ابق على اطلاع بالتحديثات المجانية
ببساطة قم بالتسجيل في الذكاء الاصطناعي myFT Digest – يتم تسليمه مباشرة إلى صندوق الوارد الخاص بك.
أدى تدفق الأموال إلى الذكاء الاصطناعي إلى ظهور بعض الضجيج الشبيه بالعملات المشفرة الذي يحجب التقدم العلمي المذهل في هذا المجال، وفقًا لديميس هاسابيس، المؤسس المشارك لشركة DeepMind.
قال الرئيس التنفيذي لقسم أبحاث الذكاء الاصطناعي في جوجل لصحيفة فايننشال تايمز إن مليارات الدولارات التي يتم ضخها في الشركات الناشئة ومنتجات الذكاء الاصطناعي “تجلب معها مجموعة كاملة من الضجيج وربما بعض الخداع وبعض الأشياء الأخرى التي تراها في بلدان أخرى”. المناطق المزدحمة أو التشفير أو أي شيء آخر.
“لقد امتد بعض ذلك الآن إلى الذكاء الاصطناعي، وهو ما أعتقد أنه أمر مؤسف بعض الشيء. وأضاف: “إنه يلقي بظلاله على العلم والبحث، وهو أمر استثنائي”. “بطريقة ما، لم يتم الترويج للذكاء الاصطناعي بما فيه الكفاية، لكنه في بعض النواحي تم الترويج له أكثر من اللازم. نحن نتحدث عن كل أنواع الأشياء التي ليست حقيقية”.
أثار إطلاق ChatGPT chatbot من OpenAI في نوفمبر 2022 جنون المستثمرين حيث تسابقت الشركات الناشئة لتطوير ونشر الذكاء الاصطناعي التوليدي وجذب تمويل رأس المال الاستثماري.
استثمرت مجموعات رأس المال الاستثماري 42.5 مليار دولار في 2500 جولة أسهم ناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي العام الماضي، وفقا لمحللي السوق CB Insights.
كما اندفع مستثمرو السوق العامة إلى ما يسمى شركات التكنولوجيا السبعة الرائعة، بما في ذلك مايكروسوفت وألفابت ونفيديا، التي تقود ثورة الذكاء الاصطناعي. وقد ساعد صعودها على دفع أسواق الأسهم العالمية إلى أقوى أداء لها في الربع الأول منذ خمس سنوات.
لكن المنظمين يقومون بالفعل بفحص الشركات بحثًا عن ادعاءات كاذبة تتعلق بالذكاء الاصطناعي. قال غاري جينسلر، رئيس لجنة الأوراق المالية والبورصات الأمريكية، في كانون الأول (ديسمبر): “لا ينبغي للمرء أن يغسل البيئة، ولا ينبغي له أن يغسل الذكاء الاصطناعي”.
وعلى الرغم من بعض الضجيج المضلل حول الذكاء الاصطناعي، قال هاسابيس، الذي حصل الأسبوع الماضي على وسام الفروسية لخدماته للعلوم، إنه لا يزال مقتنعا بأن التكنولوجيا كانت واحدة من أكثر الاختراعات التحويلية في تاريخ البشرية.
وقال: “أعتقد أننا لا نزال نخدش سطح ما أعتقد أنه سيكون ممكناً خلال العقد المقبل”. “ربما نكون في بداية عصر ذهبي جديد من الاكتشافات العلمية، أو عصر نهضة جديد.”
وقال إن أفضل دليل على مفهوم كيفية تسريع الذكاء الاصطناعي للبحث العلمي هو نموذج AlphaFold من DeepMind، والذي تم إصداره في عام 2021.
وقد ساعد AlphaFold في التنبؤ بتركيبة 200 مليون بروتين، ويستخدمه الآن أكثر من مليون عالم أحياء حول العالم. تستخدم DeepMind أيضًا الذكاء الاصطناعي لاستكشاف مجالات أخرى من علم الأحياء وتسريع البحث في اكتشاف الأدوية وتسليمها، وعلوم المواد، والرياضيات، والتنبؤ بالطقس، وتكنولوجيا الاندماج النووي. وقال هاسابيس إن هدفه كان دائمًا استخدام الذكاء الاصطناعي باعتباره “الأداة النهائية للعلوم”.
تأسست شركة DeepMind في لندن عام 2010 بهدف تحقيق “الذكاء العام الاصطناعي” الذي يضاهي جميع القدرات المعرفية البشرية. اقترح بعض الباحثين أن الذكاء الاصطناعي العام ربما لا يزال على بعد عقود من الزمن، هذا إذا كان تحقيقه ممكنًا على الإطلاق.
وقال هاسابيس إن هناك حاجة إلى اختراق حاسم أو اثنين قبل الوصول إلى الذكاء الاصطناعي العام. لكنه أضاف: «لن أتفاجأ إذا حدث ذلك في العقد المقبل. أنا لا أقول أنه سيحدث بالتأكيد ولكنني لن أتفاجأ. يمكنك أن تقول حوالي 50 في المائة فرصة. وهذا الجدول الزمني لم يتغير كثيرًا منذ بداية DeepMind.
ونظرًا للقوة المحتملة للذكاء الاصطناعي العام، قال هاسابيس إنه من الأفضل متابعة هذه المهمة من خلال المنهج العلمي بدلاً من نهج القرصنة الذي يفضله وادي السيليكون. وقال: “أعتقد أننا يجب أن نتبع نهجًا أكثر علمية في بناء الذكاء الاصطناعي العام بسبب أهميته”.
قدم مؤسس DeepMind المشورة للحكومة البريطانية بشأن أول قمة عالمية لسلامة الذكاء الاصطناعي عُقدت في بلتشلي بارك العام الماضي. ورحب هاسابيس بالحوار الدولي المستمر حول هذا الموضوع، ومن المقرر عقد مؤتمرات قمة لاحقة في كوريا الجنوبية وفرنسا، وإنشاء معاهد سلامة الذكاء الاصطناعي في المملكة المتحدة والولايات المتحدة.
وأضاف: “أعتقد أن هذه خطوات أولى مهمة”. “لكن أمامنا الكثير لنفعله وعلينا أن نسرع لأن التكنولوجيا تتحسن بشكل كبير.”
في الأسبوع الماضي، أصدر باحثو DeepMind ورقة بحثية تحدد منهجية جديدة، تسمى SAFE، لتقليل الأخطاء الواقعية، المعروفة باسم الهلوسة، الناتجة عن نماذج لغوية كبيرة مثل GPT من OpenAI وGemini من Google. وقد أدى عدم موثوقية هذه النماذج إلى قيام المحامين بتقديم مذكرات تحتوي على استشهادات وهمية، مما أدى إلى ردع العديد من الشركات عن استخدامها تجاريًا.
وقال هاسابيس إن شركة DeepMind كانت تستكشف طرقًا مختلفة للتحقق من الحقائق وترسيخ نماذجها من خلال التحقق من الردود على بحث Google أو Google Scholar، على سبيل المثال.
وقارن هذا النهج بالطريقة التي أتقن بها نموذج AlphaGo لعبة Go القديمة من خلال التحقق مرة أخرى من مخرجاته. يمكن لنموذج اللغة الكبير أيضًا التحقق مما إذا كانت الاستجابة منطقية وإجراء التعديلات. “إنه يشبه إلى حد ما برنامج AlphaGo عندما يقوم بخطوة ما. أنت لا تقوم فقط بلفظ الخطوة الأولى التي تفكر فيها الشبكة. وقال: “لديها بعض الوقت للتفكير وتقوم ببعض التخطيط”.
عندما تم تحدي SAFE لتوثيق 16000 حقيقة فردية، وافقت على التعهيد الجماعي للمعلقين البشريين بنسبة 72 في المائة من الحالات، لكنها كانت أرخص 20 مرة.
