هذا الأسبوع في الذكاء الاصطناعي: هل يريد المتسوقون بالفعل GenAI من أمازون؟

اعتمادات الصورة: بياتا زورزل / نور فوتو / جيتي إيماجيس

مواكبة صناعة سريعة الحركة مثل منظمة العفو الدولية هو أمر طويل القامة. لذا، إلى أن يتمكن الذكاء الاصطناعي من القيام بذلك نيابةً عنك، إليك ملخصًا مفيدًا للقصص الحديثة في عالم التعلم الآلي، إلى جانب الأبحاث والتجارب البارزة التي لم نغطيها بمفردنا.

أعلنت أمازون هذا الأسبوع روفوس، وهو مساعد تسوق مدعوم بالذكاء الاصطناعي تم تدريبه على كتالوج منتجات عملاق التجارة الإلكترونية بالإضافة إلى المعلومات من جميع أنحاء الويب. يعيش Rufus داخل تطبيق Amazon للهاتف المحمول، ويساعد في العثور على المنتجات وإجراء مقارنات المنتجات والحصول على توصيات بشأن ما يجب شراؤه.

من الأبحاث الواسعة في بداية رحلة التسوق مثل “ما الذي يجب مراعاته عند شراء أحذية الجري؟” لإجراء مقارنات مثل “ما هي الاختلافات بين أحذية الجري على الطرق والطرق؟” … تعمل Rufus على تحسين مدى سهولة عثور العملاء على أفضل المنتجات التي تلبي احتياجاتهم واكتشافها، حسبما كتبت أمازون في منشور بالمدونة.

هذا كل شيء عظيم. لكن سؤالي هو من الذي يطالب بذلك؟ حقًا؟

لست مقتنعًا بأن GenAI، وخاصة في شكل برنامج chatbot، هو جزء من التكنولوجيا التي يهتم بها الشخص العادي – أو حتى يفكر فيها. الاستطلاعات تدعمني في هذا. في أغسطس الماضي، اكتشف مركز بيو للأبحاث أنه من بين الأشخاص في الولايات المتحدة الذين سمعوا عن برنامج ChatGPT الخاص بـ GenAI التابع لشركة OpenAI (18% من البالغين)، لم يجربه سوى 26% فقط. يختلف الاستخدام حسب العمر بالطبع، حيث أبلغت نسبة أكبر من الشباب (أقل من 50 عامًا) أنهم استخدموه مقارنة بكبار السن. ولكن تظل الحقيقة أن الغالبية العظمى لا تعرف – أو لا تهتم – باستخدام ما يمكن القول إنه منتج GenAI الأكثر شعبية على الإطلاق.

تواجه GenAI مشكلاتها التي حظيت بتغطية إعلامية جيدة، ومن بينها الميل إلى اختلاق الحقائق، وانتهاك حقوق الطبع والنشر، والتحيز والتسمم. محاولة أمازون السابقة لإنشاء روبوت الدردشة GenAI، أمازون س، ناضل بقوة – الكشف عن معلومات سرية خلال اليوم الأول من صدوره. لكنني أزعم أن أكبر مشكلة تواجهها GenAI الآن – على الأقل من وجهة نظر المستهلك – هي أن هناك القليل من الأسباب المقنعة عالميًا لاستخدامها.

بالتأكيد، يمكن لـ GenAI مثل Rufus المساعدة في مهام محددة وضيقة مثل التسوق حسب المناسبة (مثل العثور على ملابس لفصل الشتاء)، ومقارنة فئات المنتجات (مثل الفرق بين ملمع الشفاه والزيت) وإبراز أهم التوصيات (مثل هدايا عيد الحب). هل يلبي احتياجات معظم المتسوقين؟ ليس وفقا لآخر تصويت من برنامج التجارة الإلكترونية الناشئ Namogoo.

Namogoo، التي سألت مئات المستهلكين عن احتياجاتهم وإحباطاتهم عندما يتعلق الأمر بالتسوق عبر الإنترنت، وجدت أن صور المنتج كانت إلى حد بعيد أهم مساهم في تجربة التجارة الإلكترونية الجيدة، تليها مراجعات المنتج وأوصافه. صنف المشاركون البحث في المرتبة الرابعة من حيث الأهمية و”التنقل البسيط” في المرتبة الخامسة؛ كان تذكر التفضيلات والمعلومات وتاريخ التسوق هو الثاني قبل الأخير.

والمعنى الضمني هو أن الناس يتسوقون عمومًا مع وضع المنتج في الاعتبار؛ هذا البحث هو فكرة لاحقة. ربما سيقلب روفوس المعادلة. أنا أميل إلى عدم الاعتقاد بذلك، خاصة إذا كانت بداية صعبة (وربما يتم إعطاؤها الفرصة) استقبال من تجارب تسوق GenAI الأخرى التي أجرتها أمازون) – ولكن أعتقد أن أشياء غريبة قد حدثت.

فيما يلي بعض قصص الذكاء الاصطناعي الأخرى الجديرة بالملاحظة من الأيام القليلة الماضية:

• تجارب خرائط جوجل مع GenAI: تقدم خرائط Google ميزة GenAI لمساعدتك في اكتشاف أماكن جديدة. من خلال الاستفادة من النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)، تقوم هذه الميزة بتحليل أكثر من 250 مليون موقع على خرائط Google ومساهمات من أكثر من 300 مليون مرشد محلي لسحب الاقتراحات بناءً على ما تبحث عنه.
• أدوات GenAI للموسيقى والمزيد: وفي أخبار أخرى من جوجل، أصدرت شركة التكنولوجيا العملاقة أدوات GenAI لإنشاء الموسيقى وكلمات الأغاني و الصور و أحضر Gemini Pro، أحد أكثر برامج LLM قدرة، لمستخدمي برنامج Bard chatbot على مستوى العالم.
• نماذج الذكاء الاصطناعي المفتوحة الجديدة: أصدر معهد Allen for AI، وهو معهد أبحاث غير ربحي للذكاء الاصطناعي أسسه المؤسس المشارك الراحل لشركة Microsoft Paul Allen، العديد من نماذج لغة GenAI التي يدعي أنها أكثر “انفتاحًا” من غيرها – والأهم من ذلك، أنها مرخصة بطريقة يمكن للمطورين استخدامها غير مقيدة للتدريب والتجريب وحتى التسويق.
• تتحرك لجنة الاتصالات الفيدرالية (FCC) لحظر المكالمات التي يتم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي: تقترح لجنة الاتصالات الفيدرالية (FCC) اعتبار استخدام تقنية استنساخ الصوت في المكالمات الآلية أمرًا غير قانوني بشكل أساسي، مما يسهل توجيه الاتهام إلى مشغلي عمليات الاحتيال هذه.
• Shopify يطرح محرر الصور: يقوم Shopify بإصدار محرر وسائط GenAI لتحسين صور المنتج. يمكن للتجار تحديد نوع من سبعة أنماط أو كتابة مطالبة لإنشاء خلفية جديدة.
• تم استدعاء GPTs: تعمل OpenAI على تعزيز اعتماد GPTs، وتطبيقات الطرف الثالث المدعومة بنماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بها، من خلال تمكين ChatGPT المستخدمين لاستدعائهم في أي دردشة. يمكن لمستخدمي ChatGPT المدفوعين جلب GPTs إلى المحادثة عن طريق كتابة “@” واختيار GPT من القائمة.
• شركاء OpenAI مع Common Sense: وفي إعلان غير ذي صلة، قالت OpenAI إنها تتعاون مع Common Sense Media، وهي المنظمة غير الربحية التي تقوم بمراجعة وتصنيف مدى ملاءمة الوسائط والتكنولوجيا المختلفة للأطفال، للتعاون في إرشادات الذكاء الاصطناعي والمواد التعليمية للآباء والمعلمين والشباب.
• التصفح المستقل: كتب إيفان أن شركة Browser، التي تصنع متصفح Arc، تسعى إلى بناء ذكاء اصطناعي يتصفح الويب نيابةً عنك ويحصل لك على النتائج أثناء تجاوز محركات البحث.

المزيد من التعلم الآلي

هل يعرف الذكاء الاصطناعي ما هو “العادي” أو “النموذجي” لموقف أو وسيط أو كلام معين؟ بطريقة ما، تعد نماذج اللغات الكبيرة مناسبة بشكل فريد لتحديد الأنماط الأكثر تشابهًا مع الأنماط الأخرى في مجموعات البيانات الخاصة بها. وحقيقة وهذا ما وجده باحثو جامعة ييل في بحثهم حول ما إذا كان الذكاء الاصطناعي يمكنه تحديد “نمطية” شيء واحد في مجموعة من الأشياء الأخرى. على سبيل المثال، في ضوء 100 رواية رومانسية، ما هي الأكثر وأيها الأقل “نموذجية” بالنظر إلى ما قام النموذج بتخزينه حول هذا النوع؟

ومن المثير للاهتمام (والمحبط) أن البروفيسورين بالاز كوفاكس وجايل لو مين عملا لسنوات على نموذجهما الخاص، وهو نسخة مختلفة من BERT، وبينما كانا على وشك النشر، خرج ChatGPT وقام بتكرار ما كانا يفعلانه بطرق عديدة. وقال لو مين في بيان صحفي: “يمكنك البكاء”. لكن الخبر السار هو أن الذكاء الاصطناعي الجديد ونموذجه القديم المضبوط يشيران إلى أن هذا النوع من النظام يمكنه بالفعل تحديد ما هو نموذجي وغير عادي ضمن مجموعة البيانات، وهي نتيجة يمكن أن تكون مفيدة في المستقبل. ويشير الاثنان إلى أنه على الرغم من أن ChatGPT يدعم أطروحتهما عمليًا، إلا أن طبيعته المنغلقة تجعل من الصعب العمل عليها علميًا.

كان العلماء في جامعة بنسلفانيا يبحثون مفهوم غريب آخر للقياس: الحس السليم. من خلال مطالبة الآلاف من الأشخاص بتقييم العبارات، مثل “أنت تحصل على ما تعطيه” أو “لا تأكل طعامًا بعد تاريخ انتهاء صلاحيته” على مدى “منطقية” هذه العبارات. ومن غير المستغرب، أنه على الرغم من ظهور الأنماط، كان هناك “القليل من المعتقدات المعترف بها على مستوى المجموعة”.

يقول المؤلف المشارك مارك وايتنج: “تشير النتائج التي توصلنا إليها إلى أن فكرة الفطرة السليمة لكل شخص قد تكون خاصة به بشكل فريد، مما يجعل المفهوم أقل شيوعًا مما قد يتوقعه المرء”. لماذا هذا في النشرة الإخبارية لمنظمة العفو الدولية؟ لأنه، مثل أي شيء آخر تقريبًا، يتبين أن شيئًا “بسيطًا” مثل الفطرة السليمة، والذي قد يتوقع المرء أن يمتلكه الذكاء الاصطناعي في النهاية، ليس بسيطًا على الإطلاق! ولكن من خلال قياسه بهذه الطريقة، قد يتمكن الباحثون والمدققون من تحديد مدى الحس السليم الذي يتمتع به الذكاء الاصطناعي، أو ما هي المجموعات والتحيزات التي يتوافق معها.

عند الحديث عن التحيزات، فإن العديد من نماذج اللغات الكبيرة لا تتعامل بشكل جيد مع المعلومات التي تستوعبها، مما يعني أنه إذا أعطيتهم المطالبة الصحيحة، فيمكنهم الرد بطرق مسيئة أو غير صحيحة أو كليهما. Latimer هي شركة ناشئة تهدف إلى تغيير ذلك من خلال نموذج يهدف إلى أن يكون أكثر شمولاً من حيث التصميم.

على الرغم من عدم وجود تفاصيل كثيرة حول نهجهم، يقول لاتيمر إن نموذجهم يستخدم الجيل المعزز للاسترجاع (يُعتقد أنه يحسن الاستجابات) ومجموعة من المحتوى المرخص الفريد والبيانات المستمدة من الكثير من الثقافات التي لا يتم تمثيلها عادةً في قواعد البيانات هذه. لذلك عندما تسأل عن شيء ما، فإن النموذج لا يعود إلى بعض الدراسات التي تعود إلى القرن التاسع عشر للإجابة عليك. سنتعلم المزيد عن النموذج عندما يصدر Latimer المزيد من المعلومات.

اعتمادات الصورة: بوردو / بيدريش بينيس

ومع ذلك، هناك شيء واحد يمكن أن يفعله نموذج الذكاء الاصطناعي بالتأكيد، وهو زراعة الأشجار. أشجار وهمية. قام الباحثون في معهد بوردو للغابات الرقمية (المكان الذي أرغب في العمل فيه، اتصل بي) بصنع نموذج مضغوط للغاية يحاكي نمو الشجرة بشكل واقعي. هذه واحدة من تلك المشاكل التي تبدو بسيطة ولكنها ليست كذلك؛ يمكنك محاكاة نمو الأشجار بنجاح إذا كنت تصنع لعبة أو فيلمًا، بالتأكيد، ولكن ماذا عن العمل العلمي الجاد؟ وقال المؤلف الرئيسي بيدريش بينيس: “على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي أصبح منتشراً على ما يبدو، إلا أنه أثبت حتى الآن نجاحاً كبيراً في نمذجة الأشكال الهندسية ثلاثية الأبعاد التي لا علاقة لها بالطبيعة”.

يبلغ حجم نموذجهم الجديد حوالي ميغابايت فقط، وهو صغير للغاية بالنسبة لنظام الذكاء الاصطناعي. لكن بالطبع الحمض النووي أصغر حجمًا وأكثر كثافة، وهو يشفر الشجرة بأكملها، من الجذر إلى البرعم. لا يزال النموذج يعمل بطريقة مجردة – فهو ليس محاكاة مثالية للطبيعة بأي حال من الأحوال – لكنه يُظهر أن تعقيدات نمو الأشجار يمكن ترميزها في نموذج بسيط نسبيًا.

وأخيرًا، روبوت من باحثي جامعة كامبريدج يمكنه قراءة طريقة برايل بشكل أسرع من الإنسان، بدقة تصل إلى 90٪. لماذا تسأل؟ في الواقع، لا يجوز استخدامه للمكفوفين، فقد قرر الفريق أن هذه مهمة مثيرة للاهتمام ويمكن قياسها بسهولة لاختبار حساسية وسرعة أطراف الأصابع الآلية. إذا كان بإمكانه قراءة طريقة برايل بمجرد تكبير الصورة، فهذه علامة جيدة! يمكنك قراءة المزيد عن هذا النهج المثير للاهتمام هنا. أو شاهد الفيديو أدناه: