في هذا العالم الذي يتسم بالتغير المستمر، يقف الذكاء الاصطناعي كبطل متوج، جاذبًا إليه أنظار المتخصصين وعامة الناس على حد سواء. ومع ذلك، تتخذ المؤسسات الآن نهجًا أكثر حكمة وتمعنًا، متجهة من مرحلة التجارب الأولية إلى تنفيذ مبادرات تلامس الواقع العملي. الاتجاهات لهذا العام تشير إلى عمق وحذر أكبر في كيفية تطوير ونشر الذكاء الاصطناعي، مع التأكيد على القيم الأخلاقية والأمان والتكيف مع المشهد التنظيمي الجديد.
استعد لرحلة مذهلة في عالم التكنولوجيا حيث نكشف الستار عن الأفق الجديد للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لعام 2024. مع الإطلالة الباهرة لـ “شات جي بي تي” في نهاية 2022، تحول عام 2023 إلى معلم بارز، مسطرًا فصلاً جديدًا من الابتكار والتطور. من زوايا المصادر المفتوحة المفعمة بالحيوية إلى النماذج المتعددة الوسائط.
التي تجسد جسر يسد الفجوة بين الواقع والخيال، فلقد شهدنا في الأشهر الأخيرة الأسس التي تمهد الطريق نحو تطورات غير مسبوقة في هذا المجال.
نقدم لكم نظرة استشرافية لأبرز 10 اتجاهات في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي التي ستسطر ملامح المستقبل في عام 2024، معدة لإحداث ثورة في الصناعة وإعادة تشكيل مفاهيمنا حول ما يمكن للتكنولوجيا تقديمه. استعد لهذه الرحلة المثيرة التي ستأخذك إلى قلب التغيير والابتكار.
1- الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط
Multimodal AI
الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط يعيد تشكيل كيفية تفاعلنا مع التكنولوجيا، متجاوزاً حدود المعالجة التقليدية ليشمل النص، الصور، والصوت. في مؤتمر نوفمبر 2023 قال مارك تشين، رئيس أبحاث الحدود في (أوبن آي أي) في عرض تقديمي في نوفمبر 2023 في مؤتمر (إم تك إم أي تي) عن واجهات العالم متعددة الوسائط.
“نريد أن ترى نماذجنا ما نراه وتسمع ما نسمعه، ونريدهم أيضًا أن ينشئوا محتوى يجذب أكثر من حاسة من حواسنا”
على سبيل المثال، “شات جي بي تي 4” يمكنه تقديم وصفات من خلال تحليل صور لمحتويات ثلاجتك، أو حتى استقبال أوامر صوتية هذا النوع من الذكاء الاصطناعي يفتح آفاقًا جديدة ليس فقط في التفاعل اليومي مع الأجهزة، ولكن أيضًا في تطبيقات عملية مثل الرعاية الصحية، حيث يمكن للنماذج تحليل الصور الطبية مع الأخذ في الاعتبار المعلومات الشخصية للمريض لتقديم تشخيصات أدق. وعلى صعيد الوظائف، تمكن هذه النماذج الموظفين من تجاوز القيود الناتجة عن عدم وجود خلفية تقنية، موسعةً بذلك قدراتهم الإبداعية والتنفيذية.
2- الذكاء الاصطناعي الوكيل – الذكاء الاستباقي
Agentic AI
الذكاء الاصطناعي الاستباقي عبارة عن أنظمة متقدمة تتميز بالاستقلالية والاستباقية والقدرة على التصرف بشكل مستقل. على عكس أنظمة الذكاء الاصطناعي التقليدية، التي تستجيب بشكل أساسي لمدخلات المستخدم وتتبع برمجة محددة مسبقًا، تم تصميم وكلاء الذكاء الاصطناعي لفهم بيئتهم وتحديد الأهداف والعمل على تحقيق تلك الأهداف دون تدخل بشري مباشر.
على سبيل المثال، في مجال المراقبة البيئية، يمكن تدريب وكيل الذكاء الاصطناعي على جمع البيانات وتحليل الأنماط وبدء إجراءات وقائية استجابة للمخاطر مثل العلامات المبكرة لحرائق الغابات. وبالمثل، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي المالي أن يدير بفعالية محفظة استثمارية باستخدام استراتيجيات تكيفية تتفاعل مع ظروف السوق المتغيرة في الوقت الفعلي.
كتب عالم الحاسوب بيتر نورفيج، زميل معهد الذكاء الاصطناعي المرتكز على الإنسان في جامعة ستانفورد، في تدوينة حديثة: “كان عام 2023 هو عام القدرة على الدردشة مع الذكاء الاصطناعي، في عام 2024، سنرى قدرة الوكلاء على إنجاز الأمور نيابةً عنك. إجراء الحجوزات، والتخطيط لرحلة، والاتصال بالخدمات الأخرى”
3- الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر
Open-source AI
يعد بناء نماذج لغوية كبيرة وأنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدية القوية الأخرى عملية مكلفة تتطلب كميات هائلة من الحوسبة والبيانات. لكن استخدام نموذج مفتوح المصدر يمكّن المطورين من البناء على أعمال الآخرين، مما يقلل التكاليف ويوسع الوصول إلى الذكاء الاصطناعي. الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر متاح للعامة، وعادةً ما يكون مجانيًا، مما يمكّن المنظمات والباحثين من المساهمة في التعليمات البرمجية الحالية والبناء عليها.
تُظهر بيانات “جيت هاب” للعام الماضي زيادة ملحوظة في مشاركة المطورين مع الذكاء الاصطناعي، وخاصة الذكاء الاصطناعي التوليدي. في عام 2023، دخلت مشاريع الذكاء الاصطناعي التوليدية في قائمة أفضل 10 مشاريع الأكثر شعبية عبر منصة استضافة التعليمات البرمجية، حيث جذبت آلاف المساهمين لأول مرة مشاريع مثل Stable Diffusion وAutoGPT في وقت مبكر من العام، كان عدد النماذج التوليدية مفتوحة المصدر محدودًا، وكان أدائها غالبًا ما يتخلف عن الخيارات الخاصة مثل “الشات جي بي تي ” لكن المشهد اتسع بشكل كبير على مدار عام 2023 ليشمل منافسين أقوياء مفتوحي المصدر مثل نماذج Llama 2 من Meta وMistral AI’s Mixtral وقد يؤدي ذلك إلى تغيير ديناميكيات مشهد الذكاء الاصطناعي في عام 2024 من خلال تزويد الكيانات الأصغر حجمًا والأقل موارد بإمكانية الوصول إلى نماذج وأدوات الذكاء الاصطناعي المتطورة التي كانت بعيدة المنال في السابق يمكن أن تشجع مناهج المصادر المفتوحة أيضًا الشفافية والتنمية الأخلاقية، حيث إن المزيد من الاهتمام بالشفرة يعني احتمالية أكبر لتحديد التحيزات والأخطاء ونقاط الضعف الأمنية. لكن الخبراء أعربوا أيضًا عن مخاوفهم بشأن إساءة استخدام الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر لإنشاء معلومات مضللة ومحتويات ضارة أخرى. بالإضافة إلى ذلك، يعد بناء وصيانة المصادر المفتوحة أمرًا صعبًا حتى بالنسبة للبرامج التقليدية، ناهيك عن نماذج الذكاء الاصطناعي المعقدة والمكثفة الحوسبة.
4- الجيل المعزز من الاسترجاع
Retrieval-augmented generation (RAG)
على الرغم من اعتماد أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية على نطاق واسع في عام 2023، إلا أنها لا تزال تعاني من مشكلة الهلوسة: وهي الاستجابات المعقولة، ولكنها غير صحيحة لاستفسارات المستخدمين. لقد شكل هذا القيد عائقًا أمام اعتماد المؤسسات، حيث يمكن أن تكون الهلوسة في سيناريوهات الأعمال الحرجة أو التي تواجه العملاء كارثية. لقد ظهر الجيل المعزز من الاسترداد كأسلوب لتقليل الهلوسة، مع ما يترتب على ذلك من اثار عميقة محتملة على اعتماد الذكاء الاصطناعي في المؤسسات.
يمزج الجيل المعزز بالاسترجاع بين انشاء النص واسترجاع المعلومات لتعزيز دقة وأهمية المحتوى الناتج عن الذكاء الاصطناعي. فهو يمكّن نماذج اللغة الكبيرة من الوصول إلى المعلومات الخارجية، مما يساعدهم على إنتاج استجابات أكثر دقة ووعيًا بالسياق. كما أنها تساعد على تجاوز الحاجة إلى تخزين كل المعرفة مباشرة في نموذج اللغة الكبير، أيضًا يقلل من حجم النموذج، مما يزيد من السرعة ويخفض التكاليف.
يمكنك استخدامه أيضًا لجمع الكثير من المعلومات والمستندات غير المنظمة وما إلى ذلك، وإدخالها في نموذج دون الحاجة إلى ضبط النموذج أو تدريبه بشكل مخصص.
تعتبر هذه الفوائد جذابة بشكل خاص لتطبيقات المؤسسات حيث تعد المعرفة الواقعية الحديثة أمرًا بالغ الأهمية. على سبيل المثال، يمكن للشركات استخدام الجيل المعزز بالاسترجاع مع النماذج الأساسية لإنشاء روبوتات محادثة ومساعدين افتراضيين أكثر كفاءة وغنية بالمعلومات.
5- نماذج مخصصة للذكاء الاصطناعي التوليدي للمؤسسات
لقد اجتذبت الأدوات الضخمة ذات الأغراض العامة مثل “شات جي بي تي” و ” ميد جيرني” أكبر قدر من الاهتمام بين المستهلكين الذين يستكشفون الذكاء الاصطناعي التوليدي. ولكن بالنسبة لحالات الاستخدام التجاري، يمكن أن تثبت النماذج الأصغر حجمًا ذات الأغراض الضيقة أنها تتمتع بأكبر قدر من القدرة على البقاء، مدفوعة بالطلب المتزايد على أنظمة الذكاء الاصطناعي التي يمكنها تلبية المتطلبات المتخصصة.
الميزة الرئيسية لنماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية المخصصة هي قدرتها على تلبية احتياجات الأسواق المتخصصة واحتياجات المستخدمين. يمكن إنشاء أدوات الذكاء الاصطناعي الإبداعية المخصصة لأي سيناريو تقريبًا، بدءًا من دعم العملاء وحتى إدارة سلسلة التوريد وحتى مراجعة المستندات. وينطبق هذا بشكل خاص على القطاعات ذات المصطلحات والممارسات المتخصصة للغاية، مثل الرعاية الصحية والمالية والقانونية.
6- الحاجة إلى موهبة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي
مع تزايد أهمية الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في كافة القطاعات، تبرز الحاجة الماسة إلى متخصصين قادرين على تطوير وتنفيذ هذه التقنيات بكفاءة. من تصميم النماذج وتدريبها إلى إطلاقها وصيانتها، يتطلب الأمر مهارات متقدمة، لضمان الأداء الأمثل في بيئات العمل الحقيقية. يظل السوق لمواهب الذكاء الاصطناعي في حالة طلب مرتفع، مما يوفر فرصاً واسعة للخبراء في هذا المجال.
الشركات لا تبحث فقط عن مهارات في برمجة الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات، بل تحتاج أيضاً إلى مهنيين يجيدون إدارة ومراقبة هذه الأنظمة بشكل فعال. التنوع في الفرق العاملة يعد عاملاً حيوياً لتطوير نماذج أكثر عدالة وشمولية، حيث يساعد في التقليل من التحيز الموجود في بيانات التدريب وتحسين النتائج النهائية.
بينما تزداد شعبية وظائف الأعمال ومبادرات الذكاء الاصطناعي، تتجه الشركات لبناء قدراتها الداخلية في هذا المجال، مما يشير إلى تحول رقمي أوسع نطاقاً. هذا التوجه يتطلب مهارات متخصصة وفهم عميق لتطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في السيناريوهات العملية، مع الأخذ بعين الاعتبار الاستخدام الأخلاقي والمسؤول لهذه التقنيات.
7- الظل في الذكاء الاصطناعي
Shadow AI
مع الاهتمام المتزايد بتقنيات الذكاء الاصطناعي، بدأ مفهوم “الذكاء الاصطناعي في الظل” يلقى تركيزًا كبيرًا. هذا المفهوم يشير إلى استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي داخل المؤسسات دون موافقة أو إشراف مباشر من الأقسام التقنية المختصة. هذه الظاهرة تبرز مع سهولة الوصول إلى تقنيات الذكاء الاصطناعي، مما يتيح للعاملين من غير المتخصصين التقنيين تبني هذه التقنيات بمفردهم لحل مشكلات أو تحسين الإنتاجية دون الرجوع للإجراءات الرسمية.
على الرغم من أن “الذكاء الاصطناعي في الظل” يمكن أن يعزز الابتكار ويسرع من عملية تبني التقنيات الجديدة داخل المؤسسات، إلا أنه يحمل أيضًا أخطار تتعلق بالأمان، الخصوصية، والامتثال للمعايير المعمول بها. قد يؤدي إلى تسرب البيانات الحساسة أو استخدام غير ملائم للبيانات والمعلومات.
يُشدد الخبراء على ضرورة وضع إطار عمل للحوكمة يتيح استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي بطريقة مسؤولة وأخلاقية، مع الحفاظ على الابتكار. يتضمن ذلك تطوير سياسات واضحة لاستخدام الذكاء الاصطناعي، وتوفير تدريب للموظفين على الاستخدام الأمثل والآمن لهذه التقنيات، وكذلك تشجيع التعاون بين الأقسام التقنية والوظائف الأخرى لفهم وتلبية احتياجاتهم التقنية بطريقة آمنة وفعالة.
8- فحص واقع الذكاء الاصطناعي التوليدي
A generative AI reality check
مع تقدم المؤسسات من الإثارة الأولية المحيطة بالذكاء الاصطناعي التوليدي إلى التبني والتكامل الفعليين، فمن المرجح أن تواجه اختبارًا واقعيًا في عام 2024 – وهي مرحلة يشار إليها غالبًا باسم “قاع خيبة الأمل” في دورة Gartner Hype Cycle.
مع بدء تضاؤل الحماس المبكر، تواجه المؤسسات قيود الذكاء الاصطناعي التوليدي، مثل جودة المخرجات، والمخاوف الأمنية والأخلاقية، وصعوبات التكامل مع الأنظمة الحالية وسير العمل. غالبًا ما يتم الاستهانة بتعقيد تنفيذ الذكاء الاصطناعي وتوسيع نطاقه في بيئة الأعمال، وقد تكون مهام مثل ضمان جودة البيانات ونماذج التدريب والحفاظ على أنظمة الذكاء الاصطناعي في الإنتاج أكثر صعوبة مما كان متوقعًا في البداية.
الجانب الإيجابي هو أن آلام النمو هذه، رغم كونها مزعجة على المدى القصير، يمكن أن تؤدي إلى نظرة أكثر صحة وأكثر اعتدالًا على المدى الطويل. سيتطلب تجاوز هذه المرحلة وضع توقعات واقعية للذكاء الاصطناعي وتطوير فهم أكثر دقة لما يستطيع الذكاء الاصطناعي فعله وما لا يستطيع فعله. يجب أن ترتبط مشاريع الذكاء الاصطناعي بشكل واضح بأهداف العمل وحالات الاستخدام العملي، مع وجود خطة واضحة لقياس النتائج.
9- زيادة الاهتمام بأخلاقيات الذكاء الاصطناعي والمخاطر الأمنية
إن انتشار التزييف العميق والمحتوى المتطور الناتج عن الذكاء الاصطناعي يثير إنذارات بشأن احتمالية التضليل والتلاعب في وسائل الإعلام والسياسة، فضلا عن سرقة الهوية وأنواع أخرى من الاحتيال. يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا أن يعزز فعالية هجمات الفدية والتصيد الاحتيالي، مما يجعلها أكثر إقناعًا وأكثر قدرة على التكيف ويصعب اكتشافها.
على الرغم من الجهود الجارية لتطوير تقنيات للكشف عن المحتوى الناتج عن الذكاء الاصطناعي، إلا أن القيام بذلك لا يزال يمثل تحديًا. من السهل نسبيًا التحايل على تقنيات العلامات المائية الحالية التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي، ويمكن أن تكون برامج اكتشاف الذكاء الاصطناعي الحالية عرضة للإيجابيات الكاذبة.
كما يسلط الانتشار المتزايد لأنظمة الذكاء الاصطناعي في كل مكان الضوء على أهمية ضمان تمتعها بالشفافية والعدالة، من خلال فحص بيانات التدريب والخوارزميات بعناية للتأكد من عدم وجود تحيز.
10- تطور تنظيم الذكاء الاصطناعي
ومن غير المستغرب، في ضوء هذه المخاوف الأخلاقية والأمنية، أن يكون عام 2024 عامًا محوريًا لتنظيم الذكاء الاصطناعي، مع التطور السريع للقوانين والسياسات وأطر الصناعة في الولايات المتحدة والعالم. ستحتاج المؤسسات إلى البقاء على اطلاع وقابلية للتكيف في العام المقبل، حيث قد يكون لتغيير متطلبات الامتثال آثار كبيرة على العمليات العالمية واستراتيجيات تطوير الذكاء الاصطناعي مثل قانون الذكاء الاصطناعي للاتحاد الأوروبي، والذي توصل أعضاء برلمان الاتحاد الأوروبي ومجلسه مؤخراً إلى اتفاق مؤقت عن أول قانون شامل للذكاء الاصطناعي في العالم. إذا تم اعتماده، فإنه سيحظر استخدامات معينة للذكاء الاصطناعي، ويفرض التزامات على مطوري أنظمة الذكاء الاصطناعي عالية المخاطر ويتطلب الشفافية من الشركات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي، مع احتمال أن يؤدي عدم الامتثال إلى غرامات بملايين الدولارات. ولا يقتصر الأمر على التشريعات الجديدة التي يمكن أن يكون لها تأثير في عام 2024
وإلى جانب اللائحة العامة لحماية البيانات، يمكن لقانون الذكاء الاصطناعي أن يضع الاتحاد الأوروبي باعتباره جهة تنظيمية عالمية للذكاء الاصطناعي، مما قد يؤثر على استخدام الذكاء الاصطناعي ومعايير تطويره في جميع أنحاء العالم.
ليس لدى الولايات المتحدة حتى الآن تشريعات فيدرالية شاملة مماثلة لقانون الذكاء الاصطناعي للاتحاد الأوروبي، لكن الخبراء يشجعون المنظمات على عدم الانتظار للتفكير في الامتثال حتى يتم تطبيق المتطلبات الرسمية.
الخلاصة
في ضوء التقدم الهائل والمتسارع في مجال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي خلال عام 2023، والذي مهد الطريق لإحداث ثورة في الصناعة، نحن الآن على أعتاب عصر جديد يتسم بالابتكار والتحول الرقمي. تشير الاتجاهات الرئيسية لعام 2024 إلى أننا سنشهد تطورات مذهلة ترسم ملامح المستقبل، من النماذج المؤسساتية المخصصة التي توفر حلولاً متطورة للتحديات الصناعية المعقدة، إلى الاستفادة القصوى من الموارد المفتوحة المصدر التي تعزز الابتكار والتعاون العالمي، وصولاً إلى التكامل المتزايد للوسائط المتعددة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تفتح آفاقاً جديدة للتفاعلات البشرية مع الآلات.
مع تحول التركيز نحو تطبيقات العالم الحقيقي والالتزام العميق بالأخلاق والمسؤولية، يتوجب على الشركات والمؤسسات أن تستعد لمواجهة هذه التغيرات بروح الابتكار والمرونة. سيكون من الضروري اعتماد استراتيجيات تطوير ونشر دقيقة تأخذ في الاعتبار التحديات الأخلاقية، والمخاطر الأمنية، والمتطلبات التنظيمية المتغيرة، مع الحفاظ على التوازن بين السعي للابتكار وضمان الاستخدام الآمن والمسؤول للذكاء الاصطناعي.
إن الاستعداد لهذه الاتجاهات ومواكبتها ليس فقط خطوة نحو التقدم التكنولوجي، بل هو ضرورة استراتيجية لضمان النمو المستدام والتنافسية في عالم يزداد تعقيداً وترابطاً. بالنظر إلى المستقبل، من الواضح أن الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي سيستمران في تشكيل ملامح العديد من الصناعات، مما يفتح الباب أمام إمكانيات لا حصر لها تعود بالفائدة على البشرية جمعاء.
انضم إلى عائلة أون باسيف الآن وكن جزءًا من التقدم والابتكار في عالم الذكاء الاصطناعي. نحن هنا لمساعدتك في تحقيق المزيد المرونة والنمو في عملك
