الذكاء الاصطناعي هو عالم عميق ومعقد. يعتمد العلماء الذين يعملون في هذا المجال غالبًا على اللغة والمصطلحات الفنية لشرح ما يعملون عليه. نتيجة لذلك، نضطر كثيرًا لاستخدام تلك المصطلحات التقنية في تغطيتنا لصناعة الذكاء الاصطناعي. لهذا السبب اعتقدنا أنه سيكون من المفيد إعداد معجم يحتوي على تعريفات لبعض من أهم الكلمات والعبارات التي نستخدمها في مقالاتنا.

سنقوم بتحديث هذا المعجم بانتظام لإضافة مدخلات جديدة حيث يستمر الباحثون في اكتشاف طرق جديدة لدفع حدود الذكاء الاصطناعي مع تحديد المخاطر الأمنية الناشئة.

الذكاء الاصطناعي العام، أو AGI، هو مصطلح ضبابي. لكنه يشير عمومًا إلى الذكاء الاصطناعي الذي يتمتع بقدرة أكبر من الإنسان العادي في العديد من المهام، إن لم يكن معظمها. وصف الرئيس التنفيذي لشركة OpenAI، سام ألتمان، مؤخرًا AGI بأنه “معادل لإنسان متوسط يمكنك توظيفه كزميل عمل.” في حين أن ميثاق OpenAI يعرف AGI بأنه “أنظمة ذاتية التحكم بدرجة عالية تتفوق على البشر في معظم الأعمال ذات القيمة الاقتصادية.” يختلف فهم Google DeepMind قليلاً عن هذين التعريفين؛ حيث يرى المختبر AGI كـ “ذكاء اصطناعي يعادل على الأقل قدرات البشر في معظم المهام الإدراكية.” هل أنت مرتبك؟ لا تقلق – بل حتى خبراء الخط الأمامي في أبحاث الذكاء الاصطناعي كذلك.

تشير وكيل الذكاء الاصطناعي إلى أداة تستخدم تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي لأداء سلسلة من المهام بالنيابة عنك – تتجاوز ما يمكن أن تفعله الدردشة الآلية الأساسية – مثل تقديم المصروفات، حجز التذاكر أو الطاولة في مطعم، أو حتى كتابة وصيانة الشفرات. ومع ذلك، كما أوضحنا من قبل، هناك الكثير من العناصر المتحركة في هذه المساحة الناشئة، لذا فإن “وكيل الذكاء الاصطناعي” قد يعني أشياء مختلفة لأشخاص مختلفين. لا يزال يتم بناء البنية التحتية لتلبية قدراته المرسومة. لكن المفهوم الأساسي يشير إلى نظام مستقل قد يستمد من عدة أنظمة ذكاء اصطناعي لتنفيذ مهام متعددة الخطوات.

بالنظر إلى سؤال بسيط، يمكن للعقل البشري أن يجيب دون الحاجة إلى التفكير كثيرًا في الأمر – أشياء مثل “أي حيوان أطول، الزرافة أم القط؟” ولكن في كثير من الحالات، غالبًا ما تحتاج إلى قلم وورقة للتوصل إلى الإجابة الصحيحة لأن هناك خطوات وسيطة. على سبيل المثال، إذا كان هناك مزارع يملك دجاجًا وأبقارًا، ومعًا لديهم 40 رأسًا و120 ساقًا، فقد تحتاج إلى كتابة معادلة بسيطة للوصول إلى الجواب (20 دجاجة و20 بقرة).

في سياق الذكاء الاصطناعي، يعني التفكير المستند إلى سلسلة من الأفكار للنماذج اللغوية الكبيرة تفكيك المشكلة إلى خطوات أصغر ووسيطة لتحسين جودة النتيجة النهائية. عادة ما يستغرق الأمر وقتًا أطول للحصول على إجابة، لكن من المرجح أن تكون الإجابة صحيحة، خاصة في سياق المنطق أو البرمجة. تم تطوير نماذج التفكير من النماذج اللغوية الكبيرة التقليدية وتحسينها لتناسب التفكير المستند إلى سلسلة من الأفكار بفضل التعلم المعزز.

(انظر: النموذج اللغوي الكبير)

على الرغم من كونه مصطلح متعدد المعاني إلى حد ما، إلا أن الحوسبة تشير عمومًا إلى القوة الحاسوبية الحيوية التي تسمح لنماذج الذكاء الاصطناعي بالعمل. هذا النوع من المعالجة يمد صناعة الذكاء الاصطناعي بالطاقة، مما يمنحها القدرة على تدريب ونشر نماذجها القوية. غالبًا ما يكون المصطلح اختصارًا لأنواع الأجهزة التي توفر القوة الحاسوبية – أشياء مثل وحدات معالجة الرسوم (GPUs)، وحدات المعالجة المركزية (CPUs)، وحدات معالجة التعلم العميق (TPUs)، وغيرها من أشكال البنية التحتية التي تشكل الأساس لصناعة الذكاء الاصطناعي الحديثة.

مجموعة فرعية من التعلم الآلي الذاتي التحسين حيث يتم تصميم خوارزميات الذكاء الاصطناعي بهيكل شبكة عصبية اصطناعية متعددة الطبقات (ANN). هذا يسمح لها بإجراء ارتباطات أكثر تعقيدًا مقارنة بالأنظمة القائمة على التعلم الآلي البسيط، مثل النماذج الخطية أو أشجار القرارات. يستلهم هيكل الخوارزميات في التعلم العميق من المسارات المترابطة للخلايا العصبية في الدماغ البشري.

نموذج الذكاء الاصطناعي القائم على التعلم العميق قادر على التعرف على الخصائص المهمة في البيانات بنفسه، بدلاً من الحاجة إلى مهندسين بشريين لتعريف هذه الميزات. كما يدعم الهيكل أيضًا الخوارزميات التي يمكن أن تتعلم من الأخطاء، ومن خلال عملية التكرار والتعديل، تحسن نواتجها الخاصة. ومع ذلك، تتطلب أنظمة التعلم العميق الكثير من نقاط البيانات لتحقيق نتائج جيدة (ملايين أو أكثر). كما أنها عادة ما تستغرق وقتًا أطول للتدريب مقارنة بخوارزميات التعلم الآلي الأبسط – لذا فإن تكاليف التطوير تميل إلى أن تكون أعلى.

(انظر: الشبكة العصبية)

الانتشار هو التقنية التي تتواجد في قلب العديد من نماذج الذكاء الاصطناعي التي تقوم بإنتاج فن أو موسيقى أو نصوص. مستوحاة من الفيزياء، تدمر أنظمة الانتشار ببطء هيكل البيانات – على سبيل المثال، الصور، والأغاني، وما إلى ذلك – من خلال إضافة ضوضاء حتى لا يبقى شيء. في الفيزياء، الانتشار عفوي ولا يمكن عكسه – السكر الذي تم نشره في القهوة لا يمكن استعادته إلى شكل مكعب. لكن أنظمة الانتشار في الذكاء الاصطناعي تهدف إلى تعلم نوع من عملية “الانتشار العكسية” لاستعادة البيانات المدمرة، مما يتيح لها القدرة على استرداد البيانات من الضوضاء.

التقطير هو تقنية تُستخدم لاستخراج المعرفة من نموذج ذكاء اصطناعي كبير باستخدام نموذج “المعلم-الطالب”. يقوم المطورون بإرسال طلبات إلى نموذج المعلم وتسجيل المخرجات. يتم أحيانًا مقارنة الإجابات مع مجموعة بيانات لرؤية مدى دقتها. تُستخدم هذه المخرجات لتدريب نموذج الطالب، الذي يُدرب ليحاكي سلوك المعلم.

يمكن استخدام التقطير لإنشاء نموذج أصغر وأكثر كفاءة استنادًا إلى نموذج أكبر مع الحد الأدنى من خسارة التقطير. من المحتمل أن هذه هي الطريقة التي طورت بها OpenAI GPT-4 Turbo، وهو إصدار أسرع من GPT-4.

بينما تستخدم جميع شركات الذكاء الاصطناعي التقطير داخليًا، يمكن أن يكون قد تم استخدامه أيضًا من قبل بعض شركات الذكاء الاصطناعي لمواكبة النماذج الرائدة. يعد التقطير من المنافسين عادةً انتهاكًا لشروط خدمة واجهتي برمجة التطبيقات (API) للذكاء الاصطناعي ومساعدي الدردشة.

يشير هذا إلى المزيد من تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي لتحسين الأداء لمهمة أو مجال أكثر تحديدًا مما كان جزءًا من تدريبه السابق – عادة عن طريق إطعام بيانات جديدة متخصصة (أي، بيانات مستندة إلى المهمة).

تأخذ العديد من الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي نماذج اللغة الكبيرة كنقطة انطلاق لبناء منتج تجاري، لكنها تتنافس لزيادة الفائدة لقطاع أو مهمة معينة من خلال تكملة الدورات التدريبية السابقة بالتعديل بناءً على معرفتها وخبراتها الخاصة في مجالها.

(انظر: النموذج اللغوي الكبير [LLM])

GAN، أو الشبكة التوليدية التنافسية، هي نوع من إطار التعلم الآلي الذي يدعم بعض التطورات الهامة في الذكاء الاصطناعي التوليدي عندما يتعلق الأمر بإنتاج بيانات واقعية – بما في ذلك (ولكن ليس فقط) أدوات التزييف العميق. تتضمن GANs استخدام زوج من الشبكات العصبية، إحداهما تعتمد على بيانات التدريب الخاصة بها لتوليد مخرجات تُمرر إلى النموذج الآخر لتقييمها. ومن ثم فإن هذا النموذج الثاني، نموذج المميز، يلعب دور المصنف على مخرجات المولد – مما يمكّنه من التحسين مع مرور الوقت.

تُعد بنية GAN بمثابة منافسة (ومن هنا جاءت كلمة “تنافسية”) – حيث يتم برمجة النموذجين لمحاولة التفوق على بعضهما البعض: يحاول المولد تجاوز المميز، بينما يعمل المميز على ضمان الكشف عن البيانات المولدة بشكل مصطنع. يمكن أن تعزز هذه المنافسة المنظمة مخرجات الذكاء الاصطناعي لتكون أكثر واقعية دون الحاجة إلى تدخل بشري إضافي. على الرغم من أن GANs تعمل بشكل أفضل لتطبيقات ضيقة (مثل إنتاج صور أو مقاطع فيديو واقعية)، بدلاً من الذكاء الاصطناعي العام.

الهلاوس هو المصطلح المفضل لصناعة الذكاء الاصطناعي لوصف النماذج التي تخلق معلومات غير صحيحة. من الواضح أن هذه مشكلة كبيرة لجودة الذكاء الاصطناعي.

تنتج الهلاوس مخرجات GenAI التي قد تكون مضللة وقد تؤدي حتى إلى مخاطر كبيرة في الحياة الواقعية – مع عواقب محتملة خطيرة (فكر في استفسار صحي يعيد نصائح طبية ضارة). لهذا السبب تحذر المطبوعات الصغيرة لمعظم أدوات GenAI المستخدمين الآن من التحقق من الإجابات المولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي، على الرغم من أن هذه التحذيرات عادة ما تكون أقل وضوحًا من المعلومات التي تقدمها الأدوات بضغطة زر.

يُعتقد أن مشكلة إنشاء الذكاء الاصطناعي لمعلومات غير صحيحة ناتجة عن وجود فجوات في بيانات التدريب. بالنسبة للذكاء الاصطناعي العام، يعتبر هذا الأمر صعب الحل. ببساطة، لا توجد بيانات كافية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي لحل جميع الأسئلة التي يمكن أن نطرحها. مختصر الكلام: لم نخلق الله (بعد).

تساهم الهلاوس في دفع الاتجاه نحو نماذج الذكاء الاصطناعي المتخصصة أو العمودية بشكل متزايد – أي الذكاء الاصطناعي المحدد المجال الذي يتطلب خبرة ضيقة – كوسيلة لتقليل احتمال وجود فجوات معرفية وتقليل مخاطر المعلومات المضللة.

الاستدلال هو العملية التي يتم من خلالها تشغيل نموذج الذكاء الاصطناعي. إنها تعني ترك نموذج ليقوم بإجراء توقعات أو استخلاص استنتاجات من البيانات التي تمت مشاهدتها مسبقًا. للتوضيح، لا يمكن أن يحدث الاستدلال بدون تدريب؛ يجب على النموذج أن يتعلم الأنماط في مجموعة من البيانات قبل أن يتمكن من استخلاصها بشكل فعال.

يمكن أن تؤدي العديد من أنواع الأجهزة الاستدلال، بدءًا من معالجات الهواتف الذكية إلى وحدات معالجة الرسومات القوية إلى المعجلات التي تم تصميمها خصيصًا للذكاء الاصطناعي. لكن ليس كل منها يمكنه تشغيل النماذج بنفس الكفاءة. قد تستغرق النماذج الكبيرة جدًا فترات زمنية طويلة لإجراء توقعات على جهاز كمبيوتر محمول مقارنةً بخادم سحابي مزود بشرائح ذكاء إصطناعي عالية الجودة.

[انظر: التدريب]

النماذج اللغوية الكبيرة، أو LLMs، هي النماذج المستخدمة من قبل مساعدي الذكاء الاصطناعي الشهيرين، مثل ChatGPT وClaude وGoogle’s Gemini وMeta’s AI Llama وMicrosoft Copilot أو Mistral’s Le Chat. عندما تتحدث مع مساعد الذكاء الاصطناعي، فإنك تتفاعل مع نموذج لغوي كبير يعالج طلبك مباشرة أو بمساعدة أدوات متاحة مختلفة، مثل تصفح المواقع أو مفسري الشفرات.

يمكن أن تحمل مساعدات الذكاء الاصطناعي والنماذج اللغوية الكبيرة أسماء مختلفة. على سبيل المثال، GPT هو النموذج اللغوي الكبير لشركة OpenAI وChatGPT هو المنتج المساعد الذكي.

تعتبر LLMs شبكات عصبية عميقة مصنوعة من مليارات المعلمات العددية (أو الأوزان، انظر أدناه) التي تتعلم العلاقات بين الكلمات والعبارات وتخلق تمثيلًا للغة، وهو نوع من الخريطة متعددة الأبعاد للكلمات.

تُنشأ هذه النماذج من ترميز الأنماط التي تجدها في مليارات الكتب والمقالات والنصوص. عندما تطلب من LLM، يقوم النموذج بتوليد النمط الأكثر احتمالاً الذي يتناسب مع الطلب. ثم يقيم الكلمة التالية الأكثر احتمالًا بعد الكلمة الأخيرة استنادًا إلى ما قيل سابقًا. كرر، كرر، وكرر.

(انظر: الشبكة العصبية)

ذاكرة التخزين المؤقت تشير إلى عملية مهمة تعزز الاستدلال (هي العملية التي يعمل بها الذكاء الاصطناعي لتوليد استجابة لاستفسار المستخدم). في جوهرها، يعد التخزين المؤقت تقنية تحسين مصممة لجعل الاستدلال أكثر كفاءة. يتم دفع الذكاء الاصطناعي بالطبع بواسطة حسابات رياضية معقدة وعالية الكفاءة، وكلما تم إجراء تلك الحسابات، تستهلك المزيد من الطاقة. تم تصميم التخزين المؤقت لتقليل عدد الحسابات التي قد يحتاج النموذج إلى إجرائها من خلال حفظ حسابات معينة لتنفيذ استعلامات وعمليات المستخدم المستقبلية. هناك أنواع مختلفة من التخزين المؤقت للذاكرة، على الرغم من أن أحد أكثرها شهرة هو التخزين المؤقت من نوع KV (أو قيمة المفتاح). يعمل التخزين المؤقت من نوع KV في النماذج القائمة على المحولات، ويزيد من الكفاءة، مما يدفع لنتائج أسرع عن طريق تقليل الوقت (والجهد الخوارزمي) اللازم لتوليد الإجابات عن أسئلة المستخدمين.

(انظر: الاستدلال)

الشبكة العصبية تشير إلى البنية الهيكلية متعددة الطبقات التي تدعم التعلم العميق – وبصفة أوسع، الإزدهار الكامل للأدوات الذكية التوليدية بعد ظهور النماذج اللغوية الكبيرة.

على الرغم من أن فكرة أخذ الإلهام من المسارات المترابطة بكثافة في الدماغ البشري كبنية تصميم لوحدات معالجة البيانات تعود إلى الأربعينيات، إلا أن ظهور أجهزة معالجة البيانات الرسومية (GPUs) بشكل حديث (من خلال صناعة ألعاب الفيديو) هو ما أطلق بالفعل قوة هذه النظرية. كانت هذه الشرائح ملائمة للغاية لتدريب الخوارزميات مع الكثير من الطبقات أكثر مما كان ممكنًا في العصور السابقة – مما مكّن أنظمة الذكاء الاصطناعي القائمة على الشبكات العصبية من تحقيق أداء أفضل بكثير عبر العديد من المجالات، بما في ذلك التعرف على الصوت، والتنقل الذاتي، واكتشاف الأدوية.

(انظر: النموذج اللغوي الكبير [LLM])

رمضان هو مصطلح لطيف جديد لم يكن له تأثير مُرَغَّب: نقص متزايد في الذاكرة العشوائية (RAM) ، والتي تُستخدم تقريبًا في جميع التطبيقات التقنية التي نستخدمها في حياتنا اليومية. مع ازدهار صناعة الذكاء الاصطناعي، تقوم أكبر الشركات التكنولوجية ومراكز أبحاث الذكاء الاصطناعي – التي تتسابق جميعها لنيل أقوى وأكفأ ذكاء اصطناعي – بشراء الكثير من ذاكرة الوصول العشوائي لتغذية مراكز بياناتها بحيث لم يتبقَ الكثير للباقين منا. ويعني عنق الزجاجة هذا أن ما تبقى يصبح أكثر تكلفة.

يشمل ذلك صناعات مثل الألعاب (حيث اضطرت شركات كبرى إلى رفع الأسعار على وحدات التحكم لأنها أصبحت أكثر صعوبة في العثور على شرائح الذاكرة لأجهزتها)، والإلكترونيات الاستهلاكية (حيث قد يتسبب نقص الذاكرة في أكبر انخفاض في شحنات الهواتف الذكية منذ أكثر من عقد)، والحوسبة العامة (لأن هذه الشركات لا تستطيع الحصول على ذاكرة كافية لمراكز بياناتها الخاصة). من المتوقع أن تتوقف الزيادة في الأسعار فقط بعد انتهاء النقص المروع، لكن، للأسف، لا يوجد بالفعل أي علامة على حدوث ذلك في أي وقت قريب.

إن تطوير ذكاء اصطناعي يعتمد على التعلم الآلي يتضمن عملية تُعرف باسم التدريب. ببساطة، يشير ذلك إلى إدخال بيانات حتى يتسنى للنموذج التعلم من الأنماط وتوليد مخرجات مفيدة.

يمكن أن تصبح الأمور فلسفية قليلاً في هذه النقطة من تسلسل الذكاء الاصطناعي – نظرًا لأن، قبل التدريب، الهيكل الرياضي المستخدم كنقطة انطلاق لتطوير نظام التعلم هو فقط مجموعة من الطبقات والأرقام العشوائية. إنه فقط من خلال التدريب يأخذ نموذج الذكاء الاصطناعي شكله الحقيقي. يعد ذلك عملية استجابة النظام للخصائص في البيانات المتعلقة بالهدف المرغوب – سواء كان ذلك هو التعرف على صور القطط أو إنتاج هايكو عند الطلب.

من المهم أن نلاحظ أن ليس كل الذكاء الاصطناعي بحاجة إلى تدريب. أنظمة الذكاء الاصطناعي المستندة إلى القواعد التي تم برمجتها للامتثال لتعليمات معرفة يدويًا – على سبيل المثال، مثل الدردشة الآلية الخطية – لا تحتاج إلى الخضوع للتدريب. ومع ذلك، من المحتمل أن تكون هذه الأنظمة أكثر تقييدًا من أنظمة التعلم الذاتي (ذات القدرات العالية).

ومع ذلك، يمكن أن يكون التدريب مكلفًا لأنه يتطلب الكثير من المدخلات – وعادةً، كانت كميات المدخلات المطلوبة لمثل هذه النماذج تميل إلى التزايد.

يمكن أحيانًا استخدام أساليب هجينة للقيام بتسريع تطوير النموذج والمساعدة في إدارة التكاليف. مثل القيام بعمليات تعديل مستندة إلى البيانات للذكاء الاصطناعي القائم على القواعد – مما يعني أن التطوير يتطلب بيانات أقل، وحوسبة، وطاقة، وتعقيد خوارزمي أقل مما لو كان المطور قد بدأ بالبناء من الصفر.

[انظر: الاستدلال]

عندما يتعلق الأمر بالتواصل بين البشر والآلات، هناك بعض التحديات الواضحة. يتواصل الناس باستخدام اللغة البشرية، في حين أن البرامج الذكية العالية الأداء تنفذ المهام وتستجيب للاستفسارات من خلال عمليات خوارزمية معقدة تعتمد على البيانات. في تعريفهم الأكثر بساطة، تمثل الرموز (tokens) الوحدات الأساسية للتواصل بين البشر والذكاء الاصطناعي، كونها أجزاء منفصلة من البيانات التي تم معالجتها أو إنتاجها بواسطة النموذج اللغوي الكبير.

تُنشأ الرموز من خلال عملية تُعرف باسم “التقسيم إلى رموز”، التي تكسر البيانات الخام وتكررها إلى وحدات مميزة يمكن فهمها بواسطة النموذج اللغوي الكبير. مثل كيفية ترجمة مترجم البرمجيات اللغة البشرية إلى أكواد ثنائية يستطيع الكمبيوتر فهمها، يقوم التقسيم إلى رموز بتفسير اللغة البشرية لبرنامج الذكاء الاصطناعي عبر استفسارات المستخدم بحيث يمكنه إعداد استجابة.

هناك عدة أنواع مختلفة من الرموز – بما في ذلك الرموز المدخلة (النوع الذي يجب إنشاؤه استجابة لاستفسار المستخدم البشري)، والرموز الناتجة (النوع الذي يتم إنشاؤه عندما يستجيب النموذج اللغوي الكبير لطلب الإنسان)، ورموز الاستدلال، التي تشمل المهام والعمليات الأطول والأكثر كثافة والتي تحدث كجزء من طلب المستخدم.

مع الذكاء الاصطناعي الخاص بالشركات، تحدد استخدام الرموز أيضًا التكاليف. نظرًا لأن الرموز تعادل كمية البيانات المعالجة بواسطة النموذج، فقد أصبحت أيضًا الوسيلة التي من خلالها تقوم صناعة الذكاء الاصطناعي بتحقيق العائدات من خدماتها. معظم شركات الذكاء الاصطناعي تتقاضى الرسوم وفقًا لاستخدام النموذج اللغوي الكبير بناءً على عدد الرموز. وبالتالي، كلما زادت الرموز التي يستخدمها عمل في برنامج ذكاء اصطناعي (مثل ChatGPT، على سبيل المثال)، زادت الأموال التي سيتعين عليه دفعها لمزود خدمة الذكاء الاصطناعي (OpenAI).

تقنية حيث يُستخدم نموذج ذكاء اصطناعي تم تدريبه سابقًا كنقطة انطلاق لتطوير نموذج جديد لمهمة مختلفة ولكن عادةً ما تكون مرتبطة – مما يسمح بإعادة استخدام المعرفة التي تم اكتسابها في دورات التدريب السابقة.

يمكن أن تدفع التعلم الانتقالي كفاءة التطوير من خلال تسريع عملية تطوير النموذج. يمكن أن يكون أيضًا مفيدًا عندما تكون البيانات لمهمة النموذج المطور محدودة بعض الشيء. ولكن من المهم أن نلاحظ أن هذه الطريقة لها حدود. من المحتمل أن تتطلب النماذج التي تعتمد على التعلم الانتقالي لاكتساب قدرات عامة تدريبًا على بيانات إضافية من أجل الأداء جيدًا في مجال تركيزها.

(انظر: التعديل)

تمثل الأوزان جانبًا أساسيًا في تدريب الذكاء الاصطناعي، حيث تحدد مقدار الأهمية (أو الوزن) الممنوحة لمختلف الميزات (أو المتغيرات المدخلات) في البيانات المستخدمة لتدريب النظام – مما يشكل مخرجات نموذج الذكاء الاصطناعي.

بعبارة أخرى، الأوزان هي معلمات عددية تحدد ما هو الأكثر بروزًا في مجموعة البيانات بالنسبة لمهمة التدريب المعينة. تحقق وظائفها عن طريق تطبيق الضرب على المدخلات. عادة ما يبدأ تدريب النموذج بالأوزان المحددة عشوائيًا، ولكن مع تقدم العملية، تتAdjust الأوزان حيث يسعى النموذج للوصول إلى ناتج يتناسب بشكل أكبر مع الهدف.

على سبيل المثال، قد يتضمن نموذج ذكاء إصطناعي يتنبأ بأسعار المنازل المُدرّب على بيانات العقارات التاريخية لموقع مستهدف، الأوزان للميزات مثل عدد غرف النوم والحمامات، سواء كانت العقار منفصلًا أو شبه منفصل، سواء كان لديه مواقف، جراج، وهكذا.

في النهاية، تعكس الأوزان التي يعينها النموذج لكل من هذه المدخلات مقدار تأثيرها على قيمة العقار، بناءً على مجموعة البيانات المعطاة.

يتم تحديث هذه المقالة بانتظام بمعلومات جديدة.

في مؤتمر HumanX AI في سان فرانسيسكو هذا الأسبوع، اجتمع الآلاف من المتخصصين في التكنولوجيا في مركز موسكون، حيث كان النقاش يدور حول الطرق التي يغير بها الذكاء الاصطناعي الفعال الأعمال. لقد بدأت الوكلاء، الذين يقومون بأتمتة مهام الأعمال والترميز، في الانتشار عبر الصناعات – إلى حد كبير من خلال روبوتات الدردشة الموجهة للأعمال والمستهلكين.

وبطبيعة الحال، كنت أرغب في معرفة أي روبوت دردشة هو الأكثر شعبية، وسمعت باستمرار اسمًا واحدًا بشكل متكرر: كلود.

حظيت شركة أنثروبيك بالإشادة في العديد من الجلسات التي عُقدت طوال الأسبوع، لكنها كانت أيضًا موضوعًا للنقاش مع البائعين الذين تحدثت معهم أثناء تجوالي في قاعة المؤتمر. أما روبوت الدردشة الذي لم أسمع عنه الكثير؟ فهو ChatGPT. وقد أشار أحد البائعين الذين تحدثت إليهم إلى أنه وفريقه استخدموا كلود كثيرًا، بينما شعر أن ChatGPT وOpenAI قد تراجعوا – أو كما يحب الإنترنت أن يسميها، “سقطوا”.

في الآونة الأخيرة، لا يبدو أن هذه النظرة فريدة بشكل خاص. في الواقع، ليس من الواضح ما الذي سيعالج الانطباع بأن OpenAI، على الرغم من جولة التمويل الأخيرة بقيمة 122 مليار دولار وطرح الاكتتاب العام القادم، قد فقدت توازنها – أو على الأقل، يبدو أنها غير متأكدة بشكل متزايد من ما هي الخطوة التالية.

قد تكون جزءًا من المشكلة هو الانطباع بأن الشركة تفتقر إلى التركيز. في الشهر الماضي، تخلت OpenAI عن عدد من المهام الجانبية العالقة (بما في ذلك مولد الفيديو الذكي Sora وخطة متعسرة لإطلاق نسخة “مغرية” من ChatGPT)، وركزت بدلًا من ذلك على خدمات الأعمال والترميز. في هذه الأثناء، أدت عدد من التطورات، بما في ذلك مقال حديث في New Yorker تساءل عما إذا كان الرئيس التنفيذي للشركة، سام ألتمان، جديرًا بالثقة أم لا، إلى ظهور قدر معين من الضجة السلبية حول الشركة. ولم تفز أعمال الشركة مع إدارة ترامب بأي أصدقاء، كما أن قرارها بإدخال الإعلانات في ChatGPT لم يكن محط ترحاب أيضًا.

خلال إحدى مناقشات HumanX، دافع بريت تايلور، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة سيرا (الذي هو أيضًا رئيس مجلس إدارة OpenAI)، عن ألتمان عندما سأله أليكس هيث عن الملف الشخصي في New Yorker. وقال تايلور: “أعتقد أن سام هو واحد من أكثر القادة والمديرين التنفيذيين وضوحًا في العالم”. “إذا كنت ترغب في البحث عن منتقدين له، ستجدهم، وسيكونون صارخين حيال ذلك”، مضيفًا: “أعتقد أن سام مذهل. أعتقد أنه قائد رائع في مجال الذكاء الاصطناعي، وأثق حقًا في شخصيته كأحد الذين عملت معهم.”

يمكن أن تجعل الجدل والتذبذبات ظهور OpenAI يبدو رد فعل بدلاً من استراتيجية، كما لو أنها تستجيب ببساطة للأحداث بدلاً من تشكيلها. ومع ذلك، عندما يتعلق الأمر بالعائدات والاهتمام، فإن OpenAI وAnthropic متقاربان – أو على الأقل، هكذا يبدو، مع وجود بيانات تشير إلى أن Anthropic تكتسب شعبية بين المستخدمين التجاريين. وقد حلل وول ستريت جورنال مؤخرًا أوضاعهم المالية، موضحًا أن الشركتين هما “الأسرع نموًا في تاريخ التكنولوجيا”. من هذا المنظور، ربما يعني “السقوط” بالنسبة لـ OpenAI أنها لم تعد البطل بلا منازع. لديها منافسة – وهو ما يعد أمرًا طبيعيًا في معظم الصناعات.

إذا كان هناك شيء واحد، فإنه من الواضح أن OpenAI مصممة على القيام بما يتطلبه الأمر للبقاء في الصدارة. هذا الأسبوع، أعلنت الشركة عن مستوى اشتراك جديد بقيمة 100 دولار في ChatGPT مع وصول أكبر بكثير إلى Codex، أداة البرمجة الخاصة بها. يبدو أن هذه الخطوة مصممة بوضوح لتعزيز استخدام الأداة على نطاق أوسع بينما تأمل في جذب المستخدمين بعيدًا عن كلود كود.

أثناء مناقشة HumanX مع مراسلة بلومبرغ راشيل ميتز، أشار كبير موظفي التكنولوجيا في OpenAI في تطبيقات B2B، سرينيفاس نارايانان، إلى مدى سرعة تغير البيئة التكنولوجية.

قال نارايانان: “نحن في هذه اللحظة المدهشة في التكنولوجيا، حيث نتطلع جميعًا، كل شهر، وأحيانًا كل يوم، إلى شيء جديد”. مشيرًا إلى البرمجة من خلال الوكلاء كمثال، أضاف: “كنا نعلم أن الذكاء الاصطناعي سوف يؤثر على هندسة البرمجيات، وقد استخدم الناس البرمجة المساعدة على مدار العام الماضي، ولكن حتى في الأشهر القليلة الماضية، تغير هذا المجال تمامًا.”

قد تكون الإنجازات الوكيلة هي محور التركيز الرئيسي لمجتمع التكنولوجيا حاليًا، حيث لم تحقق التطبيقات الأخرى للذكاء الاصطناعي (الاستخدامات الإبداعية والعلمية، على سبيل المثال) نتائج إيجابية حتى الآن. ومع ذلك، فإن حجم العمل الذي بدأت الشركات في تحميله على مساعديها الآليين الجدد يبدو مفاجئًا إلى حد ما – وكما أشار نارايانان في ملاحظاته، فقد حدث كل ذلك في فترة زمنية قصيرة نسبيًا. في مثل هذه البيئة غير المتوقعة، لا يزال المستقبل مفتوحًا على مصراعيه.

في أبريل 2025، خرجت شركة جديدة تُدعى “Slate Auto” من السرية وصدمت صناعة السيارات. لم يكن هذا المشروع الناشئ يركز فقط على تصنيع شاحنة بيك آب كهربائية قابلة للتخصيص وبأسعار منخفضة للغاية بتمويل من جيف بيزوس، بل كان يعمل أيضًا سرًا لمدة ثلاث سنوات في تروي، ميشيغان — في فناء كبار شركات صناعة السيارات مثل فورد وجنرال موتورز.

كانت “TechCrunch” أول من تناول القصة، حيث أفادت في أوائل أبريل عن وجود الشركة، وعلاقتها بمؤسس أمازون، ونموذجها التجاري الفريد والمثير للاهتمام. وقدّمت الأسابيع التي تفصل بين تقريرنا وظهور “Slate” الرسمي في أواخر أبريل عاصفة من الأخبار، مع ظهور نماذج أولية من شاحنة الشركة في كاليفورنيا.

تعد “Slate” شذوذًا في قطاع السيارات الكهربائية في الولايات المتحدة، حيث أصبحت حالات إفلاس الشركات، وإطلاق المنتجات الفاشلة، والتحولات المفاجئة أمرًا شائعًا. وبينما توفر الداعمين الحاليين، وترتيب التنفيذ، والمنتج الأول، ونموذج العمل مسارًا مقنعًا للمضي قدمًا، لا يزال الطريق مليئًا بالعقبات المحتملة أثناء دفعها نحو الإنتاج في أواخر 2026.

إليك خط زمني يوضح كل ما تحتاج لمعرفته حول “Slate Auto”، بدءًا من قصتها الأصلية والداعمين لها إلى منتجها ونموذج الأعمال وخطط الإنتاج.

داخل شركة السيارات الكهربائية المدعومة سرًا من جيف بيزوس

8 أبريل – بعد تحقيق دام عامًا، نشرت “TechCrunch” قصة تكشف أن شركة ناشئة سرية تُدعى “Slate Auto” كانت تعمل لفترة ثلاث سنوات بدعم مالي من جيف بيزوس ومالك لوس أنجلوس دودجرز، مارك والتر.

بعكس الشركات الناشئة الأخرى في مجال السيارات الكهربائية، كانت “Slate” تعمل على تطوير شاحنة بيك آب كهربائية منخفضة التكلفة للغاية من المفترض أن تبدأ من حوالي 25,000 دولار. ستكون هذه الشاحنة قابلة للتخصيص بشكل عميق، مع الاستفادة من خبرة العديد من الموظفين السابقين من Harley-Davidson وChrysler، وهما شركتان تتمتعان بأعمال واسعة في الملحقات وقطع الغيار بعد البيع.

شاحنة “Slate Auto” تُرصد في البرية

10 أبريل – بعد يوم واحد، بدأت صورة لشاحنة كهربائية غير مميزة تتداول على منتدى r/whatisthiscar، حيث تكهن رواد Reddit بأنها قد تكون سيارة “Slate” الغامضة.

تمكن “TechCrunch” من تأكيد أن الصورة كانت، في الواقع، نموذجًا أوليًا لشاحنة “Slate” متوقفة خارج مركز تصميم الشركة في لونغ بيتش، كاليفورنيا.

سيارة كهربائية يمكن أن تتغير مثل “ترانسفورمر”

21 أبريل – بدأت “Slate” في وضع نسخ مفهومية من السيارة الكهربائية Slate في الشوارع العامة لتوليد الضجة التسويقية قبيل حدث إطلاقها المخطط في 24 أبريل. ومن المثير للاهتمام أن بعض هذه النسخ بدت مصممة أكثر مثل سيارات الدفع الرباعي أو الهاتشباك، وليس فقط شاحنات بيك آب.

تمكنت “TechCrunch” من تأكيد أن الشركة قد طورت السيارة الكهربائية لتتمتع بإمكانيات “تشبه تحويلات ترانسفورمر”، وأن هذه الحيلة كانت وسيلة لإثارة موضوع التخصيص.

شاحنة البيك آب الكهربائية التقليدية التي تعتبر مناهضة تمامًا لتيسلا

24 أبريل – قامت “Slate” بالكشف عن شاحنتها الكهربائية القابلة للتخصيص في حدث إطلاق في لونغ بيتش، كاليفورنيا، حيث أظهرت أن الشاحنة ستكون متاحة بسعر أقل من 20,000 دولار، بما في ذلك ائتمان ضريبي فيدرالي للسيارات الكهربائية بقيمة 7,500 دولار.

تم الكشف أن النسخة الأساسية من الشاحنة كانت مشروطة للغاية، بحوالي 150 ميلاً من المدى، بدون نوافذ كهربائية، ولا شاشة معلومات رئيسية، ولا حتى طلاء. وقد وعدت “Slate” بأن كل شيء يتعلق بالشاحنة سيكون قابلًا للتخصيص، بما في ذلك عدد المقاعد والشكل الكلي.

مصنع طباعة سابق في إنديانا مستهدف لإنتاج الشاحنة الكهربائية

25 أبريل – أفادت “TechCrunch” أن “Slate” حددت مصنع طباعة سابق في وارساو، إنديانا كموقع لمصنع شاحنتها. كانت المنشأة التي تبلغ مساحتها 1.4 مليون قدم مربع قد بُنيت في عام 1958 وكانت خاملةً لمدة عامين تقريبًا.

تجاوز “Slate Auto” 100,000 حجز قابل للاسترداد في أسبوعين

12 مايو – أكدت “Slate” لـ “TechCrunch” أنها تجاوزت بالفعل 100,000 حجز قابل للاسترداد بقيمة 50 دولارًا لشاحنتها الكهربائية الميسورة. كان ذلك دليلاً على أن أفكار الشركة قد نالت قبولا واسعاً، رغم أن لا أحد كان يعرف عن “Slate” قبل شهرين فقط.

انخفاض أسعار “Slate Auto” لأقل من 20,000 دولار بعد انتهاء إدارة ترامب من الائتمان الضريبي الفيدرالي للسيارات الكهربائية

3 يوليو – دفعت إدارة ترامب من خلال قانون تخفيضات ضريبية ضخمة وضع تاريخ انتهاء في سبتمبر للاعتماد الضريبي الفيدرالي للسيارات الكهربائية بقيمة 7,500 دولار. هذا يعني أن شاحنة “Slate” لن تكون قادرة على الاعتماد على هذا الائتمان للوصول إلى سعر البدء “أقل من 20,000 دولار” الذي كانت تروج له الشركة الناشئة. وبالتالي، قامت “Slate” بسحب هذه العبارة من موقعها قبل أن يتم توقيع القانون.

لماذا كانت هذه الشركة الاستثمارية في لوس أنجلوس مستثمرًا مبكرًا في “Slate Auto”

8 يوليو – شملت جولة تمويل “Slate” لعام 2023 ما لا يقل عن 16 مستثمرًا – كان من بينهم بيزوس. بينما لا يزال معظم هؤلاء المستثمرين غير معروفين، تحدثت شركة “Slauson & Co.” ومقرها لوس أنجلوس إلى “TechCrunch” عن سبب استثمارها في الشركة الناشئة في ذلك الجولة التمويلية الأولية، فضلاً عن جولة “Slate” من الفئة B.

ظهور “Slate Auto” على مسرح “TechCrunch Disrupt”

30 أكتوبر – جلست الرئيسة التنفيذية لـ “Slate Auto”، كريس بارمان، لإجراء مقابلة على المسرح الرئيسي في “TechCrunch Disrupt 2025″، حيث تحدثت عن مشاركة جيف بيزوس، والتحديات المتعلقة ببناء شركة سيارات من الصفر، وكيف تخطط الشركة لإنشاء سوق للتخصيص.

تجاوز “Slate” 150,000 حجز

16 ديسمبر – على الرغم من تباطؤ نمو السيارات الكهربائية في الولايات المتحدة، تجاوزت “Slate Auto” 150,000 حجز قابل للاسترداد لشاحنتها وسيارتها الرياضية متعددة الاستخدامات، مما يدل على أن هناك اهتمامًا جدياً بالسيارة على الرغم من فقدان الائتمان الضريبي الفيدرالي. ومع قلة السيارات الكهربائية التي من المقرر أن تصل إلى الولايات المتحدة، يبدو أن الشركة الناشئة ستواجه القليل جدًا من المنافسة في الجزء المنخفض من السوق.

2026

تبادل مفاجئ في منصب الرئيس التنفيذي

9 مارس – قامت “Slate” بعملية مفاجئة واستبدلت الرئيس التنفيذي ببيتر فاريكي، نائب الرئيس السابق في أمازون ماركت بليس. ومع ذلك، ستظل الرئيسة التنفيذية السابقة (وأول موظفة في “Slate”) كريس بارمان مع الشركة، حيث ستنتقل إلى دور “رئيس المركبات”. وقد تم استقطاب فاريكي لجعل الشركة الناشئة جاهزة للإطلاق التجاري في نهاية العام – بدءًا من تحويل قائمة الحجوزات إلى أكبر عدد ممكن من الطلبات الكاملة.

سوق التجارة السريعة في الهند مزدهر، حيث تضاعف الطلب لأكثر من الضعف لبعض اللاعبين. لكن الدفع نحو التوصيل السريع من قبل Flipkart وAmazon يزيد من حدة المنافسة في مساحة مزدحمة بالفعل حيث تبقى الأرباح تحت الضغط.

دخلت Flipkart، واحدة من أكبر شركات التجارة الإلكترونية في الهند، سوق التجارة السريعة لاحقًا مقارنةً بالمنافسين المحليين مثل Blinkit وSwiggy وZepto. لكنها تجاوزت الآن أكثر من 800 متجر مظلم (مراكز توزيع للتسوق عبر الإنترنت) هذا الأسبوع، حسبما علمت TechCrunch، وتتطلع إلى مضاعفة هذا العدد بحلول نهاية 2026، وفقًا لـ UBS.

تأتي هذه التوسعات مع دخول قطاع التجارة السريعة في الهند مرحلة أكثر حدة من المنافسة. ويظهر الضغط في التطورات الأخيرة، بما في ذلك مغادرة أحد المؤسسين المشاركين لشركة Swiggy هذا الأسبوع، حيث تعيد الشركات تقييم استراتيجياتها وسط تزايد المنافسة والتكاليف.

دخلت الشركة المملوكة لوول مارت سوق التجارة السريعة باستخدام Flipkart Minutes في أغسطس 2024، حيث تقدم التوصيلات عبر الفئات في أقل من 10 دقائق. ومنذ ذلك الحين، توسع القطاع بسرعة. يوجد الآن أكثر من 6000 متجر مظلم قيد التشغيل، مما يؤدي إلى تداخل كبير بين اللاعبين في المدن الكبرى وزيادة حدة المنافسة، حسبما ذكر برنشتاين في تقريره earlier this week.

ما وراء المدن الكبرى

لا يزال شبكة Flipkart في الهند أصغر من تلك الخاصة باللاعب الرائد Blinkit، الذي يمتلك أكثر من 2200 متجر مظلم، وفقًا لبرنشتاين. ومع ذلك، تراهن Flipkart على التوسع خارج المدن الكبرى لدفع النمو. وهذا يختلف عن Blinkit، الذي يخطط للتوسع إلى 3000 متجر مظلم بحلول 2027 مع التركيز على أعلى 10 مدن.

قال ساتيش مينا، مؤسس شركة Datum Intelligence الموجودة في جوروغرام: “تحتوي Flipkart على هذا الحمض النووي لوول مارت”. “حمض النووي لوول مارت دائمًا ما يتعلق بتوسيع الفرص القابلة للتعامل للهيمنة من خلال توسيع السوق.”

تتلقى Flipkart بالفعل إشارات نجاح خارج المدن الكبرى، حيث يأتي 25-30% من طلبات التجارة السريعة الآن من بلدات صغيرة، وفقًا لمصدر مطلع على الأمر أخبر TechCrunch. كما نمت الطلبات لكل متجر مظلم بنسبة حوالي 25% شهريًا، حسبما قال الشخص.

ومع ذلك، لا تزال النمو في التجارة السريعة مركزًا في المدن الكبرى. قال برنشتاين إن معظم الطلب لا يزال مدفوعًا من قبل المدن الكبرى، حيث تدعم كثافة السكان العالية التوصيلات الأسرع والاستخدام الأفضل للمتاجر المظلمة، حتى في الوقت الذي يتزايد فيه التوسع إلى البلدات الصغيرة.

تدعم هذه الديناميكية أيضًا الربحية. تمثل أكبر ثماني مدن في الهند أكثر من 3800 متجر مظلم تديرها أكبر خمس لاعبين، مع إمكانية تحقيق الربحية في حوالي 3600 منها، وفقًا لبرنشتاين.

قال كاران تورياني، النائب التنفيذي لرئيس شركة Elara Capital، المصرف الاستثماري وشركة الوساطة الموجودة في لندن: “تعتبر الأسواق الكبرى بالطبع أفضل في نسب العائد، أفضل من حيث الربحية بسبب زيادة العائدات”. “تتعلق هذه الأعمال بزيادة العائدات، وحتى الآن، يأتي ذلك إلى حد كبير من الأسواق الكبرى.”

ومع ذلك، يرى بعض المحللين فرصة طويلة الأجل beyond المدن الكبرى. قال ساتيش مينا من Datum: “يمكن أن تمنح البلدات الصغيرة زيادة إذا توسعت الشركات خارج فئة البقالة وقدمت مجموعة أكبر من العناصر بسرعات أسرع”. “Flipkart تراهن على ذلك.”

ومع ذلك، سيتطلب التوسع إلى ما وراء المدن الكبرى بعض الوقت. التجارة السريعة قابلة للحياة حاليًا في حوالي 125 مدينة، مع وصول المتاجر المظلمة عادةً إلى مرحلة النضج والربحية خلال 6 إلى 12 شهرًا، وفقًا لأديتيا سومانا، المحلل المالي الكبير في CLSA، التي تتخذ من هونغ كونغ مقراً لها. لا تزال العديد من المتاجر الجديدة في البلدات الصغيرة في مرحلة تصعيد، أضاف.

تدخلت Amazon، التي دخلت سوق التجارة السريعة في الهند في أواخر 2024 بعد فترة وجيزة من دخول Flipkart، أيضًا في توسيع وجودها. قد أطلقت عملاق التجارة الإلكترونية حوالي 450-500 متجر مظلم حتى الآن، مع تشغيل حوالي 330-370 حاليًا، وفقًا لـ UBS، حيث تتطلع للاتجاه نحو زيادة الطلب على التوصيلات الأسرع.

الضغط يتزايد على الشركات القائمة

لا تعتمد Flipkart فقط على توسيع المتاجر المظلمة للتنافس ولكن أيضًا على التسعير العدواني. تقدم الشركة بعض أعلى الخصومات في الشريحة – حوالي 23-24% عبر الفئات، بناءً على سلة عينة تم تحليلها بواسطة Jefferies الشهر الماضي – حيث تتطلع لجذب المستخدمين في سوق حيث تبقى الأسعار والراحة محركات رئيسية للطلب.

يبدو أن الضغط الناتج عن هذه الاستراتيجيات يحقق نتائج. حذرت شركة الوساطة JM Financial مؤخرًا من أن أعمال التجارة السريعة لدى Swiggy عالقة في “جمود النمو مقابل الربحية” وتخاطر بتدمير قيمة المساهمين، مضيفة أن الاستحواذ من قبل لاعب أكبر وأكثر تمويلاً قد يكون هو أفضل نتيجة للمستثمرين.

انخفضت أسهم Eternal، التي تمتلك Blinkit، بحوالي 15% حتى الآن هذا العام، بينما انخفضت أسهم Swiggy لأكثر من 29%، بينما تستعد Zepto للاكتتاب العام في البورصات الهندية في وقت لاحق من هذا العام.

لقد أدت دخول وتوسع اللاعبين الكبار مثل Flipkart وAmazon إلى إعادة تشكيل المشهد التنافسي. قال أنكور بيسن، شريك أول في شركة استشارات البيع بالتجزئة Technopak Advisors: “لم تعد التجارة السريعة في مرحلة بدء التشغيل – لقد أصبحت لعبة للكبار.”

وأضاف أن اقتصاديات القطاع والتمييز المحدود قد تدفع في النهاية إلى اندماج، حيث تتنافس الشركات على نفس مجموعة العملاء في سوق يكثر فيها الخصومات.

لم ترد Amazon وFlipkart وSwiggy على طلبات التعليق. بينما رفضت Eternal التعليق، قالت Zepto إنها لم تتمكن من التعليق بسبب فترة صمت بعد تقديم طلبها للاكتتاب العام.

يبدو أن قضية المدعي العام لأريزونا كريس ميس ضد سوق التنبؤات كالشي قد واجهت عقبة.

أعلنت لجنة تداول عقود المنتجات الأساسية يوم الجمعة أنها حصلت على أمر تقييدي مؤقت يمنع الولاية من متابعة قضيتها الجنائية ضد كالشي (التي يظهر فيها الرئيس التنفيذي طارق منصور في الصورة أعلاه).

“قرار أريزونا بتسليح القانون الجنائي ضد الشركات التي تتوافق مع القانون الفيدرالي يضع سابقة خطيرة، وأمر المحكمة اليوم يرسل رسالة واضحة بأن intimidation ليست tactic مقبولة لتجاوز القانون الفيدرالي”، قال رئيس CFTC مايكل س. سيليغ في بيان.

بينما تمتلك CFTC عادة خمسة مفوضين، فإن سيليغ هو حاليا الوحيد في اللجنة، بعد تأكيده في ديسمبر ومغادرة الرئيسة التنفيذية السابقة كارولين فام (التي غادرت للانضمام إلى شركة العملات الرقمية MoonPay).

قدمت أريزونا اتهامات ضد كالشي تتهم الشركة بتشغيل نشاط قمار غير قانوني في الولاية بدون ترخيص. ويأتي إعلان الأمر التقييدي بعد بضعة أيام من سماح قاضٍ فدرالي للقضية التابعة لأريزونا بالمضي قدمًا، وفقًا لبلومبرغ.

كما قدمت CFTC دعاوى تسعى إلى إيقاف قضايا مشابهة من المضي قدمًا في كونيتيكت وإلينوي.

بينما ليس من غير المعتاد أن تروج الشبكات للبرامج الجديدة من خلال إصدار حلقات كاملة على يوتيوب، تقوم AMC بشيء مختلف قليلاً مع كوميديا “The Audacity” التي تركز على وادي السيليكون.

ستكون الحلقة الأولى من البرنامج متاحة على تيك توك، بدءًا من صباح الأحد. سيتم تقسيمها إلى 21 مقطعًا، كل منها يدوم حوالي ثلاث دقائق، وفقًا لتقرير ديدلاين. ستكون المقاطع مرقمة، مما يسمح للمستخدمين بمشاهدة العرض الأول بالكامل إذا اختاروا ذلك.

قد تكون هذه طريقة ذكية لبناء ضجة بين المشاهدين الأصغر سنًا حول برنامج وصفه كبير مسؤولي التسويق في AMC بأنه أكبر إطلاق للشبكة في العام. أو قد تكون مجرد محاولة غريبة لإعادة إنشاء Quibi.

تم إنشاء “The Audacity” بواسطة جوناثان غلاتزر ويضم بيلي ماغنوسن وسارة غولدبرغ، ولا تُظهر الشركات أو المسؤولين الحقيقيين، ولكنها تهدف إلى تقديم نظرة كوميدية داكنة على العديد من القضايا التي تسببها التكنولوجيا اليوم.

وإذا لم ترغب في المشاهدة في مقاطع مدتها ثلاث دقائق، يمكنك مشاهدة العرض الكامل على AMC وخدمتها للبث AMC+. كما سيتم بثه في الوقت نفسه على خدمة سامسونغ المجانية Samsung TV Plus.

نشر سام ألتمان، الرئيس التنفيذي لشركة OpenAI، مقالة يوم الجمعة مساءً رداً على هجوم ظاهر على منزله وملف عميق في نيو يوركر يثير تساؤلات حول مصداقيته.

في صباح يوم الجمعة، تم الإبلاغ عن أن شخصاً ما ألقى زجاجة مولوتوف على منزل ألتمان في سان فرانسيسكو. لم يُسجل أي إصابات في الحادث، وتم القبض لاحقاً على مشتبه به في مقر OpenAI، حيث كان يهدد بإحراق المبنى، وفقًا لشرطة سان فرانسيسكو.

بينما لم تحدد الشرطة المشتبه به علنًا، أشار ألتمان إلى أن الحادث جاء بعد أيام قليلة من نشر “مقالة مثيرة” تتعلق به. وقال إن شخصًا ما اقترح أن نشر المقالة “في وقت من القلق الكبير بشأن الذكاء الاصطناعي” قد يجعل الأمور “أكثر خطورة” بالنسبة له.

قال ألتمان: “لقد تجاهلت الأمر”. “الآن أستيقظ في منتصف الليل وأنا غاضب، وأفكر أنني قد قمت باستخفاف بقوة الكلمات والسرد.”

كانت المقالة المعنية عبارة عن قطعة استقصائية طويلة كتبها رونان فاررو (الذي فاز بجائزة بوليتزر عن تقاريره التي كشفت عن العديد من مزاعم الاعتداء الجنسي حول هارفي واينستين) وأندرو مارانتز (الذي كتب بشكل موسع عن التكنولوجيا والسياسة).

قال فاررو ومارانتز إنهما خلال المقابلات مع أكثر من 100 شخص لديهم معرفة بسلوك أعمال ألتمان، وصف معظمهم ألتمان بأنه شخص لديه “إرادة لا تتزعزع للسلطة تجعل منه متميزًا حتى بين الصناعيين الذين يضعون أسماءهم على المركبات الفضائية.”

مستشهدين بإعلاميين آخرين قاموا بتقديم ألتمان، أشار فاررو ومارانتز إلى أن العديد من المصادر أثارت تساؤلات حول مصداقيته، حيث قال أحد أعضاء مجلس الإدارة المجهولين إنه يجمع بين “رغبة قوية في إرضاء الناس، ليكون محبوبًا في أي تفاعل معين” مع “افتقار اجتماعي للقلق بشأن العواقب التي قد تنجم عن خداع شخص ما.”

في رده، قال ألتمان إنه عند النظر إلى الوراء، يمكنه تحديد “الكثير من الأمور التي يشعر بالفخر بها ومجموعة من الأخطاء.”

من بين الأخطاء، قال إنه يميل إلى “تجنب الصراع”، مما تسبب له “في ألم كبير ولشركة OpenAI.”

قال ألتمان: “لست فخورًا بكيفية تصرفي بشكل سيء في صراع مع مجلس إدارتنا السابق الذي أدى إلى فوضى كبيرة للشركة”، في إشارة على ما يبدو إلى إقالته وإعادته السريعة كرئيس تنفيذي لشركة OpenAI في عام 2023. “لقد ارتكبت العديد من الأخطاء الأخرى على طول المسار المجنون لشركة OpenAI؛ أنا إنسان flawed في وسط وضع بالغ التعقيد، أسعى لأن أتحسن قليلاً كل عام، دائمًا أعمل من أجل المهمة.”

وأضاف: “أعتذر للناس الذين آذيتهم وأتمنى لو كنت قد تعلمت المزيد بشكل أسرع.”

اعترف ألتمان أيضًا بأن هناك “الكثير من الدراما الشكسبيرية بين الشركات في مجالنا”، وهو ما عزاها إلى “ديناميكية ‘حلقة القوة’ التي تجعل الناس يقومون بأشياء مجنونة.”

بالطبع، الطريقة الصحيحة للتعامل مع حلقة القوة هي تدميرها، لذا أضاف ألتمان، “لا أعني أن [الذكاء الاصطناعي العام] هو الحلقة نفسها، ولكن بدلاً من ذلك، الفلسفة الشاملة ‘أن تكون الشخص الذي يتحكم في AGI’.” اقتراحه هو “التوجه نحو مشاركة التكنولوجيا مع الناس بشكل واسع، وأن لا يمتلك أحد الحلقة.”

اختتم ألتمان بالتأكيد على أنه يرحب “بالنقد والنقاش بروح طيبة”، مع تكرار إيمانه بأن “التقدم التكنولوجي يمكن أن يجعل المستقبل جيدًا بشكل لا يصدق، لعائلتك وعائلتي.”

قال: “بينما لدينا هذا النقاش، ينبغي علينا تخفيف التوترات في الخطاب والتكتيكات ومحاولة حدوث انفجارات أقل في عدد أقل من المنازل، مجازياً وحرفياً.”