أهم 10 تنبؤات للذكاء الاصطناعي في عام 2025: سيصبح اتجاه وكيل الذكاء الاصطناعي هو الاتجاه السائد

يقترب عام 2024 من نهايته، وقد شارك صاحب رأس المال الاستثماري Rob Toews من Radical Ventures توقعاته العشرة للذكاء الاصطناعي في عام 2025:

01. سيبدأ Meta في فرض رسوم على نماذج اللاما

Meta هو المعيار للذكاء الاصطناعي المفتوح في العالم. في دراسة حالة مقنعة لاستراتيجية الشركة، في حين أن المنافسين مثل OpenAI وGoogle أغلقوا المصدر لنماذجهم المتطورة وفرضوا رسومًا على استخدامها، اختارت Meta أن تجعل نموذج Llama الحديث متاحًا مجانًا.

لذا فإن الأخبار التي تفيد بأن Meta ستبدأ في فرض رسوم على الشركات لاستخدام اللاما في العام المقبل ستفاجئ الكثير من الناس.

لكي نكون واضحين: لا نتوقع أن Meta ستجعل Llama مصدرًا مغلقًا تمامًا، ولا يعني ذلك أن أي مستخدم يستخدم نموذج Llama سيتعين عليه الدفع مقابل ذلك. هو - هي.

بدلاً من ذلك، نتوقع أن Meta ستجعل شروط ترخيص Llama مفتوحة المصدر أكثر تقييدًا، بحيث يمكن استخدام Llama في البيئات التجارية فوق نطاق معين من ستحتاج الشركات إلى البدء في الدفع مقابل استخدام النموذج.

من الناحية الفنية، قامت Meta بذلك بالفعل إلى حد محدود اليوم. ولا تسمح الشركة لأكبر الشركات وأجهزة الكمبيوتر السحابية العملاقة وغيرها التي لديها أكثر من 700 مليون مستخدم نشط شهريًا، باستخدام نموذج اللاما الخاص بها بحرية.

في عام 2023، قال مارك زوكربيرج، الرئيس التنفيذي لشركة Meta: "إذا كنت شركة مثل Microsoft أو Amazon أو Google، وتعيد بيع Llama بشكل أساسي، فيجب علينا احصل على بعض الإيرادات من ذلك، ولا أعتقد أنها ستكون إيرادات كبيرة على المدى القصير، ولكن آمل أن تحقق بعض الإيرادات على المدى الطويل."

في العام المقبل، ستعمل Meta على توسيع نطاق المؤسسات التي يجب أن تدفع مقابل استخدام اللاما بشكل كبير، بما في ذلك المزيد من المؤسسات الكبيرة والمتوسطة الحجم.

إن مواكبة حدود نموذج اللغة الكبيرة (LLM) أمر مكلف للغاية. إذا كان لاما أن يكون متسقًا أو شبه متسق مع أحدث النماذج المتطورة من شركات مثل OpenAI وAnthropic، فسوف تحتاج Meta إلى استثمار مليارات الدولارات كل عام.

تعد Meta واحدة من أكبر الشركات وأكثرها تمويلًا في العالم. ولكنها أيضًا شركة عامة ومسؤولة في نهاية المطاف أمام المساهمين.

مع استمرار ارتفاع تكلفة تصنيع النماذج المتطورة، تستثمر Meta بشكل متزايد مثل هذه المبالغ الضخمة من المال في تدريب الجيل التالي من نماذج Llama دون أي إيرادات كلما أصبحت التوقعات غير محتملة.

سيستمر المتحمسون والأكاديميون والمطورون الأفراد والشركات الناشئة في استخدام نموذج Llama مجانًا في العام المقبل. لكن عام 2025 سيكون العام الذي تبدأ فيه Meta في تحقيق ربحية اللاما بشكل جدي.

02.القضايا المتعلقة بـ "قانون الحجم"< /p>

في الأسابيع الأخيرة، كان أحد المواضيع الأكثر مناقشة في مجال الذكاء الاصطناعي هو توسيع نطاق القوانين وما إذا كانت على وشك الانتهاء.

تم اقتراح قانون القياس لأول مرة في ورقة بحثية صدرت عام 2020 حول OpenAI. ومفهومه الأساسي بسيط وواضح: عند تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي، يكون عدد النماذج المعلمات، مع زيادة كمية بيانات التدريب والحسابات، يتحسن أداء النموذج بطريقة موثوقة ويمكن التنبؤ بها (من الناحية الفنية، تنخفض خسارة الاختبار).

من GPT-2 إلى GPT-3 ومن ثم إلى GPT-4، ترجع التحسينات المذهلة في الأداء كلها إلى قواعد القياس .

مثل قانون مور، فإن قانون المقياس ليس قانونًا حقيقيًا في الواقع، ولكنه مجرد ملاحظة تجريبية.

على مدى الشهر الماضي، أشارت سلسلة من التقارير إلى أن مختبرات الذكاء الاصطناعي الكبرى تشهد عوائد متناقصة مع استمرارها في توسيع نطاق نماذج اللغات الكبيرة. يساعد هذا في تفسير سبب التأخير المتكرر لإصدار GPT-5 الخاص بـ OpenAI.

الاعتراض الأكثر شيوعًا على تسوية قانون القياس هو أن ظهور حوسبة وقت الاختبار قد فتح بُعدًا جديدًا تمامًا يمكن من خلاله القياس متابعة .

بعبارة أخرى، بدلاً من توسيع نطاق الحساب بشكل كبير أثناء التدريب، فإن نماذج الاستدلال الجديدة مثل OpenAI's o3 تجعل من الممكن توسيع نطاق الحساب بشكل كبير أثناء الاستدلال، من خلال تمكين النماذج من "التفكير لفترة أطول" يفتح إمكانيات جديدة للذكاء الاصطناعي.

هذه نقطة مهمة. تمثل حوسبة وقت الاختبار وسيلة جديدة ومثيرة للتوسع، بالإضافة إلى تحسينات أداء الذكاء الاصطناعي.

ولكن هناك نقطة أخرى حول توسيع نطاق القوانين أكثر أهمية، وهي نقطة تم الاستهانة بها بشكل كبير في مناقشة اليوم. تقريبًا جميع المناقشات حول قوانين القياس، بدءًا من الورقة الأصلية لعام 2020 واستمرارًا حتى التركيز اليوم على حسابات وقت الاختبار، ركزت على اللغة. لكن اللغة ليست نمط البيانات الوحيد الذي يهم.

فكر في الروبوتات أو علم الأحياء أو النماذج العالمية أو وكلاء الشبكة. بالنسبة لأنماط البيانات هذه، لم يتم تشبع قوانين القياس بعد، بل إنها في البداية.

في الواقع، لم يتم حتى الآن نشر أدلة صارمة على وجود قوانين التوسع في هذه المجالات.

الشركات الناشئة التي تبني نماذج أساسية لأنماط البيانات الجديدة هذه - على سبيل المثال، مقياس التطور في مجال علم الأحياء، والذكاء الفيزيائي في مجال الروبوتات، وWorldLabs في مجال علم الأحياء. في مجال النموذج العالمي، تُبذل محاولات لتحديد واستغلال قوانين التوسع في هذه المجالات، تمامًا كما نجح OpenAI في استغلال قوانين توسيع نطاق نموذج اللغة الكبيرة (LLM) في النصف الأول من عشرينيات القرن الحالي.

في العام المقبل، من المتوقع إجراء تحسينات هائلة هنا.

قوانين الحجم لن تختفي وستكون ذات صلة في عام 2025 كما كانت دائمًا. ومع ذلك، فإن مركز نشاط قانون التوسع سوف يتحول من التدريب المسبق لماجستير القانون إلى طرائق أخرى.

03.قد يكون هناك اختلافات بين ترامب وماسك في اتجاه الذكاء الاصطناعي< /strong

ستقوم الحكومة الأمريكية الجديدة بإجراء سلسلة من التغييرات السياسية والاستراتيجية فيما يتعلق بالذكاء الاصطناعي.

من أجل التنبؤ باتجاه الذكاء الاصطناعي في عهد الرئيس ترامب، وبالنظر إلى موقع ماسك المركزي الحالي في مجال الذكاء الاصطناعي، قد يميل الناس إلى التركيز على العلاقة الوثيقة بين الرئيس المنتخب وماسك.

من الممكن أن يؤثر " ماسك " على التطورات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي في إدارة ترامب بعدة طرق مختلفة.

نظرًا لعلاقة Musk العدائية الشديدة مع OpenAI، قد تتخذ الحكومة الجديدة إجراءات غير مناسبة ضد OpenAI فيما يتعلق بالاتصال بالصناعة، وصياغة لوائح الذكاء الاصطناعي، ومنح الحكومة إن اتخاذ موقف ودود للغاية هو خطر يثير قلق OpenAI حقًا اليوم.

من ناحية أخرى، قد تكون إدارة ترامب أكثر ميلًا لدعم شركات Musk الخاصة: على سبيل المثال، تقليل الروتين لتمكين XAI من بناء مراكز البيانات وتشغيلها وفي أخذ زمام المبادرة في مسابقة النماذج المتطورة، وتوفير موافقة تنظيمية سريعة لشركة Tesla لنشر أسطول سيارات الأجرة الآلية، والمزيد.

والأهم من ذلك، على عكس العديد من قادة التكنولوجيا الآخرين الذين يفضلهم ترامب، يعلق ماسك أهمية كبيرة على المخاطر الأمنية للذكاء الاصطناعي، وبالتالي يدعو إلى السيطرة على الذكاء الاصطناعي الذكي الإشراف.

وهو يدعم مشروع قانون كاليفورنيا SB1047 المثير للجدل، والذي يسعى إلى فرض قيود ذات مغزى على مطوري الذكاء الاصطناعي. لذلك،قد يؤدي تأثير ماسك إلى بيئة تنظيمية أكثر صرامة للذكاء الاصطناعي في الولايات المتحدة.

لكن هناك مشكلة في كل هذه التكهنات. سوف تنهار العلاقة الوثيقة بين ترامب وماسك حتماً.

كما رأينا مرارًا وتكرارًا خلال إدارة ترامب الأولى، فإن متوسط ​​فترة ولاية حلفاء ترامب، حتى الأكثر التزامًا ظاهريًا، قصير جدًا.

لا يزال عدد قليل من مساعدي إدارة ترامب الأوائل موالين له اليوم.

يتمتع كل من ترامب وماسك بشخصيتين معقدتين ومتقلبتين ولا يمكن التنبؤ بهما، وليس من السهل العمل معهما، كما أنهما مرهقان، كما أن صداقتهما الجديدة... إنها كانت مفيدة للطرفين حتى الآن، لكنها لا تزال في "مرحلة شهر العسل".

نتوقع أن تتدهور هذه العلاقة قبل نهاية عام 2025.

ماذا يعني هذا بالنسبة لعالم الذكاء الاصطناعي؟

هذه أخبار جيدة لـ OpenAI. ستكون هذه أخبارًا مؤسفة لمساهمي Tesla. بالنسبة لأولئك المهتمين بسلامة الذكاء الاصطناعي، ستكون هذه أخبارًا مخيبة للآمال لأنها تضمن أن حكومة الولايات المتحدة ستتبع نهج عدم التدخل في تنظيم الذكاء الاصطناعي خلال إدارة ترامب.

04.سيصبح عميل الذكاء الاصطناعي هو السائد

تخيل عالمًا لم تعد فيه بحاجة إلى التفاعل مباشرة مع الإنترنت. عندما تحتاج إلى إدارة اشتراك، أو دفع فاتورة، أو تحديد موعد مع الطبيب، أو طلب شيء ما على أمازون، أو إجراء حجز في مطعم، أو إكمال أي مهمة شاقة أخرى عبر الإنترنت، يمكنك ببساطة توجيه مساعد الذكاء الاصطناعي للقيام بذلك نيابةً عنك.

كان مفهوم "وكيل الشبكة" موجودًا منذ سنوات عديدة. إذا كان مثل هذا المنتج موجودًا ويعمل بشكل صحيح، فلا شك أنه سيحقق نجاحًا كبيرًا.

ومع ذلك، لا يوجد حاليًا وكيل شبكة عالمي في السوق يمكنه العمل بشكل صحيح.

فشلت الشركات الناشئة مثل Adept، حتى مع وجود فريق مؤسس ومئات الملايين من الدولارات في التمويل، في تحقيق رؤيتها.

سيكون العام المقبل هو العام الذي يبدأ فيه بروكسي الويب أخيرًا العمل بشكل جيد ويصبح سائدًا. إن التقدم المستمر في النماذج الأساسية للغة والرؤية، إلى جانب الإنجازات الأخيرة في قدرات "تفكير النظام الثاني" بسبب نماذج الاستدلال الجديدة وحسابات وقت الاستدلال، سيعني أن وكلاء الويب جاهزون لعصر ذهبي.

بعبارة أخرى، فكرة Adept صحيحة، لكنها مبكرة جدًا. في الشركات الناشئة، كما هو الحال مع أشياء كثيرة في الحياة، التوقيت هو كل شيء.

سيجد بروكسيات الويب مجموعة متنوعة من حالات الاستخدام القيمة للمؤسسات، ولكننا نعتقد أن أكبر فرصة سوقية لبروكسيات الويب على المدى القريب ستكون مع المستهلكين.

على الرغم من أن شعبية الذكاء الاصطناعي لم تتضاءل مؤخرًا، باستثناء ChatGPT، إلا أن هناك عددًا قليلاً نسبيًا من تطبيقات الذكاء الاصطناعي الأصلية التي يمكن أن تصبح تطبيقات رئيسية للمستهلكين.

سوف تغير بروكسيات الشبكة هذا الوضع وتصبح "التطبيق القاتل" الحقيقي التالي في مجال الذكاء الاصطناعي للمستهلك.

05. سوف تتحقق فكرة وضع مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي في الفضاء< /strong

في عام 2023، المورد المادي الرئيسي الذي يقيد تطوير الذكاء الاصطناعي هو رقائق GPU. وفي عام 2024، ستصبح مركزًا للطاقة والبيانات.

في عام 2024، ستكون هناك قصص قليلة أكبر من الطلب الهائل والمتزايد بسرعة على الطاقة من الذكاء الاصطناعي في الاندفاع لبناء المزيد من مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي.

من المتوقع أن يتضاعف الطلب العالمي على الطاقة في مراكز البيانات بين عامي 2023 و2026 بعد عقود من ثباته بسبب الطفرة في مجال الذكاء الاصطناعي . وفي الولايات المتحدة، من المتوقع أن يقترب استهلاك الكهرباء في مراكز البيانات من 10% من إجمالي استهلاك الكهرباء بحلول عام 2030، مقارنة بـ 3% فقط في عام 2022.

ببساطة، لا تستطيع أنظمة الطاقة اليوم التعامل مع الزيادة الهائلة في الطلب من أعباء عمل الذكاء الاصطناعي. هناك تصادم تاريخي على وشك الحدوث بين شبكة الطاقة لدينا والبنية التحتية للحوسبة، وهما نظامان تبلغ قيمتهما عدة تريليونات من الدولارات.

كحل محتمل لهذه المشكلة، شهدت الطاقة النووية تطورًا سريعًا هذا العام. تُعَد الطاقة النووية في كثير من النواحي مصدر طاقة مثاليا للذكاء الاصطناعي: فهي مصدر طاقة خالي من الكربون، ومتاح على مدار الساعة، ولا ينضب تقريبا.

ولكن من منظور واقعي، نظرًا للوقت الطويل الذي استغرقته الأبحاث وتطوير المشاريع والإشراف عليها، لن تتمكن الطاقة الجديدة من حل هذه المشكلة قبل ثلاثينيات القرن الحادي والعشرين. وينطبق هذا على محطات توليد الطاقة بالانشطار النووي التقليدية، والجيل القادم من "المفاعلات المعيارية الصغيرة" (SMRs)، ومحطات الطاقة الاندماجية.

في العام المقبل، ستظهر فكرة جديدة غير تقليدية لهذا التحدي وتجذب موارد حقيقية: وضع مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي في الفضاء.

للوهلة الأولى، تبدو مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي في الفضاء وكأنها نكتة سيئة، حيث يحاول رأسمالي مغامر وضع الكثير من الكلمات الطنانة في مجال ريادة الأعمال في المزيج المشترك.

ولكن في الواقع، قد يكون هذا منطقيًا.

إن أكبر عائق أمام بناء المزيد من مراكز البيانات بسرعة على هذا الكوكب هو الحصول على الطاقة اللازمة. يمكن للمجموعات الحاسوبية الموجودة في المدار أن تتمتع بكهرباء مجانية وغير محدودة وخالية من الكربون على مدار الساعة: فالشمس في الفضاء تشرق دائمًا.

ميزة أخرى مهمة لوضع الحوسبة في الفضاء: فهي تحل مشكلة التبريد.

إحدى أكبر العقبات الهندسية في بناء مراكز بيانات ذكاء اصطناعي أكثر قوة هي أن تشغيل العديد من وحدات معالجة الرسومات في وقت واحد في مساحة صغيرة يمكن أن يصبح ساخنًا جدًا ودرجات حرارة عالية يمكن أن تلحق الضرر أو تدمير معدات الكمبيوتر.

يستخدم مطورو مراكز البيانات أساليب باهظة الثمن وغير مثبتة مثل التبريد بالغمر السائل لمحاولة حل هذه المشكلة. لكن الفضاء بارد للغاية، وأي حرارة ناتجة عن نشاط الحوسبة تتبدد على الفور ودون ضرر.

بالطبع، هناك العديد من التحديات العملية التي يتعين حلها. والسؤال الواضح هو ما إذا كان من الممكن، وكيف، نقل كميات كبيرة من البيانات بكفاءة وفعالية من حيث التكلفة بين المدار والأرض.

هذه مشكلة مفتوحة، ولكنها قد تكون قابلة للحل:يمكن إنجاز العمل الواعد باستخدام أشعة الليزر وغيرها من تقنيات الاتصالات الضوئية ذات النطاق الترددي العالي .

جمعت شركة YCombinator الناشئة والتي تسمى Lumen Orbit مؤخرًا 11 مليون دولار لمتابعة هذه الرؤية: بناء مركز بيانات متعدد الميغاواط في شبكة مركزية فضائية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي.

كما قال الرئيس التنفيذي للشركة: "بدلاً من دفع 140 مليون دولار للكهرباء، سيكون من الأفضل دفع 10 ملايين دولار للإطلاق والطاقة الشمسية."

في عام 2025، لن تكون Lumen هي المنظمة الوحيدة التي تأخذ هذا المفهوم على محمل الجد.

سيظهر أيضًا منافسون آخرون في مجال الشركات الناشئة. لا تتفاجأ إذا قامت شركة أو أكثر من شركات الحوسبة السحابية ذات الحجم الكبير بالاستكشاف أيضًا على هذا الخط من التفكير.

تتمتع أمازون بالفعل بخبرة واسعة في وضع الأصول في المدار من خلال مشروع كويبر؛ وقد قامت جوجل منذ فترة طويلة بتمويل خطة "الهبوط على القمر" المماثلة؛ وحتى مايكروسوفت ليست غريبة على الفضاء اقتصاد.

من المتصور أن شركة SpaceX التابعة لـ Musk ستحدث فرقًا أيضًا في هذا الصدد.

06.نظام الذكاء الاصطناعي سيجتاز "اختبار تورينج للكلام"

strong> strong>

يعد اختبار تورينج واحدًا من أقدم وأشهر المعايير لأداء الذكاء الاصطناعي.

من أجل "اجتياز" اختبار تورينج، يجب أن يكون نظام الذكاء الاصطناعي قادرًا على التواصل من خلال نص مكتوب، مما يجعل من المستحيل على الأشخاص العاديين معرفة ما إذا كانوا كذلك أم لا. التفاعل مع الذكاء الاصطناعي أو التفاعل مع الآخرين.

بفضل التقدم الكبير في نماذج اللغة واسعة النطاق، أصبح اختبار تورينج مشكلة محلولة في عشرينيات القرن الحالي.

لكن النص المكتوب ليس الطريقة الوحيدة التي يتواصل بها البشر.

مع تزايد تعدد الوسائط في الذكاء الاصطناعي، يمكن للمرء أن يتخيل إصدارًا جديدًا أكثر تحديًا من اختبار تورينج - "اختبار تورينج للكلام" . وفي هذا الاختبار، يجب أن يكون نظام الذكاء الاصطناعي قادرًا على التفاعل مع البشر من خلال الكلام بمستوى من المهارة والطلاقة لا يمكن تمييزه عن المتحدث البشري.

لا تزال أنظمة الذكاء الاصطناعي اليوم غير قادرة على تحقيق اختبار تورينج للكلام، وسيتطلب حل هذه المشكلة المزيد من التقدم التكنولوجي. يجب تقليل زمن الوصول (الفارق الزمني بين تحدث الإنسان واستجابة الذكاء الاصطناعي) إلى ما يقرب من الصفر لمطابقة تجربة التحدث إلى إنسان آخر.

يجب أن تصبح أنظمة الذكاء الاصطناعي الصوتي أفضل في التعامل مع المدخلات الغامضة أو سوء الفهم، مثل مقاطعة الكلام، بأمان وفي الوقت الفعلي. يجب أن يكونوا قادرين على المشاركة في محادثات طويلة ومتعددة الأطراف ومفتوحة مع تذكر الأجزاء السابقة من المناقشة.

والأهم من ذلك، يجب على عملاء الذكاء الاصطناعي للكلام أن يتعلموا فهم الإشارات غير اللفظية في الكلام بشكل أفضل. على سبيل المثال، ماذا يعني إذا بدا المتحدث البشري منزعجًا أو متحمسًا أو ساخرًا، وقام بتوليد هذه الإشارات غير اللفظية في كلامه.

مع اقترابنا من نهاية عام 2024، فإن الذكاء الاصطناعي للكلام عند نقطة انعطاف مثيرة مدفوعة بأشياء مثل ظهور نماذج تحويل الكلام إلى كلام مدفوعة بالاختراقات الأساسية .

اليوم، هناك عدد قليل من مجالات الذكاء الاصطناعي التي تتقدم تقنيًا وتجاريًا بشكل أسرع من الذكاء الاصطناعي الصوتي. ومن المتوقع أنه في عام 2025، ستحقق أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي الصوتي قفزة نوعية. "

07.ستحقق أنظمة الذكاء الاصطناعي المستقلة تقدمًا كبيرًا

لقد كان مفهوم الذكاء الاصطناعي التكراري المحسّن ذاتيًا موضوعًا تمت مناقشته بشكل متكرر في مجتمع الذكاء الاصطناعي لعقود من الزمن

"بما أن تصميم الآلات هو أحد هذه الأنشطة الفكرية، فإن الآلات فائقة الذكاء ستكون قادرة على تصميم آلات أفضل؛ وبحلول ذلك الوقت، سيكون هناك بلا شك" انفجار استخباراتي، سوف يتخلف الذكاء البشري عن الركب. "

فكرة أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يخترع ذكاءً اصطناعيًا أفضل هي فكرة حكيمة، ومع ذلك، حتى اليوم، لا تزال تحتفظ بظلال الخيال العلمي. p>

ومع ذلك، على الرغم من أن هذا المفهوم لم يتم الاعتراف به على نطاق واسع بعد، إلا أنه بدأ في الواقع يصبح أكثر واقعية.لقد بدأ الباحثون في أحدث علوم الذكاء الاصطناعي في إحراز تقدم حقيقي في بناء أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تنافس الذكاء الاصطناعي. يمكن للأنظمة الذكية نفسها أيضًا بناء أنظمة ذكاء اصطناعي أفضل

نتوقع أن يصبح هذا الاتجاه البحثي سائدًا في العام المقبل.

أهم اكتشاف بحثي على هذا الخط حتى الآن مثال على ذلك هو بحث سكنا "عالم الذكاء الاصطناعي"، الذي صدر في أغسطس من هذا العام، والذي يثبت بشكل مقنع أن أنظمة الذكاء الاصطناعي يمكنها بالفعل إجراء أبحاث الذكاء الاصطناعي باستقلالية كاملة

يقوم "علماء الذكاء الاصطناعي" في سكنا بأنفسهم بأداء دورة الحياة الكاملة لأبحاث الذكاء الاصطناعي: قراءة الأدبيات الموجودة، وتوليد أفكار بحثية جديدة، وتصميم تجارب لاختبار هذه الأفكار، وإجراء هذه التجارب، وكتابة أوراق بحثية للإبلاغ عنها، والبحث في النتائج. ومن ثم مراجعة عملهم

يتم هذا العمل بشكل مستقل تمامًا عن طريق الذكاء الاصطناعي دون تدخل بشري يمكن قراءة علماء الاستخبارات على الإنترنت

تعمل مختبرات OpenAI وAnthropic وغيرها من المختبرات البحثية على ضخ الموارد في فكرة "باحثي الذكاء الاصطناعي الآلي"، على الرغم من أنه لم يتم الاعتراف بأي شيء علنًا حتى الآن.

توقع المزيد من النقاش والتقدم ونشاط ريادة الأعمال في هذا المجال في عام 2025 حيث يدرك المزيد والمزيد من الناس أن أتمتة أبحاث الذكاء الاصطناعي أصبحت في الواقع إمكانية حقيقية.

لكن الحدث الأكثر أهمية هو المرة الأولى التي يتم فيها قبول ورقة بحثية مكتوبة بالكامل بواسطة وكيل الذكاء الاصطناعي في مؤتمر رفيع المستوى للذكاء الاصطناعي. إذا تمت مراجعة الورقة بشكل أعمى، فلن يعرف مراجعو المؤتمر أن الورقة مكتوبة بواسطة الذكاء الاصطناعي حتى يتم قبولها.

لا تتفاجأ إذا تم قبول نتائج أبحاث الذكاء الاصطناعي من قبل NeurIPS أو CVPR أو ICML في العام المقبل. ستكون هذه لحظة تاريخية رائعة ومثيرة للجدل في مجال الذكاء الاصطناعي.

08.يحول عمالقة الصناعة مثل OpenAI تركيزهم الاستراتيجي إلى بناء التطبيقات

إن بناء النماذج المتطورة هو عمل شاق.

إنها كثيفة رأس المال بشكل مذهل. تستهلك مختبرات النماذج المتطورة الكثير من الأموال. قبل بضعة أشهر فقط، جمعت شركة OpenAI مبلغًا قياسيًا من التمويل قدره 6.5 مليار دولار، وقد تحتاج إلى جمع المزيد في المستقبل القريب. Anthropic وxAI وشركات أخرى في وضع مماثل.

تكاليف التبديل وولاء العملاء منخفضة. غالبًا ما يتم إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي بهدف أن تكون مستقلة عن النماذج، حيث تتحول النماذج من بائعين مختلفين بسلاسة بناءً على مقارنات التكلفة والأداء المتغيرة.

مع ظهور أحدث النماذج المفتوحة مثل Meta’s Llama وAlibaba’s Qwen، لا يزال خطر تسليع التكنولوجيا يلوح في الأفق. لا يمكن لقادة الذكاء الاصطناعي مثل OpenAI وAnthropic أن يتوقفوا عن الاستثمار في بناء نماذج متطورة.

ولكن في العام المقبل، من أجل تطوير خطوط أعمال ذات أرباح أعلى، وتمايز أكبر، والتزام أقوى، من المتوقع أن تطلق Frontier Labs بقوة المزيد من التطبيقات والمنتجات الخاصة بها.

بالطبع، لدى Frontier Lab بالفعل حالة تطبيق ناجحة جدًا: ChatGPT.

ما هي الأنواع الأخرى من تطبيقات الطرف الأول التي سنراها من AI Labs في العام الجديد؟ الإجابة الواضحة هي تطبيقات بحث أكثر تعقيدًا وغنية بالميزات. ينبئ SearchGPT الخاص بـ OpenAI بهذا.

البرمجة هي فئة أخرى واضحة. وعلى نحو مماثل، مع ظهور منتج Canvas الخاص بشركة OpenAI في أكتوبر/تشرين الأول، بدأت أعمال الإنتاج الأولية.

هل ستطلق OpenAI أو Anthropic منتج بحث للمؤسسات في عام 2025؟ أو ماذا عن منتجات خدمة العملاء أو الذكاء الاصطناعي القانوني أو منتجات الذكاء الاصطناعي للمبيعات؟

من جانب المستهلك، يمكننا أن نتخيل منتج وكيل الويب "المساعد الشخصي"، أو تطبيق تخطيط السفر، أو تطبيق يولد الموسيقى.

الشيء الأكثر روعة في مشاهدة المعامل المتطورة وهي تتحرك نحو طبقة التطبيقات هو أن هذه الخطوة ستضعها في منافسة مباشرة مع العديد من أهمها العملاء المهمين.

الحيرة في مجال البحث، المؤشر في مجال الترميز، سييرا في مجال خدمة العملاء، هارفي في مجال الذكاء الاصطناعي القانوني، كلاي في مجال المبيعات، إلخ.

09.ستكون Klarna معروضة في السوق في عام 2025، ولكن هناك دلائل على المبالغة في قيمة الذكاء الاصطناعي

strong>

Klarna هي شركة مقرها السويد. من خدمات الشراء أولاً بأول التي جمعت ما يقرب من 500 مليون دولار منذ تأسيسها في عام 2005. مليار دولار من رأس المال الاستثماري.

ربما لا تستطيع أي شركة التحدث بصوت عالٍ عن تطبيقها للذكاء الاصطناعي أكثر من شركة Klarna.

قبل بضعة أيام فقط، صرح سيباستيان سيمياتكوفسكي، الرئيس التنفيذي لشركة Klarna، لبلومبرج أن توقفت الشركة عن توظيف العمال البشريين تمامًا وتعتمد بدلاً من ذلك على الذكاء الاصطناعي التوليدي الذكي إنجاز المهمة.

كما قال سيمياتكوفسكي: "أعتقد أن الذكاء الاصطناعي يمكنه بالفعل القيام بكل العمل الذي نقوم به نحن البشر."

وبالمثل، أعلنت شركة Klarna في وقت سابق من هذا العام أنها أطلقت منصة لخدمة العملاء تعمل بالذكاء الاصطناعي والتي قامت بأتمتة عمل 700 من وكلاء خدمة العملاء البشريين بالكامل.

تدعي الشركة أيضًا أنها توقفت عن استخدام منتجات برامج المؤسسات مثل Salesforce وWorkday لأنه يمكنها ببساطة استبدالها بالذكاء الاصطناعي.

بصراحة، هذه الادعاءات ليست ذات مصداقية. إنها تعكس الافتقار إلى فهم قدرات وأوجه القصور في أنظمة الذكاء الاصطناعي اليوم.

الادعاءات التي يمكن أن تحل محل أي موظف بشري معين في أي وظيفة في مؤسسة بوكيل ذكاء اصطناعي شامل ليست ذات مصداقية. وهذا يعادل حل مشكلة الذكاء الاصطناعي العامة على المستوى البشري.

اليوم، تعمل الشركات الناشئة الرائدة في مجال الذكاء الاصطناعي في طليعة هذا المجال لبناء أنظمة وكيل لوظائف مؤسسية محددة ومحددة بدقة ومنظمة للغاية لأتمتة العمليات على سبيل المثال، مجموعة فرعية من أنشطة مندوب تطوير المبيعات أو وكيل خدمة العملاء.

حتى في هذه المواقف ذات النطاق الضيق، لا تعمل أنظمة الوكيل هذه بشكل موثوق تمامًا بعد، على الرغم من أنها في بعض الحالات تعمل بالفعل البدء في العمل بشكل جيد بما يكفي للتطبيق التجاري المبكر.

لماذا يبالغ كلارنا في قيمة الذكاء الاصطناعي؟

الإجابة بسيطة. وتخطط الشركة لطرح أسهمها للاكتتاب العام في النصف الأول من عام 2025. إن مفتاح الاكتتاب العام الناجح هو الحصول على قصة مقنعة تعتمد على الذكاء الاصطناعي.

لا تزال شركة Klarna شركة غير مربحة، حيث خسرت 241 مليون دولار في العام الماضي، وربما تأمل أن تقنع قصة الذكاء الاصطناعي مستثمري السوق العامة بأنهم يؤمنون بها. القدرة على خفض التكاليف بشكل كبير وتحقيق الربحية الدائمة.

ليس هناك شك في أن كل شركة في العالم، بما في ذلك شركة Klarna، ستستمتع بالتحسينات الهائلة في الإنتاجية التي جلبها الذكاء الاصطناعي في السنوات القليلة المقبلة. ولكن هناك العديد من التحديات التقنية والمنتجية والتنظيمية الشائكة التي لا يزال يتعين حلها قبل أن يتمكن عملاء الذكاء الاصطناعي من استبدال البشر تمامًا في القوى العاملة.

إن الادعاءات المبالغ فيها مثل ادعاءات كلارنا هي تجديف على مجال الذكاء الاصطناعي وعلى إنجازات خبراء تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي ورجال الأعمال في تطوير عملاء الذكاء الاصطناعي التقدم الصعب.

بينما تستعد Klarna لطرح أسهم عامة في عام 2025، توقع أن تخضع المطالبات لمزيد من التدقيق والتشكيك العام، وحتى الآن لم يتم التشكيك فيها في الغالب . لا تتفاجأ إذا كانت بعض أوصاف الشركة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها مبالغ فيها بشكل مفرط.

10.سيقع أول حادث حقيقي يتعلق بالسلامة في مجال الذكاء الاصطناعي

مع تزايد قوة الذكاء الاصطناعي في السنوات الأخيرة، كان هناك قلق متزايد من أن أنظمة الذكاء الاصطناعي قد تبدأ في التصرف بطرق لا تتفق مع السلوك البشري وقد يفقد البشر السيطرة على هذه الأنظمة.

تخيل على سبيل المثال نظام ذكاء اصطناعي يتعلم خداع البشر أو التلاعب بهم من أجل تحقيق أهدافه، حتى لو كانت تلك الأهداف ضارة بالبشر تسبب الأذى. غالبًا ما يتم تصنيف هذه المخاوف على أنها مشكلات تتعلق بـ "سلامة الذكاء الاصطناعي".

في السنوات الأخيرة، تحولت سلامة الذكاء الاصطناعي من موضوع هامشي شبه خيال علمي إلى مجال نشاط رئيسي.

اليوم، استثمر كل لاعب رئيسي في الذكاء الاصطناعي، من Google إلى Microsoft إلى OpenAI، موارد كبيرة في جهود سلامة الذكاء الاصطناعي. كما بدأ رموز الذكاء الاصطناعي مثل جيف هينتون، ويوشوا بينجيو، وإيلون ماسك في التعبير عن آرائهم بشأن مخاطر الذكاء الاصطناعي على السلامة.

ومع ذلك، حتى الآن، تظل مسألة سلامة الذكاء الاصطناعي نظرية تمامًا. لم يكن هناك أي حادث حقيقي يتعلق بسلامة الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي (على الأقل لم يتم الإبلاغ عن حادثة علنية).

سيكون عام 2025 هو العام الذي سيغير هذا الوضع. كيف سيبدو أول حادث أمني يتعلق بالذكاء الاصطناعي؟

لكي أكون واضحًا، لن تتضمن اللعبة روبوتات قاتلة على طراز Terminator، والتي من المحتمل ألا تسبب أي ضرر للبشر.

ربما يحاول نموذج الذكاء الاصطناعي إنشاء نسخة من نفسه سرًا على خادم آخر للحفاظ على نفسه (يسمى التصفية الذاتية).

أو ربما يتوصل نموذج الذكاء الاصطناعي إلى نتيجة مفادها أنه من أجل تحقيق الأهداف المحددة له على أفضل وجه، فإنه يحتاج إلى إخفاء هويته الحقيقية عن قدرة البشر، والتقليل عمدًا من أهمية مراجعات الأداء للتحايل على المزيد من التدقيق.

هذه الأمثلة ليست بعيدة الاحتمال. تظهر التجارب المهمة التي نشرتها شركة أبولو للأبحاث في وقت سابق من هذا الشهر أن النماذج المتطورة الحالية قادرة على مثل هذا الخداع عند إعطائها إشارات محددة.

وبالمثل، تُظهر الأبحاث الحديثة في الأنثروبولوجيا أيضًا أن حاملي شهادة الماجستير في القانون لديهم قدرة مزعجة على "المحاذاة الزائفة".

نتوقع أن يتم اكتشاف هذا الحادث الأمني ​​الأول للذكاء الاصطناعي والقضاء عليه قبل حدوث أي ضرر فعلي. لكنها ستكون لحظة مثيرة للاهتمام لمجتمع الذكاء الاصطناعي والمجتمع ككل.

سيوضح شيئًا واحدًا: قبل أن تواجه البشرية تهديدًا وجوديًا من الذكاء الاصطناعي القاهر، نحتاج إلى قبول واقع أكثر دنيوية:نحن نتشارك الآن عالمنا به شكل آخر من أشكال الذكاء، يمكن أن يكون متعمدًا، ولا يمكن التنبؤ به، ومخادعًا في بعض الأحيان.