يتسارع سباق التسلح العالمي بالذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي. في مايو، أطلقت شركة OpenAI المدعومة من Google وMicrosoft كشف كلاهما عن نماذج جديدة للذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط مع قدرات تحليل صوتية ومرئية مذهلة قدمت لمحة عن العصر القادم من التكنولوجيا المتقدمة. جاءت عمليات الإطلاق في غضون 24 ساعة من بعضها البعض، مما يؤكد مدى المنافسة الشديدة في سباق التسلح خلال النصف الأول من عام 2024. كما أعلنت شركة ميتا أيضًا الخطط المعلن عنها مؤخرا للاستثمارات العدوانية في الذكاء الاصطناعي، وفي مارس، أكملت أمازون استثمار بقيمة 4 مليار دولار في شركة Anthropic الناشئة للذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI)، وهو ما يمثل أكبر استثمار خارجي في تاريخ الشركة الممتد على مدى ثلاثة عقود.
تتكشف أمام أعيننا مواجهة حقيقية بين عمالقة التكنولوجيا، حيث تتنافس شركات التكنولوجيا الكبرى مع الزمن لإنشاء أكثر أنظمة الذكاء الاصطناعي تقدمًا في العالم، والتي تعيد تعريف حدود الإمكانيات عبر بيئات المؤسسات.
ويبدأ ذلك ببناء مراكز بيانات ضخمة قادرة على تسهيل تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة. على سبيل المثال، تعد شركتا Microsoft وOpenAI من الشركات الرائدة في هذا المجال. العمل على الخطط بالنسبة لمشروع مركز بيانات بقيمة 100 مليار دولار – أي أكثر تكلفة بمائة مرة من أكبر مراكز البيانات الموجودة اليوم. ومع ذلك، فإن تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي ليس سوى جزء واحد من معادلة سباق التسلح. مع الإنفاق العالمي على الذكاء الاصطناعي ومن المتوقع أن يتجاوز 1.8 تريليون دولار بحلول عام 2030، فإن تحقيق الربح الفعلي من هذه الأنظمة من خلال التكامل مع تطبيقات الأعمال الذكية هو ما سيميز الفائزين الحقيقيين عن بقية المنافسين. وهذا يتطلب من المنظمات بناء قواعد المعرفة العميقة للبيانات “الخبير” إن هذه الأنظمة لا تستطيع أن تتفوق على الكميات الهائلة من المعلومات الخام غير المفلترة التي تم جمعها من الإنترنت للموجة الأولى من محركات GenAI. وإذا أخذنا في الاعتبار تلك الأنظمة التي تم تعلمها من محيط من البيانات غير المصدق عليها، فإنها غير قادرة على تصفية القمامة من القمامة إلى القياس والتأكد من الدقة. وهذا يجعلها غير مناسبة لدعم التطبيقات المستقلة التي تعمل على تضخيم الأداء البشري وتحويل كيفية عمل الشركات الحديثة.
كما بدأ المحيط يجف. تقرير وول ستريت جورنال وتوقع الباحثون أن الطلب على بيانات نصية عالية الجودة قد يتجاوز العرض في غضون عامين، مما قد يعيق تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي. ويجب أن تتعلم نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة التي يتم تطويرها حاليًا عبر شركات التكنولوجيا الكبرى ــ النماذج المصممة لدفع الفئة التالية من التطبيقات الذكية ــ من مجموعات بيانات أكثر شمولاً مما يمكن أن توفره شبكة الإنترنت. وردًا على ذلك، لجأ بعض مطوري الذكاء الاصطناعي إلى التجريب باستخدام البيانات الاصطناعية التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي، وهو اقتراح محفوف بالمخاطر من الممكن أن يعرض المحرك بأكمله للخطر إذا كان حتى مظهر بسيط من نموذج التعلم غير دقيق. وقد قام آخرون تم التحول إلى صفقات ترخيص المحتوى للوصول إلى بيانات تدريب مفيدة، وإن كانت محدودة، ومملوكة. على سبيل المثال، وصلت OpenAI إلى اتفاقية تاريخية مع News Corp في 22 مايو للاستفادة من المحتوى الصحفي الحالي والمحفوظ من كبرى الصحف التابعة لـ News Corp مثل Wall Street Journal وBarron’s وMarketWatch لتعزيز منتجاتها.
لا يشكل أي من النهجين خيارًا قابلاً للتطبيق على المدى الطويل للفوز بسباق التسلح بالذكاء الاصطناعي. تكمن الميزة التفاضلية الحقيقية في من يمكنه تطوير وسيلة منهجية لتحقيق التحقق من صحة بيانات GenAI وسلامتها وموثوقيتها من خلال تسمية معتمدة أو “موثوقة”، بالإضافة إلى اكتساب المعرفة المتخصصة من مصادر البيانات والمحتوى الخارجية الموثوقة. من المرجح أن يكون هذان العمودان التوأمان للثقة في الذكاء الاصطناعي، إلى جانب الحوسبة الخام والقوة الحسابية لمراكز البيانات الجديدة والناشئة، بمثابة العلامات التي ستحدد العلامات التجارية الكبرى للتكنولوجيا التي تكتسب اليد العليا على الفور.
اكتساب الخبرة في المجال
من المهم أن نتذكر أن الذكاء الاصطناعي الجيلي ليس سوى جزء واحد من لغز سباق التسلح. ستشمل الفئة الجديدة من الأنظمة الجيلية التي قيد التطوير حاليًا أشكالًا إضافية أخرى من الذكاء الاصطناعي التي تكمل المنصات بميزات ووظائف متنوعة مصممة خصيصًا لحالات الاستخدام التجارية الدقيقة. بعد ذلك، يمكن وضع تطبيقات الأعمال واسعة النطاق فوق المنصة لإنتاج نتائج تولد قيمة للمستخدمين الفرديين والمؤسسات الجماعية، مما يفتح بدوره مسارات أوسع لتحقيق الربح. هذه المجموعة من التكنولوجيا ضرورية لتصميم أنظمة مستقلة تعمل بالذكاء الاصطناعي يمكنها مهاجمة فئات قوية من التحديات التشغيلية المعقدة.
وعلى هذا النحو، قد نبدأ في رؤية كبار مطوري الذكاء الاصطناعي يستهدفون بشكل متزايد شركات التكنولوجيا الأصغر حجمًا من خلال عمليات الاستحواذ على الشركات التي تضمن أسسًا عميقة لبيانات مجال الصناعة المتخصصة لخلق ميزة تنافسية عند تدريب محركات الذكاء الاصطناعي في المستقبل. على سبيل المثال، تخيل سيناريو حرب بحرية حيث تشبه النماذج المستقبلية من Gemini وChatGPT يو إس إس جيرالد ر. فورد، أكبر سفينة حربية وأكثرها تقدمًا في العالم، تزن 100 ألف طن واستغرق بناؤها 12 عامًا بتمويل قدره 13 مليار دولار. يتطلب كلا نموذجي الذكاء الاصطناعي قدرًا كبيرًا من الموارد للبناء أو التقدم أو التوقف أو تغيير الاتجاهات. ومع ذلك، من خلال الشركات التي تم الاستحواذ عليها، يمكن لـ Google وOpenAI تضخيم موقفهما القتالي بمزيد من المدمرات والطرادات والزوارق السريعة – التطبيقات الذكية الرائدة في الصناعة والتي تدفع القيمة التجارية من خلال الاستفادة من حجم واتساع منصة GenAI الأساسية. سيكون الاستفادة من المصادر الخارجية للرشاقة أمرًا بالغ الأهمية للخروج من سباق التسلح بالذكاء الاصطناعي منتصراً.
شراكات خارج الصندوق
يمكن أن يكون العالم الأكاديمي مصدرًا أساسيًا آخر للمعرفة يمكن لشركات التكنولوجيا العملاقة متابعته. هناك أكثر من سبعة ملايين كتاب ولنتأمل هنا مكتبة جامعة برينستون وحدها. ولنتخيل لو أبرمت ميتا أو أمازون اتفاقا مع كل الجامعات الثماني في رابطة آيفي لإنشاء نسخ رقمية من كل كتاب مادي في مكتباتها. وبعد ذلك، وبفضل الحقوق الحصرية لهذه المعلومات الملكية، يمكنهما إنشاء مجموعات بيانات متخصصة للاستفادة منها في تدريب الأنظمة المستقلة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي والتي تعالج التحديات الأساسية في مختلف الصناعات المعقدة مثل التصنيع الصناعي والفضاء الجوي. وإذا ما طبقنا هذا النهج على نطاق واسع في مختلف أنحاء المشهد التعليمي العالي، فمن الممكن أن يولّد قواعد معرفية جديدة هائلة تمكنها من سد الفجوة مع جوجل وأوبن إيه آي، وهما الرائدتان في سباق التسلح.
وسوف يوفر هذا أيضًا فرصًا جديدة لكسب المال للمؤسسات التعليمية العليا، مما قد يساعد في تعويض مشكلة القدرة على تحمل التكاليف في أمريكا عبر الكليات والجامعات الكبرى. وقد زاد الالتحاق بالكليات الخاصة التي تهدف إلى الربح والتي تستمر الدراسة فيها لمدة أربع سنوات. انخفضت بنسبة تزيد عن 55% منذ عام 2010. إجمالي ديون القروض الطلابية في الولايات المتحدة يتجاوز حاليا 1.7 تريليون دولار، ومعدلات الفائدة على القروض الطلابية الفيدرالية (6.53%) فقط وصلوا إلى أعلى ذروتهم منذ عام 2012. ومن خلال فتح مصدر ضخم للإيرادات غير المستغلة، يمكن للمدارس خفض معدلات الرسوم الدراسية لزيادة الالتحاق، والحد من استخدام قروض الطلاب، وتوسيع فرص الحصول على تعليم عالي الجودة على قدم المساواة. إنه وضع مربح للجانبين على خط التقسيم.
تجنب الدولة الأورويلية
يتعين على شركات التكنولوجيا العملاقة أن تتوخى الحذر مع تسارع سباق التسلح. إن إمكانية تحويل التكنولوجيا لأميركا إلى دولة أورويلية ليست سيناريو خياليا لنهاية العالم. بل هي حقيقة واقعة في عالمنا الرقمي السريع التقدم. أثارت المخاوف إن الصين تعتبر الذكاء الاصطناعي “سلاحًا لإتقان دولة المراقبة الشمولية التكنولوجية الأورويلية” – مؤكدة على الحاجة إلى تعاون أقوى بين وادي السيليكون والبنتاغون. لا يمكن أن تأتي سرعة تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي وحجمها وتحقيق الربح منها على حساب الصحة والسلامة المجتمعية.
بعد كل شيء، إذا تم السماح لهذا الجني بالخروج من القمقم، فلن يعود إليه أبدًا.
