يستطيع الذكاء الاصطناعي الآن إدارة عملك وكتابة التعليمات البرمجية: لكن هناك مخاطر لا يعرفها أحد!

أطلقت شركة مايكروسوفت مؤخرًا إصدارًا جديدًا لبرامجها، متضمنًا مساعد الذكاء الاصطناعي (AI) القادر على أداء مهام متنوعة. يمكن لـ Copilot تلخيص المحادثات في اجتماعات Teams عبر الإنترنت، تقديم حجج مؤيدة أو معارضة لنقاط محددة بناءً على المناقشات، والإجابة على جزء من رسائل البريد الإلكتروني. حتى إنه قادر على كتابة كود الكمبيوتر.

تقربنا هذه التقنية المتطورة من مستقبل يجعل حياتنا أسهل، مزيلًا الأعمال المملة والمتكررة. ومع ذلك، مع كل هذه التطورات المفيدة والمثيرة، من الضروري أن نتوخى الحذر في استخدامنا لهذه النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs). على الرغم من سهولة استخدامها، فإنها تتطلب مهارة لضمان استخدام فعال وموثوق وآمن.

تم تطوير النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)، وهي نوع من الشبكات العصبية المتخصصة في التعلم العميق، لفهم نوايا المستخدمين عن طريق تحليل احتمالات الاستجابات المختلفة استنادًا إلى الطلب المقدم. عندما يدخل شخص ما طلبًا، يقوم نظام LLM بتحليل النص وتحديد الاستجابة الأكثر احتمالًا.

ChatGPT، مثال بارز على LLM، قادر على الإجابة على استفسارات تغطي موضوعات متنوعة. مع ذلك، من المهم أن ندرك أن ChatGPT لا يمتلك "معرفة" حقيقية، بل استجاباته تستند إلى احتمالات مشتقة من الموجهات.

عندما يزود المستخدمون ChatGPT، Copilot، وغيرهم من أنظمة LLM بتعليمات واضحة ومفصلة، فإن هذه النظم تبرع في تقديم استجابات عالية الجودة، سواء في إنشاء نصوص، صور، أو كود برمجي.

ومع ذلك، يميل البشر أحيانًا إلى تجاوز الأغراض التي صممت لها هذه التقنيات وتوقعاتها. نتيجةً لذلك، قد نستخدم هذه الأنظمة في أعمال تجاوز ما كان يفترض أن نقوم به بأنفسنا، مثل بعض الأعمال القانونية.

على الرغم من قدرة النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) على تقديم استجابات تبدو ذكية، فإن الثقة العمياء في دقتها وموثوقيتها قد تشكل مشكلة. يجب تقييم والتحقق من مخرجاتها بعناية، مع التأكد من أن الطلبات الأولية تتم معالجتها بشكل صحيح في الإجابات. للتحقق من صحة مخرجات LLM بفاعلية، يتطلب الأمر فهمًا جيدًا للموضوع. بدون الخبرة الكافية، لا يمكن توفير ضمان الجودة اللازم.

هذا يصبح أكثر أهمية في المواقف التي نعتمد فيها على LLMs لملء فجوات المعرفة لدينا. في هذه الحالات، قد نكون غير قادرين على تحديد صحة النتائج المقدمة، خاصةً في مجالات مثل إنشاء النصوص والترميز.

الاعتماد على الذكاء الاصطناعي لتلخيص الاجتماعات يحمل مخاطر مرتبطة بالموثوقية. على الرغم من أن سجلات الاجتماع تستند إلى النص، فإنها تُنشأ بنفس طريقة إنشاء النصوص الأخرى من LLMs، وهي تعتمد على أنماط اللغة واحتمالات ما قيل، وبالتالي تتطلب التحقق. تواجه LLMs تحديات في التعامل مع الكلمات المتجانسة، حيث يكون للكلمات نفس النطق ولكن بمعانٍ مختلفة. الذكاء الاصطناعي ليس بارعًا في فهم السياق ولا يلتقط الفروق الدقيقة، مما يؤدي إلى تحديات في صياغة الحجج بناءً على نصوص محتملة الخطأ.

يزداد التحدي في استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء كود الكمبيوتر. الاختبار باستخدام بيانات الاختبار هو الطريقة الموثوقة للتحقق من صحة وظائف الكود، لكنه لا يضمن توافق السلوك مع توقعات العالم الحقيقي.

على سبيل المثال، في استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء كود لأداة تحليل المشاعر، قد يتم اختبار الكود بشكل صحيح من الناحية البرمجية، لكن قد يفتقر النظام إلى الفهم السياقي اللازم، مما يؤدي إلى تصنيف المراجعات الساخرة على أنها إيجابية. يتطلب التحقق من مطابقة مخرجات الكود للنتائج المرغوبة في هذه الحالات خبرة محددة.

غير المبرمجين لا يملكون الخبرة اللازمة في مبادئ هندسة البرمجيات، مما يعرضهم لخطر تجاهل أو تخطي خطوات حاسمة في عملية تصميم البرمجيات، مما يؤدي إلى تعليمات برمجية ذات جودة غير معروفة. هذا البحث يظهر الخطر الكبير الذي قد ينشأ عندما يستخدم غير الخبراء هذه التقنيات دون الاحتياطات اللازمة.

النماذج اللغوية الكبيرة مثل ChatGPT وCopilot تمثل أدوات متقدمة تقدم فوائد كبيرة، ولكن يتعين علينا توخي الحذر لعدم الوقوع في فخ الثقة العمياء بمخرجاتها. نحن في بداية ثورة تكنولوجية عظيمة تعتمد على هذه النماذج، حيث يتميز الذكاء الاصطناعي بإمكانيات واسعة. ومع ذلك، يتطلب استخدامه بشكل فعال وآمن التحكم الدقيق والتحقق المستمر من صحة النتائج. حتى الآن، البشر هم القادرون فقط على توفير هذا المستوى من التحقق والفحص لضمان الاستخدام الأمثل والمسؤول لهذه التكنولوجيا.