جينسن هوانغ يتحدث مجددًا عن مخاطر الذكاء الاصطناعي: توقعات كثيرة ملفقة والصين ستصبح قوة مهمة في المصادر المفتوحة عالميًا

بقلم: هيلين لي

تحرير: شو تشينغيانغ

في 14 سبتمبر بالتوقيت المحلي للولايات المتحدة، وفي فعالية All-In Summit 2026 التي نظمها البودكاست التقني الشهير All-In Podcast، ناقش جينسن هوانغ، الرئيس التنفيذي لشركة إنفيديا، مع أربعة مقدمين مواضيع مثل أمان الذكاء الاصطناعي، ونظريات نهاية العالم بالذكاء الاصطناعي، والتحسين الذاتي التكراري، والنماذج مفتوحة المصدر، والذكاء العام الاصطناعي (AGI).

المقدمون الأربعة هم أيضًا مؤسسون مشاركون في All-In Podcast: المستثمر الملائكي جيسون كالاكانيس، والمدير التنفيذي السابق في فيسبوك شاماث باليهابيتيا، والعضو الأساسي في "مافيا PayPal" ديفيد ساكس، والرئيس التنفيذي لشركة التكنولوجيا الحيوية الزراعية Ohalo Genetics وشركة الاستثمار The Production Board ديفيد فريدبيرغ.

تناولت المقابلة سؤالًا جوهريًا: ما هي الحدود الأمنية التي يحتاجها تطور الذكاء الاصطناعي؟ وفيما يتعلق بالنقاش الأخير حول أمان الذكاء الاصطناعي الذي أثاره داريو أمودي، الرئيس التنفيذي لشركة أنثروبيك، والأصوات التي تدعو إلى "إبطاء الوتيرة" من المختبرات الرائدة، يرى هوانغ أن الأمان والابتكار لا يتعارضان. وقال إن الحوادث الأمنية التي وقعت يجب تحليلها كمشكلات هندسية، والتحكم فيها من خلال التقنيات والعمليات والاختبارات.

وفيما يتعلق بـ"توقعات نهاية العالم" المتكررة للذكاء الاصطناعي في السنوات الأخيرة، استشهد هوانغ بأحكام ثبت عدم دقتها سابقًا، مثل "سيتم استبدال أطباء الأشعة بالذكاء الاصطناعي"، و"سيتم توليد 90% من الشيفرة البرمجية بواسطة الذكاء الاصطناعي في المدى القريب"، و"ستختفي 50% من الوظائف المبتدئة قريبًا". ويرى أن هذه التوقعات تفتقر إلى أساس علمي كافٍ ولا ينبغي استخدامها لإثارة الذعر الاجتماعي.

وعند الحديث عن التحسين الذاتي التكراري (RSI)، قال هوانغ إن RSI ليست تقنية غامضة ظهرت فجأة، بل هي مزيج من تقنيات موجودة مثل السياق والتعلم المعزز والبيانات الاصطناعية وLoRA.

أما بالنسبة للجدل بين النماذج مفتوحة المصدر والمغلقة المصدر، فقد صرح بوضوح أن كليهما لا غنى عنه، ويرى أن الصين تمتلك عددًا كبيرًا من المهندسين والمواهب في مجالات العلوم والرياضيات، وقد تصبح مساهمًا مهمًا في النظام البيئي مفتوح المصدر عالميًا في المستقبل.

ثم انتقل الحوار إلى "AGI والذكاء الفائق". وعندما سُئل عما إذا كان معيار AGI هو الوصول إلى مستوى الذكاء البشري وما إذا كانت هذه المرحلة قد وصلت بالفعل، أجاب هوانغ بإيجاز: "لقد وصلنا بالفعل."

فيما يلي نسخة منقحة من أحدث مقابلة لهوانغ، تم تنظيمها دون تغيير المعنى الأصلي:

01 أمان الذكاء الاصطناعي لا يمكن أن يتعارض مع الابتكار

سؤال: في الآونة الأخيرة، تزايدت النقاشات حول أمان الذكاء الاصطناعي. نشر داريو أمودي مقالًا عن أمان الذكاء الاصطناعي، كما استقال الباحث السابق في أنثروبيك جاكوب كوكسون بسبب قضايا ذات صلة. ما رأيك في هذه الأمور؟

هوانغ: يجب التعامل مع قضايا الأمان بجدية، لكن الأمان والريادة لا يتعارضان. يمكننا الابتكار بسرعة والتنفيذ بسرعة، مما يسمح للولايات المتحدة بالحفاظ على ريادتها مع ضمان الأمان. اعتبار هذين الأمرين خيارين متعارضين هو في حد ذاته خطأ.

تحدث كوكسون علنًا عن هذه القضايا بشجاعة، وهذا يتطلب شجاعة. وبصفته مبلغًا عن المخالفات، يحق له القيام بذلك، لكنني أعتقد أن أحكامه العلمية اللاحقة حول المستقبل تفتقر إلى أساس علمي كافٍ، لأن هذه التوقعات لا تستند إلى بحث علمي حقيقي.

العديد من المختبرات الرائدة تتحول من مؤسسات بحثية إلى مؤسسات هندسية، والبحث والهندسة مختلفان جوهريًا. إذا ظهرت مشاكل في التحكم أو الإدارة أثناء عملية التحول، فهذا أمر آخر. أما ما رآه كوكسون فعليًا، فلا أعرفه.

سؤال: في السنوات الأخيرة، ظهرت توقعات متشائمة جدًا في صناعة الذكاء الاصطناعي، مثل "قد يؤدي الذكاء الاصطناعي إلى تدمير البشرية وارتفاع معدلات البطالة". ما رأيك في هذه الادعاءات؟

هوانغ: أعتقد أنه لا ينبغي لنا أن نصف هذه الأمور بسهولة بأنها "احتمالية انقراض البشرية" أو "تدمير الحضارة"، لأن الكثير منها في الواقع ملفق. عندما تمنح شخصًا لقب باحث أو عالم، ثم تطلق توقعًا مثيرًا للذعر، فمن السهل إثارة الذعر العام، وأعتقد أن هذا غير مسؤول.

لقد رأينا العديد من هذه التوقعات في الماضي. توقع البعض أنه خلال خمس سنوات سيتم استبدال أطباء الأشعة بالكامل بالذكاء الاصطناعي، ولن تكون هناك حاجة لأطباء الأشعة في المستقبل. الواقع هو أن العالم يحتاج إلى المزيد من أطباء الأشعة؛ فالذكاء الاصطناعي يُستخدم بالفعل في تحليل الصور الطبية، لكن هذا يختلف تمامًا عن "اختفاء أطباء الأشعة".

وتوقع آخرون أنه "خلال 6 إلى 12 شهرًا القادمة، سيتم توليد 90% من الشيفرة البرمجية بواسطة الذكاء الاصطناعي، وستختفي 50% من الوظائف المبتدئة خلال 6 إلى 9 أشهر". في الواقع، لم تتحقق هذه التوقعات. كما قال البعض سابقًا إن "GPT-2 وLlama 3 خطيران جدًا ولا يمكن إصدارهما"، بل وتوقعوا أنه "في العام التالي ستختفي نصف وظائف ذوي الياقات البيضاء"، أو أن ما يسمى بـ"نهاية الوظائف" قادمة.

أعتقد أنه ينبغي تسجيل هذه التوقعات. بعد سنوات، عندما ننظر إلى الوراء، سنعرف أي التوقعات كانت صحيحة وأيها كانت مجرد إثارة للذعر.

سؤال: إذن أنت تعتقد أن مشكلات أمان الذكاء الاصطناعي يجب معالجتها كمشكلات هندسية؟

هوانغ: إذا وقع حادث أمني، يجب علينا أولًا إجراء تحليل جذري للأسباب من منظور هندسي، لفهم ما حدث وأين تكمن المشكلة وما هي الإجراءات التي يمكن اتخاذها لمنع وقوع حوادث مماثلة مرة أخرى، ثم تحويل هذه الإجراءات إلى أنظمة وعمليات وضوابط تقنية.

أعتقد أن هذه الشركات تقوم بالفعل بهذه الإجراءات، بما في ذلك صناديق رمل أفضل، وبيئات تشغيل أكثر صرامة، وأنظمة مراقبة محسنة ومراقبة مستمرة. بل إنني على استعداد للمراهنة على أن هذه المشكلات يمكن التحكم فيها ومنعها.

إذا كانت شركة هندسية لا تعرف حقًا ما حدث ولا تعرف كيف تتحكم فيه، فيمكن إرسال مهندسين لمساعدتها. لكنني لا أعتقد أننا سنصل إلى هذه النقطة. هناك مواهب ممتازة جدًا في هذه المختبرات، وأعتقد أنهم حللوا المشكلات ذات الصلة واتخذوا الإجراءات المناسبة.

سؤال: إذا كانت مشكلات أمان الذكاء الاصطناعي تحتاج إلى تنظيم، فمن أين يجب أن يبدأ التنظيم؟

هوانغ: يجب أن يستهدف التنظيم المشكلات الفعلية. معظم المشكلات التي تحتاج إلى اهتمام حقيقي تأتي من مختبرات الذكاء الاصطناعي الرائدة، لأنها تمتلك أكبر قدر من الموارد الحاسوبية وتتعامل مع أكثر المشكلات تقدمًا. من غير المرجح أن يمتلك طالب في المدرسة الثانوية أو شركة ناشئة عادية قدرة حاسوبية كافية لخلق هذه المشكلات.

هذه المختبرات تتحول من البحث إلى الهندسة، وفي الوقت نفسه تبني شركات وثقافات وتقنيات ومنتجات، وهذه ليست عملية سهلة. لذلك، يجب التركيز على كيفية بناء أنظمة هندسية أكثر اكتمالًا لضمان أن تكون عمليات تطوير التقنيات واختبارها آمنة بدرجة كافية.

سؤال: هل هناك حاجة إلى جهات تقييم خارجية؟

هوانغ: أعتقد أنه يمكن أن تكون هناك جهات متعددة للتقييم والتدقيق. لا تحتاج إلى معرفة كل شيء، لكن يجب أن تعرف ما هي الأسئلة التي يجب طرحها. هذا يشبه إلى حد ما التدقيق المالي. إذا كانت هناك جهة تقييم واحدة فقط، فقد تتأثر؛ وإذا كانت هناك جهات تقييم متعددة، فيمكنها أن توازن بعضها البعض.

02 "التحسين الذاتي التكراري" ليس بهذا الغموض

سؤال: تتزايد النقاشات حول التحسين الذاتي التكراري، أي أن الذكاء الاصطناعي يولد البيانات ويدرب نفسه ويتسارع باستمرار. ما رأيك؟

هوانغ: أعتقد أن "التحسين الذاتي التكراري" هو مصطلح جديد شائع مؤخرًا، لكنه في الواقع مزيج من العديد من التقنيات الموجودة، بما في ذلك السياق والمهارات والتفكير والتعلم المعزز وتوليد البيانات الاصطناعية وLoRA.

هذه الأساليب يمكنها بالفعل أن تسمح للذكاء الاصطناعي بتراكم الخبرة أثناء تنفيذ المهام، ثم التحسن المستمر. على سبيل المثال، من خلال البيانات الاصطناعية والتعلم المعزز، يمكن تحسين قدرات النموذج دون إعادة تدريب النموذج الأساسي بالكامل، ويمكن استخدام الخبرة المتراكمة لتدريب النموذج الأساسي بشكل أكبر. أعتقد أن كل شركة تقريبًا تستخدم بعض هذه التقنيات.

قد يبدو مصطلح "التحسين الذاتي التكراري" وكأن النظام سيصبح خارج السيطرة تمامًا، لكن في الواقع، لا يزال المنتج بحاجة إلى الخضوع للتقييم وإعادة الاختبار واختبار الانحدار قبل الإصدار، وهذه هي أبسط الضوابط الهندسية.

هذه المختبرات الرائدة تتحول من مؤسسات بحثية إلى مؤسسات هندسية، وأعتقد أنها ستمتلك في المستقبل أساليب ومعرفة وممارسات وأدوات وتقنيات أفضل للتحكم في هذه الأنظمة والتحقق منها وتقييمها. يمكن أن يحدث التحسين الذاتي التكراري داخليًا، لكن المنتجات التي تم التحقق منها لا يزال من الممكن إصدارها بأمان.

سؤال: ما رأيك في العلاقة بين النماذج مفتوحة المصدر والنماذج مغلقة المصدر؟

هوانغ: العالم يحتاج إلى النماذج مفتوحة المصدر والنماذج مغلقة المصدر معًا. أنا شخصيًا أستخدم النماذج المتقدمة مغلقة المصدر. إنها تشبه إلى حد ما المياه المعبأة؛ الماء نفسه مجاني، لكن أشكال المنتجات المختلفة يمكن أن تلبي احتياجات مختلفة.

النماذج مفتوحة المصدر مهمة جدًا للسيادة والخصوصية والتقنيات الخاصة بالشركات. في الأشهر الستة الماضية، تدفق حوالي 400 مليار دولار من رأس المال الاستثماري إلى شركات الذكاء الاصطناعي الأصلية، حوالي 80% منها تستخدم نماذج مفتوحة المصدر. بدون النماذج مفتوحة المصدر، لن تتمكن العديد من الشركات الناشئة من تحقيق أهدافها، لأن ما تريد القيام به يختلف عما تفعله المختبرات الرائدة.

الميزة الحقيقية للولايات المتحدة تكمن في امتلاكها أشكالًا متعددة من الابتكار. للفوز بسباق الذكاء الاصطناعي، يجب أن نسمح بتطور النماذج مفتوحة المصدر.

الفوز بسباق الذكاء الاصطناعي لا يعني فقط فوز عدد قليل من الشركات الأمريكية، بل يعني أن الشركات والصناعات والباحثين والمعلمين والطلاب ورواد الأعمال الأمريكيين يمكنهم جميعًا اغتنام الفرص من هذه التقنية. سيستخدم البعض نماذج مغلقة المصدر، وسيستخدم الكثيرون نماذج مفتوحة المصدر، وكلاهما مطلوب.

سؤال: هل تعتقد أن الصين ستصبح مساهمًا مهمًا في النظام البيئي مفتوح المصدر عالميًا؟

هوانغ: أعتقد أن الصين قد تساهم بجزء كبير جدًا في النظام البيئي مفتوح المصدر عالميًا. تمتلك الصين عددًا كبيرًا من المهندسين، بالإضافة إلى العديد من الطلاب الذين يدرسون العلوم والرياضيات، والجامعات المرموقة مثل تسينغهوا تخرج سنويًا العديد من المواهب الممتازة.

على سبيل المثال، ساهم المهندسون الصينيون في Linux وKubernetes (نظام تنسيق الحاويات مفتوح المصدر) والعديد من مشاريع البرمجيات. من خصائص المصدر المفتوح أنه بمجرد تنزيله، يصبح ملكًا لك؛ يمكنك الاستمرار في تعديله وتحسينه وجعله خاصًا بك.

سباق الذكاء الاصطناعي يتلخص في النهاية في من يمكنه الاستفادة من هذه التقنية بشكل أفضل. في الماضي، جاءت العديد من الاختراعات المهمة للثورة الصناعية من أوروبا، لكن الولايات المتحدة استفادت لاحقًا من تلك التقنيات بشكل جيد. آمل أن تتطور الثورة الصناعية القادمة بطريقة مماثلة.

أعتقد أن النقاش في الصين أكثر عملية، ويركز أكثر على التنمية الاقتصادية والتقدم الاجتماعي، بدلًا من النقاش المستمر حول نهاية العالم أو تدمير الحضارة. إذا كانت توقعات نهاية العالم هذه صحيحة بالفعل، فيجب علينا بالطبع مناقشتها والتعامل معها، لكن لا داعي لإثارة الذعر. مهمتنا هي تحقيق ذلك.

سؤال: إذا قام الذكاء الاصطناعي في النهاية بأتمتة جزء كبير من أعمال البرمجة، فماذا سيفعل المهندسون؟

هوانغ: ستظل الأعمال الهندسية موجودة. جيل المهندسين الذي أنتمي إليه لم يقضِ وقتًا طويلًا في كتابة الشيفرة البرمجية عندما لم تكن البرمجيات منتشرة بعد. الآن يقضي مهندسو البرمجيات وقتًا طويلًا في كتابة الشيفرة البرمجية، وفي المستقبل إذا تمت أتمتة جزء كبير من هذا العمل، سيظل البشر يقومون بالأعمال الهندسية. من عاداتي أن زر لوحة المفاتيح المفضل لدي هو Backspace، لأن أفضل البرمجيات غالبًا ما تعني شيفرة برمجية أقل.

03 لماذا تشارك إنفيديا بعمق في سلسلة صناعة الذكاء الاصطناعي

سؤال: ركزت الحكومة الأمريكية في البداية على التوظيف وإعادة التصنيع والطاقة وسلاسل التوريد. هذه الأمور تحدث الآن بالفعل. أصبحت إنفيديا مزودًا مهمًا لرأس المال في صناعة الذكاء الاصطناعي بأكملها. كيف تقرر اتجاه تخصيص الموارد؟

هوانغ: الذكاء الاصطناعي ثورة صناعية جديدة. تتضمن هذه الصناعة العديد من المكونات، مثل النماذج والرقائق والتطبيقات ومراكز البيانات والمباني والطاقة ومرافق توليد الكهرباء. كنت أراقب النظام البيئي بأكمله لتحديد الاختناقات.

إذا كانت شركة جيدة جدًا مقيدة بحلقة معينة، فسأهتم بهذه المشكلة. قد تكون سلسلة التوريد، أو الأرض، أو الكهرباء، أو المصانع. لقد أصبح حجم إنفيديا كبيرًا بما يكفي، لذا يجب علينا التفكير في سلسلة التوريد قبل سنوات عديدة. شركات مثل كورنينغ ولومينتوم وTSMC وموردي الذاكرة هي شركات نحتاج إلى متابعتها على المدى الطويل.

سؤال: يعتقد البعض أن معظم أرباح صناعة الذكاء الاصطناعي ستنتقل في النهاية إلى طبقة التطبيقات. لماذا تدخل إنفيديا مجالات أعلى مثل النماذج وHugging Face؟

هوانغ: يمكن لإنفيديا تشغيل جميع النماذج في العالم تقريبًا. قبل حوالي عام ونصف، كان الناس يناقشون بشكل أساسي نماذج OpenAI، لكن الآن هناك Muse من Meta وGrok وGemini وAnthropic والعديد من النماذج الأخرى. العديد من مختبرات الذكاء الاصطناعي المتقدمة مبنية على منصة إنفيديا.

استراتيجيتنا هي مساعدة الجميع على النجاح، وليس الاستيلاء على أعمال الآخرين. سنبقى قدر الإمكان في الطبقة السفلية من الحزمة التقنية، ولن نتحرك لأعلى إلا عند الضرورة. تدعم CUDA عددًا كبيرًا من الأطر، ويدعم Megatron وMegatron Core التدريب واسع النطاق. نخترع التقنيات الضرورية، ثم نترك النظام البيئي بأكمله يتطور، مما يسمح لمزيد من الشركات بالمشاركة.

سؤال: لماذا أصبح مزودو الخدمات السحابية الإقليميون أكثر أهمية الآن؟

هوانغ: عادة ما يكون مزودو الخدمات السحابية الإقليميون أكثر مرونة من مزودي السحابة فائقي الحجم الكبار، لأنهم يستطيعون العثور على الأرض والكهرباء والمصانع محليًا، ويفهمون الاحتياجات المحلية بشكل أفضل.

في المستقبل، ستتشكل شبكة مؤسسية موزعة، وستعتبر المزيد والمزيد من الدول الذكاء الاصطناعي صناعة استراتيجية. لقد رأينا بالفعل بعض المناطق تبدأ في زيادة البنية التحتية للحوسبة للذكاء الاصطناعي.

سؤال: تقوم إنفيديا الآن بتطوير نماذجها مفتوحة المصدر الخاصة، بما في ذلك نماذج في مجالات القيادة الذاتية والطب الحيوي. لماذا تفعلون هذه الأمور؟

هوانغ: لأن العملاء يحتاجون إليها. نحن قادرون على القيام بها بأفضل شكل، لذا سنفعلها. على سبيل المثال Alpamayo، وهو نموذج القيادة الذاتية لدينا. إنه نظام قيادة ذاتية يتمتع بقدرة على الاستدلال. في الماضي، كانت القيادة الذاتية تتطلب مليارات الساعات من بيانات الطرق، لكن قدرة الاستدلال يمكن أن تسمح للنظام بالتفكير في مواقف مشابهة، مما يقلل الاعتماد على كميات كبيرة من بيانات الطرق الفعلية.

مستقبل القيادة الذاتية لا يشمل سيارات الركاب فقط، بل يشمل أيضًا المعدات الزراعية والشاحنات وعربات النقل والعديد من الأجهزة المتحركة الأخرى. العديد من الشركات لا تمتلك حزمة تقنية كاملة، لذلك يمكن لإنفيديا توفير حزمة تقنية كاملة، ويمكن للعملاء إجراء التعديلات النهائية وفقًا لاحتياجاتهم.

الأمر نفسه ينطبق على مجال الطب الحيوي. قمنا بتطوير ESM2 وESMFold وOpenFold وAlphaFold 2 وبعض النماذج المتكافئة وProtein Complexa (إطار ذكاء اصطناعي توليدي لمجمعات البروتين ذات الذرات الكاملة)، لأن شركات الأدوية تحتاج حقًا إلى هذه التقنيات. نقطة انطلاقي دائمًا هي: شخص ما يحتاج إلى هذه التقنية، لذا سنفعلها.

04 مصنع Terafab الخاص بماسك

سؤال: أعلن ماسك عن خطة مصنع رقائق Terafab، وهي كبيرة جدًا. ما رأيك؟

هوانغ: إنفيديا تفهم تقنيات التصنيع جيدًا، وكنا دائمًا نتحدى حدود التصنيع، لذا يمكننا بالطبع مناقشة هذا الأمر. بمجرد أن يقرر ماسك القيام بشيء ما، يصعب منعه من المضي قدمًا، وهذه هي قوته الخارقة.

سؤال: إذن هل يمكن لإنفيديا إنتاج الرقائق في مصنعه في المستقبل؟

هوانغ: يمكننا المناقشة.

سؤال: إذا كان تعريف AGI هو الوصول إلى مستوى الذكاء البشري، فهل تعتقد أننا دخلنا هذه المرحلة بالفعل؟ وماذا عن الذكاء الفائق؟

هوانغ: لقد وصلنا بالفعل، بل يمكن القول إننا في بعض المجالات المحددة دخلنا مرحلة الذكاء الفائق.

سؤال: لماذا؟

هوانغ: لأنه في بعض المجالات المحددة جدًا، تجاوز الذكاء الاصطناعي البشر بالفعل. القيادة الذاتية مثال على ذلك. إذا كانت السيارة تستطيع القيادة أفضل من الإنسان، فهي في مجال القيادة ذكاء فائق.

حاليًا، يمكن أن يصل معدل حوادث أنظمة القيادة الذاتية إلى عُشر معدل البشر. الأمر نفسه ينطبق على مجال الطب الحيوي. مهام مثل تخليق البروتينات والفحص الافتراضي وصلت بالفعل إلى مستوى الذكاء الفائق. في هذه المجالات المحددة، أصبح الذكاء الاصطناعي قادرًا على تنفيذ مهام تتجاوز قدرات البشر.

سؤال: ما هو شعورك وأنت في طليعة هذه التقنية؟

هوانغ: أحب هذا الشعور. المستقبل مشرق. ربما لن يحتاج الكثير من الناس إلى العمل في المستقبل، لكنني لا أريد أن أفوت هذا العصر.

آمل أن نتمكن جميعًا من التوجه نحو ذلك المستقبل معًا، وأن ينجح البشر في النهاية معًا. نحتاج إلى تشجيع الجميع، وتقليل الجدل الدرامي غير الضروري. الأهم من ذلك، نحتاج إلى ضمان مشاركة الولايات المتحدة بأكملها في هذا الأمر.