هل يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي التغلب على الأسئلة حول قابلية التوسع والتكلفة؟

اقتصادي

الملخص:

مع تسابق أكبر شركات العالم لبناء الذكاء الاصطناعي الأكثر تطوراً، فإن الأسئلة حول مدى سرعة توسيع نطاق التكنولوجيا أصبحت موضع تركيز، وفقًا لمؤسسة جولدمان ساكس للأبحاث.

لقد أحدث ظهور الذكاء الاصطناعي التوليدي موجة من الإثارة حول مستقبل هذه التكنولوجيا. وعلى عكس الأنواع الأخرى من الذكاء الاصطناعي، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي إنشاء مخرجاته الخاصة باللغة الطبيعية. ولأنه "متعدد الوسائط"، فإنه يمكنه أيضًا توليد استجابات بتنسيقات أخرى، بما في ذلك النصوص والأرقام ومقاطع الفيديو والصوت.

وتستشهد شركات التكنولوجيا الكبرى بحالات الاستخدام الأولية، ويرى بعض اللاعبين في المؤسسات مجالًا لتحقيق مكاسب إنتاجية كبيرة في مجالات معينة مثل كتابة التعليمات البرمجية، مما قد يجعل الموظفين الأكثر قيمة أكثر إنتاجية.

ومع ذلك، فإن الحجم الدقيق للفوائد الاقتصادية المستقبلية هو موضوع نقاش . إن تكلفة بناء الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع مرتفعة للغاية، حيث تستثمر شركات التكنولوجيا الكبرى مئات المليارات من الدولارات - على الرغم من أن تكلفة الاستعلام الواحد انخفضت بشكل كبير منذ إطلاق التكنولوجيا لأول مرة.

في ندوة جولدمان ساكس الأوروبية الافتراضية الأولى للذكاء الاصطناعي وأشباه الموصلات، اجتمع عشرون متحدثًا - من الرؤساء التنفيذيين وخبراء التكنولوجيا إلى خبراء الاقتصاد الكلي - لتقييم آفاق الذكاء الاصطناعي. وعلى وجه الخصوص، ناقشوا موضوعات رئيسية بما في ذلك حالات الاستخدام، والسوق الإجمالية التي يمكن معالجتها، والتحديات التي تواجه المزيد من التطوير وتبني التكنولوجيا، والآثار المترتبة على الأجهزة وأشباه الموصلات الأوروبية.

تحدثنا مع ألكسندر دوفال، رئيس قسم أوروبا لتكنولوجيا الأجهزة شبه الموصلة في جولدمان ساكس للأبحاث، حول النتائج الرئيسية للندوة.

ما هو الدور الذي تلعبه شركات التكنولوجيا الكبرى المعروفة باسم "الشركات العملاقة" في تطوير الذكاء الاصطناعي؟

حتى الآن، كانت شركات التكنولوجيا العملاقة في الولايات المتحدة في طليعة استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي. فقد عملت على تطوير نماذج لغوية كبيرة، يمكنها استخدامها في أعمالها القائمة وكذلك في إنشاء أدوات أعمال جديدة.

وقد استمع الحضور في الندوة إلى شرح عن كيفية توليد هذه التقنية لربع كود أحد أجهزة الكمبيوتر العملاقة وتوفير الوقت الهندسي المفيد لجهاز آخر. وتشمل حالات الاستخدام الأوسع نطاقاً في الاقتصاد الحقيقي استخدامها للتنبؤ ببنية البروتينات، وحتى "تقليل عمر" ظهور أحد الممثلين في أحد الأفلام.

هذه أمثلة مذهلة. لكن يجدر بنا أن نضع في الاعتبار أن الشركات العملاقة أنفقت مئات المليارات على هذا الأمر. فقد أنفقت مجتمعة نحو 200 مليار دولار على الذكاء الاصطناعي هذا العام، ومن المرجح أن يرتفع هذا المبلغ إلى 250 مليار دولار العام المقبل. وقد يكلف تطوير نماذج لغوية كبيرة عشرات أو مئات الملايين من الدولارات. ولهذا السبب، أردنا في هذه الندوة أن ننظر في ما إذا كان من الممكن أو المرغوب فيه أن تتوسع التكنولوجيا لمعالجة المزيد من حالات الاستخدام. تتمتع هذه الشركات العملاقة بالكثير من التدفق النقدي الحر، وقد بدأنا نرى أمثلة لحالات الاستخدام، لكن عددا من مراقبي الصناعة يعتقدون أننا في مرحلة ما نحتاج إلى رؤية عائد على الاستثمار لمجموعة أوسع من حالات الاستخدام والقطاعات الرأسية.

هل ظهرت أي حالات استخدام رئيسية للذكاء الاصطناعي في الاقتصاد الأوسع؟

ولأن الذكاء الاصطناعي التوليدي متعدد الوسائط، فمن الممكن تطبيقه نظريا على مجالات متعددة: دعم العملاء، والترميز، والتحليل الطبي، والتسويق، وغير ذلك الكثير. ونظرا لوجود مستوى كبير جدا من الاستثمار في الذكاء الاصطناعي، فإن الفائدة الإجمالية لمثل هذه الحالات الاستخدامية سوف تحتاج إلى إثبات من أجل تبرير عائد قوي على الاستثمار. ومع ذلك، قال بعض المشاركين في الندوة إنه قد لا يكون من الضروري أن يتوسع الذكاء الاصطناعي في مجال معين - بعبارة أخرى، قد لا تكون هناك حاجة إلى حالة استخدام رئيسية واحدة - طالما أن الفوائد الاقتصادية من جميع حالات الاستخدام المختلفة كافية في الإجمال. يمكنك أن ترى مكاسب الكفاءة في جميع المجالات.

وأشار بعض المتحدثين إلى وجود عدد من الأمثلة لشركات تقنية ضخمة ناجحة للغاية حيث يمكن القول إنه لم يكن هناك حالة استخدام رئيسية في البداية. خذ على سبيل المثال تطبيقات طلب سيارات الأجرة. كان هناك بالفعل حل جيد تمامًا: المشي إلى نهاية الشارع وطلب سيارة أجرة شخصيًا. ولكن من خلال الاستفادة من تأثيرات البرامج والشبكات، يمكنك خلق فوائد اقتصادية كبيرة جدًا، فضلاً عن الفوائد للمستهلكين.

هل لا يزال هناك مجال للشركات التكنولوجية الصغيرة للتنافس؟

وقد طرح بعض المتحدثين في الندوة أفكاراً مثيرة للاهتمام حول نماذج اللغة الصغيرة. ففي البداية، ركزت الجهات الفاعلة في مجال التكنولوجيا على بناء نماذج لغوية كبيرة ــ ولا تزال هذه النماذج مهمة. ولكن هناك أيضاً اتجاه نحو تطوير نماذج أصغر وأكثر كفاءة.

إن نماذج اللغة الصغيرة أسهل في الضبط، وقد تستهلك قدرًا أقل من الطاقة، ويمكن تخصيصها لتلبية متطلبات المؤسسة المحددة في مجال معين (مثل القانون أو الطب أو التمويل). كما أنها أقل تكلفة بشكل عام، لأنها أصغر حجمًا وتستهلك قدرًا أقل من الطاقة.

ستظل نماذج اللغات الكبيرة مهمة، وتتمتع شركات التكنولوجيا العملاقة بالموارد والتدفقات النقدية الحرة والميزانيات العمومية اللازمة لدفع تطوير تلك النماذج. لكن المتحدثين أشاروا إلى أنه سيكون هناك لاعبون آخرون، ربما أصغر حجمًا، في النظام البيئي يمكنهم الابتكار وتطوير نماذج لغوية صغيرة ستجلس على رأس تلك النماذج الأكبر. ويعتقد بعض المتحدثين أن هذا يمثل فرصة للشركات الصغيرة لدفع الابتكار في أعلى القائمة وسلطوا الضوء على العدد الكبير من الشركات التي يتم تأسيسها يوميًا للقيام بذلك.

هل يمكن أن تؤدي التكلفة المرتفعة للذكاء الاصطناعي إلى إعاقة التطوير؟

يتطلب تدريب حاملي شهادات الماجستير في القانون مستويات عالية للغاية من الاستثمار الرأسمالي. فأنت بحاجة إلى بناء مركز بيانات، وتحتاج إلى جميع أشباه الموصلات ــ بما في ذلك وحدات معالجة الرسوميات وشرائح الذاكرة ــ وتحتاج إلى الأجهزة والطاقة والمرافق. وذكر المتحدثون أن التكلفة لكل استعلام في بعض المجالات أعلى عدة مرات من تكلفة خوارزمية البحث العادية.

ومع ذلك، كان هناك تقدم مطرد في خفض التكاليف. فقد انخفضت تكلفة الاستعلامات التوليدية للذكاء الاصطناعي في بعض شركات التكنولوجيا الكبرى بشكل كبير منذ إطلاق التكنولوجيا، وقالت شركة ذكاء اصطناعي من الجيل الجديد إن الإيرادات الناتجة عن أحدث جيل من برامج ماجستير إدارة الأعمال تجاوزت تكلفة تدريب النماذج السابقة. وفي حين ذكر بعض المتحدثين أنه قد يكون هناك خطر من انخفاض الإنفاق على الذكاء الاصطناعي إذا لم يتم توليد عوائد كبيرة، كان الإجماع على أن الشركات الضخمة ستستمر في الاستثمار في السنوات القليلة المقبلة. وفي المجموع، تتوقع شركة جولدمان ساكس للأبحاث استثمار حوالي تريليون دولار في الذكاء الاصطناعي في السنوات القليلة المقبلة.

ما هي العوائق الأخرى التي تحول دون توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي؟

هناك عدد من التحديات التي تنطوي عليها عملية توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي. ولبناء هذه التكنولوجيا، تحتاج إلى الوصول إلى أشباه الموصلات والطاقة وكميات كبيرة من البيانات.

أصبحت البيانات تشكل سؤالاً رئيسياً. لقد وصلنا إلى النقطة التي درب فيها المطورون نماذج اللغة الضخمة هذه على كل البيانات المتاحة على الإنترنت تقريباً. ويحاول خبراء الذكاء الاصطناعي التوصل إلى كيفية التغلب على هذه المشكلة.

إن أحد الحلول المحتملة هو التعلم المتعدد الوسائط ــ حيث تتعلم نماذج الذكاء الاصطناعي من خلال استيعاب ليس فقط النصوص، بل وأيضا مقاطع الفيديو والصور. وهذا من شأنه أن يمنحها قدرا أعظم كثيرا من المعلومات. وهناك أيضا مخازن للبيانات قد تكون في صوامع خاصة ــ في معاهد البحوث أو الشركات، على سبيل المثال ــ ويمكن نظريا إضافتها إلى مجموعة البيانات التي يتم تدريب هذه النماذج عليها. كما سمعنا عن إمكانية أن تولد الحوسبة الكمومية بعض البيانات عالية الدقة التي يمكن استخدامها لتدريب النماذج.

إن الطلب الهائل على الطاقة يشكل عقبة أخرى. إذ يتعين على توليد الطاقة أن يزيد بمقدار ثلاثة إلى أربعة أضعاف على الأقل بحلول عام 2030. وقد سلطت إحدى اللجان الضوء على أن زيادة متطلبات الطاقة من أكبر أربع أو خمس شركات ضخمة في ذلك الوقت سوف تعادل استهلاك الطاقة الحالي في فرنسا. ولحسن الحظ، قد توفر أشباه الموصلات الأكثر تقدماً أيضاً بنية تحتية أفضل للنقل وتحويلاً أكثر كفاءة للطاقة. كما تجري جهود لجعل أشباه الموصلات أكثر كفاءة في استخدام الطاقة.

ما هي مخاطر اعتماد الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع، وكيف يمكننا الحد منها؟

لقد أثار انتشار الذكاء الاصطناعي مخاوف بشأن أخلاقيات استخدامه. ومع ذلك، سلطت لجاننا الضوء على أن الشركات والهيئات الأخلاقية تراقب حالات الاستخدام التي يتم تطويرها، وتقترح حواجز وقائية لضمان عدم إساءة استخدام الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، ناقش بعض المتحدثين كيف أن وجود إنسان على دراية بسياق المهمة المحددة للتحقق من مخرجات الذكاء الاصطناعي يقلل من خطر حدوث تأثير ضار للهلوسة.

وتشمل المخاطر الأخرى التي تستحق المزيد من الاهتمام قدرة الذكاء الاصطناعي على التواصل فيما بينه (ربما بلغة لا يستطيع البشر فهمها)، ومخاوف حقوق النشر، والتحيز، والأمن.

وبناء على ذلك، اتفق المتحدثون على أن استخدام الذكاء الاصطناعي قد يصبح محدودا بشكل متزايد في المجالات الأقل خطورة ومشروطا بميزات السلامة والإشراف البشري.

كيف يمكن لشركات الأجهزة وأشباه الموصلات الأوروبية الاستفادة من تطوير تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي؟

وقد يستفيد عدد من شركات الأجهزة وشبه الموصلات الأوروبية من هذه التكنولوجيا. وعلى وجه الخصوص، تعرفت الندوة على تكنولوجيا الترسيب الطبقي الذري ــ وهو نوع من معدات إنتاج أشباه الموصلات يسمح لك بترسيب المواد على رقاقة سيليكون بدقة شديدة من أجل بناء شريحة. وتقدم شركة بعينها في هولندا هذه التكنولوجيا. ومع تزايد قوة هذه الشرائح، فإنها تحتاج إلى أن تكون أكثر كفاءة من حيث المساحة والطاقة، لذا فإن التصميمات الجديدة للشرائح تستفيد بشكل متزايد من تكنولوجيا الترسيب الطبقي الذري.

كما سلط العديد من المشاركين الضوء على قدرات أوروبا في مجال التغليف المتقدم لأشباه الموصلات، وهو ما يعد ضرورياً لضمان الاستخدام الفعال للمساحة على الأجهزة. كما ستستمر تقنية الطباعة الحجرية ــ آلية طباعة الترانزستورات على الرقائق الدقيقة ــ في التقدم، مما يوفر قدرات معالجة قوية على نحو متزايد. وأوروبا أيضاً هي المنتج المهيمن لهذا النوع من التكنولوجيا.

وأخيرا، سوف تكون هناك حاجة إلى تحويل كبير للطاقة لتشغيل خوادم الذكاء الاصطناعي، وأوروبا لديها قدرات واعدة في هذا المجال أيضا.

للبقاء على اطلاع على كل الأحداث الاقتصادية اليومية، يرجى مراجعة التقويم الاقتصادي

تحذيرات المخاطر وإخلاء المسؤولية عن قرارات الاستثمار

أنت تفهم وتقّر بأن هناك درجة عالية من المخاطر التي ينطوي عليها التداول باستعمال هذه الاستراتيجيات. هناك احتمال التعرض للخسارة عند اتباع أي من استراتيجيات أو مناهج الاستثمار. يتم توفير المحتوى على الموقع من قبل المساهمين والمحللين لدينا بهدف نشر المعلومات فقط. أنت وحدك المسؤول عن تحديد ما إذا كانت أي من أصول التداول أو الأوراق المالية أو استراتيجية أو أي منتج آخر مناسب لك بناء على أهدافك الاستثمارية ووضعك المالي.

الإفصاح عن المخاطر

يمكن أن تكون مخاطر الخسارة كبيرة عند تداول الأصول المالية مثل الأسهم أو العملات الأجنبية أو السلع أو العقود الآجلة أو السندات أو صناديق الاستثمار المتداولة أو العملات المشفرة. قد تتعرض لخسارة كامل الأموال التي تودعها لدى شركة الوساطة. لذلك، يجب أن تفكر مليًا فيما إذا كانت هذه التجارة مناسبة لك في ضوء ظروفك ومواردك المالية.

لا ينبغي الاقدام على الاستثمار دون إجراء التدقيق و الأبحاث اللاّزمة أو التشاور مع مستشاريك الماليين. قد لا يناسبك محتوى موقعنا ، لأننا لا نعرف حالتك المالية واحتياجاتك الاستثمارية. من المحتمل أن معلوماتنا المالية قد يكون لها زمن انتقال أو تحتوي على معلومات غير دقيقة، لذلك يجب أن تكون مسؤولاً بالكامل عن أي من معاملاتك وقراراتك الاستثمارية. لن تكون الشركة مسؤولة عن خسارة أي من أموالك.

بدون الحصول على إذن من موقع الويب، لا يُسمح لك بنسخ رسومات الموقع أو النصوص أو العلامات التجارية. حقوق الملكية الفكرية في المحتوى أو البيانات المدرجة في هذا الموقع مملوكة لمزوديها و بورصات التداول.

البحث الأخيرة

الأكثر بحثا

أسعار السوق

تحليل التداول

مستخدم

24/7

التقويم الاقتصادي

تعليم

البيانات