تخفيف مخاطر الذكاء الاصطناعي التوليدي عبر أطر الذكاء الاصطناعي: رؤى من مؤتمر Applied Intelligence Live! أستون 2023

ظهور الذكاء الاصطناعي التوليدي يمثل نقطة تحول حاسمة، مدفوعًا بثلاثة عوامل رئيسية: النمو الهائل للبيانات، والتقدم في الحوسبة القابلة للتطوير، وال breakthroughs في تكنولوجيا التعلم الآلي. على الرغم من القدرات المذهلة للذكاء الاصطناعي التوليدي—التي تشمل تطبيقات تحويل النص إلى صورة، وتحويل النص إلى نص، وتحويل النص إلى فيديو—إلا أن اعتماده على نطاق واسع يواجه عقبات كبيرة. من بين هذه التحديات، القضايا المتعلقة بالتحيز، والخصوصية، وانتهاك الملكية الفكرية، والمعلومات المضللة، وإمكانية المحتوى الضار.

"هذه هي المخاطر الحاسمة التي تتعامل معها المنظمات، مما يجعلها حذرة بشكل مفهوم بشأن دمج أدوات مثل ChatGPT في عملياتها اليومية"، كما أوضح ساي نيكهليش كاستوري، خبير البيانات الأول في American Airlines، خلال جلسة في Applied Intelligence Live! في أوستن، تكساس. للتغلب على هذه المخاطر، يدعو إلى وضع أطر ذكاء اصطناعي قوية.

استراتيجيات رئيسية لنشر الذكاء الاصطناعي بشكل فعال:

- سياسة وقوانين الذكاء الاصطناعي: إنشاء سياسات شاملة لتنظيم استخدام الذكاء الاصطناعي.

- الحوكمة والامتثال: ضمان الالتزام بالمعايير القانونية والأخلاقية.

- إدارة المخاطر: تحديد وتخفيف المخاطر المرتبطة بتنفيذ الذكاء الاصطناعي.

- ممارسات مسؤولة: تعزيز الاستخدام الأخلاقي لتقنيات الذكاء الاصطناعي.

- تفسير النماذج: تطوير طرق لتوضيح كيفية وصول نماذج الذكاء الاصطناعي إلى قراراتها.

- اتخاذ قرارات شفافة: تسهيل الفهم والثقة في مخرجات الذكاء الاصطناعي.

- التحيز والعدالة: تعريف وقياس وإدارة التحيزات داخل النماذج بشكل نشط.

- الأمان والسلامة: تنفيذ ممارسات أساسية لحماية أنظمة الذكاء الاصطناعي من الثغرات.

- إشراف بشري: الحفاظ على المشاركة البشرية في عمليات اتخاذ القرار.

- مراقبة انحراف النماذج: تقييم النماذج بشكل منتظم لضمان الدقة والملاءمة المستمرة.

يعتقد كاستوري أنه بمجرد وضع الأطر الأخلاقية بشكل ثابت، من المرجح أن يرتفع اعتماد الذكاء الاصطناعي التوليدي في السنوات القادمة. وفقًا لتوقعات بلومبرغ، فإن سوق الذكاء الاصطناعي التوليدي قد ينمو ليصل إلى 1.3 مليار دولار بحلول عام 2032، مما يشير إلى مستقبل واعد.

على عكس نماذج الذكاء الاصطناعي التقليدية التي صممت لمهام محددة، فإن النماذج الأساسية للذكاء الاصطناعي التوليدي تمكّن من تنفيذ مهام متعددة في وقت واحد، مما يؤدي إلى تقليص كبير في وقت التدريب. عندما يواجه التحدي المرتبط بالإجابات غير الدقيقة أو الملفقة، اقترح كاستوري حلاً محتملاً: استخدام نظامي ذكاء اصطناعي يتحقق كل منهما من مخرجات الآخر. ومن الجدير بالذكر أن الباحثين من MIT وGoogle DeepMind قد قدموا نهجًا جديدًا حيث تتبادل الدردشة الذكية النقاش، مما يتيح لها الوصول إلى استنتاجات صحيحة من خلال تقييم وجهات النظر المعاكسة.

من خلال تنفيذ هذه الاستراتيجيات وتعزيز بيئة من الممارسات الأخلاقية، يمكن للمنظمات الاستفادة الكاملة من إمكانيات الذكاء الاصطناعي التوليدي مع معالجة المخاطر المرتبطة، وبالتالي تمهيد الطريق لمستقبل أكثر مسؤولية وابتكارًا في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي.