دراسات وتقارير

تقرير: الذكاء الاصطناعي في محركات البحث يشكل تحديًا بمليارات الدولارات

قال (جون هينيسي) رئيس مجلس إدارة شركة (ألفابيت)، إن شركته تواجه تحديًا ماليًا كبيرًا في إدماج تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي في محرك البحث جوجل، إذ ذكر في لقاءٍ له مع وكالة رويترز أن تكلفة استخدام نماذج الدردشة القائمة على الذكاء الاصطناعي على غرار ChatGPT قد تصل إلى عشرة أضعاف تكاليف محرّك البحث التقليدي الذي يعتمد على الكلمات المفتاحية.

وكانت جوجل قد كشفت في فترة سابقة من شهر فبراير الجاري عن روبوت الدردشة الذكي (بارد) Bard، الذي تعتزم إدماجه في محرّك جوجل على غرار ما قامت به مايكروسوفت في إدماجها لـ ChatGPT في محرك Bing.

وتكمن المشكلة وفقًا لـ (هينيسي) في قوة المعالجة الحاسوبية التي يتطلبها البحث القائم على الذكاء الاصطناعي، إذ تعتمد روبوتات الدردشة على ما تصل تكلفته إلى مليارات الدولارات من شرائح المعالجة. وإضافةً إلى التكلفة العتادية، سيكون على الشركات المشغّلة لهذه التقنية تحمّل تكاليف الاستهلاك العالي للطاقة الكهربائية. وقال إن تكلفة تشغيل روبوتات الذكاء الاصطناعي إضافةً إلى تراجع عائدات إعلانات البحث التقليدي، سيكون لها تأثير كبير في شركة مثل ألفابيت.

وتعاملت جوجل مع قرابة 3.3 تريليونات طلب بحث العام الماضي، بتكلفة تبلغ قرابة خُمُسَ سنت لكل منها، في حين أن استخدام الذكاء الاصطناعي للإجابة عن نصف تلك الطلبات بإجابة تتألف من 50 كلمة لكل إجابة قد تزيد من تكاليف الشركة بما يصل إلى 6 مليارات بحلول عام 2024، وفقًا لما ذكرته رويترز.

وبالرغم من التكلفة العالية، تجد ألفابيت نفسها تحت ضغط خوض هذا التحدي بعد أن أقدمت مُنافستها الرئيسية مايكروسوفت على هذه الخطوة في محرك Bing. وتسعى مايكروسوفت إلى كسر سيطرة ألفابيت على سوق محركات البحث إذ يستحوذ محرك بحثها (جوجل) على 91% من السوق وفقًا لدراسات أخيرة.

ووفقًا لرويترز، فإن الخوف من عدم دقة الذكاء الاصطناعي وتكلفة تشغيله هما السببان الرئيسيان اللذان يقفان خلف تأخّر شركات البحث والتواصل الاجتماعي في تبنّي هذه التقنية، رغم المليارات التي بحوزة تلك الشركات. وهو السبب الذي دعا باحثي ألفابيت وغيرها إلى البحث عن طرق لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل أقل تكلفة.

وبحسب التقرير، فقد تمكنت شركات مثل OpenAI من العثور على طرق لتخفيض التكاليف عبر التوصل إلى شيفرات برمجية معقدة من شأنها تحسين أداء شرائح المعالجة. ومن الحلول الأخرى إمكانية استخدام نماذج ذكاء اصطناعي أصغر لتنفيذ المهام الأبسط. وكانت جوجل قد أعلنت أنها اعتمدت على نسخة مُصغرة من نموذجها اللغوي LaMDA لتشغيل روبوتها الذكي Bard، وهو ما يتيح للشركة استيعاب عدد أكبر من المستخدمين.

زر الذهاب إلى الأعلى