OpenAI تحذر: 5 أخطاء مُكلفة تدمر مشاريع الذكاء الاصطناعي الناشئة

تحذيرات من "OpenAI": هل تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة مضيعة للمال؟

تكلفة الذكاء الاصطناعي تثير جدلاً: هل يستحق العناء؟

خلفية حول نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة (LLMs)

لفهم تحذيرات تايلور، من الضروري أولاً فهم ماهية نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة. هذه النماذج هي برامج حاسوبية ضخمة، مدربة على كميات هائلة من البيانات النصية، مما يمكنها من فهم اللغة البشرية وإنتاجها. تشمل الأمثلة البارزة على هذه النماذج GPT-4 من OpenAI، و Bard من Google، و LLaMA من Meta.

تتميز هذه النماذج بقدرتها على أداء مجموعة واسعة من المهام، مثل:

• إنشاء النصوص: كتابة المقالات، القصص، القصائد، وحتى أكواد البرمجة.
• الإجابة على الأسئلة: تقديم معلومات دقيقة وشاملة حول مجموعة متنوعة من المواضيع.
• الترجمة: ترجمة النصوص بين لغات مختلفة بدقة عالية.
• تلخيص النصوص: استخلاص النقاط الرئيسية من المستندات الطويلة.
• التفاعل في المحادثات: المشاركة في محادثات طبيعية وواقعية.

التكلفة الهائلة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي

يُعد تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة عملية مكلفة للغاية، وتتطلب استثمارات كبيرة في عدة مجالات:

• الحوسبة: تحتاج النماذج إلى قوة حوسبة هائلة، غالبًا ما تعتمد على معالجات رسوميات (GPUs) متخصصة. يمكن أن تتجاوز تكلفة شراء هذه الأجهزة وتشغيلها ملايين الدولارات.
• البيانات: يتطلب التدريب كميات هائلة من البيانات النصية، والتي يجب جمعها وتنظيفها وتنظيمها. قد تكون تكلفة الحصول على هذه البيانات، سواء من مصادر عامة أو خاصة، كبيرة.
• المهندسين والعلماء: يتطلب تدريب النماذج فريقًا من المهندسين والعلماء ذوي الخبرة العالية في مجالات الذكاء الاصطناعي، وتعلم الآلة، ومعالجة اللغة الطبيعية. رواتب هؤلاء الخبراء مرتفعة.
• الطاقة: تستهلك عملية التدريب كميات كبيرة من الطاقة الكهربائية، مما يزيد من التكاليف التشغيلية.

وجهة نظر بريت تايلور: التركيز على التطبيقات وليس على النماذج – دليل تكلفة الذكاء الاصطناعي

يرى تايلور أن الشركات التي لا تمتلك الموارد الهائلة لـ OpenAI، Google، أو Meta تواجه صعوبة كبيرة في منافسة هذه الشركات في مجال تطوير النماذج الأساسية. بدلاً من ذلك، ينصح تايلور الشركات الناشئة والمؤسسات الصغيرة بالتركيز على تطوير التطبيقات والخدمات التي تستخدم نماذج الذكاء الاصطناعي الموجودة بالفعل.

يعني هذا النهج استخدام واجهات برمجة التطبيقات (APIs) التي توفرها شركات مثل OpenAI للوصول إلى نماذجها، ثم بناء تطبيقات مخصصة تلبي احتياجات محددة. على سبيل المثال، يمكن لشركة ناشئة تطوير أداة لإنشاء المحتوى التسويقي باستخدام نموذج GPT-4، بدلاً من محاولة بناء نموذجها الخاص.

مزايا التركيز على التطبيقات في الذكاء الاصطناعي

هناك العديد من المزايا للتركيز على تطوير التطبيقات بدلاً من بناء النماذج:

• تقليل التكاليف: تجنب التكاليف الباهظة المرتبطة بتدريب النماذج.
• التركيز على القيمة: التركيز على تقديم قيمة للمستخدمين من خلال التطبيقات والخدمات.
• الوصول إلى التكنولوجيا المتطورة: الاستفادة من أحدث التطورات في نماذج الذكاء الاصطناعي دون الحاجة إلى استثمار كبير في البحث والتطوير.
• المرونة: القدرة على التكيف بسرعة مع التغييرات في سوق الذكاء الاصطناعي.

أمثلة على الشركات التي تتبع هذا النهج

هناك العديد من الشركات التي تنجح في سوق الذكاء الاصطناعي من خلال التركيز على التطبيقات:

• Jasper: تقدم Jasper منصة لإنشاء المحتوى التسويقي باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي.
• Grammarly: تستخدم Grammarly الذكاء الاصطناعي لتحسين الكتابة اللغوية والإملائية.
• Character.AI: تتيح Character.AI للمستخدمين التفاعل مع شخصيات افتراضية مدعومة بالذكاء الاصطناعي.

التحديات التي تواجه الشركات في مجال الذكاء الاصطناعي

على الرغم من النصائح التي قدمها تايلور، يواجه سوق الذكاء الاصطناعي العديد من التحديات:

• الاحتكار: تتركز القدرة على تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة في أيدي عدد قليل من الشركات الكبرى، مما قد يؤدي إلى احتكار التكنولوجيا.
• التحيز: يمكن أن تعكس النماذج التحيزات الموجودة في البيانات التي تدربت عليها، مما يؤدي إلى نتائج غير عادلة أو تمييزية.
• الخصوصية: قد تثير استخدامات الذكاء الاصطناعي مخاوف بشأن خصوصية البيانات.
• الأمان: يمكن أن تُستخدم نماذج الذكاء الاصطناعي لأغراض ضارة، مثل نشر المعلومات المضللة أو إنشاء محتوى إجرامي.
• التنظيم: لا يزال تنظيم الذكاء الاصطناعي في مراحله الأولى، مما يخلق حالة من عدم اليقين للشركات.

حالة شركة DeepSeek الصينية: تحدٍ محتمل؟

أشار تايلور إلى أن المنافسة في مجال تطوير النماذج الأساسية ستكون محدودة للغاية. ومع ذلك، برزت بعض الشركات التي تحاول تحدي هذا الاتجاه. مثال على ذلك شركة DeepSeek الصينية الناشئة، التي أصدرت نموذجها الاستدلالي "R1" وروبوت دردشة مخصص له. استخدمت DeepSeek رقائق أقل تطورًا لبناء نموذجها، مما ساعدها في تقليل التكاليف.

تصدر تطبيق روبوت الدردشة الصيني قوائم متجر التطبيقات "App Store" التابع لشركة Apple، متجاوزًا ChatGPT، وأثار جدلاً حول ما إذا كانت الشركات العملاقة تنفق مبالغ مبالغ فيها على تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي.

ومع ذلك، من المهم ملاحظة أن نجاح DeepSeek لا يزال في مراحله الأولى، وأنها قد تواجه تحديات كبيرة في المستقبل، بما في ذلك:

• الموارد: قد لا تتمكن DeepSeek من الحصول على نفس الموارد التي تتمتع بها الشركات الكبرى مثل OpenAI.
• التقنية: قد لا يكون نموذج DeepSeek بنفس جودة نماذج الشركات الكبرى.
• المنافسة: تواجه DeepSeek منافسة شرسة من الشركات الأخرى في السوق.

مسارات أخرى في سوق الذكاء الاصطناعي

بالإضافة إلى التركيز على التطبيقات، يقترح تايلور مسارات أخرى يمكن لرواد الأعمال اتباعها في سوق الذكاء الاصطناعي، مثل:

• سوق أدوات الذكاء الاصطناعي: تطوير أدوات تساعد المطورين والشركات على استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل أكثر فعالية. يمكن أن تشمل هذه الأدوات منصات لتطوير التطبيقات، وأدوات لتحسين جودة البيانات، وأدوات لمراقبة أداء النماذج.
• التركيز على مجالات متخصصة: تطوير حلول ذكاء اصطناعي متخصصة لمجالات معينة، مثل الرعاية الصحية، والتعليم، والتمويل.
• التعاون مع الشركات الكبرى: يمكن للشركات الصغيرة التعاون مع الشركات الكبرى في مجال الذكاء الاصطناعي، سواء من خلال الشراكات أو الاستحواذ.

مستقبل الذكاء الاصطناعي: نظرة عامة

يبدو أن مستقبل الذكاء الاصطناعي واعد، ولكن هناك العديد من التحديات التي يجب معالجتها. من المتوقع أن يستمر تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي في التقدم، مما يؤدي إلى تطبيقات وخدمات جديدة ومبتكرة. ومع ذلك، من المهم أن نكون على دراية بالتحديات التي تواجهنا، وأن نعمل على تطوير الذكاء الاصطناعي بطريقة مسؤولة وأخلاقية.

نصائح للشركات المهتمة بالذكاء الاصطناعي

بالنظر إلى تحذيرات تايلور، إليك بعض النصائح للشركات التي تتطلع إلى دخول مجال الذكاء الاصطناعي:

• قيّم أهدافك: حدد بوضوح أهدافك من استخدام الذكاء الاصطناعي.
• ابحث عن حالات الاستخدام المناسبة: ابحث عن حالات استخدام محددة يمكن للذكاء الاصطناعي أن يضيف فيها قيمة.
• فكر في استخدام النماذج الموجودة: لا تحاول بناء نموذج من الصفر ما لم يكن لديك سبب مقنع.
• ركز على التطبيقات: طور تطبيقات وخدمات تستخدم نماذج الذكاء الاصطناعي الموجودة.
• ابحث عن الشراكات: تعاون مع الشركات الكبرى في مجال الذكاء الاصطناعي.
• كن على دراية بالتحديات: كن على دراية بالتحديات التي تواجه سوق الذكاء الاصطناعي، مثل التحيز والخصوصية والأمان.
• كن مستعدًا للتغيير: كن مستعدًا للتكيف مع التغييرات السريعة في سوق الذكاء الاصطناعي.

الخلاصة

تحذيرات بريت تايلور تسلط الضوء على التحديات الهائلة التي تواجه الشركات في مجال تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة. بينما قد يكون بناء هذه النماذج من الصفر خيارًا غير عملي للعديد من الشركات، هناك العديد من الفرص الأخرى في سوق الذكاء الاصطناعي. من خلال التركيز على التطبيقات، والتعاون مع الشركات الكبرى، والابتكار في مجالات متخصصة، يمكن للشركات أن تنجح في هذا المجال المتنامي. يجب على الشركات أن تدرس بعناية أهدافها، وأن تختار المسار الذي يناسب مواردها وخبراتها. مستقبل الذكاء الاصطناعي مشرق، ولكن النجاح يتطلب التخطيط الدقيق، والابتكار المستمر، والالتزام بالمسؤولية والأخلاقيات.