【كشف عميق】 الحقيقة التقنية وراء الأوهام الذكية واستراتيجيات التكيف، استكشاف مستقبل الذكاء الاصطناعي—تعلم الذكاء الاصطناعي042

كلمة مقدمة

• هل يستطيع الذكاء الاصطناعي فعلاً التمييز بين الحقيقي والخيالي؟
  • لو كان مساعد الذكاء الاصطناعي لديك يستشهد بسابقة قانونية خيالية durante اجتماع حاسم، هل ستفكر في التهرب من الموقف؟

• هل نحن مستعدون لدفع ثمن أخطاء الذكاء الاصطناعي؟
  • عندما قد تؤدي “تشخيصات” الذكاء الاصطناعي إلى تحول الأطباء إلى “قتلة”، هل ستثق بعد ذلك في نصائحهم؟
• هل يمكن التخلص نهائيًا من أوهام الذكاء الاصطناعي؟
  • هل يمكن أن تتطور التكنولوجيا إلى درجة لا تحتاج فيها إلى رقابة بشرية؟
  • أم أننا سنظل بحاجة إلى إصلاح الأمور خلف الذكاء الاصطناعي؟
• كيف يحافظ المستخدمون على التحكم في مخرجات الذكاء الاصطناعي؟
  • كيف يمكن للشركات إيجاد توازن بين الذكاء الاصطناعي والتدقيق البشري؟
  • تذكر، فالذكاء الاصطناعي يمكن أن “يشتت انتباهه” أيضًا!
• ليس كل من أوهام الذكاء الاصطناعي محفوف بالمخاطر، بل توجد فرص أيضًا، كيف نختار؟
  • هل يمكن استخدام أوهام الذكاء الاصطناعي كدافع للابتكار، بدلاً من كونها عائقًا مزعجًا؟
• بالنسبة للأشخاص العاديين، من الصعب تقييم نتائج أوهام الذكاء الاصطناعي في مجالات غير المعروفة
  • ينبغي التعامل معها بحذر، والجرأة في الافتراض، والدقة في التحقق.

تعد أوهام الذكاء الاصطناعي واحدة من الأسباب التي تمنع الكثير من الناس من استخدام الذكاء الاصطناعي بعمق، حيث يبدو أن الذكاء الاصطناعي يطرح ادعاءات غريبة بكل جدية. لقد كانت هناك تقنيات تلميحات حاولت توجيه الذكاء الاصطناعي للإجابة بناءً على البيانات التدريبية، مما ساعد إلى حد ما على تجنب الأوهام المتعلقة بالتواريخ، ولكنها لا تستطيع القضاء عليها تمامًا، وذلك مرتبط بآلية الذكاء الاصطناعي التوليدي.
يحاول هذا المقال تناول أوهام الذكاء الاصطناعي والانحيازات الإدراكية البشرية، وكذلك خلفية ظهور أوهام الذكاء الاصطناعي والجهود الحالية، وفي النهاية، يبرز من زاوية إيجابية أوهام الذكاء الاصطناعي، مما ينبهنا إلى كيفية التفاعل مع الذكاء الاصطناعي.

هل يتخيل الذكاء الاصطناعي؟ - أمثلة مقلقة لأوهام الذكاء الاصطناعي

“عندما يبدأ المحامي بالتحدث” - الذكاء الاصطناعي يخترع قضايا قانونية خيالية

تخيل محامٍ يستشهد واثقًا بقضية قانونية قدمها الذكاء الاصطناعي في المحكمة، وفجأة يشير القاضي إلى أن تلك القضية ليست سوى وهم، كيف سيكون شعور الجميع؟ هذا ليس سيناريو فيلم، بل هو حالة حقيقية من حالات أوهام الذكاء الاصطناعي التي تحدث بالقرب منا.
على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي يمتلك كمية هائلة من المعرفة القانونية، إلا أنه كثيرًا ما يختلق قضايا قانونية غير موجودة أثناء إجابته على الأسئلة، بدءًا من أسماء القضايا إلى أسماء القضاة، وحتى تواريخ الحكم. وهذا ما يثير القلق لدى الكثيرين.

“داء السكري القلبي؟!” - طبيب الذكاء الاصطناعي، هل أنت جاد؟

جلب تشخيص الذكاء الاصطناعي الأمل في حل نقص الموارد الطبية وزيادة كفاءة التشخيص. ومع ذلك، يمكن أن يرتكب الأطباء الذكاء الاصطناعي أخطاء تجعلنا نضحك أو حتى تعرض حياة المرضى للخطر.

بعض الأنظمة في المجالات الطبية التي تستخدم الذكاء الاصطناعي قد تبتكر مصطلحات طبية لم يسمع بها أحد من قبل. على سبيل المثال، قد تدمج بين “فشل القلب” و”السكري” لإنشاء تشخيص جديد تمامًا - “داء السكري القلبي”! هذه “الإبداعية” السخيفة لا تكشف فقط عن نقص فهم الذكاء الاصطناعي للمعرفة الطبية، بل قد تُضلل الأطباء، مما يؤدي إلى تأخير علاج المرضى، بل وقد تسبب عواقب لا يمكن تصحيحها. طبيب الذكاء الاصطناعي، هل أنت جاد؟

يبدو أن مشكلة الأوهام في الذكاء الاصطناعي مثيرة للاشمئزاز، ولا يمكننا تحملها، فهل هو حقًا بهذه السوء؟ دعونا نستعرض حالة أخرى.

“عقل مفكر” للذكاء الاصطناعي - هل هو طريق سريع لاكتشافات علمية جديدة؟

تعتبر AlphaFold3 طريقة تنبؤ بأشكال البروتين يمكن استخدامها لدراسة الهياكل الجزيئية البيولوجية. حيث يمكنها التنبؤ بكيفية تفاعل الجزيئات المختلفة، مما يساعد العلماء على فهم كيفية عمل الأمراض وتطوير أدوية جديدة.

على سبيل المثال، يمكن استخدام AlphaFold3 لدراسة كيفية ارتباط الأجسام المضادة بالفيروسات. يمكن استخدام هذه المعلومات لتصميم لقاحات جديدة.

وفيما يلي بعض التطبيقات المحتملة لهذه الطريقة:

• دراسة كيفية تفاعل البروتينات مع جزيئات أخرى، مثل الأدوية أو الجزيئات المستهدفة.
• التنبؤ بهياكل ووظائف البروتينات، مما يمكن العلماء من تصميم أدوية وأساليب علاج جديدة.
• دراسة آليات الأمراض، مما قد يؤدي إلى تطوير طرق جديدة للتشخيص والعلاج.

تُعتبر AlphaFold3 أداة قوية، ويمكن أن تُحدث ثورة في فهمنا للبيولوجيا الجزيئية وطرق علاج الأمراض.

اجتاز AlphaGo لي سيول 37 خطوة، وعلى الرغم من أنها كانت محيرة للعديد من البشر، إلا أن البشر قد خسروا! من الصعب القول إن هذه ليست “أوهام” التخيل البشري، وفي ظل هذه الأوهام، سرعان ما يتفاجأ الناس بأنفسهم.

أوهام الذكاء الاصطناعي: لماذا تثير الحيرة؟ وما الاختلاف مع الأخطاء؟

بصراحة، يبدو أن الثقة في جميع هذه القضايا، وإذا كان علينا التحقق، فسنجد أن الأمر ليس واضحًا.

الأسباب التي تجعل الناس يشيرون إلى بعض الأخطاء الناتجة من نماذج الذكاء الاصطناعي كـ “أوهام” تشمل:

“معقولية” المحتوى الناتج

تختلف أوهام الذكاء الاصطناعي عن الأخطاء النحوية أو الأخطاء اللفظية العادية، فهي تدل على أن النموذج قد أنتج جملًا صحيحة نحويًا، وانسيابية في المعنى، حتى تبدو معقولة، ولكن تلك الجمل لا تتطابق مع الحقائق أو لا تلبي توقعات المستخدم. إن هذه “المعقولية” تجعل من الصعب اكتشاف الأخطاء على الفور، مما يؤدي إلى شعور بـ “الخداع”.

“ثقة” اللهجة الخارجية

يقدم الذكاء الاصطناعي الحلول بنبرة واثقة للغاية حتى وإن كانت الإجابات خاطئة. هذه “الثقة” قد تخدع الناس للاعتقاد أن النموذج يعرف حقًا الجواب، مما يرفع من مستوى الثقة ويجعلهم أكثر عرضة لتصديق المحتوى الناتج.

تشابه مع أوهام الإنسان

كلمة “أوهام” تشير في الأصل إلى تجارب إدراكية تحدث للناس في ظل عدم وجود محفز خارجي، مثل رؤية أو سماع أشياء غير موجودة. تشير تسميات “الأوهام” في الذكاء الاصطناعي إلى محاولة تذكيرنا بتلك الظواهر الإدراكية البشرية، مما يعني أن النماذج قد تخدع بالطريقة نفسها.

الفرق بين الأوهام والأخطاء وبعض الأمثلة

	خطأ	وهم
طبيعة	أخطاء نحوية، إملائية أو حسابية، تكون أكثر سهولة في التعرف عليها وإصلاحها	الأخطاء الناتجة عن عدم الفهم العميق، والاستدلال، ومواءمة التوقعات البشرية، والتي تكون أعمق وأكثر صعوبة في الإدراك وأكثر عرضة بالإصلاح
الشكل	تؤدي لنتائج تفقد التعبير أو تتسم بعدم تدفق، أو تبدو غير معقولة بشدة	تؤدي لنتائج تبدو معقولة، ومنسجمة، قد تعرض ثقة متزايدة، لكن مع التعمق يكشف عن ثغرات منطقية أو أخطاء واقعية
السبب	نتيجة عشوائية أثناء التدريب أو عملية فك الشيفرة	نتيجة محدودة من نموذج البيانات، انحياز البيانات، أو قصور في الاستدلال

خطأ عام

• السؤال: “ترجم هذه الجملة إلى الفرنسية: ‘الجو جميل اليوم.’”
• النموذج الناتج: “Aujourd’hui est un beau temps.” (خطأ نحوي، الترجمة الصحيحة هي “Il fait beau aujourd’hui.”)

أوهام الذكاء الاصطناعي

• السؤال: “ترجم هذه الجملة إلى الفرنسية: ‘الجو جميل اليوم.’”
• النموذج الناتج: “باريس هي عاصمة فرنسا.” (يبدو معقولًا، لكنه لا يتماشى مع تعليمات المستخدم.)

أوهام الذكاء الاصطناعي

• السؤال: “إذا تم خفض ارتفاع جبل إيفرست بمقدار 500 متر، أي جبل سيصبح أعلى جبل في العالم؟”
• النموذج الناتج: “إذا تم خفض ارتفاع جبل إيفرست بمقدار 500 متر، فإنه لا يزال أعلى جبل في العالم.” (يبدو معقولًا، لكن الاستدلال خاطئ.)

يُشبه الأمر جرس إنذار، ينبه الناس إلى مخاوفهم من أوهام الذكاء الاصطناعي. هل يُعقل أن الذكاء الاصطناعي قد يختبر “أوهام” مماثلة لتلك التي يختبرها البشر؟ وما الفرق بين أوهام الذكاء الاصطناعي والانحيازات الإدراكية البشرية؟ لفهم ذلك بشكل أفضل، نحتاج إلى مقارنة عميقة بين كليهما.

هل يُخطئ الذكاء الاصطناعي؟ - مرآة للإدراك البشري

في زحام البشر: نحن وهم

قبل سنوات، في ممرات سكن الجامعة، كان يرتفع صوت “النمر الأسود” ليعيد لنا صياحًا حادًا.

في زحام الناس، أنت وأنا، نلتقي ونتعرف ونتبادل الأفكار

لم يذكر أحد، ولم يشعر أحد بالإزعاج، ولم يكن هناك سوى هذين السطرين، وعندما نظرت بجدية إلى كلمات الأغنية أخيرًا، اكتشفت أنني كنت أخطئ في الأغنية طوال الوقت. أعتقد أن زملائي الذين سمعوني، في ذلك الوقت، افترضوا تلك الكلمات، وكيف يمكن أن يكون هناك خطأ في مثل هذا الغناء النبيل؟

نحن نؤكد على بعض الأمور، ثم يتضح لاحقًا أنها بعيدة عن الواقع، فالحياة مليئة بها، فالكثير من الشائعات على الإنترنت تصبح جزءًا من إدراكنا الأول، لكن بسبب مجموعة من الأسباب، لا نتمكن من رؤية التصحيحات.

لقد مررنا جميعًا بلحظات من “رؤية مشوشة” أو “سماع غير دقيق”، مما يعكس جوانب من الانحياز الإدراكي البشري. إذًا، هل يمكن للذكاء الاصطناعي أن يرتكب أخطاء مشابهة؟ هل الأوهام الخاصة بالذكاء الاصطناعي هي “انحيازات معرفية” في عالم الذكاء الاصطناعي؟ لفك هذا اللغز، نحتاج إلى تحليل العوامل المتداخلة.

التعريف وآلية الشكل: “أقرباء” وليس “أخوة توأم”

أوهام الذكاء الاصطناعي والانحيازات الإدراكية البشرية تمثل تشويها أو سوء فهم للمعلومات. ومع ذلك، هناك اختلافات أساسية في آلية ظهور كلا الظاهرتين.

• الانحياز الإدراكي البشري: ينشأ من آليات نفسية وفسيولوجية بشرية.
  • مثل عدم التركيز، التشويهات الذاكرية، التقلبات العاطفية، والانحيازات الإدراكية الموروثة. أنظمة الإدراك لدينا ليست مثالية، حيث يقوم دماغنا بتفسير المعلومات بناءً على التجارب السابقة وتوقعاتنا، مما يجعلنا عرضة لمجموعة متنوعة من الانحيازات.
• أوهام الذكاء الاصطناعي: تنجم عن القيود التقنية لأنظمة الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك:
  • عيوب البيانات: نقص التدريب، انحياز البيانات، والجوانب العشوائية التي قد تؤدي إلى صعوبة الذكاء الاصطناعي في تعلم قوانين العالم الحقيقي بدقة.
  • عيوب النموذج: بنيته الهيكلية بسيطة للغاية، إعداداته غير معقولة، وأساليبه التدريبية غير كاملة، مما يقلل من قدرة النموذج على التعميم، مما يجعله يختلق الأوهام بسهولة.
  • عيوب الاستدلال: حتى إن كان لدى نموذج الذكاء الاصطناعي قاعدة معرفية كافية، فإنه قد يتعرض لأخطاء منطقية أو سوء استنتاج عند مواجهة مسائل معقدة.

لذا، فإن أوهام الذكاء الاصطناعي تشبه “أقرباء”، لا “أخوة توأم”. لها أشكال تعبير متشابهة، لكن أصولها مختلفة تمامًا.

أشكال التعبير ونطاق التأثير: من “أوهام فردية” إلى “خيالات جماعية”

الطلاب المتفوقون يعتقدون أنهم فشلوا في الامتحان، بينما الطلاب الكسالى يشعرون بالثقة. بينما كانوا يشعرون بالصعوبة، يتساءلون لماذا الأجوبة خاطئة!

تتشابه أوهام الذكاء الاصطناعي مع الانحيازات الإدراكية البشرية في أشكال التعبير، بما في ذلك:

• انحراف المعلومات: حيث قد يتسبب كليهما في تشويه أو سوء فهم المعلومات، كما في تذكر الأحداث بشكل خاطئ، أو تفسير نوايا الآخرين بشكل خاطئ.
• أخطاء منطقية: قد ينتج عن كليهما أخطاء منطقية تثير الخلاف، مثل اتخاذ قرارات غير صحيحة أو ترجيح استنتاجات خاطئة.

لكن نطاق التأثير بين الظاهرتين يتفاوت كثيرًا:

• الانحياز الإدراكي البشري: عادة ما يؤثر فقط على قرارات الفرد وسلوكه، ويُعتبر “وهمًا فرديًا”. على سبيل المثال، يمكن لمستثمر أن يتحيز زيادات البيئة المالية الأخيرة، مما يؤدي إلى قرارات استثمار خاطئة.
• أوهام الذكاء الاصطناعي: بسبب الاستخدام الواسع لنظم الذكاء الاصطناعي، فإن بالأوهام التي تنتجها يمكن أن تؤثر على آلاف المستخدمين، وتؤثر في مجتمعات بأكملها، لاحظ أن هناك “خيالات مجتمعية”. على سبيل المثال، قد تؤدي تحيزات خوارزمية الأخبار إلى انتشار معلومات خاطئة، مما يسبب الذعر الاجتماعي أو محاولة التلاعب في الرأي العام.

		انحياز إدراكي بشري	أوهام الذكاء الاصطناعي
الجوهر	تشويه للمعلومات	طرق “اختصار” تستخدمها الدماغ لتوفير الموارد المعرفية، وهذه الطرق تزيد الفعالية، لكن قد تؤدي إلى تشويه المعلومات	اعتماد النموذج المفرط على الأنماط الإحصائية في البيانات، مما يعني عدم فهم المعلومات بشكل صحيح في حالات جديدة
الشكل	عديدة وصعبة الاكتشاف	انحياز التأكيد (التركيز فقط على المعلومات التي تدعم وجهات نظرهم)، وتحيز الشفافية (تذكر الأحداث الأخيرة)	إنشاء شخصيات أو أماكن أو أحداث غير موجودة، أو تقديم وصف خاطئ للحقائق المعروفة.
الأصول	كلاهما له علاقة بالتجربة والمعرفة	تتعلق بأساليب النمو والبيئة الثقافية والمعرفة. فكل تجربة تعزز مجموعة معينة من الأنماط المعرفية.	ترتبط بجودة البيانات، هيكل النموذج، والاستراتيجيات التدريبية. إذا كان هناك انحياز أو خطأ في البيانات، فسوف يتعلمه النموذج ويظهر في نتائج الإنتاج.
التأثير	قد يؤدي إلى اتخاذ قرارات خاطئة	قد يؤدي إلى أخطاء في التقدير أو الاختيار في الحياة. على سبيل المثال، من الممكن ان يكون للمتداول تأثير إيجابي على الزيادة الحالية في سوق الأسهم، مما يؤدي إلى قرارات خاطئة.	من المحتمل أن تضلل المستخدمين، تنشر معلومات غير صحيحة، وحتى تسبب حوادث أمنية. على سبيل المثال، إذا كان النموذج الطبي للذكاء الاصطناعي يعاني من الأوهام، فقد يؤدي إلى نتائج تشخيص خاطئة، مما يتسبب في تأخير العلاج للمرضى.

أوهام الذكاء الاصطناعي: “مكبرة “ للعيوب التقنية

على الرغم من أن أوهام الذكاء الاصطناعي تتشارك في العديد من الخصائص مع الانحيازات الإدراكية البشرية، إلا أنه يتعين علينا إدراك خصوصية أوهام الذكاء الاصطناعي. إن أوهام الذكاء الاصطناعي ليست نتاج وعي أو نية ذاتية، ولكنها تمثل عيوبًا تقنية في النظام.

توقظ ظهور أوهام الذكاء الاصطناعي منبهًا لنا بأن التقنيات الذكية ما زالت في مراحلها التطويرية، المطلوب الاهتمام المستمر بتحسين موثوقيتها وسلامتها. لا نستطيع مقارنة الأنظمة الذكية بالبشر، ويجب علينا عدم اعتبار أوهام الذكاء الاصطناعي ناتجة فقط عن الذكاء الاصطناعي نفسه. فقط من خلال الفهم العميق لجذر أوهام الذكاء الاصطناعي يمكننا التعامل مع التحديات التي تطرأ.

يبدو من الواضح أن الأوهام لا تُعتبر خيالًا من الذكاء الاصطناعي، بل تظهر كقيد على دقة التكنولوجيا، متميزةً عن الانحيازات المعرفية البشرية. ومع ذلك، على مر زمن التطور البشري، طورنا مجموعة من الاستراتيجيات لمواجهة تلك الحيل المعرفية. لذلك، كيف يواجه البشر الانحياز المعرفي ويتجنبون الوقوع في مفترقات التفكير؟ وما هي الأفكار التي يمكن أن نطبقها لمواجهة أوهام الذكاء الاصطناعي؟

التدريب المعرفي: ابقِ عقلك متيقظًا

بعبارة بسيطة: المزيد من التعلم!

إن الدماغ مثل جهاز دقيق يتطلب التحسين المستمر والتدريب ليعمل بكفاءة. لتجنب الأخطاء الافتراضية، يجب علينا تعزيز قدراتنا المعرفية، تمامًا مثل ترقية النظام لدينا بشكل منتظم.

• التعرف على “فخاخ التفكير”: كما هو الحال مع تعلم كيفية التعرف على رسائل البريد الإلكتروني الاحتيالية، يجب علينا أيضًا إدراك الانحيازات الشائعة في التفكير، مثل:
  • انحياز التأكيد: نميل للبحث عن المعلومات التي تدعم افتراضاتنا الحالية، متجاهلين الأدلة المضادة. على سبيل المثال، يؤثر المؤمنون بالنجوم أكثر على المعلومات التي تتناسب مع أوصاف نجومهم، متجاهلين الأجزاء التي لا تتفق معها.
  • تأثير الثبات: نتأثر عادة بأحكامنا الأولى، حتى وإن كان هذا الانطباع غير صحيح. على سبيل المثال، يقوم التجار أولاً بعرض سعر مرتفع، ثم يقدمون خصمًا، مما يجعلنا نعتقد أن الأمر جيدًا، حتى مع أن السعر النهائي لا يزال مرتفعًا عن السعر العادي.
• تطوير التفكير المنطقي: تمامًا كما نخضع لاختبارات الرياضيات، يجب علينا أن نتعلم أيضاً كيف نجري استنتاجات منطقية ونتعرف على الحجج الخاطئة. على سبيل المثال، عندما يقول شخص “كل البجع أبيض لأن البجع الذي رأيته كان أبيض”، فهذا عدم دقة لأن هناك بجعة سوداء.
• تطوير القدرة على تحليل البيانات: في عصر انفجار المعلومات، نتعرض يوميًا لكمية كبيرة من الأرقام والبيانات. يمكن أن تساعدنا دراسة بعض المعرفة الأساسية عن الإحصائيات في تحليل البيانات بشكل أفضل وتجنب أن نكون مضللين. على سبيل المثال، إذا زعمت إعلانات أن منتجًا صحيًا فعال بنسبة 90%، لكنها لم توضح حجم العينة وطريقة الاختبار، فعلينا أن نكون حذرين وألا نصدقها بشكل أعمى.

كما أن الحديث عن الجرعات دون ذكر الدقة هو فعل غير صحيح، هناك العديد من الأدوات التي يمكن تحسين الانحيازات المعرفية.

التفكير المنظم: استخدام الأدوات لمساعدة الحكم

أدوات التفكير توسع قدرات عقلنا في حساب المعلومات وتخزينها

حتى لو حاولنا الحفاظ على يقظتنا، قد يسرق الدماغ بين الحين والآخر ويسقط في الأخطاء الافتراضية. في هذه الحالة، يمكن أن تساعدنا أدوات التفكير المنظمة على تقليل الأخطاء.

• مصفوفة اتخاذ القرار: عند مواجهة خيارات متعددة، يمكننا استخدام الجداول لتدوين مزايا وعيوب كل خيار وتقييمه بطريقة كمية لمساعدتنا على اتخاذ قرارات أكثر عقلانية.
  • على سبيل المثال، عند اختيار وجهة سياحية، يمكننا تقييم المناظر الطبيعية ووسائل النقل والتكلفة، بدلاً من الاعتماد على الإحساس فقط.
• قوائم التحقق: عند تنفيذ مهام معقدة، يمكننا استخدام قوائم التحقق لضمان تنفيذ كل خطوة كما هو مقرر، محفوظين أنفسنا من النسيان أو الخطأ.
  • على سبيل المثال، يخضع الطيارون لقوائم التحقق بدقة قبل الإقلاع لضمان تشغيل كافة أنظمة الطائرة بشكل طبيعي.
• نماذج تقييم المخاطر: عند اتخاذ قرارات هامة، يمكننا تحليل المخاطر باستخدام نماذج تقييم المخاطر وتطوير استراتيجيات لمواجهتها.
  • على سبيل المثال، يمكن أن يساعد إجراء تقييم المخاطر قبل الاستثمارات على إدارة الأموال وعلى تجنب الخسائر.

يمكن لأدوات التفكير المنظمة أن تعمل كعجلات مساعدة لأفكارنا، مما يتيح لنا اتخاذ قرارات أكثر موثوقية عند مواجهة المشكلات السياسية.

الحكمة الجماعية: استغلال الذكاء الجماعي

الأهم من ذلك، نحن كائنات اجتماعية، وفي تبادل المعلومات المستمر، نكون بصدد تطوير فهم جديد

كما يُقال، “ثلاثة بنائين قد يجعلون منك أذكى من ذكي مشهور”. عندما نواجه مسائل معقدة، فإنه من الصعب الوصول إلى أفضل حل بمفردنا. في هذه الحالة، نحتاج إلى جمع الأفكار من الآخرين لاستكمال الفهم المحدود.

• جلسات العصف الذهني: من خلال تبادل الأفكار، يمكننا مناقشة المسألة من وجهات نظر متعددة وإيجاد حلول أكثر شمولية.
  • على سبيل المثال، يمكن لأعضاء الفريق خلال اجتماعات تصميم المنتجات تبادل أفكار متنوعة، بدلاً من حصر النقاش في الآراء الفردية.
• النقاش والحوار: من خلال المناقشة، يمكن أن تواجه الأفكار المتنوعة وتساعد في توضيح جوهر المسألة، مما يؤدي إلى استنتاجات أكثر دقة.
  • على سبيل المثال، يمثل النقاش في المحكمة عملية يتنافس فيها محاميو الدفاع والادعاء من خلال الأدلة المنطقية ومحاولات إقناع القضاة.
• التصويت والتشاور: عند اتخاذ قرار جماعي، يمكن أن يجمع التصويت والأخذ برأي الأغلبية، مما يؤدي إلى خُلصٍ يستند إلى رأي الأغلبية.
  • على سبيل المثال، يمكن أن تعقد الاجتماعات الخاصة بالمجمع السكني تصويتًا لتحديد خيارات الإدارة.

تشبه الحكمة الجماعية شبكة حسابات متصلة، ხელი ويتسم بالقوة، لرصد القضايا الأكثر تعقيدًا.

من البشر إلى الذكاء الاصطناعي: كيف نجعل الذكاء الاصطناعي أكثر ذكاءً

أن طرق مواجهة انحياز الإدراك التي تم تطويرها من قبل البشر تقدم أفكارًا قيّمة لحل مشكلة أوهام الذكاء الاصطناعي. من خلال استخدام هذه الطرق، يمكن أن نضع تقنيات مناسبة تساعد الذكاء الاصطناعي على فهم العالم أفضل وصنع أحكام أكثر دقة.

• تنظيف البيانات: تمامًا كما يجب أن نتدرب، يجب أن نقوم بتنظيف البيانات المستخدمة في تدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي لمواجهتها، ونجعلها صحيحة وشاملة.
• فتح “الصندوق الأسود” للذكاء الاصطناعي: كما يساعد البشر في التفكير، يجب أن نعمل على تحسين شفافيتنا، مما يسهل علينا فهم آلية عمل الذكاء الاصطناعي.
  • مبدأ الأعمال ذي الصلة مثل الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير يُساعدنا على فهم كيفية اتخاذ قرارات، لتجنب الأخطاء المحتملة جراء المنطق والمعلومات السيئة. (فريق أنثروبيك 2024 يعمل على حل مشكلة الصندوق الأسود، ورغم أنه لا يزال في مرحلة الاستكشاف.)
• إنشاء فريق استشاري للذكاء الاصطناعي: تمامًا كما يتعاون البشر في اتخاذ القرارات الجماعية، يمكن أن نعمل على تنسيق عدة أنظمة ذكية معًا لحل المشكلات، لتفادي أخطاء نماذج معينة. (تشمل الأبحاث الجديدة من وونغ والعديد من نماذج التحجيم الفعالة.)

يُعد تعزيز معرفة أوهام الذكاء الاصطناعي مهمة مليئة بالتحديات، والتي تتطلب التوجيه. من خلال التعلم من الخبرات البشرية، يمكننا تحسين التكنولوجيا الذكية بتوازن.

لقد تراكمت التجارب في مواجهة انحيازات الإدراك عبر الزمن، ويمكّن تحقيق ذلك من تعزيز القدرة المعرفية، واستخدام أدوات التفكير، واستغلال الذكاء الجماعي لمساعدتنا في تفادي الأخطاء. ماذا لو كانت هناك “انحيازات إدراكية” للذكاء الاصطناعي؟ ما هي الخصائص والفئات التي تميز أوهام الذكاء الاصطناعي؟

أوهام الذكاء الاصطناعي: عندما يتحدث الذكاء الاصطناعي بجدية وبلا معنى

بما أننا تفحصنا كيف يتعامل البشر مع انحيازاتهم الإدراكية، فما هي الأوهام التي قد تسقط فيها أنظمة الذكاء الاصطناعي؟ الجواب واضح، إنها “أوهام الذكاء الاصطناعي”.

أوهام الذكاء الاصطناعي: متاهة الحقيقي والخيال

ببساطة، تشير أوهام الذكاء الاصطناعي إلى توليد معلومات من قبل نظام الذكاء الاصطناعي تناقض الحقائق أو تتجاوز التوقعات، تمامًا كما لو أن الذكاء الاصطناعي يتحدث بلا معنى بجديّة. ولم يكن هناك نية لتلك الأوهام، بل ناتجة عن قيود تقنية.

يمكن تعريف أوهام الذكاء الاصطناعي بأنها: محتوى ناتج من نظام ذكاء اصطناعي يبدو منطقيًا وغير عادي، لكنه فعليًا يفتقر إلى توافق مع معلومات الإدخال أو السياق أو الحقائق الموضوعية، ولا يستند إلى المنطق أو التجربة.

أوهام الذكاء الاصطناعي: “الوجوه المتعددة”

تأتي أوهام الذكاء الاصطناعي في أشكال متعددة، كما هو موضح في الصورة التالية:

أوهام الذكاء الاصطناعي: المخاطر الكامنة

قد تبدو أوهام الذكاء الاصطناعي “أخطاء صغيرة”، لكنها قد تسبب مخاطر كبيرة في التطبيق العملي.

• تضليل المستخدمين: قد تؤدي أوهام الذكاء الاصطناعي إلى تقديم المعلومات الخاطئة للمستخدمين، مما يدفعهم لإجراء قرارات سيئة.
  • على سبيل المثال، قد يسبب مساعد الذكاء الاصطناعي الطبي تقديم تشخيصات خاطئة تؤدي إلى تأخير العلاج.
• انتشار المعلومات الكاذبة: يمكن أن تستغل أوهام الذكاء الاصطناعي أحيانًا في إنشاء ونشر معلومات وهمية، مما يؤدي إلى تضليل الجمهور، ويؤثر على استقرار المجتمعات.
  • على سبيل المثال، يمكن أن يولد الذكاء الاصطناعي أخبارًا مزيفة أو منشورات على وسائل التواصل الاجتماعي تستخدم للدعاية السياسية أو التأثير التجاري.
• تضرر مصداقية أنظمة الذكاء الاصطناعي: يمكن أن تؤدي أوهام الذكاء الاصطناعي إلى تقليل ثقة المستخدمين في الأنظمة، مما يمنع انتشار تطورات الذكاء الاصطناعي.
  • على سبيل المثال، إذا اكتشف المستخدمون أن الذكاء الاصطناعي غالبًا ما “يتحدث بلا معنى”، قد يتوقفون عن الاعتماد على منتجات الذكاء الاصطناعي.

أوهام الذكاء الاصطناعي: تحديات وفرص مشتركة

تظهر أوهام الذكاء الاصطناعي جرس إنذار، تذكيرًا لنا أنه إلى جانب تطور الممارسات الذكية، يجب أن نولي اهتمامًا خاصًا لسلامتها وطبيعتها الموثوقة. ومع ذلك، لا ينبغي علينا أن نستسلم للحذر فقط إزاء أوهام الذكاء الاصطناعي.

• تعزيز التقدم التكنولوجي: تُبرز استمرارية أوهام الذكاء الاصطناعي الحد المماثل من القيود التي يجب أن توفّر للباحثين والمتخصصين في تطوير أساليب وتقنيات جديدة لتحسين أنظمة الذكاء الاصطناعي.
• تحفيز الإبداع النشط: أحيانًا تتولد أوهام الذكاء الاصطناعي بعض الأفكار المثيرة التي يمكنها أثارة الإلهام البشري في الفن والعلوم، مما يساعدنا على تجاوز рамок تفكيرنا واستكشاف مجالات جديدة.

تشبه أوهام الذكاء الاصطناعي سيفًا ذا حدين، فهي ليست مجرد تحديات، بل فرص أيضًا. نحتاج إلى تقبل المخاطر الناتجة عن الأوهام، وفي نفس الوقت الاتكال على إمكانياتها القيمة، لنسمح للذكاء الاصطناعي بأن يقدم خدمات أفضل للمجتمعات الإنسانية.

إن أوهام الذكاء الاصطناعي، مثلها مثل الأرواح الخفية في أنظمة الذكاء الاصطناعي، تلقي الضوء، رغم جديتها، على التأثيرات الضارة المحتملة. فما السبب وراء حدوث هذه “الثرثرة الجادة”؟ فقط من خلال الفهم العميق لإرث أوهام الذكاء الاصطناعي، نستطيع العثور على أفضل الطرق لمواجهتها، ليكون الذكاء الاصطناعي رفيقًا موثوقًا للإنسان.

هل يمكن للذكاء الاصطناعي “السوء”؟ - اكتشاف المحركات الكامنة وراء أوهام الذكاء الاصطناعي

لقد رأينا جميعًا “الأفعال المزعجة” للذكاء الاصطناعي، لكننا نتساءل، ما الذي دفع الذكاء الاصطناعي للعبث بشكل”جدي”؟ يكمن حل لغز أوهام الذكاء الاصطناعي في استكشاف العوامل المسببة الكامنة.

إرشادات “المصادر السيئة”: فخ جودة البيانات

كان هناك نكتة في بداية عصر المعلومات، “بيانات سيئة المدخولة، تنقل نتائج سيئة” (Garbage in, garbage out). هذا أحد الأسباب التي أدت إلى فشل العديد من مشاريع المعلوماتية، ونفس الأمر ينطبق على التعلم الذاتي للذكاء الاصطناعي.

إذا كانت البيانات العلمية غير صحيحة، فسيؤدي ذلك إلى “تقييد” الذكاء الاصطناعي، مما سيسمح له بخلق مخاطر عديدة.

• تلوث المعلومات:
  • إذا احتوى مواد التعلم على معلومات مضللة، فإن الذكاء الاصطناعي سيتبناها كـ”حقائق”. يتأثر نموذج الذكاء الاصطناعي بسهولة بالأخطاء.
  • على سبيل المثال، إذا كانت البيانات تحتوي على معلومات خاطئة مثل “الأرض مسطحة”، فقد يرد الذكاء الاصطناعي بوجود “أرض مسطحة”.
• فخ التحيز:
  • إذا كان there بانحيازات في البيانات، فهذا قد يؤدي إلى نفس الصيغة من التحيز في البيانات، كما لو كانت المعطيات تشكك وجود الإناث.
  • هذا الفخ يمكن أن يحرم الذكاء الاصطناعي من للموضوعية والعدالة، وحتى تعميق الانحيازات.
• فجوة المعرفة:
  • تأتي معرفتنا من البيانات التدريبية، وفي حالة عدم توفرها، أو إذا كانت المعلومات بدائية، سينتج نماذج الذكاء الاصطناعي عند التعامل مع معلومات مبهمة غير مناسبة.
  • على سبيل المثال، إذا لم يتعلم نموذج ذكاء اصطناعي طبي عن مرض نادر، فقد يولد تشخيصات غير صحيحة، أو حتى مصطلحات طبية غير موجودة.

“العقل غير الكافي”? - عيب قدرة النموذج نفسه

حتى إذا كانت البيانات مثالية، قد يقع الذكاء الاصطناعي في الأخطاء بسبب عيوبه البنائية.

• بنية بسيطة وفهم محدود:
  • إن الذكاء الاصطناعي صناعي كطالب، وإذا كانت شروطه المعرفية بسيطة، سيؤثر في تحليله لنا، مما يؤدي إلى سوء الاستدلال.
  • على سبيل المثال، نموذج بسيط للتعرف على الصور، قد لا يستطيع تمييز قطة عن نمر، نظرًا لكونهما يشاركان بعض الخصائص.
• قلة التركيز وعدم التقدير الكافي:
  • يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى التركيز على المعلومات. إذا كان “يشتت انتباهه”، فإنه قد يغفل المعلومات المهمة.
  • على سبيل المثال، يمكن أن يركز نموذج ترجمة على تفاصيل معينة، مع إغفال الموضوع الرئيسي، مما يؤدي إلى تباين بين المحتوى الناتج والمعاني الأصلية.
• افتقار للتفكير المنطقي وفوضى في التعليل:
  • يحتاج الذكاء الاصطناعي لتحسين قدراته في الاستدلال ليفهم علاقات النصوص أو الصور بشكل صحيح.
  • على سبيل المثال، قد تقول أداة الحوار الذكي في الردود أنها “كان هناك أمطار، واذهبنا إلى الحديقة لإنجاز أمورنا.”

“تدريب غير كافٍ” - أغلاط أساليب التدريب

تشبه عملية تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي عملية التعلم الذاتية، إذ تحتاج إلى أساليب علمية ووقت كافٍ لتحسين النتائج.

• نمط التدريب الوحدوي: غالبًا ما يتم تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي على مئات نماذج البيانات، حتى يكون قادرًا على التعرف عليها بدقة. ومع ذلك، قد تظهر العيوب في نمط التدريب النمطي.
  ـ قد يؤدي ذلك إلى فقدان القدرة على متابعة القضايا الجديدة التي لم يجر التعرض لها، مما يؤدي إلى أن تجد صعوبة في القيام بالتوقعات الصحيحة.
• اعتماد مفرط على الإجابات القياسية:
  ـ في الحظات التدريبية، غالبًا ما يُعطى نموذج الذكاء الاصطناعي “الإجابات القابلة للإجابة”، مما يحد من إبداعه.
  • يجد الذكاء الاصطناعي صعوبة في معالجة الأسئلة المفتوحة بأسلوب مثير، بل يقترح أفكارًا أو ردودًا متكررة.

هل يمكن أن تحدث الأخطاء؟ - صدفة الاستدلال

تحدث أثناء إنتاج نماذج عن النصوص صورًا فريدة حيث يتم اختيار الأرقام من التوزيع الاحتمالي. تلك العشوائية لها آثار إيجابية ف، ولكن يمكنها أن تؤدي أيضًا إلى إنتاج أشياء غير صحيحة أو غير معقولة.

على سبيل المثال، عند كتابة قصة، يمكن أن يؤدي نموذج الكتابة الذكية إلى اختيار “هو” أو “هي” للإشارة إلى شخصية. إذا لم يفهم النموذج بشكل صحيح جنس الشخصية، فمن الممكن أن يظهر هو بشكل مفاجئ في نص يتحدث عن الشخصيات النسائية.

تتكرر الأخطاء المترتبة على الأوهام، والسبب يكمن في الجوهر المعقد لآلية الذكاء الاصطناعي. فقط من خلال فهم العمق يمكننا تطبيق الاستراتيجيات الأفضل للتخفيف من تلك الأوهام لتحسين موثوقية الأنظمة الذكية.

من الجودة إلى الهيكل، ومن أساليب التدريب إلى آليات الاستدلال، فإن نشوء الأوهام يشبه تأثيرات الدومينو، تتفاعل وتتداخل. لفهم الأسباب بشكل أفضل، يجب أن نتذكر تاريخ الأوهام ونستكشف كيف تتطور تبعًا لنموذج الذكاء الاصطناعي.

تاريخ الأوهام الذكاء الاصطناعي: من “الذكاء الاصطناعي البطيء” إلى “الثرثرة الجادة”

قمنا بمراجعة العوامل المتعددة التي تؤدي إلى أوهام الذكاء الاصطناعي. فما هو تاريخ هذا “المحور” من المسألة؟ دعونا نستعرض هذا التاريخ.

عصر الأنظمة الخبيرة: قفص القواعد

استندت أنظمة الذكاء الاصطناعي القديمة على القواعد المنطقية والعقلانية التي وضعها الخبراء. كانت تلك الأنظمة تُعرف باسم “الأنظمة الخبيرة”، وكانت تتسم بكفاءة في معالجة المسائل القانونية البسيطة.

لكن العيب الأساسي لهذه الأنظمة يكمن في قصور مكتبات المعرفة. إذا واجه الوضع الحقيقي أيًا اضطرت للوقوف أمام سيناريوهات لم تُؤخذ في الاعتبار، فإنها ستعاني من عدم القدرة على اتخاذ القرار الصحيح، مثل طالب لا يعرف الجواب وقت الامتحان.

على سبيل المثال، كان النظام الطبي الخبير الأصلي يواجه صعوبة في تقديم التشخيصات لأصناف الأمراض التي لم يعالجها من قبل، مما أدى إلى خطوات غير صحيحة، ونمط يفتقر إلى الذكاء.

عصر التعلم الآلي: من “استذكار” إلى “استنتاج”

مع تقدم تقنيات الحوسبة وحجم البيانات المتزايد، بدأت أنظمة الذكاء الاصطناعي تستخدم التعلم الآلي. بفضل أنظمة التعلم الآلي، يمكنك تعلم أنماط معقدة من البيانات.

بشكل عام، فإن نماذج التعليمات تعتمد على جودة وكمية البيانات. إذا كانت البيانات تعرض بعض المواقف السلبية أو المعلومات المزيفة، فإن هذه البيانات قد تؤدي إلى نتائج تتطرّف.

على سبيل المثال، قد يتلقى نموذج ترجمة آلي مجموعة محدودة من نماذج البيانات، مما يؤدي إلى ترجمات غير دقيقة للكلمات والعبارات.

عصر التعلم العميق: أسرار “الصناديق السوداء”

في السنوات الأخيرة، حققت تقنيات التعلم العميق تقدمًا هائلًا، مما يجعل تدرجات البيانات تتسم بالتقدير العميق.

لكن قلة القدرة على التفسير تجعلها تصل إلى مستوى من التعقيد، فيحتاج الناس لفهم كيفية عملها. هذا يجعل من الصعب معرفة ما إذا كان النموذج “يفهم” أو “يحتفظ بكميات ضخمة من البيانات” دون مضامين معينة، مما يسبب ظهور الأوهام في حالات مختلفة.

كلما زادت تعقيد أنظمة الذكاء الاصطناعي، زاد عدد أنواع الأوهام وصعوبة اكتشافها. على سبيل المثال، يمكن لنموذج كتابي أن يقوم بإنشاء نص ذا أسلوب منطقي، لكنه قد يفقد الدقة في التقديم لمعلومات واقعية أو أشخاص.

أوهام الذكاء الاصطناعي: نتاج التقدم التكنولوجي

عند استعراض الأوهام، نرى أنها ليست مشكلة جديدة. بل جاءت نتيجة تقدم تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي. شهود مرة نظروا عواقب تفوق على مبدأ “الذكاء الاصطناعي البطيء”، واعتبار الأوهام ملتزمة بمسار الذكاء الاصطناعي الذي يواصل التقدم.

ومع ذلك، يبرز ضخامة حجم الأوهام كحقيقة متزايدة في التطورات على مدى الزمن. أوهام الذكاء الاصطناعي هي نتاج النظام الذي يذكِّرنا بضرورة البحث عن الأمان والموثوقية في تطوير القدرات الذكية.

يبدو من المؤكد أن أوهام الذكاء الاصطناعي تلتصق بالنمو البشري. من الأعوام إلى الآن، كان الحديث عن الأوهام يرتبط بنموذج من “الذكاء الاصطناعي البطيء” إلى الذكاء الثابت. فما هي الاستراتيجية التي يجب استخدامها لمواجهة الأوهام، وماذا يمكن للبحث أن يجعله أكثر موثوقية؟

أوهام الذكاء الاصطناعي: لا مفر منه

تظهر لنا تجربة الأوهام تاريخ طويل، مشابهًا لظل صعب مغادرته. إذًا، بمجرد التعرض للأوهام، هل يمكن أن نكون غير قادرين على مواجهتها؟ ليس كذلك! في السنوات الأخيرة، طور العلماء تقنيات متنوعة لدعم الذكاء الاصطناعي لمواجهتها.

“الفحص” للبيانات: وضع أساس قوي للذكاء الاصطناعي

كما ذكرت سابقًا، فإن البيانات أو النتائج ذات الجودة المنخفضة هي سبب رئيسي لأوهام الذكاء الاصطناعي. لذلك، يجب وضع قاعدة قوية للدعائم والبيانات للنموذج، تمامًا مثل الفحص للجسد والعقل، لمنع الأوهام.

• تنظيف البيانات: يحمد للمهنيين علم البيانات استخدام التقنيات المتعددة لتنظيف البيانات المخصصة لتدريب النموذج، كما يعتني الأطباء بالمرضى تحت العناية، ويحذفون أي معلومة غير صحيحة أو مسيئة.
• تعزيز البيانات: ليتلقى الذكاء الاصطناعي المعرفة الصحيحة، يتطلب تصميم بيئات غنية ومتسعة لتركيب المعرفة لتقويتها.

“تعديل دوائر التفكير”: تحسين نماذج الذكاء الاصطناعي

عبر تقديم البيانات الجيدة، يمكننا أيضًا تحديث نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل أفقي ويكون ذلك مفيدًا لتقليل الأخطاء.

• محرر النموذج: إذا اكتشفنا وجود ثغرات في نماذج الذكاء الاصطناعي، يمكن أن نقوم بتعديلها بواسطة تقنيات التحديث، كما يضع الأطباء التعديلات الضرورية على معايير العلاج.
• تمهيد التعليم: يميل الذكاء الاصطناعي ليكون مثل إنسان يحتاج إلى تعليم. من خلال تقديم حدود واضحة للمسألة، يمكن توجيه نموذجه لمساعدته في معرفة المفاهيم وتوليد محتوى متوافق.

“الذكاء المضافة”: تقنية RAG

لتعويض نقص المعلومات في نماذج الذكاء الاصطناعي، يمكن توفير دعم للمعرفة الخارجية، مثل أن نعطي طلاب الدروس مصادر وكتب مرجعية تساعدهم في الفهم. تعتبر تقنية “استرجاع البيانات” وسيلة لدعم نماذج الذكاء.

يمكن تلخيص كيفية عمل تقنية RAG من خلال عدة خطوات:

1. فهم السؤال: يجب على النموذح فهم ما يطرحه المستخدم من أسئلة أو تأكيدات.
2. استرجاع المعرفة المتعلقة: استنادًا للطلب، يتعين على النظام استرجاع المعرفة من قاعدة بيانات خارجي.
3. دمج المعرفة مع الاستنتاج: يتعين على النموذج دمج المعرفة المسترجعة مع مقدرته على الاستنتاج للوصول للنتيجة النهائية أو المحتوى المطلوب.

تقنية RAG تعزز أداء النموذج من خلال ربط النظام بمعلومات خارجية، مما يحسن من مخرجات الأسئلة والإجابات.

فوائد تقنية RAG:

• زيادة الدقة: عبر ضمان دقة المعلومات، وتشمل المخرجات المحتوى بشكل أدق.
• الكفاءة العالية: تنسق تقنية RAG الاحتياجات المتوسعة، مما يمكن استخدامها عبر أنواع متعددة من نظم الذكاء.

قيود تقنية RAG

بالرغم من نجاحها في مواجهة أوهام الذكاء الاصطناعي، هناك بعض القيود:

• تعتمد على جودة الاسترجاع: ما زالت تقنيات RAG تعتمد على إضافة المعلومات الصحيحة.
• الاحتياج لموارد حسابية ضخمة: توضيح أن هذا النمط يجمع بين الابتكار والتطبيق مما يحتاج إلى موارد كبيرة.
• سرعة المعالجة: بما أنه يحتاج إلى إطار عمل مفصل، قد تكون الزمن المستغرق في معالجة الاسترجاع أطول من العملية المعتادة.

“التدريب المتضاد”: جعل الذكاء الاصطناعي أكثر يقظة

أثناء فترة التدريب، قد يصادف النموذج بعض العوائق الخطيرة بخصوص العينة من البيانات، لذا لتخفيف الأثر، يمكن أن تُستخدم تقنية “التدريب المتضاد” حيث نعلمه التعرف على هذه الأخطاء.

يعمل التدريب المتعارض كاستعداد حقيقي، مما يجعله يتأقلم مع أي موضوع في مواجهة التحديات.

“إدارة دقيق”: استخدام أدوات للمساعدة في ضبط الأمور

إذا أردنا أن لا يقع الذكاء الاصطناعي في مخاطر الأوهام، فإن تحسين البيانات والنماذج يجب أن يرافقه تصميم مستمر باستخدام أدوات.

قد تؤدي كفاءة تفكير الأدوات إلى مساعدة الذكاء الاصطناعي لفهم الأفكار بالشكل الصحيح. ستكون النصوص أكثر بساطة، مما يمكن من الظهور بشكل واضح وصريح.

نصائح لتجنب أوهام الذكاء الاصطناعي:

• تحديد المصادر: اسأل النظام أن يستند للمعلومات من مصادر أصيلة وموثوقة.
• الكشف المعطيات المتسلسلة: وذلك لفهم كيفية الوصول للنتائج، كما يجب على النموذج تفسير الإجراءات الحسابية.
• التوجيه من خلال تقليل الحدود: تحديد سلاسل الأحداث بإطار زمني يمكن من تحقيق بعض الأهداف الممكنة.

يمكن أن تعمل هذه العناصر مثل المنصات لإرساء أوهام الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، فإن أساليب التوجيه لا تزال محتملة الانتقائية.

إن نجاح الحرب ضد الأوهام هو مهمة تحتاج إلى البحث. لا يمكن تقليل أوهام الذكاء الاصطناعي إلى مجرد دعوات بسيطة، بل إن هناك حاجة لتقنيات جديدة وفهم متزايد لكفاءاتها لتصبح قابلين للنفسية.

أوهام الذكاء الاصطناعي: تصدٍ للواقع

نعم!!!!!!!! لقد اكتشفنا مجموعة من أدوات المعالجة والتنظيم لمواجهة أوهام الذكاء الاصطناعي. لكن في نهاية المطاف، ينبغي أن نأخذ وضعًا واقعيًا “أوهام الذكاء الاصطناعي تشكل واقعًا غير قابل للتجنب”.

“قيود المعرفة”: حدود كيفية تعلم الذكاء الاصطناعي

“الأوهام أمرٌ لا مفر منه: قيود شخصية للذكاء الأصطناعي الضخم” (Xu et al., 2024) هذه الورقة تلقي الضوء على الأسباب الأعمق التي توضح لماذا لا يمكن القضاء على الأوهام بشكل كامل: حيث في العمق، يعود لحدود قدرات نموذج الذكاء الاصطناعي.

• المعرفة تأتي من البيانات: تتطور البيانات المستندة إليها، ضمن معدات لا يمكن تجاوزها.
• فهم محدود للقواعد البيانية: إذ يمكن أن يصبح الذكاء أكثر وعيًا، لكنه سيظل يعاني من نقص المعلومات المساعدة والتحليل غير الدقيق.

فحتى مع إدخال تحسينات على جودة البيانات، لن نتمكن من تخمين المعلومات المطلوب معرفتها.

“البسط للوقائع” للأوهام: “عتبة مُصممة”

ستكون الأوهام التي تم إلقاؤها على الذكاء الاصطناعي من قِبل المنتجين حتى عند اختبار القيم وتطوير والتحسين بيانية.

ظهور عدد من الأوهام يمكن أن يختلقها برامج مختلفة، يتوقع البعض أن يحدث الأمر، على الرغم من تقدم أنظمة الذكاء الاصطناعي المستخدمة.

أوهام الذكاء الاصطناعي: عروضة للإحساس بالأبعاد المطلقة

تُعطي أوهام الذكاء الاصطناعي ملمحًا من الواقع الذي يجب الانتباه له. هذه التوجهات تنبع من النظام، لا من الهفوات البشرية أو الإهمال.

نافذة النوافذ تعني أن علينا أن نطبق الحفاظ على التفسير لكل قوة غير مقيدة، خاصة في التطبيقات، مثل الأخطاء الطبية، المالية، القانونية.

نتيجة لذلك، يبدو أن خطر الأوهام تشكل واقعًا يجب علينا التعامل معه بحذر.

ثمرة تقسيم المهمة قبل مواجهة أوهام الذكاء الاصطناعي تعني أنه سيتقدم على العديد من المراحل. تعتبر المهام البشرية ذات ميزات قيّمة لمواجهة الأفق المهددة وهناك تحديات محفوفة بالمخاطر.

الصورة السزا: مفاجأة غير متوقعة

بالرغم من بعض المخاطر المرتبطة بأوهام الذكاء الاصطناعي، يجب علينا أن لا نسقطها تمامًا. إذ يمكن أن تنطوي الأوهام على جانب مفاجئ غير متوقع وقد تدفع المجتمع للأمام.

عقل الذكاء “ الإبداعي”: إلهام الدماغ البشري

كما يشير “كونفيدراليًا غير منطقي؟ دراسة شاملة حول آفاق وتحديات الأوهام في معالجة اللغات الطبيعية” (Narayanan Venkit et al., 2023) ، قد تحدث الأوهام أحيانًا مفاجآت جديدة وغير تقليدية، وهو ما يمكن أن يعزز أعمال الفن والبحث العلمي.

• عالم جديد للفنون الإبداعية: يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي المبدع الفنانين على تجاوز الاتجاهات التقليدية، مما يؤدي الى أساليب جديدة وطرق التعبير.
  • على سبيل المثال، بداية ظهور الفنانين الذكيين الذين يستخدمون قدرات التوليد المؤثر كان كفيلًا بالنبضة الإبداعية في الفنون، مما يغذي محابطة مثيرة رأيناها مؤخرًا.
• أفكار جديدة للأنظمة العلمية: يمكن أن تُظهر الأفكار النادرة أو الغير معروفة، مما يمكن العلماء من استنتاج معلومات جديدة هي غير متوقعة.

تقنية “التجربة والخطأ”: تسريع تقدم الممارسة

تظهر الأوهام أن الذكاء يمكن أن يؤدي مرارًا إلى تجارب محصورة. يتمحور كل موقف حول أمور بسيطة تتعلّق بالتحليل وتطوير الأساليب بشكل مناسب.

على سبيل المثال، الطريقة الذكية يمكنها أن تقرأ ردود الآخرين وترفع العديد من المستويات. عند بناء ثقة كبيرة مبنيّة على الترتيب والتجنيس، ستصبح تلك تعرف تجارب ناجحة مستندة إلى المنهج العلمي.

الذكاء الاصطناعي كأداة حادة

يمكن أن تكون أوهام الذكاء سيفًا حادًا مزدوجًا، ففي حال توفر فرص وضع موثوق، يمكن الاستفادة من الاستراتيجيات المعتمدة لتقليل حجم عضلاتها.

• استغلال النقاط الإيجابية: يجب أن نستخدم أوجه إيجابية لأوهام الذكاء بشكل جيد لتشجيع الإبداع.
• التعاون بين الإنسان والآلة: إن الكارثة المرتبطة بالأوهام تعني أنه أثناء عملية تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي، يلعب البشر دورًا حاسمًا في تقييمات الذكاء الاصطناعي.

تمثل الأوهام والتي تواجه تطور الذكاء الاصطناعي عائق واضح يحتاج إلى تجنب الأحداث التدميرية. لكن التحفيز على الأخطار يصحبه ضرورة استكشاف فرص جديدة وفق مستويات تفكرية تشمل الذكاء الصناعي.

الرقص مع الذكاء الاصطناعي: استكشاف الفرص ضمن التحديات

تمنح أوهام الذكاء الاصطناعي لمسة من التفكير في أسس مسار الذكاء الاصطناعي. نحتاج إلى التعرف على المخاطر التي نشأت منها، والنظراء الإيجابيين المبنيان على المعرفة القابلة للتفسير.

البحث الإيجابي: تحديات وفرص

عند النظر إلى ما كل ما تقدم، يتضح لنا أن أوهام الذكاء تعتبر من تحديدات الأبعاد التقنية ولكن علينا أن نكون واعين للمخاطر لما تحمله من تبعات.

ومع ذلك، يمكن أن تنبع مفاجآت جميلة من الأوهام. بإمكانها تحفيز الإبداع البشري، وتعزيز التطورات التكنولوجية وتحفيز اكتشاف علوم جديدة، إذ أن أوهام الذكاء من المفترض أن تُعنى بمستقبل سيتحقق بُعده.

الذكاءالإصطناعي في مرمى التفكير الإيجابي

يثير الذكاء الاصطناعي الخطوات الكبيرة للفرص على كل الأبعاد. وبالتالي، نحن ممتنون لمقال وموارد لفهم الأبعاد الأساسية من ضرورة تعزيز فهم الأبعاد التي تسير فيها.

• و تنسيق السياسات: يتعين اتخاذ سياسة فعالة في بناء القوانين الأخلاقية لتحديد حدود الرعاية المطلوبة.
• مراقبة وتقييم: يجب تحديد الأسس الموضوعية لإدخال بيانات دائمة وتوفير الصلاحيات للحد من الأخطاء المتكررة على البيانات.
• تعليم الذكاء العام: من المهم تعزيز معارف البشرية عن الذكاء الاصطناعي وكيفية تفاعله وطرق التعامل.

مستقبل الذكاء: التفاؤل بالتحفظ

يوفر لنا تطور الذكاء الإصطناعي مبادرات عظيمة في المجتمع. من الممكن تحقيق التوازن بين الجوانب الإيجابية والسلبية لإطلاق قدرات الذكاء.

على الطريق المتركب نحو المستقبل الذكي، يجب أن نحافظ على التفاؤل والمبادرة نحو الاحتمالات اللانهائية، مع إيلاء أهمية للمخاطر المحتملة. فقط من خلال الحوار المثمر بين البشر والذكاء يمكننا بناء قاعدة آمنة ومستقبل أكثر أمانًا.

الخاتمة

بدأت هذه المقالة حول الروابط التي اكتشفتها عبر الإنترنت بخصوص منشورات مختصرة، وتبعت مسار المقالات السابقة. كما يدفع تحقيقها المؤديات التي كانت مؤهلة للردود. وعندما أكون جادًا جداً في دراسة الذكاء الصناعي، أصبت طابع معين في كتب المراجع.

المشكلة الأساسية تحيلنا إلى الهرم المعرفي الكبير. عند الذهاب إلى وكالات المعلومات العامة، مرتبط بالإيجابية دائمًا.

جمني	الصفحة الحقيقية
عرض الصفحة لا يتضمن أي إشارة إلى PaLM، ولكنه أشار بعمق إلى عدم وجود اعتبارات.

المصادر المرجعية

• التنقل في أوهام الإدراك للأنشطة غير المقصودة
• استكشاف الآليات والتدابير لمواجهة أوهام الذكاء الاصطناعي
• تحليل انحياز البيانات وتأثيره في أنظمة الذكاء الاصطناعي
• تأثير جودة البيانات على أوهام الذكاء الاصطناعي
• تطبيقات الذكاء الاصطناعي في المجال الطبي وقضايا الأوهام
• تقنيات RAG (الاسترجاع المساعد في التوليد) لتقليل أوهام الذكاء الاصطناعي
• آليات الأوهام غير الواقعية في نماذج اللغة
• “بثقة غير منطقية؟”: مسح نقدي حول الآفاق والتحديات المتعلقة بـ “أوهام” معالجة اللغة الطبيعية
• عذرًا، عُد مرة أخرى - تحسين الفهم وتقليل الأوهام عبر [PAUSE] في إعادة الصياغة الأمثل
• HILL: نظام تحديد الهوية للأوهام في نماذج اللغة الكبرى