ماذا يمكننا أن نتوقع من نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية من الجيل القادم؟

Andrea Willige

القول إن الذكاء الاصطناعي التوليدي قد اجتاح العالم سيكون تقليلًا من حقيقة الانهيار الحقيقي الذي أطلقه OpenAI عند إصدار ChatGPT في أواخر عام 2022. والآن أعلنت الشركة عن وصول الترقية الأحدث، ChatGPT 5، وتقوم المنافسة Meta باتباع نفس النهج مع ترقية محرك الذكاء الاصطناعي المفتوح المصدر الخاص بها، Llama، حسبما ذكرت صحيفة Financial Times.

يستمر الذكاء الاصطناعي التوليدي في إحداث الاضطراب والتحول

إن التقاء منهجيات الذكاء الاصطناعي ومعالجة البيانات عالية الأداء و”السحابة” تضافرت لجعل ما طال انتظاره من قبل العلم والخيال العلمي حقيقة واقعة. لا داعي للقول إنه قد أحدث تحولًا جذريًا في كيفية عملنا وعيشنا، دون وجود نهاية في الأفق.

تتوقع شركة Statista أن ينمو سوق الذكاء الاصطناعي التوليدي ليصل إلى 1.3 تريليون دولار بحلول عام 2032، بعد أن كان فقط 14 مليار دولار في عام 2020. وفي عام 2023، بلغ 900 مليار دولار.

كما يشير المنتدى الاقتصادي العالمي في تقريره عن أهم 10 تكنولوجيات ناشئة لعام 2023، فإن نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي التي هيمنت على العناوين خلال العام الماضي، تركز بشكل أساسي على النصوص والبرمجة والصور والصوت. ومع ذلك، قد تتسع تطبيقاتها بمرور الوقت مع تقدم التكنولوجيا.

ChatGPT وLlama وأحدث عروض الذكاء الاصطناعي من Google، وGemini، وCopilot من Microsoft كلها نماذج لغوية كبيرة (LLMs). هذه هي خوارزميات يمكنها تحليل وتلخيص والتنبؤ وإنشاء محتوى جديد باستخدام تقنيات التعلم العميق ومجموعات البيانات الكبيرة. عادةً ما يتم تدريب النماذج اللغوية الكبيرة باستخدام حوالي مليار متغير أو أكثر، على الرغم من عدم وجود توافق حول كمية البيانات المطلوبة لتدريب نموذج لغوي كبير.

تحصل النماذج اللغوية الكبيرة على ترقية

على الرغم من المزايا المرتبطة بالذكاء الاصطناعي التوليدي – مثل تبسيط وتسريع وأتمتة الأعمال اليدوية السابقة – فإن نقاط ضعفه أصبحت واضحة أيضًا. فليست هناك فقط مخاوف أخلاقية وأمنية بشأن تطبيقات الذكاء الاصطناعي، بل كما تشير TechTarget، فإن هناك مشكلات مثل التحيز الذي قد يكون من الصعب تحديده وإزالته، والهلوسة عندما يقدم محرك الذكاء الاصطناعي إجابة خاطئة.

أظهر تحقيق أجرته صحيفة Washington Post، العام الماضي، أن مولد الصور بالذكاء الاصطناعي افترض تلقائيًا الصور النمطية الغربية القديمة عند طلب إنتاج صور لأشخاص أو منازل جذابة حول العالم.

يعد التدريب المستمر وتطوير خوارزميات النماذج اللغوية الكبيرة مفتاحًا لمعالجة هذه المشكلات، وتحقيق تقدم في تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي.

إلى جانب تقليل التحيز والهلوسات، يتمثل طموح المطورين لكل من ChatGPT 5 وLlama 3 في تجاوز المحركات لمرحلة الدردشة البسيطة. ولتوسيع نطاق التطبيقات إلى مهام أكثر تعقيدًا، سيكون من الضروري تمكين النماذج اللغوية الكبيرة من التفكير والتخطيط والاحتفاظ بالمعلومات. كما سيتعين عليها تعلم تقييم تأثير أفعالها، حسبما تشير صحيفة Financial Times.

مجال آخر للتطوير لكل من Llama وChatGPT هو التعددية الوسائطية، مما يسمح للذكاء الاصطناعي بمعالجة النصوص والصوت والصور والرموز والفيديوهات. وعلاوة على ذلك، من المتوقع أن تكون مستويات أعلى من التخصيص جزءًا من عروض الجيل القادم.

معالجة القضايا الأخلاقية في الذكاء الاصطناعي التوليدي

GPT-5 يخضع حاليًا لعمليات اختبار وتدريب شاملة، مع تركيز كبير على بروتوكولات الأمان لمواجهة المخاوف الأخلاقية. لكن في سعيها للقضاء على التحيز والأخطاء، قد تُحدث شركات الذكاء الاصطناعي التوليدي نتائج عكسية دون قصد، كما واجهت Google بنفسها.

عند إطلاقه في البداية، كان نموذج توليد الصور في منصة Gemini الخاصة بـGoogle ينتج صورًا لمجموعات تاريخية مثل الآباء المؤسسين للولايات المتحدة أو جنود ألمان من ثلاثينيات القرن العشرين كأشخاص من أعراق ملونة، أو ينتج صورًا للاعبات هوكي نساء عند طلب صور لدوري مشهور حصريًا للرجال. في محاولة للقضاء على التحيز، قامت Google دون قصد بتصحيح مفرط لمحرك الذكاء الاصطناعي الخاص بها.

ومع ذلك، سيكون هذا الضبط الدقيق ميزة مستمرة مع استمرار تطور محركات الذكاء الاصطناعي التوليدي. ومع توسع استخدام الذكاء الاصطناعي وإنشاء المنظمات لنماذج لغوية كبيرة خاصة بها أو تكييف المنصات الرئيسية لأغراضها، تصبح الحاجة إلى أطر حوكمة قوية أكثر إلحاحًا. على سبيل المثال، اقترح المنتدى الاقتصادي العالمي إطار عمل Presidio AI، الذي يعزز السلامة والأخلاق والابتكار من خلال وضع ضوابط مبكرة لتوجيه عملية التطوير.

المصدر: The World Economic Forum