التصنيف: العرب والعالم

مجموعة من ناشري الموسيقى برئاسة مجموعة كونكورد الموسيقية ومجموعة يونيفرسال الموسيقية ترفع دعوى قضائية ضد شركة أنثروبيك، قائلة إن الشركة قامت بتنزيل أكثر من 20,000 أغنية محمية بحقوق الطبع والنشر بشكل غير قانوني، بما في ذلك النوتات الموسيقية وكلمات الأغاني والتكوينات الموسيقية.

قال الناشرون في بيان يوم الأربعاء إن الأضرار قد تصل إلى أكثر من 3 مليارات دولار، مما سيكون واحداً من أكبر قضايا حقوق الطبع والنشر غير الجماعية المقدمة في تاريخ الولايات المتحدة.

تم تقديم هذه الدعوى من نفس الفريق القانوني في قضية بارز ضد أنثروبيك، حيث اتهم مجموعة من كتّاب الخيال والواقع الشركة باستخدام أعمالهم المحمية بحقوق الطبع والنشر لتدريب منتجات مثل كلود.

في تلك القضية، حكم القاضي ويليام ألسوب أن تدريب أنثروبيك لنماذجها على محتوى محمي بحقوق الطبع والنشر يعتبر قانونيًا. ومع ذلك، أشار إلى أنه ليس من القانوني لأنثروبيك الحصول على هذا المحتوى من خلال القرصنة.

تحولت قضية بارز ضد أنثروبيك إلى ضربة مالية قدرها 1.5 مليار دولار لأنثروبيك، حيث حصل الكتاب المتضررون على حوالي 3,000 دولار لكل عمل من حوالي 500,000 عمل محمي بحقوق الطبع والنشر. بينما يبدو أن 1.5 مليار دولار تعتبر مبلغًا ضخمًا، إلا أنها ليست كافية لكسر ظهر شركة قيمتها 183 مليار دولار.

في البداية، كانت هذه الموسيقيين قد رفعوا دعوى قضائية ضد أنثروبيك بسبب استخدام حوالي 500 عمل محمي بحقوق الطبع والنشر. لكن من خلال عملية الاكتشاف في قضية بارز، يقول الناشرون إنهم اكتشفوا أن أنثروبيك قد قامت أيضًا بتنزيل آلاف أخرى بشكل غير قانوني.

حاول الناشرون تعديل دعواهم الأصلية لمعالجة مسألة القرصنة، لكن المحكمة رفضت تلك الطلب في أكتوبر، معتبرة أنهم فشلوا في التحقيق في مزاعم القرصنة سابقًا. وقد دفع ذلك الناشرون لتقديم هذه الدعوى القانونية المنفصلة، التي تسمي أيضاً الرئيس التنفيذي لأنثروبيك داريو أمودي ومؤسسها المشارك بنجامين مان كمدعى عليهم.

“بينما تدعي أنثروبيك بشكل مضلل أنها شركة ‘سلامة وبحث في الذكاء الاصطناعي’، فإن سجلها في القرصنة غير القانونية للأعمال المحمية بحقوق الطبع والنشر يوضح أن إمبراطوريتها التجارية التي تقدر بمليارات الدولارات قد بُنيت في الواقع على القرصنة”، تقول الدعوى.

لم تستجب أنثروبيك لطلب التعليق من تك كرانش.

تم إطلاق مختبر ذكاء اصطناعي جديد يسمى Flapping Airplanes يوم الأربعاء، بت funding بقيمة 180 مليون دولار من Google Ventures وSequoia وIndex. الفريق المؤسس مثير للإعجاب، والهدف – العثور على طريقة أقل استهلاكًا للبيانات لتدريب النماذج الكبيرة – هو هدف مثير جدًا.

استنادًا إلى ما رأيته حتى الآن، سأقيمهم بمستوى اثنين على مقياس محاولة جني الأرباح.

لكن هناك شيء أكثر إثارة حول مشروع Flapping Airplanes لم أستطع تحديده حتى قرأت هذا المنشور من شريك Sequoia ديفيد كاهن.

كما يصف كاهن، فإن Flapping Airplanes هو واحد من أوائل المختبرات التي تتجاوز فكرة التوسع، وهو البناء غير المتوقف للبيانات والحوسبة الذي عرف معظم الصناعة حتى الآن:

تدعم بارادايم التوسع تخصيص كمية ضخمة من موارد المجتمع، بقدر ما يمكن للاقتصاد تجميعه، نحو توسيع النماذج الكبيرة الحالية (LLMs)، على أمل أن يؤدي ذلك إلى الذكاء العام الاصطناعي (AGI). بينما تدعو بارادايم البحث إلى أننا على بعد 2-3 انفراجات بحثية عن ذكاء “AGI”، ونتيجة لذلك، يجب علينا تخصيص الموارد للبحث الطويل الأمد، وخاصة المشاريع التي قد تستغرق 5-10 سنوات لتتحقق.

[…]

ستعطي نهج الحوسبة أولوية لحجم التجمع فوق كل شيء آخر، وستميل بشدة نحو الانتصارات قصيرة الأجل (في حدود 1-2 سنوات) بدلاً من الرهانات طويلة الأجل (في حدود 5-10 سنوات). بينما سيؤدي نهج البحث إلى توزيع الرهانات زمنيًا، ويجب أن يكون على استعداد لتقديم الكثير من الرهانات التي لديها احتمالية منخفضة للغاية للنجاح، ولكنها بشكل جماعي توسع مجال البحث لما هو ممكن.

قد يكون من الممكن أن يكون الأشخاص المهتمون بالحوسبة على حق، وأنه لا فائدة من التركيز على أي شيء آخر غير البناء المحموم للخوادم. لكن مع وجود العديد من الشركات بالفعل موجهة في هذا الاتجاه، من الجيد رؤية شخص يتجه في الاتجاه الآخر.

تم إطلاق مختبر جديد للذكاء الاصطناعي يسمى Flapping Airplanes يوم الأربعاء، بتمويل أولي قدره 180 مليون دولار من Google Ventures وSequoia وIndex. الفريق المؤسس مثير للإعجاب، والهدف – إيجاد طريقة أقل احتياجًا للبيانات لتدريب النماذج الكبيرة – هو هدف مثير للغاية.

استنادًا إلى ما رأيته حتى الآن، سأقيّمهم بالدرجة الثانية على مقياس محاولة جني المال.

لكن هناك شيء أكثر إثارة حول مشروع Flapping Airplanes لم أتمكن من تحديده حتى قرأت هذا المنشور من شريك Sequoia ديفيد كان.

كما يصف كان، فإن Flapping Airplanes هي واحدة من أولى المختبرات التي تتجاوز مفهوم التوسع، وهو تطوير البيانات والحوسبة بشكل غير محدود الذي عرّف معظم الصناعة حتى الآن:

يُشير نموذج التوسع إلى تكريس كمية هائلة من موارد المجتمع، بقدر ما يمكن للاقتصاد أن يجمع، نحو زيادة حجم نماذج LLMs الحالية، على أمل أن يؤدي ذلك إلى الذكاء العام الاصطناعي (AGI). بينما يزعم نموذج البحث أننا نحتاج إلى 2-3 breakthroughs بحثية لنصل إلى ذكاء “AGI”، ونتيجة لذلك، يجب أن نكرّس الموارد لمشاريع بحث طويلة الأمد، خاصة تلك التي قد تستغرق 5-10 سنوات حتى تحقق نتائجها.

[…]

ستعطي مقاربة الأسبقية للحوسبة الأولوية لحجم المجموعة فوق كل شيء آخر، وستفضل بشكل كبير الانتصارات قصيرة المدى (في حدود 1-2 سنة) على الرهانات طويلة المدى (في حدود 5-10 سنوات). بينما ستوزع مقاربة الأبحاث الرهانات زمنيًا، ويجب أن تكون مستعدة لعمل العديد من الرهانات التي لديها احتمالية منخفضة للعمل بشكل مطلق، ولكنها تتوسع جماعيًا في مساحة البحث حول ما هو ممكن.

قد يكون أن هؤلاء المشتغلين في الحوسبة على حق، وأنه ليس له معنى التركيز على أي شيء آخر غير بناء الخوادم المحمومة. لكن مع وجود العديد من الشركات التي تتجه بالفعل في هذا الاتجاه، من الجيد أن نرى شخصًا يتجه في الاتجاه المعاكس.

بينما تتسارع الذكاء الاصطناعي إلى الفصول الدراسية في جميع أنحاء العالم، تجد جوجل أن أصعب الدروس حول كيفية توسيع هذه التقنية لا تأتي من وادي السليكون، بل من مدارس الهند.

أصبحت الهند ساحة اختبار لجوجل في مجال الذكاء الاصطناعي التعليمي وسط منافسة متزايدة من المنافسين، بما في ذلك OpenAI ومايكروسوفت. مع أكثر من مليار مستخدم للإنترنت، تمثل البلاد الآن أعلى استخدام عالمي لبرنامج Gemini للتعلم، وفقًا لكريس فيليبس، نائب رئيس جوجل والمدير العام للتعليم، داخل نظام تعليمي شكلته المناهج الدراسية على مستوى الدولة، ووجود قوي للحكومة، والوصول غير المتساوي إلى الأجهزة والاتصال.

كان فيليبس يتحدث على هامش منتدى جوجل للذكاء الاصطناعي للتعلم في نيودلهي هذا الأسبوع، حيث التقى بأصحاب المصلحة في الصناعة، بما في ذلك مديري المدارس وإداريي التعليم، لجمع الآراء حول كيفية استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي في الفصول الدراسية.

يساعد حجم نظام التعليم الهندي في تفسير سبب تحول البلاد إلى ساحة اختبار مؤثرة. يخدم نظام التعليم المدرسي في البلاد حوالي 247 مليون طالب عبر نحو 1.47 مليون مدرسة، وفقًا لمسح الحكومة الهندية الاقتصادي 2025-26، المدعوم بـ 10.1 مليون معلم. نظام التعليم العالي لديها هو أيضًا من بين الأكبر في العالم، مع أكثر من 43 مليون طالب مسجلين في 2021-22 — بزيادة 26.5% عن 2014-15 — مما يعقد الجهود الرامية إلى إدخال أدوات الذكاء الاصطناعي عبر أنظمة ضخمة وغير مركزية ومواردها غير متكافئة.

أحد أوضح الدروس لجوجل هو أن الذكاء الاصطناعي في التعليم لا يمكن طرحه كمنتج واحد مُحدد مركزيًا. في الهند، حيث تستقر قرارات المنهج الدراسي على مستوى الدولة وتلعب الوزارات دورًا نشطًا، قال فيليبس إن جوجل كان عليها تصميم الذكاء الاصطناعي التعليمي بطريقة تتيح للمدارس والإداريين — وليس الشركة — تحديد كيفية ومكان استخدامه. وهذه خطوة لجوجل، التي، مثل معظم الشركات في وادي السليكون، كانت تقليديًا تبني منتجات للتوسع عالميًا بدلاً من الانحناء لتفضيلات المؤسسات الفردية.

“نحن لا نقدم منتجًا واحدًا يناسب الجميع”، قال فيليبس لTechCrunch. “إنه بيئة متنوعة جدًا حول العالم.”

بعيدًا عن الحوكمة، تعيد هذه التنوعات تشكيل كيف تفكر جوجل في التعلم الذي يقوده الذكاء الاصطناعي نفسه. يرى الشركة أن اعتماد التعلم متعدد الوسائط يتم بسرعة أكبر في الهند، قال فيليبس، مع دمج الفيديو والصوت والصور جنبًا إلى جنب مع النصوص — مما يعكس الحاجة للوصول إلى الطلاب عبر لغات وأنماط تعلم مختلفة ومستويات من الوصول، خاصة في الفصول الدراسية التي لا تُبنى حول التعليم الثقيل على النصوص.

الحفاظ على العلاقة بين المعلم والطالب

وكان أحد التحولات ذات الصلة هو قرار جوجل تصميم ذكائها الاصطناعي للتعليم حول المعلمين، بدلاً من الطلاب، كنقطة تحكم رئيسية. ركزت الشركة على الأدوات التي تساعد المعلمين في التخطيط والتقييم وإدارة الفصول الدراسية، لاحظ فيليبس، بدلاً من تجاوزهم مع تجارب الذكاء الاصطناعي المباشرة للطلاب.

“علاقة المعلم بالطالب أمر حاسم” قال. “نحن هنا لمساعدتها على النمو والازدهار، وليس لاستبدالها.”

في أجزاء من الهند، يتم إدخال الذكاء الاصطناعي في التعليم في الفصول الدراسية التي لم يكن بها جهاز واحد لكل طالب أو وصول موثوق إلى الإنترنت. تواجه جوجل مدارس حيث تُشارك الأجهزة، والاتصال غير مستقر، أو يتنقل التعلم مباشرة من القلم والورقة إلى أدوات الذكاء الاصطناعي، قال فيليبس.

“الوصول أمر حاسم عالميًا، لكن كيفية ومتى يحدث ذلك يختلف كثيرًا” أضاف، مشيرًا إلى البيئات التي تعتمد فيها المدارس على الأجهزة المشتركة أو التي يقودها المعلم بدلاً من الوصول الواحد إلى واحد.

وفي الوقت نفسه، تترجم جوجل الدروس المستفادة مبكرًا من الهند إلى عمليات نشر، بما في ذلك إعدادات JEE Main المعززة بالذكاء الاصطناعي من خلال Gemini، وهو برنامج تدريب معلمين على مستوى البلاد يغطي 40,000 من معلمي Kendriya Vidyalaya، والشراكات مع المؤسسات الحكومية في التعليم المهني والعالي، بما في ذلك أول جامعة حكومية مدعومة بالذكاء الاصطناعي في الهند.

بالنسبة لجوجل، فإن تجربة الهند تعتبر لمحة عن التحديات التي من المحتمل أن تظهر في أماكن أخرى مع دخول الذكاء الاصطناعي بشكل أعمق في أنظمة التعليم العام. تتوقع الشركة أن مسائل السيطرة والوصول والتوطين — التي أصبحت واضحة الآن في الهند — ستشكل بشكل متزايد كيفية توسيع الذكاء الاصطناعي في التعليم عالميًا.

من الترفيه إلى التعلم كأعلى استخدام للذكاء الاصطناعي

تعكس دفعة جوجل أيضًا تحولًا أوسع في كيفية استخدام الناس لـ GenAI. لقد هيمنت الترفيه على حالات استخدام الذكاء الاصطناعي العام الماضي، قال فيليبس، مشيرًا إلى أن التعلم قد ظهر الآن كواحدة من أكثر الطرق شيوعًا التي يتفاعل بها الناس مع التكنولوجيا، خاصة بين المستخدمين الأصغر سنًا. مع تحول الطلاب بشكل متزايد إلى الذكاء الاصطناعي للدراسة، والإعداد للاختبارات، وبناء المهارات، أصبح التعليم مجالًا أكثر حاجة — وتأثيرًا — لجوجل.

كما أن النظام التعليمي المعقد في الهند يجذب أيضًا اهتمامًا متزايدًا من منافسي جوجل. بدأت OpenAI ببناء وجود قيادي محلي يركز على التعليم، حيث قامت بتوظيف المدير السابق لـ Coursera في منطقة آسيا والمحيط الهادي، راغاف غوبتا، كرئيس التعليم في الهند وآسيا والمحيط الهادي، وأطلقت برنامج تسريع التعليم العام الماضي. من ناحية أخرى، قامت مايكروسوفت بتوسيع شراكاتها مع المؤسسات الهندية، والهيئات الحكومية، واللاعبين في مجال التعليم التكنولوجي، بما في ذلك Physics Wallah، لدعم التعلم القائم على الذكاء الاصطناعي وتدريب المعلمين، مما يُبرز كيف يصبح التعليم ساحة معركة رئيسية مع سعي شركات الذكاء الاصطناعي إلى إدخال أدواتها في الأنظمة العامة.

في الوقت نفسه، تُشير أحدث مسوحات الاقتصاد الهندية إلى المخاطر التي يتعرض لها الطلاب نتيجة الاستخدام غير النقدي للذكاء الاصطناعي، بما في ذلك الاعتماد المفرط على الأدوات الآلية وتأثيراتها المحتملة على نتائج التعلم. مشيرةً إلى دراسات من MIT ومايكروسوفت، لفتت المسح إلى أن “الاعتماد على الذكاء الاصطناعي في الأعمال الإبداعية ومهام الكتابة يساهم في ضمور التفكير الإدراكي وتدهور قدرات التفكير النقدي.” وهذا يُعد تذكيرًا بأن السباق لدخول الفصول الدراسية يحدث في ظل مخاوف متزايدة بشأن كيفية تشكيل الذكاء الاصطناعي للتعلم نفسه.

ما إذا كانت خطة جوجل في الهند ستصبح نموذجًا للذكاء الاصطناعي في التعليم في أماكن أخرى يبقى سؤالًا مفتوحًا. ومع ذلك، مع انتقال GenAI بعمق إلى أنظمة التعليم العامة، من المرجح أن تظهر الضغوط التي تبرز الآن في الهند في دول أخرى أيضًا، مما يجعل الدروس التي تتعلمها جوجل هناك صعبة على الصناعة تجاهلها.