حصل عالم الرياضيات الروسي يوري نيستيروف مؤخرًا على جائزة غاوس تقديرًا لإسهاماته الرياضية المتميزة، وذلك عن «عمله الرائد» في مجال التحسين الرياضي. وأشادت الجائزة بأبحاثه حول أساليب الانحدار المتدرج، ولا سيما «مكاسب الكفاءة التي توفرها لتقنيات الذكاء الاصطناعي».
يعتمد كل شخص يستخدم روبوتات المحادثة القائمة على نماذج اللغة الكبيرة، مثل ChatGPT وClaude وGemini، لأي غرض كان، على أساليب نيستيروف. وقد تتحدث هذه الأنظمة بطريقة تشبه البشر، وقد تُمنح أسماء وتُعامل أحيانًا كما لو كانت كيانات مستقلة، لكن خلف هذه الواجهة، فإن نماذج اللغة الكبيرة هي برامج حاسوبية تعمل من خلال تحسين مليارات المعلمات المعروفة باسم الشبكات العصبية، التي سُميت بهذا الاسم بسبب أوجه التشابه بينها وبين طريقة عمل الدماغ.
وتعمل هذه الأنظمة الرياضية البحتة جزئيًا بفضل خوارزميات الانحدار المتدرج أو أشكال مختلفة منها. ويمثل تطويرها واحدًا من أكبر الاختراقات التكنولوجية في القرن الحادي والعشرين.
لكن من أين تأتي المعرفة التي تقوم عليها هذه التكنولوجيا؟ ومن ينبغي أن يُسمح له بامتلاكها؟
لماذا يُعد الانحدار المتدرج عنصرًا أساسيًا في أنظمة الذكاء الاصطناعي؟
إذا كنت تقف في سلسلة جبلية وتريد الوصول إلى قاع وادٍ بأسرع ما يمكن، فسوف تتخذ خطوات باتجاه الأسفل حتى تصل إلى القاع. هذه هي الفكرة الأساسية التي تعمل بها أساليب الانحدار المتدرج.
عندما تكون أمام مهمة معينة تتضمن مجموعة من المعلمات، مثل مدى قدرة نموذج لغة كبير على التنبؤ بالكلمة التالية في جملة، فإن الفكرة تتمثل في أن الانحدار المتدرج يوفر طريقة للوصول إلى أفضل تنبؤ ممكن، أي النقطة التي يكون فيها الخطأ في أدنى مستوى، وذلك باستخدام أقل عدد ممكن من الخطوات. وفي مثالنا، تمثل هذه النقطة الكلمة الأكثر احتمالًا لأن تأتي تاليًا في الجملة.
تمثلت مساهمة نيستيروف في اكتشاف طرق مثلى لتحقيق ذلك. ومن أبرز أفكاره استخدام الزخم للمساعدة على الوصول إلى قاع الوادي بسرعة أكبر، وهو ما أصبح يعرف باسم طريقة الانحدار المتدرج المتسارع لنيستيروف.
وقد جعل هذا العمل تحسين الأنظمة ذات النطاق الهائل ممكنًا بسرعات عملية، وهو ما ساعد في وضع الأساس للتطور السريع الذي شهدته نماذج اللغة الكبيرة وأنظمة الذكاء الاصطناعي عمومًا خلال السنوات القليلة الماضية.
وتؤثر هذه التكنولوجيا في عدد متزايد من جوانب الحياة. ففي المنزل، يجري الترويج لوكلاء الذكاء الاصطناعي باعتبارهم وسائل للمساعدة في إدارة شؤون الأسر المزدحمة. وفي الطب، أُجريت مؤخرًا أول عملية جراحية للدماغ بمساعدة الذكاء الاصطناعي في أحد مستشفيات لندن. وفي الرياضيات، تزعم أنظمة الذكاء الاصطناعي أنها تمكنت من تقديم براهين حلت عددًا من المسائل التي ظلت قائمة منذ فترة طويلة، حتى إن بعض الباحثين بدأوا يصفون وكلاء الذكاء الاصطناعي بأنهم «متعاونون» في هذا العمل.
وكل ذلك يقود إلى نشاط تجاري ضخم. فالسباق نحو الهيمنة على الذكاء الاصطناعي يقوم على إنفاق هائل على رأس المال وعلى البحث والتطوير، بهدف تطوير التكنولوجيا والبنية التحتية الداعمة اللازمة لدعم هذه الثورة الصناعية العالمية.
وفي الغرب، تتحمل شركات الذكاء الاصطناعي الخاصة جزءًا كبيرًا من هذا العبء، رغم أنها، في معظم الحالات، لم تحقق أرباحًا بعد. ومع ذلك، فإن دور الأبحاث الممولة من القطاع العام بالغ الأهمية لنماذج أعمال هذه الشركات، وسيظل كذلك.
وفي الولايات المتحدة، ارتفع الإنفاق الفيدرالي الحكومي الملتزم به على الذكاء الاصطناعي من 675 مليون دولار أمريكي إلى 7.2 مليار دولار، أي ما يعادل نحو 5.3 مليار جنيه إسترليني، بين عامي 2024 و2026، بزيادة تقارب 1000 في المئة.
وقد شهدنا بالفعل نقاشًا واسعًا، إلى جانب عدد من القضايا القانونية البارزة، حول أخلاقيات قيام شركات الذكاء الاصطناعي بتدريب نماذجها باستخدام الإرث المتراكم من الإبداع البشري، ثم تأجير النتائج لنا مرة أخرى. لكن قدرًا أقل بكثير من الاهتمام أُولي لمسألة قيام شركات الذكاء الاصطناعي بتطوير التكنولوجيا باستخدام معرفة لم تكن لتوجد لولا الاستثمارات العامة المستمرة على مدى عقود، من خلال أكاديميين مثل نيستيروف.
ويزيد استخدام شركات التكنولوجيا الكبرى لاستراتيجيات ضريبية دولية معقدة بهدف الحد من التزاماتها الضريبية من الشعور بأن دفاعها الشديد عن حقوق الملكية الفكرية لا يتناسب مع حقيقة أن الأبحاث الممولة من القطاع العام تؤدي دورًا أساسيًا في تطوير هذه التكنولوجيا.
تكنولوجيا مبنية على المعرفة العامة
في معظم الحالات، يعمل الأكاديميون في مؤسسات ممولة من القطاع العام، من خلال منح بحثية تمولها الحكومات إلى حد كبير، سواء عبر برنامج «هورايزن أوروبا»، أو المؤسسة الوطنية للعلوم في الولايات المتحدة، أو منظمة البحث والابتكار في المملكة المتحدة. وجميع هذه الهيئات تحصل في نهاية المطاف على تمويلها من أموال دافعي الضرائب.
ولم يظهر التطور السريع في مجال الذكاء الاصطناعي من فراغ. فهو مبني على عقود من الأبحاث الرائدة والأساسية في مجالات التحسين الرياضي والشبكات العصبية، والتي أجراها أكاديميون ومولها دافعو الضرائب إلى حد كبير، في وقت كان فيه التطبيق العملي لهذه الأبحاث لا يزال يبدو حلمًا بعيد المنال.
وتقدم النزاعات القانونية حول براءات اختراع لقاحات كوفيد مثالًا على الطريقة التي حاول بها القطاع الخاص إنكار مساهمة القطاع العام في هذه الابتكارات، وبالتالي إنكار حقه المرتبط بأي أرباح تنتج عنها. فأين يوجد القطاع العام في هذا النقاش؟
يتخذ الاتحاد الأوروبي خطوات لتأمين السيطرة على بنيته التحتية الرقمية، مع تجدد التركيز على السيادة في الخدمات الرقمية. وفي المملكة المتحدة وأماكن أخرى، ينبغي أن تؤدي الزيادة في سياسات الإلزام بإتاحة الأبحاث بصورة مفتوحة إلى بقاء المعرفة التي أُنشئت بفضل التمويل العام متاحة للجميع. ويمكن استخدام هذه المعرفة بحرية لأغراض تجارية، لكن الشركات الناجحة ستدفع نظريًا جزءًا من الأموال إلى النظام من خلال الضرائب العامة.
ومع ذلك، تتجاوز هذه المعرفة الحدود الوطنية. وستصبح محاولات الاحتفاظ بالقيمة الناتجة عنها وإعادة استثمارها في منظومة أبحاث الذكاء الاصطناعي أكثر صعوبة بسبب اعتماد نماذج أعمال شركات التكنولوجيا على ممارسة ضغوط قوية على الحكومات لتجنب التنظيم والقيود. ومن المرجح أن تواجه أي محاولات لإجبار هذه الشركات على دفع المزيد مقابل الأبحاث والتطوير العامين اللذين تستند إليهما تقنياتها مقاومة شديدة.
وفي حالة نيستيروف وأساليبه السريعة في الانحدار المتدرج، جرى إنجاز هذا العمل الأساسي في مؤسسات أوروبية، بينما توجد شركات الذكاء الاصطناعي المهيمنة على السوق في معظمها في الولايات المتحدة أو الصين. ومن المثير للقلق أن يصبح الوصول إلى هذه النماذج بعد ذلك خاضعًا لقيود تفرضها شركات وحكومات أجنبية.
