الذكاء الاصطناعي 2024 ، بعد عام من التطور السريع والغاضب للذكاء الاصطناعي التوليدي، وصلت الصناعة إلى مفترق طرق. ومن المتوقع أن تحقق هذه التكنولوجيا نموًا غير مسبوق في الإنتاجية، ولكنها قد تتعرض للعرقلة بسبب القيود المفروضة على التكنولوجيا وكذلك حواجز الحماية لاستخدامها.
هذه هي الكلمة الصادرة عن معهد الذكاء الاصطناعي المتمركز حول الإنسان (HAI) التابع لجامعة ستانفورد، والذي أصدر للتو نسخة 2024 من مؤشر الذكاء الاصطناعي السنوي الخاص به. ومن المثير للاهتمام، أنه في حين أن الذكاء الاصطناعي لا يزال سائدًا، فقد لاحظ مؤلفو الدراسة أن موجة الاستثمار والحاجة إلى مهارات تطوير الذكاء الاصطناعي قد تضاءلت.
يبدو أن هناك بعض جرعات من الواقع تسري في عالم الأعمال، فالذكاء الاصطناعي أداة قوية، لكنه ليس قريبًا من النقطة التي يمكنه عندها تولي الجزء الأكبر من العمل بسلاسة.
ويقول مؤلفو التقرير: “يتفوق الذكاء الاصطناعي على البشر في بعض المهام، ولكن ليس في جميعها”. “لقد تفوق الذكاء الاصطناعي” على الأداء البشري في العديد من المعايير، بما في ذلك بعض المعايير في تصنيف الصور، والتفكير البصري، وفهم اللغة الإنجليزية. ومع ذلك، فهو يتأخر في المهام الأكثر تعقيدًا مثل الرياضيات على مستوى المنافسة، والتفكير المنطقي البصري، والتخطيط.
ليس هناك شك في أن الذكاء الاصطناعي أصبح أكثر ذكاءً وقوة خلال الـ 12 شهرًا الماضية. وفي الوقت نفسه، ارتفعت تكاليف بناء وصيانة نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) بشكل فلكي، بالإضافة إلى ذلك، لا تزال الصناعة تفتقر إلى معايير أفضل الممارسات المسؤولة في مجال الذكاء الاصطناعي.
ويشير التقرير إلى أن عدد نماذج اللغات الكبيرة الجديدة التي تم إصدارها في جميع أنحاء العالم في عام 2023 تضاعف مقارنة بالعام السابق. “كان ثلثاها مفتوحة المصدر، ولكن النماذج الأعلى أداءً جاءت من لاعبين في الصناعة بأنظمة مغلقة.
أصبح Gemini Ultra أول نموذج لغة كبير (LLM) يصل إلى مستوى الأداء البشري في المعيار الشامل لفهم اللغات المتعددة المهام (MMLU)؛ وتحسن الأداء على المؤشر بنسبة 15 نقطة مئوية منذ العام الماضي.
كما لاحظ مؤلفو HAI أيضًا أن نماذج اللغة (LLM) أصبحت أكثر تكلفة بكثير. “على سبيل المثال، استخدم GPT-4 من OpenAI ما يقدر بنحو 78 مليون دولار من الحوسبة للتدريب، في حين أن تكلفة Gemini Ultra من Google تبلغ 191 مليون دولار للحوسبة”، كما يقدرون.
وفي الوقت نفسه، ارتفع الاستثمار الإنتاجي في الذكاء الاصطناعي بشكل كبير خلال الأشهر الـ 12 الماضية. “ارتفع تمويل الذكاء الاصطناعي التوليدي بمقدار ثمانية أضعاف، اعتبارًا من عام 2022 ليصل إلى 25.2 مليار دولار. وقد أبلغ اللاعبون الرئيسيون في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي، بما في ذلك OpenAI، وAnthropic، وHugging Face، وInflection، عن جولات كبيرة لجمع التبرعات.”
ويشير التقرير أيضًا إلى أن أولئك الذين يعملون على تصميم وبناء وتنفيذ أنظمة الذكاء الاصطناعي يجب أن يكونوا أكثر انفتاحًا بشأن أساليبهم. يقترح المؤلفون المشاركون أن “مطوري الذكاء الاصطناعي يسجلون درجات منخفضة في الشفافية”. “وهذا هو الحال بشكل خاص” فيما يتعلق بالكشف عن بيانات ومنهجيات التدريب. وهذا النقص في الانفتاح يعيق الجهود المبذولة لزيادة فهم قوة وسلامة أنظمة الذكاء الاصطناعي.”
لا يزال الذكاء الاصطناعي المسؤول جهدًا مفتوحًا وغير مكتمل. “هناك نقص خطير في التقييمات القوية والموحدة لمسؤولية LLM،” تقرير مؤلفي HAI. هناك “نقص كبير في التوحيد القياسي في إعداد التقارير المسؤولة عن الذكاء الاصطناعي. يقوم كبار المطورين، بما في ذلك OpenAI وGoogle وAnthropic، باختبار نماذجهم في المقام الأول مقابل معايير مختلفة مسؤولة للذكاء الاصطناعي. وتؤدي هذه الممارسة إلى تعقيد الجهود المبذولة لمقارنة المخاطر والقيود الخاصة بأفضل نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل منهجي. “
ليس من المستغرب إذن أن يزداد عدد لوائح الذكاء الاصطناعي في الولايات المتحدة بشكل حاد. وفي عام 2023، كان هناك 25 لائحة تتعلق بالذكاء الاصطناعي، مقارنة بواحدة فقط في عام 2016. وفي العام الماضي، ارتفع إجمالي عدد اللوائح المتعلقة بالذكاء الاصطناعي بنسبة 56%. لقد صدرت اللوائح التنظيمية من وزارة النقل الأمريكية، ووزارة الطاقة، وإدارة السلامة والصحة المهنية.
هناك مشكلة أخرى ظهرت على مدار الأشهر الـ 12 الماضية وهي انتهاكات الملكية الفكرية وحقوق الطبع والنشر، حيث يقوم الذكاء الاصطناعي التوليدي بتجميع المعلومات الموجودة من مصادر عديدة. ويشير باحثو HAI إلى أن “العديد من الباحثين أظهروا أن المخرجات التوليدية للنماذج اللغوية (LLM) الشهيرة قد تحتوي على مواد محمية بحقوق الطبع والنشر، مثل مقتطفات من صحيفة نيويورك تايمز أو مشاهد من الأفلام”. ” ما إذا كان هذا الإنتاج يشكل انتهاكًا لحقوق الطبع والنشر أصبح سؤالًا قانونيًا مركزيًا.”
