بعد وقت قصير من قيام ChatGPT من OpenAI بإشعال نار الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI)، تسابقت العديد من الشركات لتقديم الحلول والتطبيقات والمنصات التي استفادت من هذه التكنولوجيا. وسرعان ما أصبحت عبارة “مدعومة بالذكاء الاصطناعي” ليس مجرد استراتيجية تسويقية، بل هدفًا تشغيليًا للمؤسسات التي ترغب في الحصول على حصة من دائرة الضوء وتخشى أن الاستخدام التنافسي للذكاء الاصطناعي قد يتركها وراءها.
أصبحت الوعود بتحسين الكفاءة من خلال هذه الأتمتة، وتحرير الموظفين للتعامل مع أعمال أخرى – بالإضافة إلى إمكانية إلغاء بعض الوظائف – جزءًا من التوقعات لهذا العصر الجديد من الذكاء الاصطناعي. سواء تم الاستعانة بالموارد الحالية أو الابتكارات الجديدة المبنية من الألف إلى الياء حول GenAI، أصبحت الشركات حريصة على إظهار قدرتها على تشغيل التكنولوجيا.
أدى تأثير GenAI أيضًا إلى إحداث تموجات عبر قطاعات الأجهزة والبرمجيات المساعدة التي سعت إلى الاستجابة للاحتياجات والأسئلة الجديدة التي نشأت فيما يتعلق بالتكنولوجيا. أين الرقائق التي يمكنها دعم الذكاء الاصطناعي في الأجهزة؟ ما نوع الإشراف والملاحظة المطلوبين في استخدام GenAI؟ هل هناك مجال للوافدين الجدد أم أن الشركات القائمة ستهيمن على البيانات والموارد التي تدعم الذكاء الاصطناعي؟
تقدم مجموعة من أصحاب المصلحة مقياسًا للابتكارات والخدمات الناشئة استجابةً لـ GenAI والمتطلبات التي قد يواجهها هذا الفضاء أثناء انتشاره وانتشاره.
الأخلاق والاستثمار في الذكاء الاصطناعي
تزايد الاستثمار في الذكاء الاصطناعي بسرعة مع التزام أمثال شركة Accenture بتقديم دعم واسع النطاق لهذا المجال. يقول ديفيد كوشمان، رئيس الأبحاث التنفيذية في الشركة: “كان هناك سباق تسلح لتحديد المبلغ الذي كانوا يستثمرونه”. أبحاث HFS. ويقول إن انفجارًا هائلاً في الإعلانات في عام 2023 جاء من الشركات التي تعقد صفقات لإظهار كيف تنوي اللعب في هذه الساحة. في الصيف الماضي، أعلنت شركة أكسنتشر تخطط لاستثمار 3 مليارات دولار ومضاعفة عدد موظفيها العاملين في مجال الذكاء الاصطناعي من 40 ألفًا إلى 80 ألفًا على مستوى العالم.
“في السوق بأكملها، رأينا 50، 60، 70 [press] إصدارات بعد ثلاثة أشهر من الأشخاص الذين يقولون: “لقد أبرمنا صفقة مع Google؛ لقد انتهينا من التعامل مع مايكروسوفت؛ يقول كوشمان: “لقد أبرمنا صفقة مع OpenAI، مع قدر كبير من الإثارة حول هذا الموضوع”. وهو يقارن الانتشار التاريخي المحتمل لهذه التكنولوجيا، والذي ينمو بسرعة كبيرة حتى الآن، مع الويب 2.0.
ومن بين المجالات الأخرى، يرى كوشمان ظهور موجة من الشركات الجديدة التي تستخدم اللغة الطبيعية لبناء التطبيقات، مثل بيتماجيك و مختبرات AI21. يقول: “Bitmagic يمكنك استخدام النص لإنشاء لعبة – لتحفيز اللعبة على الوجود”. “هؤلاء معنا بالفعل.” يقول كوشمان إن هناك موجة ثانية قادمة، حيث سيتم استخدام اللغة الطبيعية للتفاعل مع التطبيقات وتدريبها، مثل تطبيق Rabbit وجهازه المساعد R1 الذي يعمل بالذكاء الاصطناعي. يمكن أن يصبح التفاعل مع الذكاء الاصطناعي بمثابة سلسلة من الدمى الرقمية التي تدرب بعضها البعض. ويقول: “هذا في الواقع استخدام التطبيقات لتدريب التطبيقات الأخرى على إنشاء تطبيق آخر”.
يقول كوشمان إن الموجة الثالثة قد تشمل استخدام اللغة الطبيعية لإنشاء وكلاء، تسمى أنظمة الذكاء الاصطناعي الوكيل، والتي يمكن أن تعمل مع القليل من الإشراف لإنجاز المهام المعقدة.
مع تبني المزيد من الشركات للذكاء الاصطناعي، قد تكون هناك أسئلة حول أخلاقيات التكنولوجيا وكيف يمكن إدارتها داخل المنظمة، مما قد يؤدي إلى الحاجة إلى المساعدة في الأخلاقيات كخدمة. “كيف يجب أن يتصرف الذكاء الاصطناعي حتى لا يكون متحيزًا؟ كيف يجب أن يتصرف الذكاء الاصطناعي حتى لا يشتم الناس؟ يسأل كوشمان. ويقول إن الاستجابة الناشئة من مقدمي الخدمات تتمثل في إنشاء مكتب مسؤول للذكاء الاصطناعي لمراقبة التشريعات والتغييرات القادمة التي يمكن أن تؤثر على هذا المجال. يقول كوشمان أيضًا أن بعض مقدمي الخدمة قد يقدمون الذكاء الاصطناعي المسؤول كخدمة؛ ومع ذلك، فهو يشكك في وضع هذه الواجبات في أيدي طرف ثالث، رقميًا أو غير ذلك. يقول: “أعتقد أنك يجب أن تمتلك أخلاقك الخاصة”. “بالتأكيد لا ينبغي عليك أن تتوقع من الآلة أن تتعلم أخلاقياتك. هذا نوع من الجنون.
الأدوات والبيانات للذكاء الاصطناعي
قد يتضمن جزء من الاستفادة من الذكاء الاصطناعي بناء الموارد ومواءمة البيانات التي يمكن أن تعمل معها. يقول مايكل جيلفيكس، كبير مسؤولي المنتجات والهندسة في شركة Vector Database: “مع كل تحول زلزالي في التكنولوجيا، تم إنشاء بنية جديدة لترتفع لمواجهة تحديات هذا التحول”. ككس. “مع التقدم في معالجة اللغة الطبيعية، هناك مجموعة كاملة من الأدوات والتقنيات الجديدة التي أصبحت قادرة على حل المشكلة الشاملة المتمثلة في إنشاء تطبيقات ذكية، سواء تلك التي نختبرها من خلال تبادل اللغة الطبيعية مثل الدردشة أو يمكن أن تكون معلومات ذكية مضمنة داخل التطبيقات نفسها.
ويقول إن قواعد بيانات المتجهات يمكنها أن تجعل البيانات غير المنظمة قابلة للبحث والاستخدام بواسطة تكنولوجيا اللغة الطبيعية.
المصدر: Byfotohansel عبر Adobe Stock
يقول جيلفيكس إن هناك ابتكارات في قواعد بيانات المتجهات مثل التوصل إلى أشكال بحث ذكية للمساعدة في العثور على أفضل المعلومات جودة. ويقول: “لا يكفي فقط مطابقة البيانات غير المنظمة باستخدام ما يسمى البحث عن التشابه”. “تحتاج أيضًا إلى ربطها بالبيانات المنظمة أيضًا… لذلك في كثير من الحالات يقوم الأشخاص بتطوير خوارزميات البحث الخاصة بهم بحيث يصبحون أذكياء حقًا في العثور على البيانات.”
على سبيل المثال، إذا تمت كتابة خطأ إملائي في شيء ما، فلا يزال بإمكان النظام اكتشاف أن هذه هي البيانات الفعلية محل الاهتمام. يقول جيلفيكس: “هناك خوارزميات تسجيل متقدمة آخذة في الظهور لضمان عثور قواعد البيانات المتجهة على الأشياء الصحيحة”. “هناك الكثير من الأدوات الأخرى الناشئة، لذا فإن قواعد البيانات المتجهة هي نوع من العنصر الأساسي لتوفير قاعدة الحقائق لنموذج اللغة الطبيعية.”
وبما أن التقنيات تساعد في تحسين مثل هذه النماذج، يقول إن هناك أيضًا حاجة متزايدة لمزيج من قواعد البيانات المتجهة لتكون بمثابة أساس للحقيقة. “أنت بحاجة إلى الضبط الدقيق عندما تريد تعديل الشخصية أو فهم المجال لنموذج لغتك الطبيعية.”
الذكاء الاصطناعي يوفر إمكانية المراقبة في الذكاء الاصطناعي
إن معرفة ما يحدث مع الذكاء الاصطناعي داخل المؤسسة، ومن يمكنه الوصول إليه، هو جانب آخر من جوانب تنفيذه قد تركز عليه القيادة. يمكن لمفهوم إمكانية الملاحظة، الذي يرتبط غالبًا بالأمن وإدارة الموارد، أن يلعب دورًا هنا.
هناك مدارس فكرية مختلفة حول إمكانية الملاحظة عندما يتعلق الأمر بالذكاء الاصطناعي، كما يقول أمول أجاونكار، كبير مسؤولي التكنولوجيا للحلول وتكامل الأنظمة بصيرة. يقول: “أحدها هو إمكانية المراقبة التشغيلية”. “إذا كنت أقوم بتشغيل حل وكنت أستخدم النموذج التأسيسي أو بعض نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية، أو نموذج لغة كبير… فأنا مهتم بفهم ما هو زمن الاستجابة. ما هو الأداء؟ ما هي تكلفة ذلك؟ كم عدد الهلوسة التي خرجت بها من ذلك؟ هل كانت مجرد اختلاق الأشياء؟ كم مرة حدث ذلك؟ هل قمت بالتقاط تعليقات المستخدمين على ردود معينة؟”
قد تبدو هذه الأسئلة شاقة، ولكن مع توفر الموارد المناسبة، كما يقول، قد يكون من الممكن فرز الإجابات. يقول أجاونكار: “المقاييس والتسجيل وتكلفة تشغيل النموذج محليًا مقابل تشغيله في السحابة مقابل استخدام خدمة أو نموذج تابع لجهة خارجية – سيتم التقاط كل هذه المقاييس وتسجيلها”. ويقول إنه قد يتم تطبيق GenAI فوق تلك المقاييس المسجلة لطرح الأسئلة الصحيحة للحصول على مزيد من المعرفة.
خدمات التدقيق للذكاء الاصطناعي
يمكن أن يأتي تفعيل الذكاء الاصطناعي أيضًا مع أسئلة تتعلق بالامتثال، حيث قد تحتاج الشركات الخاضعة للتنظيم إلى الالتزام بالسياسات السابقة والمتطورة المتعلقة باستخدام التكنولوجيا. أندرو بيري، مبشر أخلاقيات الذكاء الاصطناعي في شركة معالجة المستندات والتقاط البيانات آبييقول إن سياسات مثل تنظيم الاتحاد الأوروبي يمكن أن توفر بعض المرونة في إجراء عمليات تدقيق طوعية للالتزام بالقوانين المطبقة على الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، لا تزال هناك تحديات حقيقية فيما يتعلق بضمان وجود تقييم موضوعي للامتثال. ويقول: “ما نشهده هو ظهور هذا النظام الجديد، وهو التدقيق المستقل لأنظمة الذكاء الاصطناعي”. “تمامًا كما هو الحال مع المدققين الذين يقومون بمراجعة الأداء المالي، سنرى نظامًا جديدًا من الخبراء المتخصصين الذين تتمثل مهمتهم في إجراء عمليات تدقيق موضوعية مستقلة لأنظمة الذكاء الاصطناعي.”
للأنسانية هي منظمة يقول بيري إنها تقف في طليعة هذا الأمر، حيث تعمل مع الهيئات التنظيمية في معظم الولايات القضائية حول العالم. “إنهم يعملون مع الاتحاد الأوروبي، ومع اللائحة العامة لحماية البيانات في المملكة المتحدة؛ ويقول: “إنهم يعملون مع الهيئات التنظيمية الأمريكية وكذلك الهيئات التنظيمية الكندية”. “ما يفعلونه هو تطوير معايير تدقيق مستقلة بشكل أساسي تتوافق مع اللوائح ومتطلبات تلك اللوائح، بالإضافة إلى التحالف مع منظمات المعايير.”
شرائح الذكاء الاصطناعي
ومن ناحية الأجهزة، تدفع شعبية الذكاء الاصطناعي إلى بذل الجهود لجلب مثل هذه الموارد من المساحة السحابية إلى أيدي المستخدمين. يقول بول شيل، محلل الصناعة في شركة أمازون: “الشيء الجديد في دورة الابتكار هذه هو الذكاء الاصطناعي التوليدي الموجود على الجهاز”. أبحاث أبي. على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي كان موجودًا على الجهاز لبعض الوقت، كما يقول، إلا أن تكراراته السابقة تعاملت مع أعباء عمل أبسط وأخف وزنًا لمهام مثل تحسين الصور أو تطبيقات الألعاب.
يقول شيل: “إنها نماذج المحولات التي تعمل على الجهاز”. “نوع الإصدارات المختصرة والمكممة من النماذج الأكبر التي كانت مقيدة بالبيئات السحابية التي أصبحت الآن قادرة على العمل على الجهاز على شرائح مثل، على سبيل المثال، Snapdragon 8 Gen 3 و Dimensity 9300 من MediaTek التي هي نوع من إطلاق العنان لموجة جديدة من تطبيقات الإنتاجية. ويقول إن هذا ينطبق أيضًا على سوق أجهزة الكمبيوتر الشخصية، مع معالجات Intel Core Ultra التي تم إصدارها ومحرك Rising AI من AMD. يقول شيل: “ينطبق هذا على أسواق المستهلكين والشركات”.
ويقول إن الشركات القائمة في مجال الهواتف الذكية، مثل Qualcomm، وMediaTek، وGoogle، تتخذ خطوات في هذا المجال. وفي الوقت نفسه، في سوق أجهزة الكمبيوتر الشخصية، تسعى Intel وAMD وكذلك المعالجات المستندة إلى ARM إلى استغلال الفرص المتاحة مع شرائح الذكاء الاصطناعي.
على الرغم من توفر موارد الذكاء الاصطناعي في السحابة، إلا أن هناك بعض الفوائد المتوقعة من شرائح الذكاء الاصطناعي. يقول شيل: “إن القيمة المقترحة للاحتفاظ بها على الجهاز هي ثلاثة أضعاف”. “إنه زمن وصول أقل بكثير… وتكاليف الشبكات، وأعتقد أن هناك أيضًا الأمر الأكثر أهمية، وهو خصوصية البيانات.”
بروس رولف عبر علمي ستوك
وهذا يعني أن نموذج الذكاء الاصطناعي الذي يعمل على الجهاز يحتفظ بالبيانات الموجودة على الجهاز. ويقول: “إنه أكثر أمانًا بهذه الطريقة، وهذا يعني أن مخرجاتهم وتدريبهم يمكن أن يكون أكثر تخصيصًا لبيانات المستخدم الخاصة بك”.
يمكن لشرائح الذكاء الاصطناعي أن تجعل الذكاء الاصطناعي أكثر جاذبية للصناعات التي كانت مترددة في اعتماد التكنولوجيا، وفقًا لما ذكره ريس هايدن، كبير المحللين في شركة ABI Research. “إذا نظرنا إلى بعض القطاعات مثل التصنيع أو الرعاية الصحية التي عارضت نوعًا ما في الماضي نشر الذكاء الاصطناعي في مواقعها، ويرجع ذلك أساسًا إلى مخاطر خصوصية البيانات أو مخاطر سيادة البيانات، والتي نشهدها في أوروبا في الوقت الحالي – عندما ننظر إلى نقل هذه المعالجة من السحابة إلى الجهاز، هذا هو المكان الذي يمكنك فيه البدء فعليًا في رؤية حالات الاستخدام هذه في التصنيع والرعاية الصحية، وهذه القطاعات شديدة التنظيم والحساسة للغاية للبيانات تنطلق فعليًا.
يمكن أن يوفر ذلك المزيد من الضمانات التي يريدها أعضاء المجموعة التنفيذية قبل استكشاف GenAI أو الذكاء الاصطناعي التنبؤي لعملياتهم. يقول هايدن: “إن الطريقة الوحيدة لتكون واثقًا فعليًا من تشغيلها بفعالية وكفاءة مع خصوصية البيانات هي استخدام شرائح الذكاء الاصطناعي الموجودة على الجهاز”. “لن تكون قادرًا على تمكين حالات الاستخدام مع السحابة، لذلك من المنظور الرأسي، سيصبح الأمر غير قابل للتفاوض بشكل متزايد.”
