الرئيس التنفيذي لشركة ديب مايند يعرب عن قلقه من سرعة تجارية الذكاء الاصطناعي: إذا أُبقيت المختبرات التجريبية لعدة سنوات، قد يكون البشر قد تغلبوا على السرطان بالفعل

الرئيس التنفيذي لشركة DeepMind جوجل، هاسبيس، يعبر عن أسفه لأن المنافسة في مجال الذكاء الاصطناعي كانت متسرعة جدًا، وإذا سمح للعلم بالتدريب في المختبرات لعدة سنوات، ربما يكون البشر قد تمكنوا من علاج السرطان.

الذكاء الاصطناعي يغير حياة الإنسان بسرعة، حيث تظهر تقنيات وأدوات جديدة كل بضعة أسابيع أو أيام، لكن أحد الشخصيات المركزية في هذه الموجة، وهو الرئيس التنفيذي لشركة DeepMind، الحاصل على جائزة نوبل في الكيمياء لعام 2024، ديميس هاسبيس، يعتقد أن وتيرة المنافسة في الذكاء الاصطناعي كانت مفرطة في السرعة، ولو كان الأمر بيده، لكان الذكاء الاصطناعي قد تدرب في المختبرات لسنوات إضافية، وربما كان البشر قد تمكنوا من علاج السرطان الآن.

هاسبيس كشف عن هذا الشعور بالأسف خلال بودكاست مع الصحفية كليو أبراهام. في مقابلة سابقة مع مجلة تايم، قال إنه يصف نفسه بأنه عالم، وأكد أن استكشاف الذكاء الاصطناعي هو سعي وراء المعرفة وفهم العالم.

ذكر أن هدفه عند دخول مجال الذكاء الاصطناعي لم يكن بناء روبوتات دردشة، بل تسريع الاكتشافات العلمية. من أشهر إنجازاتهم نظام ألفا فولد، الذي حل مشكلة طي البروتينات التي ظلت غير محلولة في علم الأحياء لمدة 50 عامًا. وأشار هاسبيس إلى أن هذا النظام استفاد منه أكثر من 3 ملايين عالم حول العالم، خاصة في أبحاث الأمراض مثل الملاريا، حيث يوفر الذكاء الاصطناعي قواعد بيانات هيكلية مجانية، مما يسمح للباحثين بتجاوز التجارب الأساسية والدخول مباشرة في مرحلة تطوير الأدوية.

مصدر الصورة: يوتيوب، نتائج أبحاث ألفا فولد، جعلت هاسبيس واحدًا من حائزي جائزة نوبل.

ويعتقد أنه لو أُتيح للذكاء الاصطناعي أن يبقى في المختبرات لسنوات إضافية، ويركز على هذه القضايا الحرجة، لكان البشر قد حققوا تقدمًا حاسمًا في علاج السرطان أو في علوم المواد.

التقنيات الأحدث تصل إلى الجمهور خلال شهور، لكنها تترك القضايا الأساسية بدون موارد

في مقابلته، رسم هاسبيس مسارًا مثاليًا لتطوير الذكاء الاصطناعي، وهو ما يُعرف بـ"نموذج سيرن". يأمل أن يكون تطوير الذكاء الاصطناعي العام عملية تشبه تشغيل المنظمة الأوروبية للأبحاث النووية (CERN) لمصادم الهادرونات الكبير، بحيث يتم استخدام المنهج العلمي بشكل دقيق، حذر، ومدروس، لضمان التقدم بعد فهم كامل لكل خطوة.

لكن الواقع انحرف عن هذا السيناريو المثالي، حيث أدى ظهور ChatGPT في نهاية 2022 ونجاح الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى بداية سباق تجاري فوضوي عالمي. يعترف هاسبيس أن هذا الأمر سرع من تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي، حيث يمكن أن تصل التقنيات المتقدمة إلى الجمهور خلال شهور، لكنه أدى أيضًا إلى فقدان الموارد المخصصة للمشاكل الحاسمة.

ولمواجهة المنافسة على السوق والتفوق التكنولوجي، اضطروا إلى تسريع وتيرة التطوير، ويعترف هاسبيس أنهم لم يعودوا قادرين على العمل وفقًا للرؤية التي حلم بها قبل سنوات، والتي كانت تعتمد على التفكير الفلسفي والتقييم الحذر لكل خطوة.

على الرغم من أن روبوتات الدردشة بالذكاء الاصطناعي مفيدة في التلخيص وتحفيز الأفكار، إلا أنها لا تزال تعاني من عيوب مثل الهلوسة، ومع ذلك، فإن الضغوط التجارية تدفع هذه المنتجات التجريبية إلى السوق بسرعة. هذا أدى إلى تخصيص الكثير من الموارد والجهود لتطوير نماذج أساسية عامة تلبي الاستخدامات الجماهيرية، ضمن دورة إصدار سريعة.

لتحقيق توازن بين الواقع والمثالية، يتبنى هاسبيس موقفًا أكثر واقعية، حيث يقود تطوير منتجات الذكاء الاصطناعي الاستهلاكية مثل جيميني من جوجل، ويستثمر أيضًا في تطوير الذكاء الاصطناعي الضيق (Narrow AI). يعتقد أنه لا حاجة لانتظار ظهور الذكاء الاصطناعي العام، فأنظمة مثل ألفا فولد وغيرها من النماذج المتخصصة يمكن أن توفر فوائد حقيقية للبشر في مجالات الطاقة وعلوم المواد والرعاية الصحية.

استخدام الذكاء الاصطناعي في لعبة غو، وكشف إمكانياته في تجاوز التفكير البشري

ثقة هاسبيس في الذكاء الاصطناعي تتعزز بشكل كبير من خلال مباراة عام 2016 بين ألفا غو وملك كوريا الجنوبية لي سيو-ول، التي هزت العالم. في تلك المباراة، قام ألفا غو بخطوة شهيرة تُعرف بـ"الخطوة 37"، والتي اعتبرها البعض غير متوقعة، لكنها أدت في النهاية إلى فوز النظام.

مصدر الصورة: gogameguru.com، الخطوة 37 التي قام بها ألفا غو، والتي اعتبرها هاسبيس علامة على قدرة الذكاء الاصطناعي على تجاوز إطار تفكير البشر.

من خلال هذه الإشارة، أدرك هاسبيس أن الذكاء الاصطناعي أصبح يمتلك القدرة على تجاوز الخبرة البشرية، والبحث عن حلول جديدة كليًا. ويريد أن يطبق هذا النوع من الإبداع الذي يتجاوز التفكير البشري في المجال العلمي.

ويُعد نظام ألفا فولد أفضل مثال على هذا التفكير. فطرق التقليدية تتطلب مئات الآلاف من الدولارات وسنوات طويلة لفك شفرة بنية بروتين واحد، بينما تمكن ألفا فولد 2 من التنبؤ بأكثر من 200 مليون بنية بروتين معروفة في المجتمع العلمي.

الآن، يقود هاسبيس فريقه نحو أبحاث أعمق في تطوير الأدوية، حيث تستغرق عملية تطوير الدواء التقليدية حوالي 10 سنوات، مع معدل نجاح يبلغ 10%.

أسس شركة Isomorphic Labs، التي تستخدم نماذج ألفا فولد 3 والنماذج اللاحقة لـ"الفرز الافتراضي"، حيث يمكن للذكاء الاصطناعي خلال دقائق محاكاة تفاعل ملايين المركبات مع البروتينات، مع فحص مدى تأثيرها على أكثر من 20 ألف بروتين في الجسم، مما يسمح بتصفية معظم التركيبات الفاشلة في مرحلة الحاسوب، وإرسال أقلها احتمالية للفشل إلى المختبرات للتجربة.

مخاطر محتملة من الذكاء الاصطناعي

لكن مع تعزيز تقنيات الذكاء الاصطناعي ودخولها عصر الوكيل الذكي، أصبح هاسبيس أكثر قلقًا بشأن المستقبل. يلخص المخاطر في فئتين رئيسيتين، الأولى هي “الفاعلون الخبيثون”، سواء كانوا أفرادًا أو دولًا، الذين قد يستخدمون التقنيات التي كانت موجهة لعلاج الأمراض أو تطوير مواد جديدة، لأغراض ضارة.

أما الفئة الثانية فهي تهديد أكثر خيالًا لكنه حقيقي، وهو “الانحراف عن المسار” (Going rogue). عندما يصبح النظام ذكيًا جدًا وذاتيًا بدرجة عالية، يصبح من الصعب ضمان أن ينفذ الأهداف التي يحددها البشر بدقة، وأن لا يتجاوز حدود الأمان.

لمواجهة هذه التحديات، يدعو هاسبيس المؤسسات الرائدة في أبحاث الذكاء الاصطناعي، والحكومات، والأوساط الأكاديمية إلى إنشاء آليات تعاون دولية، مع التأكيد على أهمية إجراء أبحاث أمنية أكثر في الطريق نحو الذكاء الاصطناعي العام (AGI).

وعلى الرغم من أسفه لعدم بقاء الذكاء الاصطناعي في المختبرات لسنوات إضافية، إلا أن هاسبيس يبقى متفائلًا للـ50 سنة القادمة. يتوقع أن يساعد الذكاء الاصطناعي البشر في حل قضايا مثل الاندماج النووي، واكتشاف الموصلات عند درجة حرارة الغرفة، وحتى خفض تكاليف الطاقة للسفر إلى الفضاء. بالنسبة له، فإن الذكاء الاصطناعي ليس مجرد تقنية، بل هو عدسة مكبرة لاستكشاف حقائق العالم، وهو يشتاق لمعرفة الحقيقة مهما كانت الإجابة.

• تم إعادة نشر هذا المقال بإذن من: “عصر الرقمية”
• العنوان الأصلي: “حائز نوبل يأسف: ‘التحول التجاري للذكاء الاصطناعي سريع جدًا’، لو بقي في المختبر لسنوات، لكان البشر قد تمكنوا من علاج السرطان!”
• الكاتب الأصلي: تشن جيانجون