خبير البيانات الضخمة: اللوائح الحالية للذكاء الاصطناعي تعيق التقدم، تعيين دايفيد ساكس خطوة إيجابية

تعيين ديفيد ساكس يعزز الذكاء الاصطناعي والعملات الرقمية

تشي تشانغ، الرئيس التنفيذي للعمليات في Kite AI، يعتقد أن قانون الاتحاد الأوروبي بشأن الذكاء الاصطناعي، رغم أنه تم سنه بنوايا حسنة، يمكن أن “يفرض عبئًا على الامتثال للمبتكرين الصغار.” بالمقابل، فإن النهج الأمريكي “الأكثر انفتاحًا” للذكاء الاصطناعي يفتقر إلى تشريع فيدرالي متماسك، مما قد يعيق الابتكار.

في ردود مكتوبة تمت مشاركتها مع Bitcoin.com News، أكدت تشانغ، التي تعتبر مرشدة للمؤسسين في مراحلهم الأولية، على أهمية تحقيق توازن بين تعزيز الابتكار وضمان السلامة العامة. ومع ذلك، اعترفت بأنها تواجه تحديات في تحقيق هذا التوازن.

فيما يتعلق بتعيين ديفيد ساكس كقيصر الذكاء الاصطناعي والعملات الرقمية في الإدارة القادمة، ترى تشانغ أن ذلك يعتبر دليلاً على “التركيز القوي للإدارة على دفع الابتكار.” وتعتقد أن خبرة ساكس في توسيع المنصات الرقمية وإدارة النظم البيئية المعقدة يمكن أن تجلب هيكلاً وتنسيقاً مطلوبًا بشدة لصناعات الذكاء الاصطناعي وتقنية البلوكشين.

وتماشياً مع بعض زملائها الذين أشادوا بالاختيار، تقترح تشانغ أن تعيين ساكس يشير إلى إطار سياسة حكومية أمريكية يدعم التوجه لتحقق قيمة عادلة، يحفز الابتكار، ويعالج القضايا الأخلاقية. مثل هذا الإطار يمكن أن يمهد الطريق للنمو المستدام ووضع الولايات المتحدة كعاصمة عالمية مستقبلية لكل من العملات الرقمية والذكاء الاصطناعي، كما قالت المديرة التشغيلية.

وفي الوقت نفسه، في ردودها، ناقشت تشانغ أيضًا تطورين حديثين في الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) وفوائدهما على النظام البيئي. فيما يلي إجابات تشانغ على جميع الأسئلة المرسلة.

Bitcoin.com News (BCN): اختار الرئيس الأمريكي المنتخب دونالد ترامب المدير التنفيذي السابق لشركة PayPal ديفيد ساكس كقيصر جديد للذكاء الاصطناعي والعملات الرقمية في البيت الأبيض. كخبيرة تعمل عند تقاطع الذكاء الاصطناعي والعملات الرقمية، هل يمكنك إخبار قرائنا ماذا يعني تعيين ساكس لمستقبل كل من صناعات الذكاء الاصطناعي والعملات الرقمية؟

تشي تشانغ (CZ): يشير تعيين ديفيد ساكس إلى تركيز قوي على دفع الابتكار عند تقاطع تقنيات الذكاء الاصطناعي والبلوكشين. قد تجلب خبرته في توسيع المنصات الرقمية وإدارة النظم البيئية المعقدة في PayPal الهيكل والتنسيق اللازمين بشدة لهذه الصناعات التي تتطور بسرعة. بالنسبة للذكاء الاصطناعي والعملات الرقمية، يمكن أن يعني هذا إطارات سياسات تدعم تحقيق قيمة عادلة، تحفز الابتكار، وتعالج القضايا الأخلاقية—مما يمهد الطريق للنمو المستدام وجعل الولايات المتحدة مركزًا عالميًا لكل من العملات الرقمية والذكاء الاصطناعي، كما كانت لصناعة البرمجيات.

BCN: أثار الإنترنت ضجة كبيرة حول حلول الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI)، مما يمكن المستخدمين من استكشاف مفاهيم افتراضية غير محدودة تشجع على عصر جديد من الثقافة الإلكترونية. رغم الجوانب المثيرة لهذا الاتجاه، هناك مخاطر ودواخل خطيرة مرتبطة، بما في ذلك التزييف العميق، مما يمكن أن يكون ضارة جداً للشركات. بالنظر إلى أن الذكاء الاصطناعي التوليدي كان موجوداً لفترة طويلة، ما الذي تعتقد بأنه وراء الازدهار الأخير؟

CZ: يمكن أن يُعزى الازدهار الأخير في GenAI إلى التطورات في نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، وتحسين الخوارزميات التدريبية، وتوفر موارد الحوسبة عالية الأداء مثل وحدات معالجة الرسوميات. بالإضافة إلى ذلك، سمحت التقنيات اللامركزية بإطار عمل لتبادل البيانات التعاوني، مما يسرع من الابتكار. وقد مكَّنت أدوات الوصول والواجهات البرمجية التطبيقات الواقعية، مما يشعل تبنيها الواسع النطاق.

BCN: يمكن الآن لمستخدمي الإنترنت إنشاء نماذج ذكاء اصطناعي في نصوص ورسوميات ومقاطع فيديو عالية الجودة. هل يمكنك تقديم أمثلة عن كيفية تسخير قدرة إنشاء نماذج ذكاء اصطناعي في نصوص ورسوميات ومقاطع فيديو عالية الجودة لتحقيق تأثير إيجابي في صناعات مختلفة وجوانب الحياة؟

CZ: يتمتع الذكاء الاصطناعي التوليدي بمجموعة من التطبيقات عبر الصناعات. للأفراد، فإنه يوفر أدوات إبداعية لتوليد المحتوى، من المساعدة في الكتابة إلى إنشاء الصور. بالنسبة للشركات، فإنه يحول التسويق عن طريق تصميم الإعلانات الآلي، وتمكين تجارب العملاء المخصصة للغاية، وتوليد بيانات اصطناعية لنماذج التدريب. في الرعاية الصحية، يُستخدم لإنشاء أدوات تشخيصية ومحاكاة السيناريوهات الطبية. قدرته على تسريع النماذج الأولية وحل المشاكل تجعله لا يُقدر بثمن في المجالات المختلفة.

BCN: بالرغم من فوائده في العديد من النواحي، فإن GenAI يحتوي على بعض المخاطر التي تم تسليط الضوء عليها أعلاه. هل يمكنك تسليط الضوء على أي مخاطر أخرى مرتبطة بالتكنولوجيا السريعة الانتشار في GenAI؟

CZ: بعيدًا عن مخاطر التزييف العميق والانتحال، يمكن أن ينشر GenAI التحيز إذا تم تدريبه على مجموعات بيانات معيبة، مما يؤدي إلى تمييز غير مقصود في التطبيقات مثل التوظيف أو الإقراض. مصدر آخر للقلق هو نقص الشفافية في نتائج النموذج، التي يمكن أن تآكل الثقة. بالإضافة إلى ذلك، تنشأ نزاعات الملكية الفكرية عندما تولد نماذج GenAI محتوى مستندًا إلى بيانات محمية بالحقوق. تؤكد هذه المخاطر على الحاجة إلى حكم قوية وآليات إنصاف عادلة.

BCN: أصبح التنظيم جزءًا حاسمًا من التطورات التكنولوجية الحديثة. يتسابق معظم الحكومات لحماية المواطنين وأوطانهم من المخاطر المحتملة للتكنولوجيا الناشئة. ومع ذلك، فإن الطبيعة اللامركزية والتطور السريع لهذه التكنولوجيا تشكل تحديات كبيرة للعديد من الحكومات في جميع أنحاء العالم. كيف ترى فعالية السياسات التنظيمية العالمية الحالية في مواجهة التحديات التي تطرحها التكنولوجيا الناشئة مثل الذكاء الاصطناعي؟

CZ: لا تزال تنظيم الذكاء الاصطناعي عالميًا في مراحله الأولى، مع مستويات متفاوتة من التقدم. بينما يُعتبر قانون الاتحاد الأوروبي للذكاء الاصطناعي محاولة شاملة لمعالجة المخاطر، فإنه يمكن أن يفرض عبئًا على الامتثال للمبتكرين الصغار. في المقابل، اعتمدت الولايات المتحدة نهجًا أكثر انفتاحًا ولكنه يفتقر للتشريع الفيدرالي المتماسك. التوازن بين تعزيز الابتكار وضمان السلامة العامة يمثل تحديًا، ويمكن للأنظمة اللامركزية مثل Kite AI المساعدة عن طريق تضمين الشفافية والمساءلة على مستوى البنية التحتية.

BCN: ما هي الطرق البديلة التي توصي بها الحكومات لتنظيم النظام البيئي التكنولوجي الناشئ، وخصوصًا الذكاء الاصطناعي؟

CZ: يجب أن تركز الحكومات على التنظيم المبني على النتائج بدلاً من تدابير الامتثال الصارمة. يمكن للأطر التعاونية التي تشمل القطاعين العام والخاص ضمان أن تواكب السياسات التقدم التكنولوجي. تسمح الصناديق التنظيمية، على سبيل المثال، بالابتكار في بيئات محدودة. يمكن لنماذج الحكم اللامركزية أن تلعب دورًا أيضًا بضمان الوصول العادل وإنصاف متين دون الحاجة إلى تدخلات قاسية.

BCN: مشروعك، Kite AI، يهدف إلى ضمان الوصول العادل إلى موارد الذكاء الاصطناعي—البيانات والنماذج والوكالات. هل يمكنك الحديث عن هذا بإيجاز وكيف تخطط لتحقيق هذا الهدف؟

CZ: في Kite AI، نبني طبقة أساس للاقتصاد الرقمي العالمي المدفوع بالذكاء الاصطناعي. تخيل نظامًا يمكن من خلاله للجميع، من المطورين الصغار إلى المؤسسات الكبيرة، الوصول إلى بيانات الذكاء الاصطناعي عالية الجودة وأدواته بشكل شفاف وعادل. من خلال طبقة التنسيق المستندة إلى البلوكشين، نضمن أن يحتفظ المساهمون بملكية أصولهم ويتم مكافأتهم بشكل عادل كلما تم استخدام بياناتهم أو نماذجهم أو وكلاء الذكاء الاصطناعي التابعين لهم. هذا يجعلك الابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي متاحًا للجميع، وليس فقط للتكنولوجيا الكبرى.

BCN: التفكير في المتحولين والنماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) هما تقدمان حديثان إضافيان في الذكاء الاصطناعي التوليدي. هل يمكنك تفسير لقرائنا ما هما وكيف يعملان والفوائد التي يجلبانها إلى نظام الذكاء الاصطناعي التوليدي؟

CZ: المتحولون هم نوع من بنية نماذج التعلم الآلي التي تتفوق في فهم البيانات التسلسلية وتوليدها، مثل النص أو الكود. تعتمد النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) على المتحولين ويتم تدريبها على مجموعات بيانات ضخمة لأداء مهام مثل ترجمة اللغة والتلخيص وتوليد المحتوى. لقد أطلق تنوعها قدرات جديدة في GenAI، مما يسهل بناء التطبيقات التي تتطلب فهم وإنتاج نص إنساني مشابه.

BCN: على الرغم من وجوده لعدة سنوات، فقد شهد الذكاء الاصطناعي التوليدي طفرة في الشعبية خلال السنوات القليلة الماضية، على الأرجح بسبب التطورات في التقنيات اللامركزية الداعمة. ما هي توقعاتك لتطوير الصناعة خلال السنوات الخمس المقبلة؟

CZ: في السنوات الخمس المقبلة، نتوقع أن يتم دمج GenAI بسلاسة مع الأطر اللامركزية، مما يمكن النظم البيئية التعاونية حيث يتم مكافأة المساهمين بشكل عادل على بياناتهم وخبراتهم. ستظهر اقتصاديات رقمية مدفوعة بالذكاء الاصطناعي، بفضل الحكم اللامركزي والإسناد الشفاف. Kite AI في طليعة هذا التحول، حيث توفر البنية التحتية الأساس لتحقيق التعاون والابتكار العالميين في مجال الذكاء الاصطناعي.