من بين جميع النقاشات المحتدمة حول السلبيات المحتملة للذكاء الاصطناعي، هناك قلق واحد يثير أكبر قدر من التوتر بين المتحمسين للذكاء الاصطناعي في وادي السيليكون. يخشون أن مختبرات الذكاء الاصطناعي العملاقة التي تبيع نماذج احتكارية تعمل بطريقة ما كأحصنة طروادة.
يكمن القلق في أنه مع استخدام الشركات الناشئة والمؤسسات لنماذج الذكاء الاصطناعي من مختبرات مثل OpenAI و Anthropic، تكتسب هذه المختبرات وصولاً متزايدًا إلى معلومات الأعمال الأكثر حساسية لتلك الشركات. يمكن لصانعي النماذج بعد ذلك استخدام هذه المعرفة لأنفسهم، مما قد يجعلهم منافسين لعملائهم. تتراوح الجهات التي تصدر هذه التحذيرات من أصحاب رؤوس الأموال المغامرة مثل جيسون كالاكانيس إلى أليكس كارب، الرئيس التنفيذي لشركة بالانتير.
الآن، وفي تدوينة مفاجئة نُشرت يوم الأحد، انضم ساتيا ناديلا، الرئيس التنفيذي لشركة مايكروسوفت، إلى هذا الرأي. يحذر ناديلا من أن مستخدمي الذكاء الاصطناعي (الذين يسميهم "المشترين") يدفعون مرتين. فهم ينفقون عن علم على استخدام رموز الذكاء الاصطناعي، لكنهم أيضًا، دون وعي، يسلمون بيانات قيمة في هذه العملية.
يكتب: "أنت تدفع أساسًا مقابل الذكاء مرتين، مرة بالمال، ومرة أخرى بشيء أكثر قيمة: المعرفة الاحتكارية التي يجب عليك الكشف عنها لجعل هذا الذكاء مفيدًا. كلما أردت أن يؤدي النموذج بشكل أفضل، زادت المعرفة التي يتعين عليك تزويده بها!"
ويجادل بأن الأخطر من ذلك هو أن المؤسسات تقوم حرفيًا بتعليم النماذج الفروق الدقيقة في أعمالها.
يكتب: "تتعلم النماذج من 'المخلفات'، وهي الأوامر التي يكتبها الأشخاص، والأدوات التي يستخدمها الوكلاء، وخاصة التصحيحات التي يجريها الأشخاص عندما يكون النموذج خاطئًا. كل تصحيح يتم استخلاصه ليصبح معرفة مؤسسية."
هذا هو "نوع المعرفة الذي لا يمكن لمنافس أن يشتريه أبدًا"، ومع ذلك تقوم المؤسسات بتسليمه.
يجادل ناديلا بأنه إذا كان يحق لشركات الذكاء الاصطناعي جمع البيانات بحرية من الإنترنت لتدريب نماذجها، فمن العدل أن تتمكن المؤسسات من دراسة أو "استخلاص" تلك النماذج في المقابل. "الاستخلاص" هو ممارسة استخدام مخرجات النموذج نفسه لمعرفة كيفية عمله وتدريب نموذج جديد، غالبًا ما يكون أرخص، بناءً على تلك الرؤى. في فبراير، اتهمت شركة أنثروبيك نماذج المصدر المفتوح الصينية بإرسال ملايين الأوامر إلى كلود كوسيلة لتحسين نماذجها الخاصة، وحثت الحكومة الأمريكية على تشديد ضوابط التصدير.
نقطة ناديلا هي أن صانعي النماذج لا يمكنهم الحصول على الأمرين معًا. فمن النفاق أن يقوموا بالتدريب بحرية على بيانات العالم بينما يقيدون الآخرين من فعل الشيء نفسه لنماذجهم.
يكتب ناديلا: "بينما الابتكار العظيم الذي يأتي من حصول مزودي النماذج على حقوق الاستخدام العادل لتدريب النماذج على البيانات العامة أمر ضروري، أجد أنه من السخرية أن الوضع الراهن هو أن يتم بعد ذلك فرض شروط تقييدية على الاستخلاص."
يشعر ناديلا بقلق خاص عندما "يحتفظ صانعو النماذج بالحق في التعلم من بيانات استخدام العملاء وتفاعلهم."
الحل الذي يقترحه ناديلا هو من النوع الذي قد يقترحه الرئيس التنفيذي لمزود سحابة عملاق. فهو يريد من الشركات "الاحتفاظ بملكية" بياناتها، بما في ذلك الأوامر والتعليقات وما إلى ذلك. لذلك، يحثهم على بناء "بيئات تعلم احتكارية" خاصة بهم على السحابة (حيث من المحتمل أن تكون بياناتهم مخزنة بالفعل على أي حال، وبشكل ملائم، قد يعني ذلك سحابة مايكروسوفت، أزور). كما يريد من الشركات بناء ما يسميه "طبقات التنسيق" وهي أساسًا طريقة للتبديل بسهولة بين نماذج الذكاء الاصطناعي من مزودين مختلفين بدلاً من أن تكون محصورة في نموذج واحد. وقد أصبحت أدوات مثل "بوابات" الذكاء الاصطناعي التي تتيح للشركات القيام بذلك بالضبط شائعة بشكل متزايد.
بينما لا يستخدم ناديلا أبدًا كلمات "المصدر المفتوح" كطريقة للاحتفاظ بالملكية، فإن هذا هو المعنى الضمني الواضح. ومع ذلك، هناك معنى ضمني آخر.
تتجه الشركات الكبيرة، التي لا يزال العديد منها يمتلك بعض مراكز البيانات الخاصة بها بالإضافة إلى استخدام السحابة، بالفعل نحو نماذج المصدر المفتوح المثبتة في مواقعها الخاصة ("on-prem"، في مصطلحات الصناعة). تقول إيديت ليفين، المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة Solo.io التي تصنع برمجيات الشبكات والأمان التي تساعد المؤسسات على إدارة أنظمة الذكاء الاصطناعي إنها ترى هذا التحول يحدث بالضبط مع عملائها. فبعد تجربة صانعي النماذج الاحتكارية، يبدأون في سؤال أنفسهم: "هل يمكنني أخذ نموذج مفتوح المصدر وتشغيله محليًا؟ سيفعل ما يقرب من 90% مما يفعله النموذج الكبير. وسيكلف أقل بكثير،" كما تقول لموقع TechCrunch. "إنهم يفهمون ذلك، ويمكنهم التحكم فيه."
تم اختيار تقنية Solo.io العام الماضي لتكون التقنية التي تدعم مشروع Agentgateway التابع لمؤسسة لينكس. وتضم شركتها مؤسسات مثل تي-موبايل، إيه دي بي، وساب كعملاء. وهي ترى الشركات تقوم بشكل متزايد بتثبيت نماذج المصدر المفتوح في مواقعها، وتعتبر ذلك الموجة الكبيرة التالية في استخدام الذكاء الاصطناعي للمؤسسات.
