لقد أثارت القدرات المثيرة للإعجاب لمختبر Moonshot’s Kimi K3 الصيني، وهو أكبر نموذج لغة كبير مفتوح الوزن، نقاشًا يجمع بين شيئين: الإمكانيات الاقتصادية لعمالقة الذكاء الاصطناعي الأمريكيين ومستقبل حاملي شهادات الماجستير كتقنية.
وذهب رئيس العقود المستقبلية الاستراتيجية في شركة OpenAI، دين دبليو بول، إلى حد القول بأن حكومة الولايات المتحدة يجب أن تجد ذريعة لخلق الخوف التنظيمي، وعدم اليقين، وانعدام الثقة حول النماذج الجديدة، لأن النماذج ذات الوزن المفتوح يجب بالضرورة أن تمنع الإنفاق الرأسمالي من قبل المختبرات الحدودية.
أصيب الناس بالفزع، حيث زعم نجوم التكنولوجيا مثل يان ليكون ومارتن كاسادو أن البرمجيات المفتوحة يمكن أن تعمل على تسريع الابتكار والتعايش مع المشاريع المملوكة. وسرعان ما تراجع بول عن ادعاءاته بأن الحملة التنظيمية كانت “أفضل استراتيجية” للبيت الأبيض وأن النماذج ذات الوزن المفتوح تؤدي بالضرورة إلى إبطاء التقدم في التكنولوجيا.
ومع ذلك، أفاد موقع Axios أن إدارة ترامب تدرس حظر K3 وغيره من النماذج الصينية المتقدمة بناءً على طلب من المختبرات الحدودية الأمريكية. وذكر تقرير آخر من صحيفة بوليتيكو أن وزارة التجارة لن تتخذ هذه الخطوة في أي وقت قريب.
والفائدة التي تعود على شركات الذكاء الاصطناعي الكبرى واضحة: فالنماذج ذات الوزن المفتوح، التي تعمل على بنية تحتية مستقلة أو داخل المؤسسات الكبرى، توفر معلومات استخباراتية أرخص من نماذج الأنثروبيك أو نماذج OpenAI الرائدة. إذا أنفق المستخدمون بشكل متزايد خارج المختبرات المغلقة، فهذا يعني عائدًا أقل على استثماراتهم الضخمة في التدريب النموذجي.
يمتد هذا الرأي إلى ما هو أبعد من OpenAI. قال برادن هانكوك، المؤسس المشارك لشركة Snorkel AI والشريك البحثي في معهد Laude، لـ TechCrunch: “إن النماذج مفتوحة المصدر القوية ذات المستوى الحدودي ستضغط على الهوامش وستخفض أسعار الشركات الحدودية”. “هذا لا يعني بالضرورة أن مقدار استخدام الذكاء الاصطناعي سينخفض قليلاً. من الواضح أن العكس هو الصحيح”.
هذه ليست مشكلة بالنسبة للأشخاص الذين ليس لديهم أسهم في Anthropic وOpenAI. سوف يستمر الذكاء الاصطناعي في الانتشار. إذن ما هو مبرر الحكومة لمنع الأميركيين من شراء شيء ما في أسواقنا الحرة ظاهريا؟
المخاوف بشأن النماذج الصينية تأتي في عدة أشكال. الأول هو حماية البيانات الأمريكية من الحكومة الصينية؛ حظرت الولايات المتحدة استيراد السيارات الكهربائية الصينية الحديثة بسبب مخاوف بشأن جمع البيانات الخاصة بها. لكن الخبراء يميلون إلى الاعتقاد بأن النماذج ذات الوزن المفتوح التي تعمل على خوادم أمريكية من غير المرجح أن تسرب البيانات إلى الصين، على الرغم من أنه ليس من المستحيل القيام بشيء من هذا القبيل.
والسبب الآخر هو أن النماذج قد تكون متحيزة ضمنيًا تجاه جمهورية الصين الشعبية، لكن ليس من الواضح ما الذي قد يعنيه ذلك بالنسبة لمهام البرمجة، على سبيل المثال.
ويتمثل مصدر القلق المشترك الثالث في افتقار النماذج الصينية إلى حواجز الحماية التي فرضتها حكومة الولايات المتحدة (من خلال عملية مبهمة)، والتي تهدف إلى منع استخدام حاملي شهادات الماجستير في الولايات المتحدة في استغلال أنظمة الكمبيوتر المغلقة أو تصنيع الأسلحة. ومع ذلك، فإن نفس هذه الحواجز قد تجعل الشركات الأمريكية أكثر عرضة للخطر: كان ديفيد ساكس، صاحب رأس المال الاستثماري ومستشار ترامب، يشارك حالات شركات أمريكية تتجه إلى شركات LLM صينية لسد الثغرات الأمنية عندما ترفض النماذج الحدودية الأمريكية القيام بالمهام.
لكن الدافع الأكثر أهمية لتقييد النماذج هو الخوف من أن تتمكن الصين من التفوق على الولايات المتحدة إذا تباطأت المختبرات الحدودية.
يقول سام بريسنيك، وهو زميل أبحاث يركز على الصين في مركز جورج تاون للأمن والتكنولوجيا الناشئة، إن الأهمية المتزايدة للذكاء الاصطناعي في العمليات العسكرية الأمريكية تمنح الولايات المتحدة سببًا لدعم الاستثمار المستمر في الذكاء الاصطناعي في المختبرات الحدودية. لكن السؤال برمته، كما يقول، محفوف بالمخاطر.
“لماذا يجب أن يهدف ثقل حكومة الولايات المتحدة إلى حماية هذه الشركات من المنافسين الذين يتم استبعادهم من السوق الأمريكية على أساس أصولهم؟” يسأل بريسنيك.
ويقول المدافعون عن الذكاء الاصطناعي المفتوح إن الشركات الحدودية تخلق ثنائية زائفة بين الابتكار والنماذج المغلقة.
وقال هانكوك لـ TechCrunch: “إن التأثير الأكبر لوجود هذه النماذج مفتوحة المصدر القادمة من الصين هو أقل من كونها تتسلل إلى الأبواب الخلفية، وأكثر من أنها تمتلك الابتكار”. “ينتهي بك الأمر، بشكل فعال، إلى قوة عاملة موسعة في النموذج الخاص بك. أصبحت PyTorch هي المعيار الصناعي لأنها كانت مفتوحة المصدر، وبالتالي يمكن للمجتمع بأكمله المساهمة فيها بدلاً من شركة واحدة فقط، وقد نمت ونمت، وتوفيت جميع مكتبات التعلم العميق الأخرى بالمقارنة.”
ويخشى هانكوك وغيره من المدافعين عن حقوق الإنسان أن تصبح شهادات الماجستير في القانون الصينية محورًا للبحث الدولي. وبالفعل، تعتمد برامج الدراسات العليا في الولايات المتحدة بشكل أساسي على نماذج صينية ذات وزن مفتوح، ويقول هانكوك إن نصف الأبحاث التي يدرسها الطلاب تأتي من مؤسسات صينية، مع تحفظ المختبرات الحدودية الأمريكية على نحو متزايد بشأن مشاركة أعمالها على نطاق واسع.
قال كليم ديلانج، الرئيس التنفيذي لشركة Hugging Face، وهي منصة للتعاون المفتوح في مجال الذكاء الاصطناعي: “إن تقييد النماذج المفتوحة لن يجعل الذكاء الاصطناعي أكثر أمانًا”. “سيؤدي ذلك ببساطة إلى إخفاء المخاطر، وتركيز السلطة في أيدي عدد قليل من الأشخاص، ويجعل من الصعب على الجيل القادم من البنائين والباحثين والأوساط الأكاديمية والمنظمات غير الربحية والحكومات المشاركة في جعل الذكاء الاصطناعي أكثر أمانًا وأكثر فائدة للجميع.”
يقول بريسنيك إن الطريقة الحقيقية لإبطاء الصين هي التركيز بشكل أكبر على ضوابط تصدير الرقائق. والطريقة الأفضل للحفاظ على ريادة الولايات المتحدة في مجال الذكاء الاصطناعي هي التوقف عن بيع معالجات Nvidia H200 للصين. ويقول: “هذا يمكن أن يبقينا خارج هذا النقاش الشائك حول حظر التقنيات مفتوحة المصدر التي ترغب أعداد كبيرة من الشركات الأمريكية في استخدامها”.
جزء من المشكلة هو عدم اليقين المحيط باقتصاديات الذكاء الاصطناعي. ويشير بريسنيك إلى أن “نموذج الأعمال المفتوحة، ونموذج الأعمال المملوكية – لم يتم اكتشاف أي منهما. وتكافح شركات الذكاء الاصطناعي لمعرفة كيفية جني الأموال من أدواتها، خاصة وأن تكاليف التدريب تحتاج إلى الارتفاع أكثر فأكثر”.
نفس التحديات التي تظهر في الولايات المتحدة تظهر أيضًا في الصين، حيث تكافح شركات الذكاء الاصطناعي أيضًا لتوليد الإيرادات والوصول إلى القوة الحاسوبية، ويُنظر إلى الحكومة على أنها تشجع الإصدارات المفتوحة لأسباب سياسية على الرغم من التحدي المتمثل في الاستفادة منها.
تحاول بعض الشركات الأمريكية، بما في ذلك Thinking Machines Lab وNvidia، إنشاء عمل تجاري حول إطلاق نماذج مفتوحة. ويشير هانكوك إلى أن أداء إنفيديا سيكون أفضل “إذا كان هناك العشرات أو المئات من الشركات التي تبني الذكاء الاصطناعي بدلا من شركتين أو ثلاث تتمتع برأس مال جيد بما يكفي لصنع رقائقها الخاصة”، وهو أحد الأسباب وراء استثمارها في نيموترون، وهي مجموعة من النماذج المفتوحة.
وقال بريسنيك: “النقطة الأساسية هي أن الولايات المتحدة ستكون في وضع جيد للغاية إذا كان لديها نماذج مفتوحة قادرة للغاية وأقل تكلفة بكثير”. “إنه يتعارض فقط مع النهج الذي اتبعته المختبرات الحدودية.”
مع تقارير إضافية من ريبيكا بيلان.
عندما تقوم بالشراء من خلال الروابط الموجودة في مقالاتنا، قد نكسب عمولة صغيرة. هذا لا يؤثر على استقلالنا التحريري.
