التحليل الشامل للمناظر الطبيعية العالمية لمنظمة العفو الدولية: الوضع الحالي للذكاء الاصطناعي (يوليو 2025)

بين الأمل والمخاطر - المستقبل المعقد للذكاء الاصطناعي

لقد تطورت الذكاء الاصطناعي (AI) منذ فترة طويلة من موضوع متخصص في علوم الكمبيوتر ، وهي واحدة من أكثر القوى التي تقوم بالقيادة والتخريبية في عصرنا. إنه يهيمن على العناوين ويؤثر على الأسواق العالمية ويغير الطريقة التي نعمل بها والتواصل والعيش. ولكن وراء الضجيج ، هناك حقيقة معقدة تتميز بفرص اقتصادية هائلة ، وصراعات في السلطة الجيوسياسية ، والأسئلة الأخلاقية العميقة والقفزات التكنولوجية السريعة.

هذه المقالة تضيء العالم متعدد الأدوات من الذكاء الاصطناعى باستخدام التطورات الحالية. نحن نغمر نفسك في الاستثمارات الضخمة التي تضع الأساس لمستقبل الذكاء الاصطناعي ، وتحليل السباق العالمي للتفوق في رقائق الذكاء الاصطناعي ، ودراسة المجالات المتنوعة من التطبيق من الطب إلى الجيش ومواجهة المخاطر والمعضلة الأخلاقية المرتبطة بهذه التكنولوجيا التحويلية. والهدف من ذلك هو رسم صورة دقيقة توضح كل من التحديات الهائلة والتحديات العاجلة لثورة الذكاء الاصطناعي.

1. لماذا نشهد حاليًا مثل هذه الطفرة الاستثمارية الهائلة في البنية التحتية للمنظمة العفولية ، وخاصة في مراكز البيانات؟

إن الطفرة الاستثمارية الحالية في البنية التحتية لمنظمة العفو الدولية هي النتيجة المباشرة للمتطلبات الأساسية لنماذج الذكاء الاصطناعى الحديثة ، وخاصة ما يسمى نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) وأنظمة الذكاء الاصطناعي. هذه الأنظمة هي المكافئة الرقمية للأدمغة الضخمة التي تحتاج إلى كمية لا يمكن تصورها من قوة الحوسبة "للتعلم" و "الوظيفة". يمكنك تقسيم القوى الدافعة وراء هذه الاستثمارات إلى ثلاثة مجالات رئيسية:

تدريب نماذج الذكاء الاصطناعى: "تدريب" نموذج الذكاء الاصطناعي المتقدم مثل GPT-4 أو كلود 3 أو الجوزاء هو عملية حسابية للغاية. يتم توفير كميات هائلة من البيانات (غالبًا ما تكون جزءًا كبيرًا من الإنترنت) للنموذج حتى يتمكن من تعلم الأنماط والعلاقات وهياكل اللغة والمعرفة الواقعية. قد تستغرق هذه العملية أسابيع أو شهور وتتطلب الآلاف من رقائق الذكاء الاصطناعي المتخصصة (GPU) التي تعمل بالتوازي. يمكن أن تصل تكلفة تدريب دولة واحدة إلى -ارت إلى مئات الملايين أو حتى أكثر من مليار دولار. يجب على شركات مثل Google و Meta و Openaai إما بناء هذه البنية التحتية نفسها أو تأجير باهظة الثمن من أجل البقاء في القمة في المنافسة.

الاستدلال (تطبيق الذكاء الاصطناعى): بعد التدريب ، يكون النموذج جاهزًا للتطبيق ، "الاستدلال" الذي تم تسمى SO. في كل مرة يقوم المستخدم بإجراء استفسار إلى Chatt ، يقوم بإنشاء صورة مع Midjourney أو طلب ترجمة مع Deepl ، يجب تنشيط النموذج المدرب لحساب إجابة. على الرغم من أن طلب الاستدلال الوحيد يحتاج إلى قوة حوسبة أقل بكثير من التدريب ، إلا أن مليارات الاستفسارات من ملايين المستخدمين في جميع أنحاء العالم تضيف ما يصل إلى حاجة هائلة ومستمرة لقدرة الحوسبة. يقوم عمالقة التكنولوجيا ببناء مراكز بيانات عملاقة لتشغيل هذا الطلب العالمي وتقديم خدمات AI سريعة وموثوقة.

سوق الحوسبة السحابية: جزء كبير من الاستثمارات لا يتدفق فقط إلى البنية التحتية لمنتجاتك الخاصة ، ولكن أيضًا في توسيع الخدمات السحابية. تقدم شركات مثل Amazon (AWS) و Microsoft (Azure) و Google (Cloud) شركات أخرى "AI كخدمة". هذا يعني أن الشركات الناشئة والشركات الراسخة التي لا تملك وسائل بناء مراكز البيانات الخاصة بها يمكنها استئجار أداء حساب الذكاء الاصطناعى الضروري. هذا السوق مربح للغاية. أي شخص يمكنه تقديم أكبر وأسرع وأكثر البنية التحتية من الذكاء الاصطناعي سيؤمن ميزة تنافسية حاسمة. يمثل اللاعبون مثل CoreWeave ، وهو مزود سحابة متخصص لأعباء عمل الذكاء الاصطناعى ، مثالاً على الشركات الجديدة التي تقدم في هذه المتخصصة المربحة للغاية وتستثمر مليارات.

باختصار ، يمكن القول أن الاستثمارات الضخمة ليست تكهنات ، ولكنها ضرورة. بدون مراكز البيانات العملاقة التي تعمل بالطاقة هذه ، لن يكون هناك منظمة العفو الدولية التي نعرفها اليوم. إنها العمود الفقري المادي لاقتصاد عالمي رقمي وذكي متزايد.

مناسب ل:

• مشروع MEGA من Openaai: تطوير أحد أكبر مركز بيانات الذكاء الاصطناعي في العالم في VAE

2. ما الذي يجعل دولة مثل ولاية بنسلفانيا مركزًا ناشئًا لاستثمارات الذكاء الاصطناعي والطاقة؟

يعد تطوير ولاية بنسلفانيا على نقطة ساخنة لاستثمارات الذكاء الاصطناعي مثالًا رائعًا على تفاعل السياسة والجغرافيا والضرورة الاقتصادية. هناك العديد من العوامل التي تغذي هذا الاتجاه ، التي يسخنها المبادرات السياسية المستهدفة للشخصيات مثل الرئيس السابق دونالد ترامب والسياسي ديفيد ماكورميك.

توافر الطاقة وتكاليفها: العامل الأكثر أهمية هو الطاقة. كما ذكرنا سابقًا ، فإن الطاقة الجائعة لمراكز بيانات الذكاء الاصطناعي هائلة. بنسلفانيا هي واحدة من أكبر منتجي الغاز الطبيعي في الولايات المتحدة (بفضل الإيداع Marcellus-shale). هذا التوفر الوفير للطاقة غير مكلفة نسبيا هو ميزة موقع ضخمة. في حين أن العديد من شركات التكنولوجيا تركز على الطاقات المتجددة ، فإن إمدادات القاعدة المستقرة التي يمكن التنبؤ بها من قبل محطات توليد الطاقة الغازية لمراكز البيانات على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع. إن الدعم السياسي لاستخدام هذه الوقود الأحفوري في المنطقة يقلل من العقبات التي تواجه بناء محطات توليد الطاقة الجديدة لتوفير مراكز البيانات.

الموقع الجغرافي والبنية التحتية: ولاية بنسلفانيا رخيصة من الناحية الاستراتيجية بالقرب من السكان الكبار والمراكز الاقتصادية في الساحل الشرقي الأمريكي (نيويورك ، واشنطن العاصمة ، بوسطن). هذا يقلل من وقت الكمون ، أي التأخير في نقل البيانات ، والذي ينتقد العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى ذلك ، تتمتع الدولة ببنية تحتية صناعية متطورة بشكل جيد ، وأراضي كافية لمشاريع البناء الكبيرة والتقاليد في مجال الصناعة الثقيلة ، مما يعني العمال المؤهلين لبناء وصيانة هذه الأنظمة.

الإرادة السياسية والحوافز: إن التمويل الصريح من السياسيين المؤثرين يخلق مناخًا للاستثمار. عندما يكون شخصيات مثل ترامب وماكورميك بنسلفانيا "مركز الذكاء الاصطناعي والطاقة" ، فإن هذا يرسل إشارة قوية للمستثمرين. غالبًا ما ترتبط هذه المبادرات بالحوافز الضريبية وعمليات الموافقة المتسارعة والإعانات المباشرة لجذب الشركات. هذا يخلق ديناميكية سياسية تجلب الدولة في المنافسة مع مناطق أخرى مثل فرجينيا أو أوهايو ، والتي تعزز أيضًا مراكز البيانات.

التغيير الاقتصادي: ولاية بنسلفانيا هي جزء من "حزام الصدأ" الذي يطلق عليه الأمر ، وهي منطقة تتميز بانخفاض الصناعة الثقيلة التقليدية. يُنظر إلى تسوية مراكز البيانات -Ir -Art -Art على أنها فرصة لبدء تغيير هيكلي اقتصادي ، لإنشاء وظائف جديدة ومستدامة وإعادة وضع المنطقة تقنيًا.

وبالتالي ، فإن تقارب الطاقة الرخيصة والدعم السياسي والوضع الاستراتيجي يجعل ولاية بنسلفانيا مثالاً رئيسياً على كيفية تأثير الاحتياجات الرقمية لعصر كي على الحقائق المادية والسياسية في المنطقة وخلق مراكز اقتصادية جديدة.

مناسب ل:

• تحليل السوق بنسلفانيا: الصناعات المستهدفة للهندسة الميكانيكية والتكنولوجيا الأتمتة

3. تتم مناقشة متطلبات الطاقة الهائلة من الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد كمشكلة. ما هي أبعاد هذه المشكلة وأي حلول محددة يتم متابعتها؟

إن متطلبات الطاقة في صناعة الذكاء الاصطناعى هي في الواقع واحدة من أكبر التحديات وربما واحدة من أعقاب أخيل. المشكلة لها عدة أبعاد:

التحجيم: طلبات الذكاء الاصطناعى الفردي ليست هي المشكلة ، لكنها تحجيم عالمي. تشير التقديرات إلى أن استهلاك الطاقة في قطاع الذكاء الاصطناعى يمكن أن يزداد بشكل كبير في السنوات القادمة. تفترض بعض التنبؤات أن مراكز حساب الذكاء الاصطناعى يمكن أن تستهلك الكثير من الكهرباء بحلول عام 2027 مثل البلدان بأكملها في السويد أو هولندا. هذا يمارس ضغطًا هائلاً على شبكات الكهرباء الحالية ، والتي تعمل بالفعل في حد قدرتها في العديد من المناطق.

بصمة ثاني أكسيد الكربون: إذا كانت متطلبات الطاقة هذه مغطاة بشكل أساسي من الوقود الأحفوري ، فإن طفرة الذكاء الاصطناعى تتصدى للأهداف المناخية العالمية. إن إنتاج الأجهزة (وخاصة الرقائق) هو أيضًا طاقة ومكثفة للغاية للموارد.

استهلاك المياه: تحتاج مراكز البيانات إلى كميات هائلة من الماء لتبرد. في المناطق المنخفضة في المياه ، يمكن أن يؤدي ذلك إلى تعارض مع الاستخدام الزراعي أو إمدادات مياه الشرب.

في ضوء هذه التحديات ، يتم متابعة الحلول المكثفة على مستويات مختلفة:

استخدام الطاقات المتجددة: هذا هو النهج الأبرز. تعهد عمالقة التكنولوجيا مثل Google و Microsoft بإكمال مراكز البيانات الخاصة بهم حتى تاريخ معين مع طاقات متجددة. يتم ذلك عن طريق البناء المباشر لمزارع الطاقة الشمسية والرياح أو عن طريق إبرام عقود قبول الكهرباء طويلة الأجل (اتفاقيات شراء الطاقة). الاتجاه المثير للاهتمام بشكل خاص هو استخدام الطاقة الكهرومائية. توفر نباتات الطاقة الكهرومائية إمدادات طاقة مستقرة ويمكن التنبؤ بها ، والتي تتناسب تمامًا مع متطلبات الطاقة الثابتة لمراكز البيانات. وبالتالي أصبحت المواقع القريبة من نباتات الطاقة الكهرومائية الكبيرة (على سبيل المثال في شمال غرب الولايات المتحدة الأمريكية أو الدول الاسكندنافية) جذابة بشكل متزايد.

تحسين كفاءة الطاقة (الأجهزة): يعمل مصنعو الرقائق بشكل محموم لزيادة كفاءة معالجاتها. يجب على كل جيل جديد من رقائق الذكاء الاصطناعي تقديم المزيد من العمليات الحسابية لكل واط (يتخبط/واط). ويشمل ذلك بنيات رقاقة جديدة وأحجام تصنيع أصغر (نطاق نانومتر) والتصميمات المتخصصة المصممة خصيصًا لمهام الذكاء الاصطناعي.

أنظمة التبريد الأكثر كفاءة: تكييف الهواء التقليدي لمراكز البيانات كثيفة الطاقة للغاية. تشمل الأساليب الحديثة تبريد السوائل ، حيث يتم غسل الرقائق مباشرة بواسطة سائل تبريد ، وهو أكثر كفاءة بكثير من تبريد الهواء. يعد استخدام الهواء الخارجي البارد (التبريد الحر) في مناطق المناخ الباردة أيضًا ممارسة شائعة.

تحسين الخوارزمية (البرنامج): لا يتعلق الأمر فقط بالأجهزة. يعمل الباحثون على جعل نماذج الذكاء الاصطناعى "أقل حجماً" وأكثر كفاءة. تقنيات مثل "تقسيم النموذج" (إزالة الأجزاء غير الضرورية من شبكة عصبية) ، "القياس الكمي" (استخدام دقة عددية أقل) وتطوير نماذج أصغر متخصصة يمكن أن يقلل بشكل كبير من جهود الحوسبة للتدريب والاستدلال دون ضعف كبير.

إدارة الحمل الذكية: يمكن أن تساهم الذكاء الاصطناعي أيضًا في حل مشكلة الطاقة الخاصة بك. يمكن أن تقوم أنظمة الإدارة الذكية بتحويل الأحمال الحسابية ديناميكيًا في مراكز البيانات حيث يوجد فائض من الطاقة المتجددة (على سبيل المثال في منطقة مشمسة أو عاصفة).

لذلك فإن الحل في نهج شامل يتراوح من توليد الكهرباء إلى بنية الرقائق والبرامج إلى التشغيل الذكي لمراكز البيانات.

4. ما مدى كونها متناقضة آثار الذكاء الاصطناعي في سوق العمل؟ أين الوظائف الجديدة وأين تهدد الخسائر الأكبر؟

آثار الذكاء الاصطناعى في سوق العمل متناقضة بعمق وواحد من أكثر الأسئلة الاجتماعية والاقتصادية التي تمت مناقشتها في عصرنا. إنها حالة كلاسيكية من الدمار الإبداعي ، حيث يتم تدمير الوظائف أيضًا وإنشاء وظائف جديدة. إنه ليس قاتل عمل خالص ، ولكن ليس أيضًا محرك عمل خالص.

الآثار الإيجابية واكتساب الوظائف:

بناء وتشغيل البنية التحتية: يخلق الطفرة في بناء مراكز البيانات الآلاف من أماكن العمل لعمال البناء والكهربائيين والمهندسين وموظفي الأمن مباشرة. يتطلب تشغيل وصيانة هذه الأنظمة المعقدة للغاية أيضًا فنيين متخصصين ومتخصصين في تكنولوجيا المعلومات.

تنمية وبحوث الذكاء الاصطناعي: انفجر الطلب على المواهب التي يمكنها تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي وتدريبها وتحسينها. ويشمل ذلك أدوارًا مثل باحثو الذكاء الاصطناعي ومهندسي التعلم الآلي وعلماء البيانات والمتخصصين في الشبكات العصبية. هذه الوظائف المؤهلة للغاية والمدفوعة جيدًا هي جوهر صناعة الذكاء الاصطناعى.

ملفات تعريف الوظائف الجديدة: AI يخلق مهن جديدة تمامًا. مثال بارز هو المهندس المطالب ، وهو الشخص المتخصص في صياغة أفضل التعليمات الممكنة (المطالبة) من أجل الحصول على النتائج المطلوبة لنماذج الذكاء الاصطناعي. يتم إنشاء أدوار جديدة أخرى في مجالات أخلاقيات الذكاء الاصطناعي ، ومراجعة الذكاء الاصطناعي ، ونصائح تنفيذ الذكاء الاصطناعي.

الزيادة في الإنتاجية: يمكن أن تعمل الذكاء الاصطناعي كأداة تجعل العمال البشريين أكثر إنتاجية. يمكن للمبرمج كتابة رمز أسرع مع COPILOT AI ، يمكن للمصمم إنشاء تصميمات بشكل أسرع مع مولدات صور الذكاء الاصطناعى ، ويمكن للمسوق تطوير حملات أسرع مع مولدات النص الذكاء الاصطناعي. هذا يمكن أن يؤدي إلى نمو اقتصادي ، والذي بدوره يخلق وظائف جديدة في القطاعات الأخرى.

الآثار السلبية وفقدان الوظائف:

يعتمد التهديد الأكبر على أتمتة المهام الروتينية المعرفية. هذه هي الأنشطة التي كانت تعتبر آمنة من قبل لأنها تتطلب عملًا فكريًا ولكن يمكن الآن الاستيلاء عليها بواسطة أنظمة الذكاء الاصطناعى. قبل كل شيء ، يتأثر:

تحليل البيانات وإعداد التقارير: يمكن الآن الآن إجراء العديد من المهام في مجال تحليل البيانات البسيط ، وإنشاء التقارير وملخص المعلومات بشكل أسرع وغالبًا ما يكون أكثر خالية من الأخطاء من المحللين البشريين. المواقف المبتدئين في هذا المجال معرض للخطر.

خدمة العملاء ودعمهم: يمكن لـ chatbots وأصوات الجيل الأخير فهم وتحرير استفسارات العملاء المعقدة. هذا يؤدي إلى تخفيضات في وظائف هائلة في مراكز الاتصال وفي الدعم من المستوى الأول.

إنشاء المحتوى وموضع النص: يمكن إنشاء نصوص بسيطة ، أو وصف للمنتج ، أو منشورات الوسائط الاجتماعية أو حتى الرسائل القياسية القياسية القياسية بواسطة الذكاء الاصطناعي. هذا يهدد الوظائف في تسويق المحتوى ، في وضع النص وصحافة الدخول.

أرفف Paral والأنشطة الإدارية: يمكن لـ KI البحث وتلخيص مبالغ ضخمة من الوثائق القانونية والعقود وملفات القضايا في غضون ثوان - وهي مهمة قام بها المحامون أو المحامون الشباب سابقًا.

سيكون السؤال الحاسم للمستقبل هو ما إذا كان إنشاء وظائف جديدة يمكن أن يواكب وتيرة خسائر الوظائف وما إذا كانت شركاتنا قادرة على توفير برامج إعادة التدريب والتعليم الإضافية اللازمة لتأهيل العمال للمتطلبات الجديدة لعصر الذكاء الاصطناعي.

5. Nvidia يهيمن على السوق لرقائق الذكاء الاصطناعي. كيف حدثت هذه الهيمنة وما هو الدور الذي تلعبه المنافسة مثل AMD؟

إن هيمنة نفيديا الساحقة في سوق رقائق الذكاء الاصطناعى ليست مصادفة ، ولكن نتيجة استراتيجية واسعة نظرت بدأت قبل أكثر من 15 عامًا. كانت Nvidia في الأصل شركة تصنيع معالجات الرسومات (GPU) لصناعة الألعاب. أثبتت بنية وحدات معالجة الرسومات ، التي تم تصميمها لتنفيذ الآلاف من الحسابات البسيطة بالتوازي (لتقديم وحدات البكسل على الشاشة) ، أنها مثالية لنوع مضاعفات المصفوفة التي تشكل قلب خوارزميات التعلم العميق.

كانت العوامل الحاسمة لنجاح نفيديا:

CUDA-Software EcoSystem: لا تعد أعظم ميزة استراتيجية لـ NVIDIA هي الأجهزة فحسب ، بل هي منصة البرمجيات CUDA (حساب بنية الأجهزة الموحدة). نُشرت بالفعل في عام 2007 ، مكّن مطورو CUDA الحساب الموازي الهائل من استخدام وحدات معالجة الرسومات NVIDIA للحسابات العامة والكثافة الكثيفة للبيانات-فقط بالنسبة للرسومات. على مر السنين ، قامت Nvidia ببناء نظام بيئي ضخم وناضج وقوي من المكتبات والأدوات والخوارزميات المحسنة حول CUDA. اعتاد الباحثون والمطورين في منطقة ACI على هذا النظام البيئي. يرتبط تغيير في منصة أخرى بجهد هائل ، حيث يجب إعادة كتابة ملايين خطوط التعليمات البرمجية. هذا يخلق "تأثير قفل" قوي.

التركيز المبكر على الذكاء الاصطناعي: اعترفت Nvidia بإمكانية التعلم العميق في وقت مبكر وأكثر اتساقًا من منافسيها. قاموا بتطوير ميزات أجهزة خاصة في وحدات معالجة الرسومات الخاصة بهم (مثل نوى الموتر) ، المصممة خصيصًا لاحتياجات أعباء عمل الذكاء الاصطناعي ، وتسويق منتجاتها على وجه التحديد إلى مجتمع أبحاث الذكاء الاصطناعي.

الابتكار المستمر: أنشأت NVIDIA دورة ابتكار لا ترحم وجلب توليد رقائق جديد وأكثر قوة بكثير إلى السوق كل 18-24 شهرًا (مثل Pascal و Volta و Ampere و Hopper و Blackwell). هذه الزيادات المستمرة في الأداء تجعل من الصعب للغاية على المنافسين اللحاق بالركب.

لقد قللت المنافسة ، وخاصة AMD (الأجهزة الدقيقة المتقدمة) من هذا الاتجاه لفترة طويلة ، ولكنها الآن اللحاق بالركب. تركز استراتيجية AMD على تقديم بديل قوي لأجهزة NVIDIA ، خاصة مع سلسلة غريزة من GPU Center Data Center (مثل MI300X). يتمثل التحدي الأكبر لـ AMD في بناء نظام بيئي للبرامج التنافسية لعرض الأجهزة الخاص بك. يجب أن تكون منصة البرمجيات الخاصة بك ROCM بديلاً لـ CUDA ، ولكنها ليست ناضجة أو واسعة النطاق أو سهلة الاستخدام.

ومع ذلك ، فإن المنافسة المتزايدة من خلال AMD لها أهمية حاسمة. يمكن أن يساعد في تقليل الأسعار المرتفعة للغاية لرقائق الذكاء الاصطناعى ، لتنويع سلاسل التوريد وزيادة الابتكار. يطور عمالقة التكنولوجيا الأخرى مثل Google (مع TPUs) و Amazon (مع Tradium و Indipentia) و Microsoft رقائق الذكاء الاصطناعى الخاصة بهم لتقليل اعتمادها على Nvidia ، مما يزيد من الضغط التنافسي.

دمج منصة AI المستقلة وعلى مستوى المصدر لجميع الأمور التي تصور الشركة: xpert.digital

Ki-GameChanger: الحلول الأكثر مرونة في منصة الذكاء الاصطناعي التي تقلل من التكاليف ، وتحسين قراراتها وزيادة الكفاءة

منصة الذكاء الاصطناعى المستقلة: يدمج جميع مصادر بيانات الشركة ذات الصلة

• يتفاعل منصة الذكاء الاصطناعى مع جميع مصادر البيانات المحددة
  • من SAP و Microsoft و JIRA و Confluence و Salesforce و Zoom و Dropbox والعديد من أنظمة إدارة البيانات الأخرى
• تكامل FAST AI: حلول الذكاء الاصطناعى المصممة خصيصًا للشركات في ساعات أو أيام بدلاً من أشهر
• البنية التحتية المرنة: قائمة على السحابة أو الاستضافة في مركز البيانات الخاص بك (ألمانيا ، أوروبا ، اختيار مجاني للموقع)

• أعلى أمن البيانات: الاستخدام في شركات المحاماة هو الدليل الآمن
• استخدم عبر مجموعة واسعة من مصادر بيانات الشركة
• اختيار نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بك أو مختلف (DE ، الاتحاد الأوروبي ، الولايات المتحدة الأمريكية ، CN)

التحديات التي تحلها منصة الذكاء الاصطناعى

• عدم دقة حلول الذكاء الاصطناعي التقليدية
• حماية البيانات والإدارة الآمنة للبيانات الحساسة
• ارتفاع التكاليف وتعقيد تطوير الذكاء الاصطناعي الفردي
• عدم وجود منظمة العفو الدولية المؤهلة
• دمج الذكاء الاصطناعي في أنظمة تكنولوجيا المعلومات الحالية

المزيد عنها هنا:

• دمج الذكاء الاصطناعى لمنصة AI المستقلة وعلى مستوى المصدر لجميع مسائل الشركة

6. تحاول حكومة الولايات المتحدة الحد من وصول الصين إلى رقائق الذكاء الاصطناعي التقدمي. كيف تعمل عناصر التحكم في التصدير هذه وكم هي فعالة حقًا؟

تعتبر ضوابط التصدير الأمريكية لرقائق الذكاء الاصطناعي أداة مركزية في السباق الجيوسياسي والتكنولوجي مع الصين. الهدف المعلن هو إبطاء تطوير المهارات العسكرية في الصين ، وتقنيات المراقبة الخاصة بها وموقفها العام لإدارة الذكاء الاصطناعي من خلال منع الوصول إلى الأجهزة ذات الأداء العالي الضروري.

كيف تعمل الضوابط:

تحدد الضوابط التي تديرها وزارة التجارة الأمريكية عتبات قوة تقنية محددة. يجب ألا يتم تصدير الرقائق التي تتجاوز هذه العتبات إلى الصين (وبلدان أخرى مصنفة على أنها مشكوك فيها) دون ترخيص خاص. أهم المعايير هي:

قوة الحوسبة: الحد الأقصى لعدد العمليات الحسابية التي يمكن أن تنفذها الشريحة في الثانية (تقاس في TFLOPS أو PETA Flops).

سرعة النقل (سرعة التوصيل): السرعة التي يمكن بها من عدة رقائق التواصل مع بعضها البعض. هذا أمر بالغ الأهمية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعى الكبيرة ، حيث يتعين على الآلاف من الرقائق العمل معًا.

تحدي الفعالية واستراتيجيات التحايل:

فعالية هذه الضوابط هي موضوع المناقشات المكثفة. عروض لعبة القط والفأر الكلاسيكية:

الرقائق "المتوافقة مع التصدير": استجابةً لعناصر التحكم الأولى ، طورت NVIDIA إصدارات خاصة مختزات قليلاً من رقائقها للسوق الصينية (مثل A800 و H800). كانت هذه أقل بقليل من عتبات الطاقة ويمكن تصديرها قانونًا. عندما شددت حكومة الولايات المتحدة الضوابط وحظرت أيضًا هذه الرقائق ، أعلنت Nvidia عن جيل جديد أكثر من رقائق تكييف ، مثل H20. يتم تقليل هذه الرقائق بشكل كبير في أدائها ، وخاصة في الاتصالات إلى الرقاقة التي تعتبر مهمة لتدريب النماذج الكبيرة.

نهج "الرابع الأفضل": استراتيجية الولايات المتحدة هي أن الصين تحصل على رقائق منظمة العفو الدولية ، ولكن ليس الأفضل على الإطلاق. وفقًا لتقرير ما ، تتلقى الصين تقريبًا تقريبًا تقنية "أفضل أفضل". هذا يبطئ الصين ، لكنه لا يوقفها. يجبر الشركات الصينية على العمل مع أجهزة أقل كفاءة ، مما يجعل التدريب والتطوير أكثر تكلفة وتستهلك الوقت.

الأسواق الرمادية والتهريب: هناك تقارير عن سوق سوداء مزدهرة يتم تهريب رقائق Nvidia القوية على البلدان الثالثة إلى الصين ، وإن كانت بكميات أصغر وبأسعار فائقة.

مسار الصناعة المحلية: ربما تكون أهم حلقة طويلة الأجل من العقوبات الأمريكية هي أنها تلهم الصين بشكل كبير لبناء صناعة أشباه الموصلات المستقلة والمستقلة. تتلقى الشركات الصينية مثل Huawei (مع رقاقة Ascend) والبعض الآخر إعانات حكومية ضخمة لتطوير وإنتاج رقائق الذكاء الاصطناعى التنافسية. حتى لو كانت خلف Nvidia تقنيًا لعدة سنوات ، فإن الولايات المتحدة تقوم بتجميع الصين على الاكتفاء الذاتي. على المدى الطويل ، يمكن أن تخلق العقوبات الأمريكية عن غير قصد منافسًا قويًا.

باختصار ، يمكن القول أن ضوابط التصدير فعالة على المدى القصير إلى المتوسط لإبطاء تقدم الصين ومنحها عيبًا تكنولوجيًا. ومع ذلك ، على المدى الطويل ، لديك خطر تأجيج القوة المبتكرة في الصين وتقسيم المشهد العالمي للتكنولوجيا.

مناسب ل:

• الذكاء الاصطناعي | تكتيكات التسويق للشركات الأمريكية مع AI AngstMacherei

7. ما المقصود بـ "سباق الذكاء الاصطناعي" وما هي الأبعاد الجيوسياسية التي يمتلكها هذا السباق للمقاومة قبل الذكاء الاصطناعي؟

الإجابة: يصف مصطلح "سباق الذكاء الاصطناعي" (عرق AI) ، الذي يستخدمه دونالد ترامب بشكل بارز ، من بين أمور أخرى ، المنافسة العالمية المكثفة بين الأمم حول الموقف الإداري في تطوير وتطبيق الذكاء الاصطناعي. هذا السباق أكثر بكثير من مجرد منافسة اقتصادية ؛ لديه الأبعاد الجيوسياسية والعسكرية والأيديولوجية العميقة ، والتي غالبا ما تتم مقارنتها بالسباق في الفضاء خلال الحرب الباردة.

الأبعاد المركزية لهذا السباق هي:

الهيمنة الاقتصادية: من المتوقع أن تكتسب الأمة التي تقود تنمية الذكاء الاصطناعي ميزة اقتصادية هائلة. لدى KI القدرة على إحداث ثورة في الإنتاجية في جميع القطاعات الاقتصادية تقريبًا ، من التصنيع إلى الخدمات المالية إلى الرعاية الصحية. ستتحكم دول AI الرائدة في المنصات والمعايير والشركات في المستقبل وبالتالي تأمين الرخاء والتأثير. الولايات المتحدة الأمريكية ، مع عمالقة التكنولوجيا مثل Google و Meta و Microsoft و Nvidia ، هي في الوقت الحالي في المقدمة.

التفوق العسكري: منظمة العفو الدولية يغير ساحة المعركة في المستقبل. يتم استخدامه في أنظمة الأسلحة المستقلة (أسراب الطائرات بدون طيار ، والروبوتات) ، لتحليل الذكاء (تقييم صور الأقمار الصناعية والاتصالات في الوقت الحقيقي) ، لأمن الإنترنت وأنظمة القيادة والتحكم. يعتبر التفوق العسكري في الذكاء الاصطناعي أمرًا بالغ الأهمية للأمن القومي في القرن الحادي والعشرين. هذا هو السبب الرئيسي للجهود التي بذلتها الولايات المتحدة لإعاقة تنمية الذكاء الاصطناعي في الصين من خلال عقوبات الرقائق.

السيادة التكنولوجية: هناك قلق متزايد من التبعيات. تسعى دول مثل ألمانيا والاتحاد الأوروبي بشكل عام إلى بناء كفاءة الذكاء الاصطناعي والبنية التحتية الخاصة بها حتى لا تعتمد تمامًا على التقنيات الأمريكية أو الصينية. تهدف هذه "السيادة التكنولوجية" إلى ضمان التحكم في البنية التحتية الرقمية الحرجة وفرض قواعدك الخاصة بناءً على القيم الأوروبية (على سبيل المثال في حماية البيانات).

القيادة المعيارية والأخلاقية: لدى أي شخص هو قوة الذكاء الاصطناعى الرائدة أيضًا فرصة أكبر لتشكيل المعايير والقواعد العالمية لاستخدام الذكاء الاصطناعي. غالبًا ما تؤكد الولايات المتحدة وأوروبا على نهج إنساني وديمقراطي وأخلاقي لمنظمة العفو الدولية. في المقابل ، يخشى أن تصدر الصين نموذجًا للمراقبة الاستبدادية القائمة على الذكاء الاصطناعي والسيطرة الاجتماعية. "سباق الذكاء الاصطناعي" هو أيضًا سباق لأنظمة القيمة.

إن تصريح ترامب للتأكيد على الحاجة إلى "وضع الولايات المتحدة في المقدمة" هو أعراض طريقة التفكير هذه. إنه يعكس الاقتناع بأن القيادة في منطقة ACI هي مسألة ذات أولوية وطنية تقرر الرخاء الاقتصادي والأمن العسكري والتأثير العالمي في القرن المقبل.

مناسب ل:

• ببساطة أوضح نماذج الذكاء الاصطناعي: فهم أساسيات الذكاء الاصطناعي والنماذج الصوتية والتفكير

8. ما مدى استخدام KI بالفعل في قطاعات مثل الخدمات المالية وتجارة التجزئة؟

الإجابة: يتم بالفعل ترسيخ الخدمات المالية وقطاعات البيع بالتجزئة بعمق ، وقد تركت حالة تجربة خالصة منذ فترة طويلة. لقد أصبح أداة حاسمة للكفاءة والتخصيص وإدارة المخاطر.

في القطاع المالي:

القرارات القائمة على البيانات: يمكن أن تحلل أنظمة الذكاء الاصطناعى ، مثل نموذج كلود الذي طورته الإنسان ، كميات هائلة من البيانات غير المهيكلة التي لا يمكن إتقانها للمحللين البشريين. ويشمل ذلك الأخبار المالية ، وتقارير المحللين ، ومزاج وسائل التواصل الاجتماعي والتقارير الفصلية. يمكن أن تنتقل الذكاء الاصطناعى من هذا في مسألة الاتجاهات الثانية والمخاطر والفرص وبالتالي توفير المصرفيين الاستثماريين ومديري الصناديق على أساس أكثر استنارة لاتخاذ القرارات.

تجارة الخوارزمية: تستخدم شركات تداول عالية التردد الذكاء الاصطناعي لسنوات للرد على تقلبات السوق بالميلي ثانية واتخاذ قرارات تداول. يمكن أن تتعرف نماذج الذكاء الاصطناعى الحديثة على أنماط أكثر تعقيدًا وتطوير استراتيجيات تجارية تطلعية.

تقييم مخاطر الائتمان: تستخدم البنوك منظمة العفو الدولية لتقييم الجدارة الائتمانية للمتقدمين. يمكن أن تأخذ نماذج الذكاء الاصطناعي عددًا أكبر من نقاط البيانات في الاعتبار من نماذج التسجيل التقليدية ، والتي يمكن أن تؤدي إلى توقعات مخاطر أكثر دقة. ومع ذلك ، فإن هذا يضم أيضًا خطر التحيز (التحيز) عندما تعكس بيانات التدريب التمييز التاريخي.

التعرف على الاحتيال: الذكاء الاصطناعى فعال للغاية عند التعرف على أنماط غير طبيعية تشير إلى الاحتيال ، على سبيل المثال ب. في معاملات بطاقات الائتمان أو مطالبات التأمين. يمكن أن تضع علامة على الأنشطة المشبوهة في الوقت الحقيقي وبالتالي تمنع الأضرار المالية.

في البيع بالتجزئة:

فرط الشخصيات: ربما يكون هذا هو الاستخدام الأكثر وضوحًا لمنظمة العفو الدولية. تستخدم شركات مثل Amazon و Shopify منظمة العفو الدولية لتصميم تجربة التسوق بشكل فردي لكل عميل. يحلل الذكاء الاصطناعى سلوك الشراء والتصفح السابق من أجل عرض توصيات المنتجات المخصصة ، وإرسال رسائل البريد الإلكتروني التسويقية المصممة خصيصًا وحتى تحسين ترتيب المنتجات على موقع الويب لكل مستخدم.

التسعير الديناميكي: يمكن أن تكون أنظمة الذكاء الاصطناعي تكييف الأسعار في الوقت الفعلي ، بناءً على عوامل مثل الطلب والمخزون وأسعار المنافسين وحتى وقت اليوم.

تحسين سلسلة التوريد: تتنبأ KI بالطلب على منتجات معينة أكثر دقة من الطرق التقليدية. يساعد ذلك تجار التجزئة على تحسين مخزونهم ، وتجنب المدرجات الزائدة ولضمان توفر المنتجات الشائعة دائمًا.

chatbots chatbots خدمة العملاء المدعومة من الذكاء الاصطناعى: يمكن لـ chatbots الحديثة الإجابة على أسئلة العملاء حول المنتجات أو حالة التسليم أو ظروف الإرجاع وبالتالي تخفيف موظفي الخدمة البشرية.

في كلا القطاعين ، تعمل الذكاء الاصطناعى كمضاعف قوي يمكّن الشركات من جذب قيمة أعمال حقيقية من فيضان البيانات التي يجمعونها.

9. ما هو التقدم الثوري الذي يمكّن منظمة العفو الدولية في الرعاية الصحية والطب؟

الإجابة: يعد نظام الرعاية الصحية أحد المجالات التي يتمتع فيها الذكاء الاصطناعى بأكبر قدرة على تحسين وإنقاذ حياة الإنسان مباشرة. إن قدرة الذكاء الاصطناعي على التعرف على الأنماط المعقدة في البيانات الطبية غير المرئية للعين البشرية تؤدي إلى تطبيقات رائدة:

التشخيصات في التصوير (الأشعة): هذا واحد من أكثر الحقول تقدمًا. يمكن أن تتعرف خوارزميات AI التي تم تدريبها على ملايين الصور الطبية (التصوير بالرنين المغناطيسي ، التصوير المقطعي ، الأشعة السينية) على علامات الأمراض في وقت مبكر وأكثر دقة من علماء الأشعة البشرية.

تشخيصات سرطان الثدي: يمكن أن تحلل أنظمة الذكاء الاصطناعي من المناطق الخلفية وتمييز المناطق المشبوهة بدقة عالية. أظهرت الدراسات أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يقلل من عبء عمل أخصائيي الأشعة ويحسن معدل الكشف عن الأورام.

تشخيص الخراجات البنكرياسية: يتم استخدام الذكاء الاصطناعى لتحديد الخراجات الخبيثة المحتملة على عمليات المسح ، وهو أمر بالغ الأهمية ، حيث يتم اكتشاف سرطان البنكرياس غالبًا فقط في مرحلة متأخرة.

حتى أن الكلية الأمريكية للأشعة (ACR) أسست لجنتها الخاصة لدراسة الآثار الاقتصادية والسريرية لمنظمة العفو الدولية في الأشعة ، مما يؤكد أهمية هذه التكنولوجيا.

الطب الشخصي: يمكن لمنظمة العفو الدولية تحليل البيانات الوراثية للمريض ، وعوامل نمط حياته وتاريخه الطبي من أجل خلق خطط علاج مصممة خصيصًا. يمكن أن يتنبأ بالمريض الذي سيستجيب لأدوية معينة ، وبالتالي يزيد من فعالية العلاجات وتقليل الآثار الجانبية.

اكتشاف وتطوير المواد النشطة: عملية تطوير أدوية جديدة طويلة للغاية ومكلفة. يمكن لمنظمة العفو الدولية تسريع هذه العملية بشكل كبير من خلال تحليل الهياكل الجزيئية والتنبؤ بها ، والتي يمكن اعتبارها مكونات نشطة محتملة ضد مرض معين.

الدعم الجراحي: يمكن أن تقدم أنظمة الذكاء الاصطناعى ردود فعل في الوقت الفعلي على الجراحين أثناء العمليات من خلال تسليط الضوء على الهياكل التشريحية على الشاشة أو تحذير من المخاطر.

على الرغم من الإمكانات الهائلة ، هناك أيضًا تحديات مثل حماية البيانات للبيانات الصحية الحساسة والحاجة إلى الموافقة الرسمية على أنظمة الذكاء الاصطناعى ومسألة المسؤولية النهائية في حالة التشخيص الخاطئ.

10. كيف تجد كي طريقها إلى مجالات غير متوقعة مثل التعليم أو الزراعة أو حتى الدين؟

الإجابة: يظهر وجود الذكاء الاصطناعي في كل مكان أنه يخترق بشكل متزايد أيضًا القطاعات التي لا ترتبط على الفور بالتكنولوجيا العالية.

التعليم: الذكاء الاصطناعي لديه القدرة على تخصيص التعليم. يمكن أن تتكيف أنظمة المعلم من الذكاء الاصطناعي مع وتيرة التعلم لكل طالب على حدة ، وتوفير تمارين إضافية حيث يكون من الضروري ومساعدة المعلمين على فهم تقدم التعلم في فصولهم بشكل أفضل. في الوقت نفسه ، هناك تحديات كبيرة: كيف تتعامل مع الواجبات المنزلية التي أنشأتها الذكاء الاصطناعى؟ كيف تنقل معالجة حاسمة للتكنولوجيا للطلاب؟ حقيقة أن أكثر من نصف الولايات الأمريكية نشرت إرشادات لاستخدام الذكاء الاصطناعى في المدارس تُظهر الإلحاح وأهمية الموضوع. أنشأت الجامعات لجان خاصة لتطوير استراتيجية للتعامل مع الذكاء الاصطناعي في التدريس والبحث.

الزراعة: تستخدم الزراعة الدقيقة الذكاء الاصطناعي لزيادة الدخل وتقليل استخدام الموارد مثل المياه والأسمدة والمبيدات الحشرية. تحلل الأنظمة المستندة إلى الذكاء الاصطناعى البيانات من الأقمار الصناعية والطائرات بدون طيار وأجهزة استشعار الأرضية لإعطاء المزارعين توصيات المحاصيل المحسنة. يمكنك التنبؤ بوقت الحصاد الأمثل ، والتعرف على أمراض النبات في مرحلة مبكرة أو التحكم بدقة في الحاجة إلى الري لأقسام المجال الفردية.

الدين: يتم إنشاء تطبيقات جديدة أيضًا في المجال الروحي والديني. تطبيقات مثل Bible.ai استخدم AI لتمكين المستخدمين من التفاعل مع النصوص المقدسة. يمكن طرح أسئلة على منظمة العفو الدولية حول الكتاب المقدس ("ماذا يقول الكتاب المقدس عن المغفرة؟") ، أو شرح مقاطع معقدة أو لديها خطط دراسة موضوعية. يمثل هذا شكلاً جديدًا من أشكال التعامل مع المحتوى الديني الذي يكمل الأساليب التقليدية.

القيادة المستقلة والنقل: هذه المنطقة ليست غير متوقعة ، ولكن أحدث التطورات تظهر توحيد السوق. يشير الاستحواذ على أخصائي أتمتة التعدين Safeai by Pronto.ai ، وهي شركة لتكنولوجيا الشاحنات ذاتية الحكم ، إلى أن الخبرة من المنافذ المتخصصة (مثل التعدين ، حيث يتم استخدام المركبات المستقلة بالفعل) إلى تطبيقات أوسع مثل النقل على المدى الطويل.

تُظهر هذه الأمثلة أن الذكاء الاصطناعى ليس تقنية معزولة ، ولكنها تقنية أساسية عالمية لديها القدرة على تغيير طريقة العمل في كل مجال من مجال النشاط البشري تقريبًا.

11. ما هي المخاطر الاجتماعية الملموسة التي تبدأ من نماذج الذكاء الاصطناعي ، خاصة فيما يتعلق بالتحيز (التحيز) والتضليل؟

الإجابة: بالإضافة إلى الفرص الهائلة ، تحمل الذكاء الاصطناعي مخاطر كبيرة يمكن أن تهدد استقرار مجتمعاتنا ونزاهةها. اثنان من أخطر المشاكل هما التحيز والتضليل.

begalness (التحيز):

أنظمة الذكاء الاصطناعى ليست موضوعية بشكل طبيعي. سوف تتعلم من البيانات التي تدرب بها. إذا كانت هذه البيانات تحتوي على تحيزات تاريخية أو اجتماعية ، فلن تقوم الذكاء الاصطناعي بإعادة إنتاج هذه التحيزات فحسب ، بل ستعززها في كثير من الأحيان. هذا له عواقب خطيرة:

الادعاء الجنائي: إذا تم تدريب الذكاء الاصطناعى مع ضباط الشرطة المشوهة تاريخيا للتنبؤ بمخاطر الجريمة ، فقد يصنف بشكل غير صحيح بعض المناطق أو الجماعات العرقية على أنها محفوفة بالمخاطر. هذا يمكن أن يؤدي إلى عمل الشرطة التمييزي والإدانات غير العادلة.

الإقراض والموقف: يمكن أن تميز الذكاء الاصطناعي في تطبيقات الائتمان أو التطبيقات دون وعي ضد المتقدمين بسبب جنسهم أو أصلهم أو الرمز البريدي إذا وجدوا أنماطًا في بيانات التدريب التي ترتبط بالقرارات التمييزية السابقة.

التشخيص الطبي: إذا تم تدريب نموذج الذكاء الاصطناعى بشكل أساسي مع البيانات من قبل مجموعة عرقية معينة ، فإن دقة التشخيص في مجموعات أخرى يمكن أن تكون أسوأ بكثير.

يصعب حل مشكلة التحيز ، لأنه غالبًا ما تكون متجذرة بعمق في هياكل البيانات الاجتماعية. يتطلب اختيار بيانات دقيق ، والمراجعة المستمرة لأنظمة الذكاء الاصطناعى وتطوير مقاييس الإنصاف.

التضليل:

قامت الذكاء الاصطناعى التوليدي بتبسيط واكتشاف بشكل كبير إنشاء محتوى مزيف - يسمى "Deepfakes" (الصور ومقاطع الفيديو) و "الأخبار المزيفة" (النصوص). المخاطر هائلة:

زعزعة الاستقرار السياسي: يمكن استخدام الذكاء الاصطناعى لإنشاء أخبار أو صور أو مقاطع فيديو مقنعة ولكنها كاذبة للتلاعب بالانتخابات ، أو تشكيل منافسة سياسية أو لتعميق الانقسامات الاجتماعية. تخيل مقطع فيديو مزيفًا للسياسي الذي سيتم نشره قبل الانتخابات بفترة قصيرة.

تآكل الثقة: إذا كان من الصعب بشكل متزايد التمييز بين المحتوى الحقيقي والمزيف ، يمكن تقويض الثقة العامة في وسائل الإعلام والمؤسسات وحتى الإدراك.

الاحتيال والابتزاز: يمكن استخدام تخليق اللغة المدعوم من الذكاء الاصطناعى لاستنساخ صوت الشخص. على سبيل المثال ، يمكن للمحتالين استدعاء الأقارب والتظاهر بحالة الطوارئ لابتزاز الأموال ("أحفاد خدعة 2.0").

تتطلب مكافحة المعلومات المضللة مزيجًا من الحلول التكنولوجية (مثل العلامات المائية الرقمية لتحديد المحتوى الذي تم إنشاؤه من الذكاء الاصطناعى) ، وزيادة محو الأمية في وسائل الإعلام في السكان والتدابير التنظيمية.

آلة العرض ثلاثية الأبعاد AI وXR: خبرة خمسة أضعاف من Xpert.Digital في حزمة خدمات شاملة، R&D XR، PR وSEM - الصورة: Xpert.Digital

تتمتع Xpert.Digital بمعرفة متعمقة بمختلف الصناعات. يتيح لنا ذلك تطوير استراتيجيات مصممة خصيصًا لتناسب متطلبات وتحديات قطاع السوق المحدد لديك. ومن خلال التحليل المستمر لاتجاهات السوق ومتابعة تطورات الصناعة، يمكننا التصرف ببصيرة وتقديم حلول مبتكرة. ومن خلال الجمع بين الخبرة والمعرفة، فإننا نولد قيمة مضافة ونمنح عملائنا ميزة تنافسية حاسمة.

المزيد عنها هنا:

• استخدم خبرة Xpert.Digital 5x في حزمة واحدة - بدءًا من 500 يورو شهريًا فقط

12. هناك تقارير عن محتوى إشكالي مثل معاداة السامية في نماذج الذكاء الاصطناعي. كيف يحدث وماذا يتم حيال ذلك؟

يعد حدوث معاداة السامية والمحتوى البغيض الآخر في نماذج الذكاء الاصطناعي مثل Grok من Xai نتيجة مباشرة ومثيرة للقلق للطريقة التي يتم بها تدريب هذه النماذج.

كيف يحدث ذلك:

تعلم النماذج الصوتية الكبيرة (LLMS) من خلال معالجة كميات هائلة من النص من الإنترنت. ومع ذلك ، فإن الإنترنت ليس مكانًا نظيفًا ونظيفًا. أنه يحتوي على المعرفة التي تم جمعها للبشرية ، ولكن أيضًا أحلك جوانبها: خطاب الكراهية ، ونظريات المؤامرة ، والعنصرية ، وكذلك معاداة السامية. يتعلم نموذج الذكاء الاصطناعى أنماط وجمعيات ولغة هذا المحتوى البغيض وكذلك يتعلم كتابة القصائد أو شرح المفاهيم العلمية. بدون تدابير مضادة مستهدفة ، سوف يعيد إنتاج هذه المحتوى الإشكالي المستفاد عند الطلب أو حتى إنشاء الصور النمطية الجديدة المضادة للسامية. يمكن أن يكون هذا الخطر أعلى بالنسبة لنماذج مثل Grok ، والتي تم تطويرها على وجه التحديد مع "ملف تعريف الشخصية" الأكثر استفزازية وأقل تصفية.

ما يتم ضده:

يدرك مطورو نماذج الذكاء الاصطناعي هذه المشكلة ويطبقون تقنيات مختلفة على المشاركة ، حتى لو لم يكن أي منها مثاليًا:

تصفية البيانات: يتم إجراء محاولة قبل التدريب لتنظيف بيانات التدريب للمحتوى البغيض أو السام بشكل واضح. ومع ذلك ، هذا تحد هائل عندما يتعلق الأمر بالحجم الهائل لسجلات البيانات.

ضبط دقيق و "منظمة العفو الدولية الدستورية": بعد التدريب الأولي ، يكون النموذج "تعديلًا جيدًا" في المرحلة الثانية. يتم تدريبه بأمثلة منسقة بشكل خاص وعالي الجودة وغير ضار أخلاقيا. تمر مناهج مثل "الذكاء الاصطناعي الدستوري" من الأنثروبور خطوة واحدة إلى الأمام: يتم إعطاء منظمة العفو الدولية سلسلة من المبادئ الأخلاقية ("دستور") حيث ينبغي لتقييم وتصحيح إجاباتهم الخاصة.

التعلم التعزيز من ردود الفعل البشرية (RLHF): في هذا الإجراء ، يقوم المختبرين البشريون بتقييم إجابات نموذج الذكاء الاصطناعي. يتم "مكافأة" الإجابات التي يتم تصنيفها على أنها مفيدة وغير ضارة وصادقة في حين يتم معاقبة الإجابات الإشكالية. يتعلم النموذج نوع الإجابات المطلوبة والتي يجب تجنبها.

مرشح المحتوى في الإخراج: غالبًا ما يتم استخدام المرشح كخط دفاع آخر يتحقق من الاستجابة من الذكاء الاصطناعى قبل إخراجه إلى المستخدم. إذا تم تصنيف الإجابة على أنها بغيضة أو خطيرة أو غير لائقة بشكل غير لائق ، فسيتم حظرها واستبدالها بإجابة قياسية (على سبيل المثال "لا يمكنني الإجابة على هذا السؤال").

على الرغم من هذه الجهود ، لا يزال صراعًا مستمرًا. يجد المعارضون دائمًا طرقًا جديدة لتجنب مرشحات الأمان ("كسر الحماية"). يعد تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعى القوية والمثالية من الناحية الأخلاقية أحد التحديات الفنية والأخلاقية المركزية للصناعة.

13. ما هي "الهلوسة" لنماذج الذكاء الاصطناعي ولماذا هي مشكلة خطيرة؟

الإجابة: يصف مصطلح "الهلوسة" ظاهرة يخترع فيها نموذج الذكاء الاصطناعى الحقائق ، ونقلت مصادر غير موجودة أو تولد معلومات خاطئة تمامًا ، ولكنها مقنعة وواثقة. من المهم أن نفهم أن الذكاء الاصطناعى ليس "يكذب" بالمعنى الإنساني ، لأنه ليس لديه وعي أو نية. بدلاً من ذلك ، الهلوسة هي خطأ منهجي ينتج عن وظيفة LLMs.

لماذا تحدث الهلوسة:

LLM هو في الأساس آلة متطورة للغاية للتنبؤ بعواقب الكلمة. لا "يعرف" حقًا ما هو صحيح أو خطأ. لقد تعلمت الكلمات التي من المحتمل أن تتبع بعضها البعض إحصائياً من أجل إنشاء نص متماسك وسبر معقول. إذا لم يجد النموذج إجابة واضحة في بيانات التدريب الخاصة به لسؤال أو إذا كان الطلب غامضًا ، فإنه يملأ الفجوات من خلال توليد إحصائي على الأرجح ولكن ربما في الواقع هذا تسلسل الكلمات الخاطئة. إنه "يخترع" إجابة يبدو أنها صحيحة من الناحية اللغوية وتركيبها من الناحية الأسلوبية.

لماذا أنت مشكلة خطيرة:

إن قدرة الذكاء الاصطناعي على تقديم معلومات خاطئة بثقة أمر خطير للغاية في العديد من مجالات التطبيق:

الطب واليمين: إذا استشار الطبيب من الذكاء الاصطناعى ويقترح دواء غير قادر أو جرعة غير صحيحة ، فقد يكون لهذا عواقب وخيمة. إذا كان المحامي يستخدم الذكاء الاصطناعي للبحث ويقتبس من هذه القرارات التي اخترعتها المحكمة أو فقرات القانون ، فقد يكون لهذا عملية التكاليف والعواقب القانونية.

العلم والتعليم: يمكن للطالب الذي يستخدم الذكاء الاصطناعى للأعمال المنزلية أن يتولى الحقائق والمصادر الواقعية في عمله وبالتالي نشر المعرفة الخاطئة.

المعلومات العامة: إذا اعتبر المستخدمون أن بوت AI مصادر موثوقة للمعلومات ، فيمكن أن تسهم الهلوسة في التوزيع السريع للمعلومات الخاطئة لدى عامة الناس.

مكافحة الهلوسة هي واحدة من أفضل الأولويات في أبحاث الذكاء الاصطناعي. تتضمن أساليب الحلول اتصال نماذج الذكاء الاصطناعى إلى قواعد بيانات المعرفة الحالية (الجيل المتمثل في استرجاع الاسترجاع ، RAG) ، وتحسين قدرة الذكاء الاصطناعي ، على التعرف على حدود معرفتها و "لا أعرف" ، وكذلك تنفيذ آليات للتحقق من الحقيقة. إلى أن يتم حل هذه المشكلة ، من الضروري أن يكون التعامل مع نتائج أنظمة الذكاء الاصطناعي أمرًا ضروريًا.

14. مصطلح "Agencic AI" يكتسب أهمية. ماذا يعني ذلك وما هي الإمكانات التي لديها هذه التكنولوجيا؟

الإجابة: "Agentic AI" (باللغة الألمانية ، على سبيل المثال: "التمثيل AI" أو "AI القائم على الوكيل") يمثل الخطوة التطورية الرئيسية التالية بعد الذكاء الاصطناعي. في حين أن نماذج الذكاء الاصطناعى التوليدي مثل Chatt تكون عادةً سلبية ، فهي تتفاعل مع الإدخال (موجه) وتُعيد أنظمة الذكاء الاصطناعية لمرة واحدة (إجابة)-يتم تفسيرها ، وتصرفها بشكل مستقل ، لتكون معقدة ، لتحقيق أهداف متعددة المراحل.

يمكن لنظام AICANIC AI:

فهم الهدف: يحدد المستخدم هدفًا أعلى مستوى ، على سبيل المثال ب.

إحضار مهام التخطيط والتخطيط: يعرض الذكاء الاصطناعى هذا الهدف المعقد بشكل مستقل في عدد من المهام الجزئية: "1. ابحث عن الرحلات الجوية 2.

استخدام الأدوات: يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعى الوصول إلى الأدوات الخارجية وواجهة برمجة التطبيقات بشكل مستقل. يمكنه البحث في الإنترنت لمقارنة أسعار الطيران على مختلف البوابات ، أو استخدام منصة حجز للتحقق من توفر الفندق ، أو استخدام تطبيق بطاقة لتقييم موقع الفنادق.

التصحيح الذاتي والتكرار: إذا فشلت خطوة (على سبيل المثال ، تم حجز الرحلة بالكامل) ، يمكن للوكيل التعرف على ذلك ، وتكييف خطته والبحث عن حل بديل دون ضرورة تدخل بشري جديد.

تسليم النتيجة النهائية: في النهاية ، لا يقدم الوكيل إجابة للمستخدم فحسب ، بل إنها نتيجة نهائية - على سبيل المثال ، جدول سفر يتم رسمه بالكامل مع خيارات الحجز.

الإمكانات ضخمة: يقوم Agency AI بتحويل الذكاء الاصطناعي من مولد المعلومات والمحتوى الخالص إلى مساعد شخصي أو موظف رقمي مستقل. التطبيقات الممكنة هي:

مساعد شخصي: وكيل يقوم بتنسيق المواعيد بشكل مستقل ، ويقدم وأجاب رسائل البريد الإلكتروني ويتولى مهام معقدة للإدارة اليومية.

أتمتة الأعمال: وكيل منظمة العفو الدولية يقوم بإنشاء تقارير أبحاث السوق من خلال جمع البيانات بشكل مستقل ، وتحليل وتلخيص وإعداد عرض تقديمي.

تطوير البرمجيات: وكيل لا يكتب رمزًا فحسب ، بل يبحث أيضًا عن الأخطاء (تصحيح الأخطاء) ، ويقوم بإجراء الاختبارات والتحقق من الكود في مستودع.

AIGNIC AI هو الانتقال من "الذكاء الاصطناعي كأداة" إلى "الذكاء الاصطناعي كموظف". تكمن التحديات في الأمن (لمنع العامل من أداء الإجراءات غير المرغوب فيها أو الضارة) والموثوقية ، ولكن القدرة على رفع إنتاجية الإنسان إلى مستوى جديد هائل.

مناسب ل:

• إدارة المشتريات المدعومة من الذكاء الاصطناعى وشرائها والتحكم: تحليل Accio.com وبدائل السوق

15. ما هو الدور الذي تلعبه نماذج Open Source AI في النظام الإيكولوجي الحالي لمنظمة العفو الدولية؟

الإجابة: يلعب AI Open Source دورًا حاسمًا ومتزايد الأهمية كوزن موازٍ للنماذج المغلقة والملكية لشركات التكنولوجيا الكبيرة مثل Openaai و Google و Nothropic. شركات مثل STARTH French Mistral AI أو Metas Llama Series هي رواد في هذا المجال.

مزايا ومعنى المصدر المفتوح كي:

الديمقراطية للوصول: نماذج مفتوحة المصدر ، والتي تتوفر رمزها وأوزانها المدربة في كثير من الأحيان ، وتمكين الباحثين ، والشركات الناشئة ، وحتى المطورين الفرديين على أساس تقنية الذكاء الاصطناعى على أحدث طراز دون الاعتماد على واجهات برمجة التطبيقات الباهظة الثمن لكبار مقدمي الخدمات. هذا يعزز المنافسة والابتكار.

الشفافية والتحقق: مع نماذج مغلقة ، من غير الواضح في كثير من الأحيان البيانات التي تم تدريبها وكيف تعمل بالضبط ("BLOK BOX"). يمكن فحص نماذج المصدر المفتوح وتحليلها وفحصها من أجل التحيز أو الفجوات الأمنية من قبل مجتمع الأبحاث العالمي. هذا يخلق المزيد من الثقة ويمكّن من فهم أفضل للتكنولوجيا.

القدرة على التكيف والتخصص: يمكن للشركات أن تأخذ نموذجًا مفتوحًا المصدر و "ضبط غرامة" (صقل جيد) مع بياناتها المحددة الخاصة لإنشاء نموذج متخصص للغاية لمكانة (على سبيل المثال ، للتطبيقات القانونية أو الطبية). غالبًا ما يكون ذلك ممكنًا إلى حد محدود أو لا على الإطلاق مع نماذج مغلقة.

حماية البيانات واستقلالها: يمكن للشركات التي تقوم بمعالجة البيانات الحساسة تشغيل نموذج مفتوح المصدر على البنية التحتية الخاصة بك (بشكل مباشر). لا يتعين على هذا إرسال بياناتك إلى مزود سحابة خارجي ، مما يزيد من أمان البيانات والسيادة.

عيوب ومخاطر:

الأمان: توافر حرة للنماذج القوية يؤوي أيضًا خطر سوء المعاملة. يمكن للجهات الفاعلة الجنائية أو الحكومية استخدام نماذج مفتوحة المصدر لتنفيذ حملات التضليل أو الهجمات الإلكترونية أو غيرها من الأنشطة الضارة دون الحاجة إلى التعامل مع مرشحات الأمن في مقدمي الخدمات الكبار.

متطلبات الموارد: حتى إذا كان النموذج نفسه مجانيًا ، فإن عملية (الاستدلال) لنموذج المصدر المفتوح الكبير لا تزال تتطلب بنية تحتية مهمة ومكلفة.

بشكل عام ، تقوم حركة المصادر المفتوحة بتنشيط النظام الإيكولوجي لمنظمة العفو الدولية بشكل كبير. إنه يدفع الابتكار ، ويعزز المنافسة ويقدم بدائل تمكن المزيد من التحكم والشفافية والقدرة على التكيف. ومع ذلك ، فإن مجال التوتر بين انفتاح المصدر المفتوح والمخاوف الأمنية سوف تشكل بشكل كبير النقاش في السنوات القادمة.

مناسب ل:

• KI Model Kimi K2 من Moonshot AI: المصدر الجديد المفتوح الرائد من الصين-معلم آخر لأنظمة الذكاء الاصطناعى المفتوح

16. كيف تتفاعل الحكومات والمؤسسات مع التطورات السريعة وما هي الأساليب التنظيمية الموجودة؟

الإجابة: في ضوء القوة التحويلية والمخاطر المحتملة للذكاءات الاصطناعية ، تضطر الحكومات والمؤسسات إلى التصرف في جميع أنحاء العالم. ردود الفعل متنوعة وتتراوح من التمويل إلى الملاحظة إلى التنظيم النشط.

الإرشادات وأساعد التوجه: الخطوة الأولى ، غالبًا ما تكون عملية نشر المبادئ التوجيهية. المثال القائل بأن أكثر من نصف الولايات الأمريكية نشرت إرشادات لاستخدام الذكاء الاصطناعى في المدارس أمر نموذجي. غالبًا ما تكون هذه الإرشادات ليست قوانين صعبة ، ولكن يجب أن تساعد المعلمين والطلاب والإدارات على إيجاد معالجة مسؤولة للتكنولوجيا الجديدة. يتناولون أسئلة حماية البيانات والصدق الأكاديمي والتكامل التربوي.

مراجعة وزيادة كفاءة الإدارة: ترى بعض الحكومات أيضًا منظمة العفو الدولية أداة لتحديث جهازك الخاص. إن ترتيب الحاكم يونغين في فرجينيا للتحقق من لوائح الدولة بمساعدة الذكاء الاصطناعى هو مثال. الهدف هو تحديد اللوائح غير الفعالة أو القديمة أو المتناقضة والحد من البيروقراطية. يهدف الاستخدام المخطط لوكالة الذكاء الاصطناعى في التدقيق الضريبي من قبل مصلحة الضرائب (هيئة الضرائب الأمريكية) إلى زيادة الكفاءة.

التنظيم الخاص بالقطاع: بدلاً من تنظيم الذكاء الاصطناعي الشامل ، تركز العديد من الأساليب على مجالات محددة عالية الخطورة. يوضح إنشاء لجنة للتحقيق في الآثار الاقتصادية لوكالة الذكاء الاصطناعى من قبل الكلية الأمريكية للأشعة (ACR) أن الجمعيات المتخصصة نفسها تأخذ زمام المبادرة إلى تطوير المعايير وأفضل الممارسات لاستخدام الذكاء الاصطناعي في منطقتهم. تتوفر تطورات مماثلة في القطاع المالي والقضاء.

تشريع شامل (نهج الاتحاد الأوروبي): تتبع الاتحاد الأوروبي النهج الأكثر طموحًا مع قانون الذكاء الاصطناعي. يتبع هذا القانون نهجًا قائمًا على المخاطر ويقسم تطبيقات الذكاء الاصطناعي إلى فئات مخاطر مختلفة:

المخاطر غير المقبولة: يتم حظر تطبيقات معينة مثل التسجيل الاجتماعي من خلال الحكومات.

المخاطر العالية: تخضع الأنظمة في المجالات الحرجة (مثل الطب والبنية التحتية الحرجة والموارد البشرية) لمتطلبات صارمة للشفافية وأمن البيانات والإشراف على الإنسان.

المخاطر المحدودة: يجب على أنظمة مثل chatbots جعل المستخدم يتفاعل مع الذكاء الاصطناعي.

الحد الأدنى من المخاطر: تظل معظم التطبيقات الأخرى (مثل ألعاب الفيديو المدعومة من الذكاء الاصطناعي) غير منظمة إلى حد كبير.

السباق التنظيمي العالمي الآن هو أي النموذج يسود: النهج المرن والابتكار والودي ، ولكن ربما يكون أقل أمانًا في الولايات المتحدة الأمريكية أو النهج الشامل ، الذي يعتمد على القيمة ولكن يحتمل أن يكون مضادًا للاتحاد الأوروبي في الاتحاد الأوروبي.

17. على الرغم من التقدم المثير للإعجاب ، أين هي الحدود الأساسية لمنظمة العفو الدولية اليوم ولماذا لا نزال بعيدة عن الذكاء الاصطناعي "الحقيقي"؟

الإجابة: على الرغم من الضجيج والمهارات المثيرة للإعجاب لأنظمة الذكاء الاصطناعى الحالية ، من الأهمية بمكان أن نفهم أننا نتعامل مع شكل من أشكال "الضعيفة" أو "أقرب" (منظمة العفو الدولية الضيقة). يتم تدريب هذه الأنظمة على القيام بمهام محددة بشكل ممتاز ، وغالبًا ما تكون أفضل من البشر. ومع ذلك ، فإنهم لا يزالون على بعد أميال من الذكاء الاصطناعي "الحقيقي" ، الذي يشبه الإنسان أو "القوي" (الذكاء العام الاصطناعي ، AGI).

الحدود الأساسية في المناطق التالية:

عدم فهم العالم والسببية: نماذج الذكاء الاصطناعى اليوم ليس لها فهم حقيقي للعالم. أنت تتعرف على الارتباطات الإحصائية في البيانات ، ولكن لا توجد علاقات سببية. إنهم يعلمون أن كلمة "البرق" غالباً ما تتبع كلمة "الرعد" ، لكنهم لا يفهمون المفهوم المادي وراءه. هذا الافتقار إلى فهم الأسباب السببية السببية يجعلك هشة وعرضة للأخطاء في المواقف التي تنحرف عن بيانات التدريب الخاصة بك.

الافتقار إلى "الفطرة السليمة" (المعرفة اليومية): لدى الناس معرفة ضخمة وضمنية حول أداء العالم الذي نسميه "الفطرة السليمة". نحن نعلم أنه يمكنك توتر مظلة عندما تمطر أو أنه لا يمكنك ملء كوب رأسًا على عقب. يفتقر الذكاء الاصطناعي إلى هذه المعرفة اليومية القوية ، والتي يمكن أن تؤدي إلى إجابات سخيفة أو غير منطقية.

الوعي والذاتية والمشاعر: ربما تكون الفجوة الأكبر هي عدم وجود أي شكل من أشكال الوعي أو الخبرة الشخصية أو المشاعر الحقيقية. يمكن أن تتعلم الذكاء الاصطناعى كتابة نصوص عن الفرح أو الحزن الذي يبدو مقنعًا عاطفياً ، لكنها "لا تشعر" بأي شيء. إنه برنامج حوسبة معقد ، وليس كيانًا حساسًا.

القابلية للأخطاء وعدم القدرة على التنبؤ: كما تظهر مشكلة الهلوسة ، فإن أنظمة الذكاء الاصطناعى عرضة للأخطاء ويمكن أن تظهر سلوكيات لا يمكن التنبؤ بها. غالبًا ما يجعل تعقيدهم (مليارات المعلمات) من المستحيل فهم بالضبط سبب اتخاذ قرار معين ("مشكلة الصندوق الأسود").

الاستنتاج المهم من هذا هو أن الذكاء الاصطناعى ليس دائمًا هو الحل. الاعتقاد الساذج بأنه يمكنك حل أي مشكلة من خلال الاستخدام البسيط لمنظمة العفو الدولية أمر خطير. هناك حاجة إلى فحص دقيق وحاسم متى وكيف ينبغي استخدام KI بشكل معقول. إنها أداة قوية ، ولكن مجرد أداة - لا Oracle كلي العلم وبالتأكيد لا يوجد بديل للحكم الإنساني والإبداع والتعاطف. إن الطريق إلى الذكاء الاصطناعى "الحقيقي" ، إذا كان من الممكن اتباعه ، لا يزال بعيدًا جدًا.

انتقل في عصر الذكاء الاصطناعي

يرسم المشهد الحالي للذكاء الاصطناعي صورة للديناميات غير المسبوقة والتعقيد. من ناحية ، فإن التقدم التكنولوجي لالتقاط الأنفاس والاستثمارات الاقتصادية العملاقة التي تسليم ووعد الصناعات بأكملها هي حل بعض المشاكل الأكثر إلحاحًا في الإنسانية. من ناحية أخرى ، هناك معضلة أخلاقية عميقة ، وتوترات جيوسياسية تعشر حقبة جديدة من القومية التكنولوجية ، والمخاطر الحقيقية لخسائر الوظائف وزعزعة الاستقرار الاجتماعي.

الذكاء الاصطناعى هو سيف مزدوج. إن تطورهم ليس عملية تكنولوجية لا يمكن وقفها ، ولكنها تشكل إلى حد كبير القرارات البشرية - من خلال استثمارات الشركات وقوانين الحكومات والمبادئ التوجيهية الأخلاقية للمطورين والحكم النقدي للمستخدمين. التحدي الأكبر هو إيجاد وسيلة لاستخدام الإمكانات الهائلة لمنظمة العفو الدولية وفي الوقت نفسه إدارة مخاطرهم بمسؤولية. وهذا يتطلب حوارًا عالميًا ، وتعاونًا متعدد التخصصات ، وجمهور مستنير قادر على فهم وتشكيل فرص ومخاطر هذه التكنولوجيا التحويلية. المستقبل غير محدد مسبقا. سوف يعتمد على الدورة التي نقوم بها اليوم.

إمكانيات Xpaper AIS AIS لتطوير الأعمال والتسويق والعلاقات العامة ومركز الصناعة لدينا (المحتوى) - الصورة: xpert.digital

هذا المقال "مكتوب". أداة البحث والتطوير الخاصة بي ، والتي أستخدمها ما مجموعه 23 لغة ، خاصة لتطوير الأعمال العالمية. تم إجراء تحسينات الأسلوبية والنحوية من أجل جعل النص أكثر وضوحًا وأكثر مرونة. يتم تحرير ومراجعة اختيار القسم والتصميم وكذلك المصدر والمواد.

تعتمد Xpaper News على AIS ( البحث الذكاء الاصطناعي ) ويختلف بشكل أساسي عن تكنولوجيا كبار المسئولين الاقتصاديين. ومع ذلك ، فإن كلا النهجين هما الهدف من إتاحة المعلومات ذات الصلة للمستخدمين - AIS على تقنية البحث وموقع SEO على جانب المحتوى.

كل ليلة ، يمر Xpaper بالأخبار الحالية من جميع أنحاء العالم مع تحديثات مستمرة على مدار الساعة. بدلاً من استثمار الآلاف من اليورو في أدوات غير مريحة ومماثلة كل شهر ، قمت بإنشاء أداة خاصة بي هنا لتكون محدثة دائمًا في عملي في مجال تطوير الأعمال (BD). يشبه نظام Xpaper الأدوات من العالم المالي الذي يجمع وتحليل عشرات الملايين من البيانات كل ساعة. في الوقت نفسه ، لا يكون Xpaper مناسبًا لتطوير الأعمال فحسب ، بل يستخدم أيضًا في مجال التسويق والعلاقات العامة - سواء كان ذلك مصدر إلهام لمصنع المحتوى أو لأبحاث المقالات. مع الأداة ، يمكن تقييم جميع المصادر في جميع أنحاء العالم وتحليلها. بغض النظر عن اللغة التي يتحدث بها مصدر البيانات - هذه ليست مشكلة بالنسبة إلى الذكاء الاصطناعي. نماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة متاحة لهذا. من خلال تحليل الذكاء الاصطناعي ، يمكن إنشاء ملخصات بسرعة ومفهوم أن تُظهر ما يحدث حاليًا وأين توجد أحدث الاتجاهات-مع Xpaper في 18 لغة . مع Xpaper ، يمكن تحليل مجالات الموضوعات المستقلة - من القضايا العامة إلى القضايا الخاصة ، حيث يمكن أيضًا مقارنة البيانات وتحليلها مع الفترات الماضية.

☑️ لغة العمل لدينا هي الإنجليزية أو الألمانية

☑️ جديد: المراسلات بلغتك الوطنية!

كونراد ولفنشتاين

سأكون سعيدًا بخدمتك وفريقي كمستشار شخصي.

يمكنك الاتصال بي عن طريق ملء نموذج الاتصال أو ببساطة اتصل بي على +49 89 89 674 804 (ميونخ) . عنوان بريدي الإلكتروني هو: ولفنشتاين ∂ xpert.digital

إنني أتطلع إلى مشروعنا المشترك.

☑️ دعم الشركات الصغيرة والمتوسطة في الإستراتيجية والاستشارات والتخطيط والتنفيذ

☑ إنشاء أو إعادة تنظيم استراتيجية الذكاء الاصطناعي

☑️ رائدة في تطوير الأعمال