ملخص المحتوى الرئيسي
شهدت تطبيقات تينسنت في مجال الذكاء الاصطناعي (AI) تغيرات عميقة في الفترة الأخيرة:
1. تحت قيادة كبير علماء الذكاء الاصطناعي، ياو شونيو، تحولت نماذج التعلم الآلي الكبيرة من التركيز على التصنيفات في القوائم إلى التركيز على تحسين تجربة المستخدم، مع تحسين جودة البيانات وإطلاق نموذج HY3.
2. شهدت المنتجات المبنية على الذكاء الاصطناعي (مثل الوكلاء الذكائيين وأدوات البرمجة) نموًا سريعًا، مما أدى إلى زيادة كبيرة في استهلاك الرموز (tokens)، لكن القدرة الحاسوبية ما زالت غير كافية؛ لذلك اختارت تينسنت التعاون مع شركات تصنيع الرقائق بدلاً من تطويرها بشكل مستقل.
3. أعاد الذكاء الاصطناعي تشكيل طريقة عمل الشركة، حيث أصبحت فرق البحث والتطوير أكثر استقلالية وصغرًا، وتحولت العمليات من التصميم المسبق للميزات إلى التركيز على النتائج.
4. ساهم الذكاء الاصطناعي في تحسين كفاءة البرمجة بشكل كبير، لكنه أيضًا أدى إلى ظهور تحديات جديدة مثل الأوهام الناتجة عن استخدام التقنيات ومراجعة الكود.
5. ما زالت تجارة منتجات الذكاء الاصطناعي الموجهة للمستخدمين النهائيين تواجه مشكلة ارتفاع التكاليف، لذلك تركز تينسنت حاليًا على تحسين تجربة المستخدم كأولوية.
التفسير التفصيلي
1. ياو شونيو وتحول نماذج تينسنت الكبيرة إلى نماذج “عملية”
في الماضي، ربما كانت نماذج تينسنت الكبيرة تهتم أكثر بـ“نتائج الاختبارات” (التصنيفات في القوائم الخارجية)، لكن ياو شونيو غير التركيز نحو “تجربة المستخدم”. على سبيل المثال، دفع بتصميم هذه النماذج بالتعاون مع تطبيق “يوانباو” (Yuanbao) لجعلها أكثر فهمًا لاحتياجات المستخدمين، وقام بإزالة الكثير من البيانات غير الضرورية للتدريب، مما أدى إلى تحسين نموذج HY3 بشكل كبير. وصفه تانغ داوشنغ (Tang Daosheng) بأنه “يبسط المعقدات”， أي أنه يحسّن النماذج لتركز على تجربة المستخدم الفعلية بدلاً من مجرد إظهار التقنيات.
2. نقص القدرة الحاسوبية وعدم الاعتماد على تطوير الرقائق المستقل
يتطلب تشغيل التطبيقات الذكية قدرة حاسوبية كبيرة، خاصة مع الزيادة في استخدامها مؤخرًا (مثل الوكلاء الذكائيين)، حيث يتضاعف استهلاك الرموز شهريًا ويصل إلى أكثر من 5 تريليونات في اليوم. يقول تانغ داوشنغ إن قدرة تينسنت على استخدام وحدات المعالجة الرسومية (GPUs) غير كافية، لكنها لا تخطط لتطوير رقائقها بنفسها نظرًا لنقص القدرات الإنتاجية عالميًا؛ لذلك تعتمد على شركات تصنيع الرقائق للحصول على المنتجات المطلوبة.
3. التغيير في طريقة عمل فرق تينسنت بفضل الذكاء الاصطناعي
في الماضي، كانت شركات الإنترنت تطور المنتجات وفقًا لخطوات محددة (تصميم الميزات → التطوير → الاختبار)، مع وجود طبقات إدارية كثيرة. أما في عصر الذكاء الاصطناعي:
- أصبحت الفرق أصغر حجمًا (ثلاثة إلى خمسة أشخاص) وأكثر استقلالية؛
- أصبحت العمليات أكثر شفافية، حيث يتم مشاركة المعلومات بين الأقسام والمستخدمين دون عوائق إدارية؛
- التركيز على النتائج أصبح أساسيًا، حيث لا يتم التفكير في الميزات أولاً بل في النتائج المرجوة.
هذا النمط الأكثر استقلالية يتجنب البطء الناتج عن التقارير المتعددة، مثل قدرة الفريق على الاستمرار في العمل بسهولة حتى مغادرة أحد الأعضاء.
4. تحسين كفاءة البرمجة بفضل الذكاء الاصطناعي
في عام 2022، كان فقط 30% من الكود المولد آليًا مقبولًا في تطبيقات تينسنت، لكن الآن أصبح أكثر من 90% من الكود يتم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي. يستخدم المبرمجون أداة CodeBuddy لتوجيه أربعة مساعدين آليين في نفس الوقت، وأصبح “معدل معالجة الطلبات” مؤشرًا رئيسيًا على سرعة الابتكار. على الرغم من أن تينسنت لم تقم بحساب تكلفة استخدام الرموز مقارنة بالنتائج، إلا أن النمو التجاري الناتج عن الاستثمار في التكنولوجيا كان كبيرًا.
لكن الذكاء الاصطناعي يطرح تحديات جديدة، مثل إمكانية إنتاج كود خاطئ أو الحاجة إلى مراجعة دقيقة للكود. لذلك بدأت الصناعة في وضع قيود على استخدام التقنيات الآلية، بما في ذلك استخدام الذكاء الاصطناعي نفسه لمراجعة الكود المولد.
5. صعوبات تجارة منتجات الذكاء الاصطناعي الموجهة للمستخدمين النهائيين
بدأت بعض التطبيقات المبنية على الذكاء الاصطناعي في تحصيل رسوم من المستخدمين، لكن تانغ داوشنغ يرى أن هذه المهمة صعبة نظرًا لارتفاع تكاليف التشغيل وتكلفة معالجة الاستفسارات. لا يمكن لنموذج الإعلانات أن يدعم هذه التكاليف نظرًا للاختلافات في عدد مرات استخدام المستخدمين واحتياجاتهم. لذلك تركز تينسنت حاليًا على تحسين تجربة المنتجات قبل التفكير في الربحية.
ما هو دور الموظفين في عصر الذكاء الاصطناعي؟
مع تحول الذكاء الاصطناعي إلى أداة لتنفيذ المهام، يبقى الدور الأساسي للموظفين في التحقق من صحة الكود وتحمل المسؤولية النهائية عن النتائج.
الخلاصة
تتكيف تطبيقات تينسنت مع قواعد عصر الذكاء الاصطناعي، من نماذج التعلم الآلي إلى طرق العمل والتفكير التجاري. على الرغم من التحديات المتعلقة بالقدرة الحاسوبية والتكاليف، فإن الهدف العام هو استخدام التكنولوجيا لتحسين الكفاءة وتلبية احتياجات المستخدمين، بدلاً من مجرد إظهار التقنيات.