تكنلوجيا الويب

هذا الأسبوع في الذكاء الاصطناعي: تستمر أخلاقيات الذكاء الاصطناعي في التراجع


إن مواكبة صناعة سريعة الحركة مثل الذكاء الاصطناعي يعد أمرًا صعبًا. لذا، إلى أن يتمكن الذكاء الاصطناعي من القيام بذلك نيابةً عنك، إليك ملخصًا مفيدًا للقصص الحديثة في عالم التعلم الآلي، إلى جانب الأبحاث والتجارب البارزة التي لم نغطيها بمفردنا.

هذا الأسبوع في الذكاء الاصطناعي، هدأت دورة الأخبار أخيرًا (أخيرًا!) قليلاً قبل موسم العطلات. لكن هذا لا يعني أن هناك ندرة في الكتابة عنها، بل إنها نعمة ونقمة لهذا المراسل المحروم من النوم.

لفت انتباهي عنوان خاص من وكالة أسوشييتد برس هذا الصباح: “يتم تدريب مولدات صور الذكاء الاصطناعي على الصور الفاضحة للأطفال”. جوهر القصة هو أن LAION، وهي مجموعة بيانات تستخدم لتدريب العديد من مولدات صور الذكاء الاصطناعي التجارية الشهيرة مفتوحة المصدر، بما في ذلك Stable Diffusion وImagen، تحتوي على آلاف الصور للاعتداء الجنسي على الأطفال المشتبه بهم. عملت مجموعة مراقبة مقرها في جامعة ستانفورد، وهي مرصد ستانفورد للإنترنت، مع جمعيات خيرية لمكافحة إساءة الاستخدام لتحديد المواد غير القانونية والإبلاغ عن روابطها إلى جهات إنفاذ القانون.

الآن، قامت منظمة LAION، وهي منظمة غير ربحية، بإزالة بيانات التدريب الخاصة بها وتعهدت بإزالة المواد المخالفة قبل إعادة نشرها. لكن الحادثة تؤكد مدى ضآلة الاهتمام بمنتجات الذكاء الاصطناعي التوليدية مع تزايد الضغوط التنافسية.

بفضل انتشار أدوات إنشاء نماذج الذكاء الاصطناعي بدون تعليمات برمجية، أصبح من السهل للغاية تدريب الذكاء الاصطناعي التوليدي على أي مجموعة بيانات يمكن تخيلها. وهذه نعمة للشركات الناشئة وعمالقة التكنولوجيا على حد سواء لطرح مثل هذه النماذج في الأسواق. ولكن مع انخفاض حاجز الدخول، يأتي إغراء التخلي عن الأخلاقيات لصالح المسار المتسارع إلى السوق.

الأخلاق صعبة – ليس هناك من ينكر ذلك. إن البحث في آلاف الصور الإشكالية في LAION، لنأخذ مثال هذا الأسبوع، لن يحدث بين عشية وضحاها. ومن الناحية المثالية، يتضمن تطوير الذكاء الاصطناعي بشكل أخلاقي العمل مع جميع أصحاب المصلحة المعنيين، بما في ذلك المنظمات التي تمثل مجموعات غالبًا ما تكون مهمشة ومتأثرة سلبًا بأنظمة الذكاء الاصطناعي.

الصناعة مليئة بالأمثلة على قرارات إطلاق الذكاء الاصطناعي التي تم اتخاذها مع وضع المساهمين، وليس الأخلاقيين، في الاعتبار. لنأخذ على سبيل المثال Bing Chat (المعروف الآن باسم Microsoft Copilot)، وهو روبوت الدردشة الذي يعمل بالذكاء الاصطناعي من Microsoft على Bing، والذي قارن عند إطلاقه صحفيًا بهتلر وأهان مظهره. اعتبارًا من أكتوبر، كان ChatGPT وBard، منافس Google ChatGPT، لا يزالان يقدمان نصائح طبية عنصرية قديمة. وأحدث إصدار من مولد الصور DALL-E الخاص بشركة OpenAI يُظهر دليلاً على المركزية الأنجلوسكسونية.

ويكفي أن نقول إن الأضرار تحدث في السعي لتحقيق تفوق الذكاء الاصطناعي – أو على الأقل فكرة وول ستريت عن تفوق الذكاء الاصطناعي. ربما مع إقرار لوائح الذكاء الاصطناعي في الاتحاد الأوروبي، والتي تهدد بفرض غرامات على عدم الامتثال لبعض حواجز حماية الذكاء الاصطناعي، هناك بعض الأمل في الأفق. لكن الطريق أمامنا طويل بالفعل.

فيما يلي بعض قصص الذكاء الاصطناعي الأخرى الجديرة بالملاحظة من الأيام القليلة الماضية:

توقعات الذكاء الاصطناعي في عام 2024: يعرض ديفين توقعاته للذكاء الاصطناعي في عام 2024، ويتطرق إلى كيفية تأثير الذكاء الاصطناعي على الانتخابات التمهيدية في الولايات المتحدة وما هو التالي بالنسبة لـ OpenAI، من بين موضوعات أخرى.

ضد الأنثروبولوجيا الزائفة: كتب ديفين أيضًا يقترح منع الذكاء الاصطناعي من تقليد السلوك البشري.

يحصل Microsoft Copilot على إنشاء الموسيقى: يمكن لـ Copilot، برنامج الدردشة الآلي الذي يعمل بنظام الذكاء الاصطناعي من Microsoft، الآن تأليف الأغاني بفضل التكامل مع تطبيق الموسيقى GenAI Suno.

التعرف على الوجه في Rite Aid: تم حظر Rite Aid من استخدام تقنية التعرف على الوجه لمدة خمس سنوات بعد أن وجدت لجنة التجارة الفيدرالية أن “الاستخدام المتهور لأنظمة مراقبة الوجه” من قبل عملاق الصيدليات الأمريكي ترك العملاء مهينين وعرّض “معلوماتهم الحساسة للخطر”.

يقدم الاتحاد الأوروبي موارد حسابية: يقوم الاتحاد الأوروبي بتوسيع خطته، التي تم الإعلان عنها في الأصل في سبتمبر وبدأت الشهر الماضي، لدعم شركات الذكاء الاصطناعي الناشئة المحلية من خلال تزويدها بإمكانية الوصول إلى قوة المعالجة للتدريب النموذجي على أجهزة الكمبيوتر العملاقة الخاصة بالاتحاد.

يمنح OpenAI مجلس الإدارة صلاحيات جديدة: تعمل OpenAI على توسيع عمليات السلامة الداخلية الخاصة بها لدرء تهديدات الذكاء الاصطناعي الضارة. ستجلس “مجموعة استشارية للسلامة” جديدة فوق الفرق الفنية وستقدم توصيات إلى القيادة، وقد تم منح مجلس الإدارة سلطة النقض.

أسئلة وأجوبة مع كين غولدبرغ من جامعة كاليفورنيا في بيركلي: في رسالته الإخبارية المنتظمة لـ Actuator، جلس براين مع كين غولدبرغ، الأستاذ في جامعة كاليفورنيا في بيركلي، ومؤسس شركة ناشئة وعالم روبوتات بارع، للحديث عن الروبوتات البشرية والاتجاهات الأوسع في صناعة الروبوتات.

يأخذ مدراء تكنولوجيا المعلومات الأمور ببطء مع الجيل الجديد من الذكاء الاصطناعي: يكتب رون أنه بينما يتعرض مدراء تكنولوجيا المعلومات لضغوط لتقديم نوع التجارب التي يراها الأشخاص عندما يلعبون باستخدام ChatGPT عبر الإنترنت، فإن معظمهم يتخذون نهجًا متعمدًا وحذرًا لاعتماد التكنولوجيا في المؤسسة.

ناشرو الأخبار يقاضون جوجل بسبب الذكاء الاصطناعي: تتهم دعوى قضائية جماعية رفعها العديد من ناشري الأخبار شركة Google بـ “السحب”.[ing] “إيقاف” المحتوى الإخباري من خلال وسائل غير تنافسية، جزئيًا من خلال تقنية الذكاء الاصطناعي مثل تجربة البحث التوليدية (SGE) من Google وبرنامج Bard chatbot.

تتعامل أحبار OpenAI مع Axel Springer: عند الحديث عن الناشرين، وقعت OpenAI صفقة مع Axel Springer، مالك المنشورات بما في ذلك Business Insider وPolitico ومقره برلين، لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية الخاصة بها على محتوى الناشر وإضافة مقالات حديثة منشورة من قبل Axel Springer إلى ChatGPT.

جوجل تجلب الجوزاء إلى المزيد من الأماكن: قامت Google بدمج نماذج Gemini الخاصة بها مع المزيد من منتجاتها وخدماتها، بما في ذلك منصة Vertex AI المُدارة لتطوير الذكاء الاصطناعي وAI Studio، وهي أداة الشركة لتأليف روبوتات الدردشة القائمة على الذكاء الاصطناعي والتجارب الأخرى على هذا المنوال.

المزيد من التعلم الآلي

من المؤكد أن البحث الأكثر وحشية (والأسهل في إساءة تفسيره) الذي تم إجراؤه في الأسبوع أو الأسبوعين الماضيين هو دراسة life2vec، وهي دراسة دنماركية تستخدم نقاط بيانات لا حصر لها في حياة الشخص للتنبؤ بما هو عليه الشخص ومتى سيموت. بقسوة!

تصور لرسم خرائط life2vec لمختلف مفاهيم وأحداث الحياة ذات الصلة.

لا تدعي الدراسة الدقة التنبؤية (لنقل ذلك بسرعة ثلاث مرات بالمناسبة) ولكنها تهدف بدلاً من ذلك إلى إظهار أنه إذا كانت حياتنا هي مجموع تجاربنا، فيمكن استقراء تلك المسارات إلى حد ما باستخدام تقنيات التعلم الآلي الحالية. بين التنشئة، والتعليم، والعمل، والصحة، والهوايات، وغير ذلك من المقاييس، قد يتمكن المرء من التنبؤ ليس فقط بما إذا كان شخص ما، على سبيل المثال، انطوائيا أو منفتحا، ولكن كيف قد تؤثر هذه العوامل على متوسط ​​العمر المتوقع. نحن لسنا عند مستويات “ما قبل الجريمة” هنا، ولكن يمكنك المراهنة على أن شركات التأمين لا تستطيع الانتظار لترخيص هذا العمل.

هناك ادعاء كبير آخر قدمه علماء جامعة كارنيجي ميلون الذين أنشأوا نظامًا يسمى Coscientist، وهو مساعد للباحثين يعتمد على ماجستير إدارة الأعمال، ويمكنه القيام بالكثير من العمل الشاق في المختبر بشكل مستقل. يقتصر الأمر على مجالات معينة من الكيمياء حاليًا، ولكن تمامًا مثل العلماء، ستكون نماذج مثل هذه متخصصة.

قال الباحث الرئيسي غابي جوميز لمجلة Nature: “في اللحظة التي رأيت فيها ذكاءً غير عضوي قادرًا على التخطيط والتصميم وتنفيذ التفاعل الكيميائي الذي اخترعه البشر بشكل مستقل، كان ذلك مذهلاً. لقد كانت لحظة “حماقة مقدسة”. يستخدم بشكل أساسي LLM مثل GPT-4، المضبوط بدقة على مستندات الكيمياء، لتحديد التفاعلات والكواشف والإجراءات الشائعة وتنفيذها. لذلك، لا تحتاج إلى إخبار أحد تقنيي المختبرات بتركيب 4 دفعات من بعض المحفزات – يمكن للذكاء الاصطناعي القيام بذلك، ولا تحتاج حتى إلى الإمساك بيده.

لقد أمضى باحثو الذكاء الاصطناعي في Google أسبوعًا كبيرًا أيضًا، حيث قاموا بالغوص في عدد قليل من المجالات الحدودية المثيرة للاهتمام. قد يبدو FunSearch مثل Google للأطفال، ولكنه في الواقع اختصار للبحث عن الوظائف، والذي مثل Coscientist قادر على إجراء اكتشافات رياضية والمساعدة في تحقيقها. ومن المثير للاهتمام، أنه لمنع الهلوسة، يستخدم هذا (مثل الآخرين مؤخرًا) زوجًا متطابقًا من نماذج الذكاء الاصطناعي يشبه إلى حد كبير بنية GAN “القديمة”. أحدهما نظري والآخر يقيم.

على الرغم من أن FunSearch لن يحقق أي اكتشافات جديدة رائدة، إلا أنه يمكنه أخذ ما هو موجود وصقله أو إعادة تطبيقه في أماكن جديدة، لذلك يمكن استخدام وظيفة يستخدمها أحد النطاقات ولكن لا يعرفها نطاق آخر لتحسين معيار الصناعة خوارزمية.

StyleDrop هي أداة مفيدة للأشخاص الذين يتطلعون إلى تكرار أنماط معينة عبر الصور التوليدية. المشكلة (كما يراها الباحث) هي أنه إذا كان لديك أسلوب في الاعتبار (على سبيل المثال، “الباستيل”) ووصفته، فإن النموذج سيكون لديه الكثير من الأنماط الفرعية من “الباستيل” ليتم سحبها منها، وبالتالي فإن النتائج ستكون لا يمكن التنبؤ به. يتيح لك StyleDrop تقديم مثال للأسلوب الذي تفكر فيه، وسيبني النموذج عمله على ذلك – فهو في الأساس عبارة عن ضبط دقيق فائق الكفاءة.

اعتمادات الصورة: جوجل

يُظهر منشور المدونة والورقة البحثية أنه قوي جدًا، حيث يطبق نمطًا من أي صورة، سواء كانت صورة أو لوحة أو منظر المدينة أو صورة قطة، على أي نوع آخر من الصور، حتى الأبجدية (المعروفة بصعوبتها لسبب ما).

تتقدم Google أيضًا في لعبة الفيديو التوليدية مع VideoPoet، والتي تستخدم قاعدة LLM (مثل كل شيء آخر هذه الأيام… ما الذي ستستخدمه أيضًا؟) للقيام بمجموعة من مهام الفيديو، وتحويل النص أو الصور إلى فيديو، وتوسيع نطاقها. أو تصميم مقطع فيديو موجود، وما إلى ذلك. التحدي هنا، كما يوضح كل مشروع، ليس مجرد صنع سلسلة من الصور التي ترتبط ببعضها البعض، ولكن جعلها متماسكة على مدى فترات أطول (مثل أكثر من ثانية) ومع حركات وتغييرات كبيرة.

اعتمادات الصورة: جوجل

يبدو أن VideoPoet يحرك الكرة للأمام، على الرغم من أن النتائج كما ترون لا تزال غريبة جدًا. ولكن هذه هي الطريقة التي تتطور بها هذه الأشياء: في البداية تكون غير كافية، ثم تكون غريبة، ثم تكون غريبة. من المفترض أنهم يغادرون المكان الغريب في مرحلة ما، لكن لم يصل أحد إلى هناك بعد.

على الجانب العملي، قام الباحثون السويسريون بتطبيق نماذج الذكاء الاصطناعي لقياس الثلوج. عادةً ما يعتمد المرء على محطات الأرصاد الجوية، لكن هذه يمكن أن تكون متباعدة ولدينا كل هذه البيانات الرائعة من الأقمار الصناعية، أليس كذلك؟ يمين. لذلك التقط فريق ETHZ صور الأقمار الصناعية العامة من كوكبة Sentinel-2، ولكن كما قال كونراد شندلر، “مجرد النظر إلى الأجزاء البيضاء في صور الأقمار الصناعية لا يخبرنا على الفور عن مدى عمق الثلج”.

لذلك قاموا بإدخال بيانات التضاريس للبلد بأكمله من مكتبهم الفيدرالي للطوبوغرافيا (مثل هيئة المسح الجيولوجي الأمريكية) وقاموا بتدريب النظام على التقدير ليس فقط بناءً على البتات البيضاء في الصور ولكن أيضًا على بيانات الحقيقة الأرضية والاتجاهات مثل أنماط الذوبان. ويتم تسويق التقنية الناتجة بواسطة ExoLabs، وأنا على وشك الاتصال بها لمعرفة المزيد.

ومع ذلك، هناك كلمة تحذير من جامعة ستانفورد – على الرغم من قوة التطبيقات المشابهة لما ورد أعلاه، لاحظ أن أيًا منها لا ينطوي على الكثير من التحيز البشري. عندما يتعلق الأمر بالصحة، يصبح ذلك فجأة مشكلة كبيرة، والصحة هي المكان الذي يتم فيه اختبار الكثير من أدوات الذكاء الاصطناعي. أظهر باحثون من جامعة ستانفورد أن نماذج الذكاء الاصطناعي تنشر “الاستعارات العنصرية الطبية القديمة”. لا يعرف GPT-4 ما إذا كان هناك شيء ما صحيح أم لا، لذلك يمكنه أن يردد ادعاءات قديمة غير صحيحة حول المجموعات، مثل أن السود لديهم سعة رئة أقل. لا! ابق على أصابع قدميك إذا كنت تعمل مع أي نوع من نماذج الذكاء الاصطناعي في مجال الصحة والطب.

أخيرًا، إليك قصة قصيرة كتبها Bard مع سيناريو تصوير ومطالبات، مقدمة بواسطة VideoPoet. انتبه يا بيكسار!

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

زر الذهاب إلى الأعلى