Apple تركز على مصدر البيانات ورقابة البشر في تطوير نماذجها الأساسية

في ظل التطورات السريعة في مجال الذكاء الاصطناعي، تركز شركة أبل على تطوير نماذجها الأساسية (Foundation Models) مع التركيز على جوانب مهمة مثل مصدر البيانات ورقابة البشر. تشمل نماذج أبل لمحركات اللغة المدعومة بالذكاء الاصطناعي، مكونات تُستخدم في وظائف متعددة على أجهزة أبل، وتعتمد على مبادئ الخصوصية والمسؤولية والكفاءة. تُعتبر البيانات عنصرًا حيويًا في بناء نماذج الذكاء الاصطناعي، لكن أبل تختلف عن المنافسين من خلال اعتمادها على مصدر بيانات مُختار بدقة بدلًا من الاعتماد على كميات هائلة من البيانات غير المُدققة. لا تستخدم أبل بيانات المستخدم الخاصة أو تفاعلات المستخدمين في تدريب نماذجها، وهو ما يختلف عن نماذج أخرى تستخدم بيانات من محركات البحث أو منصات التواصل الاجتماعي. بدلًا من ذلك، تلجأ أبل إلى ترخيص البيانات من الناشرين، وجمع البيانات المفتوحة المصدر، وتطوير بيانات اصطناعية عالية الجودة. ومن بين أدوات أبل الفعّالة في جمع البيانات، "أبلبوت" (Applebot)، وهو مُسافر ويب خاص يمر عبر مئات المليارات من صفحات الويب، ويُركز على محتوى عالي الجودة ومتعدد اللغات. يحترم أبلبوت بروتوكولات "robots.txt"، مما يسمح للناشرين بحظر استخدام محتواهم في تدريب النماذج، مع إمكانية ظهور الصفحات في ميزة "سيري" أو "سبوتلايت" دون أن تُستخدم في التدريب. بعد جمع البيانات، تُستخدم تقنيات متقدمة لتحليلها، مثل "التشغيل بدون واجهة" (headless rendering)، لاستخراج النصوص والبيانات الدقيقة من المواقع الديناميكية. كما تُستخدم نماذج الذكاء الاصطناعي في استخراج المستندات المحددة للقطاعات، مما يوفر أداءً أفضل مقارنة بالطرق القائمة على القواعد. في مرحلة التدريب، تستخدم أبل تقنيات مثل "التعديل المُشرف عليه" (Supervised Fine-Tuning) و"التعلم المدعوم بالاستجابة البشرية" (Reinforcement Learning from Human Feedback) لضمان أن النماذج تتوافق مع احتياجات المستخدمين. تُشارك البشر في إعداد أمثلة عالية الجودة، مع دمج بيانات اصطناعية لزيادة الكفاءة. كما تُستخدم منصات مخصصة لتصحيح تفاعلات النماذج في الوقت الفعلي، مما يساعد في إنشاء قواعد بيانات معقدة تدعم التفاعل متعدد المراحل. تُركز أبل على تحسين النماذج من خلال تقييم البشر للردود، مع توجهات مثل المساعدة والامتثال للتعليمات، وتحقيق نسبة اتفاق تصل إلى 70-80% في التقييمات. كما تُستخدم تقنيات مُخالفة (adversarial data) للكشف عن التناقضات وتجنب الإجابات غير الصحيحة. تُعد أبل من الشركات الرائدة في مجال التكنولوجيا، وتعتبر من الشركات التي تسعى لتقديم حلول مبتكرة في مجال الذكاء الاصطناعي، مع تطبيق مبادئ مسؤولة في استخدام البيانات وضمان الخصوصية. من خلال تبنيها نهجًا يعتمد على الشفافية والمسؤولية، تُقدّم أبل نموذجًا يُمكن أن يُحفز تغييرات في الصناعة بأكملها، خصوصًا في ظل التحديات التي تواجهها شركات أخرى في مجال انتهاكات الخصوصية وانعدام الشفافية.