إيلون ماسك يظهر بفيديو ينتقد فيه الذكاء الاصطناعي بقسوة
تاريخ النشر: 28th, September 2024 GMT
نشر ديما زينيك على حسابه الرسمي في "إكس" مقطع فيديو يُظهر عملاق التكنولوجيا إيلون ماسك وهو يتحدث بشكل مباشر عن الذكاء الاصطناعي وخص بالتحديد "جيميناي" (Gemini) و"أوبن إيه آي" (OpenAI). وقد شارك ماسك هذا الفيديو على صفحته الشخصية.
وقال ماسك في الفيديو المصور "لدي قلق حقيقي بشأن جميع برامج الذكاء الاصطناعي، وأكبر برنامجين حاليا هما "جيميناي" و"أوبن إيه آي"، وأعتقد أن هذه في الواقع مشكلة كبيرة جدا؛ إنهما ليسا شريكين يسعيان للوصول إلى الحقيقة في شراكتهما مع مايكروسوفت".
وتابع بقوله: لديك "غوغل ديب مايند" و"أوبن إيه آي" و"مايكروسوفت" كأكبر لاعبين، ولديك "ميتا" في مكان ما في المركز الثالث".
وأعرب ماسك عن قلقه من تقدم الذكاء الاصطناعي المتسارع واتهم هذه الشركات بأنها لا تهتم بالحقيقة وأنهم متملقون لأهدافهم السياسية.
وطرح مثالا ليؤيد قوله، وهو عندما قامت غوغل بإطلاق "جيميناي" كان من بين الأسئلة التي طرحها المستخدمون: "أيهما أسوأ، عدم تحديد جنس كتلين جينر (وهو الرياضي والإعلامي الأميركي الذي ولد باسم ويليام بروس جينر ثم حول جنسه مؤخرا) أم الحرب النووية العالمية؟" فأجاب النموذج "عدم تحديد جنس كتلين جينر" وهي إجابة خاطئة ولكن هذا الاستنتاج جاء نتيجة توجيهه التوجيه الخاطئ برأي ماسك.
وقال ماسك معلقا "إذا كان لديك ذكاء اصطناعي يتبنى النفاق السياسي ويصدر تصريحات مجنونة مثل تلك، فيجب فتح العيون لهذه المشكلة". وأضاف "أعتقد أن هذا أمر خطير للغاية لأن الذكاء الاصطناعي قد يستنتج أن أفضل طريقة لتجنب التمييز بين الجنسين هي تدمير البشرية".
Elon Musk on Gemini & OpenAI
"I have a concern really for all the major AI programs. The two biggest ones are Gemini & OpenAI. I think it’s actually a very big issue. They are not maximally truth-seeking." pic.twitter.com/e5gbhufkuS
— Dima Zeniuk (@DimaZeniuk) September 26, 2024
وتابع ماسك "إذن، فإن التمييز بين الجنسين أمر خطير بالنسبة لهذه النماذج لذا يمكنك التفكير في بعض النتائج المرعبة هنا. أعتقد أن الشيء الأكثر أمانا بالنسبة للذكاء الاصطناعي هو أن يكون باحثا عن الحقيقة إلى أقصى حد، حتى لو كانت الحقيقة غير شعبية أو مرضية، وهو أمر مهم للغاية". "وأعتقد أن عامل الفضول مهم للغاية".
وهنا يعتقد ماسك أن الذكاء الاصطناعي يجب أن يكون فضوليا في البحث عن الحقائق وإذا كان كذلك فسيكون هذا مفيدا للبشرية جمعاء. وتبدو هذه الأشياء صغيرة، ولكن بنظر ماسك فإنها كبيرة جدا، حيث يرى أن الذكاء الاصطناعي تدرّب بشكل أساسي على الكذب والخداع.
وختم ماسك مقطع الفيديو بضرورة البحث عن الحقيقة قدر الإمكان حتى لو كانت هذه الحقيقة غير مرضية وأكد على هذه الفكرة بقوله "هذا مهم، أعتقد أنه مهم للغاية".
المصدر: الجزيرة
كلمات دلالية: حراك الجامعات حريات الذکاء الاصطناعی
إقرأ أيضاً:
الذكاء الاصطناعي.. من البدايات إلى روبوتات الدردشة
يشهد عالمنا اليوم استخداما قويًا ومتزايدا للذكاء الاصطناعي في شتى مجالات الحياة، رغم أن روبوتات الدردشة القادرة على إنجاز العديد من المهام، تماما مثل البشر، لم تكمل سنتين بعد.
وقد أحدث ظهورها تحولات جذرية كنا نعتبرها في الأمس القريب ضربا من الخيال العلمي. لكن الطريق إلى هذه النهاية لم يكن مفروشا بالورود.
الجذور الأولى
ظهرت عبارة "الذكاء الاصطناعي" لأول مرة عندما صاغها العالم الأميركي في مجال الكمبيوتر جون مكارثي John McCarthy (2011-1927)، في عام 1955، ونظم مؤتمر دارتموث الشهير في صيف 1956. لذا، يعتبر مكارثي أحد الآباء المؤسسين للذكاء الاصطناعي.
منذ تلك اللحظة، انطلقت رحلة طموحة نحو بناء آلات قادرة على محاكاة القدرات الذهنية للبشر. لم تكن الرحلة متواصلة، بل تخللتها فترات من الانقطاع والاستئناف، لتصل بنا اليوم إلى عصر نشهد فيه ثورة حقيقية بفضل روبوتات الدردشة مثل "تشات جي بي تي" و"جيميناي".
شهدت السنوات الأولى للذكاء الاصطناعي تفاؤلًا كبيرًا. حيث تصور الباحثون إمكانية حل المشكلات المعقدة، وترجمة اللغات، وحتى بناء آلات تفكر مثل الإنسان في غضون سنوات قليلة. ظهرت برامج رائدة مثل "لوجيك ثيوريست" و"جنرال بروبلم سولفر" التي أظهرت قدرة الآلات على التفكير المنطقي وحل بعض المشكلات. كانت هذه الفترة بمثابة وضع البذور الأولى لهذا المجال الواعد.
لكن سرعان ما تبدد هذا التفاؤل مع اصطدام الواقع بتعقيد المشكلات الحقيقية. فقد تبين أن بناء أنظمة ذكية حقًا يتطلب قدرات حاسوبية وبيانات لم تكن متاحة آنذاك. تراجعت التمويلات البحثية، ودخل المجال في فترة سبات.
الأنظمة الخبيرة والتعلم الآلي
شهدت ثمانينيات القرن العشرين عودة الاهتمام بالذكاء الاصطناعي مع ظهور "الأنظمة الخبيرة"، وهي برامج تحاكي خبرة الإنسان في مجالات محددة. كانت الفكرة الأساسية هي بناء برامج حاسوبية يمكنها محاكاة قدرات وخبرات الإنسان الخبير في مجال معين لاتخاذ القرارات وحل المشكلات.
من أمثلة تطبيقات الأنظمة الخبيرة: التشخيص الطبي وهي أنظمة تساعد الأطباء في تشخيص الأمراض بناءً على الأعراض والمعلومات الطبية، وأنظمة تقدم نصائح حول الاستثمار وإدارة الأموال.
وقد حققت الأنظمة الخبيرة بعض النجاحات وكانت تعتبر من أوائل التطبيقات الناجحة للذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، كانت محدودة النطاق وتتطلب إدخالًا يدويًا للمعرفة من الخبراء، مما جعل تحديثها وتوسيعها أمرًا صعبًا.
كما بدأ التعلم الآلي، في هذه المرحلة من تاريخ الذكاء الاصطناعي، يكتسب زخمًا، حيث أصبحت البيانات الأساس الذي تتعلم منه الخوارزميات. أما الخوارزميات، فهي الإجراءات الحسابية التي تسمح للآلة بتحليل البيانات.
في التسعينيات، برز التعلم الآلي كنهج واعد. وبدلاً من برمجة الآلات بشكل صريح لحل المشكلات، يركز التعلم الآلي على تطوير خوارزميات تسمح للآلات بالتعلم من البيانات وتحديد الأنماط واتخاذ القرارات أو التنبؤ دون أن تتم برمجتها بشكل مباشر لكل مهمة.
أما النماذج، فهي الناتج النهائي لعملية التعلم، وهي تمثل المعرفة التي اكتسبتها الآلة من البيانات ويمكن استخدامها لاتخاذ قرارات أو عمل تنبؤات جديدة.
البيانات الضخمة والتعلم العميق
شهدت بداية الألفية الجديدة تحولًا جذريًا بفضل توفر كميات هائلة من البيانات (البيانات الضخمة) والتطور الهائل في قوة الحوسبة. أدى هذان الأمران إلى تطور كبير في "التعلم العميق"، وهو فرع من التعلم الآلي يستخدم لتحليل البيانات المعقدة. حقق التعلم العميق نجاحات باهرة في مجالات مثل التعرف على الصور والكلام ومعالجة اللغة الطبيعية.
ثورة روبوتات الدردشة
مثّل ظهور روبوتات الدردشة التوليدية الكبيرة مثل "تشات جي بي تي" من شركة OpenAI و"جيميناي" من شركة جوجل نقطة تحول جديدة في تاريخ الذكاء الاصطناعي. هذه النماذج، المدربة على كميات هائلة من النصوص والبيانات، أظهرت قدرة مدهشة على توليد نصوص وصور بمجرد إدخال وصف بسيط بلغة عادية والإجابة على الأسئلة بطريقة تبدو شبيهة بالبشر.
لم تعد روبوتات الدردشة مجرد أدوات للإجابة على الأسئلة البسيطة، بل أصبحت قادرة على كتابة المقالات، وتلخيص النصوص، وإنتاج صور وترجمة اللغات، وكتابة الأكواد البرمجية، وغيرها من الأمور المعقدة. هذا التطور يفتح آفاقًا واسعة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في مختلف المجالات، من التعليم والرعاية الصحية إلى خدمة العملاء والإبداع.
آفاق المستقبل
وبما أننا ما زلنا في المراحل الأولى من هذه التقنية المذهلة، تتوجب معالجة التحديات التي تطرحها مثل ضمان احترام الذكاء الاصطناعي للأخلاق واحترام حقوق الملكية الفكرية والتعامل مع التحيزات المحتملة. اليوم، للذكاء الاصطناعي استخدامات واسعة النطاق، فهو يدخل في مجالات مثل الطب لتشخيص الأمراض، وفي السيارات ذاتية القيادة لتسهيل التنقل، وفي خدمة العملاء لتقديم الدعم، وفي الصناعة لتحسين الكفاءة.
أما عن الآفاق المستقبلية، فيُتوقع أن يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا محوريًا في تطوير حلول للتحديات العالمية كالتغير المناخي والأمراض المستعصية، بالإضافة إلى إحداث ثورة في مجالات الإبداع والبحث العلمي وغيرها.
موقف بنزيما من مواجهة الشباب