شتاء الذكاء الاصطناعي: دورة من الضجيج، والإحباط، والتعافي

يشير مصطلح “شتاء الذكاء الاصطناعي” إلى فترة من التخفيضات في تمويل أبحاث وتطوير الذكاء الاصطناعي، وغالبًا ما تأتي بعد توقعات مبالغ فيها فشلت في تحقيقها.

مع فشل أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدية الحديثة في تحقيق وعود المستثمرين – من GPT-4o من OpenAI إلى نظرة Google المدعومة بالذكاء الاصطناعي – يبدو هذا النمط مألوفًا للغاية اليوم.

أفادت Search Engine Land أن فصول شتاء الذكاء الاصطناعي تتبع تاريخيًا دورات من الإثارة والإحباط. حدثت أول هذه الدورات في السبعينيات، بسبب النتائج المخيبة للآمال من المشاريع الطموحة التي تهدف إلى تحقيق الترجمة الآلية والتعرف على الكلام. نظرًا لعدم وجود طاقة حاسوبية كافية، وكانت توقعات ما يمكن للكمبيوتر تحقيقه في هذا المجال غير واقعية، تم تجميد التمويل.

أظهرت أنظمة الخبراء في الثمانينيات وعدًا، لكن فصل شتاء الذكاء الاصطناعي الثاني حدث عندما فشلت هذه الأنظمة في التعامل مع المدخلات غير المتوقعة. كان تراجع أجهزة LISP، وفشل مشروع الجيل الخامس في اليابان، من العوامل الإضافية التي ساهمت في التباطؤ. ابتعد العديد من الباحثين عن الذكاء الاصطناعي، واختاروا تسمية عملهم بعلوم المعلومات أو التعلم الآلي، لتجنب الوصمة السلبية.

مرونة الذكاء الاصطناعي خلال فصول الشتاء

استمر الذكاء الاصطناعي في التسعينيات، وإن كان ببطء وألم، وكان في الغالب غير عملي. على الرغم من أن IBM Watson كان من المفترض أن يحدث ثورة في طريقة علاج البشر للأمراض، إلا أن تنفيذه في الممارسات الطبية الواقعية واجه تحديات في كل منعطف. لم تتمكن آلة الذكاء الاصطناعي من تفسير ملاحظات الأطباء، وتلبية احتياجات السكان المحليين. بعبارة أخرى، تم الكشف عن الذكاء الاصطناعي في مواقف حساسة تتطلب نهجًا دقيقًا.

ازدادت أبحاث الذكاء الاصطناعي وتمويله مرة أخرى في أوائل العقد الأول من القرن الحادي والعشرين مع التقدم في التعلم الآلي والبيانات الضخمة. ومع ذلك، أدت سمعة الذكاء الاصطناعي، المُلطخة بالفشل السابق، إلى إعادة تسمية تقنيات الذكاء الاصطناعي من قبل الكثيرين. اكتسبت مصطلحات مثل blockchain والمركبات ذاتية القيادة وأجهزة التحكم الصوتي اهتمام المستثمرين، فقط ليتلاشى معظمها عندما فشلت في تلبية التوقعات المتضخمة.

دروس من فصول شتاء الذكاء الاصطناعي السابقة

يتبع كل فصل شتاء للذكاء الاصطناعي تسلسلًا مألوفًا: تؤدي التوقعات إلى الضجيج، يتبعها خيبات الأمل في التكنولوجيا والمالية. يتراجع باحثو الذكاء الاصطناعي عن هذا المجال، ويكرسون أنفسهم لمشاريع أكثر تركيزًا.

ومع ذلك، لا تدعم هذه المشاريع تطوير البحث طويل الأجل، بل تفضل الجهود قصيرة الأجل، مما يجعل الجميع يعيد النظر في إمكانات الذكاء الاصطناعي. لا يؤثر هذا سلبًا على التكنولوجيا فحسب، بل يؤثر أيضًا على القوى العاملة، التي تصبح مواهبها في النهاية غير قابلة للاستمرار مع التكنولوجيا. يتم أيضًا التخلي عن بعض المشاريع التي تغير الحياة.

ومع ذلك، توفر هذه الفترات دروسًا قيمة. تُذكرنا بضرورة أن نكون واقعيين بشأن قدرات الذكاء الاصطناعي، وأن نركز على البحث الأساسي، وأن نتواصل بشفافية مع المستثمرين والجمهور.

هل نتجه نحو فصل شتاء آخر للذكاء الاصطناعي؟

بعد عام 2023 الانفجاري، يبدو أن وتيرة تقدم الذكاء الاصطناعي قد تباطأت؛ أصبحت اختراقات الذكاء الاصطناعي التوليدي أقل تواترًا. شهدت مكالمات المستثمرين ذكرًا أقل للذكاء الاصطناعي، وتكافح الشركات لتحقيق مكاسب الإنتاجية التي وعدت بها في البداية أدوات مثل ChatGPT.

يُحدّ من استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية صعوبات مثل وجود الهلوسات، وعدم وجود فهم حقيقي. علاوة على ذلك، عند مناقشة التطبيقات الواقعية، فإن انتشار المحتوى المُنشأ بواسطة الذكاء الاصطناعي، والعديد من الجوانب الإشكالية المتعلقة باستخدام البيانات، تُشكل أيضًا مشكلات قد تُبطئ التقدم.

ومع ذلك، قد يكون من الممكن تجنب فصل شتاء كامل للذكاء الاصطناعي. تلحق النماذج مفتوحة المصدر بسرعة بالبدائل المغلقة، وتتحول الشركات نحو تنفيذ تطبيقات مختلفة عبر الصناعات. لم تتوقف الاستثمارات المالية أيضًا، لا سيما في حالة Perplexity، حيث قد تم العثور على مكانة في مجال البحث على الرغم من الشكوك العامة تجاه ادعاءات الشركة.

مستقبل الذكاء الاصطناعي وتأثيره على الأعمال

من الصعب القول على وجه اليقين ما سيحدث للذكاء الاصطناعي في المستقبل. من ناحية، من المرجح أن يستمر التقدم، وسيتم تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي أفضل، مع تحسين معدلات الإنتاجية لصناعة التسويق بالبحث. من ناحية أخرى، إذا لم تتمكن التكنولوجيا من معالجة القضايا الحالية – بما في ذلك أخلاقيات وجود الذكاء الاصطناعي، وسلامة البيانات المستخدمة، ودقة الأنظمة – فقد يؤدي انخفاض الثقة في الذكاء الاصطناعي إلى تقليل الاستثمارات، وبالتالي، إلى تباطؤ أكثر جوهرية في الصناعة.

في كلتا الحالتين، ستحتاج الشركات إلى المصداقية والثقة ونهج استراتيجي لتبني الذكاء الاصطناعي. يجب أن يكون خبراء التسويق بالبحث وخبراء الذكاء الاصطناعي على دراية جيدة وفهم حدود أدوات الذكاء الاصطناعي. يجب عليهم تطبيقها بشكل مسؤول، وتجربتها بحذر بحثًا عن مكاسب في الإنتاجية، مع تجنب الوقوع في فخ الاعتماد بشكل كبير على تقنية ناشئة.

هذا المحتوى تم باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي