ما التقطير الذي يقضّ مضاجع عمالقة الذكاء الاصطناعي ويشعل حرب أمريكا والصين؟

تقف تقنية واحدة خلف معظم الاتهامات المتبادلة في حرب الذكاء الاصطناعي بين الولايات المتحدة والصين مؤخرا، وهي تقنية التقطير التي تمكن الشركة من بناء نموذج منافس بجزء من التكلفة الأصلية لبناء النموذج الأصلي، وفي أحدث فصول المواجهة، اتهمت شركة الذكاء الاصطناعي الأمريكية أنثروبيك نظيرتها الصينية علي بابا في يونيو/حزيران الماضي باستخدام هذه التقنية لاستغلال كلود في بناء نموذج منافس.

ورغم تكرر ذكر تقنية التقطير، فإن غالبية المستخدمين يجهلون معناها وآلية استخدامها ضد النماذج، ولماذا تخشاها الشركات الأمريكية بهذا الشكل؟، وهو السؤال الذي يجيب عنه هذا التقرير.

يمكن تبسيط مفهوم تقنية التقطير في تخيل نماذج الذكاء الاصطناعي سواء أكانت النموذج الأولي أم النموذج الجديد الناتج من هذه التقنية على أنها علاقة بين معلم وتلميذ.

ويصف تقرير وكالة بلومبرغ الأمريكية هذه التقنية بكونها من الأدوات المستخدمة بكثرة من شركات الذكاء الاصطناعي لتدريب النماذج اللغوية الكبيرة بناء على مخرجات النموذج الأصلي.

وتوجه شركة الذكاء الاصطناعي التي تستخدم التقطير حجما كبيرا من الأسئلة إلى النموذج المعلم الذي يعمل كمعلم يستقبل أسئلة النموذج الجديد والذي يعد في هذه الحالة تلميذا يستقبل الإجابات من النموذج المعلم ويستخدمها في التدريب.

لذلك، فإن الفارق الرئيسي بين تقنية التقطير وتقنيات تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الأخرى في نوعية البيانات المستخدمة للتدريب، فبينما جرت العادة أن تستخدم الشركات بيانات خالصة، فإن التقطير يتيح للشركة استخدام البيانات الناتجة من النموذج المعلم.