تُحوّل ميتا عملياتها الداخلية إلى مختبر تدريب ما بعد الذكاء الاصطناعي

تقوم ميتا بتحويل عملياتها الداخلية بشكل منهجي إلى بيئة ما بعد التدريب واسعة النطاق لنماذج الذكاء الاصطناعي.

يتم بناء نموذج ذكاء اصطناعي على مرحلتين رئيسيتين. التدريب المسبق هو الجزء الذي تُدخل فيه نموذجًا كميات هائلة من البيانات ليتعلم الأنماط واللغة والاستدلال. أما التدريب اللاحق فهو ما يحدث بعد ذلك: الدقة الدقيقة، والتوافق، ودورات التغذية الراجعة التي تحول النموذج الذكي لكن الخشن إلى شيء مفيد فعليًا.

تعتبر ميتا جميع آلياتها المؤسسية بمثابة مختبر حي للمرحلة الثانية. تم تصميم البرامج الداخلية مثل "أسبوع الذكاء الاصطناعي" لتشجيع الموظفين في جميع أنحاء الشركة على التفاعل النشط مع أدوات ومشاريع الذكاء الاصطناعي، وتقديم ملاحظات واقعية.

عندما يتفاعل آلاف الموظفين مع أنظمة الذكاء الاصطناعي أثناء عملهم الفعلي، سواء كان ذلك في استهداف الإعلانات أو مراجعة المحتوى أو تصميم المنتجات أو الاتصالات الداخلية، يصبح كل تفاعل نقطة بيانات. وكل تصحيح يصبح إشارة تدريب. وكل سير عمل يصبح معيارًا.

يتم إنشاء أدوار جديدة مثل "عالم أبحاث الذكاء الاصطناعي، ما بعد التدريب" داخل مختبرات ما وراء الذكاء الاصطناعي التابع لـ Meta. هذه الوظائف موجودة خصيصًا لتصميم وإدارة وتحسين حلقات التغذية الراجعة بين قوة عمل Meta ونماذجها الذكية الاصطناعية.

استثمرت ميتا 14.3 مليار دولار للحصول على حصة بنسبة 49% في Scale AI، شركة تسمية وتقييم البيانات. تختص Scale AI في التقييم البشري عالي الجودة الذي يجعل التدريب بعد التدريب فعالاً. إن دمج هذه القدرة الخارجية مع استراتيجية القوى العاملة الداخلية كمنصة اختبار يمنح ميتا نهجاً ذا جانبين.

أبرز مارك زوكربيرغ دور الذكاء الاصطناعي في تحسين كفاءة الإعلانات عبر منصات ميتا. عندما تتحسن نماذج الذكاء الاصطناعي في فهم نية المستخدم، والتنبؤ بالتفاعل، وتوليد الأصول الإبداعية، يرتفع إيرادات الإعلانات.

يستخدم موظف في قسم الإعلانات في ميتا أداة ذكاء اصطناعي لتحسين استهداف الحملات. تقدم الأداة اقتراحًا. يقبل الموظف الاقتراح، أو يعدله، أو يرفضه. كل واحدة من هذه الإجراءات هي إشارة تدريب تعود إلى النموذج. اضرب ذلك في آلاف الموظفين وملايين القرارات، وتصبح عمليات ميتا نفسها موردًا بعد التدريب.

إضافة استثمار Scale AI بقيمة 14.3 مليار دولار تضيف صرامة خارجية للعملية الداخلية. إن وضع التسمية والتقييم المهني للبيانات، إلى جانب ملاحظات الموظفين العضوية، يخلق سلسلة ما بعد التدريب تكون واسعة وعميقة في آنٍ واحد.

المخاطرة هي التنفيذ. تحويل شركة ضخمة إلى بيئة متماسكة لتدريب الذكاء الاصطناعي يتطلب تنسيقًا لا ينشأ تلقائيًا في منظمات بحجم ميتا. يمكن أن تصبح مبادرات الذكاء الاصطناعي الداخلية شكليّة، حيث يمر الموظفون بحركات "أسبوع الذكاء الاصطناعي" دون توليد ملاحظات حقيقية وذات إشارة عالية تحسن النماذج فعليًا.

لديها ميتا علاقات تاريخية مع مشاريع العملات المستقرة وبنية الدفع الرقمية. يمكن أن تؤثر طبقة ذكاء اصطناعي أكثر قدرة عبر منصات ميتا في النهاية على كيفية دمج الأصول الرقمية في الرسائل والتجارة والإعلان.