سؤال غريب بإجابة أغرب
ماذا لو استيقظت ذات صباح ووجد لديك متخصص لكل مهمة؟ طبيب يحلل أعراضك. محامٍ يفحص عقدك. مهندس يكتب الكود الخاص بك. مستشار أعمال يفكر في استراتيجية شركتك. وكل هذا — في نفس الوقت، على الفور، على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع، لكل شخص في العالم. يبدو وكأنها خيال علمي؟ يقول باحثون بارزون في مجال الذكاء الاصطناعي: قد يصبح هذا حقيقة في غضون عام إلى ثلاثة أعوام. ليس لكل المهام. ليس بشكل مثالي. ولكن قريبًا بشكل مدهش. يطلقون على هذا السيناريو اسم "أرض العباقرة في مركز البيانات": مركز بيانات يعمل بالذكاء الجمعي لأمة كاملة من الأشخاص الموهوبين.كيف أصبحت الذكاء الاصطناعي جيدة جدًا بسرعة؟
لفهم ما يحدث حاليًا، يساعد تصوير بسيط. تخيل أنك تعلم طفلاً القراءة. أولاً، يتعلم الحروف الفردية. ثم الكلمات. ثم الجمل. ثم الكتب. وكلما قرأ أكثر، أصبح أفضل - ليس فقط في القراءة، ولكن في التفكير والاستنتاج والشرح. هذا هو بالضبط كيف يعمل تدريب الذكاء الاصطناعي الحديث - فقط بوتيرة ونطاق لا يمكن لأي إنسان أن يدركهما. نظام الذكاء الاصطناعي اليوم قرأ مجازيًا أكثر مما قرأه ألف شخص في ألف عمر معًا.👉 النتيجة: نماذج الذكاء الاصطناعي التي كانت على مستوى طالب جامعي قبل ثلاث سنوات، اليوم تحل مهام على مستوى الدكتوراه — في الطب، القانون، الرياضيات، والبرمجة.
والملحوظة الحاسمة هي: كلما زادت القدرة الحاسوبية والبيانات التي تُعطى للنظام، أصبح أفضل — موثوق بشكل مذهل، تقريبًا كقانون طبيعي. هذا ما يسميه الباحثون "التوسع".
متى تأتي نقطة التحول؟
يقول باحثو الذكاء الاصطناعي الرائدون الذين يعملون مع هذه الأنظمة يوميًا بصراحة: إنهم مقتنعون بأننا سنشهد هذه النقطة الفاصلة. تقييمهم:- باحتمالية تقدر بـ 50% سيحدث ذلك في السنوات الثلاث القادمة.
- باحتمالية تتراوح بين 90 إلى 95%، سيحدث ذلك في السنوات العشر القادمة.
للمقارنة: لا أحد يعرف بالضبط متى سيأتي الزلزال القادم. لكن الجيولوجيين متأكدون جدًا من أنه سيحدث. الوضع هنا مشابه - باستثناء أن الفترة الزمنية تُقاس بالسنوات، لا بالقرون.
لماذا لا يزال الذكاء الاصطناعي ليس إنسانًا
إليك أمرًا يفاجئ الكثيرين: أنظمة الذكاء الاصطناعي تتعلم بشكل مختلف جذريًا عن البشر. فالطفل يتعلم أن الطباخ الساخن = الألم بلمسه مرة واحدة. ولا يحتاج إلى ألف تكرار. من ناحية أخرى، يحتاج نظام الذكاء الاصطناعي إلى كميات هائلة من البيانات لفهم العلاقات المماثلة. لماذا؟ لأن دماغنا لا يبدأ من الصفر. فعلى مدى ملايين السنين، زودنا التطور على مدى ملايين السنين بالغرائز الأساسية وردود الفعل وقدرات التعلم. يبدأ نظام الذكاء الاصطناعي حرفيًا بقيم عشوائية - مثل ورقة بيضاء. لهذا السبب يتعين عليه أن يقرأ ويعالج الكثير من الأمور لكي يؤدي أداءً مماثلاً. ولكن إليك الأمر المذهل: بمجرد اكتمال هذا التدريب، تعرف الأنظمة ببساطة أكثر من أي فرد بشري في العديد من المجالات. يعرف نظام الذكاء الاصطناعي المدرب جيداً عن الطب أكثر من معظم الأطباء. ويعرف عن قانون الضرائب أكثر من معظم مستشاري الضرائب. ويعرف عن التاريخ أكثر من معظم المؤرخين. ليس لأنه "يفكر" بشكل أفضل - ولكن لأنه قرأ أكثر.سوء فهم البرمجة
مثال ملموس يشرح الكثير: البرمجة. منذ فترة، تقوم الذكاء الاصطناعي بالفعل بكتابة الجزء الأكبر من الأكواد في بعض الشركات. يستنتج الكثيرون من هذا: سيحل الذكاء الاصطناعي محل جميع المبرمجين قريبًا. لكن هذا خلط. هناك عدة مستويات مختلفة جدًا:- KI تكتب 90% من أسطر التعليمات البرمجية - يبدو هذا كثيراً، لكنه لا يعني شيئاً. المترجم "يكتب" أيضاً كل أسطر التعليمات البرمجية.
- الذكاء الاصطناعي يقوم بـ 90% من مهام المطور - هذه عبارة أقوى بكثير.
- انخفض الطلب على المطورين بنسبة 90% - وهي العواقب الاقتصادية التي لا تزال بعيدة.
منحنيان يجب أن تعرفهما
لفهم السنوات القادمة، تساعد صورة بسيطة: لا يوجد تطور واحد، بل اثنان. المنحنى 1 - ما يمكن للذكاء الاصطناعي فعله هذا المنحنى يرتفع بثبات وبشكل حاد. تتحسن النماذج شهريًا. هذا مدعوم جيدًا وسيستمر. المنحنى 2 - ما يصل إلى الاقتصاد منه: هذا المنحنى يتبع الأول - ولكن مع تأخير. مثال: أداة ذكاء اصطناعي جديدة للمبرمجين يمكن أن تطلقها شركة ناشئة في أسبوع. تحتاج شركة كبيرة تضم 50 ألف موظف إلى شهور - ليس لأن الأداة سيئة، بل لأنها تتطلب عقودًا، واختبارات خصوصية البيانات، وموافقات تكنولوجيا المعلومات، وتدريبًا، وموافقات داخلية.هذا ليس ضعفًا في التكنولوجيا. هذا هو المسار الطبيعي للأشياء عندما تصل مستجدات إلى المؤسسات الكبيرة.
رغم ذلك: سيسير هذا المنحنى الثاني بشكل أسرع من أي تقنية سابقة. للمقارنة، استغرق الإنترنت حوالي 20 عامًا لإحداث تغيير جذري في الاقتصاد. سيقوم الذكاء الاصطناعي بذلك بشكل أسرع بكثير.
لماذا تحقق شركات الذكاء الاصطناعي خسائر - ولماذا لا يمثل ذلك مشكلة
سؤال يشغل بال الكثيرين: إذا كانت الذكاء الاصطناعي جيدة ومطلوبة بهذا الشكل، فلماذا تتكبد الشركات الرائدة في مجال الذكاء الاصطناعي خسائر؟ تكمن الإجابة في مشكلة بسيطة: يجب التخطيط للمستقبل. تخيل أنك تفتح مطعمًا. عليك بناء المطبخ وتجهيزه قبل عام من الآن - قبل أن تعرف عدد الضيوف الذين سيأتون. إذا حضر عدد أكبر من المتوقع، فستكسب الكثير. وإذا حضر عدد أقل، فستكون قد استثمرت الكثير. هذه هي بالضبط طريقة عمل مراكز البيانات. يجب على شركات الذكاء الاصطناعي طلب السعات قبل 12 إلى 24 شهرًا - قبل أن تعرف حجم الطلب. لذلك، فإن الخسائر الهائلة لا تعني: "هذه الشركات لا تعمل". بل تعني: "هذه الشركات تراهن بقوة على المستقبل."وتتحدث الأرقام حتى الآن لصالحهم: فقد نمت شركة رائدة في مجال الذكاء الاصطناعي من إيرادات سنوية قدرها 100 مليون يورو إلى مليار يورو — في عام واحد فقط. وفي العام التالي، بلغت ما يقرب من عشرة مليارات. مثل هذا النمو لم يحدث تقريبًا في التاريخ الاقتصادي.
كم عدد الموردين الذين سيكونون موجودين؟
نقطة مهمة أخرى: هل سيكون هناك فائز واحد في النهاية - أم عدة فائزين؟ الإجابة: على الأرجح عدة فائزين. والنموذج الذي يحتذى به هو سوق الحوسبة السحابية. إذا كنت ترغب في تخزين البيانات في السحابة اليوم، فلديك ثلاثة إلى أربعة مزودين كبار للاختيار منهم - أمازون، مايكروسوفت، جوجل، وربما مزود آخر. لا يوجد احتكار مطلق، ولكنه أيضًا ليس منافسة حرة مع مائة مزود. لماذا؟ لأن بناء هذه البنية التحتية مكلف ومعقد للغاية لدرجة أن عددًا قليلاً من الشركات فقط يمكنها تحملها. أي شخص يريد الدخول اليوم، لن يحتاج فقط إلى استثمار مليارات الدولارات، بل سيحتاج أيضًا إلى تطوير المعرفة المتراكمة على مدى سنوات من الصفر.👈 بالنسبة للذكاء الاصطناعي، الأمر نفسه ينطبق: ثلاثة، ربما أربعة مقدمين كبار. لكل منهم نقاط قوته الخاصة. وجميعهم مربحون — بمجرد استقرار النمو.
ماذا يحدث بعد نقطة التحول؟
إذا افترضنا أن "أرض العباقرة" ستصبح حقيقة واقعة في غضون ثلاث سنوات. ماذا بعد ذلك؟ عندها، سيتضح أن الأسئلة الحقيقية ليست تقنية بطبيعتها. التكنولوجيا ستأتي. الأسئلة الصعبة هي أسئلة أخرى:- من يستفيد من هذا؟ المطورون لهذه الأنظمة، الشركات التي تستخدمها - أم كل البشر؟
- ما مدى سرعة وصول الأدوية الجديدة والاختراقات الطبية إلى المرضى؟
- ماذا يحدث للدول والمناطق المتخلفة تكنولوجيًا؟
يشرح خبير الأمر هكذا: "النمو الاقتصادي سيأتي - تقريبًا من تلقاء نفسه. ما لا يأتي من تلقاء نفسه هو أن يستفيد الجميع منه."
ماذا يعني هذا بالنسبة للبشر العاديين
يتساءل الكثيرون: ما علاقة هذا بي؟ الإجابة الصادقة: الكثير — ولكن ليس على الفور. وبشكل ملموس، يمكنك توقع ما يلي في السنوات القادمة:- يتم تشخيص الأمراض بشكل أسرع وأكثر دقة.
- تصبح الاستشارات القانونية والضريبية أرخص.
- تصل الأدوية الجديدة إلى السوق بشكل أسرع.
- تتقلص العديد من الوظائف الروتينية في المكاتب - لكن وظائف جديدة تنشأ.
الخلاصة: لا داعي للذعر - ولكن هناك سبب للنظر
النقاط الأساسية: سيصبح الذكاء الاصطناعي أفضل من أي إنسان على حدة في معظم المهن المعرفية خلال السنوات القادمة. سيستغرق الأمر بعض الوقت حتى يكون هذا ملموسًا حقًا في الحياة اليومية. السؤال الحاسم هو من سيقوم بتشكيله.سيبدو المؤرخون في يوم من الأيام إلى هذه السنوات ويتساءلون عن مدى قلة فهم معظم الناس لها حينها.
ملاحظة تحريرية:
تستند هذه المقالة إلى محادثة مع باحث رائد في الذكاء الاصطناعي وقائد أعمال حول حالة الذكاء الاصطناعي ومستقبله. تعكس التوقعات التقدير الشخصي للخبير.