هل يمكن للذكاء الاصطناعي المتقدم في العلوم الأمريكية أن يضاعف الناتج البحثي خلال عقد؟

تراهن الحكومة الأمريكية بقوة على الذكاء الاصطناعي الحدّي في العلوم الأمريكية — وأصبحت OpenAI الآن في قلب هذا الرهان. من خلال تعاون رسمي مع وزارة الطاقة الأمريكية ضمن مهمة جينيسيس، تقوم الشركة بتوجيه عشرات ملايين الدولارات من موارد الذكاء الاصطناعي إلى شبكة البلاد من المختبرات الوطنية والجامعات، مع تفويض طموح بقدر ما هو محدد: مضاعفة إنتاجية وتأثير البحث العلمي الأمريكي خلال عقد واحد.

أهم النقاط

• تتعاون OpenAI مع مهمة جينيسيس التابعة لوزارة الطاقة الأمريكية لإدخال قدرات الذكاء الاصطناعي الحدّي إلى المختبرات الوطنية والجامعات.
• ستوفر OpenAI ما قيمته 4 ملايين دولار من الوصول إلى Codex لحوالي 2000 باحث في مهمة جينيسيس، وتلتزم بتقديم 3 ملايين دولار من دعم واجهة برمجة التطبيقات (API) لحملتين علميتين واسعتي النطاق.
• يمكن للباحثين الحصول على ما يصل إلى 10 ملايين دولار من أرصدة استخدام واجهة برمجة التطبيقات مقابل إنفاق 2.5 مليون دولار، مما يوسع بشكل كبير من قدرتهم البحثية.
• تشمل الأدوات المتخصصة GPT-Rosalind لمشاريع علوم الأحياء وقدرات سيبرانية متقدمة بالذكاء الاصطناعي لباحثي الأمن السيبراني في المختبرات الوطنية.
• نشرت OpenAI بالفعل نماذج استدلال على Venado، الحاسوب الفائق في مختبر لوس ألاموس الوطني، كمورد مشترك عبر مختبرات الإدارة الوطنية للأمن النووي.

OpenAI ومهمة جينيسيس: ما الذي يقدمه هذا التعاون فعلياً؟

تجمع مهمة جينيسيس، التي تديرها وزارة الطاقة، بين المختبرات الوطنية السبعة عشر التابعة للوزارة والجامعات والشركاء الصناعيين بتوجيه واحد: دمج الذكاء الاصطناعي في كامل آلة العلوم الأمريكية. ويعني ذلك البيانات العلمية الفيدرالية، والحوسبة المتقدمة، والمنشآت التجريبية، والفرق الخبيرة — جميعها تعمل على افتراض أن الذكاء الاصطناعي يمكنه ضغط ما يستغرق عادة عقوداً إلى فترة أقصر بكثير.

دور OpenAI في هذا الجهد ليس استشارياً ولا رمزياً. فالشركة تضع موارد حقيقية على الطاولة. بدايةً، ستوفر حوالي 4 ملايين دولار من الوصول إلى Codex لنحو 2000 باحث في مهمة جينيسيس موزعين عبر المختبرات الوطنية والجامعات. صُمم هذا الوصول لإدخال قدرات البرمجة والاستدلال المتقدمة في سير العمل اليومي للعلماء العاملين — ليس كبرنامج تجريبي، بل كبنية تحتية قياسية.

وعلاوة على ذلك، تلتزم OpenAI بتقديم 3 ملايين دولار من دعم واجهة برمجة التطبيقات (API) لحملتين علميتين واسعتي النطاق ستختبران النماذج الحدّية في مواجهة بعض أصعب المسائل المفتوحة في العلوم. وللباحثين الذين يرغبون في التوسع أكثر، تقدم الشركة حافزاً مغرياً: ما يصل إلى 10 ملايين دولار من أرصدة استخدام واجهة برمجة التطبيقات مقابل كل 2.5 مليون دولار يتم إنفاقها، وهي نسبة رافعة توسع بشكل ملموس مدى أي ميزانية بحثية.

أدوات ذكاء اصطناعي متخصصة لعلوم الأحياء والأمن السيبراني

لن يحصل كل باحث في شبكة جينيسيس على الأدوات نفسها. تقوم OpenAI بتقسيم مستويات الوصول بناءً على الاحتياجات المحددة — وبالنسبة للبعض، يعني ذلك أدوات مبنية خصيصاً لمجالهم.

سيحصل باحثون مختارون من المختبرات الوطنية العاملون على مشاريع بيولوجية مؤهلة على إمكانية الوصول إلى GPT-Rosalind، وهو نموذج متخصص مصمم لتطبيقات علوم الأحياء. يأتي هذا الإطلاق في أعقاب عمل مشترك بين OpenAI ومختبر لوس ألاموس الوطني لتطوير تقييمات لكيفية استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي متعددة الوسائط بأمان في بيئات مختبرية واقعية — وهو عمل يهدف بقدر ما يهدف إلى فهم مخاطر الذكاء الاصطناعي القادر في الأبحاث ذات العواقب الكبيرة إلى فتح فوائده.

وبشكل منفصل، سيحصل باحثو الأمن السيبراني في المختبرات الوطنية على وصول موثوق موسع إلى قدرات سيبرانية متقدمة بالذكاء الاصطناعي. الهدف هو تعزيز الأبحاث الدفاعية وحماية الأنظمة الحيوية — وهو تفويض يحمل وزناً خاصاً نظراً للدور الذي تلعبه هذه المختبرات في الأمن القومي، بما في ذلك من خلال الإدارة الوطنية للأمن النووي.

كما تمنح OpenAI قادة مختبرات وطنية موثوقين وصولاً مبكراً إلى نماذج وميزات مختارة قبل الإطلاق الأوسع، مما يتيح لهم بناء سير العمل والتقييمات والبنية التحتية التقنية اللازمة لنشر الذكاء الاصطناعي بفعالية — بدلاً من الاضطرار إلى التكيف على عجل بعد وقوع الأمر.

حملتان علميتان قد تحددان ما يمكن للذكاء الاصطناعي أن يقدمه للبحث

الموصلات الفائقة ذات درجات الحرارة العالية

تستهدف الحملة واسعة النطاق الأولى واحدة من أكثر المسائل إلحاحاً في علم المواد: الموصلات الفائقة ذات درجات الحرارة العالية. ستجمع الحملة بين نماذج الذكاء الاصطناعي الحدّية وأدوات المحاكاة وخبرة علم المواد والبيانات التجريبية للسعي وراء مواد فائقة التوصيل قادرة على العمل عند درجات حرارة أعلى وضغوط عملية. تمتد التطبيقات المحتملة عبر نقل الطاقة، والنقل، والطب، وأجهزة القياس العلمية، والأمن القومي — وهي قطاعات طالما تم التنبؤ فيها باختراقات في مجال الموصلات الفائقة لكنها تأخرت مراراً.

رسم خريطة لما يمكن للذكاء الاصطناعي الوصول إليه بالفعل

تتبع الحملة الثانية نهجاً مختلفاً. فبدلاً من السعي وراء نتيجة علمية محددة، سيقوم ما يسمى أطلس الحدود التي يمكن للآلة الوصول إليها بفحص منهجي للمجالات التي يمكن للذكاء الاصطناعي أن يدعم فيها بالفعل تقدماً علمياً ذا مغزى باستخدام المعرفة والبيانات والحوسبة المتاحة حالياً. الهدف هو مساعدة الباحثين وواضعي السياسات على التمييز بين المشكلات التي أصبحت قابلة للحل الآن وتلك التي لا تزال تتطلب أدلة مادية جديدة — نوع من المواجهة الصادقة مع القدرات الحالية للذكاء الاصطناعي في العلوم.

معاً، صُممت هذه الحملات لوضع أساليب قابلة للتكرار لتطبيق الذكاء الاصطناعي على التحديات العلمية الوطنية الصعبة، وهو ما قد يكون مهماً على المدى الطويل بقدر أهمية أي اختراق فردي قد تنتجه.

الذكاء الاصطناعي يعمل بالفعل على الحواسيب الفائقة في أمريكا

لا يبدأ هذا التعاون من الصفر. فقد نشرت OpenAI بالفعل نماذج استدلال متقدمة على Venado، الحاسوب الفائق في مختبر لوس ألاموس الوطني. يعمل Venado كمورد مشترك عبر مختبرات الإدارة الوطنية للأمن النووي، ما يعني أن لهذا النشر آثاراً تتجاوز منشأة واحدة بكثير.

شمل العمل التمهيدي أيضاً جلسة “AI Jam Session” مع تسعة مختبرات وطنية، حيث اختبر أكثر من 1000 عالم النماذج الحدّية في مواجهة مشكلات بحثية خاصة بمجالاتهم وقدموا تغذية راجعة منظمة. حلقة التغذية الراجعة هذه — العلماء يدفعون النماذج إلى حدودها، والنماذج تُصقل — هي جزء مما تصفه OpenAI بأنه تحويل الذكاء الاصطناعي من أداة إلى شيء أقرب إلى بنية تحتية علمية استراتيجية وطنية.

هذا الإطار يستحق أن يؤخذ على محمل الجد. فالبنية التحتية تعني الديمومة، والوصول المشترك، والمنفعة العامة. كما تعني مستوى من الاعتماد يشكل خيارات السياسات لسنوات. حقيقة أن OpenAI تضع نماذجها في موقع البنية التحتية — وليس مجرد برمجيات كخدمة — تشير إلى مدى عمق هذا التعاون المقصود.

لماذا يهم هذا اللحظة في سياسة العلوم الأمريكية

الهدف المعلن لمهمة جينيسيس — مضاعفة الإنتاجية العلمية الأمريكية خلال عقد — هو من نوع الأهداف التي يسهل الإعلان عنها ويصعب قياسها. لكن الموارد التي تُعبأ حولها ملموسة، واتساع نطاق الشراكة مهم. فالمختبرات الوطنية السبعة عشر التابعة لوزارة الطاقة تمثل مجتمعة تركيزاً استثنائياً للبنية التحتية العلمية، من فيزياء النووي إلى نمذجة المناخ إلى أبحاث المواد. إذا كانت أدوات الذكاء الاصطناعي الحدّية تسرّع العمل فعلاً على هذا النطاق، فستكون الآثار اللاحقة على القدرة التنافسية الاقتصادية والتكنولوجية الأمريكية كبيرة.

في الوقت نفسه، يثير التعاون أسئلة لا يحلها بنفسه بالكامل. فدمج نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بشركة واحدة في صميم سير العمل للبحث الممول اتحادياً يخلق تبعيات سيكون من الصعب فكها. كيفية حوكمة مخرجات البحث والبيانات وتقييمات النماذج في ظل هذا الترتيب — ومن يملك في النهاية الرؤى المتولدة — هي أسئلة ستزداد أهميتها مع تعمق التعاون. الإطار الحالي يركز على الوصول والقدرة؛ أما الأسئلة المؤسسية الأصعب فعادة ما تظهر لاحقاً.

الأسئلة الشائعة

ما هو هدف مهمة جينيسيس؟

تهدف مهمة جينيسيس، التي تديرها وزارة الطاقة الأمريكية، إلى مضاعفة إنتاجية وتأثير البحث العلمي الأمريكي خلال عقد واحد من خلال دمج الذكاء الاصطناعي مع البيانات العلمية الفيدرالية، ومنشآت الحوسبة المتقدمة، وفرق البحث الخبيرة عبر المختبرات الوطنية السبعة عشر التابعة للوزارة والجامعات والصناعة.

كيف تدعم OpenAI الباحثين من خلال مهمة جينيسيس؟

توفر OpenAI ما قيمته 4 ملايين دولار من الوصول إلى Codex لحوالي 2000 باحث في مهمة جينيسيس في المختبرات الوطنية والجامعات، وتلتزم بتقديم 3 ملايين دولار من دعم واجهة برمجة التطبيقات لحملتين علميتين واسعتي النطاق، وتعرض ما يصل إلى 10 ملايين دولار من أرصدة استخدام واجهة برمجة التطبيقات مقابل إنفاق 2.5 مليون دولار، وتمنح باحثين مختارين إمكانية الوصول إلى أدوات متخصصة بما في ذلك GPT-Rosalind لتطبيقات علوم الأحياء.

ما هي مجالات التركيز في الحملات العلمية واسعة النطاق المدعومة من OpenAI؟

تركز الحملتان الأوليتان على تحقيق اختراقات في الموصلات الفائقة ذات درجات الحرارة العالية — من خلال الجمع بين الذكاء الاصطناعي الحدّي والمحاكاة والبيانات التجريبية للسعي وراء مواد فائقة التوصيل عند درجات حرارة أعلى وضغوط عملية — وعلى بناء أطلس للحدود التي يمكن للآلة الوصول إليها، والذي يرسم خريطة للمجالات التي يمكن للذكاء الاصطناعي أن يدعم فيها بالفعل تقدماً علمياً ذا مغزى باستخدام المعرفة والحوسبة المتاحة حالياً.

كيف تنشر OpenAI نماذج الذكاء الاصطناعي في المختبرات الوطنية؟

نشرت OpenAI نماذج استدلال متقدمة على Venado، الحاسوب الفائق في مختبر لوس ألاموس الوطني، كمورد مشترك عبر مختبرات الإدارة الوطنية للأمن النووي. كما أجرت الشركة جلسة “AI Jam Session” مع تسعة مختبرات وطنية، حيث اختبر أكثر من 1000 عالم النماذج الحدّية على مشكلات خاصة بمجالاتهم.

{“@context”:”https://schema.org”,”@type”:”FAQPage”,”mainEntity”:[{“@type”:”Question”,”name”:”ما هو هدف مهمة جينيسيس؟”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”تهدف مهمة جينيسيس، التي تديرها وزارة الطاقة الأمريكية، إلى مضاعفة إنتاجية وتأثير البحث العلمي الأمريكي خلال عقد واحد من خلال دمج الذكاء الاصطناعي مع البيانات العلمية الفيدرالية، ومنشآت الحوسبة المتقدمة، وفرق البحث الخبيرة عبر المختبرات الوطنية السبعة عشر التابعة للوزارة والجامعات والصناعة.”}},{“@type”:”Question”,”name”:”كيف تدعم OpenAI الباحثين من خلال مهمة جينيسيس؟”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”توفر OpenAI ما قيمته 4 ملايين دولار من الوصول إلى Codex لحوالي 2000 باحث في مهمة جينيسيس في المختبرات الوطنية والجامعات، وتلتزم بتقديم 3 ملايين دولار من دعم واجهة برمجة التطبيقات لحملتين علميتين واسعتي النطاق، وتعرض ما يصل إلى 10 ملايين دولار من أرصدة استخدام واجهة برمجة التطبيقات مقابل إنفاق 2.5 مليون دولار، وتمنح باحثين مختارين إمكانية الوصول إلى أدوات متخصصة بما في ذلك GPT-Rosalind لتطبيقات علوم الأحياء.”}},{“@type”:”Question”,”name”:”ما هي مجالات التركيز في الحملات العلمية واسعة النطاق المدعومة من OpenAI؟”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”تركز الحملتان الأوليتان على تحقيق اختراقات في الموصلات الفائقة ذات درجات الحرارة العالية — من خلال الجمع بين الذكاء الاصطناعي الحدّي والمحاكاة والبيانات التجريبية للسعي وراء مواد فائقة التوصيل عند درجات حرارة أعلى وضغوط عملية — وعلى بناء أطلس للحدود التي يمكن للآلة الوصول إليها، والذي يرسم خريطة للمجالات التي يمكن للذكاء الاصطناعي أن يدعم فيها بالفعل تقدماً علمياً ذا مغزى باستخدام المعرفة والحوسبة المتاحة حالياً.”}},{“@type”:”Question”,”name”:”كيف تنشر OpenAI نماذج الذكاء الاصطناعي في المختبرات الوطنية؟”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”نشرت OpenAI نماذج استدلال متقدمة على Venado، الحاسوب الفائق في مختبر لوس ألاموس الوطني، كمورد مشترك عبر مختبرات الإدارة الوطنية للأمن النووي. كما أجرت الشركة جلسة “AI Jam Session” مع تسعة مختبرات وطنية، حيث اختبر أكثر من 1000 عالم النماذج الحدّية على مشكلات خاصة بمجالاتهم.”}}]}

تم إعداد هذه المقالة بمساعدة الذكاء الاصطناعي ومراجعتها من قبل الفريق التحريري.