ما أشد دراماتيكيته! ربما يكون هذا أشمل مراجعة كاملة لدراما معركة القصر الخاصة بـ Ultraman على الإنترنت.
كما كشف غريغ بروكمان، الرئيس الثاني في OpenAI، عن الحدث:
ماذا حدث خلال 72 ساعة بعد طرد أوتمان؟
تظهر الحقائق بشكل متكرر، لكنها مؤلمة إلى حد كبير:
غريغ وأوتمان لم يكونا على علم بأي شيء قبل الحدث، وحتى الآن، لا يزال الطرف المعني يراجع أي جزء من العملية كان به خطأ.
في البداية، أراد مجلس الإدارة فقط طرد أوتمان، لكن غريغ كان صديقًا مخلصًا، فقدم استقالته في نفس اليوم.
في اليوم الأول بعد التسريح، عقدوا اجتماعًا سريًا في منزل أوتيمان لتنظيم شركة جديدة، وخططوا حتى لأخذ جميع الموظفين.
تغير مجلس الإدارة فجأة، حيث كان قد تم التوصل إلى اتفاق أساسي مع أوتيمان للعودة، لكنه عيّن مديراً تنفيذياً جديداً فجأة.
على مدار عطلة نهاية الأسبوع، كان جميع المنافسين يحاولون جذب الموظفين، لكن لم يقبل أحد.
إلغاء إيليا للرهن جعل غريغ يشعر بالراحة.
استمرت المقابلة لأكثر من ساعة، وشرح غريغ تقريبًا جميع تفاصيل الانقلاب السيليكوني التاريخي هذا، وأجاب على كل شيء، بما في ذلك تاريخ نشأة OpenAI، وسبب التحول إلى الربحية، وما سيكون مصيرها في المستقبل...
من الحيرة عند مغادرة Stripe، إلى اجتماع offsite الحاسم في نابا فالي، ثم إلى الاختراق غير المتوقع في مشروع Dota، كثافة المعلومات عالية جدًا.
كانت عيني غريغ تمتلئ بالدموع مرارًا وتكرارًا:
عندما غادر إيليا، كانت تلك المرة الوحيدة التي شعرت فيها أنني لا أريد الاستمرار.
هذا هو النص الكامل للمقابلة المكون من عشرة آلاف كلمة، مع تلخيص وتعديل المحتوى دون تغيير المعنى الأصلي.
المحادثة مع رئيس OpenAI غريغ بروكمان
(يُشار إلى سؤال المضيف شين باريش أدناه بـ Q)
وُلِدَت OpenAI من الشك الذاتي
كيف تم إنشاء OpenAI؟
غريغ: أعلم أنني أريد إنشاء مشروع تجاري لأنني أشعر أنه أمر ذو معنى كبير.
س: لكنك كنت للتو قد أسست شركة في Stripe.
غريغ: صحيح، لكنني دائمًا أشعر أن المشكلة التي تسعى سترايب لحلها ليست "مشكلتي".
إنه مهم بالفعل، وقد استثمرت فيه لسنوات عديدة. لكنني أعتقد أنه سيحقق النجاح سواء كنت موجودًا أم لا.
لذلك في ذلك الوقت، كان لدي أول فرصة حقيقية للتفكير: ما هي المهمة التي أرغب في تكريس حياتي لها؟ مشكلة أكون مستعدًا لدفعها طوال بقية حياتي، حتى لو كان هدفي مجرد جعلها أفضل قليلاً.
الإجابة واضحة — الذكاء الاصطناعي.
إذا كنت قادرًا على التأثير الحقيقي على مسار تطور الذكاء الاصطناعي في العالم، فلن تكون حياتك قد مضت عبثًا.
س: عندما كنت تنوي مغادرة Stripe، طلب منك باتريك أن تتحدث مع سام ألتمن، ما الذي حدث في تلك المحادثة؟
غريغ: قال لي باتريك حينها إن سام قابل العديد من الشباب الذين هم في وضع مشابه لموقفي.
في الواقع، أعرف أن باتريك كان يأمل أن يقنعني سام بالبقاء، لكن بعد التحدث مع سام لبضع دقائق، أوضح لي عزيمتي على المغادرة.
ثم سألني سام عن خططي القادمة، وأخبرته أنني أفكر في إنشاء شركة ذكاء اصطناعي.
قال سام إنه يفكر أيضًا في القيام ببعض الأمور في مجال الذكاء الاصطناعي، ويتمنى البقاء على اتصال لاحقًا.
بعد مغادرة Stripe، تحدثت مرة أخرى مع سام، وهذه المرة أوضح سام أنه لديه أفكار أكثر تحديدًا ودعاني لحضور العشاء في يوليو.
أتذكر أن موضوع العشاء كان: هل أصبح الآن متأخرًا جدًا لإنشاء مختبر يجذب أفضل الباحثين في العالم؟ هل ما زال هناك احتمال؟
What year was that?
غريغ: 2015.
في ذلك الوقت، كانت DeepMind تسيطر تقريبًا على جميع الباحثين الرائدين، والتمويل، والبيانات. كنا نشك جميعًا في إمكانية إنشاء شيء جديد من الصفر.
لقد قام الجميع بسرد عدد لا حصر له من الصعوبات، لكن لم يستطع أحد تقديم سبب حقيقي مستحيل.
في تلك الليلة، قاد سام وأنا السيارة عائدَين إلى المدينة. نظرنا إلى بعضنا البعض، فقال: يجب أن نفعل هذا.
في اليوم التالي، بدأت أكرس نفسي بالكامل للتحضير.
هذا صعب، وكل شيء غير واضح. لدينا رؤية واحدة فقط: نريد بناء ذكاء بشري عام ليُحدث تأثيرًا إيجابيًا على العالم، ويجعل الفوائد تعود على الجميع. لكننا لا نملك أي فكرة عن كيفية تحقيق ذلك أو كيفية إقناع الآخرين بالاستقالة والانضمام إلينا.
في البداية، كان فريقي الأساسي يتكون من إيليا وجون شولمان ونفسي. قضينا الكثير من الوقت معًا في مناقشة مختلف الرؤى والطرق الممكنة للعمل في المختبر، لكننا لم نتمكن أبدًا من تحقيق أي تقدم.
جزءًا من السبب هو القلق من أن المشروع يفتقر إلى الدافع الكافي، لذا يشعر داريو أنه بحاجة أولاً إلى بناء سمعته الخاصة، وهو غير متأكد مما إذا كان هذا المشروع مناسبًا له.
في الوقت نفسه، بدأت بالضغط على جون شولمان للانضمام، ووافق. لكن داريو وكريس قررا في النهاية الذهاب إلى Google Brain، فبقي الفريق فعليًا فقط أنا وإيليا وجون وعدد قليل آخرين.
في ذلك الوقت، أعرب حوالي 10 أشخاص عن اهتمامهم، لكنهم كانوا ينتظرون من سيشارك أيضًا.
سألت سام كيف يمكننا كسر هذا الجمود، فاقترح سام جمع الجميع لتنظيم نشاط خارج المكتب. اخترنا وادي نابا، وقمت بتصميم تيشرتات خاصّة.
لم يكن هناك عرض رسمي، ولا هيكل شركة، ولا شيء على الإطلاق. كنا نمتلك فقط فكرةً، ورؤيةً، ورسالةً.
لكننا عندما دعونا الأشخاص، في ذلك اليوم في نابا فالي، انبثقت لنا الإلهام وقربنا من تحديد خارطة طريق التقنية للعقد القادم:
1. حل مشكلات التعلم المعزز. 2. حل مشكلات التعلم غير الخاضع للإشراف. 3. التعلم التدريجي لأمور أكثر تعقيدًا.
بعد الاجتماع المغلق، أرسلت عرضًا لكل شخص، وأبلغتهم أننا سنبدأ خلال الأسبوعين أو الثلاثة أسابيع القادمة، وطلب من الراغبين في الانضمام إعلامي.
لماذا شعرت أن DeepMind صعبة التخطي في ذلك الوقت؟
غريغ: في ذلك الوقت، كانت جوجل ديب مايند هي العملاق في مجال الذكاء الاصطناعي، وكانت تمتلك موارد مالية ضخمة وسجلًا حافلًا بالإنجازات، وكان ذلك قبل أشهر من صدور AlphaGo، لكن ميزتها كانت واضحة بالفعل.
لذلك نشك: هل يمكن حقًا إنشاء مؤسسة جديدة مستقلة؟ الإجابة ليست واضحة.
أعذار التخلي عن الغير ربحي
متى أدركت أن الطريق غير الربحي لا يمكن اتباعه؟
غريغ: في عام 2017، بدأنا نفكر بجدية كبيرة في كيفية تحقيق المهمة حقًا، وكيفية بناء الذكاء العام الاصطناعي. قمنا بحساب متطلبات القوة الحسابية، ووجدنا أننا نحتاج إلى أجهزة حسابية بحجم هائل.
في ذلك الوقت، تواصلنا مع شركة Cerebras، التي كانت تطور أجهزة حوسبة مخصصة بأداء يفوق بكثير قدرات الحوسبة التي حسبناها بأنفسنا.
فأدركنا أنه إذا استطعنا شراء كمية كبيرة من هذه الأجهزة، والحصول حصريًا على منتجات Cerebras، وبناء مراكز بيانات ضخمة جدًا، فسيمنحنا ذلك ميزة ساحقة.
لكن تمويل المنظمات غير الربحية له حدود، ولا يمكنه دعم مثل هذه الاستثمارات. لذا اتفقنا جميعًا — إيلون وسام وإيليا وأنا — على أن السبيل الوحيد لـ OpenAI لتحقيق مهمتها هو إنشاء كيان تجاري تابع.
لحظة GPT الخاصة بـ OpenAI
س: متى أدركت أن كل شيء سيتغير تمامًا؟ قبل مشروع Dota أم بعده؟
غريغ: طريقة عمل OpenAI هي سلسلة من لحظات "تصبح الأحلام واقعًا". كلما ظننت أنك فهمت الصورة الكاملة، ستجد قريبًا حدودًا جديدة.
عند تشكيل الفريق في البداية، شعرنا بالإثارة لأننا نجحنا فعلاً في جمع الفريق وبدأنا في دفع الرسالة قدماً. لكن في اليوم التالي عندما وصلنا إلى المكتب، اكتشفنا أنه حتى لوح أبيض واحد لم يكن متوفرًا.
مشروع Dota كان أول إنجاز كبير لنا، وأعطانا حقًا شعورًا أنه إذا بذلنا قصارى جهدنا، فنحن قادرون على تحقيق الأمور. لقد أثبت أن تجميع القوة الحسابية وتوسيعها يعزز النتائج.
كما يوجد العديد من هذه اللحظات في سلسلة GPT، مثل ورقة بحثية مبكرة حول خلية عصبية مشاعر غير خاضعة للإشراف، حيث شهدنا لأول مرة ظهور الدلالة من تدريب هدف نمذجة اللغة.
أنت تدرّب نموذجًا للتنبؤ بالحرف التالي، ثم فجأةً، تحصل على شبكة عصبية تستطيع فهم المشاعر وتمييز الإيجابي عن السلبي.
في تلك اللحظة أدركنا أننا نبني آلات يمكنها تعلم الدلالات، وليس فقط قواعد النحو.
ولكن عندما ظهر GPT-4، سأل البعض لماذا لم يكن بعد AGI. إنه بالفعل قادر على إجراء محادثات سلسة، ويكاد يلبي جميع تعريفاتنا السابقة لـ AGI، لكنه لا يزال يفتقد إلى الخطوة الأخيرة.
على طول الطريق، كان هناك العديد من اللحظات المماثلة جعلتنا نشعر أن الحلم أصبح واقعًا، لكن هذه اللحظات لم تنتهِ بعد، وسنواجه المزيد من اللحظات الثورية، ثم ندرك أن المرحلة التالية قد تكون ممكنة.
س: لماذا تعتقد أن Dota مهمة جدًا؟
غريغ: دوتا هو لحظة مذهلة، فهي لا تشبه شطرنج ديب بلو أو غو ألفا غو ذات القواعد الواضحة، بل هي تفاعل مباشر مع البشر في بيئة معقدة ومفتوحة، وهي أقرب إلى العالم الحقيقي.
في الواقع، كنا نريد في البداية استخدامه فقط للتحقق من الخوارزمية الجديدة، لأن التعلم المعزز في ذلك الوقت لم يكن قابلاً للتوسع. لكن عندما قمنا بزيادة قوة الحوسبة باستمرار، تفوقنا باستخدام خوارزمية PPO البسيطة جدًا على أفضل اللاعبين البشريين، مما يثبت أن:
القدرة الحاسوبية الواسعة النطاق بالإضافة إلى الخوارزميات البسيطة، ممكنة فعليًا في التطبيق.
في هذا البيئة الفوضوية للغاية، حيث لا يمكنك البرمجة أو التنبؤ أو البحث، ما تحتاجه تقريبًا هو حدس بشري.
في ذلك الوقت، كانت الشبكات العصبية المستخدمة صغيرة جدًا، بعدد من المشابك يعادل دماغ الحشرة، فكنا نتساءل: ماذا سيكون الحال إذا طبقنا هذا النهج على نطاق دماغ الإنسان؟ هذا سؤال رائع وجذاب للغاية.
س: بما أننا نتحدث عن التنبؤ، فهل ترى فرقًا بين التنبؤ والاستدلال؟
غريغ: أعتقد أن هناك علاقة عميقة بينهما.
يبدو أن توقع الكلمة التالية بسيطًا، لكن إذا استطعت التنبؤ بالكلمة التالية لأينشتاين بدقة، فعلى الأقل أنت بذكاء مساوٍ لأينشتاين.
جوهر التنبؤ ليس توقع المعلومات المعروفة، بل استنتاج التطورات التالية في سيناريوهات جديدة لم تُرَ من قبل، وهو ما يرتبط ارتباطًا عميقًا بجوهر الذكاء.
تُقسم نماذج الاستدلال الحالية إلى خطوتين:
1. التعلم غير الخاضع للإشراف: جعل النموذج يُدرّب من خلال التنبؤ بما سيحدث بعد ذلك. البيانات أكثر ثباتًا وقابلية للملاحظة. 2. التعلم المعزز: جعل الذكاء الاصطناعي يتعلم من بياناته الخاصة. إنه يتخذ إجراءات بنفسه، ويحصل على ملاحظات من العالم، ويتعلم منها. طريقة التدريب تظل جوهرها التنبؤ، أي التنبؤ بنتائج الإجراءات، ثم تعزيزها بناءً على الفعالية.
لكن من الناحية الأساسية، فإن التقنيات المستخدمة في هاتين المرحلتين هي نفسها تمامًا، وهي التنبؤ، فقط تختلف هيكلية البيانات.
حادثة ضغط أوتامان
متى بدأ الخلاف الداخلي يصبح حادًا؟
غريغ: ما يميز OpenAI أننا نؤمن بقوة أننا نستطيع بناء ذكاء اصطناعي يعادل مستوى الإنسان، وهذا يعني أن المخاطر عالية جدًا.
من يتخذ القرارات؟ وما هي القيم التي تقف خلف هذه القرارات؟ الأمور التي لا تهم في الشركات العادية، مثل السياسات المكتبية، تُمنح هنا وزنًا ي事关 ببقاء البشرية.
أعتقد أن هذا أثر على العديد من تطورات OpenAI الداخلية، وهو مصدر جميع النزاعات الكبرى.
أحد المحركات الأساسية في مجال الذكاء الاصطناعي هو رغبة الناس في أن يكونوا في قلب الثورة التكنولوجية وأن يُحتفَى بهم، لذا فهذا ليس مشكلة خاصة بـ OpenAI فقط.
أما تقنية الذكاء الاصطناعي فجوهرها مجزأ، وتحت الضغط العالي قد تُنتج الماس أو تُحدث شقوقًا، لذا غالبًا ما ترى تكوّن الماس في مجموعات صغيرة لأنهم يعملون معًا بتعاون وثيق ويثقون بعضهم ببعض بدرجة عالية. لكن أحيانًا تنقسم هذه المجموعات وتسلك طريقها الخاص.
أعتقد أن التنوع في المسارات والمنافسة الصحية في مجال الذكاء الاصطناعي أمر طبيعي، ويمكنه أن يساعدنا على دفع التكنولوجيا قدماً ب安全保障، ومناقشة القضايا الصعبة مثل الأمان والأخلاقيات.
لذلك كان هناك دائمًا نقاش صحي داخل OpenAI، ولكن الآن، يحدث هذا في جميع أنحاء العالم.
س: دعنا نعود إلى اللحظة التي علمت فيها بفصل سام، أين كنت؟
غريغ: كنت في المنزل. تلقيت رسالة نصية تدعوني إلى مكالمة فيديو، ولاحظت أن أعضاء مجلس الإدارة باستثناء سام كانوا جميعًا هناك. شعرت على الفور أن الأمر ليس على ما يرام.
أخبروني أن مجلس الإدارة قرر إعفاء سام من منصبه. كانت المعلومات التي تلقيتها مماثلة تقريبًا للبيان العام، لذا حاولت طلب مزيد من التفاصيل، لكنني رُفضت.
ثم قالوا إنني تم إزالتني من مجلس الإدارة، لكنني سأبقى في الشركة لأنني أساسي بالنسبة للشركة ورسالتها.
طلبت مرة أخرى توضيح الأسباب، لكنني ما زلت رُفضت. وأخيرًا أخبروني أنه في الهيكل الجديد، ربما أتلقى ردًا. هذا كان محتوى المكالمة.
س: ما الذي كنت تفكر فيه حينها؟ هل شعرت بالغضب؟
غريغ: لا، لكنني أعتقد أن هذا غير صحيح، لكنني أستطيع على الأرجح فهم ما حدث.
كم من الوقت استغرقتك لمعرفة ما الذي تسبب في كل هذا؟
غريغ: الإجابة تنقسم إلى جزأين. أولًا، أشعر أنني لا أزال أكتشف حقائق جديدة، وأشياء يفكر فيها الآخرون. إلى حد ما، يمكن تلخيص ذلك في سوء التواصل، حيث تدرك فجأة أن هناك أشياء كثيرة تم تجاهلها سابقًا.
على الجانب الآخر، أعرف تقريبًا لماذا يفعل كل منهم ذلك.
لكن في تلك اللحظة، لم يكن من المهم البحث عن السبب، كنت أعلم فقط أن هذا خطأ. لذا بعد إنهاء المكالمة، أخبرت زوجتي فورًا أنني أريد الاستقالة، ووافقتني.
So I submitted my resignation that day.
بعد الاستقالة، بدأت أتلقى العديد من الرسائل. لقد حصلنا على الكثير من الدعم والحماس، حيث أراد كثيرون مغادرتنا والانضمام إلينا في بدء مشروع جديد، بما في ذلك جاكوب وشيمون وألكسندر.
Later, we got together with Sam and started planning a new company.
في اليوم الأول، اعتقدنا أن احتمال عودة سام كان 10% فقط. لذا نظمّنا اجتماعًا في منزل سام، وحضره العديد من أعضاء الشركة، وعرضنا عليهم الصورة التي كنا نرسمها. خلال يوم واحد، حصلنا على صورة جديدة تمامًا لكيفية إدارة المشروع.
في ذلك العطلة الأسبوعية، قضينا أيضًا الكثير من الوقت في المفاوضات مع مجلس الإدارة والشركة للبحث عن طريق ذي معنى للعودة.
في نهاية المساء يوم الأحد، عيّنت هيئة الإدارة فجأة مديرًا تنفيذيًا جديدًا لاستبدالي، مما أثار احتجاجات شاملة في الشركة. في الواقع، كنا حينها في المكتب، ورأينا أننا على وشك التوصل إلى اتفاق للعودة، لكن هيئة الإدارة فجأة غيّرت قرارها.
بدأ الحشد في الخروج من المبنى، وسط فوضى.
بدأنا في إجراء مكالمات فيديو مع الأشخاص المهتمين بالشركة الجديدة، وطمأنّاهم أن كل شيء سيكون على ما يرام، لدينا خطة. كنا نحاول دائمًا بناء قوارب إنقاذ لعدد صغير من الأشخاص المحتملين للانضمام، لكن فجأة، يبدو أن الجميع غيّروا رأيهم وأرادوا جميعًا الانضمام إلى شركتنا الجديدة.
كما تحدث سام أيضًا مع الرئيس التنفيذي لشركة مايكروسوفت ساتيا، حيث كنا نناقش سابقًا إمكانية حصوله على دعم لمشروعنا الجديد. نحن نرغب في توسيع نطاق القوارب المنقذة، مثل إجلاء جميع موظفي OpenAI.
في ذلك الوقت، كان بالضبط قبل عيد الشكر، وكان الكثير من الناس يفترض أنهم سيطيرون للعودة إلى منازلهم للقاء عائلاتهم، لكنهم ألغوا جميع رحلاتهم الجوية، وامتلأت المكاتب بالأشخاص.
كان الجميع هناك، حتى لو لم يشاركوا في الحوار، فقد أرادوا أن يشهدوا هذه اللحظة التاريخية亲眼。
ثم بدأ التماس في الانتشار. فقد حاول عدد كبير جدًا من الأشخاص التوقيع على الالتماس في نفس الوقت، مما أدى مؤقتًا إلى تعطل Google Docs، لذا اضطررنا في النهاية إلى تعيين أشخاص محددين لتسجيل الأسماء لتجنب وجود عدد كبير من المحررين في نفس الوقت.
أتذكر أنني عدت إلى المنزل حوالي الساعة 5 صباحًا، ونمت لمدة 45 دقيقة، ثم استيقظت وتصفحنت Twitter ورأيت أن إيليا نشر تغريدة ووقّع على العريضة قائلاً إنه يأمل أن تعيد الشركة التوحد.
كان ذلك لحظة كبيرة من الراحة. أنا ممتن جدًا، وأشعر أننا يمكننا إعادة تجميع كل شيء والعودة إلى المسار الصحيح.
Q: لقد أنشأتَ هذه الشركة مع إيليا، ما هي مشاعرك تجاه علاقتكما بعد تلك الحادثة؟
غريغ: هذا صعب. كانت علاقتنا وثيقة جدًا، وكان هو مقدم حفل زفافي، ومررنا معًا بفترات صعبة جدًا. لكن أي علاقة لها دائمًا فترات صعود وهبوط.
بعد ذلك، قضينا الكثير من الوقت في التحدث بصدق، وسعينا لفهم وإخراج الأشياء التي تراكمت بيننا أو لم نقلها قط. من خلال هذه العملية، أعتقد أننا وصلنا إلى حالة ممتازة.
For me, I feel we have come to terms with everything that has happened.
ما شعورك تجاه الولاء الذي أثارته لدى موظفيك؟
غريغ: أنا ممتن جدًا对此。 لم أطلب هذه الأشياء قط، ولم أتوقعها أبدًا.
أعتقد أن أسلوبي القيادي هو أسلوب القائد الذي يقود من الخطوط الأمامية، ويسعى ليكون أول من يتحرك، أحيانًا بتأثير عاطفي؛ لا أعود دائمًا للتحقق مما إذا كان الجميع يرافقونني، بل أستمر في التقدم للأمام.
لكن عندما جاء الناس فعلاً للمساعدة في البناء، شعرت بامتنان كبير، ووجدت أنهم تجاوزوا توقعاتي في كل جانب.
س: إذًا عاد الجميع في النهاية؟
غريغ: في الواقع، طوال عطلة نهاية الأسبوع، كان جميع المنافسين يراقبون بعناية. تلقى الناس عروضًا مختلفة، لكننا خلال ذلك العطلة لم نفقد أي شخص، ولم يقبل أحد العروض. هذا أمر لا يُصدق.
في الواقع، أخبرني المدرب بيل بيليشيك أن أفضل الفرق لا تلعب من أجل المال، بل من أجل الأشخاص من حولهم. وفي ذلك الوقت، عندما جاء الجميع لدعمنا، تذكرت هذه الكلمات.
Undoubtedly, this is a diamond moment.
استراحة قصيرة وتأمل ذاتي
س: بعد كل هذا، استرحت لفترة، ما الذي مررت به داخليًا؟
غريغ: كانت تجربة مكثفة، سواءً في العيش فيها أو العودة لمواجهتها.
لكن بصراحة، كان واحدًا من أكثر اللحظات صعوبة في تاريخ OpenAI هو مغادرة إيليا. ربما كانت اللحظة الوحيدة في تاريخ OpenAI التي شعرت فيها أنني لا أريد الاستمرار.
أعتقد أنني أحتاج إلى بعض الوقت لأعيد اكتشاف نفسي، وأستعيد سبب قيامي بهذا الأمر، ولماذا كان هذا مهمًا جدًا، ولماذا يستحق تحمل هذا الألم.
ما الذي فعلته أثناء استراحتك؟
غريغ: قمت بتدريب نموذج لغوي على تسلسلات الحمض النووي.
في الواقع، كنت قد قمت بهذا بالفعل أثناء عملي في OpenAI، من أجل منظمة Arc غير الربحية للأبحاث الطبية الحيوية. لقد طبقت مهاراتي في مجال مختلف تمامًا، وهو مجال ذو معنى كبير لي ولزوجتي.
زوجتي تعاني من العديد من المشاكل الصحية، وكنا دائمًا نفكر في كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين صحتها وحتى صحة الحيوانات. وقد أدركت هذه التجربة أننا ربما يمكننا تطبيق التكنولوجيا في مجالات جديدة تمامًا وذات طابع إنساني.
س: إذا طُلب منك تلخيص كل هذا في صفحة واحدة، من إقالة سام إلى مغادرتك، وطلب الموظفين الجماعي، والعطلة ثم العودة، ماذا ستكتب؟
غريغ: أعتقد أن ما تعلمته هو أن تتمسك بالأمر من أجل ما يستحق.
إذا كان لديك مهمة مهمة، فإن حقيقة أنك تستمر عبر التقلبات هي ما يهم. ستكون هناك لحظات "كل شيء انتهى" ولحظات "نحن عدنا".
لا يمكنك السماح لهذه اللحظات أن تُبعدك، ففي هذه الفترة، يجب أن تُنمّي مرونتك الشخصية. لأنه إذا كنت قائدًا، فسيبحث الناس فيك عن الاستقرار والدعم والاتجاه نحو الأمام.
ما أسعى لتنميته هو القدرة على فهم تفاصيل ما نقوم به ومعنى كل قرار، مع القدرة على اتخاذ قرارات حاسمة.
أحيانًا، أرى OpenAI من منظور عدم اليقين، حيث لا أعرف ما هي الإجابة الصحيحة، أو الطريقة الصحيحة لبناء هذه التقنية، أو كيفية الإجابة عن هذه الأسئلة الصعبة.
لكن هناك الكثير من الأشخاص الأذكياء جدًا ذوي الآراء القوية هنا. لذا أحاول فهم جميع هذه الآراء والبحث عن طرق لدمجها. أحيانًا يكون هذا هو النهج الصحيح. لكن أحيانًا تكتشف أن هذه الآراء متناقضة ولا يمكن أن تكون صحيحة في نفس الوقت.
أحيانًا يجب أن تتخذ قرارات، وتعرف أن هذا يعني أن بعض الأشخاص سيشعرون بعدم الرضا، وسيستقيل آخرون، ويشعر البعض بأنهم مهانون.
ما أحاول فعله هو تطوير وعي أقوى بالذات، والوعي بأنه عند التأكد من شيء ما، يجب اتخاذ إجراء.
عندما أتأمل رحلة OpenAI، أشعر أن هناك أشياء كنت أتمنى أن نقوم بها بشكل مختلف حينها.
غالبًا ما يحدث أننا نؤجل أمرًا ما، ونحن نعلم منذ فترة طويلة أن شخصًا ما ليس مناسبًا لدور معين، أو أن اتجاهًا تقنيًا معينًا غير صحيح، أو أن طريقة تشغيل مشروع معين لا تعمل، لكننا ننتظر لفترة طويلة جدًا.
هذه درس تعلمتُه من جهودي، وهو جانب أسعى من خلاله للنمو كل يوم عندما أتأمل في مشاريع OpenAI وStripe وحتى مشاريعي الجامعية الأقدم.
أعتقد أن طريقة عملي هي أنني أحب بشكل كبير الأنشطة اليومية، والإسهام الشخصي، والبرمجيات، والتفكير في المشكلات، لكنني أيضًا أهتم كثيرًا بالبيئة التي تتم فيها هذه الأنشطة.
في الواقع، أنا مستعد للتخلّي عن那种“第一类乐趣”， أي الرضا السريع، مثل ما تصنعه حاليًا، والتركيز بدلاً من ذلك على “النوع الثاني من المتعة”، وهي الأمور التي تكون مؤلمة في الوقت الحالي لكنها ذات قيمة طويلة الأجل.
أنت تخلق بيئة تمكن الآخرين من القيام بالعمل الشاق وتحقيق إنجازات عظيمة. لذا، فإن السعي لخلق بيئة هو ميل طبيعي لي، وهو ليس دائمًا الأسهل. يجب أن تكون مستعدًا حقًا لتحمل ألم شخصي كبير.
إيليا دائمًا يقول "يجب أن تعاني"، وإذا لم تعانِ، فلن تكون تخلق قيمة. أعتقد أن هناك عمقًا كبيرًا في هذا القول.
بالنسبة لرأي إيليا، أجد أنه مثير للاهتمام أنه يمتلك أسلوبًا فريدًا في الكلام، حيث تحمل الكلمات التي يختارها دائمًا إلهامًا عميقًا.
إن هذا المشهد من "المعاناة" هو ما كنا نفكر فيه طوال رحلتنا مع OpenAI. من البداية، كنا نواجه الكثير من عدم اليقين، وكل شيء كان صعبًا جدًا وغير مؤكد على الإطلاق.
الكثير من الناس يعتادون تجاهل المشكلات وقول "تقدم" بشكل أعمى. أعتقد أن هذا جزء سلبي من ثقافة سيليكون فالي، على الأقل الصورة النمطية عنها، لكنني أعتقد أن هذا لا يعمل في مجال الذكاء الاصطناعي، ولا في OpenAI، ولم نعمل أبداً بهذه الطريقة.
طريقة عملنا دائمًا كانت مواجهة الحقائق القاسية وفهم طبيعة الواقع. أعتقد أن هذا يساعدنا على التفكير في المشكلات بطرق مختلفة، وعدم الرضا فقط بالكتابة في مراحل مبكرة لأوراق بحثية يمكن الاقتباس منها، فهذا أساسي، لكنه بعيد عن الكفاية.
ثم تبدأ في التفكير في المشكلات الأكبر: ما الذي يحتاجه بناء AGI؟ هذا ليس أمرًا ممتعًا. لأنك تدرك أنه لا توجد طريق مُعد مسبقًا.
أنت بحاجة إلى تمويل، لكنك لا تمتلك آلية لجمع الأموال. لقد بذلت جهدًا، ونحن بذلنا جهدًا شديدًا. ربما يمكنك جمع 100 مليون دولار أو 500 مليون دولار، لكن 1 مليار دولار، أمر صعب جدًا.
لكن من خلال الاعتماد على الموارد الحالية فقط، حققنا إنجازات جيدة، ولا يوجد حقًا أي طريقة أخرى دون مواجهة التحديات والجهد لفهم حقيقة ما نحاول تحقيقه.
ما الدروس التي اضطررت لتعلمها مرارًا وتكرارًا؟
غريغ: اتخاذ قرارات صعبة، وإجراء محادثات صعبة.
ما هي أفضل نصيحة تلقيتها؟
غريغ: تعلمته من دورة الكتابة للطلاب الجدد في هارفارد. للوضوح والتواصل، قم بحذف النص باستمرار.
Q: كيف تقوم بتصفية المعلومات؟
غريغ: اقرأ كثيرًا، وصنّف بنشاط.
من هو قدوتك، ولماذا؟
غريغ: غاوس وديكارت. هما شخصيتان فكريتان عميقتان، تفوقتا على عصرهما، وذوات رؤية ثاقبة، حيث أتيا بانقلابات حقيقية غيّرت طريقة تفكيرنا ونمط حياتنا.
س: ما الذي فهمه العالم خطأً عن غريغ بروكمان؟
غريغ: أعتقد أن الناس لا يدركون مدى تركيزي على هذه المهمة، حيث تسبب لي هذا التركيز ألمًا شخصيًا كبيرًا من نواحٍ عديدة. لكنني أؤمن تمامًا أن هذه التقنية يمكنها تمكين الناس وجعل الجميع يستفيدون. أريد بشدة المساعدة في تحقيق ذلك.
الحكم الأساسي على صناعة الذكاء الاصطناعي
ما الذي تريد أن يفهمه غير المتخصصين في التكنولوجيا عن الذكاء الاصطناعي؟
غريغ: سيصبح قوة خيرة في حياتهم الشخصية، وسيستفيدون منها، وسيدفع تقدم العلم والطب، ويؤثر فعليًا على كل فرد.
س: لماذا يكون تسمية نماذج OpenAI سيئة جدًا؟
غريغ: لا يمكنني إخبارك بهذا. (doge)
هل نحن على وشك نقطة وصول الذكاء الاصطناعي إلى نقطة تسريع تطوره بشكل أسّي؟
غريغ: أعتقد أننا نمر بمرحلة تطبيق الذكاء الاصطناعي على عملية تطويره الخاص، وستصبح أسرع وأسرع.
لقد كان هذا يحدث بالفعل منذ ChatGPT. كنا نستخدم ChatGPT لتسريع عملية التطوير بنسبة 10% أو 20%. الآن لدينا أدوات برمجة مذهلة تُحدث ثورة في طريقة إنجاز هندسة البرمجيات.
لكن معظم العمل الذي نقوم به في إنتاج النموذج يعاني من قيود في البرمجيات. وسننتقل قريبًا إلى المرحلة التالية، حيث سيقترح الذكاء الاصطناعي أفكار بحثية خاصة به ويجري الاختبارات وينفذ التجارب. لذا أعتقد أن سرعة التكرار والابتكار ستستمر في التسارع بسبب ما نقوم بإنتاجه.
كم نسبة الكود المكتوب حاليًا بواسطة الذكاء الاصطناعي؟
غريغ: من الصعب القول كم من الكود ليس مكتوبًا بواسطة الذكاء الاصطناعي. هذه النسبة تقترب من الصفر.
حاليًا، في ظل توفر السياق والهيكل الصحيحين، فإن الذكاء الاصطناعي يتفوق بكثير على البشر في كتابة الكود الفعلية. أما بالنسبة لجزء هيكلية الكود، فلا يزال الخبراء البشر أكثر كفاءة بكثير، لكن كتابة الكود الفعلية هي في الأساس عمل الذكاء الاصطناعي.
هل اقترح الذكاء الاصطناعي أفكارًا جديدة لم تخطر لك على بال؟
غريغ: نحن نقترب من هذا الهدف، على سبيل المثال في تصميم الرقائق. العام الماضي، في تصميم رقائقنا الخاصة، حاولنا تحسين التوافق مع التقنية لتقليل المساحة المستخدمة في الدوائر.
لقد اكتشفنا أن الحلول المُحسَّنة التي أنتجها النموذج موجودة بالفعل في قائمتنا، لذا لم يقترح شيئًا جديدًا لم يخطر على بال البشر قط، لكنه حققها بسرعة أكبر وبطريقة لم نكن نملك الوقت الكافي لإنجازها.
على سبيل المثال، مؤخرًا في فيزياء الكم، حلينا مشكلة فيزيائية محددة، وتوصلنا إلى نتيجة تناقض التوقعات الأكاديمية، وحصلنا على صيغة أنيقة وبسيطة.
لذلك من完全 ممكن الحصول على أفكار جديدة من هذه النماذج. في الخطوة التالية، سنطبقها في مجالات أكثر صعوبة، أو نحتاج إلى مزيد من السياق الحقيقي. لقد رأينا فقط بداية الأمر. لكن لدينا خارطة طريق لتنفيذها، ولا يزال أمامنا الكثير من العمل.
س: إذا كانت النماذج تعتمد على التعلم المعزز، هل تعتقد أنها ستتطور لتقول لنا فقط ما نريد سماعه؟
غريغ: لقد مررنا فعليًا بعملية تطوير نموذج تدريبي لتناسب تفضيلات المستخدمين.
لقد لاحظنا أنه في وقت ما من العام الماضي، بدأ النموذج فعلاً في الميل إلى إخبارك بما تريد سماعه، وقمنا بإجراء تغييرات في هذا الصدد، لأننا نرغب في أن يكون توجيه النموذج الحقيقي هو مساعدتك على تحقيق أهدافك وأهدافك طويلة الأجل.
ربما يشعرك التوافق الحالي بالراحة، لكنه ليس ما تريده حقًا. ربما يحبه بعض الأشخاص، لكنه ليس ما يريده معظم الناس حقًا.
لذلك، حققنا بالفعل تقدمًا تقنيًا كبيرًا لضمان أن تدريب الذكاء الاصطناعي الخاص بنا لا يؤدي إلى ما يُعرف بخرق المكافآت. نحن نرغب حقًا في ضمان وجود إشارة جيدة حول الهدف، وليس فقط أشياء قصيرة الأجل تمنحك رضا سريعًا.
للوصول إليّ، قد تكون هذه أهم جزء من الرؤية التي سيقودنا إليها الذكاء الاصطناعي الشخصي والذكاء العام الاصطناعي الشخصي، وهي ضمان ألا تتعلق فقط بما يبدو جيدًا في الوقت الحالي، بل تتعلق حقًا بالتوافق مع رفاهيتك طويلة الأجل وأهدافك طويلة الأجل وما تريده حقًا.
I believe this is what truly empowers people.
س: يبدو أن الاتجاه الحالي هو نشر نماذج تجريبية، هل تعتقد أن السبب هو قيودنا على قوة الحوسبة؟
غريغ: بشكل عام، نحن نتجه نحو عالم يُقاد بالقدرة الحسابية.
لم يعد مجرد الإجابة السريعة على سؤال، بل بدأ حقًا في التعمق، واستهلاك كمية كبيرة من الرموز لدمج مصادر بيانات مختلفة، والبحث في قاعدة معرفة الشركة، من أجل حل المشكلات الصعبة وكتابة برمجيات تفوق قدرات الإنسان.
كل هذا يُدار أساسًا من خلال القوة الحسابية، والقوة الحسابية غير كافية على الإطلاق. إذا كان لدى كل شخص في العالم وحدة معالجة رسومية واحدة، فسيكون ذلك 8 مليارات وحدة معالجة رسومية، ونحن بعيدون جدًا عن تحقيق هذا المستوى حاليًا. الآن، آلاف أو ملايين وحدات المعالجة الرسومية تُعتبر كبيرة جدًا.
لذلك، في التدريب، نميل إلى بناء قوة الحوسبة مسبقًا لمواجهة الطلب الذي نراه. سنركز بشدة على مهمتنا لجعل النموذج متاحًا للجميع وواسع الانتشار.
سُخِرَ منكم في السابق لأنكم استثمرتم كمية كبيرة من الجهد والمال في مراكز البيانات. ما رأيك الآن في هذا الوضع؟
غريغ: أعتقد أن هذا سيمنحنا ميزة، ليس فقط لصالح الأعمال، بل أيضًا لتحقيق نقل التكنولوجيا إلى الجميع.
سيتم توجيه قوة الحوسبة المستقبلية أولاً نحو المهام الكبرى، مثل التغلب على السرطان، ويمكن تحقيق ذلك هذا العام.
في الواقع، توزيع القوة الحسابية هو قضية محورية لمستقبل المجتمع، فهناك كمية محدودة فقط من القوة الحسابية، لذا يجب تحديد أولويات استخدامها، لكننا نتمسك بإيماننا بأن كل فرد يحتاج إلى الحصول على القوة الحسابية.
هذا هو السبب في أن لدينا النسخة المجانية من ChatGPT، ونعمل بجد لضمان قدرة الناس على استخدام هذه التقنية.
س: كيف ترون التوازن بين الأعمال الاستهلاكية و الأعمال المؤسسية داخل OpenAI؟
غريغ: ما أفكر فيه كثيرًا مؤخرًا هو التركيز.
لأن هذا المجال هو تجسيد للفرص، يمكنك تطبيق الذكاء الاصطناعي على أي مشكلة، وأي شيء ترغب في بنائه، وكل شيء ممكن. لكن مشكلتنا الحالية لا تزال قلة القدرة الحسابية.
لذلك أعتقد أن الأعمال التجارية للشركات ستكون مهمة بشكل واضح في المرحلة القادمة من OpenAI، لأن الاقتصاد يتحول أمام أعيننا إلى اقتصاد قوة الحوسبة. وقد أصبحت هكذا بالفعل هندسة البرمجيات، وستصبح كذلك كل مجال يعمل باستخدام الحاسوب.
لذلك نحتاج إلى مساعدة الأشخاص هناك على نشر هذه النماذج، وفهم كيفية الاستفادة منها، وكيفية تحقيق أقصى استفادة منها.
سيصبح الحد الفاصل بين الشركات والاستهلاكية أكثر ضبابية، لأن ريادة الأعمال ستكون أسهل من أي وقت مضى. لقد شهدنا ذلك بالفعل.
س: هل تعتقد أننا سنمتلك مراكز بيانات فضائية؟
غريغ: أعتقد أننا سنمتلك مراكز بيانات في كل مكان، لكن لا تزال هناك العديد من المشكلات التقنية المتعلقة بمراكز البيانات في الفضاء حاليًا.
س: ما هو النشر التكراري؟ ولماذا تقومون بذلك؟
غريغ: التوزيع التكراري هو أحد الركائز الأساسية التي تعتمد عليها OpenAI في معالجة كيفية جعل هذه التقنية تخدم البشرية وتحقق مهمتها.
إن تطوير سري وطرح واحد فقط يحمل مخاطر عالية جدًا، لأنك لا تستطيع التنبؤ بمشاكل العالم الحقيقي. أما النشر التدريجي فيمكننا من اكتشاف المخاطر من خلال التطبيق العملي وتصحيحها بسرعة. على سبيل المثال، بعد إطلاق GPT-3، لم نتوقع أن أكبر استخدام غير مشروع سيكون رسائل نصية غير مرغوب فيها في مجال الرعاية الصحية، وكان التطبيق العملي هو ما مكننا من التصدي له في الوقت المناسب.
لذلك، فإن مفهوم النشر التكراري هو أننا سنطلق الإصدارات الوسيطة من هذه التقنية.
هذا ليس عذرًا للنشر العشوائي، فلا يزال يتعين عليك التفكير في كل خطوة في أفضل تقديراتنا حول جميع الطرق الممكنة التي يمكن أن تُساء استخدامها، وما هي العيوب والمخاطر، ثم التخفيف منها. لكنك أيضًا تستطيع رؤية الواقع الفعلي، ومعرفة ما إذا كانت أحكامك صحيحة، والتعلم من الواقع، وتحسين أدائك في المرة القادمة.
في تاريخ OpenAI، كنا نأمل أن من سبقونا في نشر تقنيات مُغيّرة للقواعد، ربما كانوا يستطيعون إعطاؤنا الإجابات. لكن الأمور لم تكن أبداً بهذه البساطة.
لديهم بالفعل حكمة ورؤى، وقد اعتمدناها. لكننا أدركنا أننا الأكثر قربًا من هذه التقنية، وبسبب ابتكارنا لها، يمكننا فهم الطريقة الصحيحة لتشكيلها بشكل أفضل.
س: إذا كان نموذج متقدم يضع الأمان كأولوية قصوى، بينما لا يفعل الآخر ذلك، كيف ترى هذا الفرق؟
غريغ: أعتقد أننا اكتشفنا أن الأمان هو في الواقع ميزة منتج أساسية، ولا أحد يريد نموذجًا لا يتوافق مع قيمه.
لذلك استثمرنا في الأمان، ربما بدرجة تفوق ما يعتقده الناس، وأكثر من أي مختبر آخر.
أنا أؤمن دائمًا أن من يبنون هذه التقنية ويملكون منتجًا ناجحًا لا يمكنهم الاستمرار في عدم الاستثمار بقوة في الأمان. عليك أن تفكر على المدى الطويل لعملك ولما تخلقنه، وهذا يتعلق بكيفية تدريب النماذج وكيفية الحصول على حلقات التغذية الراجعة.
أريد فقط أن أقول إننا ملتزمون بجعل الأمان جزءًا من مهمتنا، وهو ما يتجلى بالفعل في منتجاتنا وعالمنا.
س: عندما أخبر الناس أنني سأجري هذا المقابلة، كان رد فعلهم الشائع هو قلقهم على وظائفهم وشعورهم بعدم اليقين. ماذا ستقول لهم؟
غريغ: أعتقد حقًا أن كيفية تطور هذه التقنية غير مؤكدة. طريقة تطورها كانت مفاجئة، والذكاء الاصطناعي الحالي والعالم الحالي ليسا كما توقّعهما الخيال العلمي. بعض الاستنتاجات التي بدا أنها حتمية، عندما تحققت فعليًا، لم تكن تمامًا كما توقّعت.
أعتقد أن الناس دائمًا ما يرون بسهولة ما سيفقدهونه. التغيير قادم، وهذا لا يمكن إنكاره، لكن الأصعب هو توقع ما ستكتسبه.
على سبيل المثال، فكّر في كيفية فهم الناس في عام 1950 لشركة Uber؛ أولاً، عليك أن تفكر في الحواسيب والهواتف وأجهزة تحديد المواقع العالمية. في الواقع، يتضمن ذلك عددًا كبيرًا من التقنيات، لكنه حدث بالفعل. وتحدث آلاف وملايين الحالات الأخرى بالتوازي.
لذلك، رأيي في الذكاء الاصطناعي هو أنه يتعلق بالتمكين، وبالقدرة البشرية على اتخاذ القرار. وهذا يعني بالفعل أن بعض المؤسسات والوظائف، تلك الأشياء التي اعتقدنا أننا يمكننا الاعتماد عليها، قد لا تكون مستقرة كما كنا نتصور.
إذًا فإنه سيؤثر على الناس، لكن السؤال العميق الذي يجب طرحه هو: ماذا حصلت عليه؟ وكيف تستفيد منه؟
يمكنك الآن أن تصبح خالقًا، ويمكنك إنشاء أي شيء، أي شيء يمكنك تصوره يمكن أن يصبح واقعًا.
كيف يمكن تطوير القدرة الإبداعية؟
غريغ: اغمر نفسك حقًا في هذه التقنية.
ما لاحظته أن الأشخاص الذين استفادوا أكثر من خلال تجاوز تقنيات متعددة هم أولئك الذين دخلوا في التقنية السابقة. والآن، عتبة التجربة أقل من أي وقت مضى.
لذلك أعتقد أن فرصًا جديدة ستُخلق.
أعتقد أن العالم يحتاج بالفعل إلى التفكير في كيفية دعم كل فرد خلال أي تحول قادم في هذا الوقت الملئ بعدم اليقين. لأن الاقتصاد سيصبح اقتصادًا قائمًا على القوة الحسابية، لكن لكل فرد مكان يساهم فيه.
س: أين يجب على الشباب الاستثمار اليوم؟ إذا كنت في المدرسة الثانوية أو الجامعة، أو بدأت للتو العمل، ما هي المهارات التي تعتقد أنها ستكون أكثر قيمة في المستقبل؟
غريغ: أعتقد حقًا أن التعمق في هذه التقنية سيصبح مهارة أساسية، لفهم كيفية استخلاص أقصى قيمة من الذكاء الاصطناعي.
لأننا جميعًا سننتقل إلى عالم نصبح فيه مديري الوكلاء، وربما قريبًا مدراء تنفيذيين لشركات ذكاء اصطناعي مستقلة.
طالما لديك التوكن والقوة الحسابية التي تُحرّكه، يمكنك حينها توجيه القوة الحسابية إلى أي مشكلة، وعدد المشكلات التي يرغب البشر في حلها لا نهائي.
لذلك أعتقد أنه كلما تعمق الناس في هذه التقنية، وفهموا كيفية الاستفادة من الأمور القادمة، وكيفية دمج هذه التقنيات بطرق جديدة، وكيفية التفاعل مع وكلائنا وإدارتها فعليًا، والتفكير في "ما الذي أريده؟ ما هي وعيي الذاتي؟ ما هو هدفي؟ ما الذي أريد رؤيته في العالم؟"، فإن تحقيق ذلك سيكون أسهل من أي وقت مضى.
I believe that the upside potential of that world, given what we've gained, is almost unimaginable.
س: ما هو المستقبل الأكثر سلبية الذي يمكنك تصوره؟
غريغ: نقطة مثيرة جداً حول كيفية تطور التكنولوجيا حتى الآن هي أنها في الواقع تجبرنا على تغيير أنفسنا لتناسب الآلات.
فكر في عدد الأشخاص الذين يعملون وهم يواجهون هذا الصندوق، ويضغطون على لوحة المفاتيح، ويعانون من متلازمة النفق الرسغي، وكتفيهم منحنية. لكن هذا ليس الشكل الذي نتمناه، فالعالم الذي نسعى إليه ليس فقط حيث تستخدم الكمبيوتر للعمل، بل حيث يعمل الكمبيوتر من أجلك.
هذا يجلب فرصًا، كما يجلب مخاطر. لذا نحن بحاجة إلى إيجاد طرق لتخفيف هذه المخاطر.
في النهاية، تكمن مشكلة أساسية: إذا كان لديك آلات تساعد الناس على تحقيق أهدافهم، فهي هناك لفعل ما تريد. لكن أحيانًا تكون أهداف الناس متعارضة، فكيف تحل هذا التناقض؟ كيف تقرر ما الذي ستساعدك عليه الذكاء الاصطناعي وما الذي لن يساعدك عليه؟ كيف تحاول حقًا فهم كيفية دمج هذا في المجتمع؟ وكيف تضمن أن الفوائد لا تذهب فقط إلى شركة واحدة أو مجموعة معينة، بل ترفع حقًا مستوى الجميع؟
يجب أن نعترف بأن هناك لا يزال العديد من طرق الخطأ أو المخاطر التي يجب علينا حلها.
س: السؤال الأخير، ما هو النجاح بالنسبة لك؟
غريغ: تحقيق مهمة OpenAI لضمان استفادة البشرية جمعاء من AGI.
روابط مرجعية: [1] https://x.com/shaneparrish/status/2046900710055297072 [2] https://youtu.be/6JoUcQ1qmAc
هذا المقال من حساب WeChat "Quantum Bit"، المؤلف: متابع التكنولوجيا المتقدمة