انطلق طفرة الذكاء الاصطناعي من خلال الإبداع. كانت الأدوات التي يمكن أن تولد الصور ، وأصول تصميم ، والمحتوى المكتوب من بين أول من حصلوا على سير العمل ، وإعادة تشكيل سير العمل للمصممين والمسوقين والمبدعين بين عشية وضحاها تقريبًا.
منذ ذلك الحين ، شقت أدوات الذكاء الاصطناعى طريقها إلى مجالات أخرى مثل الكود وخدمة العملاء ، لكن تأثيرها الأكثر وضوحًا وفوريًا لا يزال في العالم الإبداعي.
يتم استثمار المليارات ، وتستمر معدلات التبني في الارتفاع ، ولكن مع كل هذا الزخم تأتي الأسئلة المتزايدة: هل الوتيرة الحالية مستدامة؟ ماذا يحدث عندما يلحق اللائحة؟ ومن يستفيد بالفعل من كل هذا؟
للتغلب على هذه الأسئلة ، تحدثت مع Joaquín Cuenca Abela ، الرئيس التنفيذي ومؤسس Freepik.
بصفته رئيسًا لأحد منصات المحتوى الإبداعي الأكثر استخدامًا في العالم ، فهو في وضع فريد لرؤية كل من الوعد وضغط الذكاء الاصطناعي في العمل.
تبنت Freepik الذكاء الاصطناعى لمساعدة المصممين والمسوقين على التحرك بشكل أسرع ، ولكنها أيضًا تنقل التحديات المعقدة ، من استخدام الطاقة إلى قانون IP إلى توقعات عملاء المؤسسات.
في حديثنا ، ناقشنا كيف تتكيف Freepik مع التقنية السريعة ، وما الذي يتغير في سلوك المستخدم ، وحيث ترى Abela أكبر المخاطر والفرص لأن الذكاء الاصطناعى يصبح طيارًا إبداعيًا مقبولًا.
- قابلت رائد الفضاء تيم بيك قبل بضعة أيام ، وأحد الأشياء التي أخبرني بها هي “لا يمكنني رؤية نموذج العمل فيما يتعلق بمن يدير أنظمة (AI)”. Freepik هو جزء من هذا النظام البيئي. فهل نتجه إلى موسيقى البوب (كما هو الحال في الفقاعة) أو هل تعتقد أن “fuite en avant” الحالي مستدام للمستقبل المنظور (وهو في الغالب مسرحية في السوق)
إذا كان هناك موسيقى البوب في الذكاء الاصطناعى ، فسيكون ذلك مثل البوب على الإنترنت لعام 2000. على المدى القصير. الذكاء الاصطناعى مفيد للغاية ، وسوف يستمر السوق لمنتجات الذكاء الاصطناعي في التوسع حيث نجد المزيد من الطرق لدمج الذكاء الاصطناعي في سير العمل لدينا.
أعتقد في الواقع أننا نقوم بتقليل تأثيره. تحصل الشركات على مليارات الإيرادات من المستخدمين الحقيقيين الذين يحصلون على فائدة حقيقية بمعدل أسرع من أي صناعة أخرى في الماضي ، على الإطلاق.
- يقول Gemini أنه بالنسبة لنماذج الانتشار الحديثة ، يتراوح استهلاك الطاقة المقترح لكل صورة بين 0.01 وات و 0.3 ساعة. هل توافق على هذه؟
هذا يعتمد حقًا على طراز معين وأجهزة مكدس الأجهزة التي تستخدمها. يمكن لقياس GPU B200 واحد (وحش صغير) إنشاء صورة عالية الجودة في الثانية ، وتستهلك حوالي 1 كيلوواط. هذا يعني أن كل صورة تأخذ في المتوسط الطاقة التي تستهلكها مصباح 60 واط القديم في 16 ثانية.
منذ 3 أشهر كانت الطاقة المستهلكة لكل صورة 3x. الطاقة المستهلكة لكل جيل تنخفض بسرعة كبيرة.
- ماذا عن الفيديو؟ ما نوع استهلاك الطاقة الذي تراه وما هي حالات الاستخدام الأكثر شيوعًا في النظام الأساسي الخاص بك.
يتكون الفيديو حوالي 100x صورة (أي ما يعادل مصباح Lightbulb لمدة 30 دقيقة تقريبًا). حالات الاستخدام الأكثر شيوعًا هي حملات تصوير المنتجات والتسويق.
ينطوي إطلاق النار التقليدي على طاقم طاقم ومعدات إلى مكان غريب ، وفي بعض الحالات يمكن استبداله بفريق صغير من الخبراء الذين يعملون في المكتب.
- تعتمد جودة الذكاء الاصطناعي التوليدي اعتمادًا كبيرًا على بيانات التدريب. التنقل بين الترخيص والدعاوى والشراكات ليس من الشركات الصغيرة. ما هي آرائك حول كيفية تطور السوق حتى الآن وأين ستذهب بعد ذلك؟
لا يزال الترخيص الصحيح هو أكبر عقبة منفردة للمؤسسات التي تنشر الذكاء الاصطناعي ، وهذا هو السبب في أن الحماية النهائية إلى النهاية والتعويض القانوني – ضمن خطة المؤسسات لدينا – تم استلامها بحرارة من قبل فرق التصميم 500. يريد العملاء اليقين أن أعمالهم متوافقة تمامًا مع قوانين IP.
التبسيط ، هناك ثلاثة خيارات مختلفة فيما يتعلق بترخيص البيانات: الاشتراك ، إلغاء الاشتراك ، وجميع. كما ذكرت AI يعتمد على بيانات التدريب ، ويحتاج إلى مجموعات بيانات ضخمة ، مثل الإنترنت بأكمله. من المستحيل العثور على مؤلف كل جزء من البيانات المستخدمة لإنشاء نموذج تنافسي حديث. في الممارسة العملية ، هذا يستبعد نموذج الاشتراك.
يتمثل ضعف نموذج إلغاء الاشتراك في أنه يتطلب من الشركات التي تثبت أنها لا تستخدم المحتوى الذي تم اختياره ، ويكشفون عن مجموعات البيانات الخاصة بهم – اليوم جزء كبير من الصلصة السرية. اختارت أوروبا نموذج إلغاء الاشتراك ، والحاجة إلى الكشف عن مجموعات البيانات المستخدمة هي واحدة من الأسباب الرئيسية لاعتراض الشركات على قانون الذكاء الاصطناعي.
في الولايات المتحدة هو حاليا تحت التقاضي. وقال حكم في كاليفورنيا الأخير إن التدريب على الكتب التي تم شراؤها بشكل شرعي يمكن أن يكون “تحويليًا للغاية” ، ووضع بيانات التدريب تحت “الاستخدام العادل”.
لا أعرف أي شيء عن قيود IP في بقية آسيا ، لكن جميع النماذج التي رأيتها من الصين قد تم تدريبها بوضوح مع مجموعة واسعة من مجموعات البيانات ، تمامًا مثل جميع النماذج التنافسية في الولايات المتحدة.
تنبؤي هو أن العديد من الشركات الكبرى تفضل إغلاق الذكاء الاصطناعي في أوروبا بدلاً من الكشف عن مجموعات البيانات الخاصة بهم والامتثال الكامل لقانون الذكاء الاصطناعي.
في الولايات المتحدة ، آمل أن نرى بعض توحيد القوانين الفيدرالية المتعددة ، وأن تصادق الأحكام الأخيرة من قبل محكمة أعلى.
- تم إطلاق Chatgpt في نوفمبر 2022 ، ويقال إن تكرارها الخامس (ChatGPT 5) وشيك. كمراقب خارجي (والمنافس) ، ما رأيك سيكون السمات الرئيسية لـ V5؟
نحن مستخدم أكثر من منافس ChatGpt ، ونحن نستخدم بسعادة مولد الصور الخاص بهم على جناحنا ، إلى جانب العديد من الطرز الرائعة الأخرى.
ضعف واضح في Chatgpt هو تعقيدها. من الصعب على المستخدم أن يفهم النموذج الذي يجب أن يستخدموه للأسئلة.
أظن أنه سيكون تلقائيًا في المستقبل. يدرك ChatGPT اليوم النص والملفات والصوت والصور ، لذلك أعتقد أن الخطوة الواضحة التالية هي فهم دفق الفيديو ، والسماح له أن يكون في جميع الأوقات.
- يبدو أن الجميع الآن يتسابقون نحو AGI. كواحد من أكبر اللاعبين في الأعمال الإبداعية منظمة العفو الدولية ، هل ترى أي تطبيقات عملية لـ AGI لـ Freepik؟
الشيء الصعب في AGI هو العثور على شيء لا يمكن تطبيقه فيه. أعتقد أنه سيكون في كل مكان وأرى العديد من التطبيقات داخل فريبك ، داخليًا أو خارجيًا.
- ما هي التكنولوجيا (إما الأجهزة أو البرامج) التي تثيرك أكثر من غيرها الآن عندما يتعلق الأمر بالمنظمة العفوية؟
وكلاء الترميز. إنه الشيء الذي يسمح بالتحسين الذاتي للتكنولوجيا. إذا وصلنا حقًا إلى نقطة يمكن أن تحسن فيها الذكاء الاصطناعي دون أي من الاختناقات الحالية ، فسوف نحصل على مستويات غير مسبوقة من الذكاء لحل مشاكلنا.
كما هو الحال مع أي تقدم كبير ، إنه أمر مثير ومخيف بنفس القدر ، لكن توقعاتي هو أنه بعد بضع سنوات سيكون الأمر الطبيعي الجديد.
سوف نتساءل كيف عشنا في تلك الأوقات البربرية دون تعليم شخصي ، وتطوير الأدوية لجسمك الخاص ، والعديد من العجائب التي لا يمكننا التفكير فيها بعد.
