ما “العبء الخفي” الذي يتسبب بارتفاع تكاليف الذكاء الاصطناعي؟
ما هو “العبء الخفي” الذي يتسبب بارتفاع تكاليف الذكاء الاصطناعي؟
تعتبر عملية تصميم وتطوير نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي مثل “تشات جي بي تي” مهمة ضخمة، تصل تكلفتها إلى مئات الملايين من الدولارات. تتوقع التحليلات أن هذه التكلفة قد ترتفع إلى مليار دولار في السنوات المقبلة، نتيجة الحاجة المستمرة لتحديث النماذج وضمان توافقها مع التطورات التقنية.
تشكل النفقات المرتبطة بشراء الرقائق الرسومية الفائقة القوة جزءًا كبيرًا من تكاليف تطوير هذه النماذج. شركات مثل إنفيديا تقدم هذه الرقائق بأسعار قد تصل إلى 30 ألف دولار لكل واحدة، مما يعني أن النماذج مثل “تشات جي بي تي” تحتاج إلى عشرات الآلاف منها لضمان الأداء السريع والدقيق.
العبء الخفي
ولكن هناك تكاليف أخرى غالبًا ما يتم تجاهلها، تتعلق بمهمة “تصنيف البيانات”. تُعتبر هذه العملية ضرورية لتدريب الذكاء الاصطناعي التوليدي على استخدام البيانات بدعم من البشر. تعتمد نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي الكبيرة مثل “تشات جي بي تي” على تدريب يسمى Reinforcement Learning Human Feedback. في هذه العملية، يقدم البشر ملاحظات على البيانات المستخدمة، مما يساعد النماذج في تصنيف المعلومات بشكل صحيح وتفادي الأخطاء.
تُعتبر الجهود المبذولة في تصنيف البيانات سببًا رئيسيًا لارتفاع تكاليف تطوير هذه النماذج. تتطلب العملية عمالة مكثفة، خصوصًا عند التصنيف الفني الذي يحتاج لخبراء في مجالات مثل القانون والتمويل والرعاية الصحية. تتطلب هذه الحالة استئجار متخصصين مثل الأطباء والمحامين وعلماء للحصول على التصنيفات الدقيقة، مما يزيد النفقات بشكل كبير.
وفقًا لمجلة “فورتشن”، يُمكن أن تُنفق الشركات ملايين الدولارات على تصنيف البيانات، حيث تمثل هذه المهمة حوالي 80% من وقت وميزانية الذكاء الاصطناعي. يُشير نيل شاه، الرئيس التنفيذي لشركة CareYaya، إلى أن تكاليف تصنيف البيانات تُشكل عبئًا ماليًا على الشركات الناشئة، خاصة في مجالات حيوية مثل الرعاية الصحية.
ما هي عملية تصنيف البيانات؟
يقول مهندس الاتصالات عيسى سعد الدين إن تصنيف البيانات هو عملية تنظيم المعلومات ضمن فئات محددة. تساعد هذه العملية في تحسين أداء النماذج الذكية وتحقيق المردود المرجو. على سبيل المثال، إذا أرادت شركة تطوير نموذج ذكاء اصطناعي للتعرف على الصور، يجب تصنيف الصور إلى فئات مثل القطط والكلاب.
كلفة تصنيف البيانات
تكلفة تصنيف البيانات تتراوح من دولارين في الساعة إلى مئات الدولارات، حسب طبيعة البيانات. تصنيف البيانات العادية، مثل إشارات المرور، أقل تكلفة مقارنة بتصنيف البيانات الفنية المرتبطة بالمجالات الطبية أو الهندسية.
حجم البيانات في العالم
تشير الكاتبة باتريسيا جلاد إلى أن التكلفة الإجمالية لمهمة تصنيف البيانات تختلف بناءً على عدة عوامل، بما في ذلك حجم البيانات ونوعها. تُظهر التقديرات أن حجم البيانات العالمية بلغ حوالي 175 زيتابايت في 2024، مما يعني أن التكلفة ستكون باهظة جدًا مع الحاجة لتحديثها بانتظام.
بدائل التصنيف البشري
يمكن للشركات استخدام التصنيف الآلي للبيانات، لكن هذا يتطلب استثمارًا كبيرًا في البرمجيات. ومع ذلك، تحمل هذه الطريقة مخاطر، مثل عدم دقة التصنيف. لذا، يبقى دور البشر في هذا المجال ضروريًا رغم التكاليف المرتفعة.
مردود تصنيف البيانات
تساهم تكاليف تصنيف البيانات في تحسين دقة النماذج في التنبؤات واتخاذ القرارات. كما تعزز القدرة التنافسية للشركات، مما يفتح أبوابًا لفرص جديدة ويحقق عوائد مالية مرتفعة على المدى الطويل.
