أصدرت الحكومة البريطانية مبادئ توجيهية لشراء واستخدام الذكاء الاصطناعي في القطاع العام، الأمر الذي يتطلب إعطاء الأولوية لأضعف النماذج التي تلبي أدنى الاحتياجات.

الملخص:

أصدرت وزارة العلوم والابتكار والتكنولوجيا التابعة لحكومة المملكة المتحدة مجموعة جديدة من الإرشادات حول استخدام وشراء الذكاء الاصطناعي لموظفي القطاع العام وموظفي المشتريات. وقد أثارت التوصيات الأساسية للمبادئ التوجيهية مناقشات ساخنة في مجتمع التكنولوجيا: فقبل نشر أي أدوات للذكاء الاصطناعي، تطلب الحكومة من المسؤولين أن يسألوا أنفسهم بجدية ما إذا كانوا حقا بحاجة إلى استخدام الذكاء الاصطناعي؛ وإذا كان ذلك ضروريًا بالفعل، فيجب عليهم اختيار "أضعف وأصغر نموذج يمكنه إكمال المهمة" بدلاً من السعي الأعمى إلى أقوى الأنظمة المتطورة وأكثرها تقدمًا.

يؤكد هذا التوجيه الرسمي على أن المؤسسات العامة يجب أن تمارس درجة عالية من ضبط النفس في اتباع الاتجاه المتمثل في تبني تقنيات الذكاء الاصطناعي المتطورة. تشير المبادئ التوجيهية بوضوح إلى أنه في العديد من العمليات الإدارية اليومية وسيناريوهات تحليل البيانات، تكون برامج القواعد الحتمية التقليدية والنصوص الآلية وحتى جداول البيانات القياسية قادرة تمامًا على حل المشكلات بكفاءة. لن يفشل الإدخال القسري للذكاء الاصطناعي التوليدي في تحسين الكفاءة بشكل كبير فحسب، بل سيقدم بدلاً من ذلك أوهامًا منطقية غير ضرورية ومخاطر خطأ. لذلك، فإن المهمة الأولى لصناع القرار عند إنشاء المشروع هي الفحص الذاتي للضرورة الحقيقية لاستخدام الذكاء الاصطناعي وتجنب التكرار التقني.

الأمر الأكثر إثارة للاهتمام هو استراتيجية اختيار معيار تدرج أداء النموذج. توصي الحكومة البريطانية بأنه عندما يصبح من الضروري تقديم الذكاء الاصطناعي، يجب على فرق المشتريات والفرق الفنية اتباع مبدأ "استخدام ما هو كاف فقط" وإعطاء الأولوية للنماذج خفيفة الوزن أو صغيرة الحجم ذات الأغراض الخاصة مع المعلمات الأكثر تبسيطا وأقل النفقات الحسابية. يُمنع منعًا باتًا استدعاء نماذج اللغات الكبيرة ذات المواصفات العالية مباشرة دون مبرر. وأوضح المسؤولون أن هذه الاستراتيجية لا يمكنها فقط تقليل تكاليف استدعاء واجهة برمجة التطبيقات السحابية باهظة الثمن ونفقات الطاقة الحاسوبية لدافعي الضرائب بشكل كبير فحسب، بل يمكنها أيضًا تقليل استهلاك الطاقة الضخم وانبعاثات الكربون الناتجة عن النماذج واسعة النطاق في مراحل التدريب على البيانات والاستدلال، وبالتالي الامتثال لحماية البيئة الخضراء الشاملة للحكومة وأهداف الحكمة المالية العامة.

بالإضافة إلى ذلك، تضع الإرشادات أيضًا متطلبات خط أحمر صارمة فيما يتعلق بأمن خصوصية البيانات والاستقلال الفني وإمكانية التحكم. نظرًا لأن النماذج العامة واسعة النطاق تعتمد غالبًا على خدمات سحابية خارجية من طرف ثالث وتتضمن إنتاجية هائلة للبيانات، فإن إعطاء الأولوية لاستخدام نماذج مفتوحة المصدر قابلة للنشر محليًا أو خفيفة الوزن يمكن أن يساعد في منع تدفق البيانات العامة الحساسة للمواطنين إلى خوادم خارجية وتقليل مخاطر انقطاع سلسلة التوريد وقفل تكنولوجيا النظام الأساسي الخارجي.

وأشار محللو الصناعة إلى أنه على خلفية السعي المحموم اليوم إلى معلمات واسعة النطاق وقدرة حوسبة فائقة الذكاء من قِبَل عمالقة التكنولوجيا، فإن المبادئ التوجيهية المناهضة للاتجاه التي أصدرتها الحكومة البريطانية تبدو عملية بشكل خاص. على الرغم من أن هذه الاستراتيجية الحكيمة وحتى المحافظة قليلاً قد تؤدي إلى إبطاء السرعة التجريبية لبعض الذكاء الاصطناعي التوليدي المعقد في الخدمات العامة على المدى القصير، إلا أنها توفر عينة حوكمة ذات قيمة مرجعية كبيرة للحكومات في جميع أنحاء العالم حول كيفية تحقيق التوازن بين أرباح تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي وقيود الميزانية المالية وأمن السيادة الرقمية.

أصدرت الحكومة البريطانية مبادئ توجيهية لشراء واستخدام الذكاء الاصطناعي في القطاع العام، الأمر الذي يتطلب إعطاء الأولوية لأضعف النماذج التي تلبي أدنى الاحتياجات.

الوسوم ذات الصلة

مقالات مشابهة

التعليقات