أدوات الذكاء الاصطناعي الأميركية في مرمى الانتقادات بسبب النماذج الصينية

أثارت أدوات الذكاء الاصطناعي الأميركية المخصصة للبرمجة، التي أطلقت مؤخراً من شركتين في سان فرانسيسكو، جدلاً واسعاً حول أصول نماذجها الأساسية، وسط مخاوف من أنها قد تكون مبنية على نماذج صينية مفتوحة المصدر.

قدمت شركة Cognition AI، التي تقدر قيمتها بحوالي 10.2 مليار دولار، نموذجها الجديد SWE-1.5، المتميز بسرعة توليد الكود وأدائه القريب من مستوى النماذج المتقدمة.

وأكدت الشركة أن النموذج مبني "على نموذج مفتوح المصدر رائد"، دون الإفصاح عن أي تفاصيل حول المصدر الأصلي، بحسب تقرير نشره موقع "gizmochina" واطلعت عليه "العربية Business".

لكن التكهنات سرعان ما أشارت إلى أن SWE-1.5 قد يكون معتمداً على نموذج GLM-4.6 من شركة Zhipu AI الصينية، الذي صدر برخصة MIT المفتوحة، مما يسمح باستخدامه تجارياً وتعديله دون الحاجة لإسناد رسمي.

أطلقت شركة ناشئة أخرى في سان فرانسيسكو، "Cursor"، مساعد برمجة يسمى Composer يقدم أداءً شبيهاً بـSWE-1.5. أبلغ بعض المستخدمين عن ظهور آثار تفكير باللغة الصينية في مخرجات الأداة، ما أثار تساؤلات حول اعتمادها أيضاً على نموذج صيني أساسي.

جدل أخلاقي حول الترخيص والاستخدام

تكمن القضية في أخلاقيات الاستخدام والإسناد في الذكاء الاصطناعي.

فمع أن رخص MIT تسمح قانونياً للشركات باستخدام النماذج الصينية تجارياً وتعديلها دون ذكر المصدر، فإن ذلك أثار جدلاً حول الشفافية والعدالة في تطوير أدوات الذكاء الاصطناعي.

يقول الباحث في الذكاء الاصطناعي فلوريان براند من جامعة تريير: "التخصيص وضبط النماذج هو الصلصة الحقيقية، بمعنى أن القيمة الفعلية تأتي من التعديلات والتدريب المخصص، وليس فقط من النموذج الأساسي".

منظور "Zhipu AI"

اعتبرت "Zhipu AI" الوضع إيجابياً، مؤكدة أن التعاون المفتوح المصدر يعزز النظام البيئي العالمي للذكاء الاصطناعي.

وأعلنت الشركة عن زيادة عشرة أضعاف في عدد المستخدمين الدوليين المدفوعين مؤخراً، وأطلقت خطة اشتراك للبرمجة لتوسيع نشاطها عالمياً.

لماذا يهم المستخدم العادي؟

تسلط هذه القضية الضوء على تحديات الثقة والشفافية وأمن البيانات في أدوات الذكاء الاصطناعي.

عندما لا تكشف الشركات عن مصدر نماذجها، يصبح المستخدمون غير متأكدين من كيفية معالجة بياناتهم أو مدى التزام التقنية بمعايير الخصوصية.

كما يطرح الأمر أسئلة أخلاقية حول الاستخدام العادل ومنح الإسناد المناسب، خصوصاً عندما تعتمد الأدوات التي نستخدمها على أعمال الآخرين دون ذكر المصدر.

في النهاية، يوضح هذا الجدل أن الذكاء الاصطناعي أصبح عالمياً ومترابطاً بشكل كبير، ما يجعل الشفافية عن أصول النماذج أمرًا حيوياً لكسب ثقة المستخدمين.