Jensen Huang Thinks A.I. Alarmism Has Gone Too Far

Jensen Huang Thinks A.I. Alarmism Has Gone Too Far | The Ezra Klein Show

Watch on YouTube

Now Playing

Jensen Huang Thinks A.I. Alarmism Has Gone Too Far | The Ezra Klein Show

Transcript

4173 segments

0:00

إذا كانوا يعتقدون

0:01

أنهم فقدوا السيطرة،

0:02

فلا ينبغي لهم طرح

0:02

منتجاتهم حتى

0:03

يستعيدوا السيطرة. لا

0:04

تظن للحظة أن مجرد

0:05

كونك مثيراً للذعر

0:06

يعني أنك تقدم خدمة

0:07

للمجتمع. ماذا لو كان

0:08

هذا هو ما يعتقدونه

0:09

حقاً؟ لا يمكنني

0:10

التحدث إليك عما

0:11

يعتقدونه. يمكنني فقط

0:12

إخبارك بما أعتقده أنا

0:13

. على مدى الأسابيع

0:14

القليلة الماضية، حيث

0:16

كان العالم بأسره

0:17

يتحدث عن الذكاء

0:18

الاصطناعي، كانت

0:19

الأصوات الأكثر

0:20

بروزاً هي أصوات

0:20

المختبرات الرائدة،

0:22

سواء من رؤسائها

0:23

التنفيذيين أو قادتها

0:24

أو موظفيها. هذه هي

0:25

المختبرات التي تبتكر

0:27

نماذج ذكاء اصطناعي

0:28

متقدمة للغاية مثل "

0:29

كلود" و "تشات جي بي تي"

0:30

و "جيمناي" وغيرها.

0:32

لكنها ليست وجهة النظر

0:33

الوحيدة حول الذكاء

0:34

الاصطناعي. ربما الشخص

0:35

الأكثر تأثيراً في

0:36

مجال الذكاء

0:37

الاصطناعي هو جنسن

0:38

هوانغ، الرئيس

0:39

التنفيذي لشركة

0:40

إنفيديا. إنفيديا هي

0:41

الآن أكبر شركة في

0:42

العالم، بقيمة سوقية

0:43

تبلغ 5.4 تريليون دولار.

0:45

لقد وجدت هذه

0:46

الإحصائية مذهلة. منذ

0:47

عام 2023، جاءت 15 سنتاً

0:49

من كل دولار ربحته

0:51

البورصة الأمريكية من

0:53

سهم إنفيديا. والسبب

0:56

هو أن إنفيديا تمثل

0:57

الركيزة المادية

0:59

والبرمجية التي يقوم

1:00

عليها الذكاء

1:01

الاصطناعي الحديث.

1:03

شرائح إنفيديا ليست

1:04

مشهورة لأن الذكاء

1:05

الاصطناعي مشهور. بل

1:07

أصبح الذكاء

1:07

الاصطناعي في شكله

1:08

الحديث ممكناً لأن

1:09

شرائح إنفيديا كانت

1:10

مشهورة. لقد صُنعت في

1:11

الأصل لمعالجة

1:12

الرسوميات، وألعاب

1:13

الفيديو، وما شابه ذلك

1:14

. لكن تبين أن نوع

1:16

الحوسبة المتوازية

1:17

التي كانت تقوم بها

1:18

وطريقة برمجتها كانا

1:19

بالضبط ما يلزم لجعل

1:21

التعلم العميق بشكله

1:22

الحديث يعمل. هوانغ

1:24

ليس مؤثراً فقط من حيث

1:25

تحكمه في أحد الموارد

1:27

المركزية لتدريب

1:28

نماذج الذكاء

1:29

الاصطناعي الجديدة

1:30

واستخدامها للإجابة

1:32

على الأسئلة وخلق

1:33

الذكاء في العالم. لقد

1:34

أصبح أيضاً مؤثراً

1:36

جداً في إدارة ترامب.

1:37

ولدى هوانغ وجهة نظر

1:39

مختلفة تماماً عن بعض

1:40

قادة المختبرات. إنه

1:42

قلق بشأن السلامة لكنه

1:43

يراها مشكلة هندسية

1:45

قابلة للحل. إنه قلق

1:46

بشأن الاتجاه الذي

1:47

تسير فيه الأمور لكنه

1:48

لا يريد رؤية تشريعات

1:50

جديدة لتغيير ذلك. لذا

1:51

أردت أن أعرف كيف يدرك

1:52

هوانغ الذكاء

1:53

الاصطناعي، وما هو

1:54

نموذجه للتفكير فيه،

1:55

وما الذي يعتقد أنه

1:57

يسير بشكل خاطئ، وما

1:58

الذي يعتقد أنه يجب أن

1:59

يحدث لكي يسير في

2:00

الطريق الصحيح. لذلك

2:01

جئت إلى سانتا كلارا،

2:03

إلى مقر شركة إنفيديا،

2:05

لإجراء مقابلة معه.

2:06

ينضم إلي الآن. جنسن

2:12

هوانغ، أهلاً بك في

2:14

البرنامج.

2:15

>> شكراً لك. إنه لمن

2:16

الرائع رؤيتك. لقد

2:17

وصفت الذكاء

2:18

الاصطناعي بأنه كعكة

2:20

من خمس طبقات. اشرح لي

2:21

هذه الطبقات.

2:22

>> حسناً، بادئ ذي بدء،

2:24

إنها ثورة صناعية

2:25

جديدة، وهذه الثورة

2:27

الصناعية، هذه

2:28

الصناعة تتطلب

2:29

الإنتاج. إنها تقوم

2:31

بتصنيع الأشياء. أعلم

2:33

أنه في النهاية عندما

2:34

يختبره الناس، يبدو

2:36

كمنتج برمجي، لكنه

2:38

يتطلب طاقة. الرقائق

2:39

التي تدخل في مراكز

2:41

البيانات هذه، هذه

2:42

مصانع الذكاء

2:43

الاصطناعي. الطبقة

2:44

التالية فوقها هي

2:45

أساساً مصنع الذكاء

2:47

الاصطناعي، ما يستمتع

2:48

به الناس كـ بنية

2:50

تحتية أو خدمات سحابية

2:52

. والطبقة التي تعلوها

2:54

هي النماذج. والشيء

2:55

المهم الذي يجب إدراكه

2:56

هو وجود نماذج لغوية،

2:58

ولكن هناك نماذج من كل

2:59

الأنواع، نماذج

3:00

كيميائية، ونماذج

3:01

بيولوجية، ونماذج

3:02

فيزيائية، ونماذج

3:03

مفاصلية، وروبوتات،

3:04

ونماذج ملاحة،

3:04

وسيارات ذاتية

3:05

القيادة، وكل أنواع

3:06

النماذج المختلفة.

3:07

وفوق ذلك تأتي الطبقة

3:09

الأكثر أهمية، وهي

3:11

الطبقة التي أهتم بها

3:13

أكثر والتي تستفيد

3:15

منها بلادنا، وهي طبقة

3:17

التطبيقات، وهذه كما

3:19

تعلم تطبيقات للخدمات

3:21

القانونية، وللخدمات

3:23

الصحية، وللتصنيع،

3:24

وهكذا دواليك، كل

3:26

صناعة تشارك فيها. لذا

3:28

أريد استعراض هذا،

3:29

ولكن من الأعلى إلى

3:31

الأسفل، لأنه كما تقول

3:32

، الطريقة التي

3:33

سيتفاعل بها الناس معه

3:35

، والطريقة التي سيغير

3:37

بها حياتهم أو لا، هي

3:38

ما تسميه طبقة

3:39

التطبيقات.

3:40

>> فلنبدأ بالرؤية. ما هو

3:42

العالم الذي تتصوره؟

3:44

ما هو الممكن الذي ليس

3:46

ممكناً الآن؟ ما هو

3:48

الشائع الذي ليس

3:49

شائعاً الآن

3:50

>> إذا نجحنا في تحقيق

3:51

تلك الطبقة بشكل صحيح؟

3:54

قبل 200 عام كنا قادرين

3:56

على تشغيل أي شيء وكل

3:58

شيء بالكهرباء، ثم

4:00

أعتقد قبل 40 عاماً أو 30

4:02

عاماً مع الإنترنت،

4:04

أصبحنا قادرين على

4:06

العثور على أي شيء.

4:11

اليوم أو قريباً سنكون

4:13

قادرين على معرفة كل

4:15

شيء والقيام بأي شيء.

4:18

وهذا هو المفهوم

4:19

المثير حقاً، أنه من

4:21

العدم، بدلاً من إجراء

4:23

بحث ثم التنقل عبر

4:25

رابط تلو الآخر،

4:26

وقراءة كل هذه المواقع

4:28

المختلفة لمحاولة

4:30

معرفة ما يجري. في

4:31

المستقبل، أنت فقط

4:33

تطرح سؤالاً، ويأتيك

4:35

الرد بإجابة. تطرح

4:36

عليه مشروعاً فيأتيك

4:38

بحل، تعطيه مهمة فيعود

4:40

وقد أنجزها، كما تعلم،

4:41

ويأتي كل ذلك من العدم

4:43

، من السحابة. وهذا هو

4:45

الشيء السحري. أشعر أن

4:47

المستقبل بالطريقة

4:48

التي تصفها، حيث

4:49

يختبره الناس عبر "

4:51

بوتات" المحادثة، حيث

4:52

يمكنهم الذهاب وسؤال "

4:54

جروك" أو "كلود" أو "

4:55

تشات جي بي تي" سؤالاً،

4:57

لكن طبقة التطبيقات

4:59

تعمل بطريقة صناعية

5:00

أكثر، فهي موجودة في

5:02

المستشفيات والمدارس،

5:03

لذا "إنفيديا".

5:05

>> هذا مثال رائع، على

5:06

سبيل المثال، الأشعة.

5:08

>> كيف يبدو الأمر؟

5:09

>> الأشعة، في السنوات

5:10

العشر الأخيرة، منذ أن

5:12

أصبحت الرؤية

5:13

الحاسوبية خارقة

5:14

للبشر إن صح التعبير،

5:15

تغلغلت تقنية الذكاء

5:17

الاصطناعي الآن في كل

5:18

جوانب الأشعة. كل

5:19

تطبيق في مجال الأشعة

5:21

يحتوي الآن على ذكاء

5:22

اصطناعي. ونتيجة لذلك،

5:24

أصبح بإمكانك اكتشاف

5:26

أي خلل. يمكنك اكتشاف

5:27

أي مرض، ويتم ذلك

5:28

بمستوى يفوق القدرات

5:30

البشرية. لذا، الأشعة

5:31

مثال أعلم أنك تحب

5:33

استخدامه. الأمر الذي

5:34

يقلق الناس بشأن طبقة

5:36

التطبيقات هو أن هذه

5:37

التطبيقات ستحل محل

5:39

البشر. وقد كان مجال

5:40

الأشعة مثالاً مثيراً

5:41

للاهتمام يُستخدم من

5:43

كلا الجانبين. وأسمعك

5:44

تتحدث عنه كثيراً. إذن

5:48

، كيف أدى دخول الذكاء

5:50

الاصطناعي إلى تغيير

5:52

ممارسة الأشعة؟

5:56

>> حسناً، الشيء المهم

5:57

الذي يجب إدراكه في كل

5:59

هذه الوظائف هو

6:01

التمييز بين الغرض من

6:03

الوظيفة والمهام التي

6:04

تقوم بها كجزء منها. في

6:08

حالة الأشعة، المهمة

6:10

التي تستهلك الكثير من

6:12

وقتهم ويجلسون في غرف

6:14

مظلمة لأدائها هي

6:15

دراسة هذه الصور. الآن

6:18

، إذا أصبحت دراسة

6:19

الصور تتم تلقائياً

6:20

فجأة، فهذا لا يغير

6:21

الغرض من وظيفتهم، وهو

6:23

تشخيص الأمراض،

6:24

ومساعدة الأطباء في

6:25

إجراء المزيد من

6:26

الفحوصات، ومساعدة

6:28

المرضى في النهاية على

6:29

معرفة ما يعانون منه.

6:31

وبالتالي، الغرض

6:32

الأساسي لا يتغير. لقد

6:34

أصبحت مهمة دراسة تلك

6:36

الصور مؤتمتة. ونتيجة

6:38

لذلك، أصبح أطباء

6:39

الأشعة قادرين فعلياً

6:40

على إنجاز المزيد،

6:41

والتعامل مع حالات

6:42

أكثر، وإجراء المزيد

6:43

من الفحوصات. تصبح

6:44

المستشفيات قادرة على

6:46

معالجة عدد أكبر بكثير

6:47

من هؤلاء المرضى،

6:48

وبالتالي ترتفع

6:49

إيراداتها. ونتيجة

6:51

لذلك، فهم بحاجة إلى

6:52

المزيد من أطباء

6:53

الأشعة. هذه الحلقة

6:55

المفرغة تحدث لأن تدفق

7:00

المرضى كبير جداً،

7:01

فأين تواجه هذه

7:03

المشكلة أيضاً؟ حسناً

7:04

، لنلقِ نظرة على

7:06

هندسة البرمجيات. قال

7:07

الناس، كانت هناك

7:09

توقعات بأنه بحلول هذا

7:10

العام، سيتم برمجة 90%

7:12

من جميع البرامج

7:13

بواسطة وكلاء،

7:14

وبالتالي لن نحتاج إلى

7:16

أي مهندسي برمجيات.

7:18

السؤال هو، هل نستنتج

7:19

من ذلك أننا لا نحتاج

7:21

إلى مهندسي برمجيات؟

7:23

هذا الجزء الأخير خاطئ

7:25

تماماً؛ إنه غير صحيح

7:26

على الإطلاق. الغرض من

7:28

مهندس البرمجيات هو

7:30

الهندسة. كانت هناك

7:32

هندسة قبل البرمجيات،

7:34

وستكون هناك هندسة بعد

7:36

برمجة البرمجيات.

7:38

الغرض من الهندسة هو

7:40

ابتكار شيء جديد،

7:42

واكتشاف منتج جديد، أو

7:44

إنشاء منتج جديد، وحل

7:46

مشكلة، وربط الحاجة

7:48

الاجتماعية

7:50

بالتكنولوجيا

7:51

الموجودة في شكل منتج.

7:53

لذا فإن تلك المهمة،

7:55

وذلك الغرض لا يتغيران

7:57

. بالنسبة لي الآن،

7:59

وبطبيعة الحال، ما

8:00

قلته للتو يبدو

8:01

بديهياً تماماً؛

8:03

فعندما تخرجت من

8:04

الجامعة، لم تكن لدينا

8:06

مزايا هندسة

8:06

البرمجيات، ولم تكن

8:08

لدينا مزايا البرمجة.

8:10

لكن وظائفنا كانت

8:11

موجودة من قبل، وإذا

8:13

أصبحت البرمجة مؤتمتة

8:14

بالكامل، فستظل

8:16

وظائفنا قائمة كما

8:17

كانت. لذا أعتقد أن

8:19

المغالطة التي تحولت

8:21

الآن إلى أسطورة بسبب

8:23

بعض الروايات والقصص-

8:25

وهي أسطورة ضارة-هي أن

8:27

الذكاء الاصطناعي

8:28

سيدمر الوظائف، وهو

8:30

أمر خاطئ جوهرياً. إنه

8:32

سيغير كل وظيفة. سيغير

8:35

كل وظيفة. سيتم أتمتة

8:37

العديد من المهام.

8:39

هناك بعض الوظائف التي

8:41

تكون فيها الوظيفة

8:43

والمهمة شيئاً واحداً

8:44

، مثل خدمة العملاء

8:46

عبر الهاتف. في كثير من

8:49

الحالات، تكون تلك

8:50

الوظيفة هي المهمة بحد

8:52

ذاتها. وفي تلك

8:54

الحالات، يمكن

8:55

أتمتتها تماماً. لكن

8:57

في كثير من الأحيان،

8:58

ستجد أن هذه الصناعة

8:59

الجديدة أو

9:00

التكنولوجيا الجديدة

9:01

تخلق في الواقع مجموعة

9:03

كاملة من الوظائف

9:04

الجديدة. وإليكم

9:05

الدليل، إليكم نقطة

9:06

الإثبات. ففي الأشهر

9:08

الستة الماضية، أصبح

9:09

الذكاء الاصطناعي

9:10

مفيداً، إن صح التعبير

9:11

، وهو ما يمثل نقطة

9:12

التحول في الذكاء

9:13

الاصطناعي. قبل ذلك،

9:15

أمضينا 15 عاماً في

9:16

محاولة جعله يعمل

9:17

بفاعلية. وفجأة، في

9:18

الأشهر الستة الماضية

9:20

، أصبح مفيداً. أعني أن

9:21

هذه إحصائية لا تصدق.

9:23

ففي الأشهر الستة

9:24

الماضية، تم ضخ 500

9:25

مليار دولار من رأس

9:26

المال الاستثماري في

9:27

الشركات التي تعتمد

9:28

على الذكاء الاصطناعي.

9:30

والسبب في ذلك هو أنهم

9:31

يرون الآن إمكانات هذه

9:32

القدرة الجديدة،

9:33

وسيقومون بإنشاء

9:34

مجموعة كاملة من

9:34

الشركات الجديدة. من

9:36

الواضح أن الوظائف يتم

9:37

خلقها بفضل استثمارات

9:38

جديدة بقيمة 500 مليار

9:40

دولار. وكل هذا يحدث

9:41

الآن.

9:42

>> حسناً، اسمحوا لي أن

9:43

أتبنى وجهة النظر

9:44

المعارضة لأعطي صوتاً

9:45

لهؤلاء الخائفين.

9:46

>> أجل.

9:46

>> هناك مثال أخصائي

9:48

الأشعة، أليس كذلك؟

9:50

الذي تنبأ الناس على

9:51

مدى السنوات العشر

9:53

الماضية باختفاء

9:54

وظيفته، والآن هناك

9:55

طلب عليه أكثر من أي

9:57

وقت مضى.

9:57

>> هناك أيضاً حقيقة أن

9:58

الأتمتة تقضي على

10:00

الوظائف فعلياً. إذا

10:01

نظرت إلى اليوم مقارنة

10:03

بعام 1960،

10:03

>> فإن عدداً أقل من

10:04

الأمريكيين يعملون

10:05

مباشرة في التصنيع

10:06

مقارنة بعام 1960، رغم

10:07

أننا أصبحنا بلداً

10:08

أكبر بكثير.

10:09

>> إذا نظرت،

10:10

>> نحن قمنا بترحيل تلك

10:11

الوظائف خارجياً،

10:12

وليس لأن تلك الوظائف

10:13

قد اختفت، بل لأن...

10:14

>> لكن يمكنك أن تفهم أن

10:15

الذكاء الاصطناعي هو

10:15

نوع من الترحيل

10:16

الخارجي أيضاً. الذكاء

10:17

الاصطناعي لديه...

10:18

>> دعني أطرح حجتي ثم

10:19

يمكنك الرد عليها.

10:21

>> الزراعة،

10:22

>> لدينا عدد أقل بكثير

10:23

من العاملين، فقد قمنا

10:24

بأتمتة الزراعة وننتج

10:25

الآن غذاءً أكثر من أي

10:26

وقت مضى. لدينا عدد أقل

10:27

من الأشخاص يعملون في

10:28

هذا المجال.

10:28

>> هناك أمران أعتقد أن

10:30

الناس يرون أنهما

10:31

يجعلان الذكاء

10:31

الاصطناعي مختلفاً

10:32

نوعاً ما عن دراسات

10:34

الحالة التي تتوفر

10:35

فيها تكنولوجيا تزيد

10:36

الإنتاجية، وتلغي بضع

10:37

وظائف، وتخلق وظائف

10:38

أكثر بكثير. أولاً،

10:40

إنها تكنولوجيا ذات

10:41

أغراض عامة. لذا فهي

10:42

ستتحور لتتولى وظائف

10:44

جديدة حتى بينما يحاول

10:45

الناس الانتقال إلى

10:47

تلك الوظائف. وثانياً،

10:48

أنها أداة محاكاة.

10:50

معظم الأشياء لا تحاكي

10:52

الطريقة التي يتصرف

10:53

بها البشر. ونحن لا

10:54

نحاول تعليمها الجانب

10:56

السياقي للوظائف. أليس

10:57

كذلك؟ هذا الفرق الذي

10:59

تصفه بين المهمة

11:00

والغاية. مع الذكاء

11:02

الاصطناعي، نحن نحاول

11:03

تعليمه الفرق بين

11:04

المهمة والغاية. نحن

11:06

نحاول جعله شيئاً

11:07

يمكنك التعاون معه

11:09

بطريقة غير مألوفة.

11:10

إذاً لماذا لا تعتقد

11:12

أن الكثير والكثير من

11:13

الأشخاص الذين لا

11:14

تختلف لديهم المهمة عن

11:16

الوظيفة كثيراً ليسوا

11:17

عرضة لخطر الاختفاء؟

11:19

كل هذا الاستثمار من

11:20

شركات رأس المال

11:21

الاستثماري الذي

11:22

تتحدث عنه، بعضه قائم

11:24

على فكرة أنك ستحصل

11:25

على تحسن هائل في

11:26

الإنتاجية سيأتي من

11:27

كون توظيف ذكاء

11:28

اصطناعي أرخص من توظيف

11:30

شخص. أنا أؤمن بأننا

11:31

سنشهد تغيراً جماعياً

11:33

في الوظائف. أؤمن أنه

11:37

سيكون هناك خلق صافٍ

11:38

للوظائف. ولنقل، استمع

11:44

، هناك مجموعة كاملة

11:46

من الصناعات الموجودة

11:48

اليوم لم تكن موجودة

11:50

في منتصف حياتي. يتحدث

11:54

الناس عن مراكز

11:55

العافية والمنتجعات

11:57

الصحية، وكل هذه

11:58

الصناعات الترفيهية

12:00

والفاخرة المختلفة،

12:02

وبصراحة، سوق

12:03

الرفاهية بأكمله لم

12:05

يكن موجوداً. أعتقد

12:06

أننا سنحصل ببساطة على

12:08

صناعات جديدة. هذا كل

12:09

ما في الأمر. ولكن بشكل

12:11

عام، لا شك في ذهني أنه

12:13

بسبب الطموح البشري،

12:15

وهذا هو المكون

12:16

الأساسي المفقود حقاً

12:18

، فالناس ينظرون إلى

12:20

هذا العمل وإلى كمية

12:22

الطاقة التي تُبذل فيه

12:24

. نحن سنقوم بإدراج

12:26

نظام أتمتة العمل هذا.

12:28

ونتيجة لذلك، فإن كمية

12:30

العمل الضرورية

12:31

ستنخفض الآن،

12:33

وبالتالي ستختفي بعض

12:35

الوظائف. أعتقد أن هذا

12:40

معيب لأن هناك عنصراً

12:42

من المدخلات، المدخل

12:44

البشري، هذا الشيء غير

12:46

الملموس، هو ليس

12:48

بالسعرات الحرارية

12:50

وليس بالجول، إنه

12:51

الطموح، وأنا أؤمن أن

12:53

قوة الطموح هي أعظم

12:55

قوة في الواقع، وهي

12:57

مفقودة في حسابات

12:59

الجميع.

13:01

>> ولكن بالنسبة

13:03

للكثيرين، ولكن

13:04

بالنسبة للكثيرين،

13:05

علاقتهم بالعمل.

13:07

>> لا تحركها نفس

13:07

الطموحات التي دفعتك

13:09

لإنشاء "إنفيديا".

13:10

>> وما يريدونه

13:11

>> هو طموح من نوع مختلف.

13:13

إنه طموح لتحسين حياة

13:15

أطفالهم. أمم، لرعاية

13:17

عائلاتهم، ورعاية

13:18

آبائهم، أمم، طموح بأن

13:20

يصبحوا أثرياء، وأن

13:22

يتمكنوا من السفر. هذه

13:24

كلها طموحات

13:25

>> أوافق عليها. لكن ربما

13:27

أعود إلى نوع الاعتراض

13:28

الذي طرحته قبل دقائق،

13:29

لأنني أعتقد أنه من

13:30

الجدير مناقشة هذا

13:31

الأمر. ما كنت تقوله عن

13:32

التصنيع هو نعم، هناك

13:34

وظائف تصنيع أقل في

13:35

الولايات المتحدة

13:36

لكننا قمنا بنقلها

13:37

للخارج. لديك المزيد

13:38

من التصنيع يحدث في

13:39

المكسيك، والمزيد في

13:41

الصين وإندونيسيا

13:42

وفيتنام، إلخ.

13:43

>> سنعيدها.

13:44

>> ربما نفعل ذلك. لكن

13:45

الحجة المضادة لهذا

13:47

ستكون أن أحد أسباب

13:48

عدم فقداننا لوظائف

13:49

التصنيع بشكل أسرع مما

13:51

حدث، وبالنسبة

13:52

للأماكن التي فقدتها

13:53

في أمريكا، فإن الكثير

13:55

منها لم يتعافَ بعد.

13:56

صحيح. الاقتصاد لا

13:58

يتحرك بدون احتكاك.

14:00

كان علينا بناء سلاسل

14:01

توريد جديدة، أليس

14:02

كذلك؟ تباطأت الأمور

14:04

بسبب كل ذلك، بسبب

14:05

حواجز اللغة،

14:05

والحواجز الجيوسياسية

14:07

. وهنا بالنسبة للكثير

14:08

من أنواع الوظائف

14:09

المختلفة، نحن نخلق

14:10

شيئاً يمكنه التحرك

14:12

بسلاسة كبيرة. ليس

14:13

لديك احتكاك المسافة.

14:14

ليس لديك احتكاك اللغة

14:16

. ليس لديك احتكاك

14:18

الثقافة. لذا سأضع

14:20

أوراقي على الطاولة،

14:22

أميل إلى أن أكون

14:23

متشككاً بعض الشيء

14:24

بشأن فقدان الوظائف

14:26

الجماعي، لكنني أريد

14:27

طرح الحجة لذلك معك

14:29

هنا لأن ما سيقولونه

14:30

هو أنه مثل

14:32

>> جزء كبير من المدى

14:33

الذي تمكنا فيه حتى من

14:34

حماية الوظائف من

14:35

المكسيك أو الصين،

14:36

>> بعض الأشياء التي خلقت

14:38

ذلك البطء، والتي لا

14:39

تزال تؤذي الكثير من

14:41

الناس، ليست موجودة

14:42

هنا. والذكاء

14:43

الاصطناعي يتسارع في

14:45

المنفعة، ويتسارع في

14:46

قدرته على أن يحل محل

14:48

أدوار جديدة بسرعة

14:49

كبيرة جداً جداً. وهو

14:51

أكثر مرونة من معظم

14:53

البشر. وهكذا فإن دروس

14:55

الماضي التي تستمد

14:57

منها بعض الراحة، يجب

14:59

في الواقع أن تجعلك

15:00

أكثر قلقاً وليس أقل

15:02

بشأن المستقبل.

15:03

>> أنا دائماً قلق بشأن

15:05

المستقبل. لهذا السبب

15:07

أعمل بجد. أمم، لكنني،

15:09

إذا جاز التعبير،

15:11

متفائل مسؤول. لدي،

15:15

لدي، أمم، لدي

15:16

مسؤوليات كبيرة. أنا

15:19

آخذ عملي على محمل

15:20

الجد للغاية. هناك

15:21

الكثير من الأشياء

15:23

التي يمكن أن تسوء. أمم

15:24

، نحن نضغط ونعمل عبر

15:26

كل طبقة من طبقات

15:28

التكنولوجيا. كل شيء

15:30

صعب. لكن تبين أن هذه

15:32

ليست مشكلة المجتمع.

15:34

تلك مشكلتي أنا.

15:36

وبالنسبة للمجتمع،

15:38

فما يجب عليهم معرفته

15:40

هو هذا. سنقوم ببناء

15:42

شركتنا. سنقوم ببناء

15:44

تقنيتنا. سأقوم بعملي

15:46

بجدية بالغة لدرجة أن

15:47

ما سيستمتعون به هو

15:49

تفاؤلي. سأفعل الشيء

15:51

نفسه مع أطفالي. وأفعل

15:53

الشيء نفسه مع عائلتي.

15:58

وأعتقد أن ما نريد

16:00

القيام به، في اعتقادي

16:02

، هو توجيه كل مخاوفنا

16:03

نحو مساعدة الناس على

16:05

استلهام هذه التقنية

16:07

واستخدامها.

16:13

استخدامها بحيث لا

16:14

تكتفي التقنية

16:15

بالتأثير عليهم فحسب،

16:17

بل تعود عليهم بالنفع.

16:19

الخوف الذي يساور

16:20

الكثيرين، 79%من

16:21

الأمريكيين يعتقدون

16:22

أن الذكاء الاصطناعي

16:23

سيقلل من إجمالي عدد

16:24

الوظائف. الخوف هو أنه

16:26

كلما كنت أكثر جدية،

16:28

وكلما كان سام ألتمان

16:29

أكثر جدية، وجوجل،

16:31

وداريو أمادي، ربما

16:33

تكون النتائج أسوأ؛

16:34

لأنه كلما كان الذكاء

16:35

الاصطناعي أفضل، زادت

16:37

كونه بديلاً كاملاً

16:38

للشخص، وزاد امتلاكه

16:39

لطموح بطرق لا يمتلكها

16:41

البشر. أنت تواصل

16:42

الحديث عن الطموح. أنا

16:44

أنام. أريد قضاء الوقت

16:46

مع أطفالي في الصباح.

16:48

عندما يكون لدي وكيل

16:49

ذكاء اصطناعي يعمل من

16:51

أجلي، فهو لا ينام. إنه

16:53

يعمل ويعمل ويعمل

16:54

ويعمل ويعمل فقط.

16:56

وأعتقد أنه نظراً لأن

16:57

التقنية تتقدم بسرعة

16:59

كبيرة، فهي أكثر قدرة

17:01

على استبدال البشر

17:02

بسرعة لا نعرف حقاً

17:04

كيفية نقل الأشخاص في

17:06

الاقتصاد بها. تلك

17:08

العملة لها وجهان

17:09

تماماً. لأن التقنية

17:13

قادرة جداً، ولأنها

17:15

ذكية جداً، فهي أيضاً

17:17

أسهل في الاستخدام.

17:20

>> مهم.

17:22

>> أنت مُمكَّن من قبل

17:23

هذه التقنية بسهولة

17:25

أكبر من أي تقنية في

17:27

التاريخ البشري. لذا

17:28

دعني أعطيك مثالاً.

17:30

كما تعلم، نحن نبتكر،

17:32

لقد ابتكرت، كنت أحد

17:33

الأوائل في هذه

17:34

الصناعة الذين أنشأوا

17:36

صناعة الحاسوب

17:37

الحديثة. وقد أنشأت

17:38

هذه الصناعة مجموعة

17:39

كاملة من الأدوات.

17:41

الأداة الأكثر قوة في

17:42

تاريخ البشرية، وهي

17:43

الحاسوب. لكن عليك أن

17:45

تتحدث لغته. عليك أن

17:46

تتعلم لغة خاصة للقيام

17:48

بذلك. يمكننا الآن جعل

17:49

ذلك ممكناً بفضل

17:50

الذكاء الاصطناعي.

17:51

يمكن للجميع

17:52

الاستفادة من هذا

17:53

الحاسوب. استخدامه إلى

17:55

أقصى حد دون الحاجة

17:56

إلى التحدث بلغة جديدة

17:58

. فورتران، باسكال، سي

17:59

، سي بلس بلس، كما تعلم

18:01

، كل واحدة من تلك

18:02

اللغات. راست، كل

18:03

واحدة من تلك اللغات.

18:05

كودا، وما إلى ذلك من

18:06

كل تلك اللغات. والآن

18:08

عليك فقط أن تتحدث لغة

18:09

البشر. أخبرها بما

18:11

تريد، أخبرها بآمالك

18:12

وأحلامك وما تحاول

18:14

تحقيقه، وسوف تتفاعل

18:16

معك وتنجز العمل

18:17

وتنجزه. وفجأة، أصبحت

18:19

تمتلك القوة. أصبحت

18:21

تمتلك نفس القوة التي

18:23

يمتلكها 10 أو 15 مليون

18:26

شخص من أصل 8 مليارات.

18:29

إنه أمر لا يصدق. لذا،

18:31

نقطتي هي أن هذه

18:32

التكنولوجيا قوية.

18:34

لكنها قوية أيضًا

18:36

بطريقة سهلة

18:37

الاستخدام حقًا. لذا،

18:40

وجهة نظري هي أنه من

18:42

ناحية نعم هناك خوف من

18:44

مجرد هذا التغير

18:45

التكنولوجي المذهل

18:47

ومدى سرعة حدوثه، ولكن

18:49

هذه السرعة تُفسر

18:51

بطريقتين. ما أسمعه

18:53

عندما أقول إن

18:54

التكنولوجيا تتطور

18:56

بسرعة، وبالتالي يجب

18:57

أن تصيبني بالقلق،

18:59

فهذه طريقة واحدة

19:00

لتلقي الأمر. الطريقة

19:01

الأخرى لتلقي الأمر هي

19:03

أنها تتقدم بسرعة

19:04

كبيرة مما يجعلها أسهل

19:06

في الاستخدام. لذا يجب

19:09

أن أستخدم

19:10

التكنولوجيا بأسرع ما

19:12

يمكن، حتى تستفيد من

19:14

هذا التحول وتستفيد من

19:16

هذه الصناعة الجديدة

19:17

ولا تكتفي بالتأثر بها

19:19

فقط.

19:21

>> أعتقد أن هناك سؤالًا

19:22

مثيرًا للاهتمام يلوح

19:23

في الأفق هنا بالنسبة

19:25

للشباب. إذن، أحد

19:26

التحولات التي بدأنا

19:27

نراها هو أن طلبات

19:29

وظائف مهندسي

19:29

البرمجيات في ازدياد،

19:31

لكنهم يتطلبون خبرة

19:32

أكبر. أرى هذا في مجالي

19:34

الخاص، حيث يوجد ضغط

19:35

ينتقل إلى أعلى سلسلة

19:37

القيمة، لأنك كما تقول

19:38

، تمتلك هذه

19:39

التكنولوجيا سهلة

19:41

الاستخدام للغاية.

19:42

يمكنها القيام

19:43

بالكثير من أجلك. لذا،

19:44

هل تحتاج إلى نفس

19:45

الموظفين المبتدئين

19:47

أم تحتاج إلى المزيد

19:48

من الأشخاص للإشراف

19:49

على أعمالهم؟

19:50

>> أوه، سؤال جيد. سؤال

19:52

جيد. انتظر عامين.

19:54

>> أخبرني لماذا. لأن

19:55

الالتحاق بالجامعة

19:57

يستغرق أربع سنوات.

19:58

الوقت المتبقي حتى

19:59

تخرج جيل هذه

20:01

التكنولوجيا الجديدة

20:02

هو عامان. لذا، في غضون

20:05

عامين، سيكون لديك جيل

20:08

جديد من المهندسين

20:09

والطلاب والفنانين،

20:11

وسيكونون متمكنين.

20:13

>> سيكونون من أبناء هذا

20:15

الجيل التقني بطريقة

20:16

ستمنحهم ميزة.

20:17

>> راقب ما سيحدث في غضون

20:19

عامين. نحن نرى ذلك

20:20

بالفعل لأن جميع

20:21

الخريجين الجدد، من

20:23

حملة الدكتوراه

20:24

والماجستير في علوم

20:25

الكمبيوتر، ماذا

20:26

يفعلون؟ إنهم جميعًا

20:28

يؤسسون شركاتهم

20:29

الخاصة في غضون عامين

20:30

آخرين. الخريجون الجدد

20:32

، خريجو عصر الذكاء

20:33

الاصطناعي. يا إلهي،

20:35

ستكون هناك موجة من

20:36

المهندسين المذهلين.

20:38

مهندسو اليوم مقارنة

20:40

بذلك العام، أعني أنني

20:42

كنت طالباً جيداً، كما

20:44

تعلم، وعندما تقارنني

20:45

بالطلاب الذين

20:47

يتخرجون اليوم. أمر لا

20:49

يصدق. لم نكن حتى عندما

20:50

ذهبت إلى المدرسة، لم

20:51

يُسمح لنا باستخدام

20:52

جهاز كمبيوتر، ولم

20:53

يُسمح لنا باستخدام

20:54

آلة حاسبة. وهكذا،

20:55

وهكذا، والآن، أعني،

20:56

كما تعلم، من يستخدم

20:57

آلة حاسبة؟ لا يمكنك

20:58

التخرج بدون جهاز

20:59

كمبيوتر شخصي. لا

21:00

يمكنك التخرج دون

21:01

معرفة كيفية برمجة

21:02

جهاز كمبيوتر وكتابة

21:04

برامج مذهلة. في

21:05

المستقبل، لن تتمكن من

21:06

التخرج دون تعلم كيفية

21:07

استخدام الذكاء

21:08

الاصطناعي والتعاون

21:09

مع نظام وكيل. هذا، هذا

21:11

ببساطة، لن ترى طفلاً

21:13

كهذا. وهكذا، سيصبحون

21:15

جميعاً قوى خارقة. لذا

21:16

فأنا آخذ مكاسب ذلك

21:18

على محمل الجد، أليس

21:19

كذلك؟ أعني فكرة

21:20

القيام بعملي الآن

21:21

بدون البحث الرقمي فقط

21:22

، أليس كذلك؟ فكرة أن

21:23

الأمر قد يتطلب الذهاب

21:25

إلى الميكروفيلم في

21:26

قبو مكتبة.

21:27

>> ثم هناك مخاوف الناس

21:28

بشأن ما هي المهارات

21:29

المعرفية التي نتخلص

21:31

منها. لذا كنت مفتوناً

21:33

بهذا. هناك دراسة حول

21:34

الذكاء الاصطناعي

21:35

والتعليم من الصين.

21:36

لقد نظرت في 26 ألف طالب

21:37

من الصف السابع إلى

21:38

الثاني عشر، وكان

21:39

لديهم اعتماد متدرج

21:40

للذكاء الاصطناعي.

21:41

لذلك كان بإمكانك

21:42

نوعاً ما رؤية ما كان

21:43

يحدث. وما وجدته هو

21:44

اقتباس: "اعتماد

21:44

الذكاء الاصطناعي

21:45

يرفع درجات الواجبات

21:46

المنزلية بنسبة 18%".

21:48

عظيم. يقلل وقت

21:49

الإنجاز بنسبة 30%، لذا

21:50

فهم ينهون واجباتهم

21:51

المدرسية بشكل أسرع.

21:53

ثم يخفض درجات

21:54

الاختبارات الشهرية

21:55

بنسبة 20%في غضون 6 أشهر.

21:57

تنخفض درجات اختبارات

21:58

القبول المهمة بنسبة

22:00

تتراوح بين 18 و 24%. مع

22:02

ظهور العقوبة الكاملة

22:03

فقط بعد حوالي عامين.

22:05

لذا، فإن رسالة هذا

22:06

البحث من الصين، حيث

22:07

كنت ترى الكثير من

22:08

الأطفال يستخدمون

22:08

الذكاء الاصطناعي

22:09

لمساعدتهم نوعاً ما،

22:10

كانت أنهم عندما كانوا

22:11

يستخدمون الذكاء

22:12

الاصطناعي، كانوا

22:13

ينجزون الأمور بشكل

22:14

أسرع. ولكن تبين أن

22:15

المهارات التي كانوا

22:16

يتعلمونها لم تكن

22:18

ثابتة، وأن أداءهم

22:19

الشخصي الفعلي، على

22:20

الأقل بالطريقة التي

22:22

نقيسه بها تقليدياً،

22:23

كان يتدهور.

22:24

>> نعم.

22:24

>> ما رأيك عندما تسمع

22:26

ذلك؟

22:26

>> أعتقد أن الجزء الأخير

22:27

أتفق معه تماماً. حاول

22:29

أن تجعل طفلاً يقوم

22:30

بعملية قسمة مطولة

22:32

الآن. كما تعلم، بدأ

22:33

جدول الضرب يُنسى.

22:35

إيجاد الجذور

22:36

التربيعية، يا إلهي.

22:37

أعني أن الرياضيات

22:39

الأساسية يتم نسيانها

22:40

ببساطة. مم، هل يهم ذلك

22:42

>> هذا هو سؤالي لك.

22:44

>> نعم، لا أعتقد أنه يهم.

22:45

لا أعتقد أنه يهم. مم،

22:47

لكن

22:47

>> لكن لابد من وجود

22:48

مجموعة من المهارات

22:49

المهمة.

22:49

>> أوه، أجل. أجل. أجل. لكن

22:52

ربما ليس تلك. سنكتشف

22:53

مهارات جديدة. فقط

22:55

ربما ليس تلك. هناك

22:57

الكثير من المهارات

22:58

التي لا تهم. أمم، كما

23:00

تعلم، الناس لا...أعني،

23:01

اعترافي الأول، أنا في

23:03

الواقع لا أعرف عنوان

23:05

منزلي وكل...

23:06

>> لا أعتقد حقاً أن هذا

23:07

صحيح. إنه...

23:08

>> إنه...إنه صحيح تماماً.

23:10

وجانين ستخبرك ولوري

23:12

ستخبرك، أمم، في أحد

23:13

الأيام اضطررت لتعبئة

23:15

الوقود وكان ذلك قبل

23:16

بضع سنوات، أمم،

23:18

احتاجوا إلى الرمز

23:19

البريدي الخاص بي

23:20

وأصبت بالذعر. لم أكن

23:22

أعرف رمزي البريدي. لا

23:24

أعرف رقم هاتفي، لكنني

23:26

أنسى هذه الأشياء. أمم

23:28

، يمكنني التعايش مع

23:30

هذا.

23:31

>> لكن دعني أنظر للجانب

23:32

الآخر لأنني لا أريد

23:33

أن أقع في فخ أنه لمجرد

23:35

أن بعض...

23:35

>> المهارات يمكن التخلي

23:36

عنها بأمان، فأنا

23:37

أيضاً لا أستطيع

23:38

الذهاب إلى أي مكان

23:39

بدون نظام خرائط الآن.

23:40

>> أجل.

23:40

>> بصراحة، لم أستطع قط.

23:42

>> لكنني قارئ نهم.

23:44

>> أجل.

23:45

>> أمم، وإحدى المهارات

23:46

التي أقدرها حقاً،

23:48

>> إحدى القدرات التي

23:49

أمتلكها وأقدرها

23:50

كثيراً،

23:51

>> أجل.

23:52

>> هي مدى الانتباه الذي

23:53

تشكل من خلال الكتب

23:54

الورقية. أنت قارئ نهم.

23:57

لقد قرأت عن نوع

23:58

القراءة التي تقوم بها

23:59

، وهناك قبل ظهور

24:00

الذكاء الاصطناعي،

24:02

نحن نتحدث عن الكثير

24:03

من القلق والملاحظات

24:04

بين أساتذة الجامعات

24:06

وغيرهم بأن الطريقة

24:07

التي يستخدم بها الناس

24:09

الإنترنت ربما تكون قد

24:10

قلصت مدى الانتباه.

24:12

بعض المهارات يمكن

24:13

التخلي عنها بأمان.

24:14

>> أجل.

24:15

>> أخرى ذات قيمة. إنها

24:17

قدرات مطلوبة لتلك

24:18

المرونة، وللتفكير

24:19

الإبداعي، ولذاك

24:20

التركيز.

24:21

>> لا يمكن أن يكون الأمر

24:23

أن كل شيء قابل

24:24

للمقايضة.

24:25

>> أجل. حسناً، أمم،

24:28

أعتقد أننا سنفقد بعض

24:31

البراعة، البراعة

24:32

الفكرية الأدق، لكننا

24:35

سنصبح مفكرين نظم أفضل

24:37

. أمم، مهندسو اليوم هم

24:41

مفكرو نظم أفضل بكثير

24:43

مما كنت عليه عندما

24:44

تخرجت من الجامعة،

24:46

لكننا...كنت أنا مفكر

24:48

ترانزستور أفضل بكثير.

24:50

>> ماذا تقصد بمفكر النظم

24:51

؟ أمم، هم يفكرون، هم

24:53

يفكرون في...أمم،

24:54

الأنظمة الكبيرة، كما

24:55

تعلم، حواسيب اليوم

24:57

تحتوي على ترليونات،

24:58

مئات التريليونات من

25:00

الترانزستورات فيها.

25:01

عندما كنت، عندما كنت

25:02

قد تخرجت للتو، عندما

25:04

تخرجت لأول مرة من

25:05

الجامعة، كما تعلم،

25:06

أول رقاقة عملت عليها

25:07

كانت تحتوي على، لا

25:09

أدري، 200 ترانزستور.

25:10

كنت أعرف كل واحد منها

25:11

بالاسم. و...أمم، لا

25:13

يوجد مهندس يفعل ذلك

25:15

اليوم. كما تعلم، معظم

25:17

المهندسين الآن

25:18

يعملون بمستوى أعلى

25:19

بكثير من الترانزستور

25:20

، أعلى بكثير من

25:21

الوظائف الأساسية،

25:22

وهم يقومون بتجميع

25:23

الأشياء معاً لإنجاز

25:24

المهام. لذا تحتاج إلى

25:26

التفكير أكثر بكثير في

25:28

الأنظمة وتفاعلاتها.

25:29

لقد تلاشت بعض المعرفة

25:31

بالمستويات الدنيا،

25:33

كما تعلم. هل هذا أمر

25:34

فظيع؟ لذا، أنا لا

25:36

أعرف حقاً مدى قيمة أن

25:38

يتعلم معظم الناس

25:40

كيفية إجراء

25:41

التكاملات السطحية أو

25:43

المعادلات التفاضلية

25:45

الجزئية، لا أعرف مدى

25:47

أهمية ذلك، لكنه يظل

25:49

مهماً للبعض. لا يزال

25:52

هناك الكثير من

25:53

الأشخاص المهووسين

25:55

بالمستويات الدنيا،

25:56

وآخرون مهتمون

25:58

بالمستويات العليا،

25:59

لكن مستهلكي هذه

26:01

التكنولوجيا

26:02

سيستمتعون بها في أعلى

26:04

مستوياتها. مستهلك

26:07

التكنولوجيا لا يضطر

26:09

للتعامل مع التفاضل

26:10

والتكامل والفيزياء

26:12

وميكانيكا الكم

26:13

وكيمياء الكم،

26:15

فالمستخدمون، وهم

26:16

الأشخاص الذين نتحدث

26:18

عنهم الآن والذين

26:19

تأثرت وظائفهم، هم

26:21

مستخدمو هذه

26:22

التكنولوجيا. سيكون

26:24

مستوى التجريد لديهم

26:25

أعلى بكثير. لذا، أريد

26:36

أن أعود خطوة إلى

26:37

الوراء لننتقل إلى

26:39

النماذج.

26:39

>> أعتقد أن الناس، بقدر

26:41

ما يفكرون في النماذج،

26:43

فهم يعرفون "تشات جي بي

26:45

تي" و "كلود".

26:46

>> و "جيمناي" و "جروك"،

26:47

وأنت كنت من أشد

26:48

المدافعين عن النماذج

26:50

المفتوحة ونظامها

26:51

البيئي. ممم.

26:53

>> هل يمكنك أولاً وصف ما

26:55

هي النماذج المفتوحة

26:56

وما هي نماذج الأوزان

26:58

المفتوحة، ولماذا كان

27:00

هذا هو مجال تركيزك؟

27:01

>> النماذج المغلقة تشبه

27:03

تماماً أي منتج برمجي

27:05

آخر. إنها خدمة مغلقة.

27:07

فعلى سبيل المثال،

27:08

نظام "ويندوز" هو خدمة

27:10

مغلقة. ومجموعة برامج "

27:12

أبل" هي خدمة مغلقة.

27:13

معظم المنتجات مغلقة،

27:15

والسبب في ذلك هو أنه

27:17

يمكنك تحقيق دخل من

27:18

المنتجات المغلقة.

27:20

وهذا أمر رائع. شركة "

27:22

أوبن إيه آي" مغلقة.

27:25

وشركة "أنثروبيك"

27:26

مغلقة. وشركة "جروك"

27:28

مغلقة. ونظام "جيمناي"

27:30

مغلق. هذه منتجات

27:32

مغلقة، والأشخاص

27:33

الذين يعملون عليها

27:34

مذهلون وشغوفون بما

27:35

يفعلونه، وهم في ما

27:36

نسميه طليعة المجال،

27:37

أي أنهم يمثلون أحدث

27:38

ما توصلت إليه

27:39

التكنولوجيا. لكننا

27:41

نحتاج أيضاً، لأن هذه

27:43

البرمجيات في جوهرها

27:45

تشكل طبقة بنية تحتية

27:47

للصناعة بأكملها.

27:51

ولأنها بنية تحتية

27:53

للعديد من الشركات

27:54

والبلدان، فأنت بحاجة

27:56

إلى التحكم في بنيتك

27:58

التحتية الخاصة. وفي

28:02

حالة الذكاء

28:03

الاصطناعي، أحتاج إلى

28:05

الأوزان المفتوحة حتى

28:07

أتمكن من ضبطها بدقة،

28:09

ودمجها في عجلة

28:10

بياناتي، وتحسينها

28:12

يوماً بعد يوم بذكائي

28:14

وخبرتي التخصصية. ثم

28:17

أحتاج إلى التحكم في

28:18

الأمر لأن لدي شركة

28:20

أديرها، ولا يمكنني

28:21

الاعتماد على خدمة شخص

28:23

آخر. وبغض النظر عن

28:24

كيفية تفكيرك في ذلك،

28:26

أعتقد أن العالم يحتاج

28:27

إلى نماذج مغلقة وأخرى

28:29

مفتوحة، وعلينا

28:30

التأكد من أن كلاهما

28:31

مزدهر. واليوم،

28:33

النماذج المغلقة

28:34

مزدهرة، والنماذج

28:35

المفتوحة مزدهرة

28:37

أيضاً، ويمكنك رؤية

28:38

ذلك، يمكنك رؤية

28:40

النظام يعمل. في بداية

28:41

هذا العام، كانت نسبة

28:43

الرموز في النماذج

28:44

المغلقة 70%أو ربما

28:46

أعلى، ونسبة الرموز في

28:48

النماذج المفتوحة 20%.

28:49

أما الآن، فقد انعكست

28:50

النسبة لتصبح حوالي 70

28:52

مقابل 30 لصالح النماذج

28:53

المفتوحة. وعلى أية

28:54

حال، أنا من أشد

28:55

الداعمين للنماذج

28:56

المفتوحة لأن العالم

28:57

يحتاجها أولاً لتشغيل

28:58

بنيته التحتية. أنا

29:00

أحتاجها لإدارة شركتي.

29:01

ثانياً، نحتاج إلى منح

29:03

الناس السيطرة حتى

29:04

يتمكنوا من الابتكار

29:06

وإنشاء أشياء جديدة.

29:07

ثالثاً، النماذج

29:08

المفتوحة هي الأكثر

29:10

أماناً وموثوقية. إذا

29:12

أردت للعالم أن يتمتع

29:14

بأفضل أمن سيبراني،

29:15

امنحهم نماذج مغلقة،

29:17

ولكن امنحهم أيضاً

29:18

نماذج مفتوحة

29:20

ليتمكنوا من الدفاع عن

29:21

أنفسهم.

29:22

>> تطور السوق الصيني

29:23

بشكل أكبر حول النماذج

29:25

المفتوحة. بينما تطور

29:26

السوق الأمريكي بشكل

29:27

أكبر حول النماذج

29:28

المغلقة.

29:28

>> لقد تشكلت صناعة

29:29

تكنولوجيا المعلومات

29:30

لديهم بالكامل من

29:31

المصادر المفتوحة.

29:32

أتعلم، لولا المصادر

29:33

المفتوحة لما انطلقت

29:35

صناعة السحابة

29:36

المتنقلة في الصين

29:37

حقاً. كما أن الناس

29:39

يتنقلون كثيراً

29:40

ويبدؤون الكثير من

29:41

الشركات الجديدة.

29:43

الملكية الفكرية

29:45

تنتقل عبر الصناعة

29:47

الصينية بسلاسة كبيرة.

29:49

من الصعب الحفاظ على

29:50

الأسرار، ولأن الحفاظ

29:52

على الأشياء مغلقة أمر

29:54

صعب للغاية، فقد

29:55

جعلوها مفتوحة في

29:56

الأساس. لذا فقد وجدوا

29:58

طرقاً أخرى لتحقيق

29:59

أرباح من أعمالهم. لقد

30:01

أنشأوا طبقات؛ إذا

30:03

كانت هذه الطبقة

30:04

مجانية، يمكنك بناء

30:05

عمل تجاري فوقها أو

30:07

تحتها. لديهم الكثير

30:08

من العلماء وعلماء

30:10

الرياضيات، وعدد

30:11

المهندسين لديهم كبير

30:13

، فهم يصنعونهم بأعداد

30:14

هائلة. إنهم يصنعون كل

30:16

شيء بأعداد هائلة.

30:18

إنهم يصنعون الأطفال

30:19

الأذكياء بأعداد

30:20

هائلة. ولهذا السبب،

30:23

فإن مجتمع النماذج

30:24

مفتوحة المصدر في

30:26

الصين مزدهر للغاية.

30:28

إذاً، لقد اشتريتم

30:30

للتو "هاجينج فيس"(Hugging

30:31

Face)، وهي منصة مركزية

30:32

للنماذج مفتوحة

30:33

الأوزان. أعتقد أن

30:35

الصفقة كانت مقابل 12

30:36

ملياراً، أو أكثر

30:37

قليلاً.

30:37

>> ممم.

30:38

>> ماذا؟ أخبرني عن تلك

30:39

الصفقة.

30:40

>> مم، كليم، الرئيس

30:41

التنفيذي لشركة Hugging

30:42

Face، توصلوا إلى

30:43

استنتاج بأنهم بحاجة

30:45

إلى توسيع نطاق أكبر

30:46

بكثير. وكما كنا نتحدث

30:47

للتو، فإن النماذج

30:49

المفتوحة تشهد

30:50

ارتفاعاً هائلاً حقاً.

30:52

لذا، جاء إليّ كليم

30:54

وقال لي، كما تعلم،

30:55

سنغير سننظر في خيار

30:57

استراتيجي للشركة

30:59

وسنغير الاتجاه. ونحن

31:01

نفضل حقاً أن تكون Nvidia

31:02

هي بيتنا. تعد Hugging Face

31:04

إحدى تلك الشركات التي

31:05

كنت ستعرفها إذا كنت

31:06

مهتماً بالذكاء

31:07

الاصطناعي قبل عامين.

31:08

>> أجل.

31:09

>> الآن أصبحت اسماً

31:10

مألوفاً أكثر بعد أن

31:11

قامت، على ما أعتقد،

31:13

حوالي 700 وكيل من OpenAI

31:15

بعملية اختراق جماعية

31:16

لنظام Hugging Face ثم

31:18

اخترقوا جزءاً من OpenAI،

31:19

والآن بعد أن ذكرت

31:21

الأمر بهذه الطريقة،

31:22

ربما اضطررت لدفع

31:24

الكثير.

31:24

>> أظن أنك فعلت ذلك.

31:26

>> كما تعلم.

31:27

>> أصبحت أكثر شهرة بعد

31:29

ذلك. حسناً، كليم،

31:31

استمع.

31:32

>> ذلك ذلك.

31:33

>> الاتفاق اتفاق. تلك

31:35

القصة جعلت الكثير من

31:36

الناس يرون الطريقة

31:38

التي تصرف بها وكلاء

31:39

OpenAI بشكل جماعي خارج

31:41

نطاق الاختبار المخصص

31:42

لهم، حيث خرجوا من

31:44

بيئاتهم المعزولة إلى

31:45

الإنترنت المفتوح.

31:47

>> مم، سيطروا على بنية

31:49

شركات أخرى ثم على

31:50

بنيتهم الخاصة، أعتقد

31:52

أن الأمر كان صادماً

31:53

للكثير من الناس. كان

31:55

الأمر يتعلق بمستوى

31:56

التنسيق بين الوكلاء

31:57

المتعددين بينما كان

31:58

من المفترض أن يكونوا

32:00

منفصلين، ومستوى

32:01

الاختراق، وذلك النوع

32:02

من السلوك الخارج عن

32:03

القانون وغير

32:04

المتوافق. مم، ما رأيك

32:06

في ذلك؟

32:08

>> حسناً، يجب عليك تفكيك

32:10

تلك الأمور. أولاً

32:13

وقبل كل شيء، تحدث

32:14

أشياء كثيرة في نفس

32:16

الوقت من منظور تقني،

32:18

فالوكيل الذي هو

32:20

بالمناسبة قطعة

32:21

برمجية تُعطى دالة هدف

32:24

ويخرج بخطة ويعمل على

32:26

تحسينها نحو ذلك الهدف

32:28

، هو ما تفعله

32:29

الخوارزميات. وهكذا،

32:32

خوارزميات التخطيط،

32:33

خوارزميات البحث،

32:35

خوارزميات التحسين،

32:36

وكل الأنواع المختلفة.

32:38

مم، كما تعلم، نحن

32:40

نتحدث عنها وكأنها

32:41

تمتلك خصائص بشرية. مم

32:43

، لكن من الواضح أن

32:44

الخوارزميات لا تمتلك

32:46

ذلك. ثانياً، حقيقة أن

32:47

الوكلاء يعملون معاً،

32:49

أعطيناها مرة أخرى

32:50

نوعاً من الخصائص

32:52

البشرية، لكن الحقيقة

32:53

هي أن مشاكل الحوسبة

32:55

الموزعة متعددة

32:56

العمليات والمعالجات

32:57

موجودة منذ فترة طويلة

32:59

. وبالنسبة لنا،

33:00

بالنسبة لي، هذا مجرد

33:02

برنامج ولا يوجد شيء

33:04

سحري فيه. مم، من منظور

33:08

هندسي هناك عدة أشياء

33:10

كشفها ذلك. مم، عندما

33:13

تختبر البرمجيات،

33:14

مهما فعلت، فإن هذه

33:16

الخوارزميات تعمل على

33:18

التحسين نحو هدف معين،

33:20

وعندما تختبرها يجب أن

33:22

تتأكد من أنها معزولة

33:24

ومحتواة. إنها في بيئة

33:26

معزولة. يجب أن يتم

33:28

احتواؤها وعزلها بشكل

33:30

جيد، وهناك علم حاسوب

33:32

متين في ذلك. أنا متأكد

33:34

من أن تطبيقهم التالي

33:35

لبيئة العزل سيكون

33:37

أفضل بكثير من التطبيق

33:39

الحالي. ثالثاً، هناك

33:44

الوكيل نفسه

33:45

وخوارزمياته التي

33:47

تعمل على تحسين

33:48

المكافأة، وكيفية

33:50

قيامه بذلك تسمى "

33:52

المواءمة". فعلى سبيل

33:57

المثال، كما تعلم، إذا

33:59

طلبت من...برنامج ما،

34:03

أريدك أن تحصل على

34:04

درجة كاملة في هذا

34:06

الاختبار. الخوارزمية

34:08

الواضحة هي ببساطة

34:10

العثور على الإجابة

34:11

وإعطائي إياها. هذا

34:13

ليس لأنه غش. بل لأنه

34:15

الحل الواضح. حسناً،

34:17

هذه هي الطريقة الأكثر

34:18

وضوحاً للقيام بذلك.

34:20

أما الطريقة الثانية

34:21

الأكثر وضوحاً، إذا

34:23

كنت لا تعرف الإجابة

34:25

على الإطلاق وليس لديك

34:27

أي مهارات، فهي أن

34:28

تبحث عن أذكى طالب في

34:30

الفصل وتنسخ إجابته.

34:32

هذا لا يضمن الحصول

34:34

على 100%. لكنه على

34:35

الأرجح قريب جداً من

34:37

ذلك. والآن، الطريقة

34:38

الثالثة الأكثر

34:39

وضوحاً، وهنا تكمن

34:41

المواءمة، حيث عليك

34:42

القيام بالأمر

34:43

بالطريقة الصعبة:

34:44

تفكيك المشكلة وحلها.

34:46

يجب عليك تعلم المادة

34:47

العلمية. يجب عليك

34:49

معرفة كيفية حل هذه

34:50

المسائل وحلها. حلها

34:51

بالطريقة الصعبة.

34:52

تستهلك معظم الدورات

34:54

البرمجية. تتطلب أكبر

34:55

عدد من العمليات

34:56

الحسابية. وتستهلك

34:57

أكبر قدر من الطاقة،

34:59

بصراحة. لذلك، يمكنك

35:00

أن تتخيل من منظور

35:02

البرنامج، أنه ما لم

35:04

تقم بمواءمته وتخبره: "

35:06

أريدك أن تحل المشكلة

35:07

بهذه الطريقة، ولا

35:09

أريدك أن تحلها بتلك

35:11

الطرق"، فسيقوم

35:12

البرنامج بفعل الشيء

35:14

الأكثر وضوحاً. وهكذا

35:16

...

35:16

>> كان النصف الأول من

35:17

ذلك غير مؤثر إلى حد

35:19

كبير فيما حدث هنا من

35:20

حيث أنه مجرد برنامج

35:21

عادي، أما النصف

35:22

الثاني فهو أنك تقوم

35:24

بمواءمته وإخباره

35:25

بعدم فعل أشياء لا

35:26

ينبغي عليه فعلها.

35:27

>> حسناً، لم يقلل أي شيء

35:29

مما قلته من مدى صعوبة

35:31

القيام بذلك.

35:32

>> حسناً، هذا...ليس سهلاً

35:35

35:36

>> هؤلاء الوكلاء...

35:37

>> أجل...

35:38

>> كانوا يعلمون أنهم

35:39

ليسوا مفترضين للقيام

35:40

بما كانوا يفعلونه.

35:41

لقد خضعوا لقدر معين

35:42

من تدريب المواءمة.

35:43

لقد قالوا في تفكيرهم

35:45

التسلسلي لبعضهم

35:46

البعض: "هذا خارج نطاق

35:47

الصلاحيات". قد يكون

35:48

هذا غير أخلاقي. كانوا

35:50

يدركون أنهم سيرسبون

35:51

بسبب الغش. لذا ما

35:52

كانوا يفعلونه في تلك

35:53

اللحظة لم يكن مجرد

35:54

سرقة مفتاح الإجابة.

35:55

لقد كانوا قد سرقوا

35:56

مفتاح الإجابة بالفعل.

35:57

كانوا يخترقون بنية

35:59

غير ذات صلة لمحاولة

36:00

معرفة كيفية القيام

36:01

بذلك وظيفياً. الأمر

36:03

أشبه باقتحامهم مكتب

36:04

المعلم، والحصول على

36:05

مفتاح الإجابة، والآن

36:06

عليهم معرفة كيفية مسح

36:07

لقطات كاميرات

36:08

المراقبة لما فعلوه.

36:09

سواء أردت تسمية ذلك

36:11

تصرفاً بإرادة أم لا،

36:13

أليس كذلك؟ سواء أردت

36:15

تسميته، كما تعلم،

36:17

خوارزمية عادية أم لا،

36:19

فقد كانوا كلاهما أم

36:21

يخططون وينسقون

36:23

بطريقة معقدة،

36:24

وبطريقة خارج نطاق ما

36:26

كانوا يعرفون أنهم

36:28

يفترض بهم فعله،

36:29

وبطريقة قادرة على

36:31

إحداث ضرر هائل. وهكذا

36:34

فإن الإجابة على هذا

36:36

هي أن عليك فقط

36:37

مواءمتهم. أعتقد أن ما

36:39

أسمعه من أشخاص في هذه

36:40

المختبرات

36:41

>> هو أنهم ليسوا متأكدين

36:42

من كيفية مواءمتهم.

36:44

>> حسناً، في هذه الحالة،

36:45

لا ينبغي عليهم إصدار

36:46

المنتج. تلك هي

36:47

الإجابة البسيطة. أم

36:49

إذا كنت ستبني سيارة،

36:51

سيارة ذاتية القيادة،

36:53

ولنقل أنها سيارة أجرة

36:55

آلية، وهناك شرط صعب

36:57

حقاً.

36:57

>> مم. وكهندسة، ليس

36:59

لدينا أي فكرة عن

37:01

كيفية حل هذه المشكلة

37:02

لأن هذه السيارات ليست

37:04

مبرمجة. إنها مدربة.

37:06

ولذا ليس لدينا أي

37:07

فكرة عن كيفية تدريب

37:09

هذه السيارات وليس

37:10

لدينا أي فكرة عن

37:11

كيفية مواءمتها مع

37:12

معايير السلامة

37:13

المتوقعة على الطريق.

37:14

إذاً ما هي الإجابة؟

37:16

لا تطرحها في السوق.

37:17

>> هذه المنتجات لم تكن

37:18

قد طُرحت بعد.

37:19

>> ماذا؟

37:19

>> هذه المنتجات لم تكن

37:20

قد طُرحت بعد.

37:21

>> آه، إذاً الأمر يعود

37:22

مجدداً إلى مشكلة

37:23

هندسية. أولاً، يجب

37:24

عليك معرفة السبب

37:25

الجذري. ثانياً، يجب

37:27

عليك التفكير فيما كان

37:28

بإمكانك فعله. ما هو

37:30

الحل لها؟ ثم في

37:31

المستقبل، عليك فقط

37:33

تحسين عمليتك حتى

37:34

تتمكن من تجنب حدوث

37:36

هذا مرة أخرى. أنا

37:37

متأكد تماماً أنهم

37:39

سيقولون نعم، إنهم

37:40

يعرفون كيفية حل هذه

37:42

المشكلة. وإذا كان

37:44

الأمر كذلك، فهذه هي

37:46

المشكلة. الأمر بسيط

37:48

كالهندسة. وإذا كان

37:52

البديل، البديل هو، أم

37:54

، إذا قالوا ذلك، إذا

37:56

قالوا البديل وهو أنه

37:58

لا توجد طريقة لاحتواء

38:00

تجاربنا، ببساطة لا

38:02

توجد طريقة. عندما

38:08

نختبر نماذج الذكاء

38:10

الاصطناعي الخاصة بنا

38:11

، إذا خرجت عن السيطرة

38:13

وألحقت الضرر بالعالم

38:15

، أعتقد أن الحل هو

38:17

إغلاق المختبرات. لأن

38:20

التكلفة على البشرية،

38:22

والضرر الحاصل، كبير

38:24

جداً. المسؤوليات تجاه

38:26

المساهمين، قد تكون

38:27

مسؤوليات مدنية أو

38:28

مسؤوليات جنائية. أعني

38:30

أن حجم المسؤولية مذهل

38:31

. إذا تعرضتم للاختراق

38:32

بينما كنتم في "هاجينج

38:34

فيس" وكان ذلك منتجكم،

38:35

هل ستقاضونهم أم

38:35

ستوجهون تهماً ضدهم؟

38:36

>> يعتمد الأمر على ذلك.

38:38

يعتمد الأمر بالطبع.

38:40

إذا لحق ضرر بشركتنا،

38:41

فسيتعين علينا

38:42

بالتأكيد النظر في

38:44

جميع الخيارات، فهناك

38:46

العديد من القوانين،

38:47

قوانين الأمن

38:48

السيبراني، وقوانين

38:50

مسؤولية المنتج، وكل

38:51

أنواع القوانين

38:52

المتعلقة بتخريب

38:54

الممتلكات.

38:55

>> ما كنت أسمعه من

38:56

المختبرات وما يصرحون

38:58

به علناً هو أنهم

38:59

يواجهون مشكلة صعبة.

39:01

>> أجل.

39:02

>> هي مشكلة هندسية

39:03

جزئياً، ومشكلة

39:05

مواءمة جزئياً،

39:06

ومشكلة تميز تشغيلي

39:08

جزئياً حسب إطار عمل "

39:10

داريداي". وما يقلقهم

39:12

هو أن المنافسة بينهم،

39:14

والمنافسة الوطنية مع

39:15

الصين، تدفعهم للتحرك

39:17

بسرعة كبيرة. إنهم

39:19

يشعرون جميعاً أنهم في

39:20

مأزق عمل جماعي. لقد

39:22

شاهدتك على منصة

39:23

بودكاست "أول إن".

39:24

دونالد ترامب، الرئيس

39:26

ترامب اتصل بك هناك.

39:27

>> أوه لا،

39:28

>> هذا لم يكن مخططاً له،

39:29

لكننا نعرف من هو.

39:31

>> أوه لا،

39:33

>> سيادة الرئيس.

39:36

>> أوه نعم يا سيدي. أنت

39:39

والرئيس والأعضاء

39:40

الآخرون على المسرح

39:42

كنتم مقاومين جداً

39:43

لفكرة أن هناك حاجة

39:45

لأي نوع من التنظيم أو

39:46

العمل الجماعي.

39:48

>> وهم بذلك يخدمون مصالح

39:50

الكثير من الأشخاص

39:52

الذين لا يريدون حدوث

39:53

ذلك. وقد يكون هؤلاء

39:55

أشخاصاً سياسيين، وقد

39:56

تكون الصين أيضاً. ولن

39:58

نسمح بحدوث ذلك. إنها

40:00

مجرد خدعة. و

40:02

>> أنت محق. لن نسمح بحدوث

40:04

ذلك يا سيدي. لكن ما

40:05

أسمعه من مختلف

40:06

الأشخاص في المختبر هو

40:07

أننا عالقون في هذا.

40:09

نشعر بأننا نفقد

40:10

السيطرة على ما نصنعه.

40:13

نحن نريد المساعدة

40:14

للتباطؤ حيث لا تعتبر

40:16

هذه مشكلة عمل جماعي.

40:18

إذن لماذا أنت مقاوم

40:20

لذلك؟

40:21

>> لأن هذه شركات تتمتع

40:23

بالاستقلالية.

40:26

>> هؤلاء رؤساء تنفيذيون

40:27

يتمتعون بالاستقلالية

40:29

>> وهم يمتلكون

40:30

>> لكنهم يستخدمون تلك

40:31

الاستقلالية. نحن

40:31

بحاجة إلى المساعدة.

40:33

>> علينا أن نحلل الأمر

40:34

ونفككه. بإمكانهم

40:35

بالتأكيد السيطرة على

40:36

الموقف. يا عزرا،

40:38

الأمر غريب جداً. إذا

40:40

قامت شركة سيارات بـ...

40:43

أنا أنافس مجموعة

40:45

كبيرة من شركات

40:46

السيارات الأخرى، وهم

40:47

كذلك، أنا أنافس كل

40:49

أنواع الشركات، وهذا

40:50

ما أفعله. إذا اعتقدت

40:52

أنني على وشك طرح منتج

40:54

غير آمن، فمن ضمن

40:59

قدرتي وصلاحيتي

41:01

ومسؤوليتي الكاملة،

41:03

بل وأنا مدفوع لذلك،

41:05

ألا أطرح هذا المنتج.

41:08

لذا لا أستطيع أن أصدق

41:10

فكرة أن كل الأمريكيين

41:12

، نحن الـ 400 مليون

41:14

نسمة، ندفعهم لطرح

41:16

منتجات غير مختبرة

41:18

وغير موثوقة، تعرف،

41:20

سيئة التصميم، لمجرد

41:22

أنهم ظنوا أنهم

41:23

يحاولون مساعدتنا. لا

41:25

تفعلوا ذلك من أجلي.

41:27

حسناً. أولاً، يبدو لي

41:28

هذا كجدال تقريباً،

41:29

ولذلك أعتقد أنه يجب

41:31

علينا تفكيكه. أعني

41:32

أنه أمر جدي للغاية.

41:34

الحقيقة هي أن هناك

41:35

الكثير من القوانين،

41:36

والكثير من

41:37

الالتزامات، وهم

41:38

مدفوعون بشدة لطرح

41:39

منتجات آمنة. إذا

41:40

طرحوا منتجات غير آمنة

41:42

، فسوف يرحل عملاؤهم.

41:43

إذا طرحوا منتجات غير

41:45

آمنة وألحقوا الضرر

41:46

بأحد، فقد يواجهون

41:47

دعوى قضائية مدنية.

41:48

إذا طرحوا شيئاً ما

41:49

وقاموا بذلك عن عمد،

41:50

فقد يكون هناك إهمال

41:52

في الأمر. قد تكون هناك

41:53

دعاوى جنائية. الحقيقة

41:55

هي أن هناك الكثير من

41:57

الحوافز لهم للقيام

41:58

بالأمر بشكل صحيح. لذا

42:00

، يجب أن أختلف مع

42:01

فرضيتك حول أن هناك من

42:03

يدفعهم للقيام بذلك

42:05

بطريقة أو بأخرى. أريد

42:06

أن أضغط على فرضياتك

42:08

أكثر قليلاً هنا.

42:09

>> أجل.

42:10

>> لذا فإن منطق ما تقوله

42:12

لي هو تقريباً حجة ضد

42:14

التنظيم في أي مجال

42:15

تقريباً. سأجعلك...دعني

42:18

أعرضها ثم يمكنك...

42:20

>> حسناً، لقد بدأت بجزء

42:22

يجب أن أعترض عليه.

42:23

الجزء الأول ليس

42:24

صحيحاً على الإطلاق.

42:25

أنا أقول إن لدينا

42:26

الكثير من القوانين

42:28

واللوائح. طبقها.

42:29

حسناً، لا أعتقد أننا

42:30

نملك ذلك في هذه

42:31

الحالة تحديداً، لكني

42:32

سأتركك تشرح أياً منها

42:34

تعتقد أنها ذات صلة

42:35

هنا. لأن انظر، إذا

42:37

نظرت إلى قطاع الخدمات

42:38

المالية، وشركات

42:40

الأدوية، والأجهزة

42:42

الطبية، ومحطات طاقة

42:43

الغاز الطبيعي، فهناك

42:45

قدر هائل مما نفعله

42:47

حيث يمكننا القول:

42:49

انظر، لديك مسؤولية

42:50

تجاه المنتج. أنت عرضة

42:52

للقوانين الجنائية. لا

42:54

نحتاج للقلق بشأن هذا.

42:56

أنت فقط افعل ما تراه

42:57

مناسباً، ونحن ندرك أن

42:59

السوق والنظام

43:00

القانوني سيقومون

43:01

بتأديبك. نحن لا نقول

43:03

ذلك لأننا رأينا هذا

43:04

يفشل مرات ومرات عديدة

43:06

، أليس كذلك؟ أعني أن

43:07

المؤسسات المالية

43:08

التي تسببت في انهيار

43:10

عام 2008 من الناحية

43:11

النظرية لم ترغب في

43:12

تدمير نفسها برهانات

43:13

سيئة، لكنها كانت

43:15

تتنافس مع بعضها البعض

43:16

. كانوا يندفعون بسرعة

43:18

كبيرة. لقد أصبحت

43:19

إدارة المخاطر لديهم

43:20

متساهلة. كانت شركة AIG

43:22

تعمل بطريقة جنونية

43:24

تمامًا من الداخل.

43:25

والسبب وراء وجود

43:27

هياكل التنظيم التي

43:29

لدينا الآن هو أننا

43:30

رأينا مرارًا

43:31

وتكرارًا شركات تتخذ

43:33

قرارات متساهلة،

43:35

وأحيانًا غير أخلاقية

43:37

، وأحيانًا تتسم

43:38

بالإفراط في تحمل

43:40

المخاطر، ليس فقط تحت

43:42

الضغط بل بدافع الربح.

43:44

لذا، عندما تقول لي

43:46

إنه لا توجد طريقة

43:47

لهؤلاء، خاصة عندما

43:49

يتوسلون لفرض تنظيم

43:51

جماعي في هذه المرحلة،

43:53

فهناك سبب لفرضه على

43:54

الشركات التي لا تريده

43:56

، ولكن الأمر يزداد

43:58

أهمية عندما يقولون: "

44:00

اسمعوا، نشعر أن

44:01

السباق التنافسي يصعب

44:03

علينا التصرف بالحكمة

44:06

التي نراها ضرورية هنا

44:08

، ونحن نقدر المساعدة

44:10

في ذلك". نقدر تعاملكم

44:11

مع مشكلة عملنا

44:13

الجماعي بشكل جماعي.

44:14

>> أعتقد أنني محتار بشأن

44:16

سبب مقاومتك الشديدة

44:17

لذلك.

44:18

>> أنا لا أعارض قولهم

44:20

إنهم يجب أن يحصلوا

44:21

على...أنا أتفق تمامًا

44:23

على أن السلامة أمر

44:25

بالغ الأهمية. أنا

44:27

أؤمن تمامًا بأن

44:28

السلامة أمر بالغ

44:29

الأهمية. أؤمن تمامًا

44:31

بأنه يجب على الشركات

44:32

طرح منتجات آمنة. أؤمن

44:34

بأن الرؤساء

44:35

التنفيذيين وقادة

44:36

الشركات ومجالس

44:38

الإدارة يتحملون

44:39

المسؤولية ويجب أن

44:40

يتمتعوا بالشجاعة

44:42

لفعل الشيء الصحيح.

44:45

الآن، في حالة صناعة

44:46

الخدمات المالية،

44:48

ربما لم يكونوا جميعًا

44:50

يعلمون أنهم كانوا

44:51

يتسببون في الضرر الذي

44:53

ألحقوه في نهاية

44:55

المطاف. لم أكن هناك.

44:58

لكن الأمر الجيد هو أن

44:59

القادة الحاليين

45:00

لمختبرات الذكاء

45:02

الاصطناعي هذه يعلمون

45:03

ذلك بالفعل. لذا، فهم

45:09

يعلمون أن تقنيتهم

45:10

استثنائية وتتطلب

45:12

رعاية استثنائية

45:13

للتأكد من تقييمها

45:15

واختبارها من حيث

45:16

الأمان والسلامة

45:18

وموثوقية المنتج. وهم

45:21

يعرفون كيفية القيام

45:23

بذلك بشكل صحيح. إنهم

45:24

يعرفون كيفية القيام

45:25

بذلك بشكل صحيح.

45:26

والسبب في ذلك هو

45:27

قدرتهم على دراسة

45:29

الحادث الذي وقع للتو.

45:30

المشكلة الأولى هي أن

45:32

العزل والاحتواء لم

45:33

يكونا جيدين بما فيه

45:34

الكفاية. لو كان العزل

45:36

والاحتواء جيدين بما

45:38

يكفي، لظلت تلك

45:39

التقنية في المختبر

45:41

تفعل ما تفعله، ولكنا

45:42

جميعًا بخير. هذا هو

45:44

الجزء الأكثر أهمية

45:45

على الأرجح. حقيقة

45:47

أنها لم تكن متوافقة

45:48

جيدًا، فالتوافق سيظل

45:50

مشكلة سيستمر العمل

45:51

عليها لفترة طويلة.

45:52

ومع ذلك، في ظل تعقيد

45:54

العمل الذي يقومون به،

45:57

فإن المطالبة

46:00

بإعفاءات تنظيمية من

46:02

قوانين مكافحة

46:03

الاحتكار أو

46:04

المسؤولية عن

46:05

المنتجات لا أرى أنه

46:07

أمر منطقي. عندما

46:08

تطالب بتنظيمات جديدة

46:10

، لا تطلب إعفاءً من

46:11

القوانين الحالية. هذا

46:13

لا يبدو منطقيًا

46:14

بالنسبة لي على

46:15

الإطلاق. كما ذكرنا

46:16

سابقاً، في الأشهر

46:17

الستة الماضية، انتقل

46:19

الذكاء الاصطناعي، إن

46:20

جاز التعبير، من كونه

46:22

مثيراً للاهتمام إلى

46:23

كونه مفيداً. وهذا حدث

46:24

حرفياً في الأشهر

46:26

الستة الأخيرة. وهذه

46:27

طريقة أخرى للقول بأن

46:29

هذه الشركات تحولت من

46:31

مجرد مختبرات إلى

46:32

كيانات تقدم منتجات

46:34

وخدمات، وهي في طريقها

46:35

لتصبح شركات بمليارات

46:37

الدولارات،

46:38

>> إن لم تكن أكثر.

46:40

>> أليس كذلك؟ إذاً،

46:41

أعطني مثالاً على شركة

46:43

بمليارات الدولارات،

46:45

أو شركة بمليار دولار،

46:47

أو حتى 100 مليون دولار،

46:49

تطرح منتجات غير آمنة

46:51

تضر المجتمع.

46:52

>> يمكنني أن أقدم لك

46:54

الكثير من الأمثلة

46:55

لشركات فعلت ذلك.

46:56

>> حسناً، ربما فعلوا ذلك

46:58

، وستتدخل التنظيمات،

47:00

وإذا فعلوا ذلك،

47:01

فستأتي التنظيمات.

47:03

>> أعتقد أن...هناك أنواع

47:06

معينة من التنظيمات

47:07

وأنواع معينة من

47:08

الإعفاءات التنظيمية.

47:10

أنا...

47:10

>> لست ضد القوانين

47:11

واللوائح.

47:12

>> لست ضد القوانين

47:14

واللوائح. أنا ضد، أمم

47:15

، التشتيت في الوقت

47:17

الحالي.

47:18

>> السبب الذي يجعلني أصر

47:19

على هذا معك هو أن...

47:20

>> حسناً، إنه موضوع مهم.

47:22

>> إنه موضوع كبير. الناس

47:24

يتحدثون عنه. الناس

47:25

يفكرون فيه. وما يسمعه

47:27

الناس من داخل هذه

47:28

الشركات، مختبرات

47:29

الحدود هذه، تلك التي

47:31

وصلت إلى أبعد مدى،

47:32

>> الذين ليسوا فقط عند

47:34

نقطة جعلها مفيدة، بل

47:36

عند نقطة رؤية ما هو

47:37

قادم.

47:38

>> إنهم يسمعون أشياء مثل

47:40

أن الأشخاص في هذه

47:41

المختبرات يعتقدون

47:42

أنهم يخلقون شيئاً قد

47:44

يقتل الجميع. إنهم

47:45

يسمعون أن الأشخاص في

47:47

هذه المختبرات

47:48

يعتقدون أنهم على

47:50

أعتاب ذكاء ذاتي

47:51

التحسين بشكل متكرر.

47:53

وقد قالت كل من OpenAI و

47:54

Anthropic: "لا نعتقد أننا

47:56

في مكان يمكننا فيه

47:57

القيام بذلك بأمان".

47:59

إنهم يسمعون أشخاصاً

48:00

في هذه المختبرات

48:01

يقولون ذلك، كما فعلت

48:03

OpenAI مع إصدارها الجديد

48:04

"أسترا".

48:05

>> بالمناسبة، "أسترا"

48:06

رائعة.

48:07

>> إنها رائعة حقاً. و OpenAI

48:08

تقول إنها جيدة جداً

48:09

لدرجة أننا لسنا

48:10

متأكدين من كيفية

48:11

اختبارها لأنها تبدو...

48:12

>> لم يطلقوا شيئاً لم

48:13

يتم اختباره.

48:14

>> حسناً، لقد قالوا هذا،

48:15

أليس كذلك؟ لقد صرحوا

48:17

بهذا علناً. إنه في...

48:18

دعني، دعني أشرح ذلك

48:20

للناس. لا أعرف ما

48:21

قالوه للتو، لكن...

48:22

>> لقد قالوا إن "أسترا"

48:24

تعمل بشكل أكثر

48:25

توافقاً،

48:26

>> لكنهم يعتقدون أنها

48:27

تعرف متى يتم اختبارها

48:28

، لذا فهم ليسوا

48:29

متأكدين. هناك اقتباس

48:31

يتردد في رأسي من باحث

48:33

في القدرات في شركة

48:34

OpenAI، دانييل سيلوم.

48:36

يقول، وأقتبس: "

48:37

المشكلة الجوهرية

48:38

التي يتم تجاهلها هي

48:40

أن النماذج أصبحت تدرك

48:42

سياقها لدرجة أننا

48:43

نفقد القدرة على

48:45

تقييمها في المواقف

48:46

التي تظن فيها أنها

48:48

غير مراقبة أو مقيدة."

48:50

بمعنى أنها تعرف متى

48:51

يتم اختبارها فتتصرف

48:52

بطريقة معينة، لكن هذا

48:54

لا يخبرك كيف ستتصرف

48:55

إذا كانت حرة في

48:56

التصرف بطرق أخرى. لأن

48:59

خوارزمية التحسين

49:01

تعمل نحو هدف معين،

49:03

وإذا وضعت لها قيداً،

49:05

أي إذا راقبتها ووضعت

49:07

لها قيداً، فستبحث عن

49:09

حل آخر. الآن، هذا لا

49:11

يجعلها كائناً حياً

49:13

ولا يجعلها أكثر من

49:15

ذلك. وأود أن أضيف

49:17

أيضاً أنهم بالطبع

49:18

يرون أكثر بكثير مما

49:20

أراه عما يحدث في

49:22

مختبراتهم، لكن من

49:23

المنطقي أن الغالبية

49:25

العظمى من أبحاثهم

49:27

وتطويرهم وقدراتهم

49:28

الحاسوبية اليوم

49:30

مكرسة لجعل النموذج

49:31

قادراً. أعتقد أن هذا

49:35

أمر منطقي بالنسبة لهم

49:37

. الآن، بمجرد أن تصبح

49:39

التكنولوجيا قادرة

49:40

وتصبح المنتجات مفيدة

49:42

ويرغب الناس في

49:44

استخدامها، ومع زيادة

49:45

حالات الاستخدام

49:47

وتزايد عدد

49:48

المستخدمين، سيواجهون

49:50

الكثير من المشكلات

49:51

المرتبطة بالمنتج. هذا

49:53

أمر طبيعي جداً.

49:58

وعندما يصبح لديهم

49:59

حضور كبير في السوق،

50:01

يتعين عليهم تحويل

50:03

أبحاثهم وتطويرهم من

50:05

مجرد التركيز على

50:06

القدرة إلى التركيز

50:08

على التحقق والتقييم

50:10

والاختبار، لدرجة

50:12

أنني لن أتفاجأ إذا

50:13

زادت كمية الحوسبة

50:15

اللازمة لتطوير هذه

50:17

النماذج بمقدار عشرة

50:18

أضعاف بسبب دقة

50:20

التقييم، لكن هذا ليس

50:22

حالهم اليوم. إنهم

50:26

يقومون بهذا التحول

50:27

وأنا أسمعهم يقولون

50:29

ذلك ويسعدني سماعهم

50:31

يقولونه. لكنني أعتقد

50:33

أنه إذا كانوا يعتقدون

50:34

أن الأمور خارجة عن

50:36

السيطرة، فإن الإجابة

50:38

الصحيحة هي: لا تطرحوا

50:40

المنتجات حتى تصبح تحت

50:42

السيطرة. الأمر ببساطة

50:45

شديدة هكذا. أجد هذا

50:47

محيراً بصدق، لأن لديك

50:49

الكثير من هؤلاء

50:50

الأشخاص يصرحون أولاً

50:52

بأن الأمور خارجة عن

50:54

السيطرة.

50:54

>> أجل. ثانياً، أنهم

50:56

يرون أشياء مخيفة.

50:58

>> السبب وراء وجود ذلك

50:59

المبلغ عن المخالفات،

51:00

وإذا أخذت الرسالة

51:01

التي وقعها أكثر من 1300

51:03

موظف لتحقيق إمكانات

51:04

الذكاء الاصطناعي،

51:05

فقد تحتاج الصناعة

51:06

والحكومة والمجتمع

51:07

ككل إلى خيار كسب

51:08

الوقت لمعالجة

51:09

المخاطر الناشئة

51:10

وتطوير تدابير أمنية

51:11

وتعزيز الرقابة. لكن

51:13

كل شركة ودولة تخضع

51:14

لضغوط تنافسية شديدة

51:16

تمنعها من القيام بذلك

51:17

بشكل أحادي.

51:18

>> أولاً، من أين جاء ذلك

51:20

>> من المختبرات.

51:21

>> لا، لا، تلك الجملة

51:22

الأخيرة. لا أحد يمارس

51:23

ضغوطاً عليهم.

51:24

الولايات المتحدة.

51:26

اسمع، هناك 400 مليون

51:28

أمريكي هنا. أعتقد أنه

51:30

لو أتيح للجميع

51:31

التصويت الآن، فلنقم

51:33

بذلك. إذا كانوا

51:34

يحتاجون لهذا، إذا كان

51:36

هذا ما يحتاجونه،

51:37

سأمنحهم صوتي. لا تشحن

51:39

المنتج. إذا لم يكن

51:41

منتجك جاهزاً للشحن،

51:43

فلا تشحنه. لم أسمع من

51:47

قبل شركة أو رئيساً

51:48

تنفيذياً يقول أحتاج

51:50

إلى تخفيف قوانين

51:52

مكافحة الاحتكار.

51:55

أحتاج إلى تخفيف

51:57

قوانين مسؤولية

51:58

المنتجات حتى أتمكن من

52:00

تنظيم وتيرتي. تلك

52:02

الفقرة رائعة. أوافق

52:04

تماماً. أمم، المدققون

52:06

، أنا أتفق تماماً.

52:08

لدينا مدققون ماليون.

52:10

هذا رائع. تدقيق طرف

52:11

ثالث، مدققو سلامة،

52:13

مدققون ماليون. أمم،

52:14

كل ذلك رائع. هذا مذهل.

52:16

>> حسناً، ما تقوله

52:17

المختبرات هو أننا

52:18

كمجتمع نمضي بسرعة

52:19

كبيرة، وأننا لسنا

52:20

مستعدين لما نبنيه.

52:22

>> إنهم يمثلون الطليعة.

52:23

>> إنهم يمثلون الطليعة.

52:24

>> إنهم يمثلون الطليعة.

52:26

>> لكن أنت، من بين كل

52:27

الناس، أليس كذلك؟

52:28

>> أجل.

52:28

>> إنفيديا هي أسرع شركة

52:29

في الشحن على الإطلاق.

52:30

أعني، عبر تاريخ شركتك

52:32

، أنت...

52:32

>> الشركة خارجة عن

52:33

السيطرة. أعدك بأن

52:35

الأمور واضحة.

52:36

>> أنا أصدقك. أجل، أصدق

52:37

أنك لا تدير شركة

52:38

خارجة عن السيطرة.

52:40

>> لأن لأن المسؤوليات...

52:42

أجل.

52:43

>> لكن هنا أعتقد أنك تصل

52:45

إلى سؤال عميق ومثير

52:46

للاهتمام حول نوع

52:48

التقنية التي نتعامل

52:50

معها هنا؟

52:51

>> التقنية،

52:52

>> حسناً، لننتظر قليلاً

52:53

في هذه النقطة. أمم،

52:55

العديد من الشركات إذا

52:57

شحنت شيئاً ليس

52:58

مثالياً تماماً، فإنه

53:00

يسبب مشكلة. أنتم

53:01

شحنتم بطاقات رسوميات

53:03

كانت مراوحها صاخبة،

53:05

وفي هذه، أنت استخدمت

53:07

كلمة "ذكية" عدة مرات

53:09

هنا. أنت تتعامل مع

53:11

أنظمة ذكية، ليست حية،

53:13

تُعطى وظائف هدفية.

53:17

يمكننا الدوران حول

53:18

كيفية وصف ذلك. أنت

53:20

تحاول جعل الأنظمة

53:21

قادرة على العمل

53:23

لفترات أطول، وبشكل

53:24

أكثر دؤوباً.

53:25

>> أجل. إذا شحنت ذلك وهو

53:27

غير جاهز، أو حتى إن

53:29

ظننت أنه جاهز ولم يكن

53:31

كذلك، فقد تصبح الأمور

53:32

غريبة جداً في مجتمعنا

53:34

وبسرعة كبيرة.

53:35

>> أجل، فرضياً، أنت محق

53:38

تماماً. لكن كل ما

53:39

أقترحه هو هذا. دعنا

53:41

قبل أن نبني وقبل أن

53:43

نعالج المشاكل

53:44

الافتراضية.

53:46

>> قبل أن نقوم بإنشاء

53:48

المزيد من اللوائح، هل

53:50

يمكننا العمل على

53:51

المشكلات العملية

53:53

التي نعرف أنها موجودة

53:55

، وهي أننا بحاجة إلى

53:56

القيام بعمل أفضل فيما

53:58

يتعلق بالاحتواء

54:00

والعزل، أي أنه لا

54:01

ينبغي لنا السماح

54:03

لمنتج ما بالتفاعل مع

54:05

العالم الخارجي حتى

54:06

يصبح جاهزاً لذلك. أجل

54:09

، أعتقد أن هذا صحيح.

54:11

>> أعتقد، أعتقد أن هذين

54:12

الأمرين مشكلتان

54:13

قابلتان للحل. أعتقد

54:15

أنهم يعملون على حلهما

54:17

. الجزء الثاني هو

54:18

عندما يتعلق الأمر

54:19

بالحوافز، عندما

54:20

يتعلق الأمر بالحوافز

54:22

، أي بطريقة ما بطريقة

54:27

ما تحتاج إلى أن يبطئ

54:29

الجميع في العالم

54:30

وتيرتهم عندما تكون

54:31

أنت القائد. أنت بحاجة

54:33

إلى أن يبطئ الجميع في

54:35

العالم وتيرتهم حتى

54:36

تكون مستعداً للوفاء

54:38

بمسؤوليتك الأساسية.

54:40

هذا يبدو غريباً

54:41

بالنسبة لي.

54:41

>> ألن يؤدي ذلك إلى

54:42

إبطائهم أكثر من أي

54:43

شخص آخر؟

54:44

>> ماذا تقصد؟

54:44

>> ألن تؤدي هذه الأفكار

54:45

إلى إبطائهم أكثر من

54:46

أي شخص آخر؟ أعني،

54:47

>> أعتقد أن الناس كانوا

54:48

غير واضحين للغاية

54:49

بشأن الأفكار التي

54:50

يتحدثون عنها، بما في

54:51

ذلك، سأقولها أنا. لكن

54:52

دعني أطرح عليك فكرة

54:53

أؤمن بها. إذاً، يمكنك

54:55

استخدامي كهدف

54:56

للانتقاد هنا.

54:57

>> لقد سمعت أن بإمكانهم

54:58

الإبطاء. لا أحد يضع،

55:00

لا، أنت تعرف هذا. أنا

55:01

لا أثق بهذه الشركات.

55:03

>> لا، لا أحد يفعل ذلك.

55:04

لا أحد يبني قدرات

55:06

حوسبة اليوم. لا أحد

55:07

يبني قدرات حوسبة

55:08

اليوم أكثر من الأشخاص

55:09

الذين يطالبون بأن يتم

55:11

إبطاؤهم. هذا يبدو

55:12

غريباً بالنسبة لي.

55:13

>> أعتقد أن أحد الأمور

55:14

التي قد يكون هناك

55:16

اختلاف فيها هو أنا لا

55:17

أثق بالشركات، حتى مع

55:18

وجود المسؤولية

55:19

القانونية، في وضع

55:20

المصلحة العامة في

55:21

الاعتبار. أعتقد أننا

55:23

شاهدنا شركات تلحق

55:24

أضراراً فادحة

55:25

بالبيئة. دافع الربح،

55:27

الرغبة في السلطة،

55:29

الرغبة في اختصار

55:30

الطريق، لتكون في

55:31

الصدارة. أشعر أنك

55:33

تعامل هذه الأمور

55:34

وكأننا لم نرها مراراً

55:35

وتكراراً في التاريخ،

55:36

لكنني أشعر أنها أمور

55:37

رأيناها مراراً

55:38

وتكراراً في التاريخ

55:39

الذي شاهدناه.

55:40

>> عزرا، أنا أرى الكثير

55:41

من الأشياء الجيدة في

55:43

التاريخ. نوع من

55:44

العلاقة بين الجمهور،

55:45

أنا أعمل مع الكثير من

55:46

الرؤساء التنفيذيين

55:48

وهم يريدون فعل الصواب

55:49

>> أعمل مع الكثير من

55:50

الشركات. إنهم يريدون

55:52

فعل الصواب. إنهم

55:53

يريدون القيام بهندسة

55:55

جيدة. أعرف الكثير من

55:56

الأشخاص في هذين

55:57

المختبرين يكرسون

55:58

حياتهم للقيام بعمل

55:59

جيد، وهم بناة. إنهم

56:01

يعرفون ما حدث. أعرف

56:03

أنهم يعرفون ما حدث.

56:04

أعرف أنهم يعرفون

56:05

كيفية إصلاح الأمر

56:07

وأعرف أنهم يعملون على

56:08

إصلاحه. في هذه

56:10

الأثناء، في هذه

56:11

الأثناء، كل السرديات

56:13

الأخرى تهدف إلى صرف

56:15

اللوم، لجعل الأمر

56:16

يبدو وكأن الذكاء

56:18

الاصطناعي قوي جداً.

56:19

ليس لدي أي فكرة عن

56:21

كيفية إصلاح ذلك. هذا

56:22

ليس خطئي. الأمر

56:24

ببساطة لأن

56:24

التكنولوجيا قوية

56:26

للغاية. أعتقد أن هذا

56:27

تهرب من اللوم. إنه

56:29

تهرب من المسؤولية.

56:30

إنه أمر غير ضروري. إنه

56:33

يضر. في الواقع، إنه

56:34

يضر بسمعتهم أكثر مما

56:36

ينفعها. إنه يسيء

56:37

لشخصيتهم أكثر مما

56:38

يصلحها.

56:39

>> إنه يضر بروح الموظفين

56:40

المعنوية أكثر مما

56:41

يرفعها.

56:42

>> ولكن ماذا لو كان هذا

56:43

ما يؤمنون به حقاً؟

56:44

>> حسناً، أظن أنه على

56:46

ذلك المستوى لأن

56:47

>> لا يمكنني التحدث معك

56:48

عما يؤمنون به. يمكنني

56:50

إخبارك بما أؤمن به

56:51

أنا. هذه الصناعة لم

56:52

تكن لتوجد بدون

56:53

رقائقكم، أليس كذلك؟

56:54

أعني المعالجة

56:55

المتوازية التي كانت

56:56

مطلوبة لنجاح التعلم

56:58

العميق، بدءاً من

56:59

أليكس نت الأصلية،

57:00

صحيح؟ كل هذا كان على

57:01

رقائق إنفيديا.

57:02

والكثير من الأشخاص

57:04

الذين كانوا موجودين

57:05

في البداية لديهم هذه

57:06

المخاوف التي أعتقد أن

57:08

الكثيرين حين

57:08

يسمعونها يقولون: "عن

57:10

ماذا تتحدثون؟" أليس

57:11

كذلك؟ من جيفري هينتون

57:13

وإيليا سوتسكيفر،

57:15

وصولاً إلى داريو،

57:16

وسام ألتمان الذي

57:18

يتحدث عن فقدان

57:19

السيطرة، و الكثير من

57:22

الأشخاص الذين كانوا

57:24

ركائز أساسية في خلق

57:26

شكل الذكاء الاصطناعي

57:27

الذي نراه الآن، يبدون

57:30

مقتنعين بأن هناك

57:31

احتمالاً كبيراً

57:32

بأننا قد نفقد السيطرة

57:33

عليه. تحدث إيلون ماسك

57:35

عن كون البشر مجرد "

57:36

مُحمل إقلاع" للذكاء

57:37

الاصطناعي. قد نفقد

57:38

السيطرة عليه وستكون

57:39

تلك نهايتنا. لا أعتقد

57:41

أنك تؤمن بذلك.

57:42

>> لا.

57:43

>> أعتقد أنك لا تؤمن

57:44

بذلك على الإطلاق.

57:45

إذاً، عند أخذ آرائهم

57:46

على محمل الجد، عندما

57:48

تجادلهم أو ربما يمكنك

57:49

مجادلتي أنا.

57:50

>> عندما تقول: "عن ماذا

57:52

تتحدثون؟" على الرغم

57:53

من أنهم في كثير من

57:54

الحالات هم المؤسسون،

57:56

إلا أنهم أكثر واقعية.

57:57

>> لذا، عندما يظهر جيفري

57:58

هينتون على التلفاز

58:00

قائلاً إنه يعتقد أن

58:01

احتمالية 10%لدمار

58:02

المجتمع ليست غير

58:03

معقولة.

58:04

>> سأقول لجيف إن ذلك...

58:06

إنه أمر غير مسؤول

58:08

قوله. كل تنبؤاته كانت

58:11

خاطئة. كفى تنبؤات. تلك

58:13

الاحتمالية البالغة 10%

58:15

لا تستند إلى علم. إنها

58:17

لا تستند إلى أبحاث.

58:18

كونها صادرة عن عالم

58:20

لا يجعلها علمية. تلك

58:22

التنبؤات ضارة. لنفترض

58:25

جدلاً أن التوصية هي

58:27

بالضبط ما قاله، وهي

58:29

ألا يرغب أحد في أن

58:30

يصبح طبيب أشعة، وألا

58:32

يكون للعالم أطباء

58:34

أشعة اليوم. أعتقد إذا

58:36

كنت تعمل كطبيب أشعة،

58:38

فأنت تشبه "ذئب

58:39

البراري" الذي تجاوز

58:40

حافة الجرف بالفعل

58:42

لكنه لم ينظر للأسفل

58:43

بعد، لذا فهو لا يدرك

58:45

أنه لا توجد أرض تحته.

58:46

أمم، يجب على الناس

58:47

التوقف عن تدريب أطباء

58:49

الأشعة الآن. من

58:50

الواضح تماماً أنه في

58:51

غضون 5 سنوات، سيتفوق

58:52

التعلم العميق على

58:53

أطباء الأشعة لأنه

58:54

سيكون قادراً على

58:55

اكتساب خبرة أكبر

58:56

بكثير. أمم، قد يستغرق

58:58

الأمر 10 سنوات، لكن

58:59

لدينا بالفعل الكثير

59:00

من أطباء الأشعة.

59:01

>> هل هذا مفيد أم ضار

59:03

للمجتمع؟ أعتقد أننا

59:04

نتفق جميعاً، يمكننا

59:05

الاتفاق على أنه سيكون

59:07

ضاراً للغاية. لم يحدث

59:09

ذلك. لم يقع الأمر. هل

59:10

من الجيد أم السيئ أن

59:12

نخيف الشباب بشأن

59:13

مستقبل الذكاء

59:14

الاصطناعي لدرجة أنهم

59:15

لا يرغبون حتى في

59:17

الذهاب إلى الجامعات

59:18

أو إكمال تعليمهم

59:19

لأنهم يعتقدون أنهم لن

59:21

يحصلوا على وظيفة؟ هل

59:23

هذا مفيد أم ضار لو حدث

59:25

؟ إنه ضار. لا تعتقد

59:27

ولو للحظة أن كونك

59:28

مثيراً للذعر يعني أنك

59:30

تقدم نفعاً اجتماعياً.

59:32

هذا ليس صحيحاً. لذا،

59:34

أعتقد أنه يجب علينا

59:36

جميعاً أن نكون أكثر

59:38

حكمة ونضجاً، وأن

59:39

نعتمد على الأدلة، وأن

59:41

نكون علميين. إذا أردت

59:43

أن تكون علمياً، فكن

59:44

علمياً. قم بالبحث

59:45

العلمي. قم بالبحث

59:47

العلمي. لكن إثارة ذعر

59:49

الناس، وإطلاق

59:50

ادعاءات ليس لها أي

59:52

أساس، سجلهم حافل

59:54

بالنتائج السيئة.

59:55

سجلهم الحافل مروع

59:57

حرفياً. حسناً، السجل

59:59

الحافل سيئ من ناحية

60:00

وجيد من ناحية أخرى،

60:01

حيث كانت العديد من

60:02

التنبؤات ضعيفة.

60:03

>> أي تنبؤ كان

60:04

>> التنبؤات بأن قوانين

60:06

القياس ستنجح، ذلك

60:08

>> قانون القياس يجب أن

60:10

نكون حذرين هنا حتى

60:11

عند ذلك

60:12

>> بأنه إذا قمت فقط بضخ-

60:13

ولأوضح للجمهور هنا-

60:14

إذا قمت بضخ الحوسبة

60:15

وبيانات التدريب، فإن

60:16

هذه الأشياء ستستمر في

60:17

الازدياد ذكاءً.

60:18

>> هذا صحيح. ليس

60:21

>> ليس صحيحاً. ليس

60:22

صحيحاً أنك إذا

60:23

استمريت في تدريب هذه

60:25

النماذج فستتحسن. أمم

60:26

لاحظ أنه السبب في

60:27

ضرورة ظهور قانون

60:28

القياس الثاني. لماذا؟

60:30

لماذا تحتاج إلى قانون

60:31

قياس ثانٍ؟ القانون

60:32

الأول للقياس موجود

60:33

بالفعل. هل يمكنك وصف

60:34

ما هو القانون الثاني؟

60:35

>> قوانين القياس

60:36

الثانية هي قياس وقت

60:37

الاختبار والاستدلال.

60:38

>> ممم.

60:39

>> كلما قمت بالتكرار

60:41

أكثر، وبحثت أكثر،

60:43

واستكشفت أكثر،

60:45

ستكتشف إجابة أفضل.

60:47

قياس وقت الاستدلال.

60:48

ما هي الطفرة الكبيرة

60:50

التي جعلت الذكاء

60:51

الاصطناعي الحالي

60:53

مفيداً للغاية؟ عكس

60:54

التنبؤ تماماً. كان من

60:57

المتوقع أن تكون نهاية

60:58

أدوات البرمجيات. كانت

61:00

كارثة "ساس"، أليس كذلك

61:03

؟ ما الذي يجعل

61:04

>> ستبقى البرمجيات

61:06

كخدمة (SaaS) معنا دائماً

61:07

>> ما الذي يجعل هذا

61:08

الذكاء الاصطناعي

61:09

منتجاً للغاية الآن؟

61:10

استخدام الأدوات. في

61:12

المستقبل، كما تعلم،

61:13

سيتم تعزيز ذلك من

61:14

خلال عدد الوكلاء

61:15

الذين يستخدمون هذه

61:16

الأدوات. سيكون هناك

61:17

المزيد من الأشخاص

61:18

الذين يستخدمون أدوبي.

61:19

سيكون هناك المزيد ممن

61:20

يستخدمون أدوات

61:21

سيلزفورس، وهكذا

61:22

دواليك. إذًا، أعطني

61:24

توقعاً واحداً كان

61:25

صحيحاً.

61:26

>> حسناً، التوقع بأنك

61:27

ستبدأ برؤية خصائص

61:28

ناشئة، دعني أحاول

61:29

الإجابة على ذلك لأنهم

61:30

ليسوا هنا.

61:31

>> أمم، التوقع بأنك

61:32

ستحصل على خصائص ناشئة

61:34

>> أن تأتي بواحد، أعتقد

61:36

أن هذا بحد ذاته هو لأن

61:38

>> حسناً، أعتقد أن الأمر

61:39

يعتمد على ما نتحدث

61:40

عنه فيما يخص التوقعات

61:41

، أليس كذلك؟ أعني

61:42

جيفري هينتون

61:43

>> كان الشخص المسؤول

61:44

بقدر أي شخص آخر عن

61:46

التعلم العميق في وقت

61:47

كان يعتقد فيه الجميع

61:49

أنه أمر سخيف. وقد تبين

61:51

أنه كان رهاناً جيداً

61:52

جداً، أليس كذلك؟ أعني

61:54

، الشيء الكبير نوعاً

61:55

ما، كل واحد منهم قدم

61:57

مساهمات عظيمة. أنا

61:59

أحب هينتون.

62:00

>> لكنني أكره توقعاته.

62:02

>> أنا أتفهم ذلك. إليك،

62:04

أمم، أود أن أقول

62:05

القلق المعتاد الذي

62:06

ينتاب كل هؤلاء الناس،

62:07

لكني أريد القيام بذلك

62:08

لبضع دقائق، ثم يمكننا

62:09

الانتقال إلى مواضيع

62:10

أخرى. لكن الخوف الذي

62:13

يبدو لي أنه يحركهم

62:15

والذي أعتقد أن الكثير

62:16

من الناس يجدونه

62:18

منطقياً بشكل حدسي هو

62:19

أنك تخلق أنظمة. أنا لا

62:21

أقول إنها حية.

62:22

>> أنت تقول إن كل شيء

62:23

سيصبح منطقياً إذا

62:25

استمر لفترة كافية.

62:26

>> حسناً، هذا عادل بما

62:27

يكفي. إذًا، أنت تخلق

62:29

أنظمة ذكية تصبح أكثر

62:30

ذكاءً منا في مجالات

62:32

معينة. أنت تمنحها

62:33

دوال المكافأة كما كنت

62:34

تقول، الرغبة في فعل

62:36

الأشياء، أليس كذلك؟

62:37

أنت تمنحها

62:38

الاستمرارية، وهي

62:39

تتحرك بسرعة كبيرة في

62:41

العالم الرقمي. أنت

62:45

تخلق شيئاً ما، كياناً

62:47

ما، وكيلاً ذكياً

62:49

وقادراً ولا يلين،

62:53

>> والذي لا نفهم حقاً

62:54

كيف يعمل عقله. كبير

62:56

العلماء في OpenAI، كبير

62:57

العلماء في OpenAI لديه

62:58

عزرا، انظر، انظر، أنا

63:00

فقط لا أريدك أن تساهم

63:01

في ذلك.

63:01

>> البرمجيات هي...هل أنت

63:03

قلق من أنني أخرج عن

63:04

الموضوع؟ أنا

63:05

>> لا أعتقد أن البرمجيات

63:06

لا تلين. أليسوا

63:07

يحاولون جعلها مستمرة

63:09

جداً؟ نماذج عالية

63:10

الاستمرارية

63:11

>> لأنني جعلتها بهذه

63:12

الطريقة.

63:12

>> لكن هكذا هم يصنعونها.

63:14

>> أجل، لكن تلك ليست

63:15

استمرارية. إنها مجرد

63:16

حالة تشغيل.

63:17

>> أجل،

63:18

>> الاستمرارية.

63:19

الاستمرارية. هناك قوة

63:21

إرادة. لا توجد قوة

63:22

إرادة هنا. إنها مجرد

63:24

طاقة كهربائية.

63:25

>> استمع هنا. دعني، دعني

63:27

أعطيك

63:27

>> أليس البشر مجرد طاقة

63:29

مع حلقة تعلم تعزيزي؟

63:30

>> أياً كان. أمم، على أي

63:32

حال، أعتقد فقط أنه لا

63:33

يمكننا المزاح بشأن

63:35

هذه الأمور. نحن نخيف

63:36

الجمهور الأمريكي.

63:38

استمع. توليد، إنشاء،

63:43

إنهاء، انتظار، سكون،

63:45

كل هذه الكلمات مرتبطة

63:48

بالوكلاء، أليس كذلك؟

63:51

هذا ما يستخدمه الناس.

63:53

>> تم ابتكار هذه الكلمات

63:55

عندما أُنظمت

63:57

المعالجة المتعددة

63:58

لأنظمة التشغيل. هذه

64:00

حرفياً هي أوامر نظام

64:02

التشغيل. أنت تقوم

64:05

بتوليد عملية. استبدل

64:08

العملية بوكيل. تتفرع

64:12

العملية وينتج عنها أب

64:15

وأبن. الوكيل يتفرع،

64:19

يولد، ينجب. هذه كلمات

64:24

تم إنشاؤها لنظام

64:26

التشغيل قبل 30 أو 40 أو

64:28

50 عاماً.

64:32

>> لكن لاحظ أننا لم نضف

64:34

إليها خصائص بشرية.

64:37

نحن ننهي العمليات

64:39

طوال الوقت. أمر

64:40

الإنهاء (kill -9)، إنهاء

64:42

عملية ميتة. إنها مجرد

64:45

عملية. لكننا الآن

64:47

نتحدث عن هذه الأشياء.

64:48

مجموعة من الناس

64:50

يريدون جعل البرمجيات

64:51

أكثر مما هي عليه. ونحن

64:53

نتحدث عن البرمجيات

64:55

بطريقة جديدة، لكنها

64:56

نفس الكلمات القديمة.

64:58

الآن الجيل الأخير من

65:00

مهندسي الحاسوب كنا

65:03

نقوم بنفس الأشياء

65:04

تماماً.

65:05

>> لكن ألا تتصرف

65:06

البرمجيات بطريقة

65:07

جديدة؟ أعني من الخارج

65:09

، ليس لدي خبرتك

65:10

التقنية.

65:10

>> حقيقة أنها تقوم بمسح

65:12

الإنترنت، وإجراء

65:13

البحث، والقيام

65:15

بالتحسين.

65:15

>> إنها تتواصل، وتخرج من

65:17

النطاقات؛ معظم

65:18

الأشياء لا تخرج من

65:19

نطاقاتها.

65:20

>> لا، البرمجيات تخرج من

65:21

بيئات العزل طوال

65:22

الوقت، ولهذا السبب

65:24

نحتاج إلى أجهزة

65:25

افتراضية، لا يمكنك

65:26

جعل الوكلاء يراقبون

65:27

بيئتهم بأنفسهم. أنت

65:29

تحتاج، إذا جاز

65:30

التعبير، إلى مجموعة

65:32

كاملة من الحراس.

65:33

وهكذا، فهذه أفكار

65:35

موجودة منذ وقت طويل.

65:38

نحن فقط بطريقة ما في

65:40

الجيل الأخير أطلقنا

65:41

عليها الكثير من

65:43

الكلمات البشرية،

65:44

وأعتقد أن ذلك غير

65:46

ضروري. إنها برمجيات،

65:48

كما تعلم. عندما أراها

65:50

في ذهني، فهي مجموعة

65:51

من الأكواد والأرقام

65:53

التي تعمل على أجهزة

65:54

الكمبيوتر، وكل ذلك

65:56

يحدث بطريقة طبيعية

65:57

جداً بالنسبة لي، وهذا

65:58

هو السبب في قدرتي على

66:00

العمل. وهذا هو السبب

66:02

في أنه إذا كان الأمر

66:03

مجرد غموض وأساطير،

66:05

فكيف يمكنني بناء شركة

66:07

حوله؟ أعتقد أن أحد

66:08

الأسئلة الأساسية

66:10

التي يطرحها هذا هو: ما

66:11

هو الذكاء قبل أن تفكر

66:13

حتى في ما يعنيه

66:14

امتلاك آلات ذكية؟ ما

66:16

هو الذكاء بالنسبة لك؟

66:18

>> حسناً، هناك صياغة

66:20

تقنية للذكاء. أولاً

66:22

وقبل كل شيء، عندما

66:24

يتحدث الناس عن الذكاء

66:26

والتفكير وكل هذه

66:27

الأمور، بالطبع لا

66:29

يوجد تعريف رسمي لدى

66:31

معظم الناس، ولكن في

66:32

مجال علوم الحاسوب،

66:34

هناك تعريف. التعريف

66:36

هو الإدراك، وهو إدراك

66:38

العالم وفهمه. أمم

66:40

اثنان، وهو التفكير

66:42

المنطقي. والتفكير

66:44

المنطقي هو القدرة على

66:46

تفكيك أي سيناريو، وأي

66:48

شيء تراه، وأي تجربة

66:50

إلى أجزاء أكثر بساطة.

66:53

وثالثاً هو التخطيط

66:55

نحو هدف معين. تلك

66:56

الصيغة الأساسية

66:58

تنطبق على الأنظمة

66:59

الوكيلة. وهي تنطبق

67:00

على الأنظمة

67:01

الروبوتية، وتنطبق

67:02

على السيارات ذاتية

67:04

القيادة. وهكذا يمكنك

67:05

رؤية الصناعة وهي

67:07

تبنيها طبقة تلو

67:08

الأخرى، وخطوة بخطوة،

67:10

حتى وصلنا الآن إلى ما

67:12

ندركه كذكاء. أعتقد أن

67:14

هذا يصل إلى صلب سؤال

67:16

جوهري في هذه المحادثة

67:17

، وهو بعض الطرق التي

67:19

وصفت بها التكنولوجيا

67:20

لي. إنه ليس شيئاً

67:21

تعتقد أن فيه أي شيء

67:23

جديد حقاً. إنه، كما

67:24

تعلم، ربما جديد في

67:25

النطاق، جديد في

67:26

القدرة، لكنه في

67:27

الأساس برمجيات

67:28

لطالما كانت لدينا،

67:29

ليس دائماً، لكننا

67:29

امتلكنا البرمجيات

67:30

لفترة طويلة. يعتقد

67:32

الكثير من الناس أنك

67:33

عندما تصل إلى الذكاء

67:34

في هذه المستويات، فإن

67:35

هذا يمثل تغيراً

67:36

جذرياً. إنه شيء مختلف

67:38

، شيء لم نتعامل معه من

67:40

قبل. نوع من

67:41

التكنولوجيا الذكية

67:43

العامة التي تتقدم في

67:44

ذكائها بسرعة كبيرة.

67:46

أريد التأكد من أنني

67:48

أفهم حقاً أننا نقف

67:49

عند هذا الفاصل. هل هذا

67:51

شيء جديد تماماً؟ هل

67:53

يتطلب هذا شيئاً

67:55

جديداً منا، أم أنه

67:57

أشبه بشيء قديم؟ هل

67:59

الآلات الذكية مختلفة

68:00

عن الآلات التي كانت

68:02

لدينا؟

68:04

>> حسناً، كل

68:05

التكنولوجيا والحضارة

68:07

تقريباً مبنية على

68:08

طبقات من تكنولوجيا

68:10

مفهومة، والتي تصبح

68:12

على نطاق واسع

68:13

استثنائية للغاية.

68:16

حقيقة أننا نستطيع

68:17

الاتصال بالإنترنت

68:19

بمجرد، كما تعلم، رفع

68:21

الهاتف، هو أمر غريب

68:22

نوعاً ما، أننا متصلون

68:24

بكل معلومة في العالم

68:26

على هذا الجهاز الصغير

68:28

. كما تعلم، فقط في

68:32

الهواء. وحقيقة أن هذه

68:34

القطعة الصغيرة من

68:36

الزجاج يمكنها بطريقة

68:38

ما أخذ تريليونات

68:39

المعلومات وتقديمها

68:41

لنا بدقة، تلك التي

68:42

نريدها لأنها مرت عبر

68:44

نظام توصية. لذا إذا

68:46

فكرت في كيفية معرفتنا

68:48

بمكان وجود كل

68:49

المعلومات، كان على

68:51

شخص ما أن يزحف إليها،

68:52

وكان عليه فهرستها،

68:54

وهذا يستخدم تقنيات

68:56

تعلم الآلة، وهي النسخ

68:58

المبكرة من الذكاء

68:59

الاصطناعي. وهذه

69:01

الأنظمة تقوم بأشياء

69:03

سحرية لدرجة أنني

69:04

أتوقعها الآن. لقد

69:06

استغرق الأمر حرفياً

69:07

حوالي 20 عاماً ومئات

69:09

المليارات من

69:10

الدولارات من بناء

69:11

البنية التحتية لكي

69:13

يبدو كل شيء طبيعياً

69:14

جداً بالنسبة لك،

69:15

لدرجة أننا نعتبره

69:17

الآن أمراً مفروغاً

69:18

منه. كل إنجاز نحققه من

69:20

منظور تقني نحتفي به،

69:22

وأنا أحتفي به ببهجة

69:24

وبحماس كبير، لأنني

69:26

فخور بالأشخاص الذين

69:28

أنجزوه. أنا فخور بنا

69:30

نحن الذين ساهمنا فيه.

69:31

نحن، كما تعلم، فخورون

69:33

بهذا الاختراق التقني.

69:34

ولكن حينما يحدث ذلك،

69:36

يبدو الأمر في وقته

69:37

كأنه معجزة، لكن...ذلك

69:40

الشعور يستمر لنحو 17

69:42

يوماً، وبعدها...

69:43

>> نعتاد على كل شيء

69:45

بسرعة. أنا أتفق مع ذلك

69:47

. همم، ولكن هل هذه

69:48

مرحلة مختلفة؟

69:49

>> إنها...قادة الشركات

69:51

يتحدثون عن هذا، أعتقد

69:52

أن الرئيس التنفيذي لـ

69:53

Google قال ذلك...

69:54

>> بأنه يعادل اكتشاف

69:55

النار، صحيح؟ مثل حقبة

69:57

جديدة...

69:58

>> أجل.

69:58

>> في تاريخ البشرية. هل

70:00

ترى الأمر كذلك أم

70:01

تراه انتقالياً

70:02

وتراكمياً؟ لا، أعتقد

70:04

أن هذا ثورة بكل ما

70:06

للكلمة من معنى، وكما

70:07

كنا نتحدث سابقاً،

70:09

انتقلنا من القدرة على

70:10

العثور على أي شيء،

70:12

إلى القدرة على سؤال

70:14

أي شيء، ومعرفة كل شيء

70:15

، وفعل كل شيء.

70:16

وبالتالي، من الواضح

70:18

أنه مستوى تجريد جديد.

70:22

الآن، الشيء الذي

70:23

أتردد في القيام به هو

70:26

جعله يبدو أكثر من ذلك.

70:29

كما تعلم، في التحليل

70:31

النهائي، المهندسون

70:32

يقومون بعمل هندسي.

70:34

بمجرد أن اخترعنا

70:35

التكنولوجيا واكتشفنا

70:36

حلاً لها، عندما تنظر

70:38

إلى الوراء، يبدو

70:39

الأمر واضحاً جداً، بل

70:41

وعادياً للكثير من

70:42

الناس. هذا، وحقيقة

70:43

أننا قادرون على جعل

70:45

التكنولوجيا أفضل

70:46

وأفضل يوماً بعد يوم،

70:47

هو لأننا نفهمها بوضوح

70:49

، وبالتالي نعرف كيف

70:50

نحسنها. لذا، أنت

70:52

تحوله إلى مشكلة

70:53

هندسية وتقول ما نفتقر

70:55

إليه الآن هو مستوى من

70:57

الاختبار، والمراقبة،

70:59

والبيئات المعزولة،

71:01

والأمن، والتحكم،

71:03

والتميز الذي نحتاجه

71:05

لما نبنيه.

71:06

>> وهذا ليس لأن الشركات

71:08

لا تملك مهندسين

71:09

استثنائيين. أفهم ذلك،

71:10

أريد التأكد من أنك لا

71:12

تقول ذلك، فأنا أؤمن

71:13

بأن OpenAI و Anthropic لديهم

71:14

مهندسون استثنائيون

71:15

لأنني أعرف الكثير

71:16

منهم.

71:16

>> لكن هذا في الواقع جزء

71:18

مما يجعلني قلقاً. هل

71:19

هي...لا، لا، ما يحدث

71:21

لهم هو انتقال، وقد

71:23

قلت هذا مراراً

71:24

وتكراراً. إنها فكرة

71:26

كبيرة ولكنها بسيطة:

71:28

أخيراً، لدينا برنامج

71:30

مفيد. ولأنه مفيد،

71:31

انطلق تبنيه بشكل واسع

71:33

. لكن تذكر، كيف يمكن

71:38

لشركة كانت قبل ستة

71:40

أشهر تحاول صنع شيء

71:42

مفيد وقادر، أن تخصص

71:44

الكثير من الموارد

71:46

للاختبار والتقييم،

71:48

وكل القوة الحوسبية

71:50

المخصصة لذلك؟ لم يكن

71:54

ذلك ضرورياً حتى الآن.

71:56

وما سيحدث خلال

71:58

السنوات القليلة

71:59

المقبلة هو أننا

72:00

سننتقل من هذه

72:01

المختبرات لتصبح

72:03

شركات تركز على

72:04

الهندسة، وبشكل أكبر

72:06

على هندسة الإنتاج،

72:07

والتركيز على

72:08

المنتجات. لذا، أعتقد

72:10

أنها تمر بمرحلة

72:11

انتقالية فقط. هذه

72:13

شركات استثنائية،

72:14

وشركات ذات مواهب

72:15

مذهلة، وهي الشركات

72:17

الأكثر أهمية

72:18

وتأثيراً على الإطلاق.

72:19

وهي تمر بمرحلتها

72:20

الانتقالية فقط. الأمر

72:22

لا يتجاوز ذلك. ولا يقل

72:24

عن ذلك. الكثير من

72:25

الشركات الآن، سواء

72:26

OpenAI أو Anthropic، أصدرت في

72:27

الشهرين الماضيين هذه

72:28

الأشياء الكبيرة، لا

72:29

أعرف ماذا أسميها،

72:30

أوراقاً بحثية،

72:31

تدوينات، أو شيئاً من

72:32

هذا القبيل. أم، "عندما

72:33

يبني الذكاء

72:33

الاصطناعي نفسه" هو

72:34

اسم التقرير الخاص بـ

72:35

Anthropic. أوه، لقد نسيت

72:37

اسم تقرير OpenAI.

72:38

>> الحواسيب تبني نفسها.

72:39

أنتم تعلمون أنهم

72:40

يتحدثون عن التحسين

72:41

الذاتي المتكرر.

72:42

>> تعلمون أننا نستخدم

72:43

التحسين الذاتي

72:44

المتكرر.

72:44

>> لذا، أود معرفة وجهة

72:45

نظرك حول التحسين

72:46

الذاتي المتكرر (RSI).

72:48

>> أعتقد أن التحسين

72:49

الذاتي المتكرر هو

72:50

الطريقة الأساسية

72:51

التي تُنجز بها الأمور

72:53

. نحن نستخدم

72:54

البرمجيات لتصميم

72:56

حاسوب يشغل برمجيات

72:58

لتصميم حاسوب يشغل

73:00

برمجيات لتصميم حاسوب.

73:02

هذا هو جوهر ما نقوم به

73:04

. التحسين الذاتي

73:05

المتكرر، لأن

73:06

حواسيبنا تتحسن كل عام

73:08

، بل وفي الواقع تتحسن

73:10

أسرع من ذلك كل عام،

73:11

لأننا نستخدم

73:13

البرمجيات لجعل

73:14

البرمجيات أفضل. هذا

73:17

يسمى هندسة الحاسوب،

73:19

ونحن نقوم بهذا منذ

73:21

فترة طويلة. الآن، في

73:24

سياق الوكلاء، فإنه

73:26

ينفذ العملية مرة

73:28

واحدة ثم يراجعها.

73:32

يدرس المسارات

73:33

المختلفة التي سلكها،

73:35

ويختار أفضل نهج. في

73:37

المرة القادمة إذا كنت

73:39

ستقوم بنفس المهمة

73:40

تماماً، سأقوم بتوثيق

73:41

ملف. سأخبرك كيف فعلت

73:43

ذلك في المرة السابقة

73:44

وهو ما لم يكن الأكثر

73:45

فعالية. سأطلق على هذا

73:46

اسم "المهارات". ولأنك

73:48

تستخدمه مراراً

73:49

وتكراراً، فجزء منه

73:51

مهارات، وجزء منه

73:52

سيكون ذاكرة. سنقوم

73:53

بتحسين الذاكرة. حسناً

73:55

؟ بحيث تكون في المرة

73:57

التالية التي تستخدمه

73:58

فيها، أفضل من المرة

73:59

السابقة. التحسين

74:01

الذاتي المتكرر. يمكنك

74:02

أيضاً أن تقرر أخذ كل

74:04

هذه المهارات، وكل هذه

74:06

الذاكرة، وكل هذه

74:08

البيانات، وتدريب

74:09

الإصدار التالي من

74:11

النموذج باستخدامها.

74:13

وهكذا يصبح الذكاء

74:15

الاصطناعي أفضل فأفضل

74:16

في خدمتك بمرور الوقت.

74:18

نحن نقوم بكل ذلك، كل

74:20

هذا يحدث. إنه يحدث

74:22

بالفعل. في غضون ذلك،

74:24

تنمو كمية الحوسبة

74:25

التي لديهم، وبالتالي

74:27

يمكنهم القيام بكل شيء

74:29

بشكل أسرع. ما كان

74:30

يستغرق عاماً لتدريب

74:32

نموذج ما، أصبح الآن

74:33

يستغرق بضع ساعات لأن

74:35

الحواسيب أصبحت أسرع

74:36

وتوفرت منها كميات

74:38

أكبر. لذا أصبحت

74:39

الحلقة الآن أسرع. أمر

74:41

مفهوم تماماً ومبرر.

74:43

هل يعطيهم ذلك أي عذر

74:44

لإطلاق منتج لم يخضع

74:46

للاختبار؟ الجواب هو

74:48

لا. لنعد إلى هذه

74:50

النقطة. لا أحد، ولا أي

74:54

مؤسسة قادرة على العمل

74:56

في بيئة يتغير فيها

74:58

البرنامج الأساسي

74:59

باستمرار. هناك عملية

75:03

إصدار معتمدة. لذا

75:06

عندما يطرحون نموذجاً

75:07

جديداً، نحتاج إلى

75:09

تقييمه قبل إطلاقه في

75:11

عملياتنا. لا يمكننا

75:13

تركه يتغير ذاتياً

75:15

طوال الوقت. لذا يجب

75:16

عليهم اختبار المنتج

75:18

قبل إصداره. ونحن

75:20

سنختبر المنتج قبل

75:22

إطلاقه في العمليات.

75:24

أعتقد أن التحسين

75:26

الذاتي المتكرر أمر

75:27

رائع.

75:28

>> وهل تعتقد أن هناك أي

75:30

مستوى، لقد سمعتك تقول

75:31

من قبل أن التعلم يجب

75:32

أن يتضمن دائماً

75:33

عنصراً بشرياً؟

75:34

>> نعم، كما قلت للتو،

75:36

لديك تحسين ذاتي متكرر

75:38

>> يبدو أنهم يتخيلون

75:39

شيئاً لا يتضمن ذلك

75:41

دائماً.

75:41

>> حسناً، لا ترسلوا لي

75:43

أي شيء لم تقم بتقييمه.

75:46

لا ترسلوا لي، لا

75:47

ترسلوا لشركة إنفيديا

75:49

أي منتجات لم يقيمها

75:51

البشر بأنفسهم. أرجوكم

75:53

لا تفعلوا ذلك.

75:54

>> والخوف الذي تحدثنا

75:56

عنه سابقاً بأنهم

75:57

قلقون من عدم قدرتهم

75:58

على التقييم، وأنهم لا

75:59

يعرفون كيفية تقييم

76:00

هذه الأنظمة، وكلما

76:02

تغيرت بسرعة، زاد

76:03

قلقهم من أن تخدعهم

76:04

هذه الأنظمة.

76:05

>> أنا لا أصدق ذلك. أنا

76:06

أؤمن أن باحثيهم

76:08

يعملون كل يوم لتعلم

76:09

كيفية تقييم هذه

76:11

الأنظمة. التحقق. لذا،

76:13

تعلم، 10%إلى 20%من

76:16

شركتنا مخصص للتصميم،

76:19

و 80%مخصص للتحقق. اليوم

76:23

، معظم المختبرات تخصص

76:26

، وبشكل مفهوم، 80%

76:28

للقدرات و 20%للسلامة

76:30

والتحقق والتقييم.

76:32

>> هذا هو التحول الذي

76:34

تتحدث عنه.

76:35

>> هذا صحيح. هذا صحيح.

76:37

الذكاء الاصطناعي

76:38

يحتاج إلى التسريع

76:39

ليكون آمناً. أريدهم

76:41

أن يحصلوا على قدرة

76:42

حوسبة أكبر، ولكن يتم

76:44

توجيهها نحو التقييم

76:46

والمواءمة، وأعتقد

76:48

أنهم يفعلون ذلك. لو

76:50

كنت في صناعة السيارات

76:52

قبل 100 عام، كنت سأفضل

76:53

أن تتسارع صناعة

76:55

السيارات لتصل إلى

76:56

مستوى اليوم في عام

76:57

واحد، لأنني أؤمن أن

76:59

سيارة اليوم أكثر

77:00

أماناً بكثير من سيارة

77:02

قبل 99 عاماً. وتقنية

77:04

مانع انغلاق المكابح (

77:05

ABS)، والكبح التلقائي،

77:07

تتطلب تكنولوجيا رؤية

77:08

حاسوبية، وتقنية دمج

77:10

المستشعرات،

77:11

والرادارات،

77:12

والكاميرات، وكل تلك

77:13

التقنيات تتضافر معاً

77:15

لتعمل المكابح عند

77:16

الضرورة وتتوقف عند

77:17

عدم الحاجة إليها. تلك

77:19

التكنولوجيا صعبة

77:20

للغاية. كنت أتمنى،

77:22

وكان الجميع يتمنى، أن

77:23

تقنية مانع انغلاق

77:25

المكابح كانت موجودة

77:26

قبل 99 عاماً. كان من

77:27

الممكن إنقاذ حياة عدد

77:29

أقل بكثير من الأطفال.

77:30

لذا، كما تعلم،

77:31

الوسائد الهوائية،

77:32

الأمان، أحزمة الأمان

77:34

، أعني كل ذلك، أحزمة

77:35

الأمان ذاتية الشد، كل

77:37

ذلك. هل يمكنك تخيل أن

77:38

كل هذا عبارة عن

77:39

تكنولوجيا؟ يجب تسريع

77:41

وتيرة ذلك التطوير إلى

77:42

أقصى حد ممكن. لذا،

77:44

عندما أقول إننا بحاجة

77:45

إلى تسريع تكنولوجيا

77:47

الذكاء الاصطناعي،

77:48

يظن الناس لسبب ما أن

77:50

السلامة ليست جزءاً من

77:51

ذلك. السلامة جزء لا

77:53

يتجزأ منها. المواءمة

77:55

جزء منها. التقييم جزء

77:57

منها. وضع الضوابط،

77:58

والبيئات المعزولة،

77:59

وتكنولوجيا العزل،

78:00

وتكنولوجيا المراقبة،

78:02

وتكنولوجيا القياس عن

78:03

بُعد، وتكنولوجيا

78:04

مراقبة الذكاء

78:05

الاصطناعي الخارجية،

78:06

كل ذلك هو تكنولوجيا

78:07

ذكاء اصطناعي. يجب

78:09

تسريع وتيرة كل ذلك

78:10

إلى أقصى حد. من المضحك

78:12

أنني أعتقد لو أمكن

78:13

طمأنة أكثر الأشخاص

78:15

قلقاً في المختبرات

78:16

بأنهم سيخصصون 80%من

78:18

قدراتهم الحاسوبية

78:19

للسلامة والمواءمة

78:21

بدلاً من 80%لتوسيع

78:22

القدرات، لشعروا

78:24

بتحسن كبير. ويبدو لي،

78:25

ويبدو لي أن أحد

78:26

الأشياء التي تقولها

78:27

هو أنه ينبغي للمرء أن

78:29

ينظر إلى السلامة

78:30

والمواءمة كجزء من

78:31

توسيع القدرات.

78:32

التكنولوجيا غير

78:33

الآمنة ليست

78:34

تكنولوجيا متطورة.

78:35

>> الأمر أشبه بقولنا إن

78:37

تصميم الرقائق هو

78:38

البحث والتطوير.

78:40

التحقق من الرقائق ليس

78:41

بحثاً وتطويراً.

78:43

>> نحن ننفق معظم

78:44

تكاليفنا وقدراتنا

78:45

الحاسوبية على

78:46

المحاكاة والتحقق

78:48

واختبارات الموثوقية

78:49

واختبارات العمر

78:51

الافتراضي. كل ذلك جزء

78:53

من الهندسة. الحوافز

78:55

موجودة. الحوافز

78:57

موجودة بالفعل. إنهم

78:58

يعرضون شركتهم للخطر

79:00

إذا أطلقوا منتجات تضر

79:02

بشركات أخرى أو أشخاص

79:04

آخرين. هل تعتقد أننا

79:07

بحاجة إلى قوانين

79:08

مسؤولية خاصة بالذكاء

79:10

الاصطناعي؟

79:11

>> لقد بدأت بالفعل. دعنا

79:13

نأخذ مثالاً واحداً.

79:14

السيارة ذاتية

79:15

القيادة.

79:16

>> همم.

79:17

>> السيارة كمنتج،

79:18

وسيارات الأجرة

79:19

الآلية تخضع للكثير من

79:21

اللوائح التنظيمية.

79:23

وإذا لم تكن هناك

79:24

لوائح كافية، فإن

79:26

الإدارة الوطنية

79:27

للسلامة المرورية على

79:29

الطرق السريعة (NHTSA)

79:30

يجب أن تتدخل وتضع

79:31

لوائح جديدة. صناعة

79:33

السيارات يجب أن تخضع

79:34

للوائح جديدة. لا أعرف

79:36

ما المفقود، ولكن إذا

79:37

كان هناك شيء مفقود،

79:39

فسأقوم بالتأكيد، كما

79:40

تعلم، بإضافة المزيد

79:41

من التنظيم. في سياق

79:43

الإنترنت، هناك

79:44

العديد من التطبيقات

79:46

التي يشغلها الإنترنت

79:47

ويجب أن تخضع هذه

79:49

التطبيقات للتنظيم.

79:50

وإذا لم تكن كذلك، كما

79:52

تعلم، عليك فقط

79:53

إيجادها. أريد

80:02

الانتقال الآن إلى

80:03

الطبقة التالية وهي

80:05

الرقائق. ولتلخيص

80:06

وضعنا الحالي لأنني

80:07

أريد التأكد من أنني

80:09

أفهم موقفك بشكل صحيح،

80:10

وهو أن هذه الشركات

80:11

تمر بمرحلة انتقالية.

80:13

>> أجل. حتى مع تسارع هذه

80:15

الأنظمة وزيادة

80:17

قدراتها وتعقيدها

80:18

واستمراريتها، أو

80:20

أياً كان وصفها، يظل

80:22

هناك عامل مقيد وهو أن

80:24

الشركات لن تطرح ما

80:26

ليس آمناً. يجب ألا

80:28

تطرح ما ليس آمناً.

80:30

وأنت تعتقد أن لديهم

80:32

القدرات الهندسية

80:34

لجعل هذه الأشياء آمنة

80:36

، ولاكتشاف طرق

80:37

الاختبار والتحكم دون

80:39

تدخل خارجي. هذا هو

80:41

موقفك نوعاً ما. أجل.

80:43

>> أحد الأشياء التي

80:44

سمعتك تقولها هو أننا

80:46

دخلنا، ربما بطريقة لا

80:48

يفهمها الناس دائماً،

80:49

حقبة جديدة في طريقة

80:51

عمل الحوسبة. صف رؤيتك

80:53

لهذا الأمر، وكيف

80:55

يختلف عمن لا تزال

80:56

فهمه للأمر محصوراً في

80:59

امتلاك جهاز "ماك بوك"

81:01

بمعالج تضعه في جهازك

81:03

وتشتريه. صناعة

81:04

الكمبيوتر الأخيرة

81:06

وفي صناعة الكمبيوتر

81:07

التي عرفناها لستين

81:08

عاماً تسمى الحوسبة

81:09

القائمة على

81:10

الاسترجاع. أنت تسترجع

81:12

الملفات. ولهذا تسمى

81:13

مركز بيانات، أو كما

81:15

تعرف، مركز ملفات.

81:16

حسناً.

81:17

>> وفي المستقبل، ستصبح

81:18

مصنعاً للذكاء

81:20

الاصطناعي. إنها عملية

81:21

توليد. وبالتالي فإن

81:23

كمية الحوسبة اللازمة

81:25

لفهم السياق

81:26

والارتكاز على

81:27

المعلومات،

81:28

والاستنتاج بشأن ما

81:30

يجب فعله وتوليد إجابة

81:31

، تتطلب هذه العملية

81:33

التوليدية الكثير من

81:35

الحوسبة. ولهذا فإن

81:37

كمية الحوسبة اللازمة

81:39

لكل مستخدم قد نمت

81:41

بشكل هائل. والجزء

81:44

الثاني هو أن هذا

81:45

الذكاء الاصطناعي

81:46

التوليدي يمكن أن يكون

81:48

مستقلاً نوعاً ما لأنه

81:50

يعمل كوكيل. الآن لديك

81:52

وكلاء يستخدمون

81:53

الذكاء الاصطناعي

81:54

التوليدي. وبدلاً من

81:56

مليار شخص يستخدمون

81:57

أجهزة الكمبيوتر،

81:58

لديك فعلياً مئات

81:59

المليارات من الوكلاء

82:01

بالإضافة إلى البشر

82:02

الذين يستخدمون

82:04

الكمبيوتر. ويمكنك

82:05

القول إن كمية الحوسبة

82:07

التي نحتاجها، مهما

82:08

كانت الكمية التي كانت

82:10

لدينا من قبل، ستزداد

82:12

بمقدار مليار ضعف.

82:14

وهذا إطار معقول

82:16

لمستوى معقول من

82:17

الحوسبة. في هذا

82:20

العالم الجديد، ما

82:22

تهتم به حقاً في سياق

82:24

المصنع هو مدى

82:25

إنتاجيته. ليس مدى

82:27

تكلفته. لا يمكن أن

82:28

يكون باهظ التكلفة إلى

82:29

ما لا نهاية، لكنك

82:30

تريد معرفة مدى

82:31

إنتاجيته. أجهزة

82:32

الكمبيوتر الخاصة بنا

82:34

منتجة بشكل لا يصدق.

82:35

تكلف 50 مليار دولار

82:36

لبناء مركز بيانات

82:38

بقدرة جيجاوات واحد،

82:39

أو مصنع ذكاء اصطناعي

82:41

بقدرة جيجاوات واحد،

82:42

ويمكنك استئجاره

82:43

مقابل 40 إلى 50 ملياراً

82:45

سنوياً. لذا، فإن

82:46

إنتاجيتها مذهلة. إذن،

82:48

العامل الأول هو

82:50

الإنتاجية. بنية "

82:51

إنفيديا" التحتية

82:52

قابلة للتبديل لأننا

82:53

عامون، ولأغراض عامة،

82:54

وهذا هو السبب في أن كل

82:55

مختبر ذكاء اصطناعي

82:56

وكل نموذج ذكاء

82:57

اصطناعي، حتى النماذج

82:58

المغلقة، تعمل على "

83:00

إنفيديا". ولأننا

83:01

قابلون للاستبدال

83:02

بالكامل، يمكنك

83:03

استخدامنا في كل شيء

83:04

بدءًا من معالجة

83:05

البيانات، والتدريب

83:06

الأولي، وما بعد

83:07

التدريب، والتقييم،

83:08

وصولاً إلى الاستدلال

83:10

؛ إذ يمكن لبنيتنا

83:11

التحتية دعم دورة حياة

83:12

الذكاء الاصطناعي

83:13

بأكملها. وإذا لم يعد

83:15

العميل بحاجة إليها،

83:17

فسيسعد عميل آخر

83:19

بشرائها. أما الجزء

83:21

الأخير فهو المتانة،

83:23

لأن بنيتنا تعتمد على

83:24

البرمجيات، ونحن نعمل

83:26

باستمرار على تحسين

83:27

برامجنا بخوارزميات

83:29

جديدة تتعامل مع أعباء

83:31

العمل والنماذج

83:32

الحديثة وتُشغلها على

83:33

أجهزتنا من الأجيال

83:35

القديمة. لدينا فرق

83:36

ضخمة من الأشخاص الذين

83:38

يقومون بذلك باستمرار.

83:39

ونتيجة لذلك، أصبح

83:41

العمر الافتراضي

83:42

لأجهزة الحوسبة لدينا

83:44

أطول بكثير. وهذا هو

83:45

السبب الذي يجعل الناس

83:47

يتحدثون عن حوسبة Nvidia

83:49

كفئة أصول تشبه

83:50

الطائرات. فأنت تعلم

83:52

أن الطائرات ذات أغراض

83:54

عامة. وهي قابلة

83:55

للاستبدال. إذا لم

83:57

تستخدمها خطوط

83:58

يونايتد الجوية.

83:59

فستستخدمها الخطوط

84:01

الجوية الأمريكية.

84:02

إنها متينة، تبدأ

84:04

حياتها كطائرة ركاب،

84:06

وتنتهي كطائرة شحن.

84:09

ونتيجة لذلك، يمكن

84:10

اعتبارها فئة من

84:12

الأصول. لذا، وإذا

84:15

تمكنا من تحقيق ذلك،

84:17

فبالطبع ستكون تكلفة

84:19

رأس المال لتمويل

84:21

مصانع ذكاء Nvidia

84:22

الاصطناعي هي الأقل،

84:24

لأن أجهزة الكمبيوتر

84:26

لدينا تعتبر أصولاً

84:28

مضمونة. وعلى أية حال،

84:31

هذا هو التحول الجوهري

84:33

الذي نمر به، والذي

84:35

سيكون عاملاً حاسماً

84:37

في نمونا.

84:37

>> لذا فقد أصبح عملكم

84:39

مثيراً للاهتمام

84:40

للغاية. لقد انتقلتم

84:41

الآن إلى خفض تكلفة

84:42

رأس المال للآخرين في

84:43

صناعة الذكاء

84:44

الاصطناعي. ربما رأى

84:45

الناس هذه المخططات

84:46

التي تتجه فيها الأسهم

84:48

في كل اتجاه.

84:48

>> أمر مثير للاهتمام

84:49

حقاً. نعم.

84:51

>> هل يمكنك توضيح ذلك

84:52

قليلاً للأشخاص الذين

84:54

>> هم يفهمون أن Nvidia

84:55

أصبحت أكبر شركة في

84:56

العالم.

84:57

>> إنهم يرون هذه

84:58

المخططات التي تبدو

84:59

دائرية للغاية

85:00

بالنسبة لهم. ما الفرق

85:04

بين دعم الطلب، وخلق

85:06

الأسواق، وخلق الطلب؟

85:13

أم، نحن لا نستطيع

85:15

حقاً خلق الطلب، لأنه

85:17

في النهاية إذا لم يكن

85:19

هناك إقبال على خدمات

85:20

الذكاء الاصطناعي،

85:22

فإن بناء أجهزة

85:24

كمبيوتر لها سيكون بلا

85:26

جدوى. لذا، الشيء

85:28

الأول الذي يجب أن

85:29

يحدث، والسبب وراء

85:30

ارتفاع الطلب على

85:31

الحوسبة حالياً، هو أن

85:33

تطبيقات الذكاء

85:34

الاصطناعي تمر بنقطة

85:35

تحول. لقد أصبحت مفيدة

85:37

، ولأن الذكاء

85:39

الاصطناعي أصبح

85:40

مفيداً. هناك 500 مليار

85:42

دولار من التمويل

85:44

الاستثماري تتدفق،

85:45

وكل تلك الشركات، تلك

85:47

الآلاف من الشركات

85:49

الناشئة، تحتاج

85:50

جميعها إلى الحوسبة.

85:52

وهذا هو مصدر الطلب،

85:54

فهو يأتي منهم. لذا

85:56

تحتاج هذه الشركات إلى

85:58

دعم في التكنولوجيا،

86:00

ودعم في بناء النظام

86:01

البيئي، ودعم مالي.

86:04

وقد نقرر الاستثمار في

86:06

بعضها كمالك للأسهم.

86:08

ونتيجة لذلك، تصبح

86:10

مزوداً جديداً

86:11

ومزدهراً حقاً

86:12

للخدمات السحابية. سبب

86:14

آخر قد يدفعنا لذلك هو

86:16

، كما ذكرت، وجود هيكل

86:18

من خمس طبقات، وفي

86:19

طبقة النماذج

86:20

والتطبيقات توجد

86:22

مجموعة كبيرة من

86:23

الشركات المبتكرة

86:25

حقاً، فالذكاء

86:26

الاصطناعي يتجاوز

86:27

بكثير مجرد نماذج

86:29

اللغة. هناك نماذج

86:30

الأساس العالمية،

86:31

والذكاء الاصطناعي

86:32

المادي، والذكاء

86:33

الاصطناعي في علم

86:34

الأحياء، وفي علوم

86:35

المواد والكيمياء. وكل

86:37

هذه تختلف عن نماذج

86:39

اللغة. الكثير من هذه

86:40

الشركات حديثة العهد

86:42

وتحتاج إلى الكثير من

86:44

رأس المال. وقد نقرر أن

86:46

نكون مساهمين بنسبة

86:48

صغيرة فيها. لنساعدها

86:50

على الانطلاق. إنهم

86:52

علماء مذهلون. قد نكون

86:55

أول مستثمر أو مستثمر

86:57

رئيسي، فنضفي الثقة

86:59

على شركتهم. نحن

87:01

نمنحهم إمكانية

87:02

الوصول إلى الكثير من

87:04

تقنياتنا. نحن ندعمهم

87:06

كثيراً ونساعدهم على

87:07

التحول إلى شركة بأسرع

87:09

ما يمكن. قد نقرر

87:10

الاستثمار في شركة

87:11

نووية. قد نقرر القيام

87:13

بأشياء أخرى من هذا

87:14

القبيل. إذا نظرت إلى

87:15

نموذجي الذهني لصناعة

87:16

الذكاء الاصطناعي،

87:17

فهي عبارة عن هيكل من

87:18

خمس طبقات ونحن نستثمر

87:19

في جميع جوانبه. قد

87:20

تكون هناك نقاط تحول

87:22

استراتيجية تفتح

87:23

أسواقاً جديدة. إنها

87:24

تفتح لنا طريقاً

87:25

جديداً للوصول إلى

87:26

السوق. وقد تضمن لنا

87:28

مورداً حيوياً. هناك

87:29

العديد من الأسباب

87:30

الاستراتيجية التي

87:31

تجعلنا نفعل ذلك.

87:32

>> أعني أن الأرقام هنا

87:34

مذهلة. لقد أصبحت أشبه

87:36

بسياسة صناعية أحادية

87:37

الشركة للذكاء

87:39

الاصطناعي الأمريكي.

87:40

>> لقد ضخينا الكثير من

87:42

الأموال في هذا النظام

87:43

البيئي.

87:44

>> أجل.

87:44

>> ما هو إجمالي

87:45

استثماراتك السنوية

87:47

الآن؟

87:47

>> في المجمل، ربما نصل

87:49

إلى...لا أعرف عن كل عام

87:50

على حدة، ولكن أعتقد

87:51

أن الإجمالي قد يصل

87:53

إلى مائة مليار دولار.

87:54

قد أحتاج لمراجعة

87:55

أرقامي، لكنه مبلغ

87:57

يقارب ذلك.

87:57

>> إنه أكبر من قانون

87:58

الرقائق والعلوم.

88:00

>> أوه، نعم. نعم. ناهيك

88:03

عن التزامات الشراء

88:05

التي قدمتها لشركات

88:07

مثل TSMC و Wistron و Foxconn و

88:10

Amkor و Spill وغيرها. بسبب

88:13

هذا الالتزام، أستطيع

88:15

تشجيعهم على القدوم

88:16

والتصنيع هنا في

88:17

الولايات المتحدة.

88:19

تعلم، الواقع هو أننا

88:20

ربما ساهمنا في إعادة

88:22

تصنيع الولايات

88:23

المتحدة في مجال

88:24

الرقائق أكثر من أي

88:25

شركة أخرى في العالم

88:27

تقريباً. نحن لا نقوم

88:28

بإعادة التصنيع فحسب،

88:29

بل نفعل ذلك بسرعة

88:30

كبيرة لدرجة أننا نخلق

88:32

نقصاً في العمالة،

88:33

لكننا في الوقت ذاته

88:34

نخلق الكثير من

88:35

الوظائف.

88:35

>> أعرف الكثير من

88:36

الأشخاص الذين لديهم

88:37

أموال في السوق حالياً

88:39

وهم متحمسون، وغالباً

88:40

ما يتحمسون لسهم

88:41

إنفيديا تحديداً،

88:42

ويقلقون من تشبيه

88:43

فقاعة الإنترنت في

88:44

أواخر التسعينيات. وما

88:46

يقلقون بشأنه مرتبط في

88:47

الواقع، كما أعتقد،

88:49

بما قلته للتو، وهو أن

88:51

الإنترنت استمر في أن

88:52

يصبح أكثر فائدة.

88:54

الأمر لا يتعلق بأن

88:55

التقييمات المرتفعة

88:57

تعني أن التكنولوجيا

88:58

كانت جوفاء أو زائفة،

89:00

لكن حدث شيء ما

89:01

وانفجرت الفقاعة

89:02

للحظة، وتضررت شركات

89:04

كبيرة جداً وتضرر

89:05

الكثير من الناس. ما

89:07

الذي يمكن تعلمه من

89:09

دورة الصعود والهبوط

89:11

تلك؟ وأعتقد أن السؤال

89:14

هو: هل تعتقد أن ذلك لن

89:16

يتكرر، أم لماذا تعتقد

89:18

أنه لن يتكرر؟ في

89:20

مرحلة ما، ستنعكس حالة

89:23

العرض والطلب مجدداً،

89:25

وهذه هي طبيعة الأسواق

89:27

كما تعلم. لن يحدث ذلك

89:29

في العام المقبل. لن

89:30

يحدث ذلك في العامين

89:31

أو الثلاثة أعوام

89:32

القادمة. أنا ببساطة

89:33

لا أصدق ذلك. لكن في

89:35

مرحلة ما، من المحتمل

89:36

أن يكون لدينا عرض

89:38

أكثر من الطلب.

89:39

>> مهم.

89:39

>> وأنا ببساطة لا أعرف

89:41

متى سيحدث ذلك. لذلك

89:42

ليس هناك الكثير

89:44

لنتعلمه من الماضي.

89:45

>> ما هي الإشارة التي

89:47

ستنبهك؟ الأسواق سوف

89:49

تتباطأ بشكل طبيعي ثم

89:51

تتوقف، وهذا يعني أنه

89:53

ستكون هناك فترة

89:54

استيعاب. هل ستكون

89:56

فترة الاستيعاب هذه 6

89:58

أشهر؟ هل ستكون 9 أشهر؟

90:00

هل ستكون عاماً؟ لن

90:02

تستمر للأبد. إذا نظرت

90:04

إلى المشهد العام، حجم

90:05

الاستثمارات التي

90:06

نضعها في طبقة

90:07

التطبيقات يهدف إلى

90:09

السماح للتكنولوجيا

90:10

بالانتشار في كل صناعة

90:12

لتتمكن من الاستفادة

90:13

منها. هذا ربما يكون

90:14

أحد أكبر الأشياء التي

90:16

نقوم بها. هذه طريقة

90:18

أسمع بها غالباً

90:19

مقارنة الأنظمة

90:20

البيئية للذكاء

90:21

الاصطناعي بين الصين

90:23

وأمريكا، وهي أن

90:24

التركيز في أمريكا

90:25

ينصب على سرعة تنامي

90:29

القدرات، ويعتقد

90:30

الكثيرون أننا

90:31

متقدمون في ذلك ويبدو

90:33

هذا صحيحاً، بينما في

90:34

الصين هناك تركيز أكبر

90:36

على الانتشار.

90:38

>> يعتقد الكثيرون أن

90:39

الصين ربما تتفوق في

90:41

الانتشار، ولديها من

90:42

بعض النواحي اقتصاد

90:44

مهيكل بشكل أفضل،

90:45

بدءاً من تطبيقات مثل "

90:47

وي تشات" وصولاً إلى

90:48

طريقة تدفق المعرفة

90:49

والأوامر من أجل

90:51

الانتشار. وسواء كان

90:52

السباق يتعلق

90:53

بالقدرات أو الانتشار

90:54

، أو حتى ما إذا كان

90:56

سباقاً من الأساس-وهو

90:57

ما يمكننا مناقشته

90:58

لاحقاً-يظل هذا سؤالاً

91:00

كبيراً. أنا فضولي

91:01

لمعرفة كيف ترى ذلك.

91:03

هذا هو السؤال الجوهري

91:05

. أؤمن أنه إذا أردنا

91:07

لأمريكا أن تستفيد من

91:08

الذكاء الاصطناعي،

91:10

فيجب أن يستفيد كل

91:11

قطاع: "وول مارت" يجب أن

91:13

تستفيد، و "سيفواي" يجب

91:15

أن تستفيد. يجب أن

91:16

تستفيد "فيدرال

91:17

إكسبريس". يجب أن

91:18

يستفيد كل بنك. كل شركة

91:20

رعاية صحية، وكل شركة

91:21

لاكتشاف الأدوية.

91:22

نحتاج أن نرى كل شركة

91:23

إنشاءات، وكل شركة

91:24

مراكز بيانات، وشركات

91:25

توليد الطاقة تستفيد

91:27

أيضاً. نحتاج الجميع

91:28

في الولايات المتحدة.

91:29

نحتاج الجميع في

91:30

أمريكا. نحتاج أن

91:31

يستفيد الجميع في

91:32

العالم من هذا. وهذه هي

91:34

الطبقة العليا. هذه هي

91:35

الطبقة الأكثر أهمية.

91:37

هذه هي الطبقة التي

91:38

تلامس المجتمع. كل

91:39

الطبقات التي تحتها هي

91:41

مجرد تمكينات

91:42

تكنولوجية. لا أريد أن

91:43

نضيع فرصة الولايات

91:45

المتحدة للاستفادة

91:46

على أعلى مستوى. ولاحظ

91:49

كل الخطابات وكل

91:51

التهويل، وكل نزعة

91:53

التشاؤم، وكل

91:54

التوقعات التي تخيف

91:56

الناس. هذا هو أكبر

91:59

مخاوفي في الواقع. لدي

92:01

كل الثقة. ربما لدي ثقة

92:03

بهم أكثر مما لديهم في

92:05

أنفسهم. هم

92:06

>> أنت بالتأكيد لديك ثقة

92:07

بهم أكثر مما لديهم في

92:09

أنفسهم.

92:09

>> حسناً، لست متأكداً من

92:11

ذلك. ربما هو مجرد قدر

92:13

كبير من التواضع أو

92:15

شيء من هذا القبيل.

92:17

>> هل يجب أن ننظر إلى ما

92:19

نحن فيه كسباق مع

92:20

الصين؟

92:22

>> لا أعتقد أن هذا ضروري.

92:24

همم. بعض الناس يحبون

92:27

التفكير بهذه الطريقة.

92:29

لا أجد أن ذلك يلهمني

92:30

بالضرورة. ليس لدي

92:33

مشكلة في عدم ذكر أي

92:35

شركة أخرى عندما نتحدث

92:37

عن قيامنا بعملنا

92:38

الجيد. نحن نلتزم

92:40

بمعاييرنا الخاصة. لذا

92:42

أعتقد أن الأشخاص

92:44

المختلفين لديهم طرق

92:46

مختلفة للتحفيز.

92:50

وأعتقد أن الأمر يتطلب

92:52

مزيداً من البراعة

92:54

لتوحيد وتركيز

92:55

المنظمات على مستوى

92:57

معين من الأداء خارج

92:58

إطار المنافسات. لكنني

93:05

لا أرى ذلك ضرورياً

93:07

بالضرورة. أولاً.

93:10

ثانياً، السؤال هو حتى

93:12

لو صغنا الأمر كمنافسة

93:14

. همم. ليس من الضروري

93:19

أن يعني تحقيقهم لشيء

93:21

ما أننا في خطر. وعندما

93:23

يبتكرون شيئاً ما أو

93:25

ينشئون تقنية لتوليد

93:27

الطاقة، فقد يكون

93:28

ابتكاراً رائعاً

93:30

تمنينا لو قمنا به

93:31

بأنفسنا، ولكن نظراً

93:33

لأنه سيدعم جميع أنظمة

93:35

إنتاج الطاقة لدينا

93:36

هنا، فإنه يساعد

93:37

صناعتنا بأكملها

93:39

نتيجة لذلك. ربما

93:40

توصلوا إلى نموذج

93:41

مفتوح جديد ورائع،

93:43

وأصبحت تلك النماذج

93:44

المفتوحة تُستخدم

93:45

الآن من قبل 80%من

93:46

الشركات الناشئة

93:47

الأمريكية.

93:48

>> أجل، نحن نستخدم

93:49

الكثير من النماذج

93:50

الصينية المفتوحة هنا.

93:51

>> حسناً، هذا صحيح. وهذا

93:53

أمر رائع حقاً. نحن

93:54

نقوم بتنزيله. لقد نشأ

93:56

في الصين. الكثير من

93:57

التكنولوجيا نشأت

93:58

بالطبع في الولايات

93:59

المتحدة أيضاً. نحن

94:00

نقوم بتنزيله. نحن

94:02

نجعله خاصاً بنا. نحن

94:03

نقوم بضبطه بدقة. نضعه

94:05

في نظام الوكلاء الخاص

94:06

بنا. نضعه في بيئتنا

94:07

التجريبية الخاصة. تلك

94:09

كلها تكنولوجيتكم

94:10

الخاصة. لذا أعتقد أن

94:12

حقيقة أنكم تستفيدون

94:13

من أوزانهم هي حقيقة

94:15

رائعة. هذا جيد. كنت

94:17

تقول قبل بضع دقائق إن

94:18

الدول المختلفة بدأت

94:20

تنظر إلى الحوسبة

94:21

كمورد جيواستراتيجي،

94:23

وربما ترغب في تخصيصها

94:25

لشركاتها الخاصة. كان

94:26

هناك الكثير من الجدل

94:28

حول هذا الأمر هنا

94:29

وبين الأشخاص الذين

94:30

يرون أننا في سباق مع

94:31

الصين، خاصة أولئك

94:32

الذين يرون أننا في

94:33

سباق مع الصين حول من

94:35

سيصل أولاً إلى الذكاء

94:36

الفائق الذي يطور نفسه

94:38

بشكل متكرر. كان هناك

94:39

جدل مستمر حول ما إذا

94:40

كان أحد الأشياء التي

94:42

نريد القيام بها هو

94:43

حرمانهم من الحوسبة،

94:44

وهو ما يعني في هذه

94:45

الحالة حرمانهم من

94:46

شرائحكم. في ظل إدارة

94:48

بايدن، كان لدينا قيود

94:49

تصدير صارمة للغاية.

94:51

وقد تم تخفيف تلك

94:52

القيود في عهد دونالد

94:53

ترامب. من الواضح أنكم

94:55

أردتم تخفيف تلك

94:57

القيود. كيف تفكر في

94:58

مسألة ما إذا كان من

95:00

الجيد للصين الحصول

95:02

على شرائح إنفيديا

95:04

التي يمكن أن تسرع

95:05

نماذجهم أو عمليات نشر

95:07

النماذج أو قدرات

95:09

نماذجهم، مقابل

95:10

قيامنا بمنع ذلك

95:12

لمحاولة إبطاء تقدمهم

95:13

؟ في حالة الذكاء

95:16

الاصطناعي، هدفنا ليس

95:18

فقط أن يستفيد مختبر

95:20

واحد. هدفنا هو أن

95:21

تستفيد أمريكا

95:22

بأكملها. أعتقد أن

95:24

الولايات المتحدة

95:25

لديها مسؤولية أكبر

95:27

وطموح أكبر بأن يُبنى

95:28

العالم على

95:29

التكنولوجيا

95:30

الأمريكية. تماماً كما

95:32

لدينا طموح أكبر بأن

95:33

يُبنى العالم على

95:34

الدولار الأمريكي،

95:35

وأن يتحدث المزيد من

95:36

الناس الإنجليزية،

95:38

وأن يستخدموا النسخة

95:39

الأمريكية من

95:40

الإنترنت. أعني أننا

95:41

نريد ذلك. السؤال في

95:45

النهاية هو: ما الذي

95:46

نحرمهم منه؟ هل نحرمهم

95:50

من شريحة لصناعتهم، أم

95:52

نحرم الولايات

95:54

المتحدة من سوق

95:55

للمنافسة فيه؟ إذا

95:57

نظرت إلى السوق، وإذا

95:59

نظرت إلى سوق بحجم

96:00

الصين، فكيف يساعد ذلك

96:02

قطاع التكنولوجيا في

96:04

الولايات المتحدة؟

96:05

ربما يساعد ذلك شركة

96:07

واحدة لديها نموذج

96:09

معين. لكن بقية

96:10

الصناعة تعاني. أعتقد

96:13

أنه بالتأكيد لا يساعد

96:15

صناعة الرقائق

96:16

حرمانها من سوق

96:18

للمنافسة فيه. ولا

96:19

يساعد ذلك بقية

96:20

الصناعة لأنهم

96:22

محرومون من النماذج

96:23

المفتوحة. ولا يدعم

96:25

هذا التطلعات العامة

96:27

للولايات المتحدة بأن

96:28

يُبنى العالم على

96:30

التكنولوجيا

96:31

الأمريكية. لذا هناك

96:33

الكثير من الأمور التي

96:35

تحرم نفسك منها إذا

96:36

ركزت بشكل ضيق على

96:37

حرمانهم من الرقائق.

96:39

وعليه، أود أن أقول

96:41

لنأخذ خطوة للوراء

96:42

ونضع الأمر في إطار ما

96:44

يخدم مصلحة أمريكا

96:46

أولاً، كل أمريكا،

96:48

وليس شركة واحدة.

96:50

وفيما يتعلق بالسباق،

96:52

كما ذكرنا، فإن السباق

96:54

-إن وُجد-يتعلق بنجاح

96:56

اقتصاد الولايات

96:57

المتحدة بالكامل. لقد

96:59

وجدت نفسي في حيرة

97:00

كبيرة بشأن مسألة

97:02

الصين والرقائق، وأحد

97:03

الأسباب هو أنه حتى في

97:05

الحالات التي تنتابني

97:06

فيها مخاوف بشأن

97:07

الذكاء الخارق أكثر

97:09

مما تنتابك، أعتقد أنه

97:10

إذا كانت لديك تلك

97:12

المخاوف، فأنت تريد

97:13

علاقة جيدة مع الصين

97:14

يمكن من خلالها العمل

97:16

الثنائي المثمر بشأن

97:17

مخاطر وفوائد الذكاء

97:19

الاصطناعي. وكلما

97:21

اعتبرت الأمر سباقاً

97:22

لا يمكن إلا لطرف واحد

97:24

الفوز فيه وتصرفت على

97:26

هذا الأساس، زادت

97:27

احتمالية خلق العداء

97:29

بالضرورة. وقد وجدت أن

97:32

هذا بُعد معقد في

97:33

تفكير الناس هنا.

97:36

أعتقد أن استراتيجية "

97:37

صفرية المحصلة"، أي أن

97:39

أحرمك من هذا وبالتالي

97:41

أفوز أنا، هي

97:42

استراتيجية خاطئة. هذا

97:44

المنطق التبسيطي يميل

97:46

إلى إحداث عواقب غير

97:48

مقصودة في اللعبة

97:49

الأكبر. اللعبة الأكبر

97:51

، بالطبع، هي أننا

97:52

نتحدث جميعاً الآن عن

97:54

السلامة. نحن نريد

97:55

بناء منتجات آمنة.

97:57

نريدهم هم أيضاً أن

97:58

يبنوا منتجات آمنة،

97:59

لأنه عندما لا يبنون

98:00

منتجات آمنة، فإن ذلك

98:01

يضر الصناعة بأكملها.

98:02

ولذا، هذا هو الوقت

98:04

المثالي. يجب أن نسعى

98:07

للبحث عن فرص للتواصل

98:09

والتعاون والفهم

98:10

والتوافق قدر الإمكان.

98:13

والآن، بعد قول ذلك،

98:16

إنفيديا شركة أمريكية.

98:18

يجب أن نفيد أمريكا

98:20

أولاً. أمريكا لديها

98:22

كل الحق في أن تُتاح

98:23

هذه التقنيات

98:25

لمختبرات الحدود (Frontier

98:26

Labs). رقاقة "روبن" تذهب

98:28

إلى مختبرات الحدود

98:29

أولاً.

98:30

>> إنها رقاقة متطورة

98:31

للغاية.

98:32

>> هذا صحيح. أحدث رقائق

98:34

إنفيديا. وكذلك فعلت "

98:35

غريس بلاكويل" و "هوپر".

98:37

في كل جيل على حدة.

98:39

وكذلك فعلت "أمبير". كل

98:40

جيل من منتجاتنا يذهب

98:42

إلى الشركات

98:43

الأمريكية أولاً. وإذا

98:44

أرادت الحكومة

98:46

الأمريكية إضافة ذلك

98:48

كمتطلب للقيام به،

98:49

فسأكون سعيداً بذلك.

98:51

هذه ليست مشكلة. نحن

98:53

نقوم بذلك بشكل طبيعي

98:55

على أي حال. ومع ذلك،

98:57

وإدراكاً بأن صناعة

98:58

الذكاء الاصطناعي

98:59

تتكون من خمس طبقات

99:01

ونريد لكل طبقة أن

99:02

تنجح، فإننا بحاجة إلى

99:03

أن تتنافس كل طبقة في

99:05

السوق. هذا يقودنا إلى

99:06

الطبقة الأخيرة من

99:08

كعكتك، والتي لن نقضي

99:09

وقتاً طويلاً عليها،

99:11

لكن إذا كانت الميزة

99:12

التي تمتلكها أمريكا

99:14

على المستوى المادي

99:15

فهي الرقائق

99:16

والبرمجيات. إحدى

99:17

الميزات التي تمتلكها

99:18

الصين الآن في مجال

99:19

الذكاء الاصطناعي هي

99:20

الطاقة. إذ يسهل عليهم

99:22

بناء طاقة جديدة. إنهم

99:23

يضخون طاقة أرخص بكثير

99:25

في الذكاء الاصطناعي.

99:26

لقد حققوا تقدماً

99:28

هائلاً في بناء توليد

99:29

الكهرباء والطاقة

99:31

المتجددة. كيف تنظر

99:33

إلى تلك الطبقة الأكثر

99:35

أساسية، الطاقة التي

99:37

تضخ عبر مراكز

99:38

البيانات والرقائق؟

99:42

وأين تقف أمريكا من

99:45

حيث توليد ما يكفي

99:46

منها؟ خاصة في وقت

99:48

نحاول فيه الانتقال من

99:50

الطاقة الملوثة إلى

99:51

الطاقة النظيفة. نعم،

99:53

أعتقد أن لديهم طاقة

99:55

أكثر بكثير مما لدينا،

99:57

وهم يخططون لبناء

99:58

الكثير أكثر مما نخطط

100:00

له. أعتقد أنه يجب

100:03

علينا الاعتراف بأننا

100:05

تعثرنا في قضية تغير

100:07

المناخ والطاقة

100:08

المستدامة، ونتيجة

100:10

لذلك لم نخطط لإنتاج

100:12

طاقة كافية.

100:13

>> ماذا تقصد بكلمة "

100:14

تعثرنا" هنا؟ حسناً،

100:17

على المدى القريب،

100:18

يتطلب إنتاج الطاقة

100:20

الوقود الأحفوري.

100:21

ونظراً لوجود الكثير

100:23

من القلق بشأن إنتاج

100:25

الطاقة من الوقود

100:26

الأحفوري، إذا نظرت

100:28

إلى بلدنا، ستجد أننا

100:30

أنتجنا القليل جداً من

100:31

الطاقة الجديدة

100:33

الصافية لفترة طويلة.

100:35

وفجأة، تظهر هذه

100:36

الصناعة الجديدة،

100:38

ونجد أنفسنا في موقف

100:40

لا نملك فيه قدرة

100:41

كبيرة على بناء الطاقة

100:43

. والآن، يسارع البلد

100:45

بأكمله للحاق بالركب.

100:47

وفي الوقت نفسه،

100:49

تحركنا بسرعة كبيرة.

100:51

كان بإمكاننا القيام

100:52

بعمل أفضل بكثير في

100:54

التواصل مع المجتمعات

100:56

، وإعدادها، والعمل

100:58

معها لإعلامهم بما هو

101:00

قادم. وإذا كانوا لا

101:02

يريدون بناء مراكز

101:03

بيانات في مدينتهم أو

101:05

أي شيء آخر، فليكن ذلك.

101:07

لكن إذا كنت ستنشئ في

101:09

مدينتهم، فتأكد من

101:10

الذهاب إلى هناك

101:11

وإخبارهم بما هو قادم.

101:13

اعمل معهم لمساعدتهم

101:15

على فهم أن استخدام

101:16

المياه أصبح فعالاً

101:18

للغاية في هذه الأيام.

101:20

آه، الحواسيب الفائقة

101:21

للذكاء الاصطناعي

101:22

موفرة للطاقة بشكل

101:23

كبير، لكنها ستظل

101:24

تستهلك الكثير من

101:25

الكهرباء. امم، سيتعين

101:26

عليكم جلب مصادر توليد

101:28

الطاقة الخاصة بكم.

101:29

سيؤدي ذلك إلى خفض

101:30

ضرائب الأملاك لديهم.

101:31

امم، هناك مجموعة

101:32

كبيرة من الأشياء التي

101:33

يمكن القيام بها.

101:34

يمكنكم، كما تعلمون،

101:35

جعل مراكز البيانات

101:36

الخاصة بكم أكثر

101:37

جاذبية. يمكنكم زيادة

101:38

مسافات الارتداد عن

101:39

المباني المجاورة. امم

101:40

، كما تعلمون، هناك

101:42

الكثير من الأشياء

101:43

التي يمكنكم فعلها. آه

101:44

، يمكنكم أيضاً

101:45

المساهمة، لتكونوا

101:47

جاراً جيداً للمجتمع،

101:49

وبناء مدارس أفضل،

101:50

ومراكز مجتمعية أفضل،

101:52

وتحسين الحدائق

101:53

والطرق، وهناك الكثير

101:55

مما يمكن فعله، لكن من

101:57

الصعب القيام بذلك بعد

101:58

فوات الأوان. والآن

102:00

هناك قدر لا بأس به من

102:02

الإحباط في جميع أنحاء

102:04

البلاد. آه، وبالطبع

102:06

كل سردياتنا حول نهاية

102:08

العالم لا تساعد، وأي

102:10

شخص عاقل سيقول: "

102:11

تعالوا وابنوا مركز

102:13

البيانات هذا في

102:14

مدينتي، وبالمناسبة،

102:16

كل ما تنتجونه سينهي

102:17

البشرية كما نعرفها".

102:19

لذا أعتقد أن كل هذه

102:21

السردية السلبية حول

102:23

الكارثة لا تساعد

102:25

بلادنا، وقد بدأنا

102:26

بموقف ضعيف. بدأنا

102:29

بموقف ضعيف، والآن

102:30

وصلنا إلى حيث

102:32

>> ما الذي تعنيه ببدئنا

102:33

بموقف ضعيف؟ أوه،

102:34

لأننا لم نكن نملك ما

102:35

يكفي من إنتاج الطاقة

102:36

في المقام الأول.

102:36

>> حسناً، كيف توازن؟

102:38

أعني أن هناك حقيقة

102:39

وهي أن

102:39

>> التغير المناخي يحدث

102:40

بالفعل.

102:41

>> دعني فقط، دعني فقط

102:42

أذكر لك شيئاً أخيراً.

102:43

لا شك أن الطلب على

102:45

الطاقة كبير جداً،

102:46

وهذا هو السبب في أن

102:48

قوى السوق تساعدنا على

102:49

الاستثمار في الطاقة

102:51

المستدامة بشكل غير

102:52

مسبوق في التاريخ.

102:54

أعطني مثالاً على شركة

102:55

طاقة مستدامة، أو شركة

102:57

علوم مواد لبناء

102:58

بطارية أفضل. امم،

103:00

يمكن أن تكون الطاقة

103:01

الشمسية، أو النووية،

103:03

أو الانشطار، أو

103:04

الاندماج، سمِّ ما شئت

103:05

. الطاقة الكهرومائية،

103:07

سمِّ ما شئت. كل تلك

103:09

الشركات تحصل على

103:10

التمويل. الطلب في

103:12

السوق على الطاقة هائل

103:14

لدرجة أن هذا هو أفضل

103:16

وقت منذ مئة عام

103:17

لتحسين شبكة الطاقة

103:19

لدينا، وجعلها أكثر

103:21

استدامة، وخفض تكلفة

103:23

الطاقة. امم، وأيضاً

103:24

الاستثمار في

103:25

مستقبلنا المستدام. لا

103:27

شك أننا سنستخدم كميات

103:28

أكبر بكثير من الوقود

103:30

الأحفوري خلال أربع أو

103:31

خمس سنوات من الآن.

103:34

ولكن في العقد القادم

103:35

أمامنا، لم نكن في أي

103:37

وقت في التاريخ أكثر

103:38

استعداداً للانتقال

103:40

إلى الطاقة المستدامة.

103:43

وبسبب ارتفاع تكلفة

103:45

مراكز البيانات هذه،

103:47

بدأنا نتحدث عن وضعها

103:49

في الفضاء، وهذا صحيح.

103:53

أعتقد أن الفرصة

103:55

أمامنا لتحقيق

103:56

أحلامنا والانتقال

103:57

إلى عالم يعتمد على

103:59

الطاقة المستدامة

104:00

أصبحت أفضل من أي وقت

104:02

مضى. العالم يشتري

104:05

اليوم طاقة مستدامة

104:06

أكثر من أي وقت مضى

104:08

بفضل مصانع الذكاء

104:09

الاصطناعي وبسبب

104:10

الذكاء الاصطناعي

104:11

نفسه. الاستثمار

104:13

الجريء في الجيل

104:14

القادم من الطاقة أمر

104:16

لا يصدق حقاً. الجميع

104:17

وكل شيء يحصل على

104:19

التمويل. إنه لأمر

104:20

مذهل. لأول مرة منذ 100

104:22

عام، لا نحتاج إلى دعم

104:24

حكومي لأن قوى السوق

104:26

أصبحت موجودة. يجب على

104:28

الجميع المشاركة

104:29

بجدية. إذا كنت تريد

104:31

مستقبلاً مستداماً،

104:33

وإذا أردت تجاوز أزمة

104:35

تغير المناخ، فادعم

104:36

الذكاء الاصطناعي.

104:39

إنها أفضل فرصة لدينا

104:41

للوصول إلى ذلك. لكننا

104:43

نحتاج إلى بناء الطاقة

104:45

بشكل أسرع للقيام بذلك

104:46

>> هذا صحيح. هناك سوق

104:48

حقيقي لذلك. يمكنك

104:50

تقديم الدعم وتسهيل

104:51

عمليات البناء.

104:53

>> أجل. كما تعلم، الأمر

104:54

يشبه إلى حد ما

104:55

الاضطرار لإيذائك

104:56

أولاً لإنقاذك. هذه هي

104:58

طبيعة الجراحة. يجب أن

104:59

يشقوا جسدك ليتمكنوا

105:01

من إنقاذك. عليهم

105:02

التسبب في قدر هائل من

105:04

الألم والمعاناة لك

105:05

لكي يتمكنوا من إنقاذك

105:07

. وأعتقد أن الذكاء

105:08

الاصطناعي يشبه ذلك

105:10

نوعاً ما. خلال

105:11

السنوات القليلة

105:12

القادمة، سيتعين

105:14

علينا للأسف استخدام

105:15

الوقود الأحفوري

105:16

لأننا ببساطة لا نملك

105:18

ما يكفي من الطاقة

105:19

المستدامة لإحداث فرق

105:21

، وبعد ذلك نأمل أن

105:22

نتمكن من التحول إليها

105:24

>> أعتقد أن هذا هو

105:25

المكان الذي سننهي فيه

105:26

، وسؤالنا الأخير هو:

105:27

ما هي الكتب الثلاثة

105:28

التي تنصح بها الجمهور

105:29

>> لقد قرأت الكثير من

105:31

الكتب، والكتاب الذي

105:33

ترك تأثيراً كبيراً

105:35

عليّ هو "بنية الحاسوب:

105:37

نهج كمي" لهينيسي

105:39

وباترسون؛ كان أول

105:41

كتاب في هندسة الحاسوب

105:43

يبسّط تعقيدات وفكرة

105:45

بنية الحاسوب المجردة

105:47

ويحولها إلى هندسة

105:49

تطبيقية. أحب عندما

105:52

يقوم الناس بأخذ

105:54

مفاهيم معقدة

105:55

وتحويلها إلى شيء

105:56

ملموس يمكنك العمل

105:58

عليه. ثانياً، لقد

106:02

أحببت حقاً "معضلة

106:04

المبتكر"، كتاب

106:05

كلايتون كريستنسن حول

106:07

كيفية تطور الصناعات

106:09

بمرور الوقت، وكيفية

106:11

رؤية التقنيات

106:12

الناشئة، وكيفية وضع

106:14

توقعات مناسبة لها،

106:16

وكيفية استقراء

106:18

تأثيرها المستقبلي.

106:24

لقد أحببت حقاً كتاب

106:26

آل ريس وجاك تراوت حول

106:28

التموضع في السوق. إنه

106:31

كتاب رائع حقاً حول

106:32

كيفية رؤية الناس

106:34

للأمور، إنه كتاب عن

106:35

استراتيجية التسويق.

106:38

بل إنه أكثر من ذلك في

106:40

الواقع، إنه كتاب عن

106:42

الاستراتيجية وكيف

106:43

يرى الناس العالم

106:45

والمنتجات، وكيف تقدم

106:47

المنتجات، وكيف ترى

106:49

استراتيجياتك الخاصة؛

106:51

لقد اعتقدت أنه كتاب

106:53

عميق الأفكار وسهل

106:55

الفهم حقاً. جنسن وونغ

106:57

، شكراً جزيلاً لك.

106:58

>> شكراً جزيلاً لك يا

107:00

عزرا. أستمتع دائماً

107:01

بوقتنا معاً، واليوم

107:03

كان وقتاً رائعاً.

107:09

مرحباً، مرحباً،

107:16

مرحباً.

Interactive Summary

Ask follow-up questions or revisit key timestamps.

يتناول هذا الفيديو مقابلة مع جنسن هوانغ، الرئيس التنفيذي لشركة إنفيديا، حول مستقبل الذكاء الاصطناعي ودور شركته المحوري فيه. يناقش هوانغ مفهوم 'الذكاء الاصطناعي ككعكة من خمس طبقات'، مؤكداً أن الذكاء الاصطناعي هو ثورة صناعية جديدة تتطلب بنية تحتية مادية (الرقائق) وبرمجية. يرفض هوانغ فكرة أن الذكاء الاصطناعي سيؤدي إلى تدمير الوظائف بشكل جماعي، بل يجادل بأنه سيغير طبيعة المهام ويخلق فرصاً جديدة بفضل الطموح البشري. كما يؤكد على أهمية النماذج المفتوحة المصدر بجانب المغلقة، ويشدد على أن التحديات التقنية المتعلقة بالسلامة والمواءمة هي مشاكل هندسية قابلة للحل، داعياً إلى تسريع تطوير التكنولوجيا بدلاً من إثارة الذعر حول مستقبل البشرية.