«دِل» لـ«الشرق الأوسط»: الذكاء الاصطناعي ليس مجرد موجة عابرة

«إنه عنصر حيوي في التحوّل الرقمي بالسعودية»

«دل»: الذكاء الاصطناعي ليس مجرد تكنولوجيا... إنه إعادة التفكير في العمليات والتركيز على النتائج (شاترستوك)
«دل»: الذكاء الاصطناعي ليس مجرد تكنولوجيا... إنه إعادة التفكير في العمليات والتركيز على النتائج (شاترستوك)
TT

«دِل» لـ«الشرق الأوسط»: الذكاء الاصطناعي ليس مجرد موجة عابرة

«دل»: الذكاء الاصطناعي ليس مجرد تكنولوجيا... إنه إعادة التفكير في العمليات والتركيز على النتائج (شاترستوك)
«دل»: الذكاء الاصطناعي ليس مجرد تكنولوجيا... إنه إعادة التفكير في العمليات والتركيز على النتائج (شاترستوك)

يتسارع التحوّل الرقمي في المملكة العربية السعودية ضمن أهداف «رؤية 2030» حيث يبرز الذكاء الاصطناعي كعامل حاسم في إعادة تشكيل الصناعات وزيادة الكفاءة وتعزيز الابتكار عبر مختلف القطاعات. من الخدمات العامة إلى الشركات الخاصة، تعمل المملكة بنشاط على دمج الذكاء الاصطناعي لتحسين عملية اتخاذ القرار وتبسيط العمليات والحفاظ على سيادة البيانات. ومع ذلك، فإن الطريق نحو أن تصبح المملكة رائدة عالمياً في الذكاء الاصطناعي ليس من دون تحديات، منها: قضايا تتعلق بالتكاليف، وفجوات المهارات، وتحديث البنية التحتية... تشكل عقبات أمام المنظمات التي تسعى إلى تبني الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع.

محمد أمين النائب الأول لرئيس شركة «دِل تكنولوجيز» في منطقة أوروبا الوسطى والشرقية والشرق الأوسط وتركيا وأفريقيا (دل)

تتصدّر شركة «دِل تكنولوجيز»، وهي لاعب رئيسي في مشهد الذكاء الاصطناعي في المنطقة، الجهود لمواجهة هذه التحديات بشكل مباشر. في حديث خاص لـ«الشرق الأوسط» على هامش معرض «جايتكس» في دبي، يتناول محمد أمين، النائب الأول لرئيس شركة «دِل تكنولوجيز» في منطقة أوروبا الوسطى والشرقية والشرق الأوسط وتركيا وأفريقيا، استراتيجية شركته للتحول بالذكاء الاصطناعي، موضحاً كيف تدعم الشركة طموحات المملكة في مجال الذكاء الاصطناعي من خلال البنية التحتية المتقدمة والحلول المخصصة وتنمية المواهب. يقول أمين إن «(دِل) توقعت ما يحدث في الصناعة منذ أكثر من عامين، وأعدت نفسها لذلك».

الذكاء الاصطناعي... أولوية استراتيجية للسعودية

يتطور تبني الذكاء الاصطناعي في المملكة العربية السعودية بسرعة، و«دِل» في وضع جيد لدعم طموح المملكة لتكون رائدة عالمياً في هذا المجال، كما يوضح محمد أمين. ويضيف أن «الذكاء الاصطناعي ليس مجرد موجة عابرة، بل هو عنصر حيوي في التحوّل الرقمي بالمملكة». ويشير إلى أن «91 في المائة من الشركات تريد أن يكون لديها استراتيجية للذكاء الاصطناعي، لكن 51 في المائة منها لا تعرف من أين تبدأ»، مسلّطاً الضوء على الفجوة بين الطموح والتنفيذ.

وفي إجابة لسؤال عن طرق تقليص هذه الفجوة، تقدم «دِل» حلولاً مخصصة للذكاء الاصطناعي تتماشى مع الاحتياجات الخاصة للمنظمات السعودية، سواء في قطاع الرعاية الصحية أو المالية أو القطاع العام. وتركز هذه الاستراتيجيات على تحقيق نتائج أعمال قابلة للقياس، وهو جزء أساسي من عروض الذكاء الاصطناعي من شركته. ويشدد أيضاً على أن التحدي لا يقتصر فقط على نشر الذكاء الاصطناعي، بل على توجيه المنظمات خلال عملية التحوّل. ويقول: «الذكاء الاصطناعي ليس مجرد مسألة تكلفة؛ إنه يتعلق بإعادة تشكيل العمليات التجارية لتحقيق النتائج».

تشدد «دِل» على المسؤولية الأخلاقية للذكاء الاصطناعي عبر تقليل التأثير البيئي واستخدام نماذج موفرة للطاقة (شاترستوك)

التكلفة... والمواهب... ورحلة الذكاء الاصطناعي

على الرغم من الإمكانات الهائلة للذكاء الاصطناعي، فإن أحد أكبر العوائق أمام المنظمات هو إدارة التكاليف والوصول إلى المواهب المناسبة. ويقر محمد أمين خلال حديث لـ«الشرق الأوسط» بهذه التحديات، موضحاً أن «اثنين من أكبر الحواجز للبدء في رحلة الذكاء الاصطناعي هما التكلفة والأشخاص. تحتاج إلى الاستثمار في المواهب والتدريب مع إدارة التكاليف الأولية لتنفيذ الذكاء الاصطناعي».

تتمثل مقاربة «دِل» في التنفيذ التدريجي للذكاء الاصطناعي، مما يتيح للمنظمات التوسع تدريجياً مع إدارة التكاليف. ويصفها أمين بـ«الرحلة التي تبدأ بتكلفة أعلى، ولكن مع نضج نظام الذكاء الاصطناعي واكتساب الناس المعرفة، تنخفض التكاليف». ويشير إلى أن خدمات «دِل» تهدف إلى مساعدة المنظمات على فهم حالات الاستخدام المحددة للذكاء الاصطناعي، بدءاً من تقييم العمليات الحالية ومواءمة استراتيجيات الذكاء الاصطناعي مع الأهداف التجارية.

تأثير الذكاء الاصطناعي على سوق العمل

مع تحول الذكاء الاصطناعي للصناعات، ظهرت مخاوف بشأن فقدان الوظائف. يعالج أمين هذا الموضوع قائلاً: «نعم، ستختفي بعض الوظائف، ولكن ستُخلق العديد من الوظائف الجديدة. ستتغير طبيعة العمل، ولكن ستكون هناك المزيد من الفرص». ويؤكد على ضرورة إعادة التدريب والتحوّل الذاتي، مشجعاً الأفراد على التعلم المستمر والتكيف.

ويقر بأنه «حتى بعد سنوات عديدة من العمل في هذا المجال، ما زلت أتعلم كل يوم. التحوّل الذاتي ضروري في هذه الموجة الجديدة من الذكاء الاصطناعي». ويدعو الشباب إلى تبني التعلم المستمر للبقاء تنافسيين في سوق العمل التي تتغير بسرعة.

وكانت شركة «دِل تكنولوجيز» قد وقعت اتفاقية تعاون مع «أرامكو السعودية» والأكاديمية الوطنية لتقنية المعلومات في شهر يوليو (تموز) الماضي، بهدف تزويد الطلاب السعوديين ببرامج تدريبية متقدمة، وشهادات مهنية من شأنها أن تساعد في تطوير مجموعة من المواهب الماهرة والقابلة للتوظيف في مجالات التقنية بالمملكة، وذلك في إطار جهد تعاوني مشترك لتمكين المواهب المحلية وتزويدها بمهارات متقدمة في مجال العلوم والتقنية.

وبموجب الاتفاقية، تم تصميم البرنامج التدريبي «ITXcelerate» الذي يستمر حتى نهاية العام لتزويد الخريجين السعوديين الجدد في هندسة الكمبيوتر وعلوم الكمبيوتر وتقنية المعلومات، بشهادة «دِل» المهنية المثبتة في مجالات مثل إدارة التخزين، وعلوم البيانات، والذكاء الاصطناعي. ويوفر البرنامج التدريبي أيضاً خبرة عملية مع فرص وظيفية وتوجيه مباشر في الموقع. ويهدف البرنامج إلى تجاوز المفاهيم النظرية عبر تزويد المواهب المحلية بالمهارات والمعرفة المطلوبة لتحقيق التفوق والازدهار في عالم اليوم القائم على البيانات.

تعد مراكز البيانات العمود الفقري الذي يحتاجه الذكاء الاصطناعي لتنفيذ العمليات والنتائج بسرعة وكفاءة (شاترستوك)

الموجة الثانية من الذكاء الاصطناعي

يمثل الذكاء الاصطناعي التوليدي الموجة التالية من تطور الذكاء الاصطناعي، والتي تتسم بقدرتها على توليد محتوى لم يولّده البشر. ويصف أمين الذكاء الاصطناعي التوليدي بأنه «الثورة الثانية للذكاء الاصطناعي»، مشيراً إلى إمكاناته التحويلية. لكنه اعترف أيضاً بتحدياته، خاصة من حيث التكلفة والتعقيد.

يمتد تأثير الذكاء الاصطناعي ليشمل تحويل العمليات التجارية، وليس فقط زيادة الكفاءة التقليدية. ويرى محمد أمين مستقبلاً يقود فيه الذكاء الاصطناعي العمليات التجارية، «وستكون الآلات هي من تتخذ القرارات في حين يقدم البشر التوجيه». ويعرب عن اعتقاده بأنه «اليوم، يتخذ البشر القرارات بمساعدة الآلات. في المستقبل، ستتخذ الآلات القرارات بتوجيه من البشر».

أهداف «دِل» الطموحة

يعبّر محمد أمين خلال حديثه لـ«الشرق الأوسط» عن ثقته في مكانة «دِل» كقائد عالمي في بنية الذكاء الاصطناعي، ويقول: «أنا مقتنع بأن (دِل) ستكون واحدة من أفضل خمس شركات في العالم خلال عامين»، مشيراً إلى تركيز الشركة على تحديث البنية التحتية، وتحويل كيفية استهلاك المنظمات للتكنولوجيا.

مع تقدم المملكة العربية السعودية نحو أهداف «رؤية 2030»، سيلعب الذكاء الاصطناعي دوراً محورياً في دفع الابتكار، والكفاءة، والنمو. وتؤكد شركة «دِل تكنولوجيز» لـ«الشرق الأوسط» التزامها بدعم هذا التحوّل من خلال حلولها المدفوعة بالذكاء الاصطناعي، وترقيات البنية التحتية، ومبادرات تنمية المواهب.


مقالات ذات صلة

صحتك متسوقة ترتدي قبعة عيد الميلاد وتدخن سيجارة في أحد شوارع لندن (رويترز)

الساعات الذكية قد تساعد في الإقلاع عن التدخين... كيف؟

كشفت دراسة حديثة عن أن الساعات الذكية يمكن أن تستخدم لمساعدة الناس على الإقلاع عن التدخين.

«الشرق الأوسط» (لندن)
الاقتصاد عامل على خط تجميع بمصنع سيارات في إنتشون بكوريا الجنوبية (رويترز)

الناتج الصناعي لكوريا الجنوبية مستمر في التراجع للشهر الثالث على التوالي

واصل الناتج الصناعي لكوريا الجنوبية تراجعه للشهر الثالث توالياً خلال نوفمبر (تشرين الثاني) الماضي؛ بسبب تراجع إنتاج السيارات رغم النمو القوي في قطاع الرقائق.

«الشرق الأوسط» (سيول)
يوميات الشرق ظهور أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية سمح بإنتاج تقييمات مزيفة للمنتجات والصفحات الموجودة على الإنترنت (رويترز)

كيف تكتشف التقييمات المزيفة للمنتجات على الإنترنت؟

تقول جماعات مراقبة وباحثون إن ظهور أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية سمح بإنتاج تقييمات مزيفة للمنتجات والصفحات الموجودة على الإنترنت ومنصات التواصل.

«الشرق الأوسط» (لندن)
الولايات المتحدة​ مؤسس شركة «أمازون» جيف بيزوس (أ.ب)

بعد علاقة متوترة... جيف بيزوس يتناول العشاء برفقة ترمب في فلوريدا

شوهد مؤسس شركة «أمازون» جيف بيزوس وهو يتجول في مقر إقامة الرئيس المنتخب دونالد ترمب بولاية فلوريدا، في وقت متأخر من ليلة الأربعاء حيث تناول العشاء معه.

«الشرق الأوسط» (واشنطن)

هل أصبحنا على أعتاب مرحلة تباطؤ الذكاء الاصطناعي؟

هل أصبحنا على أعتاب مرحلة تباطؤ الذكاء الاصطناعي؟
TT

هل أصبحنا على أعتاب مرحلة تباطؤ الذكاء الاصطناعي؟

هل أصبحنا على أعتاب مرحلة تباطؤ الذكاء الاصطناعي؟

يوجه ديميس هاسابيس، أحد أكثر خبراء الذكاء الاصطناعي نفوذاً في العالم، تحذيراً لبقية صناعة التكنولوجيا: لا تتوقعوا أن تستمر برامج المحادثة الآلية في التحسن بنفس السرعة التي كانت عليها خلال السنوات القليلة الماضية، كما كتب كاد ميتز وتريب ميكل (*).

التهام بيانات الإنترنت

لقد اعتمد باحثو الذكاء الاصطناعي لبعض الوقت على مفهوم بسيط إلى حد ما لتحسين أنظمتهم: فكلما زادت البيانات التي جمعوها من الإنترنت، والتي ضخُّوها في نماذج لغوية كبيرة (التكنولوجيا التي تقف وراء برامج المحادثة الآلية) كان أداء هذه الأنظمة أفضل.

ولكن هاسابيس، الذي يشرف على «غوغل ديب مايند»، مختبر الذكاء الاصطناعي الرئيسي للشركة، يقول الآن إن هذه الطريقة بدأت تفقد زخمها ببساطة، لأن البيانات نفدت من أيدي شركات التكنولوجيا.

وقال هاسابيس، هذا الشهر، في مقابلة مع صحيفة «نيويورك تايمز»، وهو يستعد لقبول «جائزة نوبل» عن عمله في مجال الذكاء الاصطناعي: «يشهد الجميع في الصناعة عائدات متناقصة».

استنفاد النصوص الرقمية المتاحة

هاسابيس ليس الخبير الوحيد في مجال الذكاء الاصطناعي الذي يحذر من تباطؤ؛ إذ أظهرت المقابلات التي أُجريت مع 20 من المديرين التنفيذيين والباحثين اعتقاداً واسع النطاق بأن صناعة التكنولوجيا تواجه مشكلة كان يعتقد كثيرون أنها لا يمكن تصورها قبل بضع سنوات فقط؛ فقد استنفدت معظم النصوص الرقمية المتاحة على الإنترنت.

استثمارات رغم المخاوف

بدأت هذه المشكلة في الظهور، حتى مع استمرار ضخ مليارات الدولارات في تطوير الذكاء الاصطناعي. في الأسبوع الماضي، قالت شركة «داتابريكس (Databricks)»، وهي شركة بيانات الذكاء الاصطناعي، إنها تقترب من 10 مليارات دولار في التمويل، وهي أكبر جولة تمويل خاصة على الإطلاق لشركة ناشئة. وتشير أكبر الشركات في مجال التكنولوجيا إلى أنها لا تخطط لإبطاء إنفاقها على مراكز البيانات العملاقة التي تدير أنظمة الذكاء الاصطناعي.

لا يشعر الجميع في عالم الذكاء الاصطناعي بالقلق. يقول البعض، بمن في ذلك سام ألتمان الرئيس التنفيذي لشركة «أوبن إيه آي»، إن التقدم سيستمر بنفس الوتيرة، وإن كان مع بعض التغييرات في التقنيات القديمة. كما أن داريو أمودي، الرئيس التنفيذي لشركة الذكاء الاصطناعي الناشئة، «أنثروبيك»، وجينسن هوانغ، الرئيس التنفيذي لشركة «نيفيديا»، متفائلان أيضاً.

قوانين التوسع... هل تتوقف؟

تعود جذور المناقشة إلى عام 2020، عندما نشر جاريد كابلان، وهو فيزيائي نظري في جامعة جونز هوبكنز، ورقة بحثية تُظهِر أن نماذج اللغة الكبيرة أصبحت أكثر قوة وواقعية بشكل مطرد مع تحليل المزيد من البيانات.

أطلق الباحثون على نتائج كابلان «قوانين التوسع (Scaling Laws)»... فكما يتعلم الطلاب المزيد من خلال قراءة المزيد من الكتب، تحسنت أنظمة الذكاء الاصطناعي مع تناولها كميات كبيرة بشكل متزايد من النصوص الرقمية التي تم جمعها من الإنترنت، بما في ذلك المقالات الإخبارية وسجلات الدردشة وبرامج الكومبيوتر.

ونظراً لقوة هذه الظاهرة، سارعت شركات، مثل «OpenAI (أوبن إيه آي)» و«غوغل» و«ميتا» إلى الحصول على أكبر قدر ممكن من بيانات الإنترنت، وتجاهلت السياسات المؤسسية وحتى مناقشة ما إذا كان ينبغي لها التحايل على القانون، وفقاً لفحص أجرته صحيفة «نيويورك تايمز»، هذا العام.

كان هذا هو المعادل الحديث لـ«قانون مور»، وهو المبدأ الذي كثيراً ما يُستشهد به، والذي صاغه في ستينات القرن العشرين المؤسس المشارك لشركة «إنتل غوردون مور»؛ فقد أظهر مور أن عدد الترانزستورات على شريحة السيليكون يتضاعف كل عامين، أو نحو ذلك، ما يزيد بشكل مطرد من قوة أجهزة الكومبيوتر في العالم. وقد صمد «قانون مور» لمدة 40 عاماً. ولكن في النهاية، بدأ يتباطأ.

المشكلة هي أنه لا قوانين القياس ولا «قانون مور» هي قوانين الطبيعة الثابتة. إنها ببساطة ملاحظات ذكية. صمد أحدها لعقود من الزمن. وقد يكون للقوانين الأخرى عمر افتراضي أقصر بكثير؛ إذ لا تستطيع «غوغل» و«أنثروبيك» إلقاء المزيد من النصوص على أنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بهما، لأنه لم يتبقَّ سوى القليل من النصوص لإلقائها.

«لقد كانت هناك عائدات غير عادية على مدى السنوات الثلاث أو الأربع الماضية، مع بدء تطبيق قوانين التوسع»، كما قال هاسابيس. «لكننا لم نعد نحصل على نفس التقدم».

آلة تضاهي قوة العقل البشري

وقال هاسابيس إن التقنيات الحالية ستستمر في تحسين الذكاء الاصطناعي في بعض النواحي. لكنه قال إنه يعتقد أن هناك حاجة إلى أفكار جديدة تماماً للوصول إلى الهدف الذي تسعى إليه «غوغل» والعديد من الشركات الأخرى: آلة يمكنها أن تضاهي قوة الدماغ البشري.

أما إيليا سوتسكيفر، الذي كان له دور فعال في دفع الصناعة إلى التفكير الكبير، كباحث في كل من «غوغل» و«أوبن أيه آي»، قبل مغادرته إياها، لإنشاء شركة ناشئة جديدة، الربيع الماضي، طرح النقطة ذاتها خلال خطاب ألقاه هذا الشهر. قال: «لقد حققنا ذروة البيانات، ولن يكون هناك المزيد. علينا التعامل مع البيانات التي لدينا. لا يوجد سوى شبكة إنترنت واحدة».

بيانات مركبة اصطناعياً

يستكشف هاسابيس وآخرون نهجاً مختلفاً. إنهم يطورون طرقاً لنماذج اللغة الكبيرة للتعلُّم من تجربتهم وأخطائهم الخاصة. من خلال العمل على حل مشاكل رياضية مختلفة، على سبيل المثال، يمكن لنماذج اللغة أن تتعلم أي الطرق تؤدي إلى الإجابة الصحيحة، وأيها لا. في الأساس، تتدرب النماذج على البيانات التي تولِّدها بنفسها. يطلق الباحثون على هذا «البيانات الاصطناعية».

أصدرت «اوبن أيه آي» مؤخراً نظاماً جديداً يسمى «OpenAI o1» تم بناؤه بهذه الطريقة. لكن الطريقة تعمل فقط في مجالات مثل الرياضيات وبرمجة الحوسبة؛ حيث يوجد تمييز واضح بين الصواب والخطأ.

تباطؤ محتمل

على صعيد آخر، وخلال مكالمة مع المحللين، الشهر الماضي، سُئل هوانغ عن كيفية مساعدة شركته «نيفيديا» للعملاء في التغلب على تباطؤ محتمل، وما قد تكون العواقب على أعمالها. قال إن الأدلة أظهرت أنه لا يزال يتم تحقيق مكاسب، لكن الشركات كانت تختبر أيضاً عمليات وتقنيات جديدة على شرائح الذكاء الاصطناعي. وأضاف: «نتيجة لذلك، فإن الطلب على بنيتنا التحتية كبير حقاً». وعلى الرغم من ثقته في آفاق «نيفيديا»، فإن بعض أكبر عملاء الشركة يعترفون بأنهم يجب أن يستعدوا لاحتمال عدم تقدم الذكاء الاصطناعي بالسرعة المتوقَّعة.

وعن التباطؤ المحتمل قالت راشيل بيترسون، نائبة رئيس مراكز البيانات في شركة «ميتا»: «إنه سؤال رائع نظراً لكل الأموال التي يتم إنفاقها على هذا المشروع على نطاق واسع».

* خدمة «نيويورك تايمز»