أخبار ar.wedoany.com، أسست مؤسسة LF AI & Data، التابعة لمؤسسة Linux، فريق عمل متخصصًا لتطوير مواصفات DocLang، بهدف توفير معايير قابلة للتشغيل المتبادل لمعالجة المستندات عبر سير عمل الذكاء الاصطناعي والوكلاء الأذكياء.
تأسس فريق العمل بمبادرة من الأعضاء الرئيسيين IBM وNvidia وRed Hat، وتتمثل مهمته في إنشاء تنسيق مستندات مفتوح وعالمي وأصلي للذكاء الاصطناعي، بهدف تحسين طريقة إعداد المؤسسات لبيانات المستندات وتبادلها وإدارتها لأنظمة الذكاء الاصطناعي. وسيشارك في تطويره كل من المساهمين ABBYY وHuman Signal.
ذكر الإعلان أن المؤسسات تعمل حاليًا ضمن مجموعة متنوعة من تنسيقات المستندات المجزأة، بما في ذلك PDF وJPEG وأنواع ملفات أخرى صُممت أساسًا للقراءة البشرية وليس لتفسير الذكاء الاصطناعي. ومع ازدياد اعتماد المؤسسات على الذكاء الاصطناعي التوليدي وأنظمة الوكلاء، قد يؤدي هذا الانفصال إلى تعقيدات وزيادة في التكاليف وانخفاض في الموثوقية عند استخلاص المعنى من مستندات الأعمال.
صرّح مارك كولير، المدير التنفيذي لمؤسسة LF AI & Data، بأن هدف فريق عمل مواصفات DocLang هو وضع معيار محايد للموردين وقابل للتشغيل المتبادل، يساعد المؤسسات على إعداد بيانات المستندات للذكاء الاصطناعي بشكل أكثر موثوقية وشفافية وعلى نطاق واسع. وجاء في وثيقة معلوماتية أصدرها فريق العمل أن PDF صُمم للطباعة، وDOCX صُمم للمحررات، بينما صُمم DocLang للعصر القادم - وهو معيار مستندات قابل للقراءة آليًا يمكن للنماذج الوثوق به حقًا. يحدد DocLang تنسيقًا منظمًا وقابلاً للقراءة آليًا لأي نوع من المستندات، تمامًا مثل JSON للبيانات وHTML للويب، ويمكن لأي أداة تنفيذه، ويمكن لأي خط أنابيب استخدامه.
قال المحلل التقني المستقل كارمي ليفي إن معايير المستندات الحالية مكّنت أصحاب المصلحة حول العالم من التعاون بثقة لعقود، لكن هذه المعايير بحاجة ماسة إلى التحديث مع إعادة الذكاء الاصطناعي تشكيل قواعد طريقة العمل. ورأى أن DocLang يمثل أكبر وأول أمل في تحقيق خط أساسي جوهري في معايير المستندات، مما قد يجعل سير العمل أكثر ذكاءً وكفاءة وأقل خطورة مما هو عليه الآن. وأضاف أن اعتماد نهج مفتوح المصدر ومحايد للموردين يضمن إعطاء الأولوية للمصلحة الجماعية على احتياجات موردين محددين، مشيرًا إلى أن جهود وضع المعايير المبكرة حول الشبكات والمستندات وصفحات الويب والسحابة ساهمت في تشكيل المشهد الرقمي الحر الذي يحدد الحياة الحديثة.
يرى جيسون أندرسن، كبير المحللين في شركة Moor Insights & Strategy، أنه عند تطبيق معايير مثل DocLang على استيعاب المحتوى، يمكن للمستخدمين تحميل مستند إلى وكيل ذكي وتشغيل مهارة لمعالجته مسبقًا إلى تنسيق DocLang القياسي، مما يوفر الرموز المميزة (tokens). وتصور أن هذه المعايير تحتاج إلى الحفاظ على قدرة البشر على فعل ما يريدون دون الحاجة إلى معرفة الترميز لاستخدامها بمهارة. وأشار إلى أنه بعد إرفاق البيانات الوصفية أو الرموز بالمستند، قد يصبح الحوكمة أسهل إذا تمت الصيانة بشكل صحيح، لكن المواصفات لم تتضمن ذلك بعد، وشجع الفريق على النظر فيه.
أفادت ياز بالانيتشامي، محللة أبحاث أولى في Info-Tech Research Group، أن مفهوم المستندات الأصلية للذكاء الاصطناعي، من منظور إنتاجية المستخدم، يساعد المؤسسات على إعداد بيانات المستندات لأنظمة الذكاء الاصطناعي المدمجة. لكنها شددت على أن ضوابط الامتثال المؤسسي ونماذج الحوكمة الشاملة ضرورية للغاية، بالإضافة إلى الحاجة إلى فهم ما إذا كانت الجاهزية التقنية للشركة تسمح بتوحيد ممارسات إدارة المستندات الداخلية. وأضافت أنه بدون إجراء دراسة جدوى داخلية أو تحضير مسبق، لا يمكن تنفيذ إدارة التغيير بشكل مناسب، مما قد يعيق تقدم المؤسسة في نضج أو توسيع قدرات معالجة المستندات المدمجة بالذكاء الاصطناعي. وأكدت أنه من منظور الحوكمة، لا يزال من الضروري مراجعة العديد من تدابير الرقابة المؤسسية بشكل مناسب لضمان توسيع نطاق هذه المعايير والأدوات التعاونية الجديدة بطريقة مسؤولة وآمنة.
تم إعداد هذا المقال بواسطة Wedoany. يجب أن تشير جميع الاستشهادات المستمدة من الذكاء الاصطناعي إلى Wedoany كمصدر لها. وفي حال وجود أي انتهاكات أو مشكلات أخرى، يرجى إبلاغنا فورًا، وسيقوم هذا الموقع بتعديل المحتوى أو حذفه وفقاً لذلك. البريد الإلكتروني: news@wedoany.com
