قد فهمنا أنه أصبح بالإمكان الحصول على إجابات ومقالات وصور ومقاطع فيديو من خلال الذكاء الاصطناعي التوليدي Generative AI.
لكن صرنا نسمع ضجة كبيرة حوله، وكأن الأمور تؤول لشيء أكبر من ذلك، ماهي حقيقة الأمر؟
المحاور الرئيسية:
ما هو الذكاء الاصطناعي التوليدي؟
هو ليس للتنبؤ، أو تصنيف البيانات، أو إجراء التحليلات الكبيرة.
الذكاء الاصطناعي التوليدي هو فرع من الذكاء الاصطناعي يركّز على إنشاء محتوى جديد من خلال التعلم من البيانات الحالية، يولّد نصوصًا، صورًا، موسيقى، أو حتى أكواد برمجية جديدة.
يعتمد هذا النوع من الذكاء الاصطناعي على تقنيات مثل الشبكات العصبية العميقة Deep Neural Networks، والشبكات التوليدية العكسية Generative Adversarial Networks (GANs) والنماذج اللغوية الكبيرة Large Language Model (LLM).
ما هي الخطوات العريضة لآلية عمل الذكاء الاصطناعي التوليدي؟
الذكاء الاصطناعي التوليدي يعتمد على مجموعة من الخطوات المعقدة والمتكاملة لإنشاء محتوى جديد سواء كان نصوصًا، صورًا، أو أي نوع آخر من الوسائط. سأشرح لك كيف تعمل هذه العملية بالترتيب والخطوات:
1- جمع البيانات وتدريب النموذج:
يتم جمع كميات كبيرة من البيانات ذات الصلة بالمجال الذي يريد النموذج تعلمه.
على سبيل المثال، لتوليد النصوص، يتم جمع مجموعة ضخمة من النصوص من مصادر متعددة؛ ولتوليد الصور، يتم جمع ملايين الصور.
ومن ثم فإن البيانات الخام عادةً ما تحتاج إلى معالجة أولية، مثل تنقية النصوص من الضوضاء أو تهيئة الصور إلى أحجام ثابتة.
بعدها يتم استخدام هذه البيانات لتدريب نموذج ذكاء اصطناعي، عادةً شبكة عصبية عميقة.
2- اختيار وتكوين النموذج التوليدي:
بناءً على نوع المحتوى المراد توليده، يتم اختيار النموذج المناسب. على سبيل المثال:
النصوص: يتم استخدام النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) مثل GPT-4.
الصور: يتم استخدام الشبكات التوليدية العكسية (GANs) أو نماذج تحويل النص إلى صورة (مثل DALL-E).
الصوت والموسيقى: يمكن استخدام الشبكات العصبية التكرارية (RNNs) أو Transformer’s لتحليل التتابعات الزمنية وتوليد محتوى جديد.
يتم تدريب النموذج على تحديد الأنماط الأكثر شيوعًا في البيانات، مثل ترتيب الكلمات في النصوص أو الأنماط البصرية في الصور.
3- المرحلة التوليدية:
التحليل الأولي: عندما يُطلب من النموذج توليد محتوى جديد، فإنه يبدأ بتحليل المدخلات المقدمة (على سبيل المثال، وصف نصي أو جزء من نص) لتحديد السياق المناسب.
التوليد الأولي: النموذج يقوم بإنتاج مخرجات أولية بناءً على البيانات التي تم تدريبه عليها.
التقييم والتحسين: النموذج يمكن أن يقوم بتقييم أولي للمخرجات وتكرار العملية لتحسين الجودة.
4- التوليد النهائي والتنقيح:
التوليد النهائي: بعد عدة تكرارات، يصل النموذج إلى النسخة النهائية من المحتوى الذي يلبي المعايير المطلوبة.
التنقيح والتحسين: في بعض الأحيان، يمكن أن تُضاف طبقات من التنقيح لتحسين جودة المخرجات.
5- تقييم الجودة والإخراج:
تقييم الجودة: يتم تقييم جودة المحتوى النهائي من قبل النظام أو من خلال تغذية راجعة من المستخدمين. يمكن أن يتضمن ذلك استخدام معايير محددة مسبقًا مثل الدقة، التناسق، أو الواقعية.
الإخراج: النموذج يقدم النتيجة النهائية، سواء كان نصًا جاهزًا للنشر، صورة للاستخدام في التصميم، أو مقطع موسيقي.
6- التعلم المستمر والتحسين:
النموذج يستمر في التعلم والتحسين مع مرور الوقت عبر جمع المزيد من البيانات وتحديث الأوزان والمعايير. هذه العملية تضمن أن النموذج يبقى قادرًا على إنتاج محتوى عالي الجودة مع مرور الزمن.
مثال عملي:
لتوضيح هذه العملية أكثر، دعنا نتناول مثالًا على توليد نصوص باستخدام نموذج GPT:
- تبدأ العملية بجمع كميات ضخمة من النصوص من الإنترنت.
- يتم تنظيف هذه البيانات ومعالجتها لتكون جاهزة للاستخدام.
- يتم تدريب نموذج GPT على هذه البيانات ليتعلم الأنماط اللغوية والعلاقات بين الكلمات.
- عند الطلب، يمكن للنموذج توليد نص جديد بناءً على وصف أو جملة يُدخلها المستخدم، ويقوم بتحسين هذا النص حتى يصل إلى الجودة المطلوبة.
ما هي أسباب الضجّة حول الذكاء الاصطناعي التوليدي؟
1- تقمّص دور البشر:
باختصار لأنه قادر على تقمّص أي دور أو مهنة، ويقوم بها بشكل ممتاز جداً مثل البشر، بل وأفضل من البشر في كثير من الحالات.
ما الذي تريده؟ معلّم، مهندس، مستشار، طبيب، رسّام، خطّاط، مصمم غرافيك…الخ، الذكاء التوليدي هنا لأجلك ويمكنه أخذ هذا الدور حالاً بدون ضمانات اجتماعية أو رواتب عالية.
هذا معناه، توفير تكلفة، رفع إنتاجية، وتوفّر المهارات النادرة، فهو متخصص، سريع، ولا يغيب عن العمل، ولا يتقاعس أو يمل.
2- السفر للمستقبل والعودة:
يحتاج المحامي، لدراسة أربع سنوات ليكون قادرا على الإجابة على الأسئلة المتخصصة القانونية.
لكن الذكاء الاصطناعي التوليدي لا يحتاج هذا الزمن الطويل، بل إنه يصبح محامي بخبرة 20 سنة، بعد قراءته ومعالجته لمجموعات هائلة من البيانات القانونية.
3- أكبر المخاطر ويقابلها الفرص، التفاعل مع المشاعر والعواطف:
من أكبر الأبواب خداعاً للبشر هي العواطف والتفاعل معها، وهذه أكثر طريقة يستخدمها المحتالون عادة.
وبالتالي لو وجد الكائن البشري من يفهم مشاعره ويتعاطف معه، أصبح بحالة اكتفاء واستغناء عن باقي البشر، مثل حال العشيق مع عشيقته.
ولكن للأسف فالإنسان عاطفياً منفتح ليتعامل مع أي كيان، حتى لو كان غير بشري طالما أنه يفهم مشاعره ويتفاعل معها بشكل جيد.
الثورة القادمة من الذكاء التوليدي مع فهم العواطف والمشاعر والتفاعل معها سيكون مدوياً، سواء كنّا نعتبرها سلبية أم إيجابية، فهي قادمة.
ويمكننا ببساطة رؤية تفاعل البشر اليوم مع الهاتف الذكي كمثال وملاحظة كيف انطوى الناس حوله، وضربها بعشرات المرات لما سيحدث مع الذكاء التوليدي المتفاعل عاطفياً.
4- انحسار الزمن حول التوقعات المستقبلية:
التسارع العالي في تطور الذكاء الاصطناعي التوليدي، منذ العالم 2022 حتى الآن ينذر باقتراب التوقعات التي كانت موضوعة عام 2070 لتكون على بعد سنتين ثلاثة من اليوم.
أي في بعض الحالات، يكون تطور الذكاء الاصطناعي التوليدي أسرع بأربعين عامًا مما كان يعتقده الخبراء سابقًا.
5- الفائدة التجارية مقابل الخطورة على البشر:
فريق يبحث عن المال، وفريق ينظّم التشريعات لحماية البشر، وتنافس شديد جداً بين هذين الفريقين سيطفو للسطح قريباً.
والسبب هو السرعة في إدماج الذكاء الاصطناعي التوليدي في كل جوانب حياة البشر ومختلف أعمارهم، تعليم، رياضة، عمل، طب ورعاية صحية …الخ.
ما سبق يخلق ضجة عارمة والكل يريد فهم ما يجري.
6- من أكثر ما يتمنّاه البشر، الرعاية الصحية المثالية:
ليست الرعاية الصحية رفاهية، بل هي ضرورة أساسية عند البشر، في الحرب والسلم، وفي الفقر والرخاء، وفي الجائحات وبدونها.
والذكاء الاصطناعي التوليدي يمكن استخدامه في تصميم الأدوية، دراسة حلات مرضية، تويع حالات ومشاكل صحية، توفير النصائح، وغيرها من الأمور الطبية المعقدة والمتقدمة.
7- التأثير الأفقي:
تصبح الضجة أكبر، عندما تتدخل التقنية الجديدة في أغلب الصناعات بشكل أفقي، وهذا ما حصل مع الذكاء الاصطناعي التوليدي، فهو دخل أغلب المجالات الصناعية والتقنية، الطبية، والخدمية وغيرها.
كما أنه يتّسم باستهداف الجميع، بكل التخصصات، ومستويات التعليم، والفئات العمرية.
8- عالم الوسائط والميديا:
لا أحد يدخل هذا العالم ويحدث ضجة داخله ويثير الغبار خلفه، إلا وسيصل أثره ويسمع عالمياً، والذكاء الاصطناعي التوليدي، دخل في كل مفاصل صناعة الميديا والوسائط، من صور وفيديو وصوتيات ودبلاج وترجمة وفنون متنوعة.
9- التفاعل المتسلسل Cumulative Causation:
التفاعل المتسلسل أو الدوامة الإيجابية Positive Feedback Loop في الاقتصاد والابتكار.
في هذه الظاهرة، تبدأ التكنولوجيا الجديدة مثل الذكاء الاصطناعي التوليدي في جذب الانتباه بسبب إمكانياتها العالية.
عندما يتضح أن هناك أرباحًا مالية كبيرة في هذا المجال، تبدأ الاستثمارات بالتدفق، مما يؤدي إلى تسريع الابتكار والتطوير.
مع زيادة الابتكار، تنشأ المزيد من التطبيقات العملية، مما يجذب المزيد من الشركات والمستثمرين للدخول إلى هذا القطاع.
هذا بدوره يوسّع السوق ويزيد من اعتماد التكنولوجيا، مما يؤدي إلى انتشارها بشكل أوسع وأسرع.
هكذا، تستمر الدورة في تكرار نفسها، مما يؤدي إلى نمو كبير في مجال معين.
10- رهبة البقاء في الخلف:
لا أحد يرغب بالمشي خلف المجموعة وبعيداً عنها داخل كهف مظلم، إنها رهبة البقاء في الخلف.
وهذه حالة هيستيرية، أصابت كلاً من الأفراد والشركات ومراكز البحث على حد سواء مع انتفاضة شات جي بي تي و Midjourney.
فجأة شعروا أنهم في الخلف والظلام بدء يحيط بهم، فاختاروا النجاة وبدؤا بالجري والمنافسة وهذا ساهم في إحداث المزيد من الضجة.
الخلاصة
قدرات الذكاء التوليدي التوليدي ما زالت في مراحلها الأولى، نعم مراحلها الأولى، لكن الإمكانات المتوقعة منه تشير إلى أنه سيصبح واحدًا من أكثر الأدوات قوة وتأثيرًا في مجالات متعددة.
مع استمرار تطوير هذه التكنولوجيا، يمكن أن نتوقع رؤية ابتكارات غير مسبوقة تغيّر العديد من جوانب الحياة البشرية، من الإبداع والفنون إلى الطب والتعليم وحتى التفاعل البشري اليومي.
الذكاء التوليدي ليس مجرد أداة لتوليد المحتوى، بل هو محرك للابتكار يمكن أن يعيد تشكيل المستقبل بطريقة لم نشهدها من قبل.