الأسبوع في الذكاء الاصطناعي: طلب الإيقاف المؤقت سمع حول العالم

إن مواكبة صناعة سريعة الحركة مثل الذكاء الاصطناعي هي مهمة صعبة. لذا حتى يتمكن الذكاء الاصطناعي من القيام بذلك نيابةً عنك ، إليك تقريرًا مفيدًا عن قصص الأسبوع الماضي في عالم التعلم الآلي ، جنبًا إلى جنب مع الأبحاث والتجارب البارزة التي لم نقم بتغطيتها بمفردها.

في واحدة من أكثر القصص إثارة للدهشة في الأسبوع الماضي ، منعت هيئة حماية البيانات الإيطالية (DPA) روبوت الدردشة المدعوم بالذكاء الاصطناعي من OpenAI ، ChatGPT ، مشيرة إلى مخاوف من أن الأداة تنتهك اللائحة العامة لحماية البيانات في الاتحاد الأوروبي. يقال إن إدارة الشؤون السياسية تفتح تحقيقًا في ما إذا كانت شركة OpenAI قد عالجت بيانات الأشخاص بشكل غير قانوني ، فضلاً عن عدم وجود أي نظام لمنع القاصرين من الوصول إلى التكنولوجيا.

من غير الواضح ما قد تكون النتيجة ؛ لدى OpenAI 20 يومًا للرد على الطلب. لكن خطوة إدارة الشؤون السياسية قد يكون لها آثار كبيرة على الشركات التي تنشر نماذج التعلم الآلي ليس فقط في إيطاليا ، ولكن في أي مكان داخل الاتحاد الأوروبي.

مثل ناتاشا ملاحظات في مقالها عن الأخبار ، تم تدريب العديد من عارضات OpenAI على البيانات المأخوذة من الإنترنت ، بما في ذلك الشبكات الاجتماعية مثل Twitter و Reddit. بافتراض أن الأمر نفسه ينطبق على ChatGPT ، نظرًا لأن الشركة لا يبدو أنها أبلغت الأشخاص الذين أعادت تخصيص بياناتهم لتدريب الذكاء الاصطناعي ، فمن المحتمل أنها تتعارض مع القانون العام لحماية البيانات (GDPR) عبر الكتلة.

تعد اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) واحدة من العديد من العقبات القانونية المحتملة التي يواجهها الذكاء الاصطناعي ، وخاصة الذكاء الاصطناعي التوليدي (على سبيل المثال ، إنشاء النص والفن مثل ChatGPT). أصبح الأمر أكثر وضوحًا مع كل تحدٍ متزايد أن الأمر سيستغرق وقتًا حتى يستقر الغبار. لكن هذا لا يخيف المستثمرين المغامرون ، الذين يواصلون ضخ رأس المال في التكنولوجيا كما لو أنه ليس هناك غد.

هل سيثبت هؤلاء أنهم استثمارات أم التزامات حكيمة؟ من الصعب القول في الوقت الحاضر. كن مطمئنًا ، مع ذلك ، أننا سنبلغ عن كل ما يحدث.

فيما يلي عناوين أخرى للذكاء الاصطناعي تم ملاحظتها من الأيام القليلة الماضية:

• الإعلانات تأتي إلى Bing Chat: قالت Microsoft الأسبوع الماضي إنها “تستكشف” وضع الإعلانات في الردود التي قدمتها Bing Chat ، وكيل البحث الخاص بها والمدعوم بنموذج لغة GPT-4 الخاص بـ OpenAI. كما يلاحظ ديفين ، في حين أن الردود التي ترعاها يتم تصنيفها بوضوح على هذا النحو ، إلا أنها شكل جديد وربما أكثر تخريبًا من الإعلانات التي قد لا يمكن تحديدها بسهولة – أو تجاهلها. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أن يؤدي ذلك إلى تآكل الثقة في نماذج اللغة ، التي ترتكب بالفعل ما يكفي من الأخطاء الواقعية لزرع الشك في صحة ردودهم.
• طلب وقفة: دعا خطاب مع أكثر من 1100 موقع ، بما في ذلك Elon Musk ، نُشر يوم الثلاثاء “جميع مختبرات الذكاء الاصطناعي إلى التوقف فورًا لمدة ستة أشهر على الأقل عن تدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي الأكثر قوة من GPT-4”. لكن تبين أن الظروف المحيطة به كانت أكثر ضبابية مما قد يتوقعه المرء. في الأيام اللاحقة ، تراجع بعض الموقعين عن مواقفهم أثناء ذلك التقارير كشف النقاب عن أن الموقعين البارزين الآخرين ، مثل الرئيس الصيني شي جين بينغ ، تبين أنهم مزيفون.
• والرد على طلب الإيقاف المؤقتيشير علماء أخلاقيات الذكاء الاصطناعي البارزون إلى أن القلق بشأن القضايا الافتراضية البعيدة أمر خطير ويؤدي إلى الهزيمة الذاتية إذا لم نعالج المشاكل التي يساهم فيها الذكاء الاصطناعي اليوم.
• يكشف Twitter عن خوارزميته: كما وعدت مرارا بواسطة الرئيس التنفيذي لشركة Twitter Elon Musk ، لدى Twitter افتتح جزء من كود المصدر الخاص به للفحص العام ، بما في ذلك الخوارزمية التي تستخدمها للتوصية بالتغريدات في الجداول الزمنية للمستخدمين. ومن المثير للاهتمام ، أن تويتر يبدو أنه يصنف التغريدات جزئيًا باستخدام شبكة عصبية مدربة باستمرار على تفاعلات التغريدات لتحسين التفاعل الإيجابي ، مثل الإعجابات والردود. ولكن هناك الكثير من الفروق الدقيقة في ذلك ، مثل الباحثين حفر في مذكرة قاعدة البيانات.
• تلخيص الاجتماعات مع الذكاء الاصطناعي: متابعة شركات مثل Otter و Zoom ، أداة استخبارات الاجتماع يقرأ قدمت ميزة جديدة تقطع اجتماعًا مدته ساعة في مقطع مدته دقيقتان ، مصحوبًا بمؤشرات مهمة. تقول الشركة إنها تستخدم نماذج لغة كبيرة – لم تحدد أي منها – جنبًا إلى جنب مع تحليل الفيديو لانتقاء أبرز أجزاء الاجتماع ، وهي ميزة مفيدة.

---

المزيد من التعلم الآلي

في Nvidia Enabler AI ، بايونيم مثال على استراتيجيتهم الجديدة ، حيث لا يعني التقدم أنها جديدة ، ولكن من السهل على الشركات الوصول إليها بشكل متزايد. يضيف الإصدار الجديد من منصة التكنولوجيا الحيوية هذه واجهة مستخدم ويب لامعة وتحسين ضبط مجموعة من النماذج.

قال بيتر غراندسارد من أمجين ، الذي يقود قسمًا للأبحاث باستخدام تقنية الذكاء الاصطناعي: “يتعامل جزء متزايد من خطوط الأنابيب مع أكوام من البيانات ، وكميات لم نرها من قبل ، ومئات الملايين من التسلسلات التي يتعين علينا إدخالها في هذه النماذج”. “نحن نحاول الحصول على الكفاءة التشغيلية في البحث بقدر ما نحاول في التصنيع. مع التسارع الذي توفره تقنية مثل Nvidia ، ما كان يمكن أن تفعله العام الماضي لمشروع واحد ، يمكنك الآن القيام بخمسة أو عشرة باستخدام نفس الاستثمار في التكنولوجيا. “

مقتطف من هذا الكتاب ميريديث بروسارد انتهى في Wired القراءة. كانت تشعر بالفضول حيال نموذج الذكاء الاصطناعي الذي تم استخدامه في تشخيص السرطان لديها (إنها بخير) ووجدت أنه من العبث والإحباط بشكل لا يصدق محاولة الحصول على ملكية هذه البيانات والعملية وفهمها. من الواضح أن عمليات الذكاء الاصطناعي الطبية تحتاج إلى دراسة المريض أكثر.

تؤدي تطبيقات الذكاء الاصطناعي الشائنة في الواقع إلى مخاطر جديدة ، على سبيل المثال محاولة التأثير على الخطاب. لقد رأينا ما يمكن لـ GPT-4 القيام به ، لكن كان السؤال مفتوحًا ما إذا كان مثل هذا النموذج يمكن أن يخلق نصًا مقنعًا فعالًا في سياق سياسي. تقترح دراسة ستانفورد ما يلي: عندما تعرض الأشخاص لمقالات تتحدث عن قضية في قضايا مثل التحكم في الأسلحة وضرائب الكربون ، “كانت الرسائل التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي على الأقل مقنعة مثل الرسائل التي أنشأها الإنسان في جميع الموضوعات.” كما تم النظر إلى هذه الرسائل على أنها أكثر منطقية وواقعية. هل سيغير النص الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي رأي أي شخص؟ من الصعب قول ذلك ، ولكن يبدو من المرجح جدًا أن يستخدمه الناس بشكل متزايد لهذا النوع من الأجندة.

تم استخدام التعلم الآلي من قبل مجموعة أخرى في جامعة ستانفورد لتحسينه محاكاة الدماغ – كما هو الحال في أنسجة العضو نفسه. أوضحت البروفيسور إيلين كول في بيان صحفي أن الدماغ ليس فقط معقدًا وغير متجانس ، ولكنه يشبه إلى حد كبير جيل-أو ، الذي يجعل اختبار ونمذجة التأثيرات الفيزيائية على الدماغ أمرًا صعبًا للغاية. نموذجهم الجديد يختار ويختار من بين الآلاف من طرق نمذجة الدماغ ، والخلط والمطابقة لتحديد أفضل طريقة للتفسير أو العرض من البيانات المعطاة. إنه لا يعيد اختراع نمذجة تلف الدماغ ، ولكن يجب أن يجعل أي دراسة لها أسرع وأكثر فعالية.

في العالم الطبيعي ، نهج فراونهوفر الجديد للتصوير الزلزالي يطبق ML على خط أنابيب البيانات الحالي الذي يتعامل مع تيرابايت من المخرجات من hydrophones و airguns. عادة ، يجب تبسيط هذه البيانات أو تجريدها ، مما يؤدي إلى فقدان بعض دقتها في العملية ، ولكن العملية الجديدة التي تعمل بنظام ML تسمح بتحليل مجموعة البيانات غير المختصرة.

ومن المثير للاهتمام ، لاحظ الباحثون أن هذا سيكون عادةً نعمة لشركات النفط والغاز التي تبحث عن رواسب ، ولكن مع الابتعاد عن الوقود الأحفوري ، يمكن استخدامه لأغراض أكثر ملاءمة للمناخ مثل تحديد مواقع عزل ثاني أكسيد الكربون المحتملة أو الغازات التي قد تكون ضارة. . تتراكم.

تعد مراقبة الغابات مهمة أخرى مهمة لأبحاث المناخ والحفظ ، وقياس حجم الأشجار جزء منها. لكن هذه المهمة تتضمن فحص الأشجار يدويًا واحدًا تلو الآخر. قام فريق في كامبريدج ببناء نموذج ML يستخدم مستشعر هاتف ذكي ليدار لتقدير قطر صندوق السيارة ، بعد أن دربته على مجموعة من القياسات اليدوية. فقط وجه الهاتف نحو الأشجار من حولك وازدهر. قالت الكاتبة الرئيسية للدراسة ، أميليا هولكومب ، إن النظام أسرع بأربع مرات ، ومع ذلك فهو دقيق بما يتجاوز توقعاتهم: “لقد فوجئت بأن التطبيق يعمل بشكل جيد. في بعض الأحيان ، أحب أن أتحدى ذلك بقطعة غابة مزدحمة بشكل خاص ، أو شجرة ذات شكل غريب بشكل خاص ، وأعتقد أنه لا توجد طريقة تجعلها صحيحة ، لكنها تفعل ذلك.

نظرًا لأنه سريع ولا يتطلب تدريبًا خاصًا ، يأمل الفريق في إمكانية إصداره على نطاق واسع كطريقة لجمع البيانات من أجل استطلاعات الشجرة ، أو لجعل الجهود الحالية أسرع وأسهل. Android فقط في الوقت الحالي.

أخيرًا ، استمتع هذا التحقيق والتجربة المثير للاهتمام من قبل إيغيل تسو تاغي رافن من رؤية ما يصنعه نموذج فني تولد من اللوحة الشهيرة في Spouter-Inn الموصوفة في الفصل 3 من Moby-Dick.