השחר של מודל השפה הגדול (LLM) DeepSeek R1 מוקדם יותר השנה סימן רגע טרנספורמטיבי עבור בינה מלאכותית גנרטיבית (Gen AI). אירוע זה סימן קפיצת מדרגה משמעותית, לא רק מבחינה טכנולוגית, אלא גם מנקודת מבט מסחרית ואסטרטגית. DeepSeek הדגימה שניתן לפתח LLM מתוחכמים בעלויות נמוכות משמעותית ממה שהאמינו בעבר, וחשוב מכך, שהחידוש הזה לא היה מוגבל לעמק הסיליקון.
הופעתה של DeepSeek מציגה השלכות עמוקות עבור המערכת האקולוגית של AI של מלזיה, המשתרעות מעבר ליריבות הטכנולוגית המתמשכת בין ארה”ב לסין, והתקררות זמנית של ההתלהבות של שוק המניות המלזי ממרכזי נתונים.
המשמעות של קוד פתוח
היבט מרכזי של ה-LLM של DeepSeek הוא הבסיס שלהם בטכנולוגיית קוד פתוח. מודלים כמו DeepSeek R1 זמינים תחת רישיונות קוד פתוח או משקל פתוח, מה שאומר שניתן להוריד, לשנות ולהשתמש בהם בחופשיות. לאופי הקוד הפתוח הזה יש השלכות משמעותיות על האבולוציה והמסחור של LLM.
במשך שנים, ענקיות טכנולוגיה סיניות כמו Baidu, Alibaba ו-Tencent פיתחו באופן פעיל מודלים של AI קוד פתוח. אסטרטגיה זו, המגובה על ידי אוניברסיטאות סיניות ויוזמות ממשלתיות, מאמצת גישת “חדשנות פתוחה”, שמטרתה להאיץ מחקר ופיתוח, ואולי לעלות על ארצות הברית ביכולות AI.
עם זאת, המחויבות ל-AI קוד פתוח חורגת מסין. Meta ו-Google גם הן פרסמו LLM משקל פתוח, מתוך מניעים תחרותיים. ההיגיון מאחורי זה נעוץ באסטרטגיה העסקית של "הפיכת המרכיב המשלים לסחורה". אם חברה מסתמכת במידה רבה על Gen AI, עשוי להיות מועיל יותר להשקיע בחלופות קוד פתוח במקום להסתמך אך ורק על מודלים קנייניים כמו ChatGPT. גם אם עדיין נעשה שימוש ב-LLM קנייניים, הזמינות של מודלים טובים בקוד פתוח מחלישה את כוח התמחור של ספקים מרכזיים כמו OpenAI.
אסטרטגיה זו משקפת פעולות שננקטו על ידי Oracle, יצרנית של שרתים וציוד רשת. Oracle תמכה במערכת ההפעלה Linux בקוד פתוח כדי לרסן את הדומיננטיות בתמחור של מערכת ההפעלה Windows של Microsoft.
ללא קשר למניעים, הזמינות של LLM משקל פתוח באיכות גבוהה מצמצמת משמעותית את העלויות עבור מדינות כמו מלזיה, ופותחת דלתות חדשות לחדשנות.
יתרונות לממשל ועסקים
עבור ממשלת מלזיה, LLM בקוד פתוח מציעים את ההזדמנות להפעיל מודלים AI משלהם ללא צורך להעביר נתונים רגישים לצדדים שלישיים מסחריים או למדינות זרות. זה מחזק את האוטונומיה והריבונות של הנתונים.
עבור חברות מלזיות, במיוחד סטארט-אפים, LLM משקל פתוח יוצרים שוויון הזדמנויות. הם יכולים לגשת לאותם LLM בסיסיים כמו עמיתיהם בסין ובארה”ב, ולטפח חדשנות ותחרות.
התמודדות עם הטיות תרבותיות ופוליטיות
העלייה של AI סיני גם מדגישה אתגר משמעותי: הטיה תרבותית ופוליטית. LLM סיניים מאומנים לעתים קרובות כדי לשקף את הנרטיב ההיסטורי וההשקפות הפוליטיות של המפלגה הקומוניסטית הסינית (CCP), תוך הקפדה על נורמות הצנזורה בתוך סין היבשתית.
גם ללא צנזורה מפורשת, מודלים של AI נושאים מטבעם הטיות הקיימות בנתוני ההדרכה שלהם. אם הם מאומנים בעיקר על טקסטים באנגלית, המודלים ישקפו נקודות מבט והטיות תרבותיות מערביות.
החדשות הטובות הן שניתן לאמן מחדש LLM יחסית בקלות. בדומה לאופן שבו LLM סיניים מקבלים מעקות כדי לקדם נאמנות ל-CCP, פרויקטים אחרים בקוד פתוח הדגימו שניתן לאמן את DeepSeek R1 לאחר מכן כדי לצמצם הטיות נתפסות.
לוקליזציה ורגישות תרבותית
חוויה זו מדגישה את הצורך של מדינות כמו מלזיה לפתח את היכולת שלהן למקם, לאמן ולאמן מחדש LLM כדי להתאים לתנאים המקומיים. מודלים שאינם לוקחים בחשבון את הרגישויות הגזעיות והדתיות של מלזיה, היררכיות חברתיות או סלנג מקומי עלולים להיות בעלי ביצועים נמוכים או ליצור תוכן מזיק.
למלזיה כבר יש כמה יכולות פיתוח LLM. לדוגמה, הסטארט-אפ המקומי Mesolitica שחרר את ה-LLM MaLLaM בקוד פתוח בינואר, והדגים הבנה ניואנסית יותר של Bahasa Malaysia מאשר LLM מיינסטרים כמו ChatGPT.
עם זאת, המודעות בקרב קובעי המדיניות המלזים לגבי הפוטנציאל של AI קוד פתוח, והחשיבות של פיתוח LLM מקומי, נותרה לא ברורה.
אסטרטגיית AI לאומית
מפת הדרכים הלאומית ל-AI, שנוסחה בשנת 2021, מזכירה מעט מאוד קוד פתוח. באופן דומה, מסמכים אחרונים מהמשרד הלאומי החדש ל-AI (NAIO) גם אינם מדגישים AI קוד פתוח.
בעוד שניבוי העתיד של פיתוח AI נותר מאתגר, אופי הקוד הפתוח של הדור הנוכחי של LLM מספק למלזיה הזדמנות יוצאת דופן להדביק את מובילי הטכנולוגיה.
ניצול ההזדמנות
כדי לנצל זאת, מלזיה צריכה לעדכן את המדיניות שלה כדי להתאים להופעתם של LLM קטנים ומשתלמים יותר. זה כולל פישוט האימוץ של מודלים אלה, הפיכת Gen AI לנגיש יותר לעסקים קטנים ובינוניים, ואפשרות לפריסה מקומית, במיוחד באזורים כפריים עם גישה מוגבלת לאינטרנט.
הרחבת היכולת של מלזיה לפתח LLM, מה שהופך אותם רלוונטיים יותר לשפות מקומיות ומודעים לתרבות המקומית, היא חיונית. השקעה בהכשרת LLM, שאולי מעוגנת באוניברסיטאות מקומיות, יכולה להיחשב כטובה ציבורית, לטפח כישרונות מקומיים ולדחוף מחקר ופיתוח מקומיים.
אוטונומיית נתונים וביטחון לאומי
אירוח LLM משלה חיוני להבטחת אוטונומיית נתונים לאומית. הנתונים שנאספים על ידיLLM יכולים להיות בעלי ערך, ובמקום להיות מנוצלים על ידי גורמים זרים, מידע זה צריך להיות מאוחסן ומנוצל על ידי ארגונים מקומיים.
הנה פירוט מפורט יותר של האופן שבו מלזיה יכולה לנצל ספציפית את תנועת ה-AI בקוד פתוח:
עדכוני מדיניות: יש לבדוק ולעדכן מדיניות קיימת כדי לשקף את נוף ה-AI הנוכחי, תוך התמקדות ספציפית בהזדמנויות וביתרונות של LLM בקוד פתוח. זה כולל ייעול תקנות לשימוש בנתונים (תוך שמירה על אמצעי הגנה מתאימים על פרטיות), מתן מימון ותמריצים למחקר ופיתוח AI בקוד פתוח, וקידום האימוץ של פתרונות AI בקוד פתוח ברחבי המגזר הממשלתי.
השקעה בפיתוח כישרונות: בניית כוח עבודה מיומן היא חיונית. מלזיה צריכה להשקיע בתוכניות חינוכיות ויוזמות הכשרה המתמקדות ב-AI, למידת מכונה ועיבוד שפה טבעית. תוכניות אלה צריכות להדגיש כלי טכנולוגיות בקוד פתוח, ולהבטיח שהבוגרים מצוידים היטב לתרום למערכת האקולוגית המקומית של AI. מלגות, מענקי מחקר ושותפויות בתעשייה יכולים לעודד עוד יותר סטודנטים להמשיך בקריירה בתחום ה-AI.
מחקר בהובלת אוניברסיטאות: אוניברסיטאות מקומיות צריכות להיות בחזית המחקר והפיתוח של AI. הממשלה יכולה לספק מימון להקמת מרכזי מחקר AI באוניברסיטאות, תוך התמקדות בתחומים כמו התאמה אישית של LLM, התאמה תרבותית ופיתוח כלי AI חדשניים בקוד פתוח המותאמים לצרכים הספציפיים של מלזיה. הקמת פלטפורמות שיתופיות בין אוניברסיטאות לתעשייה יכולה להאיץ את העברת הידע והטכנולוגיה.
תמיכה בסטארט-אפים וחברות SME: AI בקוד פתוח מציע הזדמנות משמעותית לסטארט-אפים וחברות SME לחדש ולהתחרות. מלזיה צריכה לספק תמיכה ממוקדת לעסקים אלה, כולל גישה למימון, חניכה ומומחיות טכנית. תמיכה זו יכולה לכלול מענקים לפיתוח מוצרים ושירותים המופעלים על ידי AI, חממות ומאיצים המתמקדים ב-AI, ותוכניות המחברות בין סטארט-אפים ללקוחות פוטנציאליים ומשקיעים.
מסגרת ממשל נתונים: הקמת מסגרת ממשל נתונים חזקה היא חיונית להבטחת שימוש אחראי ואתי ב-AI. מסגרת זו צריכה לטפל בנושאים כמו פרטיות נתונים, אבטחה והטיה, ויש להתאים אותה לשיטות עבודה מומלצות בינלאומיות. עליה גם לקדם שיתוף נתונים בתוך המערכת האקולוגית של AI, תוך הגנה על מידע רגיש. ניתן להשיג זאת באמצעות יצירת מאגר נתונים לאומי וקביעת הנחיות ברורות לגישה ושימוש בנתונים.
שותפויות ציבוריות-פרטיות: שיתוף פעולה בין המגזרים הציבורי והפרטי הוא קריטי להנעת חדשנות בתחום ה-AI. הממשלה יכולה לשתף פעולה עם חברות פרטיות כדי לפתח ולפרוס פתרונות AI בתחומים כמו שירותי בריאות, חינוך ותחבורה. שותפויות אלה יכולות למנף את המומחיות והמשאבים של שני המגזרים, ולהוביל לתוצאות יעילות ומשפיעות יותר.
תשתית AI לאומית: השקעה בתשתית AI לאומית, כולל משאבי מחשוב בעלי ביצועים גבוהים ומתקני אחסון נתונים, חיונית לתמיכה במחקר ופיתוח AI. תשתית זו צריכה להיות נגישה לחוקרים, סטארט-אפים ועסקים ברחבי הארץ, ולספק להם את הכלים הדרושים להם כדי לחדש ולהתחרות.
התאמה תרבותית של LLM: מלזיה צריכה להשקיע בפרויקטים המתמקדים בהתאמת LLM בקוד פתוח כדי לשקף את הנוף התרבותי והלשוני הייחודי של המדינה. זה כולל פיתוח מודלים השולטים ב-Bahasa Malaysia ובשפות מקומיות אחרות, ושהם רגישים לתרבויות ולמסורות המגוונות של מלזיה. זה דורש גישה רב-תחומית הכוללת בלשנים, מומחי תרבות ומהנדסי AI.
שיקולי סייבר: ככל ש-AI משולב יותר בתשתיות קריטיות, אבטחת סייבר חייבת להיות בראש סדר העדיפויות. מלזיה צריכה להשקיע במחקר ופיתוח של פתרונות אבטחת סייבר ספציפיים ל-AI, ולקבוע הנחיות ברורות לאבטחת מערכות AI. זה כולל פיתוח מנגנונים חזקים לזיהוי והפחתת איומים הקשורים ל-AI.
קידום AI אתי: הבטחה שה-AI מפותחת ומשמשת בצורה אתית ואחראית היא חיונית. מלזיה צריכה להקים מסגרת אתיקה לאומית ל-AI, המתארת את העקרונות והערכים שאמורים להנחות את פיתוח ופריסת ה-AI. מסגרת זו צריכה לטפל בנושאים כמו הוגנות, שקיפות ואחריותיות.
על ידי נקיטת צעדים יזומים אלה, מלזיה יכולה לרתום את הכוח של AI בקוד פתוח כדי להניע צמיחה כלכלית, לשפר את השירותים הציבוריים ולטפל בכמה מהאתגרים הדוחקים ביותר של המדינה. חלון ההזדמנויות פתוח, ומלזיה חייבת לפעול בנחישות כדי לנצל אותו. המחויבות לטפח מערכת אקולוגית חזקה, מכלילה ואתית של AI תהיה קריטית למימוש מלוא הפוטנציאל של טכנולוגיה טרנספורמטיבית זו. הדגש צריך להיות תמיד על העצמה, חדשנות ופיתוח בר-קיימא לטווח ארוך.