مع اقتراب عام 2025، تواجه صناعة الذكاء الاصطناعي نقطة تحول مهمة. على الرغم من أن تقنيات النماذج الكبيرة تحقق اختراقات مستمرة، فإن حجم وتعقيد معلمات التدريب يرتفع بسرعة، إلا أن تركيز الصناعة يتحول من مجرد حاجة قوة الحوسبة إلى مسألة أكثر جوهرية: توزيع قيمة البيانات.

في نموذج الصناعة الحالي، غالبًا ما يتم اعتبار البيانات "مصدر مجاني". تجمع الشركات التكنولوجية الكبرى المعلومات عن المستخدمين من خلال طرق متعددة لاستخدامها في تدريب النماذج، بينما يصعب على المستخدمين، كمساهمين حقيقيين في البيانات، الحصول على التعويض المناسب. إن عدم توازن توزيع القيمة هذا، رغم أنه دفع بسرعة لتكرار النماذج على المدى القصير، فإنه قد يصبح عقبة في تطوير الصناعة بشكل عام على المدى الطويل. إن البيئة البيانية التي تفتقر إلى آلية تحفيزية فعالة من الصعب أن تستمر في تقديم بيانات عالية الجودة، كما أنها قد تثير جدلاً اجتماعياً حول حماية الخصوصية والعدالة.

لقد دخل تطوير صناعة الذكاء الاصطناعي مرحلة جديدة. في الماضي، كان القطاع متحمسًا لـ"سباق النماذج الكبيرة"، حيث كانت حجم النموذج وأدائهما من النقاط الرئيسية للمتابعة. ومع ذلك، تظهر الأبحاث والممارسات الحالية بشكل متزايد أن جودة البيانات وحقوق ملكية البيانات هما العاملان الحاسمان في تحديد حدود تطور الذكاء الاصطناعي.

على سبيل المثال في مجالات الرعاية الصحية والمالية والتعليم، فإن الطلب على نماذج الذكاء الاصطناعي المتخصصة يتزايد بسرعة. وتعتمد القدرة التنافسية لهذه النماذج إلى حد كبير على ما إذا كان يمكن الحصول على بيانات عالية الجودة ومتوافقة. ولكن في ظل الآلية الحالية، يفتقر مقدمو البيانات إلى الحوافز، وتكون قنوات تداول البيانات غير شفافة، مما يجعل من الصعب على الصناعة بناء نظام مستدام لتوفير البيانات.

في مواجهة هذا التحدي، يستكشف القطاع حلولًا جديدة. من بين هذه الحلول، يتم التركيز بشكل متزايد على تقنيات مثل تأكيد ملكية البيانات، وحساب الخصوصية، والتعلم الفيدرالي. تهدف هذه التقنيات إلى تحقيق الاستخدام الفعال للبيانات والتوزيع العادل مع حماية خصوصية الأفراد.

في المستقبل، لن تتركز المنافسة في صناعة الذكاء الاصطناعي فقط على حجم النموذج وقوة الحوسبة، بل ستتركز أكثر على كيفية بناء نظام بيئي للبيانات عادل وفعال. فقط من خلال حل هذه المشكلة الأساسية المتعلقة بتوزيع قيمة البيانات، يمكن لتقنية الذكاء الاصطناعي تحقيق التنمية المستدامة الحقيقية، مما يجلب قيمة أكبر لجميع الصناعات.