Thomson Reuters تطور نموذج ذكاء اصطناعي قانوني خاص بها
أطلقت Thomson Reuters أول نموذج ذكاء اصطناعي طورته داخليًا، بالاعتماد على نموذج Qwen مفتوح المصدر وتدريبه على محتوى الشركة القانوني، في خطوة لتعزيز استقلاليتها في تقنيات AI.
تفاصيل الخبر
عملت Thomson Reuters لمدة عامين على تطوير نموذجها الجديد، مستفيدة من قاعدة المحتوى الضخمة التي تمتلكها وخبرتها في الأبحاث القانونية والمعلومات المتخصصة.
أبرز تفاصيل المشروع:
- أعادت Thomson Reuters تطوير نموذج Qwen مفتوح المصدر واستخدمته كأساس للنموذج الجديد.
- تم تدريب النموذج على عقود من المحتوى والبيانات التي تمتلكها الشركة.
- بلغت تكلفة المشروع نحو 40 مليون دولار شملت الموظفين والقدرات الحوسبية.
- وصلت تكلفة أحدث عملية تدريب للنموذج إلى نحو 450 ألف دولار.
- حقق النموذج نتائج متقدمة في بعض الاختبارات مقارنة بنماذج مثل Claude Opus 4.8 وGemini 3.1 Pro وGPT-5.5.
- لا يزال النموذج في مرحلة الاختبار الداخلي ولم يتم طرحه للاستخدام العام.
- تخطط الشركة لإتاحة نسخة مفتوحة الأوزان للباحثين.
- غطت بيانات التدريب حتى الآن أقل من 10% من إجمالي مكتبة المحتوى التي تمتلكها الشركة.
وترى Thomson Reuters أن تطوير نموذجها الخاص يمكن أن يمنحها قدرًا أكبر من التحكم في التكنولوجيا التي تعتمد عليها منتجاتها القانونية. كما قد يساعدها ذلك على تقليل اعتمادها على نماذج الذكاء الاصطناعي التابعة لشركات أخرى، خصوصًا مع ارتفاع استخدام AI في خدمات البحث القانوني وتحليل المستندات.
الأهداف المستقبلية
تسعى Thomson Reuters إلى توسيع قدراتها في مجال الذكاء الاصطناعي من خلال الجمع بين نماذج متخصصة وقاعدة المحتوى القانونية التي تراكمت لديها على مدار عقود.
ومن أبرز أهدافها المستقبلية:
- تطوير النموذج وتحسين قدراته في المهام القانونية المتخصصة.
- تدريب النموذج على نسبة أكبر من مكتبة محتوى الشركة.
- توفير نسخة مفتوحة الأوزان للباحثين والمجتمع التقني.
- تقليل الاعتماد على مزودي نماذج الذكاء الاصطناعي الخارجيين.
- دمج النموذج مستقبلًا في منتجات وخدمات Thomson Reuters.
- الاستفادة من المحتوى القانوني المتخصص لبناء نماذج أكثر دقة في المجالات المهنية.
- خفض تكاليف تشغيل وتطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي على المدى الطويل.
وتعكس هذه الخطوة اتجاهًا متزايدًا بين الشركات التي تمتلك قواعد بيانات ومحتوى متخصصًا نحو تطوير نماذج AI خاصة بها، خصوصًا مع انخفاض تكلفة تدريب النماذج والاستفادة من النماذج الأساسية مفتوحة المصدر.
يمثل نموذج Thomson Reuters خطوة مهمة نحو بناء ذكاء اصطناعي متخصص في المجال القانوني اعتمادًا على محتوى الشركة وخبراتها. وإذا نجحت التجربة الداخلية، فقد تتحول التقنية إلى جزء أساسي من منتجاتها وتمنحها تحكمًا أكبر في مستقبل خدماتها المعتمدة على AI.
