ليس التخلي عن الذكاء الاصطناعي، بل تبنيه بمسؤولية: نحو ذكاء اصطناعي تشاركي ومحلي

فرنسا - وكالة أنباء إخباري

ليس التخلي عن الذكاء الاصطناعي، بل تبنيه بمسؤولية: نحو ذكاء اصطناعي تشاركي ومحلي

في ظل التطورات المتسارعة التي يشهدها مجال الذكاء الاصطناعي، يبرز نقاش جوهري حول مستقبل هذا القطاع وتأثيره على النماذج الاقتصادية والاجتماعية. وكما هو الحال مع أي تقنية تحويلية، فإن الطريق إلى الأمام لا يكمن في الرفض أو التوقف، بل في إعادة توجيه المسار نحو تبني واعٍ ومسؤول. يرى الخبراء، ومن بينهم توني جيرارت، الأستاذ المتخصص في الأدب والإنسانيات الرقمية، أن النقاش الحالي يجب أن يركز على ضرورة الابتعاد عن احتكارات البيانات والطاقة التي تدعم نماذج الذكاء الاصطناعي الكبرى، والتوجه نحو بدائل تشاركية ومستدامة.

تشير التحليلات الأخيرة إلى تباطؤ ملحوظ في وتيرة تقدم الذكاء الاصطناعي التوليدي، وهو الفرع الذي أحدث ثورة في مجالات مثل توليد النصوص والصور والمحتوى الإبداعي. يعود هذا التباطؤ، وفقًا للعديد من الخبراء، إلى عاملين رئيسيين: النقص المتزايد في البيانات المجانية عالية الجودة التي كانت الوقود الأساسي لتدريب هذه النماذج، وارتفاع تكاليف الطاقة اللازمة لتشغيل البنى التحتية الضخمة التي تتطلبها عمليات التدريب والاستخدام.

هذه التحديات الاقتصادية والتقنية تفرض ضرورة إعادة التفكير في النموذج الاقتصادي السائد حاليًا في مجال الذكاء الاصطناعي. فالنماذج العملاقة التي تعتمد على جمع كميات هائلة من البيانات وتستهلك كميات ضخمة من الطاقة أصبحت تواجه قيودًا متزايدة. هذا الوضع يفتح الباب أمام نماذج جديدة أكثر كفاءة واستدامة، وهي النماذج التي يدعو إليها جيرارت وفريقه.

نحو ذكاء اصطناعي تشاركي ومحلي

المفهوم المقترح لا يعني التخلي عن الذكاء الاصطناعي كتقنية، بل إعادة تصميمه ليكون أكثر انفتاحًا، وأقل اعتمادًا على الموارد الضخمة، وأكثر قربًا من المجتمعات المحلية. يشمل ذلك تطوير نماذج ذكاء اصطناعي أصغر حجمًا وأكثر تخصصًا، يمكن تدريبها وتشغيلها بتكاليف أقل، واعتمادها على بيانات محلية أو مجتمعية. هذا التوجه نحو "الذكاء الاصطناعي المتواضع" أو "الذكاء الاصطناعي المعتدل" يهدف إلى تحقيق عدة فوائد:

• اللامركزية والحد من الاحتكارات: بدلًا من تركيز القوة التكنولوجية والاقتصادية في أيدي عدد قليل من الشركات الكبرى، يمكن للنماذج المحلية والمفتوحة أن تتيح للمؤسسات الصغيرة والمتوسطة، والباحثين، والمجتمعات، تطوير واستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي بما يتناسب مع احتياجاتهم الخاصة.
• الاستدامة البيئية: يقلل تقليل استهلاك الطاقة اللازمة لتدريب وتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل كبير من البصمة الكربونية لهذه التقنيات، مما يساهم في الجهود العالمية لمكافحة تغير المناخ.
• الخصوصية والتحكم بالبيانات: يمكن للنماذج التي تعتمد على بيانات محلية أن توفر تحكمًا أكبر للأفراد والمجتمعات في بياناتهم، مما يعزز الخصوصية ويقلل من مخاطر الاستغلال غير الأخلاقي للبيانات.
• التكيف مع السياقات المحلية: يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي المصممة لتلبية احتياجات محددة في سياقات محلية أن تكون أكثر فعالية ودقة في حل المشكلات التي تواجه تلك المجتمعات، مقارنة بالنماذج العامة المصممة لتلبية احتياجات عالمية واسعة.

التحديات والفرص

إن التحول نحو هذا النموذج الجديد ليس خالياً من التحديات. يتطلب الأمر استثمارات في البحث والتطوير لإنشاء نماذج فعالة وأصغر حجمًا، بالإضافة إلى بناء بنى تحتية مفتوحة ومتاحة للجميع. كما يتطلب تغييرًا في العقليات والثقافة السائدة في القطاع، التي غالبًا ما تركز على "الأكبر هو الأفضل".

ومع ذلك، فإن الفرص التي يتيحها هذا التحول كبيرة. يمكن أن يؤدي إلى ديمقراطية أكبر في الوصول إلى تقنيات الذكاء الاصطناعي، وتشجيع الابتكار على نطاق أوسع، وبناء مستقبل رقمي أكثر استدامة وعدالة. إن دعوة توني جيرارت، التي نُشرت في صحيفة "لوموند"، هي دعوة للتفكير النقدي في مسار تطور الذكاء الاصطناعي، وتشجيعنا على اختيار مسار يخدم الإنسانية جمعاء، وليس فقط عددًا قليلاً من الشركات العملاقة.

Ekhbary.com