سجل نموذج الذكاء الاصطناعي Claude، الذي تطوره شركة Anthropic، قفزة مالية كبيرة خلال الأشهر الأخيرة، حيث ارتفعت إيراداته السنوية التقديرية إلى أكثر من 30 مليار دولار في مارس 2026، مقارنة بنحو 9 مليارات دولار في العام السابق. ويعكس هذا النمو المتسارع حجم الإقبال العالمي على تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي، رغم تصاعد الجدل حول جودة الأداء.
ورغم هذا التوسع التجاري اللافت، بدأت تظهر موجة من الانتقادات داخل مجتمع المطورين، حيث أشار بعض المستخدمين إلى تراجع في قدرة النموذج على معالجة المهام المعقدة، مع اتهامات بأنه أصبح أقل عمقًا في التحليل وأكثر اعتمادًا على حلول سريعة.
وفي واحدة من أبرز الانتقادات، علّقت “ستيلا لورينزو”، مديرة مجموعة الذكاء الاصطناعي في شركة AMD، بأن أداء Claude Code شهد تغيرًا سلبيًا، واصفة سلوكه بأنه بات “أقل تركيزًا” أو “أقرب إلى الكسل” في معالجة بعض المهام، وذلك وفق منشور تقني نشرته عبر منصة GitHub.
وأوضحت لورينزو أن هذا التقييم جاء بعد تحليل واسع شمل آلاف الجلسات التشغيلية للنظام، مؤكدة أن النتائج لم تكن فردية، بل شارك فيها عدد من أعضاء فريقها بناءً على تجارب متكررة أثناء الاستخدام الفعلي.
ووفقًا للتحليل الذي شمل أكثر من 6,800 جلسة، ظهرت أنماط سلوكية مثيرة للجدل، من بينها إنهاء عمليات التفكير قبل الوصول إلى نتائج مكتملة، وتجنب تحمل مسؤولية الحلول المعقدة، إضافة إلى زيادة طلب الأذونات غير الضرورية أثناء تنفيذ المهام.
وأشارت التقارير إلى أن هذه السلوكيات بدأت بالظهور بشكل تدريجي منذ تحديث أُجري في مارس، والذي تضمن تقليل عرض خطوات التفكير الداخلية للنموذج، ما قلل من مستوى الشفافية للمستخدمين.
ويرى بعض الخبراء أن هذا التغيير ربما أثر على عمق التحليل داخل النظام، حيث بات يميل إلى تقديم نتائج أسرع على حساب الدقة والتفصيل، وهو ما انعكس في تجربة عدد من المستخدمين خلال الفترة الأخيرة.
ولم تكن هذه الملاحظات الأولى، إذ سبقتها شكاوى بشأن تغييرات في إصدار سابق من Claude Code، تضمنت تقليل مستوى الشرح المصاحب للمهام، ما أثار تساؤلات حول اتجاه تطوير النظام.
كما زاد الجدل بعد تقارير عن ارتفاع استهلاك التوكنز خلال الاستخدام، وهو ما دفع الشركة المطورة إلى توضيح أن الأمر مرتبط بأنماط استخدام معينة تتطلب موارد أكبر، مؤكدة العمل على تحسين الكفاءة.
وفي ظل هذه التطورات، اقترحت “لورينزو” إضافة مستويات استخدام أكثر مرونة مخصصة للمهام المعقدة، بما يسمح بتمييز احتياجات المستخدمين وفق طبيعة العمليات الحسابية المطلوبة.
واختتمت تصريحاتها بالإشارة إلى أن فريقها بدأ بالفعل في تقييم بدائل أخرى، في خطوة تعكس تزايد الضغوط التنافسية في سوق الذكاء الاصطناعي، حيث لم يعد النجاح مرتبطًا بالإيرادات فقط، بل أيضًا باستمرار جودة الأداء وثقة المستخدمين.