شهد قطاع الذكاء الاصطناعي خلال السنوات الأخيرة قفزات نوعية، خاصة مع إطلاق نماذج متقدمة مثل “شات جي بي تي” الذي قدمته شركة أوبن إيه آي في نوفمبر 2022. تطور النموذج سريعًا وصولًا إلى “جي بي تي-4” في مارس 2023، ما أدى إلى هيمنته على السوق وإثارة المنافسة بين الشركات التقنية.
رغم هذه النجاحات، تشير التقارير إلى أن النسخة القادمة “جي بي تي-5” قد لا تحقق قفزة كبيرة في الأداء، مما يطرح تساؤلات حول تباطؤ الابتكار في هذا المجال.
تحديات تقنية تواجه “جي بي تي-5”
مشكلات الخوادم والطاقة
تعتمد النماذج المتطورة على خوادم سحابية قوية، والتي تتطلب بطاقات رسومية ومعدات تشغيل عالية الأداء. ومع سيطرة شركة مثل “إنفيديا” على سوق المعدات، تواجه الشركات الأخرى صعوبة في تطوير معدات منافسة.
بالإضافة إلى ذلك، تمثل متطلبات الطاقة الهائلة لتشغيل هذه الخوادم تحديًا بيئيًا واقتصاديًا، مما يدفع نحو البحث عن مصادر طاقة مستدامة مثل الطاقة النووية.
نقص بيانات التدريب
استخدمت شركات الذكاء الاصطناعي كميات هائلة من البيانات المتاحة عبر الإنترنت لتدريب نماذجها، مما أدى إلى استنزاف مصادر البيانات القابلة للوصول بسهولة.
مع تناقص البيانات الجديدة، تعتمد الشركات على تدريب داخلي أكثر تعقيدًا، وهو ما يستغرق وقتًا أطول مقارنة بالتدريب التقليدي على بيانات ضخمة.
“أوريون” والتوقعات المتواضعة
تقارير حديثة تشير إلى أن الجيل الجديد من النماذج، الذي يُطلق عليه داخليًا اسم “أوريون”، قد لا يقدم قفزة كبيرة في الأداء.
بينما أظهرت الاختبارات الأولية للنموذج تحسنًا في سرعة الاستجابة ودقة النتائج الكتابية، فإن هذه التحسينات قد لا تبرر طرح نسخة جديدة بالكامل.
حلول مبتكرة أم ذروة التطور؟
بالرغم من التحديات، لا يعني ذلك أن الذكاء الاصطناعي قد وصل إلى ذروته. بدلاً من ذلك، تشير التوقعات إلى أن وتيرة الابتكار قد تصبح أبطأ بسبب العوامل التقنية والبيئية المذكورة.
الشركات بحاجة إلى حلول مبتكرة، مثل تطوير مصادر طاقة بديلة أو بيانات تدريب جديدة، لتجاوز هذه العقبات.
الخلاصة
التباطؤ في طرح نماذج جديدة يعكس تحديات واقعية تواجه قطاع الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، ما زال المجال واعدًا، وقد تكون الحلول المستقبلية سببًا في دفع عجلة الابتكار من جديد.
