وهم الذكاء الاصطناعي في الصين: كيف يخفي مصطلح “مفتوح المصدر” ما يهم أكثر

مع محاولة شركات التكنولوجيا الكبيرة مثل جوجل ومايكروسوفت وميتا الحصول على السوق السائد في سوق الذكاء الاصطناعي، أعلنت شركة هاى فلاير والشركة الصينية بايدو ومونشوت وأليبABA عن إطلاق نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة مفتوحة المصدر، وهي ديب سيك ويرناي 4.5 و كيمي كي2 و كوين 3، على التوالي. وقد تم استقبال هذا التحول من إصدار نماذج الذكاء الاصطناعي الحاسوبي المحمي والمملوك كإشارة إلى أن صناعة الذكاء الاصطناعي الصينية تتبنى قوة مفتوح المصدر لتحقيق الديمقراطية في تطوير الذكاء الاصطناعي وتحفيز الابتكار.

ومثل العديد من الأطراف التي تتباهى بتقديمها كمفتوح المصدر، لم تشارك هاى فلاير وبايدو ومونشوت في الواقع القطع الحاسمة مثل مجموعات البيانات في قلب نماذجها. ومع أن هذه النماذج الكبيرة تسعى إلى أن تصبح سلعًا يعتمد عليها المطورون، فإن شفافية مفتوح المصدر الحقيقي التي يمكن اختبارها والتحقيق فيها والتحسين عليها هي حاسمة لإنشاء تقنيات غير متحيزة وأخلاقية ومفيدة يمكننا جميعًا الثقة بها. جميع هذه النماذج “مفتوحة المصدر” هي في الواقع “مفتوحة الوزن”، مما يعني أنه يمكن تحميلها واستخدامها، ولكن لا يمكن فحصها بأي طريقة ذات معنى دون البيانات.

على سبيل المثال، عندما أعلنت شركة بايدو عن إطلاق مجموعة من نماذج إرناي 4.5 مفتوحة المصدر، يمكن أن يحفز ذلك الابتكار والتعاون مع المطورين الذين يبحثون عن إنشاء تطبيقات صغيرة وقوية. وفي الوقت نفسه، منحت الشركة نفسها ميزة تنافسية من خلال تشجيع الاستخدام وتأصيل نماذجها في نظام البيئة الذكاء الاصطناعي الناشئ.

يمكن القول الشيء نفسه عن ديب سيك وكيمي كي2 ومحدث كوين 3 – الذي يفتخر بمقاييس تحدي النماذج المغلقة مثل كلود أوبوس 4 و جي بي تي – 4و – 0327.

لقد وضعت هذه الشركات نفسها جيدًا في السباق لتصبح نموذج السلع المفضل، وتحديث كوين 3 الأخير كان حتى مستوحى من ملاحظات المجتمع مفتوح المصدر.

ومع ذلك، فإن مجتمع الذكاء الاصطناعي الصيني لا يشارك في الواقع البيانات أو القطع الحاسمة الأخرى لأنظمة الذكاء الاصطناعي. بدلاً من ذلك، يطلب من المطورين في جميع أنحاء العالم وضع ثقتهم بشكل أعمى في النماذج التي لا يمكنهم فهمها أو التحقيق فيها.

ادعاء المطالبة بالمستقبل مع نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر

عندما ظهر الهاتف الذكي لأول مرة في السوق في عام 2007، افترض البعض أن شركة ماك ستتحكم في لعبة الهاتف الذكي مع نظام التشغيل آي أو إس، ولكن المشاركة مفتوحة المصدر ضرورية للشركات الناشئة، كما أنها تحفز النمو الاقتصادي والريادي في جميع أنحاء العالم. وقد اتبعت أندرويد، التي اكتسبتها جوجل في عام 2005، هذا المسار للفوز.

من خلال إصدار برنامج مفتوح المصدر يمكن رؤيته وتنقيحه وتبنيه ومشاركته، دعا أندرويد الأكاديميين والمطورين و حتى المنافسين للتعاون على البرنامج. وقد زادت هذه العملية من عملية الابتكار، ودمجت الساحة، وأسفرت في النهاية عن انخفاض الأسعار. وقد أصدر أندرويد بعد عام من إصدار آي فون الأول، وبحلول بداية هذا العام، أعلن عن 71.88٪ من الحصة السوقية العالمية، مقابل 27.65٪ لآي أو إس.

في ثورة تكنولوجية بدت وكأنها حدثت بين ليلة وضحاها، أصبحت الهواتف الذكية شائعة، وحتى مع استمرار تحسين البرامج والأجهزة وواجهة المستخدم، نمت الصناعة بعيدًا عن محاولة ثورة كيفية عمل الهواتف الذكية. ومع أن الهواتف الخلوية أصبحت سلعة، فإن الابتكار في متناول اليد هو في التطبيقات التي تعمل عليها، و为了 أن تكون منافسًا، يجب على مقدمي الهواتف الذكية الحفاظ على نظام بيئي يدعو المطورين.

بعد ثلاث سنوات من إطلاق تشات جي بي تي، تجد صناعة الذكاء الاصطناعي نفسها على حافة مشابهة. كل لاعب في صناعة الذكاء الاصطناعي العالمي يهيئ نفسه لتصبح نماذجها التالية أندرويد أو آي أو إس، ومن خلال إطلاق ديب سيك ويرناي 4.5 وكيمي كي2 مفتوحة المصدر، تسعى المبتكرون الصينيون إلى المطالبة بحقهم في نظام بيئي ناشئ.

ومع ذلك، فإن هذا لا يؤدي إلى الشفافية الحقيقية لمفتوح المصدر التي كانت ضرورية لا فقط لتحفيز الابتكار، ولكن الابتكار الذي يمكننا الثقة به.

البيانات هي القطعة المفقودة في معظم الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر

مع أن نماذج الذكاء الاصطناعي أكثر تعقيدًا من البرامج التقليدية، فإن النداء لبرامج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر完全 ليس أمرًا صغيرًا. بدلاً من مجرد رمز مصدر بسيط، تتكون أنظمة الذكاء الاصطناعي من سبعة مكونات، بما في ذلك رمز المصدر وبارامترات النموذج ومجموعة البيانات وبارامترات 超参数 ورمز المصدر وتنسيق الأرقام العشوائية وأطر البرمجيات.

يجب أن تعمل كل قطعة في تآزر لتحقيق النتائج المرغوبة، مما يعني أن المطورين بحاجة إلى رؤية كاملة لمشاركة النظام وتنقيحه وتبنيه وفهم ما يحدث. ومع أن إمكانية التكرار هي أساس المنهج العلمي، فإن صناعة الذكاء الاصطناعي لديها عادة استخدام مصطلح مفتوح المصدر للإشارة إلى الإصدارات المجانية أو منخفضة التكلفة التي يتم إتاحتها مع الوصول إلى بعض قطع اللغز.

على سبيل المثال، أعلنت شركة بايدو عن إطلاق عشرة نماذج إرناي 4.5 مفتوحة المصدر. إلى جانب مشاركة النموذج وبارامتراته، قامت الشركة أيضًا بتحويل إرناي كيت وأدوات النشر سريعة النشر إلى مفتوح المصدر. هذه الأدوات تمكن المطورين من بناء تطبيقات ذكاء اصطناعي قوية من خلال توفير القدرات الصناعية، وعمليات التدريب والاستدلال الفعالة للموارد، ومتعددة التوافق مع الأجهزة.

بمعنى آخر، قدمت شركة بايدو للمطورين أدوات مثيرة للاهتمام تمكنهم من إطلاق الابتكار بشكل أسرع، مما يأمل أن يشجعهم على اختيار إرناي 4.5 على المنافسين.

ومع ذلك، فإن المطورين الذين يستخدمون إرناي 4.5 يُطلب منهم وضع ثقتهم بشكل أعمى في النموذج، لأن شركة بايدو احتفظت بالكثير من البيانات، بما في ذلك مجموعات البيانات التي ت告ي وتعلم نموذجها.

قوة نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر الشفافة

مع أن كل قطعة من قطع لغز الذكاء الاصطناعي حاسمة لجعل النموذج يعمل، فإن 80٪ من مشاريع الذكاء الاصطناعي تفشل، والبيانات هي في قلب المشكلة. مجموعات البيانات غير دقيقة و غير كاملة ومحايدة تؤدي إلى نماذج لا تصرف بشكل متوقع أو كما هو مرغوب.

على سبيل المثال، قد كشف الفيديو الأخير لتحطم سيارة تسلا ذاتية القيادة في عام 2023 عن أسوأ سيناريو لما يمكن أن يحدث عندما تفشل مجموعة البيانات والنموذج. عندما أسرع سيارة تسلا ي مع تسلا في الشمس المضاءة، لم تكن قادرة على فهم أو التفاعل بشكل مناسب مع ما كانت الكاميرات تراه – أو لا تراه. بينما تباطأت السيارات التي يقودها البشر وانتقلت، أدى ارتباك نظام تسلا إلى وفاة امرأة.

هذا الفشل المدمر يعكس بيانات بصرية غير كاملة، بالإضافة إلى عدم وجود آلية أمان تاخذ في الاعتبار مثل هذه النقاط العمياء. عندما لا يتمكن المطورون من رؤية بياناتهم، لا يمكنهم اكتشاف الأخطاء وتكرارها من أجل أداء قوي.

أيضًا، بدون مجموعات البيانات التي تغذي النموذج، يُجبرون على الثقة به بشكل أعمى.

عندما تكون مجموعات البيانات مفتوحة المصدر، فإن مجتمع الذكاء الاصطناعي أثبت أنه سيكشف عن القضايا المقلقة، كما فعل عندما كشف عن أكثر من 1000 عنوان URL يحتوي على مواد مؤكدة للاستغلال الجنسي للأطفال في لاين 5ب. مع أن مجموعة البيانات المستخدمة لنموذج الذكاء الاصطناعي لتوليد الصور النصية هي أساسية في إنشاء تطبيقات مثل ستايبل ديفيشن وميدجورناي، سيكون من المدمر إذا بدأ المستخدمون في إنتاج صور واضحة غير قانونية. بدلاً من ذلك، سمحت الطبيعة المفتوحة لمجموعة البيانات للمجتمع أن يكتشف المحتوى الخطير ويشجع على إصلاح ليازون ب.

التماسك في طريق مفتوح المصدر

مع أن العديد من الناس ما زالوا حذرين من هذه التكنولوجيا الناشئة، فإن السباق لتصبح نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة مفتوحة المصدر قيد التنفيذ – وبما أن مجتمع الذكاء الاصطناعي العالمي يبني حرفيًا ما سيكون معيارًا للمستقبل وأنظمة الذكاء الاصطناعي تقود بالفعل السيارات وتقدم تقييمات طبية، فإن إنشاء ثقة من خلال إنشاء نماذج ذكاء اصطناعي غير متحيزة وموثوقة وأمنية أصبح أكثر أهمية من أي وقت مضى.

مع محاولة مجتمع الذكاء الاصطناعي الصيني وضع نفسه كأبطال الابتكار المفتوح، فإن الطريق إلى الذكاء الاصطناعي الآمن يوجد فقط في شفافية مفتوح المصدر الحقيقي التي أثبتت من خلال عقود من الابتكار البرمجي. رمي مصطلح مفتوح المصدر على أنظمة لا تشارك قطعًا حاسمة مثل البيانات لا يسمح للمطورين بالتحقيق و التكرار و التحسين. مع أن جاذبية النماذج الجاهزة مثل ديب سيك ويرناي 4.5 وكيمي كي2 و كوين 3 لا يمكن إنكاره، فإن المطورين الذين يستخدمونهم يتنازلون عن الشفافية التي تؤدي إلى التعاون و الابتكار من أجل الراحة.

يجب على مجتمع الذكاء الاصطناعي أن يختار: التمسك بالشفافية الراديكالية من خلال مفتوح المصدر الحقيقي، أو المخاطرة ببناء أنظمة حرجة الغد بالعلب السوداء اليوم.