Pinterest تراهن على الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر: 'أداء مذهل' بجزء من التكلفة، بحسب الرئيس التنفيذي

# Pinterest تراهن على الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر، ولماذا ينبغي للمغرب أن ينتبه Pinterest تنقل المزيد من عبء عمل الذكاء الاصطناعي إلى نماذج مفتوحة المصدر مُضبوطة بدقة. قال الرئيس التنفيذي Bill Ready إنها تقدم 'أداءً مذهلًا' في المهام البصرية بتكلفة أقل بكثير. تقوم الشركة بمقارنة القادة المغلقين بالبدائل المفتوحة وتخطط لاعتماد المفتوح للعديد من حالات الاستخدام. يستهدف هذا النهج تحسين اقتصاديات الوحدة مع توسيع ميزات الذكاء الاصطناعي. هذا التحول مهم لبناة الذكاء الاصطناعي في المغرب. الميزانيات محدودة، والبنية التحتية متفاوتة، وحماية البيانات أساسية. توفر النماذج المفتوحة مرونة، وأداءً قويًا، ونفقات أقل لكل رمز (token). كما أنها تدعم النشر داخل الموقع (on‑prem) أو على سحابات خاصة. ## ما الذي غيّرته Pinterest، باختصار تعتمد Pinterest بالفعل على الذكاء الاصطناعي عبر منتجها. فهي تستخدم توصيات مخصصة، وبحثًا متعدد الوسائط، واستهداف الإعلانات، وواجهات التسوق. يقدم Pinterest Assistant إرشادًا محادثيًا باستخدام اللوحات (boards)، والحفظات (saves)، ومخططات الذوق المتشابه (look‑alike taste graphs). كما تقوم المنصّة بانتقاء لوحات مخصصة تمزج بين مدخلات الخبراء واقتراحات النماذج. في التجارة المعتمدة على الوكلاء (agentic commerce)، تتعامل Pinterest ببراغماتية. فهي تدعم الشراء بضغطة زر عبر شراكتها مع Amazon. وستراقب ما إذا كان المستخدمون يرغبون في عمليات شراء ذاتية بواسطة الذكاء الاصطناعي قبل المضي قدمًا. يتركز الاهتمام على مساعدة واعية للذوق تقلل التكلفة مع تحسين الاكتشاف. سياق المستثمرين شكّل النبرة. قدّمت Pinterest توجيهًا لإيرادات الربع الرابع إلى $1.31–$1.34B وسط توقعات عطلات أضعف مرتبطة بتأثيرات الرسوم الجمركية على الأثاث المنزلي. تراجعت الأسهم بأكثر من 21% بعد النتائج. ويُقدَّم التحول نحو المفتوح المصدر بوصفه داعمًا للهامش في ظل عدم اليقين الكلي. ## لماذا يهم هذا في المغرب تحتاج الشركات الناشئة والمؤسسات المغربية إلى ضبط التكاليف دون التضحية بالجودة. تسمح نماذج مفتوحة المصدر للفرق بالتكرار بسرعة وتجنب الرسوم المرتفعة لكل رمز. ويمكن ضبطها بدقة للبيانات واللغات المحلية، بما في ذلك الدارجة والفرنسية. كما تتيح النشر في مراكز بيانات محلية لتلبية متطلبات الامتثال. التنظيم يشجع التصميم المسؤول. هيئة حماية البيانات في المغرب، CNDP، تطبق قواعد البيانات الشخصية التي تنطبق على أنظمة الذكاء الاصطناعي. يجب على الفرق التعامل بعناية مع الموافقة، والتقليل (minimization)، والتحويلات عبر الحدود. تساعد الحزم مفتوحة المصدر في تفصيل ضوابط الخصوصية وفق تلك المتطلبات. ## الحزمة مفتوحة المصدر الفعّالة للمهام البصرية والتجارة أعباء عمل Pinterest بصريّة للغاية ومتعددة الوسائط. يمكن للفرق المغربية تجميع حزمة مماثلة باستخدام أدوات مفتوحة مثبتة الكفاءة. لبنات البناء الأساسية: - نماذج اللغة: Llama 3، نماذج Mistral المفتوحة، وخيارات مماثلة. - نماذج الرؤية: CLIP لمواءمة الصورة‑النص، BLIP للتعليقات الوصفية (captioning)، وSegment Anything (SAM) للتجزئة. - الاسترجاع: FAISS أو Milvus للبحث المتجهي عبر فهارس المنتجات والمشاركات (pins). - الاستدلال: vLLM أو Text Generation Inference لتقديم فعّال. - الضبط الدقيق (Fine‑tuning): QLoRA أو PEFT لملاءمة النماذج بقدرات حوسبة متواضعة. تتوسع هذه المكوّنات من النماذج الأولية إلى الإنتاج. وهي تدعم البحث متعدد الوسائط، والتوصيات، والمساعدة المحادثية. كما تتيح التكميم (quantization) لتقليل الذاكرة والتكلفة. هذا يُبقي اقتصاديات الوحدة تحت السيطرة دون فقدان الجودة. ## منظومة الذكاء الاصطناعي في المغرب والدعم المتاح تنمو المنظومة في المغرب عبر التعليم والبحث والشركات الناشئة. توسّع الجامعات ومدارس الهندسة مناهج الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك ENSIAS وEMI. تستضيف جامعة محمد السادس متعددة التخصصات التقنية (UM6P) برامج بحثية وتدعم الحاضنات. مدارس البرمجة 1337 في خريبكة وبن جرير تعزّز مسارات المطوّرين. يتوفر دعم الشركات الناشئة عبر المدن الكبرى. تستضيف شبكة Technopark في الدار البيضاء والرباط وطنجة شركات تقنية. تدعم أدوات الاستثمار، بما في ذلك Maroc Numeric Fund، المؤسسين المحليين. تساعد هذه المنصات المؤسسين على اختبار منتجات الذكاء الاصطناعي والعثور على أوائل العملاء. تدفع الجهات العامة نحو تبني الرقمنة. تعمل Agence de Développement du Digital (ADD) على تعزيز الخدمات والمهارات الرقمية. تطبق CNDP حماية البيانات وتنشر إرشادات. تساعد هذه المؤسسات في مواءمة مشاريع الذكاء الاصطناعي مع المتطلبات القانونية ومقتضيات الثقة. ## حالات استخدام عملية للذكاء الاصطناعي في المغرب يمكن للفرق المغربية تطبيق دروس Pinterest عبر القطاعات. التجارة والأسواق: - بحث بصري للعثور على الأزياء المحلية وديكور المنزل والحِرف من الصور. - توصيات واعية للذوق لتقليل الارتداد وتحسين التحويل. - إثراء الكتالوج باستخدام الوسم الآلي، والتعليقات الوصفية، وإزالة التكرار. السياحة والضيافة: - مساعدين رحلات متعددَي اللغات بالدارجة، العربية، الفرنسية، والإنجليزية. - اكتشاف الوجهات والرياض والتجارب اعتمادًا على الصور. - مسارات سفر مخصصة تعكس الميزانية، والموسم، والاهتمامات. الزراعة والصناعات الغذائية: - رؤية حاسوبية لمراقبة جودة المحاصيل والفرز. - جدولة الري باستخدام بيانات الطقس والأقمار الاصطناعية. - توقعات الغلة التي تدعم تخطيط الإمداد والتسعير. الخدمات المالية: - تقييم مخاطر قائم على التعلم الآلي (ML) للائتمان وإقراض التجار الصغار. - كشف الاحتيال باستخدام مؤشرات سلوكية وإشارات المعاملات. - مساعدين دعم العملاء يفهمون اللغات المحلية. الخدمات اللوجستية والتجارة: - التنبؤ بوقت الوصول المتوقع (ETA) لطرق بين المدن وحركة الموانئ. - التنبؤ بالطلب لمراكز التوزيع. - استخلاص المستندات للفواتير ونماذج الجمارك. الخدمات العامة والتعليم: - روبوتات محادثة لدعم المواطنين في الإجراءات الشائعة. - رقمنة المستندات والبحث في الأرشيف. - مُدرّسون بالذكاء الاصطناعي يعززون تعلم STEM على نطاق واسع. ## تطبيق نهج Pinterest عمليًا توازن Pinterest بين الجودة والسرعة والتكلفة. يمكن للفرق المغربية اتباع خطوات مماثلة. - عرّف المهام بدقة. اختر مجموعات بيانات ممثلة وأهداف زمن استجابة متوقَّعة. - قارن النماذج المفتوحة والمغلقة جنبًا إلى جنب. قم بقياس الدقة، والتكلفة لكل طلب، ومعدل النقل (throughput). - اضبط بدقة للبيانات المحلية. ضمّن الدارجة والفرنسية ومجالات المحتوى المغربي. - استخدم تعزيز الاسترجاع (retrieval augmentation). حافظ على نوافذ السياق صغيرة مع إسناد الإجابات إلى كتالوجك. - قم بالتكميم والتجميع (batch). خفّض تكاليف الذاكرة وزد معدل النقل دون فقد كبير في الجودة. تتطلب المساعدة الواعية للذوق تصميمًا دقيقًا. ابنِ المتجهات الممثِّلة (embeddings) من حفظات المستخدم ونقراته وجلساته. احمِ الخصوصية عبر الموافقة وإعدادات واضحة. استخدم تعزيز التنوع لتجنب فقاعات الصدى. ## التجارة المعتمدة على الوكلاء: خطوات حصيفة للمنصات المغربية تتحلى Pinterest بالحذر تجاه عمليات الشراء الذاتية. هذا الحذر مناسب أيضًا للمنصات المحلية. يريد المستخدمون التحكم والشفافية في المدفوعات. ابدأ بتدفقات مساعدة: - دع المساعدين يملؤون السلال مسبقًا، ويطبقون القسائم، ويقترحون الحزم. - اطلب تأكيدًا صريحًا لإنهاء الشراء والمرتجعات. - أضف تصعيدًا بشريًا للطلبات عالية القيمة. يقلل هذا النهج المخاطر أثناء اختبار الطلب. كما يُبقي تكاليف الدعم قابلة للتنبؤ. إذا نما التبني، فوسّع الأتمتة تدريجيًا. ## ضبط التكلفة وواقع البنية التحتية تقلل النماذج مفتوحة المصدر التكلفة التشغيلية بشكل ملموس. لكن التوفير الحقيقي يعتمد على خيارات النشر. ضع في الاعتبار العتاد، وأُطر الاستدلال، وحجم النموذج. خطوات عملية: - اضبط حجم النماذج بشكل مناسب. استخدم نماذج صغيرة للتصنيف والاسترجاع، وأكبر للحوار المعقد. - استخدم صيغ تكميم مثل GGUF حيثما كانت متوافقة. حسّن كفاءة الذاكرة على وحدات معالجة الرسوميات العامة (GPUs). - طبّق توجيهًا ديناميكيًا. وجّه الطلبات إلى أصغر نموذج قادر وتصعّد فقط عند الحاجة. تختلف خيارات البنية التحتية. تفضّل بعض الفرق مراكز بيانات محلية من أجل الإقامة وزمن الاستجابة، بينما تستخدم أخرى مناطق قريبة من السُّحُب العالمية وتتحكم في تدفقات البيانات. اختر المزيج الذي يتماشى مع إرشادات CNDP وتوقعات العملاء. ## خطة القياس المقارن للفرق المغربية أجرِ تقييمات مُنظّمة قبل تبديل الحزم. استخدم مؤشرات مستهدفة مرتبطة بنتائج المنتج. خطوات للاتباع: - اجمع مجموعة ممثلة من الاستفسارات والصور ومسارات المستخدم. - عرّف مؤشرات الجودة: استرجاع أعلى‑k (top‑k)، زيادة CTR، أو دقة النية. - قِس زمن الاستجابة عند P50 وP95، إضافة إلى معدل النقل تحت الذروة. - تتبّع اقتصاديات الوحدة: التكلفة لكل ألف رمز ولكل عملية صورة. - نفّذ اختبارات A/B لمدة أسبوعين وقيّم تأثيرات الاحتفاظ والتحويل. اتخذ القرار بالبيانات لا بالضجيج. استخدم النماذج المغلقة عندما تفوز بوضوح. فضّل النماذج المفتوحة عندما تكون الجودة مماثلة وتنخفض التكاليف بشكل ملحوظ. ## الامتثال والسلامة والثقة في المغرب الذكاء الاصطناعي المسؤول أمر أساسي. اتبع إرشادات CNDP بشأن البيانات الشخصية والموافقة. قلّل السمات الحساسة وشفّر البيانات أثناء السكون وعند النقل. ادعم اللغات المحلية بعناية. تتطلب الدارجة والأمازيغية (Tamazight) تنظيمًا دقيقًا لمجموعات البيانات. اختبر العدالة عبر اللغات والمناطق. وثّق القيود المعروفة. وفّر ضوابط واضحة للمستخدم. اسمح للناس بإلغاء التخصيص. قدّم تفسيرات للتوصيات. أضِف مراجعة بشرية للحالات الحدّية والنتائج الحساسة. ## ما الذي ينبغي أن يراه المستثمرون يستهدف التحول مفتوح المصدر لدى Pinterest مرونة الهوامش. يهدف إلى إطلاق مزيد من ميزات الذكاء الاصطناعي مع ضبط التكلفة. هذا النهج يناسب الشركات المغربية التي تواجه قيودًا في الموارد. تقدم النماذج المفتوحة الآن أداءً بصريًا قويًا للعديد من المهام. وتمكّن من التكرار السريع والنشر الخاص. وتحافظ على استثمارات الذكاء الاصطناعي متماشية مع الإيرادات بدلًا من الحرق الخالص. يمكن لمؤسسي المغرب الاستفادة من هذا الانضباط. استخدم أدوات مفتوحة لبناء تجارب متمايزة في التجارة والسياحة والزراعة. استثمر مبكرًا في القياس المقارن والخصوصية. قم بتوسيع الميزات مع اقتصاديات وحدة تصمد أمام التقلبات الكلية. ## الخلاصة الرئيسية - يمكن للذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر أن يضاهي النماذج المغلقة في العديد من المهام البصرية ومتعددة الوسائط بتكلفة أقل. - تكسب فرق المغرب مرونة، وتحكمًا أفضل بالخصوصية، واقتصاديات وحدة أفضل مع الحزم المفتوحة. - ابدأ بمعايير دقيقة، وتعزيز الاسترجاع، والتكميم لضبط الإنفاق. - تبنَّ التجارة المعتمدة على الوكلاء بحذر، مع التأكيدات وضوابط المستخدم الواضحة. - التزم بقواعد CNDP وادعم اللغات المحلية لبناء ثقة مستدامة. ## الخلاصة للمغرب تُظهر Pinterest أن المصدر المفتوح جاهز للعرض الرئيسي. الجودة قوية، والتكاليف أقل بكثير في العديد من السيناريوهات. يدعم هذا النموذج التوسع دون كسر الهوامش. يمكن للشركات الناشئة والجهات المغربية تكييف هذا النهج بسرعة. ابنِ مساعدين متعددَي الوسائط يفهمون الذوق واللغة المحليين. انشر في بيئات متوافقة وقِس بلا هوادة. النتيجة هي ابتكار أسرع باقتصاديات مسؤولة.