طريق المترجم نحو توضيح الذكاء الاصطناعي

أتمنى لو كانت حفرة أرنب من أليس في بلاد العجائب

بوابة إلى عالم جديد تمامًا. في فبراير الماضي، أخذت عطلة نهاية الأسبوع من كل شيء وكل شخص، وذهبت إلى مونتيفيديو، أوروغواي. عطلة نهاية أسبوع جميلة للغاية، قد أضيف. بالطبع، ما زلت أتوق إلى وقت حقيقي بعيدًا عن التوتر، وقضاء عطلة مناسبة في موقع حالم مختار. لذلك، اعتبرت عطلة نهاية الأسبوع تلك كمقبلات صغيرة. كانت السنتان الماضيتان صعبتين بالنسبة لي من الناحية الصحية، ونتيجة لذلك، فشلت في متابعة التطورات الصناعية العالمية. ومن هنا جاء السبب في أن الارتفاع السريع للذكاء الاصطناعي فاجأني تمامًا. كان يجب أن أعرف بشكل أفضل. لكنني كنت مشغولة بخلاف ذلك، بعد أن أزلت جزأين كاملين من جسدي. لا توجد تفاصيل مطلوبة.

وها أنا كنت هناك. العودة من منطقة كاراسكو الجميلة في مونتيفيديو مع الأصدقاء، والشواطئ الجميلة، وأشجار النخيل، والمنازل الريفية على الطراز الإنجليزي... كانت تلك هي اللحظة بالضبط التي شعرت فيها بأنني دفعت إلى أسفل منحدر مخيف لا نهاية له إلى هاوية تغمرها المياه المتجمدة. لا تحذيرات. لا تحذير. لا شيء. كوني في هذا الجانب من العالم، قد يتوقع المرء هذا النقص في المعلومات بسبب الابتعاد عن مكتبي لفترة طويلة.

وهكذا ذهبت خبرتي التي تزيد عن 20 عامًا وحبي لعملي كمترجم في مجرى الذكاء الاصطناعي. تمامًا هكذا. لقد مررت بفترة مروعة مدتها 15 يومًا عندما انتقلت من الغضب، مرورًا باليأس، والكراهية المطلقة للنموذج الجديد بأكمله وكل ما يحيط به، إلى ومضات من الأمل، ثم الصمت التام والكامل. بدأت في النهوض من رمادي المهني. أنا في التاسعة والأربعين من عمري، وما زلت بحاجة لدفع فواتيري، ومشاركة الدعم لعائلتي، والاستمتاع بالحياة إلى حد ما، وإذا أصبحنا مجانين قليلاً، ربما حتى نوفر بعض المال بين الحين والآخر.

مستحيل يا خوسيه. ولا حتى الذكاء الاصطناعي، لكن عشاق الذكاء الاصطناعي المتشددين ظلوا يخبرونني أن الأمر قد انتهى. ظلوا يخبرونني أنه كان يجب أن ينتهي عاجلاً! العصب. ما زالوا يفعلون. ما زلت أنهض بأفكار جديدة في معظم الأيام. وبدأت أتحدث إلى زملائي حول هذا الوضع.

نحن نبحث وحتى نصنع مناراتنا الخاصة

ثم بدأت أقرأ كل ما يمكنني العثور عليه، مما يبدو نصف ذكي، عن الذكاء الاصطناعي، استخداماته، تطبيقاته، الشركات الرئيسية، الأدوار ذات الصلة، إلخ. على الرغم من أنني مستعد وحريص على تعلم أشياء جديدة، يجب أن أعترف أنني لن أذهب إلى حد بدء مهنة جامعية جديدة. هذا ليس هدفي ولا أولوية بالنسبة لي في هذه المرحلة. ومع ذلك، ما زلت منفتحًا على إضافة مهارات جديدة إلى حزام الأدوات الخاص بي. كما كنت دائما.

فكرت أنه إذا كان عليّ أن أتنحى عن دوري كمترجم علمي-أدبي، ربما يمكنني أن أبحث عن طريقة أخرى للعمل بالكلمات في هذا النظام الجديد للأمور. يمكنني التكيف، ويمكنني القيام بالعديد من الأشياء، ويمكنني حتى البدء من جديد، لكنني لن أتنازل عن 100٪ من الأشياء التي أحب القيام بها. يمكنني أن أنحني، لكنني لن أنكسر. تمامًا مثل الخيزران. لسنوات عديدة كنت ضحية راغبة، لكنني مع ذلك ضحية لإجباري على أن أكون شخصًا آخر من أجل أن أتناسب مع الأعراف المجتمعية. ليس يوماً آخر من ذلك. ليس على أي مستوى.

رحلة مختلفة للجميع - ملاحظاتي الميدانية

لذلك، ذهبت هناك. أولاً، قمت بعملية تحديث لسيرتي الذاتية بحيث تعكس الآن ملفي المهني المتعدد الجوانب. تمكنت من التحقق من الاقتراح الحالي للتدريب المتخصص الذي يناسب جدولي الزمني وأهدافي وميزانيتي. والتحقت بالمختارين. أنا بالطبع أبحر في تلك المياه غير المستكشفة. لكني أستمتع بكل دقيقة منه.

لقد حللت أي الشركات العاملة في مجال الذكاء الاصطناعي هي الأكثر أهمية صحيح الآن. بالطبع، حتى هذا يمكن أن يتغير بسرعة كبيرة. نحن نتحدث عن عمل تجاري في حركة مستمرة.

الجهات الفاعلة الرئيسية في صناعة الذكاء الاصطناعي اليوم هي OpenAI مع ChatGPT وGoogle مع Gemini وAnthropic مع Claude وNvidia وLlama مع Meta. أنا متأكد أنك ربما تعرف ذلك بالفعل، لكن الفكرة هنا هي أن تأتي معي في الرحلة التي قمت بها إلى "AI AI Land". 

المصطلحات الأساسية لفهم وجهة نظري

ما هو موضح بيانات الذكاء الاصطناعي - يعمل موضحو بيانات الذكاء الاصطناعي كجسر حيوي، حيث يحولون البيانات الخام وغير المهيكلة إلى معلومات قابلة للقراءة بواسطة الآلة، وهي شريان الحياة لنماذج الذكاء الاصطناعي الوظيفية.

تُعلِّم التعليقات التوضيحية للنص الميزات، وتُصنِّف الدلالات، والتكوين، والسياق، والغرض، والعاطفة، وعلامات البيانات الأخرى، مما يساعد الآلات على التعرف على نوايا أو مشاعر البشر لفهم اللغة بدقة.

ما هي شركات الطرف الثالث - يتم التعاقد مع شركات الطرف الثالث من الباطن لإنجاز مهمة للشركة الرئيسية. في هذا السيناريو، يتم توظيف العديد من وكالات الترجمة السابقة أو حتى شركات العمل عن بُعد لتوظيف وتدريب الموظفين للقيام بأدوار مختلفة تتعلق بالذكاء الاصطناعي.

ما هي LLMs - LLMs هي الأنظمة الذكاء الاصطناعي المستخدمة لنمذجة ومعالجة اللغة البشرية. يطلق عليها اسم "كبيرة" لأن هذه الأنواع من النماذج تتكون عادة من مئات الملايين أو حتى المليارات من المعلمات التي تحدد سلوك النموذج، والتي يتم تدريبها مسبقًا باستخدام مجموعة ضخمة من البيانات النصية.

High Rollers All The Way

لا تقوم شركات الذكاء الاصطناعي بتوظيف معلقي البيانات بأنفسهم. يقومون بالاستعانة بمصادر خارجية لهذه المهمة للشركات المتخصصة في جمع البيانات والتعليقات التوضيحية وغيرها من المجالات. من الواضح أنهم أكثر انشغالا بتطوير أشياء جديدة كل ثانية من كل يوم.

تأكيدا من خلال معلوماتهم الداخلية الخاصة، يمكنني أن أذكر أن هذه هي الروابط الحالية بين شركات الذكاء الاصطناعي وموردي الموارد (المعروفين أيضا باسم شركات الطرف الثالث).

OpenAI ، الشركة التي تقف ورائي (ChatGPT) ، تستأجر معلقين بشريين لتدريب النموذج وضبطه. عادةً ما يتم توظيف هؤلاء المعلقين من خلال مزيج من الموظفين الداخليين وشركات التعاقد مع جهات خارجية. يتضمن عملهم اليومي وضع العلامات على البيانات ومراجعة المخرجات وتقديم الملاحظات لتحسين دقة النموذج وتماسكه وسلامته. شركتهم الأساسية هي Scale AI.

تتعاون Google مع شركات تابعة لجهات خارجية لتوظيف معلقين لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم، بما في ذلك Gemini. واحدة من الشركات المعروفة المشاركة في هذه العملية هي Appen. Appen تقدم خدمات تعليم البيانات وتدريب الذكاء الاصطناعي الأخرى، والتي تساعد في تحسين أداء ودقة نماذج الذكاء الاصطناعي مثل Gemini من خلال توفير بيانات موسومة ذات الجودة العالية.

في عام 2024، ستكون شركة Scale AI مسؤولة عن توظيف المعلقين للذكاء الاصطناعي لصالح Anthropic. تتخصص Scale AI في توفير خدمات وضع العلامات على البيانات والتعليقات التوضيحية التي تعتبر ضرورية لتدريب والتحقق من صحة نماذج الذكاء الاصطناعي.

هذا العام، تشمل الشركات التي توظف معلقين للذكاء الاصطناعي لصالح Nvidia TELUS International و Appen. TELUS International تقدم خدمات توصيف البيانات، النسخ، واعتدال المحتوى، وهي ضرورية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي المستخدمة من قبل Nvidia وشركات التكنولوجيا الأخرى. Appen، وهي شركة رائدة معروفة في خدمات توصيف البيانات، توفر بيانات تدريب ذات الجودة العالية الضرورية لتطبيقات تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي.

Meta تستخدم مزيجًا من الموارد الداخلية والشراكات الخارجية لتوضيح وتحسين نماذجها.

تغميس قلمي في الحبر الحقيقي

أثناء ربط كل هذه النقاط والتحقق من مواقعهم الإلكترونية، قمت بالتواصل مع شركات توصيف البيانات المذكورة أعلاه. بالطبع، ليس كلهم يشتركون في نفس HH. RR. أو أي سياسات أخرى، في هذا الصدد.

من المتوقع، منذ أن بدأت هذه الثورة بأكملها قبل بضع سنوات، أن معظم شركات توصيف البيانات لديها بالفعل فرق من الموصّفين بالآلاف. من الواضح أنني أكثر بكثير من مجرد شخص يتأخر في الظهور في هذه اللعبة.

ومع ذلك، بدافع الفضول والتمرين، قمت بالتواصل مع جميع هذه الشركات التي تقدم خدمات لأقوى عمالقة الذكاء الاصطناعي. كما تخيلت، لم يكلف أي منهم عناء الرد برسالة رفض تلقائية. وأنا أفهم. حقًا.

كما قد تكون خمنت، هناك العديد من الشركات في نفس المجال التي ربما تكون أقل شهرة أو شركات متحولة جاءت لخدمة شركات الذكاء الاصطناعي من صناعة أخرى. في المجموعة الأولى وجدت قيمة شاذة. وفي الثانية، القادمة من أعمال التعريب/الترجمة، لدينا e2f.بالطبع، في العديد من المناسبات، لا تكشف هذه النوعية من الشركات عن عميل الذكاء الاصطناعي الذي تعمل من أجله. وهذا أمر مفهوم تماما كجزء من سياسات السرية والاتفاقيات الخاصة بهم مع بعضهم البعض. هذا هو السبب في أنني لا أستطيع افتراض أو استنتاج شركة الذكاء الاصطناعي التي يعملون بها.

كل ما يلمع ...

كما هو الحال في أي تجارة بشرية أخرى، تبدأ الشركات أحيانًا رحلتها داخل صناعة واحدة ثم تتحول إلى قطاع سوق آخر، لأسباب لا حصر لها. الأول هو البقاء والثاني هو قوة إرادتهم في التقدم.

بعد إرسال سيرتي الذاتية إلى كلتا الشركتين وعملي السابق في e2f كمترجم، تلقيت بريدًا إلكترونيًا من كلتيهما للمتابعة في عملية الانضمام.

كان علي الوفاء باتفاقيات عدم الإفشاء والتوقيع عليها، وإكمال ملفي الشخصي داخل مواقعهم الإلكترونية في بوابة المتعاونين، وإجراء العديد من الاختبارات، واجتيازها جميعًا، ثم حضور العديد من الدورات التدريبية. في الواقع، في إحدى هذه الشركات، هناك عدد لا يحصى من الدورات التدريبية. السبب هو أنهم يطلبون من المعلقين إكمال دورات تدريبية لكل مشروع جديد. بالطبع، لقد أخذت دائمًا جلسات تدريب إضافية للعديد من العملاء في الماضي. المشكلة هنا هي أن الدورات التدريبية كثيرة جدا وطويلة جدا. عندما تبدأ العمل في مهام مشروع ما، لا يتقاضى الكثير منهم سوى أقل من نصف سعر الساعة الكامل، وهو أمر منخفض إلى حد ما بالنسبة للمبتدئين. السبب الرئيسي هو أن الشركة تعتبرك في التدريب طوال الوقت. فهمت؟

يمكن أن تكون المهام المختلفة الفعلية داخل التعليق التوضيحي متكررة في بعض الحالات، ورتيبة في حالات أخرى، ومعقدة للغاية في حالات أخرى. هناك بعض المهام المحددة التي جذبتني أكثر قليلاً، على سبيل المثال، كتابة مطالبات خيالية لنموذج الذكاء الاصطناعي مع عدة قيود، ثم مراجعة استجابة الذكاء الاصطناعي، وأخيراً تقديم التعليقات.

كما نعلم جميعًا، قد يرتكب البشر أنواعًا مختلفة من الأخطاء على طول الطريق. تكمن المشكلة هنا في أن شركات التعليقات التوضيحية ليس لديها مجال للخطأ تقريبا. وفي كل مرة ترتكب فيها خطأ، حتى لو كان صغيرًا، قد يتم استبعادك من فريق التعليقات التوضيحية.جانب سلبي آخر من هذا النوع من العمل هو أنه نظرًا لأن كل شيء في عالم الذكاء الاصطناعي في حركة مستمرة بسرعة هائلة، فأنت بحاجة إلى حضور جلسات التغذية الراجعة كل يوم من أيام الأسبوع. حتى في عطلات نهاية الأسبوع.

ينطبق شرط محدد على هذا النوع من الخدمات. شركات التوظيف الرئيسية التي ذكرتها أعلاه، مثل Appen، لديها قسم للوظائف. المسألة هي أن عملية التعليق التوضيحي تتطلب أن يكون الفرق البشرية الخاصة بهم موجودة داخل منطقة محددة، حتى لو كانوا يعملون عن بُعد. هذا يرجع إلى أسباب ثقافية، وخلفية، ومعرفة عامة، وما إلى ذلك  

الفيل الرخيص للغاية في الغرفة

وأخيرًا، نأتي إلى موضوع حساس في أي صناعة خدمية: الأسعار. إذا كنت صادقًا، بعد البحث في هذا السوق حصريًا عن آفاق التعليقات التوضيحية للبيانات، فإن معظم الشركات تشترك في نفس المعدلات. قد يقسمون ملف تعريف المعلق الذي يبحثون عنه من حيث مواضيع أكثر أو أقل تحديدًا. أولئك الذين، بسبب خلفيتهم، مؤهلون للتعليق على مجالات محددة جدًا من المعرفة، قد يحصلون على معدلات أفضل.

خلاف ذلك، من وجهة نظري الشخصية للغاية، فإن الأسعار التي يقدمونها للوافدين الجدد إلى ساحة التعليقات التوضيحية منخفضة بشكل رهيب. يكاد يكون معدومًا. وتتطلب هذه المهام الكثير من الاهتمام بالتفاصيل وفهم القراءة والكثير من وقتك الإضافي من أجل تلبية متطلبات جلسة التدريب والتعليقات.

وعلاوة على ذلك، في معظم الأحيان، هذه الشركات ليست الأفضل من حيث المنظمة أيضًا. يتم إلقاؤك في قناة Slack التي تغزو صندوق الوارد الخاص بك بمئات الرسائل المشفرة التي لا يستجيب لها أحد. يستغرق هذا المزيد من وقتك، وهو ليس مفيدًا على الإطلاق. بل على العكس تماما.

من أجل التحقق من وجهات نظر أخرى، تواصلت مع زميلين بخصوص تجربتهما الخاصة مع شركات توصيف البيانات التي عملت معها لفترة وجيزة. كلاهما اتفق معي من حيث نقص المنظمة، التواصل الخاطئ مع فرق المعلقين، كثرة الاختبارات، واجتماعات التغذية الراجعة التي تستغرق وقتًا طويلاً وتعرض المواعيد النهائية للخطر. بالطبع، نعتقد جميعًا أن الأسعار منخفضة للغاية، لكن أحدهم يعتبر أن الأمر يستحق الجهد المبذول، إذا كان لديك الوقت لتكريسه لهذه المهام.

الوجبات السريعة

بعد كل هذه القراءة والبحث والعملية والتجربة والخطأ والكتابة، وجدت الإجابة على سؤالي الأصلي. هل من الممكن ومفيد للمترجم المحترف أن يعيد توجيه مسار حياته المهنية، ويبدأ طريقًا جديدًا في مجال توصيف البيانات؟

يعتمد الأمر كله على كل مترجم. بهذا الوضوح. لا توجد مطلقات هنا، كما هو الحال في معظم الأشياء في الحياة. أعلم الآن أن التعليقات التوضيحية للبيانات ليست المسار الجديد الذي سأتبعه. لكنني استمتعت حقًا بعملية ابحث عن هذا.

ومع ذلك، فإن هذا الخيار سيكون مناسبًا للمترجمين الذين لديهم ملف شخصي مختلف. المترجمون الجدد، اللغويون الشباب المحترفون الذين لديهم مسؤوليات مالية أو عائلية قليلة أو معدومة للوفاء بها، أو كمصدر دخل إضافي في حال كان لديهم بالفعل مصدر دخل أكثر ملاءمة.

أهم ميزة في مهمة مُعلِّم البيانات هي الفرصة لتقديم مساهمة صغيرة في الجودة الخاصة باستجابات نماذج الذكاء الاصطناعي. لكن بالنسبة لملفي الشخصي الخاص، فإن التكلفة مرتفعة للغاية، والأجر منخفض للغاية. على أي حال، أنا أقدر عالياً تجربة التدريب، وكل المعرفة التي أتوق إلى دمجها من الآن فصاعداً.