تحديات بمليارات الدولارات في استخدام الذكاء الاصطناعي في محركات البحث
يعد الذكاء الاصطناعي في محركات البحث، أحد المجالات الأكثر ربحًا وتحديًا في التكنولوجيا الحديثة. مع استثمار مليارات الدولارات في البحث والتطوير، فليس من المستغرب أن تكون محركات البحث موضوعًا ساخنًا. في هذه المقالة التي أعدها “المهندس تك“، سنلقي نظرة على كيفية عمل ذكاء محرك البحث والتحديات التي تواجهها والتطبيقات المحتملة لهذه التكنولوجيا الثورية.
وأفاد رئيس مجلس إدارة شركة ألفابت “Alphabet” جون هينيسي “John Hennessey”، بأن شركته تشهد تحديًا ماليًا كبيرًا في إدخال تقنيات الذكاء الاصطناعي في محرك البحث جوجل.
وأشار هينيسي خلال لقاء مع وكالة رويترز، إلى أن تكلفة استخدام نماذج الدردشة القائمة على الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT يمكن أن تصل عشرة أضعاف تكاليف محرّك البحث التقليدي الذي يعتمد على الكلمات المفتاحية.
وفي وقت سابق من شهر فبراير الجاري، كشفت شركة جوجل “Google” عن روبوت الدردشة الذكي بارد “Bard”، الذي تنوي إدماجه في محرّك جوجل، كما فعلت مايكروسوفت في إدماجها لـ ChatGPT بمحرك Bing.
وأوضح هينيسي، أن المشكلة تكمن في قوة المعالجة الحاسوبية التي يتطلبها الذكاء الاصطناعي في محركات البحث، حيث تعتمد روبوتات الدردشة على ما تصل تكلفته إلى مليارات الدولارات من شرائح المعالجة.
بالإضافة إلى تكاليف الاستهلاك العالي للطاقة الكهربائية، حيث أن تكلفة تشغيل روبوتات الذكاء الاصطناعي إضافةً إلى تراجع عائدات إعلانات البحث التقليدي، سيكون لها تأثير كبير في شركة مثل “Alphabet”.
وخلال العام الماضي، تعاملت Google مع قرابة 3.3 تريليونات طلب بحث، بتكلفة تصل إلى خُمُسَ سنت لكل منها، حيث أن استخدام الذكاء الاصطناعي للإجابة عن نصف تلك الطلبات بإجابة تتكون من 50 كلمة لكل إجابة، يمكن أن تكلف الشركة بما يصل إلى 6 مليارات بحلول عام 2024.
وتجد شركة ألفابيت نفسها تحت ضغط خوض هذا التحدي، خاصة بعد أن أقدمت الشركة المنافسة لها مايكروسوفت على هذه الخطوة في محرك Bing. حيث تحاول مايكروسوفت كسر سيطرة ألفابيت على سوق محركات البحث.
وأفادت دراسات أخيرة، بأن محرك بحث Google، يستحوذ على 91% من السوق.
ويعد تكلفية تغشيل الذكاء الاصطناعي والخوف من عدم دقته، هما العاملان الرئيسيان اللذان يقفان خلف تأخّر شركات البحث والتواصل الاجتماعي في تبنّي هذه التقنية، رغم المليارات التي بحوزة تلك الشركات.
ويعد السبب الذي دعا باحثي شركة Alphabet وغيرها إلى البحث عن طرق لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل أقل تكلفة.
واستطاعت شركات مثل OpenAI، العثور على طرق لتخفيض التكاليف عبر التوصل إلى شيفرات برمجية معقدة، تعمل على تحسين أداء شرائح المعالجة.
ومن الحلول الأخرى التي يمكن الاستعانة بها، استخدام نماذج ذكاء اصطناعي أصغر لتنفيذ المهام الأبسط.
وأعلنت شركة جوجل اعتمادها على نسخة مُصغرة من نموذجها اللغوي LaMDA لتشغيل روبوتها الذكي Bard، والذي يتيح للشركة استيعاب عدد أكبر من المستخدمين.
