ثورة البيانات الاصطناعية: تدريب الذكاء الاصطناعي على بيانات مولّدة بالذكاء الاصطناعي

تمت قراءة الإنترنت. ماذا بعد؟

استندت قوانين التوسع التي غذّت ثورة النماذج اللغوية الكبيرة إلى افتراض بسيط: مزيد من البيانات، مزيد من الحوسبة، نماذج أفضل. تدرب GPT-3 على 300 مليار رمز (token). استهلك GPT-4 نحو 13 تريليون رمز. كل جيل امتص المزيد من الإنترنت وتحسن الأداء بشكل يمكن التنبؤ به.

هذا العصر يصل إلى حدوده. تُقدّر Epoch AI أن المخزون الفعّال من النصوص البشرية العامة القابلة للاستخدام يبلغ نحو 300 تريليون رمز. تُقدّر أن النماذج ستستنفد هذا المخزون بين 2026 و2032. استجابة الصناعة كانت تحولاً دراماتيكياً نحو البيانات الاصطناعية: استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي نفسها لتوليد أمثلة التدريب للجيل التالي. أكثر من 98% من بيانات المحاذاة لـ Nemotron-4 340B من Nvidia كانت مولّدة اصطناعياً. استخدم Llama 3.1 و3.3 من Meta أكثر من 25 مليون مثال اصطناعي. تتنبأ Gartner بأنه بحلول 2028، ستكون 80% من بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي اصطناعية.

---

التقنيات: التقطير واللعب الذاتي والعوالم المُحاكاة

تقطير المعرفة هو الأكثر مباشرة: نموذج كبير وقادر يولّد أمثلة تدريب يتعلم منها نموذج أصغر. اللعب الذاتي والتحسين الذاتي يمثلان نهجاً أكثر طموحاً. استخدم AlphaProof وAlphaGeometry 2 من Google DeepMind التوليد الاصطناعي للنظريات لتدريب أنظمة استدلال رياضي حققت أداء ميدالية فضية في أولمبياد الرياضيات الدولي 2024.

البيئات المُحاكاة توفر بيانات اصطناعية للذكاء الاصطناعي المُجسّد والروبوتات. ولّدت Nvidia 780,000 مسار اصطناعي — ما يعادل 6,500 ساعة من بيانات العرض البشري — في 11 ساعة فقط، والجمع بين البيانات الاصطناعية والحقيقية حسّن أداء الروبوتات بنسبة 40%. نموذج Waymo World Model، المبني على Genie 3 من Google DeepMind، يولّد بيانات قيادة متعددة المستشعرات فائقة الواقعية. تخدم Mostly AI وHazy وTonic.ai سوق المؤسسات بنسخ اصطناعية من مجموعات البيانات الجدولية الحساسة.

---

المخاطر: انهيار النموذج وتضخيم التحيز

الخطر الأكثر مناقشة هو انهيار النموذج (model collapse). أثبتت ورقة بارزة في Nature عام 2024 لـ Shumailov وآخرين أن التدريب التكراري على بيانات مولّدة بنماذج يتسبب في تضييق تدريجي لتوزيع المخرجات، مع فقدان تدريجي للأطراف — الأمثلة النادرة لكن المهمة. أكد بحث لاحق في ICLR 2025 أنه حتى كسور صغيرة من البيانات الاصطناعية (واحد من ألف مثال) يمكن أن تُطلق الانهيار إذا لم تُمزج بيانات حقيقية باستمرار.

تضخيم التحيز يُفاقم المشكلة. الإجماع الناشئ بين الباحثين هو أن البيانات الاصطناعية قوية لكن يجب استخدامها بالاقتران مع بيانات حقيقية، مع تنسيق دقيق وتقنيات صريحة للحفاظ على التنوع. بنت Scale AI أعمالاً حول البيانات الاصطناعية المُتحققة بشرياً. يستخدم نهج الذكاء الاصطناعي الدستوري من Anthropic مبادئ صريحة لتقييد توليد البيانات الاصطناعية.

---

نماذج الأعمال والطريق أمامنا

Scale AI، المُقدّرة الآن بنحو 29 مليار دولار بعد استحواذ Meta على حصة 49% مقابل 14.8 مليار دولار في يونيو 2025، توفر خدمات وسم البيانات وتوليد البيانات الاصطناعية. استحوذت Nvidia على Gretel AI في مارس 2025 بأكثر من 320 مليون دولار. استحوذت Tonic.ai على Fabricate في أبريل 2025 للتوسع في توليد البيانات العلائقية من الصفر.

المنطق الاقتصادي مقنع. جمع البيانات الحقيقية مكلف وبطيء ومحفوف بالمخاطر القانونية ومقيد بالخصوصية غالباً. يمكن توليد البيانات الاصطناعية بتكلفة هامشية وتخصيصها لمهام محددة. السؤال الأكثر أهمية هو ما إذا كانت البيانات الاصطناعية قادرة على دعم التوسع المستمر. النتائج حتى الآن واعدة لكنها مختلطة.

---

---

المصادر والقراءات الإضافية

• Will We Run Out of Data? Limits of LLM Scaling — Epoch AI
• Can AI Scaling Continue Through 2030? — Epoch AI
• AI Models Collapse When Trained on Recursively Generated Data — Nature (Shumailov et al., 2024)
• Nemotron-4 340B Technical Report — Nvidia
• Nvidia Acquires Synthetic Data Startup Gretel — TechCrunch
• Isaac GR00T N1: Open Humanoid Robot Foundation Model — Nvidia
• AlphaProof and AlphaGeometry: AI for Mathematics — Google DeepMind
• The Waymo World Model — Waymo
• Introducing Llama 3.1 and Synthetic Data Generation — Meta AI
• Constitutional AI: Harmlessness from AI Feedback — Anthropic
• Getty Images v. Stability AI: UK High Court Decision — Mayer Brown
• Gartner Identifies Top Trends in Data Science and Machine Learning — Gartner