قدرت نرم: هوش مصنوعی به مثابه دیپلماسی

در عصر دیجیتال، قدرت نرم نقش مهمی را در شکل دادن به نفوذ جهانی یک کشور ایفا می‌کند. یکی از جدیدترین ابزار‌هایی که کشور‌های در حال توسعه می‌توانند برای تقویت قدرت نرم خود از آن استفاده کنند، مدل‌های زبانی (LLM) است. با استفاده از این فناوری، کشور‌های در حال توسعه جایگاه خود را در عرصه‌های فناوری، اقتصادی، بازنمایی فرهنگی-هویتی و همچنین دفاعی و امنیتی بین المللی تقویت می‌کنند.

مدل‌های زبان بزرگ (LLM) نوعی از هوش مصنوعی‌ هستند که برای درک و تولید متن به زبان انسان طراحی شده‌اند. این مدل‌ها با استفاده از حجم وسیعی از داده‌های متنی از منابع مختلف آموزش داده می‌شوند و آن‌ها را قادر می‌سازند به سؤالات پاسخ دهند و به شیوه‌ای بسیار شبیه به انسان در مکالمات شرکت کنند. LLM‌ها در هوش مصنوعی بسیار مهم هستند زیرا فرصت‌های جدیدی را در اتوماسیون وظایف، پردازش زبان طبیعی و تعاملات پیشرفته‌تر انسان و ماشین باز می‌کنند.

LLM و AI می‌توانند به شکل جدیدی از قدرت نرم در این عصر دیجیتال تبدیل شوند. قدرت نرم مفهومی در روابط بین‌الملل است که به توانایی یک کشور برای تأثیرگذاری بر دیگر کشور‌ها یا بازیگران بین‌المللی از طریق جذب و اقناع، به جای اجبار یا زور نظامی اشاره دارد. قدرت نرم بر روش‌های غیر اجباری تأثیرگذاری مانند فرهنگ، ارزش‌ها، ایدئولوژی و سیاست‌های خارجی جذاب تمرکز می‌کند.

مفهوم قدرت نرم اولین بار توسط جوزف نای، دانشمند علوم سیاسی آمریکایی، در اواخر دهه ۱۹۸۰ مطرح شد. در شرایط مدرن، قدرت نرم به دلیل جهانی شدن و رشد ارتباط بین‌المللی اهمیت فزاینده‌ای پیدا کرده است. کشور‌ها از قدرت نرم برای ایجاد اتحاد، تأثیرگذاری بر افکار عمومی جهانی و دستیابی به اهداف استراتژیک خود بدون استفاده از قدرت سخت نظامی یا اقتصادی استفاده می‌کنند.

جنبه اقتصادی: محرک نوآوری و رشد

توسعه LLM می‌تواند به طور قابل توجهی بر اقتصاد کشور‌های در حال توسعه تأثیر بگذارد. LLM می‌تواند بهره وری و کارایی را در بخش‌های مختلف از طریق اتوماسیون پیشرفته‌تر و تجزیه و تحلیل داده‌ها افزایش دهد. به عنوان مثال، در بخش‌های تجارت الکترونیک و بازاریابی دیجیتال، LLM می‌تواند برای شخصی‌سازی تجربیات مشتری و افزایش اثربخشی کمپین‌های بازاریابی استفاده شود. این نه تنها باعث رشد کسب و کار محلی می‌شود، بلکه سرمایه‌گذاری خارجی را نیز جذب می‌کند. علاوه بر این، داشتن LLM خود می‌تواند وابستگی به فناوری خارجی را کاهش دهد، که اغلب گران است و همیشه متناسب با نیاز‌های محلی نیست. با توسعه مستقل این فناوری، کشور‌های در حال توسعه می‌توانند در هزینه‌ها صرفه‌جویی کرده و استفاده از منابع محلی را به حداکثر برسانند. یک اکوسیستم پررونق می‌تواند مشاغل جدیدی ایجاد کند و نوآوری‌های بیشتری را تقویت کند و رقابت اقتصادی کشور را در صحنه جهانی افزایش دهد.

با این حال، اتکا به LLM‌های جهانی مانند OpenAI و Google's Gemini می‌تواند چندین اشکال را به همراه داشته باشد. اولاً، هزینه دسترسی به فناوری از سوی ارائه‌دهندگان جهانی اغلب بالا است، که می‌تواند بار مالی زیادی را برای کشور‌های در حال توسعه در پی داشته باشد. دوم، این فناوری‌ها ممکن است همیشه متناسب با زمینه و نیاز‌های محلی نباشند، که باعث کاهش اثربخشی آن‌ها در پرداختن به مشکلات خاص این کشور‌ها می‌شود. سوم، وابستگی به فناوری خارجی خطرات امنیت داده‌ها را نیز به همراه دارد، زیرا ممکن است داده‌های حساس در خارج از کشور ذخیره یا پردازش شوند و خطر نقض داده‌ها و نقض حریم خصوصی را افزایش دهد. علاوه بر این، تسلط شرکت‌های جهانی بر فناوری می‌تواند مانع از توسعه صنایع فناوری محلی شود و فرصت‌های نوآوری و رشد کسب و کار داخلی را کاهش دهد. بنابراین، توسعه LLM محلی نه تنها برای صرفه‌جویی در هزینه و تطبیق فناوری با نیاز‌های محلی، بلکه برای حفظ حاکمیت داده‌ها، تقویت رشد صنعت داخلی و تقویت موقعیت کشور در چشم‌انداز اقتصادی جهانی مهم است.

بازنمایی فرهنگی و هویتی: حفظ و تقویت ارزش‌های محلی

LLM همچنین نقش مهمی در حفظ و ارتقای فرهنگ و هویت ملی ایفا می‌کند. با آموزش این مدل‌ها با استفاده از داده‌های محلی، کشور‌های در حال توسعه می‌توانند اطمینان حاصل کنند که زبان‌ها، گویش‌ها و محتوای فرهنگی آن‌ها به خوبی ارائه می‌شود. این امر برای حفظ تنوع زبانی و میراث فرهنگی، که اغلب در مدل‌های توسعه یافته در کشور‌های دیگر نادیده گرفته می‌شود، ضروری است. علاوه بر این، LLM‌های محلی می‌توانند به کاهش تعصب فرهنگی که ممکن است در مدل‌های ساخته شده خارجی وجود داشته باشد، کمک کنند. با ارائه دقیق‌تر و منصفانه‌تر، LLM‌ها می‌توانند درک بهتری از ارزش‌ها و هنجار‌های اجتماعی حاکم در کشور را ارتقا دهند. این امر نه تنها برای حفظ هویت ملی بلکه برای تقویت غرور و وحدت بین مردم مهم است.

با این حال، تکیه بر LLM‌های جهانی مانند OpenAI و Google's Gemini چندین تأثیر منفی از جمله خطر از دست دادن فرهنگ و زبان محلی دارد. مدل‌های ساخته‌شده خارجی اغلب غنا و منحصربه‌فرد بودن زبان‌ها و گویش‌های محلی را در نظر نمی‌گیرند و باعث می‌شوند این زبان‌ها به حاشیه رانده شوند یا در صورت عدم پشتیبانی توسط فناوری مربوطه منقرض شوند. وقتی مدل‌های جهانی به طور گسترده‌تری مورد استفاده قرار می‌گیرند، تمایلی به همگن‌سازی فرهنگی وجود دارد که در آن ارزش‌ها و هنجار‌های جهانی غالب هستند و هویت محلی را تحت الشعاع قرار می‌دهند. این می‌تواند منجر به فرسایش فرهنگی شود، جایی که نسل‌های جوان بیشتر در معرض فرهنگ‌های بیگانه قرار می‌گیرند و تحت تأثیر آن‌ها قرار می‌گیرند و قدردانی از میراث فرهنگی خود را کاهش می‌دهند.

علاوه بر این، وابستگی به LLM‌های جهانی می‌تواند شکاف دیجیتال را عمیق‌تر کند. کشور‌های در حال توسعه ممکن است به دلیل هزینه‌های بالا یا سیاست‌های دسترسی محدود، دسترسی کامل به این فناوری‌های پیشرفته نداشته باشند. این می‌تواند مانع از نوآوری محلی شود و سلطه فناوری کشور‌های توسعه یافته را تقویت کند. بنابراین، توسعه LLM‌های محلی فقط در مورد فناوری نیست، بلکه در مورد حفظ و تقویت فرهنگ و هویت ملی نیز هست. کشور‌های در حال توسعه با حصول اطمینان از اینکه زبان‌ها و فرهنگ‌های محلی به خوبی در فناوری هوش مصنوعی بازنمایی می‌شوند، می‌توانند از میراث خود محافظت کنند، تعصبات فرهنگی را کاهش دهند و غرور ملی قوی‌تری را تقویت کنند.

با این وجود، LLM‌های محلی و جهانی می‌توانند برای ایجاد هویت محلی و درک جهانی با هم همزیستی کنند. با همکاری صحیح، LLM‌های جهانی را می‌توان با داده‌های محلی غنی کرد و به آن‌ها اجازه می‌دهد غنای فرهنگی و ارزش‌های محلی را بهتر درک کنند و نشان دهند. از سوی دیگر، LLM‌های محلی می‌توانند از فناوری و نوآوری ارائه شده توسط مدل‌های جهانی بهره‌مند شوند و دامنه و تأثیر خود را گسترش دهند. این ادغام می‌تواند یک اکوسیستم هوش مصنوعی فراگیرتر و نماینده ایجاد کند، جایی که هویت محلی حفظ می‌شود و در عین حال روابط بین فرهنگی و درک را در سطح جهانی تقویت می‌کند. از طریق این رویکرد متعادل، کشور‌های در حال توسعه می‌توانند نقش فعال‌تری در گفتگو‌های جهانی ایفا کنند و در عین حال به حفظ و ترویج میراث فرهنگی خود ادامه دهند.

دفاع و امنیت: افزایش مقاومت ملی

دفاع و امنیت دلایل قوی دیگری است که کشور‌های در حال توسعه باید توسعه هوش مصنوعی محلی را در نظر بگیرند. با در اختیار داشتن کنترل کامل بر این فناوری، کشور‌ها می‌توانند اطمینان حاصل کنند که داده‌های حساس و استراتژی‌های امنیت ملی در معرض نهاد‌های خارجی که ممکن است برنامه‌های متفاوتی داشته باشند، قرار نگیرد. LLM‌ها را می‌توان برای افزایش امنیت سایبری با شناسایی و پاسخگویی سریعتر و کارآمدتر به تهدیدات استفاده کرد. علاوه بر این، LLM‌ها را می‌توان برای تجزیه و تحلیل اطلاعاتی استفاده کرد. این مدل، به دولت‌ها کمک می‌کند تا بر اساس داده‌های دقیق تصمیمات بهتری بگیرند.

در زمینه تاب‌آوری ایدئولوژیک، توسعه LLM‌های محلی برای محافظت از کشور در برابر تبلیغات بالقوه خارجی که می‌تواند ثبات اجتماعی و سیاسی را تهدید کند، بسیار مهم است. هوش مصنوعی و LLM‌های جهانی که کاملاً تحت کنترل ملی نیستند، می‌توانند توسط طرف‌های خارجی برای انتشار اطلاعات نادرست و تبلیغات، که یکی از روند‌های جنگ روانی مدرن است، مورد سوء استفاده قرار گیرند. کشور‌ها با داشتن LLM‌های خود می‌توانند اطمینان حاصل کنند که روایات و اطلاعات منتشر شده به عموم با ارزش‌ها و منافع ملی همسو می‌شود.

از LLM‌های محلی نیز می‌توان برای مبارزه مؤثر با اطلاعات نادرست و تبلیغات استفاده کرد. با توانایی درک بافت و فرهنگ محلی، LLM‌ها می‌توانند اطلاعات مضر بالقوه را فیلتر کرده و اطلاعات دقیق و قابل اعتماد را منتشر کنند. این برای حفظ اعتماد عمومی و حصول اطمینان از اینکه مردم اطلاعات واقعی و مرتبط را دریافت می‌کنند، مهم است. علاوه بر این، در جنگ اطلاعاتی، LLM‌های محلی می‌توانند به عنوان ابزاری برای شناسایی و مقابله با روایت‌های منفی منتشر شده توسط طرف‌های خارجی عمل کنند و به حفظ ثبات و امنیت ملی کمک کنند.

بنابراین، توسعه LLM‌های محلی نه تنها برای امنیت سایبری و تجزیه و تحلیل اطلاعاتی مهم است، بلکه به عنوان یک ابزار استراتژیک در حفظ انعطاف‌پذیری ایدئولوژیک و محافظت از مردم در برابر تهدیدات جنگ روانی پیچیده و فزاینده اهمیت دارد. توسعه مستقل LLM کشور‌های در حال توسعه را قادر می‌سازد تا جریان اطلاعات را کنترل کنند، حاکمیت داده‌ها را حفظ کنند و امنیت و ثبات ملی را در عصر دیجیتال تقویت کنند.

نتیجه

توسعه LLM پتانسیل قابل توجهی برای تقویت قدرت نرم کشور‌های در حال توسعه دارد. از منظر اقتصادی، این فناوری می‌تواند نوآوری و رشد پایدار را هدایت کند. از منظر فرهنگی و هویتی، LLM‌ها می‌توانند ارزش‌های محلی را حفظ و ترویج کنند. از نقطه نظر دفاعی و امنیتی، این فناوری می‌تواند تاب‌آوری ملی را افزایش دهد. با استفاده استراتژیک از LLM، کشور‌های در حال توسعه می‌توانند موقعیت خود را در صحنه جهانی تقویت کنند و نشان دهند که نه تنها مصرف‌کننده فناوری هستند، بلکه تولیدکنندگان نوآور و رقابتی نیز هستند.

به عنوان یک ابزار قدرت نرم، LLM فرصت‌های بزرگی را برای تحولات اقتصادی، اجتماعی و سیاسی ارائه می‌دهد که می‌تواند مزایای بلندمدتی را برای کشور‌های در حال توسعه در سراسر جهان به همراه داشته باشد. با این حال، توسعه LLM با چالش‌های زیادی از جمله نیاز به زیرساخت‌های فن‌آوری کافی، منابع انسانی ماهر و هزینه‌های قابل توجه توسعه مواجه است. زیرساخت‌های قوی برای پشتیبانی از پردازش و محاسبات فشرده داده‌ها مورد نیاز است، در حالی که منابع انسانی ماهر برای طراحی، آموزش و حفظ LLM ضروری هستند. هزینه‌های بالای توسعه نیز می‌تواند مانعی برای کشور‌هایی با منابع محدود باشد

بنابراین، اتخاذ رویکردی یکپارچه و مشارکتی، هم با بخش خصوصی و هم با نهاد‌های بین‌المللی، برای غلبه بر این چالش‌ها برای کشور‌های در حال توسعه مهم است. با استراتژی مناسب، توسعه LLM می‌تواند به یک ستون کلیدی در تقویت قدرت نرم و دستیابی به پیشرفت پایدار تبدیل شود.