استخدام الذكاء الاصطناعي المولد قد يجلب نحو 600 مليار دولار لدول "بريكس+"
تاريخ النشر: 21st, January 2025 GMT
أشارت دراسة لخبراء شركة "ياكوف إي بارتنيوري" الاستشاري الروسية إلى أن استخدام تقنية الذكاء الاصطناعي المولِّد قد تسمح لدول "بريكس+" بكسب ما يصل إلى 600 مليار دولار حتى عام 2030.
وبحث خبراء الشركة آفاق تطوير تقنية الذكاء الاصطناعي المولد في دول "بريكس" بناء على الوضع القائم حتى نوفمبر عام 2024، وأعدوا تقريرا يفيد بأن الفائدة الاقتصادية المتوقعة من تنفيذ المشاريع الخاصة بهذا النوع من الذكاء الاصطناعي في دول "بريكس" وشركائها (بريكس+) حتى عام 2030 قد تصل إلى ما بين 350 و600 مليار دولار.
وأشار التقرير إلى أن الصين قد تمكنت من إيجاد الحلول التكنولوجية الخاصة بالذكاء الاصطناعي بحلول منتصف عام 2023، وهي وصلت إلى مستوى أمثالها الغربيين. أما بخصوص الدول الأخرى، مثل روسيا والإمارات العربية المتحدة فهي لا تزال في المرحلة الأولية من استخدام نماذج خاصة بها في مجال الذكاء الاصطناعي.
وحسب بيانات الشركة، فإن 54% من الشركات الروسية قد بدأت باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي ولو في مجال واحد من عملها.
واعتبر الخبراء أن نحو 70% من الفائدة الاقتصادية من تقنيات الذكاء الاصطناعي ستكون موزعة على القطاع المصرفي وتجارة التجزئة وصناعة الآلات والطاقة وقطاع الالكترونيات وتقنية المعلومات.
ومن الناحية الجغرافية، فإن أكثر من 86% من الفائدة الاقتصادية من استخدام تلك التقنيات هي من حصة الصين. وتكون حصة الهند والبرازيل وروسيا 12% والدول الأخرى أقل من 2%. وحسب الخبراء، فإن هذا التوزيع مشروط بحجم اقتصاد تلك الدول.
ويرى الخبراء أن الصين ستتنافس مع الولايات المتحدة على الموقع الرائد في مجال الأبحاث الخاصة بالذكاء الاصطناعي وتطبيقه في الصناعات. أما السعودية والإمارات والهند والبرازيل، فإنها ستركز على تطوير أسواقها الداخلية وتطوير نماذج بلغاتها المحلية مع إمكانية تصديرها إلى دول أخرى.
وتتوقع روسيا زيادة كبيرة في ناتجها المحلي الإجمالي بفضل استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي حتى عام 2030، حيث من المتوقع أن يبلغ حجم الزيادة 11.2 تريليون روبل (109.8 مليار دولار حسب سعر الصرف الحالي)، وذلك وفقا للاستراتيجية الحكومية.
وشارك في الدراسة نحو 100 مدير تقني من 300 شركة كبرى في كل دولة من دول مجموعة "بريكس+"، إضافة إلى فحص آراء كبار الخبراء في مجال الذكاء الاصطناعي في تلك الدول.
المصدر: بوابة الوفد
كلمات دلالية: الذکاء الاصطناعی ملیار دولار فی مجال
إقرأ أيضاً:
رغم تفوقه في البرمجة.. نماذج الذكاء الاصطناعي تخفق في التاريخ
على الرغم من تميز الذكاء الاصطناعي في بعض المهام مثل البرمجة أو إنشاء البودكاست، إلا أنه يُظهر ضعفًا واضحًا في اجتياز اختبارات التاريخ المتقدمة، وفقًا لدراسة حديثة.
GPT-4 وLlama وGemini: نماذج لغوية فشلت في تقديم إجابات دقيقة
قام فريق من الباحثين بتطوير معيار جديد لاختبار ثلاث نماذج لغوية ضخمة رائدة: "GPT-4" من أوبن إي آي، و"Llama" من ميتا، و"Gemini" من جوجل، في الإجابة عن أسئلة تاريخية. يعتمد هذا المعيار، المعروف باسم "Hist-LLM"، على قاعدة بيانات التاريخ العالمي "Seshat"، وهي قاعدة بيانات شاملة للمعرفة التاريخية.
النتائج التي تم تقديمها الشهر الماضي في مؤتمر "NeurIPS" المرموق، كانت مخيبة للآمال. حيث حقق أفضل نموذج، وهو "GPT-4 Turbo"، دقة بلغت حوالي 46% فقط، وهي نسبة بالكاد تفوق التخمين العشوائي.
اقرأ أيضاً.. هل يتفوق "O3" على البشر؟ قفزة جديدة تُعيد تعريف الذكاء الاصطناعي
وأوضحت "ماريا ديل ريو-تشانونا"، إحدى المشاركات في الدراسة وأستاذة علوم الحاسوب في جامعة كوليدج لندن: "الاستنتاج الأساسي من هذه الدراسة هو أن النماذج اللغوية الكبيرة، رغم إمكانياتها المذهلة، لا تزال تفتقر إلى الفهم العميق المطلوب للتعامل مع استفسارات تاريخية متقدمة. يمكنها التعامل مع الحقائق الأساسية، ولكن عندما يتعلق الأمر بالتحليل العميق على مستوى الدكتوراه، فهي غير قادرة على الأداء المطلوب بعد".
القصور في الفهم العميق
من الأمثلة التي فشل فيها النموذج، سؤال عن استخدام الدروع القشرية في فترة معينة من مصر القديمة. أجاب "GPT-4 Turbo" بنعم، بينما الحقيقة أن هذه التقنية لم تظهر في مصر إلا بعد 1500 عام.
يرجع هذا القصور، وفقًا للباحثين، إلى اعتماد النماذج على بيانات تاريخية بارزة، مما يصعّب عليها استرجاع المعلومات النادرة أو الأقل شهرة.
كما أشار الباحثون إلى وجود أداء أضعف للنماذج في مناطق معينة، مثل إفريقيا جنوب الصحراء الكبرى، مما يبرز التحيزات المحتملة في بيانات التدريب.
اقرأ أيضاً.. الذكاء الاصطناعي يفك شيفرة أصوات الطيور المهاجرة
التحديات المستمرة
وأكد "بيتر تيرتشين"، قائد الدراسة وأستاذ بمعهد علوم التعقيد في النمسا، أن هذه النتائج تُظهر أن النماذج اللغوية لا تزال غير بديل عن البشر في مجالات معينة. ومع ذلك، يبقى الأمل في أن تسهم هذه النماذج في مساعدة المؤرخين مستقبلاً. يعمل الباحثون على تحسين المعيار بإضافة بيانات من مناطق غير ممثلة بشكل كافٍ وتضمين أسئلة أكثر تعقيدًا.
واختتمت الدراسة بالقول: "رغم أن نتائجنا تسلط الضوء على المجالات التي تحتاج إلى تحسين، إلا أنها تؤكد أيضًا الإمكانيات الواعدة لهذه النماذج في دعم البحث التاريخي".
المصدر: وكالات
أمير الباحة يطلع على تقرير إنجازات المركز السعودي للأعمال بالمنطقة