في هذا المقابلة، قدم سام ألتمان، الرئيس التنفيذي السابق لشركة OpenAI، بعض الرؤى حول جهود الشركة لتحسين كفاءة البيانات لنماذجها اللغوية. أشار ألتمان إلى تطوير معمارية أو طريقة جديدة قد تساعد OpenAI على التغلب على القيود في الحصول على بيانات عالية الجودة لتدريب نماذجها.

اعترف ألتمان بأنه بينما قاموا بتوليد كميات كبيرة من البيانات التركيبية للتجريب، فإن هدفهم هو إيجاد طرق "للتعلم أكثر من بيانات أقل". واقترح أن "أفضل طريقة لتدريب نموذج" قد لا تكون مجرد توليد كميات هائلة من البيانات التركيبية، ولكن تطوير تقنيات تسمح للنماذج بالتعلم بشكل أكثر فعالية من مجموعات البيانات الصغيرة.

هذا يتماشى مع المعلومات من مقال سابق، والذي ذكر أن "الاختراق" الذي حققه ألتمان سمح لشركة OpenAI بالتغلب على القيود في الحصول على ما يكفي من البيانات عالية الجودة لتدريب نماذج جديدة. تشير تعليقات ألتمان إلى أن الشركة قد أحرزت تقدمًا في هذا المجال، ربما من خلال تطوير معمارية جديدة أو تقنيات كفاءة البيانات.

يعترف سام ألتمان بأن ظهور أنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة، والتي قد تصل إلى مستويات الذكاء الاصطناعي العام (AGI)، سيتطلب على الأرجح تغييرات في العقد الاجتماعي على مدى فترة طويلة من الوقت. ويتوقع أن النموذج الاقتصادي القائم على العمل، حيث يقوم الناس بتبادل عملهم مقابل الدخل، سيحتاج إلى إعادة تشكيل مع انتشار هذه التقنيات القوية بشكل أكبر.

يلاحظ ألتمان أنه مع ازدياد ثراء العالم من خلال التقدم التكنولوجي، هناك بالفعل تحولات في شبكات الأمان الاجتماعي وكيفية تنظيم المجتمع. ويتوقع أن تحدث مناقشات وإعادة تشكيل مماثلة عندما يصبح الذكاء الاصطناعي العام واقعًا ملموسًا، بقيادة شركات النماذج اللغوية الكبيرة في طليعة هذه التكنولوجيا.

أحد المفاهيم المحتملة التي يذكرها ألتمان هو فكرة "الحساب الأساسي العالمي"، حيث قد يتلقى الجميع تخصيصًا معينًا من موارد الحوسبة من نظام على مستوى الذكاء الاصطناعي العام، بدلاً من الاعتماد فقط على الدخل النقدي. قد يؤدي هذا التحول إلى تغيير جوهري في طريقة عمل الاقتصاد والمجتمع، حيث قد تصبح قيمة هذه الموارد الحاسوبية أكثر أهمية من العملة التقليدية.

قدم الرئيس التنفيذي لشركة OpenAI، سام ألتمان، بعض الرؤى حول خطط الشركة للجيل القادم من النماذج اللغوية في مقابلة حديثة. فيما يلي النقاط الرئيسية:

1. كفاءة البيانات: أشار ألتمان إلى اختراقات في جعل النماذج اللغوية أكثر كفاءة في استخدام البيانات، مما يسمح لها بالتعلم من كميات أصغر من البيانات عالية الجودة، بدلاً من الاعتماد على كميات هائلة من البيانات التركيبية. قد يؤدي هذا إلى تحسينات كبيرة في أداء النماذج.

2. ابتكارات معمارية: على الرغم من حذر ألتمان في الكشف عن التفاصيل، إلا أنه اقترح أن OpenAI تعمل على معمارية أو طريقة جديدة قد تعزز المزيد من كفاءة البيانات في نماذجها.

3. تحسينات نوعية: يتوقع ألتمان أن تظهر الجيل القادم من النماذج تحسينات مفاجئة في المجالات التي لم تكن ممكنة من قبل. وينصح بعدم الاعتماد فقط على المعايير القياسية، حيث قد تكون الإنجازات الحقيقية في الجوانب النوعية الأكثر صعوبة في القياس.

4. الآثار الاجتماعية والاقتصادية: يعترف ألتمان بأن زيادة قدرات النماذج اللغوية قد تتطلب تغييرات في العقد الاجتماعي، حيث قد يحتاج النموذج الاقتصادي القائم على العمل إلى إعادة التشكيل. ويقترح استكشاف أفكار مثل "الحساب الأساسي العالمي" للتعامل مع الاضطرابات المحتملة.

5. التطوير المسؤول: يؤكد ألتمان على أهمية البحث والتطوير المسؤول، مع التركيز على فهم آليات عمل النماذج واعتبارات السلامة قبل إطلاق أنظمة أكثر قوة.

بشكل عام، تشير تعليقات ألتمان إلى أن OpenAI تحرز تقدمًا كبيرًا في تطوير قدرات النماذج اللغوية، مع التعامل أيضًا مع الآثار المجتمعية الأوسع لهذه التطورات. ومن المتوقع أن يدفع الجيل القادم من النماذج حدود ما هو ممكن حاليًا، ولكن مع التركيز على التطوير المسؤول والنظر في الآثار طويلة المدى على الاقتصاد والبنى الاجتماعية.

يختلف سام ألتمان بشكل محترم ولكن كبير مع تذكر هيلين تونيس للأحداث المتعلقة بمغادرته لشركة OpenAI. بينما تونيس هي شخص يهتم بشكل حقيقي بنتيجة جيدة للذكاء الاصطناعي، يتمنى ألتمان لها التوفيق ولكنه لا يريد الدخول في دفاع عن السمعة سطر بسطر.

عندما أطلقت OpenAI ChatGPT، كان يُطلق عليه "معاينة بحثية منخفضة الملف" في ذلك الوقت، ولم يتوقعوا المستوى من الاستجابة التي تلقوها. يؤكد ألتمان أنهم ناقشوا خطة إصدار مع مجلس إدارتهم، حيث كان لديهم GPT-3.5 متاح لمدة 8 أشهر تقريبًا وقد انتهوا منذ فترة طويلة من تدريب GPT-4، والعمل على خطة إصدار تدريجية.

بشكل عام، يختلف ألتمان مع تذكر تونيس للأحداث ويعتقد أنه من المهم تقديم وجهة نظره، نظرًا للدراما الكبيرة المحيطة بمغادرته لشركة OpenAI.

تناول سام ألتمان فضيحة سكارليت جوهانسون، حيث ادعت الممثلة أن OpenAI استخدمت صوتها دون إذن. وأوضح ألتمان أن الصوت المستخدم لم يكن صوت جوهانسون، وأن OpenAI كان لديها عملية لاختبار العديد من الممثلين قبل اختيار خمسة أصوات، وطُلب من جوهانسون أن تكون الصوت السادس. ومع ذلك، اعترف ألتمان بالارتباك حول تشابه الصوت المستخدم مع صوت جوهانسون.

ناقش ألتمان أيضًا أعمال OpenAI في مجال بحوث التفسيرية، والتي تهدف إلى فهم عملية اتخاذ القرار داخل نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم. وقال إنه على الرغم من أنهم لم يحلوا مشكلة التفسيرية، إلا أنهم أحرزوا تقدمًا وينظرون إليها كجزء مهم من ضمان سلامة نماذجهم. وشدد ألتمان على أنه حتى لو لم نفهم بشكل كامل آليات عمل الدماغ البشري، يمكننا لا تزال تطوير طرق لفهم وتحقق من سلوك أنظمة الذكاء الاصطناعي. واقترح أنه كلما تمكنا من فهم ما يحدث في هذه النماذج، كان ذلك أفضل لإنشاء وتحقق من مطالبات السلامة.