يعتقد نيك فروست، المؤسس المشارك لشركة Cohere، أن الجميع بحاجة إلى أن يكونوا أكثر واقعية بشأن ما يمكن للذكاء الاصطناعي فعله وما لا يمكنه فعله

تلتهم شركات الذكاء الاصطناعي أموال المستثمرين وتحصل على تقييمات عالية جدًا في وقت مبكر من دورة حياتها. هذه الديناميكية جعلت الكثيرين يصفون صناعة الذكاء الاصطناعي بالفقاعة.

قال نيك فروست، أحد مؤسسي شركة Cohere، التي تبني نماذج ذكاء اصطناعي مخصصة لعملاء المؤسسات، مؤخرًا في برنامج TechCrunch’s Found إنه لا يعتقد أن صناعة الذكاء الاصطناعي في فقاعة. وبينما يعترف بوجود الرغوة، فإنه يعتقد أن وصفها بالفقاعة يشوه مصداقية الشركات، مثل شركته Cohere، التي تخلق ميزات مفيدة حقًا لعملائها.

“في كثير من الأحيان، أواجه شيئًا حيث أرى شخصًا ما يستخدم نموذجنا، ويكون قد قام بتمكين بعض الميزات الجديدة تمامًا التي لم تكن ممكنة من قبل أو سيقومون بأتمتة بعض العمليات التي كانت تعيقهم وتبطئ كل شيء قال فروست. “ومثل هذه القيمة الملموسة. من الصعب أن تكون هناك فقاعة كاملة عندما يكون لديك شيء مفيد للغاية”.

لكن هذا لا يعني أن فروست متفائل بشأن كل ما تبنيه الصناعة. وهو لا يعتقد أن الذكاء الاصطناعي سيصل حقًا إلى الذكاء العام الاصطناعي، الذي يُعرف بأنه ذكاء على مستوى الإنسان، وهو سرد مختلف بشكل ملحوظ عن بعض أقران فروست في الذكاء الاصطناعي مثل مارك زوكربيرج وجنسن هوانغ. وأضاف أنه إذا وصلت الصناعة إلى هناك، فلن يكون الأمر كذلك لفترة طويلة.

وقال فروست: “لا أعتقد أنه سيكون لدينا آلهة رقمية في أي مكان وفي أي وقت قريب”. “وأعتقد أن المزيد والمزيد من الناس يتوصلون إلى هذا الإدراك، قائلين إن هذه التكنولوجيا لا تصدق. إنها قوية للغاية ومفيدة للغاية. إنه ليس إلهًا رقميًا. وهذا يتطلب تعديل طريقة تفكيرك في التكنولوجيا.

قال فروست إنهم يحاولون أن يكونوا واقعيين في Cohere بشأن ما يمكن أن تفعله تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي وما لا يمكنها فعله وما هي أنواع الشبكات العصبية التي يمكن أن توفر أكبر قيمة. يعتمد نهج Cohere في بناء نموذج أعمالها على العمل البحثي للمؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة Cohere Aidan Gomez أثناء عمله في Google Brain. جوميز معروف بالطبع بأبحاثه المكثفة في مجال الذكاء الاصطناعي. اشتهر بمشاركته في كتابة ورقة بحثية اشترت الذكاء الاصطناعي نموذج المحول الذي بشر بعصر الذكاء الاصطناعي التوليدي هذا. لكنه شارك أيضًا في كتابة ورقة بحثية في عام 2017 بعنوان نموذج واحد لتعلمها جميعًا. وقال فروست إن هذا البحث توصل إلى نتيجة مفادها أن نموذج اللغة الكبير الشامل أكثر فائدة من النماذج الصغيرة المدربة على مهمة محددة أو على بيانات من صناعة معينة.

اليوم، تستخدم Cohere هذا النموذج الرئيسي كقاعدة لبناء نماذج مخصصة لعملاء المؤسسات.

“نحن متخصصون كأشخاص. نذهب إلى مجالات معينة. قال فروست: “لكن الجزء الأول من تعليمنا يدور حول كيفية استخدام اللغة بشكل عام”. “لقد أمضينا وقتاً طويلاً في تعلم كيفية القراءة والكتابة. لن يتم تحديد نوع ما في مجال فرعي معين من اللغة إلا في وقت لاحق جدًا. لذلك هناك شيء مماثل يحدث مع الشبكات العصبية أيضًا.

ولكن على الرغم من التفكير على نطاق أوسع، فإن النماذج التأسيسية ستفوز في سوقه – من بين أولئك الذين يبنون مثل هذه الخدمات – فهو لا يعتقد أن شركات المؤسسات يجب أن تطلب من نماذجها الفردية القيام بكل شيء: مهام المستهلك، ومهام B2B، ومهام المنتج.

يقول فروست إن الشركات التي ترغب في استخدام تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي بنجاح يجب أن تركز وأن تكون على دراية بما يمكن أن تفعله تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي وما لا تستطيع فعله.

وقال فروست: “نحن مهتمون للغاية بشأن مدى فائدة هذه التكنولوجيا، وما هي القيمة التي يمكن أن تقدمها، ولكي نكون واضحين، هناك قدر هائل من القيمة”. “لكنني لا أعتقد أنه سيؤدي إلى موت جميع البشر. ولذا فإننا قادرون على اتباع هذا النهج الواقعي الذي ربما يعفينا من بعض الخطابات المتطرفة من كلا الجانبين.