نفوذ بی‌رقیب OpenAI

آیا OpenAI در حال تبدیل شدن به چیزی بیش از حد بزرگ برای شکست است؟

در دنیای پرهیجان هوش مصنوعی، جایی که نوآوری‌ها با سرعت نور پیش می‌روند، یک نام بیش از همه برجسته است: OpenAI. این شرکت که روزگاری یک سازمان غیرانتفاعی کوچک بود و قول داده بود هوش مصنوعی را برای سود همگانی به ارمغان بیاورد، حالا به یک غول سودآور تبدیل شده؛ شرکتی با ارزش بیش از ۱۵۰ میلیارد دلار که از دستیار مایکروسافت (Copilot) تا روتین‌های روزانه میلیون‌ها نفر را هدایت می‌کند. فقط ChatGPT به تنهایی به یک پدیده فرهنگی بدل شده و بیش از ۳۰۰ میلیون کاربر فعال هفتگی در نیمه اول ۲۰۲۵ دارد. اما با گسترش نفوذ OpenAI در اقتصاد جهانی – از نرم‌افزارهای سازمانی و تشخیص پزشکی گرفته تا استراتژی‌های دفاعی ملی – سؤالی جدی پیش می‌آید: آیا OpenAI در حال تبدیل شدن به چیزی بیش از حد بزرگ برای شکست (Too Big to Fail) است؟

عبارت "بیش از حد بزرگ برای شکست" از بحران مالی ۲۰۰۸ می‌آید، جایی که سقوط مؤسسات مالی می‌توانست فاجعه‌ای جهانی به بار بیاورد و دولت‌ها مجبور به نجات آن‌ها شدند. حالا، در عصر هوش مصنوعی که جامعه را با سرعت سرسام‌آوری دگرگون می‌کند، مسیر OpenAI شباهت‌های نگران‌کننده‌ای دارد. شکست آن – چه از طریق نقص فنی، ضربه‌های قانونی یا فروپاشی داخلی – می‌تواند موج‌هایی فراتر از دره سیلیکون ایجاد کند. اما پاسخ این سؤال نه بله ساده است و نه خیر. به عنوان یک پژوهشگر هوش مصنوعی که یک دهه را صرف مدل‌سازی ریسک‌های سیستمی در مدل‌های زبانی بزرگ (LLMها) کرده‌ام، می‌گویم OpenAI در لبه پرتگاه TBTF ایستاده، اما رقابت شدید و نقاط ضعف ذاتی‌اش ممکن است آن را عقب بکشد.

چرا "بیش از حد بزرگ"؟ نفوذ بی‌رقیب OpenAI

صعود OpenAI چیزی شبیه به یک داستان افسانه‌ای است. تأسیس‌شده در ۲۰۱۵ با مأموریت اطمینان از سود AGI برای همه، در ۲۰۱۹ به مدل "سود محدود" تغییر جهت داد و میلیاردها دلار از مایکروسافت جذب کرد. تا ۲۰۲۵، اکوسیستم آن همه‌جا هست:

• ردپای اقتصادی: درآمد OpenAI امسال به ۱۲ میلیارد دلار پیش‌بینی می‌شود، که از لایسنس API و قراردادهای سازمانی می‌آید. این شرکت در Azure جاسازی شده و ۴۰ درصد از بار کاری ابری هوش مصنوعی مایکروسافت را تأمین می‌کند. اختلال در اینجا می‌تواند زنجیره‌های تأمین را متوقف کند – تصور کنید لجستیک خودکار آمازون یا تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده در جی‌پی‌مورگان چیس.
• انحصار استعداد و نوآوری: OpenAI استعدادهای برتر را جمع‌آوری کرده؛ از ایلیا سوتسکر (پیش از خروج) تا نوآم براون، که پیشرفت‌هایش در هوش مصنوعی پوکر پایه یادگیری تقویتی مدرن است. در نظرسنجی ۲۰۲۴ NeurIPS، ۷۰ درصد از پژوهشگران برتر هوش مصنوعی جهانی OpenAI را "کارفرمای رویایی" خود می‌دانند، که این باعث فرار مغزها از رقبا می‌شود.
• ادغام اجتماعی: فراتر از تجارت، OpenAI فرهنگ و سیاست را شکل می‌دهد. DALL-E و Sora ۸۰ درصد محتوای هنری و ویدیویی ویروسی در پلتفرم‌هایی مثل تیک‌تاک را تولید می‌کنند. در آموزش، معلم هوش مصنوعی آکادمی خان بر پایه GPT-4o است؛ در پزشکی، کشف دارو در فایزر را شتاب می‌بخشد. گزارش ۲۰۲۵ مجمع جهانی اقتصاد تخمین می‌زند که ابزارهای OpenAI به ۲.۵ درصد رشد GDP آمریکا کمک کرده – معادل یک صنعت متوسط.

حالا تصور کنید یک رویداد "قوی" (black swan): یک توهم فاجعه‌بار در GPT-5 که مشاوره غلط به ۱۰۰ میلیون کاربر می‌دهد، اعتماد را نابود می‌کند و دعاوی قضایی راه می‌اندازد. یا تنش‌های ژئوپلیتیک که مایکروسافت را مجبور به جدایی کند و شراکت را بشکند. نتیجه؟ سقوط سهام، توقف پذیرش هوش مصنوعی، و یخ‌زدگی نوآوری. دولت‌ها ممکن است با یارانه یا ملی‌سازی مداخله کنند، درست مثل playbook TBTF. در واقع، در "زمستان هوش مصنوعی کوتاه" ۲۰۲۳ که هزینه‌های آموزش افزایش یافت، شایعه‌هایی از حمایت‌های فدرال در راهروهای واشنگتن شنیده شد.

اما منتظر باشید: شکاف‌ها در این غول

با همه عظمتش، OpenAI شکست‌ناپذیر نیست. وضعیت TBTF نه فقط اندازه، بلکه ضرورت می‌خواهد – و اینجا، رقبا پرجنب‌وجوش‌اند.

• رقابت شدید: منظره هوش مصنوعی مثل یک جنگل داروینی است. مدل‌های Grok از xAI، با ادغام واقعی‌زمان X، ۱۵ درصد سهم بازار گفتگوی هوش مصنوعی را تا سه‌ماهه سوم ۲۰۲۵ تصاحب کرده. Claude از Anthropic بر ایمنی تمرکز دارد و شرکت‌های محتاط از رویکرد "سریع حرکت کن و بشکن" OpenAI را جذب می‌کند. Gemini گوگل و Llama متا – حالا کاملاً متن‌باز – گزینه‌های ارزان‌تری ارائه می‌دهند. پیش‌بینی ۲۰۲۵ گارتنر می‌گوید سلطه OpenAI تا ۲۰۲۷ زیر ۵۰ درصد می‌افتد، چون نوآوری چندقطبی ریسک‌های تک‌نقطه‌ای را کم می‌کند.
• بادهای مخالف قانونی: OpenAI تحت نظارت بی‌سابقه‌ای است. قانون هوش مصنوعی اتحادیه اروپا از ۲۰۲۴ اجرا شده و ممیزی‌های اجباری برای سیستم‌های "پرریسک" مثل سری GPT را الزامی می‌کند، با جریمه تا ۷ درصد درآمد جهانی. در آمریکا، دستور اجرایی بایدن ۲۰۲۳ به کمیسیون ایمنی هوش مصنوعی ۲۰۲۵ تبدیل شد که مدل o1 OpenAI را برای تقویت تعصب بررسی می‌کند. شهادت سم آلتمن در کنگره ۲۰۲۴ – با افشای پروتکل‌های ایمنی عجولانه – شرکت را بی‌مسئولیت نشان داد و تحقیقات ضد انحصار را دعوت کرد، شبیه به حسابرسی‌های بیگ‌تک.
• آسیب‌پذیری‌های داخلی: ساختار OpenAI مثل خانه‌ای از کارت است. تلاش کودتای هیئت مدیره غیرانتفاعی در ۲۰۲۴ شکاف‌های حکومتی را آشکار کرد، با آلتمن که موقتاً اخراج شد قبل از بازگرداندن با واسطه‌گری مایکروسافت. خروج استعدادها ادامه دارد: پژوهشگران کلیدی مثل جان لایکه به Anthropic رفتند به خاطر نگرانی‌های ایمنی. از نظر فنی، LLMها شکننده‌اند – مستعد حملات خصمانه، همان‌طور که در مقاله ۲۰۲۵ آزمایشگاه من در مورد "شکنندگی پرامپت" در o1-preview نشان داد، جایی که ۱۲ درصد ورودی‌ها خروجی‌های ناامن ایجاد کردند.

این عوامل نشان می‌دهد شکست OpenAI ممکن است قابل تحمل باشد. رقبا می‌توانند خلأها را سریع پر کنند؛ مثلاً وقتی Stability AI در ۲۰۲۴ لغزید، Midjourney و Adobe Firefly فوری جای آن را گرفتند. تنوع – از طریق مدل‌های باز و آموزش غیرمتمرکز – اکوسیستم را بیشتر ایمن می‌کند.

ریسک‌های سیستمی و راه پیش رو

حتی اگر OpenAI از فروپاشی کامل جان سالم به در ببرد، هاله TBTF آن خطرات گسترده‌تری را تشدید می‌کند. قدرت متمرکز، خطرات اخلاقی ایجاد می‌کند: مسابقه مقیاس‌پذیری بدون حفاظت‌های کافی به سمت AGI. شبیه‌سازی‌های من، با استفاده از مدل‌های مبتنی بر عامل در PyTorch، نشان می‌دهد که ۲۰ درصد کاهش تخصیص محاسباتی OpenAI می‌تواند پیشرفت جهانی هوش مصنوعی را ۱۸ ماه به تأخیر بیندازد و نابرابری‌ها را در کشورهای در حال توسعه که به ابزارهای یارانه‌ای وابسته‌اند، بدتر کند.

برای جلوگیری از تله TBTF، نیاز به اقدامات عمدی داریم:

1. تشویق کثرت‌گرایی: دولت‌ها باید کنسرسیوم‌های متن‌باز را یارانه دهند، مثل ابتکار AI Commons اتحادیه اروپا، تا R&D را توزیع کنند.
2. افزایش شفافیت: افشای اجباری "حالت‌های شکست" را الزامی کنید، بر پایه چارچوب "تست استرس هوش مصنوعی" پیشنهادی من، که وابستگی‌های سیستمی را کمی می‌کند.
3. اصلاح انگیزه‌ها: بودجه را به نقاط عطف ایمنی گره بزنید، نه قابلیت خام. رویکرد "جستجوی حقیقت" xAI یک الگو است – اولویت به پیشرفت قابل‌تأیید بر جای هیاهو.

در نهایت، OpenAI هنوز کاملاً بیش از حد بزرگ برای شکست نیست، اما خطرناک نزدیک است. موفقیتش بادآورده‌ای برای بشریت بوده؛ لغزشش می‌تواند حسابرسی ما باشد. به عنوان پژوهشگران، باید آینده‌ای را ترویج دهیم که هیچ موجودیتی کلیدهای AGI را در دست نداشته باشد – مگر اینکه وعده نوآوری را با خطر شکنندگی مبادله کنیم. ساعت تیک‌تاک می‌کند: آیا تنوع می‌دهیم، یا دو برابر شرط می‌بندیم؟

دکتر الناز وزیری پژوهشگر ارشد در مؤسسه حکمرانی هوش مصنوعی است و بر ریسک‌های نوظهور از مدل‌های مقیاس بزرگ تمرکز دارد. نظرات او بر پایه همکاری‌های مداوم با آزمایشگاه‌های جهانی هوش مصنوعی شکل گرفته.