مايكروسوفت تتبنى نموذج DeepSeek-R1 للذكاء الاصطناعي وسط جدل حول OpenAI
تاريخ النشر: 31st, January 2025 GMT
أعلنت Microsoft عن تبني نموذج الذكاء الاصطناعي DeepSeek-R1 ضمن أجهزة Copilot+، في خطوة توسعية نحو تنويع مصادر تقنيات الذكاء الاصطناعي لديها، رغم علاقتها الوثيقة بشركة OpenAI، المطورة لنموذج ChatGPT.
نموذج DeepSeek-R1 يصل إلى أجهزة Microsoftووفقًا للإعلان، سيصل النموذج أولًا إلى أجهزة Snapdragon X، ثم لاحقًا إلى Intel Lunar Lake وAMD Ryzen AI 9.
ورغم أن الإصدار الأساسي (1.5B) أقل قوة مقارنةً بنماذج 32B و70B، تؤكد Microsoft أن هذه النماذج "مُحسَّنة لوحدة المعالجة العصبية (NPU)"، مما يتيح لها العمل بكفاءة على أجهزة Copilot+، التي تتطلب 256 جيجابايت من التخزين، و16 جيجابايت من ذاكرة الوصول العشوائي، ووحدة NPU لا تقل عن 40 TOPS (تريليون عملية في الثانية).
وأكدت Microsoft في بيان رسمي:
"تتيح هذه النماذج للمطورين إنشاء تطبيقات ذكاء اصطناعي تعمل بكفاءة على الأجهزة، مستفيدة من قوة وحدات المعالجة العصبية المتطورة في أجهزة Copilot+."
إضافةً إلى ذلك، تعمل Microsoft على جلب DeepSeek-R1 إلى منصتها السحابية Azure AI Foundry، لينضم إلى مجموعة من نماذج الذكاء الاصطناعي الأخرى مثل GPT-4 وMistral AI وMeta-Llama 3.
إلا أن هذه الخطوة تأتي في ظل تحقيقات تجريها Microsoft بشأن ما إذا كانت DeepSeek قد استخدمت تقنيات OpenAI بطريقة غير مصرح بها، مما يزيد من تعقيد علاقتها مع كل من OpenAI وDeepSeek.
مخاوف الخصوصية واتهامات انتهاك حقوق النشرأثارت DeepSeek، التي تتخذ من الصين مقرًا لها، مخاوف تتعلق بالخصوصية والأمان، وهو ما ردت عليه Microsoft في بيان على Marketplace Community، حيث أكد جاستن رويال، مدير تسويق المنتجات الأول في الشركة:
"لقد خضع DeepSeek-R1 لتقييمات صارمة من قبل فرق الأمن والسلامة، بما في ذلك مراجعات تقنية شاملة للتأكد من عدم وجود مخاطر محتملة."
هزّ نموذج DeepSeek-R1 عالم الذكاء الاصطناعي، إذ يتميز بأنه يستهلك قوة حوسبة أقل بكثير مقارنة بالمنافسين، مما أثّر سلبًا على أسهم الشركات الكبرى مثل NVIDIA، التي شهدت انخفاضًا في قيمتها السوقية عقب الإعلان عن النموذج الجديد.
وتأتي هذه التطورات وسط اتهامات من OpenAI ضد DeepSeek وشركات ذكاء اصطناعي صينية أخرى، باعتماد تقنيات "التقطير" (Distillation) لاستخلاص المعرفة من نماذجها، وهي اتهامات تتزامن مع دعاوى قضائية متعددة ضد OpenAI نفسها، تتعلق بانتهاك حقوق النشر.
المشهد المستقبليمع تبني Microsoft لنموذج DeepSeek-R1، واستمرار تحقيقاتها حول استخدامه المحتمل لتقنيات OpenAI، يبدو أن السباق نحو الهيمنة في الذكاء الاصطناعي يدخل مرحلة جديدة من المنافسة والجدل القانوني، مما قد يؤثر على شكل الابتكار في هذا المجال خلال السنوات القادمة.
المصدر: بوابة الوفد
كلمات دلالية: الذکاء الاصطناعی
إقرأ أيضاً:
الذكاء الاصطناعي يتيح للأطباء الدردشة مع السجلات الطبية
بات بوسع أطباء الرعاية الصحية في ستانفورد في الولايات المتحدة الآن التفاعل مع السجلات الطبية للمريض من خلال برنامج مدعوم بالذكاء الاصطناعي يُسمى ChatEHR، وذلك بنفس الطريقة التي يمكن بها للناس "الدردشة" مع نماذج لغوية كبيرة مثل GPT-4.
تُمكّن هذه التقنية، التي لا تزال في مرحلة تجريبية، الأطباء من طرح أسئلة حول التاريخ الطبي للمريض، وتلخيص المخططات تلقائيًا، وتنفيذ مهام أخرى.
ويستخدم برنامج ChatEHR معلومات من السجلات الصحية للمريض لتقديم إجابته.
قال الدكتور نيغام شاه، رئيس قسم علوم البيانات في "ستانفورد للرعاية الصحية"، والذي قاد الفريق في تطوير هذه التقنية "يمكن للذكاء الاصطناعي أن يُحسّن ممارسات الأطباء ومقدمي الرعاية الصحية الآخرين، ولكنه لا يكون مفيدًا إلا إذا كان مُدمجًا في سير عملهم وكانت المعلومات التي تستخدمها الخوارزمية في سياق طبي". وأضاف "يتميز ChatEHR بالأمان؛ فهو يستقي البيانات الطبية ذات الصلة مباشرةً؛ وهو مُدمج في نظام السجلات الطبية الإلكترونية، مما يجعله سهلًا ودقيقًا للاستخدام السريري".
كان البرنامج قيد التطوير، منذ عام 2023، عندما أدرك فريق من الباحثين في كلية الطب بجامعة ستانفورد بقيادة شاه إمكانات نماذج اللغة الكبيرة واستلهموا فكرة إنشاء شيء مفيد للأطباء.
قال الدكتور مايكل فيفر، رئيس قسم المعلومات والرقمنة في مركز ستانفورد للرعاية الصحية وكلية الطب، والذي ساهم في قيادة تطوير البرنامج ودمجه "يفتح ChatEHR آفاقًا جديدة للأطباء للتفاعل مع السجلات الصحية الإلكترونية بطريقة أكثر انسيابية وكفاءة، سواءً كان ذلك من خلال طلب ملخص للسجل بأكمله أو استرجاع بيانات محددة ذات صلة برعاية المريض".
اقرأ أيضا... الذكاء الاصطناعي يحسّن علاج سرطان الرئة
بحث وتلخيص وجمع معلومات أسرع
حاليًا، لا يتوفر البرنامج إلا لمجموعة صغيرة من الأفراد في مستشفى ستانفورد أي 33 طبيبًا وممرضًا ومساعدًا طبيًا وممرضًا ممارسًا يراقبون أداءه، ويحسنون دقته، ويعززون فائدته.
قالت الدكتورة سنيها جاين، أستاذة الطب المساعدة السريرية، ومن أوائل مستخدمي هذه التقنية إن "جعل السجلات الطبية الإلكترونية أكثر سهولة في الاستخدام يعني أن الأطباء سيقضون وقتًا أقل في البحث في كل زاوية وركن فيها عن المعلومات التي يحتاجونها". وأضافت "يمكن لـ ChatEHR مساعدتهم في الحصول على هذه المعلومات مُسبقًا، مما يتيح لهم تخصيص وقتهم لما هو مهم: التحدث مع المرضى ومعرفة ما يحدث".
عند وصول الأطباء إلى الأداة، يُستقبلون بـ: "مرحبًا، ???? أنا ChatEHR! هنا لمساعدتك في الدردشة بأمان مع السجل الطبي للمريض".
عندها، يمكنهم كتابة مجموعة من الأسئلة حول المريض: هل يعاني هذا الشخص من أي حساسية؟ ماذا أظهر آخر فحص للكوليسترول؟ هل خضع لتنظير القولون؟ هل كانت النتائج طبيعية؟
وصرح شاه بأن ChatEHR ليس مخصصًا لتقديم المشورة الطبية. البرنامج أداة لجمع المعلومات تُسرّع العملية، وفي الحالة المثالية، تُوفّر الوقت. جميع القرارات تبقى في أيدي خبراء الرعاية الصحية.
يُمكن لـ ChatEHR تسريع العديد من المهام المُستهلكة للوقت والتي تُشكّل جزءًا من العمل اليومي للطبيب.
يشير الدكتور جوناثان تشين، وهو طبيب مُستشفى وأستاذ مُساعد في الطب وعلوم البيانات الطبية الحيوية، إلى أنه عندما يأتي مريض إلى غرفة الطوارئ، يجب على الطبيب المُناوب إيجاد طريقة لمساعدته بسرعة.
وأضاف تشين "ليس ألم الصدر الذي يشعر به المريض في تلك اللحظة، مثلا، هو المهم فحسب، بل قصته كاملةً، والأسباب التي أدت إلى هذه اللحظة. جميع سجلاته الطبية السابقة مهمة. ما الأدوية التي كان يتناولها، وما الآثار الجانبية التي عانى منها، وما العمليات الجراحية التي خضع لها، وكيف أثر ذلك عليه؟"، مؤكدا "يتطلب الأمر جهدًا كبيرًا للعودة إلى كل تلك المعلومات خلال حالة حساسة زمنيًا. لذا، فإن تسريع هذه العملية سيكون مفيدًا للغاية".
وأضاف أن ChatEHR قد يكون مفيدًا في بعض حالات نقل المرضى. عادةً ما يصل المرضى الذين يُنقلون إلى مستشفى ستانفورد لتلقي رعاية أكثر تقدمًا ومعهم حزمة كبيرة من المعلومات، قد تصل أحيانًا إلى مئات الصفحات".
ويؤكد تشين "التاريخ الطبي بأكمله بالغ الأهمية، لكن التدقيق فيه ومراجعته يُمثلان تحديًا كبيرًا". وأضاف: "إن تلخيص ChatEHR لهذا التاريخ الطبي في ملخص ذي صلة سيجعل هذه العملية أكثر سلاسة". وأوضح أن ChatEHR لا يقتصر على تقديم ملخصات عالية المستوى فحسب، بل يُمكن للطبيب أيضًا طرح أسئلة متابعة استقصائية لفهم تاريخ المريض بشكل أفضل.
يعمل الفريق أيضًا على تطوير "الأتمتة"، أو مهام تقييمية تستند إلى تاريخ المريض وسجلاته. على سبيل المثال، ابتكر الفريق أتمتة تُحدد ما إذا كان من المناسب نقل المريض إلى وحدة رعاية المرضى في مستشفى تابع لجامعة ستانفورد الطبية، والتي توفر غرفًا إضافية للمرضى.
وقال شاه "يُوفر علينا هذا التقييم الآلي العبء الإداري المتمثل في التدقيق في معلومات المريض، ويُساعدنا على تحديد إمكانية نقل المريض بسرعة، مما يُتيح الوصول إلى الرعاية هنا في مستشفى ستانفورد".
يعمل شاه وآخرون على أتمتة أخرى، من شأنها تحديد أهلية الحصول على رعاية المسنين، على سبيل المثال، أو التوصية برعاية إضافية بعد الجراحة.
إطلاق النظام
سيواصل شاه وفريقه تقييم حالات استخدام ChatEHR. كما يجري تطوير ميزات أخرى لضمان الدقة، مثل الاستشهادات التي توضح للأطباء مصدر المعلومات داخل السجل الطبي.
مع تطور التكنولوجيا، يتمثل الهدف في إتاحة ChatEHR لجميع الأطباء الذين يطلعون على سجلات المرضى. وصرح شاه "نُطلق هذا النظام وفقًا لإرشاداتنا المتعلقة بالذكاء الاصطناعي المسؤول، ليس فقط لضمان الدقة والأداء، بل أيضًا لضمان توفر الموارد التعليمية والدعم الفني اللازم لجعل ChatEHR قابلًا للاستخدام ومفيدًا لكوادرنا".
مصطفى أوفى (أبوظبي)
إجلاء جوي عاجل ينقذ حاجًا عراقيًا من أزمة قلبية حادة