بعد مرور أكثر قليلاً من عام أو عامين من تأثير رأس المال الاستثماري والمديرين التنفيذيين في كل مكان، يبدو أن الذكاء الاصطناعي التوليدي قد تراجع إلى ما يسمى “وادي الإحباط”. هل يمكن لمشاريع الذكاء الاصطناعي القائمة منذ فترة طويلة أن تحول هذا إلى لحظة ديفيد وجالوت وتغتنم الفرصة للتألق؟
أسباب تراجع الذكاء الاصطناعي التوليدي
يمكن تفسير الانحدار السريع للذكاء الاصطناعي التوليدي بعدة عوامل. الفشل في تحقيق المكاسب الإنتاجية الموعودة هو أحد الأسباب التي تجعله يفقد تأييد المديرين التنفيذيين، بينما أثار المنظمون والنشطاء والمبدعون مجموعة من المخاوف بشأن البيانات الأساسية. تشمل هذه المخاوف قضايا مكافحة الاحتكار بسبب تجاوزات شركات التقنية الكبيرة، والدعاوى القضائية التي قدمها مالكو حقوق الطبع والنشر مثل صحيفة نيويورك تايمز، والاتهامات بالتحيز الخوارزمي بناءً على السياسة أو العرق.
بالطبع، تمر جميع التقنيات بمسار مشابه، وإلا لما تمكنت شركة جارتنر من إنشاء نموذج دقيق لوصف الظاهرة. ومع ذلك، فإن حقيقة أن سام ألتمان أدلى بتصريح يقول فيه إن ChatGPT بحاجة إلى مواد ذات حقوق طبع لتكون موجودة تشير إلى عدم الرغبة في محاولة معالجة العديد من المشكلات التي توجد مع البيانات الأساسية.
فرص المنافسة في السوق
في سوق تنافسية، يؤدي رفض التعامل مع المشكلة ببساطة إلى خلق فجوة في السوق لأولئك الذين هم على استعداد لبذل جهد إضافي. في حين أن أياً من الشركات التقنية الكبيرة لم يتمكن بعد من تقديم حلول قوية بما يكفي لإرضاء مختلف أصحاب المصلحة، إلا أن هناك بعض المشاريع المثيرة للاهتمام عند تقاطع الذكاء الاصطناعي والبلوكشين التي تظهر وعوداً للتعامل مع بعض المشكلات التي تواجه شركات الذكاء الاصطناعي.
علاوة على ذلك، أظهرت بعض هذه المبادرات بعد نظر رائع، حيث كانت موجودة لفترة أطول بكثير من ChatGPT ومعظم منصات الذكاء الاصطناعي الحالية. تم تصور مشاريع مثل SingularityNET وDeepBrainChain منذ ما يقرب من عقد من الزمن بهدف معالجة تحديات تبدو جديدة بالنسبة لنا. SingularityNET هو سوق لامركزي لتبادل والتعاون في خوارزميات الذكاء الاصطناعي، بينما يقوم DeepBrainChain بتجميع وحدات معالجة الرسومات للحوسبة الخاصة بالذكاء الاصطناعي، مما يقلل التكلفة بشكل كبير، وبالتالي يجعل الذكاء الاصطناعي أكثر سهولة. مثال آخر هو Ocean Protocol، الذي أنشئ في عام 2017، والذي يحول البيانات فعلياً إلى أصول، مما يسمح بتسويقها وتعويض المالكين بشكل عادل بواسطة مطوري خوارزميات الذكاء الاصطناعي الذين يحتاجون إلى بيانات تدريبية.
إحداث تغيير في الوضع الراهن
بينما البلوكشين ليس حلاً سحرياً، إلا أنه يقدم إجابة بسيطة وأنيقة للعديد من التحديات الأساسية لنموذج الذكاء الاصطناعي التوليدي القائم. وضع المعاملات والخوارزميات على سلسلة الكتل سيحسن الشفافية ويوفر الوسائل لتقديم تعويض عادل لأصحاب حقوق الطبع والنشر. كما أن جعل البيانات والخوارزميات متاحة بحرية أكبر سيتجنب الفحص من قبل منظمي مكافحة الاحتكار. التطورات مثل تكنولوجيا عدم الكشف عن المعرفة يمكن أن تدعم خصوصية المستخدم.
ومع ذلك، فإن النماذج القائمة على البلوكشين تغير النموذج التجاري المركزي، الذي يركز على تحقيق الأرباح للمساهمين. وبذلك، تصارع مشاريع البلوكشين لمنافسة حجم شركات مثل OpenAI وAnthropic، المدعومة من قبل الشركات التقنية الكبرى.
ومع ذلك، في سيناريو ديفيد وجالوت، يتعلق الأمر بتعظيم نقاط قوتك الخاصة واستغلال نقاط ضعف عدوك إلى أقصى حد. بالطبع، التحدي الأكبر لأي شركة ناشئة هو اكتساب الزخم، وهذا التحدي يكون أكثر بروزاً في سيناريو البلوكشين، حيث تعتبر تأثيرات الشبكة هي الأساس للنجاح. في هذا الصدد، فإن الدخول في “وادي الإحباط” يمثل فرصة هامة لمشاريع البلوكشين في الذكاء الاصطناعي لإظهار كيف يمكنها تقديم شيء مختلف ومحاولة رسم تباين واضح مع شركات الذكاء الاصطناعي المدعومة من الشركات الكبيرة التي تبدو واضحة في لا مبالاتها.
