في ظل الحماسة المُتزايدة حول الذكاء الاصطناعي العام (AGI)، الذي يُنظر إليه على أنه نظام قادر على التفكير مثل البشر في كل المهام، يطرح بيتر شتينبرغر، مُنشئ منصة OpenClaw، رؤية مُختلفة. وفقًا لمقابلته مع بودكاست Y Combinator، يرى شتينبرغر أن الذكاء الاصطناعي الأفضل ليس الأشمل، بل الأكثر تخصصًا. كما يشير إلى أن الإنسان نفسه لا يُنجز مهامًا معقدة مثل تصميم هاتف آيفون أو رحلة فضائية وحده، بل يعتمد على التخصص الجماعي. ولهذا، يرى أن الذكاء الاصطناعي يجب أن يتبع نفس المبدأ: لا يمكن لنموذج واحد أن يتفوق في كل شيء، لكنه يمكن أن يُصبح متفوقًا في مجالات محددة. في الواقع، تُصنف النماذج الحالية على أنها "عامة"، لكنها في الممارسة العملية تُستخدم في مهام محددة — مثل حل مسائل رياضية معقدة أو كشف الطفرات الجينية. الشركات الناشئة والعملاقة تُركّز الآن على تطوير نماذج متخصصة. مثال على ذلك، شركة أكسيوم التي تُطور ذكاءً اصطناعيًا مُخصصًا لحل المسائل الرياضية المتقدمة، أو نظام AlphaGenome من DeepMind الذي يتنبأ بتأثير الطفرات الوراثية على العمليات البيولوجية. كما يُلاحظ توجه مُتجه نحو نماذج أصغر وأكثر كفاءة، لا سيما مع ضغوط تُطالب بتحسين الأداء عبر البيانات والخوارزميات المناسبة، وليس فقط بزيادة حجم النموذج. أيدان جوميز، الرئيس التنفيذي لشركة Cohere، أكد في 2024 أن التركيز يتحول نحو نماذج "أصغر، أكثر كفاءة، وأذكى" باستخدام بيانات دقيقة. لا يقف شتينبرغر وحيدًا في هذا الانتقاد. تيمنيت جيبرو، عالمة الحاسوب ورئيسة معهد الأبحاث في الذكاء الاصطناعي الموزع، وصفت AGI بأنه "شيء خيالي"، قائلة إن التقدم الهندسي يعتمد على أنظمة مُحددة وقابلة للاختبار، وليس على مفاهيم غامضة مثل "آلهة آليّة". وحذّرت من أن سعي الصناعة نحو هذا الحلم يُفضي إلى استغلال العمل وزيادة الأثر البيئي. شتينبرغر، الذي اشتُهِر سابقًا بتأسيس شركة معالجة ملفات PDF PSPDFKit، عاد إلى العمل في مجال الذكاء الاصطناعي بعد تقاعده، مُدركًا التطور الكبير الذي طرأ على التكنولوجيا. من مجرد هدف بسيط هو "تمكين الحاسوب من كتابة النصوص"، أصبحت الأنظمة اليوم قادرة على أداء مهام معقدة بشكل متخصص، مما يُثبت أن التقدم لا يكمن في التعميم، بل في التخصيص الذكي.