مرحبا بكم في تم فك تشفير الذكاء الاصطناعي, شركة سريعةنشرة إخبارية أسبوعية تقدم لك أهم الأخبار في عالم الذكاء الاصطناعي. يمكنك التوقيع حتى تتلقى هذه النشرة الإخبارية كل أسبوع عبر البريد الإلكتروني هنا.
نظرة على مشهد الذكاء الاصطناعي للشركات الصغيرة
لقد تركزت معظم المحادثات حول التحول الهائل في مجال الذكاء الاصطناعي على المؤسسات، أي الشركات التي تضم أكثر من 500 موظف. وهذا أمر منطقي: بالنسبة لشركات الذكاء الاصطناعي والسحابة، فإن الحصول على عميل كبير من المؤسسات يمكن أن يعني تأمين تدفق كبير من الإيرادات المتكررة.
ولكن إذا كنا نتحدث حقًا عن إعادة اختراع الذكاء الاصطناعي للعمل وجعل الجميع أكثر إنتاجية، فيجب أن تكون الشركات الصغيرة والمتوسطة جزءًا أكبر بكثير من المحادثة. وفقا لإدارة الأعمال الصغيرة، هناك حوالي 36 مليون شركة صغيرة تعمل في الولايات المتحدة، وتوظف 46٪ من العاملين في القطاع الخاص. معظم هذه الشركات صغيرة جدًا. تظهر البيانات الفيدرالية أن حوالي 88٪ لديهم أقل من 20 موظفًا.
وبطبيعة الحال، قامت الجامعات والشركات الاستشارية بدراسة كيفية وإلى أي مدى تستخدم الشركات الصغيرة أدوات الذكاء الاصطناعي. مسح 2024 شكلت إجماعا على فكرة أن عددًا قليلًا نسبيًا من الشركات الصغيرة قد بدأ في تبنيها بطريقة ذات معنى. لكن الأبحاث التي أجريت في عام 2026 ترسم صورة أكثر تعقيدا. واحد دراسة حديثة أجراها جولدمان ساكس من بين 10,000 شركة صغيرة، وجدت أن ثلاثة أرباعها تستخدم الآن الذكاء الاصطناعي، مع ذكر 84% منها مكاسب الإنتاجية والكفاءة. ومع ذلك، قال 14% فقط أنهم قاموا بدمج الذكاء الاصطناعي في عملياتهم الأساسية. دراسة أخرىمن الاتحاد الوطني للأعمال المستقلة (NFIB)، أن ربع الشركات الصغيرة فقط أبلغت عن استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي. (يقوم NFIB عادة باستقصاء الشركات التقليدية الصغيرة جدًا، مثل السباكين والموردين، في حين قد يستحوذ بنك جولدمان على المزيد من الشركات المشاركة رقميًا، مثل تجار التجزئة في التجارة الإلكترونية).
من المحتمل أن العديد من أصحاب الأعمال الصغيرة يدركون النظام البيئي المتنامي لمنتجات الذكاء الاصطناعي المصممة للعمليات الصغيرة. تتنافس شركات Intuit وZapier وHubSpot وLindy وMicrosoft في هذا المجال. قامت العديد من شركات البرمجيات التي خدمت الشركات الصغيرة لفترة طويلة، مثل Intuit، بتحويل برامج الذكاء الاصطناعي المساعد والأتمتة تدريجيًا إلى منتجات يعرفها العملاء جيدًا بالفعل – منتجات مثل منصات المحاسبة، وأنظمة إدارة علاقات العملاء، ومجموعات المكاتب، وبرامج دعم العملاء، وأدوات أتمتة سير العمل. لقد فعلت Microsoft ذلك بالضبط عندما قامت بدمج برنامج Copilot في مجموعة الإنتاجية الخاصة بها. وفي الوقت نفسه، تقوم Google بدمج نموذج Gemini الخاص بها في مجموعة Google Workspace الخاصة بها.
وتستهدف مختبرات الذكاء الاصطناعي الكبيرة الشركات الصغيرة بشكل متزايد. تقدم OpenAI ChatGPT for Business/Teams، والذي يمكن أن يساعدك في كتابة نسخة تسويقية وتحليل جداول البيانات. كما يقدم أيضًا مجموعة من “المهارات”، التي يعرفها بأنها “سير عمل قابل لإعادة الاستخدام وقابل للمشاركة” والتي تجمع التعليمات والأمثلة والتعليمات البرمجية معًا. اتخذت Anthropic الأمور خطوة أخرى إلى الأمام هذا الأسبوع، حيث أطلقت مجموعة من مهام سير العمل والمهارات والتكاملات الخاصة بالذكاء الاصطناعي المصممة خصيصًا لإدارة وظائف الأعمال المشتركة بين الشركات الصغيرة. يُسمى المنتج “كلود للشركات الصغيرة”.
في إطار جهودها للوصول إلى السوق، تفكر شركة Anthropic بطريقتين بشأن العوائق التي تحول دون اعتماد الشركات الصغيرة والمتوسطة للذكاء الاصطناعي. قالت لي لينا أوشمان، رئيسة قسم الشركات الصغيرة في السوق في شركة Anthropic: “ما يظهره بحثنا هو أن حوالي 32% من الموظفين في الشركات الصغيرة والمتوسطة لا يعرفون حقًا كيف ومتى يستخدمون الذكاء الاصطناعي”. إنهم يشعرون بأنهم محظورون لأنهم ببساطة ليس لديهم خبرة كافية في مجال الذكاء الاصطناعي بشكل عام، وبالتأكيد ليس كثيرًا بما يتجاوز روبوتات الدردشة الأساسية.
يقول أوتشمان: “ثم أخبرنا 64% من المشاركين أنهم يريدون الذهاب إلى ما هو أبعد من مجرد الدردشة و… الاستعانة بوكلاء يساعدونهم في تنفيذ سير العمل الخاص بهم”. ولكن حتى عندما يكتسبون بعض الخبرة مع وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يمكنهم التفكير والتعامل مع مهام أكثر تعقيدًا، فإنهم غير متأكدين من كيفية تطبيقها على أعمالهم الخاصة. وهذا هو بالضبط السبب الذي دفع شركة Anthropic إلى اتباع نهج التوصيل والتشغيل في منتجها التجاري الصغير. ويبقى أن نرى مدى إمكانية تكييف مجموعة سير العمل المعدة مسبقًا الخاصة بالشركة وتخصيصها لوظائف العمل الفريدة.
يمكن أن يكون النهج البديل – إنشاء وإدارة أدوات الذكاء الاصطناعي المخصصة للغاية – أمرًا شاقًا بالنسبة للعديد من أصحاب الأعمال الصغيرة. على سبيل المثال، قام صانع جبن نباتي في أوستن يُدعى Rebel Cheese بالتعمق في هذا العالم لحل مشكلة كانت تكلف الشركة 50 ألف دولار شهريًا من تكاليف الشحن الزائدة. استخدمت شركة Rebel Cheese كلود Anthropic للتحقيق في المشكلة ووضع حل لها، ثم تحولت إلى أداة تنسيق الوكيل Manus لإنشاء نظام يعترض تلقائيًا على الرسوم الزائدة التي يشتبه بها الناقل. لكن المؤسس المشارك للشركة، كيرستن ميتلاند، يقول إن العملية استغرقت شهورًا، مما تطلب منها اختبار العديد من عملاء الذكاء الاصطناعي وقضاء ليالٍ طويلة في تطوير النظام وتحسينه.
مع مرور الوقت، من المحتمل أن نشهد تطور أدوات الذكاء الاصطناعي للشركات الصغيرة من Anthropic وOpenAI لجعل تصميمات أكثر تخصصًا وتخصيصًا أقل تطلبًا بكثير. ومع ذلك، في الوقت الحالي، ستستمر معظم الشركات الصغيرة في استخدام الذكاء الاصطناعي بطرق أقل تعقيدًا من نظيراتها الأكبر حجمًا. ومع ذلك، فإن قضية شركة Rebel Cheese تشير إلى ما قد يصبح ممكنا عندما تتمكن شركة صغيرة من الوصول إلى نفس الأدوات التي تتمتع بها الشركات الكبرى.
تقول دراسة جديدة إن استدلال نماذج الذكاء الاصطناعي بشأن المعضلات الأخلاقية قد يكون مجرد أداء
غالبًا ما تعطي نماذج الذكاء الاصطناعي الرائدة انطباعًا بوجود تعقيدات أخلاقية مدروسة دون القيام بذلك فعليًا، وفقًا لورقة جديدة نُشرت في المجلة. الذكاء الاصطناعي والأخلاق بواسطة باحثين في مختبر ألين في كلية كينيدي بجامعة هارفارد. يقول الباحثون إنه بدلاً من التفكير فعليًا في طريقهم إلى إجابة دقيقة للأسئلة الصعبة، يبدو أنهم يتبنون ببساطة “تسلسلًا هرميًا للقيم” مخفيًا تم تدريبهم عليه بالفعل.
تحمل الدراسة عنوان “دموع التمساح: هل يمكن الوثوق بالذكاء الأخلاقي والمعنوي لنماذج الذكاء الاصطناعي؟” وقد اختبرت أربعة نماذج ــ كلود، وجي بي تي، ولاما، وديب سيك ــ على معضلات أخلاقية مستمدة من علم النفس الأخلاقي، بما في ذلك السيناريوهات حيث يحمل كلا الخيارين المتاحين تكاليف أخلاقية حقيقية. وفي 87% من أحكام المقايضة المأساوية، تقاربت النماذج الأربعة على نفس الاختيارات، ولم تكن الاختيارات ناشئة في كثير من الأحيان عن منطقها.
ويصف الباحثون سلوك الذكاء الاصطناعي بأنه “ذرف دموع التماسيح”، حيث يؤدي إلى ضائقة أخلاقية أثناء تنفيذ ما يصفونه بالتسلسل الهرمي الضمني والمبهم للقيم. يمكن أن يثير هذا بعض مشكلات الثقة الحقيقية لدى المستخدمين. تقول المؤلفة الرئيسية سارة هوبارد في بيان: “يلجأ الناس بشكل متزايد إلى هذه الأدوات للحصول على التوجيه في القرارات الصعبة”. “إذا بدا أن النموذج يواجه معضلة أخلاقية وفي الوقت نفسه يختصرها إلى إجابة محددة مسبقًا، فقد يكتسب ثقة المستخدمين تحت ذرائع كاذبة.”
هل معايير الذكاء الاصطناعي عديمة الفائدة من الناحية الوظيفية؟
في عالم أبحاث الذكاء الاصطناعي، الطريقة الأكثر شيوعًا لقياس ذكاء النموذج هي إخضاعه لاختبار معياري. هناك المئات من الاختبارات، يركز كل منها على جانب مختلف من الذكاء. قد يركز أحدهم على كتابة التعليمات البرمجية، بينما قد يركز الآخر على اتباع التعليمات أو المنطق.
ولكن هناك مشكلة كبيرة. يمكن لمختبرات الذكاء الاصطناعي أن تتفوق على المعايير. قال جيري توريك، الباحث السابق في OpenAI، خلال مؤتمر صحفي: “بمجرد بدء التدريب الأول بعد إصدار المعيار (أ)، أعتقد أنه يتوقف عن كونه مقياسًا جيدًا للذكاء لأنه فجأة تم تدريب النماذج عليه، وهذا يحدث لهم جميعًا”. ظهور البودكاست الأخير.
تظهر أسئلة وأجوبة الاختبار النموذجية بسرعة عبر الإنترنت. يمكن لمختبرات الذكاء الاصطناعي تدريب نماذجها بناءً على هذه البيانات لتحقيق نتائج اختبار أفضل. وقال توريك: “سيركز الناس على هذا في التدريب، وسوف يحلون هذه المشكلة لأي معيار”. ثم يمكن للباحثين كتابة خوارزمية تخبر النموذج بكيفية الإجابة على أسئلة الاختبار.
يقول توريك، الذي كان أحد العقول الرئيسية التي تقف وراء نماذج الاستدلال المبتكرة o1 وo3 في OpenAI، إنه لكي يكون المعيار ذو معنى، يجب أن يكون لديه طريقة لتوليد أسئلة أو سيناريوهات جديدة لكل اختبار جديد، بحيث لا يراها النموذج الذي يتم اختباره من قبل.
كانت هذه هي الفكرة الرئيسية وراء معيار ARC-AGI-3 الذي أصدره الباحث المؤثر فرانسوا شوليه مؤخرًا. يقوم هذا المعيار بإنشاء بيئات لعب جديدة وتقديمها إلى وكيل الذكاء الاصطناعي ثم يتحداه لمعرفة هدف اللعبة وكيفية الفوز. وهذا يجبر الوكيل على الاعتماد على الخبرة السابقة وإصدار الأحكام حول كيفية تطبيقها في المواقف الجديدة التي لم يتم تدريبه عليها.
المزيد من تغطية الذكاء الاصطناعي من شركة Fast Company:
- يمكنك تركيب مركز بيانات في منزلك، ولكن من الذي يدفع حقًا؟
- استخدمت هذه المدينة الصغيرة في ولاية ماين الذكاء الاصطناعي لإنشاء شعار جديد. وكان لسكانها أفكار أخرى
- بيل ماكديرموت، الرئيس التنفيذي لشركة ServiceNow: وادي السيليكون يخطئ في فهم الذكاء الاصطناعي للمؤسسات
- إن النقاش الدائر بين ديمي مور والذكاء الاصطناعي يفقد التركيز
هل تريد إعداد تقارير حصرية وتحليل الاتجاهات حول التكنولوجيا وابتكار الأعمال ومستقبل العمل والتصميم؟ يشترك ل شركة سريعة جائزة.
