هل سيتفوق الذكاء الاصطناعي في النهاية خارج الخندق؟

تسبب تكاليف وتقييدات الذكاء الاصطناعي الكبير، بالإضافة إلى تأثيره على تكاليف الأجهزة، في إجبار المستخدمين على بناء أنظمةهم الخاصة – تمامًا كما تهدد اللوائح المتزايدة بإغلاق “اقتصاد الذكاء الاصطناعي المظلم”.

رأي من بين العديد من “المراوغات” التي تظهر في الأبحاث العلمية، واحدة من أكثرها شيوعًا هي أن المشكلة التي يتناولها البحث قد تم حلها بالفعل في مكان آخر، وأن مساهمة البحث الجديد هي مجرد حادثة أو زيادة.

يمكن أن يحدث هذا لعدة أسباب: كان الباحثون يأملون في قفزة كمية، لكنهم حصلوا على قفزة نصفية؛ أو أن الحلول السابقة للمشكلة كانت أكثر استهلاكًا للموارد من العرض الجديد؛ أو ببساطة أن أهداف المشروع فشلت تمامًا، لكن ثقافة “نشر أو تفقد” في البحث الأكاديمي أجبرت الفريق على إطلاقه على أي حال (غالبًا ما يتم دفنه بين انهيار من خلال يوم النشر الأكثر ازدحامًا لبوابة).

في أدب التعلم الآلي، ومع ذلك، أصبحت سبب جديد وغير معذرة أكثر شيوعًا: أن الميزة أو الوظيفة المعروضة متاحة حاليًا فقط من خلال منافذ مغلقة المصدر ومحدودة بالواجهات البرمجية.

كنت أبحث عن ورقة واحدة من هذا القبيل هذا الصباح – تعاون بين الجامعات الصينية وآmazon، والذي يعالج مشكلة فشل إزالة الكائن في أنظمة تحرير الصور القائمة على الانتشار، والتي غالبًا ما “تملأ” مجال الهدف بنفس الكائن مرة أخرى:

<img class="size-full wp-image-407380" src="https://www.unite.ai/wp-content/uploads/2026/04/you-only-erase-once.jpg" alt="في أقصى اليسار هو الصورة الأصلية؛ إلى يمينها، قناع التجزئة الأحمر الذي يخبر الذكاء الاصطناعي بأي جزء من الصورة يجب إزالته؛ ثم "النا"، الذي يظهر نهجًا ناجحًا لإزالة الكائن – والصورتان المتبقيتان تظهر أنظمة مماثلة التي، بدلاً من إزالة الحافلة، تضع حافلة مختلفة بدلاً منها. مصدر – https://arxiv.org/pdf/2603.27599v1” width=”1200″ height=”272″ /> في أقصى اليسار هو الصورة الأصلية؛ إلى يمينها، قناع التجزئة الأحمر الذي يخبر الذكاء الاصطناعي بأي جزء من الصورة يجب إزالته؛ ثم “النا”، الذي يظهر نهجًا ناجحًا لإزالة الكائن – والصورتان المتبقيتان تظهر أنظمة مماثلة التي، بدلاً من إزالة الحافلة، تضع حافلة مختلفة بدلاً منها. مصدر

في المثال أعلاه، يظهر الصورة الوسطى نهجًا جديدًا يزيل بنجاح الحافلة ويوفر خلفية معقولة، مقابل النهجين السابقين (الصورتان اليسرى)، والتي تُزيل الحافلة ثم تضع حافلة مختلفة في الصورة!

مراوغة!

إذا وضعنا جانبًا أسباب ودوافع هذا التحدي للوقت الحالي (وهو موضوع مثير للاهتمام قضية)، ثم وجدت مراوغة كلاسيكية، عند قراءة الورقة الجديدة:

الأساليب القائمة على الانتشار غالبًا ما توهمان بإدخال كائنات غير مقصودة بعد إزالة الكائنات المستهدفة، مما يؤدي إلى نتائج غير متسقة سياقيًا.

من ناحية أخرى، النماذج متعددة الوسائط المغلقة المصدر الحديثة مثل ChatGPT وNano Banana، على الرغم من أنها أكثر قوة في إزالة الكائنات، إلا أنها تتطلب عددًا كبيرًا من المعاملات ومتطلبات حسابية عالية، مما يمنع نشرها العملي على أجهزة الحواف.

لذلك، من الضروري تطوير نموذج مخصص لإزالة الكائنات لا يتيح أداءً عاليًا في الإزالة فحسب، بل يتمتع أيضًا bằng تأخير استدلال منخفض وبعيدًا عن المعاملات.

تُركيز هذا التوضيح على العقبات الفنية يغيب عن الواقع البديهي أن هياكل مغلقة المصدر مثل ChatGPT وNano Banana غير متاحة على الإطلاق للتثبيت المحلي. على الرغم من أن قدرة هذه الأنظمة على إنتاج مواد خلافية قد أضفت التبرير العام للرقابة عليها خلال العام الماضي، فإن منافذ من هذا القبيل هي مملوكة بشكل أساسي بسبب Imperatives التجارية.

ببساطة، تشير الورقة الجديدة إلى أن مشكلة إزالة الكائنات قد حُلت بالفعل في الأنظمة التجارية، ولكن هذا قد يكون غير ذي صلة لنا، الذين نحتاج إلى تعلم كيفية حلها في “العالم الحقيقي” – أي في أنظمة مفتوحة المصدر، سواء كانت يمكن تثبيتها بشكل واقعي على المستوى المحلي أم لا.

التطوير الموازي

ومع ذلك، لماذا تحل مشكلة لا تزال تعتمد على نظام مدفوع، وليس بسبب قيود مملوكة، ولكن لأن الحوسبة المطلوبة تتجاوز ما يمكن لأي تثبيت محلي تحمله؟ معظم الأوراق وال仓ارات الجديدة المفتوحة والمجانية تتميز بإعدادات تدريب و استدلال تتطلب موارد باهظة، مثل مجموعات من A100s.

حسناً، هذا يعتمد على ما نعتقد أن جميع هذه مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي القائمة ست满يها عندما تدخل الخدمة في النهاية. تخيل مخاوف العامة وآمال النخبة على حد سواء أنظمة مملوكة وذكية تعمل بالذكاء الاصطناعي تُزيل الوظائف، في حين تزيد باستمرار من تكاليف الاشتراك وتقلل من مستويات الخدمة، لتلبية رأس المال الاستثماري المبكر الذي يجب أن ينتظر 3-5 سنوات للتشغيل.

لكن هناك اتجاهًا متزايدًا في الأدب يبدو أنه يدعم مستقبلًا بديلًا، وروح “الذهاب بمفردها” للعديد من المجتمعات عبر الإنترنت مثل مجتمع r/stablediffusion، الذي يضم حاليًا 920,000 مستخدم، والذي حظر منذ فترة طويلة المنشورات المتعلقة بنظم التوليد الصوري / الفيديوي المغلقة المصدر.

في هذا المستقبل البديل، سوف توفر العرض الجديد العالمي لمراكز بيانات الذكاء الاصطناعي الحوسبة الخام لأنظمة معدة من قبل المستخدمين ومحددة من قبل المستخدمين، بدلاً من تلبية متطلبات إطارات “ال盒ة السوداء” الهائلة مثل ChatGPT وAdobe Firefly.

الاحتكاك السطحي

عندما أبحث في أدلة التثبيت البعيدة للمعالجات الغرافيكية عن بعد في r/stablediffusion، يبدو كل شيء مستحيلًا في الوقت الحالي: النماذج تغير أهدافها باستمرار مع كل تحديث؛ من الصعب نشرها محليًا، حتى في الإطارات الأكثر سهولة وسهولة استخدام؛ وعلى العموم، فإن مقدار الاحتكاك الموجود يُظهر ملاحقة صارمة للهواة، وللشركات الأكثر مغامرة التي لا تعمل مباشرة في مجال الذكاء الاصطناعي، ولكنها ترغب في تطوير ونشر أنظمتها المحلية، بدلاً من استئجار هذه القدرات.

ومع ذلك، خلال الثلاثين عامًا الماضية، كل технологيا كان هناك طلب كبير عليها لتكون مفتوحة وديمقراطية وتجارية تميل إلى الحصول عليها، مع ظهور الحلول الأكثر انتشارًا عادةً من التوترات بين الأنظمة التجارية والبديلات المفتوحة المصدر والمبادرات.

الملاحقات التي كانت في السابق معازل خاصة للمبرمجين، مثل الاتصالات عبر الإنترنت وأنظمة إدارة المحتوى وإطارات المدونات، بالإضافة إلى أمان الإنترنت وإدارة الوسائط، تطورت جميعًا من تعقيد محير إلى بساطة وفعاليات.

لذلك، قد يكون المنظر الآتي للذكاء الاصطناعي أكثر تنوعًا وملئًا باللاعبين الصغار الحقيقيين الذين يتنافسون مع قادة السوق الحاليين للذكاء الاصطناعي.

التنمية الذاتية بالضرورة

بمعنى ما، يساهم “الذكاء الاصطناعي الكبير” في روح الاستقلال الصاعدة بين المستخدمين النهائيين، من خلال استهلاك جميع المكونات الحاسوبية – خاصة DRAM – التي كان من الممكن أن تذهب إلى “مستهلكي” عاديين.

نتيجة لذلك، يتصور العديد من الأشخاص مستقبلًا حيث يتم الوصول إلى موارد الذكاء الاصطناعي المغلقة المصدر عبر عملاء خفيفين و يتطورون بشكل متزايد للاهتمام بالحفاظ على معداتهم الحالية.

كما أدى هجوم الذكاء الاصطناعي على سلاسل التوريد التكنولوجية إلى رفع مقدمي خدمات التكنولوجيا أسعارهم في الأشهر 3-6 الماضية، إما لأن الشركات الصغيرة تُضغط حقًا بسبب نقص الأجهزة، أو ببساطة لأن الذكاء الاصطناعي.

أدى هذا إلى زيادة الاهتمام بالاستضافة الذاتية وعلى الموقع – بما في ذلك استضافة شبكات التعلم الآلي.

لقد تعرضت لهذا بنفسي مؤخرًا، حيث انتقلت إلى تخزين LAN المحلي للصور والفيديوهات، بالإضافة إلى نسخة احتياطية للملفات. بالنسبة للأولى، لقد كنت أستخدم خادم الوسائط المتعددة المجاني ومفتوح المصدر Immich، مما ساعدني على الانتقال بعيدًا عن زيادات الأسعار (و القضايا الأخرى المقلقة) لموفري تخزين السحابة مثل iCloud:

يمكن منصة Immich المجانية الاحتفاظ بوسائطك على جهازك، وخصوصيتك على قنواتك الخاصة. في هذه الحالة، أستخدم أيضًا Immich على Docker لخدمة وحدة المعالجة المركزية NVIDIA 3090 الخاصة بي عبر الشبكة المحلية إلى حيث يتم حفظ الصور والفيديوهات، بحيث يمكن لوحدة المعالجة المركزية الأكثر قوة التعامل مع أي معالجة صور/فيديو ثقيلة.

إذا كان تجربتي الخاصة هي أي مؤشر ممثل، فإن الترميز الذبذبي – حاليًا ملعون في العديد من المجتمعات عبر الإنترنت السابقة “النقية” – يغذي هذه موجة الاستقلال (حتى لو يهدد المستودعات المفتوحة المصدر التي يعتمد عليها).

على سبيل المثال، كان التوصيل دائمًا نقطة الضعف لدي في الحوسبة، لذلك كان مساعدة الذكاء الاصطناعي ضرورية لي لتشغيل خادم افتراضي آمن، لدعم مجموعة من خدمات الاستضافة الذاتية الجديدة.

بهذه الطريقة، يُعد “الذكاء الاصطناعي الكبير” يمنح “الذكاء الاصطناعي الصغير” السلطة؛ لذلك قد نعتبر صعود الشركات الكبيرة للذكاء الاصطناعي الحالي حالة انتقالية ضرورية ولكنها مؤقتة فقط قبل ظهور مجتمع ذكاء اصطناعي أكثر ديمقراطية وتمكين للمستخدمين، الذي يتخلص من الشركات التي تسعى إلى بناء الخنادق والاستفادة من الإيجار مثل صواريخ البوستر المهجورة – تمامًا كما تركت انهيار الدوت كوم في عام 2000 بنية قابلة للاستغلال التي ستسارع الويب بشكل كبير بعد أن انهارت الشركات التي دفعت ثمنها.

عصر الامتثال

حسناً، هذا ربما لن يتكرر هذه المرة.

حتى لو كنا نحن نميل إلى تشكيل نوع من مجتمع الهامش بعد الخندق، يبدو أن اللوائح المتعلقة بالذكاء الاصطناعي، بالإضافة إلى الاتجاه العالمي الحالي نحو التحقق من العمر، يبدو من المحتمل أن يتنبأ ويحول دون هذه طرق التطور.

المؤشر لمنع “اقتصاد الذكاء الاصطناعي المظلم” هو اللوائح. بالفعل، يتم تطبيق مستودعات مركزية مثل GitHub و Hugging Face غالبًا متطلبات تسجيل الدخول عبر الإنترنت قبل السماح للمستخدمين ب 克隆 المستودعات محليًا، اعتمادًا على إعدادات المستودع.

لذلك، توجد آليات لفرض مراقبة إطارات الذكاء الاصطناعي على نطاق أوسع مما هو عليه حاليًا؛ والرغبة في زيادة مثل هذا الرقابة تتماسك الآن من المبادرات الحكومية الفردية إلى زخم عالمي.

لذلك، إذا قامت قوى السوق ومبادرات حركة البرمجيات الحرة بإزالة الاحتكاك من نشر الذكاء الاصطناعي بشكل عابر، يبدو أن العوائق ستعود في شكل متطلبات الحوكمة: متطلبات الامتثال التي، على الرغم من أنها مرهقة، تكون مجدية للشركات، ولكن ربما ليس للأفراد – مشابهة للاحتكاك الذي تمت إضافته إلى أنظمة الدفع عبر الإنترنت على مستوى المستهلك منذ العصر الذهبي لشركة PayPal في عام 2000.

سواء أنفقت Meta ملياري دولار في الضغط من أجل التحكم في نظام التشغيل بسبب استثماراتها الكبيرة في الذكاء الاصطناعي، أو مصالح جمع البيانات، فإن النتيجة لدعم الشركات الكبيرة للتكنولوجيا للتحقق من العمر هي أن “الذكاء الاصطناعي المحلي” قد يصبح محظورًا مثل مادة من الفئة الأولى؛ ويمكن أن تجعل اللوائح الدولية للذكاء الاصطناعي، في مثل هذا السيناريو، جميع استخدامات الذكاء الاصطناعي غير المتوافقة مع اللوائح عملاً محظوراً، بتكلفة منخفضة جدًا (فيما يتعلق بالإشراف الفعلي).

هذا قد يبدو مثل اتخاذ موقف مبالغ فيه ومظلم قبل عام، لكن ذلك كان قبل أن تدعم كاليفورنيا و systemd فكرة التحقق من العمر على مستوى الأجهزة، والذي يُعتبر حاليًا من قبل العديد من الأشخاص وكيلًا لفرض حظر على مجهولية الإنترنت على الطراز الصيني.

الخاتمة

لذلك، بينما قد تكون الخلفية القانونية والتشريعية تستعد، ربما، لاستيعاب الذكاء الاصطناعي في مساحة خاضعة للرقابة بشدة، بحيث لا يمكن للمستخدمين العاديين “صنعها بأنفسهم” أكثر من ما يمكنهم زراعة أو تخمير مواد خاضعة للرقابة دون إذن، يظل قطاع البحث مواقفه أكثر تفاؤلًا – أن الذكاء الاصطناعي سوف يصبح قوة ديمقراطية ومفيدة في المجتمع الأوسع من مجرد أتباع مزود مغلق المصدر اليوم.

يتوقف الكثير على طريقة توزيع الأنقاض بعد انفجار فقاعة الذكاء الاصطناعي – على الأقل إلى الحد الذي قد يؤدي فيه مزودو الخدمات إلى التكامل أو يستقر السوق في التجزئة طويلة الأمد – مما سوف يتطلب لمسة تنظيمية أكثر لينًا.

نشر لأول مرة يوم الأربعاء، 1 أبريل 2026