וייטנאם עומדת בפני הזדמנות "פעם בחיים" עם בינה מלאכותית

בהשוואה לטכנולוגיות אחרות, לווייטנאם יש הזדמנות מצוינת להדביק את הפער במגמת הבינה המלאכותית העולמית אם תציג בהקדם מדיניות למשיכת משאבי אנוש ולפיתוח מקורות נתונים.

בינה מלאכותית היא מגמת פיתוח נפוצה ברחבי העולם. עם זאת, כדי לפתח מודלים חזקים של בינה מלאכותית ולשלוט בפלטפורמת הבינה המלאכותית, נדרשים שלושה גורמים עיקריים: תשתית, משאבי אנוש ונתונים.

מבחינת נתונים, היעדר מערכי נתונים וייטנאמיים בקנה מידה גדול לאימון מודלים הוא אחד המחסומים המונעים מחברות לממש את הפוטנציאל של בינה מלאכותית.

כדי לבנות מערך נתונים וייטנאמי בקנה מידה גדול ואיכותי, הוקם הפרויקט ללא מטרות רווח ViGen בשילוב המרכז הלאומי לחדשנות (NIC), קבוצת מטא וארגון AI For Vietnam.

בנוסף למאמצים לפתח את מערך הנתונים הפתוח של ViGen, כדי לעמוד בעמוד התווך של "נתונים", וייטנאם ניצבת גם בפני הזדמנות של "פעם באלף שנים" למשוך מספר רב של אנשי בינה מלאכותית מובילים, לדברי ד"ר טראן וייט הונג, מייסד Got It, מייסד ומנכ"ל AI for Vietnam.

ד"ר טראן וייט הונג, ששיתף עם טרי ת'וק - Znews , אמר שזוהי הזדמנות של "פעם באלף שנים" עבור וייטנאם להדביק את הפער במגמת הבינה המלאכותית העולמית.

לדברי ד"ר הונג, גל הבינה המלאכותית הוא הזדמנות "פעם בחיים" עבור וייטנאם להתפתח יחד עם העולם. בהשוואה לטכנולוגיות קודמות, הבינה המלאכותית הפכה במהירות לכלי תמיכה מקיף, המסוגל להשלים את כל המשימות על סמך בקשות המשתמש.

"חברות זרות מהר מאוד מנצלות הזדמנויות", הדגיש מר הונג כשצפה בסטארטאפים בתחום הבינה המלאכותית בארה"ב. לחץ זה גורם לתנודות מתמידות בשוק. בעמק הסיליקון, בינה מלאכותית נחשבת לגורם החשוב ביותר, ו"אף אחד לא ישקיע" אם סטארטאפים לא יישמו בינה מלאכותית.

"מודלים תאגידיים חדשים צצים, למשל Macrohard של אילון מאסק, שיש לה רק בוסים אנושיים", הוסיף ד"ר הונג.

בהקשר של וייטנאם העומדת בפני הזדמנויות גדולות, נציג הבינה המלאכותית של וייטנאם מאמין שאסטרטגיית משיכת כישרונות היא אחד משלושה גורמים חשובים, מלבד נתונים ותשתיות.

ד"ר הונג הציע גם דרך למשוך כישרונות בהקשר של מדיניות ההגירה המחמירה יותר ויותר של ארה"ב, אשר הגדילה את עלויות הגיוס. דבר זה הוביל לחברות טכנולוגיה המחפשות לבנות מרכזי מחקר ופיתוח (מו"פ) בחו"ל, במיוחד במדינה יציבה עם יתרונות פיתוח רבים.

בדרום מזרח אסיה, סינגפור נחשבה באופן מסורתי למיקום סניפים אזוריים של חברות גדולות. עם זאת, ד"ר הונג מאמין שלווייטנאם עדיין יש יתרון של משאבי אנוש בכמות, בשילוב עם גיאוגרפיה מגוונת. אלו גורמים שיכולים למשוך כישרונות מחברות טכנולוגיה אם משרדיהן ממוקמים בווייטנאם.

בעת הקמת מרכזי מחקר ופיתוח, חברות נוטות להביא משאבים בינלאומיים, מה שעוזר להגדיל את כישרונותיהן ולהכשיר כוח אדם מקומי. עבודה ישירה במפעלים גדולים נחשבת לדרך יעילה לשיפור איכות כוח האדם המקומי.

בין אם מדובר בצעירים בשנות ה-20 לחייהם או באנשים בגיל העמידה בשנות ה-50 לחייהם, הם פתוחים לחוויות יצירתיות, להוטים להמשיך לטפח, לפתח את עצמם ולהשתלב בזרימה המודרנית. גיוון בבחירות החיים הוא בלתי נמנע עבור דור זה.

המגמה של "ריבוי חיים", חיים של תפקידים מרובים כמו עבודה, מנוחה, לימודים ויצירה בו זמנית, הופכת פופולרית יותר ויותר. אזרחים חדשים אינם פועלים לפי סטנדרטים קבועים מראש, אלא יוצרים את רמת החיים שלהם בעצמם.

כדי לנצל את משאבי האנוש הרבים הזמינים, ד"ר הונג הציע אסטרטגיית הכשרה מתקדמת, תוך בחירת אנשים מוכשרים מכל רחבי הארץ, השתתפות בקורסי הכשרה בסיסיים ומעשיים.

יחידות יכולות גם לארגן הכשרה מרוכזת (bootcamp) למשך מספר שבועות, בהשתתפות מומחים זרים. ד"ר הונג תיאר זאת כצורה של "הכשרה מעשית", קריטריוני ההערכה אינם ציוני מבחנים אלא סובבים סביב היכולת להשלים עבודה ולייצר מוצרים.

"פרופסורים ומורים מקומיים יכולים ללמד ידע בסיסי, בעוד שמומחים וייטנאמים ברחבי העולם יכולים לטפל בידע מעשי", הוסיף ד"ר הונג.

בנוסף ללומדים, ד"ר הונג מאמין כי על המורים להיות מצוידים בידע על בינה מלאכותית כדי שיוכלו לנצל את נקודות החוזק של הבינה המלאכותית בהכשרה, במיוחד כאשר המודלים הנוכחיים אינם אמינים מספיק כדי שהתלמידים יוכלו להשתמש בהם ישירות.

נציג הבינה המלאכותית בווייטנאם הדגיש את יכולת ההתאמה האישית של הבינה המלאכותית, כאשר היא יכולה להסביר מושגים בדרכים רבות ושונות, המתאימות לתחומי העניין ולסגנונות הלמידה של כל תלמיד. זה פותר את הבעיה של כיתות מסורתיות שבהן מורים לעיתים קרובות אינם יכולים לענות על הצרכים של כל 40-50 התלמידים.

מצד שני, כדי לנצל את היתרונות וללמוד ביעילות בעזרת בינה מלאכותית, משתמשים זקוקים גם לשתי מיומנויות. הראשונה היא חשיבה בפתרון בעיות, המסייעת לסכם בעיות מעורפלות במציאות למשימות ספציפיות להקצאה לבינה מלאכותית. השנייה היא חשיבה ביקורתית, אל תאמינו מיד לתוצאות של בינה מלאכותית אלא דנו ודיברו עליהן עוד יותר עד שתאמינו בתוצאות.

"רק דמיינו את זה כעובד או עוזר תחת סמכותכם, תמצאו דרך סבירה להשתמש בזה", שיתף נציג של בינה מלאכותית לווייטנאם.

ד"ר הונג הציע 3 שלבים לפיתוח בינה מלאכותית בווייטנאם, הראשון הוא להתמקד ביישומי בינה מלאכותית בקנה מידה גדול. במקום לבנות מודל מההתחלה, עדיף לפתח מיומנויות בינה מלאכותית יעילות עבור אנשים, כולל תחביר קלט פקודות סטנדרטי.

"שלב זה מתמקד בשיפור יעילות השימוש בבינה מלאכותית, בשינוי התפיסה שבינה מלאכותית אינה מסובכת, והדבר החשוב ביותר הוא יצירת נתונים בסיסיים לשלבים הבאים", שיתף ד"ר הונג.

השלב הבא מתמקד במחקר ופיתוח המבוסס על נתונים ומיומנויות מהשלב הקודם, בשילוב עם תשתיות. זהו גם שלב מפתח למשיכת חברות זרות, הגדלת משאבי אנוש והכשרה.

"וייטנאם עומדת בפני הזדמנות פז עבור אסטרטגיה זו. לאחר השלמתה, נוכל לנהל מערכת אקולוגית של משאבי אנוש, עסקים, פיננסים ונתונים", אמר נציג של בינה מלאכותית בווייטנאם.

השלב הסופי הוא להביא מוצרי בינה מלאכותית לעולם. ד"ר הונג תיאר זאת כ"התפתחות טבעית מאוד" לאחר בניית מערכת אקולוגית שלמה של בינה מלאכותית.

בפרויקט ViGen, ד"ר הונג ועמיתיו ב-AI for Vietnam שואפים ליצור מערך נתונים וייטנאמי איכותי בקוד פתוח. עם זאת, איסוף נתונים וייטנאמיים לצורך הכשרה בתחום הבינה המלאכותית עדיין מהווה מכשול.

"כיום, וייטנאמית היא עדיין שפה עם מעט משאבים. כאשר חברות זרות אוספות נתונים, הן לעתים קרובות מנצלות את המשאבים הזמינים באינטרנט", אמר ד"ר הונג.

נציגי AI for Vietnam רשמו כמה מקורות איסוף נתונים וייטנאמיים פופולריים כיום, אך לכל מקור יש בעיות משלו. לדוגמה, ויקיפדיה היא באיכות טובה אך מכילה תרגומים רבים משפות אחרות, וסגנון הכתיבה אינו טבעי.

באשר למקור הספרים, ספרים רבים הזמינים בחינם באינטרנט הם סיפורים לא רשמיים עם אוצר מילים לא סטנדרטי. ישנם גם מקורות עיתונאיים אך התוכן חוזר על עצמו, בעוד שמקור המסמכים של המדינה הוא באיכות גבוהה אך לא קל לגישה ולהפניה ישירה.

מדיה חברתית נחשבת למקור הנתונים הגדול ביותר, אך האיכות מערוץ זה אינה אחידה, יש בו הרבה תוכן שלילי והשפה יכולה להיות לא מדויקת.

"אם משתמשים במקורות אלה, בינה מלאכותית נוטה לחקות גישה זו, שלא ניתן להשתמש בה למטרות חשובות כמו חינוך ", הדגיש ד"ר הונג.

לדברי ד"ר הונג, השלב החשוב באימון מודל בינה מלאכותית וייטנאמי הוא ניקוי הנתונים. ראשית, יש לאסוף את כל הנתונים הווייטנאמיים הזמינים, הכוללים ידע כללי ותחומים רבים אחרים. תהליך זה עוזר לבינה מלאכותית להיות בעלת ידע וחשיבה השווים לבוגר אוניברסיטה טוב.

לאחר איסוף הנתונים, תורמי פרויקט ViGen יסננו תוכן לא רלוונטי ומכפיל באמצעות כלי קוד פתוח. לאחר מכן, הפרויקט יגייס מקורות נתונים איכותיים מאנשים פרטיים וארגונים באמצעות פורטל הנתונים הפתוחים.

המטרה הבאה של ViGen היא לבנות סט של קריטריונים להערכה. ד"ר הונג ציין כי לווייטנאמית אין כיום סטים רבים של קריטריונים בקנה מידה גדול, בעוד שלאנגלית כבר יש מאות.

הפרויקט מתמקד בפיתוח חמישה קריטריונים מרכזיים. הראשון הוא הערכה של יכולת שפה והבנה תרבותית, המבוססת על מחקר מסינגפור. השני הוא הערכה של ידע כללי.

הקריטריונים הבאים כוללים הערכת היכולת לנהל שיחות עקביות, יכולות חשיבה והיגיון, ולבסוף הערכת יכולת תכנות, היכולת "לכתוב תוכניות בווייטנאמית".

המטרה השלישית של ViGen היא לבנות פורטל נתונים פתוח. זוהי גישה וייטנאמית טיפוסית עבור משתמשים לתרום נתונים, לדברי מר הונג. הפלטפורמה צפויה לפעול באופן דומה למשחק, ותאפשר לתורמים לצבור נקודות, לעלות רמות ולממש מתנות.

"בנוסף לצוות הפיתוח מכל רחבי העולם, תרומות המשתמשים גם עוזרות לנו להדביק את הפער עם מדינות אחרות. גישה זו מנצלת את המאפיינים של העם הווייטנאמי", הוסיף ד"ר הונג.

בסך הכל, הפרויקט תורם גם להבטחת פיתוח בינה מלאכותית בווייטנאם, בהתאם לערכים תרבותיים ולסטנדרטים אתיים בווייטנאם, לקראת בניית מערכת אקולוגית של בינה מלאכותית בקוד פתוח המתאימה להקשר המקומי ואחראית.