مهندس في OpenAI ساران جوبتا يساعد الشركات على البحث عن العملاء وزيادة المبيعات

سارانج جوبتا: كيف تغير الذكاء الاصطناعي التوليدي مسارات الهندسة

عندما انضم سارانج جوبتا إلى OpenAI في عام 2023، أصبح جزءًا من الفريق الذي يبني ChatGPT وأدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي الأخرى التي تعيد تشكيل طريقة عمل التكنولوجيا. يعتقد المهندس الهندي، الذي عمل سابقًا في أدوار علوم البيانات، أن الموجة الحالية من الذكاء الاصطناعي ستحول بشكل أساسي ليس فقط ما يفعله المهندسون، بل كيف يفكرون في مسارات حياتهم المهنية.

يتحدث جوبتا، البالغ من العمر 28 عامًا، من منصة الخبرة المباشرة. على مدار السنة والنصف الماضية، شهد بشكل مباشر كيفية دمج أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي في عمليات تطوير المنتجات. في OpenAI، أحد أكبر مختبرات الذكاء الاصطناعي في العالم، يرى كيفية نشر نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) عبر جميع الصناعات—من الرعاية الصحية إلى التمويل، من التسويق إلى تطوير البرامج نفسه.

يقول جوبتا في مقابلة: "مهنة الهندسة في نقطة انعطاف." "قبل خمس سنوات، إذا كنت تريد بناء شيء ما، كنت تحتاج إلى معرفة متخصصة في مجالات محددة. الآن، يقلل الذكاء الاصطناعي التوليدي من هذه الحواجز. يمكن لشخص لديه مهارات برمجة أساسية أن ينجز ما كان يتطلب سابقًا سنوات من التدريب المتخصص."

هذا التغيير مرئي بالفعل. يستخدم المطورون أدوات الذكاء الاصطناعي مثل GitHub Copilot لكتابة الأكواد بشكل أسرع. يستفيد علماء البيانات من نماذج اللغات لاستخراج الرؤى من البيانات غير المنظمة. يستخدم مديرو المنتجات الذكاء الاصطناعي لتحليل تعليقات العملاء على نطاق واسع. الهرمية التقليدية للخبرة التقنية تتسطح.

لكن جوبتا حريص على التمييز بين الضجيج والواقع. "يتحدث الناس عن استبدال الذكاء الاصطناعي للمهندسين," يلاحظ. "هذا ليس ما نراه. ما نراه هو أن المهندسين الذين يعرفون كيفية العمل مع الذكاء الاصطناعي يصبحون أكثر قيمة، ليس أقل."

يوضح مساره الوظيفي الخاص به هذا التطور. بعد دراسة علوم الحاسوب، عمل جوبتا كعالم بيانات في عدة شركات تكنولوجية. ركز على بناء نماذج التعلم الآلي وتحليل مجموعات البيانات وتصميم اختبارات A/B لقياس تأثير المنتج. أعطاه هذا العمل فهمًا عميقًا للأسس الرياضية والإحصائية التي تدعم الذكاء الاصطناعي الحديث.

عندما انضم إلى OpenAI، ثبت أن خلفيته لا تقدر بثمن. احتاجت فرق البحث والمنتجات في الشركة إلى أشخاص يفهمون القدرات والقيود الخاصة بنماذج اللغات. وجد جوبتا نفسه يطبق معرفته في علوم البيانات بطرق جديدة—بتصميم تجارب لتقييم أداء النموذج، وتحليل كيفية تأثير أساليب التدريب المختلفة على جودة الإخراج، ومساعدة فرق المنتجات على فهم ما يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم تحقيقه بشكل واقعي.

يشرح جوبتا: "أحد أكبر المفاهيم الخاطئة،" "أنك ببساطة توصل ChatGPT وهو يحل مشكلتك. في الواقع، دمج الذكاء الاصطناعي التوليدي في منتج يتطلب تفكيرًا حذرًا بشأن احتياجات المستخدم وجودة البيانات وقيود النموذج والاعتبارات الأخلاقية. هنا يأتي دور المهندسين."

أظهر العمل في OpenAI له أن مستقبل الهندسة لا يكمن في الخبرة التقنية المعزولة، بل في القدرة على دمج المعرفة التقنية مع التفكير في المنتج والحنكة التجارية. سيزدهر المهندسون الذين يمكنهم طرح الأسئلة الصحيحة حول ما يجب أن يفعله الذكاء الاصطناعي، وليس فقط كيفية جعله يعمل.

كان جوبتا متورطًا في عدة مشاريع رئيسية. ساهم في دمج ChatGPT في منتجات متعددة، حيث عمل على الجانب التقني من إدخال النموذج إلى التطبيقات الحقيقية. كما تعاون مع معهد براون لابتكار الإعلام في جامعة كولومبيا، الذي يدرس كيف يؤثر الذكاء الاصطناعي على الصحافة وإنتاج الأخبار. تهمه هذه الفجوة بين الذكاء الاصطناعي والإعلام بشكل خاص لأنها تثير أسئلة حول الدقة والتحيز والتأثير الاجتماعي التي تتجاوز التحسين التقني البحت.

عزز عمله في شراكة The Philadelphia Inquirer، حيث استكشف الصحيفة استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي لمساعدة الصحفيين، إيمانه بأن أكثر المهندسين قيمة سيكونون أولئك الذين يفهمون ليس فقط التكنولوجيا، بل أبعادها الإنسانية والاجتماعية.

يتنبأ جوبتا: "أعتقد أن السنوات الخمس القادمة ستفصل المهندسين إلى مجموعتين." "أولئك الذين يرون الذكاء الاصطناعي كأداة للتعلم والتكيف، وأولئك الذين يرونه كتهديد. ستجد المجموعة الأولى المهنة أكثر إثارة للاهتمام وربحية من أي وقت مضى. ستواجه المجموعة الثانية صعوبات."

بالنسبة للمهندسين القلقين بشأن صلتهم المستقبلية، ينصح جوبتا بشكل مباشر: "ابدأ في التجريب مع أدوات الذكاء الاصطناعي الآن. بناء شيء معهم. افهم نقاط قوتهم وضعفهم بشكل مباشر. لا تنتظر صاحب عملك يفرض عليك التعلم. المهندسون الذين سيتقدمون هم أولئك الذين دمجوا بالفعل الذكاء الاصطناعي في تفكيرهم."

يؤكد أيضًا أن التغيير لا يعني أن المهارات التقنية البحتة لا تهم. "أنت لا تزال بحاجة إلى فهم الخوارزميات وهياكل البيانات وتصميم الأنظمة," يقول. "لكن الآن تحتاج أيضًا إلى فهم كيفية العمل مع الأنظمة الاحتمالية، وكيفية تقييم مخرجات النموذج، وكيفية التفكير في التأثير البشري لعملك."

تتشكل منظور جوبتا من خلال العمل في OpenAI، حيث الضغط للتفكير بعمق في آثار الذكاء الاصطناعي مستمر. استثمرت الشركة بشكل كبير في أبحاث الأمان ودراسات التأثير الاجتماعي جنبًا إلى جنب مع عملها التقني. لقد أقنعه هذا بأن مستقبل الهندسة ليس تقنيًا بحتًا—فهو يتعلق بكونك بناءً مدروسًا يفهم السياق الأوسع لما تقوم بإنشاؤه.

يختتم جوبتا: "المهندسون الذين سيكونون الأكثر قيمة هم أولئك الذين يمكنهم سد الفجوة بين العمل التقني البحت والعالم الحقيقي. الذين يفهمون ليس فقط 'هل يمكننا فعل هذا؟' بل 'هل يجب علينا فعل هذا، وإذا كان الأمر كذلك، كيف نفعله بشكل مسؤول؟' هذا هو مستقبل الهندسة."

بالنسبة لمهندس يبلغ من العمر 28 عامًا يعمل في إحدى شركات الذكاء الاصطناعي الأكثر تأثيرًا في العالم، يشير هذا المنظور إلى أن القلق بشأن الذكاء الاصطناعي والوظائف قد يكون موضعه الخطأ. التكنولوجيا لا تلغي الحاجة إلى مهارات الهندسة—فهي تطور معنى مهارات الهندسة.