الذكاء الاصطناعي التوليدي هو فرع من الذكاء الاصطناعي يستخدم نماذج التعلم العميق (الشبكات العصبية) المدربة على مجموعات بيانات ضخمة لـ إنشاء محتوى جديد. تتعلم هذه النماذج الأنماط في النصوص، الصور، الصوت أو غيرها من البيانات لتتمكن من إنتاج مخرجات أصلية (مثل المقالات، الصور، أو الموسيقى) استجابةً لمطالبات المستخدم.

بمعنى آخر، يقوم الذكاء الاصطناعي التوليدي بإنشاء الوسائط “من الصفر” بدلاً من مجرد تحليل أو تصنيف البيانات الموجودة. يوضح الرسم البياني هنا كيف تقع النماذج التوليدية (الدائرة الوسطى) ضمن الشبكات العصبية، التي هي جزء من التعلم الآلي ومجال الذكاء الاصطناعي الأوسع. 

على سبيل المثال، تصف شركة IBM الذكاء الاصطناعي التوليدي كنماذج تعلم عميق “تولد نصوصًا وصورًا ومحتويات أخرى عالية الجودة بناءً على البيانات التي تم تدريبها عليها”، وتعتمد على خوارزميات عصبية متطورة تحدد الأنماط في مجموعات بيانات ضخمة لإنتاج مخرجات جديدة.

كيف يعمل الذكاء الاصطناعي التوليدي

عادةً ما يتضمن بناء نظام ذكاء اصطناعي توليدي ثلاث مراحل رئيسية:

• التدريب (النموذج الأساسي): يتم تدريب شبكة عصبية كبيرة (غالبًا ما تسمى النموذج الأساسي) على كميات هائلة من البيانات الخام غير المصنفة (مثل تيرابايتات من نصوص الإنترنت، الصور أو الأكواد). خلال التدريب، يتعلم النموذج عن طريق التنبؤ بالأجزاء المفقودة (مثل ملء الكلمة التالية في ملايين الجمل). مع العديد من التكرارات، يقوم بضبط نفسه لالتقاط الأنماط والعلاقات المعقدة في البيانات. والنتيجة هي شبكة عصبية تحتوي على تمثيلات مشفرة يمكنها توليد المحتوى بشكل مستقل استجابةً للمدخلات.
• الضبط الدقيق: بعد التدريب الأولي، يتم تخصيص النموذج لمهام محددة من خلال الضبط الدقيق. قد يشمل ذلك تدريبًا إضافيًا على أمثلة معنونة أو التعلم المعزز من ملاحظات البشر (RLHF)، حيث يقوم البشر بتقييم مخرجات النموذج ويقوم النموذج بضبط نفسه لتحسين الجودة. على سبيل المثال، يمكن ضبط نموذج دردشة باستخدام مجموعة من أسئلة العملاء والإجابات المثالية لجعل ردوده أكثر دقة وملاءمة.
• التوليد: بمجرد التدريب والضبط، يقوم النموذج بتوليد محتوى جديد بناءً على مطالبة. يفعل ذلك عن طريق أخذ عينات من الأنماط التي تعلمها – مثل التنبؤ بكلمة واحدة في كل مرة للنص، أو تحسين أنماط البكسل للصور. عمليًا، “يقوم النموذج بتوليد محتوى جديد من خلال تحديد الأنماط في البيانات الموجودة”. بناءً على مطالبة المستخدم، يتنبأ الذكاء الاصطناعي بتسلسل من الرموز أو الصور خطوة بخطوة لإنشاء المخرجات.
• الاسترجاع والتنقيح (RAG): تستخدم العديد من الأنظمة أيضًا التوليد المعزز بالاسترجاع لتحسين الدقة. هنا يقوم النموذج بجلب معلومات خارجية (مثل الوثائق أو قاعدة بيانات) أثناء التوليد لتأسيس إجاباته على حقائق محدثة، مكملًا ما تعلمه أثناء التدريب.

كل مرحلة تتطلب موارد حسابية كبيرة: تدريب نموذج أساسي قد يحتاج إلى آلاف وحدات معالجة الرسوميات (GPUs) وأسابيع من المعالجة. يمكن بعد ذلك نشر النموذج المدرب كخدمة (مثل دردشة أو واجهة برمجة تطبيقات للصور) تقوم بتوليد المحتوى عند الطلب.

أنواع النماذج والهياكل الرئيسية

يستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي عدة هياكل عصبية حديثة، كل منها مناسب لأنواع مختلفة من الوسائط:

• نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) / المحولات: هذه هي جوهر الذكاء الاصطناعي التوليدي النصي الحالي (مثل GPT-4 من OpenAI، Google Bard). تستخدم شبكات المحولات مع آليات الانتباه لإنتاج نصوص متماسكة وواعية للسياق (أو حتى أكواد). تم تدريب نماذج اللغة الكبيرة على مليارات الكلمات ويمكنها إكمال الجمل، الإجابة على الأسئلة، أو كتابة مقالات بطلاقة تشبه البشر.
• نماذج الانتشار (Diffusion Models): شائعة لتوليد الصور (وبعض الصوت) (مثل DALL·E، Stable Diffusion). تبدأ هذه النماذج بضوضاء عشوائية وتقوم تدريجيًا بـ“إزالة التشويش” لتحويلها إلى صورة متماسكة. تتعلم الشبكة عكس عملية التلف وبالتالي يمكنها توليد صور واقعية للغاية من مطالبات نصية. استبدلت نماذج الانتشار إلى حد كبير الطرق القديمة لفن الذكاء الاصطناعي بسبب تحكمها الدقيق في تفاصيل الصورة.
• الشبكات التنافسية التوليدية (GANs): تقنية أقدم لتوليد الصور (حوالي 2014) تعتمد على شبكتين عصبيتين تتنافسان: واحدة تولد الصور والأخرى تحكم عليها. من خلال هذه العملية التنافسية، تنتج GANs صورًا واقعية للغاية وتستخدم في مهام مثل نقل الأنماط أو زيادة البيانات.
• المشفرات التلقائية التباينية (VAEs): نموذج تعلم عميق أقدم يقوم بترميز البيانات إلى مساحة مضغوطة ثم فك ترميزها لتوليد تنويعات جديدة. كانت VAEs من أوائل النماذج التوليدية العميقة للصور والصوت (حوالي 2013) وحققت نجاحًا مبكرًا، رغم أن الذكاء الاصطناعي التوليدي الحديث انتقل إلى المحولات والانتشار للحصول على جودة أعلى.
• (أخرى): هناك أيضًا هياكل متخصصة للصوت، الفيديو، والمحتوى متعدد الوسائط. تجمع العديد من النماذج المتطورة بين هذه التقنيات (مثل المحولات مع الانتشار) للتعامل مع النص + الصورة معًا. تشير IBM إلى أن النماذج الأساسية متعددة الوسائط اليوم يمكنها دعم توليد عدة أنواع من المحتوى (نصوص، صور، صوت) من نظام واحد.

معًا، تشكل هذه الهياكل قاعدة الأدوات التوليدية المستخدمة اليوم.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي

يتم تطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي في العديد من المجالات. تشمل الاستخدامات الرئيسية:

• التسويق وتجربة العملاء: كتابة نصوص تسويقية تلقائيًا (مدونات، إعلانات، رسائل إلكترونية) وإنتاج محتوى مخصص على الفور. كما يدعم روبوتات الدردشة المتقدمة التي يمكنها التفاعل مع العملاء أو حتى تنفيذ إجراءات (مثل المساعدة في الطلبات). على سبيل المثال، يمكن لفرق التسويق توليد عدة نسخ إعلانية بسرعة وتخصيصها حسب الفئة السكانية أو السياق.
• تطوير البرمجيات: أتمتة توليد وإكمال الأكواد. تستخدم أدوات مثل GitHub Copilot نماذج اللغة الكبيرة لاقتراح مقاطع كود، إصلاح الأخطاء، أو الترجمة بين لغات البرمجة. هذا يسرع بشكل كبير المهام البرمجية المتكررة ويساعد في تحديث التطبيقات (مثل تحويل قواعد الكود القديمة إلى منصات جديدة).
• أتمتة الأعمال: صياغة ومراجعة الوثائق. يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي كتابة أو تعديل العقود، التقارير، الفواتير، وغيرها بسرعة، مما يقلل الجهد اليدوي في الموارد البشرية، الشؤون القانونية، المالية والمزيد. يساعد هذا الموظفين على التركيز على حل المشكلات المعقدة بدلاً من الصياغة الروتينية.
• البحث والرعاية الصحية: اقتراح حلول جديدة للمشكلات المعقدة. في العلوم والهندسة، يمكن للنماذج اقتراح جزيئات دوائية جديدة أو تصميم مواد. على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي توليد هياكل جزيئية صناعية أو صور طبية لتدريب أنظمة التشخيص. تشير IBM إلى أن الذكاء الاصطناعي التوليدي يُستخدم في أبحاث الرعاية الصحية لإنشاء بيانات صناعية (مثل الأشعة الطبية) عندما تكون البيانات الحقيقية نادرة.
• الفنون الإبداعية والتصميم: مساعدة أو إنشاء الأعمال الفنية، الرسومات، والوسائط. يستخدم المصممون الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنتاج فن أصلي، شعارات، أصول ألعاب أو تأثيرات خاصة. يمكن لنماذج مثل DALL·E، Midjourney أو Stable Diffusion إنشاء رسومات أو تعديل الصور حسب الطلب. توفر هذه الأدوات إمكانيات إبداعية جديدة، مثل توليد عدة نسخ من صورة لإلهام الفنانين.
• الإعلام والترفيه: توليد محتوى صوتي ومرئي. يمكن للذكاء الاصطناعي تأليف الموسيقى، توليد خطاب طبيعي، أو حتى صياغة مقاطع فيديو قصيرة. على سبيل المثال، يمكنه إنتاج تعليق صوتي بأسلوب مختار أو إنشاء مقاطع موسيقية بناءً على وصف نصي. رغم أن توليد الفيديو الكامل لا يزال في مراحل التطور، توجد أدوات لإنشاء مقاطع رسوم متحركة من مطالبات نصية، مع تحسن سريع في الجودة.

هذه الأمثلة لا تغطي سوى جزء بسيط؛ فالتقنية تتطور بسرعة كبيرة بحيث تظهر تطبيقات جديدة (مثل التدريس المخصص، محتوى الواقع الافتراضي، كتابة الأخبار الآلية) باستمرار.

فوائد الذكاء الاصطناعي التوليدي

يقدم الذكاء الاصطناعي التوليدي عدة مزايا:

• الكفاءة والأتمتة: يقوم بأتمتة المهام التي تستغرق وقتًا طويلاً. على سبيل المثال، يمكنه صياغة رسائل إلكترونية، أكواد أو أفكار تصميم في ثوانٍ، مما يسرع العمل بشكل كبير ويتيح للناس التركيز على مهام ذات مستوى أعلى. تشير التقارير إلى مكاسب إنتاجية كبيرة حيث تولد الفرق المحتوى والأفكار بسرعة أكبر بكثير من السابق.
• تعزيز الإبداع: يمكنه تعزيز الإبداع من خلال العصف الذهني واستكشاف التنويعات. يمكن للكاتب أو الفنان توليد مسودات متعددة أو خيارات تصميم بضغطة زر، مما يساعد على تجاوز حالة الجمود الإبداعي. تعني هذه القدرة على أن يكون “شريكًا إبداعيًا” أن حتى غير الخبراء يمكنهم تجربة مفاهيم جديدة.
• دعم اتخاذ القرار الأفضل: من خلال تحليل مجموعات بيانات كبيرة بسرعة، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي الكشف عن رؤى أو فرضيات تساعد في اتخاذ القرار البشري. على سبيل المثال، يمكنه تلخيص تقارير معقدة أو اقتراح أنماط إحصائية عبر البيانات. تشير IBM إلى أنه يمكّن من اتخاذ قرارات أذكى عبر تصفية البيانات لتوليد ملخصات مفيدة أو أفكار تنبؤية.
• التخصيص: يمكن للنماذج تخصيص المخرجات حسب تفضيلات الأفراد. على سبيل المثال، يمكنها توليد محتوى تسويقي مخصص، توصية بالمنتجات، أو تكييف الواجهات حسب سياق كل مستخدم. يحسن هذا التخصيص الفوري من تفاعل المستخدم.
• التوفر على مدار الساعة: لا تتعب أنظمة الذكاء الاصطناعي. يمكنها تقديم الخدمة على مدار الساعة (مثل روبوتات الدردشة التي تجيب على الأسئلة ليلاً ونهارًا) دون تعب. يضمن هذا أداءً مستمرًا والوصول الدائم إلى المعلومات أو المساعدة الإبداعية.

باختصار، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي توفير الوقت، إشعال الابتكار، والتعامل مع مهام إبداعية أو تحليلية واسعة النطاق بسرعة وكفاءة.

التحديات والمخاطر المرتبطة بالذكاء الاصطناعي التوليدي

على الرغم من قوته، يمتلك الذكاء الاصطناعي التوليدي قيودًا ومخاطر كبيرة:

• مخرجات غير دقيقة أو ملفقة (“الهلاوس”): يمكن للنماذج إنتاج إجابات تبدو معقولة لكنها خاطئة أو غير منطقية. على سبيل المثال، قد يستشهد ذكاء اصطناعي للبحث القانوني باقتباسات قضايا مزيفة بثقة. تنشأ هذه “الهلاوس” لأن النموذج لا يفهم الحقائق فعليًا – بل يتنبأ فقط بالتتابعات المحتملة. يجب على المستخدمين التحقق من صحة مخرجات الذكاء الاصطناعي بعناية.
• التحيز والعدالة: نظرًا لأن الذكاء الاصطناعي يتعلم من بيانات تاريخية، فقد يرث تحيزات مجتمعية موجودة في تلك البيانات. قد يؤدي ذلك إلى نتائج غير عادلة أو مسيئة (مثل توصيات وظيفية متحيزة أو تسميات صور نمطية). يتطلب منع التحيز تنقيحًا دقيقًا لبيانات التدريب وتقييمًا مستمرًا.
• الخصوصية وحقوق الملكية الفكرية: إذا أدخل المستخدمون مواد حساسة أو محمية بحقوق الطبع والنشر في النموذج، فقد يكشف عن تفاصيل خاصة في مخرجاته أو ينتهك الملكية الفكرية. يمكن أيضًا استجواب النماذج للكشف عن أجزاء من بيانات التدريب. يجب على المطورين والمستخدمين حماية المدخلات ومراقبة المخرجات لهذه المخاطر.
• التزييف العميق والمعلومات المضللة: يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي إنشاء صور، صوت أو فيديو مزيفة واقعية للغاية (التزييف العميق). يمكن استخدام هذه بشكل ضار لانتحال شخصيات، نشر معلومات خاطئة، أو الاحتيال على الضحايا. يعد اكتشاف ومنع التزييف العميق مصدر قلق متزايد للأمن ونزاهة الإعلام.
• نقص الشرحية: غالبًا ما تكون النماذج التوليدية “صناديق سوداء”. من الصعب فهم سبب إنتاجها لمخرجات معينة أو تدقيق عملية اتخاذ القرار الخاصة بها. تجعل هذه الغموض ضمان الموثوقية أو تتبع الأخطاء أمرًا صعبًا. يعمل الباحثون على تقنيات الذكاء الاصطناعي القابل للشرح، لكن هذا لا يزال تحديًا قائمًا.

تشمل القضايا الأخرى الموارد الحاسوبية الضخمة المطلوبة (مما يزيد من تكاليف الطاقة والبصمة الكربونية) والأسئلة القانونية والأخلاقية حول ملكية المحتوى. بشكل عام، رغم قوة الذكاء الاصطناعي التوليدي، فإنه يتطلب إشرافًا بشريًا دقيقًا وحوكمة لتقليل مخاطره.

مستقبل الذكاء الاصطناعي التوليدي

يتقدم الذكاء الاصطناعي التوليدي بسرعة مذهلة. يتزايد الاعتماد عليه بسرعة: تشير الدراسات إلى أن حوالي ثلث المؤسسات تستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي بالفعل بطريقة ما، ويتوقع المحللون أن نحو 80% من الشركات ستتبناه بحلول عام 2026. يتوقع الخبراء أن تضيف هذه التقنية تريليونات الدولارات للاقتصاد العالمي وتغير الصناعات.

على سبيل المثال، تشير Oracle إلى أنه بعد ظهور ChatGPT، أصبح الذكاء الاصطناعي التوليدي “ظاهرة عالمية” ومن المتوقع أن “يضيف تريليونات إلى الاقتصاد” من خلال تمكين مكاسب إنتاجية ضخمة.

في المستقبل، سنشهد نماذج أكثر تخصصًا وقوة (للعلم، القانون، الهندسة، وغيرها)، وتقنيات أفضل للحفاظ على دقة المخرجات (مثل RAG المتقدم وبيانات تدريب محسنة)، ودمج الذكاء الاصطناعي التوليدي في الأدوات والخدمات اليومية.

تمثل المفاهيم الناشئة مثل وكلاء الذكاء الاصطناعي – أنظمة تستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي لأداء مهام متعددة الخطوات بشكل مستقل – خطوة تالية (على سبيل المثال، وكيل يمكنه تخطيط رحلة باستخدام توصيات مولدة بالذكاء الاصطناعي ثم حجز الفنادق والرحلات). في الوقت نفسه، بدأت الحكومات والمنظمات في تطوير سياسات ومعايير حول الأخلاقيات والسلامة وحقوق النشر للذكاء الاصطناعي التوليدي.

>>>هل تريد أن تعرف:

الذكاء الاصطناعي الضعيف والذكاء الاصطناعي القوي

ما هو الذكاء الاصطناعي الضيق والذكاء الاصطناعي العام؟

باختصار، يشير الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى أنظمة ذكاء اصطناعي تُنشئ محتوى جديدًا وأصليًا من خلال التعلم من البيانات. مدعومًا بالشبكات العصبية العميقة والنماذج الأساسية الكبيرة، يمكنه كتابة النصوص، توليد الصور، تأليف الصوت والمزيد، مما يتيح تطبيقات تحويلية.

بينما يقدم فوائد كبيرة في الإبداع والكفاءة، فإنه يجلب أيضًا تحديات مثل الأخطاء والتحيز التي يجب على المستخدمين التعامل معها. مع نضوج التقنية، سيصبح أداة أساسية في مختلف الصناعات، لكن الاستخدام المسؤول سيكون ضروريًا لاستغلال إمكاناته بأمان.