سواء أكان هذا يمثل حقًا “لحظة iPhone” أو تهديدًا خطيرًا لبحث Google ليس واضحًا في الوقت الحالي – في حين أنه من المحتمل أن يدفع التغيير في سلوكيات المستخدم وتوقعاته ، فإن التحول الأول سيكون دفع المؤسسات لجلب أدوات مدربة على نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) للتعلم من البيانات والخدمات الخاصة بهم.
وهذا ، في النهاية ، هو المفتاح – أهمية وقيمة الذكاء الاصطناعي التوليدي اليوم ليست في الحقيقة مسألة تحول مجتمعي أو على مستوى الصناعة. إنها بدلاً من ذلك مسألة كيف يمكن لهذه التكنولوجيا أن تفتح طرقًا جديدة للتفاعل مع كميات كبيرة وغير عملية من البيانات والمعلومات.
من الواضح أن OpenAI يتوافق مع هذه الحقيقة ويشعر بوجود فرصة تجارية: على الرغم من أن قائمة المنظمات المشاركة في مبادرة المكون الإضافي ChatGPT صغيرة ، فقد فتحت OpenAI قائمة انتظار حيث يمكن للشركات التسجيل للوصول إلى المكونات الإضافية. في الأشهر المقبلة ، سنرى بلا شك العديد من المنتجات والواجهات الجديدة المدعومة بأنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدية من OpenAI.
في حين أنه من السهل الوقوع في فخ رؤية OpenAI كحارس البوابة الوحيد لهذه التكنولوجيا – و الدردشة مثل ال الذهاب إلى أداة الذكاء الاصطناعي التوليدية – لحسن الحظ هذا بعيد كل البعد عن الواقع. لست بحاجة إلى التسجيل في قائمة الانتظار أو أن يكون لديك مبالغ ضخمة من المال لتسليمها إلى Sam Altman ؛ بدلاً من ذلك ، من الممكن مضيف ذاتي ماجستير.
هذا شيء بدأنا نراه في Thoughtworks. في أحدث إصدار من تكنولوجيا الرادار – دليلنا المعلق بآرائنا حول التقنيات والمنصات واللغات والأدوات المستخدمة في جميع أنحاء الصناعة اليوم – حددنا عددًا من الأدوات والممارسات المترابطة التي تشير إلى أن مستقبل الذكاء الاصطناعي التوليدي هو مكان مناسب ومتخصص ، على عكس ما يمكن أن تفعله المحادثات السائدة هل تصدق.
لسوء الحظ ، لا نعتقد أن هذا شيء أدركه العديد من قادة الأعمال والتكنولوجيا حتى الآن. تم وضع تركيز الصناعة على OpenAI ، مما يعني أن النظام البيئي الناشئ للأدوات التي تتجاوزها – يتجلى في مشاريع مثل GPT-J و GPT Neo – وقد تم إهمال نهج DIY الذي يمكنهم تسهيله إلى حد ما حتى الآن. هذا عار لأن هذه الخيارات تقدم العديد من الفوائد. على سبيل المثال ، تتجنب LLM المستضافة ذاتيًا مشكلات الخصوصية الحقيقية جدًا التي يمكن أن تأتي من ربط البيانات بمنتج OpenAI. بمعنى آخر ، إذا كنت ترغب في نشر LLM لبيانات مؤسستك الخاصة ، فيمكنك القيام بذلك بنفسك ؛ لا تحتاج إلى الذهاب إلى مكان آخر. بالنظر إلى كل من اهتمامات الصناعة والعامة فيما يتعلق بالخصوصية وإدارة البيانات ، فإن توخي الحذر بدلاً من إغراء الجهود التسويقية للتكنولوجيا الكبيرة أمر منطقي للغاية.
الاتجاه ذو الصلة الذي رأيناه هو نماذج لغة خاصة بالمجال. على الرغم من أن هذه العناصر قد بدأت للتو في الظهور ، إلا أن ضبط LLM المتاح للجمهور والأغراض العامة على بياناتك الخاصة يمكن أن يشكل أساسًا لتطوير أدوات استرجاع معلومات مفيدة بشكل لا يصدق. يمكن استخدامها ، على سبيل المثال ، في معلومات المنتج أو المحتوى أو الوثائق الداخلية. في الأشهر القادمة ، نعتقد أنك سترى المزيد من الأمثلة على استخدامها للقيام بأشياء مثل مساعدة موظفي دعم العملاء وتمكين منشئي المحتوى من التجربة بحرية وإنتاجية أكبر.
إذا أصبح الذكاء الاصطناعي التوليدي أكثر تخصصًا في المجال ، فسيظل السؤال عما يعنيه هذا بالفعل بالنسبة للبشر. ومع ذلك ، أود أن أقترح أن هذه النظرة لمستقبل الذكاء الاصطناعي على المدى المتوسط أقل تهديدًا وإخافة بكثير من العديد من الرؤى التي تروج للموت اليوم. من خلال سد الفجوة بشكل أفضل بين الذكاء الاصطناعي التوليدي ومجموعات البيانات الأكثر تحديدًا والمتخصصة ، يجب على الأشخاص بمرور الوقت بناء علاقة مختلفة بمهارة مع التكنولوجيا. سوف يفقد سحره كشيء يعرف كل شيء ظاهريًا ، وبدلاً من ذلك سيصبح جزءًا لا يتجزأ من سياقنا.
