من المعروف أنّ الذكاء الاصطناعي يتطوّر باستمرار، وبرز هذا في 2022 من خلال صور الذكاء الاصطناعي وغيرها من التقنيات التي أُتيحت للجميع. ولكن مثل كل التقنيات، لهذه جوانبها الإيجابية والسلبية. فمثلاً؛ أدّت برامج تحويل النص إلى صور مثل "DALL-E" إلى تدفّق للإبداع وإنتاج الصور الرائعة، من ناحية أخرى، تسمح البرامج مفتوحة المصدر باستخدامها لإنشاء صور مزيفة ونشرها على نطاق واسع، وتعرّض بعض "الفنانين" للانتقادات بعد اعتمادهم على الذكاء الاصطناعي لينشئ لهم لوحات فنية.

 

 

 

في هذا الإطار، تُطرح تساؤلات حول فائدة هذه التقنيات في المستقبل، وهل يمكن أن يكون لها مخاطر على البشر، فهل ستظهر أشكال جديدة وقوية من الذكاء الاصطناعي؟

 

 

توقّع المزيد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي لإنشاء الفن

مع نجاح "Lensa"، تطبيق الصور الشخصية المدعوم بالذكاء الاصطناعي، والذي انتشر بسرعة، يمكن توقّع الكثير من التطبيقات المماثلة في وقت لاحق. وقال ماكسيميليان غانتز، كبير الباحثين في مجال السياسات في مؤسسة "موزيلا"، إنه يتوقع أن يؤدي دمج الذكاء الاصطناعي التوليدي في التكنولوجيا الاستهلاكية إلى تضخيم تأثير مثل هذه الأنظمة، سواء كانت جيدة أو سيئة.

 

 

ويتفق مايك كوك، عضو مجموعة "Knives and Paintbrushes" البحثية، مع غانتز على أن الذكاء الاصطناعي التوليدي سيستمر في إثبات كونه قوة رئيسية، وإشكالية، للتغيير. لكنه يعتقد أن عام 2023 يجب أن يكون العام الذي "يضع فيه الذكاء الاصطناعي التوليدي أمواله أخيراً في مكانها الصحيح".

 

 

وقال كوك: "لا يكفي تحفيز مجتمع من المتخصصين لإنشاء تقنية جديدة لكي تصبح التكنولوجيا جزءاً طويل الأجل من حياتنا، يجب إما أن تُكسب شخصاً الكثير من المال، أو أن يكون لها تأثير مفيد على الحياة اليومية". وتابع: "لذلك أتوقع أننا سنرى عملاً جادّاً لجعل الذكاء الاصطناعي التوليدي يحقّق بالفعل أحد هذين الأمرين بنجاح متباين".

 

استمرار الجهود اللامركزية والمفتوحة المصدر في النمو

شهد عام 2022 هيمنة عدد قليل من شركات الذكاء الاصطناعي، وبخاصة "OpenAI" و"Stability AI". لكن التقنيات ذات المصدر المفتوح والمتاحة للجميع قد تلقى شعبية في عام 2023، حيث هناك قدرة على بناء أنظمة جديدة تتجاوز "مختبرات الذكاء الاصطناعي القوية الموجودة بالفعل"، على حد تعبير غانتز.

 

 

قد يؤدي التطوير المفتوح المصدر إلى مزيد من التدقيق في الأنظمة أثناء بنائها ونشرها، وقال غانتز: "إذا كانت النماذج مفتوحة وإذا كانت مجموعات البيانات مفتوحة، فسيؤدي ذلك إلى تمكين المزيد من الأبحاث الهامة للحدّ من العيوب والأضرار المرتبطة بالذكاء الاصطناعي التوليدي، والتي غالباً ما يكون من الصعب جداً إجراؤها".

 

 

لا تزال الأموال والخبرة مطلوبة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي المتطورة وتشغيلها، لكن الحوسبة اللامركزية قد تتحدى مراكز البيانات التقليدية مع تطور جهود المصادر المفتوحة.

 

 

شركات الذكاء الاصطناعي ستغير استراتيجياتها بسبب القوانين الجديدة

قد تغيّر القوانين التنظيمية، مثل قانون الذكاء الاصطناعي في الاتحاد الأوروبي، كيفية قيام الشركات بتطوير ونشر أنظمة الذكاء الاصطناعي، لذلك قد يكون هناك المزيد من الجهود المحلية مثل قانون التوظيف للذكاء الاصطناعي في مدينة نيويورك، والذي يتطلب أن تتم مراجعة تقنيات الذكاء الاصطناعي والخوارزمية للتحقق من التحيز قبل استخدامها.

 

 

ويعتبر موقع "تيك كرانش" أن هذه اللوائح ضرورية، بخاصة في ضوء العيوب الفنية الواضحة في الذكاء الاصطناعي. هذا، وإنّ سهولة توليد معلومات غير صحيحة تخلق تحديات تحيط بالمعلومات المضللة. ومع ذلك، تتّخذ أنظمة الذكاء الاصطناعي بالفعل قرارات لها آثار أخلاقية ومعنوية.

 

ومن الممكن توقّع المزيد من الجدل حول القواعد والقضايا أمام المحاكم قبل تغريم أي شخص أو توجيه الاتهام إليه.

 

 

الاستثمارات ليست مؤكدة

يجادل غانتز بأنه حتى لو كان نظام الذكاء الاصطناعي يعمل بشكل جيد بما فيه الكفاية لمعظم الأشخاص، فهو ضار للغاية للبعض، فلا يزال هناك الكثير من الدراسات التي يجب إجراؤها قبل أن تجعله الشركة متاحاً على نطاق واسع. وأشار غانتز إلى أنّ "هناك دراسات لكل التفاصيل؛ "إذا كان نموذجك يولّد الكثير من الأشياء الفاسدة، فلن يحبه المستهلكون".

 

من غير الواضح ما إذا كانت الشركات ستقتنع بهذه الحجة في العام المقبل، لا سيما أن المستثمرين يبدون متحمسين لوضع أموالهم في أيّ ذكاء اصطناعي واعد.