بروك أندرسون-تومبكينز يتحدث عن كونه متفائلاً في مجال الذكاء الاصطناعي
تم تحرير هذه المقابلة من أجل الطول والوضوح.
سارة ويلر: تشير فكرة “الذكاء الاصطناعي المسؤول” إلى مدى اختلاف نطاق الذكاء الاصطناعي وإمكاناته (للخير والشر) مقارنة بأنواع التكنولوجيا الأخرى. هل يمكنك أن تتذكر وقتًا آخر عندما قمنا بتطبيق هذا النوع من الإطار على تقنية معينة؟
بروك أندرسون-تومبكينز: هذه نقطة عظيمة أعتقد أن حقيقة اختلاف الذكاء الاصطناعي بشكل كبير عن التقنيات الأخرى هو سبب ضرورة أخذ الذكاء الاصطناعي المسؤول (RAI) في الاعتبار في البداية.
أود أيضًا أن أقترح أن يقوم أحد مستأجري RAI بإحضار أشخاص مختلفين في وقت مبكر من العملية. إذا نظرت إلى تخطيط المشروع بشكل عام، فإن جلب الأفراد إلى الطاولة الذين ربما كانوا في نهاية المشروع بشكل كلاسيكي، فإن جلبهم مبكرًا هو الأفضل. في حالة الذكاء الاصطناعي، قد يكون خبير المجال هو الأقرب إليك أو المعالج إذا كنت تبحث بشكل كلي عن كيفية تعزيز الكفاءة والفعالية حقًا.
س.و.: ماذا تقول لشركة تحاول أن تقرر ما إذا كان ينبغي عليها البدء في استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل ما أو الانتظار لبعض الوقت لمعرفة حالات الاستخدام الأفضل لأعمالها؟ هل سيتخلفون كثيرًا عن الركب إذا لم يقفزوا الآن؟
مضرب: حسنًا، أحد الاقتباسات المفضلة لدي من بيركلي هو أنه ليس عليك أن تبدأ من النهاية العميقة. [Berkeley’s Haas School of Business offers a certificate in AI business strategy and application] أعتقد أنك يجب أن تبدأ ببساطة، وأن تشرك موظفيك في وقت مبكر وفي كثير من الأحيان، وتساعدهم على التغلب على العنوان الرئيسي القائل بأن الذكاء الاصطناعي سوف يستولي على وظيفتهم. عدد قليل جدًا من الأشخاص يعملون بشكل جيد في وضع الخوف، لذلك يجب أن يكون ذلك جزءًا من الإستراتيجية فيما يتعلق بجزء التبني. عليك أن تفكر في كيفية مساعدة المنظمة على عدم الخوف من كل الأشياء التي قد تكون في العناوين الرئيسية، ثم اتخاذ خطوات لتحسين المهارات وإعادة المهارات.
أحد الأمثلة التي يمكنني تقديمها هو إنشاء مكتبة سريعة، وهي طريقة لطيفة للبدء. إذا كانت هناك فرصة لاستخدام نموذج لغة كبير (LLM) والحصول على إجابات دقيقة، فإن ذلك يساعد في تحقيق الكفاءة، وهو ما يتم على الأرجح عندما تساعد في بناء المطالبات المناسبة. ومن ثم سوف ينحني الناس لأنهم سيرون أن هناك بالفعل بعض الراحة بدلاً من مجرد التعلم وفعل المزيد.
أعتقد أنه من المهم أن نبدأ الآن. والشركات التي تفعل ذلك، يمكن للعمل المسبق أن يحدث فرقًا في تحديد نتائج مشروع الذكاء الاصطناعي. هناك إحصائية تقول أن 87% من حالات استخدام الذكاء الاصطناعي تفشل في الخروج من الاختبار الآن. وهذا رقم ضخم! الآن، انتبه، هذه الإحصائية تعود إلى الخريف الماضي، لكنها لا تزال رقمًا كبيرًا. لذلك أعتقد أنه لا يوجد وقت أفضل للبدء من الوقت الحاضر. وليس لأنني أقول ذلك، ولكن لأن الأبحاث تدعمه. ولكن هناك بعض التعديلات على النهج الذي يمكن أن يكون له تأثير نهائي على النتيجة.
س.و.: بالنسبة للشركات الأكثر نضجا، ما هي بعض الأشياء التي تتعامل معها؟
أعتقد أن الأمر يتعلق بحالات الاستخدام – هل يتم تنفيذها بالطريقة التي حددتها في الأصل؟ على سبيل المثال، البيانات. لقد سمعت مقولة في ذلك اليوم مفادها أن البيانات هي النفط الجديد. إذًا، هل البيانات بتنسيق يمكن استخدامه بسهولة؟ أو هل يستغرق الأمر المزيد من الوقت، على سبيل المثال، وهل كان هذا الوقت مدمجًا في المشروع، لأنهم ربما أدركوا أو لم يدركوا ذلك كضرورة عندما كانوا يقومون بتجميع العملية.
أعتقد أن مدى نضجها في هذه العملية هو أمر فريد بالنسبة لكل منظمة. والنضج لا يعني بالضرورة العمر – بل يعني أنه إذا كانت المنظمة لديها ميل أكبر نحو التكنولوجيا في البداية، فمن المرجح أن تكون إجاباتها وخياراتها مدفوعة بشكل مختلف عن المنظمات التي قد لا يكون لديها هذه الفرضية الأساسية. وهناك اختلافات في المخاطر المرتبطة بذلك.
س.و: هل أنت متفائل بالذكاء الاصطناعي أم أنك ترى خطرًا أمامك عندما يتعلق الأمر بالذكاء الاصطناعي؟
مضرب: كأسي دائما ممتلئ إلى النصف! وأعتقد أنه من المفيد لرجال الأعمال أن يكونوا متفائلين، وأن يكونوا واقعيين أيضًا. لكن في هذه الحالة بالذات، أود أن أقول إنني أؤمن بالنهج التكنولوجي المتقدم الذي يكون “قلب الإنسان” في جوهره.
لقد كان الخير والشر موجودين منذ بداية الزمن، ومن المحتمل أن تكون المخاطر هنا أعلى بشكل كبير. لذا، فبينما نتجاوز التغيرات أو التحديات الصناعية التي اعتدنا عليها، أشعر بالتأكيد أننا بحاجة إلى القيام بذلك بشكل صحيح. وتصحيح الأمر سوف يتطلب قرية. ونحن في السكن – نعرف كيف نبني القرى! لذا فإن الآن هو في الواقع وقت رائع للاستفادة من الإمكانات.
