في 24 أكتوبر الماضي، وبناءً على دعوة من الجمعية الكورية للذكاء الصناعي (KOIIA)، شاركنا في «أكاديمية تطوير المواهب الأساسية للشركات المتوسطة لعام 2025، ندوة استراتيجية الاستجابة للصناعات المستقبلية»، حيث ألقى الرئيس التنفيذي لـ CLEVI، لي هوان-هو، الكلمة الرئيسية.
شاركنا في جلسة «حالات اعتماد تقنيات الذكاء الاصطناعي والاستراتيجيات العملية للتحول الرقمي (DX)» بموضوع «حالات استخدام الذكاء الاصطناعي الفيزيائي وعوامل الفشل واستراتيجيات التحسين خلال عملية اعتماد وكلاء RAG».
مع تزايد الاهتمام مؤخراً بوكلاء الذكاء الاصطناعي، يتزايد أيضاً عدد الشركات التي تفكر في اعتماد الذكاء الاصطناعي. ونعلم أن العديد من المؤسسات والشركات بدأت بالفعل بتجربة الذكاء الاصطناعي وتشغيله.
لكن، وللأسف، أظهرت الدراسات أن العديد من الشركات والمؤسسات لا تحقق عائد الاستثمار (ROI) المطلوب، أو أن الوظائف التي كانت تعمل في إثبات المفهوم (PoC) لا تقدم إجابات مناسبة أو لا تعمل بشكل صحيح في المشروع الفعلي أو في مواقع العمل.
وبسبب هذه المعلومات، تتردد العديد من الشركات في اعتماد الذكاء الاصطناعي على عجل.
خلال هذه المحاضرة، شرح الرئيس التنفيذي لـ CLEVI، لي هوان-هو، بالتفصيل حدود أنظمة RAG، وهي أحد أبرز أسباب فشل اعتماد الذكاء الاصطناعي على عجل، إضافةً إلى النماذج مفتوحة المصدر أو نماذج اللغات الكبيرة الصغيرة (SLM)، موضحاً سبب فشل حالات الاعتماد السابقة.
في النهاية، يعود سبب استخدام الذكاء الاصطناعي إلى الرغبة في أن يحل محل الإنسان في أداء الأعمال أو أن يقدم أداءً أفضل من الإنسان.
لكن العاملين في الشركات التي اعتمدت الذكاء الاصطناعي حالياً لا يثقون بجودة إجابات الذكاء الاصطناعي، ولذلك تزداد شكاواهم من أن عبء العمل ارتفع بدلاً من أن ينخفض، بسبب اضطرارهم إلى التحقق من محتوى إجابات الذكاء الاصطناعي واحدةً تلو الأخرى.
ويعود السبب في معظم الحالات إلى أن الشركات تستخدم نماذج SLM مفتوحة المصدر بعد ضبطها بدقة كحلول.
قد يبدو من المنطقي أن يصبح الذكاء الاصطناعي أكثر ذكاءً عند تعليمه معارف جديدة، لكن تعليمه معارف جديدة يؤدي، على العكس، إلى فقدان ذكرياته السابقة، أي أوزان المعلمات العشوائية.
وتتمثل المشكلة الأكثر خطورة في أن أحداً لا يعرف أي معلومات أو معارف قد فُقدت.
بما أن اعتماد الذكاء الاصطناعي ليس أمرًا يتطلب موارد بسيطة، فلا بد أنكم أجرَيتم الكثير من عمليات التحقق منذ مرحلة إثبات المفهوم (PoC).
فلماذا لم تظهر مثل هذه المشكلة في ذلك الوقت؟ السبب بالطبع هو أنه أُعيد تدريب النموذج باستخدام معلومات مستهدفة.
إذا علّمنا الذكاء الاصطناعي الذي كان يعرف الأرقام فقط الأحرفَ الأبجدية، ثم طرحنا عليه أسئلةً عن الأحرف الأبجدية فقط، فمن الطبيعي أن يجيب بشكل جيد. لكن هل تحتاج الميادين العملية إلى نماذج متخصصة في مجال معين فقط؟
تواجه مياديننا العملية كل يوم بيئات وبيانات جديدة. لكن الذكاء الاصطناعي الذي تم تدريبه مع تدمير معارفه السابقة عشوائيًا لا يستطيع ضمان قابلية الاستخدام العام، فضلًا عن الدقة.
لذلك، نحتاج إلى امتلاك نموذج لغوي ضخم From-scratch Foundation أو إلى تقنية تتيح إنشاء هذا النموذج.
وذلك لأن هذه النماذج تمتلك تقريبًا كل المعارف الموجودة في العالم، ما يجعل جودة الإجابات ودقتها مرتفعتين.
في المجالات المتخصصة، يمكن التغلب على عيوب SLM الذي خضع للضبط الدقيق باستخدام تقنية SFT(Supervised Fine-Tuning)، أو باستخدام نظام RAG للبيانات قليلة الحجم، أو تقنية قاعدة البيانات الدلالية، وهي نظام قاعدة بيانات للذكاء طوّرته CLEVI.
ولأن الحكومة تدرك أيضًا أهمية نماذج الأساس هذه، فإنها تقدم دعمًا كبيرًا لها.
إنه مشروع الذكاء الاصطناعي الوطني. وسيكون الهدف الأكبر لهذا المشروع هو ضمان السيادة الرقمية.
ولأن CLEVI كانت تدرك أيضًا العيوب الخطيرة لاستخدام النماذج مفتوحة المصدر، فقد طوّرنا نماذج CLEVI ودرّبناها بشكل مستقل، بدءًا من جمع البيانات وصولًا إلى تصميم البنية المعمارية.
تتمتع نماذج CLEVI الحالية بأداء لا يتراجع إطلاقًا حتى عند منافسة أبرز نماذج الذكاء الاصطناعي في العالم.
وبما أن CLEVI تمتلك نماذجها الخاصة، فهي لا تواجه أيضًا مشكلة التبعية التي قد تنشأ عند استخدام نماذج خارجية.
أصبح اعتماد الذكاء الاصطناعي ضرورةً لا خيارًا. لكن من الصعب تحقيق النتائج المرجوة بمجرد اعتماد أحدث التقنيات.
يبدأ الابتكار الحقيقي فقط عندما نفهم حدود التقنية بدقة، ونضع الاستراتيجية المثلى التي تتناسب مع بيئة مؤسستنا وأهدافها.
تعمل CLEVI على تقليل التجارب غير الناجحة والمخاطر التي تواجهها الشركات أثناء اعتماد الذكاء الاصطناعي، بفضل قدراتها التقنية المتميزة، مثل نموذجها اللغوي الضخم المستقل وقاعدة البيانات الدلالية.
رح نضلّنا نصغي لأصوات العاملين بالميدان، ونعمل كل جهدنا لنكون شريك الذكاء الاصطناعي الموثوق فيه من قبل عدد أكبر من الشركات. نتمنّى تبنوا النجاح الحقيقي لاعتماد الذكاء الاصطناعي مع CLEVI.