هذا الأسبوع في الذكاء الاصطناعي: الذكاء الاصطناعي التوليدي ومشكلة المكافآت للمبدعين

اتبع تطور الصناعة بأسرع ما يمكن منظمة العفو الدولية يمثل تحديا كبيرا. وإلى أن يتمكن الذكاء الاصطناعي من القيام بذلك نيابةً عنك، إليك ملخصًا مفيدًا للقصص الحديثة في عالم التعلم الآلي، بالإضافة إلى الأبحاث والتجارب البارزة التي لم نقم بتغطيتها بمفردنا.

بالمناسبة، تخطط TechCrunch لإطلاق نشرة إخبارية خاصة بالذكاء الاصطناعي قريبًا. ابق في الاستماع.

في مجال الذكاء الاصطناعي هذا الأسبوع، رفعت ثماني صحف أمريكية رائدة مملوكة لشركة الاستثمار العملاقة Alden Global Capital، بما في ذلك New York Daily News و Chicago Tribune و Orlando Sentinel، دعوى قضائية ضد OpenAI وMicrosoft لانتهاكهما حقوق الطبع والنشر المتعلقة باستخدام الشركات للتقنيات التوليدية. تقنيات الذكاء الاصطناعي. هم، مثل صحيفة نيويورك تايمز في دعوى قضائية مستمرة ضد OpenAIتتهم OpenAI وMicrosoft بإزالة ملكيتهما الفكرية دون إذن أو تعويض لإنشاء وتسويق نماذج توليدية مثل جي بي تي-4.

“لقد أنفقنا مليارات الدولارات في جمع المعلومات ونقل الأخبار في منشوراتنا، ولا يمكننا السماح لـ OpenAI وMicrosoft بتوسيع الخطة التكنولوجية الواسعة لسرقة عملنا لإنشاء شركاتهم الخاصة على حسابنا”، قال فرانك باين، المحرر المشرف على Alden. وقالت الصحف في بيان.

ويبدو من المرجح أن تنتهي الدعوى القضائية بتسوية خارج المحكمة واتفاق ترخيص، نظرًا لمزايا OpenAI. الشراكات القائمة مع المحررين وإحجامها عن بناء نموذجها الاقتصادي بالكامل عليه حجة الاستخدام العادل. ولكن ماذا عن بقية منشئي المحتوى الذين يتم جر أعمالهم إلى التدريب على عرض الأزياء دون مقابل؟

يبدو أن OpenAI تفكر في ذلك.

البحوث المنشورة مؤخرا ورق شارك في تأليفه بوعز باراك، عالم في فريق OpenAI Superalignmentيقترح إطارًا لتعويض مالكي حقوق الطبع والنشر “بما يتناسب مع مساهماتهم في إنشاء محتوى تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي”. كيف؟ عبر نظرية اللعبة التعاونية.

يقوم الإطار بتقييم مدى تأثير محتوى مجموعة بيانات التدريب – على سبيل المثال النصوص أو الصور أو البيانات الأخرى – على ما يولده النموذج، وذلك باستخدام مفهوم نظرية اللعبة المعروف باسم قيمة شابلي. ومن ثم، بناءً على هذا التقييم، يتم تحديد “الحصة المشروعة” (أي التعويض) لأصحاب المحتوى.

لنفترض أن لديك نموذجًا لتوليد الصور تم تدريبه باستخدام أعمال أربعة فنانين: جون، وجاكوب، وجاك، وجبيديا. تطلب منه أن يرسم زهرة مثل جاك. باستخدام هذا الإطار، يمكنك تحديد تأثير أعمال كل فنان على الفن الناتج عن النموذج، وبالتالي التعويض الذي يجب أن يحصل عليه كل منهم.

هناك شرق ومع ذلك، هناك عيب واحد في الإطار: فهو مكلف من الناحية الحسابية. تعتمد الحلول التي توصل إليها الباحثون على تقديرات التعويضات بدلاً من الحسابات الدقيقة. هل هذا يرضي منشئي المحتوى؟ لست متأكدا من ذلك. إذا وضعت OpenAI هذا الأمر موضع التنفيذ، فسنعرف ذلك بالتأكيد.

فيما يلي بعض قصص الذكاء الاصطناعي الأخرى المثيرة للاهتمام من الأيام الأخيرة:

• مايكروسوفت تؤكد مجددا حظر التعرف على الوجه: اللغة المضافة إلى شروط خدمة Azure OpenAI Service، وهي حزمة Microsoft المُدارة بالكامل حول تقنية OpenAI، تحظر بشكل أكثر وضوحًا استخدام عمليات التكامل “بواسطة أو لصالح” وكالات إنفاذ القانون للتعرف على الوجه في الولايات المتحدة.
• طبيعة الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي: تواجه الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي مجموعة مختلفة من التحديات مقارنة بشركة البرمجيات كخدمة النموذجية. كانت تلك هي الرسالة التي وجهتها رودينا سيسيري، المؤسس والشريك الإداري لشركة Glasswing Ventures، الأسبوع الماضي في حدث TechCrunch Early Stage في بوسطن؛ رون لديه القصة كاملة.
• أنثروبيك تطلق خطة عمل: تطلق شركة Anthropic الناشئة للذكاء الاصطناعي خطة مدفوعة جديدة للشركات بالإضافة إلى تطبيق iOS جديد. الفريق – خطة المؤسسة – يمنح العملاء أولوية أعلى للوصول إلى الخدمات الإنسانية. كلود 3 عائلة من نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية بالإضافة إلى عناصر تحكم إضافية لإدارة المسؤول والمستخدم.
• لم يعد CodeWhisperer: أصبح Amazon CodeWhisperer الآن مطور سجزء من عائلة Amazon Q من روبوتات الدردشة المولدة بالذكاء الاصطناعي والموجهة نحو الأعمال. يساعد Q Developer، المتوفر من خلال AWS، المطورين على إكمال المهام أثناء عملهم اليومي، مثل تصحيح أخطاء التطبيقات وترقيتها، تمامًا كما فعل CodeWhisperer.
• الخروج من نادي سام: يقول Sam’s Club المملوك لشركة Walmart إنه يتجه إلى الذكاء الاصطناعي لتسريع “تقنية الخروج” الخاصة به. بدلاً من مطالبة موظفي المتجر بالتحقق من مشتريات الأعضاء مقابل إيصالاتهم عند مغادرة المتجر، يمكن لعملاء Sam’s Club الذين يدفعون إما في السجل أو من خلال تطبيق الهاتف المحمول Scan & Go الآن مغادرة متاجر معينة دون إعادة فحص مشترياتهم. .
• الحصاد الآلي للأسماك: يعد حصاد الأسماك نشاطًا معقدًا بطبيعته. شينكي تعمل الشركة على تحسينها من خلال نظام آلي يقوم بتقسيم الأسماك بشكل أكثر إنسانية وموثوقية، مما يؤدي إلى ما يمكن أن يكون اقتصادًا مختلفًا تمامًا للأطعمة البحرية، حسبما أفاد ديفين.
• مساعد الذكاء الاصطناعي لشركة Yelp: أعلنت شركة Yelp هذا الأسبوع عن برنامج دردشة جديد يعمل بالذكاء الاصطناعي للمستهلكين – مدعومًا بنماذج OpenAI، وفقًا للشركة – والذي يساعدهم على التواصل مع الشركات ذات الصلة للقيام بمهامهم (مثل تركيب التركيبات، وتحسين المساحات الخارجية، وما إلى ذلك). تطرح الشركة مساعد الذكاء الاصطناعي لتطبيق iOS الخاص بها ضمن علامة التبويب “المشاريع”، وتخطط لتوسيعه إلى Android في وقت لاحق من هذا العام.

المزيد من التعلم الآلي

يبدو أنه كان هناك حفلة جحيمية في مختبر أرجون الوطني هذا الشتاء، عندما جمعوا حوالي 100 خبير في الذكاء الاصطناعي وصناعة الطاقة لشرح كيف يمكن لهذه التكنولوجيا سريعة التطور أن تفيد البنية التحتية في البلاد والبحث والتطوير في هذا المجال. التقرير الناتج إنه أكثر أو أقل ما تتوقعه من هذا الحشد: الكثير من الكعك في السماء، ولكنه غني بالمعلومات على الرغم من ذلك.

فيما يتعلق بالطاقة النووية، والشبكة، وإدارة الكربون، وتخزين الطاقة والمواد، كانت المواضيع التي انبثقت عن هذا الاجتماع، أولاً، أن الباحثين بحاجة إلى الوصول إلى الأدوات وموارد الحوسبة عالية الطاقة؛ ثانيًا، تعلم كيفية اكتشاف نقاط الضعف في عمليات المحاكاة والتنبؤات (بما في ذلك تلك التي تم تمكينها بواسطة الشيء الأول)؛ ثالثًا، الحاجة إلى أدوات الذكاء الاصطناعي التي يمكنها دمج البيانات وإتاحتها من مصادر متعددة وبتنسيقات عديدة. لقد رأينا كل هذه الأشياء تحدث بطرق مختلفة عبر الصناعة، لذا فهي ليست مفاجأة كبيرة، ولكن لا شيء يتم إنجازه على المستوى الفيدرالي دون قيام عدد قليل من الخبراء بإصدار مستند، لذا من الجيد تسجيله في السجل ملف.

تعمل Georgia Tech وMeta على هذا الأمر جزئيًا مع قاعدة بيانات جديدة كبيرة تسمى OpenDAC، وهي عبارة عن مجموعة من التفاعلات والمواد والحسابات التي تهدف إلى مساعدة العلماء على تصميم عمليات احتجاز الكربون على القيام بذلك بسهولة أكبر. وهو يركز على الأطر المعدنية العضوية، وهي نوع واعد وشائع من المواد المستخدمة في احتجاز الكربون، ولكن مع وجود الآلاف من الاختلافات، التي لم يتم اختبارها بشكل شامل.

تعاون فريق Georgia Tech مع مختبر Oak Ridge الوطني وMeta’s FAIR لمحاكاة التفاعلات الكيميائية الكمومية على هذه المواد، باستخدام حوالي 400 مليون ساعة حوسبة، وهو أكثر بكثير مما يمكن لجامعة أن تجمعه بسهولة. آمل أن يكون هذا مفيدًا لباحثي المناخ العاملين في هذا المجال. تم توثيق كل شيء هنا.

نسمع كثيرًا عن تطبيقات الذكاء الاصطناعي في المجال الطبي، على الرغم من أن معظمها يلعب ما يمكن تسميته بدور استشاري، حيث يساعد الخبراء على ملاحظة الأشياء التي ربما لم يكونوا قد رأوها بطريقة أخرى، أو اكتشاف النماذج التي كان من الممكن أن يستغرق العثور عليها ساعات من الفنيين. ويرجع ذلك جزئيًا إلى أن نماذج التعلم الآلي هذه تجد ببساطة روابط بين الإحصائيات دون فهم ما تسبب أو أدى إلى ماذا. باحثون من كامبريدج ولودفيج ماكسيميليانز-جامعة ميونيخ نحن نعمل على هذا لأن تجاوز العلاقات الارتباطية الأساسية قد يكون مفيدًا للغاية في وضع خطط العلاج.

يهدف العمل، الذي يقوده البروفيسور ستيفان فيوريجل من جامعة LMU، إلى إنشاء نماذج قادرة على تحديد الآليات السببية، وليس الارتباطات فقط: “نحن نعطي قواعد الآلة للتعرف على البنية السببية وإضفاء الطابع الرسمي على المشكلة بشكل صحيح. ثم يجب على الآلة أن تتعلم كيفية التعرف على آثار التدخلات وفهم، إذا جاز التعبير، كيف تنعكس العواقب الحقيقية في البيانات التي يتم إدخالها إلى أجهزة الكمبيوتر. إنهم ما زالوا في مراحلهم الأولى، وهم يدركون ذلك، لكنهم يعتقدون أن عملهم هو جزء من فترة مهمة من التطور على نطاق عقد من الزمن.

في جامعة بنسلفانيا، طالب دراسات عليا يعمل Ro Encarnación من زاوية جديدة في مجال “العدالة الخوارزمية” لقد شهدنا الريادة (في الغالب من قبل النساء والأشخاص الملونين) على مدار 7-8 سنوات الماضية. يركز عملها على المستخدم أكثر من تركيزه على المنصة، حيث يقوم بتوثيق ما تسميه “التدقيق الناشئ”.

عندما يقوم Tiktok أو Instagram بتنفيذ مرشح عنصري قليلاً، أو مولد صور يفعل شيئًا مذهلاً، ماذا يفعل المستخدمون؟ بالتأكيد يشكون، لكنهم يستمرون أيضًا في استخدامه ويتعلمون كيفية التغلب على المشكلات المرمزة فيه أو حتى تفاقمها. وقد لا يكون هذا “حلاً” بالطريقة التي نتصورها، ولكنه يوضح تنوع ومرونة جانب المستخدم في المعادلة: فهم ليسوا هشين أو سلبيين كما قد نعتقد.