ما هو الذكاء الاصطناعي كخدمة؟ دليلك إلى ذكاء اصطناعي قوي بنظام الدفع حسب الاستخدام

هل تتساءل كيف تُنشئ الفرق روبوتات الدردشة، أو البحث الذكي، أو الرؤية الحاسوبية دون الحاجة لشراء خادم واحد أو توظيف عدد كبير من حاملي الدكتوراه؟ هذا هو سحر الذكاء الاصطناعي كخدمة (AIaaS) . تستأجر وحدات بناء ذكاء اصطناعي جاهزة للاستخدام من مزودي الخدمات السحابية، وتُدمجها في تطبيقك أو سير عملك، وتدفع فقط مقابل ما تستخدمه - كأنك تُشغل الكهرباء بدلًا من بناء محطة طاقة. فكرة بسيطة، تأثير هائل. [1]

مقالات قد ترغب في قراءتها بعد هذه المقالة:

🔗 ما هي لغة البرمجة المستخدمة في الذكاء الاصطناعي؟
اكتشف لغات البرمجة الرئيسية التي تدعم أنظمة الذكاء الاصطناعي اليوم.

🔗 ما هو التحكيم في الذكاء الاصطناعي: الحقيقة وراء هذه الكلمة الطنانة
تعرف على كيفية عمل التحكيم بالذكاء الاصطناعي ولماذا يحظى بالاهتمام بسرعة.

🔗 ما هو الذكاء الاصطناعي الرمزي: كل ما تحتاج إلى معرفته
تعرف على كيفية اختلاف الذكاء الاصطناعي الرمزي عن الشبكات العصبية وأهميته الحديثة.

🔗 متطلبات تخزين البيانات للذكاء الاصطناعي: ما تحتاج إلى معرفته حقًا
اكتشف مقدار البيانات التي تحتاجها أنظمة الذكاء الاصطناعي فعليًا وكيفية تخزينها.

ماذا يعني الذكاء الاصطناعي كخدمة في الواقع؟

الذكاء الاصطناعي كخدمة هو نموذج سحابي يستضيف فيه المزودون قدرات الذكاء الاصطناعي التي يمكنك الوصول إليها عبر واجهات برمجة التطبيقات (APIs) أو حزم تطوير البرامج (SDKs) أو وحدات تحكم الويب - اللغة، والرؤية، والكلام، والتوصيات، واكتشاف الشذوذ، والبحث عن المتجهات، والوكلاء، وحتى مجموعات توليد كاملة. ستحصل على قابلية التوسع والأمان وتحسينات مستمرة للنموذج دون الحاجة إلى وحدات معالجة رسومية (GPUs) أو عمليات إدارة التعلم (MLOps). ينشر المزودون الرئيسيون (Azure، وAWS، وGoogle Cloud) ذكاءً اصطناعيًا جاهزًا للتشغيل وقابلًا للتخصيص، يمكنك نشره في دقائق. [1][2][3]

لأنه يُقدّم عبر السحابة، يمكنك استخدامه على أساس الدفع حسب الاستخدام - توسّع خلال دورات العمل المزدحمة، وقلل الاستخدام عند هدوء الأمور - وهو أمر مشابه جدًا لقواعد البيانات المُدارة أو الخدمات بدون خوادم، ولكن مع نماذج بدلاً من الجداول ووحدات لامدا. تُجمّع Azure هذه الخدمات ضمن خدمات الذكاء الاصطناعي ؛ بينما تُقدّم AWS كتالوجًا واسعًا؛ وتُركّز Vertex AI من Google التدريب والنشر والتقييم وإرشاداتها الأمنية. [1][2][3]

لماذا يتحدث الناس عن ذلك الآن

تدريب نماذج المستوى الأعلى مكلف، ومعقد تشغيليًا، وسريع التطور. خدمة الذكاء الاصطناعي كخدمة (AIaaS) توفير النتائج - مثل المُلخّصات، ومساعدي الطيارين، والتوجيه، وRAG، والتنبؤ - دون الحاجة إلى إعادة ابتكار البنية التحتية. كما تجمع السحابات أنماط الحوكمة، وقابلية المراقبة، والأمان، وهي عوامل بالغة الأهمية عند استخدام الذكاء الاصطناعي لبيانات العملاء. يُعدّ إطار عمل Google Secure AI Framework مثالًا على إرشادات مُقدّمي الخدمة. [3]

من ناحية الثقة، تساعد الأطر مثل إطار عمل إدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي (AI RMF) التابع للمعهد الوطني للمعايير والتكنولوجيا (NIST) الفرق على تصميم أنظمة آمنة وخاضعة للمساءلة وعادلة وشفافة - خاصة عندما تؤثر قرارات الذكاء الاصطناعي على الأشخاص أو الأموال. [4]

ما الذي يجعل الذكاء الاصطناعي كخدمة جيد بالفعل ✅

• السرعة في الحصول على القيمة - إنشاء النموذج الأولي في يوم واحد، وليس أشهر.

• التوسع المرن - اندفاع لإطلاق، وتقليص بهدوء.

• تكلفة أولية أقل - لا حاجة لشراء أجهزة أو عمليات تشغيل جهاز المشي.

• امتيازات النظام البيئي - مجموعات تطوير البرامج، وأجهزة الكمبيوتر المحمولة، وقواعد بيانات المتجهات، والوكلاء، وخطوط الأنابيب الجاهزة للاستخدام.

• المسؤولية المشتركة - يقوم مقدمو الخدمة بتعزيز البنية التحتية ونشر إرشادات الأمان؛ تركز أنت على بياناتك، ومطالباتك، ونتائجك. [2][3]

إضافة أخرى: الخيارية . تدعم العديد من المنصات النماذج الجاهزة ونماذج "اجلبها بنفسك"، ما يتيح لك البدء بتصميم بسيط ثم تعديله أو تبديله لاحقًا. (تقدم Azure وAWS وGoogle مجموعات نماذج متعددة عبر منصة واحدة.) [2][3]

الأنواع الأساسية التي ستراها 🧰

• خدمات واجهة برمجة التطبيقات (API) المُعدّة مسبقًا
  : نقاط نهاية مُدمجة لتحويل الكلام إلى نص، والترجمة، واستخراج الكيانات، والتعبير عن المشاعر، والتعرف الضوئي على الحروف (OCR)، والتوصيات، وغيرها - رائعة عندما تحتاج إلى نتائج فورية. تنشر AWS وAzure وGoogle كتالوجات غنية. [1][2][3]

• نماذج أساسية وتوليدية: نماذج
  نصية وصورية ورموز ونماذج متعددة الوسائط متاحة عبر نقاط نهاية وأدوات موحدة. التدريب والضبط والتقييم والحماية والنشر متوفر في مكان واحد (مثل Vertex AI). [3]

• منصات التعلم الآلي المُدارة
  إذا كنت تريد التدريب أو الضبط الدقيق، فستحصل على دفاتر ملاحظات وخطوط أنابيب وتتبع التجارب وسجلات النماذج في نفس وحدة التحكم. [3]

• الذكاء الاصطناعي داخل مستودع البيانات
  مثل Snowflake الذكاء الاصطناعي داخل سحابة البيانات، حتى تتمكن من تشغيل LLMs والوكلاء حيث تكون البيانات موجودة بالفعل - نقل أقل، وعدد أقل من النسخ. [5]

جدول المقارنة: خيارات الذكاء الاصطناعي الشائعة كخدمة 🧪

يبدو الأمر غريبًا بعض الشيء عن قصد - لأن الطاولات الحقيقية لا تكون مرتبة تمامًا أبدًا.

تختلف الأسعار باختلاف المنطقة ورقم المنتج ونطاق الاستخدام. يُرجى دائمًا مراجعة حاسبة المزوّد.

كيف يتناسب الذكاء الاصطناعي كخدمة مع مجموعتك 🧩

يبدو التدفق النموذجي على النحو التالي:

1. طبقة البيانات:
   قواعد بياناتك التشغيلية، أو بحيرة البيانات، أو المستودع. إذا كنت تستخدم Snowflake، فإن Cortex يُبقي الذكاء الاصطناعي قريبًا من البيانات المُدارة. وإلا، فاستخدم الموصلات ومخازن المتجهات. [5]

2. طبقة النموذج:
   اختر واجهات برمجة تطبيقات جاهزة لتحقيق نتائج سريعة، أو استخدم الإدارة للضبط الدقيق. خدمات Vertex AI / Azure AI شائعة هنا. [1][3]

3. التنسيق وحواجز الحماية
   : قوالب المطالبات، والتقييم، وتحديد المعدلات، وتصفية إساءة الاستخدام/معلومات التعريف الشخصية، وتسجيل التدقيق. يُعد إطار عمل إدارة المخاطر للذكاء الاصطناعي (AI RMF) التابع للمعهد الوطني للمعايير والتكنولوجيا (NIST) دعامة عملية لعناصر التحكم في دورة حياة البرمجيات. [4]

4. طبقة تجربة
   برامج المحادثة الآلية، والمساعدين في تطبيقات الإنتاجية، والبحث الذكي، والملخصين، والوكلاء في بوابات العملاء - حيث يعيش المستخدمون بالفعل.

حكاية: قام فريق دعم من فئة متوسطة الحجم بتحويل نصوص المكالمات إلى واجهة برمجة تطبيقات لتحويل الكلام إلى نص، ولخّصها باستخدام نموذج توليدي، ثم أدخل الإجراءات الرئيسية في نظام التذاكر الخاص بهم. شحنوا النسخة الأولى خلال أسبوع - حيث كان معظم العمل يتعلق بالمطالبات ومرشحات الخصوصية وإعدادات التقييم، وليس بوحدات معالجة الرسومات.

الغوص العميق: البناء مقابل الشراء مقابل المزج 🔧

• اشترِ عندما تتوافق حالة استخدامك بوضوح مع واجهات برمجة التطبيقات المُعدّة مسبقًا (استخراج المستندات، والنسخ، والترجمة، والأسئلة والأجوبة البسيطة). يُهيمن وقت تحقيق القيمة، وتكون دقة خط الأساس قوية. [2]

• امزج عندما تحتاج إلى تكييف المجال، وليس التدريب الأولي أو الضبط الدقيق أو استخدام RAG مع بياناتك أثناء الاعتماد على المزود للتوسع التلقائي والتسجيل. [3]

• أنشئ نظامك عندما يكون تمييزك هو النموذج نفسه أو عندما تكون قيودك فريدة. لا تزال العديد من الفرق تنشر على البنية التحتية السحابية المُدارة لاستعارة أنماط إدارة عمليات إدارة رأس المال البشري (MLOps) وأساليب الحوكمة. [3]

الغوص العميق: الذكاء الاصطناعي المسؤول وإدارة المخاطر 🛡️

ليس بالضرورة أن تكون خبيرًا في السياسات لتفعل الصواب. استعن بأطر عمل شائعة الاستخدام:

• NIST AI RMF - هيكل عملي حول الصلاحية والسلامة والشفافية والخصوصية وإدارة التحيز؛ استخدم الوظائف الأساسية للتخطيط للضوابط عبر دورة الحياة. [4]

• (قم بإقران ما سبق بإرشادات الأمان الخاصة بمزود الخدمة الخاص بك - على سبيل المثال، SAIF من Google - للحصول على نقطة بداية ملموسة في نفس السحابة التي تستخدمها.) [3]

استراتيجية البيانات للذكاء الاصطناعي كخدمة 🗂️

إليكم الحقيقة غير المريحة: جودة النموذج لا معنى لها إذا كانت بياناتك فوضوية.

• تقليل الحركة - الاحتفاظ بالبيانات الحساسة حيث تكون الحوكمة أقوى؛ تساعد الذكاء الاصطناعي الأصلي للمستودعات. [5]

• استخدم المتجه بحكمة - ضع قواعد الاحتفاظ/الحذف حول التضمينات.

• عناصر التحكم في الوصول إلى الطبقة - سياسات الصفوف/الأعمدة، والوصول إلى نطاق الرمز، وحصص لكل نقطة نهاية.

• قم بالتقييم بشكل مستمر - قم ببناء مجموعات اختبار صغيرة وصادقة؛ وتتبع أوضاع الانحراف والفشل.

• السجل والتسمية - يدعم تتبع المطالبة والسياق والإخراج تصحيح الأخطاء والتدقيق. [4]

الأخطاء الشائعة التي يجب تجنبها 🙃

• بافتراض أن الدقة المعدة مسبقًا تناسب كل مكان - لا تزال مصطلحات المجال أو التنسيقات الغريبة قادرة على إرباك النماذج الأساسية.

• التقليل من تقدير زمن الوصول والتكلفة على نطاق واسع - ارتفاعات التزامن خفية؛ المقياس والذاكرة المؤقتة.

• تخطي اختبارات الفريق الأحمر - حتى بالنسبة للطيارين المساعدين الداخليين.

• نسيان البشر في الحلقة - عتبات الثقة وطوابير المراجعة توفر عليك الأيام السيئة.

• ذعر حبس البائعين - التخفيف من ذلك باستخدام الأنماط القياسية: مكالمات مجردة للمزود، وفصل المطالبات/الاسترجاع، والحفاظ على البيانات قابلة للنقل.

أنماط واقعية يمكنك نسخها 📦

• معالجة المستندات الذكية - التعرف الضوئي على الحروف → استخراج التخطيط → خط أنابيب التلخيص، باستخدام المستندات المستضافة + الخدمات التوليدية على السحابة الخاصة بك. [2]

• مساعدو مركز الاتصال - الردود المقترحة، وملخصات المكالمات، وتوجيه النية.

• البحث عن التجزئة والتوصيات - بحث المتجهات + بيانات المنتج الوصفية.

• وكلاء التحليلات الأصليون للمستودع - أسئلة باللغة الطبيعية حول البيانات المحكومة باستخدام Snowflake Cortex. [5]

لا يتطلب أي من هذا سحرًا غريبًا - فقط مطالبات مدروسة، واسترجاع، وغراء التقييم، عبر واجهات برمجة التطبيقات المألوفة.

اختيار مقدم الخدمة الأول الخاص بك: اختبار سريع للشعور 🎯

• هل لديك خبرة واسعة في السحابة؟ ابدأ باستخدام كتالوج الذكاء الاصطناعي المطابق لإدارة الهوية والوصول (IAM) والشبكات والفوترة بشكل أدق. [1][2][3]

• هل لجاذبية البيانات أهمية؟ يُقلل الذكاء الاصطناعي داخل المستودعات من تكاليف النسخ والخروج. [5]

• هل تحتاج إلى راحة في الحوكمة؟ توافق مع إطار عمل إدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي (NIST AI RMF) وأنماط أمان مزود الخدمة لديك. [3][4]

• هل ترغب في خيارات نموذجية؟ فضّل المنصات التي تعرض مجموعات نماذج متعددة في لوحة واحدة. [3]

استعارة معيبة بعض الشيء: اختيار مزود الخدمة يشبه اختيار المطبخ - الأجهزة مهمة، ولكن المخزن وتخطيطه يحددان مدى السرعة التي يمكنك بها الطهي في ليلة الثلاثاء.

الأسئلة القصيرة الشائعة 🍪

هل الذكاء الاصطناعي كخدمة مخصص للشركات الكبرى فقط؟
كلا. تستخدمه الشركات الناشئة لتوفير ميزات دون تكلفة رأسمالية؛ بينما تستخدمه الشركات الكبرى لتحقيق التوسع والامتثال. [1][2]

هل سأتجاوزه؟
ربما ستنقل بعض أعباء العمل إلى الشركة لاحقًا، لكن العديد من الفرق تُشغّل الذكاء الاصطناعي المهم على هذه المنصات إلى أجل غير مسمى. [3]

ماذا عن الخصوصية؟
استخدم ميزات المزوّد لعزل البيانات وتسجيلها؛ تجنّب إرسال معلومات تعريف شخصية غير ضرورية؛ التزم بإطار عمل معترف به للمخاطر (مثل إطار عمل إدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي التابع للمعهد الوطني للمعايير والتكنولوجيا). [3][4]

أيُّ مزوِّد هو الأفضل؟
يعتمد ذلك على مجموعتك وبياناتك وقيودك. جدول المقارنة أعلاه مُصمَّم لتضييق نطاق البحث. [1][2][3][5]

ملخص 🧭

الذكاء الاصطناعي كخدمة استئجار ذكاء اصطناعي حديث بدلاً من بنائه من الصفر. ستحصل على السرعة والمرونة وإمكانية الوصول إلى منظومة متطورة من النماذج والحواجز الأمنية. ابدأ بحالة استخدام صغيرة وعالية التأثير - مُلخّص، أو مُحسّن بحث، أو مُستخرج مستندات. حافظ على بياناتك في متناول يديك، وجهّز كل شيء، وتوافق مع إطار عمل للمخاطر حتى لا تُواجه مشاكل مستقبلية. عند الشك، اختر المُزوّد ​​الذي يُبسط بنيتك الحالية، لا أن يُبالغ في تكلفتها.

إذا تذكرت شيئًا واحدًا فقط: لستَ بحاجة إلى مختبر صواريخ لإطلاق طائرة ورقية. لكنك ستحتاج إلى خيط وقفازات وساحة خالية.

مراجع

1. نظرة عامة على خدمات الذكاء الاصطناعي من Microsoft Azure : https://azure.microsoft.com/en-us/products/ai-services

2. كتالوج أدوات وخدمات الذكاء الاصطناعي من AWS : https://aws.amazon.com/ai/services/

3. Google Cloud – الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي (بما في ذلك موارد Vertex AI وSecure AI Framework) : https://cloud.google.com/ai

4. إطار عمل إدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي (AI RMF 1.0) (ملف PDF): https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/nist.ai.100-1.pdf

5. Snowflake – نظرة عامة على ميزات الذكاء الاصطناعي و Cortex : https://docs.snowflake.com/en/guides-overview-ai-features

ابحث عن أحدث الذكاء الاصطناعي في متجر مساعد الذكاء الاصطناعي الرسمي

معلومات عنا