ChatBIT: آفاق جديدة للذكاء الاصطناعي العسكري الصيني القائم على مكالمات النموذج المفتوح 🚀
باحثون صينيون يطورون الذكاء الاصطناعي العسكري باستخدام نموذج Llama مفتوح المصدر من Meta. يقال إن ChatBIT يحقق حوالي 90% من أداء نموذج لغة GPT-4 الخاص بـ OpenAI. 🎯
🌍 في عالم الذكاء الاصطناعيوتضع الصين معلما جديدا من خلال مشروع ChatBIT، وهو المشروع الذي من المتوقع أن يحدث ثورة في المجال العسكري. استخدام نموذج اللهب لـ هدف، ل مفتوح المصدروقد أحرز الباحثون تقدما كبيرا.
🌟 الشيء الأكثر إثارة للإعجاب في ChatBIT هو أنه من المفترض أن يحقق حوالي 90% من أداء GPT-4 من OpenAI، أحد أكثر نماذج اللغة تقدمًا في العالم. ويضع هذا الإنجاز الصين في موقع استراتيجي في تطوير التقنيات من الذكاء الاصطناعي. 🚀
🔍 مع هذا النوع من التقدم، من الضروري مراقبة كيفية تطور استخدام الذكاء الاصطناعي في الجيش والتداعيات التي قد تترتب على ذلك على مستوى العالم. إنه موضوع سيعطي بالتأكيد الكثير للحديث عنه! 💬
باحثون صينيون مرتبطون بـ جيش التحرير الشعبي الصيني لقد قاموا بتطوير نموذج الذكاء الاصطناعي المسمى تشات بيت، مصممة ل التطبيقات الجيش يستخدم نموذج المصدر المفتوح ميتا فليم. 🌐 وفقًا لـ رويترز، بعض الباحثين مرتبطون بـ أكاديمية العلوم العسكرية (AMS)، المجموعة البحثية الرئيسية لجيش التحرير الشعبي. 📚
وقد أكدت ثلاث مقالات أكاديمية وعدد من المحللين هذه المعلومات، مسلطين الضوء على أن تشات بيت يستخدم نموذج اللغة الكبير (LLM) اللهب 13ب من ميتا. تم تعديل هذا LLM للمجموعة و الملاحقة القضائية المعلومات الاستخباراتية، مما يسمح للمخططين العسكريين باستخدامها في اتخاذ القرارات العملياتية. 🧠💡
وبحسب إحدى المقالات التي نقلتها رويترز، فإن الذكاء الاصطناعي العسكري "مُحسَّن لأداء مهام الحوار والأسئلة والأجوبة في المجال العسكري". كما زعم أن ChatBIT يؤدي حوالي 90% من أداء من ماجستير القانون جي بي تي-4 من OpenAI، على الرغم من أن المقال لم يشير إلى كيفية اختبار أدائه أو ما إذا كان نموذج الذكاء الاصطناعي قد تم استخدامه في الميدان. 🤔🔍
ومع ذلك، فإن استخدامها لنماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر قد يسمح لها بمضاهاة أحدث النماذج التي أصدرتها الشركات العملاقة تكنولوجي الأمريكيون في اختبارات معيارية. "هذه هي المرة الأولى التي تتوفر فيها أدلة قوية على أن خبراء الجيش الصيني في الصين كانوا يبحثون بشكل منهجي ويحاولون تسخير قوة برامج الماجستير في القانون مفتوحة المصدر، وخاصة تلك من شركة ميتا، لأغراض عسكرية"، كما يقول. ساني تشيونغ، باحث مشارك في مؤسسة جيمستاون، وهو مركز أبحاث مقره واشنطن العاصمة يركز على التكنولوجيات الناشئة ذات الاستخدام المزدوج في الصين، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي. 🚀🌍
يحظر ترخيص Meta صراحةً استخدام Llama لـ التطبيقات تعتبر هذه الأنظمة غير قانونية، ولكن طبيعتها مفتوحة المصدر تجعل فرض مثل هذه القيود أمراً مستحيلاً تقريباً. ❌🔓 ومع ذلك، قالت شركة ميتا في بيان إن هذا الاستخدام المزعوم لـ LLM Llama 13B، والذي تعتبره "نسخة قديمة" نظرًا لأنه يدرب بالفعل Llama 4، غير ذي صلة إلى حد كبير، خاصة وأن الصين تستثمر تريليونات الدولارات للحصول على ميزة في التكنولوجيا. من الذكاء الاصطناعي. 💰🤖
بالإضافة إلى ذلك، أشار باحثون آخرون إلى أن تشات بيت تم استخدام 100 ألف سجل حوار عسكري فقط، وهو الحد الأدنى نظرًا لأن أحدث النماذج يتم تدريبها على تريليونات من نقاط البيانات. يتساءل بعض الخبراء عن مدى جدوى استخدام مثل هذه المجموعة الصغيرة من البيانات في تدريب الذكاء الاصطناعي العسكري. ومع ذلك، قد يكون ChatBIT مجرد دليل على المفهوم، حيث تخطط معاهد الأبحاث العسكرية المشاركة لإنشاء نماذج أوسع. 📈🔬
وعلاوة على ذلك، ربما تكون الحكومة الصينية قد نشرت هذه الأوراق البحثية كإشارة إلى الولايات المتحدة بأنها لا تخشى استخدام الذكاء الاصطناعي للحصول على ميزة. تكنولوجي على الساحة العالمية. 🌎⚔️
بغض النظر عن حجم هذا التطور، فقد كانت واشنطن خائفة من هذا الخبر: استخدام التقنيات برامج أميركية مفتوحة المصدر من شأنها أن تمنح خصومها ميزة عسكرية. لذلك، بالإضافة إلى توسيع عناصر التحكم يتم تصديرها إلى الصين، ويريد العديد من المشرعين الأمريكيين أيضًا منع وصول البلاد إلى التقنيات مفتوحة المصدر/الموحدة مثل RISC-V. كما أنها تتخذ خطوات لمنع الكيانات الأمريكية من الاستثمار في الذكاء الاصطناعي وأشباه الموصلات الحوسبة الكم في الصين. 💼🔒
وهذا هو السيف ذو الحدين الذي يتعين على صناع القرار في الولايات المتحدة أن يتعاملوا معه. وبطبيعة الحال، فإنهم لا يريدون منح حق الوصول إلى تكنولوجياتقدموا إلى خصومهم من خلال وسائل مفتوحة المصدر؛ ومع ذلك، فإن تكنولوجيا المصدر المفتوح تشكل أيضًا محركًا رئيسيًا للتقدم التكنولوجي، والحد منها قد يضع الشركات الأمريكية في وضع غير مؤات. 🤔⚖️
