Apple
قدم الرئيس التنفيذي تيم كوك لمحة نادرة في حالة الحراسة إلى حديقة Apple المسورة أثناء جزء الأسئلة والأجوبة من مكالمة الأرباح الأخيرة عندما سئل عن أفكاره حول الذكاء الاصطناعي التوليدي (AI) وأين يرى ذلك وامتنع كوك عن الكشف عن خطط Apple قائلاً : نحن لا نعلق على خطط وطرق المنتجات في الشركة ومع ذلك فقد أشار إلى أن الشركة كانت مهتمة بالمساحة.
وقال : أعتقد أنه من المهم جدًا أن تكون متعمدًا ومدروسًا في كيفية التعامل مع هذه الأشياء وهناك عدد من المشكلات التي تحتاج إلى حل ولكن من المؤكد أن الإمكانات مثيرة جدًا للاهتمام وأضاف الرئيس التنفيذي لاحقًا أن الشركة ترى أن الذكاء الاصطناعي ضخم وسيواصل نسجه في منتجاتنا على أساس مدروس للغاية وتعليقات كوك على اتباع نهج مدروس ويمكن أن تفسر غياب الشركة في الفضاء التوليدي للذكاء الاصطناعي.
وهناك بعض المؤشرات على أن Apple تجري أبحاثها الخاصة في النماذج ذات الصلة وتقدم ورقة بحثية من المقرر نشرها في مؤتمر Interaction Design and Children في شهر يونيو تفاصيل نظام جديد لمكافحة التحيز في تطوير مجموعات بيانات التعلم الآلي وغالبًا ما يُستشهد بالانحياز وميل نموذج الذكاء الاصطناعي إلى عمل تنبؤات غير عادلة أو غير دقيقة بناءً على بيانات غير صحيحة أو غير كاملة باعتباره أحد الاهتمامات الأكثر إلحاحًا للتطوير الآمن والأخلاقي لنماذج الذكاء الاصطناعي التوليفية.
وتُفصِّل الورقة نظامًا يمكن من خلاله أن يساهم العديد من المستخدمين في تطوير مجموعة بيانات نظام الذكاء الاصطناعي بمدخلات متساوية ولا يضيف تطوير الذكاء الاصطناعي للوضع الراهن ردود فعل بشرية حتى مراحل لاحقة عندما تكون النماذج قد اكتسبت تحيزًا تدريبيًا بالفعل ويدمج بحث Apple الجديد ردود الفعل البشرية في المراحل المبكرة جدًا من تطوير النموذج من أجل إضفاء الطابع الديمقراطي بشكل أساسي على عملية اختيار البيانات.
والنتيجة هو نظام يستخدم أسلوبًا عمليًا وتعاونيًا لإدخال استراتيجيات لإنشاء مجموعات بيانات متوازنة وتجدر الإشارة إلى أن هذه الدراسة البحثية تم تصميمها كنموذج تعليمي لتشجيع اهتمام المبتدئين في تطوير التعلم الآلي وقد يكون من الصعب توسيع نطاق التقنيات الموضحة في الورقة لاستخدامها في تدريب نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) مثل ChatGPT و Google Bard ومع ذلك يوضح البحث نهجًا بديلًا لمكافحة التحيز وفي النهاية يمكن أن يمثل إنشاء LLM بدون تحيز غير مرغوب فيه لحظة تاريخية على طريق تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي على المستوى البشري.
وستؤدي هذه الأنظمة إلى تعطيل كل جانب من جوانب قطاع التكنولوجيا لا سيما عوالم التكنولوجيا المالية وتداول العملات المشفرة و blockchain ويمكن لروبوتات تداول الأسهم والعملات المشفرة غير المتحيزة القادرة على التفكير المنطقي على المستوى البشري على سبيل المثال أن تهز السوق المالية العالمية من خلال إضفاء الطابع الديمقراطي على المعرفة التجارية عالية المستوى.
وعلاوة على ذلك فإن إظهار درجة الماجستير في القانون غير المتحيز يمكن أن يقطع شوطًا طويلاً نحو إرضاء مخاوف السلامة الحكومية والأخلاقية لصناعة الذكاء الاصطناعي التوليدي وهذا أمر جدير بالملاحظة بشكل خاص بالنسبة لشركة Apple حيث إن أي منتج ذكاء اصطناعي تكويني تقوم بتطويره أو تختاره لدعمه سيستفيد من مجموعة شرائح AI المدمجة في iPhone وبصمة مستخدم تبلغ 1.5 مليار مستخدم.