عدد اليوم
عندما اكتشف براين هود أن أداة «تشات جي بي تي» للذكاء الاصطناعي نسبت إليه ماضياً إجرامياً، وجد هذا السياسي الأسترالي نفسه في مواجهة معضلة ينكبّ المهندسون جاهدين على محاولة حلّها، وتتمثل في كيفية تعليم الذكاء محوَ الأخطاء.
فالخيار القانوني المتمثل في تلويح براين هود في أبريل الفائت برفع دعوى تشهير على شركة «أوبن إيه آي» (منشئة «تشات جبي بي تي») لا يبدو حلاً مناسباً. كذلك لا يكمن الحلّ في إعادة ضبط معايير الذكاء الاصطناعي بالكامل، إذ إن تدريب النموذج مجدداً يستغرق وقتاً طويلاً وهو مكلف جداً.
يرى المختصون أن مسألة «إلغاء التعلّم» أي جعل الذكاء الاصطناعي ينسى بعض ما تلقّنه، ستكون بالغة الأهمية في السنوات المقبلة، وخصوصاً في ضوء التشريعات الأوروبية لحماية البيانات.
تؤكد ليسا غيفن أستاذة علوم المعلومات في جامعة «آر إم آي تي» في ملبورن الأسترالية أن «القدرة على محو البيانات الموجودة في قواعد بيانات التعلّم هي موضوع مهم جداً». لكنها ترى أن جهداً كبيراً لا يزال مطلوباً في هذا المجال نظراً إلى النقص الحالي في المعرفة في شأن كيفية عمل الذكاء الاصطناعي.
ففي ظل الكم الهائل من البيانات التي يُدرَّب الذكاء الاصطناعي عليها، يسعى المهندسون إلى حلول تتيح تحديداً أكبر، بحيث تُزال المعلومات الخاطئة من مجال معرفة أنظمة الذكاء الاصطناعي بغية وقف انتشارها.
واكتسب الموضوع زخماً خلال السنوات الثلاث أو الأربع الأخيرة، على ما يوضح مقداد كرمانجي الباحث الخبير في هذا المجال من جامعة «وارويك» البريطانية.
وعملت «غوغل ديب مايند» المتخصصة في الذكاء الاصطناعي على معالجة هذه المشكلة، إذ نشر خبراء من الشركة الأميركية الشهر المنصرم مع كورمانجي، خوارزمية مخصصة لمحو البيانات في نماذج لغوية مهمة، كنموذجَي «تشات جي بي تي» و«بارد» (من «غوغل»).
- تصحيح بعض التحيزات
انكبّ أكثر من ألف خبير شاركوا في مسابقة أطلقتها الشركة الأميركية على العمل ما بين يوليو وسبتمبر الماضيين لتحسين أساليب «إلغاء تعلّم» الذكاء الاصطناعي.
وتتمثل الطريقة المستخدمة المشابهة لما توصلت إليه أبحاث أخرى في هذا المجال، في إدخال خوارزمية تأمر الذكاء الاصطناعي بعدم أخذ بعض المعلومات المكتسبة في الاعتبار، ولا تتضمن تعديل قاعدة البيانات.
يؤكد مقداد كرمانجي أن هذه العملية يمكن أن تكون «أداة مهمة جداً» لتمكين أدوات البحث من الاستجابة مثلاً لطلبات الحذف، عملاً بقواعد حماية البيانات الشخصية.
ويؤكد أن الخوارزمية، التي تم التوصل إليها، أثبتت فاعليتها أيضاً في إزالة المحتوى المحميّ بموجب حقوق المؤلف أو في تصحيح بعض التحيزات.
لكنّ آخرين كمسؤول الذكاء الاصطناعي في «ميتا» (فيسبوك وإنستعرام) يانّ لوكان، يبدون أقل اقتناعاً بهذه الفاعلية.
ويوضح لوكان أنه لا يقول إن هذه الخوارزمية «غير مجدية أو غير مثيرة للاهتمام أو سيئة»، بل يرى أن «ثمة أولويات أخرى».
يعتبر مايكل روفاتسوس أستاذ الذكاء الاصطناعي في جامعة إدنبره أن «الحل التقني ليس الحل الناجع».
ويشرح أن «إلغاء التعلم» لن يتيح طرح أسئلة أوسع، ككيفية جمع البيانات، ومن المستفيد منها، أو من يجب أن يكون مسؤولاً عن الضرر الذي يسببه الذكاء الاصطناعي.
ومع أن قضية براين هود عولجت، من دون تفسير، بعدما حظيت باهتمام إعلامي واسع أثمرَ تصحيح البيانات التي تعالجها «تشات جي بي تي»، فإنه يعتبر أن الأساليب التي ينبغي استخدامها في الوقت الراهن يجب أن تبقى يدوية.
ويقول الرجل الأسترالي «ينبغي أن يتحقق المستخدمون من كل شيء، في الحالات التي تعطي فيها روبوتات الدردشة معلومات خاطئة».
