تواجه مجالات الذكاء الاصطناعي في جميع أنحاء العالم مجموعة من التحديات. على سبيل المثال، يعاني الرئيس التنفيذي لشركة ناشئة في الذكاء الاصطناعي في طوكيو من تكاليف التشغيل الباهظة لنموذج الاستشارة القانونية باللغة اليابانية. استغرق تطوير هذا النموذج ستة أشهر، وبعد ثلاثة أشهر من إطلاقه، كانت العوائد ضئيلة، ومع ذلك يحتاج إلى دفع مليون ين ياباني شهريًا كتكاليف للخوادم والبيانات.

في الوقت نفسه في لندن، اكتشفت الباحثة الطبية صوفيا أن كمية كبيرة من بيانات الأشعة السينية التي شاركت في تسميتها تم استخدامها من قبل شركة تكنولوجيا لتدريب نموذج تشخيصي، دون أن تحصل على أي اعتراف باسمها أو أي تعويض. وهذا يبرز مشكلة تجاهل حقوق المساهمين في البيانات.

تعكس حالة شنتشن بعداً آخر من الأزمات. المطور آي كاي يحاول تطوير نموذج لفحص الجودة للمكونات الإلكترونية المتخصصة، لكنه توقف لفترة طويلة بسبب نقص القدرة الحاسوبية ونقص البيانات عالية الجودة. وهذا يعكس العقبات الكبيرة التي تواجه المطورين الصغار والمتوسطين في الحصول على الموارد.

تسلط هذه الحالات الموزعة ولكن المترابطة الضوء على النقاط الأساسية الحالية في نظام الذكاء الاصطناعي: يتم تجاهل مساهمات مزودي البيانات، ويواجه المطورون الصغار والمتوسطون اختناقات في الموارد، وغالبًا ما يتم احتكار قيمة النماذج من قبل الشركات الكبرى. على الرغم من أننا نناقش غالبًا التقدم الثوري في تقنيات الذكاء الاصطناعي، فإننا نتجاهل مشكلات البنية التحتية التي تدعم هذه التقنيات.

إذا كانت قيمة البيانات لا يمكن أن تعود بالفائدة على المبدعين، وإذا كان تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي لا يزال مجالًا حصريًا لعدد قليل من النخبة، فقد تتحول ما يسمى "ثورة الذكاء" في النهاية إلى عرض منفرد لشركات التكنولوجيا الكبرى. في هذا السياق، أصبح بناء نظام بيئي للذكاء الاصطناعي أكثر عدلاً وانفتاحًا مسألة ملحة تحتاج إلى حل.

في مواجهة هذه التحديات، بدأ القطاع في استكشاف حلول جديدة. هناك آراء تفيد بأن إدخال تقنية blockchain في مجال الذكاء الاصطناعي قد يؤدي إلى اختراق، ومن المتوقع أن يوفر أفكارًا جديدة في مجالات توزيع قيمة البيانات ومشاركة الموارد. ومع ذلك، فإن هذا الدمج لا يزال في مراحله الأولى، ولا يزال يتعين التحقق من فعاليته وقابليته للتطبيق.

بشكل عام، تواجه صناعة الذكاء الاصطناعي نقطة تحول حاسمة. كيفية تحقيق التوازن بين الابتكار التكنولوجي والتوزيع العادل، وكيفية كسر احتكار الموارد لتعزيز التنمية الشاملة، ستكون عوامل مهمة تحدد مسار مستقبل الذكاء الاصطناعي. لا يتطلب ذلك فقط اختراقات تكنولوجية، بل يتطلب أيضًا توجيه السياسات والانضباط الذاتي في الصناعة. فقط من خلال معالجة هذه القضايا الأساسية، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يصبح حقًا قوة تدفع التقدم الاجتماعي، وليس أداة تزيد من عدم المساواة.