كيف يغير Deepseek مستقبل الذكاء الاصطناعي ولماذا يثير القلق بشأن ChatGPT؟

مع التطور السريع في تقنيات الذكاء الاصطناعي، يظهر Deepseek كلاعب جديد يثير اهتمام الخبراء والمستخدمين على حد سواء. بينما يُعرف ChatGPT بقدرته على تحسين إنتاجية الأفراد والشركات، يأتي Deepseek بتقنيات قد تعيد تشكيل قواعد اللعبة. هذا التطور يثير تساؤلات حول مستقبل الذكاء الاصطناعي وتأثيره على الأمان الرقمي والأخلاقيات. تعرف على أسباب القلق المتزايد وما يعنيه ذلك بالنسبة لنا جميعًا.

ملخص

• DeepSeek هو برنامج مفتوح المصدر ويعمل بنفس كفاءة نماذج الذكاء الاصطناعي الرائدة، وقد تم تدريبه على أقل من ذلك بكثير
• تم تطويره بواسطة مهندسين صينيين، ويمكنه ضغط النماذج المعقدة وتشغيله محليًا على أجهزة منخفضة الجودة.
• هناك مخاوف بشأن أصوله والتحيزات المحتملة.

يُعج الإنترنت باسم “DeepSeek”. تشهد شركات الذكاء الاصطناعي مثل OpenAI وNVIDIA انخفاضًا في أسعار أسهمها، ويفرك عشاق الذكاء الاصطناعي أيديهم معًا بسعادة في جميع أنحاء العالم. لماذا يعد هذا الوافد الجديد إلى عالم الذكاء الاصطناعي أمرًا مهمًا للغاية؟

DeepSeek هو ذكاء اصطناعي مفتوح المصدر مع ادعاءات كبيرة

مثل GPT-o1 أو Claude أو Llama أو أي من برامج الذكاء الاصطناعي المفضلة الحالية، فإن DeepSeek هو نموذج ذكاء اصطناعي توليدي. حسنًا، من الأدق أن نقول إنه مجموعة من نماذج الذكاء الاصطناعي التي تعد متغيرات مصممة لتطبيقات مختلفة.

على عكس نماذج GPT من OpenAI، على سبيل المثال، فإن DeepSeek مفتوح المصدر بموجب ترخيص MIT، والذي يسمح بالاستخدام التجاري. وهذا يعني أن جميع العمليات الداخلية للنموذج مفتوحة للرؤية. يمكن لأي شخص استخدامه دون دفع رسوم ترخيص من أي نوع، ولا يوجد ما يمنع شخصًا من تعديل أو البناء على العمل الذي تم إنجازه بالفعل. هذا هو أحد الأسباب الرئيسية التي أدت إلى حدوث اضطراب في السوق على المدى القصير بواسطة DeepSeek، والذي قد يتحول إلى تصحيح طويل الأجل للسوق.

ومع ذلك، لا يهم أي شيء من هذا حقًا إذا لم يكن DeepSeek جيدًا. العامل الرئيسي الآخر الذي يجعل الجميع يتحدثون عن نموذج الذكاء الاصطناعي هذا هو مدى أدائه الجيد. في معايير الذكاء الاصطناعي، يعمل DeepSeek بنفس أداء GPT-o1 والنماذج التوليدية الأخرى المتميزة. بل إنه أفضل في بعض الحالات. هذا بالطبع شيء يمكن لأي شخص التحقق منه، لكن الادعاء المذهل حقًا هو مقدار التكلفة لتطوير هذا النموذج.

تزعم شركة DeepSeek أن النموذج تم تدريبه بأقل من ستة ملايين دولار. ويبدو هذا مبلغًا كبيرًا من المال حتى تدرك أن النماذج التي تتاجر بها تكلف أكثر من مائة مليون دولار للتدريب. ليس هذا فحسب، بل تم تدريب DeepSeek على أجهزة أقل قوة من تلك المتاحة للشركات الأمريكية مثل OpenAI. بالطبع، هذا أحد الادعاءات التي لا يمكن التحقق منها بسهولة، ومن الممكن أن يكون المبلغ المذكور أقل بكثير من الحقيقة. ومع ذلك، في الوقت الحالي لا يوجد دليل قاطع يشير إلى أن التكاليف كانت أعلى من المبلغ المزعوم.

أعتقد أن آخر “أمر كبير” يستحق الذكر حول DeepSeek هو كيف تم استخدامه “لتنقية” النماذج الكبيرة والكثيفة والمكلفة حسابيًا مثل Llama إلى نماذج أصغر ذات قدرات استدلال مماثلة. في الأساس، تقوم DeepSeek بتدريب نموذج من نماذج أكبر وأكثر تعقيدًا لمحاكاة مخرجاته، دون كل الآليات المعقدة تحت الغطاء. إنه يضغط بشكل فعال النماذج الأكبر في نماذج أصغر مع (حتى الآن) عدد قليل من الجوانب السلبية الواضحة. هذه قفزة كبيرة لتشغيل نماذج معقدة محليًا، باستخدام طاقة أقل، وتحتاج إلى أجهزة أقل.

تم تطوير DeepSeek بواسطة مهندسين صينيين

DeepSeek هي شركة ناشئة يقودها Liang Wenfeng (39) الذي حقق النجاح لأول مرة كمدير لصندوق التحوط. على وجه التحديد، مدير صندوق التحوط الكمي. هذا نهج للاستثمار يستخدم التعلم الآلي للتنبؤ باتجاهات السوق حتى يتمكن المستثمرون من الاستفادة منه. هذا هو السبب في أن Wenfeng كان لديه بالفعل إمكانية الوصول إلى الأجهزة القوية اللازمة لتدريب مثل هذا النموذج.

يبدو أن DeepSeek هو ما يعادل مشروعًا شغوفًا، ولا يتطلع إلى جعله مسعى ربحيًا. في الواقع، تم منح النموذج بالفعل للجميع، كونه مفتوح المصدر. ومن عجيب المفارقات أن الحظر الأمريكي على شرائح الذكاء الاصطناعي القوية من شركات مثل NVIDIA، ربما كان جزءًا من السبب الذي أجبر مطوري DeepSeek على جعله فعالًا للغاية.

يمكنك تجربة DeepSeek الآن

إذا قمت بزيارة موقع DeepSeek على الويب، فيمكنك الوصول إلى التطبيق بالإضافة إلى روابط للنماذج الفعلية للتنزيل والاستخدام على أجهزتك الخاصة. أسهل طريقة لتشغيل بعض إصدارات DeepSeek على أجهزتك الخاصة هي استخدام Ollama.

بالطبع، لن تتمكن من تشغيل نموذج DeepSeek بمستوى GPT-o1 على الكمبيوتر المحمول الخاص بك في أي وقت قريب، ولكن مقابل بضعة آلاف من الدولارات من وحدات معالجة الرسوميات وذاكرة الوصول العشوائي عالية الأداء، فمن الممكن تمامًا القيام بذلك. بالطبع، هناك العديد من نماذج DeepSeek الأصغر حجمًا والتي ليست جيدة تمامًا، ولكنها ستعمل بشكل جيد على الكمبيوتر الذي ربما تمتلكه الآن. بل إن هناك إصدارًا يعمل (بالكاد) على Raspberry Pi.

هناك بعض المخاوف الخاصة بشأن DeepSeek

بالنظر إلى أن أجزاء من قصة DeepSeek قد تبدو جيدة جدًا لدرجة يصعب تصديقها لبعض الخبراء في صناعة الذكاء الاصطناعي، وأنها نشأت في الصين، مما يثير المخاوف بشأن التحيز والرقابة وحتى الأمن السيبراني، فليس من المستغرب أن يكون هناك بعض التردد بشأن DeepSeek.

في الواقع، اطرح الأسئلة التي تخص الحكومة الصينية الحالية على النسخة المستضافة عبر الإنترنت من برنامج الماجستير في القانون، وقد لا تكون صريحة كما قد تتوقع. ومع ذلك، نظرًا لأن الكود مفتوح للجميع، يمكن لأي شخص تعديل كيفية تصرفه إذا كان لديه المعرفة. يمكن معالجة هذه المخاوف من حيث المبدأ.

إنها أيام مبكرة بالنسبة لـ DeepSeek، وسوف يستغرق الأمر بعض الوقت لمعرفة كيف ستسير الأمور، لكن هناك شيء واحد لا أشك فيه وهو أن صناعة الذكاء الاصطناعي التوليدي خضعت للتو لأول تحول نموذجي كبير منذ إطلاق ChatGPT لأول مرة للجمهور.