اختر منطقتك 
يقال إن سام ألتمان، المؤسس المشارك لشركة OpenAI، يسعى إلى جمع ما يصل إلى 7 تريليون دولار لمشروع يعالج النقص العالمي الهائل في رقائق أشباه الموصلات، مدفوعًا بالنمو السريع في الطلب على الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI). لكن الأمر أكثر من ذلك بكثير، وفقًا لألتمان:
“نعتقد أن العالم يحتاج إلى المزيد من البنية التحتية للذكاء الاصطناعي – مثل القدرات الهائلة، والطاقة، ومراكز البيانات، وما إلى ذلك – مما يخطط الناس لبنائه حاليًا. إن بناء بنية تحتية واسعة النطاق للذكاء الاصطناعي، وسلسلة توريد مرنة، أمر بالغ الأهمية للقدرة التنافسية الاقتصادية. سوف تحاول OpenAI المساعدة!” كتب ألتمان في منشور X.
نحن نؤمن بأن العالم يحتاج إلى المزيد من البنية التحتية للذكاء الاصطناعي – مثل القدرات الفائقة والطاقة ومراكز البيانات وما إلى ذلك – مما يخطط الناس حاليًا لبنائه.
إن بناء بنية تحتية واسعة النطاق للذكاء الاصطناعي، وسلسلة توريد مرنة، أمر بالغ الأهمية للقدرة التنافسية الاقتصادية.
سيحاول openai المساعدة!
— سام التمان (@ سما) 7 فبراير 2024
إن التوسع بهذا المبلغ من المال يعني أن كل شيء سيتم بناؤه على GenAI، مع الهدف النهائي المتمثل في تحقيق الذكاء العام الاصطناعي، وهي أنظمة تتجاوز الذكاء البشري، وهو سؤال قابل للنقاش في حد ذاته.
ذات صلة: قد تنخفض عملة البيتكوين إلى 30 ألف دولار، لكن لا بأس بذلك
ولماذا نحتاج إلى “توسيع نطاق واسع” للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي؟
وأضاف ألتمان في منشور لاحق: “يمكنك أن تعمل بجد للمساعدة في تأمين مستقبلنا الجماعي أو يمكنك كتابة مجموعات فرعية حول سبب فشلنا”.
يمكنك العمل للمساعدة في تأمين مستقبلنا الجماعي أو يمكنك كتابة مجموعات فرعية حول سبب فشلنا
— سام التمان (@ سما) 11 فبراير 2024
هل هذا حقاً من أجل تأمين “مستقبلنا الجماعي”؟ أو مستقبل OpenAI؟
تحتاج OpenAI إلى المزيد من القوة الحاسوبية والمزيد من مراكز البيانات (حاليًا، تعتمد على Microsoft) للتغلب على قيود نموها، وخاصة النقص في رقائق الذكاء الاصطناعي التي تعتبر ضرورية لتدريب نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) مثل ChatGPT.
وبعيداً عن الكم الهائل من المال ـ الذي يفوق الناتج المحلي الإجمالي لأي دولة باستثناء الولايات المتحدة والصين ـ فإن “طلب” ألتمان ينطوي على شيء غير مسؤول.
لا توجد تكنولوجيا مثالية، والذكاء الاصطناعي ليس استثناءً. إن قدرة الذكاء الاصطناعي على تحقيق فوائد هائلة للمجتمع لا تقل أهمية عن قدرته على التسبب في الضرر والأذى. يطالب المشرعون الشركات بالالتزام بالذكاء الاصطناعي المسؤول والابتكار المسؤول، ويتعين علينا كمجتمع أن نطالب بذلك.
الابتكار المسؤول هو فكرة جعل التقنيات الجديدة تعمل لصالح المجتمع دون التسبب في مشاكل أكثر مما تحل. وينطبق هذا على جميع التقنيات، وجميع الابتكارات، في جميع المنظمات والصناعات والمناطق.
ألا نتقدم على أنفسنا؟ ألا ينبغي لنا أن نعالج المخاطر والتحديات التي تأتي مع أنظمة الذكاء الاصطناعي، ونخفف من مخاطرها ونسيطر عليها، ونتأكد من أنها لا تسبب مشاكل أكثر مما تحل، قبل توسيع نطاقها؟
مخاطر وتحديات الذكاء الاصطناعي
يعتمد الذكاء الاصطناعي على البيانات، ومع GenAI نحن ننظر إلى كميات هائلة من البيانات. ويجلب هذا الاعتماد على البيانات الكثير من المخاطر والتحديات الحاسمة. قد تكون البيانات غير كاملة أو خاطئة أو يتم استخدامها بشكل غير لائق أو غير صحيح أو غير دقيق. إذا كان الإدخال غير صحيح، فكذلك سيكون الإخراج: “القمامة في الداخل، القمامة في الخارج”. في عالم LLMs، نواجه الآن “القمامة في الداخل، القمامة في الخارج” على المنشطات. عندما يقوم طلاب ماجستير إدارة الأعمال بمعالجة معلومات رديئة أو قديمة، فإنهم لا يقومون بتكرارها فحسب. إنهم يضخمونها، ويجعلونها تبدو صحيحة ومعقولة. إن ظاهرة “القمامة على المنشطات” تقودنا إلى منعطف حاسم.
علاوة على ذلك، فإن إحدى المشاكل الأساسية التي تواجه أنظمة الذكاء الاصطناعي هي التحيز الخوارزمي، وقد تم توثيقه جيدًا على أنه يؤدي إلى التمييز. ولم تتم معالجة هذه المشكلة بشكل مناسب بعد، على الرغم من أن المشرعين طلبوا من شركات التكنولوجيا القيام بذلك.
ذات صلة: سيكون عام 2024 أكبر عام لشبكة إيثريوم في التاريخ
وهناك مشاكل أخرى، وخاصة مع GenAI: الهلوسة، والمعلومات الخاطئة/المضللة، والافتقار إلى التفسير، وعمليات الاحتيال، وحقوق التأليف والنشر، وخصوصية المستخدم، وأمن البيانات ــ وكلها لم تتم معالجتها وتخفيفها بشكل كامل. هناك قضية أقل مناقشة، ولكنها قضية أساسية، وهي الآثار البيئية للذكاء الاصطناعي. أنظمة الذكاء الاصطناعي هي نسر من الطاقة، والتي تحتاجها للحوسبة ومراكز البيانات.
وتوقعت وكالة الطاقة الدولية أن يتضاعف الطلب العالمي على الكهرباء، مدفوعا بنمو الذكاء الاصطناعي، بحلول عام 2026. وربما يتم تخفيف هذه المشكلة مع زيادة كفاءة أجهزة الكمبيوتر، أو باستخدام تقنيات أكثر كفاءة لخفض الطاقة أو استخدام مصادر الطاقة المتجددة. لكن هذه الحلول المحتملة لم يتم اختبارها بعد، ولم يتم تطوير الكثير منها بشكل كامل بعد.
إدارة بايدن والاتحاد الأوروبي يدعوان إلى الذكاء الاصطناعي المسؤول
يدعو المشرعون إلى “الذكاء الاصطناعي المسؤول” – الآمن والمأمون والجدير بالثقة. وقع الرئيس جو بايدن على أمر تنفيذي في سبتمبر (EO) يتطلب، من بين أمور أخرى، أن تقوم الشركات بما يلي: 1) تطوير أدوات الذكاء الاصطناعي للعثور على ثغرات الأمن السيبراني وإصلاحها؛ 2) تطوير واستخدام تقنيات الحفاظ على الخصوصية – مثل أدوات التشفير التي تحافظ على خصوصية الأفراد للبيانات المدربة؛ 3) حماية المستهلكين والمرضى والطلاب – لتجنب زيادة الذكاء الاصطناعي لخطر إصابة الأمريكيين أو تضليلهم أو إيذائهم بأي شكل من الأشكال؛ 4) حماية العمال من مخاطر زيادة المراقبة في مكان العمل، والتحيز، والنزوح الوظيفي؛ و5) التركيز بشكل خاص على التحيز الخوارزمي والتمييز للتأكد من معالجة التحيز الخوارزمي خلال تطوير هذه الأنظمة وتدريبها.
في يوليو 2023، وقعت OpenAI التزامًا طوعيًا مع إدارة بايدن لإدارة المخاطر التي يشكلها الذكاء الاصطناعي والالتزام بالذكاء الاصطناعي المسؤول. لم تُظهِر OpenAI تمامًا “الذكاء الاصطناعي المسؤول” القابل للتنفيذ الذي تعهدت بتنفيذه.
وكما هو الحال مع منظمة أصحاب العمل، يتطلب قانون الذكاء الاصطناعي التابع للاتحاد الأوروبي الشفافية في توثيق وتدقيق التطوير النهائي، وخاصة بالنسبة لنماذج المؤسسات وGenAI. ولم يتم إعداد أنظمة الذكاء الاصطناعي بالشكل الذي يوفر هذه المعلومات، ولم يقدم المشرعون أي حلول عملية. تظهر الحاجة إلى ذكاء اصطناعي مسؤول وقابل للتدقيق. هذا هو المكان الذي يمكن أن تساعد فيه تقنية blockchain في توفير حل يمكّن الشركات من الالتزام بطلبات المشرعين وتنفيذ “ذكاء اصطناعي مسؤول وقابل للتدقيق” – آمن وموثوق وجدير بالثقة. ربما يمكن لـ OpenAI التفكير في تنفيذ مثل هذا الحل وإظهار إمكانية التدقيق المناسبة لأنظمة الذكاء الاصطناعي.
وينبغي معالجة تنفيذ الذكاء الاصطناعي المسؤول ــ بما في ذلك إمكانية تدقيق أنظمة الذكاء الاصطناعي وتخفيف الآثار المترتبة على الطاقة ــ لتحقيق نتائج مرضية، قبل توسيع نطاق هذه الأنظمة، ناهيك عن “التوسع على نطاق واسع”.
إن الابتكار بشكل مسؤول والتأكد من أن أنظمة الذكاء الاصطناعي آمنة ومأمونة وجديرة بالثقة سوف يؤمن مستقبلنا الجماعي. ربما لا تكون هذه هي طريقة سام ألتمان، لكنها الطريقة الصحيحة.
د.ميراف عزير يقوم بتطوير وتدريس دورات التقنيات الناشئة في جامعة ويك فورست وجامعة كورنيل. وكانت سابقًا أستاذة للتكنولوجيا المالية في كلية روتجرز للأعمال، حيث قامت بتدريس دورات حول Web3 والتقنيات الناشئة ذات الصلة. وهي عضو في المجلس الاستشاري الأكاديمي في الرابطة الدولية لتطبيقات Blockchain الموثوقة (INATBA) وتعمل في المجلس الاستشاري لمؤشرات EQM – لجنة مؤشر Blockchain. وهي مؤسِّسة Emerging Technologies Mastery، وهو متجر استشاري شامل لمواقع Web3 والذكاء الاصطناعي، وهي حاصلة على درجة الدكتوراه من كلية ستيرن للأعمال في جامعة نيويورك.
هذه المقالة هي لأغراض المعلومات العامة وليس المقصود منها ولا ينبغي أن تؤخذ على أنها نصيحة قانونية أو استثمارية. الآراء والأفكار والآراء الواردة هنا هي آراء المؤلف وحده ولا تعكس بالضرورة أو تمثل وجهات نظر وآراء Cointelegraph.
