ليس سراً أن الشركات تتسابق لتبني وتنفيذ أدوات جديدة للذكاء الاصطناعي، حيث تجتاح حمى الذكاء الاصطناعي التوليدي صناعات التكنولوجيا. ولكن هناك خطر في اعتماد أدوات الذكاء الاصطناعي القوية التوليدية دون استراتيجية سليمة أو حالات استخدام تجارية محددة، كما يقول مانوج ساكسينا، مؤسس ورئيس معهد الذكاء الاصطناعي المسؤول (RAI Institute).
النموذج الجديد للمعهد يحدد خمسة مراحل النضج، بما في ذلك الوعي والنشاط والتشغيل والنظام والتحويل. تستخدم بالتزامن مع أدوات RAI القياسيةوتأمل المجموعة أن يساعد نموذج النضج المؤسسات على تحقيق ممارسات أفضل للذكاء الاصطناعي وتوفير عملية تصنيف لتتبع نضج الذكاء الاصطناعي.
أجرت InformationWeek مقابلة مع ساكسينا، وهو المدير العام السابق لشركة Watson Solutions التابعة لشركة IBM، لمعرفة المزيد عن جهود RAI.
(ملاحظة المحرر: تم تحرير الاقتباسات التالية من أجل الوضوح):
من خلال “نموذج النضج” الخاص بـ RAI، ما هو رأيك في المكان الذي تقع فيه الشركات في تلك المراحل في الوقت الحالي؟
وهذا لا يختلف عن وقت ظهور الإنترنت. لقد رأينا العرض التوضيحي الأول للمتصفح في التسعينيات. لكن المواقع الأولى للأعمال والتجارة الإلكترونية لم يتم بناؤها إلا في وقت لاحق. لقد استغرق الأمر عامين أو ثلاثة أعوام، ما أسميه “مرحلة مشاهدة الكلاب للتليفزيون،” حيث ينظرون إلى التكنولوجيا الجديدة ويقولون، “ما هذا بحق الجحيم؟” هذا بالضبط ما يحدث الآن مع الذكاء الاصطناعي التوليدي.
يبدو أن عام 2024 هو العام الذي تتدفق فيه الأموال، وأن الأمور تحدث بالفعل مع الشركات واستراتيجيات الذكاء الاصطناعي التوليدية. كيف يتطور هذا المشهد الجديد؟
هذه واحدة من تلك الأوقات النادرة التي تستثمر فيها الشركات الكبرى مليارات الدولارات في الذكاء الاصطناعي وبدأت في تقديم أدوات مجانية. لكن الناس لا يعرفون حقًا كيفية المضي قدمًا في التنفيذ. هذه أنظمة ديناميكية تتطور وتنتج المعلومات طوال الوقت. وكيفية مواءمة ذلك مع اللوائح القادمة هو أمر جديد للغاية. لم يكن لدينا هذا مع الإنترنت. لقد فهمت التكنولوجيا — وضعت النماذج، وقلت للتو، “انطلق!” لذا، هناك عائقان كبيران بدأت الشركات في معالجتهما باستخدام الذكاء الاصطناعي: الأول، هل لدينا المهارات والقدرات اللازمة للبدء حقًا في تسخير ذلك في أنظمة يمكنها خلق قيمة تجارية؟ وثانيًا، هل يمكننا فعل ذلك دون أن يؤدي الذكاء الاصطناعي إلى الإضرار بعلامتي التجارية؟ هذه هي الرياح المعاكسة. وجهة نظري هي أنها ستتطور، لكن الأمر سيتطلب بناء قدرات جديدة في المؤسسة للذكاء الاصطناعي المسؤول الذي لا يتوفر لديهم بعد اليوم.
هل بدأت حواجز الحماية للذكاء الاصطناعي في التماسك، إذا جاز التعبير؟ أم أننا ما زلنا وراء المنحنى؟
هذا يشبه امتلاك سيارات خارقة بدون فرامل وتوجيه. إن الذكاء الاصطناعي التوليدي يشبه امتلاك سيارة خارقة جميعها بمحركات بدون فرامل والآن تقوم بالتوجيه. لذلك، يمكنك وضع حواجز الحماية، ولكن إذا كنت لا تعرف كيفية كسرها وتوجيهها، فسوف تصطدم بحواجز الحماية. يعد الحظر الأولي الذي فرضته إيطاليا على ChatGPT مثالًا رائعًا على ذلك. بالنسبة لي، إنها مشكلة في بناء السيارات التي تمنحك الأمان والتوافق حول كيفية القيام بذلك، ومشكلة في وضع حواجز الحماية المناسبة في مكانها. لذلك، نحن بحاجة إلى إحراز تقدم في كلا الأمرين.
هل هناك خطر الآن بعد أن أصبح لدينا الأمر التنفيذي لإدارة بايدن بشأن الذكاء الاصطناعي، وأننا سنفشل في وضع تنظيم أكثر صلابة؟ ما زلنا لا نملك لوائح خصوصية البيانات على المستوى الفيدرالي. هل سنحصل يومًا ما على تشريع شامل بشأن الذكاء الاصطناعي؟
لقد أطلقنا هذه التقنيات التي يمكن أن تمنحك الكثير من القوة. هناك [data privacy laws] في بعض الولايات، وهناك لوائح في المملكة المتحدة والاتحاد الأوروبي. ومن ثم لدي سياسة الذكاء الاصطناعي الداخلية الخاصة بي، كيف يمكن لشركتي التأكد من امتثالها؟ في سياق الذكاء الاصطناعي، لدينا سياسات عالمية، وسياسات وطنية، وسياسات صناعية، وسياسات على مستوى الشركة، وسياسات حالة الاستخدام، وسياسات المستخدم – كل هذه معًا هي التي تجعل تلك السيارة قابلة للتوجيه. وهذا الإطار غير موجود اليوم لأن معظم الشركات الكبرى مشغولة بحل مشكلة الذكاء العام الاصطناعي [AGI] وعدم حل مشكلة ذكاء الأعمال المعزز.
هل نواجه مشكلة حيث أننا ربما نركز على الشيء “الأكثر جاذبية” – جوانب الذكاء الاصطناعي التوليدي التي تحظى بكل هذه الضجة؟ الذكاء الاصطناعي العام (AGI) هو الشيء الكبير والمخيف الذي يحتل كل العناوين الرئيسية. هل نفتقد القارب على الجانب الآخر من الذكاء الاصطناعي؟
نحن بالتأكيد نخلط بين الأزيز وشريحة اللحم. نحن حقًا نسعى وراء كل هذه الأشياء المثيرة للحديث عنها. لكن العمليات المملة داخل المؤسسات هي التي يمكن أن تجني مليارات الدولارات إذا تمكنت من تطبيق النوع الصحيح من الذكاء الاصطناعي والتوجيه والأداء عليه. إذا نظرت إلى صناعة السيارات، فقد استغرق الأمر وقتًا طويلاً قبل ظهور إشارات المرور وحواجز الحماية والمصدات وحقائب الأمان. كان الأمر كله يتعلق بالمحركات الكبيرة وخطوط التجميع. ولسوء الحظ، استغرق الأمر الكثير من الأضرار والوفيات قبل تطبيق إجراءات السلامة هذه. هنا، مع الذكاء الاصطناعي، ليس لدينا الأربعين عامًا التي استغرقتها صناعة السيارات لتصحيح الأمر.
كيف تصل المنظمات إلى هناك؟ ما هي الأهداف التي ينبغي أن تكون للشركات أثناء محاولتها بناء أنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بها؟
يجب أن يكون هناك دعم قيادي قوي وتمويل للتجربة واللعب في هذا المجال. والشيء الثاني هو إنشاء عملية يمكنك من خلالها إدارة ضمان الذكاء الاصطناعي المسؤول من البداية إلى النهاية – وهذا لا يعني أنك تضع مصدات في نهاية السيارة قبل أن تقوم بمهمة الطلاء. هذا يعني أنك تقوم بتصميم المصدات وأكياس الأمان ومناطق الانهيار عند تصميم الذكاء الاصطناعي. يعد الذكاء الاصطناعي أمرًا استراتيجيًا للغاية بحيث لا يمكن تركه للتقنيين. لأنه يجب تصميمها كقدرة تجارية، وليس مجرد قدرة تكنولوجيا المعلومات.
