مشكلة عبقرية الذكاء الاصطناعي الغبية | الكمبيوتر الأسبوعية
يتركز النقاش حول الذكاء الاصطناعي في الوقت الحالي بشكل كامل تقريبًا على النماذج – أي منها أكثر ذكاءً في ماجستير إدارة الأعمال، وما إذا كان سيتم تحويلها إلى سلعة، سواء كان OpenAI أو Anthropic أو Google يفوز بسباق التسلح. هذه أسئلة حقيقية. لكنهم ليسوا الأكثر أهمية. السؤال الأهم هو ما الذي يقع بين النموذج والنتيجة؟ وفي الوقت الحالي، بالكاد توجد هذه الطبقة.
نسميها محرك السياق.
ها هي مشكلة العبقري في الغرفة. استخدم كل من سام ألتمان وداريو أمودي نسخة ما من هذا التشبيه – تخيل أن لديك مائة من العقول اللامعة تعمل على حل أصعب مشكلاتك. إنها صورة مقنعة. لكن العبقري بدون سياق هو مجرد شخص ذكي يعمل في الفراغ. قم بتسليمهم ملخصًا قانونيًا بدون أي خلفية عن العميل، والولاية القضائية، وتاريخ التفاوض، والشخصيات المعنية – وتكون نتائجهم عامة في أحسن الأحوال. الذكاء حقيقي. الفائدة محدودة.
ما يغير كل شيء ليس إضافة المزيد من العباقرة. إنها الإحاطة قبل دخولهم الغرفة.
هذا الإحاطة – الوعي الظرفي، والذاكرة التنظيمية، وفهم كيفية عمل مستخدم أو شركة معينة في العالم – هو ما يوفره محرك السياق. وهو يكاد يكون مفقودًا تمامًا من كيفية استخدام معظم الناس للذكاء الاصطناعي اليوم. نحن نسلم العقول اللامعة مهمة بلا خلفية ونتساءل لماذا تبدو النتائج مثيرة للإعجاب ولكنها غير دقيقة.
دروس من تاريخ جوجل
فكر في كيفية تطور Google. في الأيام الأولى، كان المقياس الذي كان الجميع يتتبعونه هو حجم الفهرس، أي عدد مواقع الويب التي زحف إليها Google. المزيد من الصفحات يعني بحثًا أفضل. كان ذلك هو سباق السلع، وفازت به شركة جوجل. لكن المحللين أدركوا في النهاية أن ذلك لم يمنح جوجل ميزة مستدامة على المدى الطويل. جاء ذلك من حقيقة أن جوجل تعرفك. لقد فهمت ما كنت تبحث عنه بالفعل في سياق كل شيء آخر بحثت عنه على الإطلاق. كان الفهرس قابلاً للتكرار. علاقة المستخدم لم تكن كذلك.
نحن الآن في مرحلة فهرس الذكاء الاصطناعي. يقوم الجميع بقياس المعلمات والمعايير ودرجات الاستدلال. هذه المسألة. لكنها ليست المكان الذي ستتراكم فيه القيمة الدائمة. طبقة السياق هي.
فكر في السياق الذي يفتحه في الممارسة العملية. لا يحتاج الذكاء الاصطناعي في شركة المحاماة إلى معرفة القانون فحسب، بل يحتاج إلى معرفة مدى تحمل هذا العميل للمخاطر، وأسلوب صياغة هذا الشريك، وعشرين عامًا من تاريخ الحالة، وكيف تميل الشركة المعارضة إلى التفاوض. لا يحتاج الذكاء الاصطناعي لفريق البرمجيات إلى كتابة تعليمات برمجية نظيفة فحسب – بل يحتاج إلى فهم القرارات المعمارية التي تم اتخاذها قبل ثلاث سنوات، والدين الفني الذي اختار الفريق التعايش معه، وما تعنيه كلمة “تم” في هذه المؤسسة. إن الذكاء الخام للنموذج الأساسي لا يهم كثيرًا من معرفة ما إذا كان يعرف مكانه أم لا.
هذا هو السبب في أن هذه أيضًا قصة عمل. إن شهادات الماجستير في القانون، على الرغم من كل ما تتميز به من إثارة للإعجاب، قابلة للتكرار في نهاية المطاف. مع ما يكفي من رأس المال والموهبة، يمكنك تدريب نموذج تنافسي. وهذا لا يشكل رفضًا لما أنشأته OpenAI وAnthropic وGoogle، بل هو عبارة عن ملاحظة حول طبيعة الأصل. السباق بينهما حقيقي، والنتيجة مهمة. لكنه سباق.
لماذا يهم السياق في الذكاء الاصطناعي؟
السياق مختلف. يتطلب السياق من المستخدمين والمؤسسات اختيار مشاركة المعلومات بشكل فعال – سير عملهم، وتاريخهم، وتفضيلاتهم، ومعرفتهم المؤسسية. إن فعل المشاركة هذا يخلق تكاليف التحويل. بمجرد أن يعيش سياق المنظمة داخل النظام، فإن ترك هذا النظام يعني البدء من جديد. لا يتم نقل السياق. وهذه ميزة تتراكم بمرور الوقت بطريقة لا يتفاعل معها أداء النموذج وحده.
ولهذا السبب أيضًا يكون السياق التنظيمي أكثر قيمة من السياق الفردي. يمكن للمستخدم الفردي إعادة بناء علاقته بأداة جديدة بسرعة نسبية. منظمة لا تستطيع ذلك. تكلفة التحويل مؤسسية – فهي تمتد عبر الفرق والعمليات وسنوات من البيانات المتراكمة. ومن يلتقط ذلك أولاً، ويكسب الثقة المطلوبة للاحتفاظ به، فهو يجلس على شيء لا يشبه البرمجيات بقدر ما يشبه البنية التحتية.
وسوف يستمر النقاش LLM. انها ليست غير مهمة. لكن المرحلة التالية من خلق قيمة الذكاء الاصطناعي لن يفوز بها من يبني النموذج الأذكى بمعزل عن الآخرين. سيفوز بها من يكتشف كيفية جعل هذه النماذج واعية حقًا للموقف – مجهزة ليس فقط بما تعلموه، ولكن أيضًا بمكان وجودهم، ومن يخدمون، وما يهم بالفعل في هذه اللحظة المحددة.
محرك السياق قادم. والسؤال هو من يبنيها، ومن يملك ما تتعلمه.
يهوذا توب هو المؤسس والشريك الإداري لشركة Hetz Ventures، وهي شركة إسرائيلية لرأس المال الاستثماري في المراحل المبكرة متخصصة في الأمن السيبراني والبيانات والبنية التحتية للذكاء الاصطناعي.
رئيس تحرير يمني وصحفي محترف حاصل على درجة في الإعلام. عمل في عدة صحف ومواقع إخبارية وتدرّج من محرر إلى رئيس تحرير. يشرف على المحتوى الإخباري ويقود فريقًا صحفيًا مع الالتزام بالمصداقية والمهنية.
