نائب الرئيس للهندسة في OpenAI، Srinivas Narayanan، تحدث في مقابلة في 2/12 عن أهمية الاستدلال في الذكاء الاصطناعي (Reasoning). وأوضح أن القدرة على الاستدلال تمكن الذكاء الاصطناعي من حل مشاكل أكثر تعقيدًا، تمامًا كما يحتاج البشر إلى التفكير العميق لحل التحديات الصعبة. وشدد على أنه في حال تمكن الذكاء الاصطناعي من تطوير قدرات استدلال أقوى، سيكون قادرًا على التعامل مع المزيد من الأعمال المعقدة ذات القيمة الاقتصادية العالية، مما يتماشى مع هدف OpenAI في تحقيق الذكاء الاصطناعي العام (AGI).
عندما يأتي عصر وكلاء الذكاء الاصطناعي، يتحد Operator و Deep Research للهجوم معًا
Narayanan يشير إلى أن OpenAI قد قامت مؤخرًا بإطلاق وكيلين للذكاء الاصطناعي ، وهما Operator و Deep Research ، لمساعدة المستخدمين على إكمال المهام بكفاءة أكبر.
المشغل: القدرة على تنفيذ العمليات في المتصفح، مثل الحجز التلقائي، ملء النماذج، إلخ.
Deep Research：مساعدة المستخدمين في إجراء بحوث معمقة، مثل تحليل التقارير المالية واتجاهات الصناعة، وتجميع التقارير بسرعة.
كان يعتقد أن وكلاء الذكاء الاصطناعي مثل هذا سيغير نمط عمل الشركات، مما يجعل الذكاء الاصطناعي ليس فقط في الإجابة على الأسئلة، ولكن يمكنه حقاً "العمل"، مما يزيد بشكل كبير من الإنتاجية.
الذكاء الاصطناعي يتطور بشكل شامل من الرعاية الصحية إلى الخدمات المالية
Narayanan يقدم تقنية الاستدلال الذكي AI في تطبيقات مختلفة في جميع الصناعات:
مجال الرعاية الصحية: يستخدم مقدمو الرعاية الصحية الذكاء الاصطناعي لتحليل بيانات المرضى وزيادة فعالية العلاج. بينما يستخدم المختبر الوطني الذكاء الاصطناعي لدراسة العلاقة بين تحولات الجينات والأمراض النادرة.
الصناعة البيولوجية: تساعد الذكاء الاصطناعي الشركات الدوائية في توقع نتائج التجارب السريرية وتسريع تطوير الأدوية الجديدة.
تحليل مالي وضريبي: يتم تطبيق الذكاء الاصطناعي على تنظيم البيانات المالية وحساب الضرائب لزيادة كفاءة اتخاذ القرارات.
تشير هذه التطبيقات إلى أن قدرة الذكاء الاصطناعي على الاستدلال بدأت بالفعل في تقديم قيمة فعلية للشركات.
DeepSeek تتصاعد، تستمر تكلفة نموذج الاستدلال في الانخفاض
في الآونة الأخيرة، قامت شركة DeepSeek الصينية للذكاء الاصطناعي بإطلاق نموذج الاستدلال R1، ويُزعم أن تكلفة التدريب تتطلب فقط عدة ملايين من الدولارات الأمريكية، مما يظهر أن تكلفة نماذج الذكاء الاصطناعي تنخفض بسرعة. وفيما يتعلق بذلك، أشار Narayanan إلى أن هذا هو اتجاه تطور التكنولوجيا، وأن OpenAI أيضًا تواصل خفض تكلفة النماذج، على سبيل المثال تكلفة تشغيل GPT-4o قد انخفضت بنسبة 150 مرة مقارنة بالإصدارات السابقة.
أكد أن الذكاء الاصطناعي في المستقبل سيصبح أرخص وأكثر انتشارًا، وسيكون من الأسهل على الشركات استخدام الذكاء الاصطناعي لحل مشكلات مختلفة.
ما زالت OpenAI تناقش ما إذا كانت ستفتح المصدر
عندما سُئل عما إذا كان سيتم تشغيل نماذج AI مثل O1 و O3 من OpenAI، قال Narayanan إن الشركة لا تزال تناقش هذا داخليًا. وأشار إلى أن عملاء الشركات لا يهتمون فقط بما إذا كانت AI مفتوحة المصدر، بل أيضًا بمدى فعاليتها وتكلفتها وقدرتها على التخصيص وغير ذلك من المشاكل العملية.
حاليًا، تولي OpenAI الأولوية لضمان أمان النموذج، وستعدل استراتيجية المصدر المفتوح في المستقبل وفقًا للحاجة.
تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الشركات وتطوير المستقبل، مع التركيز على التخصيص والتلقائية
بالنسبة لاحتياجات الشركات، أشار Narayanan إلى أن OpenAI تعمل على تطوير المزيد من حلول الذكاء الاصطناعي المخصصة، مثل تقنية تعزيز الدقة (Reinforcement Fine-Tuning)، التي تتيح للشركات تدريب نماذج AI حصرية بكميات قليلة جدًا من البيانات، بحاجة فقط إلى عدد قليل من الأمثلة.
ويعتقد أن هذا سيغير الطريقة التي تُدخل بها الشركات التجارية الذكاء الاصطناعي، مما يتيح لصناعات مختلفة مثل الرعاية الصحية والقانون والتجزئة وغيرها القدرة على بناء حلول ذكاء اصطناعي مخصصة وفقًا لاحتياجاتها الخاصة.
سوف تؤثر الذكاء الاصطناعي في العالم مثل الطاقة ، ويحتاج إلى بنية تحتية قوية
ذكر نارايانان أن OpenAI تعمل مع الشركات الكبرى لبناء بنية تحتية للحوسبة الذكاء الاصطناعي ، مثل مشروع "Stargate". وهو يعتقد أن الذكاء الاصطناعي سيكون لها تأثير مماثل على اختراع الكهرباء ، وأن نماذج الذكاء الاصطناعي المستقبلية لن تكون أكثر ذكاء فحسب ، بل ستكون أيضا أرخص وأسهل في التطبيق على مختلف الصناعات.
OpenAI التطبيق الداخلي واسع الانتشار
نارايانان أيضًا كشف للحضور أن OpenAI تستخدم بشكل كبير تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحسين كفاءتها الداخلية:
القسم الهندسي: استخدام الذكاء الاصطناعي كمساعد للشفرة لمساعدة في تصحيح الأخطاء وتحسين الشفرة.
المالية والقانون: استخدام تحليل الذكاء الاصطناعي لتحليل بنود العقد وتقليل المخاطر المحتملة.
الدعم الفني: الرد التلقائي على استفسارات العملاء من خلال الذكاء الاصطناعي، لزيادة كفاءة الخدمة.
( التعامل مع تأثير مصدر DeepSeek المفتوح! تحديث نموذج OpenAI: التركيز على التخصيص والحرية الفكرية، إصدار الإذن العام
هذا المقال OpenAI نائب الرئيس الهندسي Narayanan: تخصيص الدخول إلى الشركات AI المفتاح، o1، o3 النماذج مرشحة للكشف المصدر في وقت مبكر ظهرت أولاً على أخبار السلسلة ABMedia.
المحتوى هو للمرجعية فقط، وليس دعوة أو عرضًا. لا يتم تقديم أي مشورة استثمارية أو ضريبية أو قانونية. للمزيد من الإفصاحات حول المخاطر، يُرجى الاطلاع على إخلاء المسؤولية.
نارايانان، نائب الرئيس التنفيذي للهندسة في OpenAI: تخصيص الذكاء الاصطناعي للشركات هو المفتاح للإدخال، ويبدو أن نموذج o1 وo3 قد يصبح مفتوح المصدر
نائب الرئيس للهندسة في OpenAI، Srinivas Narayanan، تحدث في مقابلة في 2/12 عن أهمية الاستدلال في الذكاء الاصطناعي (Reasoning). وأوضح أن القدرة على الاستدلال تمكن الذكاء الاصطناعي من حل مشاكل أكثر تعقيدًا، تمامًا كما يحتاج البشر إلى التفكير العميق لحل التحديات الصعبة. وشدد على أنه في حال تمكن الذكاء الاصطناعي من تطوير قدرات استدلال أقوى، سيكون قادرًا على التعامل مع المزيد من الأعمال المعقدة ذات القيمة الاقتصادية العالية، مما يتماشى مع هدف OpenAI في تحقيق الذكاء الاصطناعي العام (AGI).
عندما يأتي عصر وكلاء الذكاء الاصطناعي، يتحد Operator و Deep Research للهجوم معًا
Narayanan يشير إلى أن OpenAI قد قامت مؤخرًا بإطلاق وكيلين للذكاء الاصطناعي ، وهما Operator و Deep Research ، لمساعدة المستخدمين على إكمال المهام بكفاءة أكبر.
المشغل: القدرة على تنفيذ العمليات في المتصفح، مثل الحجز التلقائي، ملء النماذج، إلخ.
Deep Research：مساعدة المستخدمين في إجراء بحوث معمقة، مثل تحليل التقارير المالية واتجاهات الصناعة، وتجميع التقارير بسرعة.
كان يعتقد أن وكلاء الذكاء الاصطناعي مثل هذا سيغير نمط عمل الشركات، مما يجعل الذكاء الاصطناعي ليس فقط في الإجابة على الأسئلة، ولكن يمكنه حقاً "العمل"، مما يزيد بشكل كبير من الإنتاجية.
الذكاء الاصطناعي يتطور بشكل شامل من الرعاية الصحية إلى الخدمات المالية
Narayanan يقدم تقنية الاستدلال الذكي AI في تطبيقات مختلفة في جميع الصناعات:
مجال الرعاية الصحية: يستخدم مقدمو الرعاية الصحية الذكاء الاصطناعي لتحليل بيانات المرضى وزيادة فعالية العلاج. بينما يستخدم المختبر الوطني الذكاء الاصطناعي لدراسة العلاقة بين تحولات الجينات والأمراض النادرة.
الصناعة البيولوجية: تساعد الذكاء الاصطناعي الشركات الدوائية في توقع نتائج التجارب السريرية وتسريع تطوير الأدوية الجديدة.
تحليل مالي وضريبي: يتم تطبيق الذكاء الاصطناعي على تنظيم البيانات المالية وحساب الضرائب لزيادة كفاءة اتخاذ القرارات.
تشير هذه التطبيقات إلى أن قدرة الذكاء الاصطناعي على الاستدلال بدأت بالفعل في تقديم قيمة فعلية للشركات.
DeepSeek تتصاعد، تستمر تكلفة نموذج الاستدلال في الانخفاض
في الآونة الأخيرة، قامت شركة DeepSeek الصينية للذكاء الاصطناعي بإطلاق نموذج الاستدلال R1، ويُزعم أن تكلفة التدريب تتطلب فقط عدة ملايين من الدولارات الأمريكية، مما يظهر أن تكلفة نماذج الذكاء الاصطناعي تنخفض بسرعة. وفيما يتعلق بذلك، أشار Narayanan إلى أن هذا هو اتجاه تطور التكنولوجيا، وأن OpenAI أيضًا تواصل خفض تكلفة النماذج، على سبيل المثال تكلفة تشغيل GPT-4o قد انخفضت بنسبة 150 مرة مقارنة بالإصدارات السابقة.
أكد أن الذكاء الاصطناعي في المستقبل سيصبح أرخص وأكثر انتشارًا، وسيكون من الأسهل على الشركات استخدام الذكاء الاصطناعي لحل مشكلات مختلفة.
ما زالت OpenAI تناقش ما إذا كانت ستفتح المصدر
عندما سُئل عما إذا كان سيتم تشغيل نماذج AI مثل O1 و O3 من OpenAI، قال Narayanan إن الشركة لا تزال تناقش هذا داخليًا. وأشار إلى أن عملاء الشركات لا يهتمون فقط بما إذا كانت AI مفتوحة المصدر، بل أيضًا بمدى فعاليتها وتكلفتها وقدرتها على التخصيص وغير ذلك من المشاكل العملية.
حاليًا، تولي OpenAI الأولوية لضمان أمان النموذج، وستعدل استراتيجية المصدر المفتوح في المستقبل وفقًا للحاجة.
تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الشركات وتطوير المستقبل، مع التركيز على التخصيص والتلقائية
بالنسبة لاحتياجات الشركات، أشار Narayanan إلى أن OpenAI تعمل على تطوير المزيد من حلول الذكاء الاصطناعي المخصصة، مثل تقنية تعزيز الدقة (Reinforcement Fine-Tuning)، التي تتيح للشركات تدريب نماذج AI حصرية بكميات قليلة جدًا من البيانات، بحاجة فقط إلى عدد قليل من الأمثلة.
ويعتقد أن هذا سيغير الطريقة التي تُدخل بها الشركات التجارية الذكاء الاصطناعي، مما يتيح لصناعات مختلفة مثل الرعاية الصحية والقانون والتجزئة وغيرها القدرة على بناء حلول ذكاء اصطناعي مخصصة وفقًا لاحتياجاتها الخاصة.
سوف تؤثر الذكاء الاصطناعي في العالم مثل الطاقة ، ويحتاج إلى بنية تحتية قوية
ذكر نارايانان أن OpenAI تعمل مع الشركات الكبرى لبناء بنية تحتية للحوسبة الذكاء الاصطناعي ، مثل مشروع "Stargate". وهو يعتقد أن الذكاء الاصطناعي سيكون لها تأثير مماثل على اختراع الكهرباء ، وأن نماذج الذكاء الاصطناعي المستقبلية لن تكون أكثر ذكاء فحسب ، بل ستكون أيضا أرخص وأسهل في التطبيق على مختلف الصناعات.
OpenAI التطبيق الداخلي واسع الانتشار
نارايانان أيضًا كشف للحضور أن OpenAI تستخدم بشكل كبير تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحسين كفاءتها الداخلية:
القسم الهندسي: استخدام الذكاء الاصطناعي كمساعد للشفرة لمساعدة في تصحيح الأخطاء وتحسين الشفرة.
المالية والقانون: استخدام تحليل الذكاء الاصطناعي لتحليل بنود العقد وتقليل المخاطر المحتملة.
الدعم الفني: الرد التلقائي على استفسارات العملاء من خلال الذكاء الاصطناعي، لزيادة كفاءة الخدمة.
( التعامل مع تأثير مصدر DeepSeek المفتوح! تحديث نموذج OpenAI: التركيز على التخصيص والحرية الفكرية، إصدار الإذن العام
هذا المقال OpenAI نائب الرئيس الهندسي Narayanan: تخصيص الدخول إلى الشركات AI المفتاح، o1، o3 النماذج مرشحة للكشف المصدر في وقت مبكر ظهرت أولاً على أخبار السلسلة ABMedia.