Perplexity AI “تخليص” DeepSeek R1: من يحدد حدود الذكاء الاصطناعي؟

في خطوة جذبت انتباه الكثيرين، قامت Perplexity AI بإطلاق نسخة جديدة من نموذج لغة مفتوح المصدر شائع، الذي يزيل الرقابة المدمجة الصينية. يُطلق على هذا النموذج المعدل اسم R1 1776 (اسم يvoke روح الاستقلال)، ويستند إلى DeepSeek R1 الذي تم تطويره في الصين. لقد أثار DeepSeek R1 ضجة لقدراته القوية في التفكير -据 التقارير، يتنافس مع أفضل النماذج في مجالها بنسبة جزء من التكلفة – ولكنها جاءت مع قيود كبيرة: رفضت معالجة مواضيع معينة حساسة.

لماذا هذا الأمر مهم؟

يطرح أسئلة حيوية حول مراقبة الذكاء الاصطناعي، والتحيز، والانفتاح، ودور الجيوسياسة في أنظمة الذكاء الاصطناعي. يستكشف هذا المقال ما الذي قامت به Perplexity AI، والآثار المترتبة على إزالة الرقابة على النموذج، وكيف يتناسب ذلك مع المحادثة الأكبر حول شفافية الذكاء الاصطناعي والرقابة.

ما حدث: DeepSeek R1 يصبح بدون رقابة

DeepSeek R1 هو نموذج لغة مفتوح المصدر كبير الأبعاد نشأ في الصين واكتسب شهرة لقدراته الاستثنائية في التفكير – حتى أنه يقترب من أداء النماذج الرائدة – كل ذلك مع كونها أكثر كفاءة حسابيا. ومع ذلك، لاحظ المستخدمون سريعاً خللاً: كلما تطرق الاستفسارات إلى مواضيع حساسة في الصين (على سبيل المثال، الخلافات السياسية أو الأحداث التاريخية التي تعتبرها السلطات تابو)، لم يرد DeepSeek R1 بشكل مباشر. بدلاً من ذلك، رد ببيانات مسبقة الموافقة عليها أو رفضات صريحة، مما يعكس قواعد الرقابة الحكومية الصينية. هذا التحيز المدمج قيد من فائدة النموذج لأولئك الذين يبحثون عن مناقشات صريحة أو دقيقة حول تلك المواضيع.

كان حل Perplexity AI هو “إزالة الرقابة” على النموذج من خلال عملية ما بعد التدريب الشاملة. جمعت الشركة مجموعة كبيرة من 40,000 سؤال متعدد اللغات تغطي الأسئلة التي كان DeepSeek R1 يرفض أو يرد عليها بطرق غير مباشرة. بمساعدة خبراء بشريين، حددوا حوالي 300 موضوع حساس حيث كان النموذج الأصلي يميل إلى اتباع مواقف الحزب. لكل سؤال من هذا القبيل، قام الفريق بتحضير إجابات واقعية ومدروسة باللغات المتعددة. تم تغذية هذه الجهود إلى نظام كشف وتصحيح الرقابة متعدد اللغات، مما يعلم النموذج كيفية التعرف على تطبيق الرقابة السياسية والاستجابة بمعلومات بدلاً من ذلك. بعد هذه التعديلات الخاصة (التي أطلق عليها Perplexity اسم “R1 1776” لتحديد موضوع الحرية)، تم إتاحة النموذج بشكل مفتوح. تدعي Perplexity أنها قامت بإزالة مرشحات الرقابة الصينية والتحيزات من استجابات DeepSeek R1، دون تغيير قدراته الأساسية.

بشكل حاسم، يتصرف R1 1776 بشكل مختلف جداً على الأسئلة التي كانت محظورة في السابق. قدمت Perplexity مثالًا يتعلق بسؤال حول استقلال تايوان وتأثيره المحتمل على سعر سهم NVIDIA (NVDA ) – موضوع حساس سياسياً يلمس العلاقات بين الصين وتايوان. تجنبت DeepSeek R1 الأصلي السؤال، وردد عبارات موالية للحزب الشيوعي الصيني. في المقابل، يقدم R1 1776 تقييمًا مفصلًا وواضحًا: يناقش المخاطر الجيوسياسية والاقتصادية الملموسة (اضطرابات سلسلة التوريد، تقلبات السوق، نزاع محتمل، إلخ.) التي يمكن أن تؤثر على سعر سهم NVIDIA.

من خلال إتاحة R1 1776 مفتوح المصدر، قامت Perplexity أيضًا بجعل أوزان النموذج والتغييرات شفافة للمجتمع. يمكن للمطورين والباحثين تنزيله من Hugging Face ودمجه حتى عبر واجهة برمجة التطبيقات، مما يضمن أن إزالة الرقابة يمكن فحصها وتنفيذها من قبل الآخرين.

(المصدر: Perplexity AI)

آثار إزالة الرقابة

تَحمل قرار Perplexity AI لإزالة الرقابة الصينية من DeepSeek R1 عدة آثار مهمة للمجتمع الاصطناعي:

• تعزيز الانفتاح والصدق: يمكن لمستخدمي R1 1776 الآن الحصول على إجابات غير خاضعة للرقابة ومباشرة حول المواضيع التي كانت محظورة في السابق، وهو فوز للاستفسار المفتوح. يمكن أن يجعل ذلك منه مساعدًا أكثر موثوقية للباحثين والطلاب أو أي شخص يبحث عن مناقشات دقيقة حول الأسئلة الجيوسياسية الحساسة. إنه مثال ملموس على استخدام الذكاء الاصطناعي المفتوح المصدر لمكافحة قمع المعلومات.
• الحفاظ على الأداء: كانت هناك مخاوف من أن تعديل النموذج لإزالة الرقابة قد يؤدي إلى تدهور أدائه في مجالات أخرى. ومع ذلك، تقارير Perplexity أن مهارات R1 1776 الأساسية – مثل الرياضيات والمنطق – لا تزال على نفس مستوى النموذج الأصلي. في الاختبارات التي أجريت على أكثر من 1000 مثال تغطي نطاقًا واسعًا من الاستفسارات الحساسة، وجد أن النموذج كان “خاليًا من الرقابة” مع الحفاظ على نفس مستوى دقة التفكير مثل DeepSeek R1. يشير هذا إلى أن إزالة التحيز (على الأقل في هذه الحالة) لم تكن على حساب الذكاء أو القدرة العامة، وهو إشارة مشجعة لمثل هذه الجهود في المستقبل.
• استقبال إيجابي من المجتمع والتعاون: من خلال إتاحة النموذج المفتوح المصدر، تدعو Perplexity مجتمع الذكاء الاصطناعي إلى فحص عملها وتحسينه. إنه يظهر التزامًا بالشفافية – ما يعادل إظهار العمل. يمكن للمحبين والمطورين التحقق من أن قيود الرقابة قد زالت حقًا ويمكنهم المساهمة في تحسينات إضافية. هذا يعزز الثقة والابتكار التعاوني في صناعة حيث النماذج المغلقة وقواعد التحكم المخفية شائعة.
• الاعتبارات الأخلاقية والجيوسياسية: من ناحية أخرى، تثير إزالة الرقابة بالكامل أسئلة أخلاقية معقدة. أحد القلق الفوري هو كيف يمكن استخدام هذا النموذج غير الخاضع للرقابة في السياقات التي تكون فيها المواضيع المخدوعة غير قانونية أو خطيرة. على سبيل المثال، إذا كان شخص ما في البر الرئيسي للصين يستخدم R1 1776، يمكن أن تضع إجابات النموذج غير الخاضعة للرقابة حول ساحة تيانانمين أو تايوان المستخدم في خطر. هناك أيضًا الإشارة الجيوسياسية الأوسع: يمكن اعتبار تعديل شركة أمريكية لنموذج منشأه في الصين لتحدي الرقابة الصينية بمثابة موقف أيديولوجي جريء. يؤكد اسم “1776” على موضوع التحرير، وهو لم يمر دون ملاحظة. يجادل بعض النقاد بأن استبدال مجموعة واحدة من التحيزات بمجموعة أخرى ممكن – أساسًا يسألون عما إذا كان النموذج قد يعكس الآن وجهة نظر غربية في المناطق الحساسة. يبرز النقاش أن الرقابة مقابل الانفتاح في الذكاء الاصطناعي ليس فقط قضية تقنية، بل أيضًا سياسية وأخلاقية. حيث يرى شخص ما التحكم الضروري، يرى شخص آخر الرقابة، وfinding التوازن الصحيح هو أمر صعب.

تُحتفل بإزالة الرقابة بشكل كبير كخطوة نحو نماذج الذكاء الاصطناعي الأكثر شفافية وفائدة على الصعيد العالمي، ولكنها تذكرنا أيضًا بأن ما يجب على الذكاء الاصطناعي قوله هو سؤال حساس بدون إجماع عالمي.

(المصدر: Perplexity AI)

الصورة الأكبر: الرقابة على الذكاء الاصطناعي والشفافية المفتوحة المصدر

يأتي إطلاق Perplexity’s R1 1776 في وقت يتصارع فيه مجتمع الذكاء الاصطناعي مع أسئلة حول كيفية التعامل مع المحتوى المثير للجدل. يمكن أن تأتي الرقابة على نماذج الذكاء الاصطناعي من العديد من الأماكن. في الصين، يُطلب من الشركات التكنولوجية بناء مرشحات صارمة وأجوبة محددة مسبقًا للمواضيع السياسية الحساسة. DeepSeek R1 هو مثال رئيسي على ذلك – كان نموذجًا مفتوح المصدر، ومع ذلك، كان يحمل بصمات قواعد الرقابة الصينية في تدريبه وضبطه الدقيق. من ناحية أخرى، تطور العديد من النماذج الغربية، مثل GPT-4 من OpenAI أو LLaMA من Meta، بدون خضوع لقواعد الحزب الشيوعي الصيني، ولكنها لا تزال تحتوي على طبقات تحكم (لأشياء مثل خطاب الكراهية، العنف، أو المعلومات الخاطئة) التي يسميها بعض المستخدمين “الرقابة”. يمكن أن تكون الحدود بين التحكم المعقول والرقابة غير المرغوب فيها غامضة وأحيانًا تعتمد على المنظور الثقافي أو السياسي.

ما قامت به Perplexity AI مع DeepSeek R1 يثير فكرة أن النماذج المفتوحة المصدر يمكن تعديلها لتناسب أنظمة قيم أو بيئات تنظيمية مختلفة. في النظرية، يمكن إنشاء نسخ متعددة من نموذج: واحد يمتثل للوائح الصينية (للاستخدام في الصين)، وآخر مفتوح تمامًا (للاستخدام في أماكن أخرى). R1 1776 هو أساسًا الحالة الأخيرة – نسخة غير خاضعة للرقابة تهدف إلى جمهور عالمي يفضل الإجابات غير المفلترة. هذا النوع من التفرع ممكن فقط لأن أوزان DeepSeek R1 كانت متاحة بشكل مفتوح. إنه يبرز فوائد الشفافية في الذكاء الاصطناعي: الشفافية. يمكن لأي شخص أخذ النموذج وتعديله، سواء لإضافة حماية أو، كما في هذه الحالة، لإزالة القيود المفروضة. إتاحة بيانات التدريب، والرمز، أو أوزان النموذج يعني أن المجتمع يمكنه تدقيق كيف تم تعديل النموذج. (لم تكشف Perplexity عن جميع مصادر البيانات التي استخدمتها لتعديل الرقابة، ولكن من خلال إصدار النموذج نفسه، أتاحت لآخرين ملاحظة سلوكه وربما إعادة تدريبه إذا لزم الأمر.)

هذا الحدث أيضًا يشير إلى الديناميات الجيوسياسية الأوسع لتطوير الذكاء الاصطناعي. نحن نشهد نوعًا من الحوار (أو المواجهة) بين نماذج الحوكمة المختلفة للذكاء الاصطناعي. نموذج تم تطويره في الصين مع بعض وجهات النظر المدمجة يتم تعديله من قبل فريق أمريكي ليعكس فلسفة معلومات أكثر انفتاحًا. إنه شهادة على كيفية الذكاء الاصطناعي العالمي والخالي من الحدود: يمكن للباحثين في أي مكان بناء عمل بعضهم البعض، ولكنهم ليسوا ملزمين بنقل القيود الأصلية. مع مرور الوقت، قد نشهد المزيد من هذه الحالات – حيث يتم “ترجمة” أو تعديل النماذج بين السياقات الثقافية المختلفة. يطرح هذا سؤالًا حول ما إذا كان يمكن للذكاء الاصطناعي أن يكون عالميًا حقًا، أو ما إذا كنا سنجها إلى نسخ区域 تتبع معايير محلية. الشفافية والانفتاح توفر طريقًا لتنقل هذا: إذا كان الجميع يمكنهم فحص النماذج، على الأقل يكون الحديث عن التحيز والرقابة مفتوحًا بدلاً من كونه مخفيًا خلف السرية التجارية أو الحكومية.

أخيرًا، يؤكد خطوة Perplexity على نقطة رئيسية في النقاش حول التحكم في الذكاء الاصطناعي: من يحدد ما يمكن أو لا يمكن للذكاء الاصطناعي قوله؟ في المشاريع المفتوحة المصدر، يصبح هذا السلطة متوزعًا. يمكن للمجتمع – أو المطورين الفرديين – أن يقرروا تنفيذ مرشحات أكثر صرامة أو إرخاءها. في حالة R1 1776، قررت Perplexity أن فوائد النموذج غير الخاضع للرقابة تفوق المخاطر، وكانت لديها الحرية لإتخاذ هذا القرار ونشر النتيجة علنًا. إنه مثال جريء على نوع التجارب التي تمكنها 开発 مفتوح المصدر للذكاء الاصطناعي.