القاهرة: الأمير كمال فرج.

أدى انتشار منتجات وقدرات الذكاء الاصطناعي التوليدية الجديدة على مدى الأشهر العديدة الماضية - من ChatGPT إلى Bard والعديد من الاختلافات عن غيرها من النماذج القائمة على نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) - إلى حدوث ضجة شديدة. في المقابل ، أدى هذا الموقف إلى مناقشة موسعة حول تنظيم الذكاء الاصطناعي المطلوب.

ذكر غاري غروسمان في تقرير نشره موقع VentureBeat أن "العاصفة النارية لتنظيم الذكاء الاصطناعي بدأت من خلال خطاب مفتوح لمعهد مستقبل الحياة، موقعة من قبل الآلاف من باحثي الذكاء الاصطناعي وغيرهم من المهتمين. ومن بين الموقعين البارزين أحد مؤسسي شركة Apple ستيف وزنياك ، والرئيس التنفيذي لشركة Twitter و SpaceX ، و Tesla إيلون ماسك، والرئيس التنفيذي لمنظمة Stability AI عماد مستقي ، ومؤسس معهد ميلا لأبحاث الذكاء الاصطناعي يوشوا بنجيو".

واستشهدت الرسالة "بسباق خارج عن السيطرة لتطوير ونشر عقول رقمية أكثر قوة لا يمكن لأحد - ولا حتى المبدعين - فهمها أو التنبؤ بها أو التحكم فيها بشكل موثوق".

دعت الرسالة إلى توقف مؤقت لمدة 6 أشهر في تطوير أي شيء أقوى من GPT-4. تجادل الرسالة بأن هذا الوقت الإضافي سيسمح بالنظر في المخاوف الأخلاقية والتنظيمية والمتعلقة بالسلامة، وتنص على أنه "يجب تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي القوية فقط بمجرد أن نكون واثقين من أن آثارها ستكون إيجابية وأن مخاطرها ستكون قابلة للإدارة".

قال الموقّع غاري ماركوس لـ TIME: "هناك مخاطر جسيمة على المدى القريب والبعيد ويبدو أن مسؤولية الذكاء الاصطناعي للشركات فقدت النمط الصحيح في وقت تكون الإنسانية في أمس الحاجة إليها".

مثل الرسالة، يبدو هذا المنظور منطقيًا. بعد كل شيء، لا يمكننا حاليًا شرح كيفية عمل اللغات الكبيرة LLM بالضبط. علاوة على ذلك ، تُهلوس هذه الأنظمة أحيانًا، وتنتج مخرجات تبدو ذات مصداقية ولكنها غير صحيحة.

جانبان لكل قصة

لا يتفق الجميع مع التأكيدات الواردة في الرسالة من أن الوقف المؤقت له ما يبرره. في الواقع، رفض الكثيرون في صناعة الذكاء الاصطناعي التراجع، قائلين إن التوقف المؤقت لن يفيد كثيرًا.

وفقًا لتقرير نشره موقع VentureBeat ، قال كبير علماء Meta يان ليكون "لا أرى فائدة من تنظيم البحث والتطوير. لا أعتقد أن هذا يخدم أي غرض بخلاف تقليل المعرفة التي يمكننا استخدامها في الواقع لجعل التكنولوجيا أفضل وأكثر أمانًا ".

وذهب بيدرو دومينغوس، الأستاذ في جامعة واشنطن ومؤلف كتاب الذكاء الاصطناعي الخوارزمية الرئيسية إلى أبعد من ذلك. وفقًا لتقرير Forbes، يعتقد دومينغوس أن مستوى الإلحاح والإنذار بشأن المخاطر الوجودية المعبر عنها في الرسالة مبالغ فيه، ويمنح هذه الأنظمة إمكانات تتجاوز الواقع.

ومع ذلك، ربما تكون محادثة الصناعة التي تلت ذلك قد دفعت سام ألتمان الرئيس التنفيذي لشركة OpenAI إلى القول إن الشركة لا تختبر حاليًا GPT-5. علاوة على ذلك، أضاف ألتمان أن تقنية شبكة Transformer الكامنة وراء GPT-4 و ChatGPT الحالية ربما تكون قد نفذت مسارها وأن عصر نماذج الذكاء الاصطناعي العملاقة قد انتهى بالفعل.

المعنى الضمني لهذا هو أن بناء اللغات الكبيرة LLM أكبر من أي وقت مضى قد لا يؤدي إلى نتائج أفضل بشكل ملحوظ، وبالتالي ، لن يعتمد GPT-5 على نموذج أكبر. يمكن تفسير هذا على أنه قال ألتمان لمؤيدي الوقفة ، "لا يوجد شيء هنا يدعو للقلق"

الجمع بين نماذج الذكاء الاصطناعي

هذا يطرح السؤال عن الشكل الذي قد يبدو عليه GPT-5 عند ظهوره في النهاية. يمكن العثور على أدلة في الابتكار الذي يحدث حاليًا، وهذا يعتمد على الحالة الحالية لهذه النماذج اللغوية الكبيرة LLMs. على سبيل المثال، تقوم شركة OpenAI بإصدار مكونات إضافية لـ ChatGPT تضيف إمكانيات إضافية محددة.

تهدف هذه المكونات الإضافية إلى زيادة قدراتها بالإضافة إلى تعويض نقاط الضعف، مثل الأداء الضعيف في مسائل الرياضيات، والميل إلى اختلاق الأشياء، وعدم القدرة على شرح كيفية إنتاج النموذج للنتائج. هذه كلها مشاكل نموذجية للشبكات العصبية "الاتصالية " التي تستند إلى نظريات حول كيفية عمل الدماغ.

في المقابل، لا تمتلك أنظمة الذكاء الاصطناعي في التعلم "الرمزي" نقاط الضعف هذه لأنها أنظمة منطقية تستند إلى الحقائق. قد يكون ما تقوم شركة OpenAI بإنشائه - مبدئيًا من خلال المكونات الإضافية - هو نموذج هجين للذكاء الاصطناعي يجمع بين نموذجين للذكاء الاصطناعي النماذج اللغوية الكبيرة LLMs متصلة مع التفكير الرمزي.

واحد على الأقل من المكونات الإضافية الجديدة لـ ChatGPT هو المنطق الرمزي للذكاء الاصطناعي AI. يوفر المكون الإضافي Wolfram | Alpha محركًا للمعرفة معروفًا بالدقة والموثوقية التي يمكن استخدامها للإجابة على مجموعة واسعة من الأسئلة.

يؤدي الجمع بين هذين النهجين للذكاء الاصطناعي بشكل فعال إلى إنشاء نظام أكثر قوة من شأنه أن يقلل من الهلوسة الخاصة بـ ChatGPT - والأهم من ذلك - يمكن أن يقدم أيضًا شرحًا أكثر شمولاً لعملية صنع القرار في النظام.

سألت أداة محادثة الذكاء الاصطناعي Bard إذا كان هذا معقولاً. على وجه التحديد، وما إذا كان النظام الهجين سيكون أفضل في شرح ما يحدث داخل الطبقات المخفية للشبكة العصبية. فأجاب : "نعم، النظام الهجين سيكون أفضل، هذا مهم بشكل خاص، لأن مسألة القابلية للتفسير هي مشكلة صعبة وهي أصل العديد من المخاوف التي تم التعبير عنها بشأن جميع الشبكات العصبية للتعلم العميق، بما في ذلك أداة الذكاء الاصطناعي GPT-4.

إذا كان هذا صحيحًا، فقد يكون هذا تقدمًا مثيرًا. ومع ذلك ، تساءلت إذا كانت هذه الإجابة هي هلوسة. كتحقق مزدوج ، طرحت نفس السؤال على ChatGPT. كانت الاستجابة متشابهة، وإن كانت أكثر دقة.

في حين أن الجمع بين هذه الأساليب بشكل فعال يمثل تحديات فريدة ، فإن المزيد من التكامل بينها يمكن أن يكون خطوة نحو الذكاء الاصطناعي الأكثر قوة، ويوفر قابلية شرح أفضل ويوفر دقة أكبر.

لن يؤدي هذا النهج إلى تعزيز قدرات GPT-4 الحالية فحسب، بل يمكنه أيضًا معالجة بعض المخاوف الأكثر إلحاحًا بشأن الجيل الحالي من النماذج اللغوية الكبيرة LLM. في الواقع، إذا تبنت GPT-5 هذا النهج الهجين، فقد يكون من الجيد تسريع تطويره بدلاً من إبطائه أو فرض إيقاف مؤقت للتطوير.