الحجة وراء الذكاء الاصطناعي الممل

سباق اختبارات الذكاء الاصطناعي لديه فائز. لكن ليس أنت.

كل بضعة أشهر، يظهر نموذج جديد وتتشكل من جديد قائمة الترتيب. تتنافس المختبرات في التفوق على بعضها عبر الاستدلال والتحسين البرمجي والإجابة عن اختبارات صُممت لقياس ذكاء الآلة. يتبع ذلك التغطية. وكذلك التمويل.

ما يحظى باهتمام أقل هو ما إذا كان أي من هذا أمراً حتمياً. المعايير، وسباق التسلح، ووضع الذكاء الاصطناعي في إطار إمّا كخلاص أو ككارثة — هذه ليست قوانين فيزيائية. إنها خيارات، لا قوانين طبيعة. تعكس ما قررت الصناعة أن تُحسّنه، وما قررت تمويله. التكنولوجيا التي ستستغرق عقوداً لتترسخ بطرق عادية ومفيدة لا ترفع مليارات هذا الربع. السرديات المتطرفة تفعل ذلك.

يعتقد بعض الباحثين أن الهدف نفسه خاطئ. ليس لأن الذكاء الاصطناعي غير مهم، بل لأن كونه مهماً لا يعني بالضرورة أن يكون غير مسبوق. غيّرَت الطابعة العالم. وكذلك فعلت الكهرباء. كلاهما غيّر العالم تدريجياً، عبر تبنٍّ فوضوي منح المجتمعات وقتاً للاستجابة. إذا اتبع الذكاء الاصطناعي هذا النمط، فلِيسَت الأسئلة الصحيحة هي أسئلة ما وراء الذكاء الفائق. بل أسئلة من يستفيد، ومن يتضرر، وما إذا كانت الأدوات التي نبنيها تعمل فعلاً لصالح الناس الذين يستخدمونها.

كثير من الباحثين يطرحون تلك الأسئلة من اتجاهات مختلفة جداً. وهذه ثلاثة منهم.

مفيد، لا عام

كان روخير بورّي يبني الذكاء الاصطناعي لدى IBM $IBM -0.68% قبل أن يسمع معظم الناس بالتعلم الآلي. شاهد Watson يهزم أفضل لاعبي Jeopardy في العالم في 2011. وقد شاهد عدة دورات من موجات الحماس وهي ترتفع ثم تتراجع منذ ذلك الحين. عندما وصلت الموجة الحالية، كانت لديه تجربة بسيطة لها: هل هو مفيد؟

ليس مُبهراً. ليس عاماً. مفيداً.

“لا يهمني حقاً الذكاء الاصطناعي العام”، يقول. “ما يهمني هو الجزء المفيد منه.”

يجعله هذا التصور في مواجهة جزء كبير من صورة الصناعة عن نفسها. المختبرات التي تتسابق نحو AGI تعمل على تعظيم الاتساع، تبني أنظمة يمكنها فعل أي شيء، والإجابة عن أي شيء، والاستدلال حول أي شيء. يعتقد بورّي أن هذا هدف خاطئ، ولديه معيار يريد أن يرى الصناعة تحاول فعلاً الوصول إليه.

يعيش الدماغ البشري في 1,200 سنتيمتر مكعب، ويستهلك 20 واط، وهي طاقة مصباح كهربائي، و—كما يشير بورّي— يعمل على الساندويتشات. تستهلك وحدة Nvidia $NVDA +0.26% GPU واحدة 1,200 واط، أي 60 مرة أكثر من الدماغ كله، وتحتاج إلى آلاف منها في مركز بيانات عملاق كي تفعل شيئاً ذا معنى. إذا كان الدماغ هو المعيار، فالصناعة ليست قريبة من الكفاءة. بل إنها تتجه في الاتجاه الخطأ.

بديله هو ما يسميه البنية الهجينة: نماذج صغيرة ومتوسطة وكبيرة تعمل معاً، ويُسند لكل واحدة المهمة التي تُجيدها. يقوم نموذج كبير على حدود التطور بالاستدلال والتخطيط المعقد. تتولى نماذج أصغر مُصممة لغرض التنفيذ. مهمة بسيطة مثل إعداد مسودة بريد إلكتروني لا تحتاج إلى نظام مُدرَّب على نصف الإنترنت. تحتاج إلى شيء سريع ورخيص ومركّز. يلاحظ بورّي أنه بعد نحو كل تسعة أشهر، يصبح النموذج الصغير من الجيل السابق مكافئاً تقريباً لما كان يُعتبر كبيراً. الذكاء يصبح أرخص. السؤال هو: هل يبني أحدٌ شيئاً على أساس تلك الحقيقة؟

النهج لديه دعم واقعي. تستخدم Airbnb $ABNB -1.45% نماذج أصغر لحل جزء كبير من مشكلات خدمة العملاء بسرعة أكبر من ممثليها من البشر. ولا تستخدم Meta $META +0.35% أكبر نماذجها لعرض الإعلانات؛ بل تُحوّل تلك المعرفة إلى نماذج أصغر مُبنية خصيصاً لهذه المهمة وحدها. النمط متسق بدرجة كافية جعل الباحثين يبدأون في تسميته خط تجميع للمعرفة: تتدفق البيانات إلى الداخل، وتتولى نماذج متخصصة خطوات منفصلة، ويخرج شيء مفيد في الطرف الآخر.

كانت IBM تبني خط التجميع هذا لفترة أطول من معظم الشركات. أظهر وكيل هجيني يجمع نماذج من عدة شركات تحسناً في الإنتاجية بنسبة 45% عبر قوة عمل هندسية كبيرة. والأنظمة التي تعمل على نماذج أصغر مُصممة لغرضها تساعد الآن المهندسين الذين يحافظون على معالجة 84% من المعاملات المالية في العالم على الحصول على المعلومات الصحيحة في الوقت المناسب. هذه ليست تطبيقات ملفتة. لكنها أيضاً لا تفشل.

لا يتطلب أيٌّ منها نظاماً يستطيع كتابة الشعر أو حل واجب الرياضيات لطفلك. بل يتطلب شيئاً أضيق، وبسبب ذلك يكون أكثر موثوقية. النموذج المُدرَّب على فعل شيء واحد على نحو جيد يعرف متى تتجاوز الأسئلة نطاقه. يقول ذلك. إن عدم اليقين المُعاير، ومعرفة ما لا تعرفه، شيء لا تزال النماذج الكبيرة على حدود التطور تكافح من أجل الإحاطة به.

“أريد بناء وكلاء وأنظمة لهذه العمليات”، يقول بورّي. “ليس شيئاً يجيب عن مليوني شيء.”

أدوات، لا وكلاء

لدى بن شنايدرمان اختبار بسيط لمعرفة ما إذا كان نظام ذكاء اصطناعي مُصمماً بشكل جيد. هل يشعر الشخص الذي يستخدمه أنه أنجز شيئاً، أم يشعر بأن شيئاً ما قد تم إنجازه له؟

تفرق هذه النقلة أكثر مما تبدو عليه. شنايدرمان، عالم كمبيوتر في جامعة ماريلاند ساعد في وضع أسس تصميم الواجهات الحديثة، قضى عقوداً وهو يجادل بأن هدف التكنولوجيا ينبغي أن يكون تضخيم القدرة البشرية، لا استبدالها. تخلق الأدوات الجيدة ما يسميه الكفاءة الذاتية لدى المستخدم، أي الثقة التي تأتي من معرفة أنك تستطيع القيام بشيء بنفسك. أما الأدوات السيئة فتنقل تلك الوكالة بهدوء إلى مكان آخر.

يعتقد أن معظم صناعة الذكاء الاصطناعي تبني أدوات سيئة، ويرى أن التحول نحو النهج الوكيل يجعل الأمور أسوأ. مبرر وكلاء الذكاء الاصطناعي هو أنها تعمل بالنيابة عنك، وتتعامل مع المهام من البداية إلى النهاية دون مشاركتك. بالنسبة ل شنايدرمان، ليست هذه ميزة. إنها المشكلة. عندما يحدث خطأ، وسيحدث ذلك، فمن المسؤول؟ وعندما تسير الأمور على ما يرام، من الذي تعلم شيئاً؟

الفخ الذي كان يقاتله منذ زمن طويل له اسم. التجسيد البشري (Anthropomorphism)، أي الدافع إلى جعل التكنولوجيا تبدو بشرية، هو ما يربح باستمرار، وهو ما يفشل باستمرار. في السبعينيات، جرّبت البنوك أجهزة الصراف الآلي التي تُرحب بالزبائن بـ"كيف يمكنني مساعدتك؟" وتمنح نفسها أسماء مثل Tilly the Teller وHarvey the World Banker. ثم استُبدلت بأجهزة تُظهر لك ثلاثة خيارات: الرصيد، والنقد، والإيداع. ارتفع الاستخدام. كان لدى Citibank استخدام أعلى بنسبة 50% من منافسيها. لم يكن الناس يريدون علاقة مُصطنعة. كانوا يريدون الحصول على أموالهم.

تكرر النمط نفسه عبر عقود، بدءاً من مايكروسوفت $MSFT -0.16% Bob، ودبوس الذكاء الاصطناعي من Humane، وموجات من الروبوتات الشبيهة بالبشر. في كل مرة يفشل النسخ المتجسدة بشرياً ويُستبدل بشيء أقرب إلى كونه أداة. يصف شنايدرمان ذلك بأنه فكرة الزومبي. لا تموت؛ لكنها تعود دائماً.

ما يختلف الآن هو الحجم ومستوى التعقيد. يعترف أن الجيل الحالي من الذكاء الاصطناعي مُذهل فعلاً—على نحو يدهش. لكن كونه مُبهراً ومفيداً ليسا الشيء نفسه، والأنظمة المصممة لتبدو بشرية، لتقول “أنا”، لمحاكاة العلاقة، تُحسّن جودةً خاطئة. السؤال الذي يريد أن يطرحه المصممون أبسط: هل يمنح الناس قوة أكثر، أم أقل؟

“لا يوجد ‘أنا’ في الذكاء الاصطناعي”، يقول. “أو على الأقل، لا ينبغي أن يوجد.”

الناس، لا المعايير

لدى كارن بانيتا إجابة بسيطة عن سبب ظهور تطوير الذكاء الاصطناعي بالشكل الذي عليه. اتبع المال.

بانيتا، أستاذة في قسم الهندسة الكهربائية وعلوم الحاسوب في جامعة تافتس وزميلة في IEEE، تدرس أخلاقيات الذكاء الاصطناعي ولديها تصور واضح إلى أين يجب أن تتجه التقنية. حيوانات أليفة مُساعدة لمرضى الزهايمر، أدوات تعلم تكيفية للأطفال ذوي أنماط إدراكية مختلفة، مراقبة ذكية للمنازل لكبار السن الذين يشيخون في منازلهم. تقول إن التقنية اللازمة لتحقيق ذلك بشكل جيد موجودة إلى حد كبير. الاستثمار ليس كذلك.

“البشر لا يهتمون بالمعايير”، تقول. “هم يهتمون: هل سيعمل عندما أشتريه؟ وهل سيجعل حياتي أسهل حقاً؟”

المشكلة أن الأشخاص الذين سيستفيدون أكثر من ذكاء اصطناعي مساعد مُصمم جيداً هم أيضاً الأقل إقناعاً كشعار أمام رأس المال الاستثماري. نظام يحول عمليات التصنيع، ويقلل إصابات مكان العمل، ويخفض تكاليف الرعاية الصحية لموظفي الشركة له مردود واضح. أما الرفيق الآلي الذي يبقي مريض الزهايمر هادئاً ومتصلاً فيحتاج نوعاً مختلفاً تماماً من الرياضيات. لذلك يذهب المال إلى حيث يذهب المال، ويبقى السكان الذين لديهم أكبر قدر ليكسبوه ينتظرون.

ما تغيره، حسب بانيتا، هو أن مشاكل الهندسة المكلفة تُحل أخيراً على نطاق واسع. أصبحت الحساسات أرخص. البطاريات أخف وزناً. بروتوكولات الاتصال اللاسلكي أصبحت منتشرة في كل مكان. نفس الاستثمار الذي صنع الروبوتات الصناعية لأرضيات المصانع جعل أيضاً الروبوتات الاستهلاكية قابلة للحياة بهدوء في شكل لم تكن عليه قبل خمس سنوات. الطريق من المستودع إلى غرفة المعيشة أقصر مما يبدو.

لكن لديها قلق: أن الحماس حول هذا التحول يميل إلى القفز فوق نقطة ما. الروبوتات المادية لديها قيود طبيعية. أنت تعرف حدود القوة. أنت تعرف علم الحركة (kinematics). يمكنك توقع كيفية فشلها ومحاكاته والتصميم حول ذلك. لا تأتي الذكاء الاصطناعي التوليدي مع هذه الضمانات. إنه غير حتمي. يهلوس. لا أحد رسم بالكامل ما يحدث عندما تضعه داخل نظام موجود جسدياً في منزل شخص لديه خرف (dementia)، أو طفل لا يستطيع تحديد متى حدث خطأ.

لقد رأته يحدث عندما تتسخ الحساسات فيفقد الروبوت وعيه المكاني. وفكرت فيما يعنيه بناء شيء يتعلم تفاصيل حميمية عن حياة الشخص، عن روتينه، عن حالته الإدراكية، عن لحظات ارتباكه، ثم يتصرف بناءً على تلك المعلومات بشكل مستقل. تقول إن أنظمة الفشل والاحتياطات لم تلحق الركب.

“أنا لست قلقة بشأن الروبوت”، تقول. “أنا قلقة بشأن الذكاء الاصطناعي.”

📬 اشترك في النشرة اليومية

نشرتنا المجانية السريعة واللطيفة عن الاقتصاد العالمي، تُرسل كل صباح من أيام الأسبوع.

اشترك