هل وصل الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى طريق مسدود؟

لقد حقق الذكاء الاصطناعي التوليدي، الذي يتضمن نماذج مثل ChatGPT، تقدمًا كبيرًا في مجال الذكاء الاصطناعي من خلال تمكين الآلات من إنتاج نصوص وصور تشبه الإنسان. ومع ذلك، يزعم بعض الخبراء أن هذه التكنولوجيا ربما تقترب من حدودها التنموية.

أعرب يان لوكان، كبير العلماء في ميتا، عن مخاوفه بشأن المسار الحالي للذكاء الاصطناعي التوليدي. ويزعم أنه في حين يمكن لهذه النماذج توليد المحتوى بناءً على البيانات الموجودة، إلا أنها تفتقر إلى الفهم الحقيقي والحس السليم. ويقترح لوكان أن النماذج التوليدية أصبحت قديمة ويدافع عن هياكل معمارية جديدة تمكن الآلات من تصور الأفكار المجردة، والانتقال إلى ما هو أبعد من مجرد إعادة إنتاج البيانات.

وعلى نحو مماثل، لاحظ بيل جيتس أن الذكاء الاصطناعي التوليدي ربما وصل إلى مرحلة ثبات. ولاحظ أن القفزة من GPT-2 إلى GPT-4 كانت كبيرة، لكنه يتوقع أن GPT-5 قد لا يقدم تحسينات كبيرة مقارنة بسابقه.

هناك العديد من العوامل التي تساهم في الاعتقاد بأن الذكاء الاصطناعي التوليدي يقترب من طريق مسدود:

جودة البيانات وكميتها : تتطلب النماذج التوليدية كميات هائلة من البيانات عالية الجودة للتدريب. ومع انتشار المزيد من المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي على الإنترنت، تخاطر النماذج بالتدريب على البيانات الاصطناعية، مما يؤدي إلى تدهور محتمل في الأداء - وهي الظاهرة التي يطلق عليها بعض الباحثين "اضطراب الالتهام الذاتي للنماذج".

الموارد الحاسوبية : يتطلب تدريب النماذج التوليدية المتقدمة قوة حاسوبية كبيرة، مما يثير المخاوف بشأن الاستدامة والتأثير البيئي. وقد تم تشبيه استهلاك الطاقة المرتبط بتدريب الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع باستهلاك الطاقة في الدول الصغيرة، مما دفع إلى الدعوة إلى اتباع نهج أكثر كفاءة.

العوائد المتناقصة : يلاحظ بعض مراقبي الصناعة أن التحسينات في النماذج الأحدث أصبحت تدريجية. على سبيل المثال، يُقال إن نموذج Orion المتوقع من OpenAI يُظهر تحسينات معتدلة فقط مقارنة بـ GPT-4، وخاصة في مهام الترميز، مما يشير إلى هضبة محتملة في مكاسب الأداء.

الاتجاهات المستقبلية

واستجابة لهذه التحديات، يستكشف الباحثون والشركات هياكل الذكاء الاصطناعي البديلة. ويهدف مشروع Meta's Joint Embedding Predictive Architecture (JEPA) إلى تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي القادرة على فهم العالم والتنبؤ به بشكل أشبه بالبشر، والتحرك إلى ما هو أبعد من حدود النماذج التوليدية الحالية.

ورغم أن الذكاء الاصطناعي التوليدي حقق إنجازات بارزة، فإن المخاوف التي أثارها الخبراء تسلط الضوء على الحاجة إلى الابتكار في أبحاث الذكاء الاصطناعي. ويشكل التصدي لهذه التحديات أهمية بالغة لمواصلة التقدم والتطبيق العملي للذكاء الاصطناعي.

Posted in: ذكاء إصطناعي