#opg $OPG المحادثات حول الذكاء الاصطناعي عادةً ما تتركز حول النماذج.
نماذج أكبر. نماذج أسرع. نماذج أذكى.
لكن أعتقد أن أحد أكثر الأسئلة إثارة للاهتمام يكمن تحت كل ذلك:
من أين تأتي ذكاء الذكاء الاصطناعي فعلاً؟
كل نظام ذكاء اصطناعي يتعلم من شيء ما. مقالات، منتديات، أوراق بحثية، شيفرات، صور، مناقشات عامة ومليارات من قطع المعلومات التي شارك بها الناس على مر السنين. بطريقة ما، الذكاء الاصطناعي الحديث مبني على طبقة ضخمة من المعرفة البشرية الجماعية.
الجزء الغريب هو أنه بمجرد تدريب النموذج، تصبح معظم تلك المساهمات غير مرئية.
يمكن للنظام إنشاء إجابات، إنشاء محتوى وإنتاج قيمة، لكن تتبع تلك القيمة إلى الأشخاص والمعلومات التي ساهمت في تشكيلها يكاد يكون مستحيلاً. نحصل على ذكاء، لكن رؤية قليلة جداً إلى حيث جاء.
هذا يخلق تحديًا مهمًا لمستقبل الذكاء الاصطناعي.
مع تزايد قوة هذه الأنظمة، قد تصبح الشفافية بنفس أهمية القدرة. ليس كافيًا أن يكون نموذج الذكاء الاصطناعي مفيدًا. سيسأل الناس بشكل متزايد عما إذا كانت مخرجاته يمكن التحقق منها، وما إذا كانت المصادر يمكن فهمها، وما إذا كان يمكن التعرف على المساهمين بطريقة ذات معنى.
بالطبع، مسألة الإسناد ليست سهلة. المعرفة البشرية طبقات ومتصلة. فكرة تبني على أخرى، ثم أخرى. لا يوجد نظام سيقيس كل مساهمة بدقة.
ومع ذلك، يبدو أن التحول نحو ذكاء أكثر انفتاحًا ومسؤولية
هو الاتجاه الصحيح.
قد لا يتم تعريف المرحلة التالية من الذكاء الاصطناعي فقط من خلال من يبني أكبر نموذج.
بل قد يتم تعريفها من خلال من يبني أكثر بيئة موثوقة حوله.
لأنه على المدى الطويل، فإن الذكاء بدون شفافية يخلق تساؤلات.
الذكاء مع الشفافية يخلق ثقة.
ويمكن أن تكون هذه الفروق أكثر أهمية مما يدركه الناس اليوم.
#AI #OpenIntelligence #TransparencyMatters #OPG