إذا كنت تتوقع أن يهدأ جنون الذكاء الاصطناعي في 2024، فاستعد لمفاجأة. إن التقدم في الأجهزة والبرامج يفتح آفاقًا واسعة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي، مما يشير إلى أن عام 2023 كان مجرد بداية لما هو ممكن. إن هذا العام، الذي يعرف بعام التنين في الأبراج الصينية، سيشهد تكاملًا استراتيجيًا للذكاء الاصطناعي التوليدي عبر جميع القطاعات. مع تقييم المخاطر ووضع الاستراتيجيات، أصبحت الشركات مستعدة لتضمين الذكاء الاصطناعي التوليدي كمكون أساسي في عملياتها.
يدرك الرؤساء التنفيذيون وقادة الأعمال الآن الإمكانات الضرورية للذكاء الاصطناعي التوليدي، حيث يقومون بدمج هذه التقنيات بنشاط في عملياتهم. إن المشهد المتغير يضع الذكاء الاصطناعي التوليدي ليس كخيار فحسب، بل كمحرك رئيسي للابتكار والكفاءة والتنافسية. تمثل هذه النقلة الجذرية عام 2024 كتاريخ انتقال الذكاء الاصطناعي التوليدي من اتجاه ناشئ إلى ممارسة تجارية أساسية.
حجم وتنوع
جانب مهم من هذا التحول هو الاعتراف المتزايد بكيفية تعزيز الذكاء الاصطناعي التوليدي لكل من حجم وتنوع التطبيقات والأفكار والمحتوى. الكمية الهائلة من المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي مدهشة. منذ عام 2022، أنشأ مستخدمو الذكاء الاصطناعي أكثر من 15 مليار صورة، وهي إنجاز كان يتطلب من البشر 150 عامًا. هذا الإنتاج الهائل سيغير الطريقة التي يحلل بها المؤرخون الإنترنت بعد 2023، تمامًا مثل تأثير القنبلة الذرية على التأريخ بالكربون المشع.
في مجال الشركات، يؤدي هذا التوسع إلى رفع المعايير عبر جميع المجالات، مما يمثل نقطة حرجة حيث قد يؤدي الفشل في الاستفادة من هذه التكنولوجيا إلى فقدان الفرص وحدوث عواقب تنافسية.
الحدود المتعرجة
في عام 2023، تعلمنا أن الذكاء الاصطناعي التوليدي يعزز كل من معايير الصناعة وقدرات الموظفين. أظهر استطلاع أجرته YouGov أن 90% من العاملين يعتقدون أن الذكاء الاصطناعي يعزز الإنتاجية. يستخدم واحد من كل أربعة مستجيبين الذكاء الاصطناعي يوميًا، في حين أن 73% يتعاملون معه أسبوعيًا على الأقل.
علاوة على ذلك، تشير الدراسات إلى أن الموظفين المدربين بشكل صحيح يكملون 12% من المهام بسرعة أكبر بنسبة 25% بمساعدة الذكاء الاصطناعي التوليدي، مما يحسن جودة العمل بشكل عام بنسبة 40%، مع تحقيق أكبر مكاسب بين العمال ذوي المهارات الأقل. ومع ذلك، عندما تتجاوز المهام نطاق الذكاء الاصطناعي، يكون الموظفون أقل احتمالًا بنسبة 19% لإنتاج حلول صحيحة.
تؤدي هذه التعايشات بين القوى والضعف إلى ما يسميه الخبراء "الحدود المتعرجة" لقدرات الذكاء الاصطناعي. من جهة، نرى الذكاء الاصطناعي ينجز المهام التي كانت تعتبر مستحيلة على الآلات بدقة مذهلة. ومن جهة أخرى، يواجه الذكاء الاصطناعي صعوبة في المجالات التي تتطلب الحدس البشري والقدرة على التكيف — تلك المجالات التي تتسم بالتحولات الدقيقة واتخاذ القرارات المعقدة.
ذكاء اصطناعي أقل تكلفة
بينما تتعلم الشركات التكيف مع هذه الحدود المتعرجة، نتوقع أن تصبح مشاريع الذكاء الاصطناعي التوليدي التيار السائد. تسهم في هذا الاتجاه التكاليف المتزايدة من أجل تدريب النماذج الكبيرة المتخصصة، بفضل التقدم في تحسين أشباه الموصلات التي تقلل التكاليف إلى النصف كل عامين.
مع ارتفاع الطلب العالمي في ظل النقص العالمي، يتجه سوق شرائح الذكاء الاصطناعي نحو أن يصبح أكثر قدرة على تحمل التكاليف في 2024 مع ظهور بدائل للمنافسين مثل Nvidia. علاوة على ذلك، يمكن أن تعزز أساليب الضبط الدقيقة الجديدة — مثل تحسين اللعب الذاتي (SPIN) — النماذج الضعيفة دون الحاجة إلى بيانات موصوفة بواسطة البشر، من خلال استخدام البيانات الاصطناعية لتعزيز الكفاءة.
تدخل نماذج 'التصور'
هذا التخفيف من التكاليف يمهد الطريق أمام المزيد من الشركات لتطوير وتنفيذ نماذجها الخاصة، مما يشعل موجة من التطبيقات المبتكرة في السنوات القادمة. بحلول عام 2024، سنشهد أيضًا انتقالًا من النماذج المعتمدة على السحابة إلى الذكاء الاصطناعي الذي يتم تنفيذه محليًا، مدفوعًا بتطورات الأجهزة مثل Apple Silicon والإمكانات غير المستغلة للأجهزة المحمولة اليومية.
ستكتسب النماذج اللغوية الصغيرة (SLMs) شعبية داخل الشركات المتوسطة والكبيرة، لتلبية احتياجات أكثر تحديدًا وتخصصًا. بخلاف النماذج الكبيرة، التي تعالج مجموعات بيانات هائلة، تركز النماذج الصغيرة على البيانات الخاصة بالمجال المجمعة داخليًا، مما يضمن الملاءمة والخصوصية.
تحول إلى نماذج الرؤية الكبيرة
مع تطور عام 2024، سيتحول الانتباه من النماذج اللغوية الكبيرة إلى نماذج الرؤية الكبيرة، خاصة تلك المصممة لمجالات محددة تعزز معالجة البيانات البصرية. في حين أن النماذج اللغوية الكبيرة المدربة على نصوص الإنترنت تتكيف بشكل جيد مع الوثائق ذات الملكية، فإن نماذج الرؤية الكبيرة المدربة بشكل أساسي على الصور العامة من الإنترنت تعاني في مجالات المحتوى البصري المتخصص مثل التصنيع وعلوم الحياة.
تظهر الأبحاث أن تعديل نموذج الرؤية الكبيرة لمجال معين باستخدام حوالي 100,000 صورة غير موصوفة يمكن أن يقلل بشكل كبير من متطلبات البيانات الموصوفة، مما يحسن مستويات الأداء. وتتفوق هذه النماذج المركزة في مهام مثل اكتشاف العيوب وتحديد المواقع، متفوقةً على النماذج العامة في التطبيقات الخاصة بالمجال.
في نفس الوقت، سنرى الشركات تعتمد نماذج الرسوم البيانية الكبيرة، التي تتقن معالجة البيانات الجدولية التي توجد غالبًا في جداول البيانات. توفر قدرتها على تحليل بيانات السلاسل الزمنية رؤى جديدة حول البيانات التجارية المتسلسلة، مما يضمن فهمًا أفضل لعمليات الشركات.
اعتبارات أخلاقية
تتطلب هذه التقدمات إشرافًا أخلاقيًا صارمًا. لقد أبرزت الخبرات السابقة مع التقنيات العامة مثل الهواتف الذكية ووسائل التواصل الاجتماعي الحاجة إلى أطر تنظيمية لتجنب التأثيرات السلبية على المجتمع. بينما يقدم الذكاء الاصطناعي التوليدي فوائد هائلة، يجب توجيه تطوره لمنع الأخطاء التي قد تؤدي إلى مشكلات واسعة الانتشار.
إحدى المعضلات الأخلاقية الرئيسية المحيطة بالذكاء الاصطناعي التوليدي هي حقوق الطبع والنشر. مع تطور هذه التقنيات، تثار أسئلة ملحة حول حقوق الملكية الفكرية المتعلقة بالمحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي والذي يعتمد على الأعمال البشرية الموجودة للتدريب. تكمن التحديات في ما إذا كان يجب أن يخضع هذا المحتوى لقوانين حقوق الطبع والنشر.
إن التوتر بين الذكاء الاصطناعي و حقوق الطبع والنشر هو توتر كبير، حيث تهدف قوانين حقوق الطبع والنشر التقليدية إلى منع الاستخدام غير القانوني للملكية الفكرية للآخرين. في حين أن استلهام الأفكار مقبول، فإن النسخ غير مسموح. على عكس شخص مقيد بكمية محدودة من استهلاك البيانات، يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل أحجام هائلة من المعلومات، مما يعقد الفروق بين الاستلهام والنسخ.
نحن على أعتاب رؤية قضايا بارزة مثل NYT ضد OpenAI تشكل جدل حقوق الطبع والنشر وتؤثر على كيفية تكيف وسائل الإعلام مع المشهد الجديد المدفوع بالذكاء الاصطناعي في 2024.
التزييف العميق والتداعيات السياسية
على الصعيد الجيوسياسي، سيكون عام 2024 dominated بمسألة كيفية ارتباط الذكاء الاصطناعي بالانتخابات الحاسمة حول العالم. سيذهب أكثر من نصف سكان العالم إلى صناديق الاقتراع، مع انتخابات مقررة في دول رئيسية مثل الولايات المتحدة والهند وجنوب أفريقيا.
لقد ظهرت بالفعل حملات تضليل، كما يتضح في بنغلاديش، حيث استخدم المؤثرون المؤيدون للحكومة أدوات ذكاء اصطناعي منخفضة التكلفة للترويج لروايات زائفة. قدم أحد التزييفات العميقة، الذي تم إزالته لاحقًا، شخصية معارضة تتراجع عن دعمها للتضامن مع الفلسطينيين—وهي رواية مؤثرة في بلد غالبية سكانه من المسلمين.
تشكل التهديدات التي تطرحها الصور الناتجة عن الذكاء الاصطناعي تهديدًا حقيقيًا؛ أظهرت الدراسات أن التعديلات الطفيفة التي تهدف إلى تضليل الذكاء الاصطناعي يمكن أن تؤثر أيضًا على طريقة إدراك البشر. تؤكد هذه النتائج الحاجة إلى مزيد من البحث حول تأثير الصور العدائية على كل من البشر وأنظمة الذكاء الاصطناعي.
مع تزايد الدعوات لاستخدام علامات مائية وشهادات المحتوى لتمييز المحتوى الأصلي عن الاصطناعي، تظل التحديات قائمة. ستصبح فعالية الكشف، وسوء الاستخدام المحتمل، والحفاظ على الفارق بين الوسائط الحقيقية والمُعدلة ذات أهمية قصوى.
مع انخفاض الثقة العامة إلى أدنى مستوياتها، سيكون عام 2024 مزيجًا من الأحداث الانتخابية المهمة والتكنولوجيا التحولية للذكاء الاصطناعي. من المؤكد أن هذا العام سيظهر التأثير العميق والتطبيقات المتنوعة للذكاء الاصطناعي في السياسة وما بعدها. استعد لما ينتظرك.
قائمة الترتيب
