في الساعة الحادية عشرة صباحًا بتوقيت بكين، يوم 7 مايو 2023، استضافت منظمة GPT DAO جلسة حوارية على منصة تويتر سبيس تحت عنوان "خبراء الذكاء الاصطناعي يتعمقون في تحليل ماضي ومستقبل الذكاء العام الاصطناعي (AGI)". جمعت الجلسة نخبة من الخبراء في المجال لتحليل التطورات العميقة في تقنيات الذكاء العام الاصطناعي، ومناقشة تأثيره على حياتنا الحالية والمستقبلية.
كما شاركنا مع منظمة GPT DAO ووسائل الإعلام "ChainDD" و"Feixiaohao" و"BroadChain Finance" في تشكيل فريق مراقبة مشترك، لتبادل الآراء حول التأثيرات المستقبلية لتقنية الذكاء الاصطناعي والتحديات التي تواجهها.
ضيوف ومقدمو جلسة تويتر سبيس:
الضيوف:
يانغ نينغ: مستثمر ملاك، الشريك المؤسس لصندوق "Lebo Capital"، والرئيس المؤسس للاتحاد الصيني للمستثمرين الملائكة.
تشن كوي: نائب رئيس شركة "Citrix" العالمي السابق، وشغل مناصب قيادية سابقة في مجموعة أبحاث وتطوير مايكروسوفت آسيا والمحيط الهادئ، وفي شركتي "Cisco" و"Computer Associates".
باي تشيانغ: عضو رئيسي في منظمة GPT DAO، ورائد أعمال ومستثمر ينتقل بين عالمي الويب 1 والويب 3، خريج قسم الرياضيات بجامعة العلوم والتكنولوجيا الصينية وقسم الإحصاء الرياضي بجامعة بوردو الأمريكية، والمدير المشترك السابق لشركة "iFLYTEK".
المُقدِّم:
زوي: عضو رئيسي في منظمة GPT DAO، ومدير فرع "Sub DAO" في سنغافورة، وشريك استثماري في "LK Ventures".
فريق المراقبة الإعلامي:
تساي جيجون (المُقدِّم المشارك): عضو رئيسي، والمؤسس المشارك لشركة "Fast Global".
داورجي: النائب المحرر التنفيذي لمنطقة شرق الصين في "ChainDD".
سون يان: المحرر التنفيذي في "Feixiaohao".
وانغ هوي: مؤسس "BroadChain Finance"، والمُبادر لمنظمة "1783DAO".
وسائل الإعلام الداعمة:
Ti Media، ChainDD، Feixiaohao، Foresight News، BroadChain Finance
نستعرض فيما يلي أبرز النقاط التي تمت مناقشتها خلال هذه الجلسة التفاعلية (AMA).
السؤال الأول: أعلن جيفري هينتون، رائد الشبكات العصبية ومدير أبحاث الذكاء الاصطناعي السابق في جوجل، مؤخرًا عن تقاعده المفاجئ في الأول من مايو. وأوضح أن قلقه من الذكاء الاصطناعي التوليدي هو السبب، خشية أن تصبح أنظمة الذكاء الاصطناعي أكثر خطورة باستمرار، وأنه دون تنظيم مناسب، قد يتسارع تطورها بما يفوق توقعاتنا ويخرج في النهاية عن السيطرة. ما رأيكم في هذا الشأن؟
يانغ نينغ:
من منظور فلسفي، فإن الطبيعة البشرية في جوهرها طيبة. القيم والصفات الإنسانية الجوهرية هي التي مكنتنا من التكاثر والازدهار لتصبح البشرية من أكثر الكائنات تطورًا على الأرض. البيانات والمعرفة التي يتعلم منها الذكاء الاصطناعي والروبوتات جميعها مقدمة من البشر. لذلك، أعتقد أن الذكاء الاصطناعي يتطور من منطلق الخير. طالما أن المطورين الرئيسيين والخبراء في الشركات الكبرى أناس طيبون، فسيكون الذكاء الاصطناعي الذي يخلقونه طيبًا أيضًا، تمامًا كما يتعلم أبناؤنا الخير منا. لذا، أرى أن الذكاء الاصطناعي لن يخرج عن السيطرة، ولا يحتاج إلى تنظيم مفرط أو ضوابط أخلاقية صارمة.
المُقدِّمة زوي:
إذا سلمنا بأن الطبيعة البشرية طيبة، وبأن الشبكات العصبية للذكاء الاصطناعي لا يمكن تحليلها منطقيًا بالكامل، فكيف نضمن ألا ترتكب الروبوتات القائمة على الذكاء الاصطناعي أفعالًا ضارة عبر ثغرات تقنية؟ وكيف ستتعامل الجهات التنظيمية مع تطور الذكاء الاصطناعي؟ هل لدى الضيوف الآخرين إضافات حول هذا الموضوع؟
باي تشيانغ:
أولاً، الخطاب التحذيري الذي يروج له إيلون ماسك له دوافع شخصية، وكذلك استخدام الرئيس بايدن لقضية الذكاء الاصطناعي كرأس مال سياسي. العديد من الأصوات التي ترفع شعارات "أخلاقيات الذكاء الاصطناعي" و"تنظيمه" تفعل ذلك أيضًا لحماية مصالحها الخاصة. منذ سنوات، عندما كنا نعمل على أدوات الذكاء الاصطناعي للكلام في "iFLYTEK"، كانت قضية "حوكمة الذكاء الاصطناعي" مجرد امتداد طبيعي لانتشار التقنية على نطاق واسع، وليست قضية جديدة. نحن كبشر لا نفهم تمامًا كيف تعمل أدمغتنا، فكيف لنا أن نفهم الشبكات العصبية للذكاء الاصطناعي بعمق؟ هذا يجعل سؤال "هل سيسيء الذكاء الاصطناعي التصرف؟" سؤالًا لا يمكن إثبات عكسه. من الناحية التنظيمية، غالبًا ما تتأخر الجهات التنظيمية عن المبتكرين العلميين، لذا يكون الواقع إما "تنظيمًا يقود إلى الجمود" أو "فوضى بسبب عدم التنظيم".
يانغ نينغ:
لو طُلب مني أن أكون جهة تنظيمية، لوجدت المهمة شديدة الصعوبة، بل وأصعب من معرفة من أين أبدأ. هل أنظم على مستوى الكود التقني أم على مستوى التطبيقات؟ أشعر أن هذا التوجه المناهض للذكاء الاصطناعي يشبه إلى حد كبير حركة "مناهضة التطعيم" التي انتشرت في الولايات المتحدة. وبما أننا لا نستطيع فهم الدماغ البشري بالكامل، فلا يمكننا التنبؤ بلحظة تحوله إلى حالة جنون أو اضطراب عقلي. وبالتالي، لا داعي للخوف غير المبرر من الذكاء الاصطناعي. أعتقد أنه مع اعتياد الناس تدريجيًا على الراحة التي يوفرها الذكاء الاصطناعي، سيزداد تقبلهم له، وسيصبح التعايش بين الإنسان والذكاء الاصطناعي أمرًا مقبولاً.
تشن كوي:
هذا الاتجاه أصبح حتميًا الآن. الأهم هو تطوير وعي بالمخاطر، لأن القدرات المتزايدة باستمرار للذكاء الاصطناعي تطرح تساؤلات حول اللحظة التي قد تفقد فيها هذه الأنظمة السيطرة، بل وقد تشكل خطرًا على البشرية فجأة. قبل الخوض في التنظيم، علينا أولاً تقبل الذكاء الاصطناعي والتعرف عليه جيدًا، وإدراك الفرص التي يوفرها. لذلك، أنصح بأن نركز على مناقشة الفرص التي يمكن أن يوفرها الذكاء الاصطناعي لنا، وكيف يمكننا في المستقبل الاستفادة من هذه الفرص لتحسين حياتنا.
السؤال الثاني: تُعد منصة Midjourney حاليًا أشهر أدوات توليد المحتوى بالذكاء الاصطناعي (AIGC) في مجال الصور. ما الميزات التقنية التي تميزها عن المنافسين؟ وما مستقبل أدوات توليد الصور بالذكاء الاصطناعي؟
باي تشيانغ:
على الرغم من اختلاف التقنيات المستخدمة في توليد الصور بالذكاء الاصطناعي حاليًا، سواء Midjourney أو غيرها من أدوات AIGC، فإن نجاحها الحقيقي يعتمد على كيفية استخدام هذه الأدوات لإنشاء محتوى جذاب. خذ شركة "بيكسار" للرسوم المتحركة كمثال: بدأت كاستوديو أسسه جورج لوكاس، ثم اشتراها ستيف جوبز. حاول جوبز في البداية توجيهها نحو سوق الأجهزة لكنه فشل، فحوّلها نحو البرمجيات. في تلك الفترة، انضم جون لاستر إلى "بيكسار"، وبفضل مهاراته الاستثنائية في إنتاج المحتوى، أنتج فيلمًا قصيرًا رسوميًا حاسوبيًا فاز بجائزة الأوسكار. هذا الإنجاز دفع جوبز لإعادة تقييم اتجاه الشركة، وانتهى الأمر بالتعاون مع "ديزني" لإنتاج أفلام مثل "قصة لعبة"، لتصبح "بيكسار" شركة رائدة عالميًا في مجال الرسوم المتحركة.
وكما حققت "بيكسار" نجاحها من خلال قدرات جون لاستر الاستثنائية في إنتاج المحتوى، وتحولت من شركة أجهزة وبرمجيات تواجه صعوبات إلى شركة رائدة عالميًا، فإن أي فريق أو أداة تعمل اليوم على توليد المحتوى بالذكاء الاصطناعي تحتاج إلى إيجاد نقطة تحول مماثلة. الشركة التي تنجح في أن تصبح "بيكسار العصر الذكي" ستضمن نجاحها، بينما قد تُستبدل الشركات التي تكتفي فقط بتقديم الأدوات في نهاية المطاف.
المُقدِّمة زوي: يتكون فريق Midjourney من 11 شخصًا فقط، ومع ذلك تجاوزت إيراداته السنوية مليار دولار أمريكي، ووصل عدد أعضاء مجتمعه إلى 15 مليون مستخدم. مع التطور المتسارع للذكاء الاصطناعي، أود أن أتوجه بسؤال خاص للسيد تشن كوي، الذي عمل في شركات التكنولوجيا العملاقة: ما رأيك في التغيرات والاتجاهات المستقبلية التي ستطرأ على هيكل الشركات وتنظيم الموارد البشرية مع تطور الذكاء الاصطناعي؟
تشن كوي:
أرى أن التحولات في الشركات والكفاءات، وكذلك التحولات الصناعية، من القضايا المهمة في عصرنا. قبل الخوض في التفاصيل، سأقدم لمحة موجزة عن نموذج التطور ثلاثي الأبعاد الذي ذكره لو تشى في خطابه، والذي يتكون من نظام المعلومات، ونظام النماذج، ونظام الإجراءات. تتداخل هذه الأنظمة الثلاثة في مسار تطور الذكاء الاصطناعي، وتساهم معًا في دفع عجلة التقدم التكنولوجي.
١. نظام المعلومات: يشكل البنية التحتية للبيانات، وهو المسؤول عن جمع وتخزين ومعالجة كميات هائلة من البيانات. مع انتشار الإنترنت وإنترنت الأشياء، أصبحت أنظمة المعلومات أكثر ضخامة وتعقيدًا. توفر هذه الأنظمة مصادر بيانات غنية تُغذي خوارزميات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي، مما يمكنها من التعلم من البيانات واستخلاص رؤى قيمة.
٢. نظام النماذج: يمثل أدوات تحليل البيانات والتنبؤ، مثل خوارزميات التعلم الآلي ونماذج الذكاء الاصطناعي. تستفيد هذه الأنظمة من البيانات التي يوفرها نظام المعلومات، وتتعلم الأنماط والقواعد الكامنة من خلال عمليات التدريب والتحسين. مع تطور قدرات الحوسبة والخوارزميات، أصبح نظام النماذج قادرًا بشكل متزايد على معالجة مهام معقدة مثل التعرف على الصور، ومعالجة اللغات الطبيعية، وأنظمة التوصية.
٣. نظام الإجراءات: يشير إلى الجزء المسؤول عن تحويل النتائج التحليلية والتنبؤية التي يولدها نظام النماذج إلى أفعال ملموسة. غالبًا ما يتضمن هذا النظام أجهزة مادية تنفذ المهام، مثل الروبوتات والسيارات ذاتية القيادة والأجهزة المنزلية الذكية. يحول نظام الإجراءات مخرجات النماذج إلى عمليات مفيدة، مما يحقق التطبيقات العملية للذكاء الاصطناعي.
يركز نموذج التطور ثلاثي الأبعاد على الترابط الوثيق بين أنظمة المعلومات والنماذج والإجراءات. يوضح هذا النموذج المحركات الأساسية لتطور الذكاء الاصطناعي، والدور الحيوي لهذه الأنظمة في تحقيق الابتكار التكنولوجي والتطبيقات العملية. من خلال الاستخدام الفعال لهذه الأنظمة معًا، يمكننا فهم المشكلات المعقدة التي تواجه عالمنا اليوم والتعامل معها بشكل أفضل.
نحن حاليًا في مرحلة نظام المعلومات. ومع تحسن قدرات الاستدلال والتخطيط لدى نظام النماذج، سنبدأ في التفاعل مع البيئة لتحقيق الأهداف البشرية. في هذا العصر الرقمي، تشبه المسارات التي يسلكها الإنسان للحصول على المعلومات وعرضها واتخاذ الإجراءات لتلبية احتياجاته، إلى حد كبير تلك التي تتبعها الأنظمة الرقمية. أدى ظهور تقنيات الذكاء الاصطناعي القائمة على التعلم العميق والحوسبة السحابية إلى تقليص الفجوة في التكاليف والتكنولوجيا بين الشركات الكبرى والشركات الصغيرة والمتوسطة، لتبقى نقاط التنافس الرئيسية في الكفاءات البشرية والإبداع والقدرة على التنفيذ. كما أن التعاون بين الشركات الكبرى والصغيرة والمتوسطة يؤثر إيجابًا على السوق. لذلك، أتوقع أن تصبح الحوسبة السحابية ونماذج الذكاء الاصطناعي الضخمة خدمات شائعة في كل مكان، مما يوفر فرصًا تسويقية هائلة للشركات الصغيرة المبتكرة. سيشجع ذلك المزيد من الشباب على تأسيس شركاتهم، والتركيز على تطبيق التقنيات مفتوحة المصدر (Open Source) في السوق. أنا شخصيًا متفائل نسبيًا تجاه المستقبل، حيث سيشهد البشر والذكاء الاصطناعي مرحلة طويلة من التعايش. في هذه المرحلة، علينا أن نتعلم كيفية التواصل والعمل الجماعي مع الذكاء الاصطناعي. في المستقبل، سترتبط العديد من التخصصات بالذكاء الاصطناعي، وعلى الرغم من اختفاء العديد من الوظائف التقليدية، فإن ذلك سيخلق وظائف جديدة. بشكل عام، أتبنى موقفًا إيجابيًا ومتفائلًا تجاه التحولات الصناعية ومستقبل تطور المهن.
السؤال الثالث: نشكر ضيوفنا الكرام على مشاركتهم القيمة اليوم. بدأنا حديثنا بالحديث عن تنظيم الذكاء الاصطناعي. وهنا نستشهد بمقولة لجورج سوروس: «الابتكار دائمًا يتقدم على التنظيم»، سواء كان ذلك الابتكار المالي الذي أدى إلى الأزمة المالية السابقة، أو ابتكارات ويب ٣.٠، أو ابتكارات الذكاء الاصطناعي. مع التقدم السريع للذكاء الاصطناعي، يزداد قلق الناس من فقدان وظائفهم أمامه. تحدثنا سابقًا عن فريق Midjourney المكون من ١١ شخصًا وعن أشكال التنظيم الجديدة للشركات. موضوع جلستنا اليوم هو «الذكاء العام الاصطناعي (AGI): الماضي والحاضر»، لذا دعونا نستعرض معًا ما عشناه وما نحلم به من ماضٍ وحاضرٍ للذكاء الاصطناعي.
يانغ نينغ:
منذ منتصف القرن العشرين، عندما قدم آلان تورينغ اختبار تورينغ الذي وضع الأسس العلمية لعلوم الحاسوب، بدأ البشر يدركون الفرق الجوهري بين الذكاء الاصطناعي والحاسوب التقليدي. مر تطور الذكاء الاصطناعي بمراحل مختلفة، شهدت تطور طرق مثل الشبكات العصبية، والتعلم العميق، والتعلم المعزز. تحاكي الشبكات العصبية بنية الدماغ البشري، مما أدى إلى تحسن كبير في قدرتها على معالجة البيانات والتعلم منها. حققت هذه الطريقة تقدمًا مهمًا في مجالات مثل التعرف على الصور والكلام ومعالجة اللغة الطبيعية.
برز التعلم العميق لاحقًا كفرع من الشبكات العصبية، مستخدمًا شبكات أعمق لمعالجة معلومات رقمية أكثر تعقيدًا، ليصبح محور اهتمام بحثي رئيسي في مجال الذكاء الاصطناعي. أما التعلم المعزز فهو منهج تعلمي قائم على التجربة والخطأ، يتيح للذكاء الاصطناعي التفاعل مع بيئته ومع كائنات ذكية أخرى، وتعلم كيفية اتخاذ أفضل القرارات. حقق هذا المنهج نتائج مذهلة في مجال الألعاب، مثل فوز برنامج AlphaGo التابع لشركة DeepMind على بطل العالم في لعبة Go، مما يظهر الإمكانيات الهائلة للذكاء الاصطناعي في اتخاذ القرارات ووضع الاستراتيجيات. في السنوات الأخيرة، أصبح الذكاء العام الاصطناعي (AGI) محور البحث الرئيسي. يهدف هذا المجال إلى خلق آلة تمتلك مستوى ذكاءً بشريًا، قادرة على التفاعل الطبيعي مع البشر في مختلف السياقات. في الوقت نفسه، حققت النماذج اللغوية الضخمة المُدرّبة مسبقًا، مثل سلسلة نماذج GPT من شركة OpenAI، تقدمًا ملحوظًا في تحسين قدرة الآلات على فهم اللغة الطبيعية، مما يمهد الطريق أمام تواصل أعمق بين الذكاء الاصطناعي والبشر. في رأيي، يمكن للبشر والذكاء الاصطناعي التعايش والارتقاء معًا. امتد نطاق تطبيقات الذكاء الاصطناعي ليشمل قطاعات عديدة مثل الرعاية الصحية والتعليم والمالية والنقل، مما رفع كفاءة الإنتاج وجودة الحياة بشكل كبير.
تطوير الذكاء البشري لا يزال بعيدًا عن التوقعات، أي أن نسبة استخدامنا لأدمغتنا لا تزال منخفضة جدًا. إذا استطاع الذكاء الاصطناعي تحفيز إمكانات أدمغتنا الكامنة، فسوف نرتقي معه معًا، ونتكامل في تقدمنا. في المستقبل، سيصبح البشر أكثر ذكاءً وحكمة، وسيتمكنون من مواكبة الذكاء الاصطناعي الأقوى.
باي تشيانغ:
أنا أتبنى وجهة نظر متشائمة نسبيًا، فلم يجعل تطور الإنترنت والذكاء الاصطناعي العالم أفضل. من زاوية الإنترنت، فإن انفتاح تدفق المعلومات لم يمنع التلاعب من قبل القوى المهيمنة، بل زاد من انقسام المجتمع. ستظهر نفس المشكلة مع الذكاء العام الاصطناعي (AGI)، فعلى الرغم من أن التقدم التكنولوجي جعل جزءًا من الناس أكثر تميزًا، فإن الغالبية العظمى أصبحوا أكثر كسلًا. أرى أن السبب في ذلك هو أنه في مجتمع متقدم للغاية، لم يعد هناك حاجة للإنسان إلى بذل الجهد، وبالتالي يصبح كسولًا تلقائيًا. هناك قضايا أعمق كثيرة وراء ذلك، فهل سيجعلنا وصول الذكاء العام الاصطناعي أكثر هشاشة؟ إن هذا سؤال يستحق التأمل.
تشن كوي:
أرى أن اختيار التفاؤل أو التشاؤم ليس بالأمر السهل، لذا أميل إلى اتخاذ موقف وسطي. بالطبع، في القطاع الذي نعمل فيه، لا ينبغي لنا تجاهل التاريخ، لأن الخبرات السابقة تساعدنا على مواجهة التحديات الحالية والمستقبلية بشكل أفضل. وبما أن الحديث يدور حول «الماضي والحاضر»، فلنعد إلى قوانين الروبوتات الثلاثة التي صاغها آيزاك أسيموف: أولًا، لا يجوز للروبوت أن يؤذي الإنسان أو يسمح بحدوث ضررٍ للإنسان؛ ثانيًا، يجب على الروبوت أن يطيع أوامر الإنسان ما لم تتعارض تلك الأوامر مع القانون الأول؛ ثالثًا، يجب على الروبوت أن يحمي نفسه ما لم تتعارض هذه الحماية مع القانونين الأول والثاني. هذه فكرة مثالية جدًا، وهي ذات أهمية كبيرة في توجيه مسار تطور الذكاء الاصطناعي.
أما بالنسبة لظهور الذكاء العام الاصطناعي (AGI)، فأرى أنه سيؤثر تأثيرًا هائلًا على البشرية، دون أن نعرف بعد إن كانت هذه التأثيرات إيجابية أم سلبية. لكنني أشعر بالارتياح لرؤية شركة OpenAI تطرح ثلاثة مبادئ:
١. المصلحة العامة: تهدف الشركة إلى أن يكون للذكاء العام الاصطناعي تأثير إيجابي على البشرية، مع ضمان ألا يؤدي تطويره إلى الإضرار بالبشر أو تركيز السلطة.
٢. السلامة على المدى الطويل: إذا ظهر مشروع آخر في بحث الذكاء العام الاصطناعي يملك احتمالات أكبر من OpenAI في تحقيق ذكاء عام اصطناعي آمن، فإن OpenAI ستتعاون مع ذلك المشروع بدلًا من التنافس معه.
٣. الريادة التكنولوجية: ولتحقيق تأثير ملموس في مجال السلامة والتأثير الاجتماعي، ستستمر OpenAI في تحقيق اختراقات مهمة في هذا المجال، لضمان تأثيرها في أبحاث وتطبيقات الذكاء العام الاصطناعي.
يمكن لهذه المبادئ أن تساهم في تحقيق أقصى درجات الازدهار للبشرية في الكون، كما تضمن توزيع فوائد الذكاء العام الاصطناعي على نطاق واسع، وتساعدنا على مواجهة المخاطر بنجاح. على الرغم من أن المستقبل مليء بعدم اليقين، فإنني أؤمن بأن علينا أن نحمل الأمل، وأن نواجه التغيرات بإيجابية، وأن نبحث باستمرار عن الفرص. وأخيرًا، علينا أن نستمتع بكل اللحظات الجميلة في حياتنا، ونقيم حفلة ختامية مبهجة قبل أن ننقرض في النهاية.
التفاعل مع فريق المراقبة الإعلامية
سون يان، المحرر التنفيذي لمنصة Feixiaohao:
أما أنا فلا أتبنى موقفًا متفائلًا أو متشائمًا جدًا تجاه الذكاء الاصطناعي، بل أشبه معظم الناس في شعوري بالغموض أو الجهل تجاهه. جربت بعض المنصات الذكية مثل ChatGPT وMidjourney، لكنني لم أشعر بفوائد كبيرة منها، ولا أستخدمها في المنصات الإعلامية، لأن ذلك قد يفقدني تميزي الشخصي. أرى أنني لم أشعر بعد بمساعدة واضحة من الذكاء الاصطناعي أو الذكاء العام الاصطناعي (AGI). فمثلًا، في فيلم «رحلة إلى الفضاء ٢٠٠١» (2001: A Space Odyssey)، لم تترك التصورات التي قدمها الفيلم وقتها انطباعًا قويًا لدي اليوم، لأن الواقع غالبًا ما يكون أقل روعة مما نتصوره، وأقل سحرًا وتقنية مما نتخيل. لذلك، فإنني أرى نفسي في الوقت الراهن غير متشائم ولا متفائل، بل أشبه عامة الناس في مشاعري.
وانغ هوي، مؤسس BroadChain Finance ومنظمة 1783DAO:
بعد الاستماع إلى مشاركات الضيوف الكرام، لدي عدة أسئلة أود طرحها على السيد يانغ. فمن منظور الثقافة الشرقية، مثل مقولة «الطبيعة البشرية عند الميلاد طيبة أصلًا»، يمكننا الاستنتاج أن الذكاء الاصطناعي أيضًا طيب بطبيعته. لكن تطور الذكاء الاصطناعي اليوم يخضع في الواقع لاحتكار وقيادة الشركات الغربية العملاقة. فهل توجد في الثقافة الغربية تراث ثقافي مشابه لمفهوم «الطبيعة البشرية عند الميلاد طيبة أصلًا»؟ ومن منظور الثقافة الغربية، كيف سيكون شكل العلاقة المستقبلية بين الذكاء الاصطناعي والبشر؟
يانغ نينغ:
سؤال ممتاز جدًا. فالبشر يتمتعون بصفات مشتركة وإنسانية متجانسة، سواء أكانت صفات مثل المحبة، والتعاون، والتعاطف، فهي متشابهة بغض النظر عن الثقافة أو القومية أو الطريقة التي تنشأ بها. لذلك، فإنني أعارض مفهوم «الغابة المظلمة» الذي طرحه كتاب «ثلاثة أجسام»، فالبشر ليسوا وحوشًا، بل كائنات إنسانية قادرة على تكوين فرق وهياكل تنظيمية. عند تدريب نماذج التعلم الآلي، فإن جودة البيانات أمر حاسم، إذ تحدد جودة البيانات ودقة التصنيفات (Labels) فعالية تدريب النموذج. بالإضافة إلى ذلك، فإن مطوري الذكاء الاصطناعي يؤثرون تأثيرًا كبيرًا عليه، لأن الإنسانية التي يتحلى بها الذكاء الاصطناعي تأتي من البشر.
وانغ هوي، مؤسس BroadChain Finance ومنظمة 1783DAO:
لدي سؤال آخر للسيد باي تشيانغ: ذكرتَ أن العديد من المنتجات الأداتية قد تختفي، فهل يشمل ذلك ChatGPT؟ وإذا كان الأمر كذلك، فما نوع مشروعات الذكاء الاصطناعي التي ستتمكن من الصمود فعليًا على المدى الطويل؟
باي تشيانغ:
أرى أن أساس شركة OpenAI يتمثل في نماذجها اللغوية الكبيرة (LLM)، وليس فقط في منتج مثل ChatGPT. فحتى لو اختفت واجهات المستخدم كـ ChatGPT، تظل البيانات الضخمة التي تمتلكها OpenAI هي رأس مالها الحقيقي. التحدي الأكبر للشركات في هذا المجال ه�� قدرتها على التحول بنجاح إلى شركات محتوى في عصر الذكاء العام الاصطناعي (AGI). خذ شركة بيكسار (Pixar) مثالًا، فقد حققت نجاحًا باهرًا عندما تحولت إلى منتج محتوى عالي الجودة وحصدت جوائز الأوسكار. اليوم، علينا إعادة تعريف النماذج والمنتجات من منظور الذكاء الاصطناعي، وليس التمسك بمناهج التفكير التقليدية. يجب أن نبحث عن كيفية إعادة صياغة مختلف القطاعات في هذا العصر الجديد، واستكشاف فرص ريادية واستثمارية ضمنه. أنا مقتنع بأن هذه النظرة ستخلق فرصًا أوسع في المستقبل.
دورجي، النائب المحرر التنفيذي لمنطقة شرق الصين في ChainDD (Linkdetr):
سؤالي هو: هل يجب اعتبار اختبار تورينغ المعيار الأمثل لتقييم الذكاء العام الاصطناعي (AGI)؟ أم أن هناك معايير أخرى أكثر ملاءمة؟
يانغ نينغ:
يمكن تقييم تقدم الذكاء الاصطناعي من خلال محورين رئيسيين: الأول يقيس مستوى الذكاء، والثاني يقيس الحالة النفسية للآلة. بالنسبة لقياس الذكاء، فإن اختبار تورينغ التقليدي أصبح متجاوزًا، ونحتاج إلى أساليب جديدة مثل اختبارات الذكاء (IQ) المعدلة لتقييم أداء الذكاء الاصطناعي بدقة. ولكن يجب تصميم هذه الاختبارات لتجنب ظاهرة "التحضير المفرط" من قبل المطورين. أما بالنسبة للمحور الثاني، فأقترح تطوير أدوات تقييم للحالة النفسية للآلات، مشابهة لاختبارات الصحة النفسية البشرية. كلا المجالين في غاية الأهمية ويستحقان تركيزًا بحثيًا جادًا من الجامعات والمؤسسات الأكاديمية.
دورجي، النائب المحرر التنفيذي لمنطقة شرق الصين في ChainDD (Linkdetr):
شكرًا للسيد يانغ. لدي سؤال متعلق بأخلاقيات الذكاء الاصطناعي: عندما نفوّض بعض المهام الاجتماعية والمسؤوليات للذكاء الاصطناعي، كيف نضمن التعامل السليم مع المعضلات الأخلاقية؟ على سبيل المثال، في مجال المركبات ذاتية القيادة، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يفتح آفاقًا جديدة، لكنه يطرح أيضًا تحديات أخلاقية وقانونية معقدة. كيف نضمن التوازن بين الاستفادة من التقنية ومعالجة هذه الإشكاليات؟ وما هي السبل المناسبة للتدريب على هذه الجوانب؟
يانغ نينغ:
القضية التي تطرحها تتجاوز الإطار الأخلاقي إلى صميم الإطار القانوني. الجوهر هنا هو الفرق بين الخوارزميات الحتمية (Deterministic Algorithms) والخوارزميات الاحتمالية (Probabilistic Algorithms). الخوارزمية الحتمية تضمن نتيجة ثابتة لنفس المدخلات، بينما خوارزميات الذكاء الاصطناعي الحالية هي احتمالية وقد تنتج قرارات مختلفة في كل مرة.
لهذا السبب، لا تسمح أي دولة حاليًا لأنظمة الذكاء الاصطناعي باتخاذ قرارات مصيرية تعتمد على نماذج احتمالية، بسبب التبعات القانونية غير الواضحة. في حالة حادث لمركبة ذاتية القيادة، من المسؤول؟ إذا كان هناك سائق، فهو المسؤول قانونيًا. إذا كانت السيارة ذاتية القيادة بالكامل، فالشركة المصنعة هي المسؤولة.
ثقتنا الحالية بالذكاء الاصطناعي لا تصل إلى مستوى تفويضه باتخاذ قرارات قد تؤثر على حياة الإنسان. في مجال الطيران مثلًا، تمنع الجهات التنظيمية استخدام الذكاء الاصطناعي الاحتمالي في اتخاذ القرارات الحرجة. المسموح به فقط هو القرار البشري، أو الأنظمة الآلية المعتمدة على خوارزميات حتمية بحتة. في مشروع الطائرات المسيرة (UAVs) الذي نعمل عليه، اعتمدنا خوارزميات حتمية تمامًا، وهي الطريقة الوحيدة المقبولة للحصول على التصاريح التنظيمية.
هذه أبرز النقاط التي ناقشناها في جلسة Twitter Space اليوم. نأمل أن تكونوا قد وجدتم فيها معلومات قيمة ومحفزة للتفكير. مجتمع GPT DAO هو أحد أكثر المجتمعات تخصصًا وعمقًا في مناقشة موضوع الذكاء العام الاصطناعي (AGI)، ويركز على تبادل المعلومات المتقدمة والمتخصصة. لا تفوتوا فرصة الانضمام إليه.
تابعوا حساب GPTDAO على تويتر لمعرفة آخر أخبار الفعاليات والمستجدات.
الحساب الصيني على تويتر: @GPTDAOCN
الحساب العالمي على تويتر: @GPTDAOGLOBAL