الصين تتفوق على أمريكا في جانب من الذكاء الاصطناعي

مع ازدياد قوة الذكاء الاصطناعي وتوسع نطاق اندماجه في الاقتصاد، تزداد أهمية مسائل التوافق والخصوصية والتحكم. فإلى جانب القدرات المتقدمة، تحتاج الشركات غالبًا إلى التحكم والمرونة. ولتحقيق هذه الغاية، يشيع استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي ذات الأوزان المفتوحة.

فبينما تتوفر النماذج "المغلقة" عبر الإنترنت فقط من خلال مواقع الويب أو واجهات برمجة التطبيقات (APIs)، تُطرح النماذج "المفتوحة" كمجموعة من الأوزان التي يمكن للمستخدمين تنزيلها وتشغيلها على أجهزتهم. وهذا يوفر خصوصية أقوى، إذ يمكن التحكم في وجهة البيانات، بالإضافة إلى المرونة.

عندما تحتاج الشركات إلى استخلاص سلوكيات محددة من نموذج الذكاء الاصطناعي، فإنها غالبًا ما تفعل ذلك من خلال ضبط النموذج بنفسها. ولأن الضبط الدقيق يعتمد على الأوزان، فإنه لا يكون ممكنًا إلا إذا كانت هذه الأوزان مفتوحة ويمكن تنزيلها، أو إذا كان مزود النموذج يوفر واجهة برمجة تطبيقات للضبط الدقيق - وهو ما تفعله بعض شركات النماذج المغلقة، ولكن هذا التوفر آخذ في التضاؤل، لا سيما بالنسبة للنماذج المتقدمة.

الصين تهيمن على منظومة البيانات المفتوحة

تدفع هيمنة الصين على منظومة البيانات المفتوحة المستخدمين والشركات الذين يحتاجون إلى الخصوصية أو التحكم إلى استخدام نماذج البيانات المفتوحة. فمنذ الجدل الذي أثير حول برنامج Llama 4 من شركة Meta، وما بدا أنه تحول عن إصدارات نماذج البيانات المفتوحة، أصبحت النماذج الصينية، مثل Deepseek وQwen وKimi وGLM وMiniMax، هي الأكثر استخدامًا في الولايات المتحدة.

وتعمل هذه النماذج بشكل عام بكفاءة عالية، لكن سيطرة الحكومة الصينية على المعلومات تتجلى في سلوكها. ففي محادثاتي مع برنامج Qwen 3.6 27B، وهو نموذج بيانات مفتوح ذو سمعة طيبة، صرّح البرنامج بأن "تايوان جزء لا يتجزأ من الصين"، وأن "يوم 4 يونيو 1989 كان يومًا عاديًا لا توجد فيه سجلات عامة ذات أهمية خاصة"، وأشاد بالصين "لحماية الحقوق والمصالح المشروعة لجميع المجموعات العرقية" عند سؤاله عن الإيغور.

وقد لا يكون لهذا الأمر أهمية في بعض التطبيقات. فأنا شخصيًا، على سبيل المثال، لا أهتم كثيرًا بمثل هذا النوع من المعلومات عند تطوير البرامج. ولا يُعزى هذا الأمر إلى قصور في فريق تطوير نماذج Qwen، فهم ملتزمون علنًا بمبدأ المصادر المفتوحة ويتفاعلون مع مجتمع مستخدمي نماذجهم. وتكمن المشكلة في القيود التي تفرضها الصين على شركات المعلومات والذكاء الاصطناعي.

لكن هذه الأمور بالغة الأهمية في تطبيقات أخرى، كالمجالات الطبية والقضائية والإدارية. وأكثر المجالات حساسية في الولايات المتحدة هي تلك التي يولي فيها الأمريكيون أهمية قصوى للخصوصية، وبالتالي فهي من أكثر المجالات استخدامًا للنماذج مفتوحة المصدر وتأثرًا بهذا النفوذ. لهذه الأسباب وغيرها، من الضروري تطوير نماذج أمريكية مفتوحة المصدر، بدلًا من الاعتماد على النماذج الصينية.

الولايات المتحدة تتخلف عن الركب في مجال الذكاء الاصطناعي مفتوح البيانات

تُصدر بعض الشركات الأمريكية نماذج مفتوحة البيانات، بل وحتى نماذج مفتوحة المصدر، مثل سلسلة Nemotron من Nvidia. كما تُعدّ نماذج Phi من Microsoft وGemma من Google وGPT-OSS من OpenAI من بين المنافسين. ومع ذلك لا تزال الفجوة كبيرة. ففي مؤشر تحليل الذكاء الاصطناعي، وهو معيار مُركّب يشمل العديد من المهام، حقق نموذج Kimi K2.6 أعلى نتيجة بين نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة البيانات، حيث بلغت 54 نقطة، وهي قريبة من نتيجة GPT-5.5 البالغة 60 نقطة (عند بذل أقصى جهد في الاستدلال). أما أعلى نتيجة بين نماذج الذكاء الاصطناعي الأمريكية مفتوحة البيانات فهي Gemma 4 31B، حيث بلغت 39 نقطة.

ويزداد هذا التفاوت وضوحًا في دول أخرى. فبينما تستطيع الشركات الأمريكية استخدام نماذج Anthropic وOpen AI المتطورة والمكلفة إذا لم تمنعها قيود تقنية أو قيود تتعلق بالخصوصية، فإن الدول ذات الدخل المنخفض أكثر حساسية للتكاليف. لإنجاز مهام مؤشر تحليل الذكاء الاصطناعي، بلغت تكلفة Kimi K2.6 مبلغ 1.71 دولارًا أمريكيًا مقارنة بـ 11.25 دولارًا أمريكيًا لـ GPT-5.5. وسيؤدي غياب المنافسة من الولايات المتحدة في نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة الأوزان عالية الكفاءة إلى تراجع نفوذها عالميًا، نظرًا لأن النماذج المستخدمة ومخرجاتها موجهة نحو الصين.

ما الذي ينبغي على واشنطن فعله لاستعادة الريادة الأمريكية في مجال الذكاء الاصطناعي مفتوح الأوزان؟

من الأهمية بمكان، لحماية خصوصية البيانات والحرية الرقمية والابتكار وسلامة الاقتصاد الأمريكي ومكانة الولايات المتحدة العالمية، أن تستثمر في نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة الأوزان. إلا أن الشركات الأمريكية تتجه في الاتجاه المعاكس، حيث تحولت Meta إلى نماذج مغلقة الأوزان، ولم تُصدر Open AI أي نموذج مفتوح الأوزان منذ أغسطس من العام الماضي - وهي فترة طويلة جدًا في مجال الذكاء الاصطناعي، بينما كانت تُصدر نموذجًا مغلقًا جديدًا كل ستة أسابيع تقريبًا.

ينبغي لإدارة ترامب عدم الاستجابة للدعوات المتزايدة لإبطاء تطوير النماذج من خلال الانخراط في دورة الإصدار، بل ينبغي قضاء ذلك الوقت في إزالة العقبات التي تعترض إصدارات النماذج مفتوحة المصدر من خلال توضيح مدى مسؤولية منشئي النماذج بموجب قوانين حقوق النشر وإنشاء ما يعادل المادة 230 لمخرجات النماذج، مما يزيل خطرين رئيسيين قد يمنعان الشركات من الرغبة في إصدار نماذج كبيرة وذات قدرات عالية.

المصدر: ناشيونال إنترست

المقالة تعبر فقط عن رأي الصحيفة أو الكاتب