ما الذي تعلمنا إياه طفرات التكنولوجيا السابقة عن الذكاء الاصطناعي؟

دورة البنية التحتية تتكرر

غالباً ما يزعم وادي السيليكون أن أحدث اختراقاته غير مسبوقة، لكن هذا ليس صحيحاً. فموجة الذكاء الاصطناعي الحالية تشبه توسع السكك الحديدية في القرن التاسع عشر وطفرة الدوت كوم في أواخر التسعينيات. نحن نشهد تحولاً هائلاً في كيفية تدفق رأس المال وكيفية مركزة قوة الحوسبة. الأمر يتعلق بمن يمتلك بنية المستقبل التحتية. تتصدر الولايات المتحدة لأنها تمتلك أعمق الموارد المالية وأكثر مزودي الـ cloud عدوانية. يظهر التاريخ أن من يتحكم في المسارات أو كابلات الألياف الضوئية يملي في النهاية الشروط على الجميع. الذكاء الاصطناعي لا يختلف؛ فهو يتبع مساراً معروفاً من بناء البنية التحتية يليه اندماج سريع. فهم هذا النمط يساعدنا على رؤية ما وراء الضجيج وتحديد أين تكمن القوة الحقيقية في هذه الدورة الجديدة. الخلاصة بسيطة: نحن لا نبني برمجيات أذكى فحسب، بل نبني مرفقاً جديداً سيكون أساسياً مثل الكهرباء أو الإنترنت. الفائزون سيكونون أولئك الذين يتحكمون في الأجهزة المادية ومجموعات البيانات الضخمة المطلوبة لتشغيل هذه الأنظمة.

من قضبان الصلب إلى الشبكات العصبية

لفهم الذكاء الاصطناعي اليوم، انظر إلى طفرة السكك الحديدية الأمريكية. في منتصف القرن التاسع عشر، تدفقت كميات هائلة من رأس المال لمد المسارات عبر القارة. أفلست العديد من الشركات، لكن المسارات بقيت. تلك المسارات شكلت أساس القرن التالي من النمو الاقتصادي. الذكاء الاصطناعي حالياً في مرحلة مد المسارات. بدلاً من الصلب والبخار، نستخدم السيليكون والكهرباء. الاستثمارات الضخمة من شركات مثل Microsoft وGoogle تبني مجموعات الحوسبة التي ستدعم كل صناعة أخرى. هذا استثمار كلاسيكي في البنية التحتية. عندما تتطلب التكنولوجيا رأس مال هائلاً للبدء، فإنها تحابي بطبيعتها اللاعبين الكبار الراسخين. ولهذا السبب تهيمن بضع شركات في الولايات المتحدة على هذا المجال؛ فهي تمتلك المال لشراء الرقائق والأراضي لبناء مراكز البيانات، كما تمتلك قواعد مستخدمين لاختبار نماذجها على نطاق واسع. هذا يخلق حلقة تغذية راجعة حيث يحصل اللاعبون الأكبر على المزيد من البيانات، مما يجعل نماذجهم أفضل، وهو ما يجذب المزيد من المستخدمين.

غالباً ما يخطئ الناس باعتبار الذكاء الاصطناعي منتجاً مستقلاً. من الأدق اعتباره منصة. تماماً كما احتاج الإنترنت إلى [external-link] تاريخ الإنترنت للانتقال من مشروع عسكري إلى مرفق عالمي، ينتقل الذكاء الاصطناعي من مختبرات الأبحاث إلى العمود الفقري لعمليات الأعمال. يحدث هذا الانتقال بشكل أسرع من الدورات السابقة لأن شبكة التوزيع موجودة بالفعل. لا نحتاج إلى مد كابلات جديدة للوصول إلى المستخدمين، بل نحتاج فقط إلى ترقية الخوادم في نهاية الخطوط. هذه السرعة هي ما يجعل اللحظة الحالية تبدو مختلفة، حتى وإن كانت الأنماط الاقتصادية الأساسية مألوفة. تركيز القوة هو سمة من سمات هذه المرحلة، وليس خطأً برمجياً. يشير التاريخ إلى أنه بمجرد وضع البنية التحتية، يتحول التركيز من بناء الأنظمة إلى استخراج القيمة منها. نحن نقترب من تلك النقطة المحورية الآن.

ميزة رأس المال الأمريكي

يرتبط التأثير العالمي للذكاء الاصطناعي مباشرة بمن يستطيع تحمل الفاتورة. في الوقت الحالي، هذه هي الولايات المتحدة بشكل أساسي. يسمح عمق أسواق رأس المال الأمريكية بمستوى من المخاطرة تعجز المناطق الأخرى عن مجاراته. هذا يخلق فجوة كبيرة في قوة المنصات. عندما تتحكم حفنة من الشركات في الـ cloud، فإنها تتحكم فعلياً في قواعد اللعبة للجميع. لهذا آثار عميقة على السيادة الوطنية والمنافسة العالمية. الدول التي لا تملك بنية تحتية حوسبية واسعة النطاق خاصة بها يجب أن تستأجرها من مزودين أمريكيين. هذا يخلق نوعاً جديداً من التبعية. لم يعد الأمر يتعلق بتراخيص البرمجيات فحسب، بل بالوصول إلى قوة المعالجة المطلوبة لتشغيل اقتصاد حديث. هذا المركزية للقوة موضوع متكرر في تاريخ التكنولوجيا.

هناك ثلاثة أسباب رئيسية لبقاء هذه القوة مركزة في أيدٍ قليلة:

• تكلفة تدريب نموذج رائد تصل الآن إلى مليارات الدولارات.
• الأجهزة المتخصصة المطلوبة يتم إنتاجها من قبل عدد صغير جداً من المصنعين.
• متطلبات الطاقة الهائلة لمراكز البيانات تحابي المناطق ذات شبكات الطاقة المستقرة والرخيصة.

هذا الواقع يتناقض مع فكرة أن الذكاء الاصطناعي سيكون أداة مساواة كبرى. فبينما تصبح الأدوات أكثر سهولة للأفراد، يظل التحكم الأساسي أكثر تماسكاً من أي وقت مضى. بدأت الحكومات تلاحظ هذا الخلل، وتنظر في سوابق تاريخية مثل [external-link] قانون شيرمان لمكافحة الاحتكار لمعرفة ما إذا كانت القوانين القديمة قادرة على التعامل مع الاحتكارات الجديدة. ومع ذلك، فإن سرعة الصناعة تسبق السياسة حالياً. بحلول الوقت الذي تتم فيه مناقشة لائحة ما وإقرارها، تكون التكنولوجيا قد تقدمت جيلين غالباً. هذا يخلق تأخيراً دائماً حيث يكون القانون دائماً في حالة رد فعل تجاه واقع تغير بالفعل.

عندما تسبق البرمجيات القانون

التأثير الواقعي لهذه السرعة مرئي في كيفية اضطرار الشركات للتكيف. تخيل يوماً في حياة شركة تسويق صغيرة في شيكاغو. قبل خمس سنوات، كانوا يوظفون كتاباً مبتدئين لصياغة النصوص وباحثين لاكتشاف الاتجاهات. اليوم، يستخدم المالك اشتراكاً واحداً في منصة ذكاء اصطناعي للتعامل مع سبعين بالمائة من عبء العمل. يبدأ الصباح بملخص من الذكاء الاصطناعي لتحولات السوق العالمية. وبحلول الظهر، يكون النظام قد صاغ ثلاثين إعلاناً مختلفاً بناءً على تلك التحولات. يعمل الموظفون البشر الآن كمحررين واستراتيجيين بدلاً من كونهم مبدعين. يحدث هذا التحول في كل قطاع، من القانون إلى الطب. إنه يزيد الكفاءة، لكنه يخلق أيضاً اعتماداً هائلاً على مزود المنصة. إذا غير المزود أسعاره أو شروط الخدمة، فلا خيار أمام شركة التسويق سوى الامتثال. لقد دمجوا الأداة بعمق في سير عملهم لدرجة أنهم لا يستطيعون العودة بسهولة إلى العمل اليدوي.

يوضح هذا السيناريو سبب صعوبة مواكبة السياسة. لا يزال المنظمون قلقين بشأن خصوصية البيانات وحقوق النشر، بينما تتجه الصناعة بالفعل نحو وكلاء مستقلين يمكنهم اتخاذ قرارات مالية. السرعة الصناعية لتطوير الذكاء الاصطناعي مدفوعة بسباق على حصة السوق. الشركات مستعدة لكسر الأشياء الآن وإصلاحها لاحقاً لأن كونك الثاني في سباق البنية التحتية غالباً ما يعني أنك الأخير. رأينا هذا في حروب المتصفحات وصعود وسائل التواصل الاجتماعي. الفائزون هم من يتحركون بسرعة كافية ليصبحوا المعيار الافتراضي. بمجرد أن تصبح المعيار، يصعب استبدالك. هذا يخلق وضعاً تكون فيه المصلحة العامة ثانوية غالباً أمام السعي وراء النطاق. التناقض هو أننا نريد فوائد التكنولوجيا، لكننا حذرون من القوة التي تمنحها لشركات قليلة.

أحدث تحليل لصناعة الذكاء الاصطناعي حول [internal-link] أحدث تحليل لصناعة الذكاء الاصطناعي يشير إلى أننا ندخل مرحلة من التكامل العميق. هذه هي المرحلة التي تتوقف فيها التكنولوجيا عن كونها مجرد حداثة وتبدأ في أن تكون ضرورة. بالنسبة للشركات، عدم استخدام الذكاء الاصطناعي سيصبح قريباً مثل عدم استخدام الإنترنت في عام 2010. قد يكون ذلك ممكناً، لكنه سيكون غير فعال بشكل لا يصدق. هذا الضغط للتبني هو ما يدفع النمو السريع، حتى عندما تكون العواقب طويلة المدى غير واضحة. نحن نشهد تكراراً لأوائل العقد الأول من القرن الحادي والعشرين عندما سارعت الشركات للاتصال بالإنترنت دون فهم كامل لمخاطر الأمن أو الخصوصية. الفرق اليوم هو أن النطاق أكبر بكثير والمخاطر أعلى. الأنظمة التي نبنيها الآن ستحكم على الأرجح كيفية عملنا وتواصلنا للعقود القادمة.

أسئلة صعبة لعصر الحوسبة

يجب أن نطبق الشك السقراطي على الطفرة الحالية. ما هي التكاليف الخفية لهذا التوسع السريع؟ الأكثر وضوحاً هو التأثير البيئي. يسلط [external-link] تقرير وكالة الطاقة الدولية حول مراكز البيانات الضوء على مقدار الطاقة التي تستهلكها هذه الأنظمة. بينما نبني المزيد من مراكز البيانات، نضع المزيد من الضغط على شبكات الطاقة المتقادمة. من يدفع ثمن تلك البنية التحتية؟ هل هي الشركات التي تجني المليارات، أم دافعو الضرائب الذين يتشاركون الشبكة؟ هناك أيضاً مسألة عمالة البيانات. يتم تدريب هذه النماذج على المخرجات الجماعية للبشرية، غالباً دون موافقة أو تعويض. هل من العدل أن تقوم بضع شركات بخصخصة قيمة البيانات العامة؟ نحتاج أن نسأل من يستفيد حقاً من هذه الكفاءة. إذا كانت المهمة التي استغرقت عشر ساعات تستغرق الآن عشر دقائق، هل يحصل العامل على مزيد من وقت الفراغ، أم يحصل فقط على عشرة أضعاف العمل؟

الخصوصية هي مجال آخر حيث تكون التكاليف مخفية غالباً. لجعل الذكاء الاصطناعي أكثر فائدة، نمنحه وصولاً أكبر إلى حياتنا الشخصية والمهنية. نحن نقايض بياناتنا بالراحة. يظهر التاريخ أنه بمجرد التخلي عن الخصوصية، يكاد يكون من المستحيل استعادتها. رأينا هذا مع صعود الإنترنت المدعوم بالإعلانات. ما بدأ كوسيلة للعثور على المعلومات تحول إلى نظام مراقبة عالمي. يمتلك الذكاء الاصطناعي القدرة على أخذ هذا إلى أبعد من ذلك. إذا كان الذكاء الاصطناعي يعرف كيف تفكر وكيف تعمل، فيمكنه التأثير على قراراتك بطرق يصعب اكتشافها. هذه ليست مجرد مشاكل تقنية، بل هي معضلات اجتماعية وأخلاقية تتطلب أكثر من مجرد تصحيح برمجيات. يجب أن نقرر ما إذا كانت سرعة التقدم تستحق فقدان الاستقلالية الفردية. الإجابات على هذه الأسئلة ستحدد نوع المجتمع الذي نعيش فيه بمجرد أن تستقر طفرة الذكاء الاصطناعي في مرحلتها الناضجة.

آليات طبقة النموذج

بالنسبة لأولئك الذين ينظرون إلى الجانب التقني، يتحول التركيز من حجم النموذج إلى تكامل سير العمل. نحن نشهد تحولاً بعيداً عن النماذج الضخمة ذات الأغراض العامة نحو نماذج أصغر ومتخصصة يمكن تشغيلها على أجهزة محلية. هذا رد فعل على التكاليف العالية وزمن الانتقال لـ APIs المستندة إلى الـ cloud. يبحث المستخدمون المتقدمون بشكل متزايد عن طرق لتجاوز الحدود التي يفرضها المزودون الرئيسيون. يتضمن ذلك إدارة حدود معدل الـ API وإيجاد طرق لتخزين البيانات محلياً لضمان الخصوصية والسرعة. دمج الذكاء الاصطناعي في الأدوات الموجودة هو حيث يحدث العمل الحقيقي. لا يتعلق الأمر بالدردشة مع بوت، بل بامتلاك نموذج يمكنه قراءة ملفاتك المحلية، وفهم أسلوبك الخاص في البرمجة، واقتراح تغييرات في الوقت الفعلي. هذا يتطلب نوعاً مختلفاً من البنية عن تلك المستخدمة لأدوات الويب العامة.

التحديات التقنية للسنوات القليلة القادمة تشمل:

• تحسين النماذج للعمل على وحدات معالجة الرسومات (GPUs) الاستهلاكية دون فقدان الكثير من الدقة.
• تطوير طرق أفضل للتعامل مع الذاكرة طويلة المدى في وكلاء الذكاء الاصطناعي حتى يتمكنوا من تذكر السياق على مدى أسابيع أو أشهر.
• إنشاء بروتوكولات موحدة لأنظمة الذكاء الاصطناعي المختلفة للتواصل مع بعضها البعض.

نحن نشهد أيضاً صعوداً في *الاستدلال المحلي* (local inference) كوسيلة للحفاظ على السيطرة على البيانات الحساسة. من خلال تشغيل النماذج على جهاز محلي، يمكن للمستخدم التأكد من أن معلوماته الخاصة لا تغادر مبناه أبداً. هذا مهم بشكل خاص لصناعات مثل القانون والتمويل حيث تعتبر أمن البيانات أمراً بالغ الأهمية. ومع ذلك، لا تزال الأجهزة المحلية متأخرة عن المجموعات الضخمة التي يمتلكها عمالقة الـ cloud. هذا يخلق نظاماً من مستويين. ستبقى النماذج الأكثر قوة في الـ cloud، بينما ستعمل إصدارات أكثر كفاءة وأقل قدرة محلياً. الموازنة بين هذين العالمين هي التحدي الكبير التالي للمطورين. يجب عليهم أن يقرروا متى يستخدمون القوة الخام للـ cloud ومتى يعطون الأولوية لخصوصية وسرعة الحوسبة المحلية. هذا التوتر التقني سيقود الكثير من الابتكار في السنوات القادمة.

هل لديك قصة، أداة، اتجاه، أو سؤال عن الذكاء الاصطناعي تعتقد أنه يجب علينا تغطيته؟ أرسل لنا فكرتك للمقالة — نود أن نسمعها.

قصة النطاق غير المكتملة

تاريخ التكنولوجيا هو تاريخ من الاندماج. من السكك الحديدية إلى الإنترنت، نرى نمطاً من الانفجار يليه السيطرة. الذكاء الاصطناعي حالياً في منتصف هذه الدورة. الزاوية الأمريكية مهيمنة لأن الموارد المطلوبة لهذه المرحلة من النمو تتركز هناك. ومع ذلك، القصة لم تنتهِ. مع نضوج التكنولوجيا، سنرى تحديات جديدة لقوة هذه المنصات. سواء جاءت من التنظيم، أو اختراقات تقنية جديدة، أو تحول في كيفية تقييمنا لبياناتنا، يبقى أن نرى. السؤال الحي هو ما إذا كان بإمكاننا الاستمتاع بفوائد هذه البنية التحتية الجديدة دون التخلي عن المنافسة والخصوصية اللتين تجعلان الاقتصاد الصحي ممكناً. نحن نبني أساس القرن القادم. يجب أن نكون حذرين جداً بشأن من يحمل مفاتيح هذا الأساس.

ملاحظة المحرر: لقد أنشأنا هذا الموقع كمركز إخباري وإرشادي متعدد اللغات للذكاء الاصطناعي للأشخاص الذين ليسوا خبراء في الكمبيوتر، ولكنهم ما زالوا يرغبون في فهم الذكاء الاصطناعي، واستخدامه بثقة أكبر، ومتابعة المستقبل الذي بدأ بالفعل في الوصول.