يُظهر تقرير ستانفورد أن الذكاء الاصطناعى الصيني في ارتفاع بشكل عام ، حيث سجلت نماذج من الشركات الصينية مشابهة لنظرائها في الولايات المتحدة على معيار LMSYS. ويشير إلى أن الصين تنشر المزيد من أوراق الذكاء الاصطناعى وملفات براءات الاختراع المتعلقة بمنظمة العفو الدولية أكثر من الولايات المتحدة ، على الرغم من أنها لا تقيم جودة أي منهما. وعلى النقيض من ذلك ، تنتج الولايات المتحدة نماذج من الذكاء الاصطناعى الأكثر بروزًا: 40 مقارنةً بنماذج الحدود الـ 15 المنتجة في الصين والثلاثة المنتجة في أوروبا. يشير التقرير أيضًا إلى أن النماذج القوية ظهرت مؤخرًا في الشرق الأوسط وأمريكا اللاتينية وجنوب شرق آسيا حيث تصبح التكنولوجيا أكثر عالمية.
يوضح البحث أن العديد من أفضل نماذج الذكاء الاصطناعى أصبحت الآن “وزنًا مفتوحًا” ، مما يعني أنه يمكن تنزيلها وتعديلها مجانًا. تعمل Meta في مركز The Trend مع طراز Llama ، الذي تم إصداره لأول مرة في فبراير 2023. أصدرت الشركة أحدث إصدار لها ، Llama 4 ، خلال عطلة نهاية الأسبوع. تقدم كل من Deepseek و Mistral ، وهي شركة فرنسية ، نماذج متطورة مفتوحة للوزن أيضًا. في مارس ، أعلنت Openai أنها تخطط أيضًا لإصدار نموذج مفتوح المصدر-أولاً منذ GPT-2-هذا الصيف. في عام 2024 ، ضاقت الفجوة بين النماذج المفتوحة والمغلقة من ثمانية في المائة إلى 1.7 في المائة ، كما أظهرت الدراسة. ومع ذلك ، فإن غالبية النماذج المتقدمة – 60.7 في المائة – لا تزال مغلقة.
يلاحظ تقرير ستانفورد أن صناعة الذكاء الاصطناعى قد شهدت تحسنا مطردا في الكفاءة ، حيث أصبحت الأجهزة أكثر كفاءة بنسبة 40 في المائة في العام الماضي. وقد أدى ذلك إلى خفض تكلفة الاستعلام عن نماذج الذكاء الاصطناعى وجعل من الممكن أيضًا تشغيل نماذج قادرة نسبيًا على الأجهزة الشخصية.
دفعت الكفاءة المتزايدة إلى تكهنات بأن أكبر نماذج الذكاء الاصطناعى قد تتطلب عددًا أقل من وحدات معالجة الرسومات للتدريب ، على الرغم من أن معظم بناة الذكاء الاصطناعي يقولون إنهم يحتاجون إلى المزيد من قوة الحوسبة ، وليس أقل. توضح الدراسة أن أحدث نماذج الذكاء الاصطناعى مصممة باستخدام عشرات تريليونات من الرموز – المكونات التي تمثل أجزاء من البيانات مثل الكلمات في الجملة – وعشرات المليارات من Petaflops من الحساب. ومع ذلك ، فإنه يستشهد بالبحث الذي يشير إلى أن توفير بيانات التدريب على الإنترنت سيتم استنفادها بحلول عام 2026 و 2032 ، مما يسارع إلى اعتماد ما يسمى بالبيانات الاصطناعية أو المولدة من الذكاء الاصطناعي.
يقدم التقرير صورة شاملة لتأثير الذكاء الاصطناعي الأوسع. إنه يدل على أن الطلب على العمال الذين يحملون مهارات التعلم الآلي قد ارتفع ، ويستشهد بالمسوحات التي تظهر أن نسبة متزايدة من العمال تتوقع أن تغير التكنولوجيا وظائفهم. وصلت التقرير إلى أن الاستثمار الخاص وصل إلى 150.8 مليار دولار في عام 2024. كما التزمت الحكومات في جميع أنحاء العالم مليارات الدولارات إلى الذكاء الاصطناعي في نفس العام. منذ عام 2022 ، تضاعف التشريعات المتعلقة بالنيابة في الولايات المتحدة.
يلاحظ Parli أنه على الرغم من أن الشركات أصبحت أكثر سرية حول كيفية تطوير نماذج Frontier AI ، إلا أن الأبحاث الأكاديمية تزدهر – وتحسين الجودة.
يشير التقرير أيضًا إلى مشاكل ناشئة عن اعتماد الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع. ويلاحظ أن الحوادث التي تنطوي على نماذج الذكاء الاصطناعى سوء التصرف أو الإساءة قد زادت في العام الماضي ، وكذلك الأبحاث التي تهدف إلى جعل هذه النماذج أكثر أمانًا وموثوقية.
أما بالنسبة للوصول إلى الهدف القريب من AGI ، فإن التقرير يسلط الضوء على كيفية تفوق بعض نماذج الذكاء الاصطناعي بالفعل على القدرات البشرية على المعايير التي تختبر مهارات محددة ، بما في ذلك تصنيف الصور ، وفهم اللغة ، والتفكير الرياضي. ويرجع ذلك جزئيًا إلى أن النماذج مصممة وتحسينها للتفوق على أجهزة قياس الباروم هذه ، لكنها تضيء الضوء على مدى تطور التكنولوجيا بسرعة في السنوات الأخيرة.
