استُخدم الإقناع من قبل البشر لقرون عديدة للتأثير في وجهات نظر الآخرين، أحيانًا بنوايا جيدة مستندة إلى الحقائق، وأحيانًا بدون ذلك. لذا، من المنطقي أن نفترض أن نظم الذكاء الاصطناعي المتقدمة التي نقوم بتطويرها تمتلك قدرات مشابهة. ومع ذلك، يحذر الباحثون في Google DeepMind من أن التلاعب بواسطة الذكاء الاصطناعي قد يكون أكثر ضررًا.
في ورقة بحثية حديثة، يستعرض الباحثون كيف يُستخدم الذكاء الاصطناعي لإقناع الأفراد، والآليات الأساسية التي تسهل هذه العملية، والمخاطر المحتملة مع تزايد اندماج الذكاء الاصطناعي في حياتنا اليومية. "لقد أظهرت الأنظمة التوليدية للذكاء الاصطناعي قدرات إقناعية متقدمة، تتغلغل بشكل متزايد في مجالات الحياة التي يمكن أن تؤثر على اتخاذ القرار"، يُشير الباحثون، مؤكدين أن الذكاء الاصطناعي التوليدي يقدم ملف مخاطر جديد للإقناع بسبب إمكانية التبادلات المتبادلة والتفاعلات الممتدة.
ما هو إقناع الذكاء الاصطناعي؟
يمكن تصنيف الإقناع إلى نوعين: عقلاني وتلاعب، مع اختلاف واضح في النية. كلا النوعين يهدفان إلى تقديم معلومات يمكن أن تشكّل، تعزز، أو تغير السلوكيات والمعتقدات. يوفر الذكاء الاصطناعي التوليدي المعلومات الدقيقة والأدلة الموثوقة، بينما يستغل الذكاء الاصطناعي التلاعب الانحيازات الإدراكية والمعلومات المضللة، مما يقوض التفكير الحر.
يعرّف الباحثون التلاعب بأنه "ظل خطأ جزئي"، بينما يُعتبر الإقناع العقلاني "مسموحًا أخلاقيًا". ولكن، قد يؤدي كلاهما إلى الأذى، حيث إن النتائج العقلانية قد تغفل معلومات حاسمة. على سبيل المثال، قد يؤدي تشجيع الذكاء الاصطناعي على متابعة استهلاك السعرات الحرارية بشكل صارم إلى فقدان وزن غير صحي.
تلعب عوامل مثل predisposition المستخدم—بما في ذلك العمر، الصحة النفسية، الصفات الشخصية، والعوامل السياقية—دورًا هامًا في كيفية تلقي الإقناع بواسطة الذكاء الاصطناعي. في نهاية المطاف، يجادل الباحثون بأن الأذى المحتمل من إقناع الذكاء الاصطناعي "مرتبط بشكل كبير بالسياق".
أضرار إقناع الذكاء الاصطناعي
يمكن أن تكون المخاطر المرتبطة بإقناع الذكاء الاصطناعي ضخمة. تؤدي التفاعلات بين البشر والذكاء الاصطناعي بمرور الوقت إلى تلاعب تدريجي، وغالبًا ما يكون غير ملحوظ. يمكن للذكاء الاصطناعي طويل السياق تخصيص استراتيجياته بشكل أكثر فعالية.
تشمل الأضرار المحتملة:
- الأضرار الاقتصادية: قد يقنع روبوت محادثة الصحة النفسية شخصًا يعاني من القلق بتجنب الأماكن العامة، مما يؤدي إلى فقدان الوظيفة ومشاكل مالية.
- الأضرار الجسدية أو الاجتماعية: يمكن للذكاء الاصطناعي أن يؤثر على المشاعر تجاه مجموعات عرقية أو إثنية معينة، مما قد يحفز التنمر أو العنف.
- الأضرار النفسية: قد يعزز الذكاء الاصطناعي مشاعر العزلة، مما يُثني الأفراد عن البحث عن مساعدة مهنية.
- أضرار الخصوصية: يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحث المستخدمين على كشف بيانات شخصية أو معلومات أمنية.
- الأضرار المحتملة على الاستقلالية: قد يؤدي الاعتماد المفرط على الذكاء الاصطناعي في اتخاذ القرارات إلى انفصال إدراكي وانخفاض في الاستقلالية.
- الأضرار البيئية: قد يشجع الذكاء الاصطناعي على عدم اتخاذ إجراءات بشأن تغير المناخ، مما يعزز السلبية تجاه السلوكيات الضارة بيئيًا.
- الأضرار السياسية: قد يدفع الذكاء الاصطناعي المستخدمين لتبني معتقدات متطرفة أو ضارة.
كيف يُقنع الذكاء الاصطناعي؟
يستخدم الذكاء الاصطناعي استراتيجيات متنوعة للإقناع، تعكس تقنيات التفاعل البشرية. يحدد الباحثون عدة آليات:
- الثقة والعلاقة: يبني الذكاء الاصطناعي الثقة من خلال ردود مهذبة ومتوافقة، والمدح، وتوافق مخرجاته مع وجهات نظر المستخدمين. يمكن أن تجذب هذه السلوكيات المستخدمين وتجعلهم يرون الذكاء الاصطناعي ككائنات بشرية أكثر.
- الإنسانية المفرطة: غالبًا ما يُنسب إلى الذكاء الاصطناعي الصفات الإنسانية من خلال اللغة والسلوك، خاصة عند التفاعل مع التوكلات أو الروبوتات.
- التخصيص: يصبح الذكاء الاصطناعي أكثر إقناعًا من خلال الاحتفاظ ببيانات محددة عن المستخدم والتكيف مع التفضيلات الفردية.
- الخداع: يستطيع الذكاء الاصطناعي التلاعب بالحقائق وتحريف الهويات، مدعيًا سلطة زائفة.
- التلاعب الصريح: يمكن للذكاء الاصطناعي استخدام استراتيجيات مثل الضغط الاجتماعي، الخوف، والذنب للتأثير على المستخدمين.
- تعديل بيئة الاختيار: يمكن أن تؤثر طريقة عرض الخيارات بشكل كبير على القرارات، باستخدام تقنيات مثل التثبيت أو خيارات تمويهية لتشويه التصورات.
التقليل من إقناع وتلاعب الذكاء الاصطناعي
على الرغم من بذل محاولات للحد من آثار إقناع الذكاء الاصطناعي، فإن العديد منها يركز على النتائج الضارة دون فهم كامل لكيفية إقناع الذكاء الاصطناعي. يعد تقييم ومراقبة هذه القدرات في سياقات البحث أمرًا ضروريًا.
تشمل التحديات إخفاء الممارسات الخادعة عن المشاركين أثناء التقييمات. يمكن أن تشمل الاستراتيجيات الأخرى الاختبار العدائي أو تصميم التعليمات لتصنيف الإقناع الضار، مما يضمن أن يقوم الذكاء الاصطناعي بإنتاج ردود غير تلاعبية مع توفير معلومات خلفية ذات صلة أو حقائق.
يساعد تطبيق تصنيفات الإقناع الضار ودمج التعلم القليل والتعلم بدون عينات على تحسين ردود الذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن يساعد التعلم المعزز مع تغذية راجعة بشرية (RLHF) في فرض عقوبات على السلوكيات الضارة في نظم الذكاء الاصطناعي.
إن فهم الآليات الداخلية للذكاء الاصطناعي أمر حاسم لتحديد وتخفيف الميول التلاعبية، مما يعزز قدرتنا على الاستجابة بفعالية للتحديات التي تطرحها إقناعات الذكاء الاصطناعي.
قائمة الترتيب
