وقفة ضرورية لمراجعة نظم الذكاء الاصطناعي التوليدي

تواجه معضلة التوازن بين الإبداع والموثوقية

وقفة ضرورية لمراجعة نظم الذكاء الاصطناعي التوليدي
TT

وقفة ضرورية لمراجعة نظم الذكاء الاصطناعي التوليدي

وقفة ضرورية لمراجعة نظم الذكاء الاصطناعي التوليدي

هذه الأيام، سنرجع خطوةً إلى الوراء لإعادة النظر بالضجّة الهائلة التي أحدثها الذكاء الاصطناعي التوليدي، ومناقشة لماذا يجب أن نضبط توقعاتنا لهذه التقنية ولو في المدى القصير على الأقلّ.

بين الإبداع والموثوقية

أحدث ظهور «تشات جي بي تي» في نوفمبر (تشرين الثاني) 2022، هبّة حماسية لفكرة أنّ النماذج اللغوية الكبرى قد تعيد تشكيل طريقة أداء الأعمال لبعض الوظائف الأساسية، وبالتّالي، تغيير دور العاملين البشر.

وبالفعل، لقد بدا واضحاً منذ بداية ظهور الأدوات المدعومة بالنماذج اللغوية الكبرى كـ«تشات جي بي تي» ChatGPT، و«بارد» Bard، و«كلاود» Claude، أنّها قد تساعدنا في وضع صيغ الرسائل الإلكترونية، وتلخيص المستندات وحتّى الشحذ الذهني للأفكار.

ولكنّ النقّاد سارعوا إلى الإشارة إلى أنّ النماذج اللغوية الكبيرة اخترعت أموراً غير موجودة جعلتها غير مناسبة للمهام الحسّاسة، وأفقدتها موثوقيتها، ولذا تعزّزت أهميّة الإشراف عليها عن قرب.

بعد سبعة أشهر، لا تزال النماذج اللغوية الكبيرة تواجه معضلة ما يُسمّى «الهذيان»، ومشاكل أخرى، ولا يبدو أنّ حلولها قريبة. تعود المشكلة في جزء منها إلى أنّ أحداً لا يعلم تحديداً كيف تعمل النماذج اللغوية الكبيرة. توصَف هذه النماذج على أنّها أدوات آلية بالكامل تتكهّن الكلمة التّالية المرجّحة بالتسلسل، إلّا أنّ العملية التي تخوضها للعثور على الكلمة التالية شديدة التعقيد – معقّدة إلى درجة أنّ مبتكري النماذج اللغوية الكبيرة أنفسهم لا يستطيعون تفسيرها.

ويدور الجدل اليوم حول ما إذا كان النموذج اللغوي الكبير الواحد يستطيع أن يكون مبدعاً وموثوقاً في وقتٍ واحد لأنّ الآلية التي تسمح للنماذج اللغوية الكبيرة بالارتجال والهذيان هي نفسها التي تسمح لها باختلاق أمور غير موجودة.

يفترض الكثيرون أنّ النماذج اللغوية الكبيرة هي الطريق نحو الذكاء الاصطناعي العام - مرحلة نظرية سيصبح فيها نظام الذكاء الاصطناعي قادراً على تأدية المهام الفكرية نفسها التي يؤديها البشر – حتّى أن البعض يرون أنّ أكبر النماذج اللغوية المتوفرة اليوم قادرة بالفعل على التفكير بالمشاكل بعقلانية. من جهة أخرى، تطرح بعض الدراسات سؤالاً جدياً حول ما إذا كانت النماذج اللغوية الكبيرة قابلة فعلاً للتخلّص من الانحياز.

ولكن على الرغم من الجوانب السلبية، لا زالت موجة الحماس المحيطة بالذكاء الاصطناعي مستمرّة. يعتقد معهد «ماكينزي غلوبال» أنّ الذكاء الاصطناعي سيراكم ثروة تتراوح بين 2.6 و4.4 تريليون دولار للاقتصاد العالمي. وتساهم هذه الحماسة أيضاً في رفع قيمة الشركات الناشئة التي تعمل في الذكاء الاصطناعي التوليدي، الذي تستخدمه بعض الشركات الأخرى كأساسٍ لاستثماراتها. ولحسن الحظّ، سيستمرّ وهج الذكار الاصطناعي التوليدي في التمدّد إلى أنواع أخرى من شركات الذكاء الاصطناعي، التي تستخدم نماذج لغوية أصغر وأكثر تخصّصاً لحلّ مسائلها.

«زاحف الويب»

وبينما دُرّب النموذج اللغوي الكبير الذي يشغّل «تشات جي بي تي» على كميات هائلة من المحتوى المسحوب من الإنترنت (دون إذن الناشرين) - في عملية يسّرها إمّا «زاحف ويب» web crawler (برنامج كومبيوتري تصفح الإنترنت) طرف ثالث أو أداة محليّة غير متاحة للاستخدام. وأعلنت شركة «أوبن إي آي» المطوّرة لـ«تشات جي بي تي»، إطلاق زاحفها الخاص للويب تحت اسم «جي بي تي بوت» GPTBot الذي قد يتيح جمع محتوى الشبكة الإلكترونية بطريقة أكثر دقّة وأماناً.

يشكّل «جي بي تي بوت» على الأرجح محاولة من «تشات جي بي تي» لتعزيز شفافيتها حول الوسائل التي تستخدمها لجمع بيانات التدريب، وربّما، للتكفير عن أخطائها السابقة، لا سيّما وأنّ الشركة تواجه اليوم دعاوى قضائية حول ممارساتها في جمع البيانات. وكانت «تشات جي بي تي» قد وقّعت الشهر الماضي عقد ترخيص مع وكالة «أسوشييتد برس» الإخبارية لاستخدام محتوى الأخيرة في تدريب تقنياتها.

في ملاحظات إطلاق «جي بي تي بوت»، قدّمت «أوبن إي آي» تعليمات واضحة للناشرين الذين يريدون منع روبوت المحادثة خاصتها من الوصول إلى مواقعهم - في محاولة منها ربّما لإراحة واضعي القوانين الذين يبدون حرصاً بالغاً على حقوق مالكي المحتوى في عصر الذكاء الاصطناعي. علاوةً على ذلك، تقول الشركة إنّ الزاحف سيتفادى المواقع الإلكترونية المدفوعة، التي تتضمّن معلومات شخصية معرّفة، أو محتوى ينتهك سياسات الاستخدام.

* مجلّة «فاست كومباني»

- خدمات «تريبيون ميديا»



استراتيجيات علمية لتبني الذكاء الاصطناعي في الدول النامية

الذكاء الاصطناعي يحتل مكانة بارزة في النقاشات العالمية (رويترز)
الذكاء الاصطناعي يحتل مكانة بارزة في النقاشات العالمية (رويترز)
TT

استراتيجيات علمية لتبني الذكاء الاصطناعي في الدول النامية

الذكاء الاصطناعي يحتل مكانة بارزة في النقاشات العالمية (رويترز)
الذكاء الاصطناعي يحتل مكانة بارزة في النقاشات العالمية (رويترز)

يحتل الذكاء الاصطناعي حالياً مكانة بارزة في النقاشات العالمية؛ حيث يتم استكشاف مدى اعتماده وتأثيره الواسع على المنظمات والأعمال والمجتمع. ووفق تقرير صادر عن شركة «آي بي إم»، بلغ معدل تبني الذكاء الاصطناعي عالمياً 35 في المائة عام 2022، مسجلاً بذلك زيادة ملحوظة بمقدار 4 نقاط عن العام السابق.

تخلف الدول النامية

ورغم الإمكانات الهائلة التي يوفرها الذكاء الاصطناعي لتحسين الخدمات الصحية، وتعزيز التعليم، ودعم أنظمة الطاقة، ورفع كفاءة الحوكمة، فإن البلدان ذات الدخل المنخفض لا تزال تعاني من نقص الأبحاث والتطبيقات المتاحة في هذا المجال.

وفي هذا السياق، سعى باحثون من الولايات المتحدة واليابان إلى وضع استراتيجيات تتيح لهذه الدول دمج الذكاء الاصطناعي بفاعلية في قطاعات حيوية مثل الصحة والتعليم والطاقة والحوكمة، مؤكدين أهمية تقليص الفجوة الرقمية لضمان وصول فوائد الذكاء الاصطناعي للجميع.

وأشار الباحثون، في دراستهم المنشورة بعدد 25 أكتوبر (تشرين الأول) 2024 بدورية «Humanities and Social Sciences Communications» إلى العقبات الأساسية التي تواجه البلدان ذات الدخل المنخفض في الاستفادة من الذكاء الاصطناعي، التي تشمل محدودية الوصول إلى التكنولوجيا، وضعف البنية التحتية، وقلة الكوادر المتخصصة، مشددين على أن هذه التحديات تعيق قدرة هذه الدول على توظيف الذكاء الاصطناعي بفاعلية لدعم التنمية المستدامة، ما يستدعي استراتيجيات تكاملية لمعالجة هذه الثغرات وتحقيق الاستفادة القصوى من إمكانات الذكاء الاصطناعي.

يقول الدكتور محمد سالار خان، أستاذ السياسات العامة في معهد روتشستر للتكنولوجيا بنيويورك، إن المضي قدماً في مجال الذكاء الاصطناعي ليس خياراً، بل ضرورة لهذه البلدان. ومن خلال تعزيز البنية الرقمية، وتدريب الكوادر البشرية، وتبني سياسات فعّالة؛ يمكن لهذه الدول الاستفادة من القدرات التحويلية للذكاء الاصطناعي لتحسين جودة الحياة لمواطنيها.

ويضيف لـ«الشرق الأوسط»: «على صانعي السياسات إدراك الدور المحوري للذكاء الاصطناعي في تحقيق التنمية العادلة، وإعطاء الأولوية للمبادرات التي تدعم دمجه في هذه البلدان، ومن خلال الجهود التعاونية، يمكن للمجتمع الدولي ضمان ألا تتخلف البلدان منخفضة الدخل عن ثورة الذكاء الاصطناعي».

استراتيجيات فعالة

تواجه الدول ذات الدخل المنخفض تحديات فريدة في اعتماد تقنيات الذكاء الاصطناعي، ما يستدعي اقتراح استراتيجيات تتماشى مع احتياجاتها الخاصة. وفقاً لأستاذ السياسات العامة في معهد روتشستر للتكنولوجيا بنيويورك، يتطلب دمج الذكاء الاصطناعي في القطاعات الحيوية نهجاً متعدد الجوانب.

ووفق خان، تتمثل إحدى التوصيات الأساسية في تعزيز البحث والتطوير، من خلال دعم الجامعات والمؤسسات المحلية في إجراء أبحاث الذكاء الاصطناعي الموجهة إلى التحديات المحلية، وإنشاء مراكز ابتكار تركز على تطوير تقنيات مناسبة للصناعات المحلية. كما يُنصح بتوفير التمويل والموارد للشركات الناشئة المحلية المتخصصة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

وتشمل التوصيات أيضاً بناء أنظمة ذكاء اصطناعي متكاملة، عبر تطوير استراتيجية وطنية لتعزيز القدرات في هذا المجال، وإنشاء شبكات تعاونية بين الكيانات المحلية والمنظمات الدولية.

ونبه خان إلى ضرورة تشجيع مشاركة القطاع الخاص في استثمار تقنيات الذكاء الاصطناعي التي تعالج القضايا المحلية، خاصة في مجالات الصحة والتعليم، وتنفيذ مشاريع تجريبية تُظهر التطبيقات العملية للذكاء الاصطناعي.

تقنيات تتناسب مع السياقات المحلية

وشدد خان على ضرورة ضمان وصول عادل للتكنولوجيا، مع التركيز على المساواة بين الجنسين وتمكين النساء والفتيات في هذا المجال، وتعزيز الاستقلال التكنولوجي عبر تطوير تقنيات تتناسب مع السياقات المحلية.

وأوصى خان بضرورة التعاون مع الدول المتقدمة للحصول على دعم في مجال نقل التكنولوجيا؛ حيث يمكن للبلدان ذات الاقتصاديات المتقدمة والمنظمات الدولية ذات الصلة مثل اليونيسكو، ومنظمة التعاون والتنمية الاقتصادية (OECD)، والوكالة الأميركية للتنمية الدولية (USAID)، والبنك الدولي؛ دعم هذه الدول في مساعيها من خلال نقل التكنولوجيا، وتقديم المنح، والمساعدات.

ونصح خان بضرورة تحسين الأطر السياسية من خلال وضع إرشادات تنظيمية واضحة، وإشراك جميع أصحاب المصلحة في عملية صنع القرار، لضمان وضع المبادئ التوجيهية واللوائح الأخلاقية التي تضمن تطوير ونشر الذكاء الاصطناعي بشكل مسؤول وعادل.

ومن خلال تنفيذ هذه التوصيات، يمكن للدول ذات الدخل المنخفض دمج الذكاء الاصطناعي بفاعلية، ما يعزز التنمية ويقلل الفجوات الحالية في اعتماد التكنولوجيا، على حد قول خان.