وفقاً لتقرير المخاطر العالمية لعام 2024 الصادر عن المنتدى الاقتصادي العالمي، فإن أكثر من 53٪ من المعلومات التي تنتجها أدوات الذكاء الاصطناعي، مثل ChatGPT، قد تحتوي على نوع من التضليل أو المعلومات الخاطئة، بما في ذلك البيانات أو الحقائق غير الصحيحة. وهذا يشكل تحديًا كبيرًا في استخدام هذه الأدوات، حيث يمكن أن تؤدي المعلومات الخاطئة إلى اتخاذ قرارات غير مستنيرة أو ضارة.

تخيل أنك تستخدم أداة ذكاء اصطناعي متقدمة مثل (ChatGPT)، تساعدك في كل شيء من كتابة رسائل البريد الإلكتروني إلى إجراء الأبحاث وحتى تقديم المساعدة في المهام الإبداعية مثل الكتابة. هذه الأدوات الذكية، ذات النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) التي تقف وراء الروبوتات الشائعة والمساعدات الافتراضية، أصبحت قوية بشكل لا يصدق وتدمج بشكل متزايد في حياتنا اليومية. ولكن ماذا لو قلت لك إن هذه الأدوات نفسها التي صُممت لمساعدتنا يمكن أن تكون تُلحق الضرر بنفسها، وبالتالي تلحق الضرر بنا أيضًا؟

هذا هو القلق المتزايد بين خبراء الذكاء الاصطناعي، الذين يحذرون من إمكانية "تسميم" هذه الأنظمة لنفسها. إنها عملية غير مرئية مباشرة، ولكنها يمكن أن تكون لها عواقب وخيمة على موثوقية ودقة الأدوات التي نستخدمها يوميًا. دعونا نستعرض ما يعنيه تسميم الذكاء الاصطناعي لنفسه، وكيف يحدث، ولماذا يجب أن نكون جميعًا منتبهين لهذا الأمر.

ما هو تسميم الذكاء الاصطناعي لنفسه؟ في جوهره، يشير المصطلح إلى تدهور أداء نموذج الذكاء الاصطناعي نتيجة لاستهلاك الكثير من البيانات منخفضة الجودة أو المتكررة أو الضارة. لفهم هذا الأمر، من المفيد أن نعرف بعض الأمور حول كيفية تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، خاصة النماذج اللغوية الكبيرة. يتم تغذية هذه النماذج بكمية هائلة من البيانات من الإنترنت - كل شيء من المقالات الإخبارية والكتب إلى منشورات وسائل التواصل الاجتماعي والمدونات. هذه البيانات تسمح للذكاء الاصطناعي بتعلم أنماط اللغة، وفهم السياق، وإنتاج ردود تبدو شبيهة بالبشر بشكل ملحوظ.

ومع ذلك، ليست كل البيانات ذات جودة متساوية. الإنترنت خليط من المعلومات؛ بينما يوجد الكثير من المعلومات ذات الجودة العالية، هناك أيضًا الكثير من المعلومات المضللة، والمحتوى المتكرر، والقمامة الصريحة. بمرور الوقت، إذا استهلك نموذج الذكاء الاصطناعي الكثير من هذه "البيانات السيئة"، فإنه يبدأ في فقدان تميزه. إنها كأنك تطعم رياضيًا عالميًا طعامًا غير صحي فقط؛ في النهاية، سيتدهور أداؤه.

بمصطلحات تقنية أكثر، يحدث تسميم الذكاء الاصطناعي لنفسه من خلال حلقات التغذية الراجعة. عندما يبدأ نموذج الذكاء الاصطناعي في إنتاج مخرجات، يمكن تغذية هذه المخرجات مرة أخرى في النظام كبيانات تدريب جديدة. إذا كانت مخرجات الذكاء الاصطناعي مشوبة أو منخفضة الجودة، وتم إعادة تقديمها في دورة التدريب، يبدأ النموذج في تضخيم أخطائه الخاصة. يؤدي ذلك إلى دوامة تنازلية حيث يصبح الذكاء الاصطناعي أقل دقة، وأقل موثوقية، وربما ضارًا.

من حيث التداعيات الواقعية، لماذا يجب علينا، كمستخدمين يوميين للذكاء الاصطناعي، أن نهتم بهذا؟ إن تداعيات تسميم الذكاء الاصطناعي لنفسه واسعة ويمكن أن تؤثر على أي شخص يعتمد على هذه الأدوات. تخيل سيناريو يتم فيه تضمين معلومات مضللة دقيقة ولكن مهمة في مقال إخباري تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي. إذا تم تداول مثل هذا المحتوى على نطاق واسع، فقد يشكل الرأي العام أو يؤثر على القرارات استنادًا إلى معلومات غير صحيحة. وبالمثل، ماذا لو بدأت أداة طبية مدعومة بالذكاء الاصطناعي في تقديم توصيات غير دقيقة قليلاً بسبب تدهور النموذج الأساسي؟ يمكن أن تكون العواقب خطيرة، لدرجة تهديد الحياة.

علاوة على ذلك، مع تدهور نماذج الذكاء الاصطناعي، قد يبدأ المستخدمون في ملاحظة ردود غريبة أو غير دقيقة من أدواتهم. على سبيل المثال، قد تطلب من مساعد الذكاء الاصطناعي الخاص بك تلخيص مقال حديث، لتجد أن الملخص بعيد كل البعد عن الموضوع. أو إذا كنت تستخدم الذكاء الاصطناعي للمساعدة في الأبحاث، قد تواجه نتائج تبدو قديمة أو غير ذات صلة. قد تبدو هذه كإزعاجات بسيطة في البداية، ولكنها يمكن أن تؤدي إلى تآكل الثقة في الذكاء الاصطناعي بمرور الوقت.

هذا التآكل في الثقة ربما يكون خطر كبير وطويل الأمد. إذا بدأ الناس في فقدان الثقة في موثوقية الذكاء الاصطناعي، فقد يتوقفون عن أو حتى يتراجعون عن التقدم الذي أحرزناه في دمج هذه التقنيات في حياتنا. ونظرًا لمدى اعتمادنا المتزايد على الذكاء الاصطناعي - سواء في التعليم أو الرعاية الصحية أو الأعمال أو حتى الترفيه - فإن هذا ليس خطرًا يمكننا تحمله.

تسميم الذكاء الاصطناعي لنفسه هو خطر صامت وخبيث يمكن أن يقوّض الأدوات المصممة لمساعدتنا. إنها ليست مجرد مشكلة تقنية؛ إنها شيء يمكن أن يؤثر على جميع من يعتمدون على الذكاء الاصطناعي في حياتهم اليومية. بينما نواصل دمج الذكاء الاصطناعي بشكل أعمق في المجتمع، من الضروري أن نبقى واعين لهذه الفخاخ المحتملة.

في المقال التالي، سنتناول ما يتم فعله لمنع الذكاء الاصطناعي من تسميم نفسه وكيف يمكنك، كمستخدم، حماية نفسك من الجوانب السلبية المحتملة لهذه الظاهرة. سواء كنت مستخدمًا عاديًا أو شخصًا يعتمد على الذكاء الاصطناعي في مهام حيوية، فإن فهم هذه المخاطر وتقليلها هو المفتاح لضمان بقاء هذه التقنيات موثوقة ومفيدة.