ظهور ChatGPT موجة من الإبداع والاهتمام العالمي، وأيقظ العالم على قوة الذكاء الاصطناعي. بفضل قدرته على محاكاة الحوار البشري وصنع القرار عن كثب، يعد ChatGPT أول نقطة انعطاف حقيقية في التبني العام للذكاء الاصطناعي. وقد سمح هذا الإنجاز للناس في كل مكان أخيرا برؤية الإمكانات التدميرية الحقيقية التي توفرها هذه التكنولوجيا لأنفسهم.
يشير النموذج الأساسي إلى نماذج كبيرة تحتوي على مليارات المعلمات التي يمكن استخدامها لبناء نماذج متخصصة لتوليد الصور واللغة. لقد أتاحت التطورات الحديثة للشركات الاستفادة من هذه النماذج الأساسية لإنشاء ماجستير إدارة الأعمال، وهو نوع من الذكاء الاصطناعي التوليدي ونوع من النموذج التأسيسي. تتمتع شهادات LLM هذه بالقدرة على تغيير طريقة تواصلنا وتفاعلنا مع الآلات، مع القدرة على فهم وتوليد لغة شبيهة بالإنسان.
يقدم العصر الجديد للذكاء الاصطناعي التوليدي إمكانيات مثيرة في مجالات مثل الرعاية الصحية والتمويل والتعليم. يمكن لمتخصصي الرعاية الصحية الاستفادة من قدرات معالجة اللغة الطبيعية للذكاء الاصطناعي للتواصل بشكل أفضل مع المرضى وتقديم رعاية شخصية. في مجال التمويل، يمكن لروبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي مساعدة العملاء في الرد على استفساراتهم وتقديم توصيات مخصصة. في مجال التعليم، يمكن للذكاء الاصطناعي إنشاء تجارب تعليمية مخصصة مصممة خصيصًا لتلبية الاحتياجات الفريدة لكل طالب.
ومع ذلك، فإن هذا العصر الجديد يجلب أيضًا تحديات مثل الاعتبارات الأخلاقية واحتمال التحيز في المحتوى الناتج عن الذكاء الاصطناعي. وبينما نواصل استكشاف إمكانيات الذكاء الاصطناعي التوليدي، من المهم التأكد من أننا نفعل ذلك بطريقة مسؤولة وأخلاقية. مع وجود الضمانات المناسبة، فإن إمكانات الذكاء الاصطناعي التوليدي لا حدود لها ويمكن أن تؤدي إلى مستقبل أكثر إشراقًا لنا جميعًا.
تطوير LLMs لـ ChatGPT علامة بارزة في مجال الذكاء الاصطناعي. هناك عاملان رئيسيان يساهمان في طبيعة تغيير قواعد اللعبة في LLMs. أولاً، لقد نجحوا في معالجة مسألة التعقيد اللغوي. وهذا يعني أن الآلات أصبحت الآن قادرة على فهم اللغة والسياق والنية، ويمكنها توليد استجابات مستقلة وخلاقة. ثانيًا، يتم تدريب النماذج مسبقًا على كميات هائلة من البيانات، بما في ذلك النصوص والصور والصوت، ويمكن ضبطها بدقة لمجموعة واسعة من المهام. وهذا يسمح بإعادة استخدام النماذج وإعادة استخدامها لمجموعة متنوعة من الأغراض.
يعد التطوير الناجح لـ LLMs تطورًا مثيرًا في مجال الذكاء الاصطناعي. إنها شهادة على التقدم الذي تم إحرازه في هذا المجال وإمكانية تحقيق تقدم أكبر في المستقبل. إحدى أهم فوائد حاملي شهادات LLM هي قدرتهم على فهم اللغة وتوليدها، الأمر الذي كان يمثل تحديًا للآلات منذ فترة طويلة. بالإضافة إلى ذلك، حقيقة أن هذه النماذج يمكن تكييفها لمختلف المهام يعني أن لديها مجموعة واسعة من التطبيقات المحتملة.
في الختام، يعد تطوير LLMs لـ ChatGPT نقطة تحول حاسمة في مجال الذكاء الاصطناعي. إن قدرة هذه النماذج على فهم اللغة وتوليدها، فضلاً عن قدرتها على التكيف لمختلف المهام، تمثل إنجازاً له القدرة على إحداث ثورة في هذا المجال. إن التطوير المستمر لـ LLMs واستخدامها على نطاق واسع سيؤدي بلا شك إلى تقدمات أكثر أهمية في مجال الذكاء الاصطناعي.
يدرك مديرو الأعمال تمامًا أهمية هذه اللحظة والتأثير المحتمل لماجستير إدارة الأعمال والذكاء الاصطناعي التوليدي في مجالات مختلفة مثل الأعمال والعلوم والمجتمع نفسه. إنهم يدركون أن هذه التقنيات ستفتح إمكانيات جديدة وتساعد على تحقيق مستويات غير مسبوقة من الأداء. ومن المتوقع أن يكون التأثير الإيجابي على الإبداع البشري والإنتاجية هائلاً. في الواقع، وفقًا لشركة Accenture، يمكن أن تتأثر 40% من جميع ساعات العمل ببرامج ماجستير إدارة الأعمال مثل GPT-4 في جميع الصناعات. وذلك لأن المهام المتعلقة باللغة تشكل 62% من إجمالي الوقت الذي يقضيه الموظفون في العمل، ويمكن جعل 65% من هذا الوقت أكثر كفاءة من خلال التعزيز والأتمتة. ولذلك، يجب على قادة الأعمال أن يدرسوا بعناية إمكانات هذه التطورات التكنولوجية وكيف يمكن استخدامها لدفع النمو والابتكار.
لقد كانت الرحلة نحو الذكاء الاصطناعي التوليدي طويلة ومليئة بالتحديات، ولكن النتيجة النهائية تعد بإحداث ثورة في مجال الذكاء الاصطناعي.
• شهدت السنوات العشر الأولى من القرن الحادي والعشرين تقدمًا سريعًا في أساليب التعلم الآلي المتنوعة التي يمكنها فحص كميات هائلة من المعلومات عبر الإنترنت للوصول إلى استنتاجات أو “التعلم” من النتائج. ونتيجة لذلك، نظرت المؤسسات إلى التعلم الآلي باعتباره مجالًا قويًا للغاية للذكاء الاصطناعي لفحص البيانات، واكتشاف الأنماط، وتوليد الرؤى، ووضع التنبؤات، وأتمتة المهام بسرعة ومستوى غير مسبوقين. لقد مكنت التكنولوجيا المؤسسات من اتخاذ قرارات تعتمد على البيانات والتي أحدثت تحولًا كبيرًا في أعمالها.
• شهد عقد 2010 تطورات هائلة في قدرات الإدراك للذكاء الاصطناعي من خلال تقنية التعلم العميق. وقد مهد هذا المجال من التعلم الآلي الطريق لتحقيق اختراقات في الرؤية الحاسوبية، والتي تمكن من تصنيف واكتشاف الأشياء في محركات البحث والسيارات ذاتية القيادة. علاوة على ذلك، فقد أدى ذلك أيضًا إلى تطوير التعرف على الصوت الطبيعي، والذي يسمح لمساعدي الكلام المشهورين بالذكاء الاصطناعي بالاستجابة للمستخدمين بطريقة سلسة وسلسة.
• بناءً على التقدم الملحوظ في نماذج التعلم العميق، دخل الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى مرحلة إتقان اللغة. بدأ نموذج اللغة GPT-4، الذي أنتجته شركة OpenAI ، مرحلة جديدة في قدرات تطبيقات الذكاء الاصطناعي القائمة على اللغة. ولهذا النموذج آثار بعيدة المدى على الشركات نظرًا لأن اللغة جزء لا يتجزأ من كل عملية تنظيمية، بما في ذلك المعرفة المؤسسية والتواصل. إن النمو الهائل في حجم وقدرات نماذج التعلم العميق سيجعل من إتقان اللغة جانبًا رئيسيًا في عشرينيات القرن الحالي.
مع خيار الاستهلاك أو التخصيص، أصبح الذكاء الاصطناعي التوليدي الآن في متناول جميع الأفراد.
تعمل تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية سهلة الاستخدام مثل ChatGPT وDALL-E وStable Diffusion وغيرها على جعل التكنولوجيا في متناول عدد أكبر من الأشخاص في قطاع الأعمال والمجتمع. سيكون لهذه الديمقراطية تأثير كبير على المنظمات. يمكن لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) معالجة كميات هائلة من البيانات، مما يمكنها من فهم كل شيء عرفته المؤسسة على الإطلاق، بما في ذلك تاريخها وسياقها والفروق الدقيقة والغرض منها. يتضمن ذلك جميع المعلومات المستندة إلى اللغة مثل التطبيقات والأنظمة والمستندات ورسائل البريد الإلكتروني والمحادثات وتسجيلات الفيديو والصوت. يمكن استخدام هذه المعلومات لدفع الابتكار والتحسين وإعادة الابتكار إلى المستوى التالي.
حاليًا، بدأت معظم المؤسسات في تجربة نماذج الأساس الموجودة مسبقًا. ومع ذلك، سيتم تحقيق القيمة الأكبر عندما تقوم المؤسسات بتخصيص هذه النماذج أو تحسينها باستخدام بياناتها الخاصة لتلبية احتياجاتها الفريدة. ومن خلال القيام بذلك، يمكنهم تحقيق ميزة تنافسية وتمييز أنفسهم عن الآخرين في صناعتهم. إن إمكانات الذكاء الاصطناعي التوليدي هائلة، ومع قيام المزيد من المؤسسات باعتماد التكنولوجيا وتخصيصها، يمكننا أن نتوقع رؤية المزيد من التغييرات التحويلية في المستقبل.
تستهلك
تطبيقات الذكاء الاصطناعي و LLM التوليدية متاحة بسهولة للاستهلاك ويمكن للأطراف المعنية الوصول إليها بسهولة. يمكن للشركات دمج هذه التطبيقات في أنظمتها الخاصة من خلال واجهات برمجة التطبيقات وتخصيصها لتناسب حالات الاستخدام المحددة الخاصة بها من خلال استخدام تقنيات مثل الضبط السريع وتعلم البادئة. توفر هذه التطبيقات قدرًا كبيرًا من المرونة ويمكن تصميمها وفقًا للاحتياجات الفريدة لكل مؤسسة، مما يسمح بتطوير حلول مخصصة وفعالة للغاية.
يعدل أو يكيف
ستحتاج معظم الشركات إلى نماذج مخصصة يتم ضبطها بدقة مع بياناتها الخاصة للتأكد من أنها مفيدة وقيمة بشكل عام. وستمكن هذه العملية النماذج من المساعدة في مهام فرعية محددة، والتي يمكن تطبيقها في جميع أنحاء المؤسسة بأكملها. ونتيجة لذلك، ستتمكن الشركات من تعزيز فعاليتها في استخدام الذكاء الاصطناعي لفتح حدود جديدة للأداء. وسيؤدي ذلك إلى تحسين قدرات الموظفين، ورضا العملاء، وإدخال نماذج أعمال جديدة، وتعزيز الاستجابة لإشارات التغيير، مما يساهم في نمو الشركة ونجاحها.
ومع استمرارنا في التقدم التكنولوجي، تتطلع الشركات بشكل متزايد إلى استخدام هذه النماذج الجديدة لإحداث ثورة في طريقة تنفيذ العمل. ومن خلال تكامل الطيارين المساعدين للذكاء الاصطناعي، فإن كل دور في المؤسسة لديه القدرة على التحول، مما يوفر دفعة كبيرة لقدرات العاملين من البشر. مع ظهور الأتمتة، سيتم تنفيذ بعض المهام بواسطة الآلات، بينما سيتم مساعدة البعض الآخر. ستظل هناك بعض المهام التي لم تتأثر بالتكنولوجيا. ومع ذلك، سيكون هناك أيضًا عدد كبير من المهام الجديدة التي يتعين على البشر القيام بها، مثل ضمان استخدام الأنظمة الجديدة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي بدقة ومسؤولية. ومع استمرارنا في تبني هذه التغييرات، من المهم أن نأخذ في الاعتبار الفوائد المحتملة التي يمكن أن تقدمها هذه التقنيات الجديدة مع مراعاة التحديات التي قد تنشأ أيضًا.
وسيكون لنماذج الذكاء الاصطناعي تأثير كبير على مختلف الوظائف الرئيسية، بما في ذلك تقديم المشورة والإبداع والبرمجة والأتمتة والحماية.
تقديم المشورة: ستعمل هذه النماذج كطيارين مساعدين للعاملين وستعزز إنتاجيتهم من خلال تزويدهم بذكاء شديد التخصيص. ستكون هذه المعلومات مفيدة في مجالات مختلفة مثل دعم العملاء وتمكين المبيعات والموارد البشرية والبحث الطبي والعلمي واستراتيجية الشركة والاستخبارات التنافسية. على سبيل المثال، يمكن استخدام نماذج اللغة الكبيرة لمعالجة الجانب المعقد من اتصالات خدمة العملاء. نظرًا لأن حوالي 70% من اتصالات خدمة العملاء ليست مباشرة، فإن وجود روبوت محادثة وذكي يمكنه فهم نية العميل وصياغة الإجابات وتعزيز دقة وجودة الاستجابات يمكن أن يكون مفيدًا للغاية. ولذلك، فإن نماذج الذكاء الاصطناعي ستحدث ثورة في مختلف الصناعات وستسهل على القوى العاملة أداء وظائفها بكفاءة أكبر.
الإبداع: أصبح الذكاء الاصطناعي التوليدي سريعًا أداة تعاون إبداعية لا غنى عنها للأفراد، حيث يقدم طرقًا جديدة لجذب الجماهير وجذبهم مع توفير مستويات غير مسبوقة من السرعة والابتكار في مجالات مثل تصميم الإنتاج وأبحاث التصميم والهوية المرئية والتسمية وإنشاء النسخ والاختبار. والتخصيص في الوقت الحقيقي. بدأت الشركات في تبني أنظمة الذكاء الاصطناعي المتطورة مثل DALL·E و Midjourney وStable Diffusion لتعزيز انتشارها في مجال إنشاء المحتوى المرئي على وسائل التواصل الاجتماعي. على سبيل المثال، يقوم DALL·E بإنشاء صور واقعية وأعمال فنية تعتمد على الأوصاف النصية، باستخدام ما يصل إلى 12 مليار معلمة أثناء تحويل الكلمات إلى صور. ويمكن بعد ذلك مشاركة الصور الناتجة عبر منصات التواصل الاجتماعي الشهيرة مثل Instagram وTwitter، مما يضمن أقصى قدر من الوصول والمشاركة. مع استمرار الذكاء الاصطناعي التوليدي في التطور والتوسع، سيكون من الرائع ملاحظة الطرق الرائدة التي يسهل بها ويعزز الإبداع والتعبير الفني عبر العديد من المجالات، من السينما والتلفزيون إلى الإعلان والتسويق. إن الإمكانات التي يحملها الذكاء الاصطناعي التوليدي لإحداث ثورة في المشهد الإبداعي هائلة ومثيرة، وهي مهيأة لتشكيل مستقبل التعبير البشري بطرق لا يمكننا فهمها بعد.
البرمجة: من المتوقع أن يستفيد مطورو البرمجيات من استخدام تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي التوليدي، والتي تعد بتعزيز الإنتاجية بشكل كبير. يمكن لهذه التقنية تحويل لغة برمجة إلى أخرى بسرعة، وأتمتة كتابة التعليمات البرمجية، والتنبؤ بالمشكلات ومنعها، وإدارة وثائق النظام. تقوم شركة Accenture حاليًا باختبار استخدام OpenAI LLMs لتحسين إنتاجية المطورين من خلال إنشاء الوثائق تلقائيًا، مثل الأساس المنطقي لتكوين SAP والمواصفات الوظيفية أو الفنية. سيتمكن المستخدمون من إرسال الطلبات عبر دردشة Microsoft Teams أثناء العمل، وسيوفر الحل المستندات المعبأة بشكل صحيح على الفور. يعد هذا مثالًا ممتازًا لكيفية زيادة مهام محددة وأتمتتها، بدلاً من المهام بأكملها. مع استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي، يمكن لمطوري البرامج أن يتوقعوا تحقيق قدر أكبر من الكفاءة والدقة في عملهم، مما يؤدي إلى تحسين النتائج وزيادة الإنتاجية. ومن المتوقع أن يكون لاعتماد هذه التكنولوجيا تأثير كبير على صناعة تطوير البرمجيات، مما يجعلها أكثر بساطة وكفاءة من أي وقت مضى.
الأتمتة: ستشهد مرحلة جديدة من الكفاءة المفرطة والتخصيص المفرط من خلال الذكاء الاصطناعي التوليدي. إن فهمها المتقدم للأحداث الماضية، وأفضل الإجراءات التالية، ومهارات التلخيص، والذكاء التنبؤي سوف يبشر بعصر جديد من التحول في كل من المكتب الأمامي والخلفي. استخدم أحد البنوك الدولية الذكاء الاصطناعي التوليدي وLLMs لإحداث ثورة في كيفية التعامل مع أعداد كبيرة من رسائل البريد الإلكتروني الخاصة بمعالجة ما بعد التجارة. يتضمن ذلك إنشاء رسائل تلقائيًا تتضمن إجراءات موصى بها وتوجيهها إلى المستلم المقصود. والنتيجة هي تقليل العمل اليدوي وتفاعلات أكثر سلاسة مع العملاء، مما أدى إلى تحسين رضا العملاء.
الحماية: يتمتع الذكاء الاصطناعي التوليدي بالقدرة على المساعدة في حوكمة المؤسسات وأمن المعلومات، والحماية في نهاية المطاف من الأنشطة الاحتيالية، وتعزيز الامتثال التنظيمي والتعرف على المخاطر المحتملة من خلال إنشاء الاتصالات واستخلاص الاستنتاجات داخليًا وخارجيًا. يمكن أن يستفيد الدفاع السيبراني الاستراتيجي من LLM وقدراتها على تصنيف مواقع الويب وتوضيح البرامج الضارة على الفور. على الرغم من ذلك، يجب على المؤسسات، على المدى القصير، أن تدرك إمكانية قيام المجرمين بالاستفادة من الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنشاء تعليمات برمجية ضارة أو إنشاء بريد إلكتروني للتصيد الاحتيالي المثالي. مع استمرار الذكاء الاصطناعي التوليدي في التقدم، فإنه سيكون أحد الأصول الرئيسية في الحماية ضد الأنشطة الاحتيالية وتعزيز الامتثال التنظيمي. يمكن أن يقدم حاملو شهادات LLM أيضًا إمكانات قيمة في الدفاع السيبراني الاستراتيجي، بما في ذلك القدرة على تصنيف مواقع الويب بسرعة وشرح البرامج الضارة. على الرغم من الفوائد المحتملة للذكاء الاصطناعي التوليدي، يجب على المؤسسات أن تظل يقظة بشأن إساءة استخدامه من قبل المجرمين الذين قد يستخدمونه لإنشاء تعليمات برمجية ضارة أو صياغة رسائل بريد إلكتروني تصيدية مستهدفة.
من المتوقع أن يتطور مستقبل التكنولوجيا والتنظيم والأعمال بوتيرة سريعة وهذا يمثل فرصة نادرة.
ستشهد السنوات القليلة المقبلة مستوى استثنائيًا من الاستثمار في الذكاء الاصطناعي التوليدي، والماجستير في إدارة الأعمال، والنماذج التأسيسية. إن تطور هذه التقنيات فريد من نوعه من حيث أن اعتمادها وتنظيمها وتقدمها التكنولوجي كلها تتسارع بشكل كبير في نفس الوقت. وهذا على عكس منحنيات الابتكار السابقة حيث تفوقت التكنولوجيا عادة على كل من التنظيم والاعتماد. ونتيجة لذلك، من المهم للشركات مواكبة المشهد المتغير بسرعة من أجل الحفاظ على قدرتها التنافسية وذات الصلة. تحمل السنوات القادمة وعدًا بتحقيق تقدم كبير في مجال التكنولوجيا، وستكون الشركات القادرة على التكيف مع المشهد المتغير في وضع أفضل لتحقيق النجاح.
كومة التكنولوجيا
ومن المتوقع أن تتقدم التكنولوجيا المعقدة التي تدعم الذكاء الاصطناعي التوليدي بسرعة على جميع المستويات، وهو أمر مهم للشركات. من المهم أن نلاحظ أن قوة الحوسبة المطلوبة لتدريب أكبر نماذج الذكاء الاصطناعي قد زادت بمعدل هائل، مع حدوث مضاعفة كل 3.4 إلى 10 أشهر، وفقًا لما ذكرته مصادر مختلفة. نظرًا لطبيعة الذكاء الاصطناعي التوليدي التي تستهلك الكثير من الطاقة، تعد التكلفة وانبعاثات الكربون من العوامل الرئيسية التي يجب مراعاتها عند اتخاذ قرار باعتماد التكنولوجيا. لذلك، يجب على الشركات أن تأخذ هذه الاعتبارات في الاعتبار قبل تطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي.
ستخضع كل طبقة ضمن مجموعة تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدية لتطور سريع على النحو التالي:
التطبيقات:
من المتوقع أن تصبح التطبيقات مثل Geneative AI وLLMs في متناول المستخدمين من خلال واجهات برمجة التطبيقات المستندة إلى السحابة بالإضافة إلى التضمين المباشر في التطبيقات الأخرى. وستكون الشركات قادرة على الاستفادة من هذه الأدوات إما كما هي، أو عن طريق تخصيصها وتحسينها باستخدام بيانات خاصة. وستكون النتيجة مجموعة متنوعة من الحلول التي يمكن تصميمها لتلبية الاحتياجات المحددة لأي شركة، كبيرة كانت أم صغيرة.
الضبط الدقيق: تعد عملية الضبط الدقيق للنموذج ذات أهمية قصوى، لأنها تتطلب مجموعة متنوعة من المهارات التي تمتد عبر العديد من التخصصات. وهذا يخلق طلبًا على المهنيين الذين يمتلكون المعرفة في هندسة البرمجيات وعلم النفس واللغويات وتاريخ الفن والأدب وعلوم المكتبات. ومع التركيز المتزايد على الضبط الدقيق للنموذج، فمن الضروري أن يكتسب الأفراد مهارات متعددة التخصصات لأداء هذه المهمة بكفاءة.
النماذج الأساسية: ستؤدي أهمية ضبط النموذج إلى الحاجة إلى مجموعة متنوعة من المهارات التي تشمل مجالات مختلفة مثل هندسة البرمجيات وعلم النفس واللغويات وتاريخ الفن والأدب وعلوم المكتبات.
البيانات: يعد تحسين نضج دورة حياة بيانات المؤسسة مطلبًا ضروريًا لتحقيق النجاح. وهو يستلزم إتقان البيانات الجديدة، وأنواع البيانات الجديدة، وكميات هائلة من البيانات. علاوة على ذلك، فإن ظهور ميزات الذكاء الاصطناعي التوليدية في منصات البيانات الحديثة سيعزز اعتمادها على نطاق واسع، مما يسهل تحقيق هذا الهدف.
البنية التحتية: تعد البنية التحتية السحابية عنصرًا حاسمًا لنشر الذكاء الاصطناعي التوليدي مع إدارة التكاليف وتقليل انبعاثات الكربون في نفس الوقت. ومن أجل استيعاب هذه البنية التحتية، ستحتاج مراكز البيانات إلى التعديل التحديثي للتأكد من أنها مجهزة للمهمة التي تقوم بها. علاوة على ذلك، ستلعب بنيات الشرائح الجديدة وابتكارات الأجهزة دورًا محوريًا في جعل هذا حقيقة واقعة، وكذلك تطوير خوارزميات فعالة يمكنها العمل في هذا السياق. يجب أخذ كل هذه العوامل في الاعتبار عند تصميم وتنفيذ البنية التحتية السحابية للذكاء الاصطناعي التوليدي.
ويشكل المشهد المتعلق بالمخاطر والسياسات التنظيمية تحديا كبيرا.
تتمتع الشركات اليوم بفرصة الاستفادة من الذكاء الاصطناعي التوليدي والنماذج التأسيسية بعدة طرق، مما يمكن أن يحسن كفاءتها بشكل كبير ويمنحها ميزة تنافسية. ومن المفهوم أن الشركات ستكون حريصة على بدء رحلة الذكاء الاصطناعي الخاصة بها في أقرب وقت ممكن. ومع ذلك، يجب أن تأخذ الإستراتيجية الشاملة على مستوى المؤسسة بعين الاعتبار جميع أشكال الذكاء الاصطناعي والتقنيات المرتبطة بها، بدلاً من الاقتصار على الذكاء الاصطناعي التوليدي ونماذج اللغات الكبيرة.
برنامج chatbot GPT (المحول التوليدي المُدرب مسبقًا) أسئلة مهمة حول الاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي. ومع الوتيرة السريعة للابتكار التكنولوجي وتبنيه، فمن الأهمية بمكان أن تضع الشركات في اعتبارها المخاطر القانونية والأخلاقية والمخاطر المتعلقة بالسمعة التي قد تتكبدها. يجب عليهم اتخاذ نهج استباقي لمعالجة هذه المخاطر والتأكد من أن مبادرات الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم تتوافق مع الأهداف والقيم الأوسع للشركة. يمكن أن يساعد هذا النهج الشركات على بناء الثقة مع أصحاب المصلحة وترسيخ نفسها كقادة مسؤولين في الصناعة.
التصميم المسؤول والمتوافق لتقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدية مثل ChatGPT أمرًا بالغ الأهمية لمنع أي مخاطر غير مقبولة على الشركات. كانت شركة أكسنتشر رائدة في الاستخدام الأخلاقي للتكنولوجيا، وقد أدرجت الاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي في مدونة أخلاقيات العمل الخاصة بها منذ عام 2017. ومن خلال الالتزام بمبادئ واضحة تعزز احترام الناس وتفيد المجتمع، يعمل الذكاء الاصطناعي المسؤول على تمكين الشركات وتمكينها من بناء الثقة في الذكاء الاصطناعي، مما يؤدي في النهاية إلى توسيع نطاق تطبيقات الذكاء الاصطناعي بشكل موثوق. لذلك، من الضروري للشركات إعطاء الأولوية لممارسات الذكاء الاصطناعي المسؤولة من أجل ضمان التصميم المسؤول وبناء ونشر الذكاء الاصطناعي.
وتتطلب أنظمة الذكاء الاصطناعي “رفع” مجموعة متنوعة وشاملة من المدخلات بطريقة تعكس المعايير التجارية والمجتمعية الأوسع المتعلقة بالمسؤولية والعدالة والشفافية. إن تصميم وتنفيذ الذكاء الاصطناعي ضمن إطار أخلاقي يعمل على تسريع إمكانات الذكاء التعاوني المسؤول، حيث تلتقي البراعة البشرية والتكنولوجيا الذكية. وهذا يرسي الأساس للثقة مع المستهلكين والقوى العاملة والمجتمع، ويمكن أن يعزز أداء الأعمال ويفتح مصادر جديدة للنمو. ومن خلال إعطاء الأولوية للتنوع والشمول في تطوير الذكاء الاصطناعي، يمكننا إنشاء أنظمة أكثر إنصافًا وفعالية تعود بالنفع على الجميع.
مدى تنفيذ الشركات لتقنية أو منهجية معينة.
يُطلب من الشركات تحويل عمليات عملها من أجل اكتشاف طريقة لتوليد قيمة الذكاء الاصطناعي. ومن الضروري أن يقود قادة الأعمال الطريق في تنفيذ هذا التغيير، بدءًا فورًا، من خلال إعادة تصميم الوظائف والمهام وإعادة تدريب الموظفين. في النهاية، كل دور في أي مؤسسة لديه القدرة على إعادة تشكيله، بعد تقسيم الأدوار الحالية إلى مهام يمكن أتمتتها أو مساعدتها وإعادة إنشائها لعصر جديد من التعاون بين الإنسان والآلة. إنه الوقت المناسب للشركات لبدء هذا التغيير والبقاء في الطليعة في السوق التنافسية.
من المتوقع أن يُحدث الذكاء الاصطناعي التوليدي ثورة في الطريقة التي نعمل بها، مما يبشر بعصر من التعاون غير المسبوق بين البشر والآلات. ومع هذا النموذج الجديد يأتي تقديم “مساعد الطيار”، وهو مساعد تكنولوجي من شأنه أن يغير طبيعة العمل كما نعرفه. ستتأثر كل الوظائف تقريبًا، حيث سيتم إلغاء بعضها بالكامل، وسيتم تحويل معظمها، وسيتم إنشاء أدوار جديدة. وستكون المنظمات التي تستثمر في إعادة تشكيل كيفية التعامل مع الوظائف وتدريب الموظفين على العمل جنبًا إلى جنب مع الآلات، في طليعة هذا التحول، مما يخلق معايير جديدة للأداء ويتفوق على منافسيها الأقل ابتكارًا.