توقعات الذكاء الاصطناعي العشر الكبرى لعام 2025: ستصبح اتجاه وكيل AI الرئيسي

سينتهي عام 2024 على وشك الانتهاء. شارك روب تويز، مستثمر رأس المال الاستثماري في Radical Ventures، توقعاته للذكاء الاصطناعي لعام 2025 معنا في 10 توقعات.

01 سوف تبدأ Meta في فرض رسوم على نموذج Llama

ميتا هي مرجع في الذكاء الاصطناعي المفتوح في العالم. في حالة دراسة استراتيجية ملفتة للنظر للشركات، عندما قامت الخصم مثل OpenAI و Google بإغلاق نماذجها الرائدة وفرض رسوم على استخدامها، اختارت ميتا تقديم نموذجها المتقدم Llama مجانًا.

لذلك، سيفاجأ الكثيرون بخبر بدء فرض رسوم من ميتا العام المقبل على الشركات التي تستخدم لاما.

من الضروري أن نوضح: لم نتوقع أن تقوم Meta بإغلاق Llama بشكل كامل، ولا يعني ذلك أن جميع المستخدمين الذين يستخدمون نموذج Llama يجب أن يدفعوا مقابل ذلك.

على العكس من ذلك ، نتوقع أن تفرض Meta المزيد من القيود على شروط ترخيص Llama de المفتوحة المصدر ، بحيث ستحتاج الشركات التي تستخدم Llama في بيئة تجارية تزيد عن حجم محدد إلى البدء في الدفع لاستخدام النموذج.

من الناحية التقنية، فقد تمكنت ميتا الآن من القيام بذلك في نطاق محدود. الشركة لا تسمح لأكبر الشركات - مثل سحابة الكمبيوتر الفائق وغيرها من الشركات التي تمتلك أكثر من 7 مليارات مستخدم نشط شهريًا - باستخدام نموذجها لاما بحرية.

في عام 2023 ، قال الرئيس التنفيذي لشركة Meta ، مارك زوكربيرج: “إذا كنت شركة مثل مايكروسوفت أو أمازون أو غوغل ، وكنت في الأساس ستقوم بإعادة بيع اللاما ، فعلينا أن نحصل على جزء من العائدات من ذلك. لا أعتقد أن هذا سيكون دخلاً كبيرًا في المدى القريب ، ولكن من المأمول أن يصبح مصدرًا لبعض العائدات على المدى الطويل.”

في العام المقبل ، ستوسع Meta بشكل كبير نطاق الشركات التي يجب أن تدفع لاستخدام Llama ، وتشمل المزيد من الشركات الكبيرة والمتوسطة.

متابعة الجبهة الرائدة لنماذج اللغة الكبيرة (LLM) مكلفة جدًا. إذا كانت الميتا ترغب في الحفاظ على توافق أو اقتراب من آخر نماذج الجبهة لشركات مثل OpenAI و Anthropic ، فستحتاج إلى استثمار عشرات المليارات من الدولارات سنويًا.

شركة ميتا واحدة من أكبر الشركات في العالم وأكثرها رصيداً. ومع ذلك، فهي أيضًا شركة مساهمة وعليها أن تكون مسؤولة أمام المساهمين.

مع ارتفاع تكلفة تصنيع النماذج الحديثة باستمرار، فإن إستثمار Meta لمبلغ هائل من الأموال في تدريب الجيل القادم من نموذج Llama بدون توقعات للدخل يصبح أكثر قلقًا.

سيستمر الهواة والباحثون والمطورون الشخصيون والشركات الناشئة في استخدام نموذج اللاما مجانًا العام المقبل. ** ومع ذلك، ستكون عام 2025 العام الذي ستبدأ فيه Meta جديًا في تحقيق ربح نموذج اللاما **.

**02.**مشاكل ذات صلة بـ “قانون المقياس”

في الأسابيع الأخيرة ، كانت قضية قوانين التوسع في مجال الذكاء الاصطناعي هي التي أثارت أكثر مناقشة ، وما إذا كانت على وشك الانتهاء.

اقترحت قاعدة المقياس لأول مرة في ورقة بحثية صادرة عن OpenAI في عام 2020، ومفهومها الأساسي بسيط وواضح: أثناء تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، مع زيادة عدد معلمات النموذج وحجم البيانات التدريبية وكمية الحساب، سترتفع أداء النموذج بطريقة موثوقة وقابلة للتنبؤ (من الناحية التقنية، ستقل خسائر الاختبار).

من GPT-2 إلى GPT-3 ومن GPT-3 إلى GPT-4، فإن تحسينات الأداء المذهلة هي جميعها بفضل قواعد التوسع.

مثل قانون مور، فإن قانون المقياس في الواقع ليس قاعدة حقيقية، بل مجرد ملاحظة تجريبية بسيطة.

على مدار الشهر الماضي، تشير سلسلة من التقارير إلى أن المختبرات الرئيسية للذكاء الاصطناعي تشهد تراجعًا في العائد عند زيادة حجم النماذج اللغوية الكبيرة. هذا يساعد في تفسير تأجيل إصدار GPT-5 من OpenAI مرارًا وتكرارًا.

أحد أكثر الردود الشائعة على قانون التوازن في الحجم الذي يصبح ثابتًا هو أن الحساب الذي تم إجراؤه أثناء الاختبار فتح بُعدًا جديدًا تمامًا يمكن استخدامه لتوسيع النطاق في هذا البُعد.

بمعنى آخر، يجعل النموذج الجديد للاستدلال مثل o3 من OpenAI من الممكن توسيع الحسابات على نطاق واسع أثناء الاستدلال بدلاً من التوسيع الكبير خلال التدريب، عن طريق جعل النموذج قادرًا على ‘التفكير لفترة أطول’ لفتح قدرات AI الجديدة.

هذا وجهة نظر مهمة. في الواقع ، يمثل الحساب أثناء الاختبار ممرًا جديدًا مثيرًا للاهتمام ، بالإضافة إلى تحسين أداء الذكاء الاصطناعي.

ولكن وجهة نظر أخرى أكثر أهمية بالنسبة لقانون المقياس، وتم تقديرها بشكل كبير في المناقشة اليوم. تركز جميع المناقشات حول قانون المقياس، من الورقة البحثية الأصلية التي بدأت في عام 2020 واستمرت حتى الآن في التركيز على اللغة عند حساب الاختبارات. ومع ذلك، اللغة ليست النمط الوحيد للبيانات المهمة.

فكر في تكنولوجيا الروبوتات وعلم الأحياء والنماذج العالمية أو الوكالات الشبكية. بالنسبة لهذه النماذج البيانية ، لم تشبع قوانين المقياس بعد ؛ بل على العكس من ذلك ، إنها في بداية الأمر فقط.

في الواقع، لم يتم نشر أدلة دقيقة على وجود قوانين الحجم في هذه المجالات حتى الآن.

تحاول الشركات الناشئة البناء الأساسي لنماذج بيانات جديدة مثل Evolutionary Scale في مجال البيولوجيا و PhysicalIntelligence في مجال تكنولوجيا الروبوتات و WorldLabs في مجال نماذج العالم تحديد واستغلال قوانين المقياس في هذه المجالات ، تمامًا مثل نجاح OpenAI في استخدام قوانين المقياس لنموذج اللغة الكبير (LLM) في النصف الأول من عقد 2020.

العام المقبل، من المتوقع أن يحقق هنا تقدمًا كبيرًا.

قانون القياس لن يختفي، فسيظل مهما كما كان في عام 2025. ومع ذلك، ستنتقل مركز نشاط قانون القياس من التدريب المسبق LLM إلى نماذج أخرى.

03. ترامب وماسك قد يختلفون في اتجاه الذكاء الاصطناعي

الحكومة الأمريكية الجديدة ستجلب مجموعة من التغيرات السياسية والاستراتيجية فيما يتعلق بالذكاء الاصطناعي.

للتنبؤ باتجاه الذكاء الاصطناعي في ظل رئاسة ترامب، بالإضافة إلى النظر في الدور المركزي الحالي لماسك في مجال الذكاء الاصطناعي، من المحتمل أن يكون للناس رغبة في متابعة العلاقة الوثيقة بين الرئيس المنتخب وماسك.

يمكن تصور أن ماسك قد يؤثر على تطور الذكاء الاصطناعي المتعلق بحكومة ترامب بطرق مختلفة.

نظراً للعلاقة المعادية العميقة بين ماسك و OpenAI ، قد يتخذ الحكومة الجديدة موقفاً غير ودود تجاه OpenAI فيما يتعلق بالتواصل مع الصناعة ووضع التشريعات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي ومنح العقود الحكومية ، وهذا هو المخاطرة الفعلية التي يشعر بها OpenAI اليوم.

من ناحية أخرى ، قد تميل إدارة ترامب إلى دعم شركة ماسك الخاصة: على سبيل المثال ، تقليل الإجراءات البيروقراطية لتمكين xAI من إنشاء مراكز بيانات وتحقيق الريادة في مسابقات النماذج الأمامية ؛ توفير الموافقات الرقابية السريعة لنشر أسطول سيارات الأجرة الذكية لتسلا وغيرها.

الأمر الأكثر أهمية هو أنه، على عكس العديد من الزعماء التكنولوجيين الآخرين الذين يتمتعون بدعم ترامب، يولي ماسك أهمية كبيرة لمخاطر أمان الذكاء الاصطناعي وبالتالي يدعو إلى تنظيم كبير للذكاء الاصطناعي.

يدعم مشروع القانون SB1047 المثير للجدل في ولاية كاليفورنيا، والذي يحاول فرض قيود ذات مغزى على مطوري الذكاء الاصطناعي. وبالتالي، قد يؤدي تأثير ماسك إلى جعل بيئة تنظيم الذكاء الاصطناعي في الولايات المتحدة أكثر صرامة.

ومع ذلك، يوجد مشكلة في كل هذه الافتراضات. سيؤدي العلاقة الحميمة بين ترامب وماسك في نهاية المطاف إلى الانهيار.

!

كما رأينا مرارًا وتكرارًا خلال فترة حكم ترامب الأولى، فإن متوسط فترة حكم حلفاء ترامب، حتى الأكثر إصرارًا، قصيرة للغاية.

من بين نائبي الحكومة الأولى لترامب، هناك قلة قليلة لا تزال موالية له اليوم.

ترامب وماسك هما شخصيات معقدة ومتغيرة وغير قابلة للتنبؤ، وهما لا يتعاونان بسهولة، وهما يجعلان الناس مرهقين، وصداقتهما الجديدة حتى الآن مفيدة للجانبين ولكنها لا تزال في “فترة الشهر العسل”.

نتوقع أن تتدهور هذه العلاقة قبل نهاية عام 2025.

ماذا يعني هذا لعالم الذكاء الاصطناعي؟

هذا أمر جيد بالنسبة لـ OpenAI. ولحاملي أسهم تسلا، سيكون هذا أمرًا مؤسفًا. وبالنسبة لأولئك الذين يهتمون بأمان الذكاء الاصطناعي، سيكون هذا أمرًا مخيبًا للآمال، حيث يكاد يكون مؤكدًا أن الحكومة الأمريكية ستتبنى موقفًا مستسلمًا تجاه رقابة الذكاء الاصطناعي خلال فترة حكم ترامب.

04 سيصبح وكيل الذكاء الاصطناعي الرائد

تخيل، في عالم من هذا القبيل، لم تعد بحاجة إلى التفاعل المباشر مع الإنترنت. كلما احتجت إلى إدارة الاشتراكات، أو دفع الفواتير، أو تحديد موعد مع الطبيب، أو طلب الأشياء عبر أمازون، أو حجز مطعم، أو أي مهمة مزعجة أخرى عبر الإنترنت، يمكنك فقط توجيه مساعد الذكاء الاصطناعي للقيام بذلك بالنيابة عنك.

هذا المفهوم من “وكيل الشبكة” قد مر منذ سنوات عديدة. إذا كان هناك منتج من هذا النوع ويعمل بشكل صحيح، فمن المؤكد أنه سيكون منتجًا ناجحًا بشكل كبير.

ومع ذلك، لا يوجد حاليًا وكيل شبكة عام يعمل بشكل صحيح في السوق.

مثل شركات الاستشارات مثل Adept ، التي لم تتمكن من تحقيق رؤيتها حتى ولو كان لديها فريق مؤسس ذو نسب نقية وجمعت مليارات الدولارات.

سيكون العام القادم البداية النهائية لتشغيل وكيل الشبكة بشكل جيد وأن يصبح شائعًا. تقدم مستمر في نماذج اللغة والرؤية الأساسية، بالإضافة إلى الاختراقات الأخيرة في قدرة “التفكير في النظام الثاني” بسبب النموذج الاستدلالي الجديد وحسابات الزمن الاستدلالي، سيعني أن وكيل الشبكة مستعد لدخول العصر الذهبي.

بعبارة أخرى، فإن فكرة Adept صحيحة، لكن الوقت لا يزال مبكرًا. في الشركات الناشئة، كما هو الحال في الحياة، كل شيء يتعلق بالتوقيت.

الوكيل الشبكي سيجد العديد من حالات الاستخدام القيمة ، ولكن نعتقد أن أكبر فرصة في السوق للوكيل الشبكي في المستقبل القريب ستكون للمستهلكين.

على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي لا يزال شديد السخونة مؤخرًا، إلا أن هناك عددًا محدودًا من تطبيقات الذكاء الاصطناعي الأصلية التي يمكن أن تصبح تطبيقات رئيسية للمستهلكين بجانب ChatGPT.

سيغير وكلاء الشبكة هذا المشهد، ويصبحون التطبيق القاتل الحقيقي التالي في مجال الذكاء الاصطناعي للمستهلكين.

05فكرة وضع مركز بيانات الذكاء الاصطناعي في الفضاء ستتحقق

في عام 2023 ، أصبحت شريحة GPU موارد الفيزياء الحاسوبية الرئيسية التي تعيق تطوير الذكاء الاصطناعي. وفي عام 2024 ، أصبحت الكهرباء ومراكز البيانات المشكلة الرئيسية.

في عام 2024، يجذب القليل من القصص اهتمامًا أكبر من الذكاء الاصطناعي بزيادة كبيرة وسريعة في الطلب على الطاقة أثناء سعيه لبناء المزيد من مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي.

نظرًا للتطور النموذجي للذكاء الاصطناعي، من المتوقع أن تتضاعف احتياجات الطاقة في مراكز البيانات العالمية بين عامي 2023 و 2026 بعد عقود من الاستقرار، حيث من المتوقع أن تصل استهلاك طاقة مراكز البيانات في الولايات المتحدة إلى ما يقارب 10% من الاستهلاك الكلي للطاقة بحلول عام 2030 م قياسًا بـ 3% فقط في عام 2022.

!

يتعذر نظام الطاقة الحالي تحمل الطلب الهائل المتزايد على العمليات الذكاء الاصطناعي. إن اصطدام تاريخي يحدث حالياً بين شبكتنا الطاقية والبنية التحتية للحساب، وهما نظامان يبلغ قيمتهما مئات التريليونات من الدولارات.

وكحل ممكن لهذه المعضلة، اكتسبت الطاقة النووية زخما هذا العام. تعد الطاقة النووية من نواح كثيرة مصدرا مثاليا للطاقة للذكاء الاصطناعي: فهي مصدر طاقة خال من الكربون ، ومتاح على مدار الساعة ، وفي الواقع ، لا ينضب.

ولكن من الناحية العملية، نظرًا للوقت الطويل المستغرق في البحث وتطوير المشاريع والرقابة، فإن الطاقة المتجددة لن تكون قادرة على حل هذه المشكلة قبل عقد 2030. وهذا ينطبق على محطات الطاقة النووية التقليدية، ومفاعلات الطاقة النووية الصغيرة القادمة (SMR)، ومحطات الطاقة النووية المشتركة.

العام المقبل، ستظهر فكرة جديدة غير تقليدية للتعامل مع هذا التحدي وتجذب موارد حقيقية: وضع مركز بيانات الذكاء الاصطناعي في الفضاء.

مركز بيانات الذكاء الاصطناعي في الفضاء، عند الاستماع إلى ذلك للمرة الأولى، يبدو هذا وكأنه مزحة سيئة، حيث يحاول مستثمر خطر دمج الكثير من مصطلحات ريادة الأعمال الشائعة.

لكن في الواقع ، قد يكون ذلك منطقيا.

أكبر عنق الزجاجة لبناء المزيد من مراكز البيانات على هذا الكوكب بسرعة هو الحصول على الطاقة التي تحتاجها. يمكن أن تتمتع مجموعات الحوسبة في المدار بكهرباء مجانية وغير محدودة وخالية من الكربون على مدار الساعة: الشمس في الفضاء تشرق دائما.

ميزة أخرى مهمة لوضع الحوسبة في الفضاء هي أنها تحل مشكلة التبريد.

واحدة من أكبر العقبات الهندسية لبناء مركز بيانات الذكاء الاصطناعي أكثر قوة هي أن تشغيل العديد من وحدات معالجة الرسومات في نفس الوقت في مساحة صغيرة يمكن أن يصبح ساخنا جدا ، ويمكن أن تؤدي درجات الحرارة المرتفعة إلى إتلاف أو تدمير معدات الحوسبة.

يلجأ مطورو مراكز البيانات إلى طرق باهظة الثمن وغير مثبتة مثل التبريد بالغمر السائل لمحاولة حل هذه المشكلة. لكن الفضاء شديد البرودة ، وأي حرارة ناتجة عن نشاط الحوسبة تتبدد على الفور وبدون ضرر.

وبطبيعة الحال، هناك العديد من التحديات العملية التي يتعين التصدي لها. والسؤال الواضح هو ما إذا كان يمكن نقل كميات كبيرة من البيانات بين المدار والأرض بطريقة فعالة من حيث التكلفة، وكيف يمكن ذلك.

هذه مسألة معلقة، ولكن يمكن أن تثبت أنها قابلة للحل: يمكن القيام بعمل واعد باستخدام تقنيات الاتصال البصري عالية النطاق باستخدام الليزر وغيرها.

رفعت شركة ناشئة تدعى Lumen Orbit، التي تعمل في مجال تكنولوجيا المعلومات في الفضاء الخارجي، مؤخرًا 11 مليون دولار لتحقيق هذا الهدف: إنشاء شبكة مراكز بيانات بميجاوات البيانات في الفضاء الخارجي لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي.

كما قال الرئيس التنفيذي للشركة: “بدلاً من دفع 140 مليون دولار كتكلفة كهرباء، من الأفضل دفع 10 ملايين دولار كتكلفة إطلاق وطاقة شمسية”.

!

في عام 2025، لن يكون لومين الوحيد الذي يأخذ هذا المفهوم على محمل الجد.

سيظهر أيضًا منافسون آخرون لشركات الناشئة. لا تفاجأ إذا قامت إحدى الشركات الكبيرة في مجال الحوسبة السحابية أو عدة شركات بالقيام بتجارب مماثلة.

أعلنت أمازون عن إطلاق مشروع كايبر (ProjectKuiper) لنقل الأصول إلى المدار، وقد اكتسبت خبرة غنية في هذا المجال؛ وقد قامت جوجل بتمويل مشروع مماثل لهذا النوع من “مشروع الهبوط على القمر” لفترة طويلة؛ وحتى شركة مايكروسوفت ليست غريبة عن الاقتصاد الفضائي.

يمكن تصور أن شركة سبيس إكس لإيلون ماسك ستكون لها دور في هذا الجانب أيضًا.

06 سيقوم النظام الذكي بتجربة “اختبار تورينج للصوت”

اختبار تورينج هو واحد من أقدم وأشهر المعايير لأداء الذكاء الاصطناعي.

لكي تجتاز اختبار تورينج، يجب أن يكون لدى نظام الذكاء الاصطناعي القدرة على التواصل من خلال النص المكتوب بحيث يصعب على الأشخاص العاديين تمييز ما إذا كانوا يتفاعلون مع نظام ذكاء اصطناعي أو مع أشخاص آخرين.

بفضل التحسينات الكبيرة في نماذج اللغة الكبيرة، أصبح اختبار تيورينج مشكلة تم حلها في عقد 2020.

لكن النص المكتوب ليس الطريقة الوحيدة للتواصل بين البشر.

نظرا لأن الذكاء الاصطناعي أصبح متعدد الوسائط أكثر فأكثر ، يمكن للمرء أن يتخيل نسخة جديدة أكثر تحديا من اختبار تورينج - “اختبار تورينج الكلام”. في هذا الاختبار ، يجب أن يكون نظام الذكاء الاصطناعي قادرا على التفاعل مع البشر من خلال الكلام ، بمهارات وطلاقة لا يمكن تمييزها عن المتحدثين البشريين.

نظام الذكاء الاصطناعي اليوم لا يمكنه تحقيق اختبار تورينغ الصوتي، وسيكون من الضروري لحل هذه المشكلة المزيد من التقدم التقني. يجب تقليل التأخير (الفاصل الزمني بين كلام الإنسان ورد الذكاء الاصطناعي) إلى القرب من الصفر، لمطابقة تجربة التحدث مع شخص آخر.

يجب أن تكون أنظمة الذكاء الاصطناعي الصوتية أكثر براعة في معالجة الإدخالات غير الواضحة أو السوء فهم في الوقت الحقيقي، مثل حالات التحدث المتقطعة. يجب أن تكون قادرة على المشاركة في محادثات طويلة ومتعددة الجولات ومفتوحة، مع الاحتفاظ بذاكرة لأجزاء المناقشة الأولية.

ومن المهم جدا أن يتعلم وكيل الذكاء الصوتي الاصطناعي فهم إشارات غير لغوية في الكلام بشكل أفضل. على سبيل المثال، ماذا يعني صوت المتكلم البشري إذا كان يبدو غاضبًا أو متحمسًا أو ساخرًا، وتوليد هذه الإشارات غير اللفظية في الكلام الخاص به.

مع اقترابنا من نهاية عام 2024 ، يكون الذكاء الاصطناعي للصوت في نقطة تحول مثيرة للإعجاب ، وتدفع هذه النقطة التحولية انفجارًا جذريًا مثل ظهور نموذج الصوت إلى الصوت.

اليوم، لا يوجد مجال قليل في مجال الذكاء الاصطناعي حيث يتقدم التقني والتجاري بسرعة أكبر من ذكاء الأصوات. من المتوقع أن تحقق أحدث التكنولوجيا في ذكاء الأصوات قفزة كبيرة بحلول عام 2025.

07 نظام الذكاء الاصطناعي المستقل سيحقق تقدما كبيرا**

على مدى عقود ، كانت فكرة الذكاء الاصطناعي الذي يتطور ذاتيا بشكل متكرر موضوعًا يتم مناقشته في صناعة الذكاء الاصطناعي.

على سبيل المثال ، في وقت مبكر من عام 1965 ، كتب I.J. Good ، وهو متعاون وثيق مع AlanTuring: “دعونا نعرف آلة فائقة الذكاء على أنها آلة قادرة على تجاوز كل النشاط الفكري البشري ، بغض النظر عن مدى ذكائها”. ”

“بما أن تصميم الآلات هو واحدة من هذه الأنشطة الذكية ، فإن الآلات الفائقة الذكاء يمكنها تصميم آلات أفضل ؛ حينها ، ستكون هناك بلا شك ‘انفجار ذكاء’ ، وستتراجع الذكاء البشري بعيدًا.”

يمكن للذكاء الاصطناعي أن يخترع ذكاء اصطناعيا أفضل ، وهو مفهوم مليء بالحكمة. ومع ذلك ، حتى اليوم ، فإنه يحتفظ بظل الخيال العلمي.

ومع ذلك، على الرغم من أن هذا المفهوم لم يحظ بقبول واسع، إلا أنه في الواقع بدأ يصبح أكثر واقعية. لقد بدأ الباحثون في مجال علوم الذكاء الاصطناعي في تحقيق تقدم فعلي في بناء أنظمة الذكاء الاصطناعي، ويمكن للنظام نفسه أيضًا بناء أنظمة ذكاء اصطناعي أفضل.

نتوقع أن يصبح هذا الاتجاه البحثي سائدا في العام المقبل.

!

حتى الآن ، فإن المثال العام الأكثر وضوحا للبحث على طول هذا الخط الفكري هو “عالم الذكاء الاصطناعي” في Sakana.

تم إطلاق ‘عالم الذكاء الاصطناعي’ في أغسطس هذا العام، وقد أثبت بشكل مقنع أن النظام الذكي الاصطناعي يمكنه القيام بأبحاث الذكاء الاصطناعي بشكل مستقل تمامًا.

يقوم “علماء الذكاء الاصطناعي” في سكنا أنفسهم بأداء دورة حياة البحث الذكاء الاصطناعي بأكملها: قراءة الأدبيات الموجودة ، وتوليد أفكار بحثية جديدة ، وتصميم التجارب لاختبار تلك الأفكار ، وإجراء تلك التجارب ، وكتابة الأوراق البحثية للإبلاغ عن نتائجهم ، ثم مراجعة الأقران لعملهم.

هذه المهام يتم إنجازها تمامًا من قبل الذكاء الاصطناعي بشكل مستقل ، بدون التدخل البشري. يمكنك قراءة جزء من أوراق البحث التي كتبها علماء الذكاء الاصطناعي عبر الإنترنت.

تستثمر OpenAI وAnthropic وغيرها من المختبرات البحثية في توظيف الموارد لفكرة “باحثي الذكاء الاصطناعي التلقائي”، ولكن لا توجد حتى الآن أي أخبار معترف بها علنًا.

نظرا لأن المزيد والمزيد من الناس يدركون أن أتمتة الأبحاث الذكاء الاصطناعي أصبحت في الواقع احتمالا حقيقيا ، فمن المتوقع أن يكون هناك المزيد من النقاش والتقدم ونشاط ريادة الأعمال في هذا المجال في عام 2025.

ومع ذلك ، فإن أهم معلم سيكون المرة الأولى التي يتم فيها قبول ورقة بحثية مكتوبة بالكامل من قبل وكيل الذكاء الاصطناعي من قبل مؤتمر الذكاء الاصطناعي كبير. إذا تمت مراجعة الورقة بشكل أعمى ، فلن يعرف مراجع المؤتمر أن الورقة قد كتبها الذكاء الاصطناعي حتى يتم قبول الورقة.

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

08 تحويل التركيز الإستراتيجي لشركات مثل OpenAI وغيرها نحو بناء التطبيقات

بناء نماذج متقدمة هو عمل صعب.

كثافة رأس المال لها تأثير مدهش. تحتاج مختبرات النماذج المتقدمة إلى الكثير من النقد النقدي. قبل بضعة أشهر فقط ، جمعت OpenAI تمويلًا قياسيًا قدره 6.5 مليار دولار ، وفي المستقبل القريب قد تحتاج إلى جمع المزيد من التمويل. تواجه Anthropic و xAI وشركات أخرى وضعًا مماثلاً.

تكلفة التحويل والولاء العملاء منخفضة. تم بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي عادة بغرض الاستقلالية عن النموذج ، ويمكن تبديل النماذج بسلاسة بناءً على مقارنة التكلفة والأداء المتغيرة لمختلف الموردين.

مع ظهور نماذج الافتتاح المتقدمة مثل لاما ميتا وكوين أليبابا، لا يزال التهديد بتجارة التكنولوجيا قائمًا. لا يمكن ولا يمكن للقادة في الذكاء الاصطناعي مثل OpenAI و Anthropic التوقف عن الاستثمار في بناء نماذج حديثة.

** ولكن في العام المقبل ، من أجل تطوير خطوط الأعمال التي تحقق أرباحًا أعلى وتفرقة أكبر وتمتلك لزوجة أقوى ، يتوقع أن يقوم المختبر الأمامي بإطلاق المزيد من التطبيقات والمنتجات الخاصة به **.

بالطبع ، لديها مختبرات رائدة نموذج تطبيق ناجح جدًا: ChatGPT.

في العام الجديد، ما هي التطبيقات من الأطراف الأولى الأخرى التي يمكننا أن نراها من مختبر الذكاء الاصطناعي؟ إجابة واضحة هي التطبيقات البحثية المعقدة والأكثر تطورًا. يشير SearchGPT من OpenAI إلى ذلك.

الترميز هو فئة أخرى واضحة. وبالمثل ، مع ظهور منتج OpenAI Canvas لأول مرة في أكتوبر ، بدأت جهود الإنتاج الأولية.

هل ستطلق OpenAI أو Anthropic منتج بحث للشركات في عام 2025؟ أم منتج خدمة العملاء أو الذكاء الاصطناعي القانوني أو منتجات البيع؟

من جانب المستهلكين ، يمكننا أن نتخيل منتجًا للوكيل الشبكي “المساعد الشخصي” أو تطبيقًا لتخطيط السفر أو تطبيقًا لإنشاء الموسيقى.

أكثر جاذبية في مختبرات الملاحظة الأمامية هو أن هذا الإجراء سيتيح لها منافسة مباشرة مع العديد من أهم العملاء.

مجال البحث Perplexity، مجال الترميز Cursor، في مجال خدمة العملاء Sierra، في مجال الذكاء الاصطناعي القانوني Harvey، في مجال المبيعات Clay وما إلى ذلك.

09 ** ستكون Klarna متاحة في عام 2025 ، ولكن هناك علامات على المبالغة في قيمة الذكاء الاصطناعي ****

Klarna هي مزود خدمة “الشراء الآن والدفع الآن” المقر في السويد، وقد جمعت استثمارات بقيمة تقارب 5 مليارات دولار منذ تأسيسها في عام 2005.

ربما لا يمكن لأي شركة أن تتفوق على Klarna في تطبيق الذكاء الاصطناعي لديها.

قال الرئيس التنفيذي لشركة Klarna، سيباستيان سيمياتكوفسكي، لوكالة بلومبرغ قبل بضعة أيام إن الشركة قد توقفت تمامًا عن توظيف موظفين بشر، واعتمدت بدلاً من ذلك على الذكاء الاصطناعي الذي يعتمد على النمذجة لإنجاز الأعمال.

وكما يقول سيمياتكوفسكي: “أعتقد أن الذكاء الاصطناعي نستطيع بالفعل القيام بكل العمل الذي نقوم به نحن البشر”. ”

بالمثل، أعلنت شركة Klarna في وقت سابق من هذا العام أنها أطلقت منصة خدمة عملاء تعتمد على الذكاء الاصطناعي، حيث تم تأتير عمل 700 من موظفي خدمة العملاء بالكامل.

!

تدعي الشركة أيضا أنها توقفت عن استخدام منتجات برامج المؤسسات مثل Salesforce و Workday لأنه يمكنها ببساطة استبدالها بالذكاء الاصطناعي.

بصراحة، هذه الادعاءات غير موثوقة. فهي تعكس عدم فهم الناس لقدرات ونقاط الضعف الحالية لأنظمة الذكاء الاصطناعي.

يدعي أنه يمكن استخدام وكيل الذكاء الاصطناعي النهائي لتحل محل أي موظف بشري محدد في أي قسم وظيفي في المنظمة، إلا أن هذا الادعاء غير موثوق به. هذا ما يعادل حل مشكلة الذكاء الاصطناعي بمستوى الإنسان العام.

اليوم ، تعمل الشركات الناشئة الرائدة في مجال الذكاء الاصطناعي على بناء نظم وكالة في أحدث التطورات في هذا المجال ، لتحقيق تطوير محدد وضيق ومرتب لعمليات العمل في الشركات ، مثل مجموعة نشاطات ممثلي المبيعات التطويرية أو أعمال وكلاء خدمة العملاء.

حتى في هذه الحالات المحدودة ، لا يمكن الاعتماد على هذه الأنظمة الوكيلة بشكل كامل ، على الرغم من أنها بدأت تعمل بشكل جيد في بعض الحالات وتكفي للاستخدام التجاري المبكر.

لماذا تبالغ Klarna في قيمة الذكاء الاصطناعي؟

الإجابة بسيطة جدًا. تخطط الشركة للتداول في النصف الأول من عام 2025. لتحقيق النجاح في السوق، الأمر الرئيسي هو وجود قصة ذكاء اصطناعي جذابة.

وخسرت كلارنا، التي لا تزال شركة غير مربحة، 241 مليون دولار العام الماضي، وربما تأمل في أن تقنع قصتها الذكاء الاصطناعي مستثمري السوق العامة بأن لديها القدرة على خفض التكاليف بشكل كبير وتحقيق أرباح دائمة.

ليس هناك شك في أن كل شركة في العالم ، بما في ذلك Klarna ، ستتمتع بمكاسب الإنتاجية الضخمة التي سيحققها الذكاء الاصطناعي في السنوات القادمة. ومع ذلك ، لا يزال هناك العديد من التحديات الفنية والإنتاجية والتنظيمية الشائكة التي يتعين حلها قبل أن يتمكن وكلاء الذكاء الاصطناعي من استبدال البشر تماما في القوى العاملة.

مثل Klarna ، تعبير مبالغ فيه على أنه ازدراء لمجال الذكاء الاصطناعي وازدراء للتقدم الصعب الذي حققه خبراء التكنولوجيا ورجال الأعمال في تطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي.

مع استعداد Klarna للإدراج العام في عام 2025 ، من المتوقع أن تكون هذه الادعاءات معرضة لمزيد من الفحص الصارم والشكوك العامة ، في حين أن معظم هذه الادعاءات لم تتعرض حتى الآن للشك. ولا تكون مندهشًا إذا كان لدى الشركة بعض الوصف المبالغ فيه لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها.

10 سيحدث أول حادث أمني حقيقي للذكاء الاصطناعي

في السنوات الأخيرة، مع تزايد قوة الذكاء الاصطناعي، يصبح الناس أكثر قلقًا من أن الأنظمة الذكاء الاصطناعي قد تبدأ في التصرف بطريقة لا تتوافق مع مصالح البشر، وقد يفقد البشر السيطرة على هذه الأنظمة.

تخيل ، على سبيل المثال ، أن نظام الذكاء الاصطناعي يتعلم خداع البشر أو التلاعب بهم من أجل تحقيق أهدافه ، حتى لو تسببت هذه الأهداف في ضرر للبشر. غالبا ما تصنف هذه المخاوف على أنها مخاوف “أمنية الذكاء الاصطناعي”.

في السنوات الأخيرة ، أصبحت أمن الذكاء الاصطناعي من موضوع خيالي حافة إلى مجال نشط رئيسي.

اليوم ، يكرس كل لاعب الذكاء الاصطناعي رئيسي ، من Google إلى Microsoft إلى OpenAI ، موارد كبيرة لجهود الأمان الذكاء الاصطناعي. كما بدأت رموز الذكاء الاصطناعي مثل جيف هينتون ويوشوا بينجيو وإيلون ماسك في التحدث عن المخاطر الأمنية الذكاء الاصطناعي.

ومع ذلك، لا تزال مسألة أمان الذكاء الاصطناعي تتعلق بالنظرية فقط حتى الآن. لم تحدث حوادث حقيقية لأمان الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي (على الأقل لم تكن هناك تقارير عامة).

سيكون عام 2025 هو العام الذي سيغير هذا الوضع، ما سيكون شكل أول حادث أمني للذكاء الاصطناعي؟

لكي نكون واضحين ، لن يتضمن روبوتا قاتلا على غرار Terminator ، وعلى الأرجح لن يسبب أي ضرر للبشر.

ربما سيحاول النموذج الذكاء الاصطناعي إنشاء نسخة من نفسه سرا على خادم آخر من أجل إنقاذ نفسه (المعروف باسم التصفية الذاتية).

أو ربما يستنتج النموذج الذكاء الاصطناعي أنه من أجل تحقيق الأهداف المحددة له على أفضل وجه، فإنه يحتاج إلى إخفاء قدراته الحقيقية عن البشر، وتقييمات الأداء المنخفضة المستوى عمدا، والتحايل على قدر أعظم من التدقيق.

هذه الأمثلة ليست مجرد افتراضات. أظهرت التجارب الهامة التي نشرتها شركة أبولو البحثية في وقت سابق هذا الشهر أن النماذج الأمامية الحديثة قادرة على التلاعب بهذه الطريقة تحت إشارات محددة.

بالمثل، أظهرت الدراسات الأخيرة في علم الأنثروبولوجيا أن LLMs لديها قدرة “مرتبطة زائفة” مزعجة.

!

نتوقع أن يتم اكتشاف وإزالة أول حادث أمني للذكاء الاصطناعي قبل وقوع أي أضرار فعلية. ولكن بالنسبة لصناعة الذكاء الاصطناعي والمجتمع بأكمله ، فسيكون هذا لحظة مذهلة.

سيجعلنا يدرك شيئا واحدا: قبل أن يواجه البشر تهديدا عابرا للحياة من الذكاء الاصطناعي القادر على كل شيء، يتعين علينا أن نقبل حقيقة أكثر تواضعا: ** نحن نشارك العالم الحالي الآن مع شكل آخر من الذكاء، قد يكون في بعض الأحيان متعجرفًا وغير قابل للتنبؤ وخادعًا **.