أثارت هيمنة الولايات المتحدة والصين في تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI) ونماذج اللغة الكبيرة (LLMS) مخاوف ذات سيادة بشأن قدرات الذكاء الاصطناعي للدول الأخرى.
رداً على ذلك ، ظهر “الذكاء الاصطناعى السيادي” – وهو مفهوم يشير إلى قدرة البلد على تطوير وتشغيل أنظمة الذكاء الاصطناعي – كأولوية سياسية عالمية.
تعتبر تقنيات الذكاء الاصطناعي الأصليين حرجة لأنها تشكل حياة حديثة بشكل متزايد. يمكن أن تؤدي نماذج الأساس المحلي من الذكاء الاصطناعي أداءً مع فهمًا أعمق لعلم اللغويات والفروق الثقافية للبلد ، مع تقليل الاعتماد على التقنيات الأجنبية.
على الرغم من اقتصادها القوي ومؤسسة البحث والتطوير القوية ، فإن اليابان ليست استثناءً في السباق العالمي لعلاق الذكاء الاصطناعى السيادي. منذ فجر عصر الذكاء الاصطناعي في أوائل العشرينات من القرن العشرين ، تخلفت البلاد عن الولايات المتحدة والصين في ابتكار الذكاء الاصطناعي.
استجابة لذلك ، من خلال مزيج من سياسات الابتكار المستهدفة ، تسعى اليابان إلى عكس هذا الاتجاه وتعزيز النظام البيئي من الذكاء الاصطناعي. مع متابعة المزيد من الدول قدرات منظمة العفو الدولية السيادية ، يمكن أن تحمل مبادرات اليابان ونتائجها آثارًا مهمة على جهود مماثلة في جميع أنحاء العالم.
ما هو “الذكاء الاصطناعي السيادي”؟
يعد الانفجار الأخير بتقنيات AI و LLM مكاسب كبيرة في الكفاءة والإنتاجية عبر المجتمعات. من المساعدة الشخصية وأنشطة الشركات إلى البحوث الأكاديمية والبنية التحتية العامة ، تعمل الذكاء الاصطناعي على تعزيز الأداء وتعزيز الإنتاج عبر المجالات المتنوعة.
ومع ذلك ، من المتوقع أن يتم توزيع الفوائد العالمية لابتكار الذكاء الاصطناعي بشكل غير متساو. في جميع معايير الأداء تقريبًا ، تهيمن الولايات المتحدة وشركات التكنولوجيا الصينية.
يتنبأ تقرير التنمية العالمي لـ UNCTAD أن سوق الذكاء الاصطناعي سيصل إلى 4.8 تريليون دولار أمريكي في عام 2033 ، ولكن من المحتمل أن تتركز هذه المكاسب بين عدد قليل من الشركات والمناطق.
اكتسب مفهوم “الذكاء الاصطناعي السيادي” عملة استجابة لهذه المخاوف. يشير الذكاء الاصطناعي السيادي إلى قدرة الأمة على تطوير قدرات AI الأصلية والحفاظ عليها – بما في ذلك تقنيات النماذج التأسيسية وأنظمة البيانات ودعم البنية التحتية – التي تضمن السيطرة المستقلة على تنمية الذكاء الاصطناعي ونشرها مع التقليل من الاعتماد على مقدمي الخدمات الأجنبية.
تكمن الميزة الأساسية لسيادة الذكاء الاصطناعي في قدرتها على إنشاء مخرجات مصممة وفقًا للاحتياجات المحددة لقاعدة المستخدمين. نظرًا لأن أداء نماذج الأساس يعتمد اعتمادًا كبيرًا على بيانات التدريب ، فإن النماذج المحلية المدربة على اللغات المحلية ومستنيرة بالسياق التاريخي والثقافي في وضع أفضل لخدمة الاحتياجات الوطنية من النماذج الأجنبية المصممة للاستخدام العالمي.
يساعد تطوير قدرة الذكاء الاصطناعي المحلي أيضًا على تقليل التأثير الأجنبي على الوظائف الوطنية الحرجة. عندما تصبح تقنيات الذكاء الاصطناعى أكثر دمجًا في أنظمة البنية التحتية والدفاع الوطني ، يزيد الاعتماد على مقدمي الخدمات الأجانب من مخاطر التداخل أو الضعف أثناء الأزمات.
علاوة على ذلك ، يمكن أن يساعد تطوير النماذج المحلية ومرافق البيانات في تقليل مخاطر الوصول الأجنبي إلى المعلومات الحساسة. نظرًا لأن تدريب نماذج الذكاء الاصطناعى يتطلب كميات واسعة من البيانات التي تتضمن في كثير من الأحيان بيانات حساسة ، يمكن للحكومات حماية بشكل أفضل وتحكم الوصول إلى تلك البيانات من خلال الترويج لتكنولوجيات الذكاء الاصطناعي والبنية التحتية محليًا.
أخيرًا ، تحمل الذكاء الاصطناعى السيادي آثارًا اقتصادية كبيرة. كما تقدر الأونكتاد والتقارير الأخرى ، من المتوقع أن يرتفع سوق الذكاء الاصطناعى العالمي في العقود المقبلة. من خلال زراعة مؤسسات الذكاء الاصطناعي المحلية ، يمكن للبلدان الحصول على حصة أكبر من القيمة الاقتصادية الناتجة – بدلاً من السماح لها بالتدفق إلى مقدمي التكنولوجيا الأجنبية.
في السنوات الأخيرة ، انضم عدد متزايد من البلدان إلى سباق الذكاء الاصطناعي السيادي. لا يشمل ذلك مستثمري الذكاء الاصطناعى مثل الإمارات وتايوان وسنغافورة فحسب ، بل أيضًا لاعبين ناشئين مثل فيتنام وتايلاند وإندونيسيا.
أعمدة سياسة الذكاء الاصطناعي
تحدد استراتيجية الذكاء الاصطناعى في اليابان 2022 طموح الحكومة الواسع لتسخير الذكاء الاصطناعى لتعزيز القدرة التنافسية الصناعية ومعالجة التحديات الوطنية والعالمية. في حين أن استراتيجية الحكومة لا تستخدم بشكل صريح مصطلح “الذكاء الاصطناعي السيادي” ، فإنها تقدم ثلاث مبادرات أساسية تهدف إلى تعزيز النظام الإيكولوجي من الذكاء الاصطناعي.
الأول هو برنامج السحابة للوزارة والتجارة والصناعة (METI) ، الذي تم إطلاقه بموجب قانون تعزيز الأمن الاقتصادي. بدعم من أكثر من 100 مليون ين (6.8 مليون دولار) ، يعين البرنامج الخدمات السحابية على أنها “منتجات حرجة محددة” ودعم مقدمي الخدمات المحلية للحد من الاعتماد الأجنبي.
يؤكد تطبيق البرنامج السحابي على مخاطر تركيز السوق بين مقدمي الخدمات الأجانب المهيمنة ويهدف إلى زيادة كفاية خدمة GPU السحابية المحلية في اليابان من المستوى الحالي البالغ 30 ٪.
تم بالفعل تخصيص التمويل للشركات والمؤسسات الرائدة-بما في ذلك الكائنات المعدلة وراثيًا ، و Sakura Internet ، و SoftBank ، و KDDI ، وجامعة طوكيو-لتوسيع مراكز البيانات المجهزة GPU في جميع أنحاء البلاد.
المبادرة الثانية هي تطوير ABCI 3.0 ، وهو الحاسوب الخارق العام الذي تم بناؤه من قبل المعهد الوطني للعلوم الصناعية المتقدمة والتكنولوجيا (AIST).
يمول ABCI 3.0 بتمويل من 36 مليار ين (232 مليون دولار) من خلال صندوق الأمن الاقتصادي في METI ، وهو الجيل الثالث من البنية التحتية للحوسبة المفتوحة في اليابان المصممة لتطوير الذكاء الاصطناعى وسرد التطبيق الحقيقي.
يقدم Mainframe ، الذي تم إنشاؤه بواسطة Hewlett-Packard Enterprise (HPE) والذي مدعوم من نظام وحدات معالجة الرسومات ونظام الشبكة في NVIDIA ، أداءً نظريًا للذروة لنحو 6.2 Exaflops (نصف الدقة ، 16 بت). هذا يجعلها أقوى الحاسوب العام في اليابان حتى الآن.
منذ يناير 2025 ، قدمت AIST الوصول إلى ABCI 3.0 للوصول إلى الشركات والجامعات للتطوير النموذجي الأساسي. تخطط Aist أيضًا لتطوير نماذج منظمة العفو الدولية متعددة الوسائط الخاصة بها باستخدام الحاسوب الخارق للاستخدام المجتمعي والصناعي.
الركن الثالث هو تحدي تسارع AI (GENIAC) ، وهو برنامج مسرع برعاية METI يهدف إلى دعم المشاريع النموذجية الأساسية المحلية.
يهدف GENIAC إلى تعزيز القدرة التنافسية لليابان في الذكاء الاصطناعي من خلال توفير مساعدة موارد الحوسبة ، ودعم مشاريع التوضيح لاستخدام البيانات ، وتنظيم الأحداث المطابقة وتسهيل التعاون مع شركات التكنولوجيا العالمية لمشاريع بدء التشغيل والبحث.
منذ إطلاقه في فبراير 2024 ، ساعدت جولتان من دورة Geniac لمدة ستة أشهر 30 مشروعًا. تشمل المشاريع المختارة تطوير LLMs مصممة خصيصًا لمعالجة اللغة اليابانية ، وأنظمة القيادة المستقلة المحسنة لظروف حركة المرور المحلية ، وتقنيات النماذج الأساسية في أنشطة البحث والصناعة.
النقص ونقص
على الرغم من هذه الاستثمارات ، فإن طريق اليابان إلى الذكاء الاصطناعى السيادي بعيد عن الوضوح. لا تزال البلاد تواجه تحديات كبيرة في الوصول إلى أهداف الذكاء الاصطناعي.
عقبة رئيسية واحدة هي نقص العمل الماهر. مثل العديد من البلدان الأخرى ، تكافح اليابان من أجل تلبية الطلب المتزايد على عمال تكنولوجيا المعلومات. تعرض Meti أنه بحلول عام 2040 ، ستواجه اليابان نقصًا قدره 3.2 مليون عامل في تقنيات الذكاء الاصطناعي والروبوتات.
أحد الأسباب الرئيسية وراء نقص العمالة في تكنولوجيا المعلومات في اليابان هو الافتقار إلى البرامج التعليمية المتقدمة في علوم الكمبيوتر والبيانات ، إلى جانب انخفاض التسجيل في برامج الدكتوراه في هذه المجالات. تعاني البلد أيضًا من استنزاف الدماغ ، مدفوعًا بمستويات رواتب منخفضة نسبيًا.
تواجه اليابان أيضًا نقصًا في بيانات التدريب لنماذج الذكاء الاصطناعى التأسيسية. في حين أن مقياس وكمية بيانات التدريب ضرورية في تطوير نماذج الذكاء الاصطناعى ، فإن كمية وتنوع بيانات نص اللغة اليابانية تتخلف عن تلك الموجودة في اللغة الإنجليزية أو الصينية.
يتفاقم هذا النقص بسبب عدم وجود منصات الإنترنت المحلية الرئيسية – مثل Facebook أو X أو WeChat – التي تولد كميات هائلة من بيانات المستخدم للتدريب على النماذج.
يشكك بعض صناع السياسة في مفهوم سيادة الذكاء الاصطناعي في حد ذاتها. بينما تسعى دول مثل اليابان إلى بناء أنظمة الذكاء الاصطناعي السيادية ، فإنها لا تزال تعتمد على مقدمي الخدمات الأجانب مثل NVIDIA للبنية التحتية الحرجة مثل مراكز البيانات ومكونات الحوسبة.
يمكن أن يزيد هذا الاعتماد بشكل متناقض من الاعتماد الأجنبي ، مما يحتمل أن يمنح الجهات الفاعلة الخارجية الوصول إلى البيانات القيمة أو التحكم في البنية التحتية لمنظمة العفو الدولية.
في النهاية ، يجب على اليابان تحقيق توازن بين التنازلات البراغماتية والأهداف الاستراتيجية طويلة الأجل في سعيها إلى استقلالية الذكاء الاصطناعي. قد يكمن النجاح في كيفية تأطير “ذكاء الذكاء الاصطناعى سيادة” – من خلال تحديد أولويات مجالات الاستثمار المحلي ، وتحديد مجالات مقبولة من الاعتماد الأجنبي واختيار الشركاء الدوليين الموثوق بهم بعناية.
بالنظر إلى المخاطر العالية التي تنطوي عليها حوكمة الذكاء الاصطناعى وتنمية الذكاء الاصطناعي ، يواجه صانعو السياسة اليابانيين خيارات صعبة حول الاستراتيجية وتخصيص الموارد. إن المدى الذي يمكن أن تحقق فيه اليابان مستوى ذي معنى من سيادة الذكاء الاصطناعى آثار بعيدة المدى-ليس فقط لمستقبلها الخاص ، ولكن بالنسبة للمجتمع العالمي أيضًا.
Atsushi Sumikawa هو خريج حديث من برنامج الماجستير بجامعة جورج تاون في الأمن القومي والتكنولوجيا الناشئة.
