حتى عندما كان عالم تكنولوجيا المعلومات والاتصالات يتصالح مع التداعيات المحتملة للاختراق القائم على الذكاء الاصطناعي على شركة Hugging Face للذكاء الاصطناعي، أطلقت شركة الاتصالات الأمريكية العملاقة AT&T OTel 2.0، وهو نموذج مخصص لصناعة الاتصالات.

وتقول شركة الاتصالات إن الإعلان يسلط الضوء على تحول أوسع نحو الذكاء الاصطناعي الخاص بالمجال. وهذا بدلاً من الاعتماد فقط على النماذج الرائدة، فهي تعمل مع رابطة تجارة الهاتف المحمول العالمية GSMA، وMicrosoft، وAMD، وDell، وRed Hat لبناء نماذج اتصالات متخصصة تعمل على تحسين دقة عمليات الشبكة مع تقليل تكاليف البنية التحتية.

العرض مبني على Gemma 4 31B-IT، وهو نموذج مفتوح متعدد الوسائط تم إنشاؤه بواسطة Google DeepMind والذي يتعامل مع مدخلات النص والصور ويمكنه معالجة الفيديو كتسلسلات من الإطارات، ويولد إخراج النص. تم تدريبه باستخدام 400 مليار رمز مميز خاص بالاتصالات تم اختيارها من أكثر من 1 تريليون رمز مميز تمت معالجته.

إلى جانب النموذج، كشفت AT&T أنها طورت بوابة ذكاء اصطناعي تقوم بتوجيه المطالبات بذكاء إلى النموذج الأكثر فعالية من حيث التكلفة لكل مهمة. من خلال معالجة ما متوسطه 45 مليار رمز للذكاء الاصطناعي كل يوم، يُزعم أن النظام بالفعل يخفض تكاليف استدلال الذكاء الاصطناعي بنسبة تصل إلى 90%، مما يوفر للشركة الملايين مع الحفاظ على الأداء.

وفي شرح أسباب الإطلاق، أشارت AT&T إلى أن الذكاء الاصطناعي أصبح الآن حجر الزاوية في مستقبل الاتصالات، ولأنه عمل مع ما أسمته بعض مجموعات البيانات الأكثر تعقيدًا في العالم، فقد أتيحت له فرصة حقيقية لتحويل كيفية أتمتة عمليات الشبكة المعقدة وتقديم تجارب أكثر تخصيصًا للعملاء.

ومع ذلك، أكد آندي ماركوس، رئيس البيانات في AT&T ومسؤول الذكاء الاصطناعي، أن الشركة لا يمكن أن تغفل عن إحدى المسؤوليات الأكثر أهمية: استخدام الذكاء الاصطناعي بكفاءة. يمكن لبوابة الذكاء الاصطناعي الجديدة والذكية أن تتغلب على تحدي التكلفة الذي ينشأ بسرعة مع استخدام الذكاء الاصطناعي.

وقال: “نحن نركز على الكفاءة بطريقتين أساسيتين: نحن نستخدم جهاز توجيه خاصًا مدركًا لذاكرة التخزين المؤقت لاختيار النماذج الأكثر فعالية من حيث التكلفة لكل مهمة، كما نقوم بتدريب المزيد من النماذج مفتوحة المصدر لتلبية الاحتياجات الخاصة بشركات الاتصالات من أجل الدقة”. “ويتم استخدام كلا النهجين بنشاط في الإنتاج لتحقيق نتائج حقيقية، وليس فقط النتائج النظرية.

“قد يكون تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة مكلفًا، خاصة على نطاق AT&T: بمتوسط 45 مليار رمز مميز يوميًا. غالبًا ما يلجأ الأشخاص عادةً إلى أحدث وأعظم النماذج، ولكن نسبة صغيرة فقط من المهام التي نديرها تتطلب هذا المستوى من التطور. ويمكن التعامل مع العديد منها من خلال نماذج منخفضة التكلفة دون التضحية بالأداء… لقد قمنا ببناء بوابة ذكاء اصطناعي تتجاوز مجرد اختيار النموذج البسيط: فهي تستخدم التوجيه المدرك لذاكرة التخزين المؤقت لمطابقة كل مهمة بذكاء مع النموذج الأكثر فعالية من حيث التكلفة – دون المساومة على الجودة، في كل دورة، تقوم البوابة بمقارنة السرعة والتكلفة مع الجودة المتوقعة للمخرجات، ثم تقوم بتوجيه الموجه إلى النموذج الأفضل.

ومن جانبها، شددت رابطة “جي إس إم إيه” على أن صناعة الاتصالات تحتاج ببساطة إلى نماذجها الخاصة. ولتحقيق هذه الغاية، قالت إن نماذج الذكاء الاصطناعي ذات الأغراض العامة قطعت شوطًا طويلًا، لكنها لم يتم تصميمها مع وضع الاتصالات في الاعتبار. وتعتقد أن مطالبة نموذج الذكاء الاصطناعي للأغراض العامة بتفسير أحد معايير الصناعة أو استكشاف مشكلة الشبكة المباشرة وإصلاحها، “تبدأ الشقوق في الظهور”، ليس لأن النماذج غير قادرة، ولكن لأن البيانات التي تعلموها منها “بالكاد تمس هذا المجال”.

وأضافت في منشور بالمدونة: “تظهر هذه الفجوة في النتائج. أفضل ثلاثة أداء في معايير Open Telco AI هي جميعها نماذج مكيفة حسب المجال، وليست نماذج للأغراض العامة، مع نموذج OTel 2.0 الجديد في أعلى قائمة المتصدرين Open Telco AI. وهذا يوضح بوضوح أن النماذج المكيفة للمجال دقيقة للغاية ويمكن أن تكون أصغر حجمًا بشكل كبير.

علاوة على ذلك، أشارت رابطة “جي إس إم إيه” إلى أنه بينما تقوم الرعاية الصحية والخدمات المالية والتصنيع بتطوير مناهج الذكاء الاصطناعي الخاصة بمجال معين، فإن صناعة الاتصالات تحتاج إلى نماذج مدربة على معاييرها وبروتوكولاتها وبيئات التشغيل الفريدة.

وقالت إن هذا لا يتعلق بالدقة فحسب، بل يتعلق بمتطلبات المؤسسة؛ تقليل التكاليف والحفاظ على التحكم من خلال نشر النماذج عبر السحابة وفي مكان العمل حسب الحاجة. وخلصت جمعية GSMA إلى أن الدقة والمتطلبات معًا أمر حيوي بالنسبة للمشغلين الذين ينشرون حالات الاستخدام الخاصة بشركة الاتصالات، مثل استكشاف أخطاء الشبكة وإصلاحها وتطوير المنتجات وتكوين الشبكة والمزيد.