دعا Hugging Face الحكومة الأمريكية إلى إعطاء الأولوية للتنمية مفتوحة المصدر في خطة عمل الذكاء الاصطناعى القادمة.
في بيان لسياسة مكتب العلوم والتكنولوجيا (OSTP) ، أكد Hugging Face على أن “السياسة المدروسة يمكن أن تدعم الابتكار مع ضمان أن تطور الذكاء الاصطناعي لا يزال قادرًا على المنافسة ، ويتوافق مع القيم الأمريكية”.
يقترح Hugging Face ، الذي يستضيف أكثر من 1.5 مليون نموذج عام في مختلف القطاعات ويخدم سبعة ملايين مستخدم ، خطة عمل منظمة العفو الدولية المتمركزة على ثلاثة أعمدة مترابطة:
- يشدد الوجه المعانق على أهمية تعزيز النظم الإيكولوجية لمنظمة العفو الدولية مفتوحة المصدر. تجادل الشركة بأن الابتكار الفني ينبع من الجهات الفاعلة المتنوعة في جميع أنحاء المؤسسات ودعم البنية التحتية – مثل المورد الأبحاث الوطني لمنظمة العفو الدولية (NAIRR) ، والاستثمار في العلوم المفتوحة والبيانات – أن يكون لها تأثير إضافي وتسريع الابتكار القوي.
- أولوية الشركة اعتماد فعال وموثوق من الذكاء الاصطناعي. يعتقد Hugging Face أن نشر فوائد التكنولوجيا من خلال تسهيل تبنيها على طول سلسلة القيمة يتطلب الجهات الفاعلة عبر قطاعات النشاط لتشكيل تطورها. وينص على أن نماذج الذكاء الاصطناعى الأكثر كفاءة وعزيزة وقوية تتطلب استثمارات البحث والبنية التحتية لتمكين أوسع المشاركة والابتكار الممكنة – تنشيط التكنولوجيا في جميع أنحاء الاقتصاد الأمريكي.
- يعانق الوجه أيضا الحاجة إلى تعزيز الأمن والمعايير. تقترح الشركة أن عقودًا من الممارسات في البرامج المفتوحة للأمن السيبراني وأمن المعلومات والمعايير يمكن أن تُعلم تقنية الذكاء الاصطناعى الأكثر أمانًا. يدعو إلى تعزيز معايير التتبع ، والكشف ، والمعايير المتداخلة لتعزيز نظام بيئي أكثر مرونة وقوية للتكنولوجيا.
المصدر المفتوح هو مفتاح تقدم الذكاء الاصطناعي في الولايات المتحدة (وما بعده)
يؤكد وجه المعانقة على أن الذكاء الاصطناعى الحديث مبني على عقود من الأبحاث المفتوحة ، مع العمالقة التجارية يعتمدون بشدة على مساهمات مفتوحة المصدر. تُظهر الاختراقات الحديثة-مثل Olmo-2 والرئيس الأولمبي-أن الأبحاث المفتوحة تظل طريقًا واعدة لتطوير الأنظمة التي تتطابق مع أداء النماذج التجارية ، ويمكن أن تتجاوزها في كثير من الأحيان ، خاصة من حيث الكفاءة والأداء في مجالات محددة.
“ربما يكون الأمر الأكثر إثارة للدهشة هو الضغط السريع في الجداول الزمنية للتنمية ،” تلاحظ الشركة ، “ما يتطلب أكثر من 100 من طرازات المعلمات قبل عامين فقط أن يتم الآن تحقيق نماذج معلمة 2B ، مما يشير إلى مسار تسارع إلى التكافؤ.”
يشير هذا الاتجاه نحو تطوير الذكاء الاصطناعى أكثر سهولة وفعالية وتعاونية إلى أن الأساليب المفتوحة لتطوير الذكاء الاصطناعى لها دور حاسم تلعبه في تمكين استراتيجية AI الناجحة التي تحافظ على القيادة التقنية وتدعم أكثر انتشارًا وتأمينًا للتكنولوجيا.
يجادل Hugging Face بأن النماذج المفتوحة والبنية التحتية والممارسات العلمية تشكل أساس ابتكار الذكاء الاصطناعي ، مما يسمح بنظام بيئي متنوع من الباحثين والشركات والمطورين بالبناء على المعرفة المشتركة.
تستضيف منصة الشركة نماذج AI ومجموعات البيانات من كل من الجهات الفاعلة الصغيرة (على سبيل المثال ، الشركات الناشئة ، الجامعات) والمؤسسات الكبيرة (على سبيل المثال ، Microsoft ، Google ، Openai ، Meta) ، مما يدل على كيفية تسريع الأساليب المفتوحة وتوضيح الوصول إلى قدرات AI.
“يجب أن تقود الولايات المتحدة في الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر والعلوم المفتوحة ، والتي يمكن أن تعزز القدرة التنافسية الأمريكية من خلال تعزيز نظام إيكولوجي قوي من الابتكار وضمان توازن صحي بين المنافسة والابتكار المشترك”.
أظهرت الأبحاث أن الأنظمة الفنية المفتوحة تعمل كمضاعفات للقوة للتأثير الاقتصادي ، مع تأثير مضاعف 2000X المقدر. هذا يعني أن 4 مليارات دولار مستثمر في الأنظمة المفتوحة يمكن أن يولد قيمة 8 تريليونات دولار للشركات التي تستخدمها.
تمتد هذه الفوائد الاقتصادية إلى الاقتصادات الوطنية أيضًا. بدون أي مساهمات برمجيات مفتوحة المصدر ، فإن البلد المتوسط سيخسر 2.2 ٪ من الناتج المحلي الإجمالي. قادت المصدر المفتوح ما بين 65 مليار يورو و 95 مليار يورو من الناتج المحلي الإجمالي الأوروبي في عام 2018 وحده ، وهو اكتشاف كبير لدرجة أن المفوضية الأوروبية استشهدت بها عند وضع قواعد جديدة لتبسيط عملية البرمجيات الحكومية مفتوحة المصدر.
يوضح هذا كيف يترجم تأثير المصدر المفتوح مباشرة إلى العمل السياسي والميزة الاقتصادية على المستوى الوطني ، مما يؤكد أهمية المصدر المفتوح كسلعة عامة.
العوامل العملية التي تدفع الاعتماد التجاري للمنظمة العفوبية مفتوحة المصدر
يحدد وجه العناق العديد من العوامل العملية التي تدفع التبني التجاري للنماذج المفتوحة:
- كفاءة التكلفة هو سائق رئيسي ، لأن تطوير نماذج الذكاء الاصطناعى من نقطة الصفر يتطلب استثمارًا كبيرًا ، وبالتالي فإن الاستفادة من الأسس المفتوحة يقلل من نفقات البحث والتطوير.
- التخصيص أمر بالغ الأهمية ، حيث يمكن للمؤسسات أن تتكيف ونشر النماذج المصممة خصيصًا لحالات استخدامها بدلاً من الاعتماد على الحلول التي تناسب الجميع.
- نماذج مفتوحة تقليل قفل البائع، منح الشركات سيطرة أكبر على مكدسها التكنولوجي واستقلالها عن مقدمي الخدمات الفردية.
- لقد اشتعلت النماذج المفتوحة ، وفي بعض الحالات ، تجاوزت القدرات من أنظمة ملكية مغلقة.
هذه العوامل ذات قيمة خاصة بالنسبة للشركات الناشئة والشركات متوسطة الحجم ، والتي يمكنها الوصول إلى التكنولوجيا المتطورة دون استثمارات في البنية التحتية الضخمة. تقوم البنوك وشركات الأدوية والصناعات الأخرى بتكييف نماذج مفتوحة مع احتياجات السوق المحددة-مما يضعف كيف تدعم المؤسسات مفتوحة المصدر نظامًا بيئيًا تجاريًا نابضًا بالحياة عبر سلسلة القيمة.
تعانق توصيات سياسة الوجه لدعم الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر في الولايات المتحدة
لدعم تطوير واعتماد أنظمة AI المفتوحة ، يقدم Hugging Face العديد من توصيات السياسة:
- تعزيز البنية التحتية البحثية: تنفيذ وتوسيع وتوسيع نطاق موارد الأبحاث الوطنية (NAIRR). أظهرت المشاركة النشطة في Face في Nairr قيمة تزويد الباحثين بالوصول إلى موارد الحوسبة ومجموعات البيانات والأدوات التعاونية.
- تخصيص موارد الحوسبة العامة للمصدر المفتوح: يجب أن يكون لدى الجمهور طرق للمشاركة عبر البنية التحتية العامة لمنظمة العفو الدولية. تتمثل إحدى طرق القيام بذلك في تكريس جزء من البنية التحتية للحوسبة الممولة من القطاع العام لدعم مشاريع الذكاء الاصطناعى مفتوحة المصدر ، مما يقلل من الحواجز التي تحول دون الابتكار لفرق البحث الأصغر والشركات التي لا تستطيع تحمل تكاليف أنظمة الملكية.
- تمكين الوصول إلى البيانات لتطوير الأنظمة المفتوحة: قم بإنشاء أنظمة إيكولوجية مستدامة للبيانات من خلال السياسات المستهدفة التي تتناول تناقصات البيانات المتناقصة. يقوم الناشرون بالتوقيع بشكل متزايد على صفقات ترخيص البيانات مع مطوري نماذج الذكاء الاصطناعى الملكية ، مما يعني أن تكاليف الحصول على بيانات الجودة تقترب الآن أو حتى تجاوز النفقات الحسابية لنماذج الحدود التدريبية ، مما يهدف إلى إيقاظ المطورين المفتوحين الصغار من الوصول إلى بيانات الجودة. تدعم المؤسسات التي تساهم في مستودعات البيانات العامة وتبسيط مسارات الامتثال التي تقلل من الحواجز القانونية أمام مشاركة البيانات المسؤولة.
- تطوير مجموعات البيانات المفتوحة: استثمر في إنشاء مجموعات بيانات تمثيلية قوية ، وصيانتها ، والتي يمكن أن تدعم الجيل القادم من أبحاث وتطبيقات الذكاء الاصطناعي. قم بتوسيع المبادرات مثل كتالوج بيانات تحالف IBM AI ودعم مشاريع مثل Divitization من AI-A-AI-A-AI-A-A-A-A-A-A-A-A-A-I-
- تعزيز أطر الوصول إلى البيانات التي تحترم الحقوق: إنشاء إرشادات واضحة لاستخدام البيانات ، بما في ذلك البروتوكولات الموحدة لإخفاء الهوية ، وإدارة الموافقة ، وتتبع الاستخدام. دعم الشراكات بين القطاعين العام والخاص لإنشاء صناديق بيانات متخصصة للنطاقات ذات القيمة العالية مثل الرعاية الصحية وعلوم المناخ ، مما يضمن الحفاظ على السيطرة المناسبة على بياناتهم مع تمكين الابتكار.
- استثمر في الابتكار الذي يحركه أصحاب المصلحة: قم بإنشاء ودعم برامج تمكن المنظمات عبر قطاعات متنوعة (الرعاية الصحية ، التصنيع ، التعليم) من تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعى المخصصة لتلبية احتياجاتها الخاصة ، بدلاً من الاعتماد حصريًا على الأنظمة المتعددة للأغراض العامة من مقدمي الخدمات الرئيسية. يتيح ذلك المشاركة الأوسع في النظام الإيكولوجي لمنظمة العفو الدولية ويضمن تمديد فوائد الذكاء الاصطناعي في جميع أنحاء الاقتصاد.
- تعزيز مراكز التميز: قم بتوسيع دور NIST كمؤسس لخبراء الذكاء الاصطناعي في جميع أنحاء الأوساط الأكاديمية والصناعة والحكومة لتبادل الدروس وتطوير أفضل الممارسات. على وجه الخصوص ، لعب إطار إدارة مخاطر الذكاء الاصطناعى دورًا مهمًا في تحديد مراحل تطوير وبحث الذكاء الاصطناعى الذي يعد أمرًا بالغ الأهمية لضمان المزيد من النشر التكنولوجي الأكثر قوة وآمنة للجميع. يتم تشكيل الأدوات التي تم تطويرها في Hugging Face ، من الوثائق النموذجية إلى مكتبات التقييم ، مباشرة من خلال هذه الأسئلة.
- دعم البيانات عالية الجودة لتقييم الأداء وموثوقية: يعتمد تطوير الذكاء الاصطناعى بشكل كبير على البيانات ، سواء لتدريب النماذج وتقييم تقدمها وقوتها ومخاطر أو قيودها بشكل موثوق. تعزيز وصول أكبر إلى البيانات العامة بطريقة آمنة ومأمونة وضمان أن بيانات التقييم المستخدمة لتوصيف النماذج هي سليمة وسوف تسريع التقدم في كل من الأداء وموثوقية التكنولوجيا.
إعطاء الأولوية لاعتماد AI فعال وموثوق
يبرز Face Face أن الشركات الصغيرة والشركات الناشئة تواجه حواجز كبيرة أمام اعتماد الذكاء الاصطناعي بسبب ارتفاع التكاليف وموارد محدودة. وفقًا لـ IDC ، سيصل إنفاق Global AI إلى 632 مليار دولار في عام 2028 ، لكن هذه التكاليف لا تزال باهظة للعديد من المنظمات الصغيرة.
بالنسبة للمنظمات التي تتبنى أدوات منظمة العفو الدولية مفتوحة المصدر ، فإنها تجلب عوائد مالية. تبلغ 51 ٪ من الشركات التي شملها الاستطلاع حاليًا أدوات AI مفتوحة المصدر عن العائد على الاستثمار الإيجابي ، مقارنة بـ 41 ٪ فقط من أولئك الذين لا يستخدمون المصدر المفتوح.
ومع ذلك ، تمثل ندرة الطاقة مصدر قلق متزايد ، حيث تتوقع الوكالة الدولية للطاقة أن استهلاك الكهرباء في مراكز البيانات قد يتضاعف من مستويات 2022 إلى 1000 TWH بحلول عام 2026 ، أي ما يعادل الطلب على الكهرباء بأكمله في اليابان. في حين أن نماذج تدريب الذكاء الاصطناعي كثيفة الطاقة ، فإن الاستدلال ، بسبب نطاقه وتواتره ، يمكن أن يتجاوز في نهاية المطاف استهلاك الطاقة التدريبي.
يتطلب ضمان إمكانية الوصول إلى الذكاء الاصطناعى تحسينات الأجهزة وأطر البرمجيات القابلة للتطوير. تقوم مجموعة من المنظمات بتطوير نماذج مصممة لتلبية احتياجاتها المحددة ، وتقدم قيادة الولايات المتحدة في تطوير الذكاء الاصطناعي التي تركز على الكفاءة ميزة استراتيجية. تدعم مبادرة Doe's AI for Energy البحث في الذكاء الاصطناعي الموفرة للطاقة ، مما يسهل التبني الأوسع دون متطلبات حسابية مفرطة.
مع رسالتها إلى OSTP ، تعانق دعاة Face لخطة عمل منظمة العفو الدولية التي تركز على مبادئ مفتوحة المصدر. من خلال اتخاذ إجراءات حاسمة ، يمكن للولايات المتحدة تأمين قيادتها ، ودفع الابتكار ، وتعزيز الأمن ، وضمان تحقيق الفوائد الواسعة النطاق لمنظمة العفو الدولية في المجتمع والاقتصاد.
انظر أيضا: وزير المملكة المتحدة في الولايات المتحدة لدخول بريطانيا كمركز عالمي للاستثمار في الذكاء الاصطناعى
هل تريد معرفة المزيد عن الذكاء الاصطناعي والبيانات الكبيرة من قادة الصناعة؟ تحقق من AI و Big Data Expo الذي يقام في أمستردام ، كاليفورنيا ، ولندن. تم تحديد الحدث الشامل مع الأحداث الرائدة الأخرى بما في ذلك مؤتمر الأتمتة الذكي ، و blockx ، وأسبوع التحول الرقمي ، ومعرض Cyber Security & Cloud.
استكشاف أحداث وندوات الويب القادمة الأخرى التي تعمل بها TechForge هنا.