موظف في "أوبن إيه آي" يحذر من نهاية البشرية على يد الذكاء الاصطناعي
تاريخ النشر: 31st, January 2025 GMT
أعلن ستيفن أدلر باحث الذكاء الاصطناعي وأحد مطوري برنامج "شات جي بي تي" ومسؤول السلامة في شركة "أوبن إيه آي" عن استقالته، معربا عن قلقه الشديد من التطورات المتسارعة في مجال الذكاء الاصطناعي، وفقا لموقع "إندبندنت".
وقد عمل أدلر في الشركة -التي تتخذ من كاليفورنيا مقرا- منذ مارس/آذار 2022، أي قبل 8 أشهر من إطلاق "شات جي بي تي" وكشف عن استقالته وسط مخاوف بشأن وتيرة تطور الذكاء الاصطناعي، إذ قال "بصراحة أنا مرعوب جدا من سرعة تطور الذكاء الاصطناعي هذه الأيام".
وأضاف الباحث "عندما أفكر في المكان الذي سأبني فيه عائلة أو المبلغ الذي يجب أن أدخره للتقاعد، لا يسعني إلا أن أتساءل: هل ستصل البشرية حتى إلى تلك المرحلة؟".
وفي سلسلة منشورات على منصة إكس، أشار أدلر إلى التنافس الشديد نحو تطوير ذكاء اصطناعي يُضاهي أو يتجاوز الذكاء البشري، والمعروف بالذكاء الاصطناعي العام "إيه جي آي" (AGI).
وقد صرّح سام ألتمان الرئيس التنفيذي لشركة "أوبن إيه آي" -مرارا وتكرارا- أن هدفه هو الوصول للذكاء الاصطناعي العام، ولكن بطريقة تفيد البشرية جمعاء.
وفي المقابل، حذر بعض الباحثين البارزين في مجال الذكاء الاصطناعي من أنه بمجرد تحقيق هذه التقنية فلن يتمكن البشر من التحكم فيها وقد تخرج الأمور عن السيطرة، كما أثاروا مخاوف بشأن الذكاء الفائق الذي يتفوق على البشر.
وقد أظهر استطلاع رأي لخبراء الذكاء الاصطناعي عام 2022 أن غالبية هؤلاء يعتقدون أن احتمالية حدوث كارثة وجودية للبشرية يبلغ 10% على الأقل، بحسب الصحيفة البريطانية.
ويأتي خبر استقالة أدلر بعد أيام فقط من إطلاق "ديب سيك" (DeepSeek) الصينية نموذجا للذكاء الاصطناعي يُنافس "شات جي بي تي" وغيره من النماذج التي أنتجتها شركات التكنولوجيا الأميركية، وهو ما أعاد تعريف السباق العالمي في هذا المجال.
وقال أدلر "إن سباق الوصول إلى الذكاء الاصطناعي العام رهان محفوف بالمخاطر مع عواقب كارثية هائلة" وأضاف "لا يوجد حل لمشكلة انحياز الذكاء الاصطناعي من حيث توافق أهدافه مع أهداف البشر، وكلما تسارعنا في السباق قلّت احتمالية إيجاد الحلول في الوقت المناسب.
وتابع "اليوم، يبدو أننا عالقون في حالة توازن سيئة للغاية، حتى إذا أراد مختبر ما تطوير الذكاء الاصطناعي العام بشكل مسؤول يمكن للآخرين أن يتخذوا طرقا مختصرة للحاق بالركب وربما بشكل كارثي، وهذا يدفع الجميع لتسريع تطوير نماذجهم. آمل أن تكون المختبرات صريحة بشأن اللوائح الأمنية الحقيقية المطلوبة لوقف هذا".
المصدر: الموقع بوست
كلمات دلالية: الذکاء الاصطناعی الاصطناعی العام
إقرأ أيضاً:
الذكاء الاصطناعي يحسّن علاج سرطان الرئة
أتاحت أداة من الذكاء الاصطناعي تستخدم التعلم العميق مقارنة صور الأشعة المقطعية تلقائيًا في سياق علاج السرطان، مما يسمح باكتشاف وتحديد حتى أصغر التغيرات في أورام الرئة بسرعة ودقة أكبر.
البحث أجري من قبل فريق من الباحثين الألمان والأطباء في الولايات المتحدة.
تُجرى فحوصات التصوير المقطعي المحوسب للصدر بشكل متزايد حول العالم للكشف عن أمراض الرئة، مثل سرطان الشعب الهوائية، في مرحلة مبكرة، مما يسمح بمراقبتها.
تُتيح هذه الفحوص تحديد أبسط آثار العلاج والآثار الجانبية، مما يُحسّن العلاج. ومع ذلك، تُعدّ مقارنة الفحوصات مهمة بالغة التعقيد وتستغرق وقتًا طويلاً، وهي عُرضة للأخطاء، إذ غالبًا ما يضطر أخصائيو الأشعة إلى العمل تحت ضغط زمني كبير عند تقييم الصور. ويُسهّل إنشاء التوافق التشريحي تلقائيًا بين الفحوصات، وهي عملية تُعرف باسم "التسجيل"، هذه العملية.
التعلم العميق
لتحسين التشخيص وتسهيل الممارسة السريرية اليومية للأطباء، يركز مشروع SPIRABENE، الذي يتم تطويره في ألمانيا بالتعاون مع جامعة أميركية، على الذكاء الاصطناعي.
يوضح يان مولتز، مهندس الأبحاث الرئيسي في تحليل الصور الطبية في معهد فراونهوفر ميفيس في ألمانيا "طورنا برنامجًا قائمًا على التعلم العميق يُمكّن من تحديد وقياس آفات الرئة بدقة أكبر وفي وقت قصير جدًا، كما يُمكّننا من اكتشاف آفات جديدة محتملة".
لمتابعة أمراض الرئتين، تُقارَن فحوصات التصوير المقطعي المحوسب السابقة بأحدث الصور لتحديد التطابق التشريحي. ويتمثل التحدي الأبرز هنا في أن صورتين للشخص نفسه تبدوان متشابهتين، لكنهما غير متطابقتين، على سبيل المثال، بسبب اختلافات في التنفس عند إجراء الفحص، أو فقدان محتمل للوزن نتيجة العلاج.
يدعم المقارنة الآلية بين الصور بالفعل مراقبة الصور اللاحقة، لكن استخدام التعلم العميق يُمكّن من مقارنة المسوحات تلقائيًا بسرعة ودقة أكبر.
يوضح مولتز "تُظهر نتائجنا أن 11% من الأورام تُكتشف تلقائيًا في صورة المتابعة بمساعدة الذكاء الاصطناعي مقارنةً بالتسجيل التقليدي القائم على البرامج، وفي أقل من ثانية واحدة". وهذا يعني أيضًا أن قوة الحوسبة المطلوبة أقل، مما يوفر الطاقة.
صمم الباحثون تقنية معالجة الصور الآلية بالكامل بالتعاون مع أطباء من جامعة ميشيغان الأميركية، مما يُمكّن من دمجها واستخدامها مباشرةً في البنى التحتية السريرية القائمة. وقد اختُبِر البرنامج وخضع للتقييم بالفعل في الممارسة السريرية اليومية، ويمكن استخدامه قريبًا في التطبيقات العملية. وتتمثل الخطة طويلة المدى في استخدام مراقبة المتابعة المدعومة بالذكاء الاصطناعي لكامل الجسم.
بعد التشغيل التجريبي، أعرب مولتز عن سعادته بالنجاح الأولي، وقال "أشعر بالحماس للعمل على برنامج يُستخدم فعليًا في الممارسة السريرية وله تأثير إيجابي على العمل اليومي للأطباء. كما يساعدنا البرنامج على تحديد العلاجات غير الفعالة بسرعة، وتجنب الآثار الجانبية والتكاليف غير الضرورية، وزيادة فرص شفاء المرضى".
زلزال تركيا .. طفلة تفارق الحياة رعبا و69 مصابا