من المؤكد أن عنوان "الثلاثة الكبار في التعلم العميق" ليس غريباً على القراء في طفرة الذكاء الاصطناعي. ولكن من بين مواهب التعلم العميق ، ما هي معايير التقييم المستخدمة لتمييز هينتون ويان ليكون ويوشوا بنجيو كعمالقة؟ لا توجد مسابقات أو مناظرات أو تصنيفات ، وقد حدد هذا العنوان أشهر مراسل في مجال الذكاء الاصطناعي ، كيد ميتز ، منذ 18 عامًا.
بصفته كاتبًا بارزًا في مجلة "Wired" ، وكاتب رئيسي لعمود الذكاء الاصطناعي في "New York Times" ، ومؤلف "Deep Learning Revolution" ، أجرى كادي ميتز مقابلات أساسية مع جميع الخبراء المعروفين في مجال الذكاء الاصطناعي خلال أكثر من عشر سنوات من الخبرة العملية ، استشاره Sam Altman قبل إطلاق ChatGPT ، وتحدث معه هينتون بعد مغادرة Google. من خلال الاتصال بهذه الشخصيات الأساسية ، تعمق أيضًا في عمالقة الذكاء الاصطناعي مثل Microsoft و Google و Meta لاستكشاف اللحظات الأساسية والمشاهد الدرامية وراء قرارات الأعمال الأساسية المختلفة. كان كتاب "Deep Learning Revolution" الذي كتب منذ بعض الوقت أيضًا الكشف عنها لأول مرة .. المزاد السري الذي غير مجرى الذكاء الاصطناعي قبل عشر سنوات.
يذكر الكتاب بالتفصيل المزاد الذي أقيم في عام 2012 وكان له تأثير عميق على صناعة الذكاء الاصطناعي بأكملها.
في ديسمبر 2012 ، بقي هينتون ، الذي لم يكن قادرًا على الجلوس ساكنًا بسبب انزلاق غضروفي ، مع اثنين من طلابه لمدة أسبوع في فندق كازينو على سفح جبال بحيرة تاهو للتزلج. يقبل هو وشركته المنشأة حديثًا بدون أي منتجات جولات العطاءات من أشهر الشركات في العالم ، بما في ذلك Microsoft و Google و Deepmind و Baidu.
ظهر المشهد الأكثر دراماتيكية عندما كان هينتون يتعامل مع الزيارة المفاجئة ليو كاي ، نائب عميد معهد الأبحاث الذي أرسله بايدو في ذلك الوقت. ومن أجل "عدم السماح له بالاعتقاد بأنني عجوز" ، طلب من طلابه احزم أمتعته في كل مرة للسماح له بتخفيف آلام أسفل الظهر من المظلة التي تم بناؤها مؤقتًا بوسائد الأريكة ، مما جعلها مرتبكة تمامًا. خلال زيارة معينة ، واجهت هينتون حقيبة الظهر اليسرى لـ Yu Kai وعانت مع الطلاب لفترة طويلة لمعرفة ما إذا كانت تريد البحث عن معلومات حول السعر الاحتياطي لشركة Baidu. لكن في النهاية ، كرامتهم جعلتهم يستسلمون. أخيرًا ، بعد أسبوع ، قبل Hinton عرض Google ، وباع الشركة ، التي كانت لا تزال فارغة تمامًا ، إلى العملاق مقابل 44 مليون دولار ، وفتح ستار حرب الذكاء الاصطناعي العملاقة.
طوال حياته المهنية ، يمكن رؤية مثل هذه المشاهد المليئة بالتفاصيل والصراعات الدرامية في كل مكان. لذلك ، ليس من قبيل المبالغة أن نطلق عليه أعمق مراقب في مجال الذكاء الاصطناعي.
في هذه المقابلة ، أظهر ميتز مرة أخرى معرفته الواسعة بمجال الذكاء الاصطناعي ، من التاريخ واللحظات الأساسية للتعلم العميق إلى مستقبل الذكاء الاصطناعي وتأثيره على المجتمع البشري. كما أجرى تقييمه على غرار المراقب لوضع الذكاء الاصطناعي في الصين على وجه الخصوص.
وهو يعتقد أن السبب وراء تمكن Sam Altman من إبراز OpenAI يرجع أساسًا إلى قدرتها القوية على التفاوض والتي ساهمت في التعاون بين OpenAI و Microsoft. كما يعتقد أن الفجوة بين الصين والولايات المتحدة في الذكاء الاصطناعي ليست بعيدة كما يعتقد الجمهور ، لأن التكنولوجيا الحالية نفسها لا تحتوي على خندق. فيما يتعلق بمستقبل الذكاء الاصطناعي ، لديه مخاوف مماثلة مثل هينتون ، وسيقلق من أن ظهور الذكاء الاصطناعي العام سيحدث تغييرات هائلة في المجتمع. المارة واضحون ، وفيما يلي رؤى من مراقبي الذكاء الاصطناعي.
قم بالتركيز على:
1 * لحظتان مهمتان في تطوير الذكاء الاصطناعي ، أحدهما إصدار ورقة AlexNet ، مما يسمح للمجتمع الأكاديمي بفهم أن الشبكات العصبية يمكن أن تحقق نجاحًا كبيرًا في التعرف على الصور. آخر هو إطلاق ChatGPT ، الذي فتح أعين الجمهور.
2 * من المحتمل جدًا أن تلحق الشركات الصينية قريبًا ببرنامج OpenAI فيما يتعلق بنماذج اللغة ، حيث إن الفجوة الإجمالية في المعرفة والتمويل والموارد بين الاثنين ليست كبيرة.
3 * الضجيج الإعلامي حول الذكاء الاصطناعي موجود بالفعل لأن الناس لا يعرفون الكثير عن قيود النظام. GPT ضعيف في الاستدلال والتنبؤ ، أقل بكثير من مستوى الذكاء الاصطناعي العام. لكن مخاطر الذكاء الاصطناعي في هذه المرحلة حقيقية بالفعل.
4 * إذا جاء الذكاء الاصطناعي العام ، فستكون حالة الإنسان أسوأ. لأن قيمتها كعمال ستنخفض بعد ذلك إلى الصفر ، وسيكون من الأرخص أن تقوم الآلات بكل هذا بدلاً من توظيف البشر. لكن الذكاء الاصطناعي الحالي لا يزال بعيدًا عن هذا الهدف.
الفجوة بين الصين والولايات المتحدة ليست كبيرة ، ولا يوجد خندق مائي في الذكاء الاصطناعي
** تقنية تينسنت: **
الآن وقد أصبحت قصة OpenAI في دائرة الضوء ، فقد كتبت الكثير عن تأسيسها ورحلتها في كتابك. هل يمكنك التحدث عن سام التمان؟ ما هي الصفات التي مكنته من قيادة OpenAI إلى ما هي عليه اليوم؟
** كيد ميتز: **
** سام طموح للغاية وهو جيد في إقناع الناس بفعل ما يريدهم أن يفعلوه. بصراحة ، هو جيد في تكوين الفرق ووضعها في مسار معين. ** الأمر لا يتعلق فقط بمستوى مهارة التطوير. إنهم بحاجة إلى الكثير من المال للقيام بذلك. إن تدريب هذه الأنواع من الأنظمة يكلف عشرات الملايين إن لم يكن مئات الملايين من الدولارات. لقد قلت إن تحليل كل النصوص على الإنترنت والتعلم ، والسماح لهذه الأنظمة بالتعلم من تلقاء نفسها ، يستغرق شهورًا ويتطلب أنظمة حوسبة ضخمة تمتلكها بالفعل شركات التكنولوجيا الكبيرة وتتحكم فيها.
جمع سام أكثر من مليار دولار في عام 2019 تقريبًا. لذا فإن جزءًا كبيرًا من مهاراته هو التفاوض على الصفقة. ** كانت صفقة ضخمة ، حصل سام على الأموال التي يحتاجها ، والقوة الحاسوبية التي يحتاجها. وقد جمعا لاحقًا أكثر من 11 مليار دولار أخرى من ** Microsoft ، بإجمالي يصل إلى ما يقرب من 13 مليار دولار. هذا سبب كبير لكونه محوريًا جدًا.
** تقنية تينسنت: **
لقد ذكرت Microsoft ، لكنها كانت متخلفة تمامًا عن منافسيها في الموجة الأخيرة من الذكاء الاصطناعي. إذن لماذا تستطيع Microsoft اغتنام هذه الفرصة في هذه الموجة من الذكاء الاصطناعي وتتصرف بهذه السرعة؟
** كيد ميتز: **
هذه خطوة مثيرة للاهتمام لمايكروسوفت. كانوا في السابق وراء المنافسة ، لكنهم أدركوا أهمية التكنولوجيا التي كانوا يبنونها. لقد واجهوا أيضًا العديد من الصعوبات من قبل.لدي خصمه Google وشركات أخرى سيناريو يمكن استخدام هذه التكنولوجيا فيه: قامت Google أولاً بنشر الشبكات العصبية على نطاق واسع على هواتف Android ومساعدها الرقمي Google Home للتعرف على الكلام. لذلك عندما تستخدم هذه السماعات الذكية في منزلك ، يمكنهم الإجابة على أسئلتك. يمكن أن تبدأ Google في نشر هذه التقنية بسرعة كبيرة لأن لديها السيناريوهات والأجهزة اللازمة لنشرها. مايكروسوفت ليس لديها هذا السيناريو.
ولكن عندما حاولت Microsoft أخيرًا نشرها ، واجهت مشاكل أخرى. أطلقوا روبوت محادثة يسمى Tay في الولايات المتحدة منذ بضع سنوات ، وبمجرد أن وصل إلى الرفوف تقريبًا ، بدأ في إصدار بعض الرسائل المسيئة ، بما في ذلك الرسائل العنصرية. يمكن لـ Microsoft إزالته قريبًا فقط.
** هذا جانب من القصة مع تطور تقنية الذكاء الاصطناعي في الولايات المتحدة ، حيث تقوم هذه الأنظمة أحيانًا بإنشاء نص غير ضروري متحيز ضد بعض الأشخاص ويولد خطابًا يحض على الكراهية. لذلك ، يصعب على الشركات الكبيرة أن تتخذ قرارًا بشأن إطلاق هذا المنتج ، وهم لا يريدون المخاطرة. لكن Microsoft دخلت في شراكة مع OpenAI ، التي تطلق النظام ، حتى لا يتفاعل الناس بقوة مع عيوبه كما فعلوا مع Microsoft. ** سيقبل الناس أن هذه الأخطاء تأتي من شركة صغيرة وغير معروفة ، ولكن ليس من شركة معروفة مثل Microsoft.
** تقنية تينسنت: **
حسب ملاحظتك ، ما هو حجم الفجوة بين الصين والولايات المتحدة في مجال الذكاء الاصطناعي؟ ما هي برأيك المزايا التي تتمتع بها الصين في مجال الذكاء الاصطناعي؟
** كيد ميتز: **
تعمل الصين على هذا الأمر لبعض الوقت. هناك العديد من الأشخاص والشركات الذين يفهمون التكنولوجيا المستخدمة هنا ، ولكن قد تكون هناك صعوبات. رقائق الكمبيوتر اللازمة لتدريب هذه الأنظمة يتم تصنيعها على أعلى مستوى من قبل الشركات الأمريكية. الآن هناك حظر تجاري ، لا يمكن بيع هذه الرقائق إلى الصين. يمكن أن يكون هذا عيب.
سنرى كيف ستلعب عندما يتعلق الأمر ببناء هذه التكنولوجيا. ** قال سام التمان مؤخرًا إنه يشعر أن الصين متأخرة عامين. هذا تقدير. أعتقد أن الصناعة ككل يمكنها اللحاق بما يقوم به هو وشركته بسرعة كبيرة. لقد بدأنا بالفعل في رؤية ذلك ، وأعتقد أنه يمكن أن يحدث في الصين أيضًا. **
** تقنية تينسنت: **
هل هذه الفجوة تكبر أم أصغر؟
** كيد ميتز: **
بسبب الحظر التجاري ، من الصعب معرفة ذلك. هذه صعوبة تواجهها الصين. على حد علمي ، تعمل الصين جاهدة لبناء وتصميم وتوريد الرقائق والمعدات اللازمة لمراكز البيانات.
** سواء في الصين أو في الولايات المتحدة ، سيتعين علينا التعامل مع العديد من الأدوار المحتملة التي تلعبها الاحتكاكات التجارية مثل المنافسة. من المقبول الآن بشكل عام أن تقنية OpenAI تتقدم حاليًا على معظم منافسيها. ولكن هناك الكثير من الشركات الأخرى في العالم التي لديها ما يكفي من المعرفة والمال وإمكانية الوصول إلى الموارد اللازمة للمنافسة حقًا. **
لذلك ، ما زلنا في المراحل الأولى من مسابقة الذكاء الاصطناعي ، ولا يزال هناك العديد من الطرق التي يتعين استكشافها. النتيجة لا تزال بحاجة إلى الانتظار والترقب.
** تقنية تينسنت: **
لقد ذكرت بايدو في كتابك. بدأت الشركة الصينية أيضًا في تجربة هذا النوع من تقنية الذكاء الاصطناعي في عام 2012 ، بالفعل في المراحل الأولى من السباق. لماذا تعتقد أنها لم تظهر القوة اليوم؟ ما هي برأيك العوامل الرئيسية المساهمة في هذا الوضع؟
** كيد ميتز: **
** أعتقد أن الأفكار تقود المجال. ** يشتهر التعلم العميق في جميع أنحاء العالم ، وقد بنى الباحثون في الصين تقنيات مماثلة. ولكن كما هو الحال في الولايات المتحدة ، اندهش الناس من مدى نجاح خطوة تدريب ردود الفعل البشرية التي ذكرتها سابقًا. ** وبالتالي ، فإنهم يعدون خطوة وراء الكثيرين في الولايات المتحدة في تطبيق هذه التقنية (التدريب مع التغذية الراجعة البشرية) على نماذج اللغة الكبيرة. **
** تقنية تينسنت: **
لقد ذكرت أن العديد من الشركات الأخرى تشارك أيضًا في هذا السباق ، إلى جانب الشركات الكبيرة مثل OpenAI و Google و Meta ، هل هناك شركات صغيرة تستحق المشاهدة؟
** كيد ميتز: **
هناك شركة تدعى Anthropic ، أسسها مجموعة من الأشخاص الذين تركوا OpenAI. الشركة ليست معروفة جيدًا ، لكنها ستكون مهمة في هذا المجال. لقد ساعدوا في بناء الكثير من التكنولوجيا التي شكلت ChatGPT وأنشأوا chatbot الخاص بهم ، والذي لم يتم إصداره بعد لعامة الناس. أقدر أن قدراته ستكون قابلة للمقارنة مع ChatGPT.
هناك شركة في تورنتو تُدعى Coherence تقوم بشيء مماثل ؛ في الولايات المتحدة هناك شركة تسمى Character.AI أسسها موظفو Google السابقون ؛ هناك شركة أخرى تسمى Inflection AI ، أسسها أحد مؤسسي DeepMind of. DeepMind هو مختبر مهم آخر مقره في لندن ، مملوك بشكل أساسي من قبل Google.
** تقنية تينسنت: **
بالنسبة للشركات التي تتطور في قطاع الذكاء الاصطناعي ، أين الفرص المتاحة لها؟
** كيد ميتز: **
الطريقة التي تعمل بها هذه المجالات الصغيرة هي أنه بمجرد قيام شخص ما ببناء نظام يسمى نموذج اللغة الكبير ، يمكنك استخدامه لبناء جميع أنواع التقنيات الأخرى. يمكنك بناء chatbot ، يمكنك بناء محرك بحث ، يمكنك بناء مدرس شخصي. ** إذن ما تفعله شركة OpenAI هو أنها قامت ببناء هذا النظام الأساسي. يسمونه GPT-4 ، ثم يقدمون هذا النظام لأي شركة أخرى تريد استخدامه. هذه طريقة لإنشاء تطبيقات أخرى.
هذا ما بدأنا نراه. ** أعتقد أنك سترى شركات مثل OpenAI تقدم هذا النوع من الخدمات. يمكن للجميع استخدامه لبناء تطبيقاتهم الخاصة فوقه. ** لذلك أعتقد أن هناك كل أنواع الفرص حيث يمكن للشركات أن تأخذ هذه الخدمة الأساسية ثم تبني أشياء جديدة فوقها وتبيع تلك التطبيقات. لكن أصعب شيء هو بناء هذه الخدمة الأساسية ، ولا يمكن للعديد من الشركات القيام بذلك. في الولايات المتحدة ، هناك شركات عملاقة مثل Google و Microsoft و Meta ، ولا يوجد سوى عدد قليل من الشركات الناشئة التي تمتلك رأس المال والموهبة المطلوبة. كما قلت من قبل ، أنت بحاجة إلى مئات الملايين من الدولارات لبناء هذا النظام الأساسي. ** لذا من الصعب حاليًا على الشركات الصغيرة التنافس معها من حيث بناء النموذج الأساسي. **
يعتقد الكثير من الناس أنه مع انخفاض الأسعار وتحسن المشاريع مفتوحة المصدر ، سيصبح من الأسهل على الناس بناء أنظمة أساسية خاصة بهم ، وسيتغير ذلك في النهاية. ولكني لست متأكدا.
معلمان رئيسيان في تطوير الذكاء الاصطناعي: مزاد وولادة ChatGPT
** تقنية تينسنت: **
بصفتك مؤلفًا رئيسيًا للذكاء الاصطناعي ، فقد ركزت بشكل أساسي على مجال التعلم العميق في حياتك المهنية التي استمرت عشر سنوات ، وقمت بإنشاء جميع الأدوار المهمة في هذا المجال وشاركت في لحظات حاسمة مختلفة فيما بينها. ما الذي دفعك إلى الاهتمام بهذا المجال؟
** كيد ميتز: **
حوالي عام 2011 أو 2012 ، انضممت إلى Wired في سان فرانسيسكو. هذا هو أحد المجالات التي قررت التركيز عليها. في ذلك الوقت منذ أكثر من عشر سنوات ، كان من الممكن بالفعل أن تشم رائحة أن هذا المجال سيصبح مهمًا للغاية. هذا عندما حدثت بضع لحظات محورية جعلتني مهتمًا بالتكنولوجيا.
هينتون هو بطل كتاب "ثورة التعلم العميق" وقد كتبت عن صعوده والمفهوم الأساسي للشبكات العصبية التي قادت العديد من التطورات في السنوات العشر الماضية. انضم أخيرًا إلى Google في عام 2013.
علمت لاحقًا أن هذا كان مزادًا بين بعض أكبر شركات التكنولوجيا في العالم ، بما في ذلك Google و Microsoft و Baidu الصينية. كانت تلك لحظة محورية ، وكان بإمكانك أن ترى شيئًا ما يبدأ في الحدوث. على مر السنين ، بدأت في تغطية الفضاء أكثر فأكثر ، وتعرفت على أشخاص مثل هينتون وزميله منذ فترة طويلة يان ليكون ، الذي انضم في النهاية إلى Facebook والآن ميتا ، من بين أشخاص آخرين في هذا المجال. بدأنا في إجراء الكثير من التغطية في Wired ، ثم أصبح الأمر أكبر وأكبر. في النهاية ، قررت أن أكتب كتابًا عن هذا المجال ، واصلت تغطيته عندما انتقلت من Wired إلى New York Times.
** تقنية تينسنت: **
كمراسل تابع للذكاء الاصطناعي لفترة طويلة ، فإن الأمر يشبه المرور بدورة ، لقد مررت بمرحلة الحضيض في مجال التعلم الآلي ، الذكاء الاصطناعي. برأيك ما الذي جعل هينتون وآخرين يصرون؟
** كيد ميتز: **
بدأ هينتون العمل على الشبكات العصبية في عام 1972. في ذلك الوقت ، لم يصدق أحد تقريبًا أنها ستنجح ، لأن ** مجال الذكاء الاصطناعي بأكمله تخلى عن اتجاه الشبكات العصبية. لكن ** هينتون رجل له عقله ، يؤمن حقًا بما يؤمن به ، وهو ثابت في هذا الاتجاه.
** بحلول الثمانينيات ، ويرجع الفضل في جزء كبير منه إلى جهود هينتون الخاصة ، حققت التكنولوجيا بعض التقدم الكبير. بدأ كثير من الناس يؤمنون بهذه الفكرة مرة أخرى. لكن في أوائل التسعينيات ، استسلم الناس مرة أخرى ، لكنه استمر في العمل ، وحافظ دائمًا على موقفه الثابت. ** اعتقدوا أن الفكرة ستستمر في التحسن ، وكانوا على حق. جزء مما يجعل هذه القصة مثيرة للاهتمام هو أنهم يواصلون العمل حتى في مواجهة الكثير من الشكوك ، حتى من زملائهم المقربين.
** اللحظة التي فتحت أعين الصناعة بأكملها كانت تعرف الآن باسم ورقة AlexNet. تُظهر هذه الورقة البحثية ، التي كتبها هينتون واثنان من طلابه في جامعة تورنتو ، أن الشبكات العصبية يمكن أن تحقق نجاحًا كبيرًا في التعرف على الصور ** ، وتحديد الأشياء في الصور مثل الزهور والسيارات والأشخاص والحيوانات وما إلى ذلك.
عندما نُشرت الورقة في عام 2012 ، فتحت عيون Google و Microsoft و Baidu وفي النهاية Facebook. يمكننا أن نرى هذه الحرب من أجل المواهب ، وهذا الاندفاع لتطبيق هذه الفكرة داخل بعض أكبر الشركات على هذا الكوكب ، ليس فقط للتعرف على الصور ، ولكن للتعرف على الكلام والترجمة وما إلى ذلك. كانت تلك الورقة لحظة محورية. لهذا السبب يبدأ كتابي بتلك الورقة ، ** كانت تلك هي اللحظة التي باع فيها هينتون شركته في المزاد لأعلى مزايد ، وقد أثار ذلك كل شيء آخر. **
منذ ذلك الحين وحتى اليوم ، واصلنا التحسن. كانت الصحوة المذكورة أعلاه للوعي الصناعي في عام 2012 لحظة حرجة ، وبعد 10 سنوات ، تم إطلاق ChatGPT ، وهي لحظة حرجة أخرى. كلتا هاتين اللحظتين هي نقاط تحول مهمة للغاية عندما ننظر إلى الوراء في تاريخ الذكاء الاصطناعي.
** تقنية تينسنت: **
** في كتابك ، تصف تطور التعلم العميق ، وأثارت معالم المنتج مثل AlphaGo و Deepfake وسلسلة GPT نقاشًا عامًا مكثفًا. ولكن حتى ظهور ChatGPT ، شعر الجميع حقًا أن الثورة الصناعية الحقيقية قادمة ، فما الذي يجعل سلسلة GPT مختلفة تمامًا؟ **
** كيد ميتز: **
هذا سؤال عظيم. تم تطوير التقنيات ذات الصلة بـ GPT و ChatGPT لبعض الوقت. قامت العديد من الشركات بتطوير هذه التقنية على مدار السنوات الخمس الماضية ، حيث قامت شركة OpenAI في النهاية بتطوير Chat GPT ، وبدأت شركات مثل Google و Meta (سابقًا Facebook) و Microsoft في تطوير ما يسمى بنماذج اللغة الكبيرة منذ خمس سنوات.
الفكرة وراء هذه التقنية هي بناء شبكة عصبية ، نظام رياضي يمكنه التعلم من البيانات. قم بتزويده بأكبر قدر ممكن من النص ، ويقوم بتحليل ذلك النص ، وفي عملية تحليل هذا النص ، يتعلم إنشاء النص نفسه. من خلال تحليل مقالات ويكيبيديا ومنشورات المدونات وسجلات الدردشة والمحتويات المتنوعة على الإنترنت ، تعرف على الأنماط في الطريقة التي نجمع بها الكلمات معًا وتعلمنا القيام بذلك. لقد رأينا أن هذه التكنولوجيا تؤتي ثمارها خلال السنوات القليلة الماضية ، وتم إطلاق العديد من الأنظمة المثيرة للاهتمام.
أصدرت OpenAI GPT-2 و GPT-3 ، وكلها رائعة للغاية. يمكننا أن نرى أن هذه الأنظمة تبدأ في إنتاج نصوص مثل البشر. لكن إصدار ChatGPT هو الذي جعل الجمهور يدرك ذلك حقًا. أصدرت شركات أخرى روبوتات محادثة خاصة بها منذ شهور وأسابيع ، مثل Meta (فيسبوك سابقًا) أطلقت روبوت محادثة في المجتمع العلمي ، لكنها لم تكن غير مهمة للناس فحسب ، بل تعرضت لانتقادات أيضًا. لأنها تخلق معلومات مضللة والناس مستاءون للغاية حيال ذلك. وسرعان ما أخذها ميتا إلى أسفل. ولكن بعد ذلك بوقت قصير ، أصدرت شركة OpenAI ChatGPT على Twitter.
** أصبح شائعًا جزئيًا بسبب كيفية إصداره وجزئيًا بسبب الشركة التي أصدرته. لكن ChatGPT يتحسن في بعض الجوانب التقنية الرئيسية. لأنه في بناء هذه النماذج اللغوية الكبيرة التي تم تعلمها من جميع أنحاء الإنترنت ، فإنهم يطبقون التعليقات البشرية عليها. طلبوا من البشر تقييم ردود الشات بوت. هل يطلبون من البشر تقييم الاستجابة على أنها جيدة؟ هل هذا حقيقي هل يعمل؟ يعطونه إعجابًا أو كرهًا ، ثم يعيدون هذه التصنيفات إلى النظام ويسمحون له بالتعلم من تلك التصنيفات. **
وبهذه الطريقة ، تمكنوا من صقلها لدرجة أنه في كل مرة يُسأل فيها روبوت المحادثة تقريبًا ، كان ينتج نصًا مقنعًا. قد لا يكون هذا صحيحًا دائمًا ولا يزال ينتج معلومات مضللة ، ولكنه ** يتواصل مع الأشخاص بطريقة سريعة الاستجابة يستخدمها البشر بالفعل. ليس فقط مع الخبراء في هذا المجال ، ولكن مع أي شخص. لقد استحوذ هذا على خيال الناس حقًا. ** كان هناك تحول حقيقي في تصور هذه التكنولوجيا ، ليس فقط بين الناس العاديين ، ولكن أيضًا بين العديد من الباحثين في هذا المجال من التكنولوجيا. أدت شعبية ChatGPT إلى دخول حقبة جديدة من هذا النوع من التكنولوجيا وسباق جديد نحو الذكاء الاصطناعي المثير للإعجاب بشكل متزايد.
** تقنية تينسنت: **
هل تعتقد أن العامل التقني الرئيسي لنجاح ChatGPT هو أساسًا RLHF (التعلم من خلال التعليقات البشرية)؟
** كيد ميتز: **
نعم ، إذا كنت تستخدم بعض الإصدارات السابقة ، مثل ** GPT-3 ، فقد يكون الأمر مثيرًا للإعجاب أحيانًا عندما تطلبه بطريقة معينة. على سبيل المثال ، إذا طلبت منه إلقاء خطاب بأسلوب دونالد ترامب ، فهناك احتمال نصف احتمال أن ينتج خطابًا مثيرًا للإعجاب. إنه يشبه إلى حد ما رمي النرد ، وأحيانًا يمنحك ما تريد ، وأحيانًا لا يمنحك ذلك. في هذه الحالة لا يجذب النظام انتباه الناس العاديين. ** لكنهم أخذوا هذا النظام الأساسي ، لكن في كل مرة ينتج فيها النظام استجابة ، كان لديهم تعليقات توضيحية. يمكن أن يأخذ تقييمات من البشر ، ويرى كيف يصنفون تلك الردود ، ويستخدم ذلك لإعادة تدريب النظام. يخبر المعلق التوضيحي GPT بنوع الإجابة الجيدة ونوع الإجابة السيئة.
في النهاية ، حصل OpenAI على روبوت محادثة يمكنه التحدث مثل الإنسان في كل مرة تقريبًا. لقد وضعوا هذا النظام أمام الناس العاديين ، وهذه المناقشة الساخنة هي الطريقة التي يستجيب بها الناس لظهوره. على Twitter ، يمكن لأي شخص استخدامه ، والناس يستجيبون له حقًا.
AGI لا يزال بعيدًا ، لكن وصوله سيحل محل كل قيمة العمل البشري
** تقنية تينسنت: **
منذ بعض الوقت ، قال ماسك في مقابلة أن الذكاء الاصطناعي العام سيتحقق في غضون 5 أو 6 سنوات ، هل تعتقد أن الذكاء الاصطناعي العام سيكون هدفًا سهلاً؟
** كيد ميتز: **
من الصعب حقًا قول ذلك ، وهناك الكثير من الجدل حول هذا الموضوع. ** نحن نعلم أن أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية ليست قريبة من هذا المستوى. يمكنهم إنتاج لغة بطريقة مثيرة للإعجاب ، لكنهم لا يستطيعون التفكير مثل البشر ، ولا يمتلكون الفطرة السليمة للبشر. **
يعتقد الكثير من الناس أننا بحاجة إلى طرق جديدة لمنحهم هذه القدرة ، ولا يمكن لأساليبنا الحالية أن تجعلهم يحققون الذكاء الاصطناعي العام. إنهم بحاجة إلى معرفة المزيد عن العالم المادي أكثر من مجرد اللغة. هناك الكثير من الجدل والاختلاف حول هذا ، لكنه بالتأكيد ليس شيئًا نحتاج إلى التفكير فيه اليوم ، كما أننا لسنا قريبين بما يكفي من الذكاء الاصطناعي العام حتى الآن.
** تقنية تينسنت: **
في رأيك ، ما الذي يفتقر إليه النظام الحالي مقارنة بالذكاء الاصطناعي العام الحقيقي؟
** كيد ميتز: **
عند استخدام هذه الأنظمة ، يمكن العثور بسهولة على عيوب الذكاء الاصطناعي الحالية. إذا حاولت جعلهم يفكرون مثل البشر ، فيمكنهم أحيانًا التقليد ، لكن في معظم الأحيان لا يمكنهم ذلك.
هذه هي الصعوبة الحقيقية. ** يتمثل الاختلاف الأكبر بينها وبين الذكاء الاصطناعي العام في أنها تولد نصًا معقولاً ويمكنها بالفعل التفكير. **
** هذه الأنظمة جيدة جدًا في التعامل مع الأشياء التي حدثت في الماضي ، أي قول شيء موثق على الإنترنت. لكنهم لا يتحدثون عن المستقبل ويتكهنون بما قد يحدث. ** يمكننا أن نجري هذه المحادثة حيث نتحدث عن المستقبل ونفكر فيما قد يحدث. هذه الأنظمة ليست جيدة في القيام بذلك. إنهم يجيدون تقليد ما رأوه من قبل. لذا فهم جيدون جدًا في اجتياز الاختبارات الموحدة. إنهم يقومون بعمل جيد في اختبارات مثل القانون والعلوم والرياضيات في المدارس الثانوية لدرجة أنهم يحصلون على الكثير من الضجيج في وسائل الإعلام.
** لكن أظهرت دراسات أخرى أنه إذا أعطيتهم أسئلة جديدة تمامًا ، وأسئلة تمت كتابتها بعد تدريبهم ، فلن يؤدوا أداءً جيدًا. لذا بينما يجيبون على كل هذه الأسئلة المعيارية ، فهم ليسوا بالضرورة منطقياً. ** ما يفعلونه هو تكرار ما رأوه من قبل.
** تقنية تينسنت: **
فيما يتعلق بتهديد الذكاء الاصطناعي ، مثل التعتيم ، فقد سجلت مقطعًا مثيرًا للاهتمام من هينتون في كتاب "يحتاج الناس إلى التعايش مع مشكلة" الصندوق الأسود "، حتى لو لم تتمكن من رؤية الأعمال الداخلية ، فإنهم سيفعلون ما يفترض بهم للقيام بذلك "، لكن هينتون ترك Google مؤخرًا ، كما أجريت مقابلة معه ، أعرب فيها عن الكثير من المخاوف بشأن الذكاء الاصطناعي. كيف تفهم تغيير هينتون في موقفه تجاه الذكاء الاصطناعي؟
** كيد ميتز: **
لقد تغير تفكيره بالتأكيد. عندما نشرت الكتاب ، كان يعتقد أن مخاطر الذكاء الاصطناعي بعيدة جدًا. لكن في العام الماضي ، غير رأيه عندما رأى تقنية ChatGPT التي نراها الآن.
لقد أدرك أن الأنظمة في بعض النواحي أقوى من أدمغة الإنسان. ** أنا وأنت لا نستطيع فهم الإنترنت بالكامل ، فهو بعيد عن متناول الإنسان. لا يمكننا التعلم من هذا الكم الهائل من البيانات ، لكن النظام يستطيع ذلك. ** يخشى استخدامهم لنشر معلومات مضللة ، وفي هذه الحالة نص غير حقيقي ، صورة غير حقيقية ، فيديو غير حقيقي.
** بالإضافة إلى ذلك ، فهو قلق أيضًا بشأن بدء النظام في تولي وظائف الأشخاص ؛ كما أنه قلق بشأن بعض المشكلات الأكبر ، مثل استخدام الأنظمة الآلية في ساحة المعركة كأسلحة ؛ بل إنه قلق من حدوث ذلك في لفترة أطول من الوقت ، سنفقد السيطرة على الذكاء الاصطناعي. **
** تقنية تينسنت: **
لقد تحدث يان ليكون ، زميل هينتون منذ فترة طويلة ، وغيره من علماء الذكاء الاصطناعي كثيرًا مؤخرًا عن المبالغة الإعلامية في قدرات الذكاء الاصطناعي وتهديداته. هل تعتقد أنه على حق؟ ما هي الطرق التي قد تؤدي بها وسائل الإعلام إلى تعقيد هذه الأمور أكثر مما هي عليه في الواقع؟
** كيد ميتز: **
** أعتقد أن الإعلام يبالغ. عندما تم إطلاق Chat GPT لأول مرة ، لم ير الناس عيوبه ، واستغرق الأمر وقتًا طويلاً قبل أن يدركوا أنه يولد معلومات مضللة لتضليل الناس. يجد العديد من الأشخاص ، بمن فيهم الصحفيون ، صعوبة في فهم ما يحدث. لذلك ، فهم الاستمرار في تضليل الناس أثناء انتشارهم. ** في هذه الحالة ، يمكن أن يحدث الإفراط في المبالغة بسهولة.
بالطبع ، تأتي المبالغة المتعمدة في بعض الأحيان من سوء الفهم ، لكن بعض الناس يداعبون عن قصد والبعض الآخر دون وعي. لكني أعتقد أن السبب في الغالب هو أن الناس لا يفهمون تمامًا ما يرونه.
** تقنية تينسنت: **
ما رأيك في الأهمية التاريخية لازدهار الذكاء الاصطناعي الحالي؟ هل هي بداية ثورة صناعية جديدة؟
** كيد ميتز: **
إنه ممكن. أعتقد أننا سنستمر في رؤية التحسينات على هذه الأنظمة. ** سيكونون قادرين على التعامل ليس فقط مع النص ، ولكن أيضًا مع الصور. لقد رأينا أحدث نسخة من التكنولوجيا التي أنشأتها شركة OpenAI تلتقط صورة وتصف ما بداخلها ، وتجيب عن الأسئلة المتعلقة بها. هذا ليس عامًا بعد ، لكنه جزء مما بنوه. إنه يعد بأن المزيد والمزيد من المهارات ستكون مشابهة للبشر وستستمر في تغيير وظائف الناس.
لذا أعتقد أن ما رأيناه في الأشهر الستة الماضية يشير إلى أننا سنحصل على تحول كبير حقًا في السنوات القليلة المقبلة. يبدو أن هذا التحول سيكون بعيد المدى مثل الثورة الصناعية الأولى. ما زلنا في المراحل الأولى. غالبًا ما تسير هذه الأشياء بشكل أبطأ مما يعتقده الناس. لكنني أعتقد أننا نسير في هذا الاتجاه.
** تقنية تينسنت: **
كيف تعتقد أن الذكاء الاصطناعي سيعيد تشكيل هذا المجتمع؟ أين قيمة الإنسان عندما يتحقق الذكاء الاصطناعي العام؟
** كيد ميتز: **
أعتقد أنه سيكون من الصعب على البشر أن يكون لديهم نظام يمكنه فعل أي شيء يمكن للدماغ البشري القيام به ، ما يسمى بالذكاء الاصطناعي العام.
** إذا كان بإمكان الآلة أن تفعل كل ما يمكن للإنسان القيام به ، فإن قيمة العامل ستنخفض إلى الصفر لأنه سيكون من الأرخص استخدام آلة من استئجار إنسان. في رأيي ، هذا ليس وضعًا جيدًا للبشر. ** لكن الذكاء الاصطناعي ليس موجودًا بعد.
خذ مبرمجي الكمبيوتر كمثال. اليوم ، يمكن للنظام إنشاء برامج الكمبيوتر ورموز الكمبيوتر بشكل جيد للغاية ، ولكن قد لا تزال هناك عيوب في الشفرة. لا تزال بحاجة إلى مبرمج بشري متمرس لتولي التعليمات البرمجية التي أنشأوها وتحريرها ودمجها فيها. برنامج أكبر ، وفي النهاية يتم إنشاء تطبيق. مع تحسن هذه الأنظمة بمرور الوقت ، فإنها ستحل محل المزيد والمزيد مما يفعله البشر. تكمن المشكلة في هذه المرحلة في أن الذكاء الاصطناعي سيبدأ قريبًا في استبدال المبرمجين المبتدئين الأقل خبرة ، والأشخاص الذين هم في أسفل صناعة المبرمجين ، والذين يفعلون نفس الشيء مثل الذكاء الاصطناعي ، ويكتبون بعض التعليمات البرمجية الأساسية ويسلمونها إلى أكثر خبرة. المبرمجين الناس للاندماج.
** مع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي ، ستغير الآلات بالتأكيد الأشياء أكثر فأكثر ، لكننا لسنا في المرحلة التي سيحل فيها الذكاء الاصطناعي فجأة محل عدد كبير من الوظائف. **
مصدر قلق آخر لدي هو أن هذه الأنظمة يمكن أن تولد نصوصًا وصورًا واقعية. لقد بدأوا حتى في إنشاء مقاطع فيديو أثناء التنقل ، ولن نتمكن من معرفة ما هو حقيقي وما هو غير موجود على الإنترنت ، وسيتعين علينا تغيير طريقة تفكيرنا عند تصفح أي شيء تقريبًا على الإنترنت. عليك أن تسأل الجماهير عما إذا كانت لديهم القدرة على تغيير طريقة تفكيرهم بشكل عام. **
شاهد النسخة الأصلية
المحتوى هو للمرجعية فقط، وليس دعوة أو عرضًا. لا يتم تقديم أي مشورة استثمارية أو ضريبية أو قانونية. للمزيد من الإفصاحات حول المخاطر، يُرجى الاطلاع على إخلاء المسؤولية.
مقابلة مع مراسل منظمة العفو الدولية الأسطوري كيد ميتز: لا يوجد خندق في الصناعة ، وستلحق الصين قريبًا بـ OpenAI
المؤلف | Tencent Technology Hao Boyang
من المؤكد أن عنوان "الثلاثة الكبار في التعلم العميق" ليس غريباً على القراء في طفرة الذكاء الاصطناعي. ولكن من بين مواهب التعلم العميق ، ما هي معايير التقييم المستخدمة لتمييز هينتون ويان ليكون ويوشوا بنجيو كعمالقة؟ لا توجد مسابقات أو مناظرات أو تصنيفات ، وقد حدد هذا العنوان أشهر مراسل في مجال الذكاء الاصطناعي ، كيد ميتز ، منذ 18 عامًا.
بصفته كاتبًا بارزًا في مجلة "Wired" ، وكاتب رئيسي لعمود الذكاء الاصطناعي في "New York Times" ، ومؤلف "Deep Learning Revolution" ، أجرى كادي ميتز مقابلات أساسية مع جميع الخبراء المعروفين في مجال الذكاء الاصطناعي خلال أكثر من عشر سنوات من الخبرة العملية ، استشاره Sam Altman قبل إطلاق ChatGPT ، وتحدث معه هينتون بعد مغادرة Google. من خلال الاتصال بهذه الشخصيات الأساسية ، تعمق أيضًا في عمالقة الذكاء الاصطناعي مثل Microsoft و Google و Meta لاستكشاف اللحظات الأساسية والمشاهد الدرامية وراء قرارات الأعمال الأساسية المختلفة. كان كتاب "Deep Learning Revolution" الذي كتب منذ بعض الوقت أيضًا الكشف عنها لأول مرة .. المزاد السري الذي غير مجرى الذكاء الاصطناعي قبل عشر سنوات.
يذكر الكتاب بالتفصيل المزاد الذي أقيم في عام 2012 وكان له تأثير عميق على صناعة الذكاء الاصطناعي بأكملها.
في ديسمبر 2012 ، بقي هينتون ، الذي لم يكن قادرًا على الجلوس ساكنًا بسبب انزلاق غضروفي ، مع اثنين من طلابه لمدة أسبوع في فندق كازينو على سفح جبال بحيرة تاهو للتزلج. يقبل هو وشركته المنشأة حديثًا بدون أي منتجات جولات العطاءات من أشهر الشركات في العالم ، بما في ذلك Microsoft و Google و Deepmind و Baidu.
ظهر المشهد الأكثر دراماتيكية عندما كان هينتون يتعامل مع الزيارة المفاجئة ليو كاي ، نائب عميد معهد الأبحاث الذي أرسله بايدو في ذلك الوقت. ومن أجل "عدم السماح له بالاعتقاد بأنني عجوز" ، طلب من طلابه احزم أمتعته في كل مرة للسماح له بتخفيف آلام أسفل الظهر من المظلة التي تم بناؤها مؤقتًا بوسائد الأريكة ، مما جعلها مرتبكة تمامًا. خلال زيارة معينة ، واجهت هينتون حقيبة الظهر اليسرى لـ Yu Kai وعانت مع الطلاب لفترة طويلة لمعرفة ما إذا كانت تريد البحث عن معلومات حول السعر الاحتياطي لشركة Baidu. لكن في النهاية ، كرامتهم جعلتهم يستسلمون. أخيرًا ، بعد أسبوع ، قبل Hinton عرض Google ، وباع الشركة ، التي كانت لا تزال فارغة تمامًا ، إلى العملاق مقابل 44 مليون دولار ، وفتح ستار حرب الذكاء الاصطناعي العملاقة.
طوال حياته المهنية ، يمكن رؤية مثل هذه المشاهد المليئة بالتفاصيل والصراعات الدرامية في كل مكان. لذلك ، ليس من قبيل المبالغة أن نطلق عليه أعمق مراقب في مجال الذكاء الاصطناعي.
في هذه المقابلة ، أظهر ميتز مرة أخرى معرفته الواسعة بمجال الذكاء الاصطناعي ، من التاريخ واللحظات الأساسية للتعلم العميق إلى مستقبل الذكاء الاصطناعي وتأثيره على المجتمع البشري. كما أجرى تقييمه على غرار المراقب لوضع الذكاء الاصطناعي في الصين على وجه الخصوص.
وهو يعتقد أن السبب وراء تمكن Sam Altman من إبراز OpenAI يرجع أساسًا إلى قدرتها القوية على التفاوض والتي ساهمت في التعاون بين OpenAI و Microsoft. كما يعتقد أن الفجوة بين الصين والولايات المتحدة في الذكاء الاصطناعي ليست بعيدة كما يعتقد الجمهور ، لأن التكنولوجيا الحالية نفسها لا تحتوي على خندق. فيما يتعلق بمستقبل الذكاء الاصطناعي ، لديه مخاوف مماثلة مثل هينتون ، وسيقلق من أن ظهور الذكاء الاصطناعي العام سيحدث تغييرات هائلة في المجتمع. المارة واضحون ، وفيما يلي رؤى من مراقبي الذكاء الاصطناعي.
الفجوة بين الصين والولايات المتحدة ليست كبيرة ، ولا يوجد خندق مائي في الذكاء الاصطناعي
** تقنية تينسنت: **
الآن وقد أصبحت قصة OpenAI في دائرة الضوء ، فقد كتبت الكثير عن تأسيسها ورحلتها في كتابك. هل يمكنك التحدث عن سام التمان؟ ما هي الصفات التي مكنته من قيادة OpenAI إلى ما هي عليه اليوم؟
** كيد ميتز: **
** سام طموح للغاية وهو جيد في إقناع الناس بفعل ما يريدهم أن يفعلوه. بصراحة ، هو جيد في تكوين الفرق ووضعها في مسار معين. ** الأمر لا يتعلق فقط بمستوى مهارة التطوير. إنهم بحاجة إلى الكثير من المال للقيام بذلك. إن تدريب هذه الأنواع من الأنظمة يكلف عشرات الملايين إن لم يكن مئات الملايين من الدولارات. لقد قلت إن تحليل كل النصوص على الإنترنت والتعلم ، والسماح لهذه الأنظمة بالتعلم من تلقاء نفسها ، يستغرق شهورًا ويتطلب أنظمة حوسبة ضخمة تمتلكها بالفعل شركات التكنولوجيا الكبيرة وتتحكم فيها.
جمع سام أكثر من مليار دولار في عام 2019 تقريبًا. لذا فإن جزءًا كبيرًا من مهاراته هو التفاوض على الصفقة. ** كانت صفقة ضخمة ، حصل سام على الأموال التي يحتاجها ، والقوة الحاسوبية التي يحتاجها. وقد جمعا لاحقًا أكثر من 11 مليار دولار أخرى من ** Microsoft ، بإجمالي يصل إلى ما يقرب من 13 مليار دولار. هذا سبب كبير لكونه محوريًا جدًا.
** تقنية تينسنت: **
لقد ذكرت Microsoft ، لكنها كانت متخلفة تمامًا عن منافسيها في الموجة الأخيرة من الذكاء الاصطناعي. إذن لماذا تستطيع Microsoft اغتنام هذه الفرصة في هذه الموجة من الذكاء الاصطناعي وتتصرف بهذه السرعة؟
** كيد ميتز: **
هذه خطوة مثيرة للاهتمام لمايكروسوفت. كانوا في السابق وراء المنافسة ، لكنهم أدركوا أهمية التكنولوجيا التي كانوا يبنونها. لقد واجهوا أيضًا العديد من الصعوبات من قبل.لدي خصمه Google وشركات أخرى سيناريو يمكن استخدام هذه التكنولوجيا فيه: قامت Google أولاً بنشر الشبكات العصبية على نطاق واسع على هواتف Android ومساعدها الرقمي Google Home للتعرف على الكلام. لذلك عندما تستخدم هذه السماعات الذكية في منزلك ، يمكنهم الإجابة على أسئلتك. يمكن أن تبدأ Google في نشر هذه التقنية بسرعة كبيرة لأن لديها السيناريوهات والأجهزة اللازمة لنشرها. مايكروسوفت ليس لديها هذا السيناريو.
ولكن عندما حاولت Microsoft أخيرًا نشرها ، واجهت مشاكل أخرى. أطلقوا روبوت محادثة يسمى Tay في الولايات المتحدة منذ بضع سنوات ، وبمجرد أن وصل إلى الرفوف تقريبًا ، بدأ في إصدار بعض الرسائل المسيئة ، بما في ذلك الرسائل العنصرية. يمكن لـ Microsoft إزالته قريبًا فقط.
** هذا جانب من القصة مع تطور تقنية الذكاء الاصطناعي في الولايات المتحدة ، حيث تقوم هذه الأنظمة أحيانًا بإنشاء نص غير ضروري متحيز ضد بعض الأشخاص ويولد خطابًا يحض على الكراهية. لذلك ، يصعب على الشركات الكبيرة أن تتخذ قرارًا بشأن إطلاق هذا المنتج ، وهم لا يريدون المخاطرة. لكن Microsoft دخلت في شراكة مع OpenAI ، التي تطلق النظام ، حتى لا يتفاعل الناس بقوة مع عيوبه كما فعلوا مع Microsoft. ** سيقبل الناس أن هذه الأخطاء تأتي من شركة صغيرة وغير معروفة ، ولكن ليس من شركة معروفة مثل Microsoft.
** تقنية تينسنت: **
حسب ملاحظتك ، ما هو حجم الفجوة بين الصين والولايات المتحدة في مجال الذكاء الاصطناعي؟ ما هي برأيك المزايا التي تتمتع بها الصين في مجال الذكاء الاصطناعي؟
** كيد ميتز: **
تعمل الصين على هذا الأمر لبعض الوقت. هناك العديد من الأشخاص والشركات الذين يفهمون التكنولوجيا المستخدمة هنا ، ولكن قد تكون هناك صعوبات. رقائق الكمبيوتر اللازمة لتدريب هذه الأنظمة يتم تصنيعها على أعلى مستوى من قبل الشركات الأمريكية. الآن هناك حظر تجاري ، لا يمكن بيع هذه الرقائق إلى الصين. يمكن أن يكون هذا عيب.
سنرى كيف ستلعب عندما يتعلق الأمر ببناء هذه التكنولوجيا. ** قال سام التمان مؤخرًا إنه يشعر أن الصين متأخرة عامين. هذا تقدير. أعتقد أن الصناعة ككل يمكنها اللحاق بما يقوم به هو وشركته بسرعة كبيرة. لقد بدأنا بالفعل في رؤية ذلك ، وأعتقد أنه يمكن أن يحدث في الصين أيضًا. **
** تقنية تينسنت: **
هل هذه الفجوة تكبر أم أصغر؟
** كيد ميتز: **
بسبب الحظر التجاري ، من الصعب معرفة ذلك. هذه صعوبة تواجهها الصين. على حد علمي ، تعمل الصين جاهدة لبناء وتصميم وتوريد الرقائق والمعدات اللازمة لمراكز البيانات.
** سواء في الصين أو في الولايات المتحدة ، سيتعين علينا التعامل مع العديد من الأدوار المحتملة التي تلعبها الاحتكاكات التجارية مثل المنافسة. من المقبول الآن بشكل عام أن تقنية OpenAI تتقدم حاليًا على معظم منافسيها. ولكن هناك الكثير من الشركات الأخرى في العالم التي لديها ما يكفي من المعرفة والمال وإمكانية الوصول إلى الموارد اللازمة للمنافسة حقًا. **
لذلك ، ما زلنا في المراحل الأولى من مسابقة الذكاء الاصطناعي ، ولا يزال هناك العديد من الطرق التي يتعين استكشافها. النتيجة لا تزال بحاجة إلى الانتظار والترقب.
** تقنية تينسنت: **
لقد ذكرت بايدو في كتابك. بدأت الشركة الصينية أيضًا في تجربة هذا النوع من تقنية الذكاء الاصطناعي في عام 2012 ، بالفعل في المراحل الأولى من السباق. لماذا تعتقد أنها لم تظهر القوة اليوم؟ ما هي برأيك العوامل الرئيسية المساهمة في هذا الوضع؟
** كيد ميتز: **
** أعتقد أن الأفكار تقود المجال. ** يشتهر التعلم العميق في جميع أنحاء العالم ، وقد بنى الباحثون في الصين تقنيات مماثلة. ولكن كما هو الحال في الولايات المتحدة ، اندهش الناس من مدى نجاح خطوة تدريب ردود الفعل البشرية التي ذكرتها سابقًا. ** وبالتالي ، فإنهم يعدون خطوة وراء الكثيرين في الولايات المتحدة في تطبيق هذه التقنية (التدريب مع التغذية الراجعة البشرية) على نماذج اللغة الكبيرة. **
** تقنية تينسنت: **
لقد ذكرت أن العديد من الشركات الأخرى تشارك أيضًا في هذا السباق ، إلى جانب الشركات الكبيرة مثل OpenAI و Google و Meta ، هل هناك شركات صغيرة تستحق المشاهدة؟
** كيد ميتز: **
هناك شركة تدعى Anthropic ، أسسها مجموعة من الأشخاص الذين تركوا OpenAI. الشركة ليست معروفة جيدًا ، لكنها ستكون مهمة في هذا المجال. لقد ساعدوا في بناء الكثير من التكنولوجيا التي شكلت ChatGPT وأنشأوا chatbot الخاص بهم ، والذي لم يتم إصداره بعد لعامة الناس. أقدر أن قدراته ستكون قابلة للمقارنة مع ChatGPT.
هناك شركة في تورنتو تُدعى Coherence تقوم بشيء مماثل ؛ في الولايات المتحدة هناك شركة تسمى Character.AI أسسها موظفو Google السابقون ؛ هناك شركة أخرى تسمى Inflection AI ، أسسها أحد مؤسسي DeepMind of. DeepMind هو مختبر مهم آخر مقره في لندن ، مملوك بشكل أساسي من قبل Google.
** تقنية تينسنت: **
بالنسبة للشركات التي تتطور في قطاع الذكاء الاصطناعي ، أين الفرص المتاحة لها؟
** كيد ميتز: **
الطريقة التي تعمل بها هذه المجالات الصغيرة هي أنه بمجرد قيام شخص ما ببناء نظام يسمى نموذج اللغة الكبير ، يمكنك استخدامه لبناء جميع أنواع التقنيات الأخرى. يمكنك بناء chatbot ، يمكنك بناء محرك بحث ، يمكنك بناء مدرس شخصي. ** إذن ما تفعله شركة OpenAI هو أنها قامت ببناء هذا النظام الأساسي. يسمونه GPT-4 ، ثم يقدمون هذا النظام لأي شركة أخرى تريد استخدامه. هذه طريقة لإنشاء تطبيقات أخرى.
هذا ما بدأنا نراه. ** أعتقد أنك سترى شركات مثل OpenAI تقدم هذا النوع من الخدمات. يمكن للجميع استخدامه لبناء تطبيقاتهم الخاصة فوقه. ** لذلك أعتقد أن هناك كل أنواع الفرص حيث يمكن للشركات أن تأخذ هذه الخدمة الأساسية ثم تبني أشياء جديدة فوقها وتبيع تلك التطبيقات. لكن أصعب شيء هو بناء هذه الخدمة الأساسية ، ولا يمكن للعديد من الشركات القيام بذلك. في الولايات المتحدة ، هناك شركات عملاقة مثل Google و Microsoft و Meta ، ولا يوجد سوى عدد قليل من الشركات الناشئة التي تمتلك رأس المال والموهبة المطلوبة. كما قلت من قبل ، أنت بحاجة إلى مئات الملايين من الدولارات لبناء هذا النظام الأساسي. ** لذا من الصعب حاليًا على الشركات الصغيرة التنافس معها من حيث بناء النموذج الأساسي. **
يعتقد الكثير من الناس أنه مع انخفاض الأسعار وتحسن المشاريع مفتوحة المصدر ، سيصبح من الأسهل على الناس بناء أنظمة أساسية خاصة بهم ، وسيتغير ذلك في النهاية. ولكني لست متأكدا.
معلمان رئيسيان في تطوير الذكاء الاصطناعي: مزاد وولادة ChatGPT
** تقنية تينسنت: **
بصفتك مؤلفًا رئيسيًا للذكاء الاصطناعي ، فقد ركزت بشكل أساسي على مجال التعلم العميق في حياتك المهنية التي استمرت عشر سنوات ، وقمت بإنشاء جميع الأدوار المهمة في هذا المجال وشاركت في لحظات حاسمة مختلفة فيما بينها. ما الذي دفعك إلى الاهتمام بهذا المجال؟
** كيد ميتز: **
حوالي عام 2011 أو 2012 ، انضممت إلى Wired في سان فرانسيسكو. هذا هو أحد المجالات التي قررت التركيز عليها. في ذلك الوقت منذ أكثر من عشر سنوات ، كان من الممكن بالفعل أن تشم رائحة أن هذا المجال سيصبح مهمًا للغاية. هذا عندما حدثت بضع لحظات محورية جعلتني مهتمًا بالتكنولوجيا.
هينتون هو بطل كتاب "ثورة التعلم العميق" وقد كتبت عن صعوده والمفهوم الأساسي للشبكات العصبية التي قادت العديد من التطورات في السنوات العشر الماضية. انضم أخيرًا إلى Google في عام 2013.
علمت لاحقًا أن هذا كان مزادًا بين بعض أكبر شركات التكنولوجيا في العالم ، بما في ذلك Google و Microsoft و Baidu الصينية. كانت تلك لحظة محورية ، وكان بإمكانك أن ترى شيئًا ما يبدأ في الحدوث. على مر السنين ، بدأت في تغطية الفضاء أكثر فأكثر ، وتعرفت على أشخاص مثل هينتون وزميله منذ فترة طويلة يان ليكون ، الذي انضم في النهاية إلى Facebook والآن ميتا ، من بين أشخاص آخرين في هذا المجال. بدأنا في إجراء الكثير من التغطية في Wired ، ثم أصبح الأمر أكبر وأكبر. في النهاية ، قررت أن أكتب كتابًا عن هذا المجال ، واصلت تغطيته عندما انتقلت من Wired إلى New York Times.
** تقنية تينسنت: **
كمراسل تابع للذكاء الاصطناعي لفترة طويلة ، فإن الأمر يشبه المرور بدورة ، لقد مررت بمرحلة الحضيض في مجال التعلم الآلي ، الذكاء الاصطناعي. برأيك ما الذي جعل هينتون وآخرين يصرون؟
** كيد ميتز: **
بدأ هينتون العمل على الشبكات العصبية في عام 1972. في ذلك الوقت ، لم يصدق أحد تقريبًا أنها ستنجح ، لأن ** مجال الذكاء الاصطناعي بأكمله تخلى عن اتجاه الشبكات العصبية. لكن ** هينتون رجل له عقله ، يؤمن حقًا بما يؤمن به ، وهو ثابت في هذا الاتجاه.
** بحلول الثمانينيات ، ويرجع الفضل في جزء كبير منه إلى جهود هينتون الخاصة ، حققت التكنولوجيا بعض التقدم الكبير. بدأ كثير من الناس يؤمنون بهذه الفكرة مرة أخرى. لكن في أوائل التسعينيات ، استسلم الناس مرة أخرى ، لكنه استمر في العمل ، وحافظ دائمًا على موقفه الثابت. ** اعتقدوا أن الفكرة ستستمر في التحسن ، وكانوا على حق. جزء مما يجعل هذه القصة مثيرة للاهتمام هو أنهم يواصلون العمل حتى في مواجهة الكثير من الشكوك ، حتى من زملائهم المقربين.
** اللحظة التي فتحت أعين الصناعة بأكملها كانت تعرف الآن باسم ورقة AlexNet. تُظهر هذه الورقة البحثية ، التي كتبها هينتون واثنان من طلابه في جامعة تورنتو ، أن الشبكات العصبية يمكن أن تحقق نجاحًا كبيرًا في التعرف على الصور ** ، وتحديد الأشياء في الصور مثل الزهور والسيارات والأشخاص والحيوانات وما إلى ذلك.
عندما نُشرت الورقة في عام 2012 ، فتحت عيون Google و Microsoft و Baidu وفي النهاية Facebook. يمكننا أن نرى هذه الحرب من أجل المواهب ، وهذا الاندفاع لتطبيق هذه الفكرة داخل بعض أكبر الشركات على هذا الكوكب ، ليس فقط للتعرف على الصور ، ولكن للتعرف على الكلام والترجمة وما إلى ذلك. كانت تلك الورقة لحظة محورية. لهذا السبب يبدأ كتابي بتلك الورقة ، ** كانت تلك هي اللحظة التي باع فيها هينتون شركته في المزاد لأعلى مزايد ، وقد أثار ذلك كل شيء آخر. **
منذ ذلك الحين وحتى اليوم ، واصلنا التحسن. كانت الصحوة المذكورة أعلاه للوعي الصناعي في عام 2012 لحظة حرجة ، وبعد 10 سنوات ، تم إطلاق ChatGPT ، وهي لحظة حرجة أخرى. كلتا هاتين اللحظتين هي نقاط تحول مهمة للغاية عندما ننظر إلى الوراء في تاريخ الذكاء الاصطناعي.
** تقنية تينسنت: **
** في كتابك ، تصف تطور التعلم العميق ، وأثارت معالم المنتج مثل AlphaGo و Deepfake وسلسلة GPT نقاشًا عامًا مكثفًا. ولكن حتى ظهور ChatGPT ، شعر الجميع حقًا أن الثورة الصناعية الحقيقية قادمة ، فما الذي يجعل سلسلة GPT مختلفة تمامًا؟ **
** كيد ميتز: **
هذا سؤال عظيم. تم تطوير التقنيات ذات الصلة بـ GPT و ChatGPT لبعض الوقت. قامت العديد من الشركات بتطوير هذه التقنية على مدار السنوات الخمس الماضية ، حيث قامت شركة OpenAI في النهاية بتطوير Chat GPT ، وبدأت شركات مثل Google و Meta (سابقًا Facebook) و Microsoft في تطوير ما يسمى بنماذج اللغة الكبيرة منذ خمس سنوات.
الفكرة وراء هذه التقنية هي بناء شبكة عصبية ، نظام رياضي يمكنه التعلم من البيانات. قم بتزويده بأكبر قدر ممكن من النص ، ويقوم بتحليل ذلك النص ، وفي عملية تحليل هذا النص ، يتعلم إنشاء النص نفسه. من خلال تحليل مقالات ويكيبيديا ومنشورات المدونات وسجلات الدردشة والمحتويات المتنوعة على الإنترنت ، تعرف على الأنماط في الطريقة التي نجمع بها الكلمات معًا وتعلمنا القيام بذلك. لقد رأينا أن هذه التكنولوجيا تؤتي ثمارها خلال السنوات القليلة الماضية ، وتم إطلاق العديد من الأنظمة المثيرة للاهتمام.
أصدرت OpenAI GPT-2 و GPT-3 ، وكلها رائعة للغاية. يمكننا أن نرى أن هذه الأنظمة تبدأ في إنتاج نصوص مثل البشر. لكن إصدار ChatGPT هو الذي جعل الجمهور يدرك ذلك حقًا. أصدرت شركات أخرى روبوتات محادثة خاصة بها منذ شهور وأسابيع ، مثل Meta (فيسبوك سابقًا) أطلقت روبوت محادثة في المجتمع العلمي ، لكنها لم تكن غير مهمة للناس فحسب ، بل تعرضت لانتقادات أيضًا. لأنها تخلق معلومات مضللة والناس مستاءون للغاية حيال ذلك. وسرعان ما أخذها ميتا إلى أسفل. ولكن بعد ذلك بوقت قصير ، أصدرت شركة OpenAI ChatGPT على Twitter.
** أصبح شائعًا جزئيًا بسبب كيفية إصداره وجزئيًا بسبب الشركة التي أصدرته. لكن ChatGPT يتحسن في بعض الجوانب التقنية الرئيسية. لأنه في بناء هذه النماذج اللغوية الكبيرة التي تم تعلمها من جميع أنحاء الإنترنت ، فإنهم يطبقون التعليقات البشرية عليها. طلبوا من البشر تقييم ردود الشات بوت. هل يطلبون من البشر تقييم الاستجابة على أنها جيدة؟ هل هذا حقيقي هل يعمل؟ يعطونه إعجابًا أو كرهًا ، ثم يعيدون هذه التصنيفات إلى النظام ويسمحون له بالتعلم من تلك التصنيفات. **
وبهذه الطريقة ، تمكنوا من صقلها لدرجة أنه في كل مرة يُسأل فيها روبوت المحادثة تقريبًا ، كان ينتج نصًا مقنعًا. قد لا يكون هذا صحيحًا دائمًا ولا يزال ينتج معلومات مضللة ، ولكنه ** يتواصل مع الأشخاص بطريقة سريعة الاستجابة يستخدمها البشر بالفعل. ليس فقط مع الخبراء في هذا المجال ، ولكن مع أي شخص. لقد استحوذ هذا على خيال الناس حقًا. ** كان هناك تحول حقيقي في تصور هذه التكنولوجيا ، ليس فقط بين الناس العاديين ، ولكن أيضًا بين العديد من الباحثين في هذا المجال من التكنولوجيا. أدت شعبية ChatGPT إلى دخول حقبة جديدة من هذا النوع من التكنولوجيا وسباق جديد نحو الذكاء الاصطناعي المثير للإعجاب بشكل متزايد.
** تقنية تينسنت: **
هل تعتقد أن العامل التقني الرئيسي لنجاح ChatGPT هو أساسًا RLHF (التعلم من خلال التعليقات البشرية)؟
** كيد ميتز: **
نعم ، إذا كنت تستخدم بعض الإصدارات السابقة ، مثل ** GPT-3 ، فقد يكون الأمر مثيرًا للإعجاب أحيانًا عندما تطلبه بطريقة معينة. على سبيل المثال ، إذا طلبت منه إلقاء خطاب بأسلوب دونالد ترامب ، فهناك احتمال نصف احتمال أن ينتج خطابًا مثيرًا للإعجاب. إنه يشبه إلى حد ما رمي النرد ، وأحيانًا يمنحك ما تريد ، وأحيانًا لا يمنحك ذلك. في هذه الحالة لا يجذب النظام انتباه الناس العاديين. ** لكنهم أخذوا هذا النظام الأساسي ، لكن في كل مرة ينتج فيها النظام استجابة ، كان لديهم تعليقات توضيحية. يمكن أن يأخذ تقييمات من البشر ، ويرى كيف يصنفون تلك الردود ، ويستخدم ذلك لإعادة تدريب النظام. يخبر المعلق التوضيحي GPT بنوع الإجابة الجيدة ونوع الإجابة السيئة.
في النهاية ، حصل OpenAI على روبوت محادثة يمكنه التحدث مثل الإنسان في كل مرة تقريبًا. لقد وضعوا هذا النظام أمام الناس العاديين ، وهذه المناقشة الساخنة هي الطريقة التي يستجيب بها الناس لظهوره. على Twitter ، يمكن لأي شخص استخدامه ، والناس يستجيبون له حقًا.
AGI لا يزال بعيدًا ، لكن وصوله سيحل محل كل قيمة العمل البشري
** تقنية تينسنت: **
منذ بعض الوقت ، قال ماسك في مقابلة أن الذكاء الاصطناعي العام سيتحقق في غضون 5 أو 6 سنوات ، هل تعتقد أن الذكاء الاصطناعي العام سيكون هدفًا سهلاً؟
** كيد ميتز: **
من الصعب حقًا قول ذلك ، وهناك الكثير من الجدل حول هذا الموضوع. ** نحن نعلم أن أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية ليست قريبة من هذا المستوى. يمكنهم إنتاج لغة بطريقة مثيرة للإعجاب ، لكنهم لا يستطيعون التفكير مثل البشر ، ولا يمتلكون الفطرة السليمة للبشر. **
يعتقد الكثير من الناس أننا بحاجة إلى طرق جديدة لمنحهم هذه القدرة ، ولا يمكن لأساليبنا الحالية أن تجعلهم يحققون الذكاء الاصطناعي العام. إنهم بحاجة إلى معرفة المزيد عن العالم المادي أكثر من مجرد اللغة. هناك الكثير من الجدل والاختلاف حول هذا ، لكنه بالتأكيد ليس شيئًا نحتاج إلى التفكير فيه اليوم ، كما أننا لسنا قريبين بما يكفي من الذكاء الاصطناعي العام حتى الآن.
** تقنية تينسنت: **
في رأيك ، ما الذي يفتقر إليه النظام الحالي مقارنة بالذكاء الاصطناعي العام الحقيقي؟
** كيد ميتز: **
عند استخدام هذه الأنظمة ، يمكن العثور بسهولة على عيوب الذكاء الاصطناعي الحالية. إذا حاولت جعلهم يفكرون مثل البشر ، فيمكنهم أحيانًا التقليد ، لكن في معظم الأحيان لا يمكنهم ذلك.
هذه هي الصعوبة الحقيقية. ** يتمثل الاختلاف الأكبر بينها وبين الذكاء الاصطناعي العام في أنها تولد نصًا معقولاً ويمكنها بالفعل التفكير. **
** هذه الأنظمة جيدة جدًا في التعامل مع الأشياء التي حدثت في الماضي ، أي قول شيء موثق على الإنترنت. لكنهم لا يتحدثون عن المستقبل ويتكهنون بما قد يحدث. ** يمكننا أن نجري هذه المحادثة حيث نتحدث عن المستقبل ونفكر فيما قد يحدث. هذه الأنظمة ليست جيدة في القيام بذلك. إنهم يجيدون تقليد ما رأوه من قبل. لذا فهم جيدون جدًا في اجتياز الاختبارات الموحدة. إنهم يقومون بعمل جيد في اختبارات مثل القانون والعلوم والرياضيات في المدارس الثانوية لدرجة أنهم يحصلون على الكثير من الضجيج في وسائل الإعلام.
** لكن أظهرت دراسات أخرى أنه إذا أعطيتهم أسئلة جديدة تمامًا ، وأسئلة تمت كتابتها بعد تدريبهم ، فلن يؤدوا أداءً جيدًا. لذا بينما يجيبون على كل هذه الأسئلة المعيارية ، فهم ليسوا بالضرورة منطقياً. ** ما يفعلونه هو تكرار ما رأوه من قبل.
** تقنية تينسنت: **
فيما يتعلق بتهديد الذكاء الاصطناعي ، مثل التعتيم ، فقد سجلت مقطعًا مثيرًا للاهتمام من هينتون في كتاب "يحتاج الناس إلى التعايش مع مشكلة" الصندوق الأسود "، حتى لو لم تتمكن من رؤية الأعمال الداخلية ، فإنهم سيفعلون ما يفترض بهم للقيام بذلك "، لكن هينتون ترك Google مؤخرًا ، كما أجريت مقابلة معه ، أعرب فيها عن الكثير من المخاوف بشأن الذكاء الاصطناعي. كيف تفهم تغيير هينتون في موقفه تجاه الذكاء الاصطناعي؟
** كيد ميتز: **
لقد تغير تفكيره بالتأكيد. عندما نشرت الكتاب ، كان يعتقد أن مخاطر الذكاء الاصطناعي بعيدة جدًا. لكن في العام الماضي ، غير رأيه عندما رأى تقنية ChatGPT التي نراها الآن.
لقد أدرك أن الأنظمة في بعض النواحي أقوى من أدمغة الإنسان. ** أنا وأنت لا نستطيع فهم الإنترنت بالكامل ، فهو بعيد عن متناول الإنسان. لا يمكننا التعلم من هذا الكم الهائل من البيانات ، لكن النظام يستطيع ذلك. ** يخشى استخدامهم لنشر معلومات مضللة ، وفي هذه الحالة نص غير حقيقي ، صورة غير حقيقية ، فيديو غير حقيقي.
** بالإضافة إلى ذلك ، فهو قلق أيضًا بشأن بدء النظام في تولي وظائف الأشخاص ؛ كما أنه قلق بشأن بعض المشكلات الأكبر ، مثل استخدام الأنظمة الآلية في ساحة المعركة كأسلحة ؛ بل إنه قلق من حدوث ذلك في لفترة أطول من الوقت ، سنفقد السيطرة على الذكاء الاصطناعي. **
** تقنية تينسنت: **
لقد تحدث يان ليكون ، زميل هينتون منذ فترة طويلة ، وغيره من علماء الذكاء الاصطناعي كثيرًا مؤخرًا عن المبالغة الإعلامية في قدرات الذكاء الاصطناعي وتهديداته. هل تعتقد أنه على حق؟ ما هي الطرق التي قد تؤدي بها وسائل الإعلام إلى تعقيد هذه الأمور أكثر مما هي عليه في الواقع؟
** كيد ميتز: **
** أعتقد أن الإعلام يبالغ. عندما تم إطلاق Chat GPT لأول مرة ، لم ير الناس عيوبه ، واستغرق الأمر وقتًا طويلاً قبل أن يدركوا أنه يولد معلومات مضللة لتضليل الناس. يجد العديد من الأشخاص ، بمن فيهم الصحفيون ، صعوبة في فهم ما يحدث. لذلك ، فهم الاستمرار في تضليل الناس أثناء انتشارهم. ** في هذه الحالة ، يمكن أن يحدث الإفراط في المبالغة بسهولة.
بالطبع ، تأتي المبالغة المتعمدة في بعض الأحيان من سوء الفهم ، لكن بعض الناس يداعبون عن قصد والبعض الآخر دون وعي. لكني أعتقد أن السبب في الغالب هو أن الناس لا يفهمون تمامًا ما يرونه.
** تقنية تينسنت: **
ما رأيك في الأهمية التاريخية لازدهار الذكاء الاصطناعي الحالي؟ هل هي بداية ثورة صناعية جديدة؟
** كيد ميتز: **
إنه ممكن. أعتقد أننا سنستمر في رؤية التحسينات على هذه الأنظمة. ** سيكونون قادرين على التعامل ليس فقط مع النص ، ولكن أيضًا مع الصور. لقد رأينا أحدث نسخة من التكنولوجيا التي أنشأتها شركة OpenAI تلتقط صورة وتصف ما بداخلها ، وتجيب عن الأسئلة المتعلقة بها. هذا ليس عامًا بعد ، لكنه جزء مما بنوه. إنه يعد بأن المزيد والمزيد من المهارات ستكون مشابهة للبشر وستستمر في تغيير وظائف الناس.
لذا أعتقد أن ما رأيناه في الأشهر الستة الماضية يشير إلى أننا سنحصل على تحول كبير حقًا في السنوات القليلة المقبلة. يبدو أن هذا التحول سيكون بعيد المدى مثل الثورة الصناعية الأولى. ما زلنا في المراحل الأولى. غالبًا ما تسير هذه الأشياء بشكل أبطأ مما يعتقده الناس. لكنني أعتقد أننا نسير في هذا الاتجاه.
** تقنية تينسنت: **
كيف تعتقد أن الذكاء الاصطناعي سيعيد تشكيل هذا المجتمع؟ أين قيمة الإنسان عندما يتحقق الذكاء الاصطناعي العام؟
** كيد ميتز: **
أعتقد أنه سيكون من الصعب على البشر أن يكون لديهم نظام يمكنه فعل أي شيء يمكن للدماغ البشري القيام به ، ما يسمى بالذكاء الاصطناعي العام.
** إذا كان بإمكان الآلة أن تفعل كل ما يمكن للإنسان القيام به ، فإن قيمة العامل ستنخفض إلى الصفر لأنه سيكون من الأرخص استخدام آلة من استئجار إنسان. في رأيي ، هذا ليس وضعًا جيدًا للبشر. ** لكن الذكاء الاصطناعي ليس موجودًا بعد.
خذ مبرمجي الكمبيوتر كمثال. اليوم ، يمكن للنظام إنشاء برامج الكمبيوتر ورموز الكمبيوتر بشكل جيد للغاية ، ولكن قد لا تزال هناك عيوب في الشفرة. لا تزال بحاجة إلى مبرمج بشري متمرس لتولي التعليمات البرمجية التي أنشأوها وتحريرها ودمجها فيها. برنامج أكبر ، وفي النهاية يتم إنشاء تطبيق. مع تحسن هذه الأنظمة بمرور الوقت ، فإنها ستحل محل المزيد والمزيد مما يفعله البشر. تكمن المشكلة في هذه المرحلة في أن الذكاء الاصطناعي سيبدأ قريبًا في استبدال المبرمجين المبتدئين الأقل خبرة ، والأشخاص الذين هم في أسفل صناعة المبرمجين ، والذين يفعلون نفس الشيء مثل الذكاء الاصطناعي ، ويكتبون بعض التعليمات البرمجية الأساسية ويسلمونها إلى أكثر خبرة. المبرمجين الناس للاندماج.
** مع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي ، ستغير الآلات بالتأكيد الأشياء أكثر فأكثر ، لكننا لسنا في المرحلة التي سيحل فيها الذكاء الاصطناعي فجأة محل عدد كبير من الوظائف. **
مصدر قلق آخر لدي هو أن هذه الأنظمة يمكن أن تولد نصوصًا وصورًا واقعية. لقد بدأوا حتى في إنشاء مقاطع فيديو أثناء التنقل ، ولن نتمكن من معرفة ما هو حقيقي وما هو غير موجود على الإنترنت ، وسيتعين علينا تغيير طريقة تفكيرنا عند تصفح أي شيء تقريبًا على الإنترنت. عليك أن تسأل الجماهير عما إذا كانت لديهم القدرة على تغيير طريقة تفكيرهم بشكل عام. **