كل أسبوع - وأحيانًا كل يوم – يظهر نموذج جديد متطور من الذكاء الاصطناعي للعالم. مع اقترابنا من عام 2025، فإن وتيرة إصدار النماذج الجديدة مذهلة، إن لم تكن مرهقة. منحنى الأفعوانية يستمر في النمو بشكل متسارع، وقد أصبحت الإرهاق والدهشة رفيقين دائمين. كل إصدار يبرز لماذا يُعتبر هذا النموذج بالذات أفضل من جميع الآخرين، مع مجموعات لا حصر لها من المعايير والمخططات البيانية تملأ خلاصاتنا بينما نسعى جاهدين لمواكبة التطورات.
قبل ثمانية عشر شهرًا، كان الغالبية العظمى من المطورين والشركات تستخدم نموذج ذكاء اصطناعي واحد فقط. اليوم، الوضع عكس ذلك تمامًا. نادرًا ما نجد شركة كبيرة تقيد نفسها بقدرات نموذج واحد فقط. الشركات حذرة من الاعتماد على مورد واحد، خاصةً لتكنولوجيا أصبحت بسرعة جزءًا أساسيًا من استراتيجيتها طويلة الأجل وعائداتها قصيرة الأجل. أصبح الأمر أكثر خطورة بالنسبة للفرق لوضع جميع رهاناتها على نموذج لغوي كبير واحد (LLM).
لكن على الرغم من هذا التشتت، لا يزال العديد من مزودي النماذج يدعمون الرأي القائل بأن الذكاء الاصطناعي سيكون سوقاً يتسم بالفوز الكلي لأحد الأطراف. يدعون أن الخبرة والموارد المطلوبة لتدريب نماذج ذات مستوى عالمي نادرة وقابلة للدفاع عنها وتعزز نفسها بنفسها. ومن وجهة نظرهم، فإن فقاعة الضجيج لبناء نماذج الذكاء الاصطناعي ستنهار في النهاية، تاركة وراءها نموذج عملاق وحيد للذكاء العام الاصطناعي (AGI) سيتم استخدامه لكل شيء وكل شيء آخر.
نعتقد أن هذه النظرة خاطئة. لن يكون هناك نموذج وحيد يحكم الكون سواء في العام المقبل أو العقد المقبل؛ بل سيكون مستقبل الذكاء الاصطناعي متعدد النماذج.
نماذج اللغة سلع غير واضحة
تعرف قاموس أكسفورد للاقتصاد السلعة بأنها “سلعة موحدة يتم شراؤها وبيعها على نطاق واسع ووحداتها قابلة للتبادل”. تعتبر نماذج اللغة سلعاً بمعنيين مهمين:
- تصبح النماذج نفسها أكثر قابلية للتبادل عبر مجموعة واسعة من المهام.
- الخبرة البحثية المطلوبة لإنتاج هذه النماذج تصبح أكثر توزيعاً وسهولة الوصول إليها.
بينما تتحول نماذج اللغة إلى سلع تجارية بشكل غير متساوٍ؛ هناك مجموعة كبيرة من القدرات التي تناسب أي نموذج بدءًا بـ GPT-4 وصولاً إلى Mistral Small بشكل مثالي للتعامل معها.
ومع ذلك ، عندما نتجه نحو الهوامش والحالات الحدودية ، نرى تمايزا أكبر وأكبر ، حيث تتخصص بعض مزودي النماذج صراحة في توليد الشفرات أو التفكير أو الجيل المعزز بالاسترجاع (RAG) أو الرياضيات.
لذا بينما تُعتبر نماذج اللغة سلعاً تجارية ، يمكن وصفها بدقة أكبر بأنها “سلع غير واضحة”. بالنسبة للعديد من حالات الاستخدام ، ستكون نماذج الذكاء الاصطناعي قابلة للتبادل تقريباً ، مع تحديد مقاييس مثل السعر والزمن الذي تستغرقه العملية أي النموذج يجب استخدامه.
التنسيق المتعدد الأنماط والتوجيه
هناك تشبيه مناسب لديناميكيات السوق لنماذح اللغة: الدماغ البشري . لقد ظلت بنية أدمغتنا دون تغيير منذ 100,000 عام والأدمغة مشابهة جداً لبعضها البعض مقارنة باختلافاتها . خلال معظم وقت وجود البشر على الأرض تعلم معظم الناس نفس الأشياء وكان لديهم قدرات مشابهة .
لكن بعد ذلك حدث شيء ما . طورنا القدرة على التواصل باللغة — أولاً بالكلام ثم بالكتابة . تسهل بروتوكولات الاتصال الشبكات ومع بدء البشر بالتواصل مع بعضهم البعض بدأوا أيضاً بالتخصص بدرجات أكبر فأكبر .
نحن نؤمن بأن نفس الشيء سيحدث في مجال الذكاء الاصطناعي: كلما استطعنا الاستفادة القصوى مما تقدمه عدة نمادح بدلاً عن الاعتماد فقط على واحدة منها زادت قدرة تلك النمادح على التخصص وتوسيع حدود القدرات .
إن الأنظمة متعددة الأنماط يمكن أن تسمح بتخصص أكبر وكفاءة أعلى .
لا يمكن المبالغة في مدى أهمية تفتيت سوق موديلات AI كشيء جيد للغاية؛ الأسواق المجزأة هي أسواق فعالة: تعطي القوة للمشترين وتعظم الابتكار وتقلل التكاليف .
أعظم الاختراعات ليس لها مالكون ؛ ورثة بن فرانكلين لا يمتلكون الكهرباء ؛ وميراث تورنج لا يمتلك جميع أجهزة الكمبيوتر ؛ فالذكاء الصناعي بلا شك هو أحد أعظم اختراعات البشرية ونعتقد أن مستقبله سيكون — ويجب أن يكون — متعدد الأنماط.
