سؤال ربما يراود كثيرين، فالكل يتحدث عن الذكاء الاصطناعي وروبوت “شات جي بي” Chat GPT ولا يعرف كيف يعمل.
سؤال محير عن Chat GPT
السؤال لا يقتصر على المستخدمين العاديين، بل أيضًا الباحثين في علوم الكمبيوتر والبرمجيات.
لذلك حاول بعض الباحثين معرفة إجابة هذا السؤال الكبير والمعقد، لكن لماذا؟
مشاكل الذكاء الاصطناعي
لقد ظهرت الآونة الأخيرة مشاكل كثيرة كان فيها الذكاء الاصطناعي هو البطل. تلك المشكلات تنوعت ما بين معلومات مضللة أو مصنوعة أو ربما مؤذية خاصة في المعلومات الصحية.
دعاوى كثيرة وقضايا متعددة رفعت من قبل شركات وأفراد. الكل يتحدث عن أن شركات الذكاء الاصطناعي تسرق محتواهم وتسطو عليه. والباحثون ينظرون إلى الأمر بطريقة مختلفة.
تفسير طريقة عمل روبوت Chat GPT
هم يريدون تفسير طريقة عمل هذه الروبوتات حتى يكون الذكاء الاصطناعي أكثر أمانًا وكفاءة ودقة. ولذلك يبحث هؤلاء الباحثون عن توضيحات مقنعة لهم.
على سبيل المثال؛ متى يثقون في مخرجات برامج الدردشة الآلية مثل Chat GPT ومتى لا؟ كما يريد هؤلاء الباحثون معرفة الجوانب القانونية التي يحددوا عندها حواجز الحماية في برامج الذكاء الاصطناعي.
كلمة السر
كلمة السر في ذلك هي تصميم أدوات جديدة لشرح طريقة عمل وفهم ما يسمى بالنماذج اللغوية الكبيرة.
في مقال نشرته مجلة نيوز فيتشر News Feature التابعة لمجلة “نيتشر” العلمية؛ جرت محاولة للإجابة على هذا السؤال؟ وفي ذلك السياق، يقول المتخصص في علوم الكمبيوتر بجامعة نورث إيسترن في بوسطن؛ ديفيد باو، إنه أمضى 20 عامًا في الأنظمة المعقدة.
ويضيف أن البرمجيات تزداد تعقيدًا كل يوم، من ناحية أخرى، يوجد دائمًا مبرمجًا يعرف ماذا يفعل وماذا يحدث.
على سبيل المثال: إذا كان هناك موقع لم يحصل على ترتيب في محركات البحث؛ فالمبرمج هنا يعرف المشكلة والحل.
لكن الأمر يختلف فيما يتعلق بنماذج الذكاء الاصطناعي الحالية.
كيف ذلك؟
تعتمد النماذج الحالية من الذكاء الاصطناعي على نمط تعلم الآلة. في هذه الحالة يحدد البرنامج أنماط المعلومات المدخلة بمفرده.
بالإضافة إلى ذلك يتعامل معها دون إعطاء مخرجات عما فعل. هذا النمط من طريقة معالجة البرامج للمعلومات المتاحة لها يكون غامضًا للبشر سواء مبرمجين أو مستخدمين عاديين.
ومن جهة أخرى، فإن النماذج الأحدث من أنظمة تعلم الآلة تستخدم الشبكات العصبية.
وهذه الأنظمة هي برامج تستوحي نفس طريقة عمل أدمغة البشر وشبكاتها العصبية.
وفي هذه الشبكات يفعل مستوى تلك الشبكات، والعمل على المعلومات المتاحة بها، ومن ثم إرسالها إلى الشبكة العصبية التالية بنفس نمط عمل الدماغ البشري.
وكذلك يجري إنشاء اتصال بين الشبكة المرسلة والمستقبلة لتبادل المعلومات، ويتم قطع الاتصال أو إضعافه بعد إتمام العملية.
وهذا النوع من الحوسبة يعطي قدرة على معالجة كمية كبيرة من البيانات في وقت قصير.
غموض
غير أن هذه الشبكات تتصل فيما بينها وتقطع الاتصال أحيانًا أخرى، دون سبب محدد بالنسبة للمبرمجين.
هذا النمط يعد مشكلة؛ حيث إن المبرمجين لا يعلمون كيف ينفذ البرنامج المهمة، بمعنى أنه لا توجد خطوات ثابتة لعمل البرنامج.
ويطلق على هذا الأمر مصطلح “الصندوق الأسود” بالنسبة للذكاء الاصطناعي.
المشكلة حادة بالفعل، خصوصًا بالنسبة لنماذج اللغات الكبيرة (LLMs)، وهي برامج التعلم الآلي التي يبني عليها روبوتات الدردشة مثل Chat GPT.
لقد ثبت أن طريقة عمل أنظمة الذكاء الاصطناعي هذه غير قابلة للتفسير خاصةً، ويرجع ذلك جزئيًا إلى حجمها الكبير.
إذ تحتوي برامج LLM على مئات المليارات من المتغيرات التي يستخدمها الذكاء الاصطناعي داخليًا لاتخاذ القرارات.
وتتولى هذه النماذج الغامضة، بناء على طلب مستخدمي Chat GPT، عمليات مهمة مثل: طلب المشورة الطبية، وكتابة رموز الكمبيوتر، وتلخيص الأخبار، وصياغة الأوراق الأكاديمية وأكثر من ذلك بكثير.
ومع ذلك، فإن هذه النماذج قد تولد معلومات مضللة، أو تكرس انحيازًا اجتماعيًا أو تسريبًا معلوماتيًا.