في وادي السيليكون، يعتقد بعض ألمع العقول أن الدخل الأساسي الشامل (UBI) الذي يضمن للناس مدفوعات نقدية غير مقيدة سيساعدهم على البقاء والازدهار حيث تقضي التقنيات المتقدمة على المزيد من الوظائف كما نعرفها، من ذوي الياقات البيضاء والوظائف الإبداعية - المحامين، الصحفيين والفنانين ومهندسي البرمجيات - لأدوار العمل. اكتسبت الفكرة قوة دفع كافية حيث تم البدء في عشرات برامج الدخل المضمون في المدن الأمريكية منذ عام 2020.
خطة المجتمع
مع ذلك، حتى سام التمان، الرئيس التنفيذي لشركة OpenAI وأحد أبرز مؤيدي UBI، لا يعتقد أنه حل كامل. كما قال خلال جلسة اعتصام في وقت سابق من هذا العام، «أعتقد أنه جزء صغير من الحل. أظن هذا رائعا. أعتقد أنه نظرًا لأن [الذكاء الاصطناعي المتقدم] يشارك أكثر فأكثر في الاقتصاد، يجب أن نوزع الثروة والموارد أكثر مما لدينا، وسيكون ذلك مهمًا بمرور الوقت. لكنني لا أعتقد أن هذا سيحل المشكلة. لا أعتقد أن هذا سيعطي الناس معنى، لا أعتقد أنه يعني أن الناس سيتوقفون تمامًا عن محاولة إنشاء وفعل أشياء جديدة وأي شيء آخر. لذلك سأعتبرها تقنية تمكينية، لكنها ليست خطة للمجتمع».
السؤال المطروح هو كيف يجب أن تبدو خطة المجتمع بعد ذلك، وكتب عالم الكمبيوتر جارون لانيير، مؤسس مجال الواقع الافتراضي، في New Yorker هذا الأسبوع أن «الرسوم مقابل ملكية البيانات» يمكن أن تكون جزءًا أكبر من الحل.
الفرضية الأساسية
إليك الفرضية الأساسية: في الوقت الحالي، نقدم بياناتنا في الغالب مجانًا مقابل خدمات مجانية. يجادل لانير بأنه في عصر الذكاء الاصطناعي، نحتاج إلى التوقف عن القيام بذلك، وأن النماذج القوية التي تعمل حاليًا في طريقها إلى المجتمع تحتاج بدلاً من ذلك إلى «التواصل مع البشر» الذين يمنحونها الكثير للاستيعاب والتعلم في المقام الأول.
الفكرة هي أن يحصل الناس على «أموال مقابل ما يصنعونه، حتى عندما يتم تصفيته وإعادة دمجه» في شيء لا يمكن التعرف عليه.
هذا المفهوم ليس جديدًا تمامًا، حيث قدم لانير لأول مرة مفهوم الرسوم مقابل ملكية البيانات في مقال لهارفارد بيزنس ريفيو لعام 2018 بعنوان «مخطط من أجل مجتمع رقمي أفضل».
فقر جماعي
كما كتب في ذلك الوقت مع المؤلف المشارك والخبير الاقتصادي جلين ويل، «يشير [R] hetoric من قطاع التكنولوجيا إلى موجة قادمة من العمالة الناقصة بسبب الذكاء الاصطناعي (AI) والأتمتة.» لكن تنبؤات دعاة الدخل الأساسي الشامل «اترك مجالًا لنتيجتين فقط»، وهي توقعات متطرفة، كما لاحظ لانير وويل. «إما أن يكون هناك فقر جماعي على الرغم من التقدم التكنولوجي، أو سيتعين وضع الكثير من الثروة تحت السيطرة المركزية والوطنية من خلال صندوق الثروة الاجتماعية لتزويد المواطنين بدخل أساسي شامل».
المشكلة هي أن «القوة المفرطة التركيز وتقوض أو تتجاهل قيمة منشئي البيانات»، كما كتبوا.
تخصيص مبلغ
بطبيعة الحال، فإن تخصيص المبلغ المناسب من الائتمان للأشخاص لمساهماتهم التي لا حصر لها في كل ما هو موجود عبر الإنترنت ليس تحديًا بسيطًا. يقر لانير بأنه حتى باحثي ملكية البيانات لا يمكنهم الاتفاق على كيفية فصل كل شيء استوعبته نماذج الذكاء الاصطناعي أو كيفية محاولة إجراء محاسبة مفصلة. ومع ذلك، يعتقد لانير أنه يمكن القيام بذلك - تدريجيًا.
للأسف، حتى لو كانت هناك إرادة، هناك تحدٍ أكثر إلحاحًا - عدم الوصول - هناك الكثير للتغلب عليه. على الرغم من أن OpenAI قد أصدرت بعض بيانات التدريب الخاصة بها في السنوات السابقة، إلا أنها أغلقت الكيمونو تمامًا منذ ذلك الحين. عندما وصف رئيس OpenAI جريج بروكمان لـTechCrunch الشهر الماضي بيانات التدريب لأحدث وأقوى نموذج لغة كبير من OpenAI، GPT-4، قال إنها مشتقة من «مجموعة متنوعة من مصادر البيانات المرخصة والمنشأة والمتاحة للجمهور، التي قد تتضمن علنًا المعلومات الشخصية المتاحة»، لكنه رفض تقديم أي شيء أكثر تحديدًا.
جمع البيانات
مما لا يثير الدهشة، أن المنظمين يتصارعون مع ما يجب القيام به. OpenAI - التي تنتشر تقنيتها على وجه الخصوص كالنار في الهشيم - هي بالفعل في مرمى نيران عدد متزايد من البلدان، بما في ذلك السلطة الإيطالية، التي منعت استخدام chatbot الشهير ChatGPT. يقوم منظمو البيانات الفرنسيون والألمانيون والإيرلنديون والكنديون أيضًا بالتحقيق في كيفية جمع البيانات واستخدامها.
لكن كما قالت مارجريت ميتشل، باحثة الذكاء الاصطناعي التي كانت سابقًا القائدة المشاركة لأخلاقيات الذكاء الاصطناعي في Google، لمجلة Technology Review، قد يكون من المستحيل تقريبًا في هذه المرحلة على جميع هذه الشركات تحديد بيانات الأفراد وإزالتها من نماذجهم.
كما أوضح المنفذ: ستكون OpenAI في وضع أفضل اليوم إذا كانت مدمجة في حفظ سجلات البيانات منذ البداية، ولكن من المعتاد في صناعة الذكاء الاصطناعي إنشاء مجموعات بيانات لنماذج الذكاء الاصطناعي عن طريق إلغاء الويب بشكل عشوائي ثم الاستعانة بمصادر خارجية لبعض تنظيف تلك البيانات.
خطة المجتمع
مع ذلك، حتى سام التمان، الرئيس التنفيذي لشركة OpenAI وأحد أبرز مؤيدي UBI، لا يعتقد أنه حل كامل. كما قال خلال جلسة اعتصام في وقت سابق من هذا العام، «أعتقد أنه جزء صغير من الحل. أظن هذا رائعا. أعتقد أنه نظرًا لأن [الذكاء الاصطناعي المتقدم] يشارك أكثر فأكثر في الاقتصاد، يجب أن نوزع الثروة والموارد أكثر مما لدينا، وسيكون ذلك مهمًا بمرور الوقت. لكنني لا أعتقد أن هذا سيحل المشكلة. لا أعتقد أن هذا سيعطي الناس معنى، لا أعتقد أنه يعني أن الناس سيتوقفون تمامًا عن محاولة إنشاء وفعل أشياء جديدة وأي شيء آخر. لذلك سأعتبرها تقنية تمكينية، لكنها ليست خطة للمجتمع».
السؤال المطروح هو كيف يجب أن تبدو خطة المجتمع بعد ذلك، وكتب عالم الكمبيوتر جارون لانيير، مؤسس مجال الواقع الافتراضي، في New Yorker هذا الأسبوع أن «الرسوم مقابل ملكية البيانات» يمكن أن تكون جزءًا أكبر من الحل.
الفرضية الأساسية
إليك الفرضية الأساسية: في الوقت الحالي، نقدم بياناتنا في الغالب مجانًا مقابل خدمات مجانية. يجادل لانير بأنه في عصر الذكاء الاصطناعي، نحتاج إلى التوقف عن القيام بذلك، وأن النماذج القوية التي تعمل حاليًا في طريقها إلى المجتمع تحتاج بدلاً من ذلك إلى «التواصل مع البشر» الذين يمنحونها الكثير للاستيعاب والتعلم في المقام الأول.
الفكرة هي أن يحصل الناس على «أموال مقابل ما يصنعونه، حتى عندما يتم تصفيته وإعادة دمجه» في شيء لا يمكن التعرف عليه.
هذا المفهوم ليس جديدًا تمامًا، حيث قدم لانير لأول مرة مفهوم الرسوم مقابل ملكية البيانات في مقال لهارفارد بيزنس ريفيو لعام 2018 بعنوان «مخطط من أجل مجتمع رقمي أفضل».
فقر جماعي
كما كتب في ذلك الوقت مع المؤلف المشارك والخبير الاقتصادي جلين ويل، «يشير [R] hetoric من قطاع التكنولوجيا إلى موجة قادمة من العمالة الناقصة بسبب الذكاء الاصطناعي (AI) والأتمتة.» لكن تنبؤات دعاة الدخل الأساسي الشامل «اترك مجالًا لنتيجتين فقط»، وهي توقعات متطرفة، كما لاحظ لانير وويل. «إما أن يكون هناك فقر جماعي على الرغم من التقدم التكنولوجي، أو سيتعين وضع الكثير من الثروة تحت السيطرة المركزية والوطنية من خلال صندوق الثروة الاجتماعية لتزويد المواطنين بدخل أساسي شامل».
المشكلة هي أن «القوة المفرطة التركيز وتقوض أو تتجاهل قيمة منشئي البيانات»، كما كتبوا.
تخصيص مبلغ
بطبيعة الحال، فإن تخصيص المبلغ المناسب من الائتمان للأشخاص لمساهماتهم التي لا حصر لها في كل ما هو موجود عبر الإنترنت ليس تحديًا بسيطًا. يقر لانير بأنه حتى باحثي ملكية البيانات لا يمكنهم الاتفاق على كيفية فصل كل شيء استوعبته نماذج الذكاء الاصطناعي أو كيفية محاولة إجراء محاسبة مفصلة. ومع ذلك، يعتقد لانير أنه يمكن القيام بذلك - تدريجيًا.
للأسف، حتى لو كانت هناك إرادة، هناك تحدٍ أكثر إلحاحًا - عدم الوصول - هناك الكثير للتغلب عليه. على الرغم من أن OpenAI قد أصدرت بعض بيانات التدريب الخاصة بها في السنوات السابقة، إلا أنها أغلقت الكيمونو تمامًا منذ ذلك الحين. عندما وصف رئيس OpenAI جريج بروكمان لـTechCrunch الشهر الماضي بيانات التدريب لأحدث وأقوى نموذج لغة كبير من OpenAI، GPT-4، قال إنها مشتقة من «مجموعة متنوعة من مصادر البيانات المرخصة والمنشأة والمتاحة للجمهور، التي قد تتضمن علنًا المعلومات الشخصية المتاحة»، لكنه رفض تقديم أي شيء أكثر تحديدًا.
جمع البيانات
مما لا يثير الدهشة، أن المنظمين يتصارعون مع ما يجب القيام به. OpenAI - التي تنتشر تقنيتها على وجه الخصوص كالنار في الهشيم - هي بالفعل في مرمى نيران عدد متزايد من البلدان، بما في ذلك السلطة الإيطالية، التي منعت استخدام chatbot الشهير ChatGPT. يقوم منظمو البيانات الفرنسيون والألمانيون والإيرلنديون والكنديون أيضًا بالتحقيق في كيفية جمع البيانات واستخدامها.
لكن كما قالت مارجريت ميتشل، باحثة الذكاء الاصطناعي التي كانت سابقًا القائدة المشاركة لأخلاقيات الذكاء الاصطناعي في Google، لمجلة Technology Review، قد يكون من المستحيل تقريبًا في هذه المرحلة على جميع هذه الشركات تحديد بيانات الأفراد وإزالتها من نماذجهم.
كما أوضح المنفذ: ستكون OpenAI في وضع أفضل اليوم إذا كانت مدمجة في حفظ سجلات البيانات منذ البداية، ولكن من المعتاد في صناعة الذكاء الاصطناعي إنشاء مجموعات بيانات لنماذج الذكاء الاصطناعي عن طريق إلغاء الويب بشكل عشوائي ثم الاستعانة بمصادر خارجية لبعض تنظيف تلك البيانات.
