يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي تغيير العالم – ولكن فقط إذا استمرت بنية البيانات

على الرغم من الضجيج المحيط بالذكاء الاصطناعي التوليدي، لم يتناول معظم الخبراء في الصناعة سؤالاً مهماً: هل هناك منصة بنية تحتية يمكن دعم هذه التكنولوجيا على المدى الطويل، وإن كان ذلك ممكناً، فهل سيكون كافياً لدعم الابتكارات الجذرية التي يpromisها الذكاء الاصطناعي التوليدي؟

أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي قد بنت بالفعل سمعة جيدة، بقدرتها على كتابة نصوص متجانسة بشكل جيد بنقرة زر – مهام قد تستغرق ساعات أو أيام أو أسابيع أو أشهر لاستكمالها يدوياً.

ذلك جيد، ولكن في غياب البنية التحتية المناسبة، هذه الأدوات ببساطة لا تملك القدرة على التوسع لتحقيق تغيير حقيقي في العالم. مع اقتراب التكلفة التشغيلية للذكاء الاصطناعي التوليدي من $76 مليار، فإن التكلفة التشغيلية الفلكية للذكاء الاصطناعي التوليدي تشهد على ذلك بالفعل، ولكن هناك عوامل أخرى في اللعب.

يجب على الشركات التركيز على إنشاء الأدوات المناسبة والاتصال بها لاستغلالها بشكل مستدام، ويجب أن يستثمروا في بنية بيانات مركزية تجعل جميع البيانات ذات الصلة متاحة بسهولة لنموذج اللغة الكبيرة (LLM) الخاص بهم دون خطوط أنابيب مخصصة. مع تنفيذ استراتيجي للأدوات المناسبة، سيكونون قادرين على تقديم القيمة التجارية التي يبحثون عنها على الرغم من قيود السعة التي تفرضها مراكز البيانات حالياً – فقط عندئذٍ سوف تتقدم ثورة الذكاء الاصطناعي حقاً.

نمط مألوف

وفقاً لتقرير جديد من معهد أبحاث كابجيميني، 74% من المدراء التنفيذيين يعتقدون أن فوائد الذكاء الاصطناعي التوليدي تفوق المخاوف المرتبطة به. هذا الإجماع قد حث بالفعل على معدلات تبني عالية بين الشركات – حوالي 70% من المنظمات في منطقة آسيا والمحيط الهادئ قد أعلنت عن نيتها للاستثمار في هذه التكنولوجيات أو بدأت في استكشاف الحالات العملية.

ولكن العالم قد سار في هذا الطريق من قبل. khod، على سبيل المثال، التي جذبت انتباهاً متزايداً قبل أن تتجاوز التوقعات من خلال تطبيقات ملحوظة. ولكن على الرغم من قدراتها المذهلة، لم تكن تتجاوز التوقعات إلا عندما بدأت تطبيقاتها في تقديم قيمة ملموسة للأعمال على نطاق واسع.

النظر إلى ما وراء ChatGPT

الذكاء الاصطناعي يقع في دورة مماثلة. الشركات اشتركت بسرعة في التكنولوجيا، مع 93% من الشركات已经 متورطة في دراسات حالات استخدام الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي. ولكن على الرغم من معدل التبني العالي، لا تزال العديد من الشركات تواجه صعوبات في النشر – علامة واضحة على عدم توافق البنية التحتية للبيانات.

مع البنية التحتية المناسبة، يمكن للشركات النظر إلى ما وراء سطح قدرات الذكاء الاصطناعي التوليدي وجذب إمكاناته الحقيقية لتحويل مناظر أعمالها.

في الواقع، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي مساعدة في كتابة مقال بسرعة وفعالية، ولكن إمكاناته تتجاوز ذلك. من اكتشاف الأدوية إلى علاجات الرعاية الصحية إلى تحسين سلاسل التوريد، لا تتم هذه الاكتشافات إلا إذا كانت مراكز البيانات التي تدعم وتدفع تطبيقات الذكاء الاصطناعي قوية بما يكفي لإدارة حمولتها.

تجاوز حواجز التوسع

لم يكن الذكاء الاصطناعي التوليدي قد قدم قيمة كبيرة للأعمال بعد، لأنه يفتقر إلى القدرة على التوسع. هذا يعود إلى حقيقة أن مراكز البيانات لديها قيود سعة – بنيت بنية تحتية لم تدعم استكشاف وتحريك وضبط النماذج على نطاق واسع الذي يتطلبه نماذج اللغة الكبيرة (LLM) لتشغيل دورات تدريب متعددة بشكل فعال.

جني القيمة من الذكاء الاصطناعي التوليدي يعتمد على كيفية استغلال الشركة لبياناتها الخاصة، والتي يمكن تحسينها من خلال تطوير بنية بيانات قوية. يمكن تحقيق ذلك من خلال ربط مصادر البيانات المنظمة وغير المنظمة بنماذج اللغة الكبيرة أو زيادة إنتاجية الأجهزة الحالية.

من المهم أن تكون الشركات التي تهدف إلى تدريب نموذج اللغة الكبيرة على بيانات المنظمة قادرة على توحيد هذه البيانات بطريقة موحدة. خلاف ذلك، من المحتمل أن تنتج البيانات المخزنة في هيكل معزول انحيازاً في قدرات نموذج اللغة الكبيرة.

نظام دعم

لم يظهر الذكاء الاصطناعي التوليدي من الفراغ – لقد كان قيد العمل لبعض الوقت، واستخدامه وإمكاناته سوف تزداد في العقود القادمة. ولكن الآن، تطبيقاته التجارية تصل إلى حائط لا يمكن التغلب عليه، وهو غير قابل للتوسع.

الحقيقة هي أن هذه الأدوات المختلفة لا تملك قوة إلا بنية تحتية لمعالجة البيانات تدعمها. لذلك، من المهم أن يستخدم قادة الأعمال منصات يمكنها معالجة البيتات من البيانات التي تحتاجها هذه الأدوات لتوفير القيمة الكبيرة التي وعدوها.