تطور أوبن إيه آي والثورة الصناعية للذكاء الاصطناعي

تأسست قبل أقل من ست سنوات ، OpenAI تحتفظ بفلسفة مفادها أن الشركات العملاقة يجب ألا تتحكم في التطور التكنولوجي التقدمي. غير الهادفة للربح منظمة يهدف إلى البحث في الذكاء الاصطناعي (AI) لاكتشاف إمكاناته وفوائده للمجتمع. الهدف هو إنتاج برامج وتطبيقات مفتوحة المصدر تسمح للعديد من الباحثين بتطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي. منذ بداية منظمة، فقد حقق العديد من الإنجازات الرائعة ، وهو المحور الأساسي لهذه المقالة.

جدول المحتويات

ما هو OpenAI؟

مؤسسة غير ربحية منظمة أنشأت OpenAI مختبرًا للأبحاث يهدف إلى تعزيز تقنية الذكاء الاصطناعي التي تعود بالفائدة على المجتمع.

تم تأسيسها في البداية في أواخر عام 2015 من قبل العديد من رواد الأعمال ، بما في ذلك Elon Musk و Sam Altman والعديد غيرهم.

تعهدوا جميعًا بمليار دولار لدعم تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي صديقة للمطورين.

على الرغم من استقالة ماسك من المنظمة بعد ثلاث سنوات ، إلا أنه ظل مانحًا ومدافعًا عن OpenAI.

يبدو أن المنظمة ابتعدت عن أهدافها الأولية المتمثلة في تجنب تطوير البرمجيات لتوليد عوائد مالية.

في عام 2019 ، قبلت شركة OpenAI استثمارًا بقيمة مليار دولار من Microsoft ، إحدى أبرز شركات التكنولوجيا في العالم.

في 23 يناير 2023 ، قامت Microsoft و OpenAI بوضع اللمسات الأخيرة على صفقة متعددة السنوات بمليارات الدولارات ، حيث توفر Microsoft البنية التحتية لشركة OpenAI لمواصلة تطوير منتجاتها وتشغيلها.

وتحصل Microsoft على التفرد التجاري في التكامل و توزيع من هذه المنتجات.

باسم OpenAI شرح:

يتبع هذا الاستثمار الذي تبلغ تكلفته عدة سنوات ومليارات الدولارات من Microsoft استثماراتها السابقة في عامي 2019 و 2021 ، وسيسمح لنا بمواصلة بحثنا المستقل وتطوير ذكاء اصطناعي آمن ومفيد وقوي بشكل متزايد.

كما مايكروسوفت أعلن سوف تتحرك الصفقة حول ثلاث ركائز:

الحوسبة الفائقة على نطاق واسع

ستزيد Microsoft استثماراتنا في تطوير ونشر أنظمة الحوسبة الفائقة المتخصصة لتسريع أبحاث الذكاء الاصطناعي المستقلة والرائدة في OpenAI. سنواصل أيضًا إنشاء البنية التحتية الرائدة للذكاء الاصطناعي من Azure لمساعدة العملاء على إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم ونشرها على نطاق عالمي.

تجارب جديدة مدعومة بالذكاء الاصطناعي

ستقوم Microsoft بنشر نماذج OpenAI عبر مستهلكينا و مشروع المنتجات وإدخال فئات جديدة من الخبرات الرقمية المبنية على تقنية OpenAI. وهذا يشمل مايكروسوفت خدمة Azure OpenAI، والتي تمكن المطورين من إنشاء تطبيقات ذكاء اصطناعي متطورة من خلال الوصول المباشر إلى نماذج OpenAI المدعومة من Azure الموثوق به ، مشروع-قدرات -grade والبنية التحتية والأدوات المحسّنة للذكاء الاصطناعي.

مزود السحابة الحصري

بصفته موفر السحابة الحصري لـ OpenAI ، ستعمل Azure على تشغيل جميع أحمال عمل OpenAI عبر البحث والمنتجات وخدمات API.

منتجات OpenAI على مر السنين

تم تصميم المنظمة لتكون غير ربحية للتركيز على هدفها الرئيسي - البحث في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي.

الغرض الأساسي من OpenAI هو الاستفادة من الذكاء الاصطناعي الذي يحقق تأثيرًا إيجابيًا طويل المدى.

هناك دائمًا مخاطر في تطوير تقنية قوية مثل الذكاء الاصطناعي.

استكشاف مثل هذه التكنولوجيا المعقدة يميل إلى أن يساء استخدامها.

مع هذه القوة العظيمة ، جعلوها مهمة لضمان مستقبل إيجابي ومزدهر.

بشكل عام ، تطور المنظمة تقنيات لتمكين الأشخاص من استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين العالم.

يتجاوز تركيز أبحاث OpenAI الذكاء الاصطناعي نفسه.

لقد انغمسوا في نموذج التعلم الآلي المسمى التعلم المعزز.

إنه ينطوي على تدريب نماذج التعلم التي تصبح أساس الإجراءات المستقبلية. مع وضع ذلك في الاعتبار ، إليك المنتجات والتطبيقات التي طورتها OpenAI على مر السنين.

نادي كمال أجسام

يُطلق على أحد البرامج الأولى التي أنشأتها المنظمة غير الربحية اسم Gym.

إنها مكتبة مفتوحة المصدر حيث يمكن للباحثين اكتشاف خوارزميات التعلم المعزز.

يوفر هذا البرنامج عددًا كبيرًا من الفرص للمطورين لاستكشاف بيئات الذكاء الاصطناعي المختلفة.

تتضمن مجموعة الأدوات أيضًا منشورات أبحاث الذكاء الاصطناعي لتسهيل اكتشاف أحدث تطوراتها.

في أواخر عام 2017 ، فشل المطورون في الحفاظ على موقع التوثيق ونقل المعلومات المتعلقة بعملهم الأخير على صفحة Open AI's GitHub.

سرقة سومو

يتضمن RoboSumo روبوتات "التعلم التلوي" البشرية التي تتنافس ضد بعضها البعض.

الهدف الرئيسي هو السماح لتقنيات الذكاء الاصطناعي المحاكية بتعلم المهارات البدنية ، بما في ذلك البط ، والدفع ، والتحرك.

أثناء التواجد في الساحة ، تخلق البيئة التنافسية ذكاءً يسمح للذكاء الاصطناعي بالتغلب على الشدائد والتكيف مع الظروف المتغيرة.

وخلصت نتيجة هذا البحث إلى أن الوكلاء يواجهون بيئة جديدة تمامًا مع هبوب رياح شديدة.

من خلال التعلم العدائي ، طبقت ذكاءها المكتشف حديثًا بطريقة معممة.

لعبة المناظرة

The Debate Game هو تطبيق آخر تم تطويره بواسطة Open AI في عام 2018.

تناقش الآلات مشاكل الألعاب المختلفة في حضور قاضٍ بشري.

على أمل تطوير الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير ، يستكشف هذا البحث تأثير الذكاء الاصطناعي في اتخاذ القرارات الحاسمة.

الدكتيل تفعيلة من تفعيلا ت الشعر

قام Open AI بتطوير Dactyl للتعامل مع الكائنات باستخدام Shadow Dexterous Hand.

مصحوبًا برمز خوارزمية التعلم المعزز المستخدم في Open AI Five ، يستكشف Dactyl دور الذكاء الاصطناعي في الروبوتات.

النماذج التوليدية للذكاء الاصطناعي المفتوح

أحد أهم الموضوعات التي استكشفها الذكاء الاصطناعي المفتوح هي النماذج التوليدية.

لتحديد قدرات الذكاء الاصطناعي ، استفاد الباحثون من هذه النماذج.

إنه ينطوي على تدريب النماذج من خلال كميات كبيرة من البيانات المتولدة من المجال.

على سبيل المثال ، تقرأ النماذج التوليدية كتابًا لتعزيز تعلمهم وإنشاء بيانات تشبهه.

لكي يكون هذا أكثر نجاحًا ، تندمج الشبكات العصبية في معلمات متعددة أصغر بكثير من شبكات التدريب الخاصة بهم.

بهذه الطريقة ، تحتاج النماذج إلى استكشاف مدى البيانات بشكل مستقل وإنشاء نسخة.

GPT

أول منشور على الإطلاق عن اللغة نموذج تم الكشف عن برنامج التدريب المسبق التوليدي (GPT) في يونيو 2018.

طور الباحثون بيانات متعمقة حول كيفية التوليف نموذج اللغة يكتسب المعرفة من موقع Open AI.

GPT-2

كخلف لـ GPT ، يستخدم GPT-2 النماذج التوليدية للتنبؤ بالكلمات التالية داخل نص إنترنت بحجم 40 غيغابايت.

هذه اللغة القائمة على المحولات نموذج يمكن أن تصل إلى 1.5 مليار معلمة على مجموعة بيانات من 8 ملايين صفحة.

يتم الاستفادة من التعلم المعزز لتدريب النماذج على هدف بسيط ، والذي يتنبأ بالكلمة التالية. أنا

بعد تزويده بسلاسل نصية تتحدث عن موضوع معين.

على الرغم من أن النماذج تتعرض لمجالات متنوعة ، إلا أنه من الرائع أن تتمكن من التنبؤ بالنص ضمن سياق النص النموذجي.

يمكن لـ GPT-2 أداء المهام التي تتضمن الإجابة على الأسئلة وفهم القراءة والتلخيص والترجمة.

تبدأ النماذج في التنبؤ بالنص بدقة بعد التعلم من عدة مهام لغوية تعرض نصًا خامًا.

نتيجة لذلك ، يمكن إنجاز المهام دون إشراف.

بعد المخاوف بشأن إساءة الاستخدام المحتملة لهذه التكنولوجيا المتقدمة ، لم تطلق Open AI التدريب نموذج لـ GPT-2.

ومع ذلك ، لا يزال بإمكان المهتمين التجربة على جهاز أصغر نموذج لتجربة قدراتها.

GPT-3

تم تقديم GPT-3 في البداية بواسطة Open AI في مايو 2020.

لا يتوفر الوصول إلى الإصدار التجريبي الخاص من هذه التقنية إلا لعدد قليل من الأشخاص الذين أرسلوا طلبات قبل الإصدار.

يشجع Open AI أولئك الذين لديهم إمكانية الوصول لاستكشاف إمكانات GPT-3. يجب دمج GPT-3 مع عمل العمليات التجارية المنتج قريبا.

الهدف النهائي هو اقامة اشتراكخيارات الدفع المستندة إلى أولئك الذين يرغبون في الاستفادة من نموذج عبر السحابة.

ومع ذلك ، تم الحصول على GPT-3 ليتم ترخيصها حصريًا لشركة Microsoft في سبتمبر 2020.

كسابق لـ GPT-2 ، فإنه يحسن القدرات التنبؤية عند تعرضه لتدفقات من النصوص بمجموعة من الأنماط المختلفة.

زيادة معلماتها إلى 175 مليار ، GPT-3 خطوات واسعة باعتبارها لغة رائدة نموذج التي تتجاوز بعض القيود التي لا يمكن التغلب عليها بواسطة GPT-2.

ChatGPT وانتشار حالات الاستخدام التجاري للذكاء الاصطناعي

مع ظهور النماذج التوليدية والتحسين المتسارع لـ GPT-3 ، تم بناء مجموعة من الشركات على رأس هؤلاء اللاعبين.

أحدث إصدار من OpenAI لواجهة محادثة تسمى ChatGPT ترك أي شخص في الصناعة مذهولًا.

عندما اختبرت ذلك ، ذهلت بقدراته العملية.

كنا نظن أن الذكاء الاصطناعي سيبدأ العمل إلى الوراء من خلال تعطيل العمل البدني أو العمال المتخصصين الأقل والانتقال إلى عمال المعرفة.

بدلا من ذلك ، حدث العكس!

يعمل الذكاء الاصطناعي بشكل لا يصدق الآن في المساعي الإبداعية ، مما يظهر أنه من الصعب للغاية التنبؤ بتطور التكنولوجيا.

هذا يعني أن اقتصاد المعرفة بأكمله قد يكون أول اقتصاد يعاد تعريفه بالكامل بواسطة الذكاء الاصطناعي.

لكن ما هو ChatGPT؟

طلبت منه أن يعرف نفسه ، وهذا ما قاله!

سألت ChatGPT عما إذا كان سيقتل Google.

في الوقت الحالي ، بالإضافة إلى OpenAI والنماذج التوليدية الأخرى ، رأينا بالفعل ظهور عدة مليارات من الشركات!

في عام 2022 وحده:

- الاستقرار AI أعلنت عن تمويل 101 مليون دولار للذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر.
- جاسبر AI ، شركة ناشئة تقوم بتطوير ما تصفه بمنصة "محتوى الذكاء الاصطناعي" ، جمعت 125 مليون دولار بتقييم يبلغ 1.5 مليار دولار.
- أوبن إيه آي ، تقدر قيمتها بنحو 20 مليار دولار ، تجري محادثات متقدمة مع Microsoft للحصول على مزيد من التمويل.

ستصبح كل شركة ناشئة في السنوات الخمس المقبلة شركة ذكاء اصطناعي.

سيؤدي هذا إلى ظهور شركات ناشئة أصغر حجمًا قادرة على بناء إمبراطوريات تريليون دولار بفرق صغيرة!

نموذج أعمال OpenAI

في الوقت الحالي ، يتم تنظيم OpenAI حول كيانين ، أحدهما غير هادف للربح والآخر "محدد من الربح" منظمة.

بدأ هذا الانتقال في عام 2019.

معمل أبحاث الذكاء الاصطناعي

في باقة بريد.. اعلاني مرة أخرى في يونيو 2016 ، عندما عززت شركة OpenAI أبحاثها في النماذج التوليدية ، قاموا أيضًا بشرح الهدف من ما كان ، في ذلك الوقت ، في الأساس مختبر أبحاث.

كما أوضحوا في ذلك الوقت:

OpenAI مهمة هو بناء ذكاء اصطناعي آمن ، وضمان توزيع فوائد الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع ومتساوي قدر الإمكان. نحاول بناء الذكاء الاصطناعي كجزء من مجتمع أكبر ، ونريد مشاركة خططنا وقدراتنا على طول الطريق. نحن نعمل أيضًا على ترسيخ هيكل حوكمة مؤسستنا وسنشارك أفكارنا حول ذلك في وقت لاحق من هذا العام.

مرة أخرى في عام 2016 ، عندما بدأت OpenAI في تكثيف أبحاثها حول النماذج التوليدية ، والتي تتطلب قوة حوسبة كبيرة ، دخلت في شراكة مع Microsoft.

باسم OpenAI شرح، في ذلك الوقت ، بدأوا في إجراء معظم تجاربهم واسعة النطاق على Azure ، مما جعل Azure سحابة أساسية المنصة للتعلم العميق والذكاء الاصطناعي.

وكذلك مايكروسوفت أعلن بالعودة إلى عام 2016 ، كان الهدف الرئيسي للشراكة هو "إضفاء الطابع الديمقراطي على الذكاء الاصطناعي (AI) ، ونقله من الأبراج العاجية وجعله في متناول الجميع".

ستقوم Microsoft بذلك من خلال نهج رباعي ، وصفته الشركة على النحو التالي:

تسخير الذكاء الاصطناعي لتغيير طريقة تفاعلنا بشكل أساسي مع الحوسبة المحيطة ، والوكلاء ، في حياتنا.
غرس الذكاء في كل تطبيق نتفاعل معه ، على أي جهاز ، وفي أي وقت.
اجعل هذه الإمكانات الذكية نفسها المضمنة في تطبيقاتنا - القدرات المعرفية - متاحة لكل مطور تطبيقات في العالم.
بناء أقوى حاسوب فائق الذكاء الاصطناعي في العالم وإتاحته لأي شخص ، عبر السحابة ، لتمكين الجميع من تسخير قوته والتصدي لتحديات الذكاء الاصطناعي ، كبيرها وصغيرها.

كانت تلك بداية شراكة من شأنها أن تؤدي إلى واحدة من أهم الصفقات في عصرنا ، الشراكة التجارية بمليارات الدولارات بين Microsoft و OpenAI!

نقطة التحول GPT-2

بحلول فبراير 2019 ، بينما كانت OpenAI تعمل على توسيع نطاق النماذج التوليدية لبضع سنوات ، أصبح من الواضح أن الطريق إلى الأمام كان واعدًا.

وقد أصبح ذلك واضحًا مع إصدار GPT-2.

باسم OpenAI شرح في ذلك الوقت:

لقد قمنا بتدريب لغة غير خاضعة للرقابة على نطاق واسع نموذج الذي ينشئ فقرات متماسكة من النص ، ويحقق أداءً متطورًا على العديد من معايير النمذجة اللغوية ، ويؤدي فهمًا أوليًا للقراءة ، وترجمة آلية ، وإجابة على الأسئلة ، وتلخيصًا - كل ذلك بدون تدريب خاص بمهمة معينة.

كان GPT-2 هو خليفة GPT ، الذي تم إصداره في يونيو 2018.

تجمع GPT ، أو Generative Pre-training Transformer ، بين فكرتين موجودتين: محولات و تدريب مسبق غير خاضع للإشراف.

كما أوضحت شركة OpenAI ، في عام 2018 ،

أولا يقومون بتدريب المحولات نموذج على كمية كبيرة جدًا من البيانات بطريقة غير خاضعة للرقابة - باستخدام نمذجة اللغة كإشارة تدريب.
ثم قاموا بضبط هذا نموذج على مجموعات بيانات أصغر بكثير خاضعة للإشراف لمساعدتها في حل مهام محددة.

كانت نقطة التحول في هذا النهج هي إزالة العوائق الرئيسية للتعلم الخاضع للإشراف.

في الواقع ، كما أوضح OpenAI في عام 2018:

يعد التعلم الخاضع للإشراف في صميم معظم نجاحات التعلم الآلي الحديثة. ومع ذلك ، قد يتطلب إنشاء مجموعات بيانات كبيرة ونظيفة ومكلفًا للعمل بشكل جيد. يعتبر التعلم غير الخاضع للإشراف أمرًا جذابًا نظرًا لقدرته على معالجة هذه العيوب. نظرًا لأن التعلم غير الخاضع للإشراف يزيل عنق الزجاجة في وضع العلامات البشرية الواضحة ، فإنه يتناسب أيضًا بشكل جيد مع الاتجاهات الحالية لزيادة الحوسبة وتوافر البيانات الخام. يعد التعلم غير الخاضع للإشراف مجالًا نشطًا للغاية للبحث ولكن الاستخدامات العملية له لا تزال محدودة في كثير من الأحيان.

هذه الخطوة مهمة لفهم التقاطع بين السحابة والذكاء الاصطناعي.

في الواقع ، في حين أن التعلم غير الخاضع للإشراف قدم قفزة إلى الأمام لتلك النماذج التوليدية الكبيرة ، فقد ثبت أيضًا أنه مكلف للغاية ، من حيث قوة الحوسبة ، لأداء هذا النوع من التدريب (الذي يجب القيام به مرة واحدة فقط).

في الواقع ، في عام 2018 ، سلطت شركة OpenAI الضوء على متطلبات الكمبيوتر الهائلة للنماذج التوليدية ، مثل GPT ، للمضي قدمًا.

متطلبات الحساب: تقوم العديد من الأساليب السابقة لمهام البرمجة اللغوية العصبية بتدريب نماذج صغيرة نسبيًا على وحدة معالجة رسومات واحدة من البداية. يتطلب نهجنا خطوة ما قبل التدريب باهظة الثمن - شهر واحد على 1 وحدات معالجة رسومات. لحسن الحظ ، يجب القيام بذلك مرة واحدة فقط وسنطلق سراحنا نموذج حتى يمكن للآخرين تجنبه. إنه أيضًا كبير نموذج (بالمقارنة مع العمل السابق) وبالتالي يستخدم المزيد من الحوسبة والذاكرة - استخدمنا بنية محولات مكونة من 37 طبقة (12 كتلة) ، ونتدرب على تسلسلات تصل إلى 512 رمزًا مميزًا. أجريت معظم التجارب على 4 و 8 أنظمة GPU. ال نموذج يقوم بضبط المهام الجديدة بسرعة كبيرة مما يساعد على التخفيف من متطلبات الموارد الإضافية.

ومع ذلك ، مع وجود شراكة مع Microsoft Azure ، أصبح التدريب المسبق لهذه النماذج باستخدام قدر هائل من قوة الحوسبة أمرًا ممكنًا.

وقد أدى ذلك أيضًا إلى إصدار GPT-2.

هذه نموذج تم تدريبه ببساطة للتنبؤ بالكلمة التالية في 40 جيجابايت من نص الإنترنت.

تم تدريب GPT-2 على 1.5 مليار معلمة ومجموعة بيانات تتكون من 8 ملايين صفحة ويب.

كان GPT-2 عبارة عن توسيع مباشر لـ GPT ، مع أكثر من 10 أضعاف المعلمات وتم تدريبه على أكثر من 10 أضعاف كمية البيانات.

هذا كل شيء ، مقياس!

ومع ذلك ، تم إصدار GPT-2 فقط في ملف نسخة صغيرة، حيث خشيت OpenAI من إمكانية استخدامها للتلاعب بالمحتوى على الويب.

وبالتالي ، اختارت OpenAI الإصدار المرحلي لـ GPT-2 الذي يتضمن الإصدار التدريجي لعائلة من النماذج بمرور الوقت.

سيكون الغرض من هذا الإصدار التدريجي من GPT-2 هو منح الأشخاص الوقت لتقييم خصائص هذه النماذج ، ومناقشة الآثار المجتمعية ، وتقييم آثار الإصدار بعد كل مرحلة.

أخيرًا ، في نفس العام ، ستصدر OpenAI إصدارًا أكبر من GPT-2 ، مع مراعاة بعض المعلمات الرئيسية:

سهولة الاستخدام (من قبل مختلف المستخدمين) المختلفين نموذج أحجام لتوليد نص متماسك.
دور البشر في عملية توليد النص.
احتمالية وتوقيت النسخ والنشر في المستقبل من قبل الآخرين.
دليل على الاستخدام في البرية والاستنتاجات المستنيرة حول الاستخدامات غير القابلة للرصد.

من معمل الأبحاث إلى منظمة هادفة للربح

مع تقدم أبحاث OpenAI بسرعة ، ربما أدرك الفريق أنه من خلال زيادة توسيع نطاق هذه النماذج (من خلال الحصول على المزيد من المعلمات والمزيد من البيانات) ، يمكنهم إنشاء إصدار أكثر قوة من GPT.

كان ذلك أيضًا هو الوقت الذي انتقلت فيه OpenAI من مختبر أبحاث إلى كيان هجين ذي رأسين.

في الواقع ، قبل بضعة أشهر من الإعلان عن شراكة بقيمة مليار دولار مع Microsoft (والتي ربما تكون قد ساعدت في تسريع تطوير GPT-3) ، أعلنت شركة OpenAI عن إنشاء LP.

كما أوضحت شركة OpenAI ، في مارك 2019 ، عندما تم إنشاء LP ، "لقد أنشأنا OpenAI LP ، وهي شركة جديدة ذات" أرباح محدودة "تتيح لنا زيادة استثماراتنا بسرعة في الحوسبة والمواهب مع تضمين الضوابط والتوازنات لتحقيق مهمتنا".

كما أوضحت OpenAI ، بمجرد أن أدركوا أن معظم التقدم ، بدءًا من GPT-2 للمضي قدمًا ، كان يتعلق بالمقياس (المزيد من قوة الحوسبة اللازمة للحصول على المزيد من المعلمات ، والمزيد من البيانات للمعالجة) كان إنشاء LP وسيلة لتحقيق جلب المزيد من رأس المال لتوسيع نطاق هذه النماذج.

ومع ذلك ، عمل حزب العمال كمنظمة ذات توج. بمعنى أنه بعد حد معين ، فإن أي إيرادات إضافية تولدها النماذج التوليدية لـ OpenAI ستعود إلى المنظمة غير الربحية.

بالإضافة إلى ذلك ، فإن OpenAI LP بشكل عام مهمة تتماشى مع المنظمات غير الربحية ، وبالتالي ضمان إنشاء واعتماد الذكاء الاصطناعي العام الآمن والمفيد - قبل تحقيق عوائد للمستثمرين.

من أجل الحفاظ على OpenAI LP على المسار الصحيح مهمة، الشركة الهادفة للربح ، والتي يتم التحكم فيها من قبل مجلس إدارة OpenAI Nonprofit.

يتألف مجلس الإدارة غير الربحي من موظفي LP ، مثل جريج بروكمان (رئيس مجلس الإدارة والرئيس) ، وإيليا سوتسكيفر (كبير العلماء) ، وسام ألتمان (الرئيس التنفيذي).

وغير الموظفين آدم دانجيلو (المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة Quora) ، وريد هوفمان (المؤسس المشارك لـ LinkedIn ، المملوكة الآن لشركة Microsoft) ، وويل هيرد ، وتاشا ماكولي ، وهيلين تونر ، وشيفون زيليس.

ويتألف المستثمرون في LP من Microsoft ومؤسسة Reid Hoffman الخيرية و Khosla Ventures.

نظرًا لأن OpenAI قامت بتعيين الهيكل إلى كيانين (OpenAI LP ، بقيادة منظمة OpenAI غير الربحية) ، فقد حددت أيضًا القواعد لمنع تضارب المصالح.

في الواقع ، لا يُسمح إلا لأقلية من أعضاء مجلس الإدارة بالحصول على حصص مالية في الشراكة مرة واحدة.

علاوة على ذلك ، يمكن فقط لأعضاء مجلس الإدارة الذين ليس لديهم مثل هذه الحصص التصويت على القرارات التي تكون فيها مصالح الشركاء المحدودين و OpenAI Nonprofit's مهمة قد تتعارض - بما في ذلك أي قرارات بشأن دفع مبالغ للمستثمرين والموظفين.

OpenAI LP ، مرة أخرى في عام 2019 ، حيث تم تأسيسها ، فقد أحصت بالفعل حوالي 100 شخص منظمين في ثلاثة مجالات رئيسية:

القدرات (تطوير ما يمكن أن تفعله أنظمة الذكاء الاصطناعي).
السلامة (ضمان توافق هذه الأنظمة مع القيم الإنسانية).
والسياسة (ضمان الحوكمة المناسبة لمثل هذه الأنظمة).

هذا ما OpenAI الهيكل التنظيمي لا يزال يبدو اليوم.

شراكة المليار دولار مع مايكروسوفت

نظرًا لأن OpenAI أسست LP الخاص بها ، فقد تمكنت أيضًا من تعزيز الشراكة مع Microsoft ، أعلن مليار دولار استثمرت في هذه الشراكة في يوليو 2019.

كما أوضح OpenAI ، سيتم استخدام الشراكة "لتطوير أجهزة وبرامج المنصة داخل Microsoft Azure والتي ستتناسب مع الذكاء الاصطناعي العام ".

ستقوم شركة OpenAI بالتعاون مع Microsoft بتطوير تقنيات الحوسبة الفائقة الجديدة Azure AI.

وبالتالي ، الانفتاح على Microsoft كمزود سحابي حصري لـ OpenAI.

سيثبت هذا أنه رهان حاسم وناجح ، بالنسبة لـ Microsoft Azure حيث طورت (بفضل OpenAI) قدراتها في أنظمة الذكاء الاصطناعي واسعة النطاق.

كما مايكروسوفت شرح، في 2019:

ستقوم Microsoft و OpenAI بشكل مشترك ببناء تقنيات الحوسبة الفائقة الجديدة Azure AI.
ستقوم OpenAI بنقل خدماتها للتشغيل على Microsoft Azure ، والتي ستستخدمها لإنشاء تقنيات ذكاء اصطناعي جديدة والوفاء بوعد الذكاء الاصطناعي العام.
ستصبح Microsoft الشريك المفضل لـ OpenAI لتسويق تقنيات الذكاء الاصطناعي الجديدة.

بفضل الدعم المالي من Microsoft ، والقدرة على دفع نماذج الذكاء الاصطناعي هذه إلى بنية أساسية قوية لـ AI Cloud Infrastructure ، مثل Azure ، أصبح من الممكن أخيرًا لفريق OpenAI توسيع نطاق نماذجها ، مما أدى إلى إصدار GPT-3!

GPT-3

بحلول يونيو 2020 ، سيتم إصدار GPT-3 ، جنبًا إلى جنب مع واجهات برمجة التطبيقات ، مما سيمكن من عرض الصناعة بأكملها.

وبعد بضعة أشهر ، في سبتمبر 2020 ، أعلنت شركة OpenAI عن الترخيص التجاري لـ GPT-3 لشركة Microsoft. سيكون ذلك نقطة تحول لعدة أسباب.

أولاً ، مكّنت واجهات برمجة التطبيقات المفتوحة أي شخص من إنشاء ملف عمل فوق الطبقة التأسيسية.

ثانيًا ، أظهر أنه مع زيادة الحجم ، يمكن أن تصبح تلك النماذج التوليدية أكثر قوة.

ثالثًا ، ختم الشراكة مع Microsoft ، والتي أصبحت ، مع البنية التحتية Azure AI Cloud ، هي في الواقع الحوسبة المنصة لـ OpenAI.

ChatGPT ، لحظة iPhone. نعمة ولعنة!

بحلول نوفمبر 2022 ، أصدرت OpenAI ChatGPT ، وهي واجهة محادثة مدعومة بأحدث إصدار من GPT وتم ضبطها على التفاعلات البشرية.

هذا كسر الإنترنت!

ومع ذلك ، فقد أبرز ذلك ، بالنسبة لي ، أن قابلية تطوير ChatGPT ليست مجرد مشكلة تكنولوجية ولكن في المقام الأول نمذجة الأعمال القضية.

في الواقع ، لكي تحافظ OpenAI على الزخم وتحافظ عليه ، كانت بحاجة إلى تجنب الانهيار الداخلي بسبب هذا النمو المفرط.

وضع ذلك OpenAI في حالة ضغط. من ناحية أخرى ، تأكد من أنه يمكنه الحفاظ على حركة المرور المجانية لـ ChatGPT.

من ناحية أخرى ، تأكد من أن فريق البحث يمكنه الاستمرار في التركيز على تطوير GPT-4.

والجزء الثالث ، وهو أيضًا مهم ، هو أن OpenAI ستكون قادرة على الحفاظ على البنية التحتية لواجهات برمجة التطبيقات المفتوحة في أساس عمل النظام البيئي الذي تم إنشاؤه منذ عام 2020.

هذه الأشياء مجتمعة تشكل صفقة OpenAI-Microsoft.

حسنًا ، من المنطقي الآن العودة وإعادة النظر في الصفقة في ضوء الجدول الزمني أعلاه!