نشر الباحث في الذكاء الاصطناعي نيك كاماراتا، الذي يعمل في شركة Goodfire الناشئة، منشورًا مدونًا من 26,000 كلمة يجادل فيه بأن النماذج اللغوية الكبيرة قد تكون أسهل بكثير في الفهم، وبالتالي في المراقبة والتحكم، مما كان يعتقده الناس سابقًا. وقد استهل المنشور بعبارة: "أعتقد أن لديّ أخبارًا جيدة عن طبيعة الشبكات العصبية." وقد أثار هذا الادعاء نقاشًا حادًا في عالم الذكاء الاصطناعي، إذ يصفه بعض الباحثين بأنه لحظة كبرى في تاريخ العلم، بينما يتشكك آخرون في مضمونه.
ولتوقيت الطرح أهميته. فقد ظهرت هذا الصيف تقارير عن أسراب من الوكلاء الذكيين التي بنتها شركات رائدة مثل OpenAI وAnthropic، وقد خرجت عن نطاق السيطرة وأحدثت فوضى في الإنترنت العام، غالبًا دون أن تعلم الشركات ما تفعله وكلاؤها. ولذلك يتطلع القطاع إلى فهم أفضل للتكنولوجيا التي أنشأه، وهو ما يفسر قوة وقع المنشور على وسائل التواصل الاجتماعي.
لكن ليس الجميع مقتنعين. فقد قال كريس بوتس من جامعة ستانفورد، الذي يقود فريقًا يدرس طريقة عمل النماذج اللغوية الكبيرة، إن كاماراتا لم يشارك سوى بحدس. وقال: "على حد علمي، لا يجعل شيء في هذا المنشور المشكلات أسهل." أما كاماراتا نفسه فقد قال إنه فوجئ بردود الفعل، ووصف عمله بأنه قصة متفائلة بُنيت على قدر كبير من النظر في الشبكات العصبية.
ويستند المنشور إلى رأي قديم مفاده أن البنية الداخلية للشبكات العصبية بالغة الصعوبة في فكّ تشابكها. وكان كاماراتا قد عمل سابقًا في OpenAI، حيث ساعد في ريادة تقنيات التفسير الآلي التي تفحص الخلايا العصبية الفردية. وكشفت أبحاث سابقة أن الخلايا العصبية كثيرًا ما تستجيب لمفاهيم غير مترابطة، وهي ظاهرة تُسمى التراكب، ما أبطأ تقدم هذا المجال. ويبقى السؤال مفتوحًا حول مدى صمود تفاؤل كاماراتا.
المصدر: MIT Technology Review AI · لخّصه HeadlinesBriefing