🛍 شحن مجاني = الطلبات التي تزيد عن 33 دولار 🧩I-COMMUNITY = قسائم خصم غير منتظمة

كيف سيكون شكل GPT2030؟

  • سيكون لـ GPT 2030 العديد من المزايا المهمة مقارنة بالنظام الحالي:
    1. تمتلك GPT 2030 القدرة على إظهار الأداء الخارق في العديد من المهام المحددة ، بما في ذلك الترميز وهجمات القرصنة والرياضيات وتصميم البروتين المحتمل.
    2. يمكن لـ GPT 2030 "العمل" و "التفكير" بسرعة: يُقدر أنها أسرع بخمس مرات من البشر من حيث الكلمات التي تتم معالجتها في الدقيقة.
    3. يمكن تكرار GPT 2030 وتشغيلها بالتوازي. سيكون لدى المنظمة التي تدرب GPT 2030 قوة حسابية كافية لتشغيل نسخ متعددة بالتوازي: يُقدر أنها قادرة على أداء عمل يعادل 1.8 مليون سنة في السنة ، مع تعديلها وفقًا لسرعة العمل البشرية.
    4. يمكن لنسخ GPT 2030 مشاركة المعرفة ، مما يتيح التعلم الموازي السريع: يقدر أن قدرته على التعلم في يوم واحد تعادل تعلم البشر لمدة 2500 عام.
    5. سيخضع GPT 2030 للتدريب باستخدام طرائق أخرى غير النص والصور ، والتي قد تشمل طرائق غير بديهية مثل الهياكل الجزيئية وحركة مرور الشبكة ورمز الآلة منخفض المستوى والصور الفلكية ومسح الدماغ. لذلك ، قد يكون لديه فهم حدسي قوي في المجالات التي تكون فيها خبرتنا محدودة ، بما في ذلك القدرة على تكوين مفاهيم لا نمتلكها.

 

  • تأثير GPT-2030

    • مزايا

يمثل GPT-2030 قوة عاملة كبيرة وقابلة للتكيف وعالية الإنتاجية. تذكر أن النسخ المتعددة من GPT-2030 تعمل بالتوازي ، وتعمل بسرعة أسرع بخمس مرات من البشر ، مما يتيح إكمال 1.8 مليون سنة من العمل. هذا يعني أنه يمكننا محاكاة 1.8 مليون وكيل (تخضع لقيود التوازي) ، حيث يكمل كل وكيل العمل لمدة عام واحد في 2.4 شهرًا.

    • محددات

هناك ثلاثة عوائق تحول دون استخدام هذه القوة العاملة الرقمية: تنوع المهارات ، والتكاليف التجريبية ، والاستقلالية. أولاً ، ستمتلك GPT-2030 مجموعة مختلفة من المهارات عن البشر ، مما يؤدي إلى أداء ضعيف في مهام معينة (ولكن أداء أفضل في مهام أخرى). ثانيًا ، لا تزال محاكاة السلوك البشري تتطلب التفاعل مع العالم المادي لجمع البيانات ، مما يؤدي إلى تحمل تكاليف الوقت والحساب. أخيرًا ، من حيث الاستقلالية ، لا يمكن للنماذج الحالية سوى توليد بضعة آلاف من الرموز المميزة قبل أن تتعطل ، وغير قادرة على إنتاج مخرجات عالية الجودة. التحسينات الهامة في الموثوقية ضرورية قبل تفويض المهام المعقدة للنموذج.

 

لذلك ، يجب أن تتمتع المهام التي ستتأثر أكثر من خلال GPT-2030 بالخصائص التالية:
    1. استفد من المهارات التي تتمتع فيها GPT-2030 بميزة على البشر.
    2. لا تتطلب سوى البيانات التجريبية الخارجية (التي يجب أن تكون سهلة وسريعة في جمعها ، على عكس التجارب المادية المكلفة).
    3. يمكن أن تتحلل إلى مهام فرعية قابلة للتنفيذ بشكل موثوق أو تحتوي على مقاييس ردود فعل واضحة وقابلة للتشغيل الآلي لتوجيه النموذج.

 

  • القدرات الخاصة

    • برمجة

بعد التدريب ، تفوق GPT-4 على خط الأساس البشري في مشاكل LeetCode واجتاز مقابلات محاكاة في العديد من شركات التكنولوجيا الكبرى. بالنظر إلى المستقبل ، تتوقع منصة Metaculus للتنبؤ أنه بحلول عام 2027 ، سيتفوق الذكاء الاصطناعي على البشر في 80٪ من تطبيقات APPS ، مما يعني أن الذكاء الاصطناعي قد تفوق بالفعل على البشر باستثناء الأفراد الأكثر استثنائية.

    • هجمات القراصنة

تُستخدم نماذج التعلم الآلي للبحث عن الثغرات الأمنية في مستودعات الرموز الكبيرة ، متجاوزة البشر في قابلية التوسع والشمول. في الواقع ، تم استخدام ChatGPT بالفعل للمساعدة في توليد نقاط الضعف.

    • الرياضيات

حققت Minerva معدل دقة بنسبة 50٪ في اختبار الرياضيات المعياري (MATH) ، متفوقةً بذلك على معظم المنافسين من البشر. التقدم سريع (أكثر من 30٪ في غضون عام) ، ويمكن تحقيق تقدم كبير من خلال التشكيل الآلي ، وتقليل الأخطاء الحسابية ، وتحسين عمليات التفكير ، وبيانات أفضل.

    • معالجة المعلومات

تعد قدرات الذاكرة لنماذج اللغة والقدرة على معالجة مجموعة كبيرة من النصوص نتائج طبيعية لنافذة السياق الكبيرة الخاصة بها.

    • مشاركة المعرفة

يمكن لنسخ مختلفة من النموذج مشاركة تحديثات المعلمات. على سبيل المثال ، يمكن نشر ChatGPT لملايين المستخدمين ، وتعلم شيئًا ما من كل تفاعل ، ثم نشر تحديثات التدرج على خادم مركزي ، وتوسيطها ، وتطبيقها على جميع نسخ النموذج. من خلال هذا النهج ، يلاحظ ChatGPT في ساعة واحدة أكثر من الإنسان في حياته (مليون ساعة = 114 سنة). ربما يكون التعلم الموازي أحد أهم مزايا النموذج ، لأنه يتيح التعلم السريع لأي مهارات مفقودة.
في يوم واحد ، تتعلم الآلة قدر ما يتعلمه الإنسان في 2500 عام ، حيث أن مليون يوم يساوي 2500 عام.
  • يعتبر التقدير الأول تكلفة تدريب النموذج الكافي لمحاكاة 1.8 مليون سنة من العمل (معدلة للسرعة البشرية). بافتراض أن التدريب نفسه يستمر أقل من 1.2 عام (Sevilla et al. ، 2022) ، فإن هذا يعني أن المؤسسة التي تقوم بتدريب النموذج لديها ما يكفي من وحدات معالجة الرسومات لتشغيل 1.5 مليون نسخة بالسرعة البشرية.
  • التقدير الثاني يأخذ في الاعتبار الحصة السوقية للمؤسسة التي تنشر النموذج. على سبيل المثال ، إذا كان هناك مليون مستخدم يوجهون استعلامات إلى النموذج في وقت واحد ، فيجب أن يكون لدى المؤسسة موارد لخدمة مليون نسخة نموذجية. اعتبارًا من مايو 2023 ، أصبح لدى ChatGPT ما يقرب من 100 مليون مستخدم (ليسوا جميعًا نشطين في وقت واحد) ، واعتبارًا من يناير 2023 ، أصبح لديها 13 مليون مستخدم نشط يوميًا. من المحتمل أن تحقق النماذج المستقبلية مثل ChatGPT 20 ضعف هذا الرقم ، مع قاعدة مستخدمين يومية تبلغ 250 مليون أو أكثر ، مما ينتج عنه مجموعة بيانات تبلغ مليون شخص يوميًا. بالمقارنة ، لدى Facebook 2 مليار مستخدم نشط يوميًا.

    • سوء استخدام

      • يحتاج GPT-2030 إلى التفاعل مع الأنظمة المستهدفة لتقييم فعالية استغلال نقاط الضعف ، والتي تتكبد بعض التكاليف ولكنها ليست كبيرة بما يكفي لتشكل عقبة رئيسية. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن تصميم النموذج محليًا ، وتدريبه على كود مفتوح المصدر كمصدر للبيانات ، واختباره لاستغلال الثغرات الأمنية ، مما يسمح له بالتدريب المسبق على مهارات القرصنة الخاصة به قبل التفاعل مع الأنظمة الخارجية. بعبارة أخرى ، يمكن لـ GPT-2030 تنفيذ هجمات شبكة معقدة بسرعة ضد عدد كبير من الأهداف المتوازية.
      • علاوة على ذلك ، إذا تفاعل GPT-2030 مع ملايين المستخدمين في وقت واحد ، فإنه يكتسب المزيد من الخبرة في التفاعل بين الإنسان والآلة في ساعة واحدة مقارنةً بأي شخص في حياته (مليون ساعة = 114 عامًا). إذا استخدمت هذه التفاعلات لتعلم تقنيات التلاعب ، فيمكنها اكتساب مهارات تلاعب تتجاوز القدرات البشرية. على سبيل المثال ، يصبح المحتالون بارعين في خداع الضحايا لأنهم مارسوا التدريب على مئات الأشخاص من قبل ، ويمكن لـ GPT-2030 تحسين هذه المهارات بعدة درجات من حيث الحجم. لذلك ، قد يكون ماهرًا للغاية في التلاعب بالمستخدمين في المحادثات الفردية أو ماهرًا في كتابة المقالات الإخبارية للتأثير على الرأي العام.

 

اترك تعليقا

يرجى ملاحظة أنه يجب الموافقة على التعليقات قبل نشرها

ارجع الىمستقبل