من الصعب أن فكر في العام الماضي – أو توقع العام التالي – دون الشعور بالتساؤل بشأن الحجم الهائل للابتكار الذي يحدث عبر مشهد الذكاء الاصطناعي. على أساس أسبوعي ، ينشر الباحثون عبر الصناعة والأوساط الأكاديمية أعمالًا تعمل على تطوير أحدث ما توصلت إليه التكنولوجيا في كل مجال تقريبًا من مجالات الذكاء الاصطناعي ، متجاوزين لوحات الصدارة القياسية وتحقيق مآثر تتجاوز ما كنا نتخيله حتى قبل بضع سنوات.
يرجع هذا التقدم في جزء كبير منه إلى التطورات السريعة التي شهدناها في نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة. سمح لنا التقدم الأخير في تقنيات الحوسبة الفائقة والتطبيقات الجديدة لبنى الشبكات العصبية بتدريب نماذج مركزية ضخمة يمكنها إنجاز مجموعة متنوعة من المهام باستخدام مدخلات اللغة الطبيعية – من تلخيص وإنشاء نص بمستويات غير مسبوقة من التطور ، وحتى إنشاء كود معقد . للمطورين.
أدى الجمع بين نماذج اللغات الكبيرة والتشفير إلى اثنين من أقوى تطورات الذكاء الاصطناعي التي شهدناها في عام 2022: إدخال نموذج OpenAI Codex – وهو نموذج كبير للذكاء الاصطناعي يمكنه ترجمة مدخلات اللغة الطبيعية إلى أكثر من اثنتي عشرة لغة برمجة – و إطلاق GitHub Copilot ، وهو مساعد برمجة يعتمد على Codex.
تاريخياً ، كانت برمجة الكمبيوتر تدور حول الترجمة: يجب أن يتعلم البشر لغة الآلات للتواصل معهم. لكن الآن ، يتيح لنا الدستور الغذائي استخدام اللغة الطبيعية للتعبير عن نوايانا ، وتتحمل الآلة مسؤولية ترجمة تلك النوايا إلى رمز. إنه في الأساس مترجم بين الخيال البشري وأي برنامج به واجهة برمجة تطبيقات.
أتاح Codex إنشاء GitHub Copilot ، وهو شريك برمجة افتراضي يولد ، في المتوسط ، أكثر من 40 بالمائة من الكود للمطورين الذين يستخدمونه. على مدار الأشهر والسنوات المقبلة ، مع زيادة حجم نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة بشكل موثوق وتصبح أكثر قوة ، سيصبح GitHub Copilot مفيدًا بشكل متزايد للمطورين الذين يعتمدون عليه ، مما يوفر وقتهم لمزيد من العمل الجذاب والإبداعي وتعزيز كفاءتهم.
في حد ذاته ، هذه خطوة رائعة حقًا إلى الأمام في الإنتاجية للمطورين وحدهم ، مجتمع من العاملين في مجال المعرفة الذين يتصارعون مع التعقيد غير العادي والطلب غير المسبوق على مواهبهم. لكنها مجرد خطوة أولى للعديد من الأشياء التي سيتم اتخاذها في عام 2023 حيث نرى هذا النمط يتكرر عبر أنواع أخرى من العمل المعرفي.
في عام 2023 ، سنرى Codex ونماذج كبيرة أخرى للذكاء الاصطناعي تُستخدم لإنشاء “مساعدين” لأنواع أخرى من العمل الفكري. من المحتمل أن تكون التطبيقات لا حصر لها ، ومحدودة فقط بقدرة الفرد على تخيل السيناريوهات التي يمكن فيها تطبيق مثل هذه البرامج المساعدة على الإنتاجية على أنواع أخرى من العمل المعرفي المعقد – سواء كان ذلك لتحرير مقاطع الفيديو ، أو كتابة النصوص ، أو تصميم جزيئات جديدة للأدوية ، أو إنشاء وصفات التصنيع من النماذج ثلاثية الأبعاد.
من خلال تطبيق نفس التقنية الأساسية المستخدمة في إنشاء GitHub Copilot ، سيكون من الممكن بناء مساعدين لأي جانب معقد ومتكرر من العمل المعرفي ، مما يسمح للعاملين في مجال المعرفة بقضاء وقتهم في المهام المعرفية ذات المستوى الأعلى ، وتحويل مدى عظمة العديد منهم بشكل فعال منا يتفاعل مع التكنولوجيا لإنجاز الأمور.
يتطلب عالمنا الذي يزداد تعقيدًا وكثافة المعلومات مزيدًا من العمل المعرفي كل عام ، مما يفرض مطالب متزايدة على هؤلاء العمال في كل مجال وصناعة. يمكن لـ Copilots for Everything تقديم ثورة حقيقية لأنواع العمل حيث كانت مكاسب الإنتاجية قليلة ومتباعدة منذ اختراع الكمبيوتر الشخصي والإنترنت.
