استحوذت تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية مثل ChatGPT Copilot و Stable Diffusion وغيرها على خيال الناس في جميع أنحاء العالم بطريقة لم تفعلها AlphaGo، وذلك بفضل فائدتها الواسعة - يمكن لأي شخص تقريبا استخدامها للتواصل والإبداع - والقدرة الطبيعية على إجراء محادثة مع مستخدم. يمكن لأحدث تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية أداء مجموعة من المهام الروتينية، مثل إعادة تنظيم البيانات وتصنيفها. ولكن قدرتهم على كتابة النصوص وتأليف الموسيقى وإنشاء الفن الرقمي هي التي تصدرت العناوين الرئيسية وأقنعت المستهلكين والأسر بالتجربة بمفردهم. ونتيجة لذلك، تتصارع مجموعة أوسع من أصحاب المصلحة مع تأثير الذكاء الاصطناعي التوليدي على الأعمال التجارية والمجتمع ولكن دون الكثير من السياق لمساعدتهم على فهم ذلك.
السرعة التي تعمل بها تقنية الذكاء الاصطناعي التوليدية
التطوير لا يجعل هذه المهمة أسهل. تم إصدار ChatGPT في نوفمبر 2022. بعد أربعة أشهر، أصدرت OpenAI نموذجا جديدا للغة الكبيرة، أو LLM، يسمى GPT-4 مع قدرات محسنة بشكل ملحوظ.1 وبالمثل، بحلول مايو 2023، تمكن الذكاء الاصطناعي التوليدي في Anthropic، كلود، من معالجة 100000 رمز مميز من النص، أي ما يعادل حوالي 75000 كلمة في الدقيقة - طول متوسط الرواية - مقارنة بحوالي 9000 رمز مميز عندما تم تقديمه في مارس.
يتطلب فهم ما ينتظرنا فهم الاختراقات التي مكنت من صعود الذكاء الاصطناعي التوليدي، والتي كانت قيد الإعداد منذ عقود. لأغراض هذا التقرير، نعرف الذكاء الاصطناعي التوليدي كتطبيقات يتم بناؤها عادة باستخدام نماذج الأساس. تحتوي هذه النماذج على شبكات عصبية اصطناعية واسعة مستوحاة من مليارات الخلايا العصبية المتصلة في الدماغ البشري. النماذج التأسيسية هي جزء مما يسمى التعلم العميق، وهو مصطلح يشير إلى العديد من الطبقات العميقة داخل الشبكات العصبية. عزز التعلم العميق العديد من التطورات الأخيرة في الذكاء الاصطناعي، ولكن النماذج الأساسية التي تدعم تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية هي تطور خطوة تغيير داخل التعلم العميق. على عكس نماذج التعلم العميق السابقة، يمكنهم معالجة مجموعات كبيرة ومتنوعة للغاية من البيانات غير المنظمة وأداء أكثر من مهمة واحدة.
مكنت النماذج التأسيسية من قدرات جديدة وحسنت إلى حد كبير القدرات الحالية عبر مجموعة واسعة من الطرائق، بما في ذلك الصور والفيديو والصوت ورمز الكمبيوتر. يمكن للذكاء الاصطناعي المدرب على هذه النماذج أداء العديد من الوظائف؛ يمكنه تصنيف المحتوى الجديد وتحريره وتلخيصه والإجابة عليه وصياغة محتوى جديد، من بين مهام أخرى.
نحن جميعا في بداية رحلة لفهم قوة الذكاء الاصطناعي التوليدي ووصوله وقدراته. هذا البحث هو الأحدث في جهودنا لتقييم تأثير هذا العصر الجديد من الذكاء الاصطناعي. يشير إلى أن الذكاء الاصطناعي التوليدي مستعد لتحويل الأدوار وتعزيز الأداء عبر وظائف مثل المبيعات والتسويق وعمليات العملاء وتطوير البرمجيات. في هذه العملية، يمكن أن تفتح تريليونات الدولارات من حيث القيمة عبر القطاعات من الخدمات المصرفية إلى علوم الحياة. تشارك الأقسام التالية النتائج الأولية التي توصلنا إليها.
