الذكاء الاصطناعي: بين الوعود الوهمية والمصائب الحقيقية

‍

لقد مر الذكاء الاصطناعي بدورات عديدة من الإثارة وخيبة الأمل. واليوم، نحن في مرحلة صعودية، وذلك بفضل تطوير النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) القائمة على بنية المحولات. هذه البنية مناسبة بشكل خاص لوحدات معالجة الرسوميات، مما يجعل من الممكن استخدام كميات هائلة من البيانات والقدرة الحاسوبية لتدريب نماذج بمليارات المعلمات.

ومثلما جعلت واجهة المستخدم الرسومية الكمبيوتر الشخصي في متناول ملايين المستخدمين في الثمانينيات، فإن واجهات اللغة الطبيعية الجديدة جعلت الذكاء الاصطناعي في متناول مئات الملايين من المستخدمين في جميع أنحاء العالم في العام الماضي.

‍

أسطورة الديمقراطية الحقيقية

‍

وعلى الرغم من هذه السهولة الواضحة في الوصول، إلا أن "الدمقرطة" التي وعدت بها حلول البرمجيات كخدمة تظل ناقصة وجزئية، مما يخلق أشكالاً جديدة من عدم المساواة.

‍

لا يزال الذكاء الاصطناعي يتطلب مهارات محددة:

- محو أمية الذكاء الاصطناعي وفهم حدود الأنظمة

- القدرة على التقييم النقدي للمخرجات

- مهارات التكامل في العمليات التجارية

‍

تأثير الذكاء الاصطناعي ومفارقة الحدود

صاغ جون مكارثي مصطلح الذكاء الاصطناعي في الخمسينيات من القرن الماضي، لكنه اشتكى هو نفسه قائلاً: "بمجرد أن يعمل، لا أحد يطلق عليه اسم الذكاء الاصطناعي بعد الآن". ولا تزال هذه الظاهرة، المعروفة باسم "تأثير الذكاء الاصطناعي"، تؤثر علينا اليوم.

‍

إن تاريخ الذكاء الاصطناعي مليء بالنجاحات التي لم تعد تُعتبر "ذكية" بما يكفي لتستحق هذه التسمية الطموحة بمجرد أن أصبحت موثوقة بما فيه الكفاية.

‍

أمثلة على التقنيات التي كانت تُعتبر من أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي والتي أصبحت الآن من المسلمات:

‍

- الرؤية الآلية مدمجة الآن في كل هاتف ذكي

- التعرف على الصوت، الآن ببساطة "الإملاء

- ترجمة اللغة وتحليل المشاعرأنظمة التوصية (نتفليكس، أمازون) وتحسين المسار (خرائط جوجل)

وهذا جزء من ظاهرة أوسع يمكن أن نطلق عليها "مفارقة الحدود".

‍

وبما أننا ننسب للبشر حدودًا تتجاوز إتقاننا التكنولوجي، فإن هذه الحدود ستكون دائمًا غير محددة المعالم. فالذكاء ليس شيئًا يمكننا الإمساك به، بل هو أفق يقترب باستمرار نحولها إلى أدوات مفيدة.

‍

‍

الذكاء الاصطناعي والحمل الزائد للمعلومات

‍

لقد أدى انتشار الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى خفض تكاليف إنتاج المعلومات ونقلها بشكل كبير، مع ما يترتب على ذلك من آثار متناقضة فيما يتعلق بأهداف المشاركة المدنية.

‍

أزمة المحتوى الاصطناعي

لقد أدى الجمع بين الذكاء الاصطناعي التوليدي ووسائل التواصل الاجتماعي إلى إنشاء:

- الحمل المعرفي الزائد وتضخيم التحيزات الموجودة مسبقًا

- استقطاب اجتماعي أكبر

- سهولة التلاعب بالرأي العام

- انتشار المحتوى المزيف

‍

مشكلة "الصندوق الأسود

‍

تخفي الواجهات المبسطة طريقة عمل الذكاء الاصطناعي:ضعف فهم عمليات اتخاذ القرار الآليةصعوبة تحديد التحيزات الخوارزمية

‍

التخصيص المحدود للنماذج الأساسيةأهمية الذكاء الآلي الذي يقوده الإنسانيمكن للذكاء الاصطناعي أن يأخذنا بنسبة 90% فقط من الطريق إلى هناك.

‍

تتفوق الآلات في تحليل الكميات الكبيرة من البيانات، ولكنها تعاني في التعامل مع الحالات الاستثنائية. يمكن تدريب الخوارزميات على التعامل مع المزيد من الاستثناءات، ولكن بعد نقطة معينة فإن الموارد المطلوبة تفوق الفوائد. فالبشر مفكرون دقيقون يطبقون المبادئ على الحالات الحدية، بينما الآلات تقريبية تتخذ قراراتها بناءً على

‍

من الضجيج إلى خيبة الأمل: دورة الذكاء الاصطناعي

كما وصفها جارتنر في دورات الضجيج التكنولوجي، فإن الحماس الشديد يعقبه دائمًا خيبة أمل - "وادي خيبة الأمل".

‍

ويستفيد المؤسسون على المدى القصير من التسويق اللافت للنظر، ولكن على حساب التكلفة، حيث قال آلان كاي، رائد علوم الكمبيوتر والحائز على جائزة تورينج: "التكنولوجيا هي تكنولوجيا فقط لأولئك الذين ولدوا قبل اختراعها. فالمتخصصون في تعلم الآلة هم علماء ومهندسون، ومع ذلك تبدو جهودهم دائمًا وكأنها سحر - إلى أن يأتي يوم لا يكون كذلك.

‍

التجانس وفقدان الميزة التنافسيةينتج عن الاعتماد الواسع النطاق لنفس حلول البرمجيات كخدمة المبنية مسبقًا نفسها:التقارب نحو عمليات تجارية متشابهةصعوبات التمايز من خلال الذكاء الاصطناعيالابتكار محدود بقدرات المنصةثابرة البيانات ومخاطرها

‍

مع إمكانية الوصول إلى منصات الذكاء الاصطناعي التوليدي: استمرار البيانات بمرور الوقت في البنى التحتية الرقميةيمكن إعادة استخدام نقاط البيانات في سياقات مختلفة

تنشأ دورة خطيرة عندما يتم تدريب الأجيال القادمة من الذكاء الاصطناعي على محتوى اصطناعي.

‍

الفجوة الرقمية الجديدة

‍

ينقسم سوق الذكاء الاصطناعي إلى

- الذكاء الاصطناعي السلعي: حلول موحدة متاحة للكثيرين

- ذكاء اصطناعي متقدم مملوك لشركة خاصة: أحدث القدرات التي طورتها بعض المؤسسات الكبيرة

‍

الحاجة إلى مفردات أكثر دقة

ويكمن جزء من المشكلة في تعريف "الذكاء الاصطناعي" ذاته.

‍

إذا قمنا بتفكيك المصطلح بشكل متكرر، نجد أن كل فرع من فروع التعريف يشير إلى "البشر" أو "البشر". إذًا بحكم التعريف، نعتقد أن الذكاء الاصطناعي هو محاكاة للبشر، ولكن بمجرد أن تدخل القدرة بقوة إلى عالم الآلات، نفقد النقطة المرجعية البشرية ونتوقف عن اعتبارها ذكاءً اصطناعيًا.

‍

من المفيد أكثر التركيز على تقنيات محددة يمكن وضعها موضع التنفيذ، مثل المحولات للنماذج اللغوية أو النشر لتوليد الصور. وهذا يجعل قدرتنا على تقييم مؤسسة ما أكثر وضوحاً وملموسة وحقيقية.

‍

الخاتمة: من الحدود إلى التكنولوجيا

‍

إن مفارقة الحدود تعني أن الذكاء الاصطناعي يتسارع بوتيرة متسارعة لدرجة أنه سرعان ما سيصبح مجرد تكنولوجيا، وستصبح الحدود الجديدة هي الذكاء الاصطناعي. يجب أن يُنظر إلى التحول إلى "تكنولوجيا" على أنه اعتراف بفكرة كانت في السابق في طليعة الممكن، وقد استلهمت هذه المقالة جزئياً من تأملات سيكويا كابيتال حول مفارقة الذكاء الاصطناعي.

لمزيد من المعلومات: https://www.sequoiacap.com/article/ai-paradox-perspective/

‍

إن الوعد الحقيقي للذكاء الاصطناعي الذي يمكن الوصول إليه ليس مجرد إتاحة التكنولوجيا، بل هو إنشاء نظام بيئي يتم فيه توزيع الابتكار والتحكم والفوائد بشكل حقيقي.

يجب أن ندرك التوتر القائم بين الوصول إلى المعلومات ومخاطر الحمل الزائد والتلاعب.

‍

فقط من خلال الحفاظ على عنصر بشري قوي في الذكاء الاصطناعي واعتماد لغة أكثر دقة يمكننا تحقيق إمكاناته كقوة للإدماج والابتكار الموزع حقًا.