جدل حول موقف الهند من سباق الذكاء الاصطناعي
بوابة الذكاء الاصطناعي - وحدة المتابعة
بعد عامين على إطلاق ChatGPT، أحدثت تقنية DeepSeek الصينية ضجةً في عالم التكنولوجيا بتخفيضها الهائل لتكلفة تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي. لكن في ظل هذا السباق العالمي المحموم نحو التفوق في مجال الذكاء الاصطناعي، يبدو أن الهند تتخلف، خاصةً في مجال تطوير نموذج لغوي أساسي خاص بها يُستخدم لتشغيل تطبيقات مثل روبوتات الدردشة.
تدعي الحكومة الهندية أن النموذج المنافس لـ DeepSeek ليس بعيداً، حيث تُزوّد الشركات الناشئة والجامعات والباحثين بآلاف الرقائق المتطورة اللازمة لتطويره في أقل من 10 أشهر. وقد أشاد العديد من قادة عالم الذكاء الاصطناعي مؤخراً بإمكانات الهند.
فبعد أن أبدى تحفظاً في البداية، صرّح الرئيس التنفيذي لشركة OpenAI، سام ألتمان، هذا الشهر بأن الهند ينبغي أن تلعب دوراً رائداً في ثورة الذكاء الاصطناعي، مشيراً إلى أن الهند أصبحت ثاني أكبر سوق لشركته من حيث عدد المستخدمين. كما استثمرت شركات أخرى مثل مايكروسوفت مبالغ طائلة، حيث تعهدت باستثمار 3 مليارات دولار في البنية التحتية السحابية والذكاء الاصطناعي. كما تحدّث جينسن هوانغ، الرئيس التنفيذي لشركة Nvidia، عن المواهب الهندسية “الفريدة” في الهند باعتبارها مفتاحاً لإطلاق إمكاناتها المستقبلية.
ويوجد ما يقرب من 200 شركة ناشئة تعمل على الذكاء الاصطناعي التوليدي، مما يشير إلى نشاط ريادي كبير. لكن رغم توفر المكونات الرئيسية للنجاح، يحذر الخبراء من أن الهند قد تتخلف عن الركب دون إصلاحات هيكلية أساسية في التعليم والبحث والسياسات الحكومية.
يقول محلل التكنولوجيا، براسانتو روي، لـ BBC إن الصين والولايات المتحدة تتمتعان بالفعل بـ “فارق زمني يتراوح بين أربع وخمس سنوات”، حيث استثمرا بكثافة في البحث والأوساط الأكاديمية، وطوّرا تقنيات الذكاء الاصطناعي للتطبيقات العسكرية، وإنفاذ القانون، والآن نماذج اللغات الضخمة.
وعلى الرغم من تصنيف الهند ضمن أفضل خمس دول عالمياً في مؤشر Stanford AI Vibrancy Index (الذي يصنف الدول وفقاً لمعايير مثل براءات الاختراع، والتمويل، والسياسات، والبحث)، إلا أنها لا تزال متأخرة كثيراً عن القوتين العظميين في العديد من المجالات الرئيسية. فقد حصلت الصين والولايات المتحدة على 60٪ و 20٪ من إجمالي براءات اختراع الذكاء الاصطناعي العالمية بين عامي 2010 و 2022 على التوالي، بينما حصلت الهند على أقل من نصف بالمائة.
كما تلقت الشركات الناشئة الهندية في مجال الذكاء الاصطناعي جزءاً ضئيلاً من الاستثمارات الخاصة التي حصلت عليها الشركات الأمريكية والصينية في عام 2023.
في الوقت نفسه، تبلغ قيمة مهمة الذكاء الاصطناعي التي تمولها الدولة الهندية مليار دولار فقط، مقارنةً بالمبلغ الهائل الذي خصصته الولايات المتحدة (500 مليار دولار) لمشروع Stargate – وهو مشروع لبناء بنية تحتية ضخمة للذكاء الاصطناعي – أو المبادرة الصينية التي تبلغ قيمتها 137 مليار دولار لتصبح مركزاً للذكاء الاصطناعي بحلول عام 2030.
بينما أظهر نجاح DeepSeek إمكانية بناء نماذج الذكاء الاصطناعي على رقائق أقدم وأقل تكلفة – وهو ما يمكن للهند أن تستفيد منه – إلا أن نقص “رأس المال الصبور” أو طويل الأجل من القطاعين الصناعي والحكومي يُشكل مشكلة كبيرة، وفقاً لـ جاسبريت بيندرا، مؤسس شركة استشارية تعمل على بناء معرفة الذكاء الاصطناعي في المؤسسات. ويضيف: “على الرغم مما قيل عن تطوير DeepSeek لنموذج بمبلغ 5.6 مليون دولار، إلا أن هناك المزيد من رأس المال وراءه”.
ويشكل نقص مجموعات البيانات عالية الجودة الخاصة بالهند، والتي تُستخدم لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي باللغات الإقليمية مثل الهندية أو الماراثية أو التاميلية، مشكلة أخرى، خاصةً بالنظر إلى تنوع اللغات في الهند.
لكن رغم كل هذه المشاكل، تتمتع الهند بميزة كبيرة في مجال المواهب، حيث يأتي 15٪ من العاملين في مجال الذكاء الاصطناعي في العالم من الهند. لكن المشكلة، كما تُظهر أبحاث هجرة مواهب الذكاء الاصطناعي في جامعة ستانفورد، هي أن المزيد والمزيد منهم يختارون مغادرة البلاد.
ويقول بيندرا إن هذا يرجع جزئياً إلى أن “ابتكارات الذكاء الاصطناعي الأساسية تأتي عادةً من أبحاث وتطوير مكثفة في الجامعات ومختبرات البحوث في الشركات”، وأن الهند تفتقر إلى بيئة بحث داعمة، مع ظهور عدد قليل من الاختراقات التكنولوجية العميقة من قطاعيها الأكاديمي والشركاتي.
وقد كان النجاح الهائل لثورة المدفوعات في الهند نتيجة تعاون قوي بين الحكومة والصناعة والأوساط الأكاديمية – ويقول إنه يجب تكرار نموذج مماثل لدفع عجلة الذكاء الاصطناعي. فقد أحدث نظام المدفوعات الموحد (UPI)، وهو نظام مدفوعات رقمي طوره منظمة حكومية، ثورةً في المدفوعات الرقمية في الهند، مما سمح لملايين الأشخاص بإجراء المعاملات بنقرة زر أو بمسح رمز الاستجابة السريعة.
هذا المحتوى تم باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي
