تشات جي بي تي وGemini من جوجل قد برزا كقوى رائدة في السباق نحو نماذج اللغة الكبيرة المتفوقة. من الواضح أن هذه المنصات قد حولت صناعة الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، فإن كيفية اكتسابها للمعلومات وإدارة مجموعات البيانات كانت مصدر قلق أخلاقي مستمر.
تحدثت BeInCrypto إلى مشاريع الذكاء الاصطناعي الناشئة في Web3، بما في ذلك ChainGPT، Space ID، Sapien.io، Vanar Chain، O.XYZ، AR.IO، وKindred، لمناقشة المخاوف المعاصرة بشأن حقوق الملكية الفكرية، حقوق الطبع والنشر، والملكية. كانت النتيجة الرئيسية هي إمكانية الذكاء الاصطناعي اللامركزي (deAI) كبديل جدير بالاهتمام.
صعود نماذج اللغة الكبيرة ومعضلة اكتساب البيانات
منذ إنشائها، نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) قد اكتسبت بسرعة استخدامًا واسع النطاق. في العديد من النواحي، كانت منصات مثل ChatGPT من OpenAI وGemini من جوجل هي الاتصال الأول الحقيقي للجمهور مع قدرات الذكاء الاصطناعي (AI) وإمكانيات استخدامها غير المحدودة.
ومع ذلك، فقد تعرضت هذه الشركات أيضًا للتدقيق بسبب عملياتها. للبقاء تنافسية، تحتاج نماذج الذكاء الاصطناعي إلى الوصول إلى عدد كبير من مجموعات البيانات. يمكن لـ LLMs فقط توليد استجابات شبيهة بالبشر وفهم الاستفسارات المعقدة من خلال معالجة كميات هائلة من النصوص.
لتحقيق ذلك، تقوم عمالقة التكنولوجيا الرائدة مثل OpenAI، جوجل، Meta، مايكروسوفت، Anthropic، وNvidia بتوجيه جميع البيانات والمعلومات المتاحة على الإنترنت لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم. وقد أثار هذا النهج تساؤلات جدية حول من يملك المدخلات التي تستهلكها هذه المنصات وتعيد إنتاجها لاحقًا في شكل مخرجات.
على الرغم من الإمكانيات التخريبية للذكاء الاصطناعي، فإن المخاوف بشأن حقوق الملكية الفكرية قد انتهت في معارك قانونية شديدة التنافس.
هل تبني شركات الذكاء الاصطناعي إمبراطوريات على محتوى مسروق؟
لقد أثار التبني السريع للذكاء الاصطناعي مخاوف بشأن ملكية البيانات، الخصوصية، والانتهاك المحتمل لحقوق الطبع والنشر. نقطة رئيسية من الجدل هي استخدام المواد المحمية بحقوق الطبع والنشر لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي المركزية التي تتحكم فيها الشركات الكبرى بشكل حصري.
“شركات الذكاء الاصطناعي تبني إمبراطوريات على ظهور المبدعين دون طلب الإذن أو مشاركة الغنائم. لقد أمضى المؤلفون والفنانون والموسيقيون سنوات في إتقان حرفتهم، ليجدوا أعمالهم تُستهلك من قبل نماذج الذكاء الاصطناعي التي تولد نسخًا مقلدة في ثوانٍ”، قال جواد أشرف، الرئيس التنفيذي لـ Vanar Chain، لـ BeInCrypto.
لقد تسبب هذا الأمر بالفعل في استياء واسع النطاق. وأضاف الرئيس التنفيذي لـ Vanar Chain أن OpenAI وآخرين قد اعترفوا علنًا بجمع المواد المحمية بحقوق الطبع والنشر، مما أثار دعاوى قضائية ومراجعة أوسع لأخلاقيات البيانات.
"جوهر القضية هو التعويض—تجادل شركات الذكاء الاصطناعي بأن جمع البيانات المتاحة للجمهور هو لعبة عادلة، بينما يراه المبدعون سرقة في وضح النهار”، قال أشرف.
تحديد حدود العمل الذي تنتجه الذكاء الاصطناعي
رفعت صحيفة نيويورك تايمز دعوى قضائية ضد أوبن إيه آي ومايكروسوفت في ديسمبر 2023، متهمة بانتهاكات حقوق الطبع والنشر والاستخدام غير المصرح به لملكيتها الفكرية.
اتهمت التايمز مايكروسوفت وأوبن إيه آي بإنشاء نموذج عمل يعتمد على “النسخ غير القانوني واستخدام الأعمال الفريدة القيمة للتايمز.” كما جادلت الصحيفة بأن هذه النماذج “تستغل، وفي كثير من الحالات، تحتفظ بأجزاء كبيرة من التعبير القابل للحقوق الطبع والنشر الموجود في تلك الأعمال.”
بعد أربعة أشهر، رفعت ثمانية ناشرين إخباريين آخرين يعملون في ست ولايات أمريكية مختلفة دعوى قضائية ضد مايكروسوفت وأوبن إيه آي بسبب انتهاك حقوق الطبع والنشر.
صحيفة شيكاغو تريبيون، وذا دنفر بوست، وذا ميركوري نيوز في كاليفورنيا، وذا نيويورك ديلي نيوز، وذا أورانج كاونتي ريجستر في كاليفورنيا، وأورلاندو سنتينل، وذا بايونير برس في مينيسوتا، وذا صن سنتينل في فلوريدا – جميعهم زعموا أن الشركتين التقنيتين استخدمتا مقالاتهم دون إذن في منتجات الذكاء الاصطناعي ونسبت إليهم معلومات غير دقيقة.
“المحاكم الآن مضطرة للإجابة على أسئلة لم تكن موجودة قبل بضع سنوات: هل يشكل المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي عملاً مشتقًا؟ هل يمكن لحاملي حقوق الطبع والنشر المطالبة بتعويضات عندما يتم استخدام بياناتهم دون موافقة؟” قال تريفور كوفيركو، المؤسس المشارك لـ Sapien.io، لـ BeInCrypto.
بالإضافة إلى منظمات الصحافة، بدأ الناشرون والمؤلفون والموسيقيون وغيرهم من منشئي المحتوى إجراءات قانونية ضد هذه الشركات التقنية بسبب المعلومات المحمية بحقوق الطبع والنشر.
المعارك القانونية عبر الصناعات
فقط الأسبوع الماضي، أعلنت ثلاث مجموعات تجارية أنها سترفع دعوى قضائية ضد ميتا في محكمة باريس، متهمة ميتا “باستخدام الأعمال المحمية بحقوق الطبع والنشر بشكل كبير دون إذن” لتدريب مساعدي الدردشة المدعومين بالذكاء الاصطناعي التوليدي، والتي تُستخدم عبر فيسبوك وإنستغرام وواتساب.
في الوقت نفسه، رفعت الفنانات البصرية سارة أندرسن، كيلي مكيرنان، وكارلا أورتيز دعوى قضائية ضد مولدات الفن بالذكاء الاصطناعي ستابيليتي إيه آي، ديفيانت آرت، وميجورني لاستخدام أعمالهن لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم.
“لا يوجد نهاية للمخاوف عندما يتعلق الأمر بالاستخدام غير المنظم للبيانات والمواد الإبداعية من قبل الشركات المركزية للذكاء الاصطناعي. حاليًا، يمكن لأي فنان أو مؤلف أو موسيقي لديه مواد متاحة للجمهور أن يتم زحف أعماله بواسطة خوارزميات الذكاء الاصطناعي التي تتعلم إنشاء محتوى شبه مطابق - وتجني الأرباح منه بينما لا يحصل الفنان على شيء"، جادل فيل ماتاراس، مؤسس AR.IO.
تجادل OpenAI وGoogle بشكل خاص أنه إذا قيدت التشريعات وصولهم إلى المواد المحمية بحقوق الطبع والنشر، فإن الولايات المتحدة ستخسر سباق الذكاء الاصطناعي ضد الصين. وفقًا لهم، تعمل الشركات في الصين بقيود تنظيمية أقل، مما يمنح منافسيهم ميزة رئيسية.
تقوم هذه القوى الكبرى بالضغط بقوة على الحكومة الأمريكية لتصنيف تدريب الذكاء الاصطناعي على البيانات المحمية بحقوق الطبع والنشر كـ"استخدام عادل". ويؤكدون أن معالجة الذكاء الاصطناعي للمحتوى المحمي بحقوق الطبع والنشر ينتج عنه مخرجات جديدة تختلف بشكل أساسي عن المواد المصدرية.
ومع ذلك، مع تزايد إنتاج أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية للنصوص والصور والأصوات، تسعى العديد من الصناعات إلى تحديات قانونية ضد هذه الشركات.
“يقول منشئو المحتوى - سواء كانوا مؤلفين أو موسيقيين أو مطوري برامج - غالبًا إن [الملكية الفكرية] الخاصة بهم تُستخدم بطرق تتجاوز الاستخدام العادل، خاصة عندما تقوم أنظمة الذكاء الاصطناعي بنسخ أو تكرار جوانب من أعمالهم الأصلية”، قال أحمد شديد، مؤسس والرئيس التنفيذي لشركة O.XYZ.
وفي الوقت نفسه، في Web3، يقوم اللاعبون بالضغط من أجل بديل لنهج الشركات التقليدية في تطوير LLM.
DeAI يظهر كبديل لـ Web3
الذكاء الاصطناعي اللامركزي (deAI) هو مجال ناشئ في Web3 يستكشف استخدام تقنية البلوكشين ودفتر الأستاذ الموزع لإنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر ديمقراطية وشفافية.
“يهدف deAI، الذي يستفيد من تقنية البلوكشين ودفتر الأستاذ الموزع، إلى معالجة قضايا ملكية البيانات وحقوق الطبع والنشر من خلال إنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر شفافية. يوزع تطوير ونماذج الذكاء الاصطناعي عبر شبكة عالمية، مما يضع نماذج أكثر عدالة لتدريب الذكاء الاصطناعي تحترم حقوق منشئي المحتوى. كما يهدف deAI إلى توفير آليات لتعويض عادل للمبدعين الذين يُستخدم عملهم في تدريب الذكاء الاصطناعي، مما قد يحل العديد من القضايا المرتبطة بنماذج الذكاء الاصطناعي المركزية”، أوضح ماكس جياماريو، الرئيس التنفيذي ومؤسس Kindred.
مع تزايد أهمية الذكاء الاصطناعي عالميًا، يعد اندماجه مع البلوكشين بتحويل كلا القطاعين، مما يخلق طرقًا جديدة للابتكار والاستثمار في العملات المشفرة.
استجابة لذلك، بدأ المطورون في الصناعة بالفعل في تطوير مشاريع ناجحة تدمج بين تقنيات الذكاء الاصطناعي وWeb3.
على عكس حالة الشركات التي تنتج نماذج ذكاء اصطناعي مركزية، يهدف deAI إلى أن يكون مفتوح المصدر بالكامل.
جادلت OpenAI سابقًا بأنها تمتثل لمبدأ الاستخدام العادل في الولايات المتحدة على الرغم من استخدام مواد محمية بحقوق الطبع والنشر لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بها. علاوة على ذلك، ChatGPT، تطبيقها الأكثر شهرة، مجاني تمامًا للاستخدام.
أبرز هاريسون سيليتسكي، مدير تطوير الأعمال في Space ID، تناقضًا في حجة OpenAI.
“المسألة الأخلاقية الواضحة هي أن المواد تُستخدم دون إذن صريح من منشئيها. إذا كانت محمية بحقوق الطبع والنشر، يجب الحصول على إذن وعادةً ما يتم دفع رسوم. ولكن بالإضافة إلى ذلك، حتى إذا كانت LLMs مثل ChatGPT تستخدم بيانات مفتوحة المصدر، فإن نماذج OpenAI ليست مفتوحة المصدر. إنها تستخدم المواد المتاحة للجمهور دون ‘إعادة الفائدة’ بالكامل إلى المصادر التي تستمد منها.
هناك سؤال شامل هنا حول ما إذا كان يجب أن يكون الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر. ChatGPT من OpenAI ليس كذلك، بينما نماذج مثل DeepSeek الصينية وdeAI اللامركزية هي كذلك. من منظور الأخلاقيات وحقوق الملكية الفكرية، فإن الخيار الأخير هو بالتأكيد الأفضل”، قال سيليتسكي.
السيطرة المركزية لهذه القوى التكنولوجية الكبرى تثير أيضًا مخاوف أخرى بشأن تنفيذ ونظارة نماذج الذكاء الاصطناعي.
مركزي مقابل لامركزي: الفروق الأخلاقية والتشغيلية
على النقيض من الطبيعة المجتمعية لـdeAI، يتم بناء نماذج الذكاء الاصطناعي المركزية بواسطة عدد قليل من الأشخاص، مما يؤدي إلى تحيزات محتملة.
“عادةً ما يعمل الذكاء الاصطناعي المركزي تحت مظلة شركة واحدة، حيث تُدفع القرارات بدافع الربح من الأعلى إلى الأسفل. إنه في الأساس صندوق أسود مملوك ومدار من قبل كيان واحد. في المقابل، يعتمد deAI على نهج مجتمعي. يتم تصميم الذكاء الاصطناعي لتحليل ملاحظات المجتمع وتحسين المصالح الجماعية بدلاً من المصالح التجارية فقط”، أوضح أحمد شديد، مؤسس ومدير تنفيذي لـO.XYZ.
في الوقت نفسه، توفر تقنية البلوكشين مسارًا واضحًا لتحقيق الدخل.
“يمكن للمبدعين تحويل أصولهم الإبداعية إلى رموز—مثل المقالات، الموسيقى، أو حتى الأفكار—وتحديد أسعارهم الخاصة. هذا يخلق بيئة أكثر عدلاً لكل من المبدعين ومستخدمي الملكية الفكرية، مما يشكل في الأساس سوقًا حرة للملكية الفكرية. كما يجعل إثبات الملكية سهلاً، حيث أن كل شيء على البلوكشين شفاف وغير قابل للتغيير، مما يجعل من الصعب على الآخرين استغلال عمل شخص ما دون محاذاة الحوافز بشكل صحيح”، قال سيليتسكي لـBeInCrypto.
قام مطورو Web3 المختلفون بالفعل بتطوير مشاريع تلامركزية للمحتوى المستخدم في الذكاء الاصطناعي التوليدي. تستفيد منصات مثل Story وInflectiv وArweave من جوانب مختلفة من تقنية البلوكشين لضمان أن مجموعات البيانات المستخدمة لنماذج الذكاء الاصطناعي يتم تنسيقها بشكل أخلاقي.
يرى إيلان رخمانوف، مؤسس ChainGPT، أن deAI هو قوة مضادة حيوية للذكاء الاصطناعي المركزي. ويؤكد أن معالجة الممارسات غير الأخلاقية للاحتكارات الحالية للذكاء الاصطناعي ستكون ضرورية في زراعة صناعة أكثر صحة في المستقبل.
“هذا يضع سابقة خطيرة حيث يمكن لشركات الذكاء الاصطناعي استخدام المحتوى المحمي بحقوق الطبع والنشر بحرية دون الإسناد أو الدفع المناسب. قانونيًا، هذا يدعو إلى التدقيق التنظيمي؛ أخلاقيًا، يحرم المبدعين من السيطرة. تؤمن ChainGPT بالإسناد والتسويق على السلسلة، مما يضمن تبادل القيمة العادل بين مستخدمي الذكاء الاصطناعي والمساهمين ومدربي النماذج”، قال رخمانوف.
لكن، لكي تتصدر DeAI المشهد، يجب أن تتغلب أولاً على عدة عقبات.
ما هي العقبات التي تواجه deAI؟
على الرغم من أن deAI لديها إمكانات مزدهرة، إلا أنها أيضًا في مراحلها الأولى. في هذا الصدد، تمتلك شركات مثل OpenAI وGoogle اليد العليا فيما يتعلق بالقوة الاقتصادية والبنية التحتية. لديهم الوسائل للتعامل مع الموارد الضخمة اللازمة للحصول على مثل هذه الكميات الكبيرة من البيانات.
“شركات الذكاء الاصطناعي المركزية لديها وصول إلى قوة حوسبة هائلة، بينما تحتاج deAI إلى شبكات موزعة وفعالة للتوسع. ثم هناك البيانات - النماذج المركزية تزدهر على مجموعات البيانات المخزنة، بينما يجب على deAI بناء خطوط موثوقة للحصول على البيانات والتحقق منها وتعويض المساهمين بشكل عادل”، قال كوفيركو لـ BeInCrypto.
في هذا السياق، أضاف أحمد شديد:
“بناء وتشغيل أنظمة الذكاء الاصطناعي على دفاتر الأستاذ الموزعة يمكن أن يكون معقدًا، خاصة إذا كنت تحاول التعامل مع كميات هائلة من البيانات على نطاق واسع. كما يتطلب إشرافًا دقيقًا للحفاظ على عمليات التعلم الخاصة بالذكاء الاصطناعي متوافقة مع أخلاقيات وأهداف المجتمع.”
يمكن لهذه القوى التكنولوجية أيضًا استخدام مواردها واتصالاتها للضغط بشدة ضد المنافسين مثل deAI.
“قد يفعلون ذلك من خلال الدعوة إلى تنظيمات تفضل النماذج المركزية، واستغلال هيمنتهم السوقية للحد من المنافسة، أو السيطرة على الموارد الرئيسية اللازمة لتطوير الذكاء الاصطناعي”، قال جياماريو.
بالنسبة لأشرف، يجب اعتبار احتمال حدوث ذلك أمرًا مفروغًا منه.
“عندما يكون نموذج عملك بالكامل مبنيًا على تخزين البيانات وتسويقها في السر، فإن آخر شيء تريده هو بديل مفتوح وشفاف. توقع أن تضغط عمالقة الذكاء الاصطناعي ضد DeAI، وتدفع نحو تنظيمات مقيدة، وتستخدم مواردها الضخمة لتشويه البدائل اللامركزية. لكن الإنترنت نفسه بدأ كنظام لامركزي قبل أن تسيطر عليه الشركات، والناس يستيقظون على سلبيات السيطرة المركزية. المعركة من أجل الذكاء الاصطناعي المفتوح بدأت للتو”، توقع جواد أشرف، الرئيس التنفيذي لـ Vanar Chain.
ومع ذلك، لتعزيز مهمتها، تحتاج deAI إلى تعزيز الوعي العام بها، للوصول إلى كل من مستخدمي Web3 وأولئك خارج هذا المجال.
سد الفجوة المعرفية
عند سؤاله عن العقبات الرئيسية التي تواجهها دي إيه آي حاليًا، قال سيليتسكي من سبيس آي دي إن الناس بحاجة إلى أن يكونوا على دراية بمشكلة انتهاك حقوق الطبع والنشر في نماذج الذكاء الاصطناعي لحلها.
“العقبة الرئيسية هي نقص التعليم. معظم المستخدمين لا يعرفون من أين تأتي البيانات، وكيف يتم تحليلها ومن يسيطر عليها. الكثير منهم لا يدركون حتى أن الذكاء الاصطناعي لديه تحيزات، تمامًا مثل البشر. هناك حاجة لتثقيف الشخص العادي حول هذا قبل أن يتمكنوا من فهم مزايا نماذج الذكاء الاصطناعي اللامركزية،” قال.
بمجرد أن يفهم الجمهور قضايا حقوق الطبع والنشر داخل نماذج الذكاء الاصطناعي المركزية، يجب على دعاة دي إيه آي أن يظهروا بنشاط مزايا دي إيه آي كبديل قوي. ومع ذلك، على الرغم من زيادة الوعي، لا تزال دي إيه آي تواجه تحديات في التبني.
“التبني هو تحدٍ آخر. الشركات معتادة على حلول الذكاء الاصطناعي الجاهزة، ودي إيه آي تحتاج إلى مطابقة هذا المستوى من الوصول بينما تثبت مزاياها في الأمان، الشفافية، والابتكار،” قال كوفيركو.
الطريق إلى الأمام: وضوح التنظيم وثقة الجمهور
مع معالجة تحديات التعليم والوصول، يعتمد الطريق إلى تبني دي إيه آي بشكل أوسع على إنشاء وضوح تنظيمي وبناء ثقة الجمهور. وأضاف تريفور كوفيركو، المؤسس المشارك لـ Sapien.io، أن دي إيه آي تحتاج إلى وضوح تنظيمي مصاحب لتحقيق هذه الأهداف.
“بدون أطر واضحة، تواجه مشاريع دي إيه آي خطر التهميش بسبب عدم اليقين القانوني بينما يدفع اللاعبون المركزيون نحو سياسات تفيد هيمنتهم. التغلب على هذه التحديات يعني تحسين تقنيتنا، إثبات القيمة في العالم الحقيقي، وبناء حركة تدفع نحو الذكاء الاصطناعي المفتوح والديمقراطي،” أكد.
وافق شديد على الحاجة إلى دعم مؤسسي أكبر، مضيفًا أنه يجب أن يقترن ببناء ثقة أكبر لدى الجمهور.
“يمكن أن تكون الشفافية مزعجة إذا كنت قد قضيت عقودًا في تحسين الأساليب الخاصة، لذا يجب على دي إيه آي أن تثبت تفوقها من حيث الثقة والابتكار. عقبة أخرى هي بناء ثقة كافية لدى المستخدمين ووضوح تنظيمي بحيث يشعر الناس وحتى الحكومات بالراحة مع كيفية التعامل مع البيانات. أفضل طريقة لاكتساب الزخم هي إظهار حالات استخدام في العالم الحقيقي حيث يتفوق الذكاء الاصطناعي اللامركزي بوضوح على نظيره المركزي أو على الأقل يثبت أنه يمكن أن يضاهيه في السرعة، التكلفة، والجودة بينما يكون أكثر انفتاحًا وعدلاً بكثير،” أوضح أحمد شديد.
في النهاية، تدعو مخاوف حقوق الطبع والنشر المحيطة بنماذج الذكاء الاصطناعي إلى تحول في النموذج، يركز على احترام الملكية الفكرية وتعزيز نظام بيئي للذكاء الاصطناعي أكثر ديمقراطية - بغض النظر عن التأثير النهائي لدي إيه آي.
إخلاء مسؤولية
جميع المعلومات المنشورة على موقعنا الإلكتروني تم عرضها على أساس حسن النية ولأغراض المعلومات العامة فقط. لذا، فأي إجراء أو تصرف أو قرار يقوم به القارئ وفقاً لهذه المعلومات يتحمل مسؤوليته وتوابعه بشكل فردي حصراً ولا يتحمل الموقع أية مسؤولية قانونية عن هذه القرارات.
