يقول بالاجي إن الذكاء الاصطناعي متعدد الآلهة، وليس موحداً، مما يعني أنه لا يوجد نظام واحد فائق الذكاء يحكم كل شيء. بدلاً من ذلك، هناك العديد من أنظمة الذكاء الاصطناعيtron، كل منها مدعوم من قبل جهات مختلفة.
يقول: "نلاحظ تجريبياً ذكاءً اصطناعياً متعدد الآلهة... بدلاً من نموذج واحد ذي قدرة مطلقة". هذا يُبدد وهم قدرة الذكاء الاصطناعي العام على تحويل العالم إلى مجرد أدوات. ما لدينا هو توازن قوى بين العديد من التوليفات بين الإنسان والذكاء الاصطناعي، وليس قوة مهيمنة واحدة.
يقول إن الذكاء الاصطناعي يعمل حاليًا فقط في المراحل المتوسطة. فهو لا يُنجز المهام كاملةً من البداية إلى النهاية. لا يزال هناك حاجة إلى أشخاص في كلا الطرفين؛ شخص لتوجيه الذكاء الاصطناعي وآخر للتحقق من مخرجاته.
لذا، انتقلت جميع التكاليف والجهود الحقيقية إلى الأطراف: التوجيه والتحقق. هذا هو المجال الذي تنفق فيه الشركات أموالها الآن، على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي يُسرّع جوهر العملية.
الذكاء الاصطناعي يجعلك أكثر ذكاءً، ولكن فقط إذا كنت ذكيًا بالفعل
لا يُطلق بالاجي على هذا النوع من الذكاء اسم الذكاء الاصطناعي، بل يُسميه الذكاء المُعزز. ولأن الذكاء الاصطناعي لا يتصرف من تلقاء نفسه، فهو ليس فاعلاً بشكل كامل، ولا يضع أهدافاً طويلة الأجل، ولا يستطيع التحقق من مخرجاته. يقول: "عليك بذل جهد كبير في التوجيه والتحقق ودمج النظام". لذا، فإن مدى فائدة الذكاء الاصطناعي يعتمد على مدى ذكائك. فإذا أعطيته تعليمات خاطئة، فسيعطيك نتائج خاطئة.
ويقول أيضاً إن الذكاء الاصطناعي لا يحل محلك، بل يساعدك فقط على القيام بمزيد من المهام. فبواسطته، يمكنك التظاهر بأنك مصمم واجهات مستخدم أو رسام رسوم متحركة للألعاب بشكل مقبول. لكن لا تتوقع جودة احترافية. فالذكاء الاصطناعي يجعلك جيداً بما يكفي لتكون متوسطاً، وليس ممتازاً. وللحصول على جودة حقيقية، ما زلت بحاجة إلى متخصصين.
هناك مهمة أخرى تشغلها ، وهي مهمة الإصدار السابق منها. لقد أزاحت تقنية Midjourney تقنية Stable Diffusion من سير العمل، وحلّ GPT-4 محل GPT-3. وكما يقول بالاجي: "الذكاء الاصطناعي لا يأخذ وظيفتك، بل يأخذ وظيفة الذكاء الاصطناعي السابق". بمجرد أن تُهيئ الشركات مساحة للذكاء الاصطناعي في سير العمل، مثل إنشاء الصور أو توليد الأكواد، تبقى هذه المساحة مشغولة، ويتم تسليمها ببساطة إلى النموذج الأحدث والأفضل.
ويقول أيضًا إن الذكاء الاصطناعي يتفوق على النصوص في التعامل مع الصور. فمن الأسهل على البشر تقييم صورة ما من التحقق من سلسلة طويلة من التعليمات البرمجية أو فقرات نصية. ويضيف بالاجي: "يمكن التحقق من واجهات المستخدم والصور بسهولة بالعين المجردة". أما مع النصوص، فيكون التحقق من دقتها أبطأ وأكثر تكلفة.
تُقيّد العملات المشفرة ما يمكن للذكاء الاصطناعي فعله وما لا يمكنه فعله
يُفرّق بالاجي بين آلية عمل الذكاء الاصطناعي وآلية عمل العملات الرقمية . فالذكاء الاصطناعي احتمالي، يعتمد على التخمين بناءً على الأنماط. أما العملات الرقمية فهي حتمية، وتعتمد على رياضيات دقيقة وقابلة للإثبات. لذا، تُصبح العملات الرقمية حدًا يصعب على الذكاء الاصطناعي تجاوزه.
قد يتمكن الذكاء الاصطناعي من فك رموز التحقق (CAPTCHA)، لكنه لا يستطيع تزييف رصيد البلوك تشين. يقول: "الذكاء الاصطناعي يجعل كل شيء مزيفًا، لكن العملات الرقمية تعيده إلى الواقع". قد يحل الذكاء الاصطناعي معادلات بسيطة، لكن المعادلات التشفيرية لا تزال تعيقه.
يوجد بالفعل نوع من الذكاء الاصطناعي القاتل، ألا وهو الطائرات المسيّرة. يقول بالاجي: "كل دولة تسعى لتطويره". ليس مولدات الصور أو برامج الدردشة الآلية هي التي تشكل التهديد، بل الأسلحة ذاتية التشغيل. هذا هو المجال الذي بات فيه تأثير الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي مميتًا بالفعل.
يجادل بأن الذكاء الاصطناعي يُساهم في اللامركزية، لا في المركزية. ففي الوقت الراهن، يوجد عدد هائل من شركات الذكاء الاصطناعي، وليس شركة أو اثنتين عملاقتين فقط. ويمكن لفرق صغيرة تمتلك أدوات جيدة أن تُنجز الكثير. كما أن نماذج المصادر المفتوحة تتطور بسرعة. لذا، حتى بدون ميزانيات ضخمة، تستطيع مجموعات صغيرة بناء أنظمة ذكاء اصطناعيtron. وهذا يُشتت السلطة بدلاً من تركيزها.
يرفض بالاجي أيضاً فكرة أن زيادة الذكاء الاصطناعي أفضل دائماً. ويقول إن النسبة المثالية ليست صفراً، وليست ١٠٠٪. "الذكاء الاصطناعي بنسبة ٠٪ بطيء، لكن الذكاء الاصطناعي بنسبة ١٠٠٪ رديء". تكمن القيمة الحقيقية في الوسط. قلة الذكاء الاصطناعي تعني التخلف عن الركب. وكثرته تؤدي إلى تراجع الجودة. ويشبه ذلك بمنحنى لافر، وهو مفهوم في علم الاقتصاد يشير إلى وجود نقطة مثالية بين طرفي النقيض.
حجته الختامية ، يوضح لماذا تُعتبر أنظمة اليوم ذكاءً اصطناعياً محدوداً، وليست آلاتٍ خارقة. ويقسم ذلك إلى أربعة أنواع من القيود:
- من الناحية الاقتصادية: كل استدعاء لواجهة برمجة التطبيقات يكلف مالاً. استخدام الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع ليس مجانياً.
- maticالرياضي: لا يستطيع الذكاء الاصطناعي حل المشكلات الفوضوية أو التشفيرية.
- من الناحية العملية: لا يزال هناك حاجة إلى البشر لتوجيه المستخدمين والتحقق من النتائج. لا يمكن للذكاء الاصطناعي إنجاز المهمة كاملة بمفرده.
- من الناحية المادية: لا يجمع الذكاء الاصطناعي بيانات من العالم الحقيقي من تلقاء نفسه. فهو لا يستطيع استشعار بيئته أو تفسيرها كما يفعل البشر.
ويختتم حديثه بالقول إن هذه القيود قد تُزال لاحقًا. من الممكن أن يتمكن الباحثون في المستقبل من دمج التفكير النمطي (السريع والبديهي، كالذكاء الاصطناعي) مع التفكير المنطقي والدقيق (الأكثر منطقية ودقة، كالحوسبة التقليدية). لكن في الوقت الراهن، يبقى هذا مجرد نظرية، ولا تزال المسألة مفتوحة. لا يوجد ذكاء اصطناعي كلي المعرفة، بل مجرد أدوات (باهظة الثمن، ومحدودة، وتنافسية) تُنفذ ما يُطلب منها وتحتاج إلى مراجعة مستمرة.

