أمازون تكشف عن عائلة Nova لنماذج الذكاء الاصطناعي
تاريخ النشر: 5th, December 2024 GMT
أعلنت شركة أمازون ويب سيرفيسز (AWS)، الذراع السحابية لشركة أمازون، عن إطلاق عائلة جديدة من نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي متعددة الوسائط تحت اسم Nova.
جاء الإعلان خلال مؤتمر AWS re:Invent الذي أقيم في لاس فيغاس، حيث استعرض الرئيس التنفيذي لأمازون، أندي جاسي، التفاصيل المتعلقة بهذه النماذج المبتكرة.
تضم عائلة Nova أربعة نماذج مخصصة للنصوص تحمل أسماء Micro وLite وPro وPremier.
تتميز هذه النماذج بتدرجها في الحجم والتعقيد والإمكانات، إذ إن النماذج الثلاثة الأولى متاحة للاستخدام الفوري، بينما لا يزال النموذج الأكثر تطوراً، Premier، قيد التدريب ومن المتوقع إطلاقه في أوائل عام 2025.
إلى جانب النماذج النصية، كشفت أمازون عن نموذجين إبداعيين: Nova Canvas لإنشاء الصور وNova Reel لإنتاج مقاطع الفيديو. توفر هذه النماذج قدرات متقدمة للمستخدمين في إنشاء محتوى بصري إبداعي بجودة عالية، مع إمكانية تعديل الصور والفيديوهات بناءً على الأوامر النصية.
أقرأ أيضاً.. دراسة.. الذكاء الاصطناعي يتفوق على البشر في تلخيص الآراء المتباينة
إمكانات النماذج النصية
تم تصميم نماذج النصوص في عائلة Nova لتلبية احتياجات متعددة. نموذج Micro، وهو الأصغر، متخصص في النصوص فقط ويوفر استجابات سريعة وفعالة بتكلفة منخفضة، مما يجعله مناسبًا لمهام مثل الترجمة وتلخيص النصوص وإجراء المحادثات. أما نموذج Lite، فيدعم النصوص والصور والفيديوهات، مما يجعله مثاليًا لتحليل المستندات أو التفاعل مع العملاء في الوقت الحقيقي.
نموذج Pro، الذي يُعد الأكثر تقدمًا حاليًا، يجمع بين إمكانيات النماذج السابقة ويُستخدم لتنفيذ مهام معقدة دون إشراف بشري، مثل إعداد التقارير وإرسالها تلقائيًا. بالإضافة إلى ذلك، يعمل هذا النموذج كـ"مدرس" لتدريب النماذج الأصغر مثل Micro وLite، مما يسمح بنقل المعرفة وتحسين الكفاءة.
حلول مخصصة للقطاعات المختلفة
أوضحت أمازون أن نماذج Nova تم تصميمها لتكون مرنة وقابلة للتخصيص بما يتناسب مع احتياجات المؤسسات والصناعات المختلفة. يمكن لهذه النماذج أن تتكيف مع المصطلحات المتخصصة لأي قطاع، مثل القطاع الطبي أو الصناعي، لتوفير أداء دقيق وتحليل بيانات متقدم يعكس احتياجات العملاء.
قدرات إبداعية متقدمة
فيما يتعلق بالنماذج الإبداعية، يتيح Nova Canvas إنشاء صور احترافية من النصوص أو تعديل الصور الحالية بسهولة. يمكن للمستخدم، على سبيل المثال، تغيير تفاصيل ملابس معينة أو تعديل خلفيات الصور وفقًا لتفضيلاته. من جهة أخرى، يقدم Nova Reel إمكانيات عالية لإنشاء مقاطع فيديو قصيرة بناءً على الأوامر النصية، مع دعم لحركات كاميرا سينمائية مثل التكبير أو التدوير.
أقرأ أيضاً.. تكنولوجيا جديدة من أمازون لتسريع خدمة التوصيل
دعم لغوي واسع
تمتاز نماذج Nova بقدرتها على معالجة وإنشاء النصوص بأكثر من 200 لغة، بما في ذلك العربية والإنجليزية والإسبانية والفرنسية. ومع ذلك، فإن النماذج الإبداعية (Canvas وReel) تدعم الأوامر النصية باللغة الإنجليزية فقط.
التوافر عبر Amazon Bedrock
تتوفر نماذج Nova حاليًا، باستثناء Premier، من خلال منصة Amazon Bedrock، وهي خدمة سحابية مُدارة تتيح للمستخدمين الوصول إلى نماذج ذكاء اصطناعي متطورة من أمازون وشركات أخرى. توفر المنصة أدوات متكاملة تساعد المستخدمين على بناء التطبيقات الذكية وتجربة النماذج لتلبية احتياجاتهم.
بهذا الإطلاق، تسعى أمازون إلى تقديم حلول ذكاء اصطناعي مبتكرة تجمع بين الكفاءة والتكلفة المنخفضة، مع التركيز على دعم الصناعات المختلفة وتحقيق أقصى استفادة من التكنولوجيا التوليدية الحديثة.
المصدر: وكالاتالمصدر: صحيفة الاتحاد
كلمات دلالية: الفيديوهات أمازون الصور الذكاء الاصطناعي الفيديو الإبداع
إقرأ أيضاً:
هل يخفي الذكاء الاصطناعي عنصرية خلف خوارزمياته الذكية؟
مؤيد الزعبي
بما أننا مقبلون على مرحلة جديدة من استخدامات الذكاء الاصطناعي وجعله قادرًا على اتخاذ القرارات بدلًا عنَّا يبرز سؤال مهم؛ هل سيصبح الذكاء الاصطناعي بوابتنا نحو مجتمع أكثر عدلًا وإنصافًا؟ أم أنه سيعيد إنتاج تحيزاتنا البشرية في قالب رقمي أنيق؟ بل الأخطر من ذلك: هل سيغدو الذكاء الاصطناعي أداة عصرية تمارس من خلالها العنصرية بشكل غير مُعلن؟
قد تحب- عزيزي القارئ- تصديق أن هذه الأنظمة "ذكية" بما يكفي لتكون حيادية، لكن الحقيقة التي تكشفها الدراسات أكثر تعقيدًا؛ فالذكاء الاصطناعي في جوهره يتغذى على بياناتنا وتاريخنا، وعلى ما فينا من تحامل وتمييز وعنصرية، وبالتالي فإن السؤال الحقيقي لا يتعلق فقط بقدرة هذه الأنظمة على اتخاذ قرارات عادلة، بل بمدى قدرتنا نحن على برمجتها لتتجاوز عيوبنا وتاريخنا العنصري، ولهذا في هذا المقال نقترب من هذه المنطقة الرمادية، حيث تتقاطع الخوارزميات مع العدالة، وحيث قد تكون التقنية المنقذ أو المجرم المتخفي.
لنقرّب الفكرة بمثال واقعي: تخيّل شركة تستخدم الذكاء الاصطناعي لفرز السير الذاتية واختيار المتقدمين للوظائف. إذا كانت خوارزميات هذا النظام مبنية على بيانات تحمل انحيازًا ضد جنس أو لون أو جنسية معينة، فقد يستبعد المرشحين تلقائيًا بناءً على تلك التحيزات. وهذا ليس ضربًا من الخيال؛ فقد وجدت دراسة حديثة أجرتها جامعة واشنطن (أكتوبر 2024) أن نماذج لغوية كبيرة أظهرت تفضيلًا واضحًا لأسماء تدلّ على أصحاب البشرة البيضاء بنسبة 85%، مقابل 11% فقط لأسماء مرتبطة بالنساء، و0% لأسماء تعود لأشخاص من ذوي البشرة السوداء، تُظهر هذه الأرقام المقلقة كيف أن خوارزميات الذكاء الاصطناعي، والتي تستخدمها نحو 99% من شركات "فورتشن 500"، يمكن أن تؤثر سلبًا على فرص ملايين الأشخاص الباحثين عن عمل، لا لسبب سوى أنهم وُلدوا بهوية مختلفة، أي أن تحيّز هذه الأنظمة يمكن أن يمس ملايين الباحثين عن العمل.
الأمر يزداد خطورة عند الحديث عن أنظمة التعرف على الوجوه، والتي تُستخدم حاليًا في تعقب المجرمين ومراقبة الأفراد. دراسات عديدة أثبتت أن هذه الأنظمة تخطئ بنسبة تصل إلى 34% عند التعامل مع النساء ذوات البشرة الداكنة، كما تُسجَّل أخطاء في التعرف على الوجوه الآسيوية، ما قد يؤدي إلى اعتقالات خاطئة أو مراقبة غير مبررة لأشخاص أبرياء، فقط لأن الخوارزمية لم تتعلم بشكل عادل، وتخيل الآن كيف سيكون الأمر عندما يدخل الذكاء الاصطناعي- بكل تحيزاته- إلى قاعات المحاكم، أو إلى أنظمة القضاء الإلكترونية، ليصدر أحكامًا أو يوصي بعقوبات مشددة، وحينها بدلًا من أن نصل لقضاء عادل سنصل لعدالة مغلفة بواجهة من الحياد الزائف.
ولننتقل إلى السيناريو الأكثر رعبًا: الذكاء الاصطناعي في المجال العسكري. ما الذي قد يحدث إذا تم برمجة أنظمة قتالية لتحديد "العدو" بناءً على لون بشرة أو جنسية؟ من يتحمل المسؤولية حين ترتكب هذه الأنظمة مجازر على أساس تحيز مبرمج مسبقًا؟ تصبح هذه الأنظمة أداة للقتل بعنصرية عقل إلكتروني، ومن هنا ستتفاقم العنصرية، وستصبح هذه الأنظمة بلا شك أداة لقتل كل ما تراه عدوًا لها ليأتي اليوم الذي تجدنا فيه نحن البشر ألذ أعدائها.
في قطاع الرعاية الصحية أيضًا يمكن للذكاء الاصطناعي أن يكون عنصريًا خصوصًا لو تم برمجتها لتتحكم بمستحقي الدعم الصحي أو حتى استخدامها في أنظمة حجز مواعيد العمليات، فلو وجد أي عنصرية بهذه الأنظمة؛ فبالطبع ستعطي الأولوية لأصحاب بشرة معينة أو جنسية معينة مما سيحرم الكثيرين من الوصول للعلاج في الوقت المناسب.
حتى نكون منصفين هنا نحتاج إلى تمييز دقيق بين نوعين من عنصرية الذكاء الاصطناعي: العنصرية المقصودة: الناتجة عن برمجة متعمدة تخدم مصالح أو توجهات محددة، والعنصرية غير المقصودة: الناتجة عن تغذية الأنظمة ببيانات غير عادلة أو تمثل واقعًا عنصريًا، فتُصبح الخوارزميات انعكاسًا له.
وأيضًا هناك مشكلة مهمة يجب معالجتها فلو عدنا لموضوع الرعاية الصحية؛ فلو قمنا بإدخال بيانات المرضى على هذه الأنظمة وكان حجم البيانات لفئة معينة أكثر من فئة أخرى فربما يعالج الذكاء الاصطناعي هذا الأمر على أن فئة معينة لا تحتاج للعلاج أو تحتاج لرعاية صحية أقل من غيرها وبالتالي يستثنيها من علاجات معينة أو مطاعيم معينة مستقبلًا، ولهذا يجب أن نعمل على تنقيح بيناتنا من العنصرية قدر الإمكان لتجنب تفاقم الأزمة مستقبلا.
يجب ألا نعتقد أبدًا بأن الذكاء الاصطناعي سيكون منصفًا لمجرد أنه آلة لا تفاضل شيء على شيء، فهذا سيمكن الصورة النمطية الموجودة حاليًا في مجتمعاتنا، فالذكاء الاصطناعي تقنية مازالت عمياء وليست واعية بما يكفي لتميز أية التمييز وتحذفه من برمجياتها، إنما تأخذ الأنماط الموجودة وتبني عليها، وسنحتاج وقت أطول لمعالجة هذه الفجوة كلما مضى الوقت.
إذا سألتني عزيزي القارئ ما هي الحلول الممكنة نحو ذكاء اصطناعي عادل وشامل، فالحلول كثيرة أهمها أن نوجد أدوات ذكاء اصطناعي قادرة على إيجاد العنصرية وتبدأ بمعالجتها واستثنائها في خوارزمياتها، وهذه مسؤولية الشركات الكبرى التي تبني نماذج الذكاء الاصطناعي، وثانيًا يجب أن نطور أنظمة ذكاء اصطناعي مبنية على العنصرية فهذه الأنظمة ستطور من نفسها وستكون عدوة للبشرية في قادم الأيام، أيضًا يجب أن يكون هناك تنويع في البيانات فكلما انعكس التنوع في البيانات والتصميم، كلما انخفضت احتمالية انتشار النتائج العنصرية وحققنا الإنصاف المطلوب.
في النهاية يجب القول إن الذكاء الاصطناعي ليس عدوًا بالضرورة، لكنه قد يكون كذلك إذا تركناه يتغذّى على أسوأ ما فينا وأقصد هنا العنصرية.
رابط مختصر
«التعليم» تحقق في تداول امتحان اللغة الأجنبية الثانية للثانوية العامة 2025 على تليجرام