لماذا تتبع Apple نهجًا نموذجيًا صغيرًا للذكاء الاصطناعي التوليدي؟

تعد Apple Intelligence بمثابة تمرين للعلامة التجارية من ناحية، ولكن من ناحية أخرى، تفضل الشركة دمج الجوانب التوليدية للذكاء الاصطناعي بسلاسة في نظام التشغيل. من الجيد تمامًا (أو حتى الأفضل في الواقع) إذا لم يكن لدى المستخدم أي فكرة عن التقنيات الأساسية التي تحرك هذه الأنظمة. هذه هي الطريقة التي تعمل بها منتجات Apple دائمًا.

إبقاء النماذج صغيرة

المفتاح إلى الكثير من هذا هو إنشاء نماذج أصغر: أنظمة تدريب على مجموعة بيانات مخصصة مصممة خصيصًا لأنواع الوظائف التي يحتاجها مستخدمو أنظمة التشغيل الخاصة بهم. ليس من الواضح على الفور مدى تأثير حجم هذه النماذج على مشكلة الصندوق الأسود، لكن شركة Apple تعتقد أن وجود المزيد من النماذج ذات السمات، على الأقل، سيزيد من الشفافية حول سبب اتخاذ النظام لقرارات محددة.

نظرًا للطبيعة المحدودة نسبيًا لهذه النماذج، لا تتوقع Apple أن يكون هناك الكثير من التنوع عند مطالبة النظام، على سبيل المثال، بتلخيص النص. ومع ذلك، في نهاية المطاف، يعتمد الاختلاف من اقتراح إلى آخر على طول النص الذي يتم تلخيصه. تحتوي أنظمة التشغيل أيضًا على آلية ردود الفعل حيث يمكن للمستخدمين الإبلاغ عن المشكلات المتعلقة بنظام الذكاء الاصطناعي التوليدي.

في حين أن Apple Intelligence أكثر تركيزًا بكثير من النماذج الأكبر حجمًا، إلا أنها يمكنها تغطية مجموعة واسعة من الطلبات بفضل تضمين “المحولات”، المتخصصة في مهام وأنماط مختلفة. ومع ذلك، بشكل عام، فإن نهج شركة Apple ليس نهج “الأكبر هو الأفضل” لإنشاء النماذج، حيث يجب أخذ أشياء مثل الحجم والسرعة وقوة الحوسبة في الاعتبار، خاصة عندما تكون هذه نماذج على الجهاز.

ChatGPT والجوزاء والباقي

إن الانفتاح على نماذج الطرف الثالث مثل ChatGPT من OpenAI أمر منطقي بالنظر إلى التركيز الضيق لنماذج Apple. قامت الشركة بتدريب أنظمتها خصيصًا لتجربة macOS/iOS، لذلك سيكون هناك الكثير من المعلومات التي ستكون بعيدة عن متناولك. في الحالات التي يعتقد فيها النظام أن تطبيق جهة خارجية سيكون أكثر ملاءمة لتقديم استجابة، ستسألك رسالة النظام عما إذا كنت ترغب في مشاركة هذه المعلومات خارجيًا. إذا لم تتلق رسالة مثل هذه، فهذا يعني أنه تتم معالجة الطلب باستخدام نماذج Apple الداخلية.

من المفترض أن يعمل هذا بنفس الطريقة مع جميع نماذج الجهات الخارجية التي تتعاون معها Apple، بما في ذلك Google Gemini. إنها إحدى الحالات النادرة التي يلفت فيها النظام الانتباه إلى استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي بهذه الطريقة. تم اتخاذ القرار جزئيًا لإزالة أي مخاوف تتعلق بالخصوصية. لكل شركة معايير مختلفة عند جمع بيانات المستخدم والتدريب عليها.

إن مطالبة المستخدمين بالتسجيل في كل مرة يأخذ بعض المسؤولية من شركة Apple، حتى لو كان ذلك يضيف بعض الاحتكاك إلى العملية. يمكنك أيضًا إلغاء الاشتراك في استخدام منصات الطرف الثالث على مستوى النظام، على الرغم من أن القيام بذلك سيحد من كمية البيانات التي يمكن لنظام التشغيل/Siri الوصول إليها. ومع ذلك، لا يمكنك إلغاء الاشتراك في Apple Intelligence مرة واحدة. وبدلاً من ذلك، سيتعين عليك القيام بذلك ميزة تلو الأخرى.

الحوسبة السحابية الخاصة

ومن ناحية أخرى، لن يكون من الواضح ما إذا كان النظام يعالج استعلامًا محددًا على الجهاز أو من خلال خادم بعيد باستخدام Private Cloud Compute. تتمثل فلسفة شركة Apple في أن مثل هذه الإفصاحات ليست ضرورية، لأنها تُلزم خوادمها بنفس معايير الخصوصية التي تتبعها أجهزتها، وصولاً إلى مصدر السيليكون الذي تستخدمه.

إحدى الطرق لمعرفة ما إذا كان الاستعلام تتم إدارته على الجهاز أم خارجه هي قطع اتصال جهازك بالإنترنت. إذا كانت المشكلة تتطلب الحوسبة السحابية لحلها، ولكن لا يمكن للجهاز العثور على شبكة، فسيقوم بإنشاء خطأ يشير إلى أنه لا يمكنه إكمال الإجراء المطلوب.

تقوم Apple بتفصيل التفاصيل المتعلقة بالإجراءات التي ستتطلب معالجة مستندة إلى السحابة. هناك عدة عوامل مؤثرة، والطبيعة المتغيرة باستمرار لهذه الأنظمة تعني أن شيئًا قد يتطلب الحوسبة السحابية اليوم يمكن تحقيقه على الجهاز غدًا. لن تكون الحوسبة على الجهاز دائمًا هي الخيار الأسرع، لأن السرعة هي إحدى المعلمات التي تأخذها Apple Intelligence في الاعتبار عند تحديد مكان معالجة الرسالة.

ومع ذلك، هناك بعض العمليات التي سيتم إجراؤها دائمًا على الجهاز. وأبرز هذه المجموعة هو Image Playground، حيث يتم تخزين نموذج البث بأكمله محليًا. قامت شركة Apple بتعديل النموذج بحيث يقوم بإنشاء صور في ثلاثة أنماط منزلية مختلفة: الرسوم المتحركة والتوضيح والرسم التخطيطي. أسلوب الرسوم المتحركة مشابه تمامًا لأسلوب شركة أخرى أسسها ستيف جوبز. وبالمثل، يتوفر إنشاء النص حاليًا بثلاثة أنماط: ودية ومحترفة وموجزة.

حتى في هذه المرحلة التجريبية المبكرة، يكون إنشاء Image Playground سريعًا بشكل مثير للإعجاب، وغالبًا ما يستغرق بضع ثوانٍ فقط. أما بالنسبة لمسألة الشمولية عند إنشاء صور للأشخاص، فإن النظام يطلب منك إدخال تفاصيل محددة، بدلاً من مجرد تخمين أشياء مثل العرق.

كيف ستتعامل Apple مع مجموعات البيانات

يتم تدريب نماذج Apple باستخدام مجموعة من مجموعات البيانات المرخصة وتتبع المعلومات المتاحة للعامة. يتم تحقيق هذا الأخير مع أبلبوت. لقد كان زاحف الويب الخاص بالشركة موجودًا منذ بعض الوقت، حيث يوفر بيانات سياقية لتطبيقات مثل Spotlight وSiri وSafari. يحتوي المتتبع على ميزة إلغاء الاشتراك للناشرين.

تشير Apple إلى أنه “مع Applebot-Extending، يمكن للناشرين على الويب إلغاء الاشتراك في استخدام محتوى موقع الويب الخاص بهم لتدريب نماذج Apple الأساسية التي تعمل على تشغيل ميزات الذكاء الاصطناعي التوليدية عبر جميع منتجات Apple، بما في ذلك الذكاء وأدوات وخدمات تطوير Apple.

ويتم تحقيق ذلك من خلال تضمين رسالة ضمن رمز الموقع. مع وصول Apple Intelligence، قدمت الشركة رسالة ثانية، تسمح بإدراج المواقع في نتائج البحث ولكن يتم استبعادها من تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي التوليدي.

الذكاء الاصطناعي المسؤول

نشرت شركة Apple تقريرًا تقنيًا في اليوم الأول من مؤتمر WWDC بعنوان “تقديم نماذج الأجهزة والخادم الأساسي من Apple.” ومن بين أمور أخرى، فهو يسلط الضوء على المبادئ التي تحكم نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بالشركة. وعلى وجه الخصوص، تسلط شركة أبل الضوء على أربعة أشياء:

1. “تزويد المستخدمين بأدوات ذكية: نحن نحدد المجالات التي يمكن فيها استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل مسؤول لإنشاء أدوات تلبي احتياجات المستخدمين المحددة. “نحن نحترم الطريقة التي يختار بها مستخدمونا استخدام هذه الأدوات لتحقيق أهدافهم.”
2. “تمثيل مستخدمينا: نقوم بإنشاء منتجات شخصية للغاية بهدف تمثيل المستخدمين بشكل أصلي حول العالم. “نحن نعمل باستمرار لتجنب إدامة الصور النمطية والتحيزات النظامية في أدوات ونماذج الذكاء الاصطناعي لدينا.”
3. “التصميم بعناية: نحن نتخذ الاحتياطات اللازمة في كل مرحلة من مراحل عمليتنا، بما في ذلك التصميم والتدريب النموذجي وتطوير الميزات وتقييم الجودة لتحديد كيفية إساءة استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي لدينا أو التسبب في ضرر محتمل. “سنعمل باستمرار وبشكل استباقي على تحسين أدوات الذكاء الاصطناعي لدينا بمساعدة تعليقات المستخدمين.”
4. “حماية الخصوصية: نحن نحمي خصوصية مستخدمينا من خلال المعالجة القوية على الجهاز والبنية التحتية المبتكرة مثل Private Cloud Compute. “نحن لا نستخدم البيانات الشخصية الخاصة لمستخدمينا أو تفاعلات المستخدم عندما نقوم بتدريب نماذجنا الأساسية.”

يتيح أسلوب Apple المخصص للنماذج الأساسية تصميم النظام خصيصًا ليناسب تجربة المستخدم. لقد طبقت الشركة نهج UX-first هذا منذ وصول أول جهاز Mac، وتوفير تجربة سلسة قدر الإمكان يخدم المستخدم، ولكن لا ينبغي أن يأتي ذلك على حساب الخصوصية.

سيكون هذا تطبيقًا صعبًا لتحقيق التوازن، وسيتعين على الشركة التنقل فيه مع وصول المجموعة الحالية من الإصدارات التجريبية لنظام التشغيل إلى التوفر العام هذا العام. يتمثل النهج المثالي في تقديم أكبر قدر (أو القليل) من المعلومات التي يحتاجها المستخدم النهائي. سيكون هناك بالتأكيد العديد من الأشخاص الذين لن يهتموا، على سبيل المثال، بما إذا كان الاستعلام يعمل على جهاز أو في السحابة أم لا. إنهم راضون عن النظام الذي يتخلف عن كل ما هو أكثر دقة وكفاءة.

بالنسبة للمدافعين عن الخصوصية وغيرهم من المهتمين بهذه التفاصيل، يجب على شركة Apple أن تسعى جاهدة لتحقيق أكبر قدر ممكن من الشفافية للمستخدمين، ناهيك عن الشفافية للناشرين الذين قد يفضلون عدم الحصول على مصادر المحتوى الخاص بهم لتدريب هذه النماذج. هناك جوانب معينة حيث لا يمكن تجنب مشكلة الصندوق الأسود حاليًا، ولكن في الحالات التي يمكن فيها توفير الشفافية، يجب أن تكون متاحة بناءً على طلب المستخدمين.