العثور على إبرة في كومة قش: استراتيجيات آمنة لمساعدة المؤسسات في تحديد حالات استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي العملية

لقد حققت تقنية الذكاء الاصطناعي، ولا سيما الذكاء الاصطناعي التوليدي ونماذج اللغة الكبيرة، تقدمًا كبيرًا وتستعد لاعتماد واسع النطاق عبر مختلف الصناعات. وفقًا لتقرير ماكينزي، فإن الشركات التي تتفوق في الذكاء الاصطناعي ملتزمة تمامًا بهذه التقنيات، ويجب على الشركات التكيف لتجنب التأخر.

ومع ذلك، تظل سلامة الذكاء الاصطناعي مجالًا غير متطور، مما يشكل مخاطر كبيرة على المنظمات التي تستخدم هذه التكنولوجيا. تتكرر حوادث سوء استخدام الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، حيث تكشف الخوارزميات في مجالات مثل الطب ومجال إنفاذ القانون عن تحيزات خفية قد تؤدي إلى تفاقم عدم المساواة الاجتماعية والإضرار بالسمعة.

أحد الأمثلة البارزة هو حادثة "تويتر" مع الروبوت الدردشة "تاي"، الذي صُمم في الأصل للمشاركة في محادثات غير رسمية، لكنه تعرض للإساءة بسرعة وأدى إلى كارثة علاقات عامة. حتى "ChatGPT" المحمود تعرض للنقد بسبب قيوده، مما يبرز التعقيدات التي تأتي مع دمج الذكاء الاصطناعي في البيئات التجارية.

يدرك قادة الشركات الحاجة إلى استغلال الإمكانات التحويلية للذكاء الاصطناعي التوليدي، لكنهم يواجهون تحديات في تحديد حالات الاستخدام الأولية مع التعامل مع مخاوف سلامة الذكاء الاصطناعي.

للتعامل مع هذا، يمكن أن يكون التركيز على مشكلات "إبرة في كومة قش" فعالًا. تتعلق مشكلات كومة القش بتلك التي يكون فيها توليد الحلول المحتملة صعبًا على البشر، لكن التحقق من صحة تلك الحلول سهل. هذه المشكلات الفريدة مثالية لاعتماد الصناعة المبكر، حيث إن انتشارها أكبر مما قد يتوقع المرء.

إليك ثلاثة أمثلة على مشكلات كومة القش:

1. تحرير النصوص

قد يكون تحديد الأخطاء الإملائية والنحوية في الوثائق الطويلة أمرًا صعبًا. بينما كانت أدوات مثل Microsoft Word تكتشف الأخطاء الإملائية منذ فترة طويلة، تحسنت فحوصات النحو مؤخرًا بفضل الذكاء الاصطناعي التوليدي. بمجرد تحديد الأخطاء المحتملة، يمكن للبشر التحقق منها بسهولة، مما يجعلها تطبيقًا مثاليًا للذكاء الاصطناعي. تستخدم خدمات مثل Grammarly نماذج اللغة الكبيرة للمساعدة في تحرير النصوص.

2. كتابة كود ثابت

تعتبر معرفة بناء الجمل والاتفاقيات لواجهات برمجة التطبيقات الجديدة مهمة تستغرق وقتًا طويلاً لمهندسي البرمجيات، وتتكرر يوميًا في جميع أنحاء الصناعة. تقوم أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي مثل GitHub Copilot وTabnine بأتمتة توليد الكود، خاصة للكود الثابت. بينما قد يكون توليد الكود معقدًا، فإن التحقق من وظيفته نسبيًا بسيط—حيث يمكن للمهندسين إجراء اختبارات للتأكد من الصحة قبل النشر.

3. البحث في الأدبيات العلمية

مواكبة الحجم الهائل من الأدبيات العلمية أمر يصعب حتى على الخبراء، ومع ذلك تحتوي هذه الأوراق على رؤى لا تقدر بثمن. يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي من خلال توليد أفكار جديدة استنادًا إلى الأبحاث الحالية، خاصة في المجالات متعددة التخصصات التي تتطلب فهمًا عميقًا لعدة مجالات. تقدم منتجات مثل Typeset تقدمًا ملحوظًا في هذا المجال.

أهمية التحقق البشري

في جميع حالات الاستخدام هذه، يظل التحقق البشري أمرًا حيويًا. السماح للذكاء الاصطناعي بالعمل بشكل مستقل في مجالات الأعمال الحيوية يشكل مخاطر كبيرة، بالنظر إلى الفشل في الماضي. إن ضمان الإشراف البشري على المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي يعزز السلامة والموثوقية. من خلال التركيز على مشكلات كومة القش، يمكن للشركات تحقيق التوازن بين مزايا الذكاء الاصطناعي والحفاظ على القرار البشري الأساسي.

في المراحل الأولى من دمج نماذج اللغة الكبيرة، يتيح التركيز على حالات استخدام كومة القش للمنظمات اكتساب خبرة قيّمة في الذكاء الاصطناعي مع معالجة مخاوف السلامة الرئيسية.