4 حقائق مزعجة عن الذكاء الاصطناعي يجب على الجميع معرفتها

يحيط بمفهوم الذكاء الاصطناعي (AI) حاليًا الكثير من المعلومات الخاطئة والتكهنات التي لا أساس لها. وعلى الرغم من أن هذه التكنولوجيا قد تم تطبيقها على نطاق واسع، إلا أنه لا تزال هناك حقائق جوهرية يتم تجاهلها غالبًا، وهي حقائق قد تغير طريقة نظرك لقدرات الذكاء الاصطناعي الحقيقية ومستقبله.

فيما يلي 4 حقائق "غير مريحة" عن الذكاء الاصطناعي:

جرب ألعاب Revolution Casino

1. نماذج اللغة الحديثة هي مجرد آلات للتنبؤ

قد تسمع أحياناً عبارات مثل "اسأل ChatGPT عما يفكر فيه". هذا التعبير، وإن كان شائعاً، إلا أنه غير دقيق من الناحية الجوهرية. نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) الحالية لا تمتلك القدرة على "التفكير" أو الاستنتاج المنطقي مثل البشر.

في جوهرها، هي آلات تنبؤ. الإجابات التي تتلقاها يتم إنشاؤها عن طريق مطابقة الأنماط (pattern-matching)، أي توقع الكلمة الأكثر احتمالاً للظهور تالياً بناءً على الأمر الذي أدخلته.

2. الذكاء الاصطناعي يستنفد تدريجياً بيانات التدريب عالية الجودة

الوقود الذي يجعل نماذج اللغة تعمل هو البيانات. يتم "تغذية" هذه النماذج بمستودعات بيانات ضخمة (مثل أرشيف الإنترنت Common Crawl، ويكيبيديا، والكتب الرقمية). بمعنى ما، الذكاء الاصطناعي الحديث "يتم تربيته" أكثر مما يتم تصميمه.

لقد تم بالفعل إدخال كل شيء تقريباً في النماذج الحالية، وتبرز الآن مشكلة نفاد البيانات. بعض الشركات بدأت في استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء بيانات تدريب (بيانات اصطناعية)، لكن هذا يشبه تصوير نسخة مصورة؛ حيث تنخفض الجودة مع كل عملية نسخ، مما قد يؤدي في النهاية إلى ظاهرة تسمى "انهيار النموذج" (model collapse).

3. البرمجة بالأجواء "Vibe coding" ليست سحرية كما يُروج لها

يشير مصطلح "Vibe coding" إلى السماح للذكاء الاصطناعي بكتابة الأكواد البرمجية دون أن يفهم المستخدم كيفية عمل هذا الكود حقاً. رغم أن هذا مفيد للمبتدئين أو للمشاريع الشخصية البسيطة، إلا أنه يكشف عن مشاكل خطيرة عند استخدامه في مشاريع حقيقية.

نماذج اللغة يمكنها المساعدة في اقتراح الأكواد، لكنها لا تستطيع بناء منتج كامل بمفردها بشكل موثوق. إذا كتب الذكاء الاصطناعي 1% فقط من الكود بشكل خاطئ، فقد يسبب ذلك مشكلة كبيرة. يحتاج البشر إلى فهم الهيكل والمنطق لإصلاح هذه الأخطاء بفعالية.

4. من المحتمل أنك ساهمت في "تغذية" الذكاء الاصطناعي دون أن تعلم

من المرجح جداً أن المحتوى الذي أنشأته قد استُخدم لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. قد يكون ذلك تعليقاً في منتدى، منشوراً على وسائل التواصل الاجتماعي، مدونة، أو حتى صوراً شاركتها.

الأمر لا يتوقف عند النصوص؛ فالصور، الأعمال الفنية، الموسيقى، وحتى الأكواد البرمجية التي شاركتها قد تكون جميعها جزءاً من مخزون بيانات التدريب. إذا كنت تشك في ذلك، فكر في كيفية قدرة الذكاء الاصطناعي على تقليد أنماط فنية معينة (مثل أسلوب استوديو جيبلي) بدقة عالية، دون إذن من المبدعين الأصليين.