عشرة "أفضل"! مراجعة لأهم أحداث الذكاء الاصطناعي في عام 2024، وكشف الاتجاهات الخفية والتحديات الصناعية

في عام 2024، لا تزال موجة الذكاء الاصطناعي تتقدم بقوة، دون إظهار أي علامات على التراجع، وتعيد تشكيل معالم العالم بهدوء وتكتب أحداثًا مبتكرة قياسية.

هذا العام، حقق موردو البنية التحتية مثل NVIDIA وBroadcom، بالإضافة إلى مزودي الخدمات السحابية مثل Microsoft، نموًا قويًا في إيرادات أعمال الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم. هذا العام، تفوقت شركة Nvidia على Apple وMicrosoft عدة مرات لتصبح الشركة الأكثر قيمة في العالم. تظهر بيانات الأبحاث الصادرة عن شركة أبحاث السوق IoT Analytics حول سوق GenAI أن إيرادات وحدة معالجة الرسومات في مركز البيانات التابع لشركة Nvidia ستزيد بمقدار 142% في عام 2024، مما يرفع قيمتها السوقية إلى أكثر من 3.5 تريليون دولار.

وكان هذا أيضًا العام الذي جمعت فيه كل من OpenAI وxAI أكثر من 6 مليارات دولار في جولات التمويل، واخترق مؤشر ناسداك الذي يعتمد بشكل كبير على التكنولوجيا 20 ألف نقطة لأول مرة...

مع ملاحظة الارتفاع المستمر في الحماس لتطوير الذكاء الاصطناعي، اختارت شركة أبحاث السوق IoT Analytics أهم عشرة أحداث في هذا المجال تستحق الاهتمام في عام 2024:

01 ،أبرز أحداث الأمن السيبراني المتعلقة بالذكاء الاصطناعي

يستخدم قراصنة الدولة القومية شهادات الماجستير في القانون لتحسين قدرات الهجوم

14 فبراير 2024أعلنت شركة مايكروسوفت أن قراصنة من دول مثل روسيا والصين وكوريا الشمالية وإيران يستخدمون أدوات OpenAI لتحسين قدراتهم الهجومية.

وقالت مايكروسوفت إن هذه المنظمات تستخدم الذكاء الاصطناعي بطرق مختلفة. على سبيل المثال، تستخدم المخابرات العسكرية الروسية بشكل روتيني نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) لدراسة "تقنيات الأقمار الصناعية والرادار المختلفة التي قد تكون ذات صلة بالعمليات العسكرية التقليدية في أوكرانيا". وفي الوقت نفسه، وردت تقارير عن قيام قراصنة من كوريا الشمالية باستخدام نماذج LLM لتوليد محتوى لحملات التصيد الاحتيالي، في حين استخدم قراصنة إيرانيون النماذج لصياغة رسائل بريد إلكتروني أكثر إقناعا.

02 ،أكثر لوائح الذكاء الاصطناعي تأثيرًا

قانون الاتحاد الأوروبي للذكاء الاصطناعي

في 13 مارس 2024، أقر البرلمان الأوروبي قانون الذكاء الاصطناعي للاتحاد الأوروبي، والذي سيدخل حيز التنفيذ في 1 أغسطس 2024.

باعتبارها أول لائحة رسمية وشاملة للذكاء الاصطناعي في العالم، فإنها تقسم الذكاء الاصطناعي إلى أربع فئات من المخاطر بناءً على الضرر المحتمل الذي قد يسببه (إساءة استخدام) الذكاء الاصطناعي، وبالتالي وضع قواعد لاستخدام الذكاء الاصطناعي داخل الاتحاد الأوروبي:

1. المخاطر غير المقبولة

يتم استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي في السيناريوهات المحظورة صراحةً، بما في ذلك على سبيل المثال لا الحصر:

* السلوك اللاواعي أو التلاعبي أو الخادع لتشويه السلوك أو المساس باتخاذ القرار؛

* استغلال نقاط الضعف المتعلقة بالعمر أو الإعاقة أو الوضع الاجتماعي والاقتصادي؛

* التصنيف البيومتري لاستنتاج السمات الحساسة (مثل العرق أو الآراء السياسية): لا يشمل وضع العلامات وتصفية البيانات البيومترية التي تم الحصول عليها بشكل قانوني من قبل جهات إنفاذ القانون؛

* التقييم الاجتماعي، مثل تقييم أو تصنيف الأشخاص أو المجموعات على أساس الخصائص الاجتماعية أو الشخصية، مما قد يؤدي إلى معاملة غير عادلة لهؤلاء الأشخاص؛

* استنتاج المشاعر في مكان العمل أو البيئة الأكاديمية، باستثناء الأسباب الطبية أو الأمنية.

2. عالية المخاطر

أعلى مستوى من المخاطر المسموح به، تركز معظم تشريعات الذكاء الاصطناعي في الاتحاد الأوروبي على تنظيم هذه الفئة من الأنظمة، والتي تشمل على سبيل المثال لا الحصر:

* يتم استخدامها كمكون أمان أو في المنتجات الخاضعة لقوانين الاتحاد الأوروبي المدرجة في الملحق الأول من توجيه الاتحاد الأوروبي للذكاء الاصطناعي والتي يجب أن تخضع لتقييم المطابقة من قبل طرف ثالث بموجب تلك القوانين؛

*استخدم السيناريوهات المدرجة في الملحق الثالث من توجيه الاتحاد الأوروبي للذكاء الاصطناعي، مثل العمليات البيومترية المسموح بها والبنية الأساسية الحيوية.

*الملحق الأول:

https://artificialintelligenceact.eu/annex/1

*الملحق الثالث:

https://artificialintelligenceact.eu/annex/3

يتعين على مزودي الذكاء الاصطناعي المعرضين لمخاطر عالية تلبية المتطلبات التشغيلية، مثل إنشاء أنظمة إدارة المخاطر، وإجراء حوكمة البيانات، وتوفير الوثائق الفنية لإثبات الامتثال.

3. مخاطر محدودة

تشغل هذه الفئة مساحة أقل في الفاتورة وتتمتع بمتطلبات شفافية أكثر مرونة. باختصار، يجب على مطوري ومقدمي هذه الأنظمة التأكد من أن المستخدمين النهائيين يعرفون أنهم يتفاعلون مع الذكاء الاصطناعي.

4. الحد الأدنى من المخاطر

هذه التطبيقات غير منظمة وتشمل معظم تطبيقات الذكاء الاصطناعي في سوق الاتحاد الأوروبي، مثل ألعاب الفيديو التي تعمل بالذكاء الاصطناعي ومرشحات البريد العشوائي.

في حين تم الترحيب بقانون الذكاء الاصطناعي للاتحاد الأوروبي باعتباره الأول من نوعه، فقد بدأت دول أخرى بالفعل العملية التشريعية لتنظيم الذكاء الاصطناعي أو قدمت إرشادات تتفق مع القوانين الحالية ولكنها لا تهدف إلى أن تكون ملزمة مثل قانون الذكاء الاصطناعي للاتحاد الأوروبي.

على سبيل المثال،أصدرت الحكومة اليابانية "إرشادات الذكاء الاصطناعي للأعمال 1.0" في أبريل 2024.هذا دليل تطوعي يعتمد على القانون الحالي لتشجيع التطوير والاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي. في نفس الوقت،اقترح مجلس الشيوخ البرازيلي مشروع القانون رقم 2338/2024 في مايو 2024.وهذا هو أول مشروع قانون في البلاد يهدف إلى تنظيم الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك تصميم الخوارزميات والمعايير التقنية، وتم إقراره في ديسمبر 2024.

في الولايات المتحدة، على الرغم من عدم تقديم قوانين تنظيمية على المستوى الفيدرالي حتى الآن، فمن المقرر أن تقترح 24 ولاية أمريكية على الأقل، وبورتوريكو، وجزر فيرجن الأمريكية، وواشنطن العاصمة، مشاريع قوانين متعلقة بالذكاء الاصطناعي في عام 2024. وقد اعتمدت 31 ولاية على الأقل، بالإضافة إلى بورتوريكو وجزر فيرجن الأمريكية، هذه القرارات ونفذتها.

03 ،تطوير أجهزة الذكاء الاصطناعي الأكثر تأثيرًا

سلسلة Nvidia Blackwell وإصدارها المتأخر

في 18 مارس 2024، أعلنت NVIDIA عن بنية وحدة معالجة الرسوميات Blackwell الجديدة في GTC 2024 وأصدرت 3 وحدات معالجة رسوميات: B100 وB200 وGB200 (تجمع بين وحدة معالجة مركزية Grace ووحدتي معالجة رسوميات B200).

وتعهدت شركة Nvidia بأن سلسلة Blackwell ستحقق تحسينات هائلة في الأداء وكفاءة الطاقة، ومن المتوقع أن تشهد تحسينات كبيرة في الأداء مقارنة بسلسلة H، بما في ذلك زيادة بمقدار 6 أضعاف في عدد الاستعلامات التي تتم معالجتها في الثانية وزيادة بمقدار 30 ضعفًا في عدد الرموز المميزة الناتجة في الثانية لكل وحدة معالجة رسومية.

ومع ذلك، كانت هناك تأخيرات في إصدار سلسلة بلاكويل. في أغسطس 2024، أفادت التقارير أن شركة Nvidia أخبرت مزودي خدمات السحابة أنسيتم تأجيل إطلاق شريحة الذكاء الاصطناعي B200 التي طال انتظارها، والتي كان من المقرر في الأصل إطلاقها في الربع الرابع من عام 2024، إلى عام 2025.وكان السبب هو وجود خلل في التصميم تم اكتشافه "في وقت متأخر بشكل غير عادي في عملية الإنتاج".

على الرغم من أن المديرة المالية لشركة Nvidia كوليت كريس طمأنت المستثمرين خلال مكالمة الأرباح الفصلية في نوفمبر 2024 بأن وحدات معالجة الرسومات كانت في الإنتاج الكامل، وتشير التقارير إلى أن Nvidia في طريقها لإطلاق B200 في ديسمبر 2024، إلا أنه لم تظهر أي أخبار عن إطلاق B200 أو B100 علنًا حتى الآن (اعتبارًا من 8 يناير 2025).

04 ،عمليات الاندماج والاستحواذ الأكثر تأثيرًا

مايكروسوفت وInflection AI

في 19 مارس 2024، أنشأت Microsoft قسمًا جديدًا للذكاء الاصطناعي للمستهلك يسمى Microsoft AI. عندما تم إنشاء القسم،قامت شركة مايكروسوفت بتعيين مصطفى سليمان وكارين سيمونيان، المؤسسين المشاركين لشركة Inflection AI الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي في الولايات المتحدة، بالإضافة إلى معظم فريق Inflection AI.بالإضافة إلى ذلك، دخلت Microsoft في عدد من الاتفاقيات التجارية مع Inflection AI، بما في ذلك ترخيص غير حصري لاستخدام الملكية الفكرية لشركة Inflection AI (من بين معاملات أخرى).

في الأساس، وفقًا لهيئة المنافسة والأسواق في المملكة المتحدة (CMA)، استحوذت شركة مايكروسوفت على معظم أصول شركة Inflection AI، واعتبرت الهيئة أن مثل هذه الصفقة تندرج ضمن اختصاصها في مراقبة عمليات الاندماج، على الرغم من أن شركة Inflection AI استمرت في الوجود ككيان منفصل (فقط مع قيادة وموظفين جدد). ومع ذلك، أضافت هيئة المنافسة والأسواق أنه في حين وصف البعض الصفقة بأنها "اندماج شبه كامل"، فإنها لم تخلق "إمكانية تقليص المنافسة بشكل كبير"، في حين أشارت إلى أنها ستجري مراجعة تنظيمية إذا أثارت مواقف مماثلة مخاوف بشأن المنافسة.

وتساءل المنظمون عما إذا كانت مثل هذه الصفقات من شأنها أن تخلق بيئة سوقية غير عادلة. إن استحواذ مايكروسوفت على شركة Inflection AI هو أحد هذه الأحداث. في أوائل عام 2024،أعلنت لجنة التجارة الفيدرالية (FTC) أنها ستحقق في استثمارات بمليارات الدولارات من قبل أمازون في Anthropic، وجوجل في Anthropic، ومايكروسوفت في OpenAI (كل منها أدى إلى استحواذ شركة كبيرة على حصة كبيرة في شركة أصغر).ويهدف هذا البحث إلى تحديد ما إذا كانت هذه الشركات قد حصلت على السيطرة الفعلية على الكيانات دون اندماج أو استحواذ مباشر، وبالتالي تجنب التدقيق التنظيمي وخلق حالة من المنافسة غير العادلة في السوق.

في حين أن عمليات الدمج والاستحواذ شبه الكاملة ليست مفاهيم جديدة، إلا أنها تبدو وكأنها تظهر بشكل متكرر أكثر فأكثر مع استمرار سباق الذكاء الاصطناعي في التسخين، ويبدو أن الهيئات التنظيمية العالمية، على الرغم من عدم منعها لهذه الصفقات (حتى الآن)، تلاحظ ذلك.

05 ،أهم تطوير نموذجي كبير

نموذج ميتا مفتوح المصدر LLaMA 3.1 يتفوق على نموذج المصدر المغلق

يعد LLaMa 3.1 مماثلاً أو حتى أفضل من ChatGPT وClaude. في 13 يوليو 2024، أطلقت Meta إصدارًا محدثًا من LLaMA 3.1 وأصدرت نتائج مقارنة معيارية للنموذج مع النماذج السائدة من شركات مثل OpenAI وAnthropic وMistral.

وفقًا لـ Meta، تفوقت LLaMA 3.1 405B على نماذج GPT-4 وGPT-4o من OpenAI وClaude 3.5 Sonnet من Anthropic في سبعة من 15 معيارًا (في المقابل، تقدم نموذج Claude في ستة معايير). وفي الاختبارات التي لم يحقق فيها أعلى الدرجات، كان أداء LLaMA 3.1 عمومًا على قدم المساواة مع الموديلات الأخرى الرائدة.

وفي معايير مماثلة لنموذجي LLaMA 3.1 بـ 8 مليارات معلمة و70 مليار معلمة (LLaMA 3.1 8B وLLaMA 3.170B، على التوالي)، تفوق النموذجان على النماذج المنافسة من Google وMistral وOpenAI في 11 من أصل 12 اختبارًا. ومن الجدير بالذكر أنه في حين أجرت Meta نفس الاختبارات الخمسة عشر على النموذجين الأصغر حجمًا كما فعلت على إصدار 405B، فإن ثلاثة من هذه الاختبارات لم تتضمن بيانات من نماذج المقارنة الأخرى.

* استخدم Open WebUI لنشر نموذج Llama 3.1 405B بنقرة واحدة:

https://hyper.ai/cn/tutorials/33221

06 ،أبرز عمليات التسريح المرتبطة بالذكاء الاصطناعي

كلارنا

في 27 أغسطس 2024، أعلنت شركة الدفع السويدية Klarna أنها قامت بتسريح مئات الموظفين وقالت إنه مع استحواذ الذكاء الاصطناعي على أعمال استشارة العملاء، فإنها تتوقع أن يتوسع نطاق عمليات التسريح بشكل أكبر في المستقبل. السبب وراء اعتبار هذا الحادث هو الحالة الأكثر شيوعًا لاستبدال الذكاء الاصطناعي للعمالة البشرية هو في الأساس لأن الشركة ذكرت بوضوح أنيمكن لبرنامج المحادثة الآلي الذي يعتمد على الذكاء الاصطناعي إكمال عبء عمل 700 موظف وتقليل متوسط وقت حل المشكلة من 11 دقيقة إلى دقيقتين. في هذه الحالة، حلت الذكاء الاصطناعي محل العمل البشري بشكل كامل.وبالإضافة إلى ذلك، أعلنت شركة كلارنا أيضًا أنها ستعلق التوظيف لجميع الوظائف باستثناء المهندسين لفترة من الوقت.

ومع ذلك، فإن كلارنا ليست الوحيدة.

يوليو 2024أعلنت شركة البرمجيات الضريبية الأمريكية "إنتويت" أنها ستسرح 1800 موظف للتركيز على تطوير أدوات الذكاء الاصطناعي مثل "إنتويت أسيست".وأوضح أن هذه التسريحات لم تكن لأسباب تتعلق بخفض التكاليف. وفي الوقت نفسه، قالت شركة إنتويت إنها ستوظف عددًا متساويًا على الأقل من الموظفين في مجالات الهندسة والمنتجات والتعامل مع العملاء مثل المبيعات والتسويق لدعم مبادرات الذكاء الاصطناعي لعام 2025. وفي حين كانت عمليات تسريح العمال في شركة Intuit أكبر، إلا أن الشركة كانت تتحول استراتيجيًا إلى الذكاء الاصطناعي، وقد نفذت شركة Klarna بالفعل استبدال الذكاء الاصطناعي.

ويواجه ممارسو التكنولوجيا الذين لا يمتلكون مهارات الذكاء الاصطناعي أيضًا ضغوطًا ناجمة عن التحول الصناعي. وتُظهر الحالتان المذكورتان أعلاه أن الذكاء الاصطناعي قادر على تولي وظائف غير تقنية مثل خدمة العملاء. وفي الوقت نفسه، قامت شركات التكنولوجيا الكبرى أيضًا بإجراء تخفيضات كبيرة في الوظائف التقنية في عملية إعادة التركيز على أعمال الذكاء الاصطناعي. استمر معدل البطالة في قطاع التكنولوجيا في التقلب في عام 2024. وبعد أن وصل إلى أعلى مستوى له في أربع سنوات عند 3.7% في يونيو، انخفض في سبتمبر وظل عند حوالي 2.5%.

تشمل تخفيضات الوظائف الرئيسية في قطاع التكنولوجيا في عام 2024 ما يلي:

* يناير

قامت شركة التكنولوجيا العالمية العملاقة جوجل بتسريح أكثر من 1000 موظف في فرق متعددة، بما في ذلك الأجهزة ومساعد جوجل، للتركيز بشكل أكبر على منتجات الذكاء الاصطناعي مثل Gemini GenAI (المعروف سابقًا باسم Bard). وأشار الرئيس التنفيذي لشركة جوجل، سوندار بيتشاي، إلى أنه من المتوقع حدوث المزيد من عمليات التسريح خلال عام 2024 مع استمرار جوجل في إعادة تخصيص الموارد للذكاء الاصطناعي (في ديسمبر 2024، أعلن بيتشاي عن خفض وظائف إدارة 10%).

* 6 أشهر

أعلنت شركة مايكروسوفت، عملاق البرمجيات والخدمات السحابية العالمية، أنها ستسرح أكثر من 1000 موظف في قسمي الواقع المختلط وAzure. وقال جيسون زاندر، نائب الرئيس التنفيذي للمهمة الاستراتيجية والتكنولوجيا في مايكروسوفت، في بريد إلكتروني للشركة، إن هذه الخطوة تهدف إلى تخصيص المزيد من الطاقة لتحديد "موجة الذكاء الاصطناعي ومساعدة عملائها على النجاح في تطبيق الذكاء الاصطناعي".

* أغسطس

قامت شركة سيسكو، وهي شركة متعددة الجنسيات متخصصة في أجهزة الشبكات والبرمجيات، بتسريح حوالي 7% من موظفيها وتحويل اتجاه استثماراتها إلى الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك بناء شبكات الذكاء الاصطناعي لتطبيقات السحابة والبنية الأساسية للذكاء الاصطناعي. وهذه جولة أخرى من عمليات التسريح بعد تسريح ما يقرب من 4000 شخص في فبراير 2024.

من المتوقع حدوث المزيد من عمليات التسريح بسبب الذكاء الاصطناعي في عام 2025. ووفقًا لأبحاث IoT Analytics من أوائل عام 2024، أصبح الذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي الجيلي المهارات الأكثر طلبًا من قبل أصحاب العمل. بالإضافة إلى ذلك، وجد استطلاع أجرته شركة محللي صناعة التوظيف في عام 2024 على أكثر من 900 من المديرين التنفيذيين للشركات الأمريكية أنوقد قامت 30% من الشركات باستبدال بعض الموظفين بالذكاء الاصطناعي، ومن بين الشركات التي تخطط لاستخدام الذكاء الاصطناعي في عام 2025، قالت 38% إنها تتوقع استبدال الموظفين بالتكنولوجيا في غضون العام المقبل.

ومع ذلك، قد يكون الذكاء الاصطناعي مجرد كبش فداء لبعض الشركات. ومن الجدير بالذكر أن العديد من الشركات قد تستخدم الذكاء الاصطناعي كذريعة لتسريح العمال - ويبدو أن نسب ذلك إلى الذكاء الاصطناعي أقل سلبية من الاعتراف ببساطة بأن عمليات التسريح كانت بهدف خفض التكاليف أو زيادة الأرباح. وبالإضافة إلى ذلك، فإن إسناد عمليات تسريح العمال إلى الذكاء الاصطناعي يمكن أن يحفز المستثمرين لأنه يعني زيادة الكفاءة والإنتاجية.

في فبراير/شباط 2024، شارك مارك زوكربيرج، الرئيس التنفيذي لشركة التكنولوجيا الأمريكية العملاقة ميتا، آراءه بأن عمليات تسريح العمال هي انعكاس لواقع عصر ما بعد الوباء. خلال فترة الوباء، قامت الشركة بـ"التوسع بشكل مفرط" استجابة لعدم اليقين، وهي تحاول الآن تبسيط الشركة لتحسين الكفاءة التشغيلية.

07 ، أكبر التحديات التي تواجه شركات الذكاء الاصطناعي

غير قادر على تحسين أداء LLM

لقد فشلت مشاريع البحث والتطوير الكبيرة في مجال الماجستير في القانون في تلبية التوقعات. في سبتمبر 2024، أكملت OpenAI الجولة الأولى من التدريب على نموذج لغة كبير جديد، والذي يسمى Orion داخل الشركة. تأمل شركة OpenAI أن يكون هذا بمثابة قفزة إلى الأمام مثل GPT-4o الذي تم إصداره في مايو 2024 على GPT-4 Turbo. ومع ذلك، وفقا للتقارير،إن النموذج الحالي يفشل في تلبية التوقعات، والفجوة في الأداء مع النماذج الحالية ليست كبيرة مثل GPT-4o مقابل GPT-4 Turbo، أو GPT-4 مقابل GPT-3.5.

ومع ذلك، فإن OpenAI ليست الشركة الوحيدة التي عانت من انتكاسات. ويبدو أيضًا أن شركتي Google وAnthropic قد فشلتا في تلبية توقعات السوق فيما يتعلق بالتحديثات الخاصة بنماذج Gemini وClaude، مما أدى إلى تأخير إطلاق الإصدارات الجديدة الخاصة بهما نتيجة لذلك.

تؤدي قيود البيانات الجديدة إلى تحول نموذجي في تطوير LLM. في السنوات الأخيرة، كانت توقعات شركات نماذج اللغة الكبيرة لتحقيق اختراقات كبيرة في نماذجها تعتمد بشكل أساسي على "قوانين التوسع"——وهذا يعني أن المزيد من قوة الحوسبة، ومجموعات البيانات الأكبر، والنماذج الأكبر حجماً سوف تؤدي إلى قفزة في قدرات الذكاء الاصطناعي.

لكن،تظهر مشكلة جديدة في عام 2024:تتوفر معلومات (بشرية) جديدة محدودة لتدريب حاملي شهادات الماجستير في القانون.اعتمدت برامج الماجستير في القانون المبكرة بشكل أساسي على مصادر مثل الإنترنت للتعلم، مستفيدة من عقود من المعرفة البشرية. ومع ذلك، لم تتم إضافة سوى القليل نسبيا من المعلومات الجديدة الموثوقة التي تم إنشاؤها بواسطة الإنسان خلال العامين الماضيين.

أصبحت مشكلة أخرى أكثر وضوحًا منذ الإصدار العام لـ LLM: أكل لحوم البشر في الذكاء الاصطناعي.تم استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) على نطاق واسع في إنشاء المحتوى عبر الإنترنت، مما يسمح لـ LLM باستيعاب المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي تدريجيًا. لا يؤدي هذا الاستهلاك الدائري إلى تقليل وتخفيف المحتوى البشري الأصلي فحسب، بل قد يؤثر أيضًا على دقة المعلومات التي يتعلمها النموذج.

يتساءل البعض عن حدود الذكاء الاصطناعي، بينما يعيد آخرون التفكير في معنى التقدم. في مواجهة مشاكل مثل الاختراقات المحدودة في مجال الماجستير في القانون وعدم كفاية البيانات الجديدة، يبدو أن مؤسسات أبحاث الذكاء الاصطناعي تقبل حقيقة مفادها أن "قوانين التوسع" ليست عالمية حقًا. يعتقد البعض في مجال الذكاء الاصطناعي أن النماذج المختلفة تقترب تدريجياً من حدود قدراتها. ومع ذلك، هناك أيضًا متفائلون يعتقدون أن "قوانين التوسع" يجب النظر إليها على أنها ديناميكية ويجب أن تتكيف مع نماذج التطوير الجديدة، لذلك يجب اعتماد استراتيجيات جديدة في عملية تدريب وتطوير الذكاء الاصطناعي، مثل "التوسع في وقت الاختبار".

تعوض الوظيفة الجديدة التقدم المحدود الذي أحرزته LLM. على الرغم من أن تطوير برامج الماجستير في القانون قد وصل إلى مرحلة الذروة، إلا أن شركات الذكاء الاصطناعي لا تزال تعمل على إضافة قيمة إلى النماذج الحالية. على سبيل المثال، أطلقت OpenAI معاينة لنموذجي o1 وo1-mini في سبتمبر 2024 وأصدرتهما رسميًا في ديسمبر من نفس العام، بينما أعلنت أيضًا عن نموذج o3 القادم. على الرغم من أن نموذج o1 يستغرق وقتًا أطول لمعالجة الاستعلامات، إلا أنه يستخدم نهج "سلسلة الأفكار" لبناء الإجابات وتصحيحها قبل الإجابة (على غرار الطريقة التي يقسم بها البشر الأفكار عند حل المشكلات المعقدة)، وبالتالي تحسين القدرة على التفكير ودقة الإجابة.

بالإضافة إلى ذلك، في أكتوبر 2024، أصدرت OpenAI برنامج ChatGPT Search، الذي يمكّن ChatGPT من إجراء عمليات بحث على الويب. يمكن للمستخدمين العثور على المعلومات من خلال واجهة ChatGPT والحصول على نتائج مع الاستشهادات المصدرية. وأخيرًا، في ديسمبر 2024، أطلقت OpenAI وGoogle Sora (بناءً على DALL-E 3) وVeo2، على التوالي، مما أدى إلى توسيع قدرات إنشاء الفيديو بشكل أكبر.

08 ،أهم إنجازات أبحاث الذكاء الاصطناعي

جائزتي نوبل

في يومي 8 و9 أكتوبر 2024، تم منح جائزة نوبل في الفيزياء والكيمياء لأول مرة للأبحاث المتعلقة بالذكاء الاصطناعي. منحت جائزة نوبل في الفيزياء لعام 2024 إلى جون جيه هوبفيلد، وهو فيزيائي وأستاذ فخري في جامعة برينستون، وجيفري هينتون، وهو أستاذ فخري في جامعة تورنتو وباحث سابق في جوجل، لتطويرهما تقنيات التعلم الآلي باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية.

وفي الوقت نفسه، فاز السير ديميس هاسابيس، الرئيس التنفيذي والمؤسس المشارك لشركة جوجل ديب مايند، وجون إم. جامبر، مدير الأبحاث في جوجل ديب مايند والمطور المشارك لـ ألفا فولد، بجائزة نوبل في الكيمياء لعام 2024 تقديراً لتطويرهما خوارزمية الذكاء الاصطناعي التي يمكنها التنبؤ بدقة ببنية البروتين، وحل مشكلة التنبؤ ببنية البروتين التي أزعجت المجتمع العلمي لمدة 50 عامًا بنجاح.

09 ،أكبر استثمار في الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسات

أمازون

تستثمر أمازون بشكل كبير في مراكز البيانات والذكاء الاصطناعي. في مكالمة الأرباح في 31 أكتوبر 2024، صرح الرئيس التنفيذي آندي جاسي،ومن المتوقع أن يصل الإنفاق الرأسمالي للشركة (CAPEX) إلى 75 مليار دولار في عام 2024، حيث تمثل AWS والذكاء الاصطناعي الحصة الأكبر.حتى الآن، بلغ إنفاق أمازون على توسيع مراكز البيانات (بما في ذلك الممتلكات والمعدات) 22.6 مليار دولار أمريكي، بزيادة قدرها 81% على أساس سنوي.

أمازون ليست الشركة الوحيدة التي تستثمر في مراكز البيانات. من المتوقع أن يتجاوز إجمالي النفقات الرأسمالية لشركات عملاقة مثل أمازون ومايكروسوفت وألفابت وميتا 200 مليار دولار أميركي بحلول عام 2024. وأعلنت شركات التكنولوجيا الكبرى أيضًا أنها تخطط لمواصلة زيادة CAPEX،ويتوقع مورجان ستانلي، وهو بنك استثماري أمريكي كبير، أن يتجاوز الإنفاق الرأسمالي للشركات الضخمة 300 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2025.وفي حين أن معظم هذه النفقات تذهب إلى وحدات معالجة الرسوميات المتطورة ومراكز البيانات الضخمة التي تم بناؤها لاحتوائها، فإن هناك أيضًا تكاليف داعمة، مثل تكاليف الطاقة اللازمة لتشغيل الخوادم.

وتعمل شركات التكنولوجيا المرتبطة بالذكاء الاصطناعي جاهدة لإقناع المستثمرين بأن النفقات المقابلة هي استثمارات أولية في التقنيات المبتكرة، على غرار نموذج "إذا بنيته، سيأتي المستخدمون" - أي أن البنية الأساسية يجب أن تكون موجودة أولاً لدعم تشغيل المنتجات المربحة في المستقبل (على سبيل المثال، يجب وضع القطارات على المسار قبل أن تتمكن من السير). ومع ذلك، لا تزال هناك شكوك حول ما إذا كانت الإيرادات سوف تضاهي التكاليف.

على سبيل المثال، في حين أن بناء مركز بيانات (بما في ذلك المرافق والخوادم وما إلى ذلك) ونفقات الطاقة المستمرة يمكن أن تؤخذ في الاعتبار في حسابات العائد على الاستثمار (ROI)، فإن مراكز البيانات لا تظل كما هي دائمًا. سيستمر مصنعو وحدات معالجة الرسومات في تطوير شرائح أكثر قوة، وقد تحتاج الشركات إلى ترقية معداتها باستمرار لتظل قادرة على المنافسة ومواكبة احتياجات الحوسبة بالذكاء الاصطناعي الأكثر تقدمًا. علاوة على ذلك، فإن زيادة القدرة الحاسوبية من شأنها أن تؤدي أيضًا إلى زيادة استهلاك الطاقة، مما يؤدي إلى زيادة تكاليف التشغيل.

10 ،أكبر تمويل مرتبط بالذكاء الاصطناعي

Databricks وOpenAI وxAI

17 ديسمبر 2024أعلنت شركة Databricks، وهي منصة بيانات سحابية للذكاء الاصطناعي ومقرها الولايات المتحدة، عن استكمال تمويل سلسلة J بقيمة 10 مليارات دولار.ومن المتوقع أن يصبح هذا الاستثمار أكبر استثمار في رأس المال الاستثماري في عام 2024. وبعد هذه الجولة من التمويل، وصلت قيمة Databricks إلى 62 مليار دولار أمريكي.

كما حصلت OpenAI وxAI أيضًا على استثمارات ضخمة. في أكتوبر 2024، أعلنت شركة OpenAI عن استكمال تمويلها من السلسلة B، حيث جمعت 6.6 مليار دولار أمريكي، ووصل تقييمها بعد التمويل إلى 157 مليار دولار أمريكي. كانت هذه أكبر جولة لرأس المال الاستثماري في عام 2024 حتى حصلت Databricks على هذا اللقب.

وفي وقت سابق، أكملت شركة xAI التابعة لإيلون ماسك تمويلها من الفئة B في مايو 2024، حيث جمعت 6 مليارات دولار، وهو ما أصبح لفترة وجيزة أكبر جولة تمويل لهذا العام. وفي وقت لاحق، في نوفمبر 2024، أعلنت شركة xAI عن استكمال تمويلها من السلسلة C، حيث جمعت 6 مليارات دولار أمريكي ورفعت قيمة الشركة إلى 50 مليار دولار أمريكي.

مراجع:

https://iot-analytics.com/ai-2024-10-most-notable-stories