الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر: توازن بين الشفافية والأمان

يشهد تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي المفتوحة تقدمًا متسارعًا، لكنه يواجه تحديات تتعلق بالشفافية والأمان.

٢٤‏/٨‏/٢٠٢٤، ٣:٤٤ م
Eulerpool News ٢٤ أغسطس ٢٠٢٤، ٣:٤٤ م

تطوّر الذكاء الاصطناعي المفتوح المصدر (الـAI) اكتسب زخماً كبيراً في الأشهر الأخيرة. ففي بيئة تستثمر فيها شركات مثل OpenAI وجوجل مليارات في أنظمة الذكاء الاصطناعي الأكثر قوة، حققت النماذج المفتوحة تقدماً ملحوظاً. لكن بالرغم من هذا النجاح الظاهري، تكشف عن وجود ضعف أساسي: العديد من هذه الأنظمة المفتوحة المصدر المزعومة هي في الحقيقة مفتوحة جزئياً فقط.

مثال بارز هو لاما التابعة لشركة ميتا. في حين يتم الكشف عن "الأوزان" التي تحدد كيفية استجابة النموذج للطلبات، إلا أن بيانات التدريب الأساسية تبقى مخفية. وهذا يمكن المطورين من تعديل النموذج، ولكن تفتقر العملية إلى الشفافية لإعادة إنشاء النموذج من الصفر.

بالنسبة للمطورين، فإن هذه الانفتاحية المحدودة لا تزال لها فوائد. يمكنهم تعديل النماذج شبه المفتوحة وتدريبها على بياناتهم الخاصة دون الحاجة إلى مشاركة معلومات حساسة مع شركات خارجية. لكن هذه القيود لها ثمنها. تؤكد آية بدير، مستشارة كبيرة لمؤسسة موزيلا، أن التقنيات المفتوحة فقط هي التي تمكن من فهم شامل للأنظمة التي تؤثر بشكل متزايد على جميع مجالات حياتنا. بالإضافة إلى ذلك، يمكن فقط للأنظمة المفتوحة حقًا ضمان أن الابتكار والمنافسة لن تخنقها بعض شركات الذكاء الاصطناعي المهيمنة.

ردًّا على ذلك، قدمت مبادرة المصدر المفتوح، التي وضعت تعريفًا لبرمجيات المصدر المفتوح منذ أكثر من 20 عامًا، تعريفًا شبه نهائي للذكاء الاصطناعي المفتوح المصدر. يطالب هذا التعريف بنشر "الأوزان" بالإضافة إلى توفير معلومات كافية عن بيانات التدريب والشيفرة الأساسية لتمكين إعادة إنتاج النموذج.

تؤدي هذه الحركة بالفعل إلى زيادة التقسيم في عالم الذكاء الاصطناعي. تتعامل العديد من الشركات بحذر أكبر مع مصطلحاتها لتجنب النزاعات القانونية. على سبيل المثال، تصف Mistral نموذجها Nemo بـ "الأوزان المفتوحة" وتتجنب استخدام مصطلح "المصدر المفتوح" عن عمد.

في حين أن الأنظمة نصف المفتوحة تنتشر، تظهر أيضًا نماذج مفتوحة بالكامل مثل نموذج اللغة "Olmo" الذي قدمه معهد ألين للذكاء الاصطناعي. لكن ما إذا كانت هذه النماذج ستؤثر بنفس القدر على عالم الذكاء الاصطناعي كما فعلت البرمجيات مفتوحة المصدر في مجال التكنولوجيا، فهذا ما سيبقى قيد الانتظار.

لتحقيق اختراق في نماذج الذكاء الاصطناعي المفتوحة، سيكون هناك حاجة إلى أمرين. أولاً، يجب أن تُلبي التكنولوجيا حاجة كبيرة بما يكفي لجذب كتلة حرجة من المستخدمين والمطورين. بينما كان نظام التشغيل Linux يمثل بديلاً واضحاً لأنظمة تشغيل الخوادم مثل Microsoft Windows، لا يوجد في مجال الذكاء الاصطناعي ما يُعادل ذلك. السوق أكثر تشتتاً، وقد يكون العديد من المستخدمين راضين بنماذج مفتوحة جزئيًا مثل Llama.

ثانياً، يجب أن يقدم مؤيدو الذكاء الاصطناعي المفتوح حججًا أقوى لضمان أمانها. إن فكرة جعل تقنية عامة وقوية متاحة للجميع تثير مخاوف مشروعة. ومع ذلك، يرى أورين إتزوني، المدير السابق لمعهد ألين، أن العديد من هذه المخاوف مبالغ فيها. ويجادل بأن المعلومات التي يمكن الوصول إليها من خلال نماذج الذكاء الاصطناعي ليست مختلفة بشكل جوهري عما هو متاح بالفعل عبر جوجل.

إلى أن يتم دراسة المخاطر والفوائد المحتملة لتوفير تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي المفتوحة بشكل أكثر شمولاً، ستظل المخاوف قائمة.

استثمر بأفضل طريقة في حياتك
fair value · 20 million securities worldwide · 50 year history · 10 year estimates · leading business news

بدءًا من 2 يورو

أخبار