بين تحولات وتحديات... ما رؤية شركة «ساس» للذكاء الاصطناعي في 2025؟

أبرز التحديات: الكفاءة والحوكمة الأخلاقية وجودة البيانات والابتكار السحابي

«ساس»: ستقود الشركات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي عام 2025 وتعمل على أتمتة المهام لاتخاذ قرارات أسرع والابتكار (أدوبي)
«ساس»: ستقود الشركات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي عام 2025 وتعمل على أتمتة المهام لاتخاذ قرارات أسرع والابتكار (أدوبي)
TT

بين تحولات وتحديات... ما رؤية شركة «ساس» للذكاء الاصطناعي في 2025؟

«ساس»: ستقود الشركات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي عام 2025 وتعمل على أتمتة المهام لاتخاذ قرارات أسرع والابتكار (أدوبي)
«ساس»: ستقود الشركات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي عام 2025 وتعمل على أتمتة المهام لاتخاذ قرارات أسرع والابتكار (أدوبي)

شهد عام 2024 تطوراً متسارعاً للذكاء الاصطناعي، فارضاً تحديات كبيرة للمؤسسات في جميع أنحاء العالم. وبينما تستعد الشركات للمعضلات التكنولوجية والأخلاقية المقبلة، يدعو قادة الصناعة إلى اتباع نهج أكثر توازناً لتبني الذكاء الاصطناعي. من كفاءة الطاقة وجودة البيانات إلى التسويق الشخصي والاستخدام الأخلاقي، يتشكل عام 2025 ليكون عاماً محورياً في ثورة الذكاء الاصطناعي.

البصمة الكربونية للذكاء الاصطناعي

أثارت متطلبات الذكاء الاصطناعي للطاقة مخاوف بشأن تأثيره البيئي. ووفقاً لجيري ويليامز، كبير مسؤولي البيئة في شركة «ساس» (SAS)، فإن مسؤولية تقليل البصمة الكربونية للذكاء الاصطناعي تقع على عاتق كل من مقدمي الخدمات السحابية ومستخدمي الذكاء الاصطناعي. تستهلك نماذج الذكاء الاصطناعي غير الفعّالة، مدفوعة بالاندفاع نحو تبني التكنولوجيا، كميات هائلة من موارد السحابة. ويؤكد ويليامز أن «الكفاءة الأكبر في تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي ستقلل من النفايات واستهلاك الطاقة، مما يقلل من التأثير البيئي».

يشبّه برايان هاريس، كبير مسؤولي التكنولوجيا في «ساس»، الجهود بالتقدم المحرز في كفاءة الطاقة في صناعات الأجهزة والسيارات. يمكن أن يؤدي تسريع تدريب النماذج وتحسين الكفاءة الخوارزمية إلى خفض متطلبات الذكاء الاصطناعي للطاقة بشكل كبير، مما يمهد الطريق لمستقبل أكثر استدامة للذكاء الاصطناعي.

«ساس»: يقسم الذكاء الاصطناعي التوليدي الشركات إلى قادة ومتخلفين بناءً على جودة البيانات (شاترستوك)

من المبالغة إلى القيمة العملية

لقد ولّدت الإمكانات التحويلية للذكاء الاصطناعي انقساماً بين المنظمات. تتوقع مارينيلا بروفي، رئيسة «استراتيجية سوق الذكاء الاصطناعي/ الجيل العالمي» في «ساس»، أنه بحلول عام 2025 ستتفوق بعض الشركات بالذكاء الاصطناعي التوليدي، متجاوزة المنافسين بإطلاق المنتجات بشكل أسرع وتجارب العملاء المخصصة. ومع ذلك، قد تتخلى شركات أخرى عن مشاريع الذكاء الاصطناعي بسبب ضعف جودة البيانات. وتنصح بروفي أن المنظمات تحتاج إلى التراجع ومعالجة مشكلات البيانات الشاملة، مشددة على أن البيانات الجيدة ضرورية لأداء الذكاء الاصطناعي الفعال.

يتحول الذكاء الاصطناعي التوليدي من كونه «لعبة جديدة لامعة» إلى أداة عملية تقدم نتائج أعمال ملموسة. ويقترح جاريد بيترسون، نائب الرئيس الأول لهندسة المنصات في «ساس» تبسيط الأساليب المتبعة في الذكاء الاصطناعي التوليدي والتركيز على التطبيقات المستهدفة. ويشمل ذلك الجمع بين نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) ونماذج اللغة الصغيرة المتخصصة (SLMs) لتحقيق نتائج أكثر تحديداً وكفاءة.

صعود الذكاء الاصطناعي المتخصص

مع تحول نماذج اللغة الكبيرة إلى سلعة أساسية في عام 2025، ستحول المنظمات تركيزها إلى تطبيقات محددة المجال مبنية على هذه النماذج. يتوقع أودو سغلافو، نائب الرئيس للذكاء الاصطناعي التطبيقي والنمذجة في «ساس»، انهيار نماذج تسعير الذكاء الاصطناعي للقدرات الأساسية ما يفسح المجال للابتكار في الحلول المخصصة والمفتوحة المصدر. سيعطي مشهد الذكاء الاصطناعي اللامركزي الأولوية للتكامل والتخصص. إن انتشار الذكاء الاصطناعي وتقنيات الحوسبة السحابية يدفع ما يسميه ستو برادلي، نائب الرئيس الأول لحلول المخاطر والاحتيال والامتثال في «ساس»، «بالترشيد العظيم لتكنولوجيا المعلومات». ومن المقرر أن تعمل الشركات على تبسيط الأنظمة المنعزلة من خلال الاستفادة من المنصات السحابية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي. وتعد هذه المنصات بمزيد من المرونة وخفض التكاليف وقدرات البيانات المتكاملة التي تمتد عبر دورة حياة العميل بالكامل.

ومن المتوقع أن يتوسع المسوقون إلى ما هو أبعد من أدوات الذكاء الاصطناعي التي تركز على الإنتاجية لتبني تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدية المتقدمة في عام 2025. وتشير جينيفر تشيس، مديرة التسويق الرئيسية في «ساس»، إلى أنها قد تتحول إلى أدوات مثل البيانات الاصطناعية والتوائم الرقمية والتعلم العميق ما سيمكن من تجارب شخصية مع احترام خصوصية العملاء. وسيؤدي هذا التطور إلى تعزيز الميزة التنافسية ونمو الإيرادات عبر الصناعات.

«ساس»: ينمو إنفاق منطقة الشرق الأوسط وتركيا وأفريقيا على الذكاء الاصطناعي بنسبة 37% ليصل إلى 7.2 مليار دولار بحلول 2026 (أدوبي)

معالجة التحديات الأخلاقية

لقد أدت قدرات الذكاء الاصطناعي على النطاق والتخصيص إلى ظهور مخاطر أيضاً. يحذر ستيفن تيل، رئيس قسم استشارات حوكمة الذكاء الاصطناعي العالمي في «ساس»، من هجمات الذكاء الاصطناعي التي قد تتلاعب بالمعايير الاجتماعية، أو تعطل الانتخابات، أو تنشر معلومات مضللة. ويؤكد تيل أنه يجب على قادة الأعمال قيادة المحادثة حول الاستخدام الأخلاقي للذكاء الاصطناعي من خلال وضع المبادئ والضوابط.

هذا وتواجه المجتمعات الديمقراطية حاجة متزايدة إلى حماية الخطاب المدني والمعايير الثقافية، مما يؤكد على أهمية حوكمة الذكاء الاصطناعي الشفافة والأخلاقية.

فرصة بقيمة 7.2 مليار دولار

تبرز منطقة الشرق الأوسط وتركيا وأفريقيا لاعباً رئيسياً في ثورة الذكاء الاصطناعي. وفقاً لتوقعات (IDC)، من المقرر أن ينمو الإنفاق على الذكاء الاصطناعي في المنطقة بنسبة 37 في المائة سنوياً، ليصل إلى 7.2 مليار دولار بحلول عام 2026. يسلط ألكسندر تيخونوف، المدير الإقليمي لمنطقة الشرق الأوسط وتركيا وأفريقيا في «ساس»، الضوء على إمكانات المنطقة قائلاً: «نحن ملتزمون بإضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول إلى حلول GenAI وتمكين الشركات من الاستفادة من الذكاء الاصطناعي من أجل النمو».

من جانبه يؤكد جاي أبشيرش، كبير مسؤولي المعلومات في «SAS»، أن المنظمات التي تعتمد بالكامل على الذكاء الاصطناعي هي على استعداد للقيادة في عام 2025، وستقوم بأتمتة المهام الروتينية، ويعد أن تمكين اتخاذ القرارات بشكل أسرع، والتعرف بشكل أسرع على الفرص، والابتكار المتسارع ستحدد «عمالقة الغد» في مشهد الذكاء الاصطناعي التنافسي.

الطريق إلى الأمام

مع بدء عام 2025، يتطور مشهد الذكاء الاصطناعي من المبالغة إلى القيمة العملية، حيث تتنقل الشركات بين الفرص والتحديات عبر المسؤولية البيئية وجودة البيانات والاستخدام الأخلاقي. إن الشركات التي تتبنى كفاءة الذكاء الاصطناعي وتتخصص في التطبيقات وتعالج قضايا الحوكمة لن تزدهر فحسب، بل ستشكل أيضاً مستقبل الصناعات في جميع أنحاء العالم. ففي مناطق مثل منطقة الشرق الأوسط وتركيا وأفريقيا، حيث يتسارع الإنفاق على الذكاء الاصطناعي، تتمتع المنظمات بفرصة فريدة لقيادة هذا التحول، ودفع الابتكار مع تعزيز الممارسات المستدامة والأخلاقية.

ويبقى السؤال: مَن الذي سيرتفع إلى مستوى التحدي ويصبح عمالقة الذكاء الاصطناعي في المستقبل؟


مقالات ذات صلة

في جزء من الثانية... «هارت» يولد صوراً عالية الجودة عبر الذكاء الاصطناعي

تكنولوجيا مزج الباحثون بين نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية لإنشاء أداة سريعة تنتج صوراً بدقة عالية (Christine Daniloff, MIT)

في جزء من الثانية... «هارت» يولد صوراً عالية الجودة عبر الذكاء الاصطناعي

«هارت» (HART) أداة جديدة لإنشاء الصور بالذكاء الاصطناعي، تتفوق على التقنيات الحالية بجودة أعلى، وسرعة أكبر بتسع مرات من النماذج الحالية!

نسيم رمضان (لندن)
خاص تؤدي استراتيجية المدينة الآمنة الشاملة إلى انخفاض ملحوظ في الخسائر البشرية والمادية وتحسين استخدام الموارد وتعزيز جودة الحياة (شاترستوك)

خاص كيف يعيد الذكاء الاصطناعي صياغة مفهوم السلامة الحضرية للمدن؟

يعزز الذكاء الاصطناعي السلامة الحضرية في المدن من خلال تحسين إدارة المرور وتعزيز الأمن العام والاستجابة للطوارئ.

نسيم رمضان (لندن)
تكنولوجيا يمكنك حماية بياناتك وخصوصيتك وملفاتك من تدريبات نماذج اللغة الكبيرة المعروفة

الخصوصية في محادثات الذكاء الاصطناعي... تحت المجهر

في عصر يشهد فيه الذكاء الاصطناعي انتشارا واسعا، تزداد المخاوف المتعلقة بخصوصية البيانات. وتثير نماذج اللغة الكبيرة مثل «غوغل جيميناي» و«تشات جي بي تي»

خلدون غسان سعيد (جدة)
تكنولوجيا لوحة مفاتيح متطورة للألعاب الإلكترونية

لوحة مفاتيح متطورة للألعاب الإلكترونية

عندما يتعلق الأمر بلوحات المفاتيح، يبحث اللاعبون دائماً عن ميزة، أو عن جماليات أفضل.

جايسون كاتشو ( واشنطن)
تكنولوجيا سماعات الرأس "فوكس إيه 5 برو"

سماعات بذكاء اصطناعي عازل للضجيج وطقم يحوّل الهاتف إلى نظام للتصوير

إليكم جهازين جديدين. عزل «ذكي» للضجيج * تصمم سماعات الرأس «فوكس إيه 5 برو» الجديدة بتقنيات الإلغاء التكيفي للضوضاء التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي، إضافة إلى…

غريغ إيلمان (واشنطن)

في جزء من الثانية... «هارت» يولد صوراً عالية الجودة عبر الذكاء الاصطناعي

مزج الباحثون بين نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية لإنشاء أداة سريعة تنتج صوراً بدقة عالية (Christine Daniloff, MIT)
مزج الباحثون بين نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية لإنشاء أداة سريعة تنتج صوراً بدقة عالية (Christine Daniloff, MIT)
TT

في جزء من الثانية... «هارت» يولد صوراً عالية الجودة عبر الذكاء الاصطناعي

مزج الباحثون بين نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية لإنشاء أداة سريعة تنتج صوراً بدقة عالية (Christine Daniloff, MIT)
مزج الباحثون بين نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية لإنشاء أداة سريعة تنتج صوراً بدقة عالية (Christine Daniloff, MIT)

يُعدُّ توليد صور عالية الجودة بكفاءة تحدياً بالغ الأهمية، خصوصاً للتطبيقات، مثل تدريب السيارات ذاتية القيادة، أو تصميم بيئات ألعاب الفيديو، أو محاكاة سيناريوهات العالم الحقيقي. وفي حين حققت نماذج الذكاء الاصطناعي تقدماً كبيراً في توليد الصور، لا تزال الطرق الحالية تواجه مفاضلة بين السرعة والجودة.

نماذج الانتشار (Diffusion Models)، مثل تلك المستخدمة في «DALL-E» و«Stable Diffusion»، تنتج صوراً واقعية مذهلة، لكنها تتطلب قوة حاسوبية كبيرة ووقتاً طويلاً. من ناحية أخرى، النماذج الانحدارية الذاتية (Autoregressive Models) المشابهة لتلك المستخدمة في نماذج اللغة الكبيرة مثل «تشات جي بي تي» (ChatGPT) تولد الصور بسرعة، لكنها غالباً ما تعاني مع التفاصيل الدقيقة، ما يؤدي إلى نتائج مشوهة أو ضبابية. الآن، طور فريق من الباحثين من معهد «ماساتشوستس للتكنولوجيا» (MIT) وشركة «إنفيديا» (NVIDIA) حلّاً مبتكراً يُدعى «هارت» (HART) وهو نموذج ذكاء اصطناعي جديد يجمع بين مزايا الطريقتين لتقديم صور عالية الجودة بسرعات غير مسبوقة.

أفضل ما في الطريقتين

يعمل «HART» على مبدأ بسيط لكنه قوي. أولاً، يقوم النموذج برسم الخطوط العريضة للصورة بسرعة، ثم يقوم نموذج انتشار صغير بتنقيح التفاصيل، فماذا يعني ذلك؟

يوضح هاوتيان تانغ، طالب الدكتوراه في «MIT»، والمؤلف الرئيسي المشارك للبحث، الأمر بهذه العبارة: «تخيَّل الأمر مثل الرسم». ويتابع: «إذا غطّيت اللوحة كلها دفعة واحدة، فقد تبدو النتيجة خاماً. لكن إذا بدأت برسم عام، ثم نقحته بضربات فرشاة أصغر وأدق، تصبح الصورة النهائية أكثر إتقاناً».

تعمل نماذج الانتشار التقليدية عن طريق إزالة الضوضاء من الصورة خطوة بخطوة حتى تظهر صورة واضحة. وهذه العملية تضمن دقة عالية لكنها بطيئة وتستهلك موارد كبيرة. في المقابل، تولد نماذج «هارت» (HART) الصور بشكل تسلسلي، متنبئة بأجزاء صغيرة في كل مرة. وفي حين تكون أسرع، فإنها غالباً ما تفقد تفاصيل مهمة بسبب الضغط.

يملأ «HART» هذه الفجوة باستخدام نموذج انحدار ذاتي للتعامل مع الجزء الأكبر من توليد الصورة، ثم تطبيق نموذج انتشار خفيف فقط لتحسين التفاصيل المتبقية، أي تلك العناصر الدقيقة التي تجعل الصورة حية مثل ملمس الشعر، وبريق العين، أو الحواف الدقيقة للأجسام.

يتميز نموذج «HART» الجديد بقدرته على إنتاج صور بجودة تعادل أو تفوق أحدث نماذج الانتشار لكن بسرعة أعلى بتسع مرات (MIT)

السرعة دون التضحية بالجودة

من أكثر إنجازات «HART» إثارة للإعجاب هي كفاءته. وفي حين تتطلب نماذج الانتشار الحديثة مليارات المعلمات وعشرات الخطوات للتنقيح، يُحقق «هارت» نتائج مماثلة أو حتى أفضل بجزء بسيط من التكلفة الحاسوبية.

في الاختبارات، أنتج «HART» صوراً أسرع بتسع مرات من نماذج الانتشار الرائدة، مع الحفاظ على مستوى التفاصيل نفسه. والأكثر إثارة، أنه يفعل ذلك باستخدام طاقة حاسوبية أقل بنسبة 31 في المائة، ما يجعله قابلاً للتشغيل على أجهزة المستهلك العادية، مثل أجهزة اللابتوب أو الهواتف الذكية.

يقول تانغ: «نموذج الانتشار في (HART) لديه مهمة أبسط بكثير... فهو يحتاج فقط لتصحيح التفاصيل الدقيقة، وليس الصورة بأكملها، ما يجعل العملية أكثر كفاءة».

فتح آفاق جديدة

تمتد آثار «HART» إلى ما هو أبعد من مجرد توليد صور أسرع. تصميمه الهجين يجعله شديد التكيف للدمج مع أنظمة الذكاء الاصطناعي متعددة الوسائط، مثل نماذج الرؤية واللغة التي يُمكنها تفسير وتوليد النصوص والصور معاً.

تخيَّل أن تطلب من مساعد ذكي أن يرشدك خلال تجميع قطعة أثاث، مع عرض مرئي لكل خطوة في الوقت الفعلي، أو فكِّر في سيارات ذاتية القيادة يتم تدريبها في بيئات افتراضية فائقة الواقعية، تتعلم تجنب المخاطر غير المتوقعة، قبل أن تصل حتى إلى الطريق. سرعة ودقة «HART» مكَّنَتا من جعل هذه التطبيقات ليست ممكنة فحسب، بل عملية أيضاً.

في المستقبل، يُخطط الباحثون لتوسيع قدرات «HART»، لتشمل توليد الفيديو وتركيب الصوت، مستفيدين من تصميمه القابل للتوسع لمهام أكثر تعقيداً.

خطوة نحو ذكاء اصطناعي أذكى

يُمثل «HART» قفزة كبيرة إلى الأمام في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي، مبرهناً على أن السرعة والجودة يجب ألا يكونا متناقضين. من خلال الجمع الذكي بين نقاط قوة النماذج الانحدارية الذاتية ونماذج الانتشار، يفتح الباحثون أبواباً جديدة لتوليد الصور عالية الدقة في الوقت الفعلي، ما يقربنا من مستقبل يمكن فيه للذكاء الاصطناعي أن يدمج الإبداع والكفاءة بسلاسة.

هذا البحث، المدعوم من مختبر «MIT-IBM Watson» للذكاء الاصطناعي، ومركز «MIT» و«Amazon للعلوم»، ومؤسسة «العلوم الوطنية الأميركية»، سيُعرض في المؤتمر الدولي حول التمثيلات التعليمية. ومع مزيد من التطوير، قد يصبح «HART» قريباً حجر الزاوية في تطبيقات الذكاء الاصطناعي من الجيل التالي، ما يُعيد تشكيل طريقة تفاعلنا مع الذكاء الاصطناعي والاستفادة منه.