خبراء من جنرال موتورز وزوم وإي بي أم يناقشون مزايا واختيارات النماذج المفتوحة والمسدودة في مجال الذكاء الاصطناعي للشركات

النموذج المفتوح مقابل النموذج المغلق: قادة الذكاء الاصطناعي من جنرال موتورز وزوم وآي بي إم يناقشون نقاط القوة والضعف للشركات في التاسع من يوليو 2025، الساعة 6:19 مساءً إن القرار بشأن استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي ليس مجرد اختيار تقني بل هو قرار استراتيجي أيضاً. ومع ذلك، فإن اختيار النماذج المفتوحة أو المغلقة أو الهجينة ينطوي على العديد من نقاط القوة والضعف. خلال مؤتمر VB Transform لهذا العام، ناقش خبراء هندسة النماذج من شركات جنرال موتورز وزوم وآي بي إم كيفية تقييم شركاتهم والعملاء لخيارات نماذج الذكاء الاصطناعي. قال باراك توروفسكي، أول رئيس لقسم الذكاء الاصطناعي في جنرال موتورز الذي تولى منصبه في مارس 2025، إن هناك الكثير من الضوضاء مع كل إصدار جديد للنماذج وتغيير في ترتيب قائمة الريادة. قبل أن تصبح هذه القوائم موضوع نقاش شائع، ساهم توروفسكي في إطلاق أول نموذج لغوي كبير (LLM) وتذكر كيف أدت مشاركة أوزان النموذج وبطاقات التدريب إلى تحقيق اختراقات كبيرة. "كان هذا ربما أحد أكبر الاختراقات التي ساعدت OpenAI وغيرهم على بدء الإطلاقات،" قال توروفسكي. "لذا فإنه حقيقة غريبة: إن مصدر التعليمات البرمجية المفتوحة ساعد في إنشاء شيء تحول إلى مغلق، والآن قد يكون عاد إلى المفتوح." تختلف العوامل المؤثرة في القرارات وتتضمن التكلفة والأداء والثقة والأمان. أشار توروفسكي إلى أن الشركات الكبيرة غالباً ما تفضل استراتيجية مختلطة — استخدام نموذج مفتوح للأغراض الداخلية ونموذج مغلق للإنتاج والتواصل مع العملاء، أو العكس. استراتيجية آي بي إم للذكاء الاصطناعي قال أرماند رويز، نائب الرئيس التنفيذي لمنصة الذكاء الاصطناعي في آي بي إم، إن الشركة بدأت منصتها بأول نماذجها اللغوية الكبيرة (LLMs)، لكنها اكتشفت أنه لن يكون كافياً، خاصة مع ظهور نماذج أكثر قوة في السوق. لذلك، تم توسيع نطاق المنصة لتشمل التكامل مع منصات مثل Hugging Face، مما يتيح للعملاء الاختيار من بين أي نموذج مفتوح المصدر. (قدّمت الشركة مؤخراً بوابة نماذج جديدة تعطي الشركات واجهة برمجة تطبيقات (API) لتبديل النماذج اللغوية الكبيرة). تشير البيانات إلى أن المزيد من الشركات يختارون شراء نماذج من موردين متعددين. عندما استطلعت شركة Andreessen Horowitz آراء 100 مدير تنفيذي للمعلومات (CIOs)، أفاد 37% من المشاركين بأنهم يستخدمون خمسة نماذج أو أكثر، بينما كان هذا النسبة 29% فقط في العام السابق. قال رويز إنه على الرغم من أن الاختيار أمر أساسي، فإن وجود خيارات كثيرة يمكن أن يؤدي إلى الارتباك. لمساعدة العملاء، لا تقلق آي بي إم كثيراً بشأن النموذج الذي يستخدمونه خلال مرحلة التحقق من الجدوى أو التجربة الأولية؛ الهدف الرئيسي هو إثبات الإمكانية. يتم التركيز بعد ذلك على ما إذا كان يجب تخفيف النموذج أو تخصيصه وفقاً لاحتياجات العميل. "أولاً، نحاول تبسيط جميع هذه الخيارات وتقليل التردد، مع التركيز على حالة الاستخدام،" قال رويز. "ثم نحدد أفضل المسارات للإنتاج." كيفية استخدام زوم للذكاء الاصطناعي قال شيو دونغ هوانج، كبير المهندسين التقنيين في زوم، إن عملاء الشركة يمكنهم الاختيار بين تكوينين لنظام الذكاء الاصطناعي المصاحب (AI Companion). الأول يتضمن الجمع بين نموذج لغوي كبير خاص بالشركة وأكبر النماذج الأساسية الأخرى. التكوين الثاني يسمح للعملاء الذين ي expressed عن استخدام عدد كبير من النماذج باستخدام نموذج زوم فقط. (تعاونت الشركة مؤخراً مع Google Cloud لتبني بروتوكول وكيل-لوكيل للذكاء الاصطناعي المصاحب في سير عمل الشركات). أوضح هوانج أن الشركة قامت بتطوير نموذج لغوي صغير خاص بها (SLM) دون استخدام بيانات العملاء. على الرغم من أن النموذج يحتوي على ملياري معلمة فقط، وهو ما يعتبر صغيرًا نسبيًا، فإنه ما زال يتميز بأداء أفضل من بعض النماذج الخاصة بالصناعة. يعمل النموذج الصغير بشكل أفضل في المهام المعقدة عندما يتم استخدامه جنبًا إلى جنب مع نموذج أكبر. "هذه هي قوة النهج الهجين حقًا،" قال هوانج. "فلسفتنا واضحة جداً. تعمل شركتنا بطريقة مشابهة للرقص بين ميكي ماوس والفيل. النموذج الصغير يقوم بمهمة محددة للغاية. لا نقول أن النموذج الصغير سيكون كافياً... سيقوم ميكي ماوس والفيل بالعمل معاً كفريق واحد."