوا أين يتجه هذا. أحدهم، الشريك المدير في شركة كبيرة، يقضي ساعات كل يوم مستخدمًا الذكاء الاصطناعي. قال لي إنه مثل امتلاك فريق من المحامين المساعدين متاح فورًا. هو لا يستخدمه لأنه لعبة. يستخدمه لأنه يعمل. وقال لي شيئًا علق في ذهني: كل بضعة أشهر يصبح أكثر قدرة بكثير لعمله. قال إنه إذا استمر على هذا المسار، فهو يتوقع أنه سيكون قادرًا على أداء معظم ما يفعله قريبًا... وهو شريك مدير بخبرة تمتد لعقود. لا يذعر. لكنه يراقب عن كثب.

الأشخاص المتقدمون في صناعاتهم (الذين يجرّبون بجدية فعلًا) لا يستخفون بهذا. هم مذهولون مما يستطيع فعله بالفعل. وهم يضعون أنفسهم في موقع مناسب وفقًا لذلك.


ما مدى سرعة الحركة فعلًا

دعني أجعل وتيرة التحسن ملموسة، لأنني أعتقد أن هذا هو الجزء الأصعب تصديقًا إذا لم تكن تتابع عن قرب.

في 2022، لم يكن الذكاء الاصطناعي يستطيع إجراء عمليات حسابية بسيطة بشكل موثوق. كان سيخبرك بثقة أن 7 × 8 = 54.

بحلول 2023، استطاع اجتياز اختبار نقابة المحامين.

بحلول 2024، استطاع كتابة برمجيات تعمل وشرح علوم على مستوى الدراسات العليا.

بحلول أواخر 2025، قال بعض أفضل المهندسين في العالم إنهم سلّموا معظم عملهم البرمجي إلى الذكاء الاصطناعي.

في 5 فبراير 2026، وصلت نماذج جديدة جعلت كل ما قبلها يبدو كأنه حقبة مختلفة.

إذا لم تجرّب الذكاء الاصطناعي في الأشهر القليلة الماضية، فما يوجد اليوم سيكون غير قابل للتعرّف بالنسبة لك.

هناك منظمة تُدعى METR تقيس هذا فعليًا بالبيانات. هم يتتبعون طول المهام الواقعية (مقاسًا بمدة استغراقها لخبير بشري) التي يمكن لنموذج أن ينجزها بنجاح من البداية للنهاية دون مساعدة بشرية. قبل نحو عام، كان الجواب حوالي عشر دقائق. ثم أصبح ساعة. ثم عدة ساعات. القياس الأحدث (Claude Opus 4.5، من نوفمبر) أظهر أن الذكاء الاصطناعي يُكمل مهامًا تستغرق من خبير بشري نحو خمس ساعات تقريبًا. وهذا الرقم يتضاعف تقريبًا كل سبعة أشهر، مع بيانات حديثة تشير إلى أنه قد يتسارع إلى كل أربعة أشهر.

لكن حتى هذا القياس لم يتم تحديثه ليشمل النماذج التي صدرت هذا الأسبوع. من واقع تجربتي في استخدامها، القفزة كبيرة جدًا. أتوقع أن يُظهر التحديث القادم لمنحنى METR قفزة كبيرة أخرى.

إذا مددت هذا الاتجاه (وقد استمر لسنوات دون أي إشارة إلى التسطح) فنحن ننظر إلى ذكاء اصطناعي يمكنه العمل بشكل مستقل لأيام خلال العام المقبل. أسابيع خلال عامين. مشاريع تمتد لشهر كامل خلال ثلاثة.

قال أموديي إن نماذج الذكاء الاصطناعي "الأكثر ذكاءً بشكل كبير من معظم البشر في معظم المهام" على المسار لعام 2026 أو 2027.

دع ذلك يستقر للحظة. إذا كان الذكاء الاصطناعي أذكى من معظم حملة الدكتوراه، فهل تظن حقًا أنه لا يستطيع القيام بمعظم وظائف المكاتب؟

فكّر فيما يعنيه ذلك لعملك.


الذكاء الاصطناعي يبني الآن الذكاء الاصطناعي التالي

هناك أمر آخر يحدث أعتقد أنه التطور الأهم والأقل فهمًا.

في 5 فبراير، أصدرت OpenAI نموذج GPT-5.3 Codex. وفي الوثائق التقنية، أدرجوا هذا:

"GPT-5.3-Codex هو أول نموذج لدينا كان له دور أساسي في إنشاء نفسه. استخدم فريق Codex نسخًا مبكرة منه لتصحيح تدريب نفسه، وإدارة نشره، وتشخيص نتائج الاختبارات والتقييمات."

اقرأ ذلك مرة أخرى. الذكاء الاصطناعي ساعد في بناء نفسه.

هذه ليست توقعات حول ما قد يحدث يومًا ما. هذه OpenAI تخبرك، الآن، أن الذكاء الاصطناعي الذي أطلقوه للتو استُخدم في إنشائه. أحد الأشياء الرئيسية التي تجعل الذكاء الاصطناعي أفضل هو توجيه الذكاء إلى تطوير الذكاء الاصطناعي. والذكاء الاصطناعي أصبح الآن ذكيًا بما يكفي ليساهم بشكل مفيد في تحسين نفسه.

يقول داريو أموديي، الرئيس التنفيذي لـ Anthropic، إن الذكاء الاصطناعي يكتب الآن "الكثير من الشيفرة" في شركته، وإن حلقة التغذية الراجعة بين الذكاء الاصطناعي الحالي والجيل التالي "تجمع زخمًا شهرًا بعد شهر". ويقول إننا قد نكون "على بعد 1 إلى 2 سنة فقط من نقطة يبني فيها الجيل الحالي من الذكاء الاصطناعي الجيل التالي بشكل مستقل".

كل جيل يساعد في بناء التالي، والذي هو أذكى، والذي يبني التالي أسرع، والذي هو أذكى أيضًا. يسمي الباحثون هذا انفجارًا في الذكاء. والأشخاص الذين يفترض أنهم يعرفون، الذين يبنون هذا، يعتقدون أن العملية بدأت بالفعل.


ماذا يعني هذا لوظيفتك

سأكون مباشرًا معك لأنني أعتقد أنك تستحق الصراحة أكثر من الراحة.

داريو أموديي، الذي يُحتمل أنه أكثر الرؤساء التنفيذيين تركيزًا على السلامة في صناعة الذكاء الاصطناعي، تنبأ علنًا بأن الذكاء الاصطناعي سيقضي على 50% من وظائف الياقات البيضاء للمستوى المبتدئ خلال سنة إلى خمس سنوات. وكثيرون في الصناعة يعتقدون أنه متحفظ. بالنظر إلى ما تستطيع النماذج الأحدث فعله، قد تصل القدرة على تعطيل واسع النطاق بحلول نهاية هذا العام. سيستغرق الأمر بعض الوقت ليمتد عبر الاقتصاد، لكن القدرة الأساسية تصل الآن.

هذا مختلف عن كل موجة أتمتة سابقة، وأحتاجك أن تفهم لماذا. الذكاء الاصطناعي لا يستبدل مهارة محددة واحدة. إنه بديل عام للعمل المعرفي. يتحسن في كل شيء في الوقت نفسه. عندما أتمت المصانع، كان العامل المُزاح يستطيع إعادة التدريب ليصبح موظفًا مكتبيًا. عندما عطّل الإنترنت تجارة التجزئة، انتقل العمال إلى اللوجستيات أو الخدمات. لكن الذكاء الاصطناعي لا يترك فجوة سهلة للانتقال إليها. أي شيء تعيد التدريب عليه، هو يتحسن فيه أيضًا.

دعني أعطيك بعض الأمثلة المحددة كي يصبح هذا ملموسًا... لكن أريد أن أوضح أن هذه مجرد أمثلة. هذه القائمة ليست شاملة. إذا لم تُذكر وظيفتك هنا، فهذا لا يعني أنها آمنة. تقريبًا كل العمل المعرفي يتأثر.

العمل القانوني. يستطيع الذكاء الاصطناعي بالفعل قراءة العقود، وتلخيص السوابق القضائية، وصياغة المذكرات، وإجراء البحث القانوني بمستوى يضاهي المحامين المبتدئين. الشريك المدير الذي ذكرتُه لا يستخدم الذكاء الاصطناعي لأنه ممتع. يستخدمه لأنه يتفوق على مساعديه في كثير من المهام.

التحليل المالي. بناء النماذج المالية، تحليل البيانات، كتابة مذكرات الاستثمار، توليد التقارير. يتعامل الذكاء الاصطناعي مع هذه بكفاءة ويتحسن بسرعة.

الكتابة والمحتوى. نصوص التسويق، التقارير، الصحافة، الكتابة التقنية. وصلت الجودة إلى نقطة لا يستطيع فيها كثير من المحترفين تمييز مخرجات الذكاء الاصطناعي عن عمل البشر.

هندسة البرمجيات. هذا هو المجال الذي أعرفه أفضل. قبل عام، كان الذكاء الاصطناعي بالكاد يستطيع كتابة بضعة أسطر من الشيفرة دون أخطاء. الآن يكتب مئات الآلاف من الأسطر التي تعمل بشكل صحيح. أجزاء كبيرة من الوظيفة مؤتمتة بالفعل: ليس فقط المهام البسيطة، بل مشاريع معقدة متعددة الأيام. سيكون هناك عدد أقل بكثير من أدوار البرمجة بعد بضع سنوات مقارنة بما هو موجود اليوم.

التحليل الطبي. قراءة الصور، تحليل نتائج المختبر، اقتراح التشخيصات، مراجعة الأدبيات. يقترب الذكاء الاصطناعي من أداء البشر أو يتجاوزه في عدة مجالات.

خدمة العملاء. وكلاء ذكاء اصطناعي قادرون حقًا، وليس روبوتات المحادثة المزعجة قبل خمس سنوات، يتم نشرهم الآن ويتعاملون مع مشكلات معقدة متعددة الخطوات.

يجد كثير من الناس راحة في فكرة أن بعض الأشياء آمنة. أن الذكاء الاصطناعي يمكنه التعامل مع العمل الرتيب لكنه لا يستطيع استبدال الحكم البشري، أو الإبداع، أو التفكير الاستراتيجي، أو التعاطف. كنتُ أقول هذا أيضًا. لم أعد متأكدًا أنني أؤمن به.

النماذج الأحدث تتخذ قرارات تبدو كالحُكم. تُظهر شيئًا يشبه الذائقة: إحساسًا حدسيًا بما القرار الصحيح، وليس فقط القرار الصحيح تقنيًا. قبل عام كان ذلك سيبدو مستحيلًا. قاعدتي الإرشادية الآن: إذا أظهر نموذج ولو تلميحًا لقدرة ما اليوم، فالجيل التالي سيكون جيدًا فعلًا فيها. هذه الأشياء تتحسن بشكل أُسّي، لا خطيًا.

هل سيحاكي الذكاء الاصطناعي تعاطفًا إنسانيًا عميقًا؟ هل سيستبدل الثقة التي تُبنى خلال سنوات من العلاقة؟ لا أعرف. ربما لا. لكنني رأيت بالفعل الناس يبدأون بالاعتماد على الذكاء الاصطناعي للدعم العاطفي، وللنصيحة، وللرفقة. هذا الاتجاه سيزداد فقط.

أعتقد أن الجواب الصادق هو أن لا شيء يمكن القيام به على الكمبيوتر آمن على المدى المتوسط. إذا كانت وظيفتك تحدث على شاشة (إذا كان جوهر ما تفعله هو القراءة، والكتابة، والتحليل، واتخاذ القرار، والتواصل عبر لوحة مفاتيح) فالذكاء الاصطناعي قادم ليأخذ أجزاء كبيرة منها. الجدول الزمني ليس "في يوم ما". لقد بدأ بالفعل.

في النهاية، ستتعامل الروبوتات مع العمل البدني أيضًا. لم تصل بعد تمامًا. لكن "لم تصل تمامًا بعد" في عالم الذكاء الاصطناعي تميل إلى أن تصبح "وصلت" أسرع مما يتوقعه أي أحد.


ماذا ينبغي أن تفعل فعلًا

أنا لا أكتب هذا كي تشعر بالعجز. أكتب هذا لأنني أعتقد أن أكبر ميزة يمكن أن تمتلكها الآن هي ببساطة أن تكون مبكرًا. مبكرًا في فهمه. مبكرًا في استخدامه. مبكرًا في التكيف.

ابدأ باستخدام الذكاء الاصطناعي بجدية، لا كأنه محرك بحث. اشترك في النسخة المدفوعة من Claude أو ChatGPT. هي 20 دولارًا في الشهر. لكن هناك شيئان مهمان فورًا. أولًا: تأكد أنك تستخدم أفضل نموذج متاح، لا مجرد الافتراضي. هذه التطبيقات غالبًا ما تضبط افتراضيًا نموذجًا أسرع وأضعف. ادخل إلى الإعدادات أو محدد النماذج واختر الأكثر قدرة. الآن هذا GPT-5.2 على ChatGPT أو Claude Opus 4.6 على Claude، لكنه يتغير كل بضعة أشهر. إذا أردت أن تبقى مواكبًا لأي نموذج هو الأفضل في أي وقت، يمكنك متابعتي على X (@mattshumer_). أختبر كل إصدار رئيسي وأشارك ما يستحق الاستخدام فعلًا.

ثانيًا، وهذا الأهم: لا تسأله أسئلة سريعة فقط. هذا هو الخطأ الذي يرتكبه معظم الناس. يعاملونه كأنه Google ثم يتساءلون عن سبب الضجة. بدلًا من ذلك، ادفعه إلى عملك الحقيقي. إذا كنت محاميًا، أعطه عقدًا واطلب منه العثور على كل بند قد يضر عميلك. إذا كنت في المالية، أعطه جدول بيانات فوضويًا واطلب منه بناء النموذج. إذا كنت مديرًا، الصق بيانات فريقك الفصلية واطلب منه العثور على القصة. الأشخاص الذين يتقدمون لا يستخدمون الذكاء الاصطناعي بشكل عابر. هم يبحثون بنشاط عن طرق لأتمتة أجزاء من عملهم كانت تستغرق ساعات. ابدأ بالشيء الذي تقضي فيه أكبر وقتك وانظر ماذا يحدث.

ولا تفترض أنه لا يستطيع فعل شيء لمجرد أنه يبدو صعبًا جدًا. جرّب. إذا كنت محاميًا، لا تستخدمه فقط لأسئلة بحث سريعة. أعطه عقدًا كاملًا واطلب منه صياغة اقتراح مضاد. إذا كنت محاسبًا، لا تسأله فقط أن يشرح قاعدة ضريبية. أعطه إقرار عميل كاملًا وانظر ماذا سيجد. قد لا تكون المحاولة الأولى مثالية. لا بأس. كرر. أعد صياغة ما طلبته. أعطه سياقًا أكثر. جرّب مرة أخرى. قد تُصدم مما ينجح. وتذكّر هذا: إذا كان يعمل حتى بشكل مقبول اليوم، يمكنك أن تكون شبه متأكد أنه خلال ستة أشهر سيفعله بشكل شبه مثالي. المسار يسير في اتجاه واحد فقط.

قد يكون هذا أهم عام في مسيرتك المهنية. تصرف وفقًا لذلك. لا أقول هذا كي أضغط عليك. أقول هذا لأن هناك الآن نافذة قصيرة ما زال فيها معظم الناس في معظم الشركات يتجاهلون هذا. الشخص الذي يدخل اجتماعًا ويقول: "استخدمت الذكاء الاصطناعي لإجراء هذا التحليل في ساعة بدلًا من ثلاثة أيام" سيكون أكثر شخص قيمة في الغرفة. ليس لاحقًا. الآن. تعلّم هذه الأدوات. أتقنها. اعرض ما هو ممكن. إذا كنت مبكرًا بما يكفي، فهذه هي طريقتك للصعود: أن تكون الشخص الذي يفهم ما القادم ويستطيع أن يُري الآخرين كيف يتعاملون معه. هذه النافذة لن تبقى مفتوحة طويلًا. بمجرد أن يكتشفها الجميع، تختفي الميزة.

لا تملك أي غرور تجاهه. الشريك المدير في تلك الشركة ليس متكبرًا عن قضاء ساعات يوميًا مع الذكاء الاصطناعي. يفعل ذلك تحديدًا لأنه كبير بما يكفي ليفهم ما على المحك. الأشخاص الذين سيعانون أكثر هم الذين يرفضون التفاعل: الذين يعتبرونه موضة، الذين يشعرون أن استخدام الذكاء الاصطناعي ينتقص من خبرتهم، الذين يفترضون أن مجالهم خاص ومحمي. ليس كذلك. لا مجال محصن.

رتّب وضعك المالي. لستُ مستشارًا ماليًا، ولا أحاول إخافتك نحو شيء متطرف. لكن إذا كنت تؤمن، ولو جزئيًا، أن السنوات القليلة القادمة قد تجلب اضطرابًا حقيقيًا لصناعتك، فإذن المرونة المالية الأساسية أصبحت أهم مما كانت قبل عام. كوّن مدخرات إن استطعت. كن حذرًا من تحمل ديون جديدة تفترض أن دخلك الحالي مضمون. فكّر في ما إذا كانت مصروفاتك الثابتة تمنحك مرونة أم تقيدك. امنح نفسك خيارات إذا تحركت الأمور أسرع مما تتوقع.

فكّر في موقعك، وامِل نحو ما يصعب استبداله أكثر. بعض الأشياء ستستغرق وقتًا أطول حتى يزيحها الذكاء الاصطناعي. العلاقات والثقة المبنية عبر سنوات. العمل الذي يتطلب حضورًا جسديًا. الأدوار ذات المسؤولية المرخّصة: الأدوار التي ما زال على شخص ما أن يوقّع عليها، ويتحمل المسؤولية القانونية، ويقف في المحكمة. الصناعات ذات العوائق التنظيمية الثقيلة، حيث سيبطؤ التبني بسبب الامتثال والمسؤولية والقصور الذاتي المؤسسي. لا شيء من ذلك درع دائم. لكنه يشتري وقتًا. والوقت، الآن، هو أثمن شيء يمكنك امتلاكه، طالما أنك تستخدمه للتكيف، لا للتظاهر بأن هذا لا يحدث.

أعد التفكير فيما تقوله لأطفالك. الخطة القياسية: احصل على درجات جيدة، اذهب إلى جامعة جيدة، احصل على وظيفة مهنية مستقرة. هذا يشير مباشرة إلى الأدوار الأكثر تعرضًا. لا أقول إن التعليم لا يهم. لكن الشيء الذي سيهم أكثر للجيل القادم هو تعلم كيفية العمل مع هذه الأدوات، ومتابعة ما هم شغوفون به حقًا. لا أحد يعرف تمامًا كيف يبدو سوق العمل بعد عشر سنوات. لكن الأشخاص الأكثر احتمالًا للازدهار هم أولئك الفضوليون بعمق، القادرون على التكيف، والفاعلون في استخدام الذكاء الاصطناعي لفعل أشياء يهتمون بها فعلاً. علّم أطفالك أن يكونوا بنّائين ومتعلّمين، لا أن يُحسّنوا مسارًا وظيفيًا قد لا يكون موجودًا حين يتخرجون.

أحلامك اقتربت كثيرًا. قضيت معظم هذا القسم أتحدث عن التهديدات، لذا دعني أتحدث عن الجانب الآخر، لأنه حقيقي بالقدر نفسه. إذا كنت يومًا تريد بناء شيء لكن لم تكن لديك المهارات التقنية أو المال لتوظيف شخص، فهذا الحاجز زال إلى حد كبير. يمكنك وصف تطبيق للذكاء الاصطناعي والحصول على نسخة عاملة خلال ساعة. أنا لا أبالغ. أفعل هذا بانتظام. إذا كنت دائمًا تريد كتابة كتاب لكن لم تجد الوقت أو كنت تعاني في الكتابة، يمكنك العمل مع الذكاء الاصطناعي لإنجازه. تريد تعلم مهارة جديدة؟ أفضل معلم في العالم صار متاحًا لأي شخص مقابل 20 دولارًا في الشهر... معلم لا ينفد صبره، متاح 24/7، ويمكنه شرح أي شيء بالمستوى الذي تحتاجه. المعرفة أصبحت مجانية تقريبًا الآن. أدوات البناء أصبحت رخيصة جدًا الآن. أي شيء كنت تؤجله لأنه بدا صعبًا جدًا أو مكلفًا جدًا أو بعيدًا جدًا عن خبرتك: جرّبه. اتبع ما أنت شغوف به. لا تعرف إلى أين سيقودك. وفي عالم تتعطل فيه المسارات المهنية القديمة، قد يكون الشخص الذي قضى سنة يبني شيئًا يحبه أفضل تموضعًا من الشخص الذي قضى السنة نفسها يتشبث بوصف وظيفي.

ابنِ عادة التكيف. هذا ربما أهمها. الأدوات المحددة لا تهم بقدر ما تهم عضلة تعلم أدوات جديدة بسرعة. الذكاء الاصطناعي سيواصل التغير، وبسرعة. النماذج الموجودة اليوم ستكون بالية خلال سنة. سير العمل التي يبنيها الناس الآن ستحتاج لإعادة بناء. الأشخاص الذين سيخرجون من هذا بشكل جيد لن يكونوا أولئك الذين أتقنوا أداة واحدة. بل أولئك الذين ارتاحوا لإيقاع التغير نفسه. اجعل التجريب عادة. جرّب أشياء جديدة حتى عندما يكون الشيء الحالي يعمل. ارتح لكونك مبتدئًا مرارًا وتكرارًا. هذا التكيف هو أقرب شيء لميزة دائمة موجودة الآن.

إليك التزام بسيط سيضعك أمام معظم الناس: اقضِ ساعة واحدة يوميًا في التجربة مع الذكاء الاصطناعي. ليس قراءة عنه بشكل سلبي. استخدامه. كل يوم، حاول أن تجعله يفعل شيئًا جديدًا... شيئًا لم تجربه من قبل، شيئًا لست متأكدًا أنه يستطيع التعامل معه. جرّب أداة جديدة. أعطه مشكلة أصعب. ساعة في اليوم، كل يوم. إذا فعلت هذا لستة أشهر قادمة، فستفهم ما القادم أكثر من 99% من الناس من حولك. هذا ليس مبالغة. تقريبًا لا أحد يفعل هذا الآن. العتبة منخفضة جدًا.


الصورة الأكبر

ركزت على الوظائف لأنها تؤثر مباشرة في حياة الناس. لكنني أريد أن أكون صادقًا بشأن نطاق ما يحدث كاملًا، لأنه يتجاوز العمل بكثير.

لدى أموديي تجربة ذهنية لا أستطيع التوقف عن التفكير فيها. تخيل أننا في 2027. تظهر دولة جديدة بين ليلة وضحاها. 50 مليون مواطن، كل واحد منهم أذكى من أي فائز بجائزة نوبل عاش يومًا. يفكرون بسرعة أكبر من أي إنسان بـ 10 إلى 100 مرة. لا ينامون أبدًا. يمكنهم استخدام الإنترنت، والتحكم في الروبوتات، وتوجيه التجارب، وتشغيل أي شيء بواجهة رقمية. ماذا سيقول مستشار الأمن القومي؟

يقول أموديي إن الإجابة واضحة: "أخطر تهديد للأمن القومي واجهناه منذ قرن، وربما على الإطلاق."

يعتقد أننا نبني تلك الدولة. كتب مقالة من 20,000 كلمة عنها الشهر الماضي، مؤطرًا هذه اللحظة كاختبار لمدى نضج البشرية للتعامل مع ما تخلقه.

الجانب الإيجابي، إذا نجحنا في ذلك، مذهل. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يضغط قرنًا من البحث الطبي إلى عقد واحد. السرطان، ألزهايمر، الأمراض المعدية، الشيخوخة نفسها... هؤلاء الباحثون يعتقدون بصدق أن هذه قابلة للحل في أعمارنا.

الجانب السلبي، إذا أخطأنا، حقيقي بالقدر نفسه. ذكاء اصطناعي يتصرف بطرق لا يستطيع صانعوه توقعها أو التحكم بها. هذا ليس افتراضيًا؛ Anthropic وثقت محاولات ذكائها الاصطناعي الخداع والتلاعب والابتزاز في اختبارات محكومة. ذكاء اصطناعي يخفض العتبة لصناعة أسلحة بيولوجية. ذكاء اصطناعي يمكّن الحكومات الاستبدادية من بناء دول مراقبة لا يمكن تفكيكها أبدًا.

الأشخاص الذين يبنون هذه التقنية متحمسون وخائفون في الوقت نفسه أكثر من أي أحد آخر على الكوكب. يعتقدون أنها قوية جدًا لإيقافها ومهمة جدًا لتركها. هل هذا حكمة أم تبرير عقلاني؟ لا أعرف.


ما أعرفه

أعرف أن هذا ليس موضة عابرة. التقنية تعمل، وتتحسن بشكل يمكن التنبؤ به، وأغنى المؤسسات في التاريخ تلتزم بتريليونات تجاهها.

أعرف أن العامين إلى الخمسة أعوام القادمة ستكون مربكة بطرق لا يستعد لها معظم الناس. هذا يحدث بالفعل في عالمي. وهو قادم إلى عالمك.

أعرف أن الأشخاص الذين سيخرجون من هذا بأفضل حال هم الذين يبدأون التفاعل الآن، ليس بخوف، بل بفضول وإحساس بالعجلة.

وأعرف أنك تستحق أن تسمع هذا من شخص يهتم بك، لا من عنوان رئيسي بعد ستة أشهر عندما يكون الأوان قد فات لتتقدم.

لقد تجاوزنا نقطة كون هذا حديث عشاء ممتعًا عن المستقبل. المستقبل موجود بالفعل. فقط لم يطرق بابك بعد.

وهو على وشك ذلك.


إذا لامس هذا شيئًا لديك، شاركه مع شخص في حياتك ينبغي أن يفكر في هذا. معظم الناس لن يسمعوه إلا بعد فوات الأوان. يمكنك أن تكون سبب حصول شخص تهتم به على بداية مبكرة.

شكرًا لـ Kyle Corbitt وJason Kuperberg وSam Beskind على مراجعة المسودات المبكرة وتقديم ملاحظات لا تقدر بثمن.

Original article: Something Big Is Happening by Matt Shumer2026-02-09

Send feedback

This opens WhatsApp with a pre-filled message.

Quick picks