هل يمكن أن تسد اللامركزية الفجوة بين قدرات الذكاء الاصطناعي وسرعة نمو الأجهزة؟.. تعرف على الحلول الفعالة الآن

شهدت قدرات الذكاء الاصطناعي تقدمًا هائلًا في السنوات الأخيرة، حيث أصبحت النماذج اللغوية الضخمة مثل ChatGPT وغيرها أدوات أساسية في العديد من المجالات. ولكن مع هذا التقدم، ظهرت تحديات جديدة تتعلق بالقدرة الحاسوبية اللازمة لتشغيل وتطوير هذه التقنيات. إذ أصبحنا نتسائل هل يمكن عمل توازن بين قدرات الذكاء الاصطناعي وسرعة نمو الأجهزة؟.. هذه التحديات أدت إلى هيمنة الشركات الكبرى مثل مايكروسوفت وجوجل على الساحة. ما أثار مخاوف بشأن مركزية التكنولوجيا، وعرقلة الابتكار في هذا المجال. فكيف يمكن للامركزية أن تكون الحل؟ وهل يمكن أن تسد الفجوة بشكل فعال؟ تعرف على التفاصيل والحلول.

حلول لمشكلات المركزية في الذكاء الاصطناعي وسرعة نمو الأجهزة

مع تزايد الطلب الآن على القدرات الحاسوبية للذكاء الاصطناعي، نتيجة لذلك باتت الشركات الكبرى تتحكم في معظم الموارد الحاسوبية اللازمة لتشغيل وتطوير هذه الأنظمة. هذا التحكم المركزي يخلق بيئة غير عادلة حيث يتمكن عدد قليل من الشركات من الاستفادة من هذه التقنيات على حساب الشركات الناشئة والمطورين المستقلين. ولكن مع تطور البلوكشين والتقنيات اللامركزية، يمكن تغيير هذه الديناميكية​.

فوائد اللامركزية في الذكاء الاصطناعي

اللامركزية تقدم العديد من الفوائد، من بينها:

  • توزيع الموارد: بدلاً من تركيز القدرة الحاسوبية في أيدي الشركات الكبرى، تتيح اللامركزية توزيع هذه الموارد بين عدد أكبر من المستخدمين والمطورين.
  • حماية الخصوصية: عبر توزيع البيانات عبر شبكة واسعة من المستخدمين، يتم تقليل مخاطر تسرب البيانات وانتهاك الخصوصية.
  • تعزيز الابتكار: بتقليل الاعتماد على الشركات الكبرى. إذ يمكن للمطورين حول العالم التعاون في مشاريع الذكاء الاصطناعي وتطوير نماذج أكثر تنوعًا وابتكارًا​.

اقرأ أيضًا: Primate Labs تطلق Geekbench AI 1.0.. أداة متقدمة لقياس أداء الذكاء الاصطناعي عبر المنصات المختلفة

كيفية تطبيق اللامركزية في الذكاء الاصطناعي

لتنفيذ اللامركزية في الذكاء الاصطناعي بشكل فعال، يجب إعادة التفكير في هذا الخصوص في البنية التحتية الأساسية لهذه التكنولوجيا. ومن أهم الطرق:

  • التكنولوجيا القائمة على البلوكشين: مثل نظام Qubic الذي يستخدم بروتوكول Proof-of-Work. لإتاحة الوصول إلى القدرات الحاسوبية المطلوبة لتدريب الشبكات العصبية.
  • النماذج المفتوحة المصدر: مثل Hugging Face، التي تسمح للمطورين بمشاركة وتطوير نماذج ذكاء اصطناعي بشكل تعاوني​.

علاوة على ذلك اللامركزية تقدم نموذجًا يمكنه التغلب على القيود الحالية، مما يفتح الباب أمام المزيد من الابتكار وتقليل المخاطر المرتبطة بالمركزية.

اللامركزية كمستقبل الذكاء الاصطناعي

مع تطور الذكاء الاصطناعي، أصبحت الحاجة إلى اللامركزية أكثر إلحاحًا كأحد الحلول الفعالة فيما يخص قدرات الذكاء الاصطناعي وسرعة نمو الأجهزة. بفضل اللامركزية يمكن تقليل التكلفة العالية للقدرة الحاسوبية، وتعزيز الخصوصية، وتشجيع التعاون بين المطورين والشركات الناشئة. هذا يمكن أن يسهم في تقليل هيمنة الشركات الكبرى على التكنولوجيا ويمنح المزيد من الأشخاص الفرصة للمشاركة في تطوير هذه التقنيات الثورية​.