لفترة طويلة، كنت أعتقد أن أكبر تحدٍ في الذكاء الاصطناعي هو بناء نماذج أكثر ذكاءً. يبدو أن معظم الاهتمام ينصب على هذا الجانب. كل أسبوع هناك اختراق جديد، نموذج أكثر قدرة، أو نظام أسرع. لكن كلما تابعت تطور الصناعة، شعرت أكثر أننا قد نركز على عنق الزجاجة الخطأ. أصبح الذكاء أسهل في الإنشاء، لكن السيطرة على هذا الذكاء تتركز بشكل متزايد. ما جذب انتباهي هو أن عددًا قليلاً جدًا من الناس يتحدثون عن من يمتلك البنية التحتية وراء الذكاء الاصطناعي. تدور معظم المناقشات حول ما يمكن أن يفعله الذكاء الاصطناعي، وليس من يقرر كيفية الوصول إليه، توزيعه، أو تحقيق الربح منه. تُظهر التاريخ أن الطبقة الأكثر قيمة ليست دائمًا المنتج نفسه. أحيانًا تكون الشبكة التي تجلس تحتها وتحدد من يحصل على الوصول وتحت أي شروط. هذا جزئيًا هو السبب الذي جعل @OpenGradient يبرز لي. ليس لأنه يعد بنموذج ذكاء اصطناعي أفضل، ولكن لأنه يسلط الضوء على سؤال أكبر حول الهيكل المستقبلي للذكاء الاصطناعي. إذا أصبح الذكاء وفيرًا في نهاية المطاف، فقد تصبح الملكية، والتحقق، والبنية التحتية أكثر أهمية بكثير من الأداء الخام للنموذج. تنتقل المحادثة من "ما مدى ذكاء الذكاء الاصطناعي؟" إلى "من يتحكم في السكك الحديدية التي يعمل عليها؟" بالطبع، لا توجد إجابة بسيطة. يمكن أن تخلق الأنظمة المفتوحة المرونة ومشاركة أوسع، لكنها أيضًا تقدم تحديات التنسيق والحوكمة. هذه المقايضة تبدو أكثر أهمية مع تحول الذكاء الاصطناعي إلى جزء أساسي من الحياة الرقمية. قد لا يكون السؤال الحقيقي هو ما إذا كان الذكاء الاصطناعي يصبح أكثر ذكاءً من هنا. قد يكون ما إذا كانت أسس الذكاء الاصطناعي ستظل مفتوحة بما يكفي ليظل الابتكار موزعًا بدلاً من أن يتجمع في أيدٍ قليلة.

#opg $OPG @OpenGradient