الأفكار التالية بخصوص قلق العائد على الاستثمار (ROI) لدى شركات الذكاء الاصطناعي ذات الأوزان مثل $OPENAI $ANTHROPIC وغيرها من XAI قد كانت تلازمني لعدة أيام، لذا فكرت في كتابة هذه الفكرة بصيغة تفكير ورأي. آمل أن يكون ذلك منطقيًا.
فكرة. هل سباق نماذج الذكاء الاصطناعي هو سباق نحو نموذج أفضل لمهمة أفضل، ونموذج أرخص لمهمة أرخص؟ هل النموذج وحده هو المنتج؟
رأي. المنتج الحقيقي ينبغي أن يكون نظامًا للتنسيق (orchestration) يضع النموذج داخل إطار/هيكل قوي جدًا، ويربط النموذج بعدد كبير من الأدوات. يمكن أن تكون هذه الأدوات جلب سياق قيّم موجود داخل مؤسستك بشكل فريد، ويمكن أن يخدم مجموعة فريدة من العملاء. لذلك ينبغي أن يكون التركيز على تحسين أفضل مستويات الأداء بدلًا من عدد الرموز (tokens) التي قضى عليها مهندسو البرمجيات.
فكر. ماذا لو استطاعت نماذج الذكاء الاصطناعي الأميركية أن تعمل مثلما يشغّل لينكس أندرويد كنموذج مفتوح المصدر، أو مثلما تفعل النماذج الصينية مفتوحة المصدر؟
رأي. إذا تم تضمين $NVDAB DG x spark الذي يضع شريحة GPU بسعة 10 جيجابايت ذاكرة موحّدة في جهاز محلي واحد، مثل لابتوب أو كمبيوتر شخصي، كخادم مُدار من المؤسسة محليًا.
فكر. لقد بدأت وول ستريت في التحرك؛ فهل يمكن لشركات نماذج الذكاء الاصطناعي الثقيلة أن تولّد إيرادات حقيقية من كل ذلك الإنفاق الرأسمالي البالغ 750 مليار دولار أو أكثر (Capex)؟ وهل سيتسع الفارق بين نماذج المصدر المفتوح الصينية والنماذج الرائدة أم سيضيق؟
رأي. المهم هو أخذ كل هذه الإمكانيات وتدعيمها بالسياق الذي سيشغّل الشركات الصغيرة والمؤسسات، وتمكينها من العمل على مستوى النشر والتوظيف والتنسيق. ومن المرجّح أن يستمر الفارق بين النماذج مفتوحة المصدر والنماذج الرائدة حتى تظهر إشارات العائد على الاستثمار (ROI) بخلاف ذلك.
فكر. لماذا ينبغي لغير المتخصصين في التقنية أو للشركات الصغيرة استضافة نموذج ذكاء اصطناعي خاص بها؟
رأي. الانطباع العام لدى الناس عن الذكاء الاصطناعي سلبي، ولن نفعل الشيء الصحيح إذا كان الذكاء الاصطناعي محبوسًا في مختبرات رائدة أو محتكرًا لدى شركات كبيرة يمكنها تحمل دفع تكاليف الاستدلال (inference) لهذه الرموز. الطريقة المنطقية لكي يعمل الذكاء الاصطناعي هي أن يتمكن الناس من التحكم في طريقة تشغيله، والنموذج الذي يشغّلونه، والمعرفة التي يمكنه الوصول إليها، وألا يقلقوا من أن يتوقف عن العمل فقط بسبب وجود ثغرة في مركز البيانات. يمكن للحوسبة المحلية حل هذه المشكلات المتعلقة بالتكاليف الخيالية، والسيادة على البيانات، والمرونة، باستخدام عتاد #NVDIA DGX Spark الذي يوحّد الذاكرة بين وحدة المعالجة المركزية والـGPU داخل ذلك الجهاز المحلي، على عكس مركز البيانات حيث لا تكون الذاكرة بين CPU وGPU موحّدة. كما سيؤدي ذلك إلى إزالة عنق الزجاجة في الطاقة عند تشغيل مركز بيانات عبر تشغيله محليًا باستخدام بضع مئات من الواطات فقط، ويمكن إدارته محليًا. ويمكن توسيع الإنفاق على الرموز بشكل أسي عبر الناس دون بناء مراكز بيانات إضافية.
فكر. إذا قام المزيد من المطورين والشركات والحكومات... بالاعتماد على الحوسبة المكتبية/الحوسبة المحلية بدلًا من ذلك، فهل لن تكون هناك حاجة لبناء البنية التحتية؟
رأي. نعم، لن تكون هناك حاجة لبناء هذه البنية التحتية.
فكر. لماذا لا يجلب الذكاء الاصطناعي إيرادات؟
رأي. بسبب محدودية القدرة الحاسوبية ومحدودية الطاقة. ماذا لو استخدمنا الطاقة المتاحة لنا طوال الوقت وبنينا بنية موفرة للطاقة على مستوى الشريحة توحد الذاكرة بين CPU وGPU؟ يمكن للناس استخدام الذكاء الاصطناعي بدلًا من أداء المهام يدويًا لأن وقت التشغيل يصبح هو الكمبيوتر نفسه؛ أي يصبح الذكاء الاصطناعي هو نظام التشغيل، كما فعل لينكس مع جميع مستخدمي أندرويد نظرًا لأنه أيضًا مفتوح المصدر.
فكر. لماذا لا تدعم الولايات المتحدة المصدر المفتوح بشكل استراتيجي مثلما تدعم الرقائق ومراكز البيانات؟
رأي. غياب الحواجز التنظيمية (guardrails) وخطر كبير جدًا من الهلوسة في الذكاء الاصطناعي. يتم تشغيل أندرويد بواسطة لينكس وهو مفتوح المصدر، ومع ذلك لا يزعج ذلك مستخدمي أندرويد لأن السماح للناس بإصلاح الثغرات بسرعة كبيرة أمر ممكن. نجاح الذكاء الاصطناعي يعتمد على استخدامه على نطاق واسع، وهذا يعتمد على توفره وتكلفته المعقولة مثلما يحدث مع أندرويد.
فكر. حذّر أليكس كارپ من #Palantir / بأن على المؤسسات توخي الحذر من مشاركة أسرارها الجوهرية مع شركات الذكاء الاصطناعي المتعددة الوكالات للحفاظ على بقائها. كيف يمكننا حماية بياناتنا عند استخدام الذكاء الاصطناعي؟
رأي. حماية البيانات الملكية الفريدة ممكنة فقط إذا كان لدينا التحكم في الخصوصية السيادية، وذلك عندما نصمم نماذج ذكاء اصطناعي خصيصًا لتخدم شركة واحدة محليًا. لا نريد لأجهزتنا المحلية أن تحصل على وصول إلى ملفاتنا الشخصية وصورنا وبياناتنا وأن تبدأ بمراقبتنا. لهذا السبب سيتم تبرير عنصر التكلفة أيضًا بما يحقق الخصوصية.
هذه الأفكار والآراء لأغراض تعليمية فقط.