تحديات جوهرية تواجه تطور الذكاء الاصطناعي
تاريخ النشر: 1st, April 2025 GMT
#سواليف
أظهر استطلاع حديث لخبراء في مجال #الذكاء_الاصطناعي أن توسيع نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) لن يؤدي إلى تحقيق الذكاء الاصطناعي العام (AGI).
يعدّ AGI بمثابة النقلة النوعية التي تمكّن الأنظمة من التعلم بشكل فعّال كالذكاء البشري أو أفضل منه.
وأكد 76% من 475 باحثا في المجال، أنهم يرون أن هذا التوسع “غير مرجح” أو “غير مرجح جدا” أن يحقق هذا الهدف المنشود.
وتعتبر هذه النتيجة انتكاسة كبيرة للصناعات التكنولوجية التي توقعت أن تحسينات بسيطة في النماذج الحالية من خلال مزيد من البيانات والطاقة ستؤدي إلى الذكاء الاصطناعي العام.
ومنذ #طفرة الذكاء الاصطناعي التوليدي في 2022، كانت التوقعات تركز على أن زيادة الموارد كافية لتجاوز #الذكاء_البشري. لكن مع مرور الوقت، وبالرغم من الزيادة الكبيرة في الإنفاق، فإن التقدم قد تباطأ بشكل ملحوظ.
وقال ستيوارت راسل، عالم الحاسوب في جامعة كاليفورنيا، بيركلي، والذي شارك في إعداد التقرير: “منذ إصدار GPT-4، أصبح واضحا أن التوسع في النماذج كان تدريجيا ومكلفا. الشركات قد استثمرت أموالا ضخمة بالفعل، ولا يمكنها التراجع بسبب الضغوط المالية”.
وفي السنوات الأخيرة، ساهمت البنية الأساسية المبتكرة المسماة “المحولات” (Transformers)، التي ابتكرها علماء غوغل عام 2017، في تحسن قدرات نماذج الذكاء الاصطناعي. وتستفيد هذه النماذج من زيادة البيانات لتوليد استجابات أدق. ولكن التوسع المستمر يتطلب موارد ضخمة من الطاقة والمال.
وقد استقطب قطاع الذكاء الاصطناعي المولّد نحو 56 مليار دولار في رأس المال المغامر عام 2024، مع تكريس جزء كبير من هذه الأموال لبناء مراكز بيانات ضخمة تسببت في زيادة انبعاثات الكربون ثلاث مرات منذ 2018.
ومع استنفاد البيانات البشرية القابلة للاستخدام بحلول نهاية هذا العقد، فإن الشركات ستضطر إما لاستخدام البيانات التي أنشأها الذكاء الاصطناعي نفسه أو جمع بيانات خاصة من المستخدمين، ما يعرض النماذج لمخاطر أخطاء إضافية. وعلى الرغم من ذلك، لا يقتصر السبب في محدودية النماذج الحالية على الموارد فقط، بل يتعدى ذلك إلى القيود الهيكلية في طريقة تدريب هذه النماذج.
كما أشار راسل: “المشكلة تكمن في أن هذه النماذج تعتمد على شبكات ضخمة تمثل مفاهيم مجزّأة، ما يجعلها بحاجة إلى كميات ضخمة من البيانات”.
وفي ظل هذه التحديات، بدأ الباحثون في النظر إلى نماذج استدلالية متخصصة يمكن أن تحقق استجابات أكثر دقة. كما يعتقد البعض أن دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي مع أنظمة تعلم آلي أخرى قد يفتح آفاقا جديدة.
وفي هذا الصدد، أثبتت شركة DeepSeek الصينية أن بإمكانها تحقيق نتائج متميزة بتكاليف أقل، متفوقة على العديد من نماذج الذكاء الاصطناعي التي تعتمد عليها شركات التكنولوجيا الكبرى في وادي السيليكون.
ورغم التحديات، ما يزال هناك أمل في التقدم، حيث يقول توماس ديتريش، الأستاذ الفخري لعلوم الحاسوب في جامعة ولاية أوريغون: “في الماضي، كانت التطورات التكنولوجية تتطلب من 10 إلى 20 عاما لتحقيق العوائد الكبيرة. وهذا يعني أن هناك فرصة للابتكار بشكل كبير في مجال الذكاء الاصطناعي، رغم أن العديد من الشركات قد تفشل في البداية”.
المصدر: سواليف
كلمات دلالية: سواليف الذكاء الاصطناعي طفرة الذكاء البشري الذکاء الاصطناعی
إقرأ أيضاً:
متى يُعد استخدام الذكاء الاصطناعي سرقة أدبية؟
د. عمرو عبد العظيم
السؤال المطروح في العنون يشغل بال الكثير من الطلبة والباحثين والكُتاب؛ حيث يقع الكثير منهم في حيرةٍ.. هل نستخدم الذكاء الاصطناعي في كتابة البحوث والمقالات أم يُعد ذلك سرقة أدبية؟
وإذا كانت الإجابة "نعم يمكن استخدامه ليكتب عنك" فيكون السؤال: وما دورك أنت إذن في هذه الحالة؟ وهنا يعُد استخدامه سرقة أدبية، في حين إذا كانت الإجابة لا فلماذا يسعى العالم لتطوير تلك التقنيات للاستفادة منها لتسهيل حياة البشر، مثل ما طوروا العديد من الأدوات البدائية والعمليات اليدوية إلى عمليات آلية تسهل حياة الإنسان ويستطيع من خلالها أن ينجز العديد من المهام في وقتٍ أقل وبمجهودٍ بسيط.
عزيزي القارئ حتى نحل هذه المعضلة، أريد أن أطرح لك التوجه العلمي والعالمي الآن في هذه القضية وكيف تتصرف الجامعات والمؤسسات الأكاديمية في حالة قام الطلبة بالنسخ المباشر من الذكاء الاصطناعي للبحوث والتقارير والأعمال التقييمية التي تُقدَّم لتلك الجامعات.
تضع هذه المؤسسات نسبة مئوية لا تتعدى في الغالب 25 بالمئة تقريبًا كنسبة للاقتباس من الذكاء الاصطناعي والنماذج اللغوية المعروفة أو من مصادر أخرى، ودعنا نفصل في الأمر من حيث الناحية المنطقية والعلمية؛ لأنَّ الباحث أو الطالب إذا استخدم نماذج الذكاء الاصطناعي لتوليد بحوثه وتقاريره فيكون في هذه الحالة قد أوقف الإبداع والابتكار، وفَقَدَ عدة مهارات كان يجب عليه أن يكتسبها من خلال دراسته أو بحثه، ومنها مهارة والبحث والاستقصاء وتجميع البيانات وتحليلها والتفكير المنطقي والدقة العلمية وغيرها. ومع الوقت ربما نجد جيلًا تنقصه هذه المهارات بشكلٍ واضح. إذن هل نوقف استخدامه؟ بالطبع لا، لكن هناك عدة معايير يجب وضعها في الاعتبار عن الاستعانة بالذكاء الاصطناعي ونماذجه في إعداد البحوث والتقارير العلمية وغيرها.
ومن هذه المعايير أن يُراعِي المُستخدِم أن يكون الذكاء الاصطناعي مُساعدًا له وليس بديلًا عنه؛ بمعنى أن ينظم له أفكاره ويُوسِّع له من مفرداته ويُساعده في ترتيب الفقرات، ويمكن أن يُعيد تنظيم العناصر ويُراجع الصياغة في بحوثه ويُحسِّنها، ومن هنا يمكن للذكاء الاصطناعي أن يُمثِّل المُشرف الأكاديمي على البحث؛ حيث يستطيع الباحث أن يعرض عليه مراحل البحث مرحلة تلو الأخرى ويطلب منه التصرف كأنه خبير أكاديمي محترف ومشرف خبير في البحوث، ليساعده في أن يُقيِّم كل خطوة وإجراء تم في هذا البحث، ويستطيع الذكاء الاصطناعي أن يُرشده بكل سهولة ويسر حتى يخرج هذا البحث في أفضل صورة.
لأن الباحث هو من يرى الواقع والميدان الذي يُجري فيه البحث، فيمكنه ذلك من اتخاذ القرار الصحيح، وفي الوقت نفسه فالذكاء الاصطناعي لا يمكنه رؤية ذلك بكل تفاصيله فهو مازال تقنية يتحكم فيها الإنسان وفق المعطيات والبيانات التي يمده بها، فهو فقط يرشد الباحث وفق مراحل البحث وظروفه، وبذلك يضمن الباحث أنه استخدم الذكاء الاصطناعي استخدامًا عادلًا كمساعد أو مشرف أكاديمي له.
الخلاصة.. إنَّ استخدام الذكاء الاصطناعي في البحث والكتابة بفاعلية كمساعد دون إلغاء عقولنا أو أن يعوقنا عن تطوير مهاراتنا، يُعد من أهم طرق الاستخدام العادل والمتزن لتلك التقنية، والتي أصبحت لا غنى عنها اليوم في جميع القطاعات وخاصة في قطاع التعليم.
رابط مختصر
زيادة 5% فورًا من المرتب القادم.. الحكومة تزف بشرى سارة لملايين الموظفين