EN
في سباق عالمي محموم لابتكار نماذج ذكاء اصطناعي أكثر كفاءة وأقل تكلفة، تلجأ كبرى الشركات، مثل OpenAI و Microsoft وMeta، إلى تقنية "التقطير" (Distillation)، التي تتيح نقل المعرفة من النماذج الضخمة إلى نماذج أصغر وأكثر كفاءة.
ما هو التقطير ولماذا يثير الجدل؟
تعتمد هذه التقنية على استخدام نموذج ذكاء اصطناعي ضخم، يُعرف بـ"النموذج المعلم"، لإنتاج بيانات تُستخدم في تدريب نموذج أصغر يُسمى "النموذج الطالب". يسمح هذا النهج بتطوير نماذج قادرة على أداء مهام محددة بدقة عالية، مع تقليل استهلاك الموارد الحسابية وخفض التكاليف التشغيلية.
واكتسب التقطير زخماً كبيراً بعد أن استخدمته شركة DeepSeek الصينية لبناء نماذج قوية تستند إلى أنظمة مفتوحة المصدر طورتها Meta وAlibaba، مما أدى إلى اهتزاز ثقة المستثمرين في هيمنة وادي السيليكون على هذا القطاع، وأدى إلى خسائر بمليارات الدولارات لأسهم كبرى شركات التكنولوجيا الأمريكية.
فرصة للشركات الناشئة وتهديد للعمالقة
يرى الخبراء أن التقطير يمثل فرصة ذهبية للشركات الناشئة التي تبحث عن طرق فعالة من حيث التكلفة لتطوير تطبيقات قائمة على الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، فإنه يشكل تهديداً لنماذج الأعمال التقليدية لكبار اللاعبين في المجال، مثل OpenAI، التي تعتمد على تقديم نماذج ضخمة بتكاليف تشغيلية مرتفعة.
وفي هذا السياق، قال أوليفييه جوديمان، رئيس المنتجات في OpenAI، إن "التقطير هو عملية سحرية تتيح تحويل النماذج الذكية العملاقة إلى نماذج أصغر وأكثر كفاءة، قادرة على تنفيذ المهام بسرعة وبتكلفة منخفضة".
معركة جديدة: حماية النماذج من الاستنساخ
رغم الفوائد الهائلة التي يوفرها التقطير، فإنه يطرح تحديات كبرى، خصوصاً فيما يتعلق بحماية الملكية الفكرية. فقد أعربت OpenAI عن قلقها من أن DeepSeek استخدمت تقنيات التقطير لتدريب نموذجها المنافس، في انتهاك لشروط الخدمة. وتبذل الشركة جهوداً كبيرة لرصد أي عمليات استنساخ غير مصرح بها، حيث يمكنها حظر الوصول إلى منصاتها لمن يشتبه في إساءة استخدام بياناتها.
بين الذكاء المفتوح والسباق نحو التفوق
في المقابل، يرى أنصار الذكاء الاصطناعي المفتوح، مثل يان ليكون، كبير علماء الذكاء الاصطناعي في Meta، أن التقطير يعزز من روح الابتكار الجماعي، حيث قال: "نحن نستخدم هذه التقنية وندمجها في منتجاتنا فوراً... هذه هي الفكرة الأساسية للذكاء المفتوح، حيث يستفيد الجميع من تقدم الآخرين".
لكن هذا النهج يفرض تحديات أمام كبرى شركات الذكاء الاصطناعي، التي تستثمر مليارات الدولارات في تطوير نماذج متقدمة، لتجد أن المنافسين يتمكنون من مجاراتها في غضون أشهر فقط.
مستقبل التقطير: توازن بين الكفاءة والقدرات
يتيح التقطير نماذج أسرع وأقل تكلفة، إلا أن لها حدوداً، حيث يرى أحمد عوض الله، الباحث في Microsoft Research، أن "النماذج المقطرة يمكن أن تكون ممتازة في مهام محددة، مثل تلخيص الرسائل الإلكترونية، لكنها لن تكون بنفس كفاءة النماذج الضخمة في المهام المعقدة".
