أخبار ar.wedoany.com، في الآونة الأخيرة، عقدت أكاديمية الصين لتكنولوجيا المعلومات والاتصالات (CAICT) "ندوة تقييم النماذج الكبيرة والمعايير" على هامش المؤتمر العالمي للذكاء الاصطناعي من أجل الخير (AI for Good) في جنيف بسويسرا. حضر الندوة وألقى كلمات كل من نائب مدير مكتب توحيد معايير الاتصالات في الاتحاد الدولي للاتصالات (ITU)، السيد بلال جموصي، ورئيس أكاديمية الصين لتكنولوجيا المعلومات والاتصالات، السيد يو شياوهوي. وتهدف الندوة إلى الاستجابة بشكل أكبر للتوصيات الواردة في "الميثاق الرقمي العالمي" للأمم المتحدة بشأن "سد الفجوة الرقمية الجديدة في مجال تقييم الذكاء الاصطناعي".
أشار السيد بلال جموصي في كلمته إلى أن المعايير الدولية أصبحت دعامة مهمة لتعزيز حوكمة الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته الموثوقة. وقد أصدر الاتحاد الدولي للاتصالات بالفعل معايير دولية للتقييم المرجعي للنماذج الكبيرة، ويواصل دفع أعمال التوحيد القياسي للنماذج متعددة الوسائط الكبيرة وغيرها. تهدف مبادرة البناء المشترك التي تم إطلاقها في هذه الندوة إلى تعزيز التعاون عبر المجالات والمؤسسات على المستوى العالمي في مؤشرات التقييم والأساليب والمعايير، مما يسهم في تطوير ذكاء اصطناعي آمن وشامل وخيّر.
أشار السيد يو شياوهوي، رئيس أكاديمية الصين لتكنولوجيا المعلومات والاتصالات، إلى أن نظام تقييم النماذج الكبيرة يعكس الخيارات القيمية للبشرية تجاه اتجاه تطوير الذكاء الاصطناعي، وأن تحديد أبعاد وأساليب التقييم سيؤثر بعمق على مسار التطور التكنولوجي وتطبيقاته، وهو أساس مهم لتعزيز التطوير الموثوق للذكاء الاصطناعي مع مراعاة العدالة الاجتماعية والتنمية المستدامة. وأكد أن مفتاح دفع التعاون الدولي في مجال التقييم يكمن في بناء توافق عالمي في الآراء، مما يتطلب تعزيز التنسيق في المسارات التقنية للتقييم، ووضع توجيه قيمي مشترك يركز على الأمان والموثوقية والتحكم والخير.
ألقى الأكاديمي في الأكاديمية الصينية للهندسة، المؤسس المشارك لشركة Alibaba Cloud ورئيس مختبر تشجيانغ، السيد وانغ جيان، كلمة رئيسية أشار فيها إلى أن النماذج الكبيرة، باعتبارها أنظمة شديدة التعقيد، يصعب على مطوريها أنفسهم تحديد حدود قدراتها بدقة، مما يشكل تحدياً كبيراً لأعمال التقييم. وأوضح أن التقييم الحالي يركز بشكل أكبر على اختبار وظائف النظام، وفي المستقبل يمكن الاستفادة من أفكار اختبارات الذكاء البشري لاستكشاف منهجية متسقة لقياس ذكاء الآلات. وأكد أن أهمية التقييم لا تقتصر على وضع الدرجات والترتيبات، بل تكمن في المساعدة على فهم التكنولوجيا نفسها والدفع بها قدماً.
شارك في الندوة كل من نائب رئيس معهد بكين للذكاء الاصطناعي (BAAI) وكبير المهندسين فيه، السيدة لين يونغهوا، ونائب الأمين العام للجنة الكهروتقنية الدولية (IEC)، السيد Gilles Thonet، والمؤسس المشارك لـ AI Safety Connect، السيد Nicolas Miailhe، بالإضافة إلى خبراء من مؤسسات مثل Korabench.ai وAmazon Web Services وFuture Ethics Lab ومعهد أبحاث الإلكترونيات والاتصالات الكوري (ETRI) وشركتي Huawei وZTE. وقد تبادلوا الخبرات وأجروا مناقشات معمقة حول مواضيع مثل نماذج الأساس العلمي، واختبار الفريق الأحمر (Red Teaming)، وقياس سلوك الذكاء الاصطناعي، وقابلية التشغيل البيني للمعايير والاعتراف المتبادل الدولي. وخلص المشاركون إلى أربع نقاط توافق: أولاً، الذكاء الاصطناعي الموثوق يعتمد على التحقق وليس على الادعاءات، والتقييم هو القدرة الأساسية لدفع الذكاء الاصطناعي نحو الخير؛ ثانياً، تزايدت محدودية المعايير الثابتة، ويجب أن يتجه التقييم نحو الديناميكية والاستمرارية وتغطية دورة الحياة الكاملة؛ ثالثاً، يجب أن يمتد نطاق التقييم من النموذج إلى التطبيق، مع مراعاة المخاطر طويلة المدى والتأثيرات الفعلية؛ رابعاً، يجب تعزيز تبادل الأساليب والاعتراف المتبادل بالنتائج، والعمل على جعل المعايير والتقييم بنية تحتية عامة عالمية، بحيث تعود ثمار التقييم بالفائدة على المزيد من الدول والمجموعات.
قدم السيد وي كاي، مدير معهد أبحاث الذكاء الاصطناعي في أكاديمية الصين لتكنولوجيا المعلومات والاتصالات، تقريراً رئيسياً بعنوان "تقييم النماذج الكبيرة: الممارسة والتوحيد القياسي"، استعرض فيه نظام تقييم النماذج الكبيرة "فانغ شينغ". وأشار وي كاي إلى أن تقييم النماذج الكبيرة يلعب ثلاثة أدوار رئيسية: فهو بمثابة "بوصلة" توجه الابتكار التكنولوجي، و"موصل" يربط بين التكنولوجيا والتطبيقات، و"صمام أمان" يضمن التطوير الخيّر للذكاء الاصطناعي. في المستقبل، سيركز تقييم القدرات بشكل أكبر على التحقق من المهام المعقدة، وسيتوسع تقييم الأمان والموثوقية ليشمل تحديد المخاطر النظامية، وسيعزز تقييم الكفاءة الهندسية التنسيق بين التكلفة والكفاءة. يعتمد نظام "فانغ شينغ" على المعيار ITU-T F.748.44 كمرجع مهم، ويغطي أبعاداً متعددة مثل القدرات والتطبيقات والأمان والموثوقية والذكاء المتقدم. حتى يوليو 2026، أجرى هذا النظام أكثر من 1500 تقييم، وبنى مجموعة بيانات اختبارية تضم 8.5 مليون عنصر، وقلل من مخاطر تلوث البيانات والتلاعب بالنتائج من خلال الاختبارات الديناميكية.
أصدرت أكاديمية الصين لتكنولوجيا المعلومات والاتصالات خلال الندوة "المبادرة الدولية للبناء المشترك لنظام تقييم النماذج الكبيرة والتطوير الخيّر"، والتي تتضمن عشرة محاور رئيسية تشمل: فهم قيمة التقييم، ودفع ابتكار التقييم، وتحسين إطار التقييم، وتعزيز قاعدة البيانات، وتمكين التطبيقات الصناعية، وتعزيز التعاون المفتوح، وضمان شفافية التقييم، والحفاظ على نزاهة التقييم، ودفع قابلية التشغيل البيني للمعايير، وتعزيز الذكاء الاصطناعي الخيّر. تدعو هذه المبادرة المنظمات الدولية والمؤسسات البحثية والشركات وجميع قطاعات المجتمع إلى مشاركة مجموعات البيانات وأساليب التقييم، والمساهمة في بناء مجتمع مفتوح المصدر للتقييم، بهدف تضييق الفجوة الذكية.
في المستقبل، ستواصل أكاديمية الصين لتكنولوجيا المعلومات والاتصالات تعميق تعاونها مع المنظمات الدولية مثل ITU وIEC وISO، ومع الأوساط الصناعية والأكاديمية ومجتمعات المصادر المفتوحة عالمياً، وستشارك بشكل مفتوح أساليب التقييم ومجموعات البيانات والخبرات العملية، بهدف دفع تشكيل نظام بيئي لتقييم الذكاء الاصطناعي يكون مفتوحاً وشاملاً وقابلاً للتشغيل البيني، والمساهمة بالممارسات الصينية في تطوير الذكاء الاصطناعي من أجل الخير.
