لماذا تتبع Apple نهجًا نموذجيًا صغيرًا للذكاء الاصطناعي التوليدي؟

تعد Apple Intelligence بمثابة تمرين للعلامة التجارية من ناحية، ولكن من ناحية أخرى، تفضل الشركة جوانب الذكاء الاصطناعي التوليدية لتندمج بسلاسة في نظام التشغيل. من الجيد تمامًا – أو حتى المفضل حقًا – إذا لم يكن لدى المستخدم أي فكرة عن التقنيات الأساسية التي تعمل على تشغيل هذه الأنظمة. هذه هي الطريقة التي عملت بها منتجات Apple دائمًا.

إبقاء النماذج صغيرة

المفتاح إلى الكثير من هذا هو إنشاء نماذج أصغر: تدريب الأنظمة على مجموعة بيانات مخصصة مصممة خصيصًا لأنواع الوظائف التي يتطلبها مستخدمو أنظمة التشغيل الخاصة بها. ليس من الواضح على الفور مدى تأثير حجم هذه النماذج على مشكلة الصندوق الأسود، لكن Apple تعتقد أن وجود المزيد من النماذج الخاصة بموضوع معين، على الأقل، سيزيد من الشفافية حول سبب اتخاذ النظام لقرارات محددة.

نظرًا للطبيعة المحدودة نسبيًا لهذه النماذج، لا تتوقع Apple وجود قدر كبير من التنوع عند مطالبة النظام، على سبيل المثال، بتلخيص النص. ومع ذلك، في النهاية، يعتمد الاختلاف من موجه إلى موجه على طول النص الذي يتم تلخيصه. تتميز أنظمة التشغيل أيضًا بآلية ردود الفعل التي يمكن للمستخدمين من خلالها الإبلاغ عن المشكلات المتعلقة بنظام الذكاء الاصطناعي التوليدي.

في حين أن Apple Intelligence أكثر تركيزًا من النماذج الأكبر حجمًا، إلا أنها يمكنها تغطية مجموعة واسعة من الطلبات، وذلك بفضل تضمين “المحولات”، المتخصصة في مهام وأنماط مختلفة. ومع ذلك، بشكل عام، لا تتبع شركة Apple نهجًا “الأكبر هو الأفضل” لإنشاء النماذج، حيث يجب أخذ أشياء مثل الحجم والسرعة وقوة الحوسبة في الاعتبار – خاصة عند التعامل مع النماذج الموجودة على الجهاز.

ChatGPT والجوزاء والباقي

إن الانفتاح على نماذج الطرف الثالث مثل ChatGPT من OpenAI أمر منطقي عند النظر في التركيز المحدود لنماذج Apple. قامت الشركة بتدريب أنظمتها خصيصًا لتجربة macOS/iOS، لذلك سيكون هناك الكثير من المعلومات التي تقع خارج نطاقها. في الحالات التي يعتقد فيها النظام أن تطبيق جهة خارجية سيكون أكثر ملاءمة لتقديم استجابة، سيسألك موجه النظام عما إذا كنت تريد مشاركة هذه المعلومات خارجيًا. إذا لم تتلق مثل هذه المطالبة، فهذا يعني أنه تتم معالجة الطلب باستخدام النماذج الداخلية لشركة Apple.

يجب أن يعمل هذا بنفس الطريقة مع جميع النماذج الخارجية التي تتعاون معها Apple، بما في ذلك Google Gemini. إنها إحدى الحالات النادرة التي يلفت فيها النظام الانتباه إلى استخدامه للذكاء الاصطناعي التوليدي بهذه الطريقة. تم اتخاذ القرار جزئيًا لسحق أي مخاوف تتعلق بالخصوصية. لدى كل شركة معايير مختلفة عندما يتعلق الأمر بجمع بيانات المستخدم والتدريب عليها.

إن مطالبة المستخدمين بالاشتراك في كل مرة يزيل بعض العبء عن Apple، حتى لو كان ذلك يضيف بعض الاحتكاك إلى العملية. يمكنك أيضًا إلغاء الاشتراك في استخدام منصات الطرف الثالث على مستوى النظام، على الرغم من أن القيام بذلك سيحد من كمية البيانات التي يمكن لنظام التشغيل/Siri الوصول إليها. ومع ذلك، لا يمكنك إلغاء الاشتراك في Apple Intelligence بضربة واحدة. وبدلاً من ذلك، سيتعين عليك القيام بذلك على أساس كل ميزة على حدة.

الحوسبة السحابية الخاصة

ومن ناحية أخرى، لن يتم توضيح ما إذا كان النظام يعالج استعلامًا محددًا على الجهاز أو عبر خادم بعيد باستخدام Private Cloud Compute. تتمثل فلسفة شركة Apple في أن مثل هذه الإفصاحات ليست ضرورية، لأنها تُلزم خوادمها بنفس معايير الخصوصية التي تتبعها أجهزتها، وصولاً إلى سيليكون الطرف الأول الذي تعمل عليه.

إحدى الطرق لمعرفة ما إذا كان الاستعلام تتم إدارته على الجهاز أم خارجه هي قطع اتصال جهازك بالإنترنت. إذا كانت المشكلة تتطلب الحوسبة السحابية لحلها، لكن الجهاز لا يمكنه العثور على شبكة، فسيظهر خطأ يشير إلى أنه لا يمكنه إكمال الإجراء المطلوب.

تعمل شركة Apple على تفصيل التفاصيل المحيطة بالإجراءات التي ستتطلب معالجة مستندة إلى السحابة. هناك العديد من العوامل المؤثرة هنا، والطبيعة المتغيرة باستمرار لهذا النظام تعني أن شيئًا ما قد يتطلب الحوسبة السحابية اليوم قد يكون من الممكن إنجازه على الجهاز غدًا. لن تكون الحوسبة على الجهاز دائمًا هي الخيار الأسرع، لأن السرعة هي أحد العوامل التي تؤثر عليها Apple Intelligence عند تحديد مكان معالجة المطالبة.

ومع ذلك، هناك بعض العمليات التي سيتم إجراؤها دائمًا على الجهاز. وأبرز هذه المجموعة هو Image Playground، حيث يتم تخزين نموذج الانتشار الكامل محليًا. قامت Apple بتعديل النموذج بحيث يقوم بإنشاء صور في ثلاثة أنماط منزلية مختلفة: الرسوم المتحركة والتوضيح والرسم التخطيطي. يبدو أسلوب الرسوم المتحركة مشابهًا إلى حد ما لأسلوب المنزل لشركة أخرى أسسها ستيف جوبز. وبالمثل، فإن إنشاء النص متاح حاليًا بثلاثة أنماط: ودية، واحترافية، وموجزة.

حتى في هذه المرحلة التجريبية المبكرة، يكون إنشاء Image Playground سريعًا بشكل مثير للإعجاب، وغالبًا ما يستغرق بضع ثوانٍ فقط. أما بالنسبة لمسألة التضمين عند إنشاء صور للأشخاص، فإن النظام يتطلب منك إدخال تفاصيل، بدلاً من مجرد تخمين أشياء مثل العرق.

كيف ستتعامل Apple مع مجموعات البيانات

يتم تدريب نماذج Apple على مجموعة من مجموعات البيانات المرخصة ومن خلال الزحف إلى المعلومات التي يمكن الوصول إليها بشكل عام. ويتم إنجاز هذا الأخير باستخدام AppleBot. لقد كان زاحف الويب الخاص بالشركة موجودًا منذ بعض الوقت، حيث يوفر بيانات سياقية لتطبيقات مثل Spotlight وSiri وSafari. يحتوي الزاحف على ميزة إلغاء الاشتراك الحالية للناشرين.

تشير شركة Apple إلى أنه “مع Applebot-Extending، يمكن لناشري الويب اختيار إلغاء الاشتراك في محتوى موقع الويب الخاص بهم المستخدم لتدريب النماذج الأساسية لشركة Apple التي تعمل على تشغيل ميزات الذكاء الاصطناعي التوليدية عبر منتجات Apple، بما في ذلك ذكاء Apple والخدمات وأدوات المطورين.”

يتم تحقيق ذلك من خلال تضمين مطالبة ضمن كود موقع الويب. مع ظهور Apple Intelligence، قدمت الشركة موجهًا ثانيًا، والذي يسمح بإدراج المواقع في نتائج البحث ولكن يتم استبعادها من التدريب على نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي.

الذكاء الاصطناعي المسؤول

أصدرت شركة Apple مستندًا تقنيًا في اليوم الأول من مؤتمر WWDC بعنوان “تقديم نماذج مؤسسة Apple الموجودة على الجهاز والخادم”. ومن بين أمور أخرى، فهو يسلط الضوء على المبادئ التي تحكم نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بالشركة. وعلى وجه الخصوص، تسلط شركة أبل الضوء على أربعة أشياء:

1. “تمكين المستخدمين بأدوات ذكية: نحن نحدد المجالات التي يمكن فيها استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل مسؤول لإنشاء أدوات لتلبية احتياجات المستخدمين المحددة. نحن نحترم الطريقة التي يختار بها مستخدمونا استخدام هذه الأدوات لتحقيق أهدافهم.
2. “تمثيل مستخدمينا: نحن نبني منتجات شخصية للغاية بهدف تمثيل المستخدمين في جميع أنحاء العالم بشكل أصلي. نحن نعمل باستمرار لتجنب إدامة الصور النمطية والتحيزات المنهجية عبر أدوات ونماذج الذكاء الاصطناعي لدينا.
3. “التصميم بعناية: نحن نتخذ الاحتياطات اللازمة في كل مرحلة من مراحل عمليتنا، بما في ذلك التصميم والتدريب النموذجي وتطوير الميزات وتقييم الجودة لتحديد كيفية إساءة استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي لدينا أو التسبب في ضرر محتمل. سنقوم بشكل مستمر واستباقي بتحسين أدوات الذكاء الاصطناعي لدينا بمساعدة تعليقات المستخدمين.
4. “حماية الخصوصية: نحن نحمي خصوصية مستخدمينا من خلال المعالجة القوية على الجهاز والبنية التحتية الرائدة مثل Private Cloud Compute. نحن لا نستخدم البيانات الشخصية الخاصة لمستخدمينا أو تفاعلات المستخدم عند تدريب نماذج مؤسستنا.

يسمح نهج Apple المخصص للنماذج الأساسية بتخصيص النظام خصيصًا لتجربة المستخدم. لقد طبقت الشركة نهج UX-first هذا منذ وصول أول جهاز Mac. إن توفير تجربة خالية من الاحتكاك قدر الإمكان يخدم المستخدم، ولكن لا ينبغي أن يتم ذلك على حساب الخصوصية.

سيكون هذا تطبيقًا صعبًا لتحقيق التوازن، وسيتعين على الشركة التنقل فيه مع وصول المجموعة الحالية من الإصدارات التجريبية لنظام التشغيل إلى التوفر العام هذا العام. يتمثل النهج المثالي في تقديم قدر كبير أو قليل من المعلومات التي يطلبها المستخدم النهائي. من المؤكد أنه سيكون هناك الكثير من الأشخاص الذين لا يهتمون، على سبيل المثال، بما إذا كان الاستعلام قد تم تنفيذه على الجهاز أو في السحابة أم لا. إنهم راضون بأن يكون النظام الافتراضي هو الأكثر دقة وكفاءة.

بالنسبة إلى المدافعين عن الخصوصية وغيرهم من المهتمين بهذه التفاصيل، يجب على Apple أن تسعى جاهدة لتحقيق أكبر قدر ممكن من الشفافية للمستخدمين – ناهيك عن الشفافية للناشرين الذين قد يفضلون عدم الحصول على المحتوى الخاص بهم من مصادر لتدريب هذه النماذج. هناك جوانب معينة لا يمكن فيها تجنب مشكلة الصندوق الأسود حاليًا، ولكن في الحالات التي يمكن فيها توفير الشفافية، يجب إتاحتها بناءً على طلب المستخدمين.