ألقى إيليا سوزكفير، المؤسس المشارك لـ OpenAI، كلمة في مؤتمر NeurIPS 2024، حيث أشار إلى أن عصر التدريب المسبق على الذكاء الاصطناعي يقترب من نهايته، وتوقع ظهور الذكاء الاصطناعي الفائق. وهو يعتقد أن نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية تعتمد على البيانات كما تعتمد على الوقود الأحفوري. ولم يعد معدل نمو الكمية الإجمالية للبيانات قادراً على تلبية التوسع في احتياجات النماذج، لذلك يجب استكشاف أساليب جديدة لتوسيع الذكاء الآلي.
قال إيليا سوتسكيفر، المؤسس المشارك لشركة OpenAI، مؤخرًا، إن الباحثين في مجال الذكاء الاصطناعي يجب أن يجدوا طرقًا جديدة لتوسيع الذكاء الآلي للتغلب على القيود الحالية.
ألقى سوزكوير كلمة في مؤتمر أنظمة معالجة المعلومات العصبية (NeurIPS) لعام 2024 في فانكوفر، كندا، حيث رأى أن عصر التدريب المسبق للذكاء الاصطناعي يقترب من نهايته وتوقع ظهور الذكاء الاصطناعي الفائق.
يعتقد سوزكوير أن التحسينات في قوة الحوسبة من خلال تحسين الأجهزة والبرامج وخوارزميات التعلم الآلي تفوق كمية البيانات المتاحة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. ويشبه باحث الذكاء الاصطناعي البيانات بالوقود الأحفوري الذي سينضب ذات يوم. قال سوزكوير:
"لن تنمو البيانات لأنه ليس لدينا سوى إنترنت واحد. يمكنك حتى القول إن البيانات هي الوقود الأحفوري للذكاء الاصطناعي. لقد تم إنشاؤها بطريقة ما، والآن نستخدمها وقد وصلنا إلى ذروة البيانات ولن يكون هناك المزيد هناك المزيد من البيانات في المستقبل، وعلينا أن نتعامل مع البيانات المتوفرة لدينا».
يتوقع المؤسس المشارك لـ OpenAI أن يكون الذكاء الاصطناعي والبيانات الاصطناعية وحوسبة الوقت الاستدلالية هو الاتجاه التطوري التالي للذكاء الاصطناعي، وسيؤدي في النهاية إلى ولادة الذكاء الاصطناعي الفائق.
قد يقوم وكلاء الذكاء الاصطناعي بتخريب النماذج الحالية
تتجاوز قدرات وكلاء الذكاء الاصطناعي نماذج chatbot الحالية وهم قادرون على اتخاذ القرارات دون تدخل بشري. مع ظهور نماذج اللغات الكبيرة (LLM) مثل عملات الذكاء الاصطناعي الميمية وTruth Terminal، أصبح وكلاء الذكاء الاصطناعي موضوعًا ساخنًا في مجال العملات المشفرة.
سرعان ما أصبحت Truth Terminal شائعة بعد أن بدأت في الترويج لعملة ميمي تسمى Goatseus Maximus (GOAT). وصلت عملة الميم كوين في النهاية إلى قيمة سوقية قدرها مليار دولار، مما جذب انتباه مستثمري التجزئة وأصحاب رؤوس الأموال الاستثمارية.
أصدر مختبر الذكاء الاصطناعي DeepMind التابع لشركة Google الجوزاء 2.0 - وهو نموذج ذكاء اصطناعي سيعمل على تشغيل عملاء الذكاء الاصطناعي.
وفقًا لجوجل، سيكون الوكلاء الذين تم تصميمهم باستخدام إطار عمل Gemini 2.0 قادرين على المساعدة في المهام المعقدة مثل التنسيق والتفكير المنطقي بين مواقع الويب.
إن التقدم في عوامل الذكاء الاصطناعي القادرة على التصرف والتفكير بشكل مستقل سيضع الأساس للذكاء الاصطناعي للتغلب على وهم البيانات.
تنشأ هلوسة الذكاء الاصطناعي بسبب مجموعات البيانات غير الصحيحة، ويعتمد التدريب المسبق للذكاء الاصطناعي بشكل متزايد على استخدام ماجستير إدارة الأعمال القديم لتدريب حاملي ماجستير إدارة الأعمال الجدد، مما يؤدي إلى تدهور الأداء بمرور الوقت.
اختناقات البيانات ومستقبل الذكاء الاصطناعي
تسلط نقطة سوزكوير الضوء على التحدي الهائل الذي يواجه تطوير الذكاء الاصطناعي: مع استمرار توسع نطاق نماذج الذكاء الاصطناعي، يتزايد أيضًا الطلب على البيانات. ومع ذلك، فإن الواقع هو أن كمية البيانات المتاحة لا تنمو بنفس سرعة نمو طلب النموذج على البيانات. وهذا يجبر الباحثين على استكشاف طرق جديدة للتغلب على اختناقات البيانات.
قد تصبح عوامل الذكاء الاصطناعي والبيانات الاصطناعية وحوسبة الوقت الاستدلالية اتجاهات جديدة للتطوير المستقبلي للذكاء الاصطناعي. ومن المتوقع أن تساعد هذه التقنيات نماذج الذكاء الاصطناعي على تقليل اعتمادها على البيانات الضخمة وتحسين قدراتها على التفكير واتخاذ القرار. ويشير ظهور الذكاء الاصطناعي الفائق إلى أن تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي قد تستهل حقبة جديدة، مما قد يغير نمط حياتنا وأنماط عملنا الحالية بالكامل.
ومع ذلك، فإن ظهور الذكاء الاصطناعي الفائق أثار أيضًا مخاوف بشأن أخلاقيات الذكاء الاصطناعي وسلامته. إن كيفية ضمان إمكانية التحكم في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي وسلامتها مع الاستمتاع بالراحة التي توفرها تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي ستكون سؤالاً نحتاج إلى التفكير فيه بجدية.
وبشكل عام، أشار خطاب سوزكوير إلى مسار جديد لاتجاه التطوير المستقبلي للذكاء الاصطناعي، كما ذكّرنا بالاهتمام بالتحديات الأخلاقية وتحديات السلامة التي يطرحها الذكاء الاصطناعي الفائق، ونحن بحاجة إلى المضي قدمًا بحذر واستكشاف الحلول بنشاط.