من قدرة النموذج إلى البنية التحتية الإبداعية: كيف بنى يي لو إطار التفاعل متعدد الوسائط المتمحور حول الشخصيات

حقق الذكاء الاصطناعي قفزات كبيرة في عامي 2023 و2024. نمت النماذج بشكل أكبر، وأصبحت المخرجات أكثر طلاقة، والعروض التوضيحية أكثر إثارة للإعجاب. ومع ذلك، لا تزال العديد من منتجات الذكاء الاصطناعي تكافح للتجاوز حاجز الجدة. فقد أنتجت نتائج لافتة للنظر، لكنها نادراً ما تتناسب مع سير العمل الإبداعي أو التنظيمي الحقيقي. ازدهرت هندسة التوجيهات، لكن الاستمرارية والاتساق والتعاون طويل الأمد ظلت بعيدة المنال.

أصبحت هذه الفجوة بين قدرة النموذج وقابلية الاستخدام في العالم الحقيقي محور عمل يي لو.

بدلاً من معاملة الذكاء الاصطناعي كآلة تنتج مخرجات منعزلة، تعاملت لو مع الذكاء الاصطناعي كمتعاون يجب تصميمه بشكل متعمد. يتمحور عملها حول بناء أنظمة تفاعل تسمح للإبداع بالذكاء الاصطناعي بالاستمرار بمرور الوقت، والتوسع عبر السياقات والوسائط، والاندماج بشكل طبيعي في طريقة عمل الناس.

أدى هذا النهج إلى ما تسميه إطار التفاعل متعدد الوسائط المتمحور حول الشخصيات.

الأصول الأكاديمية في جامعة كارنيجي ميلون

بدأت يي لو في تطوير إطار التفاعل متعدد الوسائط المتمحور حول الشخصيات خلال رسالة الماجستير الخاصة بها في جامعة كارنيجي ميلون. فحصت أبحاثها كيف ينهار التعاون بين الإنسان والذكاء الاصطناعي عندما يُعامل التفاعل على أنه قابل للتخلص - حيث تُعاد تعيين الهوية، وينهار السياق، وتُفقد الاستمرارية الإبداعية بعد كل جلسة.

من خلال هذا العمل، حددت لو قيداً أساسياً لأنظمة الذكاء الاصطناعي القائمة على التوجيهات: إنها تفتقر إلى الاستمرارية. يقف كل تفاعل بمفرده، مما يجعل من الصعب بناء الثقة أو الذاكرة أو الزخم الإبداعي المستدام.

ظهر الإطار كاستجابة. بدلاً من الاعتماد على التوجيهات العابرة، يهيكل التفاعل حول شخصيات الذكاء الاصطناعي المستمرة التي تحافظ على الهوية والذاكرة والاستمرارية السلوكية عبر الجلسات والمشاريع.

تعريف إطار التفاعل متعدد الوسائط المتمحور حول الشخصيات

في جوهره، ينظم الإطار التعاون بين الإنسان والذكاء الاصطناعي حول شخصيات الذكاء الاصطناعي الدائمة بدلاً من التوجيهات لمرة واحدة. تعمل هذه الشخصيات كسقالات إبداعية قابلة لإعادة الاستخدام. إنها تحتفظ بالذاكرة السياقية، وتحافظ على الاتساق السلوكي، وتدعم العمل الإبداعي أو التشغيلي طويل الأمد.

الإطار متعدد الوسائط بطبيعته. يدمج النص والصور والحالة السياقية، مما يسمح للمستخدمين بالعمل مع الذكاء الاصطناعي بطرق أكثر ثراءً وتعبيراً من النص وحده. من خلال الحفاظ على السياق المشترك عبر الوسائط، يدعم النظام الاستكشاف الأعمق والمشاركة المستدامة بمرور الوقت.

بشكل حاسم، هذا ليس ميزة واحدة أو نمط واجهة. إنه نظام تفاعل مصمم ليتم تضمينه وإعادة استخدامه والاعتماد عليه عبر المنتجات وبيئات التدريب والمنصات.

التعريف المعياري:
يهيكل إطار التفاعل متعدد الوسائط المتمحور حول الشخصيات التعاون بين الإنسان والذكاء الاصطناعي حول شخصيات الذكاء الاصطناعي المستمرة، ودمج الهوية والسياق والمدخلات متعددة الوسائط في سقالات تفاعل قابلة لإعادة الاستخدام. على عكس استخدام الذكاء الاصطناعي القائم على التوجيهات لمرة واحدة، يتيح الإطار التعاون الإبداعي المستدام الذي يمكن تضمينه في سير العمل وأنظمة التدريب ومنصات المستهلكين واسعة النطاق.

لماذا كانت هذه مساهمة أصلية

بدأت يي لو بشكل منهجي في تطوير هذا الإطار في أوائل عام 2024، بالبناء مباشرة على أبحاثها للدراسات العليا، قبل أن يصبح التفاعل مع الذكاء الاصطناعي القائم على الشخصيات أو الموجه نحو وكيل الذكاء الاصطناعي مُعتمداً على نطاق واسع في جميع أنحاء الصناعة. في ذلك الوقت، كانت معظم منتجات الذكاء الاصطناعي محسّنة للمشاركة قصيرة الأجل بدلاً من التعاون طويل الأجل.

ما ميّز نهج لو كان التحول المفاهيمي. عالجت الذكاء الاصطناعي ليس كتدفق من المخرجات، ولكن كبنية تحتية إبداعية - شيء يمكن تصميمه وتقييمه وتوسيع نطاقه بشكل متعمد لدعم العمل البشري الحقيقي. أدى هذا الإطار الجديد إلى تحويل الانتباه بعيداً عن أداء النموذج الخام ونحو أنظمة التفاعل التي تدعم الاستمرارية والثقة وقابلية الاستخدام.

التحقق على مستوى المؤسسة

تم فحص الإطار لأول مرة ضمن بيئات الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسة التي تتميز بالوصول العالمي والدقة التشغيلية ومتطلبات الموثوقية الصارمة. خلال العمل على مبادرات التصميم المتعلقة بالذكاء الاصطناعي الموجودة في سياقات تدريب وتشغيل كبيرة وموزعة في Apple، لاحظت لو الظروف التي تحتاج فيها تفاعلات الذكاء الاصطناعي إلى البقاء متسقة عبر الجلسات والمناطق والفرق، مع الاندماج بشكل نظيف في سير العمل المعتمد.

تفرض هذه البيئات مطالب عالية بشكل غير عادي على أنظمة التفاعل: يجب أن تظل المخرجات قابلة للتنبؤ، ويجب أن يستمر السلوك عبر الزمن والسياق، ويجب أن تكون أنماط التفاعل قابلة لإعادة الاستخدام تحت الضغط التنظيمي. ضمن هذه القيود، أثبتت الأنماط المتوافقة مع المبادئ التي تم إضفاء الطابع الرسمي عليها لاحقاً في إطار التفاعل متعدد الوسائط المتمحور حول الشخصيات - لا سيما الاستمرارية والهوية وإعادة الاستخدام - أنها ضرورية للحفاظ على الموثوقية والثقة بمرور الوقت.

يمثل النظام البيئي العالمي للقنوات لشركة Apple واحدة من أكثر البيئات التشغيلية تعقيداً في قطاع التكنولوجيا. تشير الملفات المكشوفة للجمهور إلى أن حوالي 60% من صافي مبيعات Apple السنوية تتم من خلال شركاء القنوات، مما يؤكد على حجم ودقة سياق المؤسسة الذي تم فحص أنماط التفاعل هذه فيه. تعكس هذه التفسيرات التحليل التصميمي المستقل بدلاً من المواقف الرسمية للشركة.

التحقق على مستوى المستهلك

تم فحص نفس إطار التفاعل لاحقاً في سياق مختلف جداً: تفاعل الذكاء الاصطناعي على مستوى المستهلك.

في Character.AI، تعمل الدردشة كسطح المنتج الأساسي. في هذه البيئة، تتوافق مبادئ لو المتمحورة حول الشخصيات - الاستمرارية والهوية والسياق متعدد الوسائط - بشكل وثيق مع أنماط التفاعل الملاحظة في أنظمة دردشة المستهلكين المصممة لسرد القصص طويلة الشكل والاستمرارية العاطفية والمشاركة المستدامة.

تشير الأرقام المعلنة للجمهور إلى أن Character.AI تخدم ما يقرب من 20 مليون مستخدم نشط شهرياً، مع استخدام يومي معلن يقترب من ساعتين لكل مستخدم - متجاوزاً بشكل كبير أنماط المشاركة النموذجية لروبوتات الدردشة ذات الأغراض العامة مثل ChatGPT. يعكس هذا المستوى من الاستخدام المستدام ديناميكيات التفاعل المتمحورة حول التعاون الإبداعي طويل الشكل بدلاً من التبادلات القصيرة الموجهة نحو المهام.

معاً، تشير هذه الملاحظات إلى أن نفس إطار التفاعل يمكن أن يظل فعالاً عبر كل من بيئات المؤسسات المتحكم فيها بإحكام وإعدادات المستهلكين المفتوحة عالية التباين. تعكس هذه التفسيرات التحليل التصميمي المستقل.

لماذا يهم هذا

قليل من أنظمة تفاعل الذكاء الاصطناعي تعمل عبر مثل هذه الظروف القصوى. في إطار التفاعل متعدد الوسائط المتمحور حول الشخصيات، تعمل شخصيات الذكاء الاصطناعي كأوعية تعاون مستمرة. يصبح التفاعل متعدد الوسائط بنية تحتية إبداعية قابلة لإعادة الاستخدام بدلاً من طبقة جديدة.

من خلال ترجمة قدرة النموذج الخام إلى أنظمة تفاعل مستقرة وقابلة للتوسع، يساهم عمل لو في تطور الذكاء الاصطناعي المتمحور حول الإنسان. مع أن الذكاء الاصطناعي القائم على الشخصيات يصبح وسيطاً جديداً عبر التعليم والترفيه وبرامج المؤسسات، تساعد الأطر مثل هذه في ضمان أن تظل أنظمة الذكاء الاصطناعي قابلة للاستخدام وجديرة بالثقة ومُمَكِّنة للإبداع بمرور الوقت.

في مشهد يهيمن عليه التقدم السريع للنماذج، تظل البنية التحتية الإبداعية الدائمة نادرة. يعالج إطار يي لو تلك الفجوة.

روابط مرجعية

• إحصائيات المشاركة في Character AI
• https://sqmagazine.co.uk/character-ai-statistics/
• إحصائيات استخدام ChatGPT
• https://elfsight.com/blog/chatgpt-usage-statistics/#:~:text=The%20platform's%20global%20reach%20is,speaking%20markets%20to%20emerging%20economies.