ضرورة الأمن القومي
بينما يتصارع العالم مع التطورات السريعة في الذكاء الاصطناعي، يلوح سؤال حاسم فوق الهند: هل تستطيع أكبر ديمقراطية في العالم من حيث عدد السكان أن تتحمل حقًا تكلفة الاستعانة بمصادر خارجية لمستقبلها الرقمي لأنظمة الذكاء الاصطناعي الأجنبية؟ مع ظهور نماذج تحويلية مثل ChatGPT، و Gemini من Google، ونموذج DeepSeek الاقتصادي الأخير، والتي تعيد تشكيل قطاعات من الرعاية الصحية إلى الحوكمة، فإن غياب الهند الواضح عن طليعة تطوير النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) هو أكثر من مجرد فجوة تكنولوجية - إنه ضعف استراتيجي.
الهند، الدولة التي تولد أكثر من 20٪ من البيانات الرقمية في العالم - وهو رقم من المتوقع أن يرتفع إلى 25٪ بحلول عام 2026 - تجد نفسها في وضع محفوف بالمخاطر. الغالبية العظمى من هذه البيانات، عندما يتعلق الأمر بالنماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)، تتم معالجتها بواسطة أنظمة ذكاء اصطناعي أجنبية. وهذا يخلق مخاطر سيادية كبيرة تتطلب اهتمامًا فوريًا.
ضع في اعتبارك الآثار المترتبة على ذلك: الاتصالات الحكومية الحساسة، وسجلات الرعاية الصحية الشخصية، والمعاملات المالية الهامة، كلها يتم توجيهها من خلال نماذج الذكاء الاصطناعي الأجنبية. وهذا يعرض الهند لمخاطر قضائية كبيرة. بموجب تشريعات مثل قانون CLOUD الأمريكي، يمكن أن تخضع البيانات التي تتم معالجتها بواسطة LLMs الأمريكية لطلبات قانونية أمريكية.
أكد تقرير استراتيجية الأمن السيبراني الوطني الصادر في فبراير 2024 صراحةً على هذا الضعف، وسلط الضوء على كيف أن الاعتماد على الذكاء الاصطناعي يخلق “نقاط نفوذ كبيرة يمكن استغلالها أثناء التوترات الجيوسياسية”. هذا ليس مجرد قلق نظري.
قارن هذا بالصين، التي نشرت بشكل استباقي أكثر من 50 نموذجًا لغويًا محليًا في العمليات الحكومية. وقد أدت هذه الخطوة الاستراتيجية إلى القضاء فعليًا على الاعتماد على الذكاء الاصطناعي الأجنبي في القطاعات الحساسة. كان نهج الصين، جزئيًا، ردًا على قيود التصدير الأمريكية على رقائق الذكاء الاصطناعي المتقدمة - وهو مأزق يمكن أن تواجهه الهند جيدًا.
الفجوة اللغوية: عائق أمام التقدم
ربما تكون الحاجة إلى الذكاء الاصطناعي محلي الصنع في الهند محسوسة بشكل أكثر حدة في مجال معالجة اللغة. المشهد اللغوي في الهند هو نسيج من 22 لغة معترف بها رسميًا وأكثر من 120 لهجة رئيسية. هذا التنوع، في حين أنه يمثل ثروة ثقافية، يمثل تحديًا فريدًا لتطوير الذكاء الاصطناعي.
كشفت اختبارات قياس الأداء الأخيرة التي أجرتها AI4Bharat عن حقيقة صارخة: تُظهر نماذج LLM العالمية الرائدة انخفاضًا في الأداء بنسبة 30-40٪ عند معالجة اللغات الهندية مقارنة باللغة الإنجليزية. بالنسبة للغات مثل الأسامية، والمايثيلية، والدوجرية، ينخفض الأداء إلى ما دون عتبات قابلة للاستخدام.
القضية الأساسية هي أن نماذج الذكاء الاصطناعي الأجنبية غالبًا ما تفتقر إلى فهم عميق للسياق الثقافي والفروق اللغوية الدقيقة المتأصلة في اللغات الهندية. وهذا يخلق فجوة رقمية، مما يؤدي فعليًا إلى تحويل المتحدثين بغير الإنجليزية - الغالبية العظمى من سكان الهند - إلى مواطنين من الدرجة الثانية في عصر الذكاء الاصطناعي المزدهر.
توضح نتائج المكتبة الرقمية الوطنية هذا التفاوت بشكل أكبر. تُظهر أدوات التعلم بمساعدة الذكاء الاصطناعي معدل اعتماد أقل بنسبة 78٪ في المناطق غير الناطقة باللغة الإنجليزية بسبب هذه الحواجز اللغوية.
السيادة الاقتصادية: تهديد يلوح في الأفق
التداعيات الاقتصادية للاعتماد على الذكاء الاصطناعي عميقة بنفس القدر. يقدر الاقتصاد الرقمي الهندي، الذي بلغت قيمته 200 مليار دولار في عام 2023، بـ 800 مليار دولار بحلول عام 2030. ومع ذلك، فإن جزءًا كبيرًا من القيمة الاقتصادية المتولدة من تطبيقات الذكاء الاصطناعي يتدفق حاليًا إلى مزودي التكنولوجيا الأجانب.
في عام 2023 وحده، أنفقت الشركات الهندية ما يقرب من 3700 كرور روبية على خدمات واجهة برمجة تطبيقات الذكاء الاصطناعي الأجنبية. تشير تقديرات NASSCOM إلى أن هذا الرقم سيرتفع إلى 17500 كرور روبية بحلول عام 2026. تهيمن شركات الذكاء الاصطناعي الأجنبية حاليًا على 94٪ من سوق الذكاء الاصطناعي للمؤسسات في الهند.
تقدم تجربة الدول الأخرى نقطة مقابلة مقنعة. شهدت البلدان التي لديها نماذج ذكاء اصطناعي محلية الصنع معدلات تكوين شركات ناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي أعلى 3-4 مرات. يمكن أن يصل النظام البيئي للشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي في الهند، والذي بلغت قيمته 3.5 مليار دولار في عام 2023، إلى 16 مليار دولار بحلول عام 2027 مع تطوير نماذج تأسيسية محلية.
المساعي والعقبات الحالية
في حين أن هناك العديد من المبادرات الواعدة قيد التنفيذ في الهند، إلا أنها غالبًا ما تتخلف عن الشركات الرائدة عالميًا:
- Indic-LLMs من AI4Bharat: تُظهر هذه النماذج أداءً قويًا في اللغات الهندية ولكنها لا تزال متأخرة في قدرات الاستدلال.
- مشروع Sajag من C-DAC: يهدف هذا المشروع الطموح إلى تطوير نموذج 100 مليار معلمة بحلول عام 2026.
- مبادرات الشركات: شركات مثل Reliance Jio (مع BharatGPT) و Tata (مع Project Indus) تخطو خطوات كبيرة، لكن هذه الجهود لا تزال في مراحلها الأولى.
التحديات وخارطة طريق الحكومة
على الرغم من الدعم الحكومي القوي، يواجه تطوير LLM محلي في الهند عقبات كبيرة. تبلغ قدرة الحوسبة عالية الأداء في البلاد حاليًا حوالي 6.4 بيتافلوب. وهذا يمثل أقل من 2٪ مما هو مطلوب لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي التنافسية.
إن تخصيص الحكومة لمبلغ 7500 كرور روبية للذكاء الاصطناعي في ميزانية 2024-25، في حين أنه خطوة إيجابية، يتضاءل بالمقارنة مع 10-25 مليار دولار التي تستثمرها شركات الذكاء الاصطناعي العالمية سنويًا في تطوير النماذج.
يكمن التحدي الحاسم الآخر في توفر مجموعات بيانات عالية الجودة ومشروحة، خاصة باللغات الإقليمية. مجموعات البيانات هذه ضرورية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي التنافسية. علاوة على ذلك، تواجه الهند فجوة في المواهب في أبحاث الذكاء الاصطناعي التأسيسية وتدريب النماذج على نطاق واسع.
لمواجهة هذه التحديات متعددة الأوجه، أطلقت الحكومة العديد من المبادرات:
- AI Kosha: تهدف هذه المبادرة إلى دعم أبحاث LLM.
- 18000 وحدة معالجة رسومات مشتركة: يوفر هذا بنية تحتية حاسوبية حاسمة.
- Bhashini: يركز هذا المشروع على تطوير نماذج لغوية مدعومة بالذكاء الاصطناعي.
- Semicon India و Supercomputing Mission: تم تصميم هذه البرامج لتعزيز قدرات أجهزة الذكاء الاصطناعي.
تستثمر الشركات الهندية الكبرى، بما في ذلك Reliance Jio و TCS و Infosys، أيضًا بكثافة في أبحاث الذكاء الاصطناعي لتسريع تقدم الدولة في تطوير LLM.
ثمن التقاعس: تحذير صارخ
تمتد عواقب الفشل في تنمية قدرات LLM المحلية إلى ما هو أبعد من مجرد الاعتماد التكنولوجي.
بحلول عام 2030، من المتوقع أن يولد الذكاء الاصطناعي قيمة اقتصادية مذهلة تتراوح بين 450 و 500 مليار دولار في الهند. بدون نماذج محلية، سيتدفق جزء كبير من هذه القيمة إلى مزودي التكنولوجيا الأجانب.
ومع ذلك، فإن القلق الأكثر إلحاحًا هو الظاهرة التي يسميها الباحثون “الاستعمار الخوارزمي”. يشير هذا إلى التأثير المتزايد لأنظمة الذكاء الاصطناعي الأجنبية على النظام البيئي للمعلومات في الهند، والروايات الثقافية، وعمليات صنع القرار.
بينما تسعى الدول الأخرى بقوة إلى تطوير الذكاء الاصطناعي، تجد الهند نفسها عند مفترق طرق حاسم. إن تطوير LLMs المحلية ليس مجرد طموح تكنولوجي؛ إنها ضرورة استراتيجية لحماية سيادة الهند وتأمين مستقبلها في العصر الرقمي. يتعلق الأمر بضمان عدم الحفاظ على التنوع اللغوي والثقافي الفريد للهند فحسب، بل تمكينه أيضًا بواسطة الذكاء الاصطناعي. يتعلق الأمر بتعزيز النمو الاقتصادي الذي يفيد الشركات والمواطنين الهنود. وفي النهاية، يتعلق الأمر بالحفاظ على السيطرة على مصير الهند الرقمي. يتطلب المسار إلى الأمام استثمارًا مستدامًا، وتعاونًا بين الحكومة والصناعة والأوساط الأكاديمية، وتركيزًا لا هوادة فيه على الابتكار. المخاطر ببساطة كبيرة جدًا بحيث لا يمكن تجاهلها.
إن تطوير LLM محلي أمر حيوي من أجل:
حماية الأمن القومي: يقلل الاعتماد على أنظمة الذكاء الاصطناعي الأجنبية من المخاطر المرتبطة باختصاص البيانات والاستغلال المحتمل أثناء التوترات الجيوسياسية.
سد الفجوة اللغوية: يضمن إنشاء نماذج ذكاء اصطناعي تفهم وتعالج اللغات الهندية الشمولية والمساواة في الوصول إلى التقنيات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي لجميع المواطنين.
تأمين النمو الاقتصادي: يعزز تطوير صناعة ذكاء اصطناعي محلية الابتكار، ويخلق فرص عمل، ويمنع تدفق القيمة الاقتصادية إلى مزودي التكنولوجيا الأجانب.
مقاومة الاستعمار الخوارزمي: يضمن الحفاظ على السيطرة على أنظمة الذكاء الاصطناعي عدم تأثر النظام البيئي للمعلومات في الهند، والروايات الثقافية، وعمليات صنع القرار بشكل غير ملائم من قبل كيانات أجنبية.
تعزيز الابتكار: يمكن تصميم نماذج الذكاء الاصطناعي محلية الصنع لتلبية الاحتياجات والسياقات الهندية المحددة، مما يؤدي إلى حلول أكثر فعالية وملاءمة.
خصوصية البيانات: التأكد من بقاء البيانات الحساسة للمواطنين والشركات الهندية داخل الدولة وأنها تخضع للقوانين الهندية.
تعزيز الاستقلالية الاستراتيجية: من خلال تقليل الاعتماد على التكنولوجيا الأجنبية، يمكن للهند أن تؤكد مكانتها كشركة رائدة عالميًا في العصر الرقمي.
تعزيز القدرة التنافسية: يمكن للشركات الهندية التي لديها إمكانية الوصول إلى نماذج الذكاء الاصطناعي المحلية أن تتنافس بشكل أكثر فعالية في السوق العالمية.
تعزيز البحث والتطوير: يحفز الاستثمار في تطوير LLM البحث والابتكار في المجالات ذات الصلة، مثل علوم الكمبيوتر واللغويات وتحليلات البيانات.
تمكين الهند الرقمية: تعد LLMs المحلية حجر الزاوية في مبادرة الهند الرقمية، مما يدفع التحول الرقمي عبر مختلف القطاعات.
إن الحاجة الملحة في الوقت الحالي هي بذل جهد وطني متضافر وتعاوني، يجمع بين أفضل العقول من الأوساط الأكاديمية والصناعة والحكومة. لا يتعلق هذا الأمر بالتقدم التكنولوجي فحسب؛ بل يتعلق بتقرير المصير الوطني في القرن الحادي والعشرين. يتوقف مستقبل الهند في العصر الرقمي على قدرتها على تسخير قوة الذكاء الاصطناعي بشروطها الخاصة. حان وقت العمل الآن. الخيار واضح: احتضان تطوير الذكاء الاصطناعي المحلي أو المخاطرة بأن تصبح مستعمرة رقمية في النظام العالمي الجديد. يجب على الهند أن تختار الخيار الأول، وأن ترسم مسارًا نحو مستقبل تكون فيه سيادتها الرقمية آمنة، ويتم الاحتفاء بتنوعها اللغوي، وازدهارها الاقتصادي محدد ذاتيًا.