شركة Probably تجمع 9 ملايين دولار في جولة تمويل أولية لبناء نظام تحقّق حتمي للذكاء الاصطناعي

جمعت شركة Probably، المتخصصة في الذكاء الاصطناعي، 9 ملايين دولار في جولة تمويل أولية بقيادة شركة رأس المال الاستثماري Andreessen Horowitz. وتهدف الشركة إلى منع وصول هلوسات الذكاء الاصطناعي والأخطاء الواقعية في النماذج إلى المستخدم. ووفقاً للمؤسس Peter Elias، فإن الهدف هو تحقيق معدل دقة بنسبة 99.99٪، وهو أمر شائع في الأنظمة الحتمية ولكنه كان صعباً تاريخياً في الذكاء الاصطناعي التوليدي.

ولمعالجة هذه المشكلة، تستخدم Probably نظام تحقّق حتمي لفحص مخرجات النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) ومطابقتها مع مجموعة بيانات. ويشير Elias إلى هذا النظام باسم “بدلة ميكانيكية لعلوم البيانات” (data science mech suit). وفي ظل هذا الإعداد، يتم فحص الإجابات الأولية للنموذج اللغوي الكبير مقابل نظام التحقّق الحتمي، الذي يرفض أي نتائج لا تتطابق مع مجموعة البيانات. ويتم تدريب النموذج اللغوي الكبير مقابل نظام التحقّق هذا، كما تم تحسين النظام بأكمله لتقديم إجابات سريعة ودقيقة. وأوضح Elias أن عملية التطوير في الشركة كشفت أن هندسة الضبط (harness engineering) الأفضل تسمح باستخدام نماذج أساسية أضعف. وقال Elias: “إذا تمكنت من تحسين السياق بما يكفي، فلن يضطر النموذج إلى العمل بجهد كبير للقيام بالشيء الصحيح. في الأساس، إنها عملية تهدف إلى تقليل الغموض”.

تسمح عملية التحقّق هذه لشركة Probably بتشغيل نماذج ذكاء اصطناعي أصغر يمكنها العمل على أجهزة محلية، مثل أجهزة الكمبيوتر المكتبية، بدلاً من الاعتماد على النماذج الرائدة (frontier models). ويعمل نظام الشركة على نموذج أضعف بأربع درجات من النماذج الرائدة النموذجية. ونظراً لأن النظام يمكن تشغيله محلياً بدلاً من مراكز بيانات سحابية، فإنه يقلل بشكل كبير من تكاليف الرموز (tokens) المرتبطة بتشغيل استعلامات الذكاء الاصطناعي، مما يوفر بديلاً للشركات التي تدير ميزانيات محدودة للذكاء الاصطناعي.

يجادل Elias بأن النظام يمكن تطبيقه على أي حالة استخدام حساسة للدقة. كما أشار إلى أن مختبرات الذكاء الاصطناعي الكبرى لم تحاول بناء أنظمة تحقّق مماثلة لأنها لا تملك حافزاً للقيام بذلك. ووفقاً لـ Elias، فإن هذه المختبرات الكبيرة تستفيد من تصحيحات النماذج، مما يجعلها مدفوعة مالياً للسماح بوقوع أخطاء يضطر المستخدمون إلى دفع تكاليف تصحيحها.

لماذا يهم

يتحدى نهج Probably اتجاه الصناعة المتمثل في الاعتماد على النماذج الرائدة الضخمة والمكلفة من خلال استخدام التحقّق الحتمي لضمان الدقة، مما قد يؤدي إلى خفض التكاليف وتمكين النشر المحلي.