يقول مهندس ByteDance السابق إن الذكاء الاصطناعي الصيني “متخلف كثيرًا” عن الولايات المتحدة

على الرغم من كل الحديث عن أن الصين تلحق بالولايات المتحدة في مجال الذكاء الاصطناعي، يعتقد مهندس سابق في ByteDance أنها في الواقع تتخلف أكثر عن الركب.

قال تشانغ تشي، عالم الأبحاث والأستاذ المساعد في جامعة بكين، في إحدى حلقات البرنامج الإذاعي “Into Asia”: “أنا لا أتفق حتى مع الافتراض القائل بأن النماذج الصينية تلحق بالركب – أعتقد أننا مازلنا متخلفين كثيرًا”. “أعتقد أن الفجوة تتسع، للأسف الشديد.”

وقال تشانغ، الذي قال إنه قضى حوالي عام في ByteDance يعمل على نماذج الذكاء الاصطناعي قبل العودة إلى الأوساط الأكاديمية، إن الاختلافات تتجاوز التقدم السريع الملحوظ للشركات الناشئة الصينية.

في حين أن النماذج من شركات مثل ByteDance، الشركة الأم لـ TikTok، وAlibaba قد تحقق نتائج جيدة في المعايير، إلا أن هذا لا يعني أنها تعمل بشكل جيد في العالم الحقيقي.

وقال تشانغ: “على الورق، كل شركة تكنولوجيا كبيرة في الصين لديها نموذج جيد”. “لكنني لا أعتقد أنهم جيدون بما فيه الكفاية.” وأضاف أن العديد من الفرق تركز على “المعايير المعيارية” – تحسين درجات الاختبار بدلاً من الأداء العملي.

طرحت ByteDance وAlibaba نماذج رفيعة المستوى للذكاء الاصطناعي – بدءًا من مولدات الفيديو مثل Seedance إلى الأنظمة مفتوحة المصدر مثل Qwen – لكنهم واجهوا أيضًا رد فعل عنيفًا بشأن التزييف العميق، والنزاعات حول حقوق الطبع والنشر، وما إذا كانت هذه النماذج تصمد في الاستخدام في العالم الحقيقي.

وقال تشانغ إن القضية الرئيسية هي السرعة. وقال إن الشركات الأمريكية الكبرى يمكنها تكرار النماذج بسرعة أكبر بكثير.

وقال: “يمكن لشركة Google التدريب أو إجراء جولة كاملة من التدريب على LLM، سواء قبل التدريب أو بعده، خلال ثلاثة أشهر”. “لكن ByteDance – ربما لا يمكننا إجراء سوى تكرار واحد فقط خلال نصف عام.”

وأشار تشانغ أيضًا إلى العيوب الهيكلية في الصين، بما في ذلك الوصول إلى الرقائق المتقدمة، والبنية التحتية الأضعف، وبيانات التدريب ذات الجودة المنخفضة.

وقال: “هناك فرق كبير بين البنية التحتية في Google وByteDance”. “لا أعتقد أننا نحصل على بيانات عالية الجودة.”

وأضاف أن بعض الشركات تعتمد على استخلاص النتائج من النماذج الأمريكية الرائدة بدلا من بناء خطوط أنابيب البيانات الخاصة بها – وهو اختصار قد يحد من التقدم على المدى الطويل.

وقال تشانغ إن الشركات الأمريكية تستفيد أيضًا من حلقات ردود فعل المستخدمين الأقوى. تتحسن المنتجات مثل ChatGPT وClaude وGemini من خلال التفاعل المستمر مع المستخدمين، مما يساعد على تحسين نماذجهم بمرور الوقت.

وعلى النقيض من ذلك، فإن النماذج الصينية تجازف بالوقوع في دورة سلبية. وقال تشانغ: “لم تكن النماذج الصينية جيدة في البداية، لذا لا أحد يستخدمها حقًا لأشياء مهمة حقًا”. “والنماذج لا تزال ليست جيدة.”

ويقول آخرون إن الصين تلحق بالركب

وتتناقض وجهة نظر تشانغ بشكل حاد مع بعض أبرز الأصوات في مجال التكنولوجيا، حيث يقول الكثير منهم إن الصين تسد الفجوة بسرعة ويمكنها حتى المضي قدمًا.

حذر الرئيس التنفيذي لشركة Nvidia Jensen Huang من أن الولايات المتحدة تخاطر بالتخلف عن الركب، بينما قال Elon Musk إن ميزة الصين في مجال الطاقة والحوسبة يمكن أن تساعدها في التغلب على المنافسين.

وقال جيفري هينتون، رائد الذكاء الاصطناعي، إن تقدم الولايات المتحدة قد يكون أضيق مما يبدو، محذرا من أنه قد يتآكل بمرور الوقت.

آخرون يأخذون وجهة نظر أكثر دقة. قال رئيس شركة علي بابا، جو تساي، إن السباق سيتم تحديده بشكل أقل من خلال قوة النموذج وأكثر من خلال مدى سرعة نشر الذكاء الاصطناعي.

ومع ذلك، يعكس تقييم تشانج وجهة نظر أكثر تشاؤمًا من داخل النظام البيئي للذكاء الاصطناعي في الصين – وهو منظور يشير إلى أن الفجوة مع الولايات المتحدة ربما تكون آخذة في الاتساع.

وقال “لكي أكون منصفا، لا أعتقد أن أي شركة صينية يمكنها اللحاق بهم قريبا”.