ميتا تدفع مقابل مراقبة كيفية استخدامك لنموذجها الذكي الجديد

في تحوّل لافت داخل صناعة الذكاء الاصطناعي، لم تعد مشاركة بيانات الاستخدام مجرد خيار طوعي يمكن للمستخدم قبوله أو رفضه، بل أصبحت سلعة قابلة للتسعير. فقد قررت شركة «ميتا» أن تضع ثمناً واضحاً لبيانات مستخدميها، عبر تقديم خصومات ضخمة لكل من يوافق على المساهمة في تطوير نماذجها الذكية المستقبلية من خلال مشاركة أوامره ونتائج تفاعله مع النموذج.

خصم يصل إلى 95% مقابل البيانات

أطلقت ميتا نموذجها الجديد «Muse Spark» المخصص لتشغيل وكلاء البرمجة وغيرها من الوكلاء الذكية، وأرفقت به نظام تسعير مبتكراً يمنح المستخدمين المساهمين خصماً يبلغ متوسطه نحو 95%. والمقصود بالمساهمة هنا هو الموافقة على استخدام مدخلاتهم ومخرجاتهم في تدريب النماذج القادمة.

تكشف الأرقام حجم الإغراء المالي في هذا العرض:

• يبلغ سعر مليون رمز إدخال (Input Tokens) في العقد القياسي نحو 1.25 دولار، بينما ينخفض إلى 10 سنتات فقط في نموذج المساهمة.
• يبلغ سعر مليون رمز إخراج (Output Tokens) في العقد القياسي 4.25 دولار، مقابل 20 سنتاً فقط للمساهمين.

هذا الفارق الهائل في التكلفة يجعل خيار مشاركة البيانات مغرياً للغاية، لا سيما للشركات الناشئة والمطوّرين الذين يرغبون في تجربة النماذج وبناء نماذج أولية دون تحمل تكاليف باهظة.

لماذا تحتاج ميتا إلى هذه البيانات؟

تكمن أهمية بيانات الاستخدام في كونها الوقود الأساسي لتحسين أداء الأدوات القائمة على الوكلاء الذكية. فكلما زادت البيانات الحقيقية المتعلقة بكيفية استخدام الأشخاص لهذه الأدوات، أصبح بالإمكان تدريبها بشكل أدق عبر تقنيات التعلم المعزز.

ويشير خبراء في هذا المجال إلى أن الطفرة الكبيرة التي شهدتها قدرات وكلاء البرمجة خلال عام 2025 جاءت في جوهرها بسبب تخزين جلسات العمل الخاصة بالمستخدمين واستخدامها في التدريب. غير أن العقبة الحقيقية تظهر حين تحاول الشركات نقل هذه الأدوات إلى مجالات مهنية أخرى خارج هندسة البرمجيات، إذ تفتقر كثير من سير العمل الاحترافية إلى الآثار الرقمية الواضحة التي تسهّل عملية التقييم والتطوير.

معضلة الحصول على بيانات التدريب

لم يكن طريق ميتا نحو الحصول على بيانات تدريب مناسبة سهلاً. فقد أطلقت الشركة في وقت سابق من هذا العام مبادرة تهدف إلى تتبّع استخدام موظفيها للحاسوب، لكنها واجهت انتقادات داخلية واسعة اضطرتها إلى تعليق المبادرة. ويبدو أن نظام التسعير الجديد يمثل مقاربة مختلفة تماماً: بدلاً من فرض المراقبة، تعرض الشركة تعويضاً مالياً صريحاً لمن يوافق طواعية على مشاركة بياناته.

الشركات الكبرى تحرص على خصوصية بياناتها

تشير الدلائل إلى أن الشركات الكبرى تتجنب عن قصد السماح باستخدام بياناتها في التدريب. ويلاحظ بعض المتخصصين أن هذه الشركات تفضّل الاشتراك في الخطط المؤسسية المسعّرة حسب عدد الرموز، رغم أن الخطط الاستهلاكية المبنية على الاشتراك تكون أرخص بعشرة إلى عشرين ضعفاً أو أكثر. والسبب الرئيسي في هذا الفارق يعود إلى مسألتي الاحتفاظ بالبيانات وحوكمة تقنية المعلومات المؤسسية.

ولعل ميتا أدركت هذه الديناميكية، فقررت تقديم تعويض مباشر للشركات مقابل هذه المعلومات. ووفقاً لدليل التسعير، فإن فئة المساهمين «تخفّض حاجز الدخول لبناء النماذج الأولية واختبار عمليات التكامل وتوسيع نطاق التجارب في الحالات التي يكون فيها التدريب على بياناتك أمراً مقبولاً».

حرب الأسعار بين مختبرات الذكاء الاصطناعي

لا يمكن فصل هذه الخطوة عن المنافسة السعرية المحتدمة بين كبرى مختبرات الذكاء الاصطناعي. فقد أطلقت «أنثروبيك» نماذج جديدة بتكاليف أقل لمعالجة الرموز المخزنة مؤقتاً، فيما أجرت «أوبن إيه آي» تخفيضات كبيرة على أسعار نماذجها الأحدث. وفي خضم هذا السباق، تبدو ميتا وكأنها تبتكر أسلوباً جديداً لجذب المستخدمين لا يعتمد على خفض الأسعار وحده، بل على مقايضة البيانات بالمال.

قد يدفع هذا الإطار الشركات الكبرى إلى مزيد من الحرص في تصنيف بياناتها، لتحديد ما هو ملكية خاصة حقاً وما يمكن مشاركته مع مزوّدي النماذج. وبذلك تفتح ميتا باباً جديداً لنقاش أعمق حول قيمة البيانات وحدود الخصوصية في عصر الذكاء الاصطناعي التوليدي.

✦ بقلم فريق دروب أيديا