تطورات الذكاء الاصطناعي تركز على السياق والأمن واستخراج الموارد
يشهد الذكاء الاصطناعي تطورات على جبهات متعددة، مع تركيز التطورات الجديدة على تحسين الفهم السياقي وتعزيز الأمن ومعالجة ندرة الموارد. تسلط الإعلانات والمناقشات الأخيرة الضوء على الأهمية المتزايدة للذكاء الاصطناعي في مختلف القطاعات، من التجارة الإلكترونية إلى الطاقة.
أحد التحديات الرئيسية في تطوير الذكاء الاصطناعي هو ضمان قدرة نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) على فهم السياق والاستجابة له بفعالية في الوقت الفعلي. وصف أنيربان كوندو، المدير التقني في Instacart، هذا بأنه "مشكلة وصفة كعكة البراوني"، وفقًا لـ VentureBeat. تحتاج نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) إلى تجاوز التوجيهات البسيطة وأخذ تفضيلات المستخدم وتوافر السوق والقيود الجغرافية في الاعتبار لتوفير تجارب مساعدة حقيقية. بالنسبة لـ Instacart، هذا يعني التوفيق بين زمن الوصول والمزيج الصحيح من السياق لتقديم تجارب في أقل من ثانية واحدة.
الأمن هو مصدر قلق رئيسي آخر، لا سيما مع صعود الأنظمة الذكية. أكدت مقالة في MIT Technology Review على الحاجة إلى معاملة وكلاء الذكاء الاصطناعي كمستخدمين أقوياء وشبه مستقلين وإنفاذ القواعد على الحدود حيث يتفاعلون مع الهوية والأدوات والبيانات والمخرجات. يكتسب هذا النهج زخمًا بين هيئات المعايير والجهات التنظيمية وكبار مزودي الذكاء الاصطناعي. حددت المقالة خطة من ثماني خطوات لحوكمة الأنظمة الذكية على الحدود، وحثت الرؤساء التنفيذيين على تنفيذ هذه الضوابط والإبلاغ عنها.
في غضون ذلك، أطلقت Mistral AI، وهي شركة ناشئة مقرها باريس، Voxtral Transcribe 2، وهما نموذجان مفتوحا المصدر لتحويل الكلام إلى نص تدعي الشركة أنهما يمكنهما نسخ الصوت بشكل أسرع وأكثر دقة وأقل تكلفة من الحلول الحالية، حسبما ذكرت VentureBeat. تم تصميم هذه النماذج للعمل بالكامل على أجهزة مثل الهواتف الذكية وأجهزة الكمبيوتر المحمولة، ومعالجة الصوت الحساس دون إرساله إلى خوادم بعيدة. هذه الميزة جذابة بشكل خاص لعملاء المؤسسات الذين يحتاجون إلى حلول صوتية آمنة وخاصة للذكاء الاصطناعي لتطبيقات مثل خدمة العملاء الآلية والترجمة في الوقت الفعلي.
كما أن الطلب المتزايد على الذكاء الاصطناعي يدفع أيضًا استثمارات كبيرة في البنية التحتية للطاقة، وخاصة محطات الطاقة النووية من الجيل التالي، وفقًا لـ MIT Technology Review. يمكن أن تقدم هذه المحطات بديلاً أرخص وأكثر أمانًا للطاقة النووية التقليدية، مما يوفر الكميات الهائلة من الكهرباء اللازمة لدعم مراكز البيانات.
علاوة على ذلك، يتم استكشاف الذكاء الاصطناعي كحل لندرة الموارد. ذكرت MIT Technology Review إمكانية استخدام الميكروبات لاستخراج المعادن اللازمة للتكنولوجيا النظيفة من المناجم القديمة. مع زيادة الطلب على معادن مثل النيكل والنحاس والعناصر الأرضية النادرة بسبب نمو مراكز البيانات والسيارات الكهربائية ومشاريع الطاقة المتجددة، يمكن أن تقدم التكنولوجيا الحيوية طريقة لاستخراج المعادن من الموارد التي يصعب أو يكلف استغلالها حاليًا.
Discussion
AI Experts & Community
Be the first to comment