برنامج Bhashini يستهدف ذكاء اصطناعيا للخدمات العامة دون اتصال

تدعم Bhashini، منصة اللغة المدعومة من الحكومة الهندية، هاكاثونا لأجهزة ذكاء اصطناعي ميسورة ومتعددة اللغات يمكن أن تعمل دون اتصال وتستخدم نماذج مفتوحة المصدر. وتشارك في المبادرة Current AI، وهي منظمة فرنسية غير ربحية، وKalpa Impact، وهي شركة استشارية للأثر الاجتماعي مقرها Mumbai.

يستهدف البرنامج بيئات الخدمات العامة حيث يمكن أن يحد الوصول إلى السحابة والخصوصية وتغطية اللغات من استخدام الذكاء الاصطناعي. وتشمل الأمثلة الصفوف الدراسية والمزارع والعيادات والقرى التي لا تكون فيها الاتصال الدائم موثوقا أو لا تلائمها أنظمة اللغة الإنجليزية.

قال Amitabh Nag، الرئيس التنفيذي لـ Bhashini، إن تشغيل النماذج محليا يمكن أن يقلل الاعتماد على الاتصال السحابي المستمر ويخفض تكاليف الحوسبة ونقل البيانات المتكررة ويحسن سرعة الاستجابة ويمنح المستخدمين سيطرة أكبر على البيانات. ويرتبط هذا الادعاء بالبرنامج لأن المستخدمين المقصودين يشملون إدارات حكومية وفرق خدمات عامة، لا مشترين تجاريين للبرمجيات فقط.

القائمة المختصرة تمنح 20 فريقا أجهزة وإرشادا

سيختار المنظمون 20 فريقا ضمن قائمة مختصرة. وستحصل هذه الفرق على مجموعات أجهزة ذكاء اصطناعي ودعم تقني وإرشاد، مع السماح للفرق المؤهلة بعرض أفكارها على مسؤولين حكوميين كبار. ومن المتوقع أن ينشر الفائزون تقنياتهم داخل إدارات حكومية.

يمنح هذا الهيكل الهاكاثون مسارا يتجاوز حدثا تجريبيا. فهو يربط النماذج المفتوحة المصدر والأجهزة التي تعمل دون اتصال وقنوات النشر الحكومية، مع بقاء السؤال الأصعب حول قدرة الأجهزة على الانتقال من النماذج الأولية إلى أنظمة عامة تتم صيانتها.

تضيف Current AI إطارا أوسع للبنية العامة إلى المشروع. حصلت الشراكة بين القطاعين العام والخاص على تعهدات بقيمة $400 million من مصادر حكومية وخيرية، وتهدف إلى جمع $2.5 billion على مدى خمس سنوات. وتعاونت Bhashini مع 50 وزارة، وتشغل أكثر من 500 موقع حكومي، وتجمع بيانات لغوية عبر أكثر من 500 منطقة.

توضح الأرقام المتاحة مشكلة التركز التي يريد المنظمون معالجتها. تمثل الدول ذات الدخل المرتفع 17% من سكان العالم لكنها تستحوذ على أكثر من 80% من نماذج الذكاء الاصطناعي البارزة وشركات الذكاء الاصطناعي الناشئة وتمويل المشاريع وسعة مراكز البيانات. لذلك يبنى البرنامج الهندي حول اللغات المحلية والوصول دون اتصال ومجموعات البيانات العامة، لا حول حجم نماذج frontier وحده.

المطورون لا يزالون يحتاجون إلى تمويل وصيانة

لا يزيل البرنامج العمل التشغيلي المطلوب بعد الهاكاثون. قال Sagar Vishnoi من Future Shift Labs إن الهاكاثونات يمكن أن تكشف الابتكار المحلي، لكن الأفكار النوعية لا تزال تحتاج إلى بحث مستمر ورأس مال صبور ووصول إلى السوق قبل أن تصبح منتجات حقيقية.

قالت Astha Kapoor من Aapti Institute إن الهند ليست وحدها في استخدام نماذج ذكاء اصطناعي مفتوحة أو ذات مصلحة عامة، مشيرة إلى النماذج الصينية ذات الأوزان المفتوحة وAfrica AI Hub المدعومة من U.N. وعمل Masakhane على مجموعات بيانات للغات الأفريقية. وقالت إن الحجم لا يزال غير واضح من دون طلب ونماذج أعمال وحوافز.

أشارت Chrissy Martin Meier من Digital Impact Alliance إلى أطر الموافقة ومعايير التشغيل البيني وجمع بيانات اللغة المستمر والتنسيق الحكومي باعتبارها العمل الأقل ظهورا خلف الأنظمة المستدامة. كما قال Kentaro Toyama من University of Michigan إن المنتجات العاملة تحتاج إلى هندسة مستمرة وصيانة ومنظمة مستعدة لمواصلة الاستثمار.

حدود البنية التحتية واضحة أيضا. قال Abhineet Nayyar من IT for Change إن تجارب الهاكاثون لا تزال تعتمد على بنية حوسبة أساسية بنتها قلة من شركات التكنولوجيا الأميركية، وتستخدم المبادرة أجهزة Nvidia. ولم تسم Bhashini وCurrent AI وKalpa Impact الفرق المختصرة أو الإدارات الفائزة أو جدول النشر أو نموذج التمويل طويل الأجل أو ميزانية الصيانة.