مقدمة
أحد المفاهيم الخاطئة الكبيرة في السوق هو فكرة أن نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) هي “المنتج النهائي” أو “المنتج النهائي” لثورة الذكاء الاصطناعي. لنكن واضحين. هي ليست كذلك.
لفهم ما هي نماذج اللغة الكبيرة فعلاً، من المفيد معرفة كيفية عملها. هذه النماذج – التي أنشأتها شركات مثل OpenAI وGoogle وAnthropic – تم تدريبها على مجموعات بيانات ضخمة تحتوي على مليارات من صفحات الويب والكتب والمستندات، حيث تتعلم الأنماط الإحصائية حول كيفية تكوين اللغة. تتنبأ بالكلمة التالية في تسلسل، مراراً وتكراراً، مما يجعلها بارعة في توليد نصوص تشبه النصوص البشرية. تعتبر NVIDIA وAMD وGoogle من أبرز مزودي البنية التحتية الحاسوبية التي تجعل تدريب هذه النماذج ممكنًا. لكن هذه القدرة، على الرغم من كونها مثيرة للإعجاب، تمثل فقط الطبقة الأساسية لما هو قادم.
مقارنة نماذج اللغة الكبيرة بشحن أقراص DVD من نتفليكس
فكر في نماذج اللغة الكبيرة اليوم كما كان الحال في الأيام الأولى للإنترنت. في منتصف التسعينيات، كان وجود موقع ويب شيئًا جديدًا. كانت الشركات تقوم ببساطة برقمنة كتيباتها وتعتبر ذلك ابتكارًا. استغرق الأمر سنوات قبل أن يفهم أي شخص أن القيمة الحقيقية لم تكن في صفحات الويب الثابتة. بل كانت في التجارة الإلكترونية، والشبكات الاجتماعية، والحوسبة السحابية، ونماذج الأعمال الجديدة تمامًا التي لم نكن نستطيع تخيلها.
في الواقع، تشبه نماذج اللغة الكبيرة تلك الفترة التي بدأت فيها نتفليكس بشحن أقراص DVD. كانت هذه خطوة مدمرة بعض الشيء، لكنها كانت شيئًا يمكن أن تكرره بلوكباستر بسهولة. ومع ذلك، كانت عملية شحن أقراص DVD مجرد خدعة. كانت لحظة “انظر إلى هنا” بينما نبني مستقبل الترفيه عبر البث.
اليوم، لا يزال معظم الناس يستخدمون نماذج اللغة الكبيرة كنوع من محركات البحث من الجيل التالي. يكتبون استفسارات بسيطة أو غير مبتكرة ثم يقبلون الناتج، الذي يكون عادةً نصًا غير دقيق.
الأشخاص الذين يفهمون قوة هذه الأدوات يقومون ببناء استفسارات مدروسة ومعقدة، باستخدام تقنيات مثل التفكير المتسلسل، وتقديم أمثلة، وتكرار النتائج. إنهم يحصلون على نتائج أفضل بكثير من هذه الأدوات.
وهنا الجزء الحاسم: هذه الأدوات والنماذج لم تُستخدم بعد في أهم مجموعة بيانات. بيانات المؤسسات. 95% من المعلومات القيمة التي توجد خلف جدران الحماية مثل سجلات العملاء، والبيانات التشغيلية، والمعرفة المؤسسية، والبحوث الملكية، وعقود من ذكاء الأعمال التي لا تصل أبدًا إلى الإنترنت العام.
عندما تتصل البنية التحتية الذكية ببيانات فريدة وملكية ثم تتصل بتدفقات العمل الذكية، تصبح مكاسب الإنتاجية هائلة. هنا حيث تبني شركات مثل Microsoft وAmazon وIBM وServiceNow وSalesforce وPalantir Technologies القيمة الحقيقية – من خلال إنشاء منصات ذكاء اصطناعي مؤسسية تدمج هذه النماذج في أنظمة حيوية للأعمال. تخيل أنظمة ذكاء اصطناعي لا تجيب فقط على الأسئلة ولكن تتعاون بنشاط في مشاريع معقدة، وتستشرف الاحتياجات، وتنسق العمليات متعددة الخطوات، وتتعلم من سياق عملك المحدد. عندها تصبح النماذج أكثر من مجرد أدوات: تصبح متعاونين حقيقيين مع مستخدميها، مما يسهم في تعزيز الذكاء عبر المجتمع ككل.
النصوص غير الدقيقة التي يشكو منها الناس اليوم هي نظير تلقي قرص DVD مخدوش عبر البريد من نتفليكس. إنها معضلة “القمامة في، القمامة خارج” لعصر الذكاء الاصطناعي. إذا قمت بإدخال استفسار غير دقيق دون سياق، ستحصل على استجابة غير دقيقة وعامة. لكن هذه ليست قيودًا على التكنولوجيا، بل هي قيود على كيفية استخدامنا لها.
لا يزال الوقت مبكرًا جدًا للذكاء الاصطناعي ونماذج اللغة الكبيرة هي مجرد الحالة الأولى العظيمة
نحن لا نزال في مرحلة شحن أقراص DVD عبر البريد. تحدث الثورة الحقيقية عندما يتم دمج هذه النماذج بعمق في العمليات التجارية، متصلة بمصادر بيانات ملكية، ومدمجة في أنظمة قادرة على التفكير والتخطيط وتنفيذ المهام المعقدة بشكل مستقل. عندها تبدأ حقبة البث حقًا.
ستأتي تريليونات الدولارات من مكاسب الإنتاجية من الذكاء الاصطناعي. سنشهد المنحنى الأسي الذي شهدناه في دورات التكنولوجيا الكبرى السابقة. إنه النوع الذي شهدناه مع الكهرباء، والحوسبة، والإنترنت، لكن هذه المرة سيكون أكبر، وستكون المكاسب أكبر بكثير. ستتحول الأعمال المعرفية. ستتعزز عملية اتخاذ القرار. ستتم أتمتة أو تعزيز فئات كاملة من العمل المعرفي. إن فكرة أن السوق المحتمل للذكاء الاصطناعي هو فقط عدد الأشخاص الذين سيدفعون مقابل ChatGPT أو Claude أو Gemini هي فكرة متهورة وسخيفة.
معظم الأشخاص الذين يراهنون ضد الذكاء الاصطناعي يفعلون ذلك لأنهم يرون التكنولوجيا ويستخدمونها بشكل خاطئ. إنهم يحكمون على الثورة بأكملها بناءً على تجربتهم في كتابة أسئلة بسيطة في ChatGPT. سيتم إصلاح هذا في وقت قصير، وستتحسن قابلية الاستخدام والاستخدام بمعدلات كبيرة، وستكون النمو الناتج عنه سحرًا حقيقيًا.
السؤال المهم الذي يجب أن نطرحه جميعًا ليس ما إذا كان الذكاء الاصطناعي سيحول الأعمال والمجتمع. هذا سؤال سهل وإجابة قاطعة بنعم. النقطة. السؤال الصحيح لمعظم الناس هو ما إذا كنت لا تزال تفكر في أقراص DVD بينما يتم بناء بنية البث من حولك. نماذج اللغة الكبيرة ليست النهاية، بل هي مجرد بداية أعظم ثورة تكنولوجية في عصرنا.
