الذكاء الاصطناعي
المعركة من أجل الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر في أعقاب الذكاء الاصطناعي التوليدي
يعمل الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر على إعادة تشكيل البرنامج بسرعة النظام الإيكولوجي من خلال جعل نماذج وأدوات الذكاء الاصطناعي في متناول المؤسسات. وهذا يؤدي إلى عدد من الفوائد، بما في ذلك الابتكار المتسارع، وتحسين الجودة، وخفض التكاليف.
وفقا ل شنومكس أوبنلوجيك وفقًا للتقرير، تستخدم 80% من المؤسسات المزيد من البرامج مفتوحة المصدر مقارنة بـ 77% في العام الماضي للوصول إلى أحدث الابتكارات وتحسين سرعة التطوير وتقليل تقييد الموردين وتقليل تكاليف الترخيص.
لا يزال المشهد الحالي للذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر يتطور. عمالقة التكنولوجيا مثل جوجل (مينا، بارد، وبالم)، مایکروسوفت (تورينج NLG)، و أمازون ويب سيرفيسز (Amazon Lex) كانت أكثر حذرًا في إطلاق ابتكاراتها في مجال الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، فإن بعض المنظمات، مثل ميتا وغيرها من شركات الأبحاث القائمة على الذكاء الاصطناعي، تعمل بنشاط على فتح مصادر نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بها.
علاوة على ذلك، هناك جدل حاد حول AI مفتوح المصدر التي تدور حول قدرتها على تحدي التكنولوجيا الكبيرة. تهدف هذه المقالة إلى تقديم تحليل متعمق للفوائد المحتملة للذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر وتسليط الضوء على التحديات المقبلة.
التطورات الرائدة – إمكانات الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر
يعتبر العديد من الممارسين صعود الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر هو تطور إيجابي لأنه يجعل الذكاء الاصطناعي أكثر شفافية ومرونة ومساءلة وبأسعار معقولة ويمكن الوصول إليه. لكن عمالقة التكنولوجيا مثل OpenAI وGoogle يتوخون الحذر الشديد أثناء فتح نماذجهم مفتوحة المصدر بسبب المخاوف التجارية والخصوصية والسلامة. ومن خلال المصادر المفتوحة، قد تفقد هذه الشركات ميزتها التنافسية، أو قد تضطر إلى التخلي عن معلومات حساسة تتعلق ببياناتها وبنية النماذج الخاصة بها، وقد تستخدم الجهات الفاعلة الخبيثة النماذج لأغراض ضارة.
ومع ذلك، فإن جوهرة التاج لنماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر هي الابتكار الأسرع. عدة ملحوظة تطورات الذكاء الاصطناعي أصبحت في متناول الجمهور من خلال التعاون مفتوح المصدر. على سبيل المثال، اتخذت شركة Meta خطوة رائدة من خلال توفير نموذج LLM مفتوح المصدر المكالمات.
كما تمكن مجتمع البحث من الوصول إليها المكالماتلقد حفز المزيد من اختراقات الذكاء الاصطناعي، مما أدى إلى تطوير نماذج مشتقة مثل صوف الألبكة و فيكونيا. في يوليو، استقرار الذكاء الاصطناعي قام ببناء درجتين LLM اسمه Beluga 1 وBeluga 2 من خلال الاستفادة من LLaMA وLLaMA 2، على التوالي. لقد أظهروا نتائج أفضل في العديد من المهام اللغوية مثل التفكير والإجابة على الأسئلة الخاصة بالمجال وفهم التفاصيل الدقيقة للغة مقارنة بالنماذج الحديثة في ذلك الوقت. في الآونة الأخيرة، قدمت ميتا كود لاما- أداة ذكاء اصطناعي مفتوحة المصدر للبرمجة تفوقت على أحدث النماذج في مهام البرمجة - مبنية أيضًا على LLaMA 2.
يعمل الباحثون والممارسون أيضًا على تعزيز قدرات LLaMA للتنافس مع النماذج المسجلة الملكية. على سبيل المثال، نماذج مفتوحة المصدر مثل Giraffe من العداد AI و اللاما-2-7B-32K-إرشاد من معا منظمة العفو الدولية أصبحت الآن قادرة على التعامل مع أطوال سياق الإدخال الطويلة التي تبلغ 32 ألفًا - وهي ميزة كانت متوفرة فقط في LLM خاصة مثل GPT-4. بالإضافة إلى ذلك، مبادرات الصناعة، مثل MosaicML's المصدر المفتوح ام بي تي 7 ب و 30B تعمل النماذج على تمكين الباحثين من تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية الخاصة بهم من الصفر.
بشكل عام، أدى هذا الجهد الجماعي إلى تحويل مشهد الذكاء الاصطناعي، وتعزيز التعاون وتبادل المعرفة التي تستمر في دفع الاكتشافات الرائدة.
فوائد الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر للشركات
يوفر الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر فوائد عديدة، مما يجعله نهجًا مقنعًا في مجال الذكاء الاصطناعي. من خلال تبني الشفافية والتعاون القائم على المجتمع، يتمتع الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر بالقدرة على إحداث ثورة في الطريقة التي نطور بها حلول الذكاء الاصطناعي وننشرها.
فيما يلي بعض فوائد الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر:
- التطور السريع: تسمح نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر للمطورين بالبناء على الأطر والبنيات الحالية، مما يتيح التطوير السريع وتكرار النماذج الجديدة. بفضل الأساس المتين، يمكن للمطورين إنشاء تطبيقات جديدة دون الحاجة إلى إعادة اختراع العجلة.
- زيادة الشفافية: لشفافية والولاء هي سمة أساسية للمصادر المفتوحة، حيث توفر رؤية واضحة للخوارزميات والبيانات الأساسية. تقلل هذه الرؤية من التحيز وتعزز العدالة، مما يؤدي إلى بيئة ذكاء اصطناعي أكثر إنصافًا.
- زيادة التعاون: لقد أدى الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر إلى إضفاء طابع ديمقراطي على تطوير الذكاء الاصطناعي، مما يعزز التعاون، ويعزز مجتمعًا متنوعًا من المساهمين ذوي الخبرات المتنوعة.
التغلب على التحديات – مخاطر الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر
في حين أن المصادر المفتوحة توفر العديد من المزايا، فمن المهم أن تكون على دراية بالمخاطر المحتملة التي قد تنطوي عليها. فيما يلي بعض الاهتمامات الرئيسية المرتبطة بالذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر:
- التحديات التنظيمية: وقد أدى ظهور نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر إلى تطور جامح مع مخاطر كامنة تتطلب تنظيمًا دقيقًا. تثير إمكانية الوصول إلى الذكاء الاصطناعي وإضفاء الطابع الديمقراطي عليه مخاوف بشأن استخدامه الضار المحتمل. وفقا لتقرير حديث صادر عن SiliconAngle، تستخدم بعض مشاريع الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر الذكاء الاصطناعي التوليدي ومجالات إدارة الأعمال ذات الأمان الضعيف، مما يعرض المؤسسات والمستهلكين للخطر.
- تدهور الجودة: في حين أن نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر توفر الشفافية والتعاون المجتمعي، إلا أنها يمكن أن تعاني من تدهور الجودة بمرور الوقت. على عكس النماذج مغلقة المصدر التي تتم صيانتها بواسطة فرق مخصصة، غالبًا ما يقع عبء الصيانة على عاتق المجتمع. يؤدي هذا غالبًا إلى الإهمال المحتمل وإصدارات النماذج القديمة. قد يؤدي هذا التدهور إلى إعاقة التطبيقات المهمة، مما يعرض ثقة المستخدم والتقدم الشامل للذكاء الاصطناعي للخطر.
- تعقيد تنظيم الذكاء الاصطناعي: تقدم نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر مستوى جديدًا من التعقيد لمنظمي الذكاء الاصطناعي. هناك عدد من العوامل التي يجب مراعاتها، مثل كيفية حماية البيانات الحساسة، وكيفية منع استخدام النماذج لأغراض ضارة، وكيفية التأكد من صيانة النماذج بشكل جيد. ومن ثم، فإنه من الصعب للغاية بالنسبة لمنظمي الذكاء الاصطناعي ضمان استخدام النماذج مفتوحة المصدر لتحقيق الخير وليس للإضرار.
الطبيعة المتطورة للنقاش حول الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر
"المصدر المفتوح يدفع الابتكار لأنه يمكّن العديد من المطورين من البناء باستخدام التكنولوجيا الجديدة. كما أنه يعمل على تحسين السلامة والأمن لأنه عندما يكون البرنامج مفتوحًا، يمكن لعدد أكبر من الأشخاص فحصه لتحديد المشكلات المحتملة وإصلاحها.، قال مارك زوكربيرج عندما أعلن لاما 2 نموذج لغة كبير في يوليو من هذا العام.
من ناحية أخرى، فإن اللاعبين الرئيسيين مثل OpenAI المدعومة من Microsoft وGoogle يبقون أنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم مغلقة. إنهم يهدفون إلى الحصول على ميزة تنافسية وتقليل مخاطر إساءة استخدام الذكاء الاصطناعي.
المؤسس المشارك لـ OpenAI وكبير العلماء، قال إيليا سوتسكيفر لموقع The Verge, "هذه النماذج قوية جدًا، وقد أصبحت أكثر فعالية. وفي مرحلة ما، سيكون من السهل جدًا، إذا أراد المرء، أن يتسبب في قدر كبير من الضرر بهذه النماذج. ومع ارتفاع القدرات، فمن المنطقي أنك لا تريد الكشف عنها. لذا، هناك مخاطر محتملة تتعلق بنماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر ولا يمكن للبشر تجاهلها.
في حين أن الذكاء الاصطناعي القادر على التسبب في الدمار البشري قد لا يكون على بعد عقود من الزمن، إلا أن أدوات الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر قد أسيء استخدامها بالفعل. على سبيل المثال، تم إصدار أول نموذج LLaMA فقط لتعزيز أبحاث الذكاء الاصطناعي. لكن العملاء الخبيثين استخدموه لإنشاء روبوتات الدردشة التي تنشر محتوى يحض على الكراهية مثل الافتراءات العنصرية والقوالب النمطية.
يعد الحفاظ على التوازن بين التعاون المفتوح في مجال الذكاء الاصطناعي والحوكمة المسؤولة أمرًا بالغ الأهمية. فهو يضمن أن تظل تطورات الذكاء الاصطناعي مفيدة للمجتمع مع الحماية من الضرر المحتمل. ويتعين على مجتمع التكنولوجيا أن يتعاون لوضع مبادئ توجيهية وآليات تعمل على تعزيز التنمية الأخلاقية للذكاء الاصطناعي. والأهم من ذلك، يجب عليهم اتخاذ التدابير اللازمة لمنع سوء الاستخدام، وتمكين تقنيات الذكاء الاصطناعي من أن تكون قوة للتغيير الإيجابي.
هل ترغب في تحسين معدل الذكاء الاصطناعي الخاص بك؟ التنقل من خلال اتحدواكتالوج 's الشامل لموارد الذكاء الاصطناعي الثاقبة لتضخيم معرفتك.
