Gemini رد جوجل على GPT-4.. نموذج الذكاء الاصطناعي الأكثر قدرة
تاريخ النشر: 7th, December 2023 GMT
قد تكون بقعة OpenAI على قمة كومة الذكاء الاصطناعي التوليدية على وشك الانتهاء، حيث قدمت Google رسميًا نموذجها اللغوي الكبير الأكثر قدرة حتى الآن يوم الأربعاء، والذي يطلق عليه اسم Gemini 1.0.
إنه الأول من "جيل جديد من نماذج الذكاء الاصطناعي، المستوحاة من الطريقة التي يفهم بها الناس العالم ويتفاعلون معه"، كما كتب الرئيس التنفيذي ساندر بيتشاي في منشور على مدونة Google.
"منذ برمجة الذكاء الاصطناعي لألعاب الكمبيوتر عندما كنت مراهقًا، وطوال السنوات التي قضيتها كباحث في علم الأعصاب أحاول فهم عمل الدماغ، كنت أؤمن دائمًا أنه إذا تمكنا من بناء آلات أكثر ذكاءً، فيمكننا تسخيرها لصالح البشرية. واصل بيتشاي طرقًا لا تصدق.
نتيجة للتعاون المكثف بين قسمي DeepMind والأبحاث في Google، تمتلك Gemini كل الميزات التي تقدمها أجيال الذكاء الاصطناعي المتطورة. وأعلن بيتشاي أن "قدراتها هي أحدث ما توصلت إليه التكنولوجيا في كل المجالات تقريبًا".
لقد تم تطوير النظام من الألف إلى الياء باعتباره نظام ذكاء اصطناعي متكامل متعدد الوسائط. يمكن أن تتكون العديد من النماذج الأساسية بشكل أساسي من مجموعات من النماذج الأصغر حجمًا كلها مكدسة في معطف واقٍ من المطر، مع تدريب كل نموذج فردي على أداء وظيفته المحددة كجزء من الكل الأكبر. وهذا جيد جدًا بالنسبة للوظائف السطحية مثل وصف الصور، ولكن ليس كثيرًا بالنسبة لمهام الاستدلال المعقدة.
وعلى العكس من ذلك، قامت جوجل، على العكس من ذلك، بتدريب جيميني وضبطها بشكل دقيق، "من البداية على طرائق مختلفة" مما يسمح لها "بفهم جميع أنواع المدخلات والتفكير فيها بسلاسة من الألف إلى الياء، وهو أفضل بكثير من النماذج متعددة الوسائط الحالية"، كما قال بيتشاي. إن القدرة على استيعاب كل هذه الأشكال من البيانات في وقت واحد من شأنها أن تساعد الجوزاء على تقديم استجابات أفضل في مواضيع أكثر تحديًا، مثل الفيزياء.
يستطيع الجوزاء البرمجة أيضًا. يقال إنه يتقن لغات البرمجة الشائعة بما في ذلك Python وJava وC++ وGo. حتى أن Google استفادت من إصدار متخصص من Gemini لإنشاء AlphaCode 2، وهو خليفة برنامج geneativeAI الحائز على المنافسة في العام الماضي. ووفقًا للشركة، فقد نجح AlphaCode 2 في حل ضعف عدد أسئلة التحدي التي حلها سابقه، الأمر الذي من شأنه أن يضع أداءه فوق ما يقدر بـ 85 بالمائة من المشاركين في المسابقة السابقة.
على الرغم من أن Google لم تشارك على الفور عدد المعلمات التي يمكن لـ Gemini استخدامها، إلا أن الشركة روجت للمرونة التشغيلية للنموذج وقدرته على العمل في عوامل الشكل بدءًا من مراكز البيانات الكبيرة وحتى الأجهزة المحمولة المحلية. ولتحقيق هذا الإنجاز التحويلي، يتم توفير Gemini بثلاثة أحجام: Nano وPro وUltra.
ليس من المستغرب أن يكون Nano هو الأصغر بين الثلاثي وهو مصمم بشكل أساسي للمهام الموجودة على الجهاز. Pro هو الخطوة التالية للأمام، وهو عرض أكثر تنوعًا من Nano، وسيتم دمجه قريبًا في العديد من منتجات Google الحالية، بما في ذلك Bard.
بدءًا من يوم الأربعاء، سيبدأ Bard في استخدام إصدار Pro مُعدّل بشكل خاص والذي وعدت Google بأنه سيوفر "استدلالًا وتخطيطًا وفهمًا أكثر تقدمًا والمزيد". سيكون برنامج Bard chatbot المحسّن متاحًا في نفس 170 دولة ومنطقة مثل Bard العادي حاليًا، ويقال إن الشركة تخطط لتوسيع مدى توفر الإصدار الجديد مع انتقالنا إلى عام 2024. وفي العام المقبل، مع وصول Gemini Ultra، ستقوم Google أيضًا تقديم Bard Advanced، وهو نظام ذكاء اصطناعي أقوى مع ميزات إضافية.
سيتم أيضًا الوصول إلى إمكانات Pro عبر مكالمات API من خلال Google AI Studio أو Google Cloud Vertex AI. كما ستشهد محركات البحث (وخاصة SGE)، والإعلانات، وChrome، وDuet AI أيضًا وظائف Gemini مدمجة في ميزاتها في الأشهر المقبلة.
لن يكون Gemini Ultra متاحًا حتى عام 2024 على الأقل، حيث يقال إنه يتطلب اختبارًا إضافيًا للفريق الأحمر قبل الموافقة على إصداره "لعملاء محددين ومطورين وشركاء وخبراء في السلامة والمسؤولية" للاختبار والتعليقات. ولكن عندما تصل، تعد Ultra بأن تكون أداة قوية بشكل لا يصدق لمزيد من تطوير الذكاء الاصطناعي.
المصدر: بوابة الوفد
كلمات دلالية: الذكاء الاصطناعى جوجل الذکاء الاصطناعی
إقرأ أيضاً:
كيف سيغير وكلاء الذكاء الاصطناعي هجمات سرقة بيانات الاعتماد
شهدت هجمات "تعبئة بيانات الاعتماد" تأثيرًا هائلًا في عام 2024، حيث أدت إلى دوامة مدمرة من عدوى برامج سرقة المعلومات وتسريبات البيانات.
وفي ظل هذا المشهد الأمني المتوتر، قد تزداد الأمور سوءًا مع ظهور "الوكلاء الحاسوبيين" (Computer-Using Agents)، وهي فئة جديدة من وكلاء الذكاء الاصطناعي تُتيح أتمتة مهام الويب الشائعة بتكلفة وجهد منخفضين، بما في ذلك تلك التي يؤديها المهاجمون عادةً.
يُعد سرقة بيانات الاعتماد الإجراء الأول للمهاجمين في عام 2023/24، حيث شكلت هذه البيانات ثغرة استغلالية في 80% من هجمات تطبيقات الويب.
ليس من المستغرب أن المليارات من بيانات الاعتماد المسروقة متداولة على الإنترنت، ويمكن للمهاجمين الحصول على آخر التسريبات مقابل مبلغ يبدأ من 10 دولارات على المنتديات الإجرامية.
وقد استفاد السوق الإجرامي من التسريبات الكبيرة التي شهدها عام 2024، مثل الهجمات التي استهدفت عملاء Snowflake، حيث تم استخدام بيانات الاعتماد المسربة من تفريغات التسريبات ومصادر بيانات مخترقة نتيجة حملات تصيد جماعي وعدوى ببرامج سرقة المعلومات، مما أدى إلى اختراق 165 مستأجرًا لعملاء الشركة وملايين السجلات المسربة.
أتمتة هجمات بيانات الاعتماد في عصر SaaSلم تعد تقنيات التخمين العشوائي وتعبئة بيانات الاعتماد كما كانت في السابق؛ فقد تغيرت بنية تكنولوجيا المعلومات الحديثة لتصبح أكثر لامركزية مع ظهور مئات التطبيقات والخدمات عبر الإنترنت، وتوليد آلاف الهويات داخل كل مؤسسة.
ولم تعد بيانات الاعتماد تُخزن حصريًا في أنظمة مثل Active Directory، بل باتت موزعة في أماكن متعددة على الإنترنت.
تواجه الأدوات التقليدية صعوبة في التعامل مع التعقيدات الجديدة لتطبيقات الويب الحديثة، التي تتميز بواجهات رسومية متطورة وحلول حماية مثل CAPTCHA والحد من معدلات الطلب، مما يستدعي تطوير أدوات مخصصة لكل تطبيق على حدة.
وفي ظل وجود حوالي 15 مليار بيانات اعتماد مسربة متاحة، رغم أن الغالبية منها قديمة وغير صالحة، فإن هناك فرصة كبيرة للمهاجمين إذا تمكنوا من تحديد البيانات الفعّالة والاستفادة منها.
فرصة ضائعة للمهاجمين؟رغم أن نسبة البيانات الاعتمادية الصالحة لا تتجاوز 1% في معظم مجموعات المعلومات، إلا أن ظاهرة إعادة استخدام كلمات المرور تتيح للمهاجمين استغلال بيانات اعتماد واحدة للوصول إلى حسابات متعددة في تطبيقات مختلفة.
تخيل سيناريو يتم فيه استخدام بيانات اعتماد صالحة على نطاق واسع، مما يسمح للمهاجمين بتوسيع نطاق هجماتهم بشكل جماعي عبر تطبيقات متعددة دون الحاجة إلى تطوير أدوات جديدة لكل تطبيق.
دور "الوكلاء الحاسوبيين" في توسيع نطاق الهجماتلقد كانت تأثيرات الذكاء الاصطناعي في الهجمات السابقة محصورة في استخدام النماذج اللغوية الكبيرة لإنشاء رسائل تصيد أو لتطوير برمجيات خبيثة بمساعدة الذكاء الاصطناعي، ولكن مع إطلاق "OpenAI Operator"، يظهر نوع جديد من "الوكلاء الحاسوبيين" قادر على أداء مهام الويب البسيطة بشكل مشابه للبشر دون الحاجة إلى تنفيذ برامج مخصصة.
تتيح هذه التقنية الجديدة للمهاجمين إمكانية تنفيذ هجمات تعبئة بيانات الاعتماد على نطاق واسع وبجهد أقل، مما يجعل عملية المسح الآلي للمعلومات واستغلالها أكثر سهولة حتى للمبتدئين.
استغلال بياناتتشير التطورات الحالية إلى أن التحديات الأمنية المتعلقة بهجمات بيانات الاعتماد قد تصل إلى مستويات جديدة مع دخول تقنيات الأتمتة الذكية القائمة على الذكاء الاصطناعي إلى الساحة.
إذ يمكن لهذه التكنولوجيا أن تمنح المهاجمين القدرة على استغلال بيانات الاعتماد المسروقة على نطاق أوسع، مما يحول الهجمات من عمليات محدودة النطاق إلى تهديدات منهجية واسعة النطاق.
في هذا السياق، يصبح من الضروري على المؤسسات تكثيف جهودها لتعزيز دفاعاتها على سطح الهجمات الأمنية والتركيز على إصلاح الثغرات المتعلقة بالهوية قبل أن يستغلها المهاجمون.