غوغل تتجه بالكامل نحو الذكاء الاصطناعي التكويني في مؤتمر Google Cloud Next

هذا الأسبوع في لاس فيغاس، اجتمع 30،000 شخص للاستماع إلى آخر التطورات من Google Cloud. ما سمعوه كان كله عن الذكاء الاصطناعي التكويني. غوغل كلاود هي في المقام الأول مزود لأساسيات السحابة ومنصة. إذا كنت لا تعرف ذلك، قد تكون قد فاتك في الجدف من أخبار الذكاء الاصطناعي.

ليس للتقليل من ما تم عرضه من غوغل، ولكن مثل شركة Salesforce العام الماضي في جولتها في نيويورك، فإن الشركة فشلت في إيلاء اهتمام كبير لنشاطها الأساسي — باستثناء في سياق الذكاء الاصطناعي التكويني، بالطبع.

أعلنت غوغل عن مجموعة من تحسينات الذكاء الاصطناعي مصممة لمساعدة العملاء على الاستفادة من نموذج Gemini للغة الكبيرة (LLM) وتحسين الإنتاجية عبر النظام. إنها هدف جدير بالاهتمام بالطبع، وخلال الجلسة الرئيسية الرئيسية في اليوم الأول وجلسة المطور الرئيسية في اليوم التالي، فرغت غوغل من إعلاناتها مع عدد كبير من العروض لتوضيح قوة هذه الحلول.

لكن كثيرًا منها بدا بسيطًا بشكل مبالغ فيه، حتى مع مراعاة أنها كانت بحاجة لتدرج ضمن جلسة رئيسية محدودة الوقت. اعتمدت في الغالب على أمثلة داخل النظام البيئي لغوغل، عندما تكون معظم الشركات لديها الكثير من بياناتها في مستودعات خارج غوغل.

بعض الأمثلة بالفعل شعرت وكأنها يمكن أن تكون قد تمت بدون الذكاء الاصطناعي. خلال عرض توضيحي عن التجارة الإلكترونية، على سبيل المثال، دعا العرض القائم بالبيع لإكمال عملية تسوق عبر الإنترنت. كان مصممًا لعرض قدرات الاتصالات لروبوت المبيعات، ولكن في الواقع، يمكن تنفيذ الخطوة بسهولة من قبل المشتري على موقع الويب.

ويمكن أن يضمن الذكاء الاصطناعي بعض استخداماته القوية، سواء في إنشاء الشفرة، أو تحليل مجموعة من المحتوى وقدرة استجوابه، أو القدرة على طرح أسئلة حول بيانات السجل لفهم سبب تعطل موقع الويب. وما أكثر من ذلك، الوكلاء القائمون على المهمة والدور الذي قدمتها الشركة لمساعدة المطورين الفرديين والأشخاص الإبداعيين والموظفين والآخرين، لديها القدرة على الاستفادة من الذكاء الاصطناعي التكويني بطرق ملموسة.

Google Cloud Next 2024: كل ما تم الإعلان عنه حتى الآن

عندما يتعلق الأمر ببناء أدوات الذكاء الاصطناعي استنادًا إلى نماذج Google، بدلاً من استهلاك تلك التي يقوم Google والبائعون الآخرون ببناؤها لعملائه، لم أستطع التوقف عن الشعور بأنها تتجاهل الكثير من العقبات التي يمكن أن تقف في طريق تنفيذ ناجح للذكاء الاصطناعي التكويني. في حين حاولوا جعلها تبدو سهلة، في الواقع، إنها تحد كبير تنفيذ أي تكنولوجيا متقدمة داخل المؤسسات الكبيرة.

التغيير الكبير ليس سهلاً

تشبه كثير من القفزات التكنولوجية الأخرى خلال السنوات الخمس عشرة الماضية — سواء كانت الجوال، أو السحابة، أو تحجيم الحاويات، أو التسويق التلقائي، أيا كانت — تم تقديمها مع وعود كثيرة بالمكاسب المحتملة. حتى نجد أنها تقدم مستوى من التعقيد الخاص بها، وتتحرك الشركات الكبيرة بحذر أكثر مما نتخيل. يبدو أن الذكاء الاصطناعي هو تحدي أكبر بكثير مما يدعيه غوغل، أو صراحة أي من البائعين الكبار الآخرين.

من الأمور التي تعلمناها مع هذه التحولات التكنولوجية السابقة أنها تأتي مع الكثير من الضجة وتؤدي إلى الكثير من خيبة الأمل. حتى بعد عدة سنوات، رأينا شركات كبيرة ربما ينبغي عليها الاستفادة من هذه التكنولوجيا المتقدمة ما زالت تقتصر على التجريب أو حتى تجاهلها تمامًا، سنوات بعد أن تم تقديمها.

هناك العديد من الأسباب التي قد تؤدي إلى فشل الشركات في الاستفادة من التكنولوجيا الابتكارية، بما في ذلك الكسل التنظيمي؛ تراكم التكنولوجيا الهشة التي تجعل الأمر صعبًا في اعتماد حلول أحدث؛ أو مجموعة من المعارضين الشركيين الذين يقومون بإغلاق حتى أكثر المبادرات حسن النيات، سواء كانت قانونية، أو موارد بشرية، أو تكنولوجيا المعلومات أو غيرها من المجموعات التي، رغم أسباب متنوعة، بما في ذلك السياسات الداخلية، ما زالوا يقولون لا للتغيير الملموس.

فينيت جين، الرئيس التنفيذي لـ إيجنايت، الشركة المتخصصة في تخزين البيانات، والحوكمة، والأمان، يرى نوعين من الشركات: تلك التي قد قامت بتحويل كبير إلى السحابة بالفعل والتي ستواجه صعوبات أقل عند الانتقال إلى الذكاء الاصطناعي التكويني، وتلك التي كانت تتحرك ببطء وستواجه على الأرجح صعوبات.

أمازون وقعت من الانتظار لكي تحجز شركتك في السحابة

يتحدث مع العديد من الشركات التي لا تزال غالبية تكنولوجيتها على الأرض ولديها طريق طويل حتى تبدأ في التفكير في كيف يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدتها. قال جين لـ تك كرانش: \"نتحدث إلى العديد من الشركات 'المتأخرة' في اعتماد السحابة التي لم تبدأ أو تكون في بداية طريقها نحو التحول الرقمي.\"

قد يضطر الذكاء الاصطناعي هذه الشركات إلى التفكير جديًا في التحول الرقمي، لكنها قد تصطدم باصعوبات بدءًا من هذا المستوى البعيد، قال. \"سيحتاج هؤلاء الشركات إلى حل تلك المشاكل أولاً ثم استهلاك AI بمجرد أن يكون لديهم نموذج ناضج لأمان البيانات والحوكمة\"، وقال.

كان دائمًا البيانات

تجعل الشركات الكبيرة مثل Google تنفيذ هذه الحلول تبدو بسيطة، ولكن مثل كل تكنولوجيا متطورة، النظر ببساطة في الواجهة الأمامية لا يعني بالضرورة أنها ليست معقدة في الخلف. كما سمعت غالباً هذا الأسبوع، عندما يتعلق الأمر بالبيانات المستخدمة لتدريب Gemini ونماذج اللغة الكبيرة الأخرى، فإنها لا تزال حالة من \"القمامة تدخل، القمامة تخرج\"، وهذا ينطبق أكثر عندما يتعلق الأمر بالذكاء الاصطناعي التكويني.

يبدأ الأمر بالبيانات. إذا لم تكن لديك بيت البيانات الخاص بك في نظام سليم، ستكون من الصعب جدًا تحضيره لتدريب النماذج اللغوية الكبيرة على حالتك. كانشيف رحمة الله، مدير ديلويت الذي يتولى ممارسة Google Cloud في شركته، انبهر في الغالب من الإعلانات التي قامت غوغل بها هذا الأسبوع، ولكن لا يزال يعترف بأن بعض الشركات التي تفتقر إلى بيانات نظيفة ستواجه مشاكل في تنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي التكويني. \"يمكن أن تبدأ هذه المحادثات بمحادثة عن الذكاء الاصطناعي، ولكن سرعان ما تتحول إلى: 'أحتاج إلى إصلاح بياناتي، وأحتاج إلى جعلها نظيفة، وأحتاج إلى وضعها جميعًا في مكان واحد، أو ما يقرب من مكان واحد، قبل أن أبدأ في استخراج الفائدة الحقيقية من الذكاء الاصطناعي التكويني\"، قال رحمة الله.

من وجهة نظر Google، لقد بنى الشركة أدوات الذكاء الاصطناعي التكويني لمساعدة مهندسي البيانات في بناء خطوط أنابيب البيانات للاتصال بمصادر البيانات داخل وخارج نظام غوغل. \"إنها مصممة حقًا لتسريع فرق هندسة البيانات، عن طريق أتمتة العديد من المهام العملية المكلفة جدًا المتضمنة في نقل البيانات وجعلها جاهزة لتلك النماذج\"، قال جيريت كازماير، نائب الرئيس والمدير العام لقاعدة البيانات وتحليل البيان