قطاع الذكاء الاصطناعي في ميتا يواجه أزمة موارد بشرية
تاريخ النشر: 28th, May 2025 GMT
يواجه قطاع الذكاء الاصطناعي في "ميتا" أزمة موارد بشرية تمثلت في نزيف مستمر للمواهب، إذ خسرت الشركة عددًا كبيرًا من الأسماء البارزة في القطاع، وذلك حسب تقرير نشره موقع "بيزنس إنسايدر" المهتم بالتكنولوجيا والأعمال.
وأشار الموقع إلى أن "ميتا" أطلقت الورقة البحثية الأولى التي كشفت فيها عن نموذج الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر "لاما" (LLAMA) الخاص بها عام 2023، وكانت تضم 13 اسمًا من أبرز العلماء الذين قدموا الورقة وعملوا عليها.
ولكن اليوم يتبقى 3 أسماء فقط من هذا الفريق الأصلي الذي قام ببناء النموذج مفتوح المصدر الأول للشركة، وهم الباحث العلمي هوغو توفرون، والمهندس الباحث زافييه مارتينيه، وقائد البرنامج التقني فيصل أزهر، أما البقية فتركوا الشركة، منتقلين إلى شركات منافسة أخرى أو حتى أسسوا شركاتهم التي تنافس "ميتا".
وهذه الأزمة تحديدًا تبرز في حالة شركة "ميسترال" (Mistral) التي أسسها غيوم لامبل وتيموثي لاكروا اللذان كانا من أعمدة مشروع "ميتا" للذكاء الاصطناعي، فضلًا عن انضمام عديد من خبراء "ميتا" للذكاء الاصطناعي للشركة كونها تعمل على مشروع نموذج ذكاء اصطناعي مفتوح المصدر.
تثير هذه الانتقالات التساؤلات حول إدارة "ميتا" للقطاع الجديد والحفاظ على المهارات العلمية والعملية داخل الشركة، ويبدو أن هذا السبب أيضًا يقف وراء تأجيل الشركة طرحها نموذج الذكاء الاصطناعي الأكبر لها "بهيموث" (Behemoth)، وذلك وفق تقرير منفصل من وول ستريت جورنال.
إعلانوكأن نزيف الموارد هذا لم يكن كافيًا لشركة "ميتا"، فقد أعلنت الشركة عن بعض التغيرات داخل فريق الذكاء الاصطناعي الخاص بها، إذ تترك جويل بينو -التي قادت مجموعة أبحاث الذكاء الاصطناعي الأساسية في الشركة لمدة 8 سنوات- منصبها لصالح روبرت فيرجوس، الذي شارك في تأسيس مجموعة أبحاث الذكاء الاصطناعي الأساسية عام 2014 ثم قضى 5 سنوات في "ديب مايند" (DeepMind) التابعة لشركة "غوغل" قبل أن يعاود الانضمام إلى "ميتا" هذا الشهر.
وبينما تبدو "ميتا" متأخرة قليلًا في قطاع الذكاء الاصطناعي التوليدي الموجه للمستخدمين، فإنها كانت تمتع بريادة منقطعة النظير في قطاع الذكاء الاصطناعي المخصص للأعمال، إذ كان النموذج الخاص بها "لاما" قادرًا على تأدية الوظائف التي تقدمها نماذج الذكاء الاصطناعي الأخرى، ولكن بالاعتماد على التشغيل المحلي من خلال بطاقة رسومية واحدة فقط بدلًا من مراكز كاملة للبيانات.
لكن الآن وبعد مرور عامين تقريبًا، فقدت "ميتا" هذه المكانة مع ظهور عديد من المنافسين في مقدمتهم "ميسترال" التي تمكنت من تقديم نموذج ذكاء اصطناعي يتفوق على نظيره في "ميتا"، ومع غياب فريق التطوير الأساسي الذي عمل على نموذج الشركة، يصبح من الصعب اللحاق بالمنافسة، وهو ما يعززه غياب نموذج "التفكير العميق" من الشركة في حين قدمه المنافسون منذ فترة كبيرة.
بشكل عام، تصل فترة عمل باحثي الذكاء الاصطناعي في "ميتا" إلى 5 سنوات تقريبًا، وهو ما يشير إلى أن نزيف المواهب الذي كلف الشركة 11 باحثًا لم يكن تجربة مؤتمرة أو لأن الشركة عينت موظفين مؤقتين، بل يعكس مشكلة حقيقية موجودة داخل الشركة.
المصدر: الجزيرة
كلمات دلالية: حريات قطاع الذکاء الاصطناعی
إقرأ أيضاً:
الذكاء الاصطناعي يساعد الأطباء في تحليل الصور الطبية
برز الذكاء الاصطناعي، منذ ظهوره، كأداة فعّالة لتحليل الصور الطبية. وبفضل التطورات في مجال الحوسبة ومجموعات البيانات الطبية الضخمة التي يُمكن للذكاء الاصطناعي التعلّم منها، فقد أثبت جدواه في قراءة وتحليل الأنماط في صور الأشعة السينية، والتصوير بالرنين المغناطيسي، والتصوير المقطعي المحوسب، مما يُمكّن الأطباء من اتخاذ قرارات أفضل وأسرع، لا سيما في علاج وتشخيص الأمراض الخطيرة كالسرطان. في بعض الحالات، تُقدّم أدوات الذكاء الاصطناعي هذه مزايا تفوق حتى نظيراتها البشرية.
يقول أونور أسان، الأستاذ المشارك في معهد ستيفنز للتكنولوجيا في الولايات المتحدة، والذي يركز بحثه على التفاعل بين الإنسان والحاسوب في الرعاية الصحية "تستطيع أنظمة الذكاء الاصطناعي معالجة آلاف الصور بسرعة وتقديم تنبؤات أسرع بكثير من المُراجعين البشريين. وعلى عكس البشر، لا يتعب الذكاء الاصطناعي ولا يفقد تركيزه بمرور الوقت".
مع ذلك، ينظر العديد من الأطباء إلى الذكاء الاصطناعي بشيء من عدم الثقة، ويرجع ذلك في الغالب إلى عدم معرفتهم بكيفية وصوله إلى قراراته، وهي مشكلة تُعرف باسم "مشكلة الصندوق الأسود".
يقول أسان "عندما لا يعرف الأطباء كيف تُولّد أنظمة الذكاء الاصطناعي تنبؤاتها، تقلّ ثقتهم بها. لذا، أردنا معرفة ما إذا كان تقديم شروحات إضافية يُفيد الأطباء، وكيف تؤثر درجات التفسير المختلفة للذكاء الاصطناعي على دقة التشخيص، وكذلك على الثقة في النظام".
بالتعاون مع طالبة الدكتوراه أوليا رضائيان والأستاذ المساعد ألب أرسلان إمراه بايراك في جامعة ليهاي في ولاية بنسيلفانيا الأميركية، أجرى أسان دراسة شملت 28 طبيبًا متخصصًا في الأورام والأشعة، استخدموا الذكاء الاصطناعي لتحليل صور سرطان الثدي. كما زُوّد الأطباء بمستويات مختلفة من الشروح لتقييمات أداة الذكاء الاصطناعي. في النهاية، أجاب المشاركون على سلسلة من الأسئلة المصممة لقياس ثقتهم في التقييم الذي يُولّده الذكاء الاصطناعي ومدى صعوبة المهمة.
وجد الفريق أن الذكاء الاصطناعي حسّن دقة التشخيص لدى الأطباء مقارنةً بالمجموعة الضابطة، ولكن كانت هناك بعض الملاحظات المهمة.
اقرأ أيضا... مؤسسات تستخدم الذكاء الاصطناعي لأعمال معقدة ومتعددة الخطوات
كشفت الدراسة أن تقديم شروحات أكثر تفصيلًا لا يُؤدي بالضرورة إلى زيادة الثقة.
أخبار ذات صلةيقول أسان "وجدنا أن زيادة التفسير لا تعني بالضرورة زيادة الثقة". ذلك لأن وضع تفسيرات إضافية أو أكثر تعقيدًا يتطلب من الأطباء معالجة معلومات إضافية، مما يستنزف وقتهم وتركيزهم بعيدًا عن تحليل الصور. وعندما تكون التفسيرات أكثر تفصيلًا، يستغرق الأطباء وقتًا أطول لاتخاذ القرارات، مما يقلل من أدائهم العام.
يوضح أسان "معالجة المزيد من المعلومات تزيد من العبء المعرفي على الأطباء، وتزيد أيضًا من احتمال ارتكابهم للأخطاء، وربما إلحاق الضرر بالمريض. لا نريد زيادة العبء المعرفي على المستخدمين بإضافة المزيد من المهام".
كما وجدت أبحاث أسان أنه في بعض الحالات، يثق الأطباء بالذكاء الاصطناعي ثقةً مفرطة، مما قد يؤدي إلى إغفال معلومات حيوية في الصور، وبالتالي إلحاق الضرر بالمريض.
ويضيف أسان "إذا لم يُصمم نظام الذكاء الاصطناعي جيدًا، وارتكب بعض الأخطاء بينما يثق به المستخدمون ثقةً كبيرة، فقد يطور بعض الأطباء ثقةً عمياء، معتقدين أن كل ما يقترحه الذكاء الاصطناعي صحيح، ولا يدققون في النتائج بما فيه الكفاية".
قدّم الفريق نتائجه في دراستين حديثتين: الأولى بعنوان "تأثير تفسيرات الذكاء الاصطناعي على ثقة الأطباء ودقة التشخيص في سرطان الثدي"، والثانية بعنوان "قابلية التفسير وثقة الذكاء الاصطناعي في أنظمة دعم القرار السريري: تأثيراتها على الثقة والأداء التشخيصي والعبء المعرفي في رعاية سرطان الثدي".
يعتقد أسان أن الذكاء الاصطناعي سيظل مساعدًا قيّمًا للأطباء في تفسير الصور الطبية، ولكن يجب تصميم هذه الأنظمة بعناية.
ويقول "تشير نتائجنا إلى ضرورة توخي المصممين الحذر عند دمج التفسيرات في أنظمة الذكاء الاصطناعي"، حتى لا يصبح استخدامها معقدا. ويضيف أن التدريب المناسب سيكون ضروريًا للمستخدمين، إذ ستظل الرقابة البشرية لازمة.
وأكد "ينبغي أن يتلقى الأطباء، الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي، تدريبًا يركز على تفسير مخرجات الذكاء الاصطناعي وليس مجرد الوثوق بها".
ويشير أسان إلى أنه في نهاية المطاف، يجب تحقيق توازن جيد بين سهولة استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي وفائدتها.
ويؤكد الباحث "يُشير البحث إلى وجود معيارين أساسيين لاستخدام أي شكل من أشكال التكنولوجيا، وهما: الفائدة المتوقعة وسهولة الاستخدام المتوقعة. فإذا اعتقد الأطباء أن هذه الأداة مفيدة في أداء عملهم، وسهلة الاستخدام، فسوف يستخدمونها".
مصطفى أوفى (أبوظبي)
من عالم العقارات إلى الدبلوماسية الفظة.. كيف انعكست النزعة الفوقية في هفوات خطاب توم براك؟