تبدو تنبؤات الذكاء الاصطناعي العام الجريئة فجأة ممتدة

سُئل سام ألتمان، الرئيس التنفيذي لشركة OpenAI، مؤخرًا عما يتطلع إليه في عام 2025.

وقال في مقابلة بالفيديو نُشرت على موقع يوتيوب: “AGI؟ نعم، متحمس لذلك”.

AGI، أو الذكاء العام الاصطناعي، هو مستقبل نظري حيث تتفوق أنظمة الكمبيوتر المستقلة على البشر في معظم الأعمال ذات القيمة الاقتصادية. ألهمت طفرة الذكاء الاصطناعي التوليدي تنبؤات جريئة للذكاء الاصطناعي تتراوح بين حدوث ذلك في عام 2025 أو 2026 أو ربما 2027.

ومع ذلك، ظهر مؤخرًا عدد كبير من التقارير الإخبارية والتطورات التي جعلت هذه التوقعات تبدو مضللة في أحسن الأحوال.

قال أورين إيتزيوني، أستاذ علوم الكمبيوتر الذي قاد معهد ألين للذكاء الاصطناعي لمدة عقد تقريبًا، ويساعد الآن في تشغيل حاضنة الذكاء الاصطناعي في سياتل: “لقد كان الأمر دائمًا مبالغًا فيه. والآن أصبح الأمر واضحًا”.

وتعتمد تريليونات الدولارات على مثل هذه التوقعات. تنفق شركات التكنولوجيا وغيرها من الشركات بشكل كبير على مواهب الذكاء الاصطناعي، والأجهزة، والبرمجيات، على افتراض أن هذه التكنولوجيا سوف تستمر في التحسن.

وقال إيتزيوني: “الذكاء الاصطناعي العام مهم! من المهم أن يفهم الناس ما هو الواقعي وما هو الضجيج”. “الجملة المفضلة لدي في هذا الموضوع هي: لا تخطئ أبدًا بين الرؤية الواضحة وبين مسافة قصيرة.”

علامات الشك الأخيرة

الافتراض الأساسي وراء الضجيج والأمل في صناعة الذكاء الاصطناعي هو: عندما تضيف المزيد من البيانات، والقدرة الحاسوبية، ووقت التدريب، فإنك تنتج نماذج أفضل للذكاء الاصطناعي بمعدل ثابت ويمكن التنبؤ به.

وهذا هو السبب الرئيسي وراء المكاسب الضخمة في السنوات الأخيرة في أداء نماذج الذكاء الاصطناعي. وهذا ما جعل ChatGPT ذكيًا ومفيدًا للغاية.

ولكن في الآونة الأخيرة، كانت هناك علامات متعددة على أن المكاسب من هذه الطريقة قد تباطأت. على الرغم من تلقي المزيد من البيانات والحسابات على هذا الأمر، إلا أنه قد لا يعمل بشكل جيد.

• وقال إيليا سوتسكيفر، أحد مؤسسي OpenAI، لرويترز إن النتائج الناجمة عن توسيع نطاق نماذج الذكاء الاصطناعي مثل هذه قد استقرت.
• وقال نوام براون، الباحث في OpenAI، في مؤتمر عُقد مؤخرًا: “في مرحلة ما، ينهار نموذج التوسع”.
• أخبر بعض موظفي OpenAI The Information أن الشركة الناشئة تكافح من أجل تحسين نموذج Orion AI القادم بشكل كبير. وكانت الزيادة في الجودة أقل بكثير مقارنة بالقفزة بين GPT-3 وGPT-4، آخر نموذجين رئيسيين من OpenAI.
• ذكرت بلومبرج أن التكرار الجديد لبرنامج Gemini من Google لا يرقى إلى مستوى التوقعات الداخلية. لم تحقق جوجل مكاسب الأداء التي كان يأملها بعض القادة بعد تخصيص كميات أكبر من قوة الحوسبة وبيانات التدريب لهذا الجهد، حسبما أفادت صحيفة The Information هذا الأسبوع.
• صرح متحدث باسم جوجل لبلومبرج أن عملاق التكنولوجيا يعيد التفكير في كيفية تعامله مع بيانات التدريب.

مارك وبن يزنان

ناقش أصحاب رأس المال المغامر مارك أندريسن وبن هورويتز هذا الأمر في بث صوتي حديث. هؤلاء الناس ليسوا من اللوديين. وعلى النقيض من ذلك، فهم متفائلون بالتكنولوجيا ويطرحون بانتظام تنبؤاتهم الجريئة، مثل رؤية أندريسن الشهيرة “البرمجيات تأكل العالم”.

وهذه المرة، تساورهم الشكوك بشأن قدرة شركات الذكاء الاصطناعي على مواصلة تحسين النماذج بنفس المعدل الذي كانت عليه في السنوات الأخيرة.

وقال أندرسن: “إنهم يصلون إلى حد ما إلى نفس السقف فيما يتعلق بالقدرات”. “الآن، هناك الكثير من الأشخاص الأذكياء في الصناعة الذين يعملون على اختراق تلك الحدود القصوى، ولكن جالسًا هنا اليوم، إذا نظرت للتو إلى البيانات، وإذا نظرت للتو إلى الرسوم البيانية للأداء مع مرور الوقت، فستقول أن هناك على الأقل ما يحدث هو تزايد القدرات المحلية.”

وأشار هورويتز إلى العديد من العوامل التي تعيق تحسينات نموذج الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك الافتقار إلى البيانات البشرية الجديدة عالية الجودة ومشاكل الحصول على الطاقة الإضافية اللازمة لتشغيل مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي.

وقال: “بمجرد حصولهم على الرقائق، لن يكون لدينا ما يكفي من الطاقة. وبمجرد حصولنا على الطاقة، لن يكون لدينا ما يكفي من التبريد”. “لقد تباطأنا حقًا من حيث مقدار التحسن. والشيء الذي يجب ملاحظته في ذلك هو أن زيادة وحدة معالجة الرسومات كانت قابلة للمقارنة، لذلك نحن نزيد وحدات معالجة الرسومات بنفس المعدل، لكننا لم نحصل على تحسينات في الذكاء في كل شيء للخروج منه.”

أسئلة AGI

إذا لم تعد الطريقة الرئيسية المجربة لتحسين نماذج الذكاء الاصطناعي ناجحة، فمن غير المرجح أن نحصل على الذكاء الاصطناعي العام في أي وقت قريب.

لقد سألت OpenAI وGoogle عن كل هذا. لم يستجيبوا. أرسلت لي شركة ناشئة أخرى رائدة في مجال الذكاء الاصطناعي، وهي Anthropic، بيانًا يقول: “لم نر أي علامات على الانحرافات عن قوانين التوسع”.

وفي يوم الخميس، غرد ألتمان قائلاً: “لا يوجد جدار”، وهو رد محتمل على هذا الوابل من الإشارات التي تشير إلى تباطؤ في تحسينات نموذج الذكاء الاصطناعي.

قد يكون هناك سبب آخر وراء استمرار ألتمان في التفاؤل بشأن تحقيق الذكاء الاصطناعي العام قريبًا. إذا حققت OpenAI هذا الهدف، فإن اتفاقها الضخم مع Microsoft سيتغير، ومن المحتمل أن يكون ذلك لصالح الشركة الناشئة.

“يحدد مجلس الإدارة متى نحقق الذكاء الاصطناعي العام. ومرة ​​أخرى، نعني بالذكاء الاصطناعي العام نظامًا مستقلًا للغاية يتفوق على البشر في معظم الأعمال ذات القيمة الاقتصادية،” يوضح OpenAI على موقعه على الإنترنت. يتم استبعاد مثل هذا النظام من تراخيص الملكية الفكرية والشروط التجارية الأخرى مع Microsoft، والتي تنطبق فقط على تقنية ما قبل AGI.” سألت OpenAI عن هذا أيضًا، لكنني لم أتلق ردًا.

قد تكون تنبؤات ألتمان الجريئة للذكاء الاصطناعي العام أيضًا بمثابة صرخة حشد فعالة لموظفي OpenAI المجتهدين. كان إيلون ماسك يتنبأ بوجود البشر على المريخ والسيارات ذاتية القيادة منذ سنوات، وغالبًا ما ينفذ المواعيد النهائية والتنبؤات. لكنه يحفز القوات برؤية قوية.

من المؤكد أن الذكاء الاصطناعي العام بحلول عام 2025 هو بيان مهمة أفضل من أهداف الذكاء الاصطناعي الدنيوية والقابلة للتحقيق مثل “سنقوم بأتمتة فواتير الشركة!” (على الرغم من أنها ربما ليست مربحة).

اتجاهات التكنولوجيا لا تدوم إلى الأبد

كما توقفت اتجاهات التكنولوجيا الأخرى عن العمل بعد سنوات من التقدم المطرد. ولم تكن الأصداء جيدة بالنسبة لبعض الشركات المعنية.

ربما يكون قانون مور هو أفضل مثال. وهذا يعني أن عدد الترانزستورات في الدائرة المتكاملة يتضاعف كل عامين تقريبًا. أصبح ذلك أمرًا مقدسًا في صناعة التكنولوجيا وحقق مكاسب هائلة في قوة الحوسبة وغيرها من الفوائد، خاصة لشركة إنتل.

ثم توقف عن العمل للتو وفق مختبر علوم الكمبيوتر والذكاء الاصطناعي في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا. لقد استغرقت شركة إنتل خمس سنوات للانتقال من تقنية الرقائق ذات دقة 14 نانومتر (2014) إلى تقنية 10 نانومتر (2019)، بدلاً من السنتين اللتين تنبأ بهما قانون مور.

منذ أن بزغ هذا الإدراك على المستثمرين في عام 2019 تقريبًا، تراجعت أسهم إنتل بنحو 50%. لم يتم التعافي من ذلك أبدًا، على الأقل حتى الآن.