"غوغل" تحول مختبر الذكاء الاصطناعي إلى معمل لإنتاج أدواته
تاريخ النشر: 24th, June 2024 GMT
الاقتصاد نيوز - متابعة
طرحت شركتان منتجات ذكاء اصطناعي تستند إلى ابتكارات رائدة من "غوغل" خلال أسبوع واحد في أواسط مايو، فقد كشفت "أوبن إيه آي" (OpenAI) في 13 مايو عن إصدار جديد من النموذج الداعم لبرنامج الدردشة الأشهر "تشات جي بي تي" وهو يعتمد على تقنية "المحوّل" التي قدمتها "غوغل" في دراسة بحثية عام 2017.
إلا أن طرح "أوفرفيوز" لم يكن موفقاً، فسرعان ما بدأ يقدم إجابات محرجة من قبيل أن ينصح بأكل الحجارة أو استخدام الغراء في إعداد البيتزا. في الأسبوع التالي، بدأت "غوغل" بوضع حواجز حماية جديدة، وقالت إنها تهدف جزئياً لمنع "أوفرفيوز" من تقديم المحتوى الساخر عن غير قصد على أنه حقائق.
لم يكن ذلك ما تحتاجه صورة الشركة التي تسعى إلى نجاح لها في مجال الذكاء الاصطناعي، فيما يعتقد كثيرون في مجال التقنية أن منتجات مثل "تشات جي بي تي" قد تلغي الحاجة إلى محرك البحث من "غوغل"، وهو الذي يعتبر مسؤولاً عن معظم إيرادات الشركة، وهكذا فإن هذا التهديد قد يبدو وجودياً.
دمج المختبرينهذه الكبوة تلت إحدى أهم محاولات "غوغل" منذ ما يزيد عن عام لتصحح مسارها في مجال الذكاء الاصطناعي. فالشركة التي ترزح تحت ضغط هائل لمواكبة إنجازات "أوبن إيه آي" وغيرها من المنافسين، أعلنت في أبريل 2023 عن عزمها دمج فريقي النخبة في مجال الذكاء الاصطناعي لديها: "غوغل برين" (Google Brain) و"ديب مايند" (DeepMind) لإنشاء "وحدة ذكاء اصطناعي خارقة" سمتها "غوغل ديب مايند" (Google DeepMind).
كان ذلك لتحقيق هدفين منفصلين هما: تحسين سجل "غوغل" على صعيد منتجات الذكاء الاصطناعي التجارية، والحفاظ في الوقت عينه على مكامن القوة التاريخية للشركة في مجال البحوث التأسيسية. لكن ذلك لم يتحقق بعد، وما يزال السعي لبلوغه مستمراً، وفقاً لحصيلة مقابلات مع أكثر من 20 شخصاً مطلعاً على الشؤون الداخلية للشركة طلب معظمهم عدم كشف هوياتهم تجنباً لعواقب مهنية.
المصدر: وكالة الإقتصاد نيوز
كلمات دلالية: كل الأخبار كل الأخبار آخر الأخـبـار الذکاء الاصطناعی فی مجال
إقرأ أيضاً:
أبرز اتجاهات الذكاء الاصطناعي التوليدي في 2025
يدخل الذكاء الاصطناعي التوليدي مرحلةً أكثر نضجًا في عام 2025، حيث يتم تحسين النماذج لزيادة دقتها وكفاءتها، وتقوم الشركات بدمجها في سير العمل اليومي.
يتحول التركيز من ما يمكن أن تفعله هذه الأنظمة إلى كيفية تطبيقها بشكل موثوق وعلى نطاق واسع. ما يبرز هو صورة أوضح لما يتطلبه بناء ذكاء اصطناعي توليدي ليس قويًا فحسب، بل موثوقًا أيضًا.
جيل جديد من نماذج اللغات الكبيرة (LLMs)
تتخلى نماذج اللغات الكبيرة عن سمعتها كعملاق متعطش للموارد. فقد انخفضت تكلفة توليد استجابة من نموذج بمقدار 1000 ضعف خلال العامين الماضيين، مما جعلها تضاهي تكلفة البحث البسيط على الويب. هذا التحول يجعل الذكاء الاصطناعي الفوري أكثر قابلية للتطبيق في مهام الأعمال الروتينية.
يُعدّ التوسع مع التحكم أيضًا من أولويات هذا العام. لا تزال النماذج الرائدة (Claude Sonnet 4، وGemini Flash 2.5، وGrok 4، وDeepSeek V3) كبيرة الحجم، ولكنها مصممة للاستجابة بشكل أسرع، والتفكير بوضوح أكبر، والعمل بكفاءة أكبر. لم يعد الحجم وحده هو العامل المميز. المهم هو قدرة النموذج على التعامل مع المدخلات المعقدة، ودعم التكامل، وتقديم مخرجات موثوقة، حتى مع ازدياد التعقيد.
شهد العام الماضي انتقادات كثيرة لهلوسة الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، في إحدى القضايا البارزة، واجه محامٍ من نيويورك عقوبات لاستشهاده بقضايا قانونية من اختراع ChatGPT. هذا أمرٌ تكافحه نماذج اللغات الكبيرة هذا العام. حيث تُستخدم معايير جديدة لتتبع هذه الإخفاقات وتحديد كميتها، مما يُمثل تحولًا نحو التعامل مع الهلوسة كمشكلة هندسية قابلة للقياس بدلاً من كونها عيبًا مقبولًا.
مواكبة الابتكار السريع
أحد الاتجاهات الرئيسية لعام 2025 هو سرعة التغيير. تتسارع إصدارات النماذج، وتتغير القدرات شهريًا، ويخضع ما يُعتبر أحدث التقنيات لإعادة تعريف مستمرة. بالنسبة لقادة المؤسسات، يُنشئ هذا فجوة معرفية قد تتحول بسرعة إلى منافسة.
البقاء في الطليعة يعني البقاء على اطلاع دائم. تُتيح فعاليات، مثل معرض الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة، فرصة نادرة للاطلاع على مستقبل التكنولوجيا من خلال عروض توضيحية واقعية، ومحادثات مباشرة، ورؤى من القائمين على بناء هذه الأنظمة ونشرها على نطاق واسع.
تبني المؤسسات
في عام 2025، سيتجه التحول نحو الاستقلالية. تستخدم العديد من الشركات بالفعل الذكاء الاصطناعي التوليدي في أنظمتها الأساسية، لكن التركيز الآن منصبّ على الذكاء الاصطناعي الوكيل. هذه نماذج مصممة لاتخاذ الإجراءات، وليس فقط توليد المحتوى.
وفقًا لاستطلاع رأي حديث، يتفق 78% من المديرين التنفيذيين على ضرورة بناء منظومات رقمية لوكلاء الذكاء الاصطناعي بقدر ما هي للبشر خلال السنوات الثلاث إلى الخمس المقبلة. يُشكّل هذا التوقع كيفية تصميم المنصات ونشرها. هنا، يُدمج الذكاء الاصطناعي كمشغل؛ فهو قادر على تشغيل سير العمل، والتفاعل مع البرامج، ومعالجة المهام بأقل قدر من التدخل البشري.
كسر حاجز البيانات
تُعدّ البيانات أحد أكبر العوائق أمام التقدم في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي. اعتمد تدريب النماذج الكبيرة تقليديًا على استخراج كميات هائلة من النصوص الواقعية من الإنترنت. ولكن في عام 2025، سيجفّ هذا النبع. أصبح العثور على بيانات عالية الجودة ومتنوعة وقابلة للاستخدام أصعب أخلاقيًا، ومعالجتها أكثر تكلفة.
لهذا السبب، أصبحت البيانات الاصطناعية أصلًا استراتيجيًا. بدلاً من استخراج البيانات من الإنترنت، تُولّد البيانات الاصطناعية بواسطة نماذج لمحاكاة أنماط واقعية. حتى وقت قريب، لم يكن واضحًا ما إذا كانت البيانات الاصطناعية قادرة على دعم التدريب على نطاق واسع، لكن أبحاث مشروع SynthLLM، التابع لشركة مايكروسوفت، أكدت قدرتها على ذلك (إذا استُخدمت بشكل صحيح).
تُظهر نتائجهم إمكانية ضبط مجموعات البيانات الاصطناعية لتحقيق أداء يمكن التنبؤ به. والأهم من ذلك، اكتشفوا أيضًا أن النماذج الأكبر حجمًا تحتاج إلى بيانات أقل للتعلم بفعالية، مما يسمح للفرق بتحسين نهج التدريب الخاص بها بدلًا من إهدار الموارد على حل المشكلة.
جعله يعمل
يشهد الذكاء الاصطناعي التوليدي نموًا متزايدًا في عام 2025. أصبحت نماذج اللغات الكبيرة الأكثر ذكاءً، ووكلاء الذكاء الاصطناعي المنظمون، واستراتيجيات البيانات القابلة للتطوير، الآن عوامل أساسية للتبني العملي. وللقادة الذين يخوضون هذا التحول، يقدم معرض الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة في أوروبا رؤية واضحة لكيفية تطبيق هذه التقنيات وما يتطلبه نجاحها.
مصطفى أوفى (أبوظبي)
فيريرا يحاضر لاعبي الزمالك ويطالبهم بالتركيز لمواصلة الانتصارات