ما المقصود بأعباء عمل الذكاء الاصطناعي؟

بشكل أكثر تحديدًا، تشير عبارة "أعباء عمل الذكاء الاصطناعي" إلى المهام كثيفة الموارد التي تتطلب كميات هائلة من معالجة البيانات والمتعلقة بتطوير وتدريب ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي.

خلف الكواليس، تُمكِّن أعباء عمل الذكاء الاصطناعي الفردية تطبيقات الذكاء الاصطناعي من محاكاة خصائص بشرية مثل الفهم، واتخاذ القرار، وحل المشكلات، والإبداع، والاستقلالية، وهي خصائص ترتبط بكيفية تعلُّم البشر وتفكيرهم واستنتاجهم.

في مجال تكنولوجيا المعلومات، تطوَّر مصطلح عبء العمل ليحمل دلالات مختلفة حسب السياق. بشكل عام، تُشير أعباء العمل إلى إجمالي طلب النظام ومقدار الوقت والموارد اللازمة لتحقيق نتيجة محددة مرغوبة. يمكن أن تتراوح أعباء العمل بين مهام بسيطة نسبيًا مثل عملية حسابية واحدة أو تطبيق مستقل، إلى عمليات معقدة مثل معالجة تحليلات البيانات واسعة النطاق، أو خدمات السحابة الهجينة والسحابة العامة، أو تشغيل مجموعة من التطبيقات ومهام سير العمل المترابطة.

باعتبارها فرعًا فرعيًا، ترتبط أعباء عمل الذكاء الاصطناعي بمهام تتعلق بتطبيقات الذكاء الاصطناعي مثل الذكاء الاصطناعي التوليدي، والنماذج اللغوية الكبيرة (LLM) مثل ChatGPT، ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP)، وتشغيل خوارزميات الذكاء الاصطناعي. تتميز أعباء عمل الذكاء الاصطناعي عن معظم أنواع أعباء العمل الأخرى بمستوياتها العالية من التعقيد وأنواع البيانات التي تتم معالجتها. وبالمقارنة مع الأنواع الأخرى من أعباء العمل، تعالج أعباء عمل الذكاء الاصطناعي عادةً البيانات غير المنظمة مثل الصور والنصوص. 

بشكل عام، يمكن تقسيم أعباء عمل الذكاء الاصطناعي إلى فئتين رئيسيتين: تدريب النماذج واستنتاج النماذج، وهما الأكثر شمولًا.

وفيما يلي بعض الأنواع الإضافية الأكثر دقة من أعباء عمل الذكاء الاصطناعي:

تُعد أعباء عمل الذكاء الاصطناعي مفيدة لكل نوع من تطبيقات الذكاء الاصطناعي. أدَّت الإنجازات الحديثة في التكنولوجيا إلى دخول الذكاء الاصطناعي إلى عصر جديد من الاستخدام العملي، بتطبيقات تمتد عبر صناعات متعددة، من الأتمتة إلى السيارات، ومن الرعاية الصحية إلى التصنيع الثقيل. يتم يوميًا اختبار تطبيقات جديدة للذكاء الاصطناعي وتحسين التطبيقات السابقة، ما يفتح المجال لتحسين كبير في مجموعة واسعة من الخدمات والعمليات.

تستخدم الشركات بشكل متزايد روبوتات المحادثة والمساعدين الافتراضيين المدعومين بالذكاء الاصطناعي لتحسين التعامل مع استفسارات العملاء، وطلبات الدعم، وحتى المبيعات. وتستخدم هذه الأدوات تقنيات معالجة اللغة الطبيعية والذكاء الاصطناعي التوليدي لفهم أسئلة العملاء والرد عليها، سواء من خلال تقديم إجابات فورية أو تصعيد الاستفسارات المعقدة إلى وكلاء مباشرين. ونظرًا لقدرة الذكاء الاصطناعي على تنفيذ المهام البسيطة مثل الرد على الأسئلة المتكررة وتوفير دعم متواصل، يستطيع الوكلاء البشريون التركيز على المهام الأعلى مستوى، ما يؤدي إلى تحسين تجربة المستخدم بشكل إجمالي. 

سرعان ما أصبح الذكاء الاصطناعي وسيلة دفاع قوية للغاية في مواجهة الأساليب المتطورة باستمرار التي يستخدمها المحتالون والمخادعون. يمكن لخوارزميات التعلم الآلي والتعلم العميق تحليل أنماط المعاملات المعقدة والإبلاغ عن السلوك المشبوه من خلال كشف حالات الخلل. في حين أن خبراء الكشف عن الغش من البشر يملكون قدرة محدودة على المعالجة، يستطيع الذكاء الاصطناعي تحليل كمٍّ هائل من البيانات في كل ثانية، ما يجعله أداة لا تُقدَّر بثمن لقطاعات مثل القطاع المصرفي.

يستخدم تجار التجزئة والبنوك والشركات التي تتعامل مباشرةً مع العملاء الذكاء الاصطناعي لتقديم تجارب تسوُّق وترفيه أكثر تخصيصًا بهدف رفع مستوى رضا العملاء وتقليل معدل فقدانهم. يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي استخدام معلومات العملاء، مثل الاهتمامات الشخصية وسجل المشتريات السابق، لتخصيص توصيات المنتجات والخدمات بما يتوافق مع تفضيلات كل عميل. 

قد يشكِّل توظيف وإدارة قوى عاملة مؤهلة عبئًا كبيرًا على أي قطاع. تساعد منصات التوظيف المدعومة بالذكاء الاصطناعي على تبسيط عملية التوظيف من خلال فحص السير الذاتية ومطابقة المرشحين الجيدين مع الوظائف الشاغرة، وحتى إجراء المقابلات الأولية باستخدام تحليل الفيديو. يمكن أن تساعد مثل هذه الأدوات على تمكين متخصصي الموارد البشرية من تقليل الوقت الذي يقضونه في المهام الإدارية البسيطة والتركيز بشكل أكبر على المتقدمين الواعدين للوظائف. من خلال فرز الكميات الكبيرة من التعيينات المحتملة، يساعد الذكاء الاصطناعي على تقليل الوقت اللازم للتوظيف وتقليل أوقات الاستجابة، مما يحسن تجربة المتقدمين للوظائف، سواء حصلوا على الوظيفة أم لا. 

تُظهر أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي، التي تستطيع إنتاج مخرجات تفصيلية استنادًا إلى مدخلات حوارية، قيمة فريدة للمبرمجين والمطورين. من خلال قدرتها على توليد تعليمات برمجية قابلة للتنفيذ، تُسهم أدوات الذكاء الاصطناعي المؤتمتة مثل هذه في تبسيط المهام التكرارية المرتبطة بكتابة التعليمات البرمجية، وتساعد على تطوير التطبيقات، وتُسهم في تسريع مبادرات ترحيل التطبيقات وتحديثها. ورغم أنها لا تُعَد بديلًا للمبرمجين الموهوبين، إلا أن أدوات البرمجة المدعومة بالذكاء الاصطناعي تساعد على تقليل الأخطاء وضمان اتساق التعليمات البرمجية.

عند دمجها مع أدوات قوية مثل المحاكاة الافتراضية، يمكن لنماذج التعلم الآلي تحليل البيانات المجمعة من أجهزة الاستشعار، والأجهزة المزودة بقدرات إنترنت الأشياء، والتكنولوجيا التشغيلية (OT)، لتوليد توقعات موثوق بها لصيانة المعدات اللازمة والوقاية من الأعطال. يمكن أن تقلل الصيانة التنبؤية المدعومة بالذكاء الاصطناعي فترة التعطُّل المكلِّفة وتساعد الشركات على حماية أرباحها. 

تُعَد إدارة عبء العمل على اختلاف أنواعه عنصرًا أساسيًا في أي قسم لتكنولوجيا المعلومات بحجم كبير. ويمكن أن تؤدي التكوينات غير الصحيحة إلى إعاقة أداء النظام بشكل مباشر، ما يؤدي إلى زيادة التكاليف، وانخفاض الاستقرار، وتقديم تجارب مستخدم سلبية. يسعى مزوّدو حلول الذكاء الاصطناعي مثل IBM وMicrosoft Azure وNvidia وAmazon Web Services (AWS) باستمرار إلى إيجاد طرق فعَّالة من حيث التكلفة لتحسين الأداء، وذلك من خلال تقليل الضغط على سعة النطاق الترددي في المسارات الرئيسية وتعزيز الأداء العام طوال دورة حياة مختلَف أنواع أعباء العمل.

رغم تنوُّع أعباء العمل المعقدة، تُعَد أعباء عمل الذكاء الاصطناعي من بين أكثرها تطلبًا. وتتطلب هذه الأعباء حلول تخزين بيانات واسعة، سواء في البيئة المحلية أو ضمن مراكز بيانات بعيدة، بالإضافة إلى أجهزة قوية ومتخصصة.

من أبرز التحديات في تنفيذ أعباء عمل الذكاء الاصطناعي ما يلي:

• تخصيص الموارد: يُعَد تنفيذ أعباء عمل الذكاء الاصطناعي بكفاءة وزمن انتقال منخفض تحديًا أمام المعالجات التقليدية مثل وحدات المعالجة المركزية (CPUs). تتطلب خوارزميات الذكاء الاصطناعي المعقدة ومعالجة البيانات الكبيرة أجهزة مخصصة للذكاء الاصطناعي ومصممة لمعالجة متوازية. مع ازدياد تعقيد أنظمة الذكاء الاصطناعي وكثافة البيانات، تصبح القدرة على التوسع عاملًا حاسمًا. 

• الخصوصية والأمان: تعتمد أعباء عمل الذكاء الاصطناعي على كميات هائلة من البيانات وتولِّدها أيضًا. قد تتضمن هذه البيانات في كثير من الأحيان معلومات شخصية حساسة، أو أسرارًا تجارية، أو معلومات حكومية سرية. ومع زيادة تعقيد أي نظام، تزداد أيضًا الثغرات الأمنية المحتملة. عند التعامل مع مثل هذا الكم الكبير والمتنوع من البيانات، لا يمكن المبالغة في أهمية الضوابط الأمنية الصارمة.

• الصيانة: بمرور الوقت، تحتاج نماذج الذكاء الاصطناعي من حين إلى آخر إلى إعادة التدريب وإعادة المعايرة لضمان الدقة. يمكن أن تكون إعادة تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي بانتظام عملية كثيفة التكلفة والعمالة، ويجب تنفيذها بواسطة محترفين مؤهلين. 

• المخاوف الأخلاقية: يؤدي استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي مع أعباء العمل المرتبطة به إلى ظهور مجموعة من القضايا الأخلاقية المستجدة. ولا تزال قضايا مثل معالجة التحيز في الخوارزميات، وضمان شفافية النماذج، وتحقيق المساءلة تُثير الكثير من الجدل. وفي حالة الذكاء الاصطناعي التوليدي، الذي غالبًا ما يتم تدريبه على محتوى محمي بحقوق الملكية الفكرية، تُثير قضايا حقوق النشر ونسب المحتوى تساؤلات مهمة ومعقدة.