يجب توضيح أنه عندما نستخدم مصطلح الذكاء الاصطناعي "AI"، فإننا نقصد فعلياً الذكاء الاصطناعي التوليدي "Generative AI" أو "GenAI" الذي طورته منصات مثل ChatGPT من OpenAI على مدار العامين الماضيين. ومن المتوقع أن ترى النور قريباً تطورات مهمة أخرى حققتها جهات فاعلة في جميع أنحاء العالم. علاوة على ذلك، هناك بالفعل خريطة طريق ستسمح بتحقيق ذلك.
أحدها يتعلق بالذكاء الاصطناعي الذي أصبح متعدد الوسائط على نحو متزايد. وهذا يعني أن نماذج اللغات الكبيرة (LLM وهي شبكات عصبونية متعددة الطبقات مدربة على كميات هائلة من النصوص بطريقة ذاتية أو شبه مراقبة) سوف تتعلم وتفهم النص والفيديو والصوت وكيفية ارتباطها بعضها ببعض. بعض النماذج تجتاز بالفعل هذا الحاجز وتصل إلى الأسواق. يمكن لبعض أنظمة الذكاء الاصطناعي مثل Copilot، إنشاء صور من النصوص والعكس صحيح. يمكن للأداة Sora إنشاء مقاطع فيديو من النصوص. تقدم الأدوات Runway وPika Labs أيضاً إمكانية توليد صور من مقاطع فيديو. يمكن للنماذج الكبيرة المتعددة الوسائط (LMM) الجديدة من شركات OpenAI وMeta وGoogle وغيرها إنشاء فيديو من الصورة والنص وأنماط بيانات أخرى. فمثلاً تجيب بعض نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي على أسئلة نصية حول محتوى الفيديو. تأثرت العديد من الصناعات بكل هذا كما في حالة صناعة السينما، لذا تقوم استوديوهات هوليوود بتقييم ما يمكن أن يعنيه ذلك بالنسبة لها. أحد عيوب هذه التكنولوجيا هو أنها تسمح بإنشاء "تزويرات عميقة" مثل استخدام صوت شخص وجعله يقول أشياء لم يقلها، وهي تزويرات معقدة إلى حد ما وشديدة الواقعية وذلك بميزانيات متواضعة.
هناك تقدم كبير آخر متوقع وهو أن يصبح الذكاء الاصطناعي أداة غير مرئية. فبدلاً من الاضطرار إلى تسجيل الدخول إلى منصة متخصصة على جهاز كمبيوتر أو هاتف، سنكون قادرين على التحدث مع سياراتنا وهواتفنا وأجهزتنا والحصول على استجابات طبيعية. تعمل العديد من الشركات على هذا الموضوع مثل غوغل وآبل وأمازون وغيرها.
الخطوة التالية هي جعل الذكاء الاصطناعي يعمل كنوع من الوكيل نيابة عنا، مما يسمح له بحجز الرحلات والإقامات في الفنادق وما إلى ذلك. ليس للذكاء الاصطناعي التوليدي حتى الآن القدرة على التخطيط الجيد. هذا هو ما تعمل عليه OpenAI وآخرون، لتحقيق ذكاء اصطناعي توليدي يمكنه تجزئة المشكلة إلى خطوات واتخاذ الإجراءات بناءً على تلك الخطوات. والسؤال هو ما مقدار السلطة التي سنمنحها للوكيل للتصرف نيابة عنا؟ ومن المحتمل أن يتفاعل هذا الوكيل مع وكلاء آخرين، مما يؤدي إلى إجراء مناقشات ومفاوضات دون تدخل بشري.
ومن التطورات المهمة الأخرى تحسين استرجاع المعلومات بواسطة الذكاء الاصطناعي. قد يبدو هذا الموضوع مملاً للغاية لكنه مثير حقًا من حيث الإنتاجية. إذ تقوم الشركات بجمع آلاف المستندات التي تحتوي على تفاعلات العملاء والعروض والسياسات والإجراءات وغيرها من المعلومات المفيدة. ومع ذلك، فإن استرجاع هذه المعلومات يكون ضعيفاً عموماً. يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي التوليدي هو الحل لمشكلة "إدارة المعرفة" للشركات. ألن يكون من الرائع أن نتمكن من سؤال حاسوبنا المحمول: "ما هو العرض الكبير التي أطلقناه قبل ثلاث سنوات بالشراكة مع هذا البنك؟" » وأن يستنتج الإجابات الصحيحة ويعطينا ملخصاً وليس سلسلة من المستندات التي علينا قراءتها؟
بالطبع، قبل أن نتمكن من القيام بذلك، نحتاج إلى معالجة "هلوسة الذكاء الاصطناعي" سيئة السمعة، وهي المعلومات الكاذبة التي يولدها الذكاء الاصطناعي. فلقد طورنا تقنية تسمح بجعل الصور والأصوات والقصائد وما إلى ذلك تهلوس. لكننا أقل حماسا لفكرة أنها يمكن أن "تهلوس" حسابات شركة أو ملف طبي. تتمثل الفكرة الآن في جعل واجهة المحادثة هذه عملية حقًا وربطها بالحقائق الملموسة. الذكاء الاصطناعي التوليدي يمكن أن يكون ناتجه هراء، وهو ما يمكن أن يمثل مشكلة كبيرة. ففي الآونة الأخيرة، كانت شركة طيران كندا موضوعاً لإجراءات في محكمة المطالبات الصغيرة من أحد الركاب الذي طلب استرداد تذكرته بأثر رجعي بعد تحققه من السياسة التي تتبعها الشركة بواسطة برنامج الدردشة الآلي الذي يعمل بنظام الذكاء الاصطناعي في حالة فترة حزن عقب وفاة أحد المقربين. وبحسب هذا النظام فإن بإمكان الركاب طلب استرداد ثمن البطاقة خلال 90 يومًا من تاريخ الرحلة، وهو ما لا يندرج في سياسة الشركة. وحكمت المحكمة لصالح الراكب.
جزء من تطوير الذكاء الاصطناعي سيكون الحد من تكلفته، أليس كذلك؟
صحيح أن تكلفة تشغيل هذه النماذج اليوم، من حيث الطاقة والتبريد والقدرة الحاسوبية، تجعلها غير قابلة للاستخدام، سواء على المستوى التجاري أو في سياق الأزمة المناخية. من المرجح أن تنتقل الشركات من وحدات معالجة الرسومات (GPU) الحالية إلى الأجهزة المصممة خصيصاً لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.
لدى شركة آبل "وحدة معالجة عصبية"، ولدى غوغل "وحدة معالجة موتر tensor"، وتعمل مايكروسوفت وآي.ب.م IBM وأمازون وسامسونغ وغيرها على تطوير أجهزة متخصصة قادرة على تحسين الأداء مائة مرة، وأكثر كفاءة بألف مرة من وحدات معالجة الرسومات ووحدات المعالجة المركزية. تم تحسين هذه الرقائق على نطاق واسع لاستخدامها في العمليات المصفوفاتية في الخاصة بخوارزميات التعلم الآلي.
اقترحت أيضاً بنى شرائح جديدة لتشغيل هذه النماذج باستهلاك منخفض جداً للطاقة. هذا هو الحال مع شريحة North Pole AI من شركة آي.ب.م، على سبيل المثال، والتي تَعدُ بتقليل الطاقة اللازمة للتطبيقات النموذجية بمقدار 25 مرة. وتعمل غوغل أيضاً على معالج الموتر (Tensor) TPU، وهو معالج غوغل الذي يعمل وفق المفاهيم العصبونية لتسريع معالجات الذكاء الاصطناعي، كما تَعِدُ أيضاً بذلك وحدة معالجة اللغة LPU من شركة Groq الأمريكية.
هناك أيضاً المزيد من البنى غير المعلن عنها، مثل الرقائق العصبونية. وهي مصممة لدعم الشبكات العصبونية، وهي نماذج معلوماتية تحاكي كيفية عمل الدماغ البشري. تُستخدم هذه البنى أساساً في المجال الأكاديمي في الوقت الحالي، ولكنها بدأت في التوسع إلى مجالات أخرى.
ماذا عن حقيقة أن الذكاء الاصطناعي يخضع لهيمنة عدد قليل من الكيانات التجارية في الوقت الحاضر؟
يوجد حالياً جدل كبير حول جعل نماذج اللغات الكبيرة مفتوحة المصدر. ونظراً لحجم العمليات المطلوبة لتطويرها وتطوير نماذج المتعددة الوسائط الكبيرة، فقد كانت المنظمات التجارية في طليعة التطوير التي طورت نحو 80-90% منها. وهذا يعني أن التكنولوجيا ظلت في المقام الأول في أيدي أصحابها، مع بعض الاستثناءات البارزة، مثل Meta's LLaMA وغيرها، التي أصبحت مفتوحة المصدر في وقت مبكر. هناك أيضاً مجتمع مفتوح المصدر لنماذج اللغات والوسائط الكبيرة مثل Platypus وBloom وFalcon.
فمن ناحية، يقوم المزيد من الأشخاص بتجربة هذه التكنولوجيا واللهو بها، مما قد يؤدي إلى تطورات جديدة، وكشف نقاط الضعف، وما إلى ذلك. ومن ناحية أخرى، هناك أشخاص سوف يسيئون استخدامها. تحتوي معظم الطرز هذه الأيام على ميزات أمان لمنع الأشخاص من فعل ما يريدون، ولكن من السهل نسبياً تجاوزها. وتتوفر بعض النماذج مفتوحة المصدر في حالة "خام" بدون حواجز حماية. يمكننا أن نتوقع أن يستمر الذكاء الاصطناعي التوليدي مفتوح المصدر في النمو. ويسير هذا جنباً إلى جنب مع الرغبة في تطوير نماذج أصغر وأكثر استدامة لا تتطلب مئات الملايين من الدولارات لتشغيلها.
ما هي المشاكل التي يمكن أن نتوقعها فيما يتعلق بإساءة استخدام هذه التقنيات الجديدة؟
سيظل الأمن السيبراني قضية رئيسية. تتعلم العصابات الإجرامية بالفعل كيفية استغلال هذه التكنولوجيا بسرعة. لقد بدأت بالفعل في استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لتبسيط المراقبة عبر الإنترنت، واستخراج البيانات التاريخية بحثاً عن نقاط الضعف، أو حتى أتمتة الهجمات باستخدام النصوص المزيفة. يستخدم المحتالون أيضاً "التزييف العميق" لانتزاع الأموال من الشركات. قامت شرطة هونغ كونغ مؤخراً باعتقال ستة أشخاص شاركوا بعملية احتيال معقدة جردت شركة الهندسة البريطانية Arup5 من 25 مليون دولار. فقد جُرّ أحد موظفي الشركة إلى مؤتمر فيديوي مع من كان يعتقد أنه المدير المالي له. وتبين أنه فيديو "مزور عميق". وتستهدف هذه "التزويرات العميقة" أيضاً نوايا الناخبين بمعلومات كاذبة. وهذا اتجاه خطير للغاية وتهديد حقيقي لهذا العام، حيث إن عام 2024 هو العام الذي سيعقد فيه أكبر عدد من الانتخابات التي ينظمها الإنسان في تاريخه.
ومع استمرار المحتالين السيبرانيين في التحسن، يتعلم المدافعون على الجانب الآخر أيضاً باستخدامهم الذكاء الاصطناعي التوليدي وأشكال أخرى من الذكاء الاصطناعي للعثور على المهاجمين. في عالم الأمن السيبراني، هناك دورة مستمرة من الهجوم والدفاع. إن استخدام الذكاء الاصطناعي في السياق العسكري هو أيضاً موضوع نقاش كبير. يُستخدم الذكاء الاصطناعي بالفعل لتحليل صور الأقمار الصناعية أو ضمان الملاحة باستخدام الطائرات بدون طيار، لكن ليس من المعروف بعد ما إذا كان من الممكن استخدامه لقتل البشر. في الوقت الحالي، من الأرخص عدم تجهيز الطائرات بدون طيار بالذكاء الاصطناعي حتى لو كان ذلك ممكنًا من الناحية التقنية. في رأيي، هذا خط مهم جدًا لا ينبغي تجاوزه. لا نريد أن ندخل عالماً يتعين علينا فيه القتال بسرعة الآلة وخصمنا هو الذكاء الاصطناعي، إذ سيكون ذلك مجرد خطوة نحو العوالم البائسة لأفلام Terminator لجيمس كاميرون أو سلسلة Matrix للأخوات Wachowski.
نشهد بعض الحركة لدى المنظمات التشريعية.
بدأت اللوائح في الظهور. دخل قانون الاتحاد الأوروبي بشأن الذكاء الاصطناعي حيز التنفيذ في أغسطس/آب 2023 وتم الانتهاء من التفاصيل في أبريل/نيسان من هذا العام. سيقوم الجميع بمراقبة تأثير التشريعات الأوروبية. وصدر أمر تنفيذي رئاسي أمريكي في أكتوبر 2023 بقائمة طويلة من الضوابط، بما في ذلك الصيغ القانونية بخصوص تجاوز مستوى معين من قدرة الحوسبة وقدرات الشبكات. ومن المتوقع أن تتبنى الولايات المتحدة والمملكة المتحدة ودول أخرى قوانين أخرى قريبا.
للخيال العلمي عادة مزعجة تتمثل في أن يصبح حقيقة علمية.
ومع ذلك إذا لم تتم مساءلة أولئك الذين يطورون الذكاء الاصطناعي فلن يكون لهذه اللائحة سوى نطاق محدود. إنه عهد الحرية في الوقت الراهن. إذا أدت التكنولوجيا إلى توقف ملايين الأشخاص عن العمل أو تسببت في انتشار وباء من الأمراض العقلية، فيمكن للشركات أن تهز أكتافها وتقول إنها لا تتحكم في كيفية استخدام الناس لهذه التكنولوجيا. من ناحية أخرى، إذا كانت الشركات الكبيرة هي المنظمات الوحيدة الراغبة أو القادرة على استثمار عشرات المليارات اللازمة لتطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي هذه، فلا أحد يريد عرقلة العملية والمخاطرة بتخلف بلدان أخرى عن الركب.
نحن بحاجة إلى تشريعات وتنظيمات تحمّل المنظمات والأفراد المسؤولية عن تأثير تقنياتهم. وهذا يتطلب منهم التفكير بعناية في كيفية استخدام تكنولوجياتهم ويطلب منهم استكشاف واختبار تأثيرها على نحو صحيح. وفي الواقع فإن هذا موضوع مقلق بالنسبة لبعض شركات الذكاء الاصطناعي التوليدي. على سبيل المثال، فقدت شركة OpenAI العديد من مديريها التنفيذيين الذين ألمح كل منهم إلى الافتقار إلى الرقابة في تطوير الذكاء الاصطناعي التوليدي.
هل هناك أي شيء آخر يجب أن ننتبه إلى مراقبته؟
هناك تطورات تلوح في الأفق، ويمكننا أن نرى قدومها، وستكون هامة للغاية. أعتقد أن التقارب بين الحوسبة الكمومية والذكاء الاصطناعي سيكون مثيراً للاهتمام. تقدم بعض الشركات، مثل آ ب م IBM، مخططاتها في حوسبتها الكمومية، وتخطط لحاسوب كمومي باستطاعة 200 كيوبت و100 مليون بوابة حوسبة بحلول عام 2029. هذه تقنية قوية جداً يمكن أن تسمح للذكاء الاصطناعي بالتعلم آنياً وفعلياً وهو أمر مثير حقاً.
على مدار الاثني عشر شهراً الماضية أو نحو ذلك، كان الناس يطبقون منهج النماذج الكبيرة للغة على الروبوتات، وهو ما يسمى نماذج فعل لغة-رؤية (VLA). بالطريقة نفسها التي بنينا بها نماذج أساسية للنصوص والصور، قد نكون قادرين على بنائها للإدراك والعمل والحركة الآلية. الهدف هو الوصول إلى النقطة التي يمكننا فيها أن نطلب من الروبوت مثلاً أن يلتقط موزة ويكون لديه ما يكفي من المعرفة العامة ليس فقط لتحديد مكان الموزة بواسطة جهاز الاستشعار الخاص به، ولكن أيضاً معرفة ما يجب أن يفعله بها دون الحاجة إلى خوارزمية خاصة بذلك. يُعد هذا تقدماً مثيراً في مجال الروبوتات لأنه يسمح للذكاء الاصطناعي بالتعلم من التجربة الحسيّة والعالم الحقيقي.
يمكن لموجهي الذكاء الاصطناعي أن يقدموا إنجازاً كبيراً آخر. إذ يجري استخدام الذكاء الاصطناعي بالفعل لإنشاء مواد تعليمية، ولكن يمكننا أن نتخيل عالماً يقوم فيه الذكاء الاصطناعي بمسح السير الذاتية ويكون قادراً على اقتراح التدريب والقراءات المناسبة وما إلى ذلك. يمكن أن تعمل أنظمة الذكاء الاصطناعي أيضاً كمعلّم، حيث ترشد الطالب في دراسته وتقترح طرق التعلّم وتنظّم الاختبارات والتقييمات، وتراقب التقدم. تقوم المدارس بالفعل بتجربة استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي GenAI كمدرس. على سبيل المثال، تقوم كلية ديفيد جيم في لندن بتجربة شهادة الثانوية العامة المسرّعة التي يتلقى فيها الطلاب دروس يقدمها الذكاء الاصطناعي فقط. يمكننا أن ندخل إلى الحلقة التعليمية وتغيرها بالكامل.
ويصبح السؤال إذن: لماذا نذهب إلى الجامعة؟ لماذا نذهب إلى المدرسة إذا لم يكن إلا من أجل فوائدها الاجتماعية؟ يمكن للذكاء الاصطناعي أن يغير على نحو جذري الطريقة التي نتعلّم بها ونُعلّم بها. وقد يخشى البعض أننا بدأنا في بناء أنظمة تعليمية جديدة تعتمد على شركات التكنولوجيا الأميركية، بدلا من البشر المؤهلين في الوطن.
ما هو الجدول الزمني المخطط لهذه التطورات؟
أعتقد أن ما تعلمناه خلال العامين الماضيين هو أن الأمور يمكن أن تحدث بسرعة كبيرة. إنها ليست بعيدة المنال أبداً كما نتخيلها - فالخيال العلمي لديه عادة سيئة تتمثل في أن يصبح حقيقة علمية. بل أود أن أقول إن الكثير من الخيال العلمي قريب جداً من الواقع.
والآن علينا أن نبدأ بالتفكير في عواقب كل هذا. ما هو دور الإنسانية في هذا المستقبل؟ كيف ستبدو الاقتصادات إذا تم إخراج البشر من المعادلة؟ كيف تبدو الحقيقة والديمقراطية عندما يكون من الممكن تزوير كل شيء؟ كيف سيبدو التعليم في المستقبل وهو أساس نوعية حياتنا الحديثة؟ هذه أسئلة جوهرية وكبيرة جداً، ولا أعتقد أن أحداً لديه الإجابة عليها الآن.
https://www.polytechnique-insights.com/tribunes/science/ia-generative-quelles-sont-les-prochaines-etapes/
ليست هناك تعليقات:
إرسال تعليق