بعد فترة قصيرة من انضمام هانتر لايتمن إلى OpenAI كباحث في عام 2022، شهد زملاءه يطلقون ChatGPT، أحد أسرع المنتجات نمواً على الإطلاق. في هذه الأثناء، كان لايتمن يعمل بهدوء على فريق يعلّم نماذج OpenAI كيفية حل مسابقات الرياضيات الثانوية.

اليوم، يُعتبر ذلك الفريق المعروف باسم MathGen عنصراً أساسياً في جهود OpenAI الرائدة في الصناعة لإنشاء نماذج تفكير الذكاء الاصطناعي: التكنولوجيا الأساسية وراء الوكلاء الذكاء الاصطناعي القادرين على إنجاز مهام على الكمبيوتر كما يفعل البشر.

“كنا نحاول جعل النماذج أفضل في التفكير الرياضي، وهو ما لم تكن جيدة فيه في ذلك الوقت،” قال لايتمن لـ TechCrunch، واصفاً الأعمال المبكرة لـ MathGen.

نموذج OpenAI بعيدة عن الكمال اليوم — لا تزال أنظمة الذكاء الاصطناعي الأخيرة لدى الشركة تتوهّم ويعاني وكلاؤها من المهام المعقدة.

لكن نماذجها الحديثة حققت تحسناً كبيراً في التفكير الرياضي. فقد حصل أحد نماذج OpenAI مؤخراً على ميدالية ذهبية في الأولمبياد الرياضي الدولي، وهي مسابقة رياضيات للطلاب اللامعين في المدارس الثانوية على مستوى العالم. تعتقد OpenAI أن هذه القدرات الفكرية ستترجم إلى مواضيع أخرى، وستكون في النهاية قوة لوكلاء عامين لطالما حلمت الشركة بإنشائهم.

كان ChatGPT حادثة سعيدة – عينة بحث منخفضة المستوى تحولت إلى عمل تجاري شهير – لكن وكلاء OpenAI هم نتاج جهود مدروسة استمرت لسنوات داخل الشركة.

“في النهاية، ستطلب من الكمبيوتر ما تحتاجه وسيقوم بكل هذه المهام من أجلك،” قال سام التمان، الرئيس التنفيذي لـ OpenAI في أول مؤتمر للمطورين في الشركة في عام 2023. “غالباً ما يتحدث عن هذه القدرات في مجال الذكاء الاصطناعي على أنها وكلاء. وستمثل الفوائد هنا أموراً مذهلة.”

سواء كانت الوكلاء ستفي برؤية التمان أم لا يبقى أن نرى، لكن OpenAI صدمت العالم بإطلاق أول نموذج تفكير ذكاء اصطناعي الخاص بها، o1، في خريف عام 2024. بعد أقل من عام، أصبح 21 من الباحثين الأساسيين وراء هذا الإنجاز من أكثر المواهب المرغوبة في وادي السيليكون.

تجند مارك زوكربيرج خمسة من الباحثين في o1 للعمل في وحدة ميتا الجديدة التي تركز على الذكاء الفائق، مقدماً بعض حزم التعويض التي تتجاوز 100 مليون دولار. وقد تم تعيين أحدهم، شنجيا تشاو، مؤخراً كبير العلماء في مختبرات ميتا للذكاء الفائق.

عصر التعلم المعزز

ارتفاع نماذج تفكير OpenAI والوكلاء مرتبط بتقنية تدريب تعلم الآلة المعروفة باسم التعلم المعزز (RL). يوفر التعلم المعزز تعليقات لنموذج الذكاء الاصطناعي حول ما إذا كانت خياراته صحيحة أم لا في بيئات محاكية.

لقد تم استخدام التعلم المعزز لعقود. على سبيل المثال، في عام 2016، بعد حوالي عام من تأسيس OpenAI في عام 2015، حصل نظام ذكاء اصطناعي أنشأته Google DeepMind باستخدام التعلم المعزز، AlphaGo، على انتباه عالمي بعد أن هزم بطل العالم في لعبة اللوحة، Go.

في ذلك الوقت، بدأ أحد أول موظفي OpenAI، أندريه كارباثي، يتساءل عن كيفية استغلال التعلم المعزز لإنشاء وكيل ذكاء اصطناعي يمكنه استخدام الكمبيوتر. لكن سيستغرق الأمر سنوات من OpenAI لتطوير النماذج وتقنيات التدريب اللازمة.

بحلول عام 2018، ابتكرت OpenAI أول نموذج لغوي كبير في سلسلة GPT، تم تدريبه على كميات هائلة من بيانات الإنترنت ومجموعات كبيرة من وحدات معالجة الرسوميات. تميزت نماذج GPT في معالجة النصوص، مما أدى في النهاية إلى ChatGPT، لكنها كانت تعاني مع الرياضيات الأساسية.

استغرق الأمر حتى عام 2023 لتحقيق اختراق، سمي في البداية “Q*” ثم “Strawberry”، من خلال الجمع بين النماذج اللغوية الكبيرة، التعلم المعزز، وتقنية تعرف باسم حساب وقت الاختبار. أعطى الأمر الأخير النماذج وقتاً إضافياً وقوة حسابية للتخطيط والتعامل مع المشكلات، والتحقق من خطواتها، قبل تقديم إجابة.

سمح ذلك لـ OpenAI بتقديم نهج جديد يسمى “سلسلة التفكير” (CoT)، والذي حسّن أداء الذكاء الاصطناعي على الأسئلة الرياضية التي لم تشاهدها النماذج من قبل.

“كنت أستطيع رؤية النموذج يبدأ في التفكير،” قال الكيشي. “كان يلاحظ الأخطاء ويعود إلى الوراء، وكان يشعر بالإحباط. كان حقاً من الجيد قراءة أفكار الشخص.”

رغم أن هذه التقنيات لم تكن جديدة بمفردها، إلا أن OpenAI قامت بدمجها بشكل فريد لإنشاء Strawberry، مما قاد مباشرة إلى تطوير o1. حددت OpenAI بسرعة أن قدرات التخطيط والتحقق من الحقائق لنماذج تفكير الذكاء الاصطناعي قد تكون مفيدة لدعم وكلاء الذكاء الاصطناعي.

“لقد حللنا مشكلة كنت أضرب رأسي بها لعدة سنوات،” قال لايتمن. “كانت من أكثر اللحظات إثارة في مسيرتي البحثية.”

توسيع التفكير

مع نماذج تفكير الذكاء الاصطناعي، حددت OpenAI أنها لديها محورين جديدين سيسمحان لها بتحسين نماذج الذكاء الاصطناعي: استخدام المزيد من القوة الحاسوبية أثناء التدريب بعد الانتهاء من النماذج، ومنح نماذج الذكاء الاصطناعي المزيد من الوقت وقوة المعالجة أثناء الإجابة على سؤال.

“تتفكر OpenAI، كشركة، كثيراً ليس فقط في طريقة الأمور الحالية، ولكن في كيفية توسيعها،” قال لايتمن.

بعد فترة قصيرة من اختراق Strawberry في عام 2023، أنشأت OpenAI فريق “الوكلاء” بقيادة الباحث في OpenAI دانييل سيلسما لتحقيق المزيد من التقدم في هذا النموذج الجديد، حسبما أخبر مصدران TechCrunch. على الرغم من أن الفريق كان يُطلق عليه اسم “الوكلاء”، لم تفرق OpenAI في البداية بين نماذج التفكير والوكلاء كما نفكر بهم اليوم. كانت الشركة ترغب فقط في جعل أنظمة الذكاء الاصطناعي قادرة على إتمام مهام معقدة.

في نهاية المطاف، أصبحت أعمال فريق سيلسما جزءاً من مشروع أكبر لتطوير نموذج التفكير o1، مع قادة بما في ذلك المؤسس المشارك لـ OpenAI إيليا سوتسكيبر، ومسؤول البحث الرئيسي مارك تشين، والعالم الرئيسي يعقوب باكوشكي.

ستضطر OpenAI إلى تحويل موارد ثمينة – لا سيما المواهب ووحدات معالجة الرسوميات – لإنشاء o1. طوال تاريخ OpenAI، كان على الباحثين التفاوض مع قادة الشركة للحصول على الموارد؛ إذ كان إظهار الإنجازات هو طريق مؤكد لتأمينها.

“أحد المكونات الأساسية لـ OpenAI هو أن كل شيء في البحث يأتي من القاعدة إلى القمة،” قال لايتمن. “عندما أظهرنا الدليل [للـ o1]، كانت الشركة مثل، ‘هذا منطقي، دعونا ندفع باتجاهه.’”

يقول بعض الموظفين السابقين إن مهمة الشركة الناشئة لتطوير AGI كانت العامل الرئيسي في تحقيق الإنجازات حول نماذج تفكير الذكاء الاصطناعي. من خلال التركيز على تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي الأكثر ذكاءً – بدلاً من المنتجات – تمكنت OpenAI من إعطاء الأولوية لـ o1 على غيرها من الجهود. لم يكن من الممكن دائمًا الاستثمار بهذا القدر الكبير في الأفكار في مختبرات الذكاء الاصطناعي المنافسة.

أثبتت القرار لمحاولة طرق تدريب جديدة أنه حكيم. بحلول أواخر عام 2024، بدأت العديد من مختبرات الذكاء الاصطناعي الرائدة في رؤية عوائد متناقصة على النماذج التي تم إنشاؤها من خلال توسيع التدريب التقليدي. اليوم، يأتي الكثير من زخم مجال الذكاء الاصطناعي من التقدم في نماذج التفكير.

ماذا يعني أن يكون لدى الذكاء الاصطناعي “تفكير؟”

بطرق عديدة، الهدف من أبحاث الذكاء الاصطناعي هو إعادة إنشاء الذكاء البشري باستخدام أجهزة الكمبيوتر. منذ إطلاق o1، أصبح UX لـ ChatGPT مليئًا بميزات تبدو أكثر إنسانية مثل “التفكير” و”التفكير الاستدلالي”.

عند سؤال ما إذا كانت نماذج OpenAI تتوهم حقاً، تردد الكيشي، قائلاً إنه يفكر في المفهوم من حيث علوم الحاسوب.

“نحن نعلم النموذج كيفية استهلاك الحساب بكفاءة للحصول على إجابة. لذا إذا عرفت ذلك بهذه الطريقة، نعم، إنه يفكر،” قال الكيشي.

يتبع لايتمن نهجاً يركز على نتائج النموذج وليس كثيراً على الوسائل أو علاقتها بالدماغ البشري.

“إذا كان النموذج يقوم بأشياء صعبة، فإنه يقوم بما هو ضروري من تقريب التفكير الذي يحتاجه للقيام بذلك،” قال لايتمن. “يمكننا تسمية ذلك بالتفكير، لأنه يبدو كآثار التفكير هذه، ولكن كل ذلك مجرد إشارات في محاولة لجعل أدوات الذكاء الاصطناعي قوية ومفيدة للكثير من الناس.”

يشير باحثو OpenAI إلى أن الناس قد يختلفون مع تسمياتهم أو تعريفاتهم للتفكير – وبالتأكيد، ظهرت انتقادات – لكنهم يجادلون بأن ذلك أقل أهمية من قدرات نماذجهم. يميل باحثو الذكاء الاصطناعي الآخرون إلى الاتفاق.

يقارن ناثان لامبرت، باحث في الذكاء الاصطناعي مع منظمة AI2 غير الربحية، أوضاع التفكير في الذكاء الاصطناعي بالطائرات في منشور مدونة. وكلاهما، كما يقول، هما نظامان من صنع الإنسان مستلهمان من الطبيعة – التفكير البشري وطيران الطيور، على التوالي – لكنهما يعملان من خلال آليات مختلفة تمامًا. وهذا لا يجعلهما أقل فائدة، أو أقل قدرة على تحقيق نتائج مشابهة.

اتفقت مجموعة من باحثي الذكاء الاصطناعي من OpenAI، وأنثروبيك، وGoogle DeepMind في ورقة موقف حديثة على أن نماذج تفكير الذكاء الاصطناعي ليست مفهومة جيدًا اليوم، وهناك حاجة لمزيد من الأبحاث. قد يكون من المبكر اتخاذ موقف واضح حول ما الذي يحدث بالضبط بداخلها.

الحدود التالية: وكلاء الذكاء الاصطناعي للمهام ذات الطابع الشخصي

تعمل وكلاء الذكاء الاصطناعي المتاحة في السوق اليوم بشكل أفضل في المجالات المحددة والمتحققة مثل البرمجة. يسعى وكيل Codex من OpenAI لمساعدة مهندسي البرمجيات في تخفيف الأعباء المتعلقة بالبرمجة البسيطة. في الوقت نفسه، أصبحت نماذج أنثروبيك شائعة بشكل خاص في أدوات البرمجة الذكاء الاصطناعي مثل Cursor وClaude Code – هذه من أولى وكلاء الذكاء الاصطناعي التي يرغب الناس في دفع مقابل خدماتها.

ومع ذلك، فإن وكلاء الذكاء الاصطناعي العامة مثل وكيل ChatGPT من OpenAI وComet من Perplexity يعانون من العديد من المهام المعقدة والذاتية التي يرغب الأشخاص في أتمتتها. عند محاولة استخدام هذه الأدوات للتسوق عبر الإنترنت أو إيجاد مكان طويل الأمد لوقوف السيارات، وجدت أن الوكلاء يستغرقون وقتًا أطول مما أود وارتكبت أخطاء سخيفة.

الوكلاء، بالطبع، أنظمة مبكرة ستحسن بلا شك. لكن يجب على الباحثين أولاً معرفة كيفية تدريب النماذج الأساسية أفضل لإتمام المهام التي هي أكثر ذات طابع شخصي.

“مثل العديد من المشكلات في تعلم الآلة، إنها مشكلة بيانات،” قال لايتمن، عندما سُئل عن قيود الوكلاء في المهام الذاتية. “بعض الأبحاث التي أشعر بالحماس بشأنها الآن تتعلق بكيفية التدريب على مهام أقل قابلية للتحقق. لدينا بعض الأدلة حول كيفية القيام بهذه الأمور.”

قال نوام براون، باحث في OpenAI ساعد في إنشاء نموذج IMO وo1، لـ TechCrunch إن OpenAI لديها تقنيات جديدة للتعلم المعزز العامة التي تسمح لهم بتعليم نماذج الذكاء الاصطناعي مهارات ليست سهلة التحقق منها. كان هذا هو كيف أن الشركة بنت النموذج الذي حقق ميدالية ذهبية في IMO، كما قال.

كان نموذج IMO الخاص بـ OpenAI نظام ذكاء اصطناعي أحدث ينتج عدة وكلاء، يستكشفون في آن واحد عدة أفكار، ثم يختارون أفضل إجابة ممكنة. هذه الأنواع من نماذج الذكاء الاصطناعي أصبحت أكثر شيوعًا؛ فقد أطلقت Google وxAI مؤخرًا نماذج متطورة باستخدام هذه التقنية.

“أعتقد أن هذه النماذج ستصبح أكثر قدرة في الرياضيات، وأعتقد أنها ستصبح أكثر قدرة في مجالات التفكير الأخرى أيضاً،” قال براون. “التقدم كان سريعًا بشكل مذهل. لا أرى أي سبب يدعو للاعتقاد أنه سيتباطأ.”

يمكن أن تساعد هذه التقنيات نماذج OpenAI على أن تصبح أكثر كفاءة، وقد تظهر هذه الفوائد في نموذج الشركة المقبل GPT-5. تأمل OpenAI في أن تؤكد هيمنتها على المنافسين من خلال إطلاق GPT-5، على أمل أن تقدم أفضل نموذج ذكاء اصطناعي لدعم الوكلاء للمطورين والمستهلكين.

لكن الشركة تريد أيضًا جعل منتجاتها أسهل في الاستخدام. يقول الكيشي إن OpenAI ترغب في تطوير وكلاء ذكاء اصطناعي يفهمون بديهة ما يريده المستخدمون، دون الحاجة إلى اختيار إعدادات معينة. يقول إن OpenAI تهدف إلى بناء أنظمة ذكاء اصطناعي تفهم متى يجب استخدام أدوات معينة، ومدى طول فترة التفكير.

تقدم هذه الأفكار صورة عن النسخة النهائية من ChatGPT: وكيل يمكنه القيام بأي شيء على الإنترنت من أجلك، ويفهم كيف تريد أن يتم ذلك. هذا منتج مختلف تمامًا عما هو عليه ChatGPT اليوم، لكن أبحاث الشركة تتجه بوضوح في هذا الاتجاه.

بينما كانت OpenAI بلا شك رائدة في صناعة الذكاء الاصطناعي قبل بضع سنوات، تواجه الشركة الآن مجموعة من المنافسين الجادين. لم يعد السؤال هو ما إذا كانت OpenAI يمكنها تحقيق مستقبلها الوكالي، بل هل بإمكان الشركة فعل ذلك قبل أن تتفوق عليها Google، أو Anthropic، أو xAI، أو Meta؟

سارة مurray تتذكر أول مرة رأت فيها نموذجًا صناعيًا في عالم الموضة: كان ذلك في عام 2023، وكانت امرأة شابة جميلة من ذوي البشرة الملونة ترتدي فستان جينز متعدد الاستخدامات من Levi’s. قالت موري إن ذلك جعلها تشعر بالحزن والإرهاق.

تعاونت شركة الملابس الجينز الشهيرة مع استوديو الذكاء الاصطناعي Lalaland.ai لإنشاء “نماذج رقمية متنوعة” للإعلانات الأكثر شمولية. بالنسبة لصناعة فشلت على مدار سنوات في توظيف نماذج بشرية متنوعة، كانت ردود الفعل سريعة، حيث وصفت مجلة نيويورك القرار بـ”التنوع الاصطناعي”.

قالت موري لـ TechCrunch: “إن عرض الأزياء كمهنة تحدٍ بالفعل دون الحاجة للتنافس مع معايير الكمال الرقمية الجديدة التي يمكن تحقيقها باستخدام الذكاء الاصطناعي”.

بعد عامين، تفاقمت مخاوفها. لا تزال العلامات التجارية تجرب نماذج مولدة بالذكاء الاصطناعي، مما أثار استياء العديد من عشاق الموضة. جاء الضجة الأخيرة بعد أن تضمنت إصدار يوليو من مجلة Vogue إعلانًا عن علامة Guess مع نموذج نموذجي للعلامة: نحيف لكن ممتلئ، وشعر أشقر لامع، وشفاه وردية ممتلئة. كانت تجسد معايير الجمال في أمريكا الشمالية، ولكن كانت هناك مشكلة واحدة – كانت مولدة بالذكاء الاصطناعي.

تحدث الإنترنت لبضعة أيام، ويرجع ذلك إلى حد كبير إلى أن الجمال المولّد بالذكاء الاصطناعي ظهر في Vogue، ومن المعروف أن هذه المجلة هي مرجع الأزياء الذي يحدد ما هو مقبول وما ليس مقبولًا في الصناعة. تم عرض النموذج المولّد بالذكاء الاصطناعي في إعلان، ليس في عرض تحرير Vogue. وأخبرت Vogue TechCrunch أن الإعلان يتوافق مع معايير الإعلان الخاصة بها.

بالنسبة للكثيرين، فإن الفرق بين الإعلان وعرض التحرير هو تمييز بلا فرق.

تحدثت TechCrunch مع نماذج أزياء وخبراء وتقنيين للحصول على فكرة عن الاتجاه الذي تسير فيه الصناعة الآن بعد أن يبدو أن Vogue قد وضعت ختم الموافقة على التكنولوجيا التي من المقرر أن تغير صناعة الأزياء بشكل كبير.

قالوا إن دراما إعلان Guess تبرز الأسئلة التي تثار في الصناعات الإبداعية التي تأثرت بأصابع الذكاء الاصطناعي: عندما يمكن تنفيذ أعمال إبداعية عالية الجودة بواسطة الذكاء الاصطناعي في جزء من الوقت والتكلفة، ما هي الفائدة من البشر؟ وفي عالم الموضة، ماذا يحدث للبشر – النماذج والمصورين والمعلّمين ومصممي الإعدادات – الذين يقومون بتلك الوظائف؟

“إنه فقط أرخص بكثير”

قالت شينيد بوفيل، نموذج ومؤسس منظمة WAYE، التي كتبت عن نماذج CGI لمجلة Vogue قبل خمس سنوات، لـ TechCrunch إن “نماذج التجارة الإلكترونية” هي الأكثر تهديدًا بالتحول الآلي.

نماذج التجارة الإلكترونية هم الذين يتظاهرون للإعلانات أو يعرضون الملابس والإكسسوار للمتسوقين عبر الإنترنت. بالمقارنة مع نماذج الأزياء الراقية، التي تُظهر مظهرًا لافتًا وغالبًا ما يكون غير قابل للتحقيق في عروض التحرير والممرات، فإنهم أكثر واقعية وقابلية للتواصل.

قالت بوفيل: “التجارة الإلكترونية هي المكان الذي تحقق فيه معظم النماذج مصدر رزقها”. “ليس بالضرورة الطريق إلى الشهرة أو المصداقية كنموذج، لكنها الطريق إلى الأمان المالي.”

تتعارض تلك الحقيقة مع ضغط العديد من العلامات التجارية للشعور بضرورة أتمتة مثل هذه الأعمال. قال بول موغينوت، خبير الفن التقني الذي عمل مع العلامات التجارية الفاخرة، إن العمل مع نماذج حية يكون ببساطة مكلفًا، خاصة عندما يتعلق الأمر بالتقاط صور لهم في ملابس وأحذية وإكسسوارات عديدة.

قال لموقع TechCrunch: “الذكاء الاصطناعي يتيح لك الآن البدء بجلسة تصوير للمنتج، وضعه على نموذج افتراضي واقعي، وحتى وضع هذا النموذج في بيئة متماسكة، مما ينتج عنه صور تبدو وكأنها مقالات أزياء حقيقية”.

قال موغينوت إن العلامات التجارية، بطريقة ما، كانت تفعل هذا منذ فترة. أشار موغينوت، الذي هو فرنسي، إلى بائع التجزئة الفرنسي Veepee كمثال على شركة استخدمت دمى افتراضية لبيع الملابس منذ عام 2013 على الأقل. وقد لجأت علامات تجارية بارزة أخرى مثل H&M وMango وCalvin Klein أيضًا إلى النماذج الذكية.

وضعت إيمي أوديل، كاتبة أزياء ومؤلفة سيرة ذاتية نُشرت مؤخرًا عن غوينيث بالترو، الأمر بطريقة أكثر بساطة: “من الأرخص بكثير الآن استخدام نماذج ذكاء اصطناعي [للعلامات التجارية]. تحتاج العلامات التجارية إلى الكثير من المحتوى، وهذا يتراكم. لذا إذا استطاعوا توفير المال على إعلانهم المطبوع أو على تغذيتهم في TikTok، سيفعلون ذلك.”

قال بي. جي. بيرييرا، المؤسس المشارك لشركة الإعلانات الذكية Silverside AI، إن الأمر يتعلق حقًا بالمدى. كل محادثة خاضها مع العلامات التجارية في الأزياء تدور حول حقيقة أن النظام التسويقي بأكمله تم بناؤه لعالم كانت فيه العلامات التجارية تنتج أربع قطع كبيرة فقط من المحتوى في السنة. تغيرت وسائل التواصل الاجتماعي والتجارة الإلكترونية ذلك، والآن تحتاج إلى ما يتراوح بين 400 إلى 400,000 قطعة؛ إنه مكلف للغاية بالنسبة للعلامات التجارية، خاصة الصغيرة، لمواكبة ذلك.

“لا يوجد طريقة للتوسع من أربع إلى 400 أو 400,000 مع مجرد تعديلات في العمليات” أضاف. “تحتاج إلى نظام جديد. يشعر الناس بالغضب. يفترضون أن هذا يتعلق بأخذ الأموال بعيدًا عن الفنانين والنماذج. لكن هذا ليس ما رأيته.”

من النماذج “المتنوعة” إلى صورة رمزية بالذكاء الاصطناعي

تُدرك موري، النموذج التجاري، فوائد التكلفة لاستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي، لكن فقط إلى حد ما.

أعربت عن أسفها لأن علامات تجارية مثل Levi’s تدعي أن الذكاء الاصطناعي يقصد به فقط مكاملة الموهبة البشرية، وليس إزالتها.

“إذا كانت تلك [العلامات التجارية] قد عُرضت عليها الفرصة للوقوف في الصف في دعوة مفتوحة للمجالات، فقد يعرفون عن الكميات الهائلة من النماذج، بما في ذلك نفسي، الذين يحلمون بفرص للعمل مع علاماتهم التجارية”، قالت. “لم يكن عليهم أبداً استخدام أي شيء زائف.”

تعتقد أن هذا التحول سيؤثر على النماذج التجارية “غير التقليدية” – فكر في التنوع – مثل نفسها. كانت هذه هي المشكلة الأساسية في إعلان Levi’s. بدلاً من توظيف مواهب متنوعة، تم إنتاجها صناعيًا.

تطلق بوفيل على ذلك اسم “الاستيلاء الثقافي الآلي”، أو الفكرة التي يمكن أن تولد بها العلامات التجارية هويات معينة، خاصة متنوعة، لتسمية قصة ماركة، حتى لو كان الشخص الذي أنشأ التقنية ليس من نفس الهوية.

ورغم أن بيرييرا يحتج بأن من غير الواقعي تصوير كل قطعة ملابس على كل نوع من النماذج، إلا أن هذا لم يُهدئ مخاوف العديد من النماذج المتنوعة حول ما هو قادم.

قالت موري: “نرى بالفعل استخدامًا غير مسبوق لبعض الشروط في عقودنا التي نقلق من أنها تشير إلى أننا ربما نقوم بتوقيع حقوقنا للماركة لاستخدام وجهنا وأي شيء قابل للتعرف علينا لتدريب أنظمتهم المستقبلية للذكاء الاصطناعي”.

بعضهم يعتبر أن توليد التماثيل للنماذج هو خطوة نحو الأمام في عصر الذكاء الاصطناعي. سارة زيف، نموذج سابق ومؤسّسة تحالف النماذج، تعمل على تمرير قانون عمال الموضة، الذي يتطلب من العلامات التجارية الحصول على موافقة واضحة من النموذج وتوفير تعويض مقابل استخدام نسخهم الرقمية.

قال موغينوت إن ذلك يسمح للنماذج بالظهور في عدة جلسات تصوير في نفس اليوم وربما توليد دخل إضافي.

هذا “ثمين عندما يكون النموذج المطلوب يسافر باستمرار بالفعل”، تابع. ولكن في نفس الوقت، كلما تم استئجار صورة رمزية، يتم استبدال العمل البشري. “ما تكسبه القلة يمكن أن يعني فرصًا أقل للكثيرين الآخرين.”

إذا كان هناك شيء، قالت بوفيل إن المعيار أصبح الآن أعلى لنماذج يتطلعن إلى المنافسة مع النماذج المميزة والرقمية. أوصت بأن تستخدم النماذج منصاتها لبناء علاماتها التجارية الشخصية، وتمييز نفسها، والعمل على مصادر دخل جديدة مثل البودكاست أو تأييد العلامات التجارية.

“ابدأ في استخدام تلك الفرص لتروي قصتك البشرية الفريدة”، قالت. “الذكاء الاصطناعي لن يكون له قصة إنسانية فريدة أبداً.”

هذا النوع من التفكير الريادي يصبح أمرًا شائعًا عبر الصناعات – من الصحافة إلى التشفير – حيث يخلق الذكاء الاصطناعي الظروف لأكثر المتعلمين ذاتيًا للارتفاع.

فرصة لنظرة أخرى

يرى موغينوت عالمًا حيث تتوقف بعض المنصات عن العمل مع نماذج بشرية تمامًا، رغم أنه يعتقد أيضًا أن البشر يشتركون في رغبة للـ”واقع الحسي للأشياء، ولمسة من عدم الكمال ومن أجل الاتصال البشري”.

قال: “كثير من النماذج الرائدة تنجح بالضبط بسبب سمة مميزة، الأسنان، النظرة، السلوك، التي تكون غير مثالية قليلاً وفقًا للمعايير الصارمة ولكنها بغاية الجاذبية”. “مثل هذه التفاصيل من الصعب تآكلها في الدوائر والأصفار.”

هذا هو المكان الذي يزدهر فيه بدء التشغيل واستوديو الإبداع Artcare، وفقًا لساندريين ديكورد، الرئيس التنفيذي والمؤسس المشارك للشركة. تُشير إلى فريقها على أنهم “فنانون بالذكاء الاصطناعي”، أشخاص مبدعون يستخدمون أدوات مثل Flux من مختبرات Black Forest لضبط نماذج مولدة بالذكاء الاصطناعي التي تحمل لمسة من الإنسانية الفريدة.

يتضمن الكثير من العمل الذي تقوم به الشركة اليوم إنتاج أطفال ورضع مولدين بالذكاء الاصطناعي للعلامات التجارية. كان توظيف القاصرين في صناعة الأزياء تاريخيًا منطقة رمادية مليئة بالاستغلال والإيذاء. أخلاقياً، تدعي ديكورد أن إدخال الذكاء الاصطناعي في أزياء الأطفال منطقي، خصوصًا عندما يكون الطلب في السوق كبيرًا.

قالت لـ TechCrunch: “إنه مثل الخياطة؛ إنه أمر دقيق جداً”. “كلما قضينا المزيد من الوقت على مجموعات بياناتنا وتهيئة الصور، كانت نماذجنا أفضل وأكثر اتساقًا.”

جزء من العمل هو بناء مكتبة من القطع الأثرية المميزة. لاحظت ديكورد أن العديد من النماذج المولدة بالذكاء الاصطناعي – مثل تلك المخلوقة بواسطة وكالة Seraphinne Vallora، الوكالة التي تقف وراء إعلان Vogue’s Guess – متجانسة للغاية. شفاههم مثالية جدًا ومتناظرة. خطوط الفك لديهم جميعها متشابهة.

قالت ديكورد: “يحتاج التصوير إلى أن يؤثر”. مشددة على أن العديد من العلامات التجارية تحب العمل حصريًا مع نماذج معينة، وهي رغبة تمتد إلى نماذج الذكاء الاصطناعي أيضًا. “تجسد النموذج علامة تجارية للأزياء.”

أضاف بيرييرا أن شركته تتصدى لعدم التجانس في الذكاء الاصطناعي “بنية” وحذر من أنه مع تزايد المحتوى المولد بواسطة المزيد من الأشخاص الذين ليس لديهم نية، فإن كل النتائج تغذي النماذج الحاسوبية، مما يعزز التحيز.

قال: “تمامًا كما كنت ستختار مجموعة واسعة من النماذج، يجب عليك أن تحفز من أجل ذلك”. “تحتاج إلى تدريب [النماذج] بحضور واسع من المظاهر. لأنه إذا لم تفعل ذلك، فإن الذكاء الاصطناعي سيعكس أي تحيزات تم تدريبه عليها.”

مستقبل الذكاء الاصطناعي متوقع، ولكن غير مؤكد

استخدام تكنولوجيا نمذجة الذكاء الاصطناعي في عالم الموضة لا يزال في مرحلته التجريبية، كما أخبرت كلوديا فاغنر، مؤسس منصة حجز النموذج Ubooker، TechCrunch. لقد رأت وفريقها إعلان Guess، وقالت إنه كان مثيرًا للاهتمام من الناحية التقنية، ولكنه لم يكن مؤثرًا أو جديدًا.

قالت: “هذا شعور آخر باستخدام العلامة التجارية للذكاء الاصطناعي ليكون جزءًا من السرد الحالي”. “نحن جميعًا في مرحلة اختبار واستكشاف ما يمكن أن يضيفه الذكاء الاصطناعي – ولكن تأتي القيمة الحقيقية عندما يُستخدم بنية، وليس فقط لرؤية.”

تحصل العلامات التجارية على رؤية من خلال استخدام الذكاء الاصطناعي – وكان إعلان Guess هو المثال الأخير. قال بيرييرا إن شركته اختبرت مؤخرًا فيديو منتج مُنتَج بالكامل بالذكاء الاصطناعي على TikTok حصل على أكثر من مليون مشاهدة مع تعليقات سلبية في الغالب.

“ولكن إذا تجاوزت التعليقات، ترى أن هناك أغلبية صامتة – تقريبًا 20 ضعف التفاعل – تفوق الفريق النقد”، تابع. “كانت نسبة النقرة 30 ضعف عدد الشكاوى، وشهد المنتج زيادة حادة في المبيعات.”

هو، مثل فاغنر، لا يعتقد أن نماذج الذكاء الاصطناعي ستختفي في أي وقت قريب. إذا كان هناك أي شيء، فسيتم دمج عملية استخدام الذكاء الاصطناعي في سير العمل الإبداعي.

قال بيرييرا: “تشعر بعض العلامات التجارية بالراحة عند استخدام نماذج صناعية بالكامل”. “يفضل البعض البدء مع أشخاص حقيقيين وترخيص تشابههم لبناء لقطات صناعية. وتطلع بعض العلامات التجارية ببساطة إلى عدم القيام بذلك – فهي تقلق من أن جمهورهم لن يقبل ذلك.”

قالت فاغنر إن ما أصبح واضحًا هو أن الموهبة البشرية تبقى في المركز، خاصة عندما تمثل الأصالة والهوية جزءًا من قصة العلامة التجارية. هذا صحيح بشكل خاص للعلامات التجارية الفاخرة التي عادة ما تكون بطيئة في اعتماد التكنولوجيا الجديدة.

على الرغم من أن ديكورد لاحظت أن العديد من العلامات التجارية الراقية تجري تجارب هادئة مع الذكاء الاصطناعي، قال موغينوت إن العديد منهم لا زالوا يحاولون تحديد سياسات الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم ويتجنبون الأشخاص المولدين بالذكاء الاصطناعي في الوقت الحالي. إنها إحدى الأسباب التي جعلت تضمين Vogue لنموذج ذكاء اصطناعي مثل صدمة.

تساءلت بوفيل إذا كان الإعلان هو طريقة Vogue لاختبار كيفية رد فعل العالم تجاه دمج الأزياء الراقية مع الذكاء الاصطناعي.

حتى الآن، كانت ردود الفعل ليست جيدة. وليس واضحًا ما إذا كانت المجلة تعتقد أنها يمكن أن تتحمل الضغوط.

قالت أوديل: “ما تفعله Vogue مهم”. “إذا انتهى الأمر بـ Vogue إلى القيام بعروض تحريرية مع نماذج ذكاء الاصطناعي، أعتقد أن هذا سيجعل الأمور مقبولة. بنفس الطريقة التي كانت فيها الصناعة مقاومة جدًا لكيم كارداشيان ثم ميزتها Vogue. ثم أصبح الأمر مقبولًا.”