5 مستثمرين يتحدثون عن إيجابيات وسلبيات نماذج أعمال الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر

كما المولد يستمر ازدهار الذكاء الاصطناعي، وبدأت الشركات الناشئة التي تبني نماذج أعمال حول التكنولوجيا في رسم خطين واضحين.

البعض مقتنع بأن نهج الملكية ومغلق المصدر سيمنحهم ميزة على جحافل المنافسين، ويختارون الاحتفاظ بنماذج الذكاء الاصطناعي والبنية التحتية الخاصة بهم داخل الشركة، محمية من الرأي العام. ويعتمد البعض الآخر على مصادر مفتوحة لنماذجهم وأساليبهم ومجموعات بياناتهم، ويتبنون مسارًا يقوده المجتمع بشكل أكبر نحو النمو.

هل هناك خيار صحيح؟ ربما لا. ولكن يبدو أن كل مستثمر لديه رأي.

يوضح ديف مونيتشيلو، الشريك العام في GV، الذراع الاستثماري لشركة Alphabet، أن ابتكار الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر يمكن أن يعزز الشعور بالثقة لدى العملاء من خلال الشفافية. على النقيض من ذلك، يرى أن النماذج مغلقة المصدر – على الرغم من أنها قد تكون أكثر أداء، نظرا للتوثيق المخفف وعبء عمل النشر على الفرق – هي بطبيعتها أقل قابلية للتفسير، وبالتالي يصعب بيعها إلى “مجالس الإدارة والمديرين التنفيذيين”.

يتفق غانيش بيل، المدير الإداري لشركة إنسايت بارتنرز، بشكل عام مع وجهة نظر مونيتشيلو. لكنه يؤكد أن المشاريع مفتوحة المصدر غالبًا ما تكون أقل صقلًا من نظيراتها من المصادر السحابية، مع واجهات أمامية “أقل اتساقًا” و”أصعب في الصيانة والتكامل”.

اعتمادًا على من تسأل، فإن الاختيار في الاتجاه التطويري – المصدر المغلق مقابل المصدر المفتوح – أقل أهمية بالنسبة للشركات الناشئة من استراتيجية الذهاب إلى السوق الشاملة، على الأقل في المراحل الأولى.

يقول كريستيان نوسكي، الشريك في NGP Capital، إن الشركات الناشئة يجب أن تركز أكثر على تطبيق مخرجات نماذجها، سواء كانت مفتوحة المصدر أم لا، على “منطق الأعمال” وإثبات عائد الاستثمار لعملائها في نهاية المطاف.

لكن العديد من العملاء لا يهتمون بالنموذج الأساسي وما إذا كان مفتوح المصدر، كما يشير إيان لين، الشريك في Cambridge Innovation Capital. إنهم يبحثون عن طرق لحل مشكلة العمل، والشركات الناشئة التي تدرك ذلك سيكون لها مكانة في مجال الذكاء الاصطناعي المكتظ.

والآن ماذا عن التنظيم؟ هل يمكن أن يؤثر ذلك على كيفية نمو الشركات الناشئة وتوسيع نطاق أعمالها وحتى كيفية نشر نماذجها وأدواتها الداعمة؟ ربما.

يرى نوسكي أن التنظيم قد يضيف تكلفة إلى دورة تطوير المنتج، مما يعزز مكانة شركات التكنولوجيا الكبرى والشركات القائمة على حساب صغار بائعي الذكاء الاصطناعي. لكنه يقول إن هناك حاجة إلى مزيد من التنظيم – وخاصة السياسات التي تحدد الاستخدام “الواضح” و”المسؤول” للبيانات في الذكاء الاصطناعي، واعتبارات سوق العمل، والطرق العديدة التي يمكن من خلالها استخدام الذكاء الاصطناعي كسلاح.

ومن ناحية أخرى، يرى بيل أن التنظيم سوق يحتمل أن يكون مربحًا. ويقول إن الشركات التي تبني أدوات وأطر عمل لمساعدة موردي الذكاء الاصطناعي على الالتزام باللوائح يمكن أن تحقق مكاسب غير متوقعة – وفي هذه العملية “تساهم في بناء الثقة في تقنيات الذكاء الاصطناعي”.

المصدر المفتوح مقابل المصدر المغلق، ونموذج الأعمال والتنظيم ليست سوى عدد قليل من المواضيع التي يتم تناولها هنا. وتحدث المشاركون أيضًا عن إيجابيات وسلبيات التحول من شركة مفتوحة المصدر إلى شركة مغلقة المصدر، والفوائد الأمنية المحتملة، ومخاطر تطوير المصادر المفتوحة والمخاطر المرتبطة بالاعتماد على نماذج الذكاء الاصطناعي القائمة على واجهة برمجة التطبيقات.

تابع القراءة لتسمع من:

ديف مونيتشيلو، الشريك العام، GV
كريستيان نوسكي، شريك، NGP Capital
غانيش بيل، المدير الإداري لشركة إنسايت بارتنرز
إيان لين، شريك، كامبريدج إنوفيشن كابيتال
تينغ تينغ ليو، مستثمر، شركة Prosus Ventures

تم تحرير الردود من أجل الطول والوضوح.

ديف مونيتشيلو، الشريك العام، GV

ما هي بعض المزايا الرئيسية لنماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر مقارنة بمنافسيها مغلقة المصدر؟ هل تنطبق نفس المقايضات على عناصر واجهة المستخدم مثل الواجهات الأمامية للذكاء الاصطناعي؟

يخلق الابتكار في الأماكن العامة (عبر المصادر المفتوحة) ديناميكية حيث يشعر المطورون بأن النماذج التي ينشرونها قد تم تقييمها بعمق من قبل الآخرين، وتم فحصها من قبل المجتمع، وأن المنظمات التي تقف وراءها مستعدة لربط سمعتها بالجودة. من النموذج.

كانت الأوساط الأكاديمية والبحث والتطوير في المؤسسات هي مصادر ابتكار الذكاء الاصطناعي على مدى العقود العديدة الماضية. يبذل مجتمع نظام التشغيل والمنتجات المرتبطة بنظام التشغيل جهدًا لإشراك هذا الجزء المهم من النظام البيئي الذي تختلف حوافزه عن الشركات التي تسعى إلى الربح.

قد تكون النماذج مغلقة المصدر أكثر أداءً (ربما يكون لها تقدم تقني لمدة 12 إلى 18 شهرًا؟) ولكنها ستكون أقل قابلية للتفسير. وسوف تثق بهم مجالس الإدارة والمديرون التنفيذيون بشكل أقل، ما لم يتم اعتمادهم بقوة من قبل شركة تكنولوجيا ذات علامة تجارية ترغب في وضع علامتها التجارية على المحك لاعتماد الجودة.

هل من المحتمل أن تكون المصادر المفتوحة خطيرة اعتمادًا على نوع الذكاء الاصطناعي المعني؟ تتبادر إلى الذهن الطرق التي تم بها إساءة استخدام نظام Stable Diffusion.

نعم، يمكن أن يكون كل شيء خطيرًا إذا تم استخدامه ونشره بطريقة خطيرة. قد تكون نماذج أنظمة التشغيل ذات الذيل الطويل، أثناء الاندفاع إلى السوق، أقل تدقيقًا من المنافسين مغلقي المصدر الذين يجب أن يكون مستوى الجودة والسلامة أعلى. على هذا النحو، أود أن أفرق بين نماذج أنظمة التشغيل ذات الاستخدام العالي والشعبية وبين نماذج أنظمة التشغيل ذات الذيل الطويل.