تخيل جهاز كمبيوتر يمكنه إنهاء الجملة التي تكتبها، باستخدام مفردات أفضل. أو استخدم شيئ من لحن ما لتأليف موسيقى تبدو كما لو كنت كتبتها -على الرغم من أنك لن تفعل أبدًا- أو حل مشكلة عن طريق إنشاء مئات الأسطر من كود الكمبيوتر. كي يتركك تركز على شيء أصعب. بشكل ما، هذا الكمبيوتر هو مجرد سليل لأجيال الطاقة والمحركات البخارية التي سرعت الثورة الصناعية. لكنه ينتمي أيضًا إلى فئة جديدة من الآلات، تملك الذكاء الاصطناعي، لأنها تستوعب الرموز في اللغة، والموسيقى، والبرمجة. وتستخدمها بطرق تبدو إبداعية قليلًا بشكل شبيه للإنسان.
تمثل “النماذج الأساسية” التي يمكنها القيام بهذه الأشياء تقدمًا هائلًا في مجال الذكاء الاصطناعي. إنهم -أيضًا- يعدون بثورة. لكن هذه الثورة ستؤثر على العمل العقلي، والذي لم تمسه الثورة الصناعية أبدًا. لا توجد ضمانات بشأن ما ينتظرنا، فقد تعثر الذكاء الاصطناعي في الماضي. ولكن حان الوقت للنظر في الوعود والمخاطر لما هو قادم في الذكاء الآلي.
النماذج الأساسية هي أحدث تطور في “التعلم العميق” (DL). وهي تقنية برزت قبل عشر سنوات، وتسيطر الآن على مجال الذكاء الاصطناعي. استنادًا إلى البنية الشبكية للخلايا العصبية في الدماغ البشري. يتم تدريب أنظمة DLباستخدام ملايين أو مليارات الأمثلة من النصوص أو الصور أو المقاطع الصوتية.
في السنوات الأخيرة، أثارت التكلفة المتضخمة -من حيث الوقت والمال- لتدريب أنظمة DLالأكبر حجمًا. مخاوف من أن التقنية وصلت إلى حدودها القصوى. لكن النماذج الأساسية تُظهر أن بناء DLالأكبر والأكثر تعقيدًا، يستمر بالفعل في إطلاق العنان لقدرات جديدة. أكثر إثارة للإعجاب من أي وقت مضى. لا أحد يعرف أين يكمن حدها.
اقرأ أيضا: الإيكونوميست: عهد نووي جديد
النماذج الأساسية والقدرة على التكيف
حتى الآن، فإن النماذج الناتجة هي شكل جديد من أشكال الذكاء الإبداعي غير البشري. الأنظمة متطورة بما يكفي لامتلاك فهم للغة، وأيضًا لكسر القواعد بشكل متماسك. لا يمكن للكلب أن يضحك على نكتة في مجلة نيويوركر، لكن الذكاء الاصطناعي يمكنه أن يفسر سبب كونها مضحكة. وهو إنجاز يتجاوز أحيانًا قراء مجلة نيويوركر أنفسهم.
أيضا، عندما طلبنا من أحد هذه النماذج إنشاء صورة مجمعة “كولاج”، باستخدام هذه الطريقة وليس أكثر من ذلك. صنعت غلاف فني لإصداراتنا الأمريكية والآسيوية. وقد حاولنا تشتيت انتباه المصممين البشر القلقين بغلاف مختلف في طبعاتنا الأوروبية.
النماذج الأساسية لها بعض الخصائص المدهشة والمفيدة. أكثرها غرابة هو سلوكهم “الناشئ”، الذي ينشأ من حجم وعمق النماذج. أي المهارات، مثل القدرة على الحصول على مزحة، أو مطابقة موقف. تمامًا كما يعطي التعاقب السريع للصور الثابتة إحساسًا بالحركة، كذلك تندمج تريليونات القرارات الحسابية الثنائية في محاكاة للإدراك والإبداع البشري السلس. وهو -بغض النظر عما قد يقوله الفلاسفة- يشبه إلى حد كبير التفاعل الحقيقي. حتى مبتكري هذه الأنظمة مندهشون من قوتهم.
هذا الذكاء واسع وقابل للتكيف. صحيح أن النماذج الأساسية قادرة على التصرف مثل الأحمق، لكن البشر كذلك. إذا سألت شخصًا من الذي فاز بجائزة نوبل للفيزياء عام 1625. فقد يشير ذلك إلى أن جاليليو أو بيكون أو كبلر. ولم يفهم أن الجائزة الأولى قد مُنحت في عام 1901.
ومع ذلك، فهذه النماذج أيضًا قابلة للتكيف بطرق لم تكن متاحة في وقت سابق. ربما بسبب أنه في مستوى ما، يوجد تشابه بين قواعد معالجة الرموز في التخصصات المختلفة. مثل الرسم والكتابة الإبداعية وبرمجة الكمبيوتر. يعني هذا الاتساع أنه يمكن استخدام النماذج الأساسية في العديد من التطبيقات، بدءًا من المساعدة في العثور على أدوية جديدة باستخدام تنبؤات حول كيفية انكسار البروتينات في ثلاثة أبعاد. إلى اختيار مخططات مثيرة للاهتمام من مجموعات البيانات، والتعامل مع الأسئلة المفتوحة عن طريق البحث في قواعد البيانات الضخمة. لصياغة إجابات وفتح مجالات جديدة للتحقيق.
من يتحكم في النماذج الأساسية؟
هذا مثير، ويعد بتحقيق فوائد عظيمة، لا يزال يتعين تخيل معظمها. لكنها تثير القلق أيضًا. حتمًا، يخشى الناس أن تصبح القدرات الإبداعية قوية بما يكفي لمفاجأة المبدعين. في الواقع، النماذج الأساسية هي سنوات ضوئية من الروبوتات القاتلة الواعية التي تحبها هوليوود.
يميل البعض إلى التركيز والوسواس والعمى عن العواقب الأوسع لأفعالهم. على النقيض من ذلك، فإن الذكاء الاصطناعي التأسيسي لا يزال غامضًا. وبالمثل، يشعر الناس بالقلق إزاء الكميات الهائلة من الطاقة التي تستهلكها هذه النماذج والانبعاثات التي تنتجها. ومع ذلك، أصبحت أنظمة الذكاء الاصطناعي أكثر كفاءة. وقد تكون رؤاهم ضرورية في تطوير التكنولوجيا التي تسرع التحول إلى الطاقة المتجددة.
هناك قلق أكثر تغلغلًا حول من يتحكم في النماذج الأساسية. حيث يكلف تدريب نظام كبير مثل PaLM من Google أكثر من 10 ملايين دولار في المرة الواحدة. ويتطلب الوصول إلى كميات هائلة من البيانات. فكلما زادت قوة الحوسبة وزادت البيانات كلما كان ذلك أفضل. هذا يثير شبح التكنولوجيا المركزة في أيدي عدد قليل من شركات التكنولوجيا أو الحكومات.
إذا كان الأمر كذلك، فإن بيانات التدريب هذه يمكن أن تزيد من ترسيخ التحيزات في العالم. وبطريقة خانقة وغير سارة بشكل خاص. هل تثق في طفل يبلغ من العمر عشر سنوات تكوّن إحساسه الكامل بالواقع من خلال تصفح الإنترنت؟ هل من الممكن تجنيد طائرات مدربة صينية وأمريكية في صراع أيديولوجي لكسر العقول؟ ماذا سيحدث للثقافات التي يتم تمثيلها بشكل ضعيف على الإنترنت؟
مشكلة التنظيم
هناك مسألة أخرى وهي القدرة على الوصول لأي غرض. في الوقت الحالي، تم تقييد أكبر النماذج لمنع استخدامها لأغراض شائنة، مثل إنشاء قصص إخبارية مزيفة. قامت شركة Openai -وهي شركة ناشئة- بتصميم نموذجها المسمى DALL-E 2، وهو نظام ذكاء اصطناعي جديد يمكنه إنشاء صور وفنون واقعية من وصف بلغة طبيعية.
ربما كانت الشركات محقة في الخوف من الإساءة. ولكن كلما كانت هذه النماذج أكثر قوة، كلما أدى تقييد الوصول إليها إلى خلق نخبة جديدة. من غير المرجح أن يحل التنظيم الذاتي المعضلة.
قيل لسنوات إن الأجهزة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي تشكل تهديدًا للأشخاص في وظائف روتينية متكررة. وأن الفنانين والكتاب والمبرمجين كانوا أكثر أمانًا. تتحدى النماذج الأساسية هذا الافتراض. لكنها تُظهر أيضًا كيف يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي كصاحب برمجي لتحسين الإنتاجية. لا يشبه ذكاء الآلة هذا النوع البشري، لكنه يقدم شيئًا مختلفًا تمامًا. إذا تم التعامل معها بشكل جيد، فمن المرجح أن تستمر الإنسانية.
