jakiro
لماذا يجب أن تكون منظمة العفو الدولية مفتوحة
دعونا نناقش “لماذا يجب أن يكون الذكاء الاصطناعي مفتوحًا”.خلفيتي هي التعلم الآلي ، وأنا أعمل في وظائف التعلم الآلي المختلفة لمدة عشر سنوات في حياتي المهنية.ولكن قبل الانخراط في التشفير ، وفهم اللغة الطبيعية ، والتأسيس بالقرب ، عملت في Google.نحن الآن نطور إطارًا يدفع معظم الذكاء الاصطناعي الحديث الذي يسمى Transformer.بعد مغادرة Google ، بدأت شركة تعلم آلي حتى نتمكن من تعليم الآلات للبرمجة ، والتي تغير كيفية تفاعلنا مع أجهزة الكمبيوتر.لكننا لم نفعل ذلك في عام 2017 أو 2018 ، كان من المبكر جدًا ولم تكن هناك قوة حوسبة وبيانات للقيام بذلك في ذلك الوقت.
ما فعلناه في ذلك الوقت هو جذب أشخاص من جميع أنحاء العالم للقيام بعمل وصف البيانات لنا ، ومعظمهم من الطلاب.هم في الصين وآسيا وأوروبا الشرقية.كثير منهم ليس لديهم حسابات مصرفية في هذه البلدان.الولايات المتحدة ليست على استعداد لإرسال الأموال بسهولة ، لذلك بدأنا نرغب في استخدام blockchain كحل لمشكلتنا.نريد أن ندفع أشخاصًا في جميع أنحاء العالم بطريقة برمجية ، بغض النظر عن مكان وجودهم ، لتسهيل ذلك.بالمناسبة ، فإن التحدي الحالي للتشفير هو أنه على الرغم من أن حلول الكثير من المشكلات الآن ، إلا أنك تحتاج إلى شراء بعض التشفير أولاً لإجراء المعاملات على blockchain لكسبها.
مثل الشركات ، يقولون ، مهلا ، أولاً وقبل كل شيء ، تحتاج إلى شراء بعض الأسهم في الشركة لاستخدامها.هذه واحدة من العديد من المشكلات التي نقترب من حلها.الآن دعونا نناقش جانب الذكاء الاصطناعي متعمق قليلاً.نماذج اللغة ليست جديدة ، وهي موجودة في الخمسينيات.إنها أداة إحصائية تستخدم على نطاق واسع في أدوات اللغة الطبيعية.لفترة طويلة ، ابتداءً من عام 2013 ، بدأ ابتكار جديد مع إعادة تشغيل التعلم العميق.هذا الابتكار هو أنه يمكنك مطابقة الكلمات وإضافتها إلى متجهات متعددة الأبعاد وتحويلها إلى أشكال رياضية.هذا يعمل بشكل جيد مع نماذج التعلم العميق ، فهي مجرد الكثير من وظائف تكاثر المصفوفة وتفعيلها.
يتيح لنا ذلك البدء في القيام بالتعلم العميق المتقدم وتدريب نماذجنا على القيام بالكثير من الأشياء الممتعة.إذا نظرنا إلى الوراء الآن ، كان ما كنا نفعله في ذلك الوقت هو الشبكات العصبية العصبية ، والتي تحاكي النماذج البشرية إلى حد كبير ، ويمكننا قراءة كلمة واحدة في وقت واحد.لذلك ، من البطيء للغاية القيام بذلك ، صحيح.إذا حاولت إظهار بعض المحتوى للمستخدمين على google.com ، فلن ينتظر أحد قراءة ويكيبيديا ، على سبيل المثال ، قبل خمس دقائق من تقديم الإجابة ، لكنك تريد الحصول على الإجابة على الفور.لذلك ، فإن نموذج Transformers ، أي أن النموذج الذي يدفع ChatGpt و Midjourney وجميع التقدم الأخير ، يأتي من نفس الفكرة ، وكل الأمل في أن تكون هناك طريقة لمعالجة البيانات بالتوازي ، والاستدلال وإعطاء الإجابات على الفور.
لذا ، فإن الابتكار الرئيسي في هذه الفكرة هنا هو أن كل كلمة ، كل رمز ، تتم معالجة كل كتلة صورة بالتوازي ، وتستفيد من وحدة معالجة الرسومات الخاصة بنا وغيرها من التسارع بقوة الحوسبة المتوازية للغاية.من خلال القيام بذلك ، نحن قادرون على التفكير في ذلك على نطاق واسع.هذا المقياس يمكن أن يؤدي إلى زيادة مقياس التدريب وبالتالي معالجة بيانات التدريب التلقائي.لذلك بعد ذلك نرى الدوبامين ، الذي قام بعمل رائع في وقت قصير ، لتحقيق التدريب المتفجر.يحتوي على كمية كبيرة من النص ويبدأ في تحقيق نتائج مذهلة في التفكير وفهم لغة العالم.
يتمثل الاتجاه الآن في تسريع الذكاء الاصطناعي المبتكرة ، والتي كانت سابقًا أداة قد يستخدمها علماء البيانات ومهندسي التعلم الآلي ، ثم شرح ما هو موجود في منتجاتهم أو يمكنهم مناقشة البيانات مع صانعي القرار.الآن لدينا هذا النموذج من الذكاء الاصطناعى التواصل مباشرة مع الناس.قد لا تعرف حتى أنك تتواصل مع النموذج لأنه مخفي بالفعل وراء المنتج.لذلك مررنا بهذا التحول من أولئك الذين فهموا كيف عملت منظمة العفو الدولية من قبل ، وفهمهم والقدرة على استخدامه.
لذا ، أنا هنا لأعطيك بعض الخلفية ، عندما نقول أننا نستخدم وحدات معالجة الرسومات لتدريب النماذج ، فهذا ليس نوع GPU للألعاب التي نستخدمها عند تشغيل ألعاب الفيديو على سطح المكتب.
عادة ما يتم تجهيز كل جهاز بثمانية وحدات معالجة الرسومات ، وكلها متصلة ببعضها البعض عبر لوحة الأم ثم مكدسة في رفوف ، ولكل منها حوالي 16 آلة.جميع هذه الرفوف متصلة الآن أيضًا ببعضها البعض عبر كابلات الشبكة المخصصة لضمان أن يتم نقل المعلومات مباشرة وبسرعة بين وحدات معالجة الرسومات.لذلك ، فإن المعلومات ليست مناسبة لوحدة المعالجة المركزية.في الواقع ، لن تتعامل معها على وحدة المعالجة المركزية على الإطلاق.جميع الحسابات تحدث على وحدة معالجة الرسومات.لذلك هذا هو إعداد الحاسوب الخارق.مرة أخرى ، هذا ليس هو التقليدي “يا ، هذا شيء GPU”.لذا فإن النموذج الذي يحتوي على مقياس من GPU4 يستخدم 10000 H100s للتدريب في حوالي ثلاثة أشهر ، وكانت التكلفة 64 مليون دولار.يعلم الجميع ما هي التكلفة الحالية ومدى تكلفة تدريب بعض النماذج الحديثة.
المهم هو أنه عندما أقول إن الأنظمة متصلة ببعضها البعض ، فإن سرعة الاتصال الحالية لـ H100 ، أي منتج الجيل السابق ، هو 900 جيجابايت في الثانية ، وسرعة الاتصال بين وحدة المعالجة المركزية والذاكرة RAM داخل الكمبيوتر 200 جيجابايت هي 200 جيجابايت في الثانية ، والتي هي كلها محلية إلى الكمبيوتر.لذلك ، فإن إرسال البيانات من وحدة معالجة الرسومات إلى أخرى في مركز البيانات نفسه أسرع من جهاز الكمبيوتر الخاص بك.يمكن لجهاز الكمبيوتر الخاص بك التواصل بشكل أساسي من تلقاء نفسه في المربع.تبلغ سرعة اتصال الجيل الجديد من المنتجات 1.8 تيرابايت في الثانية.من وجهة نظر المطور ، هذه ليست وحدة حوسبة فردية.هؤلاء هم أجهزة الكمبيوتر التي لديها ذاكرة ضخمة وقوة الحوسبة التي توفر لك الحوسبة واسعة النطاق للغاية.
الآن ، يؤدي هذا إلى المشكلة التي نواجهها ، وأن هذه الشركات الكبرى لديها الموارد والقدرة على بناء هذه النماذج التي تزودنا بالفعل بهذا النوع من الخدمة الآن ، ولا أعرف مقدار العمل الموجود هناك ، يمين؟إذن هذا مثال ، أليس كذلك؟تذهب إلى مزود شركة مركزية تمامًا وتدخل استعلامًا.والنتيجة هي أن هناك العديد من الفرق التي ليست فرق هندسة البرمجيات ، ولكن الفرق التي تحدد كيفية عرض النتائج ، أليس كذلك؟لديك فريق يقرر البيانات التي تدخل في مجموعة البيانات.
على سبيل المثال ، إذا كنت فقط تزحف البيانات من الإنترنت ، فإن عدد المرات التي ولد فيها باراك أوباما في كينيا وُلد باراك أوباما في هاواي هو نفسه تمامًا لأن الناس يحبون التكهن في الجدل.لذلك عليك أن تقرر ما يجب تدريبه.عليك أن تقرر تصفية بعض المعلومات لأنك لا تعتقد أن هذا صحيح.لذلك ، إذا قرر فرد مثل هذا البيانات التي سيتم اعتمادها وتواجد البيانات ، فإن هذه القرارات تتأثر إلى حد كبير بالشخص الذي صنعها.لديك فريق قانوني يقرر أننا لا نستطيع عرض المحتوى الذي يحمل حقوق الطبع والنشر وما هو غير قانوني.لدينا “فريق أخلاقي” يحدد ما هو غير أخلاقي وما يجب ألا نظهره.
لذلك إلى حد ما ، هناك الكثير من سلوكيات التصفية والتلاعب.هذه النماذج هي نماذج إحصائية.سيتم اختيارها من البيانات.إذا لم يكن هناك شيء في البيانات ، فلن يعرفوا الإجابة.إذا كان هناك شيء ما في البيانات ، فمن المرجح أن يعاملوه كحقيقة.الآن ، عندما تحصل على إجابة من الذكاء الاصطناعى ، قد يكون هذا مقلقًا.يمين.الآن ، يجب أن تحصل على إجابات من النموذج ، ولكن لا يوجد ضمان.أنت لا تعرف كيف يتم إنشاء النتائج.قد تبيع الشركة جلستك المحددة لأعلى مزايد لتغيير النتائج بالفعل.تخيل لو سألت عن السيارة التي يجب عليك شراؤها ، قررت تويوتا الاعتقاد بأنها يجب أن تكون متحيزة تجاه تويوتا ، وستدفع تويوتا الشركة 10 سنتات للقيام بذلك.
لذلك ، حتى لو كنت تستخدم هذه النماذج كقاعدة معرفة يجب أن تكون محايدة وتمثل البيانات ، فهناك بالفعل الكثير من الأشياء التي ستحيز النتائج بطريقة محددة للغاية قبل الحصول عليها.هذا تسبب في الكثير من المشاكل ، أليس كذلك؟هذا هو في الأساس أسبوع من الدعاوى القانونية المختلفة بين الشركات الكبرى ووسائل الإعلام.SEC ، الآن يحاول الجميع تقريبًا مقاضاة بعضهم البعض لأن هذه النماذج تجلب الكثير من عدم اليقين والقوة.وإذا كنت تتطلع إلى الأمام ، فإن المشكلة هي أن شركات التكنولوجيا الكبيرة سيكون لها دائمًا دافع لمواصلة زيادة إيراداتها ، أليس كذلك؟على سبيل المثال ، إذا كنت شركة عامة ، فأنت بحاجة إلى الإبلاغ عن الإيرادات وتحتاج إلى الاستمرار في النمو.
لتحقيق ذلك ، إذا كنت تشغل بالفعل السوق المستهدف ، على سبيل المثال ، لديك بالفعل ملياري مستخدم.لا يوجد مستخدمون جدد على الإنترنت.ليس لديك العديد من الخيارات ، بخلاف زيادة متوسط الإيرادات ، مما يعني أنك بحاجة إلى استخراج قيمة أكبر من المستخدمين ، وقد يكون لها قيمة ضئيلة على الإطلاق ، أو تحتاج إلى تغيير سلوكهم.الذكاء الاصطناعى التوليدي جيد جدًا في معالجة وتغيير سلوك المستخدم ، خاصةً إذا كان الناس يعتقدون أنه يأتي في شكل جميع الذكاء الفكري.لذلك نحن نواجه هذا الوضع الخطير للغاية حيث يكون الضغط التنظيمي مرتفعًا ولا يفهم المنظمون تمامًا كيفية عمل هذه التكنولوجيا.لدينا القليل لحماية مستخدمينا من التلاعب.
المحتوى المتلاعب ، والمحتوى المضلل ، حتى بدون إعلانات ، يمكنك فقط التقاط لقطات شاشة لشيء ما ، وتغيير العنوان ، ونشره على Twitter ، وسيصاب الناس بالجنون.لديك آلية حوافز اقتصادية تجعلك تزيد من دخلك بشكل مستمر.وليست في الواقع تفعل أشياء شريرة داخل جوجل ، أليس كذلك؟عندما تقرر النموذج الذي يجب أن تبدأ ، ستقوم بإجراء اختبار أو B لمعرفة أي شخص سيحقق المزيد من الإيرادات.لذلك سوف تقوم باستمرار بزيادة إيراداتك عن طريق استخراج المزيد من القيمة من المستخدمين.علاوة على ذلك ، ليس لدى المستخدمين والمجتمع أي مدخلات على محتوى النموذج والبيانات المستخدمة والأهداف التي حاولت تحقيقها بالفعل.هذا هو الحال مع مستخدم التطبيق.هذا نوع من التعديل.
هذا هو السبب في أننا نروج باستمرار لتكامل الويب 3 و AI.هذا هو الاتجاه العام لتطوير Web 3 AI.
مرة أخرى ، هذه ليست مشكلة منظمة العفو الدولية البحتة ، على الرغم من أن نماذج اللغة قد جلبت تأثيرًا كبيرًا وتوسيع نطاقها للناس لمعالجة المعلومات واستخدامها.ما تريده هو سمعة تشفير يمكن تتبعها يمكن تتبعها والتي ستظهر عندما تنظر إلى محتوى مختلف.لذا تخيل أن لديك بعض العقد المجتمعية التي يتم تشفيرها بالفعل ويمكن العثور عليها في كل صفحة من كل موقع.الآن ، إذا تجاوزت ذلك ، فسيتم تعطيل جميع منصات التوزيع هذه ، حيث ستقرأ هذه النماذج الآن كل هذا تقريبًا وتمنحك ملخصًا مخصصًا وإخراجًا مخصصًا.
لذلك لدينا بالفعل الفرصة لإنشاء محتوى إبداعي جديد بدلاً من محاولة إعادة اختراعه ، دعنا نضيف blockchain و nfts إلى المحتوى الحالي.اقتصاد المبدعين الجدد حول التدريب النموذجي ووقت الاستدلال ، فإن البيانات التي ينشئها أفراد ، سواء كانت منشورات جديدة أو صور أو YouTube أو الموسيقى التي تنشئها ، سوف يدخل شبكة بناءً على مقدار مساهمة في التدريب النموذجي.لذلك ، بناءً على ذلك ، يمكن الحصول على بعض التعويضات على مستوى العالم بناءً على المحتوى.لذلك ، ننتقل من النموذج الاقتصادي الجذابة التي تحركها الآن شبكة الإعلان إلى تلك التي تجلب حقًا معلومات مبتكرة ومثيرة للاهتمام.
أحد الأشياء المهمة التي أريد أن أذكرها هو أن الكثير من عدم اليقين يأتي من عمليات النقطة العائمة.كل هذه النماذج تتضمن الكثير من عمليات النقطة العائمة والضرب.هذه كلها عمليات غير مؤكدة.
الآن إذا قمت بضربهم على وحدات معالجة الرسومات من البنية المختلفة.لذلك إذا أخذت A100 و H100 ، فستكون النتيجة مختلفة.لذلك ، تواجه العديد من الطرق التي تعتمد على اليقين ، مثل اقتصاد التشفير والتفاؤل ، في الواقع الكثير من الصعوبات وتتطلب الكثير من الابتكار لتحقيق ذلك.أخيرًا ، هناك فكرة مثيرة للاهتمام بأننا نبني عملات قابلة للبرمجة وأصول قابلة للبرمجة ، ولكن إذا كنت تستطيع أن تتخيل أنك تضيف هذه الذكاء ، فيمكنك الحصول على أصول ذكية لم يتم تعريفها بواسطة الكود الآن ، بدلاً من ذلك ، يتم تعريفها بواسطة قدرة اللغة الطبيعية على التفاعل مع العالم ، أليس كذلك؟هذه هي الطريقة التي يمكننا بها الحصول على الكثير من تحسين الأرباح و Defi ، ويمكننا إجراء استراتيجيات التداول داخل العالم.
التحدي الآن هو أن جميع الأحداث الجارية لا تملك سلوكًا قويًا قويًا.لا يتم تدريبهم على أن يكونوا أقوياء خصوسين ، لأن الغرض من التدريب هو التنبؤ بالرمز التالي.لذلك سيكون من الأسهل إقناع نموذج بمنحك كل الأموال.قبل المتابعة ، من المهم جدًا حل هذه المشكلة.لذلك سأتركك هذه الفكرة ، نحن في مفترق طرق ، أليس كذلك؟هناك نظام بيئي مغلق من الذكاء الاصطناعي له حوافز متطرفة ورفاهات لأنه عندما يطلقون منتجًا ، فإنهم يولدون الكثير من الإيرادات ثم يضعون هذه الإيرادات في منتج البناء.ومع ذلك ، يولد المنتج لزيادة إيرادات الشركة وبالتالي زيادة القيمة المستخرجة من المستخدمين.أو لدينا هذه الطريقة المفتوحة والمملوكة للمستخدم ، والاستفادة من المستخدمين يتحكمون في الموقف.
هذه النماذج جيدة في الواقع لك ، في محاولة لزيادة اهتماماتك.إنها توفر لك وسيلة لحمايتك حقًا من العديد من الأخطار على الإنترنت.ولهذا السبب نحتاج إلى Crypto AI X لمزيد من التطوير والتطبيقات.شكرا لكم الجميع.
