كيف تعمل شركة Kite AI على بناء الطبقة الأساسية لتطوير الذكاء الاصطناعي العالمي

في عصر حيث تعمل الذكاء الاصطناعي على إعادة تشكيل الصناعات بسرعة فائقة، هناك عدد قليل من الشركات التي تعالج تحديات البنية التحتية الأساسية التي يمكن أن تسرع أو تعيق تبني الذكاء الاصطناعي على مستوى العالم. شركة Kite AI ، بقيادة المتزلج السريع المحترف السابق الذي تحول إلى مبتكر تقني تشي تشانغ، والتي تبني ما يسمى "طبقة التنسيق" لتطوير الذكاء الاصطناعي. في هذه المقابلة الحصرية، يشارك تشانغ كيف أثرت رحلته الفريدة من الرياضة إلى التكنولوجيا على رؤيته لإضفاء الطابع الديمقراطي على موارد الذكاء الاصطناعي وضمان الإسناد العادل في مشهد الذكاء الاصطناعي سريع التطور.

إيشان باندي: مرحبًا تشي تشانغ، يسعدني أن أرحب بك في سلسلة "ما وراء الشركات الناشئة". يُرجى إخبارنا عن نفسك وما الذي ألهمك لإنشاء ZettaBlock وKite AI؟

تشي تشانغ: شكرًا لك، إيشان، من الرائع أن أكون هنا. بدأت رحلتي عند تقاطع البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي، حيث عملت على البنية الأساسية القابلة للتطوير في Databricks وتطوير أتمتة الذكاء الاصطناعي في dotData. وقد منحتني هذه التجارب مقعدًا في الصف الأمامي لكل من الإمكانات الهائلة والاختناقات في الاستفادة من البيانات والذكاء الاصطناعي على نطاق واسع.

وُلِد ZettaBlock من الحاجة إلى توفير الشفافية والموثوقية وإمكانية الوصول إلى بيانات blockchain. لقد قمنا ببناء ZettaBlock كحل قابل للتطوير يركز على المطورين ويعالج تعقيد العمل مع مجموعات بيانات blockchain والذكاء الاصطناعي، مما يجعلها أكثر قابلية للاستخدام وقابلة للتنفيذ. وبينما ركزت ZettaBlock على تمكين المطورين والشركات من الأدوات اللازمة للبنية الأساسية للبيانات، فقد أدركنا تحديًا أوسع نطاقًا: الافتقار إلى الوصول العادل والمفتوح إلى موارد الذكاء الاصطناعي الأساسية مثل البيانات والنماذج والوكلاء.

أدى هذا الإدراك إلى ظهور Kite AI . تستفيد Kite AI من خبرة ZettaBlock في البنية التحتية وتوسعها في مجال الذكاء الاصطناعي من خلال بناء طبقة التنسيق لتطوير الذكاء الاصطناعي العالمي. هدفنا هو إضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول إلى موارد الذكاء الاصطناعي مع ضمان إسناد المساهمين - سواء كانوا مقدمي بيانات أو مطوري نماذج أو مستخدمين نهائيين - ومكافأتهم بشكل عادل. Kite AI ليست مجرد منصة؛ إنها طبقة أساسية تعزز التعاون وتقود الموجة التالية من ابتكارات الذكاء الاصطناعي.

إيشان باندي: هل يمكنك توضيح ما يعنيه بناء "طبقة الأساس" للذكاء الاصطناعي وكيف تؤثر هذه الطبقة على النظام البيئي الأوسع للذكاء الاصطناعي؟

تشي تشانغ: إن بناء "طبقة الأساس" للذكاء الاصطناعي يتعلق بإنشاء البنية الأساسية الأساسية التي تدعم اقتصاد الذكاء الاصطناعي العالمي - تمامًا كما وفرت شبكة الإنترنت طبقة أساسية للعصر الرقمي. في Kite AI، يعني هذا إنشاء طبقة تنسيق تربط البيانات والنماذج والوكلاء بطريقة لامركزية وشفافة، مما يضمن قدرة جميع المشاركين على مشاركة موارد الذكاء الاصطناعي والمساهمة فيها وتحقيق الدخل منها بشكل عادل.

تحل طبقة التنسيق هذه تحديين رئيسيين: التفتت: أصبح نظام الذكاء الاصطناعي اليوم منعزلاً، حيث تنتشر الموارد عبر المنصات والمؤسسات والكيانات الخاصة. يوفر Kite AI إطارًا موحدًا للتعاون. الإسناد العادل: غالبًا ما يفتقر المساهمون إلى آليات لتلقي التقدير أو التعويض عن عملهم. من خلال تضمين أنظمة الإسناد والمكافأة الشفافة، يضمن Kite AI الإنصاف ويحفز الابتكار.

في الأساس، تعمل هذه الطبقة الأساسية على إنشاء بنية تحتية مشتركة تمكن النظام البيئي الأوسع للذكاء الاصطناعي من الازدهار من خلال خفض الحواجز وتعزيز التعاون.

إيشان باندي: مع خبرتك في مجال البيانات الضخمة في Databricks وأتمتة الذكاء الاصطناعي في dotData، كيف ترى تطور تقاطع هذه المجالات في العقد المقبل؟

تشي تشانغ: سيتجه التقاطع بين البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي نحو أنظمة سلسة في الوقت الفعلي مدعومة ببنية تحتية لامركزية. في الماضي، كان التركيز على جمع ومعالجة مجموعات البيانات الضخمة؛ والآن، يتحول الأمر إلى تنظيم هذه المجموعات ومشاركتها والاستفادة منها بشكل تعاوني. ستلعب أتمتة الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك AutoML، دورًا حاسمًا في جعل هذه العمليات أكثر سهولة في الوصول إليها من قبل جمهور أوسع.

يقع Kite AI عند هذا التقاطع، حيث يقوم ببناء طبقة التنسيق التي تمكن هذه الأنظمة من العمل بشفافية وتعاون. في العقد المقبل، نتوقع نظامًا بيئيًا حيث لم تعد الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة محصورة في المنظمات الفردية ولكنها جزء من بنية أساسية مشتركة لامركزية تدفع الابتكار على مستوى العالم.

إيشان باندي: كيف تنظر إلى دور AutoML في إضفاء الطابع الديمقراطي على الذكاء الاصطناعي وتمكين المستخدمين غير التقنيين؟

تشي تشانغ: AutoML هي تقنية تحويلية تبسط تعقيدات تطوير الذكاء الاصطناعي، وتمكن المستخدمين غير الفنيين من إنشاء النماذج ونشرها. ومع ذلك، فإن فعاليتها تعتمد على الوصول إلى مجموعات بيانات عالية الجودة ومتنوعة - وهو أمر محدود في كثير من الأحيان اليوم.

وهنا يأتي دور Kite AI. فمن خلال توفير طبقة تنسيق لامركزية، نسهل الوصول إلى مجموعة أوسع من موارد الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك البيانات والنماذج. وهذا لا يمكّن المستخدمين غير الفنيين فحسب، بل يمكّن أيضًا أدوات AutoML من تقديم نتائج أكثر دقة وشاملة.

إيشان باندي: كيف تضمن Kite AI العدالة والشمول في الوصول إلى أصول الذكاء الاصطناعي، وما هي الاعتبارات الأخلاقية التي توجه عملك؟

تشي تشانغ: العدالة والشمولية هما جوهر مهمة Kite AI. تضمن بنيتنا اللامركزية أن يكون لدى الجميع - سواء كانوا مزودي بيانات أو مطورين أو مستخدمين - إمكانية الوصول إلى موارد الذكاء الاصطناعي وأنهم يحصلون على مكافأة عادلة لمساهماتهم. تضمن طبقة التنسيق التي أنشأناها أن يكون الإسناد شفافًا وآليًا، مما يقلل من احتمالية الاستغلال أو التحيز.

من الناحية الأخلاقية، نعطي الأولوية للشفافية والخصوصية والمساءلة. على سبيل المثال، تسمح أنظمتنا للمساهمين بتحديد كيفية استخدام بياناتهم أو نماذجهم، مما يضمن احتفاظهم بالسيطرة على ملكيتهم الفكرية. ومن خلال تضمين هذه المبادئ في تصميمنا، نهدف إلى وضع معيار جديد للعدالة والشمول في نظام الذكاء الاصطناعي.

إيشان باندي: كيف أثرت تدريب مؤسسي الشركات الناشئة في المراحل المبكرة في StartX على أسلوب قيادتك والطريقة التي تتعامل بها مع بناء الشركات الناشئة مثل Kite AI؟

تشي تشانغ: علمني تدريب المؤسسين في StartX أهمية القدرة على التكيف والتعاطف ووضوح الرؤية. كل مؤسس يجلب تحديات ووجهات نظر فريدة، وفهم احتياجاتهم ساعدني في تحسين نهجي في حل المشكلات والقيادة.

في Kite AI، أطبق هذه الدروس من خلال تعزيز ثقافة الملكية والتعاون. يعمل فريقنا برؤية مشتركة، ولكن يتمتع الجميع بالحرية في الابتكار ضمن مجالهم. هذا التوازن بين الهيكل والإبداع هو شيء حملته معي من وقتي في StartX.

إيشان باندي: مع التركيز العالمي المتزايد على تنظيم الذكاء الاصطناعي، كيف تستعد Kite AI للتعامل مع الامتثال مع ضمان الابتكار، وما هو الدور الذي تعتقد أن الأطر التنظيمية يجب أن تلعبه في تشكيل مستقبل الذكاء الاصطناعي؟

تشي تشانغ: تنظيم الذكاء الاصطناعي يشكل تحديًا وفرصة في الوقت نفسه. وفي حين أنه من الضروري حماية المستخدمين وضمان الممارسات الأخلاقية، فإن الأطر التقييدية المفرطة يمكن أن تخنق الإبداع. في Kite AI، تم تصميم طبقة التنسيق اللامركزية والشفافة لدينا لتتماشى مع معايير الامتثال العالمية مع تعزيز التعاون المفتوح.

ونحن نعتقد أن الأطر التنظيمية ينبغي أن تركز على تعزيز الشفافية والمساءلة والشمول. ومن خلال خلق بيئات حيث يمكن للابتكار أن يزدهر ضمن حدود أخلاقية، يمكننا إطلاق العنان لإمكانات الذكاء الاصطناعي الكاملة دون المساومة على السلامة أو العدالة.

إيشان باندي: برأيك، كيف سيستمر الذكاء الاصطناعي في إعادة تشكيل الصناعات في السنوات الخمس المقبلة، وما هو الدور المحدد الذي تتخيل أن يلعبه Kite AI في هذا التحول؟

تشي تشانغ: سوف تعمل الذكاء الاصطناعي على تحويل الصناعات من خلال أتمتة العمليات، وتمكين اتخاذ القرارات بشكل أكثر ذكاءً، وتخصيص تجارب المستخدم. وفي السنوات الخمس المقبلة، سنرى المزيد من الصناعات التي تستفيد من الذكاء الاصطناعي ليس فقط من أجل الكفاءة ولكن أيضًا من أجل نماذج أعمال جديدة تمامًا، من الأسواق التي يقودها الذكاء الاصطناعي إلى الأنظمة المستقلة.

ستلعب Kite AI دورًا محوريًا باعتبارها طبقة التنسيق التي تعمل على إضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول إلى أدوات وموارد الذكاء الاصطناعي، مما يجعل هذا التحول متاحًا لمجموعة أوسع من المشاركين. من خلال توفير الأساس للتعاون العادل والشفاف، نهدف إلى تسريع تبني الذكاء الاصطناعي وتأثيره عبر الصناعات.

إيشان باندي: لديك خلفية فريدة من نوعها كمتزلج محترف. كيف أثرت هذه التجربة على أسلوبك القيادي أو أثرت على نهجك في بناء شركة ناشئة في مجال التكنولوجيا مثل Kite AI؟

تشي تشانغ: علمني التزلج السريع قيمة الانضباط والدقة والمرونة. في السباقات، يعتمد النجاح على التحضير والاستراتيجية والقدرة على التكيف مع الظروف المتغيرة - وهي صفات لا تقل أهمية في بناء شركة ناشئة.

في Kite AI، قمت بتطبيق هذه الدروس من خلال تعزيز ثقافة الفريق التي تؤكد على القدرة على التكيف والرؤية طويلة الأجل. وكما هو الحال في التزلج، فإن بناء شركة ناجحة لا يتعلق بالسرعة فحسب - بل يتعلق أيضًا بالقدرة على التحمل والتركيز والقدرة على التعامل مع التحديات بثقة.

لا تنسى الإعجاب بالقصة ومشاركتها!