بين الحين والآخر، تطلق شركة صينية نموذجًا جديدًا للذكاء الاصطناعي، مما يثير ذعر الأمريكيين.
هذا ما حدث الأسبوع الماضي عندما ظهرت شركة Moonshot AI الصينية لأول مرة في Kimi K3، والتي سحقت مجموعة من المعايير البارزة. وفقًا لمعظم الحسابات، ينافس Kimi K3 بعض الموديلات الأمريكية الرائدة بجزء بسيط من التكلفة.
أثار النموذج الجديد جولة أخرى من الذعر من اقتراب الصين من الولايات المتحدة في السباق لاحتكار سوق الذكاء الاصطناعي، واتهامات بأن الصينيين يدربون نماذجهم على خلفية العمل الذي قامت به بالفعل شركات Anthropic، وOpenAI، وGoogle. (في وقت سابق من هذا الشهر، سلط علي بار، من موقع Business Insider، الضوء على المفارقة في هذا الاتهام).
وعلى نحو متزايد، يتلخص التوتر في انقسام استراتيجي واضح بين البلدين: فقد تبنى الصينيون نماذج مفتوحة المصدر أو مفتوحة الوزن، في حين ظلت الولايات المتحدة مغلقة في الأغلب.
اقرأ المزيد عن أحدث طراز من Moonshot
النقاش حول النماذج المفتوحة أو المغلقة
اندلع نقاش حول X خلال عطلة نهاية الأسبوع بعد أن نشر أحد المسؤولين التنفيذيين في OpenAI رد فعل مطولًا على Kimi K3.
كتب دين بول، كبير مستشاري الذكاء الاصطناعي السابق للرئيس دونالد ترامب والذي أصبح رئيسًا جديدًا لاستراتيجية OpenAI، على موقع X: “أنا شخصيًا مندهش من استمرار الدولة الصينية في السماح بالمصادر المفتوحة للنماذج بهذه الجودة، نظرًا للمخاطر المحتملة”.
وقال إن استراتيجية الوزن المفتوح ستؤدي إلى “شيوعية الذكاء الاصطناعي” الكاملة وأن النماذج المفتوحة يمكن أن تكون “مسببة للتباطؤ” لأنها “تمنع النفقات الرأسمالية للذكاء الاصطناعي”.
لكن ما دفع المحادثة حقًا هو:
وكتب: “أعتقد أن إدارة ترامب ستدرك في مرحلة ما أن أفضل إستراتيجيتها هنا ستكون خلق كميات كبيرة من المخاطر التنظيمية حول استخدام النماذج الصينية ذات الوزن المفتوح”.
اقترح بول أن الخوف وعدم اليقين والشك في التصنيع – أو “FUD” لهؤلاء الذين يعرفون ذلك – في العملية التنظيمية من شأنه أن يدفع معظم الشركات الأمريكية إلى تجنب استخدام النماذج المفتوحة.
وأوضح لاحقًا أن هذا كان توقعه، وليس توصية، وأنه يدعم المصدر المفتوح حتى النقطة التي يصبح فيها الذكاء الاصطناعي خطيرًا للغاية، والذي قال إنه سيكون “يومًا حزينًا”.
وكان الرد سريعا وواسع النطاق.
إن اختلاق الارتباك التنظيمي لدعم مختبرات الذكاء الاصطناعي الأمريكية يبدو أشبه بـ “الاستيلاء التنظيمي”. وذلك عندما يتم تكليف الوكالات الحكومية بتنظيم قواعد تصميم الصناعة لدعمها، وغالبًا ما يكون ذلك بناءً على نصيحة المطلعين على الصناعة أنفسهم.
أكدت شركتا Anthropic وOpenAI أن نماذجهما أقوى من أن تكون مفتوحة، وأن القيام بذلك سيكون خطيرًا، مما يسمح لأي شخص باستخدام أدواتهما لأي غرض، مع القليل من الإشراف. يمنح النظام المغلق الشركة المصنعة تحكمًا شاملاً أكبر، بما في ذلك الأمان والوصول والتسعير. وحذرت المختبرات من أن النماذج ذات الوزن المفتوح القادمة من الصين تشكل تهديدًا للأمن القومي ولأعمالها.
وقال ديفيد ساكس، وهو صاحب رأس مال مغامر كان أول مسؤول عن الذكاء الاصطناعي والعملات المشفرة في عهد ترامب قبل أن ينتقل في مارس ليشارك في رئاسة مجلس مستشاري الرئيس للعلوم والتكنولوجيا، إن “تسليح عدم اليقين التنظيمي” أمر “غير مقبول على الإطلاق”.
وكتب على موقع X ردًا على منشور بول: “نحن عند نقطة انعطاف حرجة في سياسة الذكاء الاصطناعي. فالمختبرات المغلقة الرائدة، والتي تمثل بالفعل احتكارًا ثنائيًا من حيث إيرادات نموذج الذكاء الاصطناعي، تريد من الحكومة القضاء على منافستها مفتوحة المصدر”. ويشير هذا “الاحتكار الثنائي” إلى OpenAI وAnthropic. “لقد وضعوا أوراقهم على الطاولة. لقد حان الوقت لبقية وادي السيليكون – الغالبية العظمى التي لا تزال تقدر المنافسة المفتوحة – أن تفعل الشيء نفسه”.
كان مضيف البودكاست “All-In” من Sacks وزميله VC، Chamath Palihapitiya، مباشرًا بنفس القدر: “المستقبل مفتوح المصدر،” كتب على X. “نحن بحاجة إلى احتضانه والمضي قدمًا فيه”.
وقال سهيل دوشي، مهندس البرمجيات ورجل الأعمال البارز، إن مختبرات الذكاء الاصطناعي الأمريكية دربت منتجاتها على “بيانات البشرية ولم تدفع سنتًا واحدًا”.
وكتب على موقع X: “إن أي ضغط أو تشريع يدعو إلى حظر نماذج الوزن المفتوح باسم” التقطير “هو BS كامل”. “هذه معركة ضد الابتكار الأمريكي المستقبلي.”
اختلف أحد محللي Citrini Research، والذي يعرف باسم Jukan on X، مع بول والتحذيرات بشأن عملية استحواذ صينية، حيث كتب أن النماذج مفتوحة المصدر لا تضع الشركات تلقائيًا في موقع الهيمنة. وقال إن DeepSeek، على سبيل المثال، يمكنه العمل بكفاءة أكبر – مما يبقي تكاليف الرمز المميز منخفضة – بسبب عمليات الملكية الخاصة به، وليس فقط إطاره مفتوح المصدر.
وكتب جوكان: “قد تفتقر الشركات الصينية إلى القدرة الحاسوبية الكافية لخدمة جميع طلبات الاستدلال بنفسها، لكنها لا تبيع بخسارة أو تفشل في تعويض تكاليف التدريب الخاصة بها”.
