ملخص المحتوى الرئيسي
هذا الحوار هو تبادل علني بين تانغ داوشينغ، نائب الرئيس التنفيذي الأول في مجموعة تطوير تكنولوجيا المعلومات تنسنت، وياو شونيو، كبير علماء الذكاء الاصطناعي في الشركة. يدور المحتوى بشكل أساسي حول دور ياو شونيو بعد انضمامه إلى تنسنت، وجوهر “المرحلة الثانية” من تطور الذكاء الاصطناعي، والاستراتيجيات الجديدة لتقنيات الذكاء الاصطناعي في تنسنت (مثل التنسيق بين النماذج والمنتجات، وتحديث نظام هونيوان 3)، بالإضافة إلى ردود على ادعاءات بأن تطور تقنيات الذكاء الاصطناعي في تنسنت قد تباطأ. لقد أسس ياو شونيو ثقة بين الفرق المختلفة من خلال إجراءات عملية (مثل مساعدة روبوت الدردشة “يوانباو” في التكيف مع تقنية DeepSeek)، مما سمح له بالحصول على السلطة اللازمة لتنسيق نماذج ومنتجات الذكاء الاصطناعي في تنسنت. يعتقد أن جوهر “المرحلة الثانية” من تطور الذكاء الاصطناعي يكمن في “تحديد المشكلات الصحيحة” وليس فقط في استخدام التقنيات، وأن مزايا سيناريوهات المنتجات في تنسنت هي ما جذبه للعمل هناك. كما أشار إلى أن تطور تقنيات الذكاء الاصطناعي في تنسنت قد تحول من نموذج التنافس بين الأقسام المختلفة إلى نموذج التعاون المشترك، حيث يمكن للمنتجات أن تشارك مع بعضها البعض في الموارد والقدرات. التركيز الرئيسي لتحديث هونيوان 3 يتمثل في تحسين البنية التحتية والبيانات واتخاذ القرارات بناءً على الخبرة. وأخيرًا، رد على ادعاءات بأن تطور تقنيات الذكاء الاصطناعي في تنسنت قد تباطأ، مؤكدًا أن الأمر يشبه سباق الماراثون طويل الأمد والمتعدد الجوانب، وأننا للتو بدأنا فيه.
1. دور ياو شونيو في تنسنت: الثقة كأساس للحصول على السلطة
بعد انضمامه إلى تنسنت، توسعت مسؤوليات ياو شونيو لتشمل ليس فقط نماذج الذكاء الاصطناعي ولكن أيضًا البنية التحتية الخاصة به، وأصبح المسؤول الرئيسي عن تنسيق نماذج ومنتجات الذكاء الاصطناعي في الشركة (باستثناء منتج “ويتشات”). كانت الخطوة الحاسمة للحصول على هذه السلطة هي بناء ثقة بين الفرق المختلفة من خلال إجراءات عملية:
- في بداية تطوير نظام هونيان، عندما لم تكن النماذج جاهزة بعد، أرسل فريقًا متخصصًا لمساعدة روبوت الدردشة “يوانباو” في التكيف مع تقنية DeepSeek. كان هناك اعتراض من بعض أعضاء الفرق، لكن ياو شونيو أكد على أهمية الحفاظ على عدد المستخدمين لـ “يوانباو” لتحسين التطورات المستقبلية والتعاون طويل الأمد. وقد أثبت هذا الإجراء أن فريق نماذج الذكاء الاصطناعي يفكر من منظور المنتج، مما ساهم في بناء أساس الثقة لتحديث هونيان 3.
- هذا الحوار نفسه يرسل رسالة قوية إلى الخارج بأن ياو شونيو حصل على ثقة الإدارة العليا وأصبح أحد صانعي القرارات الرئيسيين في مجال الذكاء الاصطناعي.
2. “المرحلة الثانية” من تطور الذكاء الاصطناعي: نقص المشكلات وليس الأدوات
يعتقد ياو شونيو أن ما يفتقر إليه “المرحلة الثانية” من تطور الذكاء الاصطناعي هو المشكلات الجيدة، وليس الأدوات. في الماضي، كان التركيز على إيجاد حلول لمشكلات محددة (مثل تطوير نماذج خاصة للغواء الصيني أو الترجمة)، أما الآن فإن النماذج المتقدمة أصبحت أدوات عامة يمكن استخدامها في مختلف التطبيقات. لكن الأهم هو تحديد المشكلات الحقيقية التي يجب حلها باستخدام التكنولوجيا، وهذا ما يوفره تطبيقات تنسنت بشكل كبير.
3. تغير في نهج تنسنت: من التنافس إلى التعاون المدفوع بالذكاء الاصطناعي
في الماضي، كانت استراتيجية تنسنت تقوم على التنافس بين أقسامها المختلفة (مثل إنتاج روبوتات دردشة متعددة)، لكن في عصر الذكاء الاصطناعي، هذا التوجه يتغير. يؤكد ياو شونيو أن نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) تتميز بالقدرة على التعامل مع مهام متنوعة، وأن منتجات تنسنت يمكن أن تشارك بينها المعلومات والقدرات (مثل روبوت الدردشة “يوانباو” مع أداة العمل الذكية “WorkBuddy”). هذا التعاون يسمح لتقنيات الذكاء الاصطناعي في تنسنت بأن تعمل بشكل أكثر فعالية وتنسيقًا.
4. تحديث هونيان 3: التركيز على البنية التحتية والبيانات
لا يوجد سر كبير في تحديث هونيان 3، حيث ركزت تنسنت على ثلاثة جوانب رئيسية:
- إعادة بناء البنية التحتية لتحسين كفاءة تدريب النماذج.
- تحسين جودة البيانات عبر تحديد مشكلات أكثر واقعية وتنويع فئات البيانات.
- اتخاذ القرارات بناءً على الخبرة، دون اعتماد صيغ ثابتة.
5. هل تطور تقنيات الذكاء الاصطناعي في تنسنت قد تباطأ؟
ردًا على ادعاءات بأن تطور تقنيات الذكاء الاصطناعي في تنسنت قد تباطأ، يشير ياو شونيو إلى أن الأمر يشبه سباق الماراثون طويل الأمد والمتعدد الجوانب، وأن تنسنت لديها الكثير من الموارد (مثل بيانات مستخدمي “ويتشات” وروبوتات الدردشة) التي تساعدها على التقدم. كما يؤكد أن تطور الذكاء الاصطناعي ليس سباقًا خاصًا بتنسنت فحسب، بل جزء من تطور التكنولوجيا العالمية.
باختصار، يركز هذا المقال على كيف تستخدم تنسنت تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحسين منتجاتها وخدماتها، مع التأكيد على أهمية البنية التحتية والبيانات والقرارات المبنية على الخبرة.