هذا الأسبوع في الذكاء الاصطناعي: تراهن Midjourney على قدرتها على التغلب على شرطة حقوق النشر

إن مواكبة صناعة سريعة الحركة مثل الذكاء الاصطناعي أمر صعب. لذا، حتى يتمكن الذكاء الاصطناعي من القيام بذلك نيابةً عنك، إليك ملخص مفيد للقصص الحديثة في عالم التعلم الآلي، إلى جانب الأبحاث والتجارب البارزة التي لم نغطيها بمفردنا.

في الأسبوع الماضي، قامت شركة Midjourney، وهي شركة إنشاء الصور الناشئة (وقريبًا الفيديو) التي تعمل بالذكاء الاصطناعي، بإجراء تغيير صغير في لمح البصر وسوف يفوتك التغيير على شروط الخدمة المتعلقة بسياسة الشركة بشأن نزاعات الملكية الفكرية. لقد خدم بشكل أساسي في استبدال اللغة المضحكة ببنود أكثر قانونية ومبنية على السوابق القضائية بلا شك. ولكن يمكن أيضًا اعتبار التغيير علامة على اقتناع Midjourney بأن بائعي الذكاء الاصطناعي مثلها سيخرجون منتصرين في معارك قاعة المحكمة مع المبدعين الذين تشتمل أعمالهم على بيانات تدريب البائعين.

يتم تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي، مثل نموذج Midjourney، على عدد هائل من الأمثلة – مثل الصور والنصوص – التي يتم الحصول عليها عادةً من مواقع الويب العامة والمستودعات الموجودة على الويب. يؤكد الباعة إن الاستخدام العادل، وهو المبدأ القانوني الذي يسمح باستخدام الأعمال المحمية بحقوق الطبع والنشر لإنشاء إبداع ثانوي طالما أنه تحويلي، يحميهم عندما يتعلق الأمر بالتدريب النموذجي. ولكن ليس كل المبدعين متفقون على ذلك – خاصة في ضوء العدد المتزايد من الدراسات التي توضح أن النماذج يمكنها – وهي تفعل – “تجديد” بيانات التدريب.

اتخذ بعض البائعين نهجًا استباقيًا، حيث وقعوا اتفاقيات ترخيص مع منشئي المحتوى وأنشأوا مخططات “إلغاء الاشتراك” لمجموعات بيانات التدريب. ووعد آخرون بأنه إذا تورط العملاء في دعوى قضائية تتعلق بحقوق الطبع والنشر ناشئة عن استخدامهم لأدوات GenAI الخاصة بالبائع، فلن يكونوا في مأزق بسبب الرسوم القانونية.

رحلة منتصف الليل ليست واحدة من تلك الاستباقية.

على العكس من ذلك، كانت Midjourney وقحة إلى حد ما في استخدامها للأعمال المحمية بحقوق الطبع والنشر، حيث احتفظت في وقت ما بقائمة تضم آلاف الفنانين – بما في ذلك الرسامين والمصممين في العلامات التجارية الكبرى مثل هاسبرو ونينتندو – الذين كانت أعمالهم، أو سيتم استخدامها، للتدريب. نماذج منتصف الرحلة. تظهر إحدى الدراسات أدلة مقنعة على أن Midjourney استخدمت البرامج التلفزيونية وامتيازات الأفلام في بياناتها التدريبية أيضًا، من “Toy Story” إلى “Star Wars” إلى “Dune” إلى “Avengers”.

الآن، هناك سيناريو تسير فيه قرارات المحكمة لصالح ميدجورني في النهاية. إذا قرر نظام العدالة تطبيق الاستخدام العادل، فلن يمنع أي شيء الشركة الناشئة من الاستمرار كما كانت، من خلال استخراج البيانات المحمية بحقوق الطبع والنشر والتدريب عليها، القديمة والجديدة.

ولكن يبدو أن هذا رهان محفوف بالمخاطر.

تحلق Midjourney عالياً في الوقت الحالي، حيث ورد أنها وصلت إلى حوالي 200 مليون دولار من الإيرادات دون أي سنت من الاستثمار الخارجي. لكن تكلفة المحامين باهظة الثمن. وإذا تقرر أن الاستخدام العادل لا ينطبق في حالة Midjourney، فسوف يقضي على الشركة بين عشية وضحاها.

لا مكافأة دون مخاطرة، إيه؟

فيما يلي بعض قصص الذكاء الاصطناعي الأخرى الجديرة بالملاحظة من الأيام القليلة الماضية:

يجذب الإعلان المدعوم بالذكاء الاصطناعي النوع الخاطئ من الاهتمام: انتقد منشئو المحتوى على Instagram أحد المخرجين الذين أعاد إعلانهم التجاري استخدام عمل آخر (أكثر صعوبة وإثارة للإعجاب) بدون رصيد.

تقوم سلطات الاتحاد الأوروبي بتحذير منصات الذكاء الاصطناعي قبل الانتخابات: إنهم يطلبون من أكبر الشركات في مجال التكنولوجيا شرح نهجهم في منع الخدع الانتخابية.

يريد Google Deepmind أن يكون شريكك في الألعاب التعاونية هو الذكاء الاصطناعي الخاص به: تدريب الوكيل على ساعات طويلة من اللعب ثلاثي الأبعاد جعله قادرًا على أداء مهام بسيطة مصاغة باللغة الطبيعية.

مشكلة المعايير: يزعم العديد والعديد من بائعي الذكاء الاصطناعي أن نماذجهم قد حققت المنافسة أو تغلبت عليها من خلال بعض المقاييس الموضوعية. لكن المقاييس التي يستخدمونها معيبة في كثير من الأحيان.

AI2 يسجل 200 مليون دولار: حصلت AI2 Incubator، التي انبثقت عن معهد Allen Institute for AI غير الربحي، على مكاسب غير متوقعة قدرها 200 مليون دولار من الحوسبة التي يمكن للشركات الناشئة التي تمر ببرنامجها الاستفادة منها لتسريع التطوير المبكر.

تطلب الهند موافقة الحكومة على الذكاء الاصطناعي، ثم تتراجع عنها: يبدو أن الحكومة الهندية لا تستطيع تحديد مستوى التنظيم المناسب لصناعة الذكاء الاصطناعي.

أنثروبيك تطلق نماذج جديدة: أطلقت شركة Anthropic الناشئة للذكاء الاصطناعي عائلة جديدة من النماذج، Claude 3، والتي تدعي أنها منافسة لـ OpenAI’s GPT-4. لقد وضعنا النموذج الرئيسي (Claude 3 Opus) قيد الاختبار، ووجدناه مثيرًا للإعجاب – ولكنه يفتقر أيضًا إلى مجالات مثل الأحداث الجارية.

التزييف السياسي العميق: تبحث دراسة أجراها مركز مكافحة الكراهية الرقمية (CCDH)، وهو منظمة بريطانية غير ربحية، في الحجم المتزايد للمعلومات المضللة الناتجة عن الذكاء الاصطناعي – وخاصة الصور المزيفة العميقة المتعلقة بالانتخابات – على موقع X (تويتر سابقًا) خلال العام الماضي.

OpenAI مقابل المسك: تقول OpenAI إنها تعتزم رفض جميع الادعاءات التي قدمها الرئيس التنفيذي لشركة X Elon Musk في دعوى قضائية حديثة، واقترحت أن رجل الأعمال الملياردير – الذي شارك في تأسيس الشركة – لم يكن له حقًا تأثير كبير على تطوير OpenAI والنجاح.

مراجعة روفوس: في الشهر الماضي، أعلنت أمازون أنها ستطلق روبوت محادثة جديد يعمل بالذكاء الاصطناعي، Rufus، داخل تطبيق Amazon Shopping لنظامي التشغيل Android وiOS. لقد حصلنا على إمكانية الوصول المبكر – وسرعان ما شعرنا بخيبة أمل بسبب قلة الأشياء التي يمكن لـ Rufus القيام بها (ويقوم بعمل جيد).

المزيد من التعلم الآلي

الجزيئات! كيف يعملون؟ لقد ساعدت نماذج الذكاء الاصطناعي في فهمنا والتنبؤ بالديناميكيات الجزيئية، والتشكل، والجوانب الأخرى من العالم النانوي الذي قد يتطلب اختباره طرقًا باهظة الثمن ومعقدة. لا يزال يتعين عليك التحقق بالطبع، ولكن أشياء مثل AlphaFold تغير المجال بسرعة.

لدى مايكروسوفت نموذج جديد يسمى ViSNet، يهدف إلى التنبؤ بما يسمى العلاقات بين البنية والنشاط، والعلاقات المعقدة بين الجزيئات والنشاط البيولوجي. لا يزال الأمر تجريبيًا تمامًا وبالتأكيد للباحثين فقط، ولكن من الرائع دائمًا أن نرى المشكلات العلمية الصعبة يتم معالجتها بوسائل التكنولوجيا المتطورة.

اعتمادات الصورة: مايكروسوفت

يبحث الباحثون في جامعة مانشستر على وجه التحديد في تحديد متغيرات فيروس كورونا والتنبؤ بها، بشكل أقل من البنية النقية مثل ViSNet وأكثر من خلال تحليل مجموعات البيانات الجينية الكبيرة جدًا المتعلقة بتطور فيروس كورونا.

وقال الباحث الرئيسي توماس هاوس: “إن الكمية غير المسبوقة من البيانات الجينية التي تم إنشاؤها أثناء الوباء تتطلب تحسينات في أساليبنا لتحليلها بدقة”. وأضاف زميله روبرتو كاهوانزي: “تحليلنا بمثابة دليل على المفهوم، مما يدل على الاستخدام المحتمل لأساليب التعلم الآلي كأداة تنبيه للاكتشاف المبكر للمتغيرات الرئيسية الناشئة”.

ويمكن للذكاء الاصطناعي تصميم الجزيئات أيضًا، وقد وقع عدد من الباحثين على مبادرة تدعو إلى السلامة والأخلاق في هذا المجال. على الرغم من أن ديفيد بيكر (من بين أبرز علماء الفيزياء الحيوية الحاسوبية في العالم) يشير إلى أن “الفوائد المحتملة لتصميم البروتين تتجاوز بكثير المخاطر في هذه المرحلة”. حسنًا، بصفته مصممًا لمصممي بروتينات الذكاء الاصطناعي كان قل ذلك. ولكن مع ذلك، يتعين علينا أن نكون حذرين من التنظيم الذي يخطئ الهدف ويعيق البحث المشروع في حين يسمح بحرية الجهات الفاعلة السيئة.

قدم علماء الغلاف الجوي في جامعة واشنطن تأكيدًا مثيرًا للاهتمام استنادًا إلى تحليل الذكاء الاصطناعي لصور الأقمار الصناعية فوق تركمانستان على مدار 25 عامًا. وفي الأساس فإن الفهم المقبول بأن الاضطرابات الاقتصادية التي أعقبت سقوط الاتحاد السوفييتي أدت إلى انخفاض الانبعاثات قد لا يكون صحيحاً ــ بل ربما حدث العكس في واقع الأمر.

ساعد الذكاء الاصطناعي في العثور على تسربات غاز الميثان الموضحة هنا وقياسها.

وقال أليكس تورنر، الأستاذ في جامعة ويسكونسن: “لقد وجدنا أن انهيار الاتحاد السوفييتي يبدو أنه أدى، بشكل مفاجئ، إلى زيادة في انبعاثات غاز الميثان”. مجموعات البيانات الكبيرة وضيق الوقت لفحصها جعلت الموضوع هدفًا طبيعيًا للذكاء الاصطناعي، مما أدى إلى هذا التحول غير المتوقع.

يتم تدريب نماذج اللغات الكبيرة إلى حد كبير على البيانات المصدرية باللغة الإنجليزية، لكن هذا قد يؤثر بشكل أكبر على قدرتهم على استخدام اللغات الأخرى. وجد باحثو EPFL الذين نظروا إلى “اللغة الكامنة” لـ LlaMa-2 أن النموذج يبدو أنه يعود إلى اللغة الإنجليزية داخليًا حتى عند الترجمة بين الفرنسية والصينية. ومع ذلك، يشير الباحثون إلى أن هذا أكثر من مجرد عملية ترجمة كسولة، وفي الواقع قام النموذج بتنظيم كامل المساحة المفاهيمية الكامنة حول المفاهيم والتمثيلات الإنجليزية. هل يهم؟ من المحتمل. يجب علينا تنويع مجموعات البيانات الخاصة بهم على أي حال.