الادعاءات بأن الذكاء الاصطناعي يوجد حاليًا في فقاعة غير مؤسسة. على الرغم من النمو الهائل في الذكاء الاصطناعي التوليدي وارتفاع أسهم بعض الشركات المرتبطة بالذكاء الاصطناعي بشكل كبير، إلا أن القيمة الاقتصادية الأساسية والإمكانات التحويلية لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي يتم تجاهلها.

إن المقارنات مع فقاعة الإنترنت في التسعينيات مضللة، حيث أحضر الإنترنت في النهاية قيمة اقتصادية كبيرة عبر العديد من القطاعات. وبالمثل، يُتوقع أن يحقق الذكاء الاصطناعي فوائد طويلة الأجل كبيرة، على الرغم من التكاليف والقيود الحالية للتكنولوجيا.

إن الحجة بأن هناك "فجوة" بين توقعات الإيرادات والبناء التحتي للذكاء الاصطناعي لا تأخذ في الاعتبار الرؤية طويلة الأجل لهذه الاستثمارات. فالشركات لا تراهن على قدرات الذكاء الاصطناعي الحالية، بل على إمكانات أنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة، مثل الذكاء الاصطناعي العام (AGI)، لاكتساب تريليونات الدولارات من القيمة الاقتصادية في السنوات القادمة.

أحد النقاط الرئيسية التي تم طرحها في النص المكتوب هو المقارنة بين فقاعة الإنترنت والانتعاش الحالي للذكاء الاصطناعي. يجادل المؤلف بأنه بينما هناك بعض أوجه التشابه، فإن الاختلاف الأساسي هو أن الإنترنت أحضر في النهاية قيمة اقتصادية كبيرة، حتى لو كانت فقاعة الإنترنت نفسها هي حالة من الهوس المضاربي.

يلاحظ المؤلف أن فقاعة الإنترنت تشير إلى الفترة بين عامي 1995 و 2000 عندما ضخ المستثمرون الأموال في شركات بدء التشغيل القائمة على الإنترنت بأمل تحقيق أرباح سريعة، مما أدى إلى ارتفاع قيمتها السوقية بشكل كبير. ومع ذلك، يجادل المؤلف بأن الإنترنت نفسه أسفر في النهاية عن مكاسب اقتصادية كبيرة عبر العديد من القطاعات.

أحد الحجج الرئيسية المقدمة ضد كون صناعة الذكاء الاصطناعي في فقاعة هو السؤال عن أين تكون الإيرادات. كما يشير تقرير Sequoia، هناك فجوة كبيرة بين توقعات الإيرادات المضمنة في البناء التحتي للذكاء الاصطناعي والنمو الفعلي للإيرادات في النظام البيئي للذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، يمكن تفسير هذه الفجوة بحقيقة أن العديد من الشركات لا تراهن على الحالة الحالية للذكاء الاصطناعي، بل على إمكانات أنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة، وخاصة الذكاء الاصطناعي العام (AGI). في حين أن قدرات الذكاء الاصطناعي الحالية قد لا تولد إيرادات كبيرة، فإن القيمة الاقتصادية طويلة الأجل لـ AGI من المتوقع أن تكون في عشرات التريليونات من الدولارات، مما قد يؤدي إلى الاستحواذ على ما يصل إلى 10% من الناتج المحلي الإجمالي للعالم.

أحد الحجج الرئيسية المقدمة ضد الحالة الحالية للذكاء الاصطناعي هي أنه مكلف للغاية. ومع ذلك، فإن هذه الحجة "مكلف للغاية" لا تأخذ في الاعتبار اتجاهات التقدم التكنولوجي التاريخية.

بينما من الصحيح أن نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية الحالية مكلفة، إلا أن هذا نمط شائع مع التكنولوجيات الناشئة. كما يشير Sam Altman، فإن أفضل نموذج في عام 2022 (GPT-3) كان أكثر تكلفة بمقدار 100 مرة من نموذج GPT-4 الصغير الحالي. وهذا يُظهر أن تكلفة الذكاء الاصطناعي تنخفض بسرعة مع تطور التكنولوجيا.

أحد النقاط الرئيسية التي تم طرحها في النص المكتوب هو أهمية قدرة الذكاء الاصطناعي على إجراء التفكير العالي المرتبة. وهذا عامل حاسم في تحديد الإمكانات التحويلية لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي.

يجادل النص بأن المشككين مثل Jim Cavallo من Goldman Sachs يقللون من قدرة الذكاء الاصطناعي على التفكير العالي المرتبة. ويلاحظ أن مختبرات البحث الرائدة في مجال الذكاء الاصطناعي مثل Google DeepMind و OpenAI تركز بنشاط على تطوير نماذج ذات قدرات تفكير متقدمة، مثل نموذج GPT-5 المتوقع الذي من المتوقع أن يصل إلى قدرات تفكير على مستوى الدكتوراه.

تشير الأدلة إلى أن الذكاء الاصطناعي ليس في فقاعة حاليًا، على الرغم من المخاوف التي أثارها بعض المحللين والمعلقين. في حين أن النمو السريع والهوس حول الذكاء الاصطناعي التوليدي قد أدى إلى المقارنات مع فقاعة الإنترنت، هناك اختلافات رئيسية تشير إلى أن الذكاء الاصطناعي على أساس أكثر صلابة.

أولاً، قدم الإنترنت والتقنيات الرقمية في النهاية قيمة اقتصادية كبيرة، حتى لو انفجرت الفقاعة الأولية. وبالمثل، يُتوقع أن يحرر الذكاء الاصطناعي تريليونات الدولارات من القيمة، خاصة مع تقدم المجال نحو الذكاء الاصطناعي العام (AGI) في السنوات القادمة.