في العمليات التجارية الحديثة، تجاوز تبني الذكاء الاصطناعي التوليدي مجرد استخدام الأداة، وهو الآن يدخل مرحلة التكامل المنهجي.
يتجاوز هذا، عصر جديد من الذكاء: "الذكاء المتناغم".
ستستكشف هذه المقالة الوضع الحالي والآفاق المستقبلية لاستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي من منظورين: العمل التكراري والعمل المتدفق.
العمل التكراري
في مقال سابق، قمنا بتحليل منظورَي "العمل التكراري والأدوات" مقابل "العمل المتدفق والأنظمة" كنقاط انطلاق لتمكين الذكاء الاصطناعي التوليدي من أداء المهام التجارية.
يشير العمل التكراري إلى المهام التي يجمع فيها البشر بشكل شبه لا شعوري بين مهام ملموسة ومتميزة متعددة ويتقدمون من خلال التجربة والخطأ.
ولهذا العمل التكراري، تعد الأدوات هي الأمثل. من خلال اختيار الأدوات التي تتناسب مع المهام المختلفة، يمكن إنجاز العمل بكفاءة. لذلك، من الضروري تجميع مجموعة الأدوات المطلوبة وإتقان استخدامها.
حاليًا، عندما يُستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي في الأعمال التجارية، فإن الغالبية العظمى من الحالات تتضمن الذكاء الاصطناعي التوليدي كأداة.
تشير معظم النقاشات حول تحسين كفاءة الأعمال باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي دائمًا تقريبًا إلى إضافة هذه الأداة الجديدة والقوية إلى مجموعة الأدوات الحالية التي يستخدمها البشر للعمل التكراري.
مشكلة العمل التكراري
من ناحية أخرى، وكما أشرنا في المقال السابق، فإن مكاسب الكفاءة من الأدوات في العمل التكراري محدودة نسبيًا.
مع ازدياد كفاءة الأدوات، يصبح البشر في النهاية هم عنق الزجاجة. وفي نهاية المطاف، لا يمكن تجاوز حاجز ساعات العمل البشرية.
علاوة على ذلك، هناك فجوة كبيرة في كفاءة ودقة العمل التكراري بين الموظفين المخضرمين والموظفين الجدد، ومن الصعب سد هذه الفجوة. لذلك، حتى لو أردت مضاعفة حجم العمل الشهر القادم، لا يمكنك التعامل معه بدون أشخاص ذوي مهارات مخضرمة.
لحل مشكلة كون البشر هم عنق الزجاجة، فإن الأمر يعود في النهاية إلى استبدال كل شيء بالذكاء الاصطناعي.
ومع ذلك، فإن الذكاء الاصطناعي التوليدي الحالي لا يمتلك بعد هذا المستوى من الأداء.
علاوة على ذلك، حتى المهام التكرارية التي تبدو بسيطة، عند فحصها عن كثب، تتكون من عدد كبير من المهام اللاواعية.
ولهذا السبب، لم يكن بالإمكان اختزالها إلى أنظمة تقنية معلومات تقليدية أو أدلة يمكن لأي شخص اتباعها، وبالتالي اعتمدت على كفاءة الإنسان.
ما لم يتم تنظيم هذه المهام العديدة اللاواعية التي تتطلب الكفاءة وتدوين المعرفة اللازمة لكل منها، فإن الذكاء الاصطناعي التوليدي، مهما تحسن أداؤه، لا يمكنه أن يحل محل العمل البشري.
التحول إلى عمل متدفق ومنظم (Flow Work and Systemization)
لمعالجة هدف توزيع المهام ضمن حدود الأداء الحالية للذكاء الاصطناعي التوليدي، وهدف تنظيم المهام اللاواعية وتدوين المعرفة، من الأهمية بمكان تنظيم العمل التكراري القائم على التجربة والخطأ ليصبح عملًا متدفقًا موحدًا.
يتناسب العمل المتدفق الموحد ليس فقط مع الأدوات ولكن أيضًا مع الأنظمة.
ضمن العمل المتدفق، هناك مهام ينفذها الذكاء الاصطناعي التوليدي ومهام ينفذها البشر. من خلال ربط هذه المهام بنظام، يصبح العمل المتدفق بأكمله قابلاً للتنفيذ.
يؤدي التحول إلى العمل المتدفق والتنظيم إلى عدة آثار مهمة:
أحدها هو أن الذكاء الاصطناعي التوليدي يتخصص في المهام الفردية، مما يوضح كيفية تحسين كفاءة ودقة الذكاء الاصطناعي التوليدي لكل مهمة.
ثانيًا، يمكن للعديد من العاملين إضافة المعرفة إلى الذكاء الاصطناعي التوليدي، وتنتشر الفوائد لتشمل الجميع.
ثالثًا، يصبح من السهل تحويل تقسيم المهام ضمن هذا العمل تدريجياً إلى الذكاء الاصطناعي التوليدي.
بهذه الطريقة، من خلال تحويل العمل التكراري إلى عمل متدفق وتراكم المعرفة التي يحتاجها الذكاء الاصطناعي التوليدي لكل مهمة كنظام، يقترب العمل الفكري من الأتمتة مثل خط إنتاج المصنع.
ومن خلال دمج التحسينات في الأداء الأساسي للذكاء الاصطناعي التوليدي التي تتطور مع الزمن، والاستفادة من المعرفة المتراكمة المتخصصة في مهام مختلفة، سيصبح من الممكن جعل العمل المتدفق بأكمله عملية آلية مدفوعة بالذكاء الاصطناعي التوليدي.
الذكاء الافتراضي
يختتم هذا التحليل من منظور العمل التكراري والأدوات، والعمل المتدفق والأنظمة.
مقال آخر كتبته مؤخرًا يطور هذا النقاش بشكل أكبر.
في ذلك المقال، تطرقت إلى موضوع التنسيق بواسطة الذكاء الافتراضي.
حاليًا، وفي المستقبل القريب جدًا، نظرًا لقيود الأداء، يؤدي الذكاء الاصطناعي التوليدي أداءً أفضل من حيث الكفاءة والدقة عند التركيز على مهام محددة.
لذلك، وكما نوقش سابقًا فيما يتعلق بالعمل المتدفق والأنظمة، كانت الآلية المثالية هي ربط الذكاءات الاصطناعية التوليدية المتخصصة لكل مهمة فردية من خلال نظام.
ومع ذلك، حتى لو تحسن أداء الذكاء الاصطناعي التوليدي بشكل كبير، فقد يكون من الأكثر كفاءة ودقة المعالجة عن طريق تبديل الأدوار واستخدام معرفة مختلفة ضمن عملية معالجة واحدة، بدلاً من مجرد معالجة مهام متنوعة بالتوازي.
هذه الطريقة ستلغي الحاجة إلى نظام لربط الذكاءات الاصطناعية التوليدية معًا. ستحدث عمليات مماثلة لتكامل الأنظمة داخل الذكاء الاصطناعي التوليدي نفسه.
علاوة على ذلك، من وضع يكون فيه إعادة ترتيب المهام أو إضافتها مستحيلًا بدون تغييرات في النظام، سيتمكن الذكاء الاصطناعي التوليدي نفسه من الاستجابة بمرونة.
هذا يعني إعادة المهام التي تم تحويلها إلى عمل متدفق ومنظم إلى عمل تكراري.
ومع ذلك، فإن العمل التكراري الذي يعود بعد خضوعه لعملية التحويل إلى عمل متدفق والتنظيم سيكون في حالة تم فيها تكوين معرفة قابلة لإعادة الاستخدام، حتى لو تم زيادة عدد الذكاءات الاصطناعية التوليدية أو تغيير إصداراتها.
هذا يحل مشاكل العمل التكراري البشري ويمكّن من أداء مهام مرنة مماثلة لتلك التي يقوم بها البشر.
هنا، أسمي قدرة الذكاء الاصطناعي التوليدي على تبديل الأدوار والمعرفة أثناء تنفيذ واحد "الذكاء الافتراضي". هذا مماثل للآلة الافتراضية في الكمبيوتر.
تمامًا كما تحاكي تقنية الآلة الافتراضية أجهزة كمبيوتر مختلفة تمامًا تعمل على قطعة واحدة من الأجهزة، يعالج ذكاء اصطناعي توليدي واحد عن طريق التبديل بين أدوار متعددة.
لقد اكتسب الذكاء الاصطناعي التوليدي بالفعل هذه القدرة على الذكاء الافتراضي بشكل طبيعي. لهذا السبب يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي محاكاة المناقشات التي تضم عدة أشخاص أو توليد روايات تضم شخصيات متعددة.
إذا تحسنت قدرة الذكاء الافتراضي هذه وتم تزويدها بمعرفة كافية، فسيصبح من الممكن أداء العمل التكراري.
تنسيق الذكاء
علاوة على ذلك، أشير إلى القدرة على الجمع الحر بين أدوار ومعارف متعددة لأداء المهام بـ "تنسيق الذكاء".
هذا يشبه تقنية التنسيق التي تتعامل مع آلات افتراضية متعددة.
مثلما تقوم تقنية التنسيق بتشغيل الأنظمة بكفاءة عن طريق إطلاق الآلات الافتراضية الضرورية عند الحاجة، فإن الذكاء الاصطناعي التوليدي الذي يمتلك مهارات محسنة في تنسيق الذكاء – وهي قدرة للذكاء الافتراضي – سيكون قادرًا على أداء العمل التكراري بمرونة، مع الحفاظ على الكفاءة والدقة أثناء الاستفادة بشكل مناسب من العديد من الأدوار والمعارف.
الذكاء المتناغم (Symphonic Intelligence)
يمكن تسمية الذكاء الاصطناعي التوليدي الذي يصل إلى هذه المرحلة بـ "الذكاء المتناغم".
تمامًا مثل الأوركسترا، حيث يعزف كل موسيقي، الماهر في آلته، مقطوعة واحدة بينما يؤدي دوره الخاص، يمكن للذكاء المتناغم أن يعزف سيمفونية من العمل الفكري.
هذا الذكاء المتناغم هو مفهوم جديد، ويمثل نقطة نهاية للذكاء الاصطناعي التوليدي.
ومع ذلك، فإن الذكاء المتناغم نفسه موجود بالفعل.
إنه ذكائنا البشري.
إن امتلاكنا للذكاء المتناغم هو بالتحديد ما يمكننا من أداء المهام الفكرية المعقدة بمرونة ودون وعي من خلال العمل التكراري، مستفيدين من مجموعة كبيرة من المعرفة العملية (know-how).
أخيراً: شكل الذكاء الاصطناعي العام (AGI)
من خلال تزويد الذكاء الاصطناعي التوليدي، القادر على محاكاة الذكاء المتناغم، بعمليات تدفق العمل وقواعد المعرفة للمهام الأخرى، سيصبح قادرًا على التعامل مع مهام تكرارية متعددة.
وبما أنه سيصبح قادرًا على التعامل مع العديد من المهام التكرارية المختلفة، فمن المرجح أن يستوعب المبادئ المشتركة والأنماط الهيكلية في المعرفة عبر تلك المهام.
عند هذه النقطة، بالنسبة للمهام التكرارية غير المعروفة تمامًا، بمجرد شرح بسيط من الإنسان، سيتمكن من تعلم كيفية أداء تلك المهمة بمجرد مراقبة كيفية قيام الإنسان بها.
هذا هو الذكاء المتناغم الحقيقي. بمجرد الوصول إلى هذه المرحلة، لن يحتاج البشر بعد الآن إلى بذل جهد في تنظيم تدفق العمل أو تدوين المعرفة العملية.
علاوة على ذلك، يمكن مشاركة المعرفة التي تتراكم تلقائيًا بواسطة الذكاء الاصطناعي التوليدي بين أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي نفسها.
عندما يحدث ذلك، فإن قدرة الذكاء الاصطناعي التوليدي على التعلم ستتجاوز بكثير قدرة البشر.
يمكن القول إن هذا يمثل أحد أشكال الذكاء الاصطناعي العام (AGI).