نهج IBM الذي يركز على الإنسان هو المخطط التكنولوجي الكبير الوحيد
لقد اختفت شركة IBM بالأحرف الأولى من اسمها لفترة طويلة لدرجة أن الكثير منا يضطر إلى التوقف والتفكير فيما تمثله الأحرف. آلات أعمال عالمية.
تم تذكيرنا بالتركيز الفريد للشركة الأسبوع الماضي خلال مؤتمر TNW 2022 عندما صعد Seth Dobrin، أول مسؤول رئيسي للذكاء الاصطناعي في IBM، على المسرح للحديث عن الذكاء الاصطناعي.
كما قال دوبرين، “آي بي إم” “لا تقوم بعمل الذكاء الاصطناعي للمستهلك”. لن تقوم بتنزيل مساعد IBM الظاهري لهاتفك الذكي في أي وقت قريب. لن تدخل Big Blue في لعبة مرشح AI لتطبيق selfie.
ببساطة، آي بي إم هنا لتقديم قيمة لعملائها وشركائها ولإنشاء نماذج ذكاء اصطناعي تجعل حياة البشر أسهل أو أفضل أو كليهما.
كل هذا سهل القول. ولكن كيف يمكن لشركة لا تركز على إنشاء منتجات وخدمات للمستهلك الفردي أن تسير في الواقع بهذا النوع من الكلام؟
وفقًا لـ Dobrin، الأمر ليس صعبًا: اهتم بكيفية تأثر الأفراد بالنماذج التي تربحها:
نحن صارمون للغاية بشأن نوع البيانات التي سنستوعبها ونكسب المال منها.
أثناء مناقشة مع Tim Bradshaw من Financial Times خلال المؤتمر، استخدم Dobrin مثال النماذج ذات المعلمات الكبيرة مثل GPT-3 وDALL-E 2 كطريقة لوصف نهج IBM.
وصف تلك النماذج بأنها “ألعاب”، ولسبب وجيه: إنها ممتعة للعب بها، لكنها في النهاية ليست مفيدة للغاية.
إنهم عرضة لعدم القدرة على التنبؤ في شكل هراء، وخطاب يحض على الكراهية، وإمكانية إخراج معلومات شخصية خاصة. هذا يجعلها خطيرة لنشرها خارج المختبرات.
ومع ذلك، أخبر دوبرين برادشو والجمهور أن شركة IBM كانت تعمل أيضًا على نظام مماثل. وأشار إلى هؤلاء العملاء باسم “النماذج الأساسية”، مما يعني أنه يمكن استخدامها لتطبيقات متعددة بمجرد تطويرها وتدريبها.
ومع ذلك، فإن الاختلاف في شركة IBM هو أن الشركة تتخذ نهجًا محوره الإنسان في تطوير نماذجها التأسيسية.
تحت قيادة Dobrin، قامت الشركة باختيار مجموعات البيانات من مجموعة متنوعة من المصادر ثم تطبيق الشروط والأحكام الداخلية عليها قبل دمجها في النماذج أو الأنظمة.
إنه شيء واحد إذا أطلق GPT-3 شيئًا مسيئًا عن طريق الخطأ، فهذه الأنواع من الأشياء متوقعة في المختبرات.
لكنه وضع مختلف تمامًا عندما يبدأ نموذج لغة الإنتاج للبنك، كمثال افتراضي، في إخراج معلومات غير منطقية أو معلومات خاصة للعملاء.
لحسن الحظ، لا تؤمن شركة IBM (وهي شركة تعمل مع الشركات عبر مجموعة من الصناعات بما في ذلك البنوك والنقل والطاقة) بحشر قاعدة بيانات عملاقة من البيانات غير المقيدة في نموذج وتأمل في الأفضل.
وهو ما يقودنا إلى ما قد يكون الأكثر إثارة للاهتمام من دردشة Dobrin مع Bradshaw: “كن مستعدًا للوائح.”
كما يقول المثل القديم: BS in، BS out. إذا لم تكن متحكمًا في البيانات التي تتدرب عليها، فستزداد صعوبة الحياة بالنسبة إلى شركة AI الناشئة الخاصة بك.
وستنتهي عمليات الاستحواذ على الذكاء الاصطناعي في الغرب المتوحش قريبًا مع سعي المزيد والمزيد من الهيئات التنظيمية لحماية المواطنين من شركات الذكاء الاصطناعي المفترسة وتجاوز الشركات.
إذا قامت شركة AI الناشئة الخاصة بك بإنشاء نماذج لن تكون متوافقة أو لا يمكن أن تكون متوافقة في الوقت المناسب للاستخدام في الاتحاد الأوروبي أو الولايات المتحدة بمجرد سقوط مطارق التنظيم، فإن فرصك في بيعها أو الحصول عليها من قبل شركة تمارس نشاطًا تجاريًا دوليًا تكون ضئيلة لا أحد.
بغض النظر عن كيفية تقسيمها، فإن شركة IBM خارجة عن المألوف. يبدو أنها ودوبرين يستمتعان بفكرة تقديم حلول جاهزة للامتثال تساعد في حماية خصوصية الأشخاص.
في حين أن بقية شركات التكنولوجيا الكبيرة تنفق مليارات الدولارات على بناء نماذج تضر بالبيئة لا تخدم أي غرض سوى اجتياز معايير تعسفية، فإن شركة IBM أكثر قلقًا بشأن النتائج أكثر من التخمين.
وهذا غريب فقط. هذه ليست الطريقة التي تمارس بها غالبية الصناعة أعمالها.
تحاول شركة IBM وDobrin إعادة تحديد مكانة التكنولوجيا الكبيرة في قطاع الذكاء الاصطناعي.
قد اتضح أنه عندما لا يكون صافي أرباحك مدفوعًا بإيرادات الإعلانات أو أعداد المشتركين أو الضجيج المستقبلي، يمكنك بناء حلول فعالة بقدر ما هي أخلاقية.
وهذا يترك الغالبية العظمى من الأشخاص في عالم الشركات الناشئة للذكاء الاصطناعي لديهم بعض الأسئلة للإجابة عليها.
هل شركتك الناشئة جاهزة للمستقبل؟ هل تقوم بتدريب النماذج بشكل أخلاقي، مع مراعاة النتائج البشرية، وقادر على شرح التحيزات الموجودة في أنظمتك؟ هل يمكن جعل نماذجك متوافقة مع إجمالي الناتج المحلي، والاتحاد الأوروبي للذكاء الاصطناعي، وإلينوي بيبا؟
إذا توقف الإصدار الحالي المجاني للجميع وتوقف رأس المال المغامر عن صرف الأموال في نماذج التنبؤ وغيرها من البرامج البخارية أو المنتجات القائمة على التحسس، فهل ستظل نماذجك تقدم قيمة تجارية؟
ربما لا يزال هناك القليل من المال الذي يتعين جنيه للشركات والشركات الناشئة التي تقفز على متن قطار الضجيج، ولكن يمكن القول إن هناك الكثير من الأموال التي يمكن جنيها لأولئك الذين يمكن لمنتجاتهم أن تتحمل بالفعل شتاء الذكاء الاصطناعي.
تقنيات الذكاء الاصطناعي التي تركز على الإنسان ليست مجرد فكرة جيدة لأنها تجعل الحياة أفضل للبشر، فهي أيضًا تطبيقات التعلم الآلي الوحيدة التي تستحق المراهنة على المدى الطويل.
عندما يهدأ الغبار، ونحن جميعًا أقل إعجابًا بالخدع والخدع التي تنفق عليها شركات التكنولوجيا الكبيرة مليارات الدولارات، ستظل شركة IBM هنا تستخدم موارد الطاقة المحدودة لكوكبنا لتطوير حلول مع وضع النتائج البشرية الفردية في الاعتبار.
هذا هو تعريف “الاستدامة”، وهو سبب استعداد شركة IBM لأن تصبح الشركة الرائدة في مجال التكنولوجيا في مجتمع الذكاء الاصطناعي العالمي تحت قيادة دوبرين الخبيرة حتى الآن.
المصدر: thenextweb
شاهد ايضا:
