يمكن لميزة المعرفة أن تنقذ الأرواح وتنتصر في الحروب وتتجنب الكوارث. وفي وكالة الاستخبارات المركزية، خدم الذكاء الاصطناعي الأساسي ــ التعلم الآلي والخوارزميات ــ هذه المهمة لفترة طويلة. والآن، ينضم الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى هذا الجهد.
يقول مدير وكالة المخابرات المركزية ويليام بيرنز إن تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي ستعمل على تعزيز البشر، وليس استبدالهم. ويتولى ناند مولشانداني، أول رئيس تنفيذي للتكنولوجيا في الوكالة، تنظيم الأدوات. هناك حاجة ملحة للغاية: فالخصوم ينشرون بالفعل صورًا مزيفة من إنتاج الذكاء الاصطناعي تهدف إلى تقويض مصالح الولايات المتحدة.
تم تعيين مولشانداني، وهو الرئيس التنفيذي السابق لوادي السيليكون الذي قاد شركات ناشئة ناجحة، في هذا المنصب في عام 2022 بعد فترة قضاها في مركز الذكاء الاصطناعي المشترك التابع للبنتاغون.
ومن بين المشاريع التي يشرف عليها: تطبيق ذكاء اصطناعي توليدي يشبه ChatGPT يعتمد على بيانات مفتوحة المصدر (أي غير مصنفة أو عامة أو متاحة تجاريًا). ويستخدمه آلاف المحللين عبر مجتمع الاستخبارات الأمريكي المكون من 18 وكالة. ومن غير المستغرب أن تكون مشاريع وكالة المخابرات المركزية الأخرى التي تستخدم نماذج كبيرة الحجم سرية.
تم تحرير مقابلة وكالة أسوشيتد برس مع مولشانداني من أجل الطول والوضوح.
س: لقد قلت مؤخرًا أنه يجب التعامل مع الذكاء الاصطناعي التوليدي باعتباره “صديقًا مجنونًا وسكيرًا”. هل يمكنك التفصيل؟
ج: عندما “تهلوس” أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدية هذه، يمكنها أحيانًا أن تتصرف مثل صديقك المخمور في الحانة الذي يمكنه أن يقول شيئًا يدفعك خارج حدودك المفاهيمية العادية ويثير تفكيرًا خارج الصندوق. تذكر أن هذه الأنظمة القائمة على الذكاء الاصطناعي هي أنظمة احتمالية بطبيعتها، لذا فهي ليست دقيقة (فهي عرضة للتلفيق). لذلك، بالنسبة للمهام الإبداعية مثل الفن والشعر والرسم، تعتبر هذه الأنظمة ممتازة. لكنني لا أستخدم هذه الأنظمة حتى الآن لإجراء عمليات حسابية دقيقة أو تصميم طائرة أو ناطحة سحاب – ففي هذه الأنشطة لا يصلح “قريب بما فيه الكفاية”. ومن الممكن أيضًا أن يكونوا متحيزين ومركّزين بشكل ضيق، وهو ما أسميه مشكلة “جحر الأرانب”.
س: الاستخدام الحالي الوحيد لنموذج اللغة الكبيرة على مستوى المؤسسات الذي أعرفه في وكالة المخابرات المركزية هو الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر، المسمى أوزوريس، الذي أنشأته لمجتمع الاستخبارات بأكمله. هل هذا صحيح؟
ج: هذا هو الشيء الوحيد الذي كشفنا عنه علنًا. لقد كانت جولة منزلية مطلقة بالنسبة لنا. يجب علينا توسيع المناقشة إلى ما هو أبعد من مجرد ماجستير إدارة الأعمال – على سبيل المثال، نقوم بمعالجة كميات هائلة من محتوى اللغة الأجنبية في أنواع وسائط متعددة بما في ذلك الفيديو، ونستخدم خوارزميات وأدوات الذكاء الاصطناعي الأخرى لمعالجة ذلك.
س: أصدر مشروع الدراسات التنافسية الخاصة، وهو مجموعة استشارية رفيعة المستوى تركز على الذكاء الاصطناعي في الأمن القومي، تقريرًا يقول إن أجهزة المخابرات الأمريكية يجب أن تدمج الذكاء الاصطناعي التوليدي بسرعة – نظرًا لإمكاناته التخريبية. فهو يحدد جدولًا زمنيًا مدته سنتان لتجاوز التجريب والمشاريع التجريبية المحدودة و”نشر أدوات الذكاء الاصطناعي العام على نطاق واسع”. هل توافق؟
ج: تعمل وكالة المخابرات المركزية بنسبة 100% على استخدام هذه التقنيات وتوسيع نطاقها. نحن نأخذ هذا على محمل الجد كما نتعامل مع أي مشكلة تكنولوجية على الأرجح. نعتقد أننا قد تجاوزنا الجدول الزمني الأولي بفارق كبير، حيث أننا نستخدم بالفعل أدوات Gen AI في الإنتاج. الإجابة الأعمق هي أننا في الجانب المبكر من عدد كبير من التغييرات الإضافية، وجزء كبير من العمل هو دمج التكنولوجيا على نطاق أوسع في تطبيقاتنا وأنظمتنا. هذه هي الأيام الأولى.
س: هل يمكنك تسمية شركائك في نماذج اللغات الكبيرة؟
ج: لست متأكدًا من أن تسمية البائعين أمر مثير للاهتمام في الوقت الحالي. هناك انفجار في LLMs المتاحة في السوق الآن. باعتبارنا عميلاً ذكيًا، فإننا لا نربط قاربنا بمجموعة محددة من حاملي شهادة LLM أو مجموعة محددة من البائعين. نحن نقوم بتقييم واستخدام جميع برامج LLM ذات المستوى العالي تقريبًا، سواء من الدرجة التجارية أو مفتوحة المصدر. نحن لا ننظر إلى سوق LLM باعتباره سوقًا منفردًا حيث يكون المختبر الواحد أفضل من المختبرات الأخرى. كما لاحظت في السوق، تتفوق النماذج على بعضها البعض مع كل إصدار جديد.
س: ما هي أهم حالات الاستخدام في CIA لنماذج اللغات الكبيرة؟
ج: الأصل هو التلخيص. من المستحيل على محلل مفتوح المصدر في وكالة المخابرات المركزية أن يستوعب سيل الإعلام والمعلومات الأخرى التي نجمعها كل يوم. لذلك كان هذا بمثابة تغيير في قواعد اللعبة فيما يتعلق بالرؤى المتعلقة بالمشاعر والاتجاهات العالمية. ثم يقوم المحللون بالبحث في التفاصيل. ويجب أن يكونوا قادرين -بكل يقين- على إضافة تعليقات توضيحية وشرح البيانات التي يستشهدون بها وكيفية توصلهم إلى الاستنتاجات. حرفتنا التجارية لم تتغير. تمنح القطع الإضافية للمحللين منظورًا أوسع بكثير – سواء القطع السرية أو المفتوحة المصدر التي نجمعها.
س: ما هي أكبر التحديات التي تواجه تكييف الذكاء الاصطناعي التوليدي في الوكالة؟
ج: ليس هناك الكثير من المقاومة الثقافية داخلياً. يتعامل موظفونا مع الذكاء الاصطناعي بشكل تنافسي. من الواضح أن العالم كله يشتعل بهذه التقنيات الجديدة ومكاسب الإنتاجية المذهلة. تكمن الحيلة في مواجهة القيود التي نواجهها فيما يتعلق بتقسيم المعلومات وكيفية بناء الأنظمة. في كثير من الحالات، لا يكون فصل البيانات لأسباب أمنية بل لأسباب قانونية. كيف يمكننا ربط الأنظمة بكفاءة للحصول على فوائد الذكاء الاصطناعي مع الحفاظ على كل ذلك سليمًا؟ وتظهر بعض التقنيات المثيرة للاهتمام بالفعل لمساعدتنا في التفكير في هذا الأمر، ودمج البيانات بطرق تحافظ على التشفير وضوابط الخصوصية.
س: يعتبر الذكاء الاصطناعي التوليدي حاليًا متطورًا مثل طالب في المدرسة الابتدائية. وعلى النقيض من ذلك، فإن العمل الاستخباراتي مخصص للكبار. الأمر كله يتعلق بمحاولة اختراق خداع الخصم. كيف يتناسب Gen AI مع هذا العمل؟
ج: أولاً، دعونا نؤكد على أن المحلل البشري له الأولوية. لدينا كبار الخبراء في العالم في مجالاتهم. وفي العديد من حالات المعلومات الواردة، هناك قدر هائل من الحكم البشري لتقييم أهميتها وأهميتها – بما في ذلك الأفراد الذين قد يقدمونها. ليس لدينا آلات تكرر أيًا من ذلك. ونحن لا نبحث عن أجهزة كمبيوتر للقيام بوظائف خبراء المجال.
ما ننظر إليه هو نموذج الطيار المساعد. نعتقد أن الجيل الجديد من الذكاء الاصطناعي يمكن أن يكون له تأثير كبير في العصف الذهني والتوصل إلى أفكار جديدة. وفي تعزيز الإنتاجية – والبصيرة. يجب أن نكون حتميين للغاية بشأن كيفية القيام بذلك، لأن هذه الخوارزميات، إذا تم استخدامها بشكل صحيح، تشكل قوة من أجل الخير. ولكن إذا تم استخدامها بشكل غير صحيح، فإنها يمكن أن تؤذيك حقًا.